一项由Adobe Research、澳大利亚国立大学和纽约大学联合开展的研究，告别了在扩散语言模型推理中的“盲目自信”，提出基于对比通道蒸馏（CCD）的新方法，在视觉编码与语言推理任务中实现了新的最佳性能（SOTA）。研究团队对27种不同类型的视觉编码器及多种规模的模型进行了广泛实证分析，系统评估了其在跨模态理解中的表现。结果表明，CCD技术显著提升了模型在复杂推理任务中的准确性和鲁棒性，有效缓解了传统模型因过度依赖特定视觉特征而产生的置信度偏差问题。该成果为扩散模型在多模态推理中的应用提供了可靠的技术路径。
谢赛宁提出的REPA技术经过显著优化，现仅需不超过4行代码即可实现，大幅降低了应用门槛。在此基础上，AdaMCoT提出了一种创新的多语言推理模式，使大型语言模型能够在跨语言任务中自主选择最合适的思考语言，从而提升推理性能。该方法无需扩大模型参数规模，也无需依赖大量多语言预训练数据，有效解决了多语言处理中的资源与效率难题，为全球范围内的语言理解与生成任务提供了高效、轻量的解决方案。
AAAI 2026 Oral录用的AdaMCoT提出了一种创新机制，使大型语言模型能够根据任务特性动态选择最合适的处理语言，突破了传统单一化处理模式的局限。与此同时，COIDO框架引入了一种高效的多模态数据筛选方法，通过耦合优化与少量样本学习策略，显著降低了计算成本，实现了高价值视觉指令数据的精准识别。该方法打破了“数据筛选必然昂贵”的固有认知，验证了“以小见大”在多模态学习中的可行性，为低资源条件下的模型优化提供了新路径。
在NeurIPS 2025会议上，浙江大学提出了一种名为COIDO的创新方法，旨在解决多模态数据选择中的高能耗问题。传统方法依赖人工筛选与基础编程工具，即使由经验丰富的数学家操作，也往往需要数周乃至数月的时间才能完成数据处理任务，效率低下且资源消耗巨大。COIDO通过优化数据选择机制，显著提升了处理速度与能效，有效降低了时间成本和计算开销。该方法为多模态学习领域的可持续发展提供了可行路径，展现出广阔的应用前景。
在一项突破性进展中，著名数学家陶哲轩带领团队在48小时内解决了一个困扰数学界近半个世纪的难题，标志着人工智能在数学研究中的深度应用。研究团队将复杂的数学问题转化为类似“打怪游戏”的交互式模型，利用人工智能算法高效探索解空间，极大提升了推理效率。与此同时，随着卫星星座规模迅速扩大，传统人工任务规划已难以匹配卫星任务执行速度，促使科研人员广泛采用人工智能技术优化任务调度与资源分配。该技术不仅加速了数学领域的发现进程，也为航天任务自动化提供了新范式。
上海交通大学高级金融学院朱宁教授从经济学视角指出，人工智能的迅猛发展正深刻挑战传统思维模式。随着AI在算力、创意与时间等原本稀缺资源领域的持续突破，人类核心竞争力正被逐步替代。这一变革动摇了经济学以稀缺性为基础的逻辑体系，对资源配置效率、生产结构演变及收入分配格局带来深远影响。技术迭代加速下，重新定义“稀缺”已成为经济理论与实践亟需回应的核心议题。
OpenAI近期发布了一款新型人工智能模型，该模型摒弃了传统的Mixture of Experts（MoE）架构，转而采用一种全新的稀疏性方法。这一技术突破使得模型在仅拥有0.4亿参数的情况下，实现了高达99.9%的权重稀疏率，即模型中绝大多数权重值被设为零。这种极端稀疏性不仅显著降低了计算资源消耗，还提升了推理效率，为轻量化AI模型的发展提供了新的方向。该进展标志着OpenAI在模型压缩与高效架构设计方面的重大进步。
中国科学院首次提出“AI哲学”概念，标志着人工智能发展进入新阶段。该理念将AI划分为四个层次：技术应用、算法算力、体系架构与AI哲学，其中AI哲学位于顶层，超越了“器”“技”“法”“术”的范畴，上升至“道”的层面。这一理念强调对AI本质、价值与发展方向的深层思考，旨在引导技术向善、以人为本，推动人工智能从工具理性迈向价值理性的统一，构建具有中国特色的AI发展范式。
近年来，低空经济在全球范围内展现出强劲的增长势头，成为推动新兴产业发展的关键领域。在中国，政策驱动为低空经济提供了强有力的支撑，《国家综合立体交通网规划纲要》明确提出发展低空飞行服务体系，多地已开展低空空域管理改革试点。与此同时，应用场景不断拓展，涵盖无人机物流、城市空中交通、农业植保及应急救援等多个领域。数据显示，2023年中国无人机市场规模突破1300亿元，工业级无人机占比超60%。随着技术进步与政策体系的完善，低空经济正步入快速发展通道，预计到2025年产业规模将超过1.5万亿元，成为经济增长的新引擎。
外骨骼机器人作为融合机械、电子与人工智能技术的可穿戴设备，近年来在医疗康复、工业制造及军事领域展现出巨大潜力。随着技术进步和成本逐步下降，其普及进程正在加快。国际数据显示，全球外骨骼市场规模预计将在2027年突破30亿美元，年复合增长率超过30%。然而，行业在迈向广泛应用的过程中仍面临多重挑战，包括高昂的研发与制造成本、续航能力不足、人机协同控制精度不高以及用户接受度有限等问题。此外，缺乏统一的技术标准和明确的监管政策也制约了市场扩展。尽管如此，随着材料科学、传感器技术和人工智能算法的持续突破，外骨骼机器人正逐步从实验室走向日常生活，未来有望在助老助残、重体力劳动替代等方面发挥关键作用。
中国信息通信研究院预测，到2035年，6G技术有望催生出价值数万亿元人民币的产业和应用市场。随着技术的深度演进，6G将推动智能交通、远程医疗、全息通信、工业互联网等领域的突破性发展，成为数字经济的重要引擎。信通院指出，6G不仅将提升通信速率与网络可靠性，还将深度融合人工智能与大数据，构建全域感知、智能协同的新一代信息基础设施，为各行业数字化转型提供强大支撑。
随着人工智能技术的飞速发展，AI机器人正逐步成为实验室科研流程中的核心力量。通过集成AI助手与智能机器人系统，实验自动化水平显著提升，大幅缩短了实验周期并降低了人为误差。数据显示，采用AI驱动的实验平台可将数据采集效率提高60%以上，数据精准度提升达85%。从药物筛选到基因测序，AI机器人不仅实现了24小时不间断作业，还通过深度学习不断优化实验方案，推动科研革新。当前，全球已有超过40%的高端研究机构引入AI机器人辅助科研工作，标志着科学研究范式正在发生根本性转变。
人工智能在中小学教育中的应用正逐步深化，涵盖智能辅导、个性化学习路径推荐与教学评估优化等多个领域。据教育部2023年数据显示，全国已有超过40%的中小学试点引入AI教学辅助系统。然而，在技术赋能的同时，教育应始终坚守培养综合素质的本意。人工智能的应用需避免陷入“效率至上”的误区，应服务于学生批判性思维、创造力、情感态度与社会责任感的全面发展。唯有将技术工具与育人目标深度融合，才能真正实现教育的高质量发展。
《物理世界》杂志于2025年评选出年度十大科学突破，涵盖量子技术、凝聚态物理、天体物理学及粒子物理等多个前沿领域。其中，室温超导材料的实验验证、引力波探测精度提升至10^-23量级、拓扑量子计算原型机成功运行等成果尤为引人注目。此外，中国科学家主导的“悟空”暗物质探测卫星实现了对高能电子谱的最精确测量，数据误差控制在0.8%以内，为暗物质研究提供了关键证据。这些突破不仅推动了基础物理的发展，也为未来能源、通信与航天技术带来深远影响。
随着智能配送技术的快速发展，低空物流正逐步成为提升城市配送效率的重要方式。通过无人飞行器实现的空中快递服务，不仅缩短了配送时间，还显著降低了人力与交通成本。数据显示，截至2023年，国内已有超过50个城市试点低空物流网络，部分区域配送时效提升达60%以上。依托5G通信、高精度导航与自动避障系统，智能无人机可在复杂城市环境中安全飞行，实现“最后一公里”的高效送达。未来，随着监管体系完善和技术普及，低空物流将为公众提供更加便捷的服务体验，推动智慧物流全面升级。
中国数据要素市场化配置改革已迈入高质量与平稳发展的新阶段。随着国家顶层设计逐步完善，数据作为新型生产要素的价值日益凸显。截至2023年，全国已设立20余个数据交易所，数据交易规模突破500亿元，标志着市场机制初步成型。政府通过健全数据产权制度、推动公共数据开放共享、强化安全治理等举措，持续优化数据资源配置效率。同时，多地试点探索数据资产入表、跨境流动等创新模式，为全国统一数据要素市场建设积累经验。当前改革正从“量的扩张”转向“质的提升”，助力数字经济可持续发展。
