MIT等顶尖院校研究团队发现AI处理长文本时存在"记忆过载"问题，提出OPRM溢出预防方法，通过"分而治之"策略让AI学会聪明遗忘，性能提升14%-51%。该方法类似智能图书管理员，先快速浏览所有相关内容，再专注分析最相关部分，避免了传统方法的记忆溢出困境，为实现更高效的长文本AI应用开辟新路径。

沙特阿拉伯misraj.ai团队开发了Kuwain 1.5B，一个仅15亿参数的阿拉伯语-英语双语AI模型。他们创新性地提出"语言注射"技术，在英语模型基础上增加8个新层专门处理阿拉伯语，同时保持原有层冻结。通过扩展26000个阿拉伯语词汇和9:1的数据配比，实现了阿拉伯语性能8%提升，英语能力完全保持，训练成本降低70%。该方法可推广到其他语言，为多语言AI发展提供了高效经济的新路径。

全球人工智能治理倡议发布

港中文团队开发的T2I-R1系统首次让AI学会"思考式"图像生成，通过语义规划和细节优化的双层推理机制，在复杂图像生成任务上比基础模型提升13-19%，甚至超越了业界最强的FLUX.1模型，为AI创意产业应用开辟新路径。

当其他企业还在低谷中上下求索的时候,二十余年来始终以“数字中国”为使命的神州数码集团,却在2022年一季度业绩大考中给出了营收增长19%、净利润增长20%的优异成绩。

AI刚出现的头两三年，大家都觉得AI会颠覆一切，可能需要用一些全新的标准来评价AI产品。但是经过一年多的发展，大家发现AI产品本质上还是产品，依然要用传统的产品指标来衡量，比如点击率、转化率、留存率等这些硬核指标。如果用户不喜欢你的产品，点击率自然就上不去；如果产品没有足够的黏性，日活跃用户（DAU）也就积累不起来。

台湾大学联合MediaTek和Nvidia的研究团队开发了一种突破性的语音识别自我改进框架，无需大量人工标注数据即可显著提升AI语音识别准确率。该方法通过让AI生成伪标签训练语音合成系统，再用合成语音反向训练识别模型，形成自我强化循环。在台湾国语测试中，新模型Twister比原版Whisper错误率降低20-55%，数据效率提升10倍以上，为低资源语言AI应用提供了新路径。

谷歌DeepMind发布AlphaEvolve：会自己编程进化的AI智能体，破解56年未解数学难题

这项研究展示了一个基于ModernBERT架构的prompt injection检测模型，通过精心构建的多样化数据集训练，在内部测试中达到98.7%准确率和98.0% F1分数，在公开基准测试中平均F1分数达93.8%，显著超越现有最强基线系统。该模型推理速度仅0.02秒，具备实时检测能力，为AI系统安全防护提供了新的解决方案。

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。

AIGC淘金人。

华为诺亚方舟实验室联合香港中文大学团队在2025年6月首次实现了从自然语言数学问题到严格证明的端到端自动化处理。他们开发的Mathesis系统包含创新的强化学习自动形式化器、精细化评估框架LeanScorer，以及高性能证明器，在中国高考数学测试集上达到18%成功率，相比最佳基线提升22%。该系统已集成到华为Celia智能助手中，将数学问题解决准确率从65.3%提升至84.2%，展现了AI数学推理的巨大应用潜力。

南加州大学团队开发出革命性的"Tina"AI模型，仅用9美元训练成本就能达到与昂贵大型模型相媲美的数学推理能力。通过LoRA技术和15亿参数的精简设计，该研究将AI推理模型的训练成本降低了260倍，实现了真正的AI技术民主化，让个人研究者和小型团队也能负担得起高质量推理模型的开发。

这篇论文介绍了MIT开发的USAD技术，这是一种能够同时理解语音、音乐和环境声音的通用音频AI模型。通过创新的知识蒸馏方法，USAD在多个音频处理任务上都达到了接近专门模型的性能水平，为构建更智能的音频理解系统奠定了基础。该技术在智能助手、多媒体处理、教育等领域具有广阔的应用前景。

清华大学团队开发了首个能同时理解街景、卫星图、轨迹和地理数据的城市AI系统UrbanLLaVA。通过创新的三阶段训练法和多模态融合技术，该系统在十二项城市任务测试中显著超越现有方法，为智慧城市、导航服务、城市规划等领域带来突破性进展，代码已开源。

西班牙马德里理工大学研究团队开发了全球首个融入能耗意识的AI评估平台——生成式能源竞技场（GEA），通过对694个评估样本的分析发现，当用户了解AI模型能耗信息后，46%的用户会改变原始选择，更节能小模型的获胜率从50%跃升至75%以上，揭示了能耗意识对AI选择的显著影响，为构建可持续AI生态系统提供重要科学依据。

伊利诺伊大学香槟分校团队推出SWERANK软件问题定位框架，通过"先筛选再精排"的两阶段策略，以极低成本实现了超越昂贵AI助手的问题定位准确性。团队构建的SWELOC数据集为训练提供了高质量的真实案例，实验证明该方法在成本效益比上比现有方案高出57倍，为软件开发行业提供了实用且经济的调试解决方案。

FuriosaAI团队提出突破性的Draft-based Approximate Inference框架，通过小模型预测指导大模型智能管理资源。研究开发了SpecKV和SpecPC两种方法，分别用于KV缓存管理和文本压缩，在保持高准确性的同时显著降低内存使用和计算延迟，为长文本AI推理提供了高效可行的解决方案。

6月15日，以“软件定义智能新时代”为主题的第十六届中国国际软件和信息服务交易会（简称：中国软交会）圆满落幕。

英伟达CEO黄仁勋和Meta CEO马克·扎克伯格，在美国丹佛举行的第50届SIGGRAPH图形大会上进行了一场关于生成式AI的对话，并且他们还互赠了皮衣。