作为每年的生活，CES肯定少不了电视厂商的参与，今年也不例外。不管是国内的电视厂商还是国际的大厂，无不“八仙过海各显神通”。首先我们看下今年的CES电视厂商的关键词。

这项研究提出了"下一事件预测"作为培养视频AI时间推理能力的新方法。研究者将视频分为过去和未来部分，让AI预测未来事件，而不仅仅是描述所见。他们创建了V1-33K数据集（包含33,000个视频片段）和FutureBench测试基准，实验证明这种方法显著提升了模型的时间推理能力。研究发现，演绎推理（通过下一事件预测）比归纳推理（视频问答）和溯因推理（先前事件预测）更有效，简单的监督式微调就能取得良好效果，且增加数据量超过5K后效果提升不明显。

近期，OpenAI免费发布了最先进的生成式transformer模型ChatGPT。此子一经亮相便引发媒体的广泛关注与用户的真诚赞赏，再次凸显出人工智能的可观潜力。

新凤鸣（埃及）36万吨年功能性纤维项目，投资金额（万元）为197,786.40，项目推进到签署谅解备忘录与土地使用权转让合同这一步，很多关键约束开始从纸面走向现金流。

浙江大学团队开发的HarmonyGuard框架首次解决了AI网络代理的安全与效率平衡难题。该系统通过三个协作的AI代理，实现自适应安全策略更新和双目标优化，在真实测试中将策略合规率提升38%，任务完成率提升20%，为构建既高效又安全的智能助手奠定重要基础。

阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学研究团队开发出轻量级语音合成系统LLMVoX，仅用3000万参数就能让任何大语言模型获得流式语音输出能力。该系统实现475毫秒超低延迟，词错误率仅3.7%，支持多语言扩展，可与视觉语言模型集成，为AI语音交互提供了"即插即用"的革命性解决方案。

快手科技团队开发的Klear-Reasoner在AI推理领域取得重大突破，在数学竞赛AIME2024中获得90.5%高分。该研究完全公开训练细节，提出创新的GPPO方法解决传统强化学习局限，证明精选高质量数据比大量普通数据更有效，为AI推理能力提升提供了新的技术路径。

这项研究提出了一种创新的"生命长久安全对齐"框架，使大语言模型能够持续适应不断进化的越狱攻击策略。框架核心是元攻击者与防御者之间的对抗演化循环：元攻击者不断发现新的攻击策略，防御者则学习抵御这些攻击。实验表明，经过两轮迭代后，防御者成功将攻击成功率从73%降至7%，同时保持了模型的有用性。这种动态进化方法相比传统静态安全对齐更有效，为构建持续安全的大语言模型提供了新方向。

复旦大学研究团队推出OmniAVS数据集和OISA系统，实现AI对音视频内容的全模态理解和推理。该系统支持8种表达方式的复合指令，能同时处理文字、语音、声音、图片信息，不仅准确识别目标对象还能解释判断过程。在多项测试中表现出色，为智能教学、医疗诊断、安全监控等领域应用奠定基础。

华盛顿大学研究团队成功开发出能够检测重度意识障碍患者大脑活动的"翻译系统"，准确率达89%。该技术通过脑电图和人工智能算法，发现近40%被判定为"植物人"的患者实际仍有意识。系统不仅能诊断意识状态，还能预测康复前景，为患者家庭带来希望，推动了脑机接口技术革命性进展。

这篇研究论文介绍了"Speechless"，一种创新方法，可以在不使用实际语音数据的情况下训练语音指令模型，特别适用于越南语等低资源语言。研究团队通过将文本指令转换为语义表示，绕过了对高质量文本转语音(TTS)系统的依赖。该方法分三个阶段：首先训练量化器将语音转为语义标记；然后训练Speechless模型将文本转为这些标记；最后用生成的合成数据微调大型语言模型。实验表明，该方法在越南语ASR任务中表现出色，为低资源语言的语音助手开发提供了经济高效的解决方案。

华盛顿大学研究团队发现，大型语言模型在未接受手语训练的情况下，竟然具备理解德语手语的能力。通过系统实验，他们证实了模型能够判断手语语法正确性，并进行手语与文字间的翻译。这种"涌现的多模态能力"源于模型对语言抽象结构的深度理解，为开发手语翻译技术和改善聋哑人群数字交流体验开启了新可能。

华为诺亚实验室联合多家顶尖院校推出开源机器人编程框架Ark，通过Python优先设计和模块化架构，实现仿真与现实环境的无缝切换。该框架大幅降低机器人编程门槛，支持现代AI技术集成，为机器人学习研究提供统一平台，有望加速机器人技术普及。

华盛顿大学研究团队开发了ConsumerBench测试框架，专门评估个人设备上多AI应用并发运行的性能。研究发现贪婪资源分配导致应用间严重不公平，语音识别等轻量应用被图像生成等重型应用"饿死"；静态GPU分区虽然公平但效率低下；模型共享存在配置冲突。该框架为个人设备AI应用优化提供了重要指导。

我们跟英特尔“狠角色”聊了聊AI：不只是芯片，还有更牛的底牌...

此次架构日只是技术公开，并非产品发布，本文提出的一切观点只是猜测，尚缺少任何量化或者执行层面的依据支持。总之，未来可期，我们静待英特尔的实际表现！

对于多数人来说，大厂或许仍是工作的最优解。但也不得不正视大厂的光环的确在褪去。经历了大厂一波又一波的裁员，留下来的人似乎成为了“幸运儿”，只是“幸运”并不一定，压力却是必然。今日推荐 燃次元（ ID :chaintruth ) 一篇文章，那些留在大厂的人们。

浙江大学研究团队开发的SVGenius是首个综合评估大语言模型SVG处理能力的基准测试系统。该研究涵盖2,377个测试样例，评估了22种主流AI模型在理解、编辑和生成三个维度上的表现。结果显示，虽然专有模型如Claude和GPT-4o表现最佳，但随着SVG复杂度增加，所有模型性能都明显下降；强化推理训练比单纯扩大模型规模更有效；风格转换是最具挑战性的任务。这一研究为开发更先进的AI辅助设计工具提供了关键见解，有望推动矢量图形技术发展和设计工作流程变革。

GLiNER2是Fastino AI开发的统一信息提取系统，仅用2亿参数就集成了命名实体识别、文本分类和层次化结构提取三大功能。该系统最大亮点是完全支持CPU运行，无需GPU显卡，处理速度比同类模型快40倍，准确率达到72%。采用Apache 2.0开源协议，用户可通过pip免费安装使用，为企业和个人提供了高效、安全、低成本的文档处理解决方案。

智谱AI与清华大学联合推出GLM-5大模型，标志着AI编程从"感觉流"转向"工程智能"。该模型参数规模达7440亿，具备完整工程思维能力，能够独立进行项目规划、架构设计和长期维护。在多项国际测试中取得开源模型最佳成绩，并通过匿名发布实验获得国际社区认可，代表中国AI技术达到国际领先水平。