浙江大学的研究团队近期开发出一种创新技术——GUI-RCPO，该技术使图形用户界面（GUI）能够在无标签数据上实现自我学习与进化。这一突破性方法通过引入一种无需训练的测试时缩放技术GUI-RC，利用模型在采样过程中展现的空间区域一致性，提取模型共识区域，从而显著提升了定位的精确性与置信度。GUI-RCPO技术为图形界面的智能化发展开辟了新路径，具有广泛的应用前景。
尽管当前AI客服的语言准确率已达到90%，但用户却逐渐放弃使用，转而寻求人工客服的帮助。专家指出，AI的能力并不等同于被采纳，许多团队过于关注提升AI客服代理的智能水平，却忽视了架构决策的重要性。这些架构决策直接影响用户体验和对AI客服代理的信任度。文章探讨了为何部分AI客服代理能带来“魔力”般的体验，而另一些却让用户感到沮丧，并强调在架构设计上做出合理选择的重要性。
在“Nano Banana”模型取得巨大成功后，Anycoder平台再次引发关注，推出了一款全新的神秘代码模型——“胡萝卜”。作为一个人工智能驱动的编程辅助平台，Anycoder致力于通过智能技术提升开发效率，降低编程门槛。“胡萝卜”模型的具体功能尚未完全公开，但据内部消息透露，其在代码预测、错误检测和自动化调试方面表现出色，吸引了大量开发者和科技企业的关注。这一新模型的推出不仅延续了Anycoder平台在AI辅助编程领域的领先地位，也为未来编程方式的革新带来了无限可能。
随着人工智能技术的迅猛发展，AI领域人才需求持续增长。一个全球性的AI招聘平台应运而生，致力于为求职者提供OpenAI认证，助力他们顺利进入大型企业。该平台目标明确，计划到2030年让1000万人获得认证并成功上岗，推动全球AI人才的普及与提升。目前，沃尔玛已加入这一计划，白宫也给予了高度支持，标志着该平台在行业内的权威性与影响力。这一新兴力量正迅速崛起，成为LinkedIn等传统职业社交平台的强大竞争对手，重塑全球AI人才招聘格局。
字节跳动公司近日推出了其最新版本的原生智能体——Seed，该智能体命名为UI-TARS-2，具备处理手机、电脑和浏览器自主操作的能力。UI-TARS-2采用了集成化设计，以“All in one”的理念脱颖而出，其性能表现超越了包括Claude和OpenAI Agent在内的竞争对手，展现了字节跳动在智能体领域的强大实力和技术突破。
经过一个月的技术优化与迭代，openPangu的性能实现了8%的显著提升，再次引起业界关注。与此同时，华为推出了专为昇腾系列端侧硬件优化的1B参数开源语言模型——openPangu Embedded-1B，进一步拓展了其在人工智能领域的技术布局。这一模型的推出不仅体现了华为在硬件与软件协同优化上的深厚实力，也为开发者提供了更加高效、灵活的解决方案，助力端侧AI应用的创新与发展。
在人工智能（AI）领域，关于“没有博士学位的人是否能被视为AI研究员”的争议持续发酵。近期，一篇由著名AI学者LeCun参与的论文交由年仅28岁的辍学者Alexandr Wang审核，引发了广泛关注。此举不仅挑战了传统学术界对“研究员”身份的认定标准，也激起了LeCun在社交媒体上对内部争议的隐晦表达。通常而言，在AI领域若缺乏博士学位、未发表过学术论文或未对开源项目作出贡献，往往难以获得“AI研究员”的认可。这一事件再次引发对学术资历与实际能力之间关系的深入讨论。
近日，全球金融服务领域的领军企业Visa宣布推出一款基于人工智能技术的创新应用，该应用能够根据用户的个人偏好和消费限额，协助完成从商品发现到结账的全流程购物体验。此外，Visa还计划向“智能体商业”模式开放其庞大的支付网络，并推出了专门的开发者工具，以支持这一新兴商业模式。这项举措标志着人工智能在金融服务领域的深度应用，同时也为消费者带来了更加智能化和个性化的购物方式。
近日，Salesforce创始人Marc Benioff在社交媒体平台X上分享了一段视频，展示了疑似特斯拉Optimus 3人形机器人原型的动态表现，迅速引发了科技界和公众的广泛关注。视频中最引人注目的部分是机器人高度仿真的手部设计，其灵活的动作和精细的操控能力令人惊叹。这一展示不仅凸显了特斯拉在机器人技术领域的最新进展，也再次将人形机器人推向了科技讨论的前沿。然而，围绕其技术成熟度和实际应用价值的争议也随之而来。尽管部分专家对仿生手部的工程实现表示认可，也有声音指出，当前技术在稳定性、成本控制和商业化路径上仍面临诸多挑战。此次展示无疑为机器人技术的发展注入了新的活力，同时也促使人们更理性地思考其未来的应用场景与社会影响。
阿里最新推出的人工智能模型在多项测试中表现出色，性能全面超越GPT5，在通用知识、数学推理、编程任务以及综合任务方面均展现出更强的能力。此外，该模型在情商表现上也优于GPT5，能够理解诸如“下棋大爷在雨中坚持4小时”的情感与坚持。对比测试还显示，其性能优于Claude-Opus 4（Non-Thinking）、Kimi-K2、DeepSeek-V3.1以及阿里此前开源的最佳模型Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507。然而，测试中也揭示了该模型存在一个尚未解决的潜在问题，有待进一步优化。
随着网络安全威胁的日益复杂，国内企业正加速采用人工智能技术，以推动安全防御体系的主动转型。AI赋能的安全防御方案主要服务于政府、运营商、金融和能源等关键基础设施行业，以及大型国有企业和互联网企业。这些领域普遍面临IT环境复杂、数据量庞大以及安全运营人员短缺等挑战，而人工智能技术的引入，有效提升了威胁检测、风险预测和响应处置的效率。通过深度学习、行为分析和自动化技术，AI不仅增强了安全系统的实时防御能力，也为企业的数据安全提供了更全面的保障。
近日，研究人员成功开发出一种名为Pulse-Fi的创新技术，该技术利用WiFi信号实现对个体心跳的远程监测。与传统设备不同，Pulse-Fi无需任何穿戴装置，即使被监测者处于坐姿、站姿、躺卧或移动状态，也能稳定捕捉心跳信号。更令人惊叹的是，这项技术在距离目标三米（约十英尺）远的情况下，依然能够保持测量的高准确性和稳定性，为非接触式生理监测提供了全新解决方案。
在使用Sklearn实现高效的机器学习过程中，掌握19个关键技巧至关重要。其中，特征选择是提升模型性能的核心环节，尤其是选择对预测结果影响最大的特征，能够有效防止过拟合现象，并降低模型复杂度。为了实现这一目标，Sklearn提供了递归特征消除（RFE）算法，这是一种通过交叉验证自动筛选重要特征的强大工具。RFE能够逐步剔除不重要的特征，从而优化模型的预测能力并提升计算效率。对于希望提升机器学习实践能力的开发者而言，熟练运用RFE算法是不可或缺的技能之一。
在客户服务机器人的构建过程中，上下文工程扮演着至关重要的角色。与传统的单一任务处理不同，上下文工程要求机器人不仅能够执行如编写专业电子邮件等提示词指令，还需具备记忆交互历史、访问用户账户信息以及在多次对话中保持连贯性的能力。这种技术的应用显著提升了用户体验，使对话更加自然和高效。随着人工智能的发展，上下文工程已成为提升客户服务质量和机器人智能化水平的关键环节。
在开发大型语言模型（LLM）的过程中，AI工程师需要掌握八大核心技能，包括Prompt Engineering（提示工程）、上下文工程、RAG（检索增强生成）、Agent（代理）、微调、优化、部署以及可观测性。其中，Prompt Engineering是LLM开发的起点，但要将模型成功应用于生产环境，还需全面掌握其他关键技术。这些技能共同构成了LLM开发的完整知识体系，帮助工程师实现高效、稳定的模型应用。
近日，人工智能领域的明星企业Scale AI面临严峻挑战，其143亿的投资规模未能阻止公司裁员200人的风波。与此同时，与Scale AI合作的关键项目也陷入紧急状况，进一步加剧了项目的不确定性。尽管Meta公司正积极研发下一代人工智能模型，并计划于今年内发布，但当前的市场波动和合作危机无疑为AI行业的未来增添了变数。在这一背景下，Scale AI的未来方向成为业界关注的焦点。
