Skywork AI推出Matrix-Game，这是首个能根据键盘鼠标操作实时生成交互式游戏世界的AI模型。该系统使用2700小时《我的世界》视频训练，拥有170亿参数，能精确响应用户指令生成符合物理规律的游戏场景。研究团队还开发了GameWorld Score评测标准，验证了Matrix-Game在控制精度和视觉质量方面显著超越现有模型，为AI辅助游戏开发和虚拟世界创建开辟了新方向。

这项研究提出了HoPE（混合位置编码），一种针对视觉语言模型的新型位置编码技术，专门解决长视频理解的挑战。传统位置编码技术在处理长视频时表现不佳，HoPE通过两个创新解决了这一问题：混合频率分配策略（为空间信息分配高频，时间维度使用零频率）和动态时间缩放机制（根据视频速度灵活调整时间编码）。实验证明，HoPE在长视频理解和检索任务上分别提升了8.35%和22.23%，为AI更准确理解长视频内容开辟了新途径。

麦吉尔大学研究团队开发了DrafterBench，这是首个专门评估AI在工程技术图纸修改能力的测试平台。通过对1920个真实工程任务的测试，研究发现即使最先进的AI模型也只能达到80%的准确率，在处理复杂多步骤操作时表现不佳。该研究为工程领域的AI应用提供了重要的评估标准和发展方向。

本文介绍了英特尔(R)至强(R)处理器在AI推理领域的优势，如何使用一键部署的镜像进行纯CPU环境下基于AMX加速后的DeepSeek-R1 7B蒸馏模型推理，以及纯CPU环境下部署DeepSeek-R1 671B满血版模型实践。

Skywork AI推出的第二代多模态推理模型R1V2，通过创新的混合强化学习方法，成功解决了AI"慢思考"策略在视觉推理中的挑战。该模型在保持强大推理能力的同时有效控制视觉幻觉，在多项权威测试中超越同类开源模型，某些指标甚至媲美商业产品，为开源AI发展树立了新标杆。

9月19日，以“Hello 5G 赋能未来”为主题的第十一届天翼智能生态博览会在广州盛大开幕。在第十一届天翼智能生态产业高峰论坛上，Qualcomm中国区董事长孟樸发表题为《5G赋能 共建未来》的主题演讲...

AWS正在为系统架构的彻底改变指路。

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。

Cohere实验室提出了"Treasure Hunt"训练方法，通过在训练阶段为大语言模型添加90个详细标记（涵盖质量、长度、语言、任务类型等），创建了一套智能导航系统。该方法特别针对模型在低频"长尾任务"上的表现不佳问题，通过标记丢弃策略让模型学会自主推断。实验显示整体性能提升5.7%，长尾任务提升9.1%，代码修复任务提升14.1%，同时将长度控制违规率从36.58%降至1.25%。

台上一分钟，台下十年功。在镜头拍不到的地方下功夫，是演员的自我修养，在玩家看不到的地方下功夫，是游戏制作人的专业素质。人可执棋，却也为子，这就是老于的写意人生。

刷新行业性能天花板，小米“人车家全生态”五大核心技术，小米 SU7新车亮相。

这篇研究探讨了大语言模型知识蒸馏过程中教师模型选择的重要性。北科a-m-team团队从三个顶级模型（AM-Thinking-v1、Qwen3-235B-A22B和DeepSeek-R1）收集了189万个问题的推理答案，分析发现AM-Thinking-v1生成的数据表现出更多样的令牌长度分布和更低的困惑度。使用这些数据训练的学生模型在AIME2024（84.3分）、AIME2025（72.2分）、MATH500（98.4分）和LiveCodeBench（65.9分）等基准测试中，AM蒸馏模型始终表现最佳，并展现出根据任务难度动态调整输出长度的能力。

由阿里巴巴钱文团队与浙江大学合作的研究提出了"并联缩放"(ParScale)方法，一种全新的大语言模型能力提升策略。不同于增加参数或延长推理时间的传统方法，ParScale通过多路并行计算来提升模型性能：它使模型同时从多个角度处理同一输入，再智能整合结果。研究表明，P倍并行计算相当于增加O(log P)倍参数，但内存和延迟开销显著降低。对于1.6B参数模型，8路并行可节省22倍内存增长和6倍延迟增长。更重要的是，此方法可应用于现有模型，通过少量数据的后训练即可实现性能提升，为资源受限场景下部署强大AI提供新思路。

2018广东云栖大会，我们看到了从技术引入商业的背后逻辑。

这项研究创新性地利用大语言模型(LLM)代替人类标注者，创建了PARADEHATE数据集，用于仇恨言论的无毒化转换。研究团队首先验证LLM在无毒化任务中表现可与人类媲美，随后构建了包含8000多对仇恨/非仇恨文本的平行数据集。评估显示，在PARADEHATE上微调的模型如BART在风格准确性、内容保留和流畅性方面表现优异，证明LLM生成的数据可作为人工标注的高效替代方案，为创建更安全、更具包容性的在线环境提供了新途径。

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。

斯坦福大学和上海交大等机构的研究团队提出了一种为视频世界模型增加长期记忆能力的创新方法。受人类记忆机制启发，他们设计了三种互补的记忆系统：短期工作记忆、基于点云的长期空间记忆和稀疏情节记忆。这种组合允许AI在生成长视频时保持场景的空间一致性，解决了现有模型因有限上下文窗口导致的"遗忘"问题。实验表明，该方法在视角回忆一致性和整体视频质量方面显著优于现有技术，为创建持续一致的虚拟世界铺平了道路。

被业界誉为“中国柔性制造之父”的吴怀宇博士多年来带领三体科技团队经过长期的研发攻关在柔性制造技术领域已取得了突破性进展，特别是在柔性制造技术难度最大的鞋服无人制造领域取得了领先国际同行的颠覆性成果。

如果说，在以音视频为载体传输信息、进行交互的技术领域，始终飘着一朵“乌云”，那么这朵“乌云”的名字，很可能既不是低延时，也不是高可靠，而是不断变化的应用场景。

卡内基梅隆大学等高校研究团队开发出SOTOPIA-RL框架，首次成功训练AI掌握复杂社交技能。该方法通过逐句精细评分和多维度评估，让AI学会在对话中平衡目标达成、关系维护和知识获取。测试显示AI社交表现大幅提升，在困难场景中达成率提升至8.31分，为开发更智能的AI客服、教育和医疗助手奠定基础。