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。

上海AI实验室团队开发的MM-Eureka突破了多模态视觉推理难题，这是一个能同时理解图像和文字并进行复杂推理的AI系统。通过创新的强化学习训练策略和高质量的MMK12数据集，MM-Eureka不仅在数学推理上表现出色，还展现出惊人的跨学科推理能力，在物理、化学、生物等领域都有优异表现，性能接近OpenAI的o1模型。研究团队将所有成果完全开源，为AI研究社区提供了宝贵资源。

阿里巴巴联合香港科技大学和浙江大学开发的ThinkSound系统，通过引入思维链推理让AI学会像专业音效师一样思考和创作。该系统采用三步式交互流程，支持基础音景生成、物体定制和语言编辑，在多项评测中表现优异，有望降低音效制作门槛并提升创作效率。

网易有道研究团队开发了Confucius3-Math，这是一个专门针对中国K-12数学教育的14B参数AI模型。该模型在多项数学推理测试中表现出色，超越了许多规模更大的竞争对手，训练成本仅需2.6万美元，推理速度比DeepSeek-R1快15倍，能在消费级GPU上高效运行，旨在通过降低AI教育成本来促进教育公平。

清华大学团队开发了首个能同时理解街景、卫星图、轨迹和地理数据的城市AI系统UrbanLLaVA。通过创新的三阶段训练法和多模态融合技术，该系统在十二项城市任务测试中显著超越现有方法，为智慧城市、导航服务、城市规划等领域带来突破性进展，代码已开源。

中山大学研究团队开发了SWE-Factory自动化系统，通过四个AI助手协作完成GitHub问题解决环境构建。系统利用程序退出码实现自动评分，解决了传统手工方法费时费力的问题。实验显示能以低成本自动构建数百个有效测试实例，为AI软件工程训练提供大规模高质量数据，有望推动编程AI工具的快速发展。

香港大学与字节跳动联合开发了名为Goku的AI模型，能够同时生成高质量图片和视频。该模型采用修正流技术和统一训练架构，使用1.6亿张图片和3600万段视频训练，在多项评测中达到业界领先水平，在VBench视频测试中获得84.85分，GenEval图片测试中达到0.76分，展现了AI视觉生成技术向通用化发展的新趋势。

南洋理工大学研究团队开发的NVG技术革新了AI图像生成方式，让AI学会像画家一样分层创作。该技术将图像分解为9个粒度层次，从整体构图到精细细节逐步生成，不仅提高了图像质量，还提供了前所未有的结构控制能力。在多项评测中NVG均优于现有方法，仅需9步即可生成高质量图像，为数字艺术创作和AI可控生成开辟了新路径。

这是由新加坡Sea AI Lab等机构联合完成的突破性研究，提出了FlowReasoner查询级元智能体系统。该系统能为每个用户查询定制专门的多智能体解决方案，突破了传统"一套方案解决一类问题"的局限。通过推理能力结合外部执行反馈的强化学习，在多个代码生成基准上综合准确率达81.89%，相比o1-mini提升10.52%，代表了AI系统从标准化向个性化发展的重要转折。

天津大学研究团队开发出Embodied-R1智能机器人系统，通过创新的"指向"技术和强化学习训练，成功解决了机器人视觉理解与实际操作之间的鸿沟。该系统具备四种核心指向能力，在11项基准测试中表现卓越，在未见过的环境中实现56.2%仿真成功率和87.5%真实任务成功率，相比基线模型提升62%，展现出强大的零样本泛化能力和实用潜力。

任正非在中央研究院创新先锋座谈会上与部分科学家、专家、实习生的讲话，认为还是要和大家勇敢地沟通，一起前进，战胜困难，我们要敢于走在时代前沿。

澳洲国立大学团队开发的Motion Anything系统实现了AI动作生成的重大突破，能够根据文字、音乐或两者组合自动生成逼真的人体动作。该系统采用创新的注意力引导遮罩策略和双重变换器架构，在多个基准测试中显著超越现有方法，并创建了包含2153组数据的TMD数据集。这项技术为影视制作、游戏开发和虚拟现实等领域带来新的可能性。

约翰霍普金斯大学发布DOTRESIZE技术，通过最优传输理论实现AI大模型智能压缩。该方法将相似神经元合并而非删除，在保持性能的同时显著降低计算成本。实验显示，压缩20%后模型仍保持98%性能，为AI技术普及和可持续发展提供新路径。

艾伦人工智能研究院开发的MolmoAct是首个开源的机器人空间推理模型，通过"看懂-规划-执行"三步思考法让机器人具备类人的空间理解能力。它不仅在多项基准测试中表现优异，还支持直观的视觉轨迹调教，用户可直接在屏幕上画线指导机器人行为。研究团队完全开源了模型、代码和数据集，为全球机器人研究提供强大基础平台。

斯坦福研究员发现，AI模型无需复杂"改造"就能获得新技能，只需观察少量例子即可模仿专业训练效果。这种"情境学习"方法大幅降低了AI应用门槛，文本生成需数千例子，分类任务仅需数百例子，有望让普通用户轻松定制专属AI助手，推动AI技术民主化进程。