麻省理工学院研究团队开发出让AI拥有"永久记忆"的突破性技术，通过长期记忆增强生成系统解决了传统AI"健忘"问题。该技术能让AI记住用户偏好和历史对话，实现真正个性化交互。实验显示记忆准确率达85%，一致性94.2%，为AI从工具向智能伙伴转变奠定基础，有望在教育、客服、个人助理等领域产生深远影响。

DeepMind创始人兼首席执行官Demis Hassabis(德米斯·哈萨比斯)，在达沃斯论坛期间，分享了多个重磅消息。

首尔大学团队提出QWHA方法，通过沃尔什-阿达马变换和智能参数分配策略，有效解决了AI大模型压缩后性能下降的难题。该方法在保持模型精度的同时大幅提升计算效率，特别在极低精度量化场景下优势明显，训练速度比传统方法快3-5倍，为AI技术在移动设备和边缘计算中的普及应用开辟了新路径。

DeepMind创始人兼首席执行官Demis Hassabis(德米斯·哈萨比斯)，在达沃斯论坛期间，分享了多个重磅消息。

华为诺亚方舟实验室推出MMDOCIR，这是首个专门针对长文档多模态信息检索的基准测试系统。该系统能够在平均65页的复杂文档中精确定位信息，不仅理解文字内容，还能解读图表、表格等视觉元素。通过对313份真实文档的测试，研究证明视觉理解方法比传统文本转换方法准确率高出15-25个百分点，为企业知识管理、法律文书检索、医疗文献查阅等领域带来革命性改进。

这项由ByteDance Seed和北京交通大学联合完成的研究首次让AI真正学会从真实世界视频中掌握复杂长时技能。研究团队开发的VideoWorld 2系统通过创新的dLDM技术架构，成功分离了动作学习和外观建模，使AI能够像人类一样从观察中学习并在新环境中准确复现技能。在手工制作和机器人操作任务中，该系统展现了显著的性能提升和强大的跨域泛化能力，为构建更通用的AI学习系统开辟了新路径。

我们将共同审视全球人工智能产业，并以此为背景，考量其在政治、数据、经济、初创企业、金融、研究以及基础设施等层面的影响。

这项突破性研究首次系统性地揭示了多轮对话攻击对AI安全的严重威胁，开发了X-Teaming智能攻击框架和XGuard-Train防护数据集。研究显示当前AI系统面对精心设计的多轮攻击时失守率高达98%，但通过新构建的大规模训练数据集可将这一风险显著降低，为AI安全防护提供了重要工具和新思路。

俄国科学家开发出共享记忆变换器（SRMT）技术，通过让机器人共享记忆而非直接通信来实现协作。该技术受人类大脑全局工作空间理论启发，让每个机器人都能访问共同的记忆池。在多项测试中，SRMT显著优于传统协作方法，特别是在稀疏奖励环境下表现突出，并展现出优异的泛化能力。该技术有望应用于物流仓库、自动驾驶、搜救等需要多智能体协调的实际场景。

Tiny QA Benchmark++（TQB++）是一个超轻量级的大型语言模型（LLM）评估工具，由Comet ML公司的Vincent Koc开发。这套工具仅需几秒钟即可检测LLM系统中的关键故障，与大型基准测试形成鲜明对比。其核心是一个不到20KB的52个精心制作的英语问答集，非常适合快速CI/CD检查和提示工程。TQB++的主要创新在于提供了一个合成数据生成工具包，能够按需产生任何语言、领域或难度的微型基准测试，并预先构建了11种语言的测试包。

ByteDance智能创作实验室与清华大学联合发布HuMo系统，这是首个实现文字、图片、音频三模态协同控制的人物视频生成框架。该系统通过创新的渐进式训练方法和时间自适应引导策略，让用户仅需提供文字描述、参考照片和音频就能生成电影级说话视频，在多项评测中超越现有专业系统，为内容创作带来革命性突破。

在过去数年间，维克托教授经常到访中国，我们也一直和维克托教授保持相当频繁的交流，追踪他对大数据产业和泛科技产业的最新看法和判断。

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。

拉德堡德大学等多所高校联合研究发现，专家混合AI模型存在严重安全漏洞。研究团队开发了"大语言模型脑叶切除术"攻击方法，通过"静音"少数关键安全专家就能破坏模型防护。实验显示攻击成功率可从7.3%提升至70.4%，且只需静音不到20%的专家。这项发表于arXiv的研究揭示了当前AI架构的结构性安全风险。

具身智能作为人工智能领域的一颗璀璨新星，正引领着新一轮的技术革命。

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。

这项由浙江大学和字节跳动联合完成的研究提出了LLM-Interleaved（LLM-I）框架，突破了现有AI图文创作系统的"单工具"瓶颈。该系统让大语言模型充当智能指挥官，根据需求调用在线搜索、图像生成、代码执行、图像编辑四种专业工具。通过创新的三重强化学习奖励机制训练，LLM-I在四个基准测试中均取得显著超越现有方法的表现，特别是在自建的LLMI-Bench基准上比GPT-4o高出25个百分点，工具调用成功率达到100%。

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。

上海AI实验室联合多家机构推出MM-IFEngine系统，专门解决多模态AI的"指令遵循"难题。该系统能自动生成复杂的图片-指令训练数据，并创建了包含400题、32种约束类型的MM-IFEval评测基准。实验显示训练后的AI模型在指令遵循能力上提升10%以上，在保持原有能力的同时显著提高了对复杂要求的理解和执行能力。