随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，人们越来越依赖AI提供的“认知捷径”，然而这种依赖可能正在悄然削弱人类的思维能力。文章通过引用CEO Greg Shove的亲身经历，揭示了过度使用AI工具可能导致认知能力下降的问题。他坦言，自己在长期依赖AI处理复杂任务后，发现分析和解决问题的能力明显减弱。文章强调，面对AI浪潮，关键在于人们是选择成为掌控AI的“驾驶员”，还是被AI淘汰的“乘客”。文章呼吁公众警惕对AI的过度依赖，避免沦为AI的“奴隶”，从而保护和提升自身的思维能力。
自1978年以来，中国数学家在数学领域取得了令人瞩目的重大突破，刷新了多项世界纪录。这一系列成就不仅彰显了中国在数学研究领域的崛起，也与国际著名数学家陶哲轩（Terence Tao）的学术影响密不可分。陶哲轩曾受到匈牙利数学家保罗·埃尔德什（Paul Erdős）的启发，而后者曾提出一个关于外星人的数学难题，用以比喻计算Ramsey数的复杂性。Ramsey数作为组合数学中的核心难题之一，长期困扰着全球数学界。令人振奋的是，到了2025年，三位中国数学家在预印本平台arXiv上发表的论文为解决某类Ramsey数的问题带来了新的希望和关键性进展，标志着中国在该领域的研究迈入国际前沿。
在前端开发中，将HTML片段高效、准确地转换为图像是一个长期存在的挑战。常见的问题包括样式丢失、字体显示异常、跨域图片加载失败以及性能问题导致的页面卡顿。传统工具html2canvas虽然被广泛使用，但因其响应缓慢、频繁出现bug以及更新不及时，已难以满足现代开发的需求。近期，一款全新的截图工具应运而生，其性能比html2canvas快30倍，能够有效解决上述问题，并已在实际项目中成功应用，显著提升了开发效率和用户体验。
在开发MCP（消息传递和处理）服务时，合理区分工具（tool）与资源（resource）的使用场景对于代码的可读性和结构性至关重要。尽管AI模型不会将 `tool://` 或 `resource://` 识别为实际协议，但采用这种统一的URI命名约定（如 `tool://crm/add-client` 或 `resource://clients/{id}`）有助于提升系统的可预测性和维护性。此外，一致的URI模式还能增强在某些工具框架中的兼容性与支持度，从而优化整体开发体验。通过明确工具与资源的边界，开发人员可以更高效地构建和管理MCP服务的生态系统。
上海人工智能实验室与澳门大学携手合作，推出了名为CompassVerifier的通用答案验证模型及其评估工具VerifierBench，填补了验证领域从验证到提升再到验证的循环迭代体系的空白。这一技术突破标志着人工智能在模型性能验证方面迈出了重要一步，为AI技术的发展提供了新的支撑。
在即将举行的ICCV 2025会议上，新加坡南洋理工大学（NTU）与0G Labs合作，提出了一种名为BadSFL的新型后门攻击技术。BadSFL是首个专门针对Scaffold联邦学习框架的攻击方法，能够将原本安全的客户端转变为攻击者的辅助工具，从而显著增强攻击的威力。这项研究揭示了中心化训练过程中存在的安全漏洞，对联邦学习的安全领域提出了新的挑战。
卡内基梅隆大学的研究团队近期开发出一种全新的自我提问模型——SQLM，该模型通过AI自问自答的方式显著提升推理能力，无需依赖外部数据支持。这一突破性技术为AI领域带来了全新的思路，展示了在缺乏大规模数据集的情况下，依然能够通过内部逻辑优化实现高效学习和推理的可能性。
近年来，随着GPT-5的推出，部分用户表达了对其表现的不满。他们怀念GPT-4o所带来的独特情感联系，并认为GPT-5在对话流畅性、长文本理解能力以及创意写作方面有所欠缺。许多用户反馈，GPT-5更像是一个高效的AI助手，而无法像GPT-4o一样扮演朋友的角色，提供情感上的共鸣与支持。这种从“伙伴”到“工具”的转变，让用户感到失落，也对AI在情感互动领域的发展提出了更高的期待。
代季峰与陈天桥合作的AGI（人工通用智能）项目首次亮相便引起轰动。他们推出的开源深度学习研究模型GAIA，在测试中取得了82.4分的优异成绩，超越了OpenAI和MiroMind ODR（开放深度研究）。这是代季峰加入陈天桥团队后的首个技术成果展示。
本文详细介绍了谷歌AI故事书的实测体验。通过用户对故事内容的描述，结合Gemni AI工具，可以快速生成一本个性化的10页故事书，支持漫画和绘本的自由创作。用户还可以根据需要添加文件和图片，进一步丰富内容。这一工具为内容创作者提供了全新的创作方式，大大提升了创作效率。
近日，一个名为MegaScience的大型高质量科学推理后训练数据集正式开源，为人工智能模型的科学推理能力提升带来了突破性进展。该数据集专为优化如Qwen3等模型的科学思维能力而设计，通过提供高质量的参考答案，作为强化学习框架中生成精确奖励信号的监督依据，从而显著提高模型的学习效率和准确性。MegaScience的推出不仅推动了人工智能在科学领域的应用，也为未来智能模型的发展提供了坚实基础。
清华大学段然团队在图论算法领域取得重大突破，成功研发一种超越经典Dijkstra算法的新算法。Dijkstra算法自问世以来，一直是计算机科学本科教育的核心内容，并被广泛应用于最短路径问题的求解。然而，段然团队的新算法不仅在运行速度上优于Dijkstra算法及其所有已知改进版本，还成功攻克了困扰研究者超过四十年的“排序障碍”问题。这一突破为图论算法的发展开辟了新方向，也为实际应用中的路径优化问题提供了更高效的解决方案。
DeepMind公司最新开发的AI工具Aeneas为考古学研究带来了革命性的突破。该工具能够高效解读古罗马时期的碑文，极大提升了考古学家对千年前文字的理解能力。这项技术的应用不仅提高了研究效率，也为古文明语言的破译提供了全新路径。正如流行歌曲中所唱，即使古文明的语言难以理解，其传说仍可通过这些不朽的诗篇流传至今。Aeneas模型的最新研究成果已发表在权威期刊《Nature》上，标志着人工智能在文化遗产研究领域的进一步深化。
GPT-5模型被广泛认为是当前最先进的语言处理系统，然而在实际应用中却暴露出诸多问题。尽管OpenAI公司坚信GPT-5是目前最强大的模型，但其在现实场景中的表现往往未能达到预期。奥特曼团队对此作出回应，承认部分错误源于团队成员因高强度工作而过度劳累。这一情况引发了对技术落地过程中挑战的深入讨论，也促使人们重新审视先进模型在实际应用中的适应性与稳定性。
在短短两个月的时间里，OpenAI成功地将人工智能从解决小学数学问题的水平提升至达到国际数学奥林匹克（IMO）金牌的标准。这一突破不仅展示了人工智能在数学领域的巨大潜力，也标志着通用人工智能技术发展的重要里程碑。通过不断优化模型和算法，三人团队的卓越努力使得AI在数学推理能力上实现了质的飞跃，为未来人工智能的发展开辟了新的方向。
在当今数字经济快速发展的背景下，构建高效的信息基础设施，即“信息天路”，已成为推动经济发展的关键动力。通过数字技术的深度应用，不仅能够优化资源配置，还能提升生产效率，实现数字“流量”向经济“增量”的转化。数字化转型正在成为经济增长的新引擎，推动传统产业转型升级，同时激发新兴产业的活力。文章探讨了信息基础设施建设在经济发展中的核心作用，并分析了如何通过数字技术的创新应用来实现可持续增长。
