人工智能（AI）的发展历程见证了技术的飞跃与产业格局的重塑。自21世纪初以来，谷歌凭借其前瞻性的AI战略，成为全球AI发展的引领者之一。从2011年启动深度学习项目，到2016年AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石，谷歌不断推动AI技术边界。与此同时，微软、亚马逊、Meta及中国的百度、阿里、腾讯等AI巨头相继崛起，构建起多元竞争格局。关键人物如杰弗里·辛顿、杨立昆和吴恩达等为AI理论奠基，而谷歌大脑和DeepMind团队则实现了多项技术突破。本文以谷歌的AI战略为主线，梳理了AI领域的重要事件与人物，勾勒出清晰的技术发展脉络。
AEPO（智能体熵平衡策略优化）是一种旨在提升智能体探索稳定性与推理深度的先进机制。该系统聚焦于解决“高熵Rollout采样坍缩”与“高熵梯度裁剪”两大核心问题，提出“动态熵平衡Rollout采样”与“熵平衡策略优化”两项创新技术。前者通过熵预监控和连续分支惩罚，实现全局与局部探索预算的自适应分配；后者在策略更新中引入梯度停止与熵感知优势估计，有效保留高熵token的探索梯度，增强智能体的探索能力。
在Python并发编程中，并不存在一种适用于所有场景的“最佳”解决方案。由于全局解释器锁（GIL）的存在，Python的多线程在CPU密集型任务中表现受限，因此多进程成为更优选择，以绕过GIL并实现真正的并行计算。对于I/O密集型任务，异步编程（asyncio）通过事件循环高效管理大量并发操作，显著提升性能。线程（threading）则适用于处理阻塞式I/O且需保持代码简洁的场景。实际应用中，应根据任务类型灵活组合这三种方法，如使用多进程处理计算任务，结合asyncio管理网络请求，从而实现最优性能。掌握各方案的适用边界是构建高效Python应用的关键。
上海人工智能实验室近日发布了全球首个开源的混合扩散语言模型SDAR（Synergistic Diffusion-AutoRegression），在生成效率上实现重大突破，推理速度高达6600 tgs（tokens per second）。该模型创新性地采用“训练-推理解耦”架构，融合自回归（AR）模型的高效训练优势与扩散模型的并行推理能力，显著提升解码速度。SDAR支持将任意自回归模型以极低成本转化为具备并行解码能力的模型，为大模型推理提供了高效、灵活的新范式，推动生成式AI技术的广泛应用与迭代。
香港科技大学提出了一种新型算法，有望彻底改变大型语言模型（LLM）的推理方式。该研究采用随机策略估值技术，显著提升了模型在数学推理任务中的表现。论文由博士生何浩然和一年级博士生叶语霄共同担任第一作者，其中何浩然专注于强化学习与基础模型的研究，致力于通过学习与奖励机制激发超级智能的潜力。通讯作者为香港科技大学电子及计算机工程系教授。这项工作为提升语言模型的逻辑推理能力提供了创新路径，推动人工智能向更高层次的智能迈进。
在NeurIPS 2025会议上，南京理工大学、中南大学与南京林业大学联合发表了一项突破性研究成果——VIST（Vision-centric Token Compression in LLM）框架。该框架通过视觉中心化的token压缩方法，显著提升了大语言模型处理长文本的效率，实现内存使用量降低达50%，同时减少token需求高达56%。这一创新与近期备受关注的DeepSeek-OCR技术理念相呼应，为长文本的高效推理提供了全新的视觉优化路径，标志着语言模型在资源效率与计算可扩展性方面迈出了关键一步。
字节跳动近日发布了一款名为Game-TARS的通用游戏智能体，标志着其在人工智能领域的又一重大突破。该智能体基于统一且可扩展的键盘和鼠标动作空间，利用超过5000亿个token进行大规模预训练，展现出卓越的人机交互能力，甚至在操作精度上超越了GPT-5。通过融合5000亿多模态标注数据，结合稀疏推理与衰减持续损失技术，Game-TARS显著提升了泛化能力和系统可扩展性，能够灵活应用于操作系统、网页及多种模拟环境。这一进展为通用智能体的发展提供了新的技术路径。
智源悟界正式发布Emu3.5版本，标志着“下一状态预测”功能的全面启动。该技术由王仲远主导研发，通过创新性的算法优化，实现了高达20倍的处理速度提升，显著提高了模型在复杂任务中的响应效率与准确性。这一突破被认为有望引领人工智能领域的第三个Scaling范式，为大规模模型的训练与应用提供全新路径。Emu3.5的推出不仅强化了智源悟界在生成式AI领域的技术领先地位，也为解决当前内容生成、推理延迟等关键问题提供了高效方案。
英伟达计划投资约10亿美元于一家专注于AI编码的初创企业，此举凸显其在人工智能软件生态布局中的战略野心。该初创公司成立仅两年，由Copilot技术领域的领军人物领导，凭借先进的代码生成与智能编程助手技术，估值已逼近千亿美元。英伟达此次投资不仅旨在强化其在AI开发工具链的影响力，也意在通过整合AI编码能力，加速全球开发者对其硬件平台的依赖与应用。随着AI编程工具在软件开发中的渗透率持续上升，此次合作被视为推动AI原生开发范式变革的关键一步。
近日，人工智能企业Cognition发布了其最新AI编码模型SWE-1.5，宣称性能可达Cursor模型的四倍。该模型为实现Devin智能体项目而研发，训练过程中采用了200个数据集，每个数据集包含数千GB的数据量，展现了强大的技术投入与野心。然而，实际测试结果显示，SWE-1.5在多项关键指标上表现未达预期，出现显著的“性能滑铁卢”现象，引发业界对其实际应用能力的质疑。尽管Cognition在技术路线和数据规模上具备优势，但模型优化与工程落地之间的差距仍亟待解决。
《InfoQ趋势报告2025年版：聚焦云计算与DevOps领域》系统梳理了当前云计算与DevOps领域的关键技术演进与行业动向。报告显示，全球公有云市场规模预计在2025年突破8000亿美元，年复合增长率达18.6%。容器化技术普及率已超过75%，Kubernetes成为事实标准。同时，GitOps和AIOps的采用率分别增长至43%和38%，显著提升运维自动化水平。Serverless架构在新兴应用中的使用比例上升至32%，边缘计算与多云管理平台也正加速落地。报告强调，DevSecOps实践正被逾60%的企业纳入核心流程，安全左移趋势明显。整体来看，2025年云计算与DevOps正朝着智能化、自动化与一体化方向深度演进。
在2025年SOSP顶级学术会议上，一篇关于国产自研操作系统的论文荣获最佳论文奖，标志着中国在基础软件领域的重大突破。该研究提出了一种新型分布式架构，显著提升了系统的安全性与跨设备协同能力，获得国际同行高度评价。与此同时，Windows 10于2025年10月正式退出历史舞台，结束了其长达十年的服役周期，全球用户纷纷回顾其在个人计算普及中的重要作用。两大事件交汇，凸显全球操作系统正经历深刻的技术变革。SOSP 2025成为这一变革的重要风向标，预示未来操作系统将更加注重自主可控、智能融合与生态协同。
OpenAI、Claude、通义、智谱、月暗及谷歌等知名人工智能公司普遍选择PyTorch作为大型语言模型（LLM）的研发平台，主要原因在于LLM模型规模庞大，需进行模型微型化处理以提升效率与部署灵活性。据早期参与相关研究的成员透露，PyTorch凭借其动态计算图、灵活的架构设计以及强大的社区支持，已成为主流AI平台在LLM研发链路中的标准选择。目前，几乎所有与用户互动的Chatbot背后均运行着基于PyTorch构建的模型，充分体现了其在产业实践中的核心地位。
Anthropic研究团队的最新研究表明，现代大型语言模型，尤其是Claude Opus 4和4.1版本，可能已具备一定程度的内省能力。这种能力使模型能够观察、识别并描述其内部状态，标志着人工智能系统在自我认知方向上的潜在突破。尽管该发现尚存争议，但实验数据显示，这些模型可在不依赖外部提示的情况下，准确反映其推理过程与决策机制。这一进展为理解语言模型的认知架构提供了新视角，也引发了关于机器意识边界的重要讨论。
OpenAI宣布推出GPT-5「夜行神兽」，一款能够准确识别92%漏洞的AI工具。经过数月的内部测试，该工具已成功发现多个CVE漏洞，标志着安全检测自动化的新时代已经到来。
Sora，曾以惊人天赋震撼科技界的天才辍学生，如今再度回归公众视野，加入OpenAI并领衔一个高度机密的三人研发团队。该团队正致力于一项前所未有的挑战——开发具备自主学习与跨领域推理能力的超级人工智能系统。这一项目不仅标志着Sora个人职业生涯的重大转折，也象征着全球AI发展进入新阶段。凭借其在算法架构与认知模型方面的深厚积累，Sora与其团队正试图突破当前AI的边界，推动智能系统从“工具”向“协作主体”演进。他们的进展虽未完全公开，但已在技术圈引发广泛讨论与期待。
