腾讯优图实验室提出AnoGen方法，仅用3张异常图片就能训练出高精度工业检测AI。该方法通过扩散模型学习异常特征并生成大量逼真样本，在MVTec数据集上将检测精度提升5.8%，为解决工业异常检测中样本稀缺问题提供了突破性方案。

至顶智库万字解读DeepSeek-V3和R1模型技术概念及产业影响。

斯坦福研究员发现，AI模型无需复杂"改造"就能获得新技能，只需观察少量例子即可模仿专业训练效果。这种"情境学习"方法大幅降低了AI应用门槛，文本生成需数千例子，分类任务仅需数百例子，有望让普通用户轻松定制专属AI助手，推动AI技术民主化进程。

华为昇腾团队发布了Pangu Pro MoE，这是全球首个采用混合分组专家（MoGE）架构的72B参数稀疏语言模型。该模型专为昇腾NPU优化设计，通过创新的专家分组策略解决了传统MoE模型的负载不均衡问题，实现了完美的计算负载分配。模型仅激活16B参数处理每个token，在推理效率上显著超越同规模密集模型，为大规模AI应用提供了高效解决方案。

上海交通大学联合多家机构开发的DeepRare系统在罕见病诊断领域取得重大突破，通过多智能体架构整合症状、基因和文献数据，实现57.18%首选诊断准确率，对1013种疾病达100%准确率。系统提供透明推理过程，95.4%获专家认可，已部署为Web应用供临床使用。

英伟达与斯坦福等顶尖机构联合开发的TTT技术首次让AI学会"讲故事"，能生成长达一分钟的连贯视频。该技术采用"边做边学"的创新方法，让AI在生成视频时持续优化记忆能力，在人类评估中比现有最佳方法领先34个Elo积分，展现出革命性的长视频生成能力。

中国香港中文大学（深圳）研究团队开发了SRLAgent智能学习系统，通过Minecraft游戏环境结合AI助手帮助大学生培养自主学习能力。实验显示该系统能显著提升学生的学习规划和过程监控能力，但也发现过度AI支持可能产生依赖性，提出需要平衡支持与独立能力培养的重要性。

Hugging Face团队发布SmolLM2语言模型研究报告，详细阐述了17亿参数小型模型的创新训练方法。该研究通过多阶段精细化训练策略和三个全新数据集(FineMath、Stack-Edu、SmolTalk)的创建，证明了小模型在数据质量优化下可达到优异性能。模型在多项基准测试中超越同规模竞品，为人工智能技术的普及化和可持续发展提供了新的技术路径。

中国科大联合HiDream.ai推出的VAREdit是首个基于视觉自回归模型的图像编辑系统，通过多尺度预测和尺度对齐参考模块，实现了比传统扩散模型更精准快速的编辑效果。在标准测试中，VAREdit的编辑质量比最强竞争对手提升30%以上，处理速度快2.2倍，能在1.2秒内完成高质量图像编辑，为AI图像处理领域开辟了全新的技术路径。

以美国为主的北美市场通常是软件及科技创业者迈向全球的第一步，这里不仅诞生了许多具备产品创新和技术特色的 SaaS 及软件公司，而且在生成式 AI 从硅谷席卷全球的这两年，软件产业也最先被“渗透”，甚至最近有人大呼：“AI 已来，SaaS 将死？”

Skywork AI推出Matrix-Game，这是首个能根据键盘鼠标操作实时生成交互式游戏世界的AI模型。该系统使用2700小时《我的世界》视频训练，拥有170亿参数，能精确响应用户指令生成符合物理规律的游戏场景。研究团队还开发了GameWorld Score评测标准，验证了Matrix-Game在控制精度和视觉质量方面显著超越现有模型，为AI辅助游戏开发和虚拟世界创建开辟了新方向。

DreamVVT是ByteDance团队开发的突破性AI视频虚拟试穿系统，采用创新的两阶段设计：先为关键帧生成精准试穿效果，再生成流畅完整视频。该系统能处理复杂的真实场景，包括户外环境、360度转身等高难度动作，在多项评测中达到最优性能。技术核心在于充分利用预训练模型优势，通过多模态信息融合实现高质量的服装替换效果。

Google发布能力最强AI多模态大模型Gemini；深圳发布算力基础设施支持政策；人工智能计算力报告发布。

新加坡国立大学研究团队系统梳理了视觉强化学习领域的最新进展，涵盖超过200项代表性工作。研究将该领域归纳为四大方向：多模态大语言模型、视觉生成、统一模型框架和视觉-语言-动作模型，分析了从RLHF到可验证奖励范式的政策优化策略演进，并识别出样本效率、泛化能力和安全部署等关键挑战，为这一快速发展的交叉学科提供了完整的技术地图。

云计算是创新业务的基础承载，正全面融入社会生产生活中，我国正在加速实施“互联网+”行动计划，推进“数字中国”建设，给中国联通带来难得的发展机遇。

明尼苏达大学团队开发的MPO系统让AI评判具备了类似人类的元认知能力，能够自我反思并动态调整评价标准。该系统有效解决了AI训练中的"奖励欺骗"问题，在文章写作、文档总结、道德推理和数学推理四个任务中都表现出显著优势，为构建更智能、更可靠的AI系统开辟了新路径。

我国数据要素化推进明显提速，多地在数据要素制度体系、国家数据基础设施、公共数据开发开放等方面取得初步成效。国家数据基础设施（NDI）是数据要素化的载体，包括国家数据空间基础设施、国家算力基础设施等五层架构。信息基础设施建设全球领先，算力基础设施达到世界领先水平，国家数据空间建设正在筹划中。国家数据基础设施发展趋势为一体化、智能化、安全可控。

8 月 20 日，「低代码究竟是“银弹”还是“泡沫”」TVP 低代码技术分享会火热开聊，用一场尖峰辩论和一场圆桌对话，共探低代码的过去、现在与未来。

C2M在逐渐全球化的世界中给了我们一个再次创造的机会，因为它带来的既是一场价值链的重新布局，也是一场产业数字化的变革。

对基于AI型欺诈识别方案的深入研究。