波兰科学家开发GENIE技术，首次实现既能产生电影级超逼真画面又能实时编辑的3D渲染系统。该技术巧妙融合神经辐射场和高斯点云两种方法的优势，通过创新的飞溅网格编码和光线追踪搜索算法，让虚拟场景可以像橡皮泥一样随意塑造，同时保持照片级的视觉质量。这项突破性技术有望革命性改变电影制作、游戏开发、虚拟现实等领域的内容创作方式。

——“第12届中国硬科技产业链创新趋势峰会”

为了竞争，英特尔需要一种新的战略——这正是该公司的新任首席执行官Pat Gelsinger正在试图为这家公司带来的东西——以及美国和欧洲政府的财政支持。非常重要的一点是，其芯片代工业务的规模。这正是苹果公司能够成为关键的地方。

智能手机上搭载的摄像头每一年都在不断升级，但2017年的发展势头则远超以往任何一年。这一次，我们不再单纯从苹果与三星(以及谷歌)当中选择胜者，而能够真正整理出智能手机摄像头领域的“第一梯队”。

NExT-Search是一项创新研究，旨在解决生成式AI搜索中的用户反馈断层问题。传统网络搜索通过丰富的用户点击和停留时间等信息不断优化，而生成式AI搜索虽提高了便利性，但用户只能对最终答案提供粗粒度反馈，无法指出具体环节问题。该研究提出双模式解决方案：用户调试模式允许在查询分解、文档检索和答案生成三个关键阶段进行干预；影子用户模式则利用个性化代理模拟用户偏好，减少交互负担。

服务器，我们将它视为现代数据中心的基石，无论是当下热门的AI/ML/DL还是区块链等，都与计算紧密相连。

2021年9月23日，华为全联接大会以线上形式举行，今年的全联接大会以“深耕数字化”为主题，汇聚了业界思想领袖，商业精英，技术大咖，生态伙伴等，探讨如何深入业务场景，把数字技术与行业知识深度结合，共筑开放共赢的行业生态。

「需求是技术之母，市场是技术之父，美国的芯片发展成如今的垄断性地位离不开这两点。 今日推荐 九 边（ ID : ertoumu893 ) 的文章，用浅显易懂的方式讲述当今世界的芯片格局。」

Polyverse联合创始人兼CGO邱子珺和大逐创新CEO林军峰，与谷歌出海创业加速器全球负责人Sami Kizilbash一起接受了科技行者的采访，探讨了中国企业出海的心得、谷歌出海创业加速器的赋能、不同国家创业者的特质等一系列话题。

陈运文34岁那年，是2015年，他离开任职多年的大厂，转而投身于“大众创业、万众创新”的时代浪潮中。从此，他成为达观数据董事长兼CEO，他的使命是“扛起国内文本智能处理ToB业务这面大旗”。

Salesforce研究院联合多所知名大学开发的BLIP3-o是首个真正统一图像理解与生成的AI模型。通过创新的"CLIP特征+流匹配"架构和顺序训练策略，实现了在保持强大图像理解能力的同时获得优质图像生成效果。模型在多项评测中表现优异，并通过专门的6万张图像指令调优数据集显著提升了美学质量。

Soul AI团队发布突破性研究成果TransDiff，首次成功融合自回归变换器与扩散模型，实现图像生成质量与速度的双重突破。该技术在ImageNet数据集上创造FID 1.42新纪录，同时推理速度比传统方法快112倍，并提出多参考自回归全新生成范式。

Mistral AI发布了两个开源多模态语音AI模型Voxtral Mini和Small，不仅具备语音识别能力，更能理解语音内容并进行智能对话。模型支持32K上下文窗口，可处理40分钟长音频，在语音识别、翻译和理解任务中达到最先进水平。Small版本超越多个闭源模型，Mini版本可本地运行，两个版本均在Apache 2.0许可证下开源发布。

MIT研究团队发现了一个颠覆性的AI训练方法：那些通常被丢弃的模糊、失真的"垃圾"图片，竟然能够训练出比传统方法更优秀的AI模型。他们开发的Ambient Diffusion Omni框架通过智能识别何时使用何种质量的数据，不仅在ImageNet等权威测试中创造新纪录，还为解决AI发展的数据瓶颈问题开辟了全新道路。

微软研究院推出Agent Lightning框架，实现AI智能体的持续学习能力。该框架采用强化学习方法，让任何AI智能体都能通过与环境互动来不断改进性能，无需修改原有代码即可接入。通过训练-智能体解聚架构和统一数据接口，Agent Lightning在文本转SQL、检索增强生成、数学工具使用等多个任务上验证了稳定的性能提升效果。

人民大学团队创建了OlymMATH，这是首个奥数级AI数学推理基准测试，包含200道双语题目。测试结果显示，即使最先进的AI模型如Gemini 2.5 Pro在困难题目上也只能达到58.4分，揭示了当前AI在复杂数学推理方面的真实能力边界，为未来AI发展指明了方向。

从提高效率到增强公共安全，再到足以改变病患生活的诊疗工具，本文将带大家深入了解爱立信、Abpro和Hexagon等厂商如何运用AI之力改善现实、拯救生命。

阿里巴巴通义实验室开发的Wan-S2V系统实现了音频驱动电影级视频生成的重大突破。该140亿参数模型能仅凭音频创造复杂场景视频，包括多角色互动、动态摄像机运动等，远超传统"说话头像"技术。通过创新的文本-音频协同控制和长视频连贯性技术，在多项评估中显著优于现有竞品，为视频创作民主化开辟了新路径。

腾讯AI实验室开发的Covo-Audio是首个真正实现端到端语音对话的7B参数大模型，能直接处理语音输入并生成自然回应。该系统突破了传统流水线式处理的局限，实现了智能与声音分离、全双工交互等创新功能，在多项基准测试中表现优异，特别是在情感理解和自然对话方面达到了新的水准，为语音交互技术的实用化和个性化应用开辟了新路径。

清华大学联合多家机构发表突破性研究，提出AI训练数据的五层分级管理框架（L0-L4），从原始数据到精炼知识逐层优化。研究发现高质量数学数据具有"超级食品"效应，不仅提升数学能力还增强跨领域表现。实验证明分层训练比传统方法性能提升1.49个百分点，团队已开源相关工具和数据集供社区使用。