这项研究提出了"高效探测"方法，解决了掩码图像建模AI难以有效评估的问题。通过创新的多查询交叉注意力机制，该方法在减少90%参数的同时实现10倍速度提升，在七个基准测试中均超越传统方法。研究还发现注意力质量与分类性能的强相关性，生成可解释的注意力图谱，展现出优异的跨域适应性。团队承诺开源全部代码，推动技术普及应用。

2023年新领军者年会在天津召开

台湾大学联合MediaTek和Nvidia的研究团队开发了一种突破性的语音识别自我改进框架，无需大量人工标注数据即可显著提升AI语音识别准确率。该方法通过让AI生成伪标签训练语音合成系统，再用合成语音反向训练识别模型，形成自我强化循环。在台湾国语测试中，新模型Twister比原版Whisper错误率降低20-55%，数据效率提升10倍以上，为低资源语言AI应用提供了新路径。

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。

作为中美连续创业者，赵维奇的创业之路非常宽泛，做过社交软件、做过游戏、做过面向极限运动的AR产品等。而现在，赵维奇作为Rokid全球开发者生态负责人，也参与负责Rokid多款软硬件产品设计与研发。他回忆说，最早加入Rokid是在实验室，开发Rokid第一代AR眼镜，相当于是一个小组在做内部创业的过程。

谷歌DeepMind发布AlphaEvolve：会自己编程进化的AI智能体，破解56年未解数学难题

这项由德国慕尼黑大学等机构联合完成的研究提出了FedNano框架，创新性地解决了多模态大语言模型在联邦学习中的部署难题。通过将模型拆分为服务器端核心和客户端轻量级NanoEdge模块，结合Fisher合并技术处理数据异质性，实现了95%的存储减少和99%的通信优化，同时保持了优异性能，为AI技术的普及化应用开辟了新路径。

这项来自南洋理工大学和商汤科技的开创性研究，首次系统性地为GUI自动化AI赋予了人类般的自我反思和错误纠正能力。通过创新的三阶段训练框架和自动化数据生成技术，成功让AI学会了识别错误、撤销操作和从失败中学习，在复杂任务上的成功率提升了138%。这一突破不仅推动了GUI自动化技术的发展，更为构建真正智能的AI系统提供了新的范式。

Facebook公司透露了关于其加密货币Libra的更多细节，用户可以用它购买商品或者以几乎零手续费的方式向他人汇款。

OpenBMB团队推出MiniCPM4，通过稀疏注意力、高质量数据处理等四大创新维度，实现8B参数模型仅用22%训练数据达到竞争对手性能，并在端侧设备上实现7倍推理加速。该研究涵盖InfLLM v2架构、UltraClean数据技术、ModelTunnel v2训练优化和CPM.cu推理系统，展示了端侧AI的巨大潜力。

2023年大众对AI的看法从怀疑到认可，AGI（通用人工智能）的发展迅速，大模型展现出惊人的想象力和取悦能力。应用层尚未出现独角兽，创业者面临官方技术迭代的挑战。

中科院团队开发的BridgeVLA系统实现了机器人学习的重大突破，仅需3次演示就能让机器人掌握复杂操作技能，成功率达96.8%。该系统通过巧妙的输入输出对齐设计和创新的预训练策略，让机器人能够真正理解三维空间和语言指令，为智能机器人的普及应用奠定了重要基础。

以美国为主的北美市场通常是软件及科技创业者迈向全球的第一步，这里不仅诞生了许多具备产品创新和技术特色的 SaaS 及软件公司，而且在生成式 AI 从硅谷席卷全球的这两年，软件产业也最先被“渗透”，甚至最近有人大呼：“AI 已来，SaaS 将死？”

HoloLens正在为人类提供一种新的工作、学习、交流和做事的方式。

在GTC2025大会上，英伟达CEO黄仁勋在一场至顶科技等全球媒体共同参与的记者会上表示， AI正在成为一个全新的制造业。AI不是传统意义上的软件开发，而是一场需要基础设施、能源和资本投入的产业革命。

世界上有几百种编程语言，而真正流行的不过20余种，Python就是其中之一。多年前，Guido van Rossum创造了Python，成为了如今的「Python之父」。面对数百万人忠诚拥趸，Nick Heath与van Rossum共同探讨了Python的过去以及未来。

谷歌DeepMind研究团队开发了一种革命性的机器人3D重建技术SplatMesh，能够让机器人从不完美的真实数据中学习，同时重建物体几何形状和外观。该技术采用端到端优化策略，将机器人校准、场景重建和物理仿真统一在一个框架中，在ALOHA2双臂机器人上的实验证明其能够处理现实世界的复杂条件，为机器人自主学习和适应提供了新的解决方案。

C2M在逐渐全球化的世界中给了我们一个再次创造的机会，因为它带来的既是一场价值链的重新布局，也是一场产业数字化的变革。

展望未来，XPU市场将呈现百花齐放的局面，各种芯片在各自的赛道发挥自身独特的价值。同时各种计算架构之间在聚焦自身优势的同时，也在相互融合协同，形成了“你中有我，我中有你”的局面。

国家数据局等17部门联合印发《“数据要素x”三年行动计划（2024—2026年）》；小米举办汽车技术发布会。