在大会中，来自美国国家工程院院士、斯坦福大学教授Nick McKeown分享了“可编程转发平面将在此驻足”的主题演讲。其中讲到，我们可以看到在网络当中5G网络趋势，这些都会影响到我们网络的发展。

MLE-Dojo是一个创新的交互式环境，专为训练和评估大语言模型(LLM)在机器学习工程领域的能力而设计。由乔治亚理工学院和斯坦福大学研究者共同开发，这个类似健身房的框架基于200多个真实Kaggle竞赛，支持LLM代理通过结构化反馈循环进行迭代实验和改进。不同于传统静态评估，MLE-Dojo提供完整可执行环境，支持监督微调和强化学习，从而更准确地模拟真实工程场景。研究团队对八种前沿LLM的评估显示，虽然当前模型在迭代改进方面取得了进展，但在自主解决复杂问题方面仍有局限。

浙江大学研究团队提出HBPO框架，通过分层预算探索让AI模型学会根据问题复杂度自适应调整推理深度。该方法在四个数学基准上实现了60.6%的词汇使用减少和3.14%的准确率提升，展现出智能资源配置的适应性行为，为大规模推理模型的高效部署提供了新思路。

帝国理工学院团队对视觉基础模型DINOv3在医学影像领域进行了全面评估。研究发现DINOv3在胸部X光、CT扫描等任务上表现出色，甚至超越专门的医学AI模型，但在病理切片、电子显微镜、PET扫描等高度专业化任务上表现糟糕。更令人意外的是，传统的"大模型更好"规律在医学领域经常失效。这项研究为跨领域AI应用提供了重要洞察。

台湾大学研究团队开发了MovieCORE数据集，这是首个专门训练AI深度理解电影内容的创新工具。该数据集通过多AI智能体协作生成复杂问题，采用认知分类法测量思维深度，99.2%的问答需要高层次思维。研究还开发了ACE增强技术，可将AI性能提升25%。实验显示现有AI在深度视频理解方面仍存在显著不足，为未来AI发展指明了方向。

20年半导体行业发展岁月浮沉，但安森美半导体却一步一脚印，将年销售额增长到以前的5倍，究竟它对半导体行业有着怎么解读，又有哪些新的战略与领域？答案就在其20周年庆典上一一揭晓。

容器与无服务器也在各自的道路上不断发展，二者相互竞争、持续演变出新形态才是我们消费者最乐于看到的未来。

赵昱在华为的第一课就是《把信交给加西亚》，在美西战争中，中尉罗文要把信交给不知身在何处、不知模样的“加西亚将军”，在没有任何援助的情况下，他仍然完成了任务。

“‘人’是超写实数字人，‘数’是背后的数据和资产，‘场’是超写实虚拟场景，只有将这三块做好、做扎实，才能在未来十年里成为魔都元宇宙行业中的头部企业。”

这项由香港大学和Salesforce AI Research联合开展的研究解决了AI助手操作电脑时的关键障碍：GUI定位能力。研究者创建了新的OSWORLD-G基准测试（564个样本）和JEDI数据集（400万示例），通过将复杂界面交互分解为基础组件重新训练模型。实验证明这种方法大幅提升了AI在精确操作计算机方面的能力，使OSWorld基准测试成功率从5%提高到27%，为构建更自然的人机交互系统奠定了基础。

字节跳动团队开发出T-PPO算法，通过"边做边学"的训练方式，让AI训练效率提升2.5倍。该技术突破了传统PPO必须等待完整推理的限制，采用截断式训练和独立优化机制，在AIME数学竞赛中获得62分优异成绩。这一创新不仅降低了AI训练成本，还为推理模型的发展指明新方向，有望推动AI技术在教育、科研等领域的广泛应用。

一支极为低调的创业团队背后的传奇故事。

能听能看的贴心AI伴侣来了，字节推出M3-Agent多模态智能体框架

DiMeR是由香港科技大学研究团队开发的创新3D网格重建模型，通过解构式设计将形状和纹理分离处理。模型使用法线图专门重建几何形状，再用RGB图像生成纹理，成功解决了传统方法中的训练歧义问题。实验表明，它在重建精度上比现有方法提升超过30%，并在多视图重建、单图像转3D和文本到3D生成等多任务中表现出色。这一突破性工作大幅降低了3D内容创作的门槛，为游戏开发、虚拟现实和电影制作等领域提供了强大工具。

在过去的2018年，我们做了一个对共享办公行业的分析报告，包括很多方面，我一一来说

华为联合多所高校发布TeleMath数据集，这是首个专门评估大型语言模型在通信数学问题求解能力的基准测试。研究团队设计创新的合成数据生成框架，从50个专家问题扩展至500个测试样本，涵盖信号处理、网络优化等七大领域。评估结果显示，专门的推理模型明显优于通用模型，为通信AI应用指明方向。

斯特拉斯堡大学团队提出POLAR方法，创新性地将多视角点云配准问题转移到自编码器潜在空间中求解。该方法专门设计了处理各向异性噪声、遮挡和外点的损失函数，并采用多起点优化策略实现全局收敛。在合成和真实数据上的实验表明，POLAR在处理严重退化数据时显著优于现有方法，特别在SMLM显微镜数据上表现出色，为生物医学成像等领域提供了重要技术突破。

既然电影已经下映，下面也就无所顾忌地剧透了。说起复联里最令人印象深刻的场景，恐怕很多人都会想起上一部复联3中灭霸那毁天灭地、匪夷所思的著名响指：

香港浸会大学等机构联合开发的AdamMeme框架，通过多AI智能体协作，能够动态生成个性化测试样本来评估AI模型理解网络表情包恶意内容的能力。该框架突破了传统静态评估的局限，针对每个模型的弱点进行深度探测，实验显示即使是GPT-4o等顶级模型也存在认知盲点，为AI安全评估提供了新思路。

麻省理工学院研究团队开发出革命性AI技术，能够仅通过分析音频信号就准确推断出说话者所处的三维空间环境。该技术利用声音在不同空间中的独特传播特征，让AI系统像声学侦探一样重建完整的空间几何信息。在测试中，系统的空间尺寸预测精度达95%以上，声学特性匹配度超90%。这项创新为智能家居、虚拟现实、音频制作等领域带来广阔应用前景，有望让未来的智能设备真正理解和适应人类的生活环境。