RoboMemory是中科大等机构联合开发的仿生机器人记忆框架，模仿人脑构建四重记忆系统，让机器人具备终身学习能力。在标准测试中超越当前最先进模型5个百分点，真实环境测试显示机器人重复任务成功率提升75%。该框架解决了传统机器人"健忘"问题，为智能机器人发展奠定重要基础。

微软推出的Phi-4-Mini-Reasoning模型仅用38亿参数就在数学推理任务上击败了70-80亿参数的竞争对手。通过创新的四阶段训练方法（大规模中期训练、监督精调、回滚偏好学习、强化学习），该模型在AIME24、MATH-500等测试中表现卓越。这项研究证明了"精巧胜于庞大"的AI设计理念，为资源受限环境下的高性能AI应用开辟了新路径，在教育、科研等领域具有广阔应用前景。

Meta AI团队开发出STEPWISER系统，让AI模型学会像资深评委一样分析和评判推理步骤质量。该方法通过强化学习训练，让AI先进行深度分析再给出判断，在ProcessBench测试中准确率相比传统方法提升32-56%。STEPWISER还能通过"块重置推理"策略实时纠错，提高推理准确率10-18%，为构建更可靠的AI推理系统提供了重要突破。

NVIDIA Research推出了革命性的UDR系统，让用户可以完全自定义AI研究助手的工作策略。该系统解决了传统研究工具固化、难以专业化定制的问题，支持任意语言模型，用户可用自然语言编写研究策略，系统自动转换为可执行代码。提供三种示例策略和直观界面，实现了AI工具的民主化定制，为专业研究和个人调研提供了前所未有的灵活性。

密歇根大学研究团队提出AimBot技术，通过在机器人视觉系统中添加类似瞄准镜的射击线和十字准星，显著提升机械臂操作精度。该技术计算效率极高（不到1毫秒），无需修改现有模型架构，在仿真和真实环境测试中都带来显著性能提升，特别是在复杂长期任务中成功率提升5-6个百分点。技术具有良好的环境适应性，为制造业、医疗、家庭服务等领域的机器人应用提供了重要技术支撑。

“用智能，开启无限可能。”

ByteDance与南洋理工大学联合开发的MMSearch-R1是首个端到端多模态搜索强化学习框架，让AI学会了"按需搜索"——知道何时依靠内在知识、何时主动搜索外部信息。该系统整合图像和文本搜索工具，通过精心设计的奖励机制训练AI的搜索判断力，在知识密集型任务中准确率超越同规模基线3%，搜索调用减少30%以上，为构建更智能可靠的AI助手开辟了新道路。

斯坦福大学人工智能实验室团队在2015年发表的突破性研究，首次实现了让计算机像人类一样"看图说话"的能力。他们通过创新的注意力机制，让视觉识别系统和语言生成系统能够智能协作，不仅准确识别图像内容，还能生成自然流畅的文字描述，为视障辅助、内容创作、医疗影像分析等领域开辟了广阔应用前景，标志着人工智能向真正理解视觉世界迈出重要一步。

抖音SAIL团队联合新加坡国立大学开发的SAIL-VL2多模态AI模型，以2B-8B的紧凑参数实现了超越大型模型的性能。通过精心的数据筛选、渐进式训练和架构优化，在106个数据集测试中表现卓越，其中2B版本在4B以下开源模型中排名第一，8B-Thinking版本在推理任务上达到开源第一。该模型证明了"小而精"的发展路径，为AI技术的普及和高效部署提供了新思路。

今年7月2号，「幻核」暂停了售卖服务，7月下旬，腾讯计划关停「幻核」的消息刷爆了数藏圈。

这项由希伯来大学、IBM研究院和耶鲁大学联合完成的综合性研究，首次系统梳理了大语言模型智能代理评估领域的完整现状，涵盖基础能力评估、应用场景测试、通用能力考量和开发框架四大维度，为这个快速发展的领域绘制了详细地图，并指出了向现实化、动态化、细粒度评估发展的重要趋势。

字节跳动研究团队推出X-Streamer技术，首次实现从单张照片生成具有无限对话能力的数字人。该系统采用思考者-行动者双架构，统一处理文本、语音和视频生成，支持实时交互和长时间稳定对话。在双GPU配置下可达25fps生成速度，在多项指标上超越现有方法，为数字人技术的实际应用奠定了基础。

数字化转型其实是一个比较夹生的表达方式。虽然“数字化”对这一进程本质的揭示更为深刻和普适，但不可否认的是，以“互联网”为前缀的表达方式在逆袭正劲的风口，具有更高的市场辨识度。

日本Sakana AI实验室开发出Transformer?系统，首次实现AI模型实时自我调节能力。该系统通过奇异值微调技术，让大模型能根据任务类型自动调整内部参数配置，仅用传统方法1%的参数量就实现显著性能提升。系统采用两轮推理机制和强化学习训练，在数学、编程、视觉等多领域测试中均表现优异，甚至支持跨模型的专家知识迁移，为构建真正智能的自适应AI系统奠定了技术基础。

阿里云智能集团研究团队在《VLSI设计期刊》发表突破性研究，提出基于图神经网络的芯片布局优化框架。该技术将复杂芯片设计转化为图形网络问题，通过AI系统自动寻找最优布局方案。实验显示相比传统方法，功耗降低15-18%，设计效率显著提升，已在智能手机和服务器芯片项目中成功应用。

西班牙巴斯克大学开发的SegDT是首个将扩散变压器技术应用于医疗图像分割的AI系统，专门用于皮肤病变识别。该系统创新性地融合了修正流技术，将传统35步推理过程压缩至15步，在保持94%以上准确率的同时大幅提升效率。SegDT仅需990万参数即可在普通GPU上运行，为资源受限的医疗机构提供了专业级诊断支持，有望推动医疗AI的广泛普及应用。

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”。

天津大学研究团队开发的MotionFlux系统通过矫正流匹配技术和TAPO偏好对齐优化，实现了毫秒级的实时文字到动作生成。该系统在保持高质量动作生成的同时，将推理速度提升了数千倍，在语义对齐准确率上也显著优于现有方法，为游戏、虚拟现实、教育培训等领域的实时应用奠定了技术基础。

一句提示词，一个新世界。

汇聚产学研力量，聚焦具身智能产业化落地。