这项由耶鲁大学联合纽约大学和艾伦人工智能研究所完成的研究，首次构建了专门针对科学文献任务的AI评估平台SciArena。通过收集超过13000张来自102位真实科学家的投票，研究揭示了当前AI助手在科学文献理解方面的真实水平，同时指出了AI自动评估系统的显著局限性，为科学研究领域的AI应用提供了重要参考。

2018年12月21日，“跨界融合，创新永动”——第二届3D打印产业创新发展论坛暨「2018增材制造全球创新大赛」颁奖典礼举行，

这项由韩国大学联合耶鲁大学等多所院校开展的研究，开发了名为Med-PRM的医疗AI推理框架。该系统让AI在诊断时能够实时查阅医学文献并验证每个推理步骤，使80亿参数的小模型在医学考试中首次突破80%准确率，训练成本仅需20美元却超越了成本数万美元的竞争对手，为医疗AI的普及和可靠性提升提供了新路径。

蚂蚁集团研究团队推出Agentar-Fin-R1金融专用AI模型，首次实现了金融专业知识与强推理能力的完美结合。该模型在保持通用推理能力的同时，在金融专业任务上取得突破性表现，并通过创新的三重保险体系确保高风险金融场景下的可靠性和合规性，为金融AI的专业化发展开辟了全新路径。

MIT等顶尖院校研究团队发现AI处理长文本时存在"记忆过载"问题，提出OPRM溢出预防方法，通过"分而治之"策略让AI学会聪明遗忘，性能提升14%-51%。该方法类似智能图书管理员，先快速浏览所有相关内容，再专注分析最相关部分，避免了传统方法的记忆溢出困境，为实现更高效的长文本AI应用开辟新路径。

这项研究提出了SWE-Flow框架，通过测试驱动开发方法自动生成AI编程训练数据。研究团队从真实GitHub项目中构建运行时依赖关系图，将复杂开发任务分解为循序渐进的步骤，生成了16061个训练实例。实验表明，使用该数据训练的AI模型在软件开发任务上表现显著提升，为AI编程能力提升提供了新思路。

哈尔滨工业大学团队开发的Optimus-3是首个在Minecraft环境中具备完整认知能力的AI系统，能够同时处理感知、规划、行动、定位和反思五大任务。该系统采用专家混合架构和任务级路由机制，有效解决了多任务学习中的干扰问题，并通过多模态推理增强强化学习显著提升了视觉相关任务的表现。实验结果显示，Optimus-3在各项任务上均超越了现有最先进系统，为通用人工智能的发展提供了重要技术路径。

“小城市的人不理解我，嘲笑我是‘大粪厂长‘，但我大城市的朋友们不一样，他们说如果你能把屎卖出去，那很厉害。”

沙特阿拉伯misraj.ai团队开发了Kuwain 1.5B，一个仅15亿参数的阿拉伯语-英语双语AI模型。他们创新性地提出"语言注射"技术，在英语模型基础上增加8个新层专门处理阿拉伯语，同时保持原有层冻结。通过扩展26000个阿拉伯语词汇和9:1的数据配比，实现了阿拉伯语性能8%提升，英语能力完全保持，训练成本降低70%。该方法可推广到其他语言，为多语言AI发展提供了高效经济的新路径。

加拿大女王大学研究团队首次系统评估了大型视频语言模型的因果推理能力，发现即使最先进的AI在理解视频中事件因果关系方面表现极差，大多数模型准确率甚至低于随机猜测。研究创建了全球首个视频因果推理基准VCRBench，并提出了识别-推理分解法（RRD），通过任务分解显著提升了AI性能，最高改善幅度达25.2%。

香港中文大学等机构联合研发的ToonComposer系统实现了动画制作的重大突破，仅需一张彩色图片和几张线稿草图即可自动生成完整卡通动画。该系统通过稀疏草图注入机制和空间低秩适配器技术，将传统的中间帧绘制和上色工作整合为统一的"后关键帧制作"阶段，大幅提升制作效率。实验显示其在视觉质量和动作连贯性等指标上显著超越现有方法，为动画产业的智能化发展开辟新路径。

激动人心的2017年已结束，博客WildML的作者、曾在Google Brain做了一年Resident的Denny Britz，就分享出这一年他对AI和深度学习领域重点事件的回顾与梳理。可以说，这16个要点，能在让你在人工智能圈子里装逼一年不落伍！

复旦大学等机构联合提出ASVR方法，通过自回归语义视觉重构解决大型视觉语言模型过度依赖文字监督的问题。该方法让AI同时学习视觉和文本信息，在14个多模态理解基准上平均提升5个百分点。研究发现语义重构比像素重构更有效，且方法在不同架构、数据规模和分辨率下均表现稳健，为AI视觉理解能力提供了新的技术路径。

快手推出的Keye-VL是一个专门为短视频理解而设计的80亿参数AI模型，在视频内容理解、数学推理和多模态任务方面达到同类模型中的最高水平。该模型采用独创的五模式推理系统和四阶段训练策略，能自动判断任务难度并选择合适的思考方式，在快手自建的KC-MMBench短视频基准测试中大幅领先其他模型。

代尔夫特理工大学研究团队首次实现了完全分布式的多无人机协作搬运系统，通过多智能体强化学习让三台无人机在无需相互通信的情况下精确控制悬挂重物的6自由度姿态。该方法仅通过观察被搬运物体状态实现隐性协作，计算效率比传统集中式方法提升13倍，并展现出优异的容错能力。

清华大学团队开发的ASM-UNet系统通过创新的自适应扫描机制，首次实现了医疗影像精细结构的智能识别。该系统结合群体共性和个体差异的双重评分策略，在胆管系统等微小复杂结构分割上取得突破性进展。团队还构建了BTMS数据集，为精细粒度医疗影像分割提供标准测试平台，推动精准医疗发展。

AIGC淘金人。

华为诺亚方舟实验室联合香港中文大学团队在2025年6月首次实现了从自然语言数学问题到严格证明的端到端自动化处理。他们开发的Mathesis系统包含创新的强化学习自动形式化器、精细化评估框架LeanScorer，以及高性能证明器，在中国高考数学测试集上达到18%成功率，相比最佳基线提升22%。该系统已集成到华为Celia智能助手中，将数学问题解决准确率从65.3%提升至84.2%，展现了AI数学推理的巨大应用潜力。

德国研究机构发现AI图像生成模型的记忆删除技术存在严重缺陷，现有权重修剪方法只是表面隐藏记忆而非真正删除。研究团队开发的Dori技术能够绕过这些防护措施，重新激活看似已被遗忘的训练数据。他们提出的对抗性微调解决方案通过重塑AI整体行为模式实现更可靠的记忆消除，为AI安全和版权保护提供了新思路。

ServiceNow联合多个顶级研究机构提出ALIGNVLM，这是一个专门用于文档理解的视觉-语言模型。其核心创新ALIGN连接器通过将视觉特征映射为语言模型词汇的概率分布，有效解决了传统方法中视觉和语言模态对齐不准确的问题，在多个文档理解基准测试中取得显著性能提升。