华为轮值董事长徐直军在会上做了题为《共成长 同发展》的主题演讲。发言全文共9000余字，主要分为两部分。

今天分享一场让人眼前一亮的对话。a16z联合创始人本·霍洛维茨（Ben Horowitz）和马克·安德森（Marc Andreessen）与公司最新加入的普通合伙人埃里克·托伯格（Eric Torenberg），为我们揭开了风投世界的神秘面纱。

骁龙峰会2024期间，高通中国区董事长孟樸接受了科技行者等媒体的采访，话题围绕自研芯片架构的故事、端侧AI的逻辑、汽车业务的布局、高通在中国市场的发展格局等内容展开。

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。

中科院团队开发的BridgeVLA系统实现了机器人学习的重大突破，仅需3次演示就能让机器人掌握复杂操作技能，成功率达96.8%。该系统通过巧妙的输入输出对齐设计和创新的预训练策略，让机器人能够真正理解三维空间和语言指令，为智能机器人的普及应用奠定了重要基础。

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。

按照惯例，在I/O的第二天，谷歌会组织一场针对全球媒体的小范围群访。今年也一样，包括Alphabet兼谷歌CEO桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)在内的三位核心管理层，在采访中讨论了AI产品的策略、市场竞争、Gemini的进化、搜索的变革、智能眼镜的复活、AGI的未来等约20个问题。科技行者Techwalker连续第二年参与此类群访。

英伟达CEO黄仁勋和Meta CEO马克·扎克伯格，在美国丹佛举行的第50届SIGGRAPH图形大会上进行了一场关于生成式AI的对话，并且他们还互赠了皮衣。

上海交通大学与StepFun联合推出的OneIG-Bench是AI图像生成领域首个全维度评测基准，涵盖语义对齐、文字渲染、知识推理、风格化、多语言等六大维度，包含超过2400个测试案例。该研究对19个顶级AI模型进行了史上最全面的对比评测，发现GPT-4o综合表现最佳，Seedream 3.0在文字渲染方面独领风骚，揭示了当前AI模型的优势与不足，为未来技术发展指明了方向。

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。

南开大学研究团队创建了InterSyn——首个大规模多模态对话数据集，包含180万单轮和5万多轮样本，覆盖3500个话题。通过创新的SEIR迭代优化方法，显著提升了AI生成文图结合内容的质量。同时开发的SynJudge评价工具能从四个维度评估文图协调性，与人类判断偏差仅5%。实验证明该方法在文图协调性上提升52.1%，为构建更智能的多模态AI系统奠定了基础。

这项由法国蒙彼利埃大学团队开发的iFAM系统，通过创新的两阶段设计解决了AI视觉模型"看错重点"的问题。系统第一阶段识别图像中的关键区域，第二阶段只处理被选中的区域，完全屏蔽背景干扰。在多个挑战性数据集上的实验表明，该方法显著提升了模型对虚假关联的抗性，为医疗诊断、自动驾驶等高风险应用提供了更可靠的技术基础。

香港中文大学(深圳)研究团队开发出FusionAudio-1.2M数据集，创新性地融合音频、视觉、语音和音乐信息来生成详细的音频描述。该研究采用多模态专家系统和大语言模型整合的两阶段方法，构建了包含120万高质量音频描述的大规模数据集。实验表明，使用该数据集训练的AI模型在音频理解和检索任务上显著超越现有方法，为智能语音助手、自动驾驶等领域带来重要应用前景。

毫无疑问，Agent，也就是智能体已经预定了今年的最火AI关键词。不知道明年会不会是AGI呢，既然OpenAI和Anthropic的预测都是在2027年左右。而在Agent领域，非常有发言权的一位就是吴恩达。LangChain前不久的开发者活动Interrupt上，LangChain创始人Harrison Chase邀请了吴恩达专门做了一场对话

苹果发布搭载3nm A17 Pro芯片的iPhone 15 Pro（附机型对比）

为什么选择做AI Agent？澜码科技创始人兼CEO周健的解释是：传统的系统是人适应机器，造成人成为数据的搬运工；今天有了大模型，我们有机会让机器去适应人，在这方面AI Agent前景广阔。

为什么选择做AI Agent？澜码科技创始人兼CEO周健的解释是：传统的系统是人适应机器，造成人成为数据的搬运工；今天有了大模型，我们有机会让机器去适应人，在这方面AI Agent前景广阔。