谷歌DeepMind等顶级机构联合研究揭示，当前12种主流AI安全防护系统在面对专业自适应攻击时几乎全部失效，成功率超过90%。研究团队通过强化学习、搜索算法和人类红队攻击等多种方法，系统性地突破了包括提示工程、对抗…详细

人工智能AI安全防护自适应攻击

西蒙弗雷泽大学和Adobe研究院联合开发的MultiCOIN技术，能够将两张静态图片转换为高质量的过渡视频。该技术支持轨迹、深度、文本和区域四种控制方式，可单独或组合使用。采用双分支架构和分阶段训练策略，在运动控制…详细

视频生成多模态控制Diffusion Transformer

英国国王学院研究团队开发了潜在精炼解码（LRD）技术，解决了AI文本生成中的速度与准确性平衡难题。该方法通过两阶段设计模仿人类思考过程：先让AI在连续空间中"深思熟虑"，保持多种可能性的混合状态，然后"果断行动…详细

人工智能扩散语言模型并行文本生成

清华大学团队开发的ViSurf是一种创新的大型视觉语言模型训练方法，巧妙融合了督导式学习和强化学习的优势。该方法通过将标准答案整合到强化学习过程中，让AI既能从正确答案中学习又能保持自主推理能力。实验显示ViSu…详细

人工智能强化学习模型训练优化

慕尼黑工业大学研究团队开发了名为CoBia的新方法，通过构造虚假对话历史来测试11个主流大语言模型的隐藏偏见。研究发现，看似"政治正确"的AI系统实际上仍携带深层偏见，传统测试方法检测率不足20%，而CoBia方法可达8…详细

人工智能对话系统偏见检测

这项研究通过球形投影技术将三维森林点云转换为二维图像，结合特征丰富化和不确定性感知的半自动标注系统，显著提升了激光雷达数据的语义分割效率和准确性。团队构建了首个红树林激光雷达数据集Mangrove3D，验证了方…详细

激光雷达点云分割森林生态监测不确定性感知标注

维尔茨堡大学和汉堡大学研究团队发现，先进的AI语言模型在回答相同事实问题时会出现"变脸"现象——简单问题回答正确，但在复杂询问中却给出错误答案。通过测试16个模型和600个问题组合，研究揭示了这种不一致性主要源…详细

人工智能神经网络解释模型一致性评估

上海AI实验室研究团队开发了VPPO算法，通过精确识别AI推理过程中真正依赖视觉信息的关键步骤，重点强化这些环节的学习，解决了现有多模态AI系统"猜对"而非"看懂"的问题。在多项测试中，该算法显著提升了AI的视觉推理…详细

人工智能强化学习视觉推理

OPPO AI Agent团队发布的研究揭示了现有AI在学术推理方面的重大局限。通过构建包含50个跨学科高难度问题的ACADREASON基准测试，研究发现即使最先进的GPT-5也只获得16分通过率。该研究为评估AI学术能力提供了新标准，…详细

学术推理基准测试人工智能评估

上海AI实验库等机构联合开发了名为InternSVG的人工智能系统，专门处理SVG矢量图形的理解、编辑和生成任务。该系统构建了包含1600万训练样本的SAgoge数据集，涵盖图标、插图、化学结构图和动画四大领域，并建立了全面…详细

人工智能矢量图形处理多模态大语言模型

微软在Ignite 2025大会上预览了Windows的重要更新，显示出操作系统向支持AI智能体的根本性转变。新增功能包括原生支持模型上下文协议(MCP)、智能体连接器注册表、明确的权限管控模型，以及独立的智能体工作空间。这些…详细

人工智能操作系统智能体管控

苹果即将发布的macOS Tahoe 26.2系统将支持通过雷雳5连接多台Mac设备，构建低延迟AI超算集群。该功能支持Mac Studio、M4 Pro Mac mini和MacBook Pro等设备。四台Mac Studio可高效运行万亿参数的Kimi-K2-Thinking模型…详细

人工智能计算机集群系统优化

人工智能基础设施初创公司Lambda宣布完成超过15亿美元的E轮融资，由TWG Global领投。Lambda运营专为AI工作负载优化的云平台，提供可配置多达16.5万张显卡的AI环境。公司将利用新资金建设数据中心，计划在堪萨斯城建造…详细

人工智能云计算数据中心建设

谷歌发布最智能的Gemini 3模型，引入生成式用户界面模式，可为复杂多模态问题自动创建独特界面。该技术能动态生成最佳视觉布局，包含交互工具和模拟功能。例如解释三体问题时生成物理演示，回答抵押贷款问题时创建交…详细

人工智能生成式界面范式革命

微软发布新的数字标牌模式，专为公共场所非交互式显示屏设计。该模式可在15秒后自动隐藏蓝屏死机和错误对话框，避免在公共场合显示系统错误信息。此外，微软还推出时间点还原功能，允许用户将PC恢复到之前的工作配置…详细

云计算Windows系统AI助手

瑞士洛桑联邦理工学院研究团队开发出"稳定视频无限"技术，通过创新的"错误循环利用"方法解决了AI视频生成长度限制问题。该技术让AI在训练时主动学习处理各种错误，从而能够生成任意长度的高质量视频内容，支持复杂场…详细

视频生成错误循环利用人工智能

华为诺亚实验室等机构联合提出了一种创新的AI训练方法，通过双层优化框架让AI从数据中自动学习评价标准。该方法结合了传统最大似然估计和强化学习的优势，在表格分类和模型驱动强化学习任务中展现出更好的收敛性和泛…详细

人工智能强化学习双层优化