Moonshot AI发布了新一代视觉语言模型Kimi-VL，该模型采用混合专家架构，仅用2.8B激活参数就能媲美大型模型性能。其创新包括原生分辨率视觉编码器、128K长上下文处理能力和长链思考推理机制。在多项基准测试中，Kimi-VL在数学推理、文档理解、智能体任务等方面表现出色，证明了小参数高效能的设计理念，为AI技术的普及和可持续发展提供了新思路。

华为开发者大会2022（Together）今天在东莞松山湖揭开帷幕，带来了鸿蒙生态的最新成果，展示了鸿蒙生态的全新格局。

Mozilla和EleutherAI联合发布了一份关于创建开放授权大语言模型训练数据集的最佳实践指南。该研究通过召集30位专家，制定了七个核心原则和详细的技术建议，旨在解决当前AI训练数据版权争议、透明度不足等问题，推动构建更加开放、公平和可持续的AI生态系统，为未来AI发展提供了重要的指导框架。

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。

这项由上海创新研究院、复旦大学、上海交通大学等机构联合完成的研究，首次实现了真正意义上的视频音频同步生成。MOVA系统拥有320亿参数，能够同时生成高质量的视频画面和完全匹配的音频内容，在唇音同步、多人对话、环境音效等方面都达到了行业领先水平，为AI内容创作开辟了全新的技术路径。

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。

美团团队开发的TreeCUA系统通过创新的树状探索方法，让AI能像人类一样操作软件界面。该系统采用多智能体协作框架，实现了完全自动化的GUI轨迹合成，在OSWorld基准测试中达到34.6%的成功率，显著超越现有开源方案，为构建通用计算机使用代理奠定了重要基础。

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。

印度理工学院研究员创建了首个专门评估心理健康AI伦理推理能力的数据集EthicsMH，包含125个涵盖保密信任、偏见识别、自主权冲突等核心伦理挑战的情境。通过人机合作构建方式和多维评估框架，该工具不仅能测试AI决策准确性，更能评估其推理过程质量和多角度思考能力，为开发更安全负责任的心理健康AI系统提供了重要评估工具和方法论基础。

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。

上海AI实验室联合多所知名大学推出OS-Genesis项目，创新性地提出"反向任务合成"方法来训练GUI智能体。该方法让AI先自由探索应用界面，观察操作效果，然后反推出训练任务，彻底改变了传统的预定义任务训练模式。实验显示，这种方法在AndroidWorld等复杂测试环境中将智能体成功率从9.82%提升到17.41%，接近翻倍的性能提升证明了探索式学习在GUI智能体训练中的巨大潜力。

Meta AI团队开发的AggLM技术突破了传统AI多数投票的局限，通过强化学习训练模型学会智能聚合多个候选答案。在数学竞赛测试中，该技术将正确率从35%提升至50%，相比传统方法提升45%。AggLM不仅能选择正确答案，还能创造性地组合不同答案中的有用信息，展现了AI向人类专家级推理能力的重要进步。

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。

德州农工大学研究团队开发的FuzzingBrain系统，结合大语言模型和传统模糊测试技术，能够自动发现软件安全漏洞并生成修复补丁。在DARPA人工智能网络挑战赛中获得第四名，成功发现28个漏洞包括6个零日漏洞。系统采用大规模并行架构，实现了智能化的漏洞检测和修复流程，为网络安全防护提供了新的技术路径。

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。

圣母大学研究团队发布了迄今最全面的大语言模型跨学科应用调研报告，系统梳理了AI在人文、商业、科学工程等13个领域的应用现状。研究发现，大语言模型在文本处理和模式识别方面表现优异，但在创造性思维和价值判断上仍有局限。报告强调人机协作是未来发展方向，并为不同需求用户提供了具体的模型选择建议。

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？”