华盛顿大学研究团队发现，大型语言模型在未接受手语训练的情况下，竟然具备理解德语手语的能力。通过系统实验，他们证实了模型能够判断手语语法正确性，并进行手语与文字间的翻译。这种"涌现的多模态能力"源于模型对…详细

人工智能手语翻译多模态理解

谷歌DeepMind团队提出STAR方法，通过模仿苏格拉底教学法让AI学会类比推理，解决传统AI无法"举一反三"的问题。实验显示该方法显著提升AI处理新问题的能力，在逻辑推理准确率从40%提升至75%以上。这项突破为创造真正智…详细

类比推理苏格拉底教学法分布外泛化

索尼与KAIST联合开发的DesignLab突破了传统AI设计工具的单步生成局限，创新性地将设计过程分解为评审和修改两个角色，通过迭代优化实现专业级PPT设计。该系统采用"逆向扰动"方法构造训练数据，在与商业工具的对比中表…详细

人工智能演示文稿设计迭代优化

Meta和华盛顿大学研究团队开发出PrefPalette系统，首次将认知科学的多属性决策理论引入AI偏好预测。该系统通过分析19个属性维度理解用户偏好形成过程，在Reddit 45个社区测试中准确率比GPT-4o提高46.6%。系统不仅能预…详细

人工智能偏好预测可解释AI

瑞士苏黎世联邦理工学院研发的EXPTEACH系统让机器人首次具备了类人学习能力。通过双重记忆机制，机器人能从失败中学习并将经验应用到新任务，成功率从22%提升至80%。系统还观察到机器人自主创新行为，如使用工具解决…详细

机器人学习视觉语言模型自主记忆系统

清华大学团队提出了一种创新的零样本量化方法，专门针对物体检测任务优化AI模型。该方法无需真实训练数据，通过自适应标签采样生成任务特定的合成图像，结合多层次知识蒸馏框架实现高效模型压缩。实验显示，该方法在…详细

零样本量化物体检测模型压缩

首尔大学研究团队开发出RALU技术，通过智能识别图像重要区域并优化计算资源分配，成功将AI图像生成速度提升3-7倍。该技术采用三阶段生成策略，重点处理边缘区域以避免失真，同时配备噪声重调度算法确保质量稳定。测试…详细

人工智能图像生成算法优化

MIT研究团队开发出TIM系统，通过模仿人类认知的"聪明遗忘"机制，让AI能够进行无限长度的复杂推理。该系统将推理任务分解为树状结构，自动清理已完成子任务的细节信息，仅保留关键结论，实现了用不到50%内存完成相同推…详细

人工智能内存管理推理优化

香港科技园公司率领九家园区人工智能企业参加WAIC 2025 ,业务横跨生命健康科技、金融科技、娱乐事业、航天科技、数码、教育。…详细

StepFun团队发布了突破性语音AI系统Step-Audio 2，这是首个真正实现端到端语音对话的模型，能直接处理语音而无需文字转换。该系统不仅能理解语言内容，还能感知情绪、语调等副语言信息，并用自然的语音回应。通过8百…详细

人工智能语音交互端到端模型

NVIDIA联合台湾大学推出ThinkAct框架，首次实现机器人"思考后行动"的能力。该系统通过双架构设计，让机器人先进行视觉推理和计划制定，再执行具体动作。在多项测试中表现优异，成功率提升15%以上，并展现出少样本适应…详细

人工智能视觉推理机器人技术

上海AI实验室提出SOPHIA方法，通过半外部策略强化学习让视觉AI学会深度推理。该方法结合模型自身视觉理解与外部推理能力，有效避免视觉幻觉问题。在多个基准测试中显著提升性能，InternVL3.0-38B平均提升8.50%，在挑…详细

视觉语言模型强化学习慢思考推理

许多人认为一旦实现通用人工智能(AGI)和人工智能超级智能(ASI)，这些高度先进的AI将能够告诉我们人生的真正意义。然而，巅峰AI可能无法明确回答这个史诗般的问题。即使AI拥有人类所有知识，也不意味着能从中找到生命…详细

人工智能人工通用智能生命意义

剑桥咨询CEO蒙蒂·巴洛在采访中分享了如何识别具有潜力的技术领域。他表示，当听到看似不可能或令人惊讶的技术时会特别关注，如深度学习AI、量子计算等。该公司作为"深度科技强国"，专注于生物工程、人工智能、量子计…详细

人工智能深度学习技术创新