微软研究院联合多所知名高校开发出SeerAttention-R稀疏注意力框架，专门优化AI推理模型的长序列解码效率。该技术通过自蒸馏学习让AI学会智能筛选重要信息，在保持近乎无损推理准确性的同时，实现了高达9倍的计算加速。系统采用轻量级插件设计，无需重训原模型即可集成，为长文本AI推理应用的普及铺平道路。

俄罗斯Sber AI团队开发出NABLA算法，通过邻域自适应块级注意力机制实现AI视频生成2.7倍加速。该算法采用三步优化：降维侦察、智能筛选和精确映射，动态识别重要注意力区域，在保持视频质量的同时大幅减少计算开销，为高效AI视频生成提供新解决方案。

也许Peloton能否生存根本就不存在争议，真正的矛盾点在于高管团队和投资者们总指望着让Peloton带来天文数字的经济回报。

2023年大众对AI的看法从怀疑到认可，AGI（通用人工智能）的发展迅速，大模型展现出惊人的想象力和取悦能力。应用层尚未出现独角兽，创业者面临官方技术迭代的挑战。

香港大学团队发布史上最大规模AI绘画推理数据集FLUX-Reason-6M，包含600万张高质量图像和2000万条双语描述，耗费15000个GPU天计算资源。首创"生成链式思维"训练法，让AI学会像人类艺术家般思考创作过程。同时推出PRISM-Bench测评标准，对19个先进模型评测显示闭源模型仍领先，但所有模型在文字渲染等复杂任务上都有改进空间。

加拿大女王大学研究团队首次系统评估了大型视频语言模型的因果推理能力，发现即使最先进的AI在理解视频中事件因果关系方面表现极差，大多数模型准确率甚至低于随机猜测。研究创建了全球首个视频因果推理基准VCRBench，并提出了识别-推理分解法（RRD），通过任务分解显著提升了AI性能，最高改善幅度达25.2%。

在过去数年间，维克托教授经常到访中国，我们也一直和维克托教授保持相当频繁的交流，追踪他对大数据产业和泛科技产业的最新看法和判断。

2023年新领军者年会在天津召开

DeepSeek-AI团队通过强化学习技术开发出DeepSeek-R1系列推理模型，无需人工标注即可自主学习复杂推理。该模型在数学、编程等领域表现卓越，在AIME 2024中达到79.8%准确率，编程能力超越96%人类选手。研究团队还通过知识蒸馏技术将推理能力传递给小模型，使7B参数模型也能超越GPT-4o。这项突破为AI推理能力发展开辟新路径。

阿里达摩院推出VACE系统，这是首个能够统一处理文字转视频、视频编辑、遮罩编辑等12种视频任务的AI模型。通过创新的视频条件单元(VCU)和上下文适配器架构，VACE不仅能单独完成各类视频生成编辑任务，还支持任务组合创造出传统方法无法实现的效果，为视频创作提供了革命性的一站式解决方案。

中科大团队开发了MeshSplat技术，仅用两张照片就能重建完整3D场景。该技术首次将2D高斯散点应用于稀疏视角表面重建，通过加权距离约束和法向预测网络显著提升重建质量。实验显示其性能比现有方法提升30%，在房地产、电商、文物保护等领域具有广泛应用前景。

这项由上海创新研究院、复旦大学、上海交通大学等机构联合完成的研究，首次实现了真正意义上的视频音频同步生成。MOVA系统拥有320亿参数，能够同时生成高质量的视频画面和完全匹配的音频内容，在唇音同步、多人对话、环境音效等方面都达到了行业领先水平，为AI内容创作开辟了全新的技术路径。

Google Research团队开创性地研究了搜索增强型AI如何处理冲突信息，提出五类知识冲突分类体系，创建了首个专门评估数据集CONFLICTS。研究发现AI在处理冲突信息时表现不佳，但通过让AI明确识别冲突类型并相应调整回答策略，可显著提升其表现，为提升AI可靠性和实用性提供了重要指导。

中央政治局会议召开，释放多项利好信号

南开大学研究团队创建了InterSyn——首个大规模多模态对话数据集，包含180万单轮和5万多轮样本，覆盖3500个话题。通过创新的SEIR迭代优化方法，显著提升了AI生成文图结合内容的质量。同时开发的SynJudge评价工具能从四个维度评估文图协调性，与人类判断偏差仅5%。实验证明该方法在文图协调性上提升52.1%，为构建更智能的多模态AI系统奠定了基础。

Adobe Research与德州大学联手开发"自我强迫"训练法，让AI在视频生成时边做边学，彻底解决传统方法中错误会越积越多的问题。这种创新训练方式实现了真正的实时视频生成，在单GPU上达到17帧每秒的处理速度和亚秒级延迟，为直播、游戏和实时交互应用开辟了全新可能性。研究团队还引入滚动键值缓存机制，实现了理论上无限长的视频生成能力。

上海AI实验库推出YUME系统，用户只需输入一张图片就能创建可键盘控制的虚拟世界。该系统采用创新的运动量化技术，将复杂的三维控制简化为WASD键操作，并通过智能记忆机制实现无限长度的世界探索。系统具备强大的跨风格适应能力，不仅能处理真实场景，还能重现动漫、游戏等各种艺术风格的虚拟世界，为虚拟现实和交互娱乐领域提供了全新的技术路径。

麻省大学安姆赫斯特分校等机构联合开发了名为Ella的虚拟社交机器人，它拥有类似人类的长期记忆系统，能在3D虚拟社区中学习、社交和适应。实验显示，Ella在说服他人参加聚会和领导团队完成任务方面表现卓越，成功率分别达到53.4%和32.5%，远超其他方法。这项研究为开发能与人类真正共存的智能体奠定了基础。

清华大学研究团队开发了HERMES系统，让机器人能通过观看人类操作视频学会复杂双手协作任务。该系统融合多源数据，采用通用奖励机制和虚实结合训练方法，配备精确导航定位能力。实验显示平均成功率达67.8%，在医疗、制造、家庭服务等领域展现广阔应用前景，代表了机器人从数据驱动向理解式学习的重要进展。

新加坡国立大学研究团队开发出首个完全自动化的AI电影制作系统MovieAgent，能将简单剧本概要在2-10分钟内转换成完整多场景电影。系统采用三个AI智能体协作和内在思维链推理机制，成本几乎为零，在角色一致性、叙事连贯性等关键指标上达到业界领先水平，预示电影制作行业的革命性变革。