港科大团队提出的动态掩码稀疏注意力机制通过内容感知的动态掩码生成和位置感知的稀疏计算，让大语言模型学会智能分配注意力资源。该方法在保持完整信息的同时大幅降低计算复杂度，在长序列处理中实现10倍以上加速，并在多项基准测试中超越现有方法，为高效长文本处理提供了新的解决方案。

耶鲁、哥大等四校联合研发的RKEFino1模型，通过在Fino1基础上注入XBRL、CDM、MOF三大监管框架知识，显著提升了AI在数字监管报告任务中的表现。该模型在知识问答准确率提升超过一倍，数学推理能力从56.87%提升至70.69%，并在新颖的数值实体识别任务中展现良好潜力，为金融AI合规应用开辟新路径。

清华大学团队推出BlockFFN架构，通过创新的稀疏激活技术和块级优化训练，实现了AI模型在端侧设备上3.67倍的加速效果。该技术采用ReLU路由器和RMSNorm设计，结合激活稀疏性和推测解码，在保持模型性能的同时大幅提升运行效率，为AI技术在移动设备上的普及应用开辟了新路径。

IBM将继续聚焦这个时代最具变革性的企业技术——混合云和AI ，帮助出海客户一次构建、随处运行和托管他们的关键工作负载，提供无缝体验，帮助他们把 AI 的能力注入其技术架构、系统和业务流程中，全力支持中国出海企业的全球化发展。

MiniMax公司开发的MiniMax-Speech语音合成系统实现了真正的"零门槛"声音克隆技术，仅需一段录音即可生成32种语言的高质量语音。该系统采用创新的学习型声音编码器和Flow-VAE技术，在全球TTS竞技场中击败OpenAI等巨头登顶第一。

SPATIALLM是一个突破性的AI系统，能够理解3D室内空间并生成结构化场景描述。由香港科技大学和Manycore Tech公司研究团队开发，该系统基于大语言模型架构，可直接处理点云数据并输出Python代码形式的空间描述。研究团队构建了包含12328个场景的大规模数据集，在布局估计和3D物体检测任务上取得了领先性能，并展现出强大的跨域泛化能力，为增强现实、机器人导航和室内设计等应用开辟新可能。

斯坦福大学NLP研究小组发布了全新的2024版GloVe词向量，这是对2014年原版的重大升级。新版本使用维基百科、Gigaword新闻数据和Dolma语料库进行训练，新增超过70万词汇，涵盖疫情、科技、网络文化等现代概念。测试显示新版本在处理当代文本、非西方人名地名和社交媒体内容方面表现显著优于旧版本，为自然语言处理应用提供了更准确的语言理解工具。

腾讯混元3D 2.0是一个革命性的3D生成系统，能够从单张图片生成高质量的带纹理3D模型。该系统包含形状生成模块Hunyuan3D-DiT和纹理合成模块Hunyuan3D-Paint，采用创新的重要性采样和多视角一致性技术，在多项评估指标上超越现有技术，并提供用户友好的制作平台。作为开源项目，它将大大降低3D内容创作门槛，推动3D技术的普及应用。

5月8日晚，腾讯云TVP尖峰对话李开复，浙江大学教授、腾讯优图实验室高级顾问、杰出科学家沈春华，第四范式副总裁、腾讯云 TVP 郑曌担任主持，邀请了 50 位来自 AI 领域的 CTO 与技术专家参与论坛讨论，碰撞出关于 AI 的未来火花。

容联云发布生成式应用“容犀Copilot”，全国工业和信息化工作会议在京召开，《“数据要素×”三年行动计划（征求意见稿）》发布。

Flatiron研究院团队探索了在压缩的"潜在空间"中进行物理模拟的新方法，发现即使压缩1000倍，AI模型仍能准确预测复杂物理现象如流体流动和湍流。研究对比了扩散模型和神经求解器两种方法，发现扩散模型不仅更准确，还能处理系统的不确定性。这项技术将物理模拟速度提升数十倍，为天气预报、工程设计等领域带来革命性改进。

这两家公司，一个是向内拷问人性的AI先锋，一个是向外探索物理极限的AI长跑者，却都将事业锚点，落在漕河泾开发区时，一个题目浮现了：这片土地的科创引力从何而来？

杭州电子科技大学研究团队开发出CRISP-SAM2智能医学影像分析系统，能够结合文字描述和CT图像同时进行器官识别。该系统通过跨模态语义交互技术，无需医生手动提示即可精准分割18种人体器官，在七个数据集测试中表现优异，为医学影像诊断提供了新的AI解决方案。

Meta团队开发的MLGym是首个专门训练AI进行科学研究的平台，包含13个跨领域研究任务。测试显示当前顶级AI模型能改进现有方法但尚无法独立创新，距离真正的AI科学家还有距离。该平台为评估和发展AI研究能力提供了重要工具。

蚂蚁集团与西湖大学联合开发的AWORLD开源框架，通过分布式并行训练将AI助手的练习效率提升14.6倍，成功将Qwen3-32B模型在GAIA测试中的准确率从21.59%提升至32.23%，在最困难任务上甚至超越了GPT-4o等商业AI产品，为"从练习中学习"的AI训练理念提供了实用解决方案。

弗吉尼亚大学联合多所顶尖院校研发出能量基础变换器（EBTs），首次让AI具备真正的深度思考能力。与传统AI的快速反应不同，EBTs通过学会"评判"答案质量并持续优化，实现了动态计算分配、不确定性表达和自我验证三大认知能力。实验显示其学习效率比传统方法提高35%，思考能力提升29%，为AI发展开辟了从"记忆检索"向"智慧判断"转变的新路径。

清华、中科大联合Kwai团队开发的Thyme系统实现了多模态AI的重大突破，让AI模型具备了自主编写代码处理图像和进行数学计算的能力。通过创新的两阶段训练策略和GRPO-ATS算法，Thyme在近20个评测基准上都表现出显著性能提升，特别是在高分辨率图像处理和复杂推理任务中表现突出，代表了AI从被动"看图说话"向主动"动手解决问题"的重要转变。

阿联酋和中国研究团队联合开发prima.cpp系统，成功实现70B大模型在普通家庭设备集群上运行。该系统通过创新的管道环形并行技术和Halda调度算法，将响应速度提升15倍至600毫秒，内存压力控制在6%以下，为AI技术民主化提供了新路径。

本研究由斯坦福大学等顶尖学府联合提出SkillBlender方法，让人形机器人像人类学习技能一样先掌握基础技能，再智能混合应对复杂任务。通过预训练行走、伸手、蹲起、踏步四种原始技能，系统能以最少的奖励设计完成复杂全身协调任务。新建的SkillBench测试平台包含三种机器人、八项任务，并创新性地评估动作准确性和自然度。

UCLA团队首创"具身网络智能体"概念，开发出能同时在现实世界和网络世界中操作的新型AI系统。通过1500多个跨域任务测试发现，当前最先进AI模型在此类任务中表现远逊于人类，主要问题在于跨域协调困难。该研究为AI发展指明了"统一智能"新方向，虽然技术尚不成熟，但为未来智能助手、智慧医疗、教育等应用奠定了基础。