北卡罗来纳大学教堂山分校研究团队提出MEXA框架，通过动态选择和聚合多个专业AI模型来处理复杂的多模态推理任务。该方法无需额外训练，在视频理解、音频分析、3D场景理解和医学诊断等多个基准测试中显著超越现有模型，为AI系统设计提供了新思路。

北京人工智能研究院发布突破性研究Infinity-Instruct，通过两阶段训练策略从1亿条指令中精选出740万基础指令和150万对话指令。该方法让开源AI模型首次在对话能力上超越GPT-4，其中LLaMA3.1-70B在对话测试中比GPT-4高出8.6%，同时保持强大的基础能力。研究完全开源，为AI技术民主化奠定基础。

清华大学团队在2025年发表突破性研究，首次将双曲几何学引入视频检索领域，解决了传统系统在处理"部分相关视频检索"时的层次理解问题。通过HLFormer框架的双空间并行处理和创新的部分序保持损失机制，在三个权威数据集上实现显著性能提升，为视频搜索技术开辟了全新发展方向。

IBM中国科技团队近日宣布在IBM混合云与AI解决方案的基础技术能力之上，重点推出帮助企业走好最后一公里、快速解决以上迫切业务难题的黑科技产品。

Meta研究团队发明了一种革命性的"三人舞"注意力机制，突破了传统AI只能处理两元关系的局限。这种新方法让AI能够同时分析三个元素间的复杂关系，在数学推理、编程和逻辑分析等任务上表现显著提升。更重要的是，新方法改变了AI的学习规律，能够用更少的数据获得更好的效果，为数据稀缺时代的AI发展指明了新方向。

一个承载家居产业的数字化创新“飞轮”是如何诞生的。

一个承载家居产业的数字化创新“飞轮”是如何诞生的。

众多移动通信企业今日宣布在全球范围内共同支持5G毫米波技术的部署——其中包括来自中国、欧洲、印度、日本、韩国、北美、东南亚等越来越多的国家及地区的重要企业。

据 QYResearch，23 年全球 搜索引擎市场规模超 2000 亿美元。

——“第12届中国硬科技产业链创新趋势峰会”

2021年9月23日，华为全联接大会以线上形式举行，今年的全联接大会以“深耕数字化”为主题，汇聚了业界思想领袖，商业精英，技术大咖，生态伙伴等，探讨如何深入业务场景，把数字技术与行业知识深度结合，共筑开放共赢的行业生态。

「需求是技术之母，市场是技术之父，美国的芯片发展成如今的垄断性地位离不开这两点。 今日推荐 九 边（ ID : ertoumu893 ) 的文章，用浅显易懂的方式讲述当今世界的芯片格局。」

北京人工智能研究院团队开发的DiagNote模型通过模仿人类做笔记的习惯，解决了AI在多轮视觉对话中容易"失忆"的问题。该研究构建了专门的MMDiag数据集，设计了双模块协作的AI架构，让机器学会像人类一样通过标记重点区域来保持专注力，为更自然的人机视觉交流奠定了基础。

智能汽车的驾驶辅助系统可能被对手通过在道路上布置干扰误导，或在训练阶段加入有毒样本实现物理后门，导致汽车偏离路线。对抗性机器学习研究这种对手与模型间的对抗博弈。

WebNovelBench研究为评估AI的长篇故事创作能力提供了突破性方法，利用4000多部中国网络小说建立基准，将AI小说家与人类作品进行直接比较。研究者设计了"摘要转小说"任务，通过八个叙事维度进行评估，发现顶级AI模型如Qwen3-235B-A22B已接近高质量人类创作水平。研究揭示了开源模型正快速追赶专有模型，并为AI创意写作评估提供了可靠标准。这项工作不仅展示了AI在叙事创作领域的进步，也为理解人工智能与人类创造力的关系提供了新视角。

香港中文大学团队发现AI推理过程中存在高达80%的冗余步骤。通过创新的"步骤熵"方法，他们能够识别并删除这些多余的推理步骤，在保持准确性的同时实现35-57%的效率提升。研究开发了两阶段训练策略，让AI学会自动生成压缩的思考链。这项突破为AI系统的高效部署提供了新途径，有望显著降低AI服务的计算成本和响应时间。

MIT研究团队发现了一个颠覆性的AI训练方法：那些通常被丢弃的模糊、失真的"垃圾"图片，竟然能够训练出比传统方法更优秀的AI模型。他们开发的Ambient Diffusion Omni框架通过智能识别何时使用何种质量的数据，不仅在ImageNet等权威测试中创造新纪录，还为解决AI发展的数据瓶颈问题开辟了全新道路。

清华大学团队开发的RoboScape是首个真正懂"物理直觉"的机器人世界模型。通过创新的双分支架构和关键点学习机制，它能够生成既视觉逼真又符合物理定律的机器人操作视频，在多项评估中显著超越现有方法，为机器人智能化发展提供了重要技术突破。

中科院软件所团队发布LiveMCPBench，这是全球首个大规模MCP工具使用评估框架。该研究构建了包含527个工具的测试环境和95个真实任务，评估AI在复杂工具环境中的表现。测试显示Claude-Sonnet-4达到78.95%成功率，而多数模型仅30%-50%，揭示了AI工具组合使用能力的巨大差距，为未来智能助手发展指明方向。

腾讯PCG推出的ARC-Hunyuan-Video-7B是一个专门理解短视频内容的AI模型，能同时处理视频画面、声音和文字，准确把握创作者意图和内容精髓。该模型通过创新的音视频同步技术和时间戳叠加机制，实现了对短视频的结构化理解，在商业应用中显著提升了视频检索和推荐的用户体验。