近年来，Stable Diffusion、CogVideoX 等视频生成模型在自然场景中表现惊艳，但面对科学现象 —— 如流体模拟或气象过程 —— 却常常 “乱画”：如下视频所示，生成的流体很容易产生违背物理直觉的现象，比如气旋逆向旋转或整体平移等等。
AAAI 2026录用结果重磅公布！这一届，投稿量暴增至23,680篇，录用率仅17.6%，竞争程度远超往年。一些成功上岸的研究员们晒出了录用成绩单，有人甚至拿下了88887高分。
基于多模态大模型语义理解能力的统一多模态嵌入模型UniME-V2。该方法首先通过全局检索构建潜在困难负例集，随后创新性地引入“MLLM-as-a-Judge”机制：利用MLLM对查询-候选对进行语义对齐评估，生成软语义匹配分数。
视觉+语音=更强的语音识别！BPO-AVASR通过优化音视频输入和输出偏好，提升语音识别在真实场景中的准确性，解决了传统方法在噪声、口语化和视觉信息利用不足的问题。
大模型的快速及持续发展，离不开对模型所有权及数据隐私的保护。
哈尔滨工业大学团队提出HEROS-GAN技术，通过生成式深度学习将低成本加速度计信号转化为高精度信号，突破其精度与量程瓶颈。该技术利用最优传输监督和拉普拉斯能量调制，使0.5美元的传感器达到200美元高端设备的性能，为工业、医疗等领域应用带来变革。
精准预测和设计蛋白质的序列、结构及模拟其动态变化，一直是科学界的重大挑战。
一年一度的AAAI Fellow计划又成为了人工智能领域大家关注的焦点。本次发布的2025年名单中，共有16位知名学者当选，其中包含了四位著名华人学者。
Falcon 方法是一种增强半自回归投机解码框架，旨在增强 draft model 的并行性和输出质量，以有效提升大模型的推理速度。Falcon 可以实现约 2.91-3.51 倍的加速比，在多种数据集上获得了很好的结果，并已应用到翼支付多个实际业务中。
随着图像编辑工具和图像生成技术的快速发展，图像处理变得非常方便。然而图像在经过处理后不可避免的会留下伪影（操作痕迹），这些伪影可分为语义和非语义特征。
