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。

Stability AI团队开发的SP4D技术实现了AI视频生成的重大突破，首次让AI能够同时理解物体外观和运动结构。该技术通过双分支神经网络架构和创新的颜色编码方案，生成的视频内容不仅视觉真实，更具备完整的运动学信息，可直接用于专业动画制作，大幅提升了AI生成内容的实用价值和应用前景。

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。

Gradient公司联合多所知名学府开发的ECHO-2框架通过分布式架构突破了传统AI训练的成本瓶颈。该系统巧妙地将训练过程分解为三个独立车间，让便宜设备承担数据生成任务，昂贵设备专注核心学习，并允许适度的数据延迟来换取更高的资源利用效率。实验证明在保持模型质量的同时成功降低训练成本35%以上，为AI技术普及奠定了重要基础。

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。

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。

香港大学团队突破性地解决了AI全景图生成中的拼接难题，提出DreamCube系统，能从单张照片生成包含深度信息的完整360度场景。该研究创新性地引入"多平面同步"技术，让AI同时协调处理立方体六个面，避免传统方法的色差和断裂问题，实现从2D图像到3D场景的快速转换，为VR/AR、游戏开发、建筑设计等领域提供了全新的内容创作工具。

研究求解器的少数者。