这项由法国CentraleSupélec大学领导的国际研究成果发布了EuroBERT多语言AI模型家族，该模型支持15种语言处理，具备数学和编程理解能力，支持长达8192token的文本处理，在多项任务上超越现有模型，为跨语言AI应用提供了新的技术基础。

Google DeepMind团队发布了EmbeddingGemma，这是一个仅有3.08亿参数的轻量级文本理解模型，却能达到7亿参数模型的性能水平。该模型在权威的多语言文本嵌入基准测试中排名第一，支持250多种语言，特别适合移动设备部署。研究团队通过创新的编码器-解码器初始化、三重损失函数训练和模型融合技术，实现了性能与效率的完美平衡，为AI技术普及化开辟了新路径。

「 在过往采访中，我经常会从国内程序员口中听到“硅谷”这个词，有人羡慕硅谷程序员的高工资，将湾区程序员描述成开着保时捷的精英模样。有人将硅谷作为国内事业达到天花板后，事业再上一步的归宿。有人将硅谷视为IT人心中的圣地，那里充满自由与创新。」

中山大学联合深圳气象创新研究院开发出PASSAT模型，这是首个同时融合物理约束和球面拓扑的AI天气预报系统。该模型通过球面图神经网络处理地气相互作用，用物理方程计算大气流动，避免了传统平面投影的几何扭曲问题。测试显示PASSAT在多项指标上超越现有AI模型，甚至优于部分业务化数值预报系统，为AI气象预报开辟了新路径。

如果说大模型的上半场是以互联网大数据预训练为代表的数字AI；而下半场，是以机器人、世界模型等为代表的物理AI。汽车可能正好处于两者之间的分水岭上。

OPPO AI团队发布EcoGym，这是首个专门评估AI长期商业决策能力的综合测试平台。该平台包含零售管理、自由职业和平台运营三个商业场景，让AI进行长达365天的持续经营。对十一个主流AI模型的测试发现，没有任何模型能在所有场景中都表现卓越，揭示了当前AI技术在长期经济规划方面的显著局限。研究还发现思维链推理能显著提升AI表现，部分模型甚至超越了人类专家水平。

约翰霍普金斯大学研究团队开发了ETTIN模型套件，首次实现了编码器和解码器模型的公平比较。研究发现编码器擅长理解任务，解码器擅长生成任务，跨界训练效果有限。该研究为AI模型选择提供了科学依据，所有资料已开源供学术界使用。

这项由中国人民大学与斯坦福大学、微软公司合作的研究，开发出名为MoCa的革命性多模态AI技术。该技术通过双向注意力机制和联合重建训练，让AI能够像人类一样同时理解图片和文字，并建立深层语义关联。在大规模测试中，MoCa显著超越现有技术，30亿参数模型就能匹敌传统70亿参数模型，展现出强大的实用潜力和应用前景。

上海人工智能实验室的研究团队通过大量实验发现，AI在数学、编程、逻辑推理三个领域的跨域学习中表现出复杂的相互影响：数学与逻辑推理能力相互促进，编程训练效果因模型类型而异，多领域组合训练虽然在单项上可能不如专门训练，但整体表现更均衡。同时，模板一致性、课程学习、奖励设计等因素对AI学习效果影响巨大，中文训练的AI推理能力普遍低于英文训练。

3GPP全会（TSG#80）批准了第五代移动通信技术标准（5G NR）独立组网功能冻结。加之去年12月完成的非独立组网NR标准，5G 已经完成第一阶段全功能标准化工作，进入了产业全面冲刺新阶段。

Y Combinator(YC)合伙人兼董事总经理迈克尔·塞贝尔(Michael Seibel)，作为Twitch的联合创始人（Twitch被亚马逊以9.7亿美元收购），同时也是Reddit和Dropbox董事会成员，他亲历过创业死亡边缘又逆袭成功，拥有从失败边缘逆转为10亿美元级公司的一手经验。他在YC工作期间，见证了数千家初创公司的兴衰，所以这次长达1小时的对话内容极其丰富，几乎涵盖了创业之路上每一个关键问题——从创始人心理特质到融资策略，从MVP到转型决策，从融资陷阱到YC模式等豪华内容。

黄仁勋于昨天（7月16日）参加了在北京举行的第三届链博会，并于下午举行了长达90分钟的记者会。

耶鲁、哥大等四校联合研发的RKEFino1模型，通过在Fino1基础上注入XBRL、CDM、MOF三大监管框架知识，显著提升了AI在数字监管报告任务中的表现。该模型在知识问答准确率提升超过一倍，数学推理能力从56.87%提升至70.69%，并在新颖的数值实体识别任务中展现良好潜力，为金融AI合规应用开辟新路径。

腾讯优图实验室提出SPEAR方法，通过建立AI"成功经验库"和渐进式探索策略，解决智能体训练中的探索-利用平衡难题。该方法在虚拟环境、网购模拟和数学解题等任务中显著提升AI表现，仅增加10%-25%计算开销却带来高达20%的性能改进，为AI智能体实用化部署提供重要技术突破。

这项研究展示了如何将传统图书馆的珍贵藏品转化为现代人工智能训练的高质量资源。哈佛团队不仅创建了一个包含2420亿文字标记的大型数据集，更重要的是建立了一套完整的数据处理、质量控制和版权管理体系。他们的工作证明了学术机构在人工智能时代的独特价值，展示了如何在保持学术严谨性的同时推动技术创新。这种将历史文献与现代技术相结合的做法，为解决当前人工智能训练数据稀缺和质量参差不齐的问题提供了一个优秀的解决方案，同时也为其他知识机构开展类似工作树立了标杆。

清华大学团队开发出多模态感知推理网络，这是首个能从人类表情、动作等外在表现准确推断内在情感状态的AI系统。该系统综合分析面部表情、语音语调、肢体动作等多维信息，在复杂情感识别中达到87.3%准确率，已在医疗、教育等领域试点应用。这项技术突破了传统单一感知模式限制，具备动态权重分配和时序建模能力，为构建更智能人性化的人机交互奠定基础。

IBM将继续聚焦这个时代最具变革性的企业技术——混合云和AI ，帮助出海客户一次构建、随处运行和托管他们的关键工作负载，提供无缝体验，帮助他们把 AI 的能力注入其技术架构、系统和业务流程中，全力支持中国出海企业的全球化发展。

BiomedSQL是由NIH和DataTecnica团队开发的首个生物医学文本转SQL基准，专门评估大型语言模型在生物医学知识库查询中的科学推理能力。这项创新研究构建了一个包含68,000个问题-SQL-答案三元组的数据集，基于整合了基因疾病关联、组学数据和药物记录的BigQuery知识库。与通用文本转SQL系统不同，BiomedSQL测试模型是否能理解隐含的科学约定（如基因组显著性阈值为p<5e-08）并执行多步推理。

ByteDance研究团队通过WideSearch基准测试发现，当前最先进的AI搜索代理在大规模信息收集任务上表现极差，成功率普遍低于5%。研究揭示了AI在任务规划、反思调整、证据验证和知识幻觉等方面的根本缺陷，为未来发展多代理协作系统和改进AI搜索能力提供了重要指导。

在今年I/O的第二天，谷歌在美国总部(Googleplex 2000)组织了一场小范围专访，包括谷歌母公司Alphabet兼谷歌CEO桑达尔·劈柴(Sundar Pichai)在内的四位核心管理层，接受了包括科技行者Techwalker、CNBC、《朝鲜日报》、意大利纸媒《La Repubblica》、巴西纸媒《Folha de S. Paulo》、英国电视台等全球媒体的提问。