既然电影已经下映，下面也就无所顾忌地剧透了。说起复联里最令人印象深刻的场景，恐怕很多人都会想起上一部复联3中灭霸那毁天灭地、匪夷所思的著名响指：

弗吉尼亚理工大学研究团队开发了名为"审查与修复"的AI系统，通过四个专业化AI组件协作，解决了AI绘画中角色外观不一致的问题。该系统能自动检测并修正故事插图中的视觉不一致性，大幅提升了AI生成连续图像的质量和连贯性，为创意产业提供了可靠的智能助手，展现了多AI协作解决复杂问题的新范式。

2018年11月25日，由中国工商银行（ICBC）与 IBM共同发起、教育部高等学校软件工程专业教学指导委员会主办、信息技术新工科产学研联盟支持的“2018 ICBC-IBM 全国大学生金融科技创新大赛”在中国工商银行数据中心（北京）落下帷幕。

新加坡南洋理工大学研究团队首次提出概念感知微调方法，让AI同时预测多个词块而非单一词块，从而更好理解完整概念。该方法在编程、数学、文本生成、分子设计和蛋白质设计五大领域均显示显著改进，将多词块预测技术首次引入模型微调阶段，大幅降低成本门槛，为AI训练范式变革提供新思路。

科技公司是人类历史以来最不喜欢监管，最不喜欢边界的商业团体。

这项由西湖大学等高校联合开展的研究开发了FRAPPE方法，让机器人具备预测未来的能力。通过多个视觉专家协作和两阶段训练，机器人能够更智能地理解环境并做出决策。该方法还能利用人类日常视频数据进行训练，显著降低了成本。实验显示FRAPPE在复杂任务中的成功率比传统方法提升近一倍，为智能机器人发展开辟了新路径。

人类在计算方法、计算工具等领域的革新，都是应“那时那刻”的场景需求而生的。

这项由斯坦福大学和哥伦比亚大学领导的研究提出了DexUMI框架，使用可穿戴外骨骼将人类手部动作直接转换为机器人手操作。通过结合硬件适配（专用外骨骼设计）和软件适配（视觉内容处理），研究成功克服了人手与机器人手之间的"身体差异鸿沟"，实现了高效的技能转移。实验证明，该方法比传统远程操作提高了3.2倍的数据收集效率，在两种不同机器人手上完成多种任务的平均成功率达86%，为灵巧机器人操作提供了一种新型自然交互方式。

本古里安大学研究团队开发了Diff-Mamba，这是对高效AI架构Mamba的重要改进。该技术通过创新的"差分"机制解决了AI系统容易"走神"的问题，让AI能够更好地专注于重要信息、过滤无关内容。实验证明，Diff-Mamba在语言理解、信息检索和长文本处理方面都有显著提升，为构建更可靠、更高效的AI系统提供了新思路。

清华大学研究团队开发出突破性的三维旋转优化方法，通过四维空间处理解决了困扰计算机图形学几十年的"万向节锁死"问题。该方法将旋转路径缩短15-25%，显著提升动画自然度，在用户测试中获得更高评分并能减少VR晕动症。技术已可实用化，预计将改善电影、游戏、虚拟现实等领域的视觉体验。

布朗大学和哈佛大学研究团队开发出SAIL系统，让机器人能够像人类一样通过自我实践来学习新技能。该系统结合互联网规模的视频模型和环境特定知识，使机器人在面对未见过的任务时能够持续自我改进。实验证明，机器人的成功率能从24%提升至80%以上，且即使从失败经验中也能学习改进。

Hypo Sciences团队开发的LatentChem系统首次让化学AI学会"静默思考"，在连续思维空间中进行推理而非冗长的文字描述。实验发现AI会自发选择这种高效推理方式，在保持准确性的同时将推理速度提升超过10倍。该研究验证了化学推理的连续性本质，为科学AI发展指出新方向，有望大幅加速药物发现和化学研究进程。

香港中文大学联合上海AI实验室开发的DAEDAL技术，突破了扩散语言模型固定长度限制的束缚。通过智能的长度预估和动态扩展机制，让AI能够根据任务复杂度自动调整回答长度，在数学推理等任务上准确率提升至85.8%，同时大幅提高计算效率。这项无需重新训练的技术为AI系统的自适应能力开辟了新方向。

KAUST研究团队开发的ROSI技术通过识别并放大AI模型内部的"安全方向"，实现了轻量级的安全增强。该技术不仅能提升已有模型的安全性和抗攻击能力，还能恢复无审查模型的安全功能，且对模型性能影响微乎其微。这种基于可解释性的内在改造方法为AI安全领域开辟了新道路，具有成本低、效果好、易部署等优势。

沙特阿卜杜拉国王科技大学研究团队首次发现AI推理能力可以像文件一样被提取和转移。通过简单的数学运算从强化学习模型中提取"推理向量"，然后添加到其他模型上，实现推理能力的快速传递。实验显示模型在数学、代码生成等任务上性能提升4-12%，且在对抗性测试中保持稳定。这项技术有望让AI推理能力的获取从昂贵训练变为低成本复用，加速AI技术普及。

纽伦堡科技大学联合Mistral AI和英伟达的研究发现，在AI推理训练中，让模型反复学习相同内容比学习大量不同内容更有效。在相同训练时间下，重复学习策略的性能提升可达12-26个百分点。研究还发现，当模型完全记住训练内容时推理能力达到峰值，这挑战了传统机器学习理论，为AI训练提供了新的实用指导。

北京智源人工智能研究院发布首个大规模AI推理模型评测报告，通过全新数据集测试发现：当前最先进的推理模型存在思考过程与答案不一致、虚假声称使用外部工具、推理时间与视觉任务效果无关等问题。研究覆盖GPT-5、Gemini 2.5等数十个模型，揭示了AI推理能力的真实现状和安全隐患。

如果真把小韩当成“水货”，那可大错特错了。

OpenStack基金会（OSF）正式演进为开源基础设施基金会（Open Infrastructure Foundation, OIF），开源社区将持续开发优秀的基础设施软件，满足实际生产应用中的各类需求。

这篇论文介绍了GRE套装，一个通过精细调优视觉语言模型和增强推理链来提升图像地理定位能力的创新框架。研究团队开发了高质量地理推理数据集GRE30K、多阶段推理模型GRE以及全面评估基准GREval-Bench。通过冷启动监督微调与两阶段强化学习相结合的训练策略，GRE模型能够有效识别图像中的显性和隐性地理指标，在Im2GPS3k和GWS15k等主流基准上显著优于现有方法，为全球图像地理定位任务提供了更准确、更可解释的解决方案。