在EMNLP 2025会议上，由MetaGPT、蒙特利尔大学、Mila研究所、麦吉尔大学和耶鲁大学等机构组成的研究团队联合发布了CARE框架。该框架是一种创新的原生检索增强推理模型，旨在提升大型语言模型（LLM）在复杂推理任务中的表现。CARE通过将上下文事实与模型自身的检索能力深度融合，实现了高保真的上下文理解，无需依赖外部工具或额外插件。这一设计显著增强了模型在信息获取与逻辑推理之间的协同能力，为检索增强技术的发展提供了新路径。
当前AI框架在构建智能应用中展现出高效性，但其本质存在能力上限，难以应对复杂多变的业务需求。以Dify为代表的低代码开发平台虽能快速整合流程碎片、降低开发门槛，提供丰富的功能模块与工作流支持，却仍受限于平台设计的通用性，无法彻底弥合技术实现与实际业务场景之间的差距。相比之下，知识工程通过系统化地组织、沉淀和推理领域知识，具备更强的延展性与适应性，不受固定架构约束。因此，在追求深度业务融合与持续进化的应用场景中，依赖知识工程驱动的解决方案更具突破潜力，能够超越低代码平台的技术边界，实现真正意义上的智能化升级。
西湖大学自然语言处理实验室近日宣布，其研发的全自动AI科学家系统DeepScientist取得重大科研突破。该系统具备独立完成科学研究的能力，能够在无任何人工干预的情况下实现目标导向的探索、持续迭代优化，并逐步超越人类研究者的最先进成果。实验数据显示，DeepScientist在多项科研任务中的综合性能超越当前人类设定的最佳基准（SOTA）达183.7%，标志着人工智能在自主科研领域迈入新阶段。这一成果不仅展现了AI在自然语言理解与科学发现中的深度融合，也为未来科研范式变革提供了重要路径。
随着人工智能（AI）在日常生活和工作中的广泛应用，人们对AI的依赖日益加深，专家吴恩达指出，过度依赖AI可能导致注意力下降、记忆力减退和批判性思维弱化等认知退化现象。研究表明，长期依赖AI处理信息可能使大脑在分析与决策方面的活跃度降低达30%以上。为避免此类风险，专家建议将AI作为辅助工具而非替代手段，鼓励用户保持主动思考，定期进行“数字断食”，并通过写作、阅读和复杂问题解决训练维持认知活力。合理使用AI工具，有助于在提升效率的同时保护大脑功能。
OpenAI正以算力为核心驱动力，迈向2025年5000亿美元的估值巅峰，有望超越SpaceX，成为全球估值最高的独角兽企业。这一壮举背后，是席卷全球的AI军备竞赛。预计未来十年，OpenAI将部署高达20GW的算力，相当于20座核反应堆的能源输出，总投资规模或将达到1万亿美元。然而，如此庞大的资金与能源需求引发关注：巨额投入的来源何在？这一问题不仅关乎OpenAI的发展路径，也牵动着全球人工智能产业的未来格局。
2025年被广泛视为AI Agent技术的元年，全球人工智能领域迎来重要转折点。随着技术突破不断涌现，AI Agent市场迅速扩张，规模已超过50亿美元，并以每年40%的速度持续增长。仅在过去三个月内，新发布的AI Agent产品数量便超过了2024年全年的总和，展现出前所未有的发展动能。智能体正逐步成为推动产业智能化、提升自动化水平的核心力量，标志着人工智能从被动响应向主动决策的演进。
谷歌近期对Gemini 2.5 Pro进行了重要升级，显著增强了其视觉理解与推理能力，并在此基础上推出了专用的计算机操作模型。该模型使AI智能体具备了与图形用户界面（GUI）直接交互的能力，可执行点击、输入文本和滚动等类人操作，标志着AI在实际任务自动化中的进一步突破。这一进展依托于Gemini 2.5 Pro强大的多模态处理性能，为AI操作系统的演进提供了新的可能性。
Sam Altman，风险投资公司a16z的合伙人，在一次深度访谈中系统阐述了他对企业未来形态、人工智能技术发展及其社会影响的全面思考。他提出构建“垂直整合的AGI帝国”愿景，强调通过端到端控制硬件、软件与基础设施，实现通用人工智能（AGI）的高效部署。Altman指出，Sora在推动AI内容生成和模拟环境方面扮演关键角色，将成为AGI训练的重要工具。同时，他警示AGI的快速发展将对能源结构带来巨大挑战，预计未来AI数据中心能耗或将占全球总用电量的显著比例，亟需突破性能源解决方案以支撑其可持续发展。
Meta Superintelligence Labs 近期推出了全新的评估工具ARE与Gaia2，旨在异步且动态的环境中系统评估智能体的适应性、效率及协作能力。Gaia2 的引入凸显了一个关键认知：智能体的“强”并不等同于“实用”。该工具推动人工智能评估从封闭的实验室环境迈向真实世界的应用场景，强调在复杂现实条件下衡量智能体的实际表现。这一进展标志着智能体评估体系的重要转型，为提升智能系统在真实环境中的可靠性与有效性提供了新标准。
Meta的最新研究表明，在人工智能推理过程中，推理质量的关键不在于思考步骤的广度，而在于减少错误的发生。研究提出“失败步骤比例”（FSF）作为衡量AI推理准确性的核心指标，发现FSF与最终答案正确率呈显著负相关，是预测推理质量的最强变量。该成果为优化大模型推理能力提供了新方向，强调应聚焦于识别并降低推理链中的错误步骤，而非单纯增加推理深度。这一发现对提升AI系统的可靠性与可解释性具有重要意义。
一位哈佛大学计算机科学博士生每月仅获得约4000美元的津贴，却需在资源匮乏中推进科研，为获取一块GPU焦头烂额。与此同时，硅谷企业凭借百万美元年薪和千亿级GPU集群的投入，大规模挖角顶尖人才，加剧学术界的人才流失危机。博士生作为科研与教学的核心力量，正加速流向产业界，许多学生在学业中途放弃学术道路。教授们忧心忡忡，而高校与政府的应对措施明显滞后，难以挽回这一趋势，学术界的未来正面临前所未有的挑战。
在北冰洋冰冷幽深的海域中，一台用于监测海洋生态的海底着陆器在执行为期一年的科考任务时突然失联。该着陆器搭载了温度、盐度及生物活动等多项传感器，原定于2023年9月由科研团队回收。然而，由于海冰异常移动和声学信标故障，着陆器偏离预定位置，一度被认为永久丢失。历经三个月的分析与追踪，团队结合卫星数据与水下声呐网络，最终在格陵兰以北约400公里处重新定位目标。2024年1月，借助遥控潜水器成功将其回收，设备保存完好，数据完整率达98%。此次惊险回收不仅挽救了珍贵的科研资料，也彰显了极地科技与团队协作的突破性进展。
清华大学物理系杰出校友姚顺宇（Yao Shunyu）近日宣布，将离开人工智能研究公司Anthropic，加入谷歌旗下的DeepMind团队。姚顺宇在人工智能与基础科学研究的交叉领域表现卓越，曾因在模型可解释性方面的突破性贡献荣获特别奖项。他本科期间在清华物理系打下了坚实的理论基础，后投身人工智能前沿研究，成为连接物理学思维与AI创新的代表性人物之一。此次职业动向引发业界关注，标志着顶尖科研人才在AI核心平台间的深度流动。
谷歌公司资深工程主管Antonio Gulli近日在网上免费发布了其新书《智能体设计模式》，迅速在AI开发领域引发广泛关注。该书系统性地总结了智能体开发中的核心设计模式，涵盖架构设计、任务分解、状态管理与协作机制等关键主题，为开发者提供了可落地的实践指南。作为AI智能体领域的权威参考，本书结合真实案例与工程经验，帮助开发人员高效构建可靠、可扩展的智能体系统。Antonio Gulli凭借其在谷歌多年的工程技术积累，将复杂概念以清晰逻辑呈现，极大降低了AI智能体开发的学习门槛。此次免费发布体现了开放共享的技术精神，广受开发者社区好评。
Verlog 是一个开源的强化学习（RL）框架，专为大型语言模型（LLM）智能体设计，旨在解决在构建长时程、多回合任务过程中面临的核心工程挑战。该框架通过系统化的技术方案，显著提升了 LLM 智能体在复杂环境中的持续决策能力，能够稳定处理长达 400 回合的任务序列而不会出现性能衰减。Verlog 的架构优化了记忆管理、策略更新与奖励建模，使智能体在长时间交互中保持高效与一致性。作为开源项目，Verlog 为研究者和开发者提供了可扩展的工具集，推动了 LLM 智能体在复杂任务场景下的应用与发展。
谷歌公司正式加入计算机使用自动化（CUA）领域的竞争，推出Gemini 2.5 Computer Use技术。该技术由谷歌DeepMind团队研发，使人工智能具备直接控制浏览器的能力，标志着AI智能体在实际应用场景中的重大突破。Gemini 2.5在多项性能基准测试中表现卓越，展现出强大的任务执行与交互能力，进一步推动了AI代理技术的发展。此举不仅彰显了谷歌在人工智能领域的战略布局，也加剧了全球AI智能体技术的竞争态势。
