厦门大学团队开发的TARS技术通过创新的"最大-最小"博弈策略和频谱对齐方法，有效解决了AI视觉系统的幻觉问题。该技术仅用4800个训练样本就将描述错误率从26.4%降至13.2%，性能媲美GPT-4o，为医疗诊断、自动驾驶等关键领域提供了更可靠的AI视觉解决方案。

阿里巴巴团队发布了GUI-Owl智能助手，这是一个能够像人类一样操作电脑和手机界面的AI系统。该系统通过自进化数据生产、多样化能力构建和强化学习训练，在多项测试中超越现有模型，配合Mobile-Agent-v3多智能体框架可达到73.3%的任务成功率，为GUI自动化领域带来重大突破。

全球人工智能治理倡议发布

阿里巴巴联合人民大学开发的RecBot系统通过自然语言交互revolutionize推荐体验，用户可直接说"我要蓝色的但不要花纹"等指令，系统立即理解并调整推荐策略。该双智能体架构在三个月实际部署中显著提升用户满意度和商业指标，代表推荐系统从被动算法向智能助手的重要转型。

AI刚出现的头两三年，大家都觉得AI会颠覆一切，可能需要用一些全新的标准来评价AI产品。但是经过一年多的发展，大家发现AI产品本质上还是产品，依然要用传统的产品指标来衡量，比如点击率、转化率、留存率等这些硬核指标。如果用户不喜欢你的产品，点击率自然就上不去；如果产品没有足够的黏性，日活跃用户（DAU）也就积累不起来。

激动人心的2017年已结束，博客WildML的作者、曾在Google Brain做了一年Resident的Denny Britz，就分享出这一年他对AI和深度学习领域重点事件的回顾与梳理。可以说，这16个要点，能在让你在人工智能圈子里装逼一年不落伍！

2024年华为云开年采购季期间，博主将对华为云桌面、华为云会议两款协同办公类产品进行实测，一起详细看看它们能为中小企业带来哪些数字办公新体验吧。

作为中美连续创业者，赵维奇的创业之路非常宽泛，做过社交软件、做过游戏、做过面向极限运动的AR产品等。而现在，赵维奇作为Rokid全球开发者生态负责人，也参与负责Rokid多款软硬件产品设计与研发。他回忆说，最早加入Rokid是在实验室，开发Rokid第一代AR眼镜，相当于是一个小组在做内部创业的过程。

DeepSeek-AI团队通过强化学习技术开发出DeepSeek-R1系列推理模型，无需人工标注即可自主学习复杂推理。该模型在数学、编程等领域表现卓越，在AIME 2024中达到79.8%准确率，编程能力超越96%人类选手。研究团队还通过知识蒸馏技术将推理能力传递给小模型，使7B参数模型也能超越GPT-4o。这项突破为AI推理能力发展开辟新路径。

IBM Services 高级副总裁 Mark Foster 于IBM Think Digital 大会上的主题演讲全文。

清华大学团队开发的ASM-UNet系统通过创新的自适应扫描机制，首次实现了医疗影像精细结构的智能识别。该系统结合群体共性和个体差异的双重评分策略，在胆管系统等微小复杂结构分割上取得突破性进展。团队还构建了BTMS数据集，为精细粒度医疗影像分割提供标准测试平台，推动精准医疗发展。

2025 年 7 月 26 日，上海世博展览馆迎来一场聚焦 "人工智能的数学边界与基础重构" 的高端论坛。

卡内基梅隆大学等机构研究团队开发了名为Morae的智能界面助手，专门解决盲人用户在使用AI自动化工具时失去选择权的问题。通过"动态模糊选择验证"机制，Morae能在关键决策点主动暂停询问用户偏好，而非自动替用户选择。用户研究显示，相比传统AI助手，Morae帮助用户做出了更多符合个人偏好的选择，显著提升了用户满意度和控制感。

LAION团队联合多个顶尖研究机构推出EMONET-VOICE语音情感识别基准，包含4500小时多语言合成语音数据和40种精细情感分类。该项目通过心理学专家标注创建高质量测试集，开发出性能领先的EMPATHICINSIGHT-VOICE模型，发现AI系统对高唤醒度情感识别效果好但低唤醒度情感识别困难，为语音AI向人性化发展奠定重要基础。

早稻田大学研究团队开发了VIR-Bench基准，通过200个日本旅游视频测试AI理解地理空间和时间序列的能力。研究发现即使最先进的AI模型在复杂地理推理和时间顺序理解上仍有局限，但开发的AI旅行规划助手在结合多源信息时已能生成实用的旅行方案。

麻省大学安姆赫斯特分校等机构联合开发了名为Ella的虚拟社交机器人，它拥有类似人类的长期记忆系统，能在3D虚拟社区中学习、社交和适应。实验显示，Ella在说服他人参加聚会和领导团队完成任务方面表现卓越，成功率分别达到53.4%和32.5%，远超其他方法。这项研究为开发能与人类真正共存的智能体奠定了基础。

上海AI实验室团队开发的MM-Eureka突破了多模态视觉推理难题，这是一个能同时理解图像和文字并进行复杂推理的AI系统。通过创新的强化学习训练策略和高质量的MMK12数据集，MM-Eureka不仅在数学推理上表现出色，还展现出惊人的跨学科推理能力，在物理、化学、生物等领域都有优异表现，性能接近OpenAI的o1模型。研究团队将所有成果完全开源，为AI研究社区提供了宝贵资源。

上海AI实验室等机构联合开发的SongGen系统实现了AI音乐生成的重大突破，能够在单一阶段同时生成人声和伴奏，用户只需输入歌词和描述就能创作完整歌曲。该系统提供混合和双轨两种生成模式，支持语音克隆功能，在多项评估中超越传统多阶段方法。研究团队还构建了包含54万样本的开源数据集，并将完整代码和数据公开发布，为AI音乐创作的民主化奠定基础。

创业者如弄潮儿，从来是敢向潮头立。

创业者如弄潮儿，从来是敢向潮头立。