约翰霍普金斯大学研究发现，AI大模型存在严重的"记忆偏见"问题，即使明确指示忽略内部知识，AI仍会固执地依赖训练时的记忆。研究通过创新的诊断框架测试了三种AI模型，发现知识冲突会显著降低模型性能，且这种偏见会影响AI用作评判工具的公正性。

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。

在AI圈子里，大家或许听到过这样的话术，“AI创新既是一场马拉松，也是一场短跑”，此时此刻我在AMD Advancing AI这场关乎未来AI计算格局的会上，脑中多次浮现出这句话。

在AI圈子里，大家或许听到过这样的话术，“AI创新既是一场马拉松，也是一场短跑”，此时此刻我在AMD Advancing AI这场关乎未来AI计算格局的会上，脑中多次浮现出这句话。

人们曾经以采集食物为生，而如今他们要重新以采集信息为生，尽管这件事看起来很不可思议。——Marshall McLuhan

微软亚洲研究院发布HeurAgenix框架，首次实现让大型语言模型自动进化和选择算法来解决组合优化难题。该系统通过对比学习机制让AI自主发现改进策略，并开发轻量级选择模型在保持性能的同时大幅降低成本。在五大经典问题测试中表现卓越，为传统需要专家手工设计的优化问题提供了自动化解决方案。

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。

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。

杜克大学研究团队开发了MOG-DFM技术，这是首个能够同时优化生物分子多种特性的AI系统。该方法成功解决了传统药物设计中"顾此失彼"的难题，能够设计出既安全又有效的治疗性分子。实验证明，MOG-DFM在肽类药物和DNA序列设计中都表现优异，有望显著加速药物发现进程并推动个性化医疗发展。

这项由韩国大学联合耶鲁大学等多所院校开展的研究，开发了名为Med-PRM的医疗AI推理框架。该系统让AI在诊断时能够实时查阅医学文献并验证每个推理步骤，使80亿参数的小模型在医学考试中首次突破80%准确率，训练成本仅需20美元却超越了成本数万美元的竞争对手，为医疗AI的普及和可靠性提升提供了新路径。

这项研究提出了SWE-Flow框架，通过测试驱动开发方法自动生成AI编程训练数据。研究团队从真实GitHub项目中构建运行时依赖关系图，将复杂开发任务分解为循序渐进的步骤，生成了16061个训练实例。实验表明，使用该数据训练的AI模型在软件开发任务上表现显著提升，为AI编程能力提升提供了新思路。

本文将对亚马逊云科技构建的云上安全堡垒一窥全貌，进而解构其提出的三大安全理念，以飨读者。

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。

2023年新领军者年会在天津召开

Jim Whitehurst于IBM Think Digital 大会上的主题演讲全文。

2024年华为云开年采购季期间，博主将对华为云桌面、华为云会议两款协同办公类产品进行实测，一起详细看看它们能为中小企业带来哪些数字办公新体验吧。

AIGC淘金人。

ByteDance Seed团队发布的BAGEL是一个突破性开源基础模型，采用混合变换器专家架构，能同时执行多模态理解和生成任务。研究显示，随着训练数据和模型规模增加，BAGEL展现"涌现能力"—从基础理解和生成，到复杂编辑和自由形式视觉操作，再到长上下文推理，呈现能力阶梯式提升。模型在标准基准测试中超越现有开源统一模型，并显示出强大的世界建模能力，如世界导航和视频生成。研究团队开源了代码和模型检查点，为多模态AI研究开辟新方向。

LAION团队联合多个顶尖研究机构推出EMONET-VOICE语音情感识别基准，包含4500小时多语言合成语音数据和40种精细情感分类。该项目通过心理学专家标注创建高质量测试集，开发出性能领先的EMPATHICINSIGHT-VOICE模型，发现AI系统对高唤醒度情感识别效果好但低唤醒度情感识别困难，为语音AI向人性化发展奠定重要基础。

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。