字节跳动团队提出RewardDance框架，首次系统性解决视觉生成中的奖励模型扩展问题。该框架通过将奖励预测转为生成式任务，并将模型规模扩展至260亿参数，同时集成任务指令、参考样例和推理能力，有效解决了"奖励作弊"问题。实验显示，在文本生成图像任务中质量提升10.7分，视频生成性能改善49%，达到行业领先水平，为AI视觉创作提供了更强大可靠的技术基础。

全球首款i9 Evo认证笔记本电脑华为MateBook 16s i9版本、华为首款大屏高性能轻巧本华为MateBook D 16、华为MateBook 14、华为MateBook D 14、华为显示器新成员华为MateView SE以及全新华为无线鼠标同台发布。

帆软数据应用研究院调研了规模不一的216家企事业单位，了解到他们的大数据BI应用状态、需求情况、对大数据BI产品功能的期待，同时基于帆软数据应用研究院对行业的长期观察和思考，形成了该篇报告。

伊利诺伊大学研究团队发现AI在多模态推理中存在严重的视觉理解缺陷，67%的错误源于对图像信息的误解。他们开发了PAPO方法，通过图像遮挡技术强迫AI真正使用视觉信息，实现了4.4%的性能提升。这项研究对AI在教育、医疗、自动驾驶等领域的可靠应用具有重要意义。

伯克利大学研究团队通过测试15个AI模型在五种推理策略上的表现，发现AI的"思考方式"直接影响答题效果。大模型可灵活运用各种策略，小模型需精准匹配任务特点。数学题适合步骤式推理，开放问题需要搜索式方法，效率优先场景宜选简洁策略。研究揭示了AI推理能力的规模门槛效应。

复旦大学团队发布BMMR数据集，这是首个大规模跨学科多模态推理评估基准，包含11万个涵盖300个学科的大学水平问题。研究发现即使最先进的AI模型在跨学科推理中表现有限，揭示了当前AI发展的重要盲点。该数据集支持中英双语，配备专门的推理过程评估工具，为AI向通用智能发展提供重要支撑。

2021,阿里云视频云全景创新峰会,努力尝试站在近景和远景之处,全景观察这个时代的超视频化课题。

NVIDIA发布Nemotron Nano 2混合AI模型，采用创新的Mamba-Transformer架构，在保持90亿参数规模的同时，实现了比同类模型3-6倍的推理速度提升。该模型在数学、科学、编程等复杂推理任务上表现出色，支持15种语言，能在单GPU上处理12.8万字符长文本，为高效AI应用开辟了新路径。

AI有了自知之明，准确率飙升，Meta AI团队发布DeepConf

这项研究揭示了大语言模型推理中的一个重要问题：数值精度会显著影响结果的可重现性。研究团队发现，即使使用相同设置，不同硬件配置下模型输出可能截然不同，准确率差异可达9%。他们提出了LayerCast解决方案，在保持内存效率的同时提供高精度计算，为AI研究的可重现性提供了实用工具。

对基于AI型欺诈识别方案的深入研究。

浙江大学研究团队通过OmniEAR基准测试揭示了当前AI模型在物理世界推理方面的严重缺陷。测试显示，即使最先进的AI在明确指令下能达到85-96%成功率，但面对需要从物理约束推断行动的任务时，成功率骤降至56-85%。研究发现信息过载反而降低AI协作能力，监督学习虽能改善单体任务但对多智能体协作效果甚微，表明当前架构存在根本局限性。

韩国汉阳大学联合高通AI研究院开发出InfiniPot-V框架，解决了移动设备处理长视频时的内存限制问题。该技术通过时间冗余消除和语义重要性保留两种策略，将存储需求压缩至原来的12%，同时保持高准确性，让手机和AR眼镜也能实时理解超长视频内容。

在不断发明新技术，启动新市场的过程中，高通并非独乐乐的“孤勇者”，而是始终以“生态赋能”为座右铭，以自己的方法论，创造不同的潮流，与伙伴们共同穿越周期。每一年的骁龙峰会，就是最佳例证。

开源是推动科技创新的关键路径，尤其是在软件定义时代的今天，凭借着开放、共享、灵活、包容等特点，开源已经成为推动全球企业数字化发展的重要推手。

AIRI研究院团队开发的cadrille是一款突破性多模态CAD重建模型，能同时处理点云、多视角图像和文本描述输入，并生成精确的Python代码来构建CAD模型。该研究首次将在线强化学习应用于CAD重建任务，采用两阶段训练策略：先在程序生成数据上进行监督微调，再通过在线反馈进行强化学习优化。实验结果显示，cadrille在DeepCAD基准测试中超越所有单模态方法，并在三个具挑战性数据集（包括真实世界CC3D）上创造新的最高记录，特别是在线强化学习技术GRPO显著优于离线替代方案。

在不断发明新技术，启动新市场的过程中，高通并非独乐乐的“孤勇者”，而是始终以“生态赋能”为座右铭，以自己的方法论，创造不同的潮流，与伙伴们共同穿越周期。每一年的骁龙峰会，就是最佳例证。

IBM研究团队通过CRAFT系统揭示AI助手在面对恶意用户时的脆弱性。该研究发现，即使最先进的AI助手在遭遇精心设计的诱导攻击时，政策违反率高达70%，远超传统攻击方法。团队开发的τ-break测试集专门评估AI在政策遵守方面的表现，结果显示现有防御措施效果有限。这项研究为AI安全评估提供了新视角，强调需要考虑恶意用户场景，对未来AI系统的安全部署具有重要指导意义。

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。

上海人工智能实验室联合多所高校开发出首个AI电影语言理解评测平台ShotBench，发现当前最先进AI模型在专业视觉理解方面存在重大缺陷。团队构建7万样本数据集ShotQA，开发出突破性模型ShotVL，在电影语言理解上创造新纪录，为AI辅助视频制作和创意产业变革奠定基础。