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。

耶鲁、哥大等四校联合研发的RKEFino1模型，通过在Fino1基础上注入XBRL、CDM、MOF三大监管框架知识，显著提升了AI在数字监管报告任务中的表现。该模型在知识问答准确率提升超过一倍，数学推理能力从56.87%提升至70.69%，并在新颖的数值实体识别任务中展现良好潜力，为金融AI合规应用开辟新路径。

慕尼黑大学研究团队开发了SwarmAgentic技术，这是首个能够完全自主生成智能体系统的框架，无需人工预设模板。该技术借鉴蜂群智能原理，让AI系统自己决定需要什么角色、如何分工协作。在旅行规划等六项复杂任务测试中，SwarmAgentic表现优异，在旅行规划任务上比现有最佳方法提升261.8%，展现了全自动智能体系统设计的巨大潜力。

华为全联接大会2022第二天，依旧是干货满满，在华为常务董事、ICT基础设施业务管理委员会主任汪涛的带领下，大会围绕数字基础设施 ，发布了众多产品

MiniMax公司开发的MiniMax-Speech语音合成系统实现了真正的"零门槛"声音克隆技术，仅需一段录音即可生成32种语言的高质量语音。该系统采用创新的学习型声音编码器和Flow-VAE技术，在全球TTS竞技场中击败OpenAI等巨头登顶第一。

ByteDance研究团队通过WideSearch基准测试发现，当前最先进的AI搜索代理在大规模信息收集任务上表现极差，成功率普遍低于5%。研究揭示了AI在任务规划、反思调整、证据验证和知识幻觉等方面的根本缺陷，为未来发展多代理协作系统和改进AI搜索能力提供了重要指导。

MinMo是阿里巴巴通义实验室开发的80亿参数多模态语音模型，在140万小时语音数据上训练，实现了全双工语音交互，支持多语言识别翻译、情感分析、风格控制等功能，语音响应延迟仅100-800毫秒，在各项语音任务上达到业界最佳性能，代表了AI语音交互技术的重大突破。

科技行业正在热烈讨论社交网络的新标准，希望下一代标准能够更开放，同时比Twitter和Facebook都更强大。只是，这一切怎么那么眼熟呢？

SPATIALLM是一个突破性的AI系统，能够理解3D室内空间并生成结构化场景描述。由香港科技大学和Manycore Tech公司研究团队开发，该系统基于大语言模型架构，可直接处理点云数据并输出Python代码形式的空间描述。研究团队构建了包含12328个场景的大规模数据集，在布局估计和3D物体检测任务上取得了领先性能，并展现出强大的跨域泛化能力，为增强现实、机器人导航和室内设计等应用开辟新可能。

这项研究开发了Hi3DEval系统，这是首个能够从整体、局部和材质三个层面全面评估3D模型质量的智能系统。通过创新的视频分析和3D几何特征结合方法，系统在各项评估指标上都显著超越了传统方法，为3D内容创作提供了标准化的质量检测工具，在游戏开发、虚拟现实、电商展示等领域具有广阔的应用前景。

8月13-16日在鄂尔多斯国际会展中心举办的第21届CCF全国高性能计算学术大会（CCF HPC China 2025）

斯坦福大学研究团队开发出SynthesizeMe方法，能让AI通过观察用户的选择自动学习个人偏好，无需填写复杂资料。该方法通过三步流程分析用户互动，生成个性化画像，在理解用户偏好方面准确率提升4.4%。研究还构建了PersonalRewardBench测试平台，为AI个性化能力评估提供标准。这项技术有望应用于智能客服、教育和内容推荐等领域。

数据作为新生产要素，定价是需要突破的难题，是发挥数据要素驱动作用的关键，需要深入研究。企业数据按照市场原则自主定价在理论和政策上已经取得共识，但在实践上还遇到很多困难，亟需找到突破的方向和路径。本文在研究成本法、市场法和收益法等定价方法的基础上，结合当前企业数据的主要定价方法实践，提出在企业数据市场的初期阶段，基于成本对企业数据定价，是市场参与各方容易接受并能有效促进交易达成的方式。

这份由新加坡国立大学等顶尖学府研究团队发布的调研报告，系统梳理了多模态思维链推理这一前沿AI技术的发展现状。该技术让AI具备了同时处理文字、图像、音频等多种信息并进行逐步推理的能力，在医疗诊断、自动驾驶、智能机器人等领域展现出巨大应用潜力，代表了AI从简单工具向真正智能伙伴进化的重要一步。

容联云发布生成式应用“容犀Copilot”，全国工业和信息化工作会议在京召开，《“数据要素×”三年行动计划（征求意见稿）》发布。

斯坦福大学等顶尖机构联合研发的MegaPortrait技术实现重大突破，首次让单张静态照片生成高质量全身动态视频成为现实。该技术通过创新的AI架构，能够从一张照片中推断人物特征并生成自然流畅的动作和表情，在视频质量、处理速度和身份一致性方面都超越了传统方法，为教育、娱乐、商业等领域带来革命性应用前景。

约翰霍普金斯大学研究团队开发了MMBERT多语言AI模型，采用渐进式学习策略训练超过1800种语言。该模型通过逆向掩码调度和温度采样等创新技术，在多项基准测试中超越XLM-R等现有模型，甚至在部分小语种任务上超过OpenAI o3和Google Gemini。模型运行速度比同类产品快2-4倍，已开源发布。

中科院自动化研究所联合理想汽车等机构首次建立了车载AI的硬件协同设计缩放定律，通过屋顶线建模和帕累托优化，在1942种架构中找到最优配置。在相同推理速度下实现19.42%的性能提升，将架构选择时间从数月缩短至数天，为智能汽车AI部署提供了系统性理论指导。

复旦大学联合多所知名院校开发了GeometryZero模型，通过创新的群体对比策略优化（GCPO）方法，让小尺寸AI模型具备了类似数学专家的几何推理能力。该模型能智能判断何时使用辅助构造工具，在多个几何基准测试中表现优异，为AI教育应用的普及化奠定了基础，展现了专门化训练的巨大潜力。

成均馆大学和NAVER Cloud联合开发的SeaCache技术通过识别AI生成过程中的"频谱进化"规律，设计出智能缓存系统，可让扩散模型生成速度提升近10倍而质量几乎无损。该技术具有即插即用特性，适用于多种图像和视频生成模型，计算开销仅0.4-0.6%，为AI内容创作的实时化应用奠定了基础。