这项由莫斯科人工智能研究院完成的研究证明了AI可以通过智能特征选择在保持性能的同时大幅提高效率。研究团队开发了基于自编码器和Gumbel-Softmax的特征筛选方法，在文字识别任务中即使删除50%视觉特征也能维持近似性能，为多模态AI系统的效率优化提供了新思路。

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。

印度理工学院研究员创建了首个专门评估心理健康AI伦理推理能力的数据集EthicsMH，包含125个涵盖保密信任、偏见识别、自主权冲突等核心伦理挑战的情境。通过人机合作构建方式和多维评估框架，该工具不仅能测试AI决策准确性，更能评估其推理过程质量和多角度思考能力，为开发更安全负责任的心理健康AI系统提供了重要评估工具和方法论基础。

北京大学与字节跳动联合研发的CyberV系统，让AI视频理解具备了类似人类的"反思"能力。该系统通过监控AI推理过程、检测注意力漂移并提供视觉反馈，成功让小型模型超越GPT-4o，大型模型接近人类专家水平，为AI系统设计带来新范式。

研究团队通过DanceGRPO框架首次实现了不同视觉生成技术的统一优化，解决了AI生成内容与人类偏好不匹配的关键问题。该方法在多个权威基准测试中取得显著性能提升，部分指标改进达181%，为AI视觉生成技术的实用化应用奠定了重要基础。

塔尔图大学研究团队开发了IAUNet细胞分割系统，这是首个将U-Net与Transformer查询机制结合的生物医学AI技术。该系统能够精确识别明场显微镜下重叠的细胞，性能超越现有方法同时参数更少。研究团队还构建了Revvity-25数据集，包含110张高精度标注图像，每个细胞使用60-400个多边形点精确描绘。IAUNet在多个数据集上均取得最佳性能，为药物研发、疾病诊断等提供重要工具。

这项由谷歌DeepMind研究团队开发的BlenderFusion技术，实现了将普通2D照片转换为可精确编辑的3D场景的突破。该系统通过三步流程：物体分层提取、Blender 3D编辑、生成式合成，解决了传统图像编辑中控制精度与真实感之间的矛盾，支持多物体操作、材质修改、场景重组等复杂编辑任务。

泰国SCBX金融集团开发的DoTA-RAG系统通过动态路由和混合检索技术，成功解决了大规模知识库检索中速度与准确性难以兼得的难题。系统将1500万文档的搜索空间缩小92%，响应时间从100秒降至35秒，正确性评分提升96%，为企业级智能问答系统提供了实用的技术方案。

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

在2022年收官之际，IBM副总裁、IBM中国总经理缪可延携IBM大中华区科技事业部技术销售总经理陈国豪和IBM大中华区科技事业部客户成功管理部总经理朱辉一起，与媒体分享了IBM对于企业云转型的最新洞察。

Hugging Face团队发布SmolLM2语言模型研究报告，详细阐述了17亿参数小型模型的创新训练方法。该研究通过多阶段精细化训练策略和三个全新数据集(FineMath、Stack-Edu、SmolTalk)的创建，证明了小模型在数据质量优化下可达到优异性能。模型在多项基准测试中超越同规模竞品，为人工智能技术的普及化和可持续发展提供了新的技术路径。

圣母大学研究团队发布了迄今最全面的大语言模型跨学科应用调研报告，系统梳理了AI在人文、商业、科学工程等13个领域的应用现状。研究发现，大语言模型在文本处理和模式识别方面表现优异，但在创造性思维和价值判断上仍有局限。报告强调人机协作是未来发展方向，并为不同需求用户提供了具体的模型选择建议。

以美国为主的北美市场通常是软件及科技创业者迈向全球的第一步，这里不仅诞生了许多具备产品创新和技术特色的 SaaS 及软件公司，而且在生成式 AI 从硅谷席卷全球的这两年，软件产业也最先被“渗透”，甚至最近有人大呼：“AI 已来，SaaS 将死？”

Google发布能力最强AI多模态大模型Gemini；深圳发布算力基础设施支持政策；人工智能计算力报告发布。

AI正在彻底改写创业规则：YC最新数据显示，10人团队12个月达成千万美元营收已成常态，"氛围编程"让技术不再是瓶颈，而创始人能否深度理解客户需求成为成败关键。当6人团队就能创造八位数收入时，我们看到的不仅是速度革命，更是对公司本质的重新定义。

DeepSeek团队联合清华大学开发了一种革命性的AI评判方法——自主原则批评调优（SPCT），该方法让AI在推理时"多动脑筋"，通过制定评判原则并进行多角度分析来提升评判准确性。研究发现，这种"慢思考"方式的效果竟然比简单增加模型规模更好，在多个评测基准上都取得了显著性能提升，为AI发展提供了新的技术路径。

哈工大研究团队开发的CogVLA系统通过模仿人脑认知机制，让机器人学会"智能筛选"信息，根据任务指令只关注重要内容。该系统采用三阶段渐进式处理架构，在LIBERO基准测试中达到97.4%成功率，同时训练成本降低2.5倍，推理速度提升2.8倍，为机器人技术的实用化和普及化奠定了重要基础。

科技行者将亲临现场，从当地时间1月5日开始为大家带来第一手报道。这里，我们梳理了一份CES2020上即将出现的最值得期待的消费级电子产品，一份万字长文的趋势预测报告。

这项由上海人工智能实验室等多家机构联合开展的研究，开发了VBench-2.0评估系统，专门测试视频生成AI对真实世界的理解能力。与关注视觉效果的传统评估不同，VBench-2.0从人体逼真度、可控性、创造力、物理学和常识推理五个维度，全面检验AI是否真正理解物理规律和逻辑关系，为视频生成技术发展提供了新的评估标准。

雅典研究团队开发了全球首个希腊语金融AI系统Plutus，包括评估基准Plutus-ben和专业模型Plutus-8B。通过测试22个大型语言模型发现，即使是GPT-4这样的顶级AI在希腊语金融任务上也表现不佳，而专门训练的Plutus-8B却取得了最佳成绩，证明了语言本地化和领域专业化在AI发展中的重要性。