上海交通大学团队开发了SmallThinker AI模型家族，专为本地设备优化。通过创新的稀疏化架构和预注意力路由器，模型在普通CPU上可达20+词/秒生成速度，仅需1-8GB内存。在MMLU等标准测试中表现优异，证明了高效本地AI部署的可能性，为AI技术普及提供了新路径。

如今进入全面被AI渗透的时代，AI创新将再次重塑云计算的底层能力，并在全球化进程中与云相互赋能、共同成长，推动中国企业实现全球化布局与技术升级的双向奔赴。

混合云并不是公有云与私有云的简单组合，而是将这两者进行了有效整合，实现了任务的统一调度和编排。

银行的业务和管理向着线上化、数字化、智能化演进，银行的价值链也由封闭走向开放。但是，银行的数字化转型在覆盖的广度与深度上均有不足，尚未实现“全局性、规模化、可持续”的变革。

谷歌DeepMind研究团队开发了革命性的语音合成技术，采用数据驱动方法让AI学会像人类一样自然说话。通过观察大量真实语音数据，新系统能够生成更自然、更有情感的语音，在客观测试和主观评价中都显著超越传统方法。这项技术将为智能助手、有声读物、教育软件等领域带来重大改进，同时为语言障碍人群提供帮助，展现了人机交互技术的光明前景。

本周AI大事件包括Google发布Gemini 1.5 Pro和Gemma 2 2B模型，FLUX开源图像模型，Meta发布SAM 2图像分割模型。Gemini 1.5 Pro在LLM竞技场排名第一，支持音频和视频，Gemma 2 2B可在设备端运行。FLUX系列模型包括FLUX.1[pro]、FLUX.1[dev]和FLUX.1[schnell]，

「杨中科怎么也没想到，作为一个大龄程序员，他竟然以这样的方式走红了」

ByteDance智能创作实验室开发的DreamPoster系统，能够根据用户提供的图片和文字描述自动生成专业级海报设计。该系统通过创新的数据处理管道、渐进式训练策略和多模态架构，在用户满意度测试中达到88.55%的高分，远超GPT-4o等竞争系统，将很快在Jimeng等平台上线。

ZeroGUI是一项突破性研究，实现了零人工成本下的GUI代理自动化在线学习。由上海人工智能实验室和清华大学等机构联合开发，这一框架利用视觉-语言模型自动生成训练任务并提供奖励反馈，使AI助手能够自主学习操作各种图形界面。通过两阶段强化学习策略，ZeroGUI显著提升了代理性能，在OSWorld环境中使UI-TARS和Aguvis模型分别获得14%和63%的相对改进。该研究彻底消除了传统方法对昂贵人工标注的依赖，为GUI代理技术的大规模应用铺平了道路。

NVIDIA与爱丁堡大学联合团队于2025年提出的动态内存稀疏化技术，通过智能的延迟删除策略实现AI推理系统的高效内存管理，在保持准确性的同时大幅提升处理速度。该技术只需1000个训练步骤就能实现8倍压缩率，在多项复杂推理任务上显著优于传统方法，为AI技术的普及应用开辟了新路径。

上海AI实验室联合多所知名高校开发的NavDP系统实现了机器人导航的重大突破。该系统仅通过虚拟环境训练就能让不同类型机器人在真实世界中自由导航，无需地图或预先调试。核心创新包括大规模虚拟数据生成、扩散模型轨迹规划和智能安全评估机制，实现了真正的跨平台零样本迁移，为机器人技术产业化奠定了重要基础。

南京大学团队开发出STAR视频超分辨率技术，通过借用文本生成视频模型的智慧，配合局部信息增强模块和动态频率损失机制，成功解决了现实世界视频修复中的画质模糊和时间不连贯问题。该技术在多项测试中表现优异，特别是在处理人脸和文字等细节内容时效果显著，为珍贵但画质不佳的视频修复提供了全新解决方案。

Adobe Research联合32家顶尖机构发布重磅研究，全面解析长视频生成技术现状与突破路径。研究发现当前AI视频生成存在时长限制（多数仅5-16秒）和质量衰减问题，通过分析六大技术流派和核心架构组件，为实现电影级长视频生成提供了系统性解决方案，预示着从几秒短片向几分钟完整故事视频的技术跃迁即将到来。

疫情来袭，使许多国家、企业和个人措手不及，在一些国家甚至是人仰马翻。新冠病毒给我们带来了新常态，现如今，唯一确定的就是不确定性。一些影响是短期的，但是许多的影响将会成为世界需要长期面对的挑战。

清华大学提出MoveGCL框架，首次实现在完全不共享敏感出行数据的前提下，多城市协作训练全球通用人工智能出行预测模型。该技术通过生成虚拟轨迹传递知识，结合混合专家系统和渐进式学习策略，在六个美国主要城市的测试中展现出优异性能，为隐私保护下的协作学习提供了新范式。

众多移动通信企业今日宣布在全球范围内共同支持5G毫米波技术的部署——其中包括来自中国、欧洲、印度、日本、韩国、北美、东南亚等越来越多的国家及地区的重要企业。

上海AI实验室联合清华等机构发现，通过"测试时计算扩展"策略，小型AI模型可以战胜参数规模大135倍的巨型模型。10亿参数的模型在数学推理任务上超越了4050亿参数的模型，甚至5亿参数的迷你模型都能胜过GPT-4o。研究揭示了AI发展新方向：聪明的推理策略比模型规模更重要，为资源有限的机构提供了"以智取胜"的可能性。

巴赫切希尔大学研究团队通过对五种不同规模YOLO模型的量化鲁棒性测试发现，静态INT8量化虽能带来1.5-3.3倍速度提升，但会显著降低模型对噪音等图像损伤的抵抗能力。他们提出的混合校准策略仅在大型模型处理噪音时有限改善，揭示了效率与鲁棒性平衡的复杂挑战。

无论是什么新理念、新技术，只有创造价值，才有意义。

浙江大学等高校研究团队开发的VolSplat系统，通过"体素对齐"替代传统"像素对齐"方法，实现了快速高质量的3D场景重建。该技术仅需6张普通照片即可生成精确3D模型，在RealEstate10K等标准数据集上显著超越现有方法，为机器人导航、增强现实、建筑设计等领域提供了新的技术选择，代表了3D重建领域从二维思维向三维思维的重要转变。