腾讯联合多所名校发布全球首个AI代码安全评估基准A.S.E,对26个主流大模型进行全面测试。研究发现即使最先进的AI模型在代码安全方面仍存在显著缺陷,最佳模型安全得分仅46.72分。意外的是,"慢思考"模型表现不如"快思考"版本,开源模型在安全性上可与商业模型竞争。该研究揭示了AI代码生成的真实安全风险,为行业发展提供重要指导。
工业升级的关键,或许在于智能本身。“工业+机器人”将成为通向下一阶段工业体系的核心抓手。——黄仁勋。
更高效、更智能、更具韧性:大众汽车集团正加速迈向由AI驱动的未来汽车生产。亚马逊云科技与大众汽车在“数字化生产平台(Digital Production Platform)”的合作再延长五年。
香港中文大学等机构联合发布TalkVid数据集,包含1244小时高质量说话视频,覆盖7729名不同背景说话者和15种语言。该数据集专门解决现有AI说话视频生成技术的种族、年龄、语言偏见问题。同时发布TalkVid-Bench评估基准,能够检测模型公平性。实验证明使用该数据集训练的模型在各群体上表现均衡,为构建更加公平包容的AI技术奠定基础。
MIT和Jina AI联合开发的jina-code-embeddings代码嵌入模型,通过改造预训练代码生成模型实现高效代码检索。该模型支持自然语言查询代码、技术问答和跨语言代码搜索,尽管参数规模较小(0.5B-1.5B),但在25项基准测试中表现优异,为AI辅助编程和智能开发环境提供了高性价比的基础工具。
深耕中国市场25年的F5选择主动“重构”。通过ADSP帮助企业构建面向AI原生架构的底层“数字操作系统”平台。
ByteDance研究团队提出TiKMiX方法,通过引入"组影响力"概念动态调整AI训练数据配比,解决传统静态配方导致的训练效率低下问题。该方法能根据模型不同训练阶段的数据偏好实时调整,仅用传统方法20%的计算资源就实现更优性能,在多项测试中平均提升2%效果,为大模型训练提供了更智能高效的解决方案。
美团研究团队推出突破性GUI操作AI系统UItron,能够像人类一样理解屏幕内容并自动执行复杂操作任务。该系统采用三段式训练方法,在多项标准测试中表现卓越,特别是在中文应用场景下达到54.1%的任务成功率,显著超越其他同类系统。研究团队收集了超过一百万步中文应用操作数据,为GUI代理在中文环境的实际应用奠定了基础。
卡内基梅隆大学等机构研究团队开发了名为Morae的智能界面助手,专门解决盲人用户在使用AI自动化工具时失去选择权的问题。通过"动态模糊选择验证"机制,Morae能在关键决策点主动暂停询问用户偏好,而非自动替用户选择。用户研究显示,相比传统AI助手,Morae帮助用户做出了更多符合个人偏好的选择,显著提升了用户满意度和控制感。
斯坦福大学研究团队构建了AHELM评估系统,首次对14个主流音频语言模型进行标准化全面测试。研究发现Gemini 2.5 Pro综合表现最佳但存在性别偏见,传统语音识别方法在多项任务中击败先进AI模型,揭示了当前音频AI技术的真实能力边界和潜在风险。
清华大学研究团队开发了HERMES系统,让机器人能通过观看人类操作视频学会复杂双手协作任务。该系统融合多源数据,采用通用奖励机制和虚实结合训练方法,配备精确导航定位能力。实验显示平均成功率达67.8%,在医疗、制造、家庭服务等领域展现广阔应用前景,代表了机器人从数据驱动向理解式学习的重要进展。
腾讯混元团队开发出R-4B多模态大语言模型,实现了AI的"自动思考"能力。该模型能根据问题复杂程度智能选择回答模式:简单问题快速直答,复杂问题深度推理。通过双模式退火训练和强化学习优化,R-4B在25个基准测试中取得领先性能,4B参数量下达到16B模型的推理效果,同时大幅降低计算成本,为高效AI应用开辟新路径。
上海AI实验室联合复旦大学等机构发布EO-1机器人智能系统,首次实现真正的机器人推理能力。该系统通过创新的"交错式视觉-文本-动作预训练"技术,让机器人具备了像人类一样"边看边想边做"的综合智能。EO-1在多个测试中超越现有系统,能够处理复杂的长期任务、进行战略推理,并适应不同硬件平台,标志着机器人技术迈入智能化新阶段。
比利时蒙斯大学和美国南加州大学联合开发了Social-MAE,这是一个能够同时理解人脸表情和声音情感的AI系统。该系统通过分析8个连续视频帧和音频特征,在VoxCeleb2大型社交数据集上进行自监督学习,在情感识别、笑声检测和性格分析三项任务中均达到了业界最佳水平,为智能教育、医疗诊断、人机交互等领域开辟了新的应用前景。
KAUST研究团队开发的ROSI技术通过识别并放大AI模型内部的"安全方向",实现了轻量级的安全增强。该技术不仅能提升已有模型的安全性和抗攻击能力,还能恢复无审查模型的安全功能,且对模型性能影响微乎其微。这种基于可解释性的内在改造方法为AI安全领域开辟了新道路,具有成本低、效果好、易部署等优势。
新加坡科技设计大学研究团队开发DuET-PD框架,首次系统揭示AI聊天机器人在多轮对话中的"说服脆弱性"。研究发现即使GPT-4o等先进模型也容易被误导信息迷惑,同时可能固执拒绝正确纠正。团队提出"全面DPO训练"解决方案,显著提升AI抗干扰能力。
ByteDance研究团队提出OneReward统一奖励框架,通过单一视觉语言模型指导多任务图像编辑模型训练。该方法在图像填充、扩展、物体移除和文字渲染任务上均超越商业竞品,开发的Seedream 3.0 Fill在多维评估中表现卓越,为AI图像编辑领域提供了统一的人类偏好学习解决方案。
苏黎世联邦理工学院研究团队开发出首个多摄像头3D点追踪系统MVTracker,只需4个摄像头即可在三维空间中精确追踪任意点的运动轨迹,追踪精度达2-3厘米。该系统通过创新的点云融合技术和变换器架构,能处理复杂遮挡场景并适应不同质量的深度信息,实现了7.2帧每秒的准实时处理速度,为机器人技术、增强现实等领域带来重要突破。