要理清C-V2X的来龙去脉，高通技术标准高级总监李俨博士近日详细解读了它的技术优势、相关产业进展，以及面向5G时代的演进路线。

中科大研究团队针对新兴MCP协议环境开发了首个专业AI评估基准MCP-AgentBench，包含33个服务器188种工具和600道测试题目。研究发现开源模型表现优异，通义千问达到64.7%最高得分超越专有模型，揭示了交互框架对性能的关键影响，为AI工具使用能力评估建立了新标准。

NVIDIA研究团队开发的STORM系统实现了AI长视频理解的重大突破。该系统采用Mamba时间编码技术，能够像人类一样理解视频的时间脉络和内容关联，而非孤立分析每帧画面。通过创新的三种压缩策略，STORM在大幅提升处理效率的同时保持了理解准确性，在多项基准测试中超越现有系统5%以上，为教育、医疗、安防等领域的智能化应用奠定了技术基础。

香港科技大学团队提出噪声一致性训练（NCT），这是首个专为一步生成器设计的原生控制添加方法。NCT通过在噪声空间进行一致性训练和边界约束，无需重新训练基础模型即可为预训练的一步生成器添加新的控制能力。实验显示该方法在保持生成质量的同时将速度提升50倍，在多种控制任务上超越传统方法，为AI图像生成的实用化提供了重要突破。

新加坡国立大学Show Lab团队发布Show-o2统一多模态AI模型，首次实现单一系统内文字、图像、视频的理解与生成能力。该研究采用3D因果VAE和双路径融合机制，通过创新的两阶段训练策略，在多项基准测试中超越现有技术，为通用人工智能发展奠定重要基础。

正值深圳经济特区建立40周年，2020国际新一代信息技术合作大会于11月28-29日在深圳市人才研修院成功举办。

进入21世纪后，虚拟机技术进入相对成熟阶段，由于虚拟机的“笨重”，开发者们开始追求一种更加轻便的虚拟化技术。

北京大学与快手科技联合开发的VMoBA技术成功解决了AI视频生成的效率瓶颈，通过创新的"智能筛选"注意力机制，在提升2.92倍计算速度的同时保持甚至提高了视频质量。该技术专门针对视频数据特点设计了三项核心创新，有望显著降低高质量视频制作成本，推动视频内容创作的民主化进程。

台湾大学研究团队开发了MovieCORE数据集，这是首个专门训练AI深度理解电影内容的创新工具。该数据集通过多AI智能体协作生成复杂问题，采用认知分类法测量思维深度，99.2%的问答需要高层次思维。研究还开发了ACE增强技术，可将AI性能提升25%。实验显示现有AI在深度视频理解方面仍存在显著不足，为未来AI发展指明了方向。

新加坡国立大学ShowLab团队提出FAR模型，通过"长短期上下文建模"和多级缓存系统，解决了AI视频生成中的长期记忆问题。该模型能生成长达300帧的连贯视频，在多个基准测试中达到最优性能，为AI世界模拟器的发展奠定重要基础。

也许，当我们以正确的方式拼装起机器人，意识就会浮现在它们的钢铁颅腔当中。

微软研究院推出VIBEVOICE，这是一种革命性的AI语音合成技术，能够一次性生成长达90分钟的多人对话音频。

耐用品质实战之王，真抗摔真防水。

LangGPT创始者云中江树的双面人生

最近我们留意到，阿拉温德在哈佛商学院2025创业峰会上，与Xfund管理合伙人Patrick Chung有一场深度对话，他大谈创业心得。从印度的电气工程学生，到改变搜索引擎格局的CEO，阿拉温德的故事提醒我们，在技术领域，最具变革性的创新，往往来自于能够跨越学术与商业鸿沟之处。

哥伦比亚大学研究团队发布NodeRAG技术，通过异构图结构革新智能问答系统。该方法将文档信息分解为7种节点类型，采用双重搜索机制，在多个权威测试中准确率达89.5%，检索效率提升50%以上，为智能信息检索技术带来重大突破。

清华大学研究团队开发出ScenePainter系统，能从单张照片生成连续一致的3D场景序列。该技术通过构建"场景概念图"解决了传统AI场景生成中的语义漂移问题，在保持视觉一致性的同时实现内容多样化。系统采用两阶段训练策略，用户测试显示其在质量、多样性和一致性方面均优于现有方法，为游戏、影视等领域提供了新的内容创作工具。

上海AI实验室推出的IXC-2.5-Reward是首个开源多模态奖励模型，能同时理解文本、图像和视频内容并评判AI回答质量。该模型在VL-RewardBench测试中达到70%准确率，超越所有开源模型，可用于AI训练优化、推理时最优选择和数据质量控制三大场景，为多模态AI发展提供了重要基础工具。

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。

香港大学团队开发的OmniPart系统实现了AI领域的重要突破，让计算机首次具备了像人类一样的"零件思维"。该系统能从单张2D图片生成具有清晰零件结构的3D模型，用户可通过简单的颜色遮罩控制分解过程。系统采用两阶段设计：先进行结构规划预测零件位置，再同步生成所有零件。实验显示其性能显著优于现有方法，生成效率提升20倍，为3D内容创作、游戏开发、虚拟现实等领域开辟了新的可能性。