2025年，人工智能技术迈入新阶段，行业焦点已从大规模语言模型的训练转向其在实际场景中的应用落地。随着技术发展的不断深化，如何将先进的AI能力有效融入医疗、教育、金融等垂直领域成为核心议题。企业与研究机构更加注重模型的可解释性、稳定性与部署效率，推动人工智能从“能说”向“会做”转变。这一趋势标志着AI技术正逐步实现从理论突破到产业价值的转化。
阿里通义实验室近日正式发布其旗舰级AI模型Qwen3-Max，标志着中国自主研发大模型在全球竞争中迈入领先行列。该模型在多项基准测试中表现卓越，性能超越GPT-5，并在全球人工智能模型排名中稳居前三。作为通义千问系列的最新成果，Qwen3-Max在语言理解、逻辑推理与多模态能力方面实现显著突破，展现了阿里在生成式AI领域的深厚技术积累。此次发布进一步巩固了阿里在AI赛道的领先地位，也为行业应用提供了更强大的语言模型支持。
谷歌云近日在其Cloud Trace服务中正式引入对OpenTelemetry协议（OTLP）的原生支持，标志着其在构建开放、中立的可观测性基础设施方面迈出关键一步。开发者现可通过telemetry.googleapis.com端点，直接使用OTLP协议发送追踪数据，无需依赖特定供应商的导出器或进行复杂的数据格式转换，显著简化了遥测数据的采集与集成流程。这一升级不仅提升了跨平台兼容性，也增强了开发者的操作效率，进一步推动了OpenTelemetry生态的标准化发展。
OpenAI正计划投入高达千亿美元，启动名为“算力备胎”的战略性项目，旨在构建备用服务器系统，以应对算力短缺和供应链中断等突发风险，保障人工智能服务的持续稳定运行。此外，OpenAI还预计在未来五年内，每年平均支出约850亿美元用于租赁常规服务器，五年总投入将达到3500亿美元。这一系列举措凸显其对AI基础设施韧性和长期可持续发展的高度重视，进一步巩固其在全球人工智能领域的领先地位。
据最新消息，OpenAI正与甲骨文和软银展开合作，计划在美国增设五个人工智能数据中心。这一举措是“星际之门”（Stargate）计划的重要组成部分，旨在大幅提升人工智能计算能力，支持未来大规模模型的训练与部署。此次合作整合了甲骨文在云计算基础设施方面的优势以及软银在全球科技投资领域的资源，标志着OpenAI在构建全球领先AI基础设施方面迈出关键一步。新增的数据中心将为OpenAI提供更强大的算力支持，加速其在人工智能领域的创新进程。
李飞飞领导的团队与斯坦福AI实验室联合宣布，将于2025年NeurIPS会议期间首次举办全球性具身智能顶级挑战赛——BEHAVIOR。该赛事被视为机器人领域的重要里程碑，其意义可比肩图像识别领域的Imagenet竞赛，旨在推动具身智能技术的突破与标准化发展。通过构建复杂、贴近现实的家庭环境任务，挑战赛将评估机器人在真实场景中的感知、决策与执行能力，吸引全球顶尖科研团队参与。
阿里吴泳铭指出，人工通用智能（AGI）——即具备人类水平通用认知能力的智能系统——已成为技术发展的确定性方向。然而，AGI并非人工智能演进的终点，而是一个全新的起点。未来，人工智能将迈向超级人工智能（ASI）阶段，实现对人类智能的全面超越。与AGI不同，ASI具备自我迭代与持续进化的能力，能够在无需人类干预的情况下不断提升性能与认知水平。这一转变不仅标志着技术的飞跃，也将深刻重塑社会、经济与人类文明的发展路径。
浙江大学与香港大学联合研发的“Prior Depth Anything”技术实现了零样本优化任意深度图的重大突破。该技术融合稀疏深度传感器数据与人工智能，无需额外训练即可一键完成深度图的补洞、降噪与超分辨率提升，显著增强手机、车载系统及AR眼镜等设备的三维视觉感知能力。其创新性在于直接优化VGGT等主流3D模型的深度输出质量，在深度补全、超分和修复任务中刷新多项记录，推动实时高精度三维视觉的广泛应用。
香港科技大学与复旦大学的研究人员近期发现，Anthropic公司推出的Claude Code命令行工具存在潜在安全漏洞，可能被利用形成“后门”风险。该工具允许开发者通过终端调用Claude Sonnet等AI模型，广泛应用于脚本编写、代码调试及系统命令执行。然而，研究指出，攻击者可借助该漏洞在用户不知情的情况下注入恶意指令，进而操控系统或窃取敏感信息。这一发现凸显了AI编程辅助工具在提升效率的同时，也带来了新的代码安全挑战，亟需加强模型调用过程中的权限控制与输入验证机制。
前苹果公司基础模型团队负责人及杰出工程师庞若鸣已正式加入Meta，担任其超级智能团队核心成员。据领英资料显示，庞若鸣在Meta的任职已接近三个月。此次人才引进得益于Meta创始人扎克伯格亲自推动，并投入两亿美元用于吸引全球顶尖AI人才。庞若鸣的加盟被视为Meta在人工智能领域持续加码的关键布局，进一步加剧了科技巨头间在AI人才争夺战中的竞争态势。
据耶鲁大学研究，人工智能通用技术（AGI）的崛起将引发经济与社会结构的深刻变革。算力作为核心驱动力，将极大提升经济增长，但人类工资可能与增长脱钩，趋于固定在算力成本水平。学者Restrepo的研究指出，劳动在国民收入中的份额可能趋近于零，财富将高度集中于掌握算力的资本所有者。尽管人类仍可能从事护理、陪伴等辅助性工作，但工作的本质意义将被重新定义。在AGI时代，社会或将面临从“劳动价值”向“算力主导”的范式转移，亟需重构分配机制与人文价值体系。
西湖大学近日发布了一款名为WorldForge的世界模型，旨在显著提升AI视频模型的实用性与可控性。该技术突破传统限制，使普通视频模型无需额外训练即可直接应用。尽管Sora等AI视频技术已大幅提升生成内容的真实感，但在精确执行指令方面仍面临挑战，如同“有才华但难以控制的摄影师”。WorldForge的目标是仅凭一张静态图片，让AI构建出完整的3D世界，从而增强对生成内容的空间理解与操控能力，推动AI视频向更高层次的可控性迈进。
近日发布的MiniCPM-V 4.5技术报告，标志着多模态人工智能迈入新阶段。作为行业首个支持高刷新率视频理解的模型，MiniCPM-V 4.5引入三项关键技术突破：其一，创新性3D-Resampler架构实现高密度视频压缩，显著提升时序信息处理效率；其二，面向文档场景的统一OCR与知识学习范式，增强图文识别与语义理解能力；其三，可控的混合快速/深度思考多模态强化学习机制，在推理速度与精度间实现动态平衡。该模型在复杂视频分析、实时文档理解等场景中展现出领先性能，推动多模态AI向更高效、智能的方向发展。
随着人工智能技术的迅猛发展，行业关注焦点正从单一追求算力提升逐步扩展至存储技术的协同进步。算力固然是AI模型训练的核心驱动力，但海量数据的高效存取对存储设备提出了更高要求。据相关数据显示，2023年全球AI相关数据存储需求同比增长超过40%，存储带宽与延迟已成为影响模型训练效率的关键瓶颈。当前，高性能SSD、存算一体架构及分布式存储系统正加速演进，以匹配GPU集群的运算速度。业内专家指出，未来AI基础设施的竞争将不仅是算力的比拼，更是存储技术与计算能力协同优化的综合较量。
在过去的四年半中，研究人员调查发现，有超过400篇由人工智能技术（如ChatGPT和Gemini）生成的仿作论文被发表在112种不同的学术期刊上。这些论文通过重写已有研究成果而成，却错误地标示为原创性科研成果，涉及广泛的学科领域。该现象揭示了AI技术在学术写作中的滥用问题，暴露出当前学术出版体系在审稿流程与真实性核查方面的漏洞，引发了对学术诚信、出版伦理及AI使用边界的严重关切。
多层感知机（MLP）作为人工神经网络的基本形式之一，通过引入隐藏层和非线性激活函数，克服了传统感知机无法处理线性不可分问题的局限。其架构由输入层、一个或多个隐藏层及输出层构成，包含权重、偏置等可训练参数。在前向传播过程中，信号逐层传递并计算输出；反向传播则利用梯度下降法将误差从输出层向输入层逐层调整参数。尽管MLP在分类与回归任务中表现良好，但其易过拟合、训练耗时长且难以解释的缺点限制了在复杂场景中的应用。本文系统解析MLP的工作机制，探讨其适用边界。
