作为每年的生活，CES肯定少不了电视厂商的参与，今年也不例外。不管是国内的电视厂商还是国际的大厂，无不“八仙过海各显神通”。首先我们看下今年的CES电视厂商的关键词。

Meta研究团队通过分析十个大型推理模型发现，AI推理质量的关键不在思考时长，而在推理效率。他们创新提出"失败步骤比例"指标，发现减少错误探索比延长思考时间更能提升准确率。研究颠覆了"长思考更好"的观念，为AI推理系统设计提供了质量导向的新思路。

西安交通大学研究团队首次发现视频检索系统存在恶意推广漏洞，攻击者可通过在视频中添加微小变化来操控搜索结果排名。研究提出ViPro攻击方法和MoRe技术，实验显示在白盒/灰盒/黑盒场景下攻击成功率分别比现有方法高出30%/10%/4%。这种攻击具有隐蔽性强、转移性好的特点，现有防御措施效果有限，对视频平台安全构成严重威胁。

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加拿大滑铁卢大学研究团队发现，让AI学会"批评"错误答案比学会"模仿"正确答案更能提升数学推理能力。这种"批评微调"方法仅用5万样本训练1小时，就达到了传统方法用250万样本的效果，在六个数学基准测试中平均提升4-10%，为AI训练开辟了新路径。

这项研究提出了π?方法，通过置换等变架构解决了传统3D重建技术依赖固定参照系的问题。该方法让每个摄像机独立描述场景，无论输入顺序如何都能产生一致结果，在多个任务上达到最先进性能，同时具有出色的鲁棒性、可扩展性和训练效率，为AR、自动驾驶等应用领域带来新可能。

　2024上海世界移动通信大会期间，得翼通信以射频领域新锐之姿，正式发布了全球首款RPU(Radio Processing Unit)射频增强处理器和解决方案。

进入21世纪后，虚拟机技术进入相对成熟阶段，由于虚拟机的“笨重”，开发者们开始追求一种更加轻便的虚拟化技术。

本研究提出了VLM2Vec-V2多模态嵌入模型和MMEB-V2评估基准，首次实现对文本、图片、视频和文档的统一理解。该模型在78个任务上全面领先现有基线，展示了从专门化向通用化发展的重要趋势，为多媒体内容理解、智能搜索和人机交互带来突破性进展。

印度理工学院团队开发出MPA模型对等对齐器，这是一种革命性的AI训练方法，能让小型视觉语言模型在无需人工标注数据的情况下，通过大模型指导显著提升性能。该技术通过三步法实现知识传递：大模型自动出题答题、精准识别知识差距、针对性强化训练。实验显示小模型性能提升高达15.2%，成本仅为传统方法的几十分之一，为AI技术普及开辟新路径。

新加坡科技设计大学团队开发了SonicVerse音乐描述AI系统，通过多任务学习架构同时进行音乐特征识别和自然语言生成，能够像专业音乐评论家一样准确描述音乐的技术特征和艺术内容。该系统不仅在短片段描述上表现出色，还能通过AI链式处理为完整歌曲生成详细的时序化描述，为音乐产业的内容标注、教育培训和智能推荐等应用提供了新的技术路径。

这篇研究来自加州大学伯克利分校和谷歌研究院团队，探讨了什么让图像看起来"自然"这一问题。论文提出了一种识别自然图像特征的深度学习方法，通过训练神经网络区分真实照片与人工处理的图像，并能将"不自然"的图像转化为更自然的版本。研究不仅揭示了自然图像在颜色分布、纹理特征和内容语义等方面的规律，还展示了在图像修复、质量提升和伪造检测等领域的潜在应用，为理解人类视觉感知和改进AI图像生成提供了新视角。

OCR要落伍了？多模态大模型凭借端到端的图像识别与语义理解能力，正在颠覆传统 OCR 的应用逻辑，预示着图像识别与理解正迈向新一代的技术范式。

MIT研究团队开发出突破性的音频驱动视觉重建技术，让AI仅通过声音就能重建完整视觉场景并进行智能对话。该系统在场景识别上达到87%准确率，能够从复杂音频中提取空间布局、物体位置等视觉信息。这项技术将为视觉障碍人士、智能家居、自动驾驶等领域带来革命性应用，代表了多模态人工智能发展的重要里程碑。

Meta AI团队联合MIT等机构开发的MetaCLIP 2系统，首次实现了真正的全球化AI视觉理解。该系统支持300多种语言，不仅突破了传统多语言AI的"诅咒"问题，还让英语性能提升0.8%，在多项国际测试中创下新纪录。通过创新的训练策略和开源架构，为构建真正服务全人类的AI技术奠定了基础。

这项由Google DeepMind团队完成的研究开发了AlphaFold系统，能够从氨基酸序列准确预测蛋白质三维结构。在CASP14竞赛中，系统达到92.4分的惊人准确度，远超传统方法。该技术正在革命性地改变药物研发、基础生物学研究等领域，为科学家提供了快速获取蛋白质结构信息的强大工具，标志着计算生物学的重大突破。

VisTA是一种新型强化学习框架，使视觉AI能够自主探索、选择和组合多种视觉工具。与传统方法不同，VisTA无需人工监督，通过反复尝试学习哪些工具最有效。研究团队在ChartQA、Geometry3K等测试中证明，VisTA显著优于训练免费基线，特别是在分布外样本上表现更佳。其核心创新在于使用群体相对策略优化算法，让AI代理能够根据实际性能而非预设规则来选择工具，为未来发展更灵活的视觉推理系统铺平了道路。

全球首款i9 Evo认证笔记本电脑华为MateBook 16s i9版本、华为首款大屏高性能轻巧本华为MateBook D 16、华为MateBook 14、华为MateBook D 14、华为显示器新成员华为MateView SE以及全新华为无线鼠标同台发布。

以色列理工学院研究团队开发出一种新颖的AI推理改进方法，通过训练专用的"继续思考"标记，让AI模型在解题时能够进行更深入的思考。该方法只需训练单个标记的嵌入向量，保持模型其他参数不变，在数学推理任务中展现出显著效果，准确率提升幅度达到传统方法的三倍以上，为AI推理能力提升提供了高效且通用的解决方案。

成均馆大学团队开发出选择性对比学习新方法，让机器通过观察人类交互场景学会识别物体功能部位。该技术突破传统局限，采用动态学习策略，能根据信息质量调整学习方式，在多个数据集上显著超越现有方法，为机器人、自动驾驶等领域的智能交互应用奠定重要基础。