区块链技术正在经历时间、市场和应用的大型洗礼，迷雾正在散去，变革正在发生，每个行业都将受到影响。

约翰霍普金斯大学与StepFun公司联合研究，成功让AI学会"边看边思考"的视觉推理能力。通过两阶段训练方法，先让AI在文字推理中掌握认知行为，再迁移到视觉任务中。开发的OVR模型在多项测试中创造新纪录，为AI教育助手、医疗诊断、科研分析等应用奠定基础。

区块链技术正在经历时间、市场和应用的大型洗礼，迷雾正在散去，变革正在发生，每个行业都将受到影响。

香港科技大学研究团队开发了MOSS-ChatV视频AI系统，通过创新的"过程推理奖励"机制解决了现有视频AI推理过程不一致的问题。该系统不仅能准确预测视频中的未来事件，还能提供清晰的推理解释。研究构建了MOSS-Video数据集，采用动态时间规整算法训练模型，在多个视频理解任务上取得显著性能提升，为视频AI的可解释性发展开辟了新方向。

卡内基梅隆大学研究团队创建了首个游戏开发AI测试平台GameDevBench，包含132个源于真实开发场景的任务。测试发现最优AI模型成功率仅54.5%，在视觉相关任务上表现更差。研究团队开发的视觉辅助工具显著改善了AI表现，为多模态AI在创意领域的应用提供了重要见解。

为了竞争，英特尔需要一种新的战略——这正是该公司的新任首席执行官Pat Gelsinger正在试图为这家公司带来的东西——以及美国和欧洲政府的财政支持。非常重要的一点是，其芯片代工业务的规模。这正是苹果公司能够成为关键的地方。

UC圣地亚哥和西蒙弗雷泽大学联合开发了GMT系统，这是首个能让机器人掌握多种人类动作的通用控制器。通过自适应采样和专家混合架构，单一系统可同时处理走路、跳舞、武术等复杂技能，在真实机器人上展现出卓越的稳定性和流畅性，为通用人形机器人的实现迈出关键一步。

现在的AI已经有可能超越人类，INTUITOR系统让AI获得自我评估能力

DeepReinforce团队开发的CUDA-L1系统通过创新的对比强化学习算法，实现了GPU代码的自动优化，在KernelBench测试中平均性能提升3.12倍，最高达120倍。该系统无需人工专业知识，仅通过执行速度反馈就能学会各种优化技巧，并展现出跨GPU架构的良好泛化能力，为解决当前GPU资源紧张问题提供了新的技术路径。

为训练深度神经网络量身定制的第一批商用芯片将于今年上市。由于训练新的神经网络模型可能需要几周或几个月的时间，因此这些芯片可能是迄今为止制造出的最大、也是最昂贵的商用芯片。

英特尔在这两年对于半导体技术的宣传仍然不遗余力：无论是半导体制造展望1-2年后的Intel 18A工艺，还是先进封装hybrid bonding互联间距缩减至3μm的未来技术

Skywork AI首次在软件工程领域验证数据规模效应，开发的Skywork-SWE-32B模型在SWE-bench Verified基准测试中达到38.0%准确率（使用测试时缩放技术可达47.0%），创下开源模型新纪录。研究构建了包含10169个验证实例的大规模数据集，证明增加高质量训练数据能持续提升AI软件修复能力，为开源软件工程AI发展提供重要突破。

挪威卑尔根大学研究团队开发了RotaTouille深度学习框架，专门处理轮廓数据的旋转等变性问题。该方法基于复数值神经网络和圆形卷积，无论轮廓如何旋转或改变起始点都能准确识别。实验显示在多个数据集上超越传统方法，为医学影像、工业检测等领域提供了新的技术选择。

「需求是技术之母，市场是技术之父，美国的芯片发展成如今的垄断性地位离不开这两点。 今日推荐 九 边（ ID : ertoumu893 ) 的文章，用浅显易懂的方式讲述当今世界的芯片格局。」

虽然是吃螃蟹者，驻云科技的态度却很笃定，"当初我们看到阿里巴巴有着和AWS同样的电商背景，相信它会成为中国的Top 1云厂商。"驻云科技联合创始人吕黎星在今年“双11”期间，坐在阿里云云谷园区接受至顶科技采访时这样回忆道。

Polyverse联合创始人兼CGO邱子珺和大逐创新CEO林军峰，与谷歌出海创业加速器全球负责人Sami Kizilbash一起接受了科技行者的采访，探讨了中国企业出海的心得、谷歌出海创业加速器的赋能、不同国家创业者的特质等一系列话题。

虽然是吃螃蟹者，驻云科技的态度却很笃定，"当初我们看到阿里巴巴有着和AWS同样的电商背景，相信它会成为中国的Top 1云厂商。"驻云科技联合创始人吕黎星在今年“双11”期间，坐在阿里云云谷园区接受至顶科技采访时这样回忆道，说这话的同时，他身后的阳光正好透过玻璃折射出一束光。

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”。

北京人工智能研究院团队开发的DiagNote模型通过模仿人类做笔记的习惯，解决了AI在多轮视觉对话中容易"失忆"的问题。该研究构建了专门的MMDiag数据集，设计了双模块协作的AI架构，让机器学会像人类一样通过标记重点区域来保持专注力，为更自然的人机视觉交流奠定了基础。

字节跳动团队开发的ThinkDial系统首次实现了开源的AI可控推理技术，让用户能像调节灯光一样控制AI思考深度。系统提供高、中、低三种模式，在减少50-75%计算量的同时，性能损失控制在10-15%内。通过创新的端到端训练方法和泄露惩罚机制，ThinkDial打破了技术垄断，实验表现与OpenAI专有模型相当，为AI技术民主化奠定基础。