近年来，数字化转型已成为各行各业提高运营效率和生产力的重要手段。

意大利比萨大学研究团队开发出深度残差回声状态网络（DeepResESN），通过创新的"时间残差连接"技术解决了深度神经网络的长期记忆问题。该方法在记忆性任务上性能提升65%以上，同时保持了储层计算训练快速的优势。研究提供了完整的数学理论分析和三类任务的实验验证，为需要长期记忆的AI应用（如天气预测、医疗诊断、金融分析）提供了新的技术选择。

人们曾经以采集食物为生，而如今他们要重新以采集信息为生，尽管这件事看起来很不可思议。——Marshall McLuhan

斯坦福大学研究团队开发了KL-tracing方法，能让视频生成AI模型在无需专门训练的情况下进行精确物体追踪。该方法通过在视频帧中添加微小追踪标记，利用模型的物理理解能力预测物体运动轨迹。在真实场景测试中，相比传统方法性能提升16.6%，展现了大型生成模型在计算机视觉任务中的潜力。

伊利诺伊大学研究团队开发了GenoMAS，一个由6个专业AI智能体组成的基因表达分析系统，能像科研团队一样协作编程解决复杂生物信息学问题。该系统通过引导式规划框架平衡结构与灵活性，在GenoTEX基准测试中实现89.13%预处理准确率和60.48%基因识别F1分数，分别比先前最佳方法提升10.61%和16.85%，同时降低44.7%计算成本，代表了科学计算自动化的重要突破。

摩根大通AI研究团队开发了QueryBandits系统，通过智能改写问题来减少大语言模型的幻觉现象。该系统分析17个语言特征，自动选择最适合的改写策略，在13个测试数据集上实现了87.5%的改进效果，比静态改写方法高出42.6%-60.3%，为AI交互优化开辟了新方向。

字节跳动种子实验室推出突破性实时视频生成技术AAPT，实现24fps高清视频的实时生成与交互控制。该技术通过自回归对抗后训练，将传统多步生成压缩至单步完成，在H100 GPU上实现0.16秒超低延迟。支持长达60秒连续视频流生成，在姿态控制虚拟人和摄像机控制世界探索等应用中表现出色，为实时交互媒体内容创作开辟全新道路。

InfiX.ai和香港理工大学联合发布的InfiAlign框架，通过多维数据筛选和两阶段课程学习，仅用12%训练数据就达到顶级模型性能。该框架发现回答长度与问题难度正相关，创新性地用长度作为难度指标，结合多样性采样和质量过滤，实现了数据效率的巨大提升。在数学推理等任务中表现优异，为资源有限的机构提供了经济高效的AI模型训练方案。

上海交通大学团队开发的ASAP方法通过"锚点引导"和"首词惊喜度"两阶段技术，成功解决了AI推理模型内容冗长问题。该方法在保持准确性的同时，将推理速度提升43.5%，生成内容减少23.5%，为AI推理优化开辟了新方向，代表了从追求模型规模向追求效率质量平衡的重要转变。

MIT等顶尖院校研究团队发现AI处理长文本时存在"记忆过载"问题，提出OPRM溢出预防方法，通过"分而治之"策略让AI学会聪明遗忘，性能提升14%-51%。该方法类似智能图书管理员，先快速浏览所有相关内容，再专注分析最相关部分，避免了传统方法的记忆溢出困境，为实现更高效的长文本AI应用开辟新路径。

NousResearch团队发布的Hermes 4是一个突破性的混合推理AI模型，它首次实现了结构化多步推理与广泛指令执行能力的完美结合。该模型通过创新的"思考截止"训练技术和大规模开放数据集，在数学推理、编程、知识问答等任务上达到顶尖水平，同时展现出卓越的个性化适应能力，为AI技术的开放化发展树立了新标杆。

谷歌DeepMind发布突破性AI规划技术，让机器人学会像人类一样进行"情境学习"规划。该技术通过Transformer架构实现了快速适应新问题的能力，在迷宫导航、机器人控制等测试中表现优异，为自动驾驶、智能制造、医疗等领域应用奠定基础，标志着向通用人工智能迈出重要一步。

这项研究提出了SWE-Flow框架，通过测试驱动开发方法自动生成AI编程训练数据。研究团队从真实GitHub项目中构建运行时依赖关系图，将复杂开发任务分解为循序渐进的步骤，生成了16061个训练实例。实验表明，使用该数据训练的AI模型在软件开发任务上表现显著提升，为AI编程能力提升提供了新思路。

复旦大学联合上海人工智能实验室发布的UnifiedReward是全球首个统一多模态奖励模型，能够同时评价图片和视频的生成与理解任务。该模型通过跨任务协同学习，在各项评测中都显著超越了专门的单任务模型，在图片理解任务上准确率提升近20个百分点。这项技术为AI评价体系带来革命性突破，将大大降低AI系统开发成本，提升各种视觉AI产品的整体质量。

全球人工智能治理倡议发布

中科院联合字节跳动开发全新AI评测基准TreeBench，揭示当前最先进模型在复杂视觉推理上的重大缺陷。即使OpenAI o3也仅获得54.87%分数。研究团队同时提出TreeVGR训练方法，通过要求AI同时给出答案和精确定位，实现真正可追溯的视觉推理，为构建更透明可信的AI系统开辟新路径。

本文将对亚马逊云科技构建的云上安全堡垒一窥全貌，进而解构其提出的三大安全理念，以飨读者。

ByteDance团队开发的GR-3是一个革命性的视觉-语言-动作模型，让机器人能够像人类一样理解指令并灵活操作。它通过多模态数据联合训练获得了强大的泛化能力，能处理未见过的物品和环境，还能从少量人类演示中快速学习。在三个挑战性任务上全面超越现有基准，展现了迈向通用机器人助手的巨大潜力。

欲戴王冠，必承其重。

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