这一代人，一个个像悬崖边的孩子。在青春的荒原上，他们忽然看见了光。 他们猛力奔跑，触足之地，或陷泥泞，或长青草，惊心动魄间，天地舒展成一个以自由命名的花园，大河山川，各自生成。时间是玫瑰，他们是玫瑰上的刺。——吴晓波

阿里巴巴通义实验室开发的WebWeaver框架通过双智能体协作和动态研究循环，让AI首次具备了类似人类专家的深度研究能力。该系统采用规划智能体进行探索式信息收集和大纲优化，写作智能体执行分层次的精确写作，有效解决了传统AI系统的静态规划和信息过载问题。在三大权威测试中均获得最佳成绩，并通过WebWeaver-3k数据集实现了技术向小模型的成功迁移。

这项由ByteDance Seed和北京交通大学联合完成的研究首次让AI真正学会从真实世界视频中掌握复杂长时技能。研究团队开发的VideoWorld 2系统通过创新的dLDM技术架构，成功分离了动作学习和外观建模，使AI能够像人类一样从观察中学习并在新环境中准确复现技能。在手工制作和机器人操作任务中，该系统展现了显著的性能提升和强大的跨域泛化能力，为构建更通用的AI学习系统开辟了新路径。

“小城市的人不理解我，嘲笑我是‘大粪厂长‘，但我大城市的朋友们不一样，他们说如果你能把屎卖出去，那很厉害。”

一个基因传承和创新的企业故事。

清华大学研究团队开发的ASearcher系统通过全异步强化学习突破了AI搜索智能体的轮次限制，实现了超过40轮工具调用和15万字符生成的长视野搜索能力。该系统不仅设计了智能数据合成方法生成高质量训练样本，还在多个标准测试中显著超越现有开源方案，为AI搜索智能的发展提供了重要技术突破和开源贡献。

近日，IBM 发布了针对全球七千多位（500位来自中国）对IT决策有一定了解、影响力和决策力的企业高管所做的年度市场调研报告：《2022年全球AI采用指数》。

西湖大学团队开发出VLA-Adapter机器人控制系统，仅用0.5B参数就超越了7B参数的传统系统。该系统通过Bridge Attention机制实现视觉-语言-动作的高效转换，训练成本降低38倍，推理速度快3倍，在LIBERO测试中达到97.3%成功率。创新点在于设计专门的信息桥接机制而非单纯扩大模型规模，为机器人控制技术普及提供了新路径。

ByteDance团队开发的GR-3是一个革命性的视觉-语言-动作模型，让机器人能够像人类一样理解指令并灵活操作。它通过多模态数据联合训练获得了强大的泛化能力，能处理未见过的物品和环境，还能从少量人类演示中快速学习。在三个挑战性任务上全面超越现有基准，展现了迈向通用机器人助手的巨大潜力。

欧盟为提升法律信息管理效率，建立了欧洲立法标识符（ELI），奥地利响应ELI倡议，优化本地标识符，构建法律知识图谱，改善法律数据管理系统。奥地利法律信息系统（RIS）通过REST API提供数据访问，支持多种文档格式。

加州大学圣克鲁兹分校研究团队创建了包含150万高质量样本的GPT-IMAGE-EDIT-1.5M图像编辑数据集，通过利用GPT-4o优化现有数据质量，使开源AI模型在多项测试中达到接近GPT-4o的性能水平，在GEdit-EN测试中获得7.24分的突破性成绩，显著缩小了开源与商业模型的差距，为AI图像编辑技术的民主化奠定了基础。

在日常生活中，我们解决问题时从不会单纯地使用一种思考方式。比如在做数学题时，我们可能先用空间想象来理解几何图形，然后转换到逻辑推理来寻找关键关系，接着又跳转到发散思维去探索不同的解题路径，最后用精确计算来验证答案。这种自然的认知灵活性让人类能够应对各种复杂挑战，但现有的AI系统却缺乏这种能力。

在过去数年间，维克托教授经常到访中国，我们也一直和维克托教授保持相当频繁的交流，追踪他对大数据产业和泛科技产业的最新看法和判断。

Adobe研究院联合UCLA开发的Lavida-O系统，首次在单一AI模型中实现图像理解、生成、编辑的完美统一。采用创新的掩码扩散技术，该系统不仅生成速度比传统方法快6.8倍，还具备规划和反思能力，能像真正的艺术家一样思考和创作，在多项权威测试中超越现有最佳模型。

激动人心的2017年已结束，博客WildML的作者、曾在Google Brain做了一年Resident的Denny Britz，就分享出这一年他对AI和深度学习领域重点事件的回顾与梳理。可以说，这16个要点，能在让你在人工智能圈子里装逼一年不落伍！

哈工大和360研究团队联合开发了Light-IF框架，成功解决了大型语言模型在处理复杂指令时的"偷懒思维"问题。该框架通过教AI学会"预览和自检"的工作方式，显著提升了AI对多重约束条件任务的处理能力。Light-IF-32B模型在四个权威测试平台上均取得最佳成绩，超越了多个知名大型模型。研究团队已开源相关模型和代码，为AI助手的发展开辟了新方向。

滑铁卢大学研究团队开发了VerlTool框架，突破了AI模型无法使用外部工具的限制。该框架通过异步执行和模块化设计，让AI智能体能在多轮交互中学会使用各种工具，实现了从"孤立思考"到"协作解决问题"的重大转变，在六个领域的测试中都展现了卓越性能，为AI发展开启了新的可能性。

清华大学团队开发了CAMS智能框架，这是首个将城市知识大模型与智能体技术结合的人类移动模拟系统。该系统仅需用户基本信息就能在真实城市中生成逼真的日常轨迹，通过三个核心模块实现了个体行为模式提取、城市空间知识生成和轨迹优化。实验表明CAMS在多项指标上显著优于现有方法，为城市规划、交通管理等领域提供了强大工具。

代尔夫特理工大学研究团队首次实现了完全分布式的多无人机协作搬运系统，通过多智能体强化学习让三台无人机在无需相互通信的情况下精确控制悬挂重物的6自由度姿态。该方法仅通过观察被搬运物体状态实现隐性协作，计算效率比传统集中式方法提升13倍，并展现出优异的容错能力。

在新一代IBM LinuxONE服务器正式在中国发布之际，IBM相关业务领导与技术专家向中国媒体详细介绍了IBM LinuxONE Emperor 4服务器“绿色低碳、弹性扩展、安全无虞”的技术亮点。