波士顿大学研究团队通过先进脑成像技术首次揭示了技能从需要意识控制转变为自动化执行的完整神经过程。研究发现大脑存在两个关键网络：认知控制网络负责新技能学习，程序性学习网络负责自动化执行。随着练习增加，控制权从前者转向后者，释放认知资源处理新挑战。研究还发现了三种不同的个体学习类型，为个性化教育和康复治疗提供科学依据，并为人工智能发展提供生物学启发。

这项由多个知名机构联合开展的研究揭示了AI系统的"隐形思维"——潜在推理。不同于传统的链式思维推理，潜在推理在AI内部连续空间中进行，不受语言表达限制，信息处理能力提升约2700倍。研究将其分为垂直递归和水平递归两类，前者通过重复处理增加思考深度，后者通过状态演化扩展记忆容量。

阿里巴巴达摩院开发的PREL框架通过渐进式学习让AI具备类人推理能力，在复杂推理任务中性能提升超35%。该框架采用多层次架构和动态推理路径，解决了传统AI推理混乱、上下文丢失等问题，已在医疗诊断、金融评估等领域展现应用潜力。

Jina AI开发的jina-embeddings-v5-text是一种创新的文本嵌入模型，采用蒸馏学习与任务特定训练相结合的方法。该模型支持多达32K词汇的长文本处理，覆盖多种语言，通过四种专业适配器处理检索、分类、聚类等不同任务。在多项国际基准测试中表现出色，为企业信息检索、智能推荐等应用提供强大支持。

本文介绍如何通过 USB 启动 DOS，打造一台独立无干扰的写作系统，详细讲述了技术步骤以及使用经典 DOS 软件的优缺点。

ReSurgSAM2是新加坡国立大学团队开发的两阶段手术视频分割系统，允许外科医生通过文本指令精准识别和追踪手术器械与组织。这项创新利用SAM2模型为基础，添加了跨模态空间-时间Mamba、可靠初始帧选择和多样性驱动长期记忆机制，解决了现有技术在长时间追踪和实时性能方面的局限。实验表明，该系统在准确性上显著超越现有方法，同时保持61.2 FPS的实时处理能力，为手术认知辅助、教育和导航提供了强大工具。

本研究提出了首个针对视觉自回归模型的测试时缩放框架TTS-VAR，通过自适应批次管理、聚类式多样性搜索和重采样式潜力选择三大策略，将AI图像生成质量显著提升8.7%。该框架巧妙地将生成过程视为路径搜索问题，在早期保持结构多样性，后期进行智能选择，实现了计算效率与生成质量的双重优化，为视觉生成技术发展提供了新思路。

报告认为，近20年来，一批中国企业通过财务共享中心建设，建立健全了财务管理标准，规范了集团企业和分子公司财务管理模式，提高了工作效率，降低了运营成本，逐步形成了符合中国商业环境要求和本土企业管理特色的财务共享管理模式。

纽约大学研究团队开发出首个多人游戏世界模型Solaris，能够同时理解和预测《我的世界》中多个玩家的视角，确保不同角度观察的一致性。研究团队构建了SolarisEngine数据收集系统，收集了1200多万帧多人游戏数据，并设计了四阶段渐进训练策略，最终实现了稳定的长时间多视角视频生成能力。

UCLA团队首次成功让20亿参数的小型视觉AI模型实现了类似DeepSeek R1的"啊哈时刻"现象。他们通过在未经指令微调的基础模型上直接应用强化学习，让模型学会了自我反思和深度推理，在视觉推理任务上取得了显著突破。研究还发现指令微调可能限制模型的推理能力发展，为AI训练方法提供了新的思路。

“人工智能+教育”行业面临的挑战不是市场有多大，而是如何实现技术、数据、以及内容方面的有效协同，建立规范化的教育新体系，将蛋糕做大的同时更要做美、做稳。

本文从基础出发，探讨如何立足十大基本要素构建起适用于医学研究的数字孪生基础设施。文中具体解释了如何将API、图数据库、本体、电子健康记录等极具发展前景的技术融合起来，共同推进医疗保健行业的数字化转型。

大连理工大学和浙江大学研究团队提出MoR（Mixture of Reasoning）方法，通过将多种推理策略嵌入AI模型参数中，让AI能自主选择最适合的思考方式，无需人工设计专门提示词。该方法包含思维生成和数据集构建两阶段，实验显示MoR150模型性能显著提升，比基线模型提高2.2%-13.5%，为AI推理能力发展开辟新路径。

斯坦福大学研究团队开发出名为"投机采样"的AI训练新方法，通过引入小型草稿模型提供候选方案，让主模型无需从零开始计算，训练速度提升2-640倍，同时将能源消耗降低80%以上。这项技术大幅降低了AI模型训练成本，让普通人和小团队也能负担得起高质量AI模型开发，有望推动AI技术民主化普及。

LG AI Research发布EXAONE 4.0大型语言模型，创新性地在单一模型中集成了快速回答和深度思考两种模式。该模型支持英语、韩语、西班牙语三种语言，具备智能工具使用能力，能处理12.8万字长文本，在数学推理和编程能力方面表现出色，甚至超越了许多更大规模的模型，为AI技术的实用化发展提供了新的解决方案。

本报告聚焦1月份制药行业关键发展趋势。平台技术从概念走向临床应用，Life Biosciences的细胞重编程疗法ER 100获FDA批准进入人体试验，标志着长寿医学的重要里程碑。眼科领域成为基因疗法创新热点，Complement Therapeutics的CTx001获得快速通道资格。AI设计生物学从辅助工具转为治疗效应物生成器，Basecamp Research展示97%实验室成功率。运营层面，企业加大包装创新和数字化工具投资以降低成本提升韧性。

蚂蚁集团推出UI-Venus系统，这是一个能够仅通过屏幕截图就理解和操作用户界面的AI模型。该系统采用强化微调技术，在多个基准测试中达到业界最佳水平，其72B版本在界面识别任务上准确率达95.3%，在复杂的安卓操作任务中成功率达65.9%。研究团队还开发了创新的自进化轨迹对齐技术，显著提升了AI在多步骤任务中的规划能力，为智能化人机交互开辟了新途径。

港科大等多院校团队发表的突破性研究，解决了多模态AI训练中的"模态差距"难题。通过精确建模文字和图像信息间的几何关系，开发出ReVision训练方法，让AI主要通过阅读文字就能学会理解图像，将训练成本降低26%，为AI训练提供了更经济高效的新路径。

MTVCrafter是一项开创性研究，首次通过4D运动令牌化直接建模原始3D运动序列，而非传统的2D姿势图像，实现了高质量人物动画。由中国科学院深圳先进技术研究院团队开发的这一框架，结合了4D运动令牌化器(4DMoT)和运动感知视频扩散Transformer(MV-DiT)，可以将任意视频中的动作精准转移到多种风格的静态角色上。实验显示，MTVCrafter在TikTok基准测试中FID-VID指标达6.98，比现有最佳方法提高65%，展现出优异的开放世界泛化能力，为数字人类创建开辟了新范式。

德国卡尔斯鲁厄理工学院开发出FLOWER机器人控制系统，这个仅有950M参数的"机器人大脑"能让不同类型机器人理解语言指令完成190种复杂任务，训练成本仅为传统方法的1%，在真实环境测试中成功率达61%，并能处理未见过的物体和环境，为通用机器人智能的实用化部署开辟了新道路。