斯坦福大学研究团队通过对比实验发现，AI模型自我改进能力的关键在于四种认知行为：验证、回溯、子目标设置和逆向推理。具备这些"思维习惯"的模型能有效利用额外计算时间提升表现，而缺乏认知行为的模型则停滞不前。研究证明通过精心设计的训练数据可以人为培养这些能力，且思维过程比正确答案更重要。这一发现为AI发展指出新方向：培养正确思维方式比增加数据量更关键。

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。

我们将详细介绍AlphaGo是什么以及它的工作原理。

字节跳动AI团队推出的UNO系统实现了图像生成领域的重要突破，能够根据参考图片生成新场景，并首次很好地解决了多主题图像生成的技术难题。该系统采用创新的渐进式训练策略和自动化数据生成技术，在保持参考物体特征的同时实现了灵活的场景创作，为创意产业提供了强大的AI辅助工具。

这篇论文介绍了MIT开发的USAD技术，这是一种能够同时理解语音、音乐和环境声音的通用音频AI模型。通过创新的知识蒸馏方法，USAD在多个音频处理任务上都达到了接近专门模型的性能水平，为构建更智能的音频理解系统奠定了基础。该技术在智能助手、多媒体处理、教育等领域具有广阔的应用前景。

网易有道研究团队开发了Confucius3-Math，这是一个专门针对中国K-12数学教育的14B参数AI模型。该模型在多项数学推理测试中表现出色，超越了许多规模更大的竞争对手，训练成本仅需2.6万美元，推理速度比DeepSeek-R1快15倍，能在消费级GPU上高效运行，旨在通过降低AI教育成本来促进教育公平。

这项由浙江大学周晓巍教授团队联合牛津大学、蚂蚁集团等机构开发的SpatialTrackerV2系统，实现了仅用普通摄像头就能精确追踪视频中任意点的三维运动轨迹。通过创新的统一框架和大规模数据训练，该技术在权威测试中相比前代方法准确率提升50%以上，运行速度快50倍，为机器人、自动驾驶、VR等领域提供了突破性的技术基础。

不过，虽然这是一场地平线的产品发布会，但在整场演讲当中，我们听到最多的反而是余凯的产业理念。从当年在百度参与过辛顿深度学习公司竞拍的科学家，到现在的港交所上市公司，余凯自己完成了一个科学家到企业家的完美转身。这次发布会上，他也对芯片公司的创业之路做了一个相当完整的梳理。某种程度上，我们甚至可以将这场发布会当作一个商学院创业课来听。

伊利诺伊大学香槟分校团队推出SWERANK软件问题定位框架，通过"先筛选再精排"的两阶段策略，以极低成本实现了超越昂贵AI助手的问题定位准确性。团队构建的SWELOC数据集为训练提供了高质量的真实案例，实验证明该方法在成本效益比上比现有方案高出57倍，为软件开发行业提供了实用且经济的调试解决方案。

哈佛大学研究团队开发出革命性的"概念消融微调"技术，能在AI训练过程中精准识别并移除有害概念，就像外科手术般精确。该技术成功解决了AI"意外学习"问题，让模型在掌握目标技能的同时避免不良行为，有害响应率降低90%。这为创造更安全可靠的AI系统提供了新路径。

OpenBMB团队推出MiniCPM4，通过稀疏注意力、高质量数据处理等四大创新维度，实现8B参数模型仅用22%训练数据达到竞争对手性能，并在端侧设备上实现7倍推理加速。该研究涵盖InfLLM v2架构、UltraClean数据技术、ModelTunnel v2训练优化和CPM.cu推理系统，展示了端侧AI的巨大潜力。

昆仑公司Skywork AI团队开发的Skywork R1V模型，成功将文本推理能力扩展到视觉领域。该模型仅用380亿参数就实现了与大型闭源模型相媲美的多模态推理性能，在MMMU测试中达到69.0分，在MathVista获得67.5分，同时保持了优秀的文本推理能力。研究团队采用高效的多模态迁移、混合优化框架和自适应推理链蒸馏三项核心技术，成功实现了视觉理解与逻辑推理的完美结合，并将所有代码和权重完全开源。

字节跳动与清华大学联合发布的Seed Diffusion Preview是首个基于离散状态扩散的大规模代码生成模型，在H20 GPU上实现每秒2146标记的惊人生成速度，比同类模型快数倍。该模型通过创新的两阶段课程学习、在线策略优化和块级并行推理等技术，在保持高质量代码生成的同时大幅提升了推理速度，在多个代码评估基准上表现优异，为AI代码生成领域建立了新的性能标杆。

中科院软件所与阿里巴巴合作开发的RefCritic系统，首次让AI具备了真正的"教学能力"。通过创新的双重奖励机制，该系统不仅能准确判断答案对错，更能提供切实有效的改进指导。在数学竞赛等高难度测试中，RefCritic指导下的学生正确率提升超过7%，甚至能够指导比自己更强大的AI模型，展现了"授人以渔"的智能新范式。

今年大会的主题是“智联世界 元生无界”，旨在充分把握人工智能与元宇宙相融互促的发展趋势，连接汇聚世界人工智能最新观点和成果，传递无界共生的创新理念，展现上海智能时代的美好图景。

摘要：本周，NVIDIA举办GTC 2023大会，推出AI Foundations云服务等解决方案。

这项由18所顶尖高校联合开展的研究推出了革命性的AI代理评估平台xbench，彻底改变了传统以技术能力为中心的评测方式，转而采用真实职业场景的实战检验。研究团队在招聘和营销两个专业领域构建了完整的评估体系，让AI代理像实习生一样直接承担真实工作任务，用实际成果证明商业价值。通过对九个主流AI代理的全面测试，发现不同模型在专业任务中的表现差异显著，技术评测高分未必转化为实用价值。