腾讯研究团队提出Think-In-Games（TiG）框架，成功解决大语言模型"知道但不会做"的核心问题。该方法通过让AI在《王者荣耀》游戏中实际互动学习，将强化学习与语言模型优势结合，使AI既能做出正确决策又能解释推理过程。实验显示14B参数小模型性能超越671B大模型，证明了专门化训练的有效性。

Klarna CEO Seb在播客中指出，AI将彻底瓦解SaaS的切换成本护城河，软件估值或向公用事业水平回落。Klarna已关闭1500个SaaS产品，以AI重构技术栈，实现人员减半、人均产值翻三倍。

这项由浙江大学周晓巍教授团队联合牛津大学、蚂蚁集团等机构开发的SpatialTrackerV2系统，实现了仅用普通摄像头就能精确追踪视频中任意点的三维运动轨迹。通过创新的统一框架和大规模数据训练，该技术在权威测试中相比前代方法准确率提升50%以上，运行速度快50倍，为机器人、自动驾驶、VR等领域提供了突破性的技术基础。

不过，虽然这是一场地平线的产品发布会，但在整场演讲当中，我们听到最多的反而是余凯的产业理念。从当年在百度参与过辛顿深度学习公司竞拍的科学家，到现在的港交所上市公司，余凯自己完成了一个科学家到企业家的完美转身。这次发布会上，他也对芯片公司的创业之路做了一个相当完整的梳理。某种程度上，我们甚至可以将这场发布会当作一个商学院创业课来听。

伊利诺伊大学香槟分校团队推出SWERANK软件问题定位框架，通过"先筛选再精排"的两阶段策略，以极低成本实现了超越昂贵AI助手的问题定位准确性。团队构建的SWELOC数据集为训练提供了高质量的真实案例，实验证明该方法在成本效益比上比现有方案高出57倍，为软件开发行业提供了实用且经济的调试解决方案。

香港大学与字节跳动联合开发了名为Goku的AI模型，能够同时生成高质量图片和视频。该模型采用修正流技术和统一训练架构，使用1.6亿张图片和3600万段视频训练，在多项评测中达到业界领先水平，在VBench视频测试中获得84.85分，GenEval图片测试中达到0.76分，展现了AI视觉生成技术向通用化发展的新趋势。

理想MEGA车型上，公司与大疆本来作为供应商的A、B两点，双方共同竞争。在最终拍板之前，CEO专程找了一趟理想，答应能把价格给得更低，最终如愿以偿。

Skywork AI团队开发出参数仅1.5亿的统一多模态模型Skywork UniPic，能同时完成图像理解、文字生成图像和图像编辑三项任务。该模型采用创新的双编码器架构，在多个基准测试中达到先进水平，且能在消费级硬件上运行，为多模态AI的普及化应用提供了新方案。

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。

KTH皇家理工学院研究团队通过收集6万个AI智能体运行轨迹，首次系统性地揭示了当前AI评估方法中存在的严重随机性问题。研究发现，即使在确定性设置下，同一智能体的表现仍可能波动2-6个百分点，许多声称的技术"改进"可能只是评估噪音。团队提出了基于统计功效分析的严格评估框架，为建立可靠的AI性能评估体系提供了科学指导。

香港大学团队发布史上最大规模AI绘画推理数据集FLUX-Reason-6M，包含600万张高质量图像和2000万条双语描述，耗费15000个GPU天计算资源。首创"生成链式思维"训练法，让AI学会像人类艺术家般思考创作过程。同时推出PRISM-Bench测评标准，对19个先进模型评测显示闭源模型仍领先，但所有模型在文字渲染等复杂任务上都有改进空间。

乔治亚理工学院联合Adobe Research开发的OnGoal系统，通过智能目标追踪和可视化反馈，解决了用户与AI长对话时目标混乱、沟通低效的问题。20人实验证明，该系统让用户完成任务更快、压力更小，还能学会更有效的AI沟通策略，为未来人机协作指明了透明化、个性化的发展方向。

这项研究构建了首个针对智能搜索系统的大规模现实评测平台Mind2Web 2，包含130个复杂任务和创新的"AI判官"自动评估系统。通过对九个前沿系统的全面测试，发现最佳系统已达到人类表现的50-70%，但在信息幻觉和实时任务处理方面仍有不足，为智能搜索的未来发展提供了重要指导。

这项由腾讯混元实验室联合多所知名大学完成的研究，成功将3D模型生成时间从30多秒压缩到不到1秒，实现32倍速度提升。该技术通过创新的渐进式流程蒸馏和闪电向量解码器，在保持生成质量的同时大幅提升了效率，为游戏开发、建筑设计、影视制作等领域带来革命性改变，使3D内容创作从专业技能变成人人可用的日常工具。

香港科技大学研究团队提出Follow-Your-Shape技术，通过创新的轨迹分歧图机制实现精准的AI图像形状编辑。该方法无需遮罩和训练，能准确识别编辑区域并保持背景完整，在新构建的ReShapeBench基准测试中全面超越现有方法，为创意设计、广告制作和内容创作等领域提供强大工具支持。

至顶智库万字解读DeepSeek-V3和R1模型技术概念及产业影响。

阿里达摩院推出VACE系统，这是首个能够统一处理文字转视频、视频编辑、遮罩编辑等12种视频任务的AI模型。通过创新的视频条件单元(VCU)和上下文适配器架构，VACE不仅能单独完成各类视频生成编辑任务，还支持任务组合创造出传统方法无法实现的效果，为视频创作提供了革命性的一站式解决方案。

北京邮电大学联合腾讯团队开发的We-Math 2.0系统，通过构建491个知识点的数学知识体系、创新的三维难度建模和渐进式强化学习框架，让AI模型获得了真正的数学推理能力。该系统仅用9800个高质量样本就达到了与大规模数据训练相当的性能，在多个基准测试中表现优异，为AI数学教育应用开辟了新道路。

上海交通大学联合多家机构开发的DeepRare系统在罕见病诊断领域取得重大突破，通过多智能体架构整合症状、基因和文献数据，实现57.18%首选诊断准确率，对1013种疾病达100%准确率。系统提供透明推理过程，95.4%获专家认可，已部署为Web应用供临床使用。

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。