本文介绍了香港科技大学谭平团队研发的SAIL-Recon技术，这是一种融合视觉定位和场景回归的先进场景回归网络。该技术成功克服了大规模3D场景重建中的关键挑战，实现了对万帧级图像的高效处理，标志着空间智能技术迈上了新的台阶。SAIL-Recon的应用为高精度、大规模场景建模提供了全新解决方案，具有广泛的技术前景与应用价值。
自2025年初以来，一种新兴的训练范式——Agentic Reinforcement Learning（Agentic RL）逐渐成为研究热点。这一突破性进展在很大程度上得益于DeepSeek R1模型及其背后的GRPO范式获得广泛关注。Agentic RL的核心目标是将大型语言模型（LLM）从传统的“被动对齐”状态，转变为能够“主动决策”的智能体。通过这种训练方式，LLM能够在动态环境中进行规划、行动和学习，从而展现出更高的自主性和适应性。这一范式不仅推动了人工智能领域的发展，也为LLM在复杂任务中的应用提供了新的可能性。
中国科学院近日发布了一款全流程基于国产GPU的类脑脉冲大模型，该模型在性能上实现了显著突破，上下文处理速度提升了100倍。该研究深入探索了脉冲神经元内部复杂的神经动力学与线性注意力模型之间的相互作用，并通过设计线性模型架构以及基于转换的异构模型架构，有效解决了脉冲驱动限制下大规模类脑模型性能退化的问题。此外，该模型还引入了动态阈值脉冲化技术，实现了对国产GPU算力集群在类脑脉冲大模型训练与推理过程中的全流程支持，为国产人工智能技术的发展提供了坚实基础。
中国电信人工智能研究院（TeleAI）的具身智能团队近日开发了一种名为“对齐-引导-泛化”（Align then Steer, ATE）的跨本体泛化框架，旨在解决视觉语言预训练（VLA）模型在后训练阶段的泛化能力不足问题。该框架通过潜空间引导的方法，实现了VLA模型在不同本体间的高效迁移与应用，为模型在复杂场景下的适应性提供了新的解决方案。这一研究成果标志着人工智能在跨领域视觉语言理解方面迈出了重要一步。
近年来，哲学专业的就业前景意外地超越了传统热门的计算机科学（CS）专业，引发了广泛关注。2025年数据显示，CS专业的失业率飙升至6.1%，甚至高于哲学专业。这一现象打破了CS专业“神仙专业”的光环，即便是麻省理工学院（MIT）和斯坦福大学的CS毕业生，也面临“毕业即失业”的现实困境。文章探讨了CS专业学生在当前就业形势下如何调整职业规划，以应对激烈的竞争和不断变化的市场需求。
近日，Meta Superintelligence Labs 推出了一项创新性技术——REFRAG 框架，该框架旨在显著提升大型语言模型（LLM）在处理长文本数据时的效率。通过优化解码过程，REFRAG 在诸如检索增强生成（RAG）等应用场景中，成功将 LLM 的处理速度提高了30倍，有效缓解了长上下文输入带来的性能瓶颈。这一突破为 LLM 在大规模文本处理任务中的应用开辟了新的可能性。
最新研究揭示了嵌入检索模型在处理大规模信息时面临的根本性限制，这一现象被称为“维度的囚笼”。Google DeepMind的研究表明，这种局限性源于向量空间的数学属性。实验结果显示，即便是512维的模型，其能够有效处理的文档组合数量也仅约为50万份，远低于互联网规模的需求。理解这些数学边界对于开发更加智能和高效的检索系统至关重要。
随着人工智能技术的迅猛发展，AI广告工厂正以极低的成本实现日产百条视频的高效产出，标志着广告行业迎来一场深刻的变革。这种技术驱动的生产模式大幅降低了内容创作的门槛，为品牌营销带来了前所未有的效率提升。然而，在生产效率飞速提升的同时，如何在规模化内容输出中保持创意质量，成为行业亟需解决的核心问题。如何在低成本与高创意之间找到平衡点，将决定未来广告内容的生命力与竞争力。
到2026年，人工智能预计将主导七个关键行业，这一预测基于对200多家公司在采纳率、投资流程和实施计划方面的深入分析。这些行业将经历深刻的变革，预计在未来的3到5年内，人工智能将彻底改变它们的运作方式。对于从事这些行业的专业人士来说，这一趋势不仅带来了挑战，也提供了机遇。了解并适应这些变化将是职业规划的重要组成部分。人工智能的快速发展意味着技术颠覆将成为常态，因此，个人和企业都需要重新思考未来的战略方向。
在2025全球工业互联网大会的视角下，智能制造正以前所未有的速度推动全球制造业的“向新”与“向智”发展。随着工业互联网技术的不断突破，制造业正在经历一场深刻的变革，智能化、数字化成为产业升级的核心驱动力。数据显示，到2025年，全球智能制造市场规模预计将达到2.5万亿美元，其中工业互联网平台的应用覆盖率将超过60%。这一趋势不仅提升了生产效率，还推动了产品创新与服务模式的重构。各国企业正加速布局智能制造生态系统，以数据为核心，构建更加灵活、高效的制造体系。在这一进程中，中国作为全球制造业的重要力量，正积极融入全球产业链，推动高质量发展。
近年来，中国人工智能领域发展迅猛，企业数量呈现爆发式增长，平均每11小时就有一家新的人工智能企业成立。截至目前，全国人工智能企业总数已超过5000家，展现出强大的创新活力和市场潜力。这一波创业热潮不仅吸引了大量资本涌入，也推动了技术突破和行业应用的不断拓展。随着行业竞争日益激烈，企业纷纷加大研发投入，力求在智能芯片、自然语言处理、计算机视觉等关键技术领域占据领先地位。人工智能正成为中国科技创新的重要引擎，为经济发展注入新动能。
本文聚焦全球工业互联网大会中的科技创新亮点，探讨智能制造与数字转型在全球工业发展中的关键作用。大会汇聚了来自世界各地的行业领袖、技术专家和政策制定者，共同分享前沿技术成果与实践经验。数据显示，2023年全球工业互联网市场规模已突破1.2万亿美元，年均增长率保持在12%以上。智能制造解决方案的应用，使部分制造企业的生产效率提升了30%，运营成本降低了20%。文章进一步分析了人工智能、大数据、物联网等技术如何深度融合于工业场景，推动产业变革。通过展示科技创新的力量，大会为全球工业互联网的未来发展指明了方向。
近期，Java生态系统迎来多项重要进展，展现了其持续创新的活力。Groovy语言发布5.0版本，带来了多项新特性和改进，提升了开发效率。与此同时，Leyden项目正致力于为Java打造全新的模块化系统，为开发者提供更灵活的构建方式。在微服务领域，Helidon MCP作为轻量级框架，助力开发者高效构建Java微服务。此外，JReleaser正式支持多种包管理与分发系统，简化了发布流程。而LangChain4j的推出，则为自然语言处理应用开发提供了便捷的Java库。与此同时，Open Liberty凭借其轻量与高性能特性，持续受到开发者青睐。
本文介绍了一种创新的调试工具，该工具结合了Java Instrumentation技术和Spring Boot框架，实现了无痕迹的调试注入。通过动态修改Java字节码，该工具能够在不改变原有代码的前提下，显著提高线上问题定位的效率和准确性。这种技术为开发者提供了一种全新的调试方式，尤其适用于解决复杂的线上问题，从而极大地提升了开发效率和系统稳定性。
信息通信行业在赋能发展和智慧化服务方面取得了显著成效，成为推动社会进步和经济转型的重要力量。通过技术创新，该行业不断优化服务模式，提升智能化水平，为各领域提供了高效、便捷的解决方案。数据显示，行业规模持续扩大，智慧服务应用场景不断拓展，进一步推动了数字化进程。
在全球科技竞争日益激烈的背景下，巩固中国电子信息制造业的领先地位成为当务之急。作为国民经济的重要支柱产业，电子信息制造业不仅推动了技术创新，还提升了整体产业竞争力。2023年，中国电子信息制造业的总产值已突破15万亿元，同比增长12%，展现出强劲的发展势头。通过加大研发投入、优化产业结构以及推动智能制造转型，中国正加速迈向全球价值链的中高端。未来，持续的技术创新和政策支持将成为保持这一领域领先地位的关键。
