Meta团队发布突破性研究ConfQA，通过"诚实训练"让AI学会在不确定时说"我不知道"，将胡编乱造率从20-40%降至5%以下。结合双重知识框架，在保持高准确性的同时减少30%不必要外部搜索，为AI实用化应用奠定重要基础。

新加坡南洋理工大学联合多个国际研究机构开发出突破性AI系统Ego-R1，首次实现对一周超长视频的智能理解和推理。该系统采用独创的"工具链思维"方法，让AI像侦探一样使用不同工具分步解决问题，在44.3小时视频理解任务中达到46%准确率，显著超越现有技术，为未来个人AI助手的发展开辟新道路。

韩国大学和KAIST研究团队提出了DeepVideo-R1，一种革新性的AI视频理解训练方法。该方法通过回归式GRPO和难度感知数据增强两大创新，解决了传统方法中的梯度消失和训练信号稀疏问题。在多个权威测试中显著提升了AI的视频推理能力，特别是在处理未见过的新任务时表现出色，为AI视频理解技术发展开辟了新方向。

新加坡南洋理工大学团队开发的4DNeX系统实现了从单张照片生成完整4D动态场景的突破。该技术采用6D视频表示法融合RGB颜色和XYZ空间信息，构建了包含920万帧数据的4DNeX-10M大规模数据集，通过改进视频扩散模型实现15分钟内的高效生成，在动态程度和一致性指标上显著优于现有方法，为虚拟现实、影视制作等领域提供了新的技术路径。

清华大学和香港大学团队开发的Motion2Motion技术突破了动画制作中的动作转移难题，通过稀疏对应和动作片段匹配机制，实现了不同身体结构角色间的智能动作转移。该系统无需GPU设备即可实时运行，仅需少量示例和关键对应关系就能生成自然协调的动作，为游戏开发、影视制作等领域提供了革命性的创作工具。

Stripe联合创始人John Collison最近与Anthropic CEO Dario Amodei（达里奥·阿莫代）进行了一次对话。

Stripe联合创始人John Collison最近与Anthropic CEO Dario Amodei（达里奥·阿莫代）进行了一次对话。

印度理工学院等机构研究发现，即使是最先进的AI模型如GPT-4o、Claude等，在面对间接表达、干扰信息或背景过载的"混淆问题"时，准确率会从70-80%骤降至25-40%。研究团队开发的ObfusQAte评估框架首次系统性揭示了大语言模型的这一重要缺陷，为改进AI推理能力和提高实际应用可靠性提供了重要基准。

如果我有“机器猫”，我要叫他“小叮当”，竹蜻蜓、任意门和时光机能去任何的地方。

伊利诺伊大学团队开发出ROS-Cam系统，仅需普通RGB视频即可精确重建动态三维场景，无需激光雷达等额外传感器。该技术通过补丁式追踪过滤器、异常值感知优化和两阶段策略，在多个数据集上超越现有方法，处理速度提升2-12倍。这项突破有望让普通用户轻松创建专业级三维内容，在电商、教育、文化保护等领域具有广阔应用前景。

字节跳动种子实验室推出突破性实时视频生成技术AAPT，实现24fps高清视频的实时生成与交互控制。该技术通过自回归对抗后训练，将传统多步生成压缩至单步完成，在H100 GPU上实现0.16秒超低延迟。支持长达60秒连续视频流生成，在姿态控制虚拟人和摄像机控制世界探索等应用中表现出色，为实时交互媒体内容创作开辟全新道路。

上海AI实验室研究团队深入调查了12种先进视觉语言模型在自动驾驶场景中的真实表现，发现这些AI系统经常在缺乏真实视觉理解的情况下生成看似合理的驾驶解释。通过DriveBench测试平台的全面评估，研究揭示了现有评估方法的重大缺陷，并为开发更可靠的AI驾驶系统提供了重要指导。

摩根士丹利研究团队开发了专门掌握Q编程语言的AI模型QQwen，通过创新的三阶段训练方法（预训练、监督学习、强化学习），让开源AI模型在Q语言编程测试中达到59%准确率，超越GPT-4.1等商业模型。研究团队完全开源了模型、数据和训练代码，为AI专业化训练提供了可复制的成功范式，证明了中等规模开源模型通过针对性训练可以在特定领域超越大型商业模型的表现。

上海交通大学研究团队构建了迄今最大的人体动作数据库MotionMillion，包含200万个动作序列，并训练出70亿参数的AI模型，实现了根据文字描述生成自然人体动作的零样本能力。该技术采用创新的六步数据处理流程和小波变换优化，在动作质量和文本对齐度方面显著超越现有方法，为动画制作、机器人控制、虚拟现实等领域开辟了新的应用前景。

全球人工智能治理倡议发布

一年过去，ChatGPT引发的AGI热潮丝毫未减。只是相对于最初推出时掀起的全民大模型热，如今关于该如何落地的讨论更多了起来。

这项来自香港中文大学的研究开发了名为"LoRA-Edit"的视频编辑技术，通过巧妙结合LoRA适应技术和遮罩机制，解决了传统视频编辑中编辑效果难以精确传播、背景容易被意外改变的问题。该技术让用户只需编辑第一帧画面，就能让编辑效果自然传播到整个视频，同时可通过参考图片进一步控制编辑外观，在多项对比测试中均超越现有先进方法。

伯克利与阿布扎比研究团队开发出RAPTOR系统，这是首个能够零调试控制多种无人机的通用AI控制器。该系统仅用2084个参数就能控制从32克到2.4公斤的各种无人机，通过创新的元模仿学习算法实现毫秒级快速适应，在10种真实无人机上验证了卓越性能，为无人机控制技术带来革命性突破。

杜克大学与Zoom合作研究揭示，即使最先进的AI模型在复杂多步骤任务中成功率也不足60%。研究团队通过LiveMCP-101测试平台的101个真实任务，发现AI智能体存在七种主要失误模式，其中语义错误最为普遍。该研究采用创新的实时对比评估方法，为改进AI系统指明了方向。

斯坦福大学研究团队通过大规模实验发现，AI系统的拟人化程度显著影响用户的信任和依赖行为。适度拟人化能提升信任度40%，但过度拟人化可能导致用户失去独立判断能力。研究揭示了年龄、性别等因素对拟人化接受度的影响，为AI设计提供了科学依据，强调需要在不同应用场景中平衡拟人化程度与用户理性判断的关系。