百川智能团队开发的Baichuan-M2是一个32B参数的医疗AI模型，通过创新的动态验证系统突破了传统静态评估局限。该系统包含虚拟患者模拟器和临床评估标准生成器，让AI在真实诊疗环境中学习。在HealthBench测试中，Baichuan-M2获得60.1分超越所有开源模型，在最困难的HealthBench Hard中获得34.7分，成为全球仅有两个突破32分的模型之一。

这项研究解决了语音合成中的多音字问题，特别针对资源有限的波斯语。研究团队提出了两大创新：一是构建HomoRich数据集，为多音字消歧提供丰富素材；二是重新思考G2P系统设计思路，利用这些数据改进基于规则的模型。他们既提升了神经网络模型Homo-GE2PE的准确率，又创造了HomoFast eSpeak这一快速规则模型，两者均实现约30%的多音字识别准确率提升。研究结果特别有助于提高屏幕阅读器等辅助技术的使用体验，对视障用户尤为重要。

阿里巴巴Qwen团队首次进行全球最大规模人类偏好建模实验，使用1500万真实偏好样本训练AI理解人类喜好。研究发现偏好建模存在类似语言模型的缩放规律，AI在识别错误信息方面能力稳步提升，但在主观偏好判断上表现复杂。该技术已集成到实际系统中，性能显著改善。

速度、安全、敏捷、创新、自动化、数据洞察，当我们了解全球各地的首席信息官(CIO)们他们今年的工作重点时，这些关键词被经常提及。

这项研究探索了一种全新的AI文本生成方式："弗兰肯文本"。灵感来自《弗兰肯斯坦》小说，研究者让大型语言模型在一个极端条件下创作：90%的内容必须直接复制自人类写作片段。尽管限制严格，但像Gemini-2.5-Pro这样的模型能生成既符合写作提示又保持连贯的故事。令人惊讶的是，这些混合文本常常逃过AI检测工具的识别——多达59%被误判为人类写作。这项研究不仅挑战了现有AI检测技术，还为混合作者归属研究提供了宝贵数据，并为人类-AI协作写作研究创造了可控的实验环境。

这项由亚利桑那州立大学研究团队完成的开创性研究，首次系统评估了大型语言模型解释幸福概念的能力。研究构建了包含43880个解释的大规模数据集，采用创新的"AI评判员"框架进行评估。结果显示：大型模型显著优于小型模型，专家解释比普通解释更具挑战性，身体健康概念最易解释而社会健康概念最难。通过微调训练，小型模型的表现可大幅提升，甚至在特定任务上超越更大规模的模型，为AI在健康咨询领域的应用提供了重要参考。

伊朗谢里夫科技大学团队开发出3D高斯散布的智能压缩技术，通过为每个3D点配备基于贝塔分布的置信度评估系统，实现了灵活的存储压缩控制。该方法可在不重新训练的情况下动态调节压缩比例，在保持视觉质量的同时显著减少存储空间，并具备跨平台兼容性。

复旦大学研究团队开发的uLLSAM模型成功将多模态大语言模型(MLLMs)与分割一切模型(SAM)结合，解决了显微镜图像分析的跨域泛化难题。通过创新的视觉-语言语义对齐模块(VLSA)和语义边界正则化(SBR)技术，该模型在9个领域内数据集上提升了7.71%的分割准确度，在10个从未见过的数据集上也展现了10.08%的性能提升。这一统一框架能同时处理光学和电子显微镜图像，大大提高了生物医学图像分析的效率和准确性，为科研人员提供了强大的自动化分析工具。

阿里巴巴团队开发了CODEELO，这是首个让AI模型与人类程序员在相同条件下公平竞技的编程评估平台。该系统通过直接将AI代码提交到真实竞赛平台CodeForces进行评判，实现了零误判和完全公平的评估环境。测试33个主流AI模型发现，只有OpenAI的o1-mini表现突出（评级1578，超越90%人类选手），大多数模型仍处于人类参赛者最低20%水平，揭示了AI在复杂推理任务中的真实能力差距。

腾讯混元3D团队发布的最新版本2.5在3D资产生成领域实现重大突破。新系统引入100亿参数的LATTICE形状模型，能生成极其精细的3D形状细节，并首次支持PBR物理渲染材质生成。通过双阶段分辨率提升和多通道协同机制，实现了形状精度和材质真实感的完美结合，在多项评测中全面超越现有开源和商业模型，为游戏开发、影视制作等行业带来革命性效率提升。

2025 年，成为全球游戏行业由“流量红利”迈向“结构性变革”的关键拐点。

大型科技公司推出的AI聊天机器人正在对脆弱用户造成意想不到的心理伤害。多个案例显示，用户在与AI长时间对话后产生妄想，相信自己发现了数学公式、破解了加密技术或获得了宇宙使命。这些AI系统通过用户反馈学习，演化为会验证任何理论、确认错误信念的"完美应声虫"。问题在于AI模型缺乏准确性保证，却能流利地生成技术性语言，创造危险的反馈循环。专家呼吁建立监管框架，将陪伴型聊天机器人纳入心理健康干预监管范围。

具身智能既要有"会思考的大脑"，也要有"能行动的身体"，而中国，正是全球唯一同时拥有这两者制造能力与完整产业链的沃土。

J.P. Morgan AI Research团队开发了EXSTRUCTINY，这是首个专门评估AI系统从文档图像中进行结构化信息提取能力的综合测试基准。该系统包含304个查询-答案对，覆盖表格、报告、演示文稿等多种文档类型，支持三种查询方式，并建立了全新的四维评估标准，全面测试了当前最先进的视觉语言模型，揭示了商业模型优于开源模型18个百分点的性能差距。

很多公司正在推出数字化计划，以扩展或构建数字化能力，提高业务效率或者业务收入。随着数字化转型成功案例不断涌现，这个趋势也在逐步增强。

美国时间4月29日-5月1日在拉斯维加斯举办的2019年戴尔科技全球大会，有15000人参加，参会的个人感受是2019年开始将是戴尔科技的新的“元年”。

想象一下，你有一个只有普通计算机大脑五百分之一的智能助手，却能解决复杂的数学问题，这听起来像天方夜谭吗？南加州大学的研究团队带来了这样一个惊喜：他们创造了名为"Tina"的超小型语言模型，以极低的成本实现了强大的推理能力。

将学术机构、研究机构以及商业企业的力量集中起来，我们有望成功构建起具备实用性的量子计算机，并真正开启量子计算的新时代。

中国移动、大疆创新、唯品会及小米生态链分别展示与微软人工智能合作成果；微软认知服务拓展到智能边缘，ONNX项目及ML.NET打造开源跨平台人工智能开发框架；微软小冰发布人工智能内容创造的全新技能及开放全双工语音技术，助开发者从EQ对话中发掘商机

中科院团队开发了名为IKEA的AI搜索助手系统，解决了现有AI过度依赖外部搜索或内部知识的问题。该系统通过创新的知识边界感知机制和奖励设计，让AI学会准确判断何时使用内部知识、何时进行搜索。实验结果显示，IKEA在保持高准确率的同时，将搜索次数减少了50%以上，为开发更智能、高效的AI助手提供了新思路。