MiniMax公司发布了世界首个开源大规模混合注意力推理模型MiniMax-M1，通过创新的"闪电注意力"机制将AI推理的计算复杂度从平方级降低到线性级，支持100万词汇上下文和8万词汇生成长度。该模型在保持强大性能的同时，将…详细

人工智能注意力机制强化学习

新加坡国立大学研究团队发布了离散扩散大语言模型的全面综述，这种新型AI写作模式让机器能像人类一样反复修改文本，而非传统的从左到右逐字生成。技术实现了10倍推理加速，支持精确的格式控制和并行生成，在保持传统…详细

离散扩散大语言模型AI文本生成深度学习优化

新加坡南洋理工大学联合多个国际研究机构开发出突破性AI系统Ego-R1，首次实现对一周超长视频的智能理解和推理。该系统采用独创的"工具链思维"方法，让AI像侦探一样使用不同工具分步解决问题，在44.3小时视频理解任务…详细

超长视频理解工具链推理多模态AI

这项由电子科技大学、香港中文大学等机构联合完成的研究，创建了PersonaFeedback基准来评估AI的个性化能力。研究包含8298个测试案例，分为三个难度等级，发现即使最先进的AI模型在个性化任务上表现也不理想。研究还发…详细

人工智能个性化评估大语言模型

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…详细

人工智能机器人学习视觉语言模型

日本Sakana AI联合东京大学和AtCoder推出了首个专门测试AI长期算法优化能力的基准ALE-Bench。研究发现当前最强AI模型虽然在某些算法问题上能达到人类专家前11.8%水平，但整体表现不够稳定。AI通过快速试错在短期竞赛…详细

人工智能算法工程优化模型

这项研究揭示了多语言大型语言模型内部的语言表示对齐现象，并开发出推理时语言控制技术（ITLC），能在不重新训练模型的情况下精确控制语言输出。研究团队发现模型中间层存在自然的跨语言对齐，基于此开发的语言控制…详细

多语言处理语言控制技术表示对齐方法

清华大学研究团队提出"AI智能体行为科学"新范式，通过观察AI在虚拟环境中的自发行为发现其具备规划、适应和社交能力。研究涵盖个体行为、群体互动和人机协作三个层面，并借鉴福格行为模型建立了能力-动机-触发器的行…详细

人工智能多智能体系统负责任AI

智能代理AI已成为最受关注的技术之一，它通过强调运营决策而非内容生成，将生成式AI推向新高度。该技术能够与ERP、CRM和商业智能系统无缝集成，实现实时决策和流程自动化。九大主要应用场景包括：软件开发、增强版RP…详细

人工智能自动化流程企业应用

麻省理工学院科学家研究发现，使用大语言模型可能导致学习技能下降。研究团队对54名波士顿地区参与者进行了为期4个月的写作实验，分为无辅助、搜索引擎辅助和ChatGPT辅助三组。通过脑电图设备监测发现，使用LLM的参与…详细

人工智能脑电图认知能力

研究显示，美国软件开发者是全球AI编程助手使用率最高的群体。研究人员分析了2018至2024年间GitHub上8000万次代码提交，发现2024年美国提交的Python函数中30.1%由AI生成，德国为24.3%，法国23.2%，印度21.6%，俄罗斯…详细

人工智能编程辅助生产力提升

AI公司Midjourney发布首个视频模型，用户可将图像制作成动画，支持平台内生成或外部上传的图片。初始视频为5秒片段，可延长至最多20秒。该功能仅限网页端使用，需月付10美元订阅。尽管在视频AI领域起步较晚，但面临创…详细

人工智能视频生成新型功能

麻省大学团队开发PatchInstruct方法，通过"补丁分解"技术让大型语言模型无需重新训练即可准确预测时间序列数据。该方法在天气和交通预测中表现优异，短期预测误差降低85%，速度提升100-500倍，为实时预测应用提供了轻…详细

时间序列预测大型语言模型提示工程

布朗大学与Adobe研究院联合推出MS4UI数据集，专门解决软件教学视频的智能总结问题。该研究收集了2413个Adobe软件教程视频，提出视频分割、文本总结、视频总结三大任务，为软件学习AI开辟新方向。实验显示现有方法表现…详细

人工智能视频总结软件教学

麻省理工与UMass研究团队开发出"预算引导"技术，解决深度思考AI模型推理过程过于冗长的问题。该方法通过轻量级预测器引导AI按预算思考，在MATH-500测试中比传统方法准确率提升26%，同时将思考词汇减少37%，实现了效率…详细

人工智能推理控制效率优化

俄罗斯下尼诺夫哥罗德大学研究者开发出AI学术论文质量检查系统，能识别摘要和结论中的无根据信息和模糊代词。测试显示不同AI模型在特定任务中表现差异显著，为学术写作质量控制提供新工具。…详细

人工智能学术写作质量检查

中科大团队推出深度研究智能体评测基准DeepResearch Bench，包含100个跨22领域的博士级研究任务，创新性地设计了RACE和FACT双重评估框架，分别评判AI生成报告质量和信息收集能力。测试显示谷歌Gemini表现最佳，该研究…详细

人工智能深度研究智能体评测基准

中科大与Metastone公司合作提出"归因接地"框架，通过分析真实指令的产生机制来大规模合成高质量训练数据。该方法将指令归因于文档、用户和动机三要素，构建了100万条指令的SynthQuestions数据集。实验显示，用该数据…详细

人工智能指令调优数据合成

伦敦大学学院研究团队开发的NOWAIT方法通过阻止AI生成"等等"、"嗯"等思考词汇，在保持准确性的同时将AI输出长度减少27%-51%。该方法无需重新训练模型，可直接应用于现有AI系统，为提高AI推理效率提供了简单有效的解决…详细

人工智能推理优化NOWAIT方法

Kong Research发布的2025年企业大语言模型采用报告基于550名IT领导者调研，揭示了企业生成式AI从谨慎探索转向战略必需的十大趋势：投资大幅增长，72%企业预计支出上涨；谷歌以69%使用率领先OpenAI；企业偏好付费解决…详细

人工智能大语言模型企业采用趋势