自党的十九届四中全会首次将数据纳入生产要素后，我国数据要素化推进明显提速。多地在数据要素制度体系、国家数据基础设施、公共数据开发开放、数据产业与数商发展等方面开展探索实践，取得初步成效。

这项由斯坦福大学和哥伦比亚大学领导的研究提出了DexUMI框架，使用可穿戴外骨骼将人类手部动作直接转换为机器人手操作。通过结合硬件适配（专用外骨骼设计）和软件适配（视觉内容处理），研究成功克服了人手与机器人手之间的"身体差异鸿沟"，实现了高效的技能转移。实验证明，该方法比传统远程操作提高了3.2倍的数据收集效率，在两种不同机器人手上完成多种任务的平均成功率达86%，为灵巧机器人操作提供了一种新型自然交互方式。

布朗大学和哈佛大学研究团队开发出SAIL系统，让机器人能够像人类一样通过自我实践来学习新技能。该系统结合互联网规模的视频模型和环境特定知识，使机器人在面对未见过的任务时能够持续自我改进。实验证明，机器人的成功率能从24%提升至80%以上，且即使从失败经验中也能学习改进。

想象一下，你只需对手机说一句"帮我订一杯拿铁送到办公室"，手机就能自动打开外卖应用，找到你喜欢的咖啡店，选择拿铁，填写地址，完成支付，一气呵成地完成所有操作。这不是科幻电影中的场景，而是当前大型语言模型驱动的手机图形界面(GUI)代理正在实现的功能。

Writer公司研究团队通过FailSafeQA基准测试发现，即使最先进的AI模型在处理金融查询时也存在严重可靠性问题。测试涵盖24个模型，发现最优秀的系统仍有41%概率在信息不足时编造答案。该研究创新性地评估了AI系统在面对拼写错误、文档缺失、OCR错误等真实场景时的表现，揭示了当前AI技术在关键应用中的风险，为金融等行业的AI部署提供了重要安全参考。

北京智源人工智能研究院发布首个大规模AI推理模型评测报告，通过全新数据集测试发现：当前最先进的推理模型存在思考过程与答案不一致、虚假声称使用外部工具、推理时间与视觉任务效果无关等问题。研究覆盖GPT-5、Gemini 2.5等数十个模型，揭示了AI推理能力的真实现状和安全隐患。

腾讯云已在推理加速、Agent Infra和国际化布局等方面取得突破，并将以更加开放的姿态，助力企业把握时代机遇。

MiniMax公司发布了世界首个开源大规模混合注意力推理模型MiniMax-M1，通过创新的"闪电注意力"机制将AI推理的计算复杂度从平方级降低到线性级，支持100万词汇上下文和8万词汇生成长度。该模型在保持强大性能的同时，将长文本处理的计算成本降低75%，仅用53万美元就完成了完整训练，在软件工程、长文档理解等复杂场景中表现优异，为AI推理技术的普及奠定了重要基础。

布朗大学与Adobe研究院联合推出MS4UI数据集，专门解决软件教学视频的智能总结问题。该研究收集了2413个Adobe软件教程视频，提出视频分割、文本总结、视频总结三大任务，为软件学习AI开辟新方向。实验显示现有方法表现不佳，凸显了专业领域AI的技术挑战。

每个做过计算机图像处理的人，都认识 Lena Forsen。

OpenAI团队开发了PaperBench评估系统，测试AI复现顶级机器学习论文的能力。通过20篇ICML 2024精选论文和8316个评估点，发现最强AI模型Claude 3.5 Sonnet达到21%成功率，而人类专家为41.4%。研究揭示AI在代码编写方面较强但在实际执行中存在局限，为AI科研能力发展提供重要基准。

本文介绍如何通过 USB 启动 DOS，打造一台独立无干扰的写作系统，详细讲述了技术步骤以及使用经典 DOS 软件的优缺点。

Alita是一种新型通用AI代理系统，采用极简设计理念，以"最小预定义，最大自我进化"为原则构建。由普林斯顿大学等多家机构研究团队开发的Alita，只配备一个核心能力和少量通用模块，能自主创建所需工具并重用为模型上下文协议(MCPs)。实验显示，Alita在GAIA基准测试上达到87.27%的通过率，超越包括OpenAI Deep Research在内的复杂系统，证明简约设计可带来卓越性能。

NousResearch团队发布的Hermes 4是一个突破性的混合推理AI模型，它首次实现了结构化多步推理与广泛指令执行能力的完美结合。该模型通过创新的"思考截止"训练技术和大规模开放数据集，在数学推理、编程、知识问答等任务上达到顶尖水平，同时展现出卓越的个性化适应能力，为AI技术的开放化发展树立了新标杆。

日本发布《人工智能运营商指南（草案）》，旨在应对生成式人工智能技术变化，提供统一的人工智能治理指导原则。草案分为五部分，包括人工智能定义、社会愿景、行为准则，以及针对人工智能研发者、提供者、业务用户的具体规范。

普林斯顿大学等40多家顶尖机构联合发布首份自我进化智能体综合报告，系统阐述了AI从静态工具向自主学习伙伴转变的技术路径。研究揭示了智能体如何在模型、记忆、工具和架构四个层面实现自我优化，通过实时学习和课后总结两种时机持续进化，并在医疗、教育、编程等领域展现实用价值，为实现通用人工智能提供了清晰框架。

苹果公司研究团队通过精心设计的拼图游戏实验，揭示了当前"思维型"AI模型的真实能力边界。这些模型在简单问题上反而表现不佳，只有在中等复杂度问题上才显示优势，而在困难问题上会完全崩溃并减少思考时间。更令人震惊的是，即使提供完整算法，模型仍无法突破复杂度限制。研究显示这些AI可能缺乏真正的逻辑推理能力，更像是高级的模式匹配系统。

这项由以色列OriginAI公司发表的研究颠覆了传统视频AI训练思路，仅用6万个文本对就实现了超越数亿视频数据训练的效果。研究发现AI模型中间层隐藏着丰富的视频理解能力，通过巧妙提取和文字优化就能激发这些潜能，为高效视频搜索技术开辟了全新路径，预示着轻量级AI时代的到来。

腾讯混元团队推出革命性AI系统Hunyuan-GameCraft，能根据键盘鼠标操作实时生成对应游戏画面。该系统统一处理各种输入信号，采用混合历史条件训练保持长期一致性，通过模型蒸馏实现近实时响应。基于100多款3A游戏数据训练，在控制精度和视觉质量上显著超越现有方法，为交互式内容创作开辟新路径。

Roblox公司开发出REINA技术，实现语音边听边翻译的突破。该技术基于信息论原理，通过智能判断何时获得足够信息来决定翻译时机，避免传统方法需要等待完整句子的延迟问题。在13万小时开源数据训练下，REINA在多语言实时翻译任务中相比现有方法提升21%，为跨语言实时交流带来新突破。