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

中科院自动化所团队发布AVoCaDO系统，这是首个能精准捕捉视听事件时间同步关系的AI视频解说生成器。通过双阶段训练和创新奖励机制，AVoCaDO不仅能识别视频内容，更能准确把握各元素的时间关系，在多个基准测试中显著…详细

视频解说生成时间同步理解多模态融合

NVIDIA等机构联合提出QeRL框架，通过自适应量化噪声技术实现大语言模型强化学习训练的效率与性能双重突破。该方法将显存需求减少60-70%，训练速度提升1.5倍以上，首次实现320亿参数模型单GPU训练，同时在GSM8K等数学…详细

人工智能强化学习模型优化

纽约大学研究团队开发出突破性的表征自编码器（RAE）技术，颠覆传统图像生成思路。RAE直接利用已训练好的AI模型（如DINOv2）的知识，无需压缩就能生成高质量图片。配合新设计的DiTDH架构，在ImageNet测试中实现了1.5…详细

人工智能图像生成新型算法

南京大学LINK团队发布OmniVideoBench，这是首个专门评估AI音视频协同理解能力的测试基准。研究基于628个真实视频设计了1000道测试题，要求AI必须综合音频和视频信息才能回答。测试结果显示，即使最先进的Gemini-2.5-…详细

多模态AI评测视频理解技术音视频协同推理

中科大和上海创新院团队开发出RLFR技术，通过分析AI内部"思维流动"来优化推理训练。该技术不只看答案对错，而是评估整个推理过程质量，就像监控河流流向一样引导AI形成连贯逻辑。在数学推理等测试中显示显著提升，让…详细

人工智能强化学习推理优化

南京大学团队提出AdaR框架，解决大型语言模型数学推理中的"虚假推理"问题。该方法通过精巧的数据合成机制和强化学习策略，让AI学会基于真正逻辑而非表面记忆进行推理。仅用9000个样本就实现显著性能提升，平均改进8.…详细

数学推理强化学习数据合成

新加坡国立大学等机构联合研究团队通过系统分析数据质量、算法优化和推理模式三个维度，破解了AI智能体学习难题。研究发现真实完整的训练数据、恰当的探索策略和深思熟虑的工具使用模式是关键。他们开发的4B参数Demy…详细

人工智能强化学习智能体优化