本文详细阐述了在Windows WSL2环境下，如何利用vLLM与Ray构建基于两台搭载RTX 3060显卡的消费级PC的分布式推理集群。整个过程无需重装Linux系统，通过配置WSL2的CUDA支持、部署vLLM推理框架并集成Ray分布式计算框架，实现高效的模型推理性能扩展。文章从环境搭建、网络配置、框架安装到集群协同运行，提供完整的技术路径，帮助用户在本地环境中体验原生分布式推理能力。
近日，《Nature》杂志发表重磅文章指出，智能的极限并非由计算能力决定。尽管芯片速度已逼近物理极限，摩尔定律在传统意义上的适用性正逐渐减弱，人工智能的发展却仍在加速。研究揭示，真正的智能增长不依赖于单一处理器性能的提升，而是源于系统内部结构的重组与大量单元间的协同运作。谷歌专家亦承认，智能的核心体现可简化为“预测下一个词”这一基本机制。该观点颠覆了长期以来以算力为核心的智能发展范式，提出“协同智能”与“预测智能”才是未来突破的关键路径。
BookRAG是一种先进的文档理解方法，致力于提升复杂书籍问答任务的性能。该方法将整本书视为一个连贯的整体，通过三个关键步骤实现深度理解：首先重建书籍的目录结构，还原其组织逻辑；其次构建实体间的关系图，揭示内容中的隐含关联；最后引入“闻味寻章”机制，使AI能够模仿人类翻阅书籍的方式，精准定位答案来源。这一策略显著提升了模型在长文本理解与推理中的表现，已在多项基准测试中达到最新的最佳水平（SOTA），为复杂文档的智能问答提供了创新解决方案。
DeepSeek-V3.2版本在执行复杂任务时暴露出显著的Token消耗问题。多位研究者指出，其Special版本在高负载场景下出现Token使用异常，消耗速率远超预期，影响模型运行效率与成本控制。初步分析表明，该现象可能与GRPO机制存在关联，其在推理过程中可能导致冗余计算或重复采样，从而加剧Token占用。目前，相关团队正针对此问题展开深入排查，以优化模型资源利用率。
复旦大学研究团队提出了一种名为ProphRL的新型闭环框架，旨在提升视觉语言代理（VLA）在机器人控制中的应用效能。该框架融合三大核心技术：基于大规模预训练的世界模型Prophet，可作为视频级模拟器还原真实环境动态；面向流式动作头设计的在线强化学习算法Flow-Action-GRPO；以及配套的优化机制FlowScale。Prophet模型能够在虚拟环境中高效模拟复杂场景，结合Flow-Action-GRPO与FlowScale，实现对VLA策略的持续优化。经虚拟环境训练后的策略可无缝迁移至真实机器人系统，显著提升其在开放环境中的适应性与执行能力。
近日，DeepWisdom研究团队在其发表的论文中指出，当前主流智能体框架受限于固定的决策粒度，难以兼顾细粒度执行与全局规划。研究显示，ReAct智能体虽擅长执行细粒度动作，却缺乏高层次的规划能力；而具备规划器的智能体虽能生成宏观计划，但其规划与执行模块相互割裂，导致在动态环境中难以实时调整与优化。该研究呼吁构建更具适应性的智能体架构，以实现规划与执行的深度融合，提升智能体在复杂任务中的表现。
黄仁勋受邀参与美国排名第一的播客节目，进行了长达两个半小时的深度对话。期间，他围绕人工智能的自我意识与核心本质展开了深入探讨，并剖析了AI技术对社会结构及就业市场的深远影响。作为全球AI领域的重要人物，黄仁勋指出，AI不仅将重塑产业格局，还将在未来十年内显著改变超过50%的职业岗位。此次对话内容专业且富有前瞻性，为公众理解人工智能的发展方向提供了重要视角。
西湖大学AGI实验室近日发布了一项在3D生成领域的革命性研究成果——Fast3Dcache。该框架作为一种无需训练的几何感知加速技术，具备即插即用的显著优势，能够在不依赖复杂训练流程的前提下，大幅提升3D生成的速度与效率。通过创新的几何感知机制，Fast3Dcache有效优化了3D建模过程中的数据处理路径，实现了快速部署与广泛应用。此项技术为虚拟现实、数字孪生及三维内容创作等领域提供了全新的技术支撑和发展思路。
在AI领域，当LeCun仍在描绘未来愿景时，中国的AI专家已迈出关键一步。商汤科技联合创始人王晓刚领衔的大晓机器人团队，推出了全球首个开源的商业级世界模型“开悟3.0”，标志着中国在具身智能领域实现重要突破。该模型旨在破解远程操作中数据获取受限的核心难题，通过高精度环境建模与自主决策能力，显著提升机器人在复杂场景中的适应性与智能化水平。作为开源平台，“开悟3.0”不仅降低了研发门槛，更推动了全球具身智能技术的协同创新，展现出中国在AI前沿领域的引领力。
最新研究发现，大型语言模型在识别逻辑谬误时普遍存在过度推断问题，常将正常语句误判为含有谬误，但在确认存在谬误后，其分类能力表现优异。为应对这一挑战，研究人员推出了首个高质量英文逻辑谬误基准数据集SMARTYPAT-BENCH，并配套开发了基于Prolog的逻辑谬误自动生成框架SMARTYPAT。该框架支持系统化生成具有明确逻辑结构的谬误样本，显著提升了模型评估的准确性和可重复性。这些工具不仅为衡量语言模型的逻辑推理能力提供了可靠标准，还在谬误识别、人工智能伦理及辩论教育等领域展现出广阔应用前景。
香港科技大学与浙江大学的研究团队在多人会话视频生成领域取得重要突破，推出新型技术AnyTalker。该技术能够在极少量多人对话数据的基础上，生成包含自然眼神交流和即时反馈反应的高质量多人互动视频。相较于以往依赖大规模、高成本数据集的模型，AnyTalker显著提升了数据利用效率，降低了训练资源门槛。这一进展不仅推动了视频生成技术向更真实、更自然的交互方向发展，也为未来虚拟社交、智能助手等应用场景提供了新的技术路径。
南京大学研究团队提出了一种名为DiP的创新技术，使扩散模型能够直接在像素空间中操作，有效规避了传统变分自编码器（VAE）压缩过程中带来的信息损耗。该方法显著提升了图像合成、视频生成及3D创作等任务的效率，实现高达10倍的加速效果，同时在图像质量方面达到当前最佳（SOTA）水平。扩散模型虽已在多个生成任务中超越生成对抗网络（GANs），但长期受限于高计算资源消耗，DiP技术的出现为解决这一瓶颈提供了新路径。
随着人工智能技术的快速发展，企业 increasingly 采用多云和混合云策略以提升AI计算能力的灵活性与可扩展性。通过整合多个云服务提供商的资源，企业能够在IaaS、PaaS和SaaS模型之间灵活选择，优化资源配置并降低运营成本。多云架构有助于避免供应商锁定，而混合云则在公有云与私有云之间实现数据安全与性能的平衡。有效的云治理框架和自动化管理工具成为关键，帮助企业监控资源使用、保障合规性并提升效率。研究表明，超过60%的企业已部署多云环境以支持AI工作负载，其中约45%利用PaaS服务加速AI模型开发与部署。未来，云原生技术与AI的深度融合将进一步推动企业智能化转型。
在2025年AWS re:Invent大会上，AWS宣布对AgentCore进行重大更新，推出三项关键新功能，旨在彻底改变AI代理的开发模式。此次升级大幅降低了构建智能体的技术门槛，使企业能够更快速、高效地开发和部署定制化人工智能代理。通过简化开发流程与增强集成能力，AgentCore进一步推动了AI技术在各行业的落地应用，助力企业在智能化转型中加速前行。
近日，OpenAI公布了一种新型模型训练技术，旨在解决AI在回答问题时可能出现的“说谎”问题。该方法已在GPT-5-Thinking模型上完成实验验证，结果显示，即便模型在初始回应中产生不实信息，也能在后续的“坦白”阶段主动纠正并揭示真相。这一训练机制通过强化模型内部的自我反思能力，提升其对事实准确性的识别与修正水平，为构建更可信的人工智能系统提供了可行路径。研究标志着AI诚实性训练的重要进展，有望在内容生成、教育和咨询等领域增强用户信任。
谷歌DeepMind团队与伊利诺伊大学合作开发了Evo-Memory框架，旨在提升人工智能系统的学习效率。该框架使AI在执行任务过程中能够持续积累经验，避免每次从零开始学习，显著增强了系统的适应性与智能水平。通过模拟渐进式学习机制，Evo-Memory推动了“渐进智能”的实现，为复杂任务中的长期决策提供了技术支持。这一突破标志着AI学习模式向更高效、更接近人类认知方式的重要迈进。
