清华大学团队开发了Sculptor认知管理框架，解决AI处理长文本时的"主动干扰"问题。通过信息分解、动态隐藏、智能搜索等工具，让AI学会主动管理工作记忆，像人类一样筛选重要信息。实验显示在复杂推理任务中性能显著提升，为AI认知智能发展开辟新方向。

黄仁勋在会后接受包括至顶科技在内的媒体采访时所说：“英伟达只做两类事情：要么是别人没在做的，要么是我们能做得独特且更好的。”

黄仁勋在会后接受包括至顶科技在内的媒体采访时所说：“英伟达只做两类事情：要么是别人没在做的，要么是我们能做得独特且更好的。”

这项由德国慕尼黑大学等机构联合完成的研究提出了FedNano框架，创新性地解决了多模态大语言模型在联邦学习中的部署难题。通过将模型拆分为服务器端核心和客户端轻量级NanoEdge模块，结合Fisher合并技术处理数据异质性，实现了95%的存储减少和99%的通信优化，同时保持了优异性能，为AI技术的普及化应用开辟了新路径。

USC研究团队提出的潜在去噪分词器（l-DeTok）通过在训练过程中引入插值噪声和随机遮罩，让视觉分词器学会从损坏信息中重建图像，使其更好地适配下游生成模型的去噪任务。该方法在六种代表性生成模型上均实现显著性能提升，为视觉分词器设计提供了全新思路。

俄罗斯Sber AI团队开发出NABLA算法，通过邻域自适应块级注意力机制实现AI视频生成2.7倍加速。该算法采用三步优化：降维侦察、智能筛选和精确映射，动态识别重要注意力区域，在保持视频质量的同时大幅减少计算开销，为高效AI视频生成提供新解决方案。

加州理工学院研究团队开发出名为Kyvo的突破性AI系统，首次实现文字、图像和3D空间信息的统一处理。该系统通过创新的"结构化3D表示法"和"统一token空间"技术，让AI能够同时理解和生成三种不同类型的信息。在四大核心任务（3D渲染、识别、指令跟随、问答）中表现出色，为设计、机器人、AR/VR等领域带来重要应用前景。

FuriosaAI团队提出突破性的Draft-based Approximate Inference框架，通过小模型预测指导大模型智能管理资源。研究开发了SpecKV和SpecPC两种方法，分别用于KV缓存管理和文本压缩，在保持高准确性的同时显著降低内存使用和计算延迟，为长文本AI推理提供了高效可行的解决方案。

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。

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。

StepFun团队发布了突破性语音AI系统Step-Audio 2，这是首个真正实现端到端语音对话的模型，能直接处理语音而无需文字转换。该系统不仅能理解语言内容，还能感知情绪、语调等副语言信息，并用自然的语音回应。通过8百万小时语音数据训练，在多项测试中超越GPT-4o等商业系统，代表了人机交互技术的重大进步。

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。

伊利诺伊大学研究团队开发了CLAIMSPECT系统，通过层次化分解复杂争议、智能检索相关文献、多角度收集观点的方法，将传统的"真假"判断转变为多维度分析。该系统能够自动构建争议话题的分析框架，识别不同观点及其支撑证据，为科学和政治争议提供更全面客观的分析，已在生物医学和国际关系领域验证有效性。

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。

香港科技大学研究团队开发出首个开源长篇音乐生成模型YuE，能根据歌词创作5分钟完整歌曲。该系统采用双阶段架构和轨道解耦技术，在人工评估中与商业系统性能相当，支持多语言创作和风格转换，为音乐创作民主化奠定基础。

上海AI实验库推出YUME系统，用户只需输入一张图片就能创建可键盘控制的虚拟世界。该系统采用创新的运动量化技术，将复杂的三维控制简化为WASD键操作，并通过智能记忆机制实现无限长度的世界探索。系统具备强大的跨风格适应能力，不仅能处理真实场景，还能重现动漫、游戏等各种艺术风格的虚拟世界，为虚拟现实和交互娱乐领域提供了全新的技术路径。

这项由莫斯科人工智能研究院完成的研究证明了AI可以通过智能特征选择在保持性能的同时大幅提高效率。研究团队开发了基于自编码器和Gumbel-Softmax的特征筛选方法，在文字识别任务中即使删除50%视觉特征也能维持近似性能，为多模态AI系统的效率优化提供了新思路。

研究团队通过DanceGRPO框架首次实现了不同视觉生成技术的统一优化，解决了AI生成内容与人类偏好不匹配的关键问题。该方法在多个权威基准测试中取得显著性能提升，部分指标改进达181%，为AI视觉生成技术的实用化应用奠定了重要基础。

这项由北京智源研究院完成的研究发布了CCI4.0数据集，包含35TB的中英双语预训练数据和45亿份思维链条模板。通过精密的五道数据处理工序和创新的思维过程合成技术，该数据集显著提升了AI模型的推理能力，在多项基准测试中表现优异，为AI训练数据的质量工程化树立了新标准。

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