字节跳动推出OmniHuman-1.5，首次将认知科学的双系统理论应用到虚拟人技术中。该技术通过多模态大语言模型模拟人类的推理思考，结合创新的MMDiT架构和伪最后帧技术，让虚拟人不再只是机械地同步口型，而是能够根据说话内容的语义做出相应的表情和动作，大幅提升了虚拟人表现的自然度和智能化水平，为教育、娱乐、客服等领域带来革命性应用前景。

Google Research团队开创性地研究了搜索增强型AI如何处理冲突信息，提出五类知识冲突分类体系，创建了首个专门评估数据集CONFLICTS。研究发现AI在处理冲突信息时表现不佳，但通过让AI明确识别冲突类型并相应调整回答策略，可显著提升其表现，为提升AI可靠性和实用性提供了重要指导。

法国索邦大学团队开发出智能医学文献管理系统Biomed-Enriched，通过AI自动从PubMed数据库中识别和提取高质量临床案例及教育内容。该系统采用两步注释策略，先用大型AI模型评估40万段落质量，再训练小型模型处理全库1.33亿段落。实验显示该方法仅用三分之一训练数据即可达到传统方法效果，为医学AI发展提供了高效可持续的解决方案。

NetEase公司研究团队开发的LatticeWorld框架实现了虚拟世界生成的重大突破。该系统通过自然语言和草图输入，能够快速生成高质量的3D交互虚拟环境，效率比传统方法提升90倍以上。系统结合轻量级语言模型和工业级渲染引擎，支持动态角色交互和实时物理模拟，为游戏开发、教育培训等领域带来革命性变革。

腾讯和深圳大学联合开发的多视角语言理解技术取得重大突破，通过创新的训练方法让人工智能具备接近人类水平的语言理解能力。系统能准确识别讽刺、情感变化等复杂语言现象，在多项测试中表现优异，已在客服、教育、医疗等领域开始应用，未来有望广泛改善人机交互体验。

AIGC淘金人。

ByteDance研究团队开发出革命性的Seaweed-APT技术，实现了首个真正意义上的实时高清视频生成。该技术通过创新的对抗后训练方法，将传统需要25步和数分钟的视频生成过程压缩为单步1秒完成，能生成2秒长1280×720高清视频，视觉真实感提升37.2%。尽管在结构完整性方面存在一定权衡，但这项突破为AI内容创作、社交媒体、教育和娱乐等领域开启了实时视频生成的新时代。

这项研究首次让AI学会了类似生物细胞分裂分化的能力，能从单一起始状态预测并追踪多个不同的发展路径。该技术突破了传统AI只能处理单一结果的局限，在医疗诊断、药物研发和生物研究等领域展现出巨大应用潜力，为AI系统处理复杂现实问题开辟了全新道路。

德国研究机构发现AI图像生成模型的记忆删除技术存在严重缺陷，现有权重修剪方法只是表面隐藏记忆而非真正删除。研究团队开发的Dori技术能够绕过这些防护措施，重新激活看似已被遗忘的训练数据。他们提出的对抗性微调解决方案通过重塑AI整体行为模式实现更可靠的记忆消除，为AI安全和版权保护提供了新思路。

香港中文大学团队开发出让AI学会矢量图形编程的创新方法，通过强化学习和跨模态奖励机制，成功将开源模型的绘图能力提升到商业级水平。研究建立了SGP-GenBench评估体系，发现AI不仅学会精确绘图，还发展出分层构建、创意补充等智能行为模式，为AI辅助设计开辟新路径。

黄仁勋在会后接受包括至顶科技在内的媒体采访时所说：“英伟达只做两类事情：要么是别人没在做的，要么是我们能做得独特且更好的。”

我们将详细介绍AlphaGo是什么以及它的工作原理。

黄仁勋在会后接受包括至顶科技在内的媒体采访时所说：“英伟达只做两类事情：要么是别人没在做的，要么是我们能做得独特且更好的。”

微软研究院推出rStar-Math系统，通过创新的"深度思考"训练方法，让小型AI模型在数学推理能力上达到甚至超越OpenAI o1水平。该系统采用代码验证、过程偏好模型和四轮自进化训练，将70亿参数模型的数学能力从58.8%提升至90.0%，在美国数学奥林匹克竞赛中达到前20%水平，证明了精巧方法比模型规模更重要，为AI发展开辟了新路径。

ServiceNow联合多个顶级研究机构提出ALIGNVLM，这是一个专门用于文档理解的视觉-语言模型。其核心创新ALIGN连接器通过将视觉特征映射为语言模型词汇的概率分布，有效解决了传统方法中视觉和语言模态对齐不准确的问题，在多个文档理解基准测试中取得显著性能提升。

腾讯混元团队联合北京大学提出MixGRPO技术，通过混合ODE-SDE采样策略和滑动窗口机制，将AI图像生成训练效率提升50%-71%，同时在多项人类偏好评估指标上超越现有方法。该技术采用"从难到易"的渐进优化策略，专注于图像生成早期阶段的重点优化，并引入高阶求解器进一步加速训练过程，为AI图像生成的产业化应用提供了更高效可行的解决方案。

新加坡国立大学研究团队通过数据分析揭示，当前AI学术会议面临四大危机：研究人员年均发表超过4.5篇论文、会议碳排放超过主办城市日排放量、71%相关讨论呈负面情绪、会场容量不足需抽签限制参与。研究提出社区联邦会议模式，将传统集中式会议分解为全球评议系统、地区小型中心和数字协作平台三层架构，以实现可持续的学术交流。

腾讯研究团队提出Think-In-Games（TiG）框架，成功解决大语言模型"知道但不会做"的核心问题。该方法通过让AI在《王者荣耀》游戏中实际互动学习，将强化学习与语言模型优势结合，使AI既能做出正确决策又能解释推理过程。实验显示14B参数小模型性能超越671B大模型，证明了专门化训练的有效性。

这项来自南洋理工大学和商汤科技的开创性研究，首次系统性地为GUI自动化AI赋予了人类般的自我反思和错误纠正能力。通过创新的三阶段训练框架和自动化数据生成技术，成功让AI学会了识别错误、撤销操作和从失败中学习，在复杂任务上的成功率提升了138%。这一突破不仅推动了GUI自动化技术的发展，更为构建真正智能的AI系统提供了新的范式。

阿里巴巴联合香港科技大学和浙江大学开发的ThinkSound系统，通过引入思维链推理让AI学会像专业音效师一样思考和创作。该系统采用三步式交互流程，支持基础音景生成、物体定制和语言编辑，在多项评测中表现优异，有望降低音效制作门槛并提升创作效率。