美团团队开发的TreeCUA系统通过创新的树状探索方法，让AI能像人类一样操作软件界面。该系统采用多智能体协作框架，实现了完全自动化的GUI轨迹合成，在OSWorld基准测试中达到34.6%的成功率，显著超越现有开源方案，为构建通用计算机使用代理奠定了重要基础。

南开大学研究团队创建了InterSyn——首个大规模多模态对话数据集，包含180万单轮和5万多轮样本，覆盖3500个话题。通过创新的SEIR迭代优化方法，显著提升了AI生成文图结合内容的质量。同时开发的SynJudge评价工具能从四个维度评估文图协调性，与人类判断偏差仅5%。实验证明该方法在文图协调性上提升52.1%，为构建更智能的多模态AI系统奠定了基础。

新加坡国立大学研究团队通过分析150多篇相关论文，首次建立了评估提示词质量的21属性框架。研究发现当前提示词研究存在严重不平衡，某些模型和任务被过度关注。通过969个高质量提示词样本分析，团队发现属性间存在强关联性。实验显示单一属性优化往往比多属性组合效果更佳，且用属性增强数据训练的模型表现显著提升。

Katanemo Labs公司研究团队开发了Arch-Router，一个15亿参数的AI路由器，能根据用户偏好智能选择最合适的AI模型。该系统采用"领域-动作"分类框架，在多项测试中超越GPT-4等大型模型7.71%，响应速度快28倍。研究证明了专业化小模型在特定任务上可超越通用大模型，为AI行业发展指出新方向。

这项由法国蒙彼利埃大学团队开发的iFAM系统，通过创新的两阶段设计解决了AI视觉模型"看错重点"的问题。系统第一阶段识别图像中的关键区域，第二阶段只处理被选中的区域，完全屏蔽背景干扰。在多个挑战性数据集上的实验表明，该方法显著提升了模型对虚假关联的抗性，为医疗诊断、自动驾驶等高风险应用提供了更可靠的技术基础。

希伯来大学研究团队通过狼人杀游戏验证了AI在异步群体交流中的能力。他们开发的双阶段AI系统能够自主决定发言时机和内容，在21场真人游戏中表现出色。AI的发言时机与人类高度相似，超过40%的人类玩家无法识别AI身份，游戏胜率与人类相当。研究首次实现了AI在群体对话中的主动参与，为AI融入现实社交场景奠定了技术基础，在教育、医疗、客服等领域具有广阔应用前景。

IIT海德拉巴研究团队开发DIWALI数据集，首次系统评估大语言模型的印度文化适应能力。该数据集包含8817个文化概念，覆盖36个地区17个类别，研究发现现有AI存在严重文化偏见和表面化适应问题，为AI文化智能发展提供重要基础数据和评估标准。

这项由巴斯克语言技术中心团队完成的研究，开发了GUIDEX方法来自动生成信息提取的标注指南和训练数据。该方法通过四个步骤（文档总结、结构化表示、指南生成、实例提取）模拟专家工作流程，无需人工标注即可适应新领域。实验显示，GUIDEX在七个零样本命名实体识别基准上创造了新的最佳成绩，比现有方法平均提升近2个F1分数点。

塔尔图大学研究团队开发了IAUNet细胞分割系统，这是首个将U-Net与Transformer查询机制结合的生物医学AI技术。该系统能够精确识别明场显微镜下重叠的细胞，性能超越现有方法同时参数更少。研究团队还构建了Revvity-25数据集，包含110张高精度标注图像，每个细胞使用60-400个多边形点精确描绘。IAUNet在多个数据集上均取得最佳性能，为药物研发、疾病诊断等提供重要工具。

本文讲述了几个创始人从OpenAI出走，带着一套“AI必须讲道德”的理念，创立了Anthropic这家公司，并培养了（他们说的）“AI界最正直的公民”Claude。

多伦多大学机器人研究团队成功开发出SAFE系统，这是首个能够跨任务检测机器人执行失败的通用型预警系统。该系统通过分析机器人内部"思维"特征，发现了不同任务失败时的共同模式，实现了比人类观察更早的失败预警。在仿真和真实环境的广泛测试中，SAFE系统显著优于现有方法，为机器人安全应用开辟了新路径。

泰国SCBX金融集团开发的DoTA-RAG系统通过动态路由和混合检索技术，成功解决了大规模知识库检索中速度与准确性难以兼得的难题。系统将1500万文档的搜索空间缩小92%，响应时间从100秒降至35秒，正确性评分提升96%，为企业级智能问答系统提供了实用的技术方案。

IBM研究院推出革命性AI诊断工具CLEAR，能够自动分析AI系统错误并生成详细报告。该工具采用"AI评判AI"的创新方法，将复杂的错误分析过程自动化，帮助开发者快速发现问题模式。用户研究显示75%的开发者认为该工具比传统手工分析更高效，已开源供全球开发者使用。

在2022年收官之际，IBM副总裁、IBM中国总经理缪可延携IBM大中华区科技事业部技术销售总经理陈国豪和IBM大中华区科技事业部客户成功管理部总经理朱辉一起，与媒体分享了IBM对于企业云转型的最新洞察。

这项由特拉维夫大学研究团队完成的突破性研究，开发出一种新方法来解析AI大脑的内部结构。通过半非负矩阵分解技术，研究人员成功识别出AI中负责不同概念的"知识组件"，并发现这些组件呈现层次化组织结构。实验证明，这种方法不仅能准确检测概念，还能有效操控AI行为，为理解和控制AI系统提供了新的工具。

新加坡国立大学团队突破音视频同步生成技术难题，开发出JavisDiT系统，能像专业导演一样确保声画完美同步。该系统采用创新的双向交叉注意力机制和分层时空先验估计器，在包含10,140个复杂场景样本的JavisBench数据集上全面超越现有方法，为音视频内容创作开辟新可能。

HoloLens正在为人类提供一种新的工作、学习、交流和做事的方式。

德勤2026年1月发布的企业AI现状报告基于对全球24个国家超过3200名企业和IT领导者的调研，揭示了AI从试点向规模化转型的关键时刻。

上海交通大学研究团队发布了突破性的科学推理数据集MegaScience，包含125万高质量实例，首次从12000本大学教科书中大规模提取科学推理训练数据。该数据集显著提升了AI模型在物理、化学、生物等七个学科的推理能力，训练的模型在多项基准测试中超越官方版本，且具有更高的训练效率。研究团队完全开源了数据集、处理流程和评估系统。

在GTC2025大会上，英伟达CEO黄仁勋在一场至顶科技等全球媒体共同参与的记者会上表示， AI正在成为一个全新的制造业。AI不是传统意义上的软件开发，而是一场需要基础设施、能源和资本投入的产业革命。