SCIENCEBOARD是一项开创性研究，旨在评估多模态自主智能体在真实科学工作流中的表现。研究团队构建了一个包含169个高质量任务的基准测试，涵盖生物化学、天文学等六个科学领域，并开发了一个真实环境让智能体通过CLI或GUI接口与科学软件交互。实验评估表明，即使是最先进的模型在这些复杂科学任务上的成功率也仅为15%，远低于人类表现，揭示了当前技术的局限性并为未来科学智能体的发展提供了宝贵见解。

Google Research团队开创性地研究了搜索增强型AI如何处理冲突信息，提出五类知识冲突分类体系，创建了首个专门评估数据集CONFLICTS。研究发现AI在处理冲突信息时表现不佳，但通过让AI明确识别冲突类型并相应调整回答策略，可显著提升其表现，为提升AI可靠性和实用性提供了重要指导。

中央政治局会议召开，释放多项利好信号

蚂蚁集团智能医疗部门提出GRAO统一对齐框架，通过"模仿-探索-超越"三阶段机制解决传统AI对齐方法局限性。该方法相比监督微调、强化学习等基线方法分别实现57.70%、7.95%等显著提升，特别在专家混合模型上表现突出，为大型语言模型对齐优化提供新范式。

希伯来大学研究团队开发的Story2Board系统实现了从文字故事到专业故事板的自动转换突破。该系统采用潜在面板锚定和相互注意力数值混合两项核心技术，在保持角色一致性的同时实现丰富的视觉表现力。系统无需训练即可运行，能够生成电影级构图效果的连续画面，为内容创作、教育和娱乐产业提供了强大的AI辅助工具，代表了人机协作创作的新模式。

斯坦福大学Gordon Wetzstein教授团队提出神经辐射场技术，首次让AI具备类似人类的三维空间理解能力。该技术仅需少量不同角度照片即可重建完整三维场景，在图像质量上比传统方法提升20%以上。研究成果应用于自动驾驶、VR/AR、医学影像等领域，标志着AI从二维图像识别向三维空间理解的重大跃进。

“超级智能体是提高生活质量和生产力水平的下一个引爆点。”在联想Tech World 2025创新科技大会上，联想集团董事长兼CEO杨元庆开宗明义地指出。

自回归图像生成新范式，突破传统局限。

浙江大学联合快手团队开发的ReCamMaster系统能够根据单个视频重新生成不同摄像机角度的视频，保持动作完美同步。该技术采用创新的帧维度条件注入机制，利用虚幻引擎5构建的13.6万视频训练集，在摄像机精度、时间同步和视觉质量等方面显著超越现有方法，可应用于视频稳定化、超分辨率和外绘制等场景。

NVIDIA团队开发的SANA-Sprint技术实现了AI图像生成的重大突破，将传统需要20步的生成过程压缩至1步，在H100上仅需0.1秒即可生成1024×1024高清图像，速度比现有最快模型提升10倍以上。该技术通过创新的混合蒸馏策略，在大幅提升速度的同时保持了图像质量，并支持实时交互应用，为AI绘画从专业工具向大众应用的转变奠定了基础。

阿里巴巴团队开发的Lumos-1系统实现了统一架构的AI视频生成突破，通过创新的MM-RoPE三维位置编码和AR-DF训练策略，仅用48块GPU就达到了业界顶尖水平。该系统能够用同一个"大脑"同时处理文字和视频，为AI多媒体生成开辟了新的技术路径。

清华大学团队开发出LangScene-X系统，仅需两张照片就能重建完整的3D语言场景。该系统通过TriMap视频扩散模型生成RGB图像、法线图和语义图，配合语言量化压缩器实现高效特征处理，最终构建可进行自然语言查询的三维空间。实验显示其准确率比现有方法提高10-30%，为VR/AR、机器人导航、智能搜索等应用提供了新的技术路径。

新加坡国立大学研究团队开发出首个完全自动化的AI电影制作系统MovieAgent，能将简单剧本概要在2-10分钟内转换成完整多场景电影。系统采用三个AI智能体协作和内在思维链推理机制，成本几乎为零，在角色一致性、叙事连贯性等关键指标上达到业界领先水平，预示电影制作行业的革命性变革。

斯坦福大学等机构研究团队利用强化学习训练大语言模型，使其能够优化汇编代码性能。研究构建了8,072个程序的数据集，并通过近端策略优化(PPO)训练模型生成既正确又高效的汇编代码。实验表明，训练后的Qwen2.5-Coder-7B-PPO模型实现了96.0%的测试通过率和1.47倍平均加速比，超越包括Claude-3.7-sonnet在内的所有其他模型。研究发现模型能识别编译器忽略的优化机会，如用单一指令替代整个循环，为性能敏感应用提供了有价值的优化途径。

在本期的突破性分析中，我们想分享一下我们对数据业务状况的评估。我们将介绍一下数据网格的概念，并以一个领先的金融机构——摩根大通的一个部门为例，介绍他们是如何运用这种相对比较新的理念，面向下一个十年调整其数据架构的。

微软和马萨诸塞大学研究团队通过系统分析六种AI模型在多跳推理任务中的表现，发现了AI推理中的普遍问题：过度跳跃、推理保真度随复杂性下降、以及正确答案与错误推理过程脱钩现象。研究建立了七种推理错误分类体系，并开发了自动化评估框架，为改进AI推理能力和构建可靠AI系统提供了重要指导。

俄国科学家开发出共享记忆变换器（SRMT）技术，通过让机器人共享记忆而非直接通信来实现协作。该技术受人类大脑全局工作空间理论启发，让每个机器人都能访问共同的记忆池。在多项测试中，SRMT显著优于传统协作方法，特别是在稀疏奖励环境下表现突出，并展现出优异的泛化能力。该技术有望应用于物流仓库、自动驾驶、搜救等需要多智能体协调的实际场景。

ByteDance智能创作实验室与清华大学联合发布HuMo系统，这是首个实现文字、图片、音频三模态协同控制的人物视频生成框架。该系统通过创新的渐进式训练方法和时间自适应引导策略，让用户仅需提供文字描述、参考照片和音频就能生成电影级说话视频，在多项评测中超越现有专业系统，为内容创作带来革命性突破。

中山大学研究团队开发了SWE-Factory自动化系统，通过四个AI助手协作完成GitHub问题解决环境构建。系统利用程序退出码实现自动评分，解决了传统手工方法费时费力的问题。实验显示能以低成本自动构建数百个有效测试实例，为AI软件工程训练提供大规模高质量数据，有望推动编程AI工具的快速发展。

ParaStudent是加州大学伯克利分校团队开发的创新AI框架，让大语言模型学会像编程初学者一样"犯错"和渐进改进，而非生成完美代码。通过分析68万次真实学生代码提交，该框架能模拟真实的编程学习轨迹，为编程教育提供更贴近学生实际的AI伙伴，重新定义了AI在教育中的角色。