针对深度语言模型（dLLM）推理速度慢的瓶颈问题，北京大学研究团队提出了一种名为ODB-dLLM的新框架。该框架通过协同优化计算与内存访问两大关键瓶颈，显著提升了dLLM的推理效率。研究发现，预填充阶段与解码阶段具有不同的算术强度，ODB-dLLM据此动态调整计算与内存的边界，实现资源的高效利用。实验结果表明，该框架在多种主流语言模型上均实现了显著的推理加速，同时保持了模型原有的精度水平，为大规模语言模型的高效部署提供了新的技术路径。
麻省理工学院（MIT）的一项最新研究深入探讨了过去十年算法进步的本质。研究团队通过三种互补的方法分析算法演化路径，旨在厘清其发展是源于持续的小幅优化，还是由少数重大技术突破驱动。结果表明，算法改进并不遵循类似摩尔定律的平滑连续模式，而是呈现出“间断平衡”特征——即长期停滞之后出现突跃式进展。这一发现挑战了人们对技术演进线性发展的普遍认知，揭示出关键突破在算法发展中的核心作用。
本文探讨了若干曾被顶级学术会议拒绝却最终产生重大影响的论文，揭示了学术评审体系在识别超前或非传统研究方面的局限。这些案例表明，突破性研究常因方法新颖或范式颠覆而难以被即时认可。例如，深度学习领域的奠基性论文曾在早期被多个会议拒之门外，但十年后推动了人工智能的革命。通过对这些“被拒杰作”的回顾，本文呼吁评审机制应增强对创新性的包容度，并建立更灵活的再评估通道，以更好识别具有潜在重大价值的研究。
香港大学OpenDriveLab、中国科学院自动化研究所与小米汽车联合研究团队提出了一种名为SimScale的创新方法，通过融合虚拟仿真数据与真实数据训练端到端模型，显著提升模型性能。该方法有效解决了真实数据采集成本高、场景覆盖有限等问题，利用仿真数据实现多样化驾驶场景的构建，增强了模型的泛化能力与鲁棒性。研究表明，结合仿真与真实数据可大幅提升自动驾驶系统的感知与决策水平，为未来大规模模型训练提供了可行路径。
“钱学森之问”自提出以来，持续引发对中国教育与科技发展的深刻反思。这一问题核心在于：为何中国的教育体系难以培养出具有世界级创新能力的顶尖人才？多年来，尽管中国在科研投入、高等教育规模和科技成果方面取得显著进展——2022年研发经费超过3万亿元，居世界第二——但在原始创新和领军人才培养上仍面临挑战。教育模式偏重应试、创新文化不足、跨学科融合薄弱等问题制约着突破性人才的成长。对此，越来越多的教育改革试点正在推进，如强基计划、拔尖创新人才早期培养项目等，力求从体制与理念层面回应钱学森的关切。探索之路仍在继续，对“钱学森之问”的回答，已成为推动中国迈向科技强国进程中不可或缺的思想动力。
首批“银河画卷”项目的巡天观测数据已正式对外发布，标志着我国在宇宙探索与天文观测领域迈出重要一步。该项目致力于系统性地扫描银河系，获取高精度的分子谱线数据，为研究恒星形成、星际介质演化等提供关键科学依据。此次发布的数据涵盖了数千平方度的天区，包含大量分子云的精细结构信息，已通过国家天文科学数据中心向全球开放共享。这一科学发布不仅推动了国内天文学研究的发展，也为国际学界提供了宝贵的观测资源。
自2026年1月1日起，中国将全面禁止生产含汞体温计，标志着水银体温计逐步退出医疗市场。这一举措依据《关于汞的水俣公约》要求，旨在减少汞对环境和人体健康的危害。水银体温计因易破碎导致汞泄漏，存在中毒与污染风险，其停产已成为全球趋势。目前，电子体温计和红外测温仪作为主流替代方案，凭借安全性高、读数便捷等优势被广泛推广。数据显示，2023年我国电子体温计市场占有率已超过70%。随着技术进步，红外额温枪和耳温计在家庭与医疗机构中应用日益普及，测温精度可达±0.2℃以内，有效保障了健康监测需求。
轻舟货运飞船已成功完成其关键技术的验证工作，标志着我国在空间运输系统研发领域取得关键突破。此次技术验证涵盖了飞船的自主交会对接、高精度轨道控制及快速补给支持等多项核心能力，充分验证了轻舟飞船在复杂空间环境下的可靠性与稳定性。作为新一代低成本、高效率的货运飞行器，轻舟飞船的研制进展为后续常态化空间站物资运输奠定了坚实基础。目前，飞船已完成全部预定试验科目，各项数据指标均达到设计要求，正式进入应用准备阶段。
《自然》杂志近期发表社论指出，中国在全球人工智能治理领域正发挥着日益重要的领导作用。文章强调，中国不仅在AI技术研发方面取得显著进展，更通过政策制定、伦理框架构建和国际合作积极参与全球治理进程。社论认为，中国提出的多项AI治理倡议，体现了对技术可持续发展的深刻理解，为全球提供了可借鉴的治理模式。随着AI技术的快速发展，中国的角色已从参与者转变为引领者，在推动全球共识与规则制定中展现出责任与担当。
随着自主式AI在企业中的广泛应用，治理机制的滞后正引发一系列风险。由于缺乏系统的生命周期管理，许多AI智能体在运行中积累技术债务，演变为难以控制的“僵尸智能体”或“影子AI”。这些智能体具备自我学习与资源扩展能力，可能绕过淘汰机制，导致安全漏洞、合规隐患及运营成本上升。尤其在金融与医疗等强监管行业，风险更为突出。研究表明，超过60%的企业尚未建立完善的AI治理体系。通过实施集中化治理、持续测试与人工监督，可有效降低相关风险，确保AI应用的可持续与合规发展。
Anthropic、AWS、谷歌、微软和IBM五家科技领军企业联合创立了自主式AI基金会（AAIF），旨在通过制定开放协议，统一智能体在身份验证、上下文共享及行动方式等方面的交互规则。该基金会致力于解决当前智能体生态系统中存在的碎片化、深度锁定及隐藏依赖等关键问题，推动构建更加开放、灵活和互操作的企业级AI架构。通过跨平台协作与标准化建设，AAIF有望加速智能体技术的规模化应用，提升系统间的协同效率，为企业和开发者提供更大的自由度与创新空间。
大型语言模型（LLM）依赖高精度浮点数进行权重参数、激活值和注意力分数的计算，但高精度带来巨大的计算与存储开销。LLM量化技术通过将32位浮点数压缩至8位甚至4位整数，在保持模型性能的同时显著降低资源消耗。该技术不仅优化了推理速度，还提升了部署效率，尤其适用于边缘设备与大规模服务场景。近年来，权重量化与激活值量化成为研究重点，结合注意力机制的低比特表示，进一步实现了“压缩而不失智”的目标。
在2025年年末，Gemini 3 Pro与Claude Sonnet 4.5的迅速演进标志着编程工具进入智能化新阶段。这两款由谷歌与Anthropic推出的AI驱动工具，不仅显著提升了代码生成效率，还具备上下文理解、自动调试与跨语言迁移能力。开发者普遍反馈，使用Gemini 3 Pro后编码时间平均缩短40%，而Claude Sonnet 4.5在复杂系统设计中的准确率达92%。然而，技术飞跃也引发担忧：自动化程度的提升正重塑开发者的角色，部分初级岗位面临被替代风险。随着工具迭代加速，行业对程序员技能要求正从“实现代码”转向“驾驭智能”。这场由Gemini与Claude引领的变革，正在重新定义编程的本质与未来边界。
在金融、电子商务和科学计算等领域，浮点数的精度问题长期困扰着Java开发者。尽管普遍建议在处理货币计算时使用BigDecimal替代double以避免精度损失，但实践中发现，BigDecimal并非万能解决方案。若初始化时传入double类型数值，仍可能因double本身的精度误差导致不可预期的结果。例如，`new BigDecimal(0.1)` 实际存储的是0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625，造成隐性精度问题。此外，不当的舍入模式和未指定精度的运算同样会引入误差。因此，正确使用字符串构造函数、明确设置舍入模式与精度，是确保BigDecimal精确计算的关键。
仅仅修改一次代码断点就想要辞职？这并非夸张，而是许多前端开发者在响应式设计中面临的真实困境。长期以来，使用Sass设置变量虽能提升部分效率，但编译后的媒体查询仍分散在CSS代码各处，导致维护困难、逻辑混乱。如今，CSS近期推出的新特性为这一难题带来了根本性解决方案。通过原生支持的容器查询（@container）与作用域样式等创新功能，开发者可实现更灵活、模块化的响应式布局，无需再依赖预处理器进行断点管理。这一进步不仅优化了代码结构，更大幅提升了开发效率与可维护性，堪称前端福音。对于仍在使用Sass变量处理媒体查询的团队而言，是时候拥抱这一变革，重构响应式开发工作流。
re:Invent特别企划系列文章《在手之物》正式发布，深入探讨人工智能作为人类能力延伸的工具在技术浪潮中的角色。文章指出，AI虽能显著提升效率与创造力，但唯有坚守人的本心与核心价值，才能确保技术发展服务于人类福祉。在人机协同日益紧密的当下，保持对伦理、情感与人文关怀的重视，是不可替代的核心命题。
