Alchemist是一项由Yandex研究团队开发的创新方法，能将公开文生图数据转化为高效微调资源。研究者利用预训练扩散模型作为数据质量评估器，从海量图像中精选出仅3,350个高价值样本创建数据集。实验表明，这个紧凑数据集能显著提升五种Stable Diffusion模型的生成美学质量和图像复杂度，同时保持风格多样性。研究不仅开源了数据集，还公开了微调模型权重，为AI社区提供了替代专有微调管道的开放解决方案。

SkillsBench是首个专门评估AI代理技能包效果的基准测试，由斯坦福等知名院校联合开展。研究通过84个真实任务、7种AI配置、7308次测试，发现精心设计的技能包平均提升16.2%成功率，但效果因领域而异。医疗保健提升52%，软件工程仅提升4.5%。AI自写技能包反而降低性能，证明人工编写仍不可替代。

斯坦福大学研究团队开发出概念组合学习框架，让AI系统像人类一样学会"举一反三"。该技术将复杂学习任务分解为基础概念模块，通过灵活组合处理新任务，学习效率比传统方法提高10倍。实验显示在多概念组合任务中准确率达78%，并具备跨领域迁移能力。这项突破为通用人工智能发展奠定重要基础，预计将在医疗、教育、自动驾驶等领域率先应用。

北京时间4月24日晚间，拼多多发布2018财年年报，披露该财年完整运营数据。2018年，拼多多平台年度活跃买家数达4.185亿，GMV达4716亿元，实现营收131.20亿元，各项核心数据维持三位数以上的同比增长。

上海AI实验室研究团队深入调查了12种先进视觉语言模型在自动驾驶场景中的真实表现，发现这些AI系统经常在缺乏真实视觉理解的情况下生成看似合理的驾驶解释。通过DriveBench测试平台的全面评估，研究揭示了现有评估方法的重大缺陷，并为开发更可靠的AI驾驶系统提供了重要指导。

上海交通大学等多所院校联合开发的DreamVLA系统让机器人具备了"预知未来"的能力，通过预测动态变化、空间结构和物体语义来指导行动，在真实世界测试中达到76.7%成功率，在模拟环境CALVIN基准中创下4.44平均任务长度新纪录。该系统采用分块注意力机制协调三种预测能力，并使用扩散变换器从噪声中生成精确动作，代表了从"反应式"向"预测式"机器人智能的重要突破。

大湾区大学研究团队开发的FairyGen系统能够将儿童简笔画转换为完整动画故事。该系统通过智能故事规划、风格传播适配器和3D重建技术，让画中角色"活"起来并保持原画艺术风格。采用两阶段训练策略分离身份与运动学习，实现自然流畅的动画效果，为创意教育和个性化内容创作开辟新途径。

巴基斯坦拉合尔COMSATS大学研究团队开发出同时识别人脸年龄和性别的AI系统，专门针对精准广告投放优化。该系统性别识别准确率达95%，年龄估算平均误差仅5.77年。与传统分别处理两项任务的方法不同，研究采用统一框架学习共享特征表示，显著提升了整体性能。系统基于20000张人脸图像训练，为商业广告和智能监控等领域提供了新的技术解决方案。

字节跳动种子团队开发出突破性AI数学证明系统BFS-Prover-V2，通过创新的多智能体协作和自适应训练方法，在MiniF2F测试中达到95.08%成功率，在ProofNet测试中达到41.4%成功率，展现出接近顶尖数学家的证明能力。该系统采用"规划师-证明者"分工协作模式，能够将复杂数学定理分解为简单子目标，并通过动态重规划机制灵活应对困难问题，为AI复杂推理能力树立了新标杆。

港中文团队发布首个AI网站生成能力基准测试WebGen-Bench，评估结果显示即使最强模型准确率仅27.8%，但通过专门训练的WebGen-LM-32B模型达到38.2%，为AI建站技术发展提供重要参考。

从他45岁那年打算创业起，从此却只想聚焦一件事——在中国做5G ATG。

我们走进了一个真正数字化生存的时代，网络信号几乎像空气一样普遍。但是这个世界依然有一片领地，在多数时候还处于互联网的无人区，它就是“三万英尺”的天空。空陆互联创始人兼CEO李琨希望用5G连接中国的天空，实现航空业的数字化转型。

本研究提出了Genius框架，这是首个完全无监督的大语言模型推理自训练方法。该框架通过前瞻性重采样策略让模型在推理时"深谋远虑"，并使用优势校准优化损失函数处理训练噪声。仅用25K无标注数据，Genius就将LLaMA3.1-8B在推理任务上的平均性能提升超过7%，为AI推理能力的大规模提升开辟了新道路。

英属哥伦比亚大学团队开发了ALMA系统，让AI智能体能够自主设计最适合的记忆架构，突破了传统人工设计记忆系统的局限。该系统在四个测试环境中全面超越人工基线，平均性能提升6.2%-12.8%，展现出更高的学习效率和适应性，为开发能够持续学习的通用AI系统奠定了重要基础。

IBM新任首席执行官Arvind Krishna在IBM Think Digital 2020大会上“云首秀”，他以“新常态下的业务发展：不可或缺的新技术”为主题分享了数字化转型时期的企业技术战略趋势。

腾讯AI实验室联合多所知名高校开发了一种名为CDE的新型AI训练框架，通过模仿儿童的好奇心学习机制，让大语言模型能够自主探索未知领域。该方法使用两套"好奇心传感器"指导模型学习，在数学推理任务上平均提升3个百分点，同时解决了传统方法中的"校准崩塌"问题，为开发更智能自主的AI系统开辟了新路径。

地平线机器人等机构联合发布EmbodiedGen——首个面向机器人智能的交互式3D世界生成平台。该系统能从单张图片或文字描述生成具备真实物理属性的3D资产，包括刚体物体、关节物体和完整场景，支持纹理编辑与多样化背景生成。所有资产采用URDF格式，可直接导入主流物理仿真器进行机器人训练。通过自动化质量检测、物理属性恢复等创新技术，EmbodiedGen实现了从真实世界到虚拟仿真的无缝转换，为机器人智能研究提供了低成本、高质量的数据增强解决方案。

孟买工程学院研究团队开发出突破性的多语言情感语音合成系统，能实现印地语与英语间的实时口音切换，同时准确表达多种情感。该系统在口音准确性上提升23.7%，情感识别准确率达85.3%，为南亚地区教育技术和无障碍软件应用开辟新道路。

中山大学联合深圳气象创新研究院开发出PASSAT模型，这是首个同时融合物理约束和球面拓扑的AI天气预报系统。该模型通过球面图神经网络处理地气相互作用，用物理方程计算大气流动，避免了传统平面投影的几何扭曲问题。测试显示PASSAT在多项指标上超越现有AI模型，甚至优于部分业务化数值预报系统，为AI气象预报开辟了新路径。

布尔诺工业大学研究团队开发了DeCRED方法，通过在语音识别系统解码器中添加辅助监督，显著提升了系统在未知领域的泛化能力。该方法将域外测试错误率从18.2%降至16.2%，仅用1.72亿参数就达到了接近大型模型的性能。