波斯语AI评估基准MEENA的发布填补了非英语视觉语言模型测试的空白。数据集包含约7500道波斯语原生题目，涵盖多教育阶段和学科领域，采用五种实验设计全面测试AI能力。研究发现AI在知识型任务上优于推理任务，存在明显的语言性能差距，为推动多语言AI技术发展提供重要参考。

快手科技Kling团队发布的Kling-Avatar技术通过多模态大语言模型导演实现真正的指令理解，采用级联生成框架支持长时长数字人视频制作。该系统在唇形同步、情感表达、身份一致性等关键指标上全面超越现有技术，支持1080p/48fps输出，展现强大跨域泛化能力，为数字人直播、在线教育等应用提供突破性解决方案。

从提高效率到增强公共安全，再到足以改变病患生活的诊疗工具，本文将带大家深入了解爱立信、Abpro和Hexagon等厂商如何运用AI之力改善现实、拯救生命。

阿里巴巴通义实验室开发的Wan-S2V系统实现了音频驱动电影级视频生成的重大突破。该140亿参数模型能仅凭音频创造复杂场景视频，包括多角色互动、动态摄像机运动等，远超传统"说话头像"技术。通过创新的文本-音频协同控制和长视频连贯性技术，在多项评估中显著优于现有竞品，为视频创作民主化开辟了新路径。

Yale大学等机构联合开发的Agent KB系统让AI助手们能够像人类一样分享经验和知识，通过"师生协作"模式和跨领域知识迁移，在GAIA和SWE-bench基准测试中取得了显著的性能提升，其中最困难任务的成功率提升了近20个百分点，为AI发展开辟了"集体智慧"的新范式。

META公司FAIR实验组开发的V-JEPA 2系统通过观看100万小时视频实现了AI的重大突破，首次让机器同时具备理解、预测和规划三项核心能力。该系统在视频理解、行为预测和机器人控制等多个任务上创下新纪录，特别是仅用62小时训练就能零样本控制机械臂，为通用人工智能发展提供了新路径。

AutoIntent是俄罗斯研究团队开发的革命性自动化文本分类工具。它能够自动选择最佳的嵌入模型、分类算法和决策阈值，让普通用户无需专业知识就能构建高效的意图识别系统。在标准测试中，AutoIntent不仅准确率超过现有工具，训练效率也提升一倍以上，特别在多标签分类和超范围检测方面表现突出，为AI技术普及化开辟了新路径。

上海AI实验室联合多家顶尖机构开发出全球首个科学推理大模型SciReasoner，该模型在2060亿科学数据上训练，支持103个科学任务，能够像科学家一样进行逻辑推理并展示思考过程。它实现了化学、生物学、材料科学等多领域知识整合，在分子设计、性质预测、文献分析等方面表现出色，为科学研究提供了强大的AI助手工具。

阿里巴巴团队提出FantasyTalking2，通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集，训练三个专业模块分别优化不同维度，再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术，用户评价提升超12%。

2020年12月18日，在“2020中国新基建领导力峰会”上，中国经济体制改革研究会会长、国家发展和改革委员会原副主任彭森发表了《当前宏观形势与市场化改革》的主旨演讲。

SpeakLeash团队联合波兰多所大学开发的Bielik 11B v2语言模型，仅用110亿参数就在多项测试中击败了参数量大2-6倍的模型。该模型专门针对波兰语优化，采用创新的深度上扩架构和智能训练技术，在波兰语理解、跨语言能力和数学推理等方面表现卓越，为非英语语言AI发展提供了新路径。

大数据存储解决方案一般有存算融合和存算分离两种部署形态。

自回归图像生成新范式，突破传统局限。

MIT研究团队首创RLCR方法，通过结合正确性奖励和布里尔评分，训练AI学会表达不确定性。实验显示该方法在保持准确性的同时显著提升校准性能，让AI从盲目自信转向诚实表达，为高风险领域AI应用提供新的可能性，代表AI发展从性能最大化向可靠性转变的重要里程碑。

在全球消费者钱包收紧、信任成本更高的今天，中国企业如何穿越迷雾，活下去，并且活得更好？

无法被断供的鸿蒙，正在筑起一座城。

清华大学和上海人工智能实验室联合开发的AutoMat是一个突破性工具，能自动将电子显微镜图像转换为精确的晶体结构模型并预测材料性质。系统整合了模式自适应降噪、物理引导模板匹配、对称感知结构重建和机器学习性质预测四大模块，由大语言模型代理协调运行。在自创的STEM2Mat-Bench基准测试中，AutoMat远超现有多模态大语言模型，为桥接显微镜成像与原子模拟提供了自动化解决方案，显著加速了材料科学研究流程。

香港大学团队构建了全球首个大规模牙科全景X光AI数据集MMOral，包含2万余张影像和130万条指令数据。研究发现现有AI模型在牙科诊断上表现不佳，最强的GPT-4o仅达41%准确率。团队开发的专业模型OralGPT经训练后准确率提升24.73%，为AI在牙科医学的应用奠定基础。

上海AI实验室联合清华大学等顶尖院校发布的InternVL3，通过原生多模态预训练突破了传统AI模型"先语言后视觉"的局限。该模型在MMMU基准测试中获得72.2分，超越所有开源模型，并引入变长视觉位置编码和混合偏好优化等创新技术，全面开源为AI社区贡献宝贵资源。

德国约翰内斯·古腾堡大学美因茨分校研究团队发现，主流AI大语言模型对德国方言使用者存在系统性偏见，将其与教育程度低、思想保守等负面特征关联。研究测试了十个模型和七种德国方言，发现所有AI系统都表现出显著歧视。更意外的是，明确标注方言身份比暗示性提及产生更严重偏见，挑战了现有AI公平性认知。