商汤科技研究团队开发了MaskGWM，一个革命性的自动驾驶预测系统。该系统采用创新的"双重学习法"，让AI同时掌握图像生成和逻辑推理能力，能够预测长达12秒的未来驾驶场景。通过空间和时间两个维度的掩码重建训练，结合多视角预测能力，MaskGWM在标准测试中显著超越现有技术，并展现出强大的跨域泛化能力，为更安全智能的自动驾驶技术奠定了重要基础。

香港大学、香港科技大学与快手科技联合发布开创性研究，提出用交互式生成视频（IGV）技术构建下一代游戏引擎，将彻底改变游戏开发模式。该技术能实时生成无限游戏内容，让每个人都能成为游戏设计师，解决传统游戏内容有限、成本高昂、缺乏个性化等根本问题，为游戏产业描绘了一个充满想象力的未来。

美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室研究团队发布了世界首个具备真正"透视"能力的计算机视觉数据集MOVi-MC-AC，包含近600万个物体实例。该数据集不仅能识别被遮挡物体的轮廓，更能准确显示被遮挡部分的颜色和纹理，同时采用六摄像头多视角拍摄系统。这项技术突破将显著改善自动驾驶、智能机器人和安防系统的性能。

这项由上海交通大学、香港大学、上海AI实验室等16个机构联合完成的突破性研究，推出了RoboTwin 2.0智能机器人训练系统。该系统通过自动代码生成、全方位环境随机化和个性化适应策略，让机器人能在虚拟世界中学会复杂双手协作技能并成功转移到真实环境。实验显示真实世界任务成功率提升367%，完全开源共享推动整个机器人学界发展。

Meta以1亿美元天价争夺AI人才之际，CFO苏珊·李揭秘资本配置艺术："当扎克伯格一年烧掉600亿建设AI时，我的工作不仅是算清每笔账，更要向骂街的投资者证明——疯狂支出终有回报。"这位19岁闯华尔街的财务奇才，用17年见证了Meta从社交媒体到AI巨头的蜕变。

斯坦福大学研究团队开发出概念组合学习框架，让AI系统像人类一样学会"举一反三"。该技术将复杂学习任务分解为基础概念模块，通过灵活组合处理新任务，学习效率比传统方法提高10倍。实验显示在多概念组合任务中准确率达78%，并具备跨领域迁移能力。这项突破为通用人工智能发展奠定重要基础，预计将在医疗、教育、自动驾驶等领域率先应用。

巴基斯坦拉合尔COMSATS大学研究团队开发出同时识别人脸年龄和性别的AI系统，专门针对精准广告投放优化。该系统性别识别准确率达95%，年龄估算平均误差仅5.77年。与传统分别处理两项任务的方法不同，研究采用统一框架学习共享特征表示，显著提升了整体性能。系统基于20000张人脸图像训练，为商业广告和智能监控等领域提供了新的技术解决方案。

这是一项由NAVER AI Lab、韩国科学技术院和首尔大学联合完成的突破性研究，提出了通过跨模态注意力注入技术同时生成新视角图像和对齐几何结构的方法。该技术基于扭曲与修补思路，使用双并行扩散网络处理图像和几何，通过创新的注意力共享机制确保两种模态完美对齐，克服了传统方法需要大量标定图像或无法外推的局限性，在多个数据集上验证了其在外推场景下的卓越性能，为VR/AR、游戏开发等领域开辟了新的应用可能。

特拉维夫大学研究团队提出用"混合因子分析"方法重新理解AI语言模型的内部机制，发现AI思维呈现社区化结构而非简单线性排列。这种新方法将AI的激活空间分解为语义相关的区域中心和局部变化方向，在概念定位和行为控制任务上显著优于传统方法，为精确控制AI、个性化应用和提升AI可解释性开辟了新路径。

vivo和香港中文大学的研究团队开发了UI-R1系统，首次将强化学习技术应用到图形界面操作中。该系统仅用136个训练样本就能让AI学会操作手机、电脑界面，在跨平台测试中表现优异，为智能设备交互开辟了高效的新路径。

谢菲尔德大学研究团队发现，通过分别训练AI的演绎、归纳和溯因三种基本推理能力，小型语言模型不仅能大幅提升推理性能，甚至超越其教师模型。研究使用纯符号逻辑任务训练，避免了现实知识干扰，并测试了四种不同的模型改造方案。结果显示演绎推理具有最强的迁移能力，而升级改造方案效果最佳，在真实任务中性能提升高达14.6个百分点。

UC伯克利大学研究团队发现，当前先进的视觉语言AI模型虽然拥有强大的视觉识别能力，但在实际应用中却无法有效利用这些视觉信息。研究通过对比AI视觉系统的直接表现与完整系统的表现，发现存在巨大的性能差距，AI往往依赖语言模型的偏向性而非真实的视觉感知来回答问题。这一发现揭示了AI系统中视觉-语言整合的根本性缺陷，为未来AI发展指明了新方向。

二十年来，谷歌搜索如同一只无形之手，操弄着网络内容的潮起潮落。如今，它在文化领域的江湖地位，也首次遭到质疑。

我们将讲述AI的一位被遗忘的“表亲”——IA，即智能增强。长久以来，人们思考的一直是人类大脑如何对抗人工硅脑的问题。但在IA层面，我们需要探讨的则是如何让人类大脑与人工硅脑共同合作。

探讨AI大模型风口下的新机遇、新挑战。

香港科技大学研究团队提出GAPrune方法，通过双重评估机制实现AI模型的智能压缩。该方法结合Fisher信息和梯度对齐分析，在保持领域专业性的同时大幅降低计算资源需求。实验表明，GAPrune在50%参数削减下性能损失仅2.5%，重训练后甚至超越原模型性能，为AI技术普及和可持续发展提供新路径。

香港大学团队突破性地解决了AI全景图生成中的拼接难题，提出DreamCube系统，能从单张照片生成包含深度信息的完整360度场景。该研究创新性地引入"多平面同步"技术，让AI同时协调处理立方体六个面，避免传统方法的色差和断裂问题，实现从2D图像到3D场景的快速转换，为VR/AR、游戏开发、建筑设计等领域提供了全新的内容创作工具。

卓驭科技CEO沈劭劼分享智驾技术从百万行规则代码转向端到端的范式变革，接管率降低10倍，体现"为道日损"哲学。公司坚持软硬一体化设计，与阿里云深度合作，探索VLA和世界模型技术。

「打印不能再彩印、绿植被搬走了、打车报销的起始点必须是公司、伙食从鲜 虾变成了冷冻虾......降本增效的寒气正深入地影响着每一个大厂互联网人。今日推荐晚点LatePost（id：postlate）一篇文章，作者：祝颖丽 编辑：钱杨。」

厦门大学团队开发的TARS技术通过创新的"最大-最小"博弈策略和频谱对齐方法，有效解决了AI视觉系统的幻觉问题。该技术仅用4800个训练样本就将描述错误率从26.4%降至13.2%，性能媲美GPT-4o，为医疗诊断、自动驾驶等关键领域提供了更可靠的AI视觉解决方案。