香港科技大学团队开发的LucidFlux是一个革命性的图像修复系统，能够在不需要任何文字描述的情况下自动修复模糊、噪点、压缩损坏的照片。该系统采用双分支条件器协同工作，一个分支保护细节信息，另一个分支抑制伪影，…详细

图像修复扩散变换器无监督学习

上海交通大学和上海人工智能实验室联合团队提出MesaTask框架，首次实现从高层任务指令直接生成符合要求的三维桌面场景。研究构建了包含10700个精调场景的MesaTask-10K数据集，通过"空间推理链"方法将复杂生成过程分解…详细

机器人技术3D场景生成任务导向生成

2025年10月16日，以“智算驱动·万象更新”为主题的超智算人工智能产业生态大会在北京银保园金融文化交流中心盛大启幕。…详细

全新K5V系列开关融合LED背光、镀金可靠性与紧凑防尘设计，采用耐高温PAR材料，实现高效SMT组装。…详细

10月17日，在2025 HICOOL 创业者峰会期间，由HICOOL主办，至顶科技联合主办的《人工智能分舞台》正式亮相。…详细

至顶科技AI创业

IDEA研究院等机构联合开发了ToG-3智能推理系统，通过多智能体协作和双重进化机制，让AI能像人类专家团队一样动态思考和学习。该系统在复杂推理任务上表现优异，能用较小模型达到卓越性能，为AI技术的普及应用开辟了新…详细

人工智能检索增强生成多智能体系统

上海人工智能实验室提出SPARK框架，创新性地让AI模型在学习推理的同时学会自我评判，通过回收训练数据建立策略与奖励的协同进化机制。实验显示，该方法在数学推理、奖励评判和通用能力上分别提升9.7%、12.1%和1.5%，…详细

人工智能强化学习协同训练

这项由天津大学、滴滴出行等机构联合开展的研究提出了D-Artemis框架，通过模拟人类"思考-校准-反思"认知过程，让手机AI助手具备预执行错误检测和纠正能力。该框架在AndroidWorld上达到75.8%成功率，在ScreenSpot-V2上…详细

人工智能移动设备交互认知框架

字节跳动研究团队推出X-Streamer技术，首次实现从单张照片生成具有无限对话能力的数字人。该系统采用思考者-行动者双架构，统一处理文本、语音和视频生成，支持实时交互和长时间稳定对话。在双GPU配置下可达25fps生成…详细

数字人技术实时视频生成统一多模态框架

腾讯优图实验室提出SPEAR方法，通过建立AI"成功经验库"和渐进式探索策略，解决智能体训练中的探索-利用平衡难题。该方法在虚拟环境、网购模拟和数学解题等任务中显著提升AI表现，仅增加10%-25%计算开销却带来高达20%…详细

强化学习自我模仿学习智能体训练

Scale AI和UCLA研究团队发现AI训练中的"奖励过度优化"问题关键在于高分区域的准确性。他们提出基于评分标准的新方法，通过详细的评判标准而非简单偏好判断来训练模型。实验显示该方法在通用对话和医疗诊断任务中显著…详细

人工智能强化学习奖励建模

KAUST研究团队开发的Mind-the-Glitch系统首次实现了AI图片生成中视觉一致性的精确检测和定位。该系统通过分离扩散模型的语义和视觉特征，创新性地解决了传统方法只能给出整体评分却无法指出具体问题位置的难题。其提…详细

人工智能图像生成评估指标

清华大学研究团队提出StateX技术，通过"记忆扩容"方式解决RNN模型记忆有限问题。该技术采用后训练改造策略，无需从头训练即可显著提升AI的长文本处理和信息记忆能力。实验显示，改造后的模型在记忆密集型任务上提升3…详细

人工智能状态空间模型模型优化

斯坦福大学研究团队开发了CHURRO历史文献识别系统，可处理跨越22世纪、46种语言的古代文献。该系统基于CHURRO-DS数据集训练，包含近10万页历史文档。CHURRO在印刷和手写文档识别上分别达到82.3%和70.1%准确率，超越最…详细

历史文献数字化光学字符识别多语言文档处理

KAIST研究团队开发出RL-ZVP方法，首次让AI从训练中的"无用数据"学习。传统方法遇到全对或全错答案时会停止学习，但RL-ZVP通过分析词汇重要性给予精确反馈。在数学推理测试中，该方法比现有技术提升高达8.6个准确率点…详细

人工智能强化学习数学推理

中国传媒大学团队发现，通过巧妙设计"视觉句子"框架，一个预训练的视频生成模型经过轻量级调整后能够统一处理多种视觉任务，包括图像生成、深度预测、物体分割等。该方法无需大量任务特定数据，每个任务仅用20个样本…详细

计算机视觉视频生成模型统一框架

Salesforce和伊利诺伊大学联合发布UserRL框架，通过八个虚拟训练场景和强化学习方法，专门训练AI助手的用户交互能力。该框架显著提升了AI理解用户真实意图的准确率（超过100%），并让AI学会了主动询问、协作解决问题…详细

人工智能强化学习用户交互