Meta团队开发了首个专门测试AI代理科学重现能力的基准，基于真实的NanoGPT训练加速竞赛。研究发现即使最先进的AI模型如o3-mini，在详细提示下也只能恢复约46%的预期性能提升，表明当前AI在科学研究的基础任务——重现已知发现方面仍存在重大局限。

韩国KAIST团队开发出革命性的"Frame Guidance"技术，这是首个无需训练即可精确控制AI视频生成的通用方法。该技术通过创新的潜在切片和视频潜在优化策略，将内存使用量减少60倍，让普通用户也能精确控制视频中任意帧的内容。实验表明，该方法在关键帧引导、风格化生成等任务上全面超越现有技术，为AI视频创作开启了全新可能。

Roblox公司开发出REINA技术，实现语音边听边翻译的突破。该技术基于信息论原理，通过智能判断何时获得足够信息来决定翻译时机，避免传统方法需要等待完整句子的延迟问题。在13万小时开源数据训练下，REINA在多语言实时翻译任务中相比现有方法提升21%，为跨语言实时交流带来新突破。

阿里巴巴通义千问团队推出GSPO算法，解决了大型语言模型强化学习训练中的稳定性问题。该算法改变传统逐词优化方式，采用序列级重要性权重和截断机制，显著提高训练效率和稳定性，特别适用于专家混合模型训练，已成功应用于Qwen3模型并取得显著性能提升。

深圳大学团队开发了C3D-AD持续学习框架，解决3D异常检测中的"灾难性遗忘"问题。系统通过三个创新模块：统一特征空间的KAL、智能信息管理的KAA和记忆保持的RPP，实现在学习新产品检测的同时保留对历史产品的检测能力，在三个数据集上取得显著性能提升。

Patronus AI发布突破性研究，构建了首个系统性AI代理错误评估体系TRAIL，涵盖148个真实案例和21种错误类型。研究发现即使最先进的AI模型在复杂任务错误识别上准确率仅11%，揭示了当前AI代理系统在长文本处理、推理能力和自我监控方面的重大局限，为构建更可靠的AI系统指明方向。

南开大学团队开发出DepthAnything-AC模型，解决了现有AI距离估算系统在恶劣天气和复杂光照条件下性能下降的问题。通过创新的扰动一致性训练框架和空间距离约束机制，该模型仅用54万张图片就实现了在雨雪、雾霾、夜晚等复杂环境下的稳定距离判断，同时保持正常条件下的优秀性能，为自动驾驶和机器人导航等应用提供了重要技术支撑。

美国陆军研究实验室机动与机动性事务AI与机器学习应用性能管理负责人John Fossaceca最近在一场AI大会上发表演讲，分享了“AI如何应对各类日常场景？”，同时也介绍了“美国陆军的自主机器人乃至其他机器的未来发展方向”。

爱沙尼亚塔林理工大学研究团队发现，先进AI视觉模型的问题不在于"看不清"图片，而在于"想不通"图片间逻辑关系。他们提出"线性分离天花板"概念，揭示了广泛存在的"线性推理瓶颈"现象，并证明通过针对性微调可以解决这一问题。研究为改进AI视觉推理能力提供了新思路。

数字化转型，不做被大势裹挟着挪步的人。

AI技术革命会首先在哪个领域突破呢？“教育绝对能排行前三”,松鼠AI联合创始人兼CEO周伟如是说.

浙江大学团队开发的HarmonyGuard框架首次解决了AI网络代理的安全与效率平衡难题。该系统通过三个协作的AI代理，实现自适应安全策略更新和双目标优化，在真实测试中将策略合规率提升38%，任务完成率提升20%，为构建既高效又安全的智能助手奠定重要基础。

这篇研究介绍了"视觉指令瓶颈调优"（Vittle）方法，该方法通过应用信息瓶颈原理，增强多模态大语言模型应对分布偏移的能力。研究不依赖增加数据量或模型规模，而是教会模型像人类一样进行"概念压缩"，在保留关键信息的同时丢弃冗余细节。在45个数据集的30种分布偏移场景中，Vittle显著提高了模型的鲁棒性，同时保持了标准任务上的出色表现，且几乎不增加推理时间。

人人都在焦虑中奋力奔跑。在知乎上，有人唱衰互联网大厂，有人问现在成为程序员是不是晚了，有人说35岁后的程序员都去哪了？这些问题一直热议不断。

《连线》杂志创始主编凯文·凯利发表了《What is Next》的主题演讲。凯文·凯利被看作是“网络文化”的发言人和观察者，他的书可能大家也很了解，《失控》《科技想要什么》和《必然》等书籍，影响了很多信息科技领域的从业者，人们也经常亲昵地称他为KK，

就在新任首席执行官Pat Gelsinger宣布英特尔公司的重塑计划正好一周之后，Arm发布了其架构的第九个版本，并且提出了该公司对下一个十年的愿景。

如果把游戏看成一辆赛车，那么，游戏开发在其中扮演着至关重要的发动机角色，控制着玩家所感知到的剧情、关卡、实时社交沟通、版本更新、兼容和性能等问题。

复旦大学研究团队推出OmniAVS数据集和OISA系统，实现AI对音视频内容的全模态理解和推理。该系统支持8种表达方式的复合指令，能同时处理文字、语音、声音、图片信息，不仅准确识别目标对象还能解释判断过程。在多项测试中表现出色，为智能教学、医疗诊断、安全监控等领域应用奠定基础。

Aquanaut代表着一种全新设计，其创造者是一家名为Houston Mechatronics（简称HMI）的初创企业，该公司希望借此彻底颠覆海底机器人技术。

斯坦福大学等机构的研究团队通过理论分析和实验验证，揭示了当前AI大模型训练中广泛使用的RLVR技术存在"无形枷锁"现象。研究发现RLVR主要是在基础模型已有知识范围内进行概率重分配，很难真正扩展AI的推理边界，同时在精度提升的代价下可能损失探索多样化解决方案的能力，为未来AI训练方法的改进提供了重要理论指导。