经过六年的巨额投入，特斯拉的Dojo超级计算机项目最终宣告失败。该项目始于2017年，旨在为自动驾驶研发提供自研算力支持，马斯克曾称其将“重新定义AI训练”。特斯拉累计投入超10亿美元，组建数百人团队，并在加州弗里蒙特建设专用数据中心。尽管在芯片设计上取得进展——Dojo D1芯片拥有354亿晶体管——但系统集成、散热与软件优化问题长期未能突破，导致整体性能远未达预期。2023年，特斯拉内部评估确认项目无法按时交付，遂决定终止大规模研发。这一挫折暴露了车企跨界高科技领域的技术壁垒，也标志着马斯克在人工智能基础设施领域的一次重大折戟。
近期研究揭示了人工智能在推理能力上的显著局限。哈佛大学的一项新论文指出，尽管大型语言模型在表面任务上表现优异，但其深层逻辑推理能力仍远逊于人类。与此同时，来自伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校和华盛顿大学的研究团队在《推理的认知基础及其在大型语言模型中的体现》中进一步分析了AI与人类在认知机制上的根本差异。研究表明，当前AI系统缺乏类人式的因果理解和抽象思维能力，其“推理”更多依赖模式匹配而非真正的逻辑推导。这些发现凸显了现有语言模型在复杂决策和真实世界问题解决中的思维局限，为未来AI发展提供了重要警示。
快手近日发布了其新一代旗舰多模态大模型Keye-VL-671B-A37B，该模型基于DeepSeek-V3-Terminus技术构建，参数规模高达6710亿。在保持基础模型通用性能的同时，Keye-VL-671B-A37B重点优化了视觉感知、跨模态对齐及复杂推理链路，显著提升了多模态理解与复杂推理能力，进一步拓展了在内容理解、生成与交互场景中的应用潜力。
NeurIPS 2025 Oral 接收的一篇论文提出了一种名为REG的创新方法，通过在Diffusion模型训练过程中引入单个class token，显著提升了模型的训练效率与生成性能。该方法将基础视觉模型（如DINOv2）中的class token与latent space维度进行拼接，并在加噪和去噪训练中协同优化，有效加速了模型收敛。实验表明，在ImageNet数据集256×256分辨率图像生成任务中，REG相较于传统Diffusion模型展现出更优的性能表现，为高效视觉生成模型的设计提供了新思路。
腾讯混元大模型团队近日宣布推出并开源HunyuanOCR模型，这是一款商业级别的开源OCR专用视觉语言模型，参数量仅为1B。该模型融合了原生ViT架构与轻量级LLM设计，在精度与效率之间实现了优异平衡，适用于多种场景下的文字识别任务。发布首日，HunyuanOCR即被vllm官方团队纳入支持名单，迅速获得业界认可。目前，该模型在Hugging Face趋势榜上位列第四，GitHub标星数已突破700，展现出强大的社区影响力和发展潜力。
在AI时代加速演进的背景下，架构师正面临前所未有的职业转型挑战。随着人工智能在设计、优化与决策支持中的深度渗透，传统技术架构角色逐渐被自动化工具取代，促使从业者思考“卷不过AI就去当CEO？”这一现实命题。文章提出，架构师实现“反向突围”的关键在于跳出技术闭环，转向战略视野与消费者洞察。通过与哥伦比亚大学教授Arthur M. Langer的对话指出，理解不同消费者群体的需求差异，已成为驱动创新与市场定位的核心能力。未来，架构师需融合商业思维与用户行为分析，从技术执行者蜕变为价值引领者，在AI重塑的职业格局中开辟新路径。
DeepSeek-Math-V2作为DeepSeek推出的新型数学推理模型，凭借其在IMO 2025竞赛中斩获金牌的卓越表现，迅速引发广泛关注。该模型不仅是全球首个开源的IMO金牌级别模型，更通过引入一套创新的推理规则，显著提升了大型模型在复杂数学问题求解中的准确率与逻辑严谨性。这一突破标志着AI在形式化数学推理领域迈出了关键一步，为后续研究提供了可复用的技术路径和开放的实验平台。
Buoyant公司近日宣布，其开源服务网格产品Linkerd现已原生支持MCP协议，成为首个能够在Kubernetes环境中全面管理、保护和监控智能应用AI流量的服务网格。这一里程碑式的升级使Linkerd在AI驱动的应用架构中扮演关键角色，显著提升流量安全性与可观测性。通过深度集成MCP协议，Linkerd无需额外插件即可实现对AI工作负载的精细化控制，进一步巩固其在服务网格领域的领先地位。该进展标志着服务网格技术正式迈入支持原生AI流量的新阶段，为Kubernetes生态中的智能化应用提供了更高效、安全的通信基础。
在过去十年中，人工智能在信息处理与内容生成方面取得了显著进展，尤其是大型语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）系统的广泛应用。然而，这些系统仍存在一个根本性缺陷：缺乏具备时间延续性和个性化的“记忆”能力。当前模型虽能高效完成即时推理与响应，却难以持续积累经验、反思过往交互或实现类似人类的认知成长。这一局限制约了人工智能在复杂、长期互动场景中的表现，也凸显出构建具备动态学习与记忆演化能力系统的重要性。
北京大学研究团队开发了一种名为EvoVLA的新型自进化视觉语言模型，旨在解决机器人在执行复杂长序列任务时产生的幻觉问题。现有视觉语言模型（VLA）常误判任务完成状态，导致执行失败。EvoVLA通过引入Gemini算法生成高难度负样本，结合对比学习、几何探索与长程记忆技术，显著提升了模型判断的准确性。在Discoverse-L复杂任务基准测试中，EvoVLA将任务成功率提高了10.2%，并将幻觉率从38.5%大幅降低至14.8%，展现出卓越的性能提升。
在构建RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型或智能代理时，开发者面临的核心挑战是如何将其优化至适合生产环境的水平。检索效率、准确性、成本与响应速度成为关键性能指标。本文系统探讨了10个上下文处理技巧，涵盖查询重写、分块策略优化、语义检索增强、缓存机制设计等方面，旨在提升RAG系统的整体表现。通过精准控制上下文长度、提高检索相关性并减少冗余计算，可在不牺牲准确率的前提下显著提升响应速度并降低运算成本，从而推动RAG模型从实验阶段顺利过渡到高负载的生产环境应用。
在Snowflake成本优化的实践中，用户培训与信息传达常被忽视，却对控制支出具有显著影响。许多成本上升问题源于人为错误和设计复杂的查询，这些查询如同Rube Goldberg机械般冗余低效，极大增加了计算资源消耗。通过系统化的用户培训，提升团队对高效查询编写、数据分区和缓存机制的理解，可有效减少不必要的资源浪费。此外，建立清晰的信息传达机制，确保最佳实践和使用规范在组织内部广泛传播，无需依赖第三方工具即可实现可观的成本节约。这一策略不仅增强了用户的责任感，也提升了整体平台使用效率。
Valkey 9.0 已由 Linux 基金会正式发布，标志着这一开源内存存储解决方案迈入新阶段。作为 Redis 的后继者，Valkey 在系统性能和架构灵活性方面实现了显著提升。其核心亮点包括引入多数据库集群功能，支持更高效的资源隔离与管理，以及采用原子级槽位迁移技术，大幅降低了数据再平衡过程中的延迟与风险。这些创新使得 Valkey 在高并发、低延迟的应用场景中表现更为卓越，适用于现代分布式系统的严苛需求。随着社区和企业对高性能内存存储的依赖日益增强，Valkey 9.0 的推出为行业提供了更加稳定、可扩展的替代方案。
本文从信息流转的视角出发，系统探讨了Agent上下文工程的规范与实践路径。通过分析信息流在AI系统中的动态传递机制，揭示了上下文工程在提升Agent感知、决策与响应能力中的核心作用。文章强调，构建高效Agent系统需依托结构化上下文管理、语义一致性维护及实时信息更新机制，确保信息流的完整性与时效性。结合当前AI应用实践，提出一套可操作的工程规范框架，旨在为开发者提供理论支持与技术指导，推动Agent系统向更高层次的智能化发展。
华为云在杭州成功举办以“算力筑基・生态聚力”为主题的AI技术峰会，聚焦AI技术在企业智能化转型中的关键作用。峰会汇聚众多行业专家与企业代表，深入探讨如何依托华为云强大的算力基础设施与开放的生态系统，助力浙江企业加速数字化升级。通过分享多个行业应用案例，展示了AI技术在制造、金融、医疗等领域的落地成效，凸显算力作为智能时代核心驱动力的重要性。
近日，华为在太原成功举办了以“用先进算力，为AGI加速”为主题的千行百业AI赋能转型论坛。本次论坛汇聚了来自全国各地的行业专家、企业代表及技术学者，共同探讨人工智能通用智能（AGI）时代下，如何通过先进算力推动各行业的数字化转型与升级。华为分享了其在算力基础设施领域的最新成果，展示了基于昇腾AI的全栈解决方案在制造、医疗、交通等多个行业的落地应用案例。活动期间，华为还联合本地企业发布了多项AI合作计划，旨在加速区域产业智能化进程。此次论坛不仅强化了太原作为中部地区科技创新高地的地位，也为全国范围内的AI生态建设注入新动能。
