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。

生成式AI对艺术风格的疯狂模仿，应当休矣。

香港科技大学研究团队发布了Audio-FLAN，这是全球首个大规模音频指令训练数据集。该数据集涵盖语音、音乐、声音三大领域的80个任务，包含超过1亿个训练样本，首次实现了音频领域的统一指令学习。通过类似ChatGPT的训练方法，Audio-FLAN能够训练出既能理解又能生成音频的通用AI模型，有望推动音频人工智能从专业化工具向通用助手的转变。

Google DeepMind研究团队通过理论分析和实验验证，发现了AI搜索系统的数学局限：基于固定维度向量的搜索无法表示所有文档组合关系。他们创建的LIMIT测试集让顶尖AI模型准确率低于20%，证明问题源于数学本质而非工程缺陷。

GLiClass是由乌克兰基辅Knowledgator工程公司开发的创新文本分类模型，基于GLiNER架构改进而成。该模型通过联合编码文本和标签，在单次前向传递中完成多标签分类，实现了准确性与效率的完美平衡。测试显示，GLiClass不仅在准确性上超越强基准模型5.5%，处理速度更是比传统交叉编码器快2.3-16倍，特别是在大标签集场景下优势明显。模型已开源并提供多个规模版本以适应不同应用需求。

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。

斯坦福大学和字节跳动联合研究团队开发出混合上下文（MoC）技术，革命性地解决了AI长视频生成中的记忆与计算难题。该技术将视频生成重新定义为信息检索问题，通过智能选择最相关历史信息，实现了85%稀疏化率，计算效率提升7倍，生成速度提升2.2倍，能稳定生成分钟级高质量连贯视频，为视频创作民主化开辟新路径。

从万物连接到万物智能，组织中的数据洪流让数目字管理变成不再遥不可及，让黄仁宇的“理想国”在技术上成为可能，我们对此做好准备了么？

新加坡南洋理工大学联合国际团队首次提出4D空间智能重建的五层级分类体系，从基础空间感知到物理规律融合，为从视频构建三维动态世界技术发展提供完整路线图，有望革命性改变虚拟现实、机器人和数字内容创作领域。

微软团队开发的SIGMA是首个专为系统域任务设计的高效大语言模型，通过创新的DiffQKV注意力机制在保持性能的同时大幅提升推理效率，在长文本场景下速度提升达33.36%。该模型在系统管理任务上的表现全面超越GPT-4，为AI在专业技术领域的应用开辟了新路径。

李飞飞的World Labs以"空间智能"重新定义AI，专注3D物理世界理解，4个月估值飙至10亿美元，获科技巨头集体押注。她揭示语言无法编码物理世界，而DNA双螺旋等突破性发现都源于三维空间的深度认知。

我们每个人，都将是这场价值革命的亲历者和受益者。

我们每个人，都将是这场价值革命的亲历者和受益者。

新加坡科技设计大学研究团队开发了JAM音乐生成系统，能够根据歌词生成完整歌曲，并实现词级精确时间控制。该系统仅用5.3亿参数就超越了参数量更大的同类系统，在歌词准确性、音乐质量等方面表现优异。通过创新的流匹配技术和审美对齐机制，JAM为AI音乐创作提供了新的技术路径。

新加坡科技设计大学研究团队开发出SonicMaster，这是首个支持自然语言控制的统一音频修复系统。该系统能够同时处理音乐录制中的19种常见问题，包括混响、削波、频响不平衡等，用户只需用普通话描述需求即可获得专业级处理效果。研究团队构建了包含17.5万音频样本的训练数据集，测试显示系统在客观指标和主观听感上均显著优于传统方法，为音频处理技术的普及应用提供了新思路。

清华大学和新加坡技术设计大学联合发布了突破性AI写作研究LongWriter-Zero，该模型完全通过强化学习训练，无需任何长文样本即可生成万字高质量文章。实验显示，仅32B参数的LongWriter-Zero在WritingBench和Arena-Write基准测试中均超越了千亿参数级的顶级模型，证明了创新训练方法胜过单纯扩大模型规模的理念。

CineMaster是由大连理工大学等机构联合开发的突破性视频生成框架，首次实现了电影级别的三维空间精确控制。用户可在三维环境中自由摆放物体、设计摄像机运动，系统自动生成符合预期的高质量视频。该技术通过创新的数据标注流水线和分阶段训练策略，在物体定位精度和运动控制准确性方面显著超越现有方法，为可控视频生成领域树立了新标杆，有望推动创意产业的民主化发展。

黄仁勋于昨天（7月16日）参加了在北京举行的第三届链博会，并于下午举行了长达90分钟的记者会。

基于对用户体验与商业发展的深入洞察，呼吁行业携手努力，立足5G商业再想象（Reimagine）、5G网络再出发（Reinforce）、5G技术再创造（Reinvent），让5G从成功走向更大的成功。

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