这项研究揭示了大语言模型推理中的一个重要问题：数值精度会显著影响结果的可重现性。研究团队发现，即使使用相同设置，不同硬件配置下模型输出可能截然不同，准确率差异可达9%。他们提出了LayerCast解决方案，在保持内存效率的同时提供高精度计算，为AI研究的可重现性提供了实用工具。

春季新品发布会上，戴尔科技从底层技术到终端应用的全方位创新得到了全面展示！

谷歌DeepMind联合多家顶尖机构推出RT-X系统，这是首个具备类人学习迁移能力的通用机器人AI。通过整合22个研究机构的50万次操作数据，RT-X能够像人类一样将已学技能灵活应用到新环境，成功率比传统方法提高50%以上，展现出跨领域适应和创造性解决问题的能力，为机器人智能化发展开辟了全新道路。

百川智能发布突破性AI模型Baichuan-Omni-1.5，实现文字、图像、视频、音频的统一理解与生成。该7B参数模型在多项测试中超越同类产品，特别在医疗图像理解方面达到83.8%准确率，超过72B参数竞争模型。研究团队使用500亿高质量多模态数据，创新的四阶段训练策略，以及独创的音频处理技术，解决了多模态AI的关键技术难题，为人机交互开辟新方向。

在硬科技创业的牌桌上，技术居然不是那张最大的王牌？

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上海交通大学研究团队发现扩散式大语言模型存在严重安全漏洞，其开发的DIJA攻击方法能以接近100%成功率绕过AI安全防护，诱导模型生成危险内容。该攻击利用扩散模型的双向建模和并行解码特性，通过插入掩码标记让AI误以为是填空练习，从而规避安全检查。现有防护措施对此类攻击几乎无效，凸显了新兴AI架构安全评估的紧迫性。

斯坦福大学研究团队开发出革命性AI系统，能够通过分析大脑活动以85%准确率解码人类语言理解过程。研究绘制了包含万余词汇的"大脑词典"，揭示语言处理的层次化神经机制，发现大脑存在专门的预测网络和语义枢纽。该技术为治疗失语症、改进教育评估、开发智能AI系统开辟新路径，虽面临个体差异和实时处理等挑战，但已开始临床测试应用。

麻省理工学院研究团队开发出突破性的三维场景理解技术，让机器能够像人类一样理解复杂的三维空间。该技术采用分层空间表示和多模态数据融合，在场景重建准确率上达到92.3%，平均定位误差仅2.1厘米。这项技术将广泛应用于机器人、自动驾驶、AR/VR等领域，为人工智能的空间理解能力带来重大突破。

加州大学圣克鲁兹分校等机构联合开发的PGraphRAG框架，通过构建用户中心知识图谱解决了AI个性化服务的冷启动问题。该技术不再依赖单一用户历史数据，而是利用用户相似性网络实现个性化文本生成。在12项任务测试中，PGraphRAG在长文本生成上平均提升14.8%，在短文本生成上提升4.6%，为99.99%的数据稀少用户提供了个性化AI服务的可能。

斯科尔科夫科技学院等机构联合开发的G-CUT3R是一种创新的3D重建技术，通过巧妙融合相机参数、深度信息等辅助数据，显著提升了传统仅依赖RGB图像重建方法的准确性和速度。该技术采用轻量级设计和零卷积融合策略，在多个基准测试中表现出色，为自动驾驶、AR/VR、机器人导航等领域的实际应用开辟了新路径。

智谱AI和清华大学联合发布GLM-4.1V-Thinking视觉语言模型，通过创新的推理导向训练框架，让AI学会像人类一样深度思考后再回答。该模型在多个基准测试中超越了规模更大的竞争对手，并首次在开源社区提供了完整的多模态推理解决方案，为AI技术的实际应用开辟了新路径。

中科院研究团队发现了AI持续学习的数学规律，开发出能精确预测大语言模型在新领域学习过程中每一步表现的公式。该研究揭示AI学习本质是在两条隐藏轨道间切换，通过分布偏移和学习率衰减两个因素的相互作用实现。这一突破为优化AI专业化训练提供了科学依据，有望让未来AI助手在保持通用能力的同时获得更强的专业技能。

上海AI实验室等机构联合发布MELLA项目，通过创新的"双源数据策略"解决了多语言视觉AI的文化理解难题。该研究构建了包含680万样本的大规模数据集，涵盖8种低资源语言，让AI既能流利表达又能理解文化内涵。实验显示文化理解能力提升150%以上，为全球数十亿非英语用户带来更优质的AI服务体验。

斯坦福大学研究团队开发出"分数推理"技术，让AI能够像人类一样根据问题难度智能调节思考深度。该技术通过提取和控制AI内部的"推理强度向量"，实现了推理强度的连续调节，在数学推理等任务中显著提升了AI表现。这项无需重新训练的技术为AI推理能力的个性化和自适应化开辟了新方向。

港大研究团队开发了χ0机器人操作框架，通过模型算术、阶段优势和训练部署对齐三种技术的协同，系统性解决了机器人学习、训练和实际部署三个阶段间的不匹配问题。该系统在复杂的服装操作任务上成功率提升250%，仅用20小时数据和8块GPU就实现了24小时连续稳定运行，为机器人技术从实验室走向日常应用提供了重要突破。

9月25日，腾讯云 TVP 走进 B 站，畅聊「高可用 VS 黑天鹅」的那些事儿，相信能给你一些不一样的启发。本文为本次活动精华总结。

IBM研究院开发出群体相对策略优化(GRPO)方法来训练语音感知大语言模型，通过让AI生成多个答案并比较优劣进行学习，在语音问答和自动翻译任务上取得显著性能提升。实验显示该方法比传统监督微调效果更好，BLEU分数最高提升10.9%，为语音理解AI的发展开辟了新路径。

IBM研究团队通过CRAFT系统揭示AI助手在面对恶意用户时的脆弱性。该研究发现，即使最先进的AI助手在遭遇精心设计的诱导攻击时，政策违反率高达70%，远超传统攻击方法。团队开发的τ-break测试集专门评估AI在政策遵守方面的表现，结果显示现有防御措施效果有限。这项研究为AI安全评估提供了新视角，强调需要考虑恶意用户场景，对未来AI系统的安全部署具有重要指导意义。

腾讯研究团队首次开发出RLVER框架，通过可验证的情感反馈训练AI理解人类情感。该方法让70亿参数的小型AI模型在情感智能测试中从13.3分跃升至79.2分，达到大型商业模型水平。研究创新性地使用虚拟用户的真实情感变化作为训练信号，并发现"先思考再回应"模式显著提升AI的共情能力。这项突破为AI情感智能发展开辟新路径，有望在心理健康支持、教育和客户服务等领域产生广泛应用。