近日，加州大学圣地亚哥分校（UCSD）提出了一种创新的推理方法——DreamPRM，旨在通过过程奖励模型（PRM）增强大型语言模型的推理能力，在纯文本任务中取得了显著成果。然而，将PRM技术应用于多模态大型语言模型（MLLMs）时，研究人员面临诸多挑战。DreamPRM通过作为“信号放大器”的角色，成功克服了这些难题，并在MathVista测评榜上脱颖而出，有效解决了数据中的“噪音”问题，为多模态模型的发展提供了新方向。
北京大学与香港中文大学联合研究团队近期推出了一项突破性人工智能研究成果——Fast-in-Slow（FiS-VLA）双系统视觉-语言-动作模型。该模型旨在解决机器人操控领域中快速行动响应与复杂推理过程难以兼顾的技术难题。受大脑功能分化机制的启发，FiS-VLA通过模拟大脑中并行运作的两种系统，实现了在执行任务时既能够快速反应，又具备深度推理能力。这一创新为智能机器人技术的发展提供了新的方向，有望推动服务机器人、工业自动化等多个领域的进步。
近日，由Flash Attention和Mamba的共同作者Tri Dao推出的一项新研究成果在AI领域引发了广泛关注。这项技术突破能够在不依赖CUDA代码的情况下，显著提升NVIDIA H100 GPU的性能表现，运行速度最高可提高33%至50%。对于需要高性能计算资源的AI应用而言，这一进展无疑是一次巨大的突破，为人工智能的发展注入了新的动力。
最新研究在人工智能领域取得重要突破，研究表明AI模型的规模和通用语言处理能力与其在处理敏感内容时的判断力并无直接联系。此外，开源模型在某些情况下表现优于专有模型，为AI在复杂社会情境和敏感问题的处理上提供了新的解决方案。该研究成果已在COLM'25会议上发表，为未来AI技术的发展指明了方向。
庞若鸣，上海交通大学本科毕业生，曾在谷歌担任工程师长达15年，随后转至苹果公司担任基础模型团队负责人及杰出工程师。凭借其在人工智能领域的卓越成就，庞若鸣成为全球科技巨头竞相争夺的顶尖人才。近期，Meta为吸引他加入新成立的超级智能团队，开出了高达2亿美元的薪酬。据彭博社报道，庞若鸣已决定加盟Meta，并将携带来自苹果的最新研究成果，助力Meta在人工智能领域的进一步突破。
近日，伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）与阿里巴巴通义实验室联合开发出一种新型强化学习算法——PAPO（Perception-Aware Policy Optimization），该技术在多模态推理领域取得突破性进展。通过引入隐式感知损失技术，PAPO算法显著提升了模型的感知能力，使感知错误率降低了30.5%。这一创新不仅增强了模型对信息的识别敏锐度，也为大型模型在复杂任务中的应用提供了新的可能性。
近日，OpenAI推出了一款名为“POLAR”的新型奖励模型，该模型采用对比学习的方法，通过计算模型输出与参考答案之间的“距离”，实现对生成内容的精准评分。这一技术突破显著降低了对大量人工标注数据的依赖，同时展现出优异的扩展性，使小规模模型在特定任务中能够超越比自身大数十倍的模型。POLAR的应用为人工智能评估系统提供了新的思路，也为内容生成领域带来了更高的效率和更广泛的适用性。
随着AI技术的快速发展，AI Agent在将文档转换为演讲视频并添加配音方面展现出巨大潜力。然而，尽管技术不断进步，要达到人类水平，实现文字、图片、讲解和音视频的完美融合，仍面临诸多挑战。当前系统在语义理解、视觉呈现与语音合成等方面尚存局限，导致信息传达不够清晰或自然。例如，部分AI生成的演讲视频在节奏控制和情感表达上仍显生硬，难以完全匹配人类演讲者的流畅性与感染力。如何提升内容组织能力、增强多模态融合效果，仍是AI Agent需要突破的关键问题。
本文探讨了角色动画领域的一项物理革命——PhysRig技术，该技术通过物理驱动动画和生成建模方法，显著提升了动画角色变形效果的真实感与自然度。张昊作为伊利诺伊大学香槟分校的博士生，专注于3D/4D重建、生成建模及物理驱动动画的研究，为这一技术的发展做出了重要贡献。PhysRig技术的应用不仅突破了传统角色动画的技术瓶颈，也为未来动画创作提供了更广阔的想象空间。
随着大语言模型（LLMs）在编程领域的广泛应用，其在提升开发效率和代码质量方面展现出巨大潜力。然而，数据污染和能力虚胖等问题也逐渐显现，成为制约其发展的关键挑战。针对这些问题，Meituan-M17团队提出了一套全新的AI编程评测标准——OIBench，旨在更精准地评估大模型的实际编程能力。尽管市场上有观点认为如DeepMind的AlphaCode等大模型已达到人类编程选手水平，但相关争议仍然存在，表明当前技术仍有较大提升空间。
全球首个面向科研领域的大型语言模型竞技平台SciArena近日正式上线，为人工智能在学术研究中的应用开辟了新赛道。此次平台上共有23款顶尖语言模型参与竞赛，在真实科研任务中展开激烈比拼。OpenAI的o3模型表现尤为亮眼，以领先优势位居榜首，而DeepSeek模型也展现出强劲实力，成功跻身第四名。尽管参赛模型整体水平卓越，但平台的自动评估系统在准确预测科研人员偏好方面仍有明显不足，表明相关技术仍需进一步优化和完善。
近日，编码器-解码器架构迎来复兴，成为人工智能领域的一大亮点。谷歌推出了32个T5Gemma模型，标志着xAI领域的一个重要进展。与此同时，伊隆·马斯克宣布将发布Grok 4大模型，这一消息在AI社区引发了广泛关注。尽管许多人期待观看他的直播以了解更多细节，但也有部分人对Grok模型近期的不稳定表现持怀疑态度，希望看到实际成果后再做评价。
飞书开发套件作为专为企业打造的AI开发解决方案，正成为CIO推动人工智能落地的理想伙伴。该平台提供一站式的AI开发工具和服务，涵盖从模型构建、训练到部署的全流程支持，显著提升了企业在智能化转型中的效率与能力。通过企业定制化的服务模式，飞书开发套件能够精准匹配不同行业的业务需求，助力企业快速实现AI应用的规模化落地。其高效部署能力和灵活扩展性，进一步降低了AI技术的应用门槛，让更多企业能够轻松拥抱人工智能的红利。
在距离项目交付仅剩两周的关键时刻，大牛遭遇了智能体演示的全面崩溃。经过深刻反思，他意识到问题根源在于此前仅构建了一个花式的提示词链，缺乏系统性设计。通过血泪般的重构过程，他总结出AI智能体的五个进阶等级，并提供了完整的代码实现。这一框架不仅涵盖了API调用的串联，更深入涉及状态管理、决策制定与长流程控制等核心逻辑。一旦掌握这些关键要素，开发过程变得更加清晰、结果也更加可靠。本文旨在将智能体的设计分解为五个难度等级，每个等级均配有可运行的工作代码，帮助开发者循序渐进地掌握智能体构建技巧。
在2025年飞书未来无限大会上，飞书正式推出了专为企业定制的人工智能开发工具集合——“飞书开发套件”。该套件整合了飞书秒搭、飞书aPaaS和飞书aliy三大核心产品，旨在为首席信息官（CIO）提供一站式的AI战略实施平台。通过这一集成化解决方案，企业能够更高效地构建、部署和管理人工智能应用，显著提升人工智能的生产效率。飞书开发套件不仅降低了企业使用AI的技术门槛，还加速了业务流程智能化的进程，成为企业在数字化转型道路上的理想合作伙伴。
OpenAI在去年取得了一项突破性研究进展，开发出一种名为“POLAR”的新型奖励模型。该模型采用对比学习方法，通过计算模型输出与参考答案之间的“距离”来评估回复质量，并提供精确评分。POLAR模型的一大优势在于显著减少了对大量人工标注数据的依赖，同时展现出强大的Scaling Law特性，使小型模型也能在性能上超越规模大其数十倍的模型。
