量子位「MEET2026智能未来大会」已启动!年度AI榜单 & 趋势报告正在征集中

MEET组委会 发自 凹非寺
量子位|公众号 QbitAI

我们正迈入一个由人工智能重塑一切的新时代。

智能技术已经深刻渗透进生产和生活,跨越了软件、硬件、机器人等不同形态,从工具发展为能深度理解人类需求的智能伙伴。

如今,智能技术不再局限于某一特定领域,而是跨越产业、学科和场景的边界,催生出全新的生态和机遇。

随着多模态、AR/VR、空间计算等新兴技术的涌现,数字世界与物理世界的界限正在逐步模糊并融合。

在这股强大的技术浪潮中,企业、技术与社会之间的连接与共生,已成为推动发展的核心动力。

我们正见证人工智能逐步成为基础设施的一部分,正在重塑人类未来的工作、生活和社会运作模式。科技的不断进步正在突破传统的边界,各类新兴技术交织融合,推动着产业的深度变革。

正是在这样的背景下,我们将以「共生无界,智启未来」为主题,正式启动MEET2026智能未来大会!承袭MEET系列年度行业观察的视角,诚邀科技、产业与学术领域的领军人物齐聚一堂,共同见证行业变革。

今年,是MEET智能未来大会的第七年。作为年度影响力科技商业峰会,每年最具行业代表性的科技商业领袖,都会来到大会分享前瞻观点与认知。

上百位分享嘉宾中包括李开复博士、张亚勤教授等产业大咖,倪光南院士、谭建荣院士、李培根院士、郑纬民院士、周志华教授、唐杰教授等学术领路人,百度、阿里、腾讯、华为、京东、美团、小米、商汤等在内的科技行业领军者,以及更多科技新锐新星。

点击查看MEET2025回顾:李开复周志华纵论AI大模型,商汤徐立倡议「打脸时刻」,万字梳理MEET'25大咖激辩,320万观众同见证

正是业内领袖分享的独到行业观点,使得参会人数屡创新高,每年大会都能吸引上千名科技从业者参与,百万观众线上围观,近百家合作媒体联合曝光。而MEET智能未来大会也已成为智能科技行业的年度风向标。

这一次,我们希望聚焦正在聚变的智能科技产业,诚邀技术、产业、投资领域具有代表性的企业和人物,共同探讨人工智能+、AI Infra、智能终端、智能驾驶、低空经济、能源电力等前沿科技话题。

12月,诚邀你与我们共论科技行业破局之道!

大会主题:共生无界,智启未来

以AI为代表的智能科技正在穿透产业、学科与场景的边界,开始成为驱动社会演进的核心动能。人机共生、虚实结合、产业共生成为现实——

AI不再是冰冷工具,而是开始真正理解人类意图、补足人类能力协同合作;

多模态、AR/VR、空间计算技术融合,打破物理世界与数字世界次元壁;

技术不再局限于单一个体、单一环节,而是贯通产业链,催生新业态、新生态;

数字智慧开始真正意义上重塑物理世界、提升全社会福祉和效率…

连接、共生、重塑、跃迁,这或许正是“人工智能+”的本质。

重磅发布|2025人工智能年度榜单

量子位发起的「人工智能年度榜单」,已成为AI行业最具影响力榜单之一。

在人工智能重新定义一切的时代里,智能技术已不再是单一工具,而是产业与社会协同进化的驱动力。我们期待通过这场年度评选,去发现并致敬那些真正引领变革、开拓边界的探索者与实践者。

今年榜单将从公司、产品、人物等三大维度评选五类奖项,榜单结果将在MEET2026大会上正式发布。

评选标准可见于:2025人工智能年度评选启动!3大维度5类奖项,正在寻找AI+时代领航者

企业榜

  • 2025人工智能年度领航企业

  • 2025人工智能年度潜力创业公司

产品榜

  • 2025人工智能年度杰出产品

  • 2025人工智能年度杰出解决方案

人物榜

  • 2025人工智能年度焦点人物

报名方式

本次评选从即日起开始报名,截至2025年11月17日。

  • 网页端链接:

    https://wj.qq.com/s2/23740133/iso8/

重磅发布|2025年度AI十大趋势报告

依照每年惯例,年度趋势系列报告也将在MEET2026大会上重磅发布。

今年,量子位智库将继续锚定AI这一时代科技发展的主旋律,站在新进展与新信息的最前沿,产学研交汇的核心地带,与各位共赴下一场智能浪潮。

量子位智库将结合技术成熟、落地现状、潜在价值等因素,在《2025年度AI十大趋势报告》中提名正在释放巨大潜力的十大AI趋势,并对各趋势进行深入分析,提名代表机构、最佳案例等,敬请期待。

会议设置

时间:2025年12月

地点:中国北京

参会方式:报名通道即将开启,请关注量子位公众号后续讯息。

联系方式

本届大会正在积极筹备中,量子位期待与更多优秀企业、媒体、研究机构、投资机构、技术社区等潜在合作伙伴共同探讨、共商盛事。

商务合作

邮箱:chenfei@qbitai.com

活动合作

王琳玉

微信:18801103170

邮箱:linyu@qbitai.com

⬇️ 点击「阅读原文」,报名2025人工智能年度榜单

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另一方面,我们认为,未来的AI Memory的Layer(记忆层),服务的可能不仅是资深的开发者,将来很多人都会构建AI应用。我们在token节省和模型成本方面也取得了显著的效果,原因是利用强化学习的方法训练了很小的模型——我们的4B模型在记忆提取和检索使用上的效果可媲美几百B的模型,并且已有不少学术成果发表。当前,大家看到模型进展非常快,但在记忆方面的工作,今年才逐渐多起来,去年这个时候我们和行业里一些团队开始交流AI Memory,这方面的关注还非常少。的爆火,我简单谈谈我的理解。

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让大模型“边看边改”,视觉分割准确率直接上涨9% | ICML 2026

给模型一张图、一句话,让它把目标区域的像素圈出来——听起来直接,但一旦目标含糊、被遮挡,或者需要推理才能定位,一次性猜出正确的掩码就变得相当困难。模型不再一次性输出mask,而是先观察图像、进行推理、调用视觉工具、读取反馈,再根据历史结果迭代修正,最终生成更可靠的准确掩码。而RSAgent总体框架如下,包括多轮交互、工具调用、观察反馈、cold-start SFT与agentic RL。痛点不是单纯追求更复杂的分割头,而是让模型在开放语义任务中具备“先判断、再行动、看反馈、再修正”的能力。

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OpenAI挖来了个F1级别车手搞公关

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5秒完成3D场景编辑,北大&港中文&上海AI Lab搞出VGGT-Edit,120倍加速太炸了

尤其是在添加家具、调整位置、修改材质这些复杂任务中,很多传统方法仍然会出现明显的“贴图感”和几何漂移,但VGGT-Edit生成的结果,会明显更像一个真实稳定的3D空间。而这件事,可能比“会生成3D”本身更重要。对于机器人、AR/VR、空间智能这些方向来说,这几乎是致命问题——这些场景真正需要的,不是“某一个角度看起来对”,而是整个3D世界始终稳定一致。对于原生3D编辑来说,这一步非常关键——模型真正需要学习的,不只是“图像变化”,而是同一个编辑,在不同视角下如何始终保持空间一致。但问题也恰恰出在这里。

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触觉具身来了个梦之队:天使轮近亿

背靠产学研与地方政策双重加持,作为复旦大学与静安区战略合作的重要落地成果,公司在初创期便获得静安区科经委与市北高新集团的大力培育,先后获得静安区战略性资金及上海市经信委促进产业高质量发展专项资金的支持,上海市科委也针对其核心视触觉传感器的研发给予了专项经费支持,全面加速公司的技术攻关进程。能够夹起衣物,却无法实时感知布料的滑移状态与张力分布,难以完成精准的褶皱整理。对于后发企业而言,沿着先行者的轨迹亦步亦趋难以实现突破,唯有找到行业尚未解决的核心难题,从新的技术变量切入,才能构建起不可替代的竞争壁垒。

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DeepSeek陈德里开发自动研究Skill,写一篇论文人类只动脑2小时

论文共迭代6次(V1:4 次,V2:1 次,V3:1 次),总耗时6天,进行了约108轮Agent调用,消耗64.8万token,写了2234行LaTeX代码。,智能体可自主选题、分配资源、长期积累知识、跨领域持续研究,是当前未实现的理想状态,核心瓶颈为持续知识积累、可靠自我评估、架构规模化。早期智能体框架CAMEL、AutoGen、MetaGPT等为代表,特点是分工协作、多视角纠错,成本较高,沟通易混乱。,人类仅提供研究目标、评估最终成果,智能体可完成多步实验、代码、论文撰写,但无法自主选择研究问题。

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双榜SOTA!微软ACL2026新作重新定义AI长记忆

结果它找到了Boston和San Francisco,却完全遗漏了Detroit——因为“attended a conference in Detroit”被埋藏在一条长消息中,与“去过哪些城市”的语义相似度不够高。最终,System-1确保语义直接匹配的记忆不遗漏,System-2确保结构相关但语义距离较远的记忆被覆盖,两者。团队认为,真正的AI记忆应当是有组织的、可推理的、双模式的、并能持续进化的。记忆系统的质量,很大程度上取决于“存储时做了什么”,而不仅仅是“检索时怎么找”。

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将DSA注意力引入多模态,快手Keye2.0开启强化推理新范式

情感与主题的深度升华:模型并没有停留在“建雪雕”的表层,它提取了画面中巨大的“振兴东北”刻字,关联了片中“老程盼女儿、小李回流家乡”的人物背景,在总结中直指故事内核:“极寒的温度冻不住东北人的热血,冰雪项目不仅是奇观,更是承载着东北人振兴家乡、呼唤游子归乡的炽热情感与现实路径。当接收到“请找出视频中的高光时刻,并给出你的依据,时间戳用[mm:ss]的形式来表示”的指令时,Keye-VL-2.0- 30B-A3B没有陷入传统AI“哪里有击杀提示就截取哪里”或“只看画面元素剧烈变化”的机械逻辑。

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专治世界模型幻觉!ECCV 2026 Workshop征稿,Sergey出席,帝国理工等联合发起

ergey Levine(UC Berkeley)、Jiajun Wu(Stanford)等国际顶级学者做特邀报告,同步举办具身动作世界模型挑战赛,以及主题为From Synthesis to Deployment:Bridging Academic and Industry Focuses on World Models的圆桌讨论,旨在弥合学术界在世界模型合成方面的进展与工业界对部署需求之间的差距。世界模型作为智能体的内部模拟器,在执行前预判风险、规避危险,实现风险感知决策。

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卡帕西Anthropic最新头衔:技术员工(MTS)

但尴尬的是,这些案例的争议其实很大,都被吐槽过说没有宣传的那么美好,所谓扁平会变成隐性权力,表面没老板,实际有老员工、核心圈层……头衔都一样,竞争对手就没法通过头衔判断谁是L7谁是L5,推断一个员工具体做什么方向,定向挖人的难度直接上升。一个很直观的事实是,整个商业史上,能在没有层级制度的情况下完成规模化的组织,一只手数得过来。后来离开Ins,自己做了个新闻聚合App,叫Artifact,同样是联创+CTO的标签。这些说不在意职称的,一旦离职,就开始在领英自称上「副总裁」了(hehe)。

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把VLM塞进隐式世界模型,港大&小鹏机器人新框架让机器人长出物理直觉

通过将人类的姿态对齐到机器人的动作空间,双系统能够共同从多样的人类动作数据(如EgoDex)中汲取养分:System-2负责从人类视频中提取通用的任务逻辑,而System-1则从人类动作标签中蒸馏通用的运动先验。借鉴认知科学中的双系统理论,不仅让强大的VLM直接在其原生的ViT特征空间中进行轻量化的隐式世界建模(Latent World Modeling),更关键的是,它将这种隐式视觉预见构建为一个可微的结构化瓶颈。System-1则在真实未来特征的指导下,专心学习从感知到精准动作的映射。

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留给人类数学家的悬赏不多了!谷歌DeepMind一口气解决9道埃尔德什问题

同时,AlphaProof Nexus还在OEIS整数序列百科里证明了44个开放猜想,在代数几何那边解决了一道希尔伯特函数对数凹性的15年悬案,凸优化那边改进了一个锚定梯度下降法的理论边界。这个结果或许也在预示着,未来随着大模型能力持续升级,复杂的多工具组合系统,可能不再是刚需,只用大模型+专业校验工具这套简单循环,就能搞定大多数数学难题。简单理解就是,这群数字之间,既不能一个数整除另一个数,也不能一个数整除另外两个数的和,同时数字还要分布得相对密集,不能只挑寥寥几个数投机取巧。

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龙虾之父教你省钱:开源Skill给你的Skill减肥

严格遵循Codex计费规则(UTF8字节数/4向上取整),以模型上下文2%为默认技能预算基数,结合技能优先级排序规则(系统技能>内置技能>插件技能>仓库自定义技能),核算全量技能原始占用令牌、最小渲染令牌、预算内可用令牌。同时可模拟真实运行场景,计算预算不足时的技能描述截断字符数、被省略技能数量,精准输出预算使用率、剩余预算、上下文占用比例等核心指标,直观展示技能体系的资源负载情况。跨Codex内置库、插件缓存、代码库、个人技能根目录,扫描同名技能、描述/内容高度相似的重复技能,标记冗余项。

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刚刚,国产AI自己造了AI,全球首例!

在MMLU-Pro、MMLU-Redux、AIME-2025、AIME-2026、BFCL-v4、AA榜单等项目上,也给出了对应成绩。我们完全可以给不同的模型、不同的硬件、不同的任务,分别写专用的代码。如果人不够,那就用AI来凑!更直白一点说,就是当AI写代码的成本越来越低,未来软件不一定非要做成一套通用大框架,也可以针对不同模型、不同硬件、不同任务,现场锻造一套专用代码。这也让MiniCPM5-1B的价值更明确了,它不只是一个小尺寸模型,而是一个在参数规模、部署成本和实际能力之间重新找平衡点的端侧模型。

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画数独、烧蜡烛都不翻车了?浙大&阿里让AI先三思再下笔|ACL 2026

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0.9B跑出90%真机成功率!上海交大为VLA补上空间感

从多视角RGB提取紧凑的隐式深度表征,再以轻量方式融入视觉-语言通路,最后通过flow-matching动作专家输出连续动作。参数,不额外增加硬件负担,用紧凑的隐式深度编码把空间感写进VLA策略里,仿真与真机同时兼顾性能与部署效率。论文中,IDEM骨干约0.13B参数,并结合多视角深度预训练初始化,在轻量条件下引入与深度相关的归纳偏置。值得注意的是,相比只关注benchmark分数,论文也给出了部署侧开销与实时性指标。从RGB学几何,省了硬件,但不少方案依赖较重的基础模型,训练和推理成本偏高。

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刚刚,国产Agent模型闯入全球第一梯队!限时免费

从训练的第一天起,它的目标就不是聊天,而是干活。就像我在实测中感受到的那样,做完桌宠它问你要不要存成Skill,做完周报它提醒你设成定时任务,昆仑万维瞄准的显然不只是一个模型,而是一整套Agent工作生态。发现没,自从模型进入Agent时代后,大部分玩家在推主力模型时都会附带一个轻量版,这也很好理解,就像前段时间Snapchat前机器学习工程师说的那样:。一只小猫,能在屏幕上随机溜达,点击会说打工人语录,右键能切工作模式和摸鱼模式,工作模式带番茄钟倒计时,还要有喝水提醒、远眺提醒、拉伸提醒这些健康功能。

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