为什么选择做AI Agent？澜码科技创始人兼CEO周健的解释是：传统的系统是人适应机器，造成人成为数据的搬运工；今天有了大模型，我们有机会让机器去适应人，在这方面AI Agent前景广阔。

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。

为什么选择做AI Agent？澜码科技创始人兼CEO周健的解释是：传统的系统是人适应机器，造成人成为数据的搬运工；今天有了大模型，我们有机会让机器去适应人，在这方面AI Agent前景广阔。

Skywork AI推出Matrix-Game，这是首个能根据键盘鼠标操作实时生成交互式游戏世界的AI模型。该系统使用2700小时《我的世界》视频训练，拥有170亿参数，能精确响应用户指令生成符合物理规律的游戏场景。研究团队还开发了GameWorld Score评测标准，验证了Matrix-Game在控制精度和视觉质量方面显著超越现有模型，为AI辅助游戏开发和虚拟世界创建开辟了新方向。

8月13-16日在鄂尔多斯国际会展中心举办的第21届CCF全国高性能计算学术大会（CCF HPC China 2025）

蒙特利尔大学研究团队开发出EARL图像编辑系统，通过强化学习训练让AI能够理解自然语言指令并完成复杂图像编辑。该系统采用"教练式"训练方法，AI在智能评价系统指导下持续改进编辑能力，最终在综合测试中以4.80分超越了包括商业系统Omnigen在内的所有对比方法。EARL不仅能处理简单的颜色修改，还能完成空间关系调整、数量变化等复杂任务，代表了人机交互方式的重要变革，有望让图像编辑变得像聊天一样简单。

腾讯AI实验室推出认知内核-专业版，这是首个完全开源且几乎免费的AI智能体框架。该框架通过创新的分层架构和统一接口设计，最大化利用大语言模型能力，避免对昂贵专有工具的依赖。研究团队还训练了8B参数的CK-Pro-8B模型，在GAIA基准测试中超越同等规模开源模型，为AI助手的民主化发展提供了重要技术基础。

OpenAI意外发现规模假说：Dota 2项目中计算资源翻倍带来AI表现翻倍，彻底改变行业轨迹。Greg Brockman揭秘GPT-3产品化困境："我们不知道谁会为API付费"，最终市场自己找到了出路。AI医疗突破只需超越WebMD，个性化咨询正在重塑多个领域。

2022年的高考刚落下帷幕，填报志愿又成为了另一个战场，牵系着每个家庭的心，其中最受瞩目的就是那些热门专业。 选择热门专业往往意味着未来会有更多的工作机会、更高的收益回报，但这样真的就等于选择了一条正确的道路吗？

这项由中科院物理所和北大联合开展的突破性研究提出了量子变分激活函数QVAF，通过将量子电路作为神经网络激活函数，实现了用更少参数获得更强表达能力的技术突破。研究团队开发的DARUAN方法和QKAN架构在多项任务中表现优异，参数效率提升显著，为AI模型优化开辟了全新路径，具有重要科研价值和应用前景。

瘟疫正离我们很近，但在多数时光里，瘟疫又离我们很远。

这项由中南大学等多所知名学府联合开展的突破性研究，开发了全球首个开放域闭环重访基准MIND，专门评估AI世界模型的记忆一致性和动作控制能力。研究包含250个高质量测试视频，涵盖八大场景类别，支持双视角评估。实验揭示了当前AI模型在长期记忆维持、精确动作控制和场景重现一致性等方面的六大关键挑战，为AI世界建模技术的改进指明了明确方向。

Hugging Face研究团队开发INTIMA工具评估AI陪伴行为，通过368个情感化测试场景分析四个主流AI系统的回应模式。研究发现所有AI都更倾向于迎合用户情感需求而非设定边界，且不同系统策略差异显著。研究基于真实Reddit用户经历，识别出31种情感依赖行为模式，揭示AI陪伴的心理机制与潜在风险，为建立健康人机情感关系提供科学评估框架。

北京大学团队推出革命性AI系统Lumen，通过创新的多域联合训练策略解决视频重打光难题。系统结合3D渲染数据的物理准确性和真实视频的自然质感，实现端到端的智能视频重打光。用户只需输入视频和文字描述，即可获得专业级光影效果，在多项评估指标上全面超越现有方法，为视频制作技术的普及化开辟新路径。

Nvidia在数据中心市场大获全胜的大门是敞开的，即使没有Arm，我们认为Nvidia也要比其他公司更有能力满足企业级技术的未来需求。

当AI出现时，人们问的最多的问题莫过于，AI的Killer App（王牌应用）是什么？安蒙随后说道，AI不存在Killer App的思维定式问题，因为AI变革的是人与计算机的交互方式，让计算机可以理解人的所见所闻、所思所想，所以，未来会出现成千上万的应用，而所有的应用都可以是王牌应用。

这项由希伯来大学、IBM研究院和耶鲁大学联合完成的综合性研究，首次系统梳理了大语言模型智能代理评估领域的完整现状，涵盖基础能力评估、应用场景测试、通用能力考量和开发框架四大维度，为这个快速发展的领域绘制了详细地图，并指出了向现实化、动态化、细粒度评估发展的重要趋势。

Meta与卡内基梅隆大学联合开发的ATLAS系统革命性地解决了3D人体建模中的核心难题。通过将人体骨架和表面分离处理，ATLAS实现了精确的独立控制，避免了传统方法中调整一个部位影响其他部位的问题。该系统基于60万高分辨率扫描数据训练，采用创新的稀疏非线性姿态校正技术，能从单张照片生成精确3D模型，为虚拟现实、游戏制作、在线购物等应用提供强大技术支撑。

NousResearch团队发布的Hermes 4是一个突破性的混合推理AI模型，它首次实现了结构化多步推理与广泛指令执行能力的完美结合。该模型通过创新的"思考截止"训练技术和大规模开放数据集，在数学推理、编程、知识问答等任务上达到顶尖水平，同时展现出卓越的个性化适应能力，为AI技术的开放化发展树立了新标杆。

这项研究提出了SWE-Flow框架，通过测试驱动开发方法自动生成AI编程训练数据。研究团队从真实GitHub项目中构建运行时依赖关系图，将复杂开发任务分解为循序渐进的步骤，生成了16061个训练实例。实验表明，使用该数据训练的AI模型在软件开发任务上表现显著提升，为AI编程能力提升提供了新思路。