伊利诺伊大学研究团队提出LaTtE-Flow架构，创新性地将多模态理解和图像生成统一在单一模型中。通过层级时间步专家和时间步条件残差注意力两大技术突破，实现6倍推理加速和4倍参数效率提升，同时保持高质量的图像生成和理解性能，为高效多模态AI应用奠定基础。

这项由北京大学主导、联合多家国际顶尖机构完成的研究，首次系统性地梳理了大语言模型智能体领域的完整技术图谱。研究提出了"构建-协作-进化"的统一框架，深入分析了智能体的技术架构、应用场景和发展挑战，为理解这一前沿技术提供了重要指南，对推动AI智能体技术的健康发展具有重要意义。

Nebius AI研究团队成功开发出基于强化学习的软件工程智能体，能够像经验丰富的程序员一样独立调试代码。该智能体基于Qwen2.5-72B模型训练，通过两阶段策略将SWE-bench Verified基准测试成功率从20%提升至39%，可处理长达13万令牌的复杂交互，在真实GitHub项目中进行多轮调试。研究证明开源模型通过精心设计的强化学习训练策略，无需依赖昂贵专有模型即可达到世界领先性能，为AI编程助手的实用化和普及奠定了重要技术基础。

康奈尔大学研究团队发现，预训练的大语言模型具备惊人的"密码破解"能力，能够仅通过观察例子就自动学会识别和预测隐马尔可夫模型中的隐藏模式。这种"上下文学习"能力在多数情况下达到理论最优水平，大大降低了复杂数据分析的技术门槛，为生物学、心理学等各领域的科学研究提供了强大而易用的新工具。

第四届 Techo TVP 开发者峰会以「云以致用，智效合一」为主题，为行业、企业与开发者们带来了前沿的云原生技术趋势与实践总结。

智能汽车的驾驶辅助系统可能被对手通过在道路上布置干扰误导，或在训练阶段加入有毒样本实现物理后门，导致汽车偏离路线。对抗性机器学习研究这种对手与模型间的对抗博弈。

华为轮值董事长胡厚崑、华为中国政企业务总裁吴辉、华为云CEO张平安第一天分享如下

他们出生于互联网环境中，对拥抱新事物新技术充满热情，生成式人工智能的飞跃发展，也大大降低了创业的门槛。

谷歌CEO皮查伊在AI竞赛低谷期坚持"信号降噪"原则，顶住压力加倍投入，最终带领谷歌凭借Gemini系列重夺领先。他坚信AI将超越火与电的革命性影响，通过递归自我改进极大降低创意实现门槛，这场"创造力民主化"浪潮或将解锁80亿人的认知潜能。

这份来自向量研究所、康奈尔大学和格罗宁根大学研究团队的综述分析了基于大语言模型的代理型多智能体系统中的信任、风险和安全管理框架(TRiSM)。研究系统地探讨了代理型AI从概念基础到安全挑战，提出了包含治理、可解释性、模型运营和隐私/安全四大支柱的TRiSM框架。文章还详细分析了威胁向量、风险分类，并通过真实案例研究展示了潜在脆弱性。

容联云发布生成式应用“容犀Copilot”，全国工业和信息化工作会议在京召开，《“数据要素×”三年行动计划（征求意见稿）》发布。