GLiClass是由乌克兰基辅Knowledgator工程公司开发的创新文本分类模型，基于GLiNER架构改进而成。该模型通过联合编码文本和标签，在单次前向传递中完成多标签分类，实现了准确性与效率的完美平衡。测试显示，GLiClass不仅在准确性上超越强基准模型5.5%，处理速度更是比传统交叉编码器快2.3-16倍，特别是在大标签集场景下优势明显。模型已开源并提供多个规模版本以适应不同应用需求。

南开大学研究团队创建了InterSyn——首个大规模多模态对话数据集，包含180万单轮和5万多轮样本，覆盖3500个话题。通过创新的SEIR迭代优化方法，显著提升了AI生成文图结合内容的质量。同时开发的SynJudge评价工具能从四个维度评估文图协调性，与人类判断偏差仅5%。实验证明该方法在文图协调性上提升52.1%，为构建更智能的多模态AI系统奠定了基础。

香港科技大学研究团队开发出首个开源长篇音乐生成模型YuE，能根据歌词创作5分钟完整歌曲。该系统采用双阶段架构和轨道解耦技术，在人工评估中与商业系统性能相当，支持多语言创作和风格转换，为音乐创作民主化奠定基础。

北京邮电大学联合腾讯团队开发的We-Math 2.0系统，通过构建491个知识点的数学知识体系、创新的三维难度建模和渐进式强化学习框架，让AI模型获得了真正的数学推理能力。该系统仅用9800个高质量样本就达到了与大规模数据训练相当的性能，在多个基准测试中表现优异，为AI数学教育应用开辟了新道路。

新加坡科技设计大学研究团队开发了JAM音乐生成系统，能够根据歌词生成完整歌曲，并实现词级精确时间控制。该系统仅用5.3亿参数就超越了参数量更大的同类系统，在歌词准确性、音乐质量等方面表现优异。通过创新的流匹配技术和审美对齐机制，JAM为AI音乐创作提供了新的技术路径。

印度理工学院研究员创建了首个专门评估心理健康AI伦理推理能力的数据集EthicsMH，包含125个涵盖保密信任、偏见识别、自主权冲突等核心伦理挑战的情境。通过人机合作构建方式和多维评估框架，该工具不仅能测试AI决策准确性，更能评估其推理过程质量和多角度思考能力，为开发更安全负责任的心理健康AI系统提供了重要评估工具和方法论基础。

香港中文大学(深圳)研究团队开发出FusionAudio-1.2M数据集，创新性地融合音频、视觉、语音和音乐信息来生成详细的音频描述。该研究采用多模态专家系统和大语言模型整合的两阶段方法，构建了包含120万高质量音频描述的大规模数据集。实验表明，使用该数据集训练的AI模型在音频理解和检索任务上显著超越现有方法，为智能语音助手、自动驾驶等领域带来重要应用前景。

塔尔图大学研究团队开发了IAUNet细胞分割系统，这是首个将U-Net与Transformer查询机制结合的生物医学AI技术。该系统能够精确识别明场显微镜下重叠的细胞，性能超越现有方法同时参数更少。研究团队还构建了Revvity-25数据集，包含110张高精度标注图像，每个细胞使用60-400个多边形点精确描绘。IAUNet在多个数据集上均取得最佳性能，为药物研发、疾病诊断等提供重要工具。

本文讲述了几个创始人从OpenAI出走，带着一套“AI必须讲道德”的理念，创立了Anthropic这家公司，并培养了（他们说的）“AI界最正直的公民”Claude。

目前云等保标准2.0已进入送审稿阶段，未来将对云安全技术和能力要求产生很大的影响。2017年7月底CSA发布了第四版云安全指南，最新版本《云安全指南4.0》的发布集成了云、安全性和支持技术方面的进展，反映了现实世界的云安全实践。

Meta AI团队开发的AggLM技术突破了传统AI多数投票的局限，通过强化学习训练模型学会智能聚合多个候选答案。在数学竞赛测试中，该技术将正确率从35%提升至50%，相比传统方法提升45%。AggLM不仅能选择正确答案，还能创造性地组合不同答案中的有用信息，展现了AI向人类专家级推理能力的重要进步。

中国科大联合HiDream.ai推出的VAREdit是首个基于视觉自回归模型的图像编辑系统，通过多尺度预测和尺度对齐参考模块，实现了比传统扩散模型更精准快速的编辑效果。在标准测试中，VAREdit的编辑质量比最强竞争对手提升30%以上，处理速度快2.2倍，能在1.2秒内完成高质量图像编辑，为AI图像处理领域开辟了全新的技术路径。

中国工程院院士，浪潮集团执行总裁、首席科学家王恩东15日在浪潮数据中心合作伙伴大会上表示，智慧时代，计算需求呈指数级增长，计算技术、产品与产业面临着多元化、巨量化和生态化的新挑战。

NVIDIA团队开发的Cosmos-Reason1是首个专门针对物理推理的多模态AI系统，通过创新的训练方法让AI具备了理解物理世界和进行具身推理的能力。该系统包含70亿和560亿参数两个版本，采用物理AI监督微调和强化学习两阶段训练，在物理常识和具身推理评测中显著超越现有模型，为机器人、自动驾驶等应用奠定重要技术基础。

为什么选择做AI Agent？澜码科技创始人兼CEO周健的解释是：传统的系统是人适应机器，造成人成为数据的搬运工；今天有了大模型，我们有机会让机器去适应人，在这方面AI Agent前景广阔。

为什么选择做AI Agent？澜码科技创始人兼CEO周健的解释是：传统的系统是人适应机器，造成人成为数据的搬运工；今天有了大模型，我们有机会让机器去适应人，在这方面AI Agent前景广阔。

Google发布能力最强AI多模态大模型Gemini；深圳发布算力基础设施支持政策；人工智能计算力报告发布。

蒙特利尔大学研究团队开发出EARL图像编辑系统，通过强化学习训练让AI能够理解自然语言指令并完成复杂图像编辑。该系统采用"教练式"训练方法，AI在智能评价系统指导下持续改进编辑能力，最终在综合测试中以4.80分超越了包括商业系统Omnigen在内的所有对比方法。EARL不仅能处理简单的颜色修改，还能完成空间关系调整、数量变化等复杂任务，代表了人机交互方式的重要变革，有望让图像编辑变得像聊天一样简单。

DeepSeek团队联合清华大学开发了一种革命性的AI评判方法——自主原则批评调优（SPCT），该方法让AI在推理时"多动脑筋"，通过制定评判原则并进行多角度分析来提升评判准确性。研究发现，这种"慢思考"方式的效果竟然比简单增加模型规模更好，在多个评测基准上都取得了显著性能提升，为AI发展提供了新的技术路径。

上海交通大学研究团队发布了突破性的科学推理数据集MegaScience，包含125万高质量实例，首次从12000本大学教科书中大规模提取科学推理训练数据。该数据集显著提升了AI模型在物理、化学、生物等七个学科的推理能力，训练的模型在多项基准测试中超越官方版本，且具有更高的训练效率。研究团队完全开源了数据集、处理流程和评估系统。