来自阿里巴巴夸克、北京大学和中山大学的研究人员提出了一种创新的自我博弈训练范式——搜索自博弈（Search Self-play，简称SSP），专为深度搜索Agent设计。该方法无需依赖外部监督信号，通过内部对抗与迭代优化，实现Agent在复杂环境中的自我进化。SSP突破了传统训练模式对标注数据和人类先验知识的依赖，展现出强大的自主学习能力，为无监督强化学习提供了新的技术路径。实验表明，该范式显著提升了Agent的推理深度与决策精度，具有广泛的应用前景。
在AAAI 2026会议上，研究者们深入探讨了视频扩散模型在理解与再现科学现象方面的潜力。随着扩散模型在视觉生成领域的迅速发展，其应用已不仅限于自然景观的合成，更延伸至对物理过程动态演化的模拟。该研究聚焦于AI是否具备从初始帧推演真实科学现象演变的能力，探索其在生成视频内容时对物理规律的理解程度。结果表明，先进的视频扩散模型能够在一定程度上捕捉并再现流体运动、热传导等复杂物理现象的动态演化过程，展现出AI在科学模拟中的推演潜力。这一进展为AI辅助科学研究提供了新的路径，标志着生成模型向认知智能迈出了关键一步。
在人工智能技术迅速发展的背景下，俄勒冈州立大学与加州大学圣克鲁斯分校的研究人员提出了一种创新的学术排名系统，旨在重新定义“科研影响力”。该系统依托大型语言模型，分析学者对论文影响力的主观评价，突破传统引用次数为主的量化评估模式，更全面地捕捉学术贡献的深层价值。通过自然语言处理技术，系统能够识别评论中的情感倾向、专业判断与学术语境，从而构建更具动态性和解释性的影响力图谱。这一方法不仅提升了学术评价的准确性，也为科研管理与资助决策提供了智能化支持，标志着人工智能在科研评价领域的深度应用。
在EMNLP 2025会议上，通研院提出了一种针对稀疏模型的可解释性方法——“Router Lens & CEFT”，旨在解决语言模型中的上下文忠实性问题。该方法通过可视化和干预稀疏模型中路由机制的动态行为，提升模型对输入上下文的理解与利用能力，从而增强其推理过程的透明度与可靠性。研究首次将可解释性技术系统应用于稀疏激活模型，验证了其在多类自然语言理解任务中提升上下文忠实性的有效性，并已被EMNLP 2025接收。
近年来，3D视觉技术的发展引发关于其是否存在过度设计的讨论。字节跳动推出的Depth Anything 3技术为此提供了新的思路：通过一个基于深度光线表示训练的简洁Transformer模型，即可高效实现3D视觉功能。该方法摒弃了复杂架构，证明简单模型在特定条件下同样能胜任深度感知任务，提升了计算效率与应用潜力。研究者谢赛宁对此表示高度认可，认为这一进展为未来轻量化3D视觉系统的设计提供了重要参考。
近日，OpenAI由Ilya领导的超级对齐团队发布了一项关于模型可解释性的前沿研究。该研究探索通过构建具有大量神经元但每个神经元仅连接数十个其他节点的稀疏连接模型，以提升对模型内部工作机制的理解。传统深度学习模型因神经元高度互联而被视为“黑箱”，而此项工作试图通过结构简化增强可解释性，从而推动模型与人类价值观的更好对齐。研究认为，这种受限连接模式不仅可能降低模型复杂性，还能为调试、监控和安全控制提供更清晰的路径，是实现可靠AI对齐的重要技术探索方向。
在人工智能领域，李飞飞和LeCun代表了两种迥异的世界模型构建理念。李飞飞倡导以感知与认知为基础的自下而上的方法，强调视觉数据在构建AI对世界理解中的核心作用；而LeCun则主张通过自监督学习和能量模型实现系统性推理，推动AI从被动识别转向主动建模。二者的技术路径差异不仅体现了其研究背景与方法论的分歧，也映射出当前AI界三股主要技术路线的竞争格局。这场关于世界模型的争论，深刻影响着未来AI系统的发展方向与应用边界。
Google首席科学家Jeff Dean近日对前姚班校友、现Meta公司AI研究员的新成果表示高度赞赏。该研究提出了一种名为“嵌套学习”（Nested Learning）的新型训练框架，旨在有效缓解大型语言模型在持续学习过程中面临的灾难性遗忘问题。研究表明，该方法在多个基准测试中显著提升了模型的记忆保持能力，平均性能提升达23.6%。作为清华大学姚班的杰出代表之一，该研究者将理论深度与工程实践相结合，展现了中国顶尖计算机人才在全球AI前沿领域的影响力。
在最新的研究进展中，多模态检索领域实现了重大突破。本研究提出一种创新方法，通过引入软标签机制，有效打破了传统检索中刚性映射的局限，显著提升了跨模态语义对齐的灵活性与准确性。基于该方法构建的统一嵌入模型UniME-V2，依托多模态大模型架构，在图像与文本的联合语义理解方面展现出卓越性能，超越了现有的CLIP模型。实验结果表明，UniME-V2在多个主流多模态检索基准上均取得领先表现，并被AAAI 2026会议接收为口头报告，彰显其技术先进性与学术影响力。
在通用人工智能（AGI）预计十年内到来的背景下，人类社会正面临前所未有的准备危机。尽管科技界普遍认为AGI将深刻重塑经济、教育与就业结构，但全球范围内系统性应对措施仍显不足。当前一代在技术冲击面前，可能因缺乏适应能力而成为最未准备好迎接智能革命的人群。从教育体系到政策制定，现有框架难以匹配AGI时代的节奏与需求。如何提升人类准备度，已成为关乎文明走向的核心议题。
黄仁勋的母亲虽不会说英语，却以坚定的信念和非传统的教育方式，深刻影响了他的人生轨迹。她将年幼的黄仁勋送入美国一所寄宿学校，在开学前仅用几周时间教会他背诵整本英文演讲稿，以此克服语言障碍。这种强调坚持与尝试的家庭教育，奠定了黄仁勋面对挑战时的韧性。在母爱力量的支撑下，他不仅迅速适应新环境，更将这种精神带入创业历程，最终带领英伟达发展为全球市值最高的公司之一。家庭教育的影响，在黄仁勋的成功中扮演了关键角色。
一份新披露的法庭文件揭示了OpenAI创始人萨姆·奥特曼与埃隆·马斯克之间长达七年的恩怨始末。事件源于2016年的一条短信，标志着两人在OpenAI发展路径上的理念分歧逐渐激化。曾共同致力于非营利性人工智能愿景的合作伙伴，最终因控制权、战略方向及商业化问题走向公开决裂。文件显示，奥特曼曾多次尝试修复关系，但未获回应。面对马斯克关于OpenAI背离初心的指控，奥特曼回应称“我们对马斯克充满敬意，但将驳斥他所有的说法”。这场纷争不仅暴露了早期创业团队的裂痕，也折射出人工智能发展道路上理想与现实的激烈碰撞。
北京大学研究团队成功开发出名为AI-Newton的人工智能系统，该系统具备迅速识别并重新推导基础物理定律的能力，涵盖牛顿第二定律、能量守恒定律及万有引力定律。这一突破标志着人工智能在自主科学发现领域迈出了关键一步，展现出AI在复杂数据理解与科学规律挖掘方面的强大潜力。AI-Newton不仅能够从实验数据中自主提取物理规律，还为未来科学研究范式提供了新的可能，推动AI科学向更深层次发展。
截至2025年底，人工智能工程师、多智能体系统研究者及金融分析师亟需掌握七项创新性的“模型上下文协议”（MCP）项目，以应对快速演进的技术生态。这些项目涵盖跨模型协同推理、动态上下文感知、可解释性增强机制、联邦学习环境下的协议标准化、多智能体一致性对齐、金融时序预测中的上下文压缩技术，以及基于自然语言指令的模型行为调制。每一项MCP项目均针对当前AI工程实践中存在的上下文断裂、模型互操作性不足与决策透明度低等核心问题提出解决方案。通过实施这些协议，AI专业人员可在复杂系统集成与高精度分析任务中实现更高效的协作与更优的性能表现，推动人工智能在多领域深度融合与应用升级。
随着全球数据需求的迅猛增长，传统地面数据中心面临能耗、空间与散热等多重瓶颈，推动技术向太空扩展成为新兴趋势。近年来，美国国家航空航天局（NASA）与多家科技企业合作，探索在近地轨道部署微型数据中心的可行性。数据显示，截至2023年，已有超过15个实验性“星际计算”模块进入测试阶段，预计到2030年，太空数据中心市场规模将突破百亿美元。这些设施依托高通量卫星链路实现地球与轨道间的低延迟通信，支持深空探测、全球云计算冗余及气候监测等关键任务。技术发展不仅涵盖抗辐射芯片与自主冷却系统，还包括人工智能驱动的运维管理。尽管仍面临发射成本与长期可靠性挑战，数据中心向太空扩展被视为未来十年信息技术的重要演进方向。
月球磁异常现象长期以来引发科学界的关注。研究表明，这些局部磁场异常可能与远古撞击事件密切相关。当大型天体撞击月球表面时，冲击产生的高温高压环境可使含铁矿物在冷却过程中被磁化，从而形成局部磁异常。部分异常区域位于南极-艾特肯盆地等古老撞击坑周围，其磁场强度可达数十纳特斯拉。此外，月壳中富含的铁钛氧化物增强了磁记录能力，使撞击后的磁化特征得以长期保存。该机制为解释月球非全球性磁场分布提供了有力支持。
