欲戴王冠，必承其重。

12位院士领衔，携手来自算力领域的400多位顶尖学者，进行学术交流和专题分享。大会参会人数突破4000人，再创新高！

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。

IBM Services 高级副总裁 Mark Foster 于IBM Think Digital 大会上的主题演讲全文。

谷歌DeepMind发布AlphaEvolve：会自己编程进化的AI智能体，破解56年未解数学难题

天工AI推出的SkyReels-A2视频生成系统实现了重大突破，能够将多张不相关照片智能组合成高质量视频。该技术采用双分支架构处理语义和空间信息，通过200万训练样本学习元素组合规律。在与商业模型的对比中表现出色，特别是在物体一致性和视觉质量方面领先。该系统已开源，为创意产业、教育培训、虚拟电商等领域带来革命性应用前景。

新南威尔士大学研究团队开发了ZARA系统，这是首个零样本运动识别框架，能够在未经专门训练的情况下识别全新的人类活动。该系统集成了自动构建的知识库、多传感器检索机制和分层智能体推理，不仅实现了比现有最强基线高2.53倍的识别准确率，还提供清晰的自然语言解释，为可穿戴设备和健康监护等应用领域带来了突破性进展。

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。

哈佛大学研究团队通过创新的多智能体强化学习方法，让AI在战略游戏中学会复杂推理。研究发现AI通过游戏竞争能发展出类人思维能力，在逻辑推理、创造性解决问题等方面表现显著提升。这项突破性成果为未来AI在医疗、教育、城市管理等领域的应用奠定基础，展现了通过模拟人类学习过程培养真正智能AI的新路径。

清华大学团队开发了Sculptor认知管理框架，解决AI处理长文本时的"主动干扰"问题。通过信息分解、动态隐藏、智能搜索等工具，让AI学会主动管理工作记忆，像人类一样筛选重要信息。实验显示在复杂推理任务中性能显著提升，为AI认知智能发展开辟新方向。

2023世界机器人大会在京举办，发布多项重要成果

麻省大学安姆赫斯特分校等机构联合开发了名为Ella的虚拟社交机器人，它拥有类似人类的长期记忆系统，能在3D虚拟社区中学习、社交和适应。实验显示，Ella在说服他人参加聚会和领导团队完成任务方面表现卓越，成功率分别达到53.4%和32.5%，远超其他方法。这项研究为开发能与人类真正共存的智能体奠定了基础。

德国图宾根大学研究团队发现现代AI视觉模型具备强大的图像排序能力，能够理解年龄、美观程度等连续属性并进行准确排序。研究测试了7种AI模型在9个数据集上的表现，发现CLIP模型表现最佳，且仅需极少样本就能学会排序。这一突破为照片管理、电商展示、社交媒体等领域提供了新的技术方案。

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。

南加州大学团队开发出革命性的"Tina"AI模型，仅用9美元训练成本就能达到与昂贵大型模型相媲美的数学推理能力。通过LoRA技术和15亿参数的精简设计，该研究将AI推理模型的训练成本降低了260倍，实现了真正的AI技术民主化，让个人研究者和小型团队也能负担得起高质量推理模型的开发。

香港大学与字节跳动联合开发了名为Goku的AI模型，能够同时生成高质量图片和视频。该模型采用修正流技术和统一训练架构，使用1.6亿张图片和3600万段视频训练，在多项评测中达到业界领先水平，在VBench视频测试中获得84.85分，GenEval图片测试中达到0.76分，展现了AI视觉生成技术向通用化发展的新趋势。

俄罗斯Sber AI团队开发出NABLA算法，通过邻域自适应块级注意力机制实现AI视频生成2.7倍加速。该算法采用三步优化：降维侦察、智能筛选和精确映射，动态识别重要注意力区域，在保持视频质量的同时大幅减少计算开销，为高效AI视频生成提供新解决方案。

加州理工学院研究团队开发出名为Kyvo的突破性AI系统，首次实现文字、图像和3D空间信息的统一处理。该系统通过创新的"结构化3D表示法"和"统一token空间"技术，让AI能够同时理解和生成三种不同类型的信息。在四大核心任务（3D渲染、识别、指令跟随、问答）中表现出色，为设计、机器人、AR/VR等领域带来重要应用前景。

华为轮值董事长徐直军在会上做了题为《共成长 同发展》的主题演讲。发言全文共9000余字，主要分为两部分。

慕尼黑工业大学研究团队首次系统性探讨了AI系统中隐私保护与解释性之间的关系，发现两者并非完全对立。通过对三种差分隐私方法和四种解释技术的大规模实验，研究证明在特定条件下适度隐私保护可提升解释质量，并提出了实用的平衡策略和"甜蜜点"配置方案。