PyVision是上海AI实验室开发的革命性视觉推理框架，让AI系统能够根据具体问题动态创造Python工具，而非依赖预设工具集。通过多轮交互机制，PyVision在多项基准测试中实现显著性能提升，其中在符号视觉任务上提升达31.1%。该框架展现了从"工具使用者"到"工具创造者"的AI能力跃迁，为通用人工智能的发展开辟了新路径。

我们已经看到一些城市，在实干家的带领下，成为新基建的先行者。

这项由中国香港大学、香港大学、清华大学等多所知名学府联合完成的研究，成功开发出RISE系统，让机器人首次具备了在虚拟环境中"做梦"练习的能力。通过组合式世界模型，机器人能在想象中进行大量安全训练，在动态积木分拣、背包打包、盒子封装三项挑战性任务中的成功率分别提升至85%、85%和95%，相比传统方法有显著突破，为机器人智能化开辟了全新路径。

将学术机构、研究机构以及商业企业的力量集中起来，我们有望成功构建起具备实用性的量子计算机，并真正开启量子计算的新时代。

生成式AI的世界近年来经历了翻天覆地的变化。特别是在图像和视频生成领域，扩散模型（diffusion models）和整流流模型（rectified flows）的出现，极大地提升了AI生成内容的质量和多样性。这些模型就像是拥有惊人创造力的艺术家，能够根据文字描述创作出令人惊叹的图像或视频。

维谛技术以其全球领先的关键基础设施技术及全生命周期服务，数十年来持续为数据中心关键基础设施、通信网络、商业和工业、新能源领域提供业务保障。近日《哈佛商业评论》中文版及“年度卓越管理奖”专家评委实地走进维谛，了解其背后的卓越管理之道。

快手团队联合清华、浙大推出MIDAS数字人系统，通过创新的自回归视频生成框架实现多模态实时交互。系统采用深度压缩自编码器将视频压缩64倍，结合大语言模型处理音频、姿态、文本等多种输入，配合轻量级扩散头生成高质量视频。可支持双人对话、跨语言合成等应用，生成视频长达4分钟无明显质量下降，为数字人实时交互应用奠定重要技术基础。

韩国首尔国立大学研究者提出HACO框架，解决手部接触估计中的数据不平衡问题。论文《Learning Dense Hand Contact Estimation from Imbalanced Data》针对手部接触数据中的类别不平衡（大多数样本无接触）和空间不平衡（接触主要集中在指尖）提出两大创新：平衡接触采样和顶点级类别平衡损失函数。他们利用14个数据集的84万张图像进行训练，在多种手部交互场景中显著超越现有方法，F1得分从之前最佳的0.197提升至0.531，同时在3D抓取优化和物体重建等下游任务中也展现出强大应用价值。

这项来自新加坡国立大学等机构的研究引入了REASONMAP，一个用于评估多模态大语言模型细粒度视觉理解能力的基准测试。研究团队使用来自13个国家30个城市的高分辨率交通地图，构建了1,008个问答对，设计了两级评估框架测量答案的正确性和质量。对15个流行模型的评估揭示了一个意外发现：开源领域的基础模型表现优于推理型模型，而闭源模型则相反。研究还表明，当视觉输入被遮盖时，模型性能普遍下降，证明真正的细粒度视觉推理任务仍需要有效整合多模态信息。

上海交通大学团队通过引入"视觉可编程性"概念，成功让AI学会根据图表特征自主选择代码分析或直接观察的推理方式。该自适应框架在四个基准数据集上平均准确率达62.8%，显著超越固定策略方法。研究采用双重奖励机制训练，确保AI既追求准确性又具备策略选择智慧，为构建更灵活可靠的人工智能系统提供了新思路。

斯坦福大学研究团队开发了UQ评测系统，用人类未解决的真实难题来测试AI能力，而非传统的标准答案题目。系统包含500个来自Stack Exchange的高质量未解问题，采用AI验证器初筛和人类专家终审的双重验证机制。测试显示，即使最先进的AI模型也只能解决极少数问题，揭示了当前AI在面对真正困难问题时的局限性，为AI评测开辟了更真实有效的新方向。

这项研究分析了82,845个真实开发者与AI助手的编程对话，发现AI回复比开发者提问长14倍，68%为多轮对话。Web开发和机器学习是最热门话题。AI代码质量存在问题：Python代码83.4%命名不规范，JavaScript代码75.3%有未定义变量。研究为改进AI编程助手提供了重要参考。

除了硬件新品，华为还公布了全新高端品牌ULTIMATE DESIGN非凡大师。

斯坦福大学研究团队成功开发出FluidLoco系统，首次让机器人掌握了在复杂现实环境中稳定搬运液体的能力。该系统通过液体动力学预测模型和分层控制架构，让机器人能够预测液体运动并做出相应调整，在各种地形和干扰条件下保持85%以上的成功率。这项突破将在餐饮服务、医疗健康、工业制造等领域产生重要应用价值。

约翰斯·霍普金斯大学团队发现AI专家混合系统存在10-20%的性能损失，开发出C3PO方法通过测试时动态优化专家选择策略，让1-3亿参数的小模型超越7-9亿参数大模型，在六个基准测试上提升7-15%准确率，为资源受限环境下部署高性能AI系统提供新方案。

「 年终奖作为部分打工人年底的一笔额外收入，也可能是一年中最大额的单笔收入，或者被算进总包的工资构成部分，对打工人来说，举足轻重。今日推荐 燃次元（ID:chaintruth）一篇文章，互联网年终奖一览，又是几家欢喜几家愁。」

帝国理工学院团队对视觉基础模型DINOv3在医学影像领域进行了全面评估。研究发现DINOv3在胸部X光、CT扫描等任务上表现出色，甚至超越专门的医学AI模型，但在病理切片、电子显微镜、PET扫描等高度专业化任务上表现糟糕。更令人意外的是，传统的"大模型更好"规律在医学领域经常失效。这项研究为跨领域AI应用提供了重要洞察。

这项由Sierra公司联合多伦多大学开展的研究首次揭示了AI对话系统在双控制环境下的真实挑战。研究团队发现，当AI需要指导用户协作操作时，性能会显著下降约20%。他们开发的τ?-bench评估平台通过电信技术支持场景，系统性地测试了AI的协作指导能力，并通过程序化任务生成和环境约束的用户模拟大幅提升了评估可靠性，为未来人机协作AI系统的发展指明方向。

“数字化转型其实非常复杂，对于不同行业、不同规模、甚至是同样规模的企业，都是千差万别，很多中小企业，一来‘不知怎么转’，二来‘没有足够资金可以转’，他们也想学习同行业的头部企业是怎么思考和怎么做的。”西门子Xcelerator中国区总经理、西门子数字科技（深圳）有限公司CEO秦成，接受至顶科技专访时，传递出很多中小企业心声。

华盛顿大学研究团队开发出世界首个主动式耳机AI助手LLAMAPIE，能够在用户对话中主动提供简短关键词提醒，无需用户主动询问。该系统采用双模型架构，在真人测试中将问答准确率从37%提升至87%，同时保持对话自然流畅。这项技术为人机交互带来新突破，在教育、商务和辅助医疗等领域具有广阔应用前景。