复旦大学与美团LongCat团队联合推出R-HORIZON，标志着长程推理领域的重要进展。该方法与基准系统性地评估并提升长链推理模型（LRMs）的性能，为复杂推理任务提供了全新的解决方案。R-HORIZON不仅优化了模型在多步骤逻辑推导中的表现，还建立了标准化测试体系，推动LRMs在真实场景中的应用落地。
Dexbotic 是一个基于 PyTorch 框架的开源项目，致力于为视觉-语言联合学习（VLA）算法的研究与应用提供一体化解决方案。该项目整合多种主流 VLA 算法，支持用户通过一次环境配置，即可调用预训练模型在多种仿真环境中高效复现实验结果。Dexbotic 有效简化了具身智能领域中复杂的环境搭建与算法实现流程，降低了研究门槛，提升了科研效率，为学术界与工业界提供了一个便捷、可扩展的一站式代码库。
蚂蚁集团与西安交通大学联合推出开源项目HumanSense，致力于探索多模态推理的边界，推动全模态交互技术的发展。该项目包含两大核心组件：HumanSense Benchmark，作为首个面向全模态理解与交互的评估基准，涵盖视觉、听觉等多种感知模态；以及HumanSense OmniReasoning，一种支持视听融合思考的全模态推理模型，具备跨模态语义理解与协同推理能力。通过开源方式，项目旨在促进学术界与工业界在多模态人工智能领域的协作创新，为构建具备类人感知与交互能力的智能伙伴提供技术基础。
火山引擎多媒体实验室开发的画质理解大模型Q-Insight被选为NeurIPS 2025焦点项目。该模型由北京大学与火山引擎多媒体实验室联合研发，提出了一种基于强化学习的多模态图像画质理解方案。Q-Insight创新性地采用“群组相对策略优化”（GRPO）算法，不直接模仿人眼评分，而是将其作为引导信号，减少对大量文本监督标注的依赖，充分挖掘大模型自身的推理能力，深入解析图像质量的内在因素，推动画质评估技术迈向新阶段。
在云栖大会上，阿里云CEO吴泳铭公布了公司在GPU资源利用方面的重大技术突破——通过自研的Aegaeon计算池化方案，成功实现GPU用量削减82%。这一成果标志着阿里云在云计算资源调度与效率优化领域迈出了关键一步。Aegaeon方案通过将GPU资源从物理绑定中解耦，实现了算力的弹性分配与高效共享，显著提升了资源利用率并降低了运营成本。该技术不仅增强了阿里云在AI训练与推理场景下的服务能力，也为行业提供了可复制的绿色计算新范式。
在SIGGRAPH Asia 2025会议上，香港中文大学与快手可灵团队联合推出了一项突破性视频生成技术——CamCloneMaster。该框架实现了电影级别的运镜效果生成，并支持用户一键克隆专业级摄像运动轨迹，显著降低了高质量视频创作的技术门槛。通过深度学习与三维场景建模的融合，CamCloneMaster能够精准复现复杂镜头语言，如推拉、摇移、跟拍等，广泛适用于短视频创作、影视预演及虚拟制作领域。此项技术标志着智能视频生成在运镜控制精度与艺术表现力上的重大进步，为内容创作者提供了高效、直观的工具支持。
近日，OpenAI一项名为“Mercury”的秘密项目被曝光，该项目正大规模招募前投资银行家，人数高达一百人，旨在训练人工智能系统处理复杂的财务模型。此举被视为OpenAI应对高昂算力成本、加速商业化进程的关键布局。通过开发“财务AI”，OpenAI希望替代初级银行家在金融领域中执行的重复性任务，提升效率并降低人力成本。业界分析认为，这一战略不仅凸显了AI在专业服务领域的渗透加速，也反映出OpenAI在实现盈利路径上的迫切需求与明确方向。
在大模型时代，选择RAG（Retrieval-Augmented Generation）与微调（Fine-tuning）并非非此即彼的决策，而应基于具体任务需求进行权衡。如同医生针对不同病症开具不同处方，面对知识密集型任务时，RAG通过引入外部知识库增强生成准确性；而在特定领域适应或风格定制场景中，微调则能更深层次地调整模型行为。二者各有优势，适用于不同问题场景，合理选择方案才能最大化大模型的应用价值。
近期关于“Claude Skills”的讨论热度不断攀升，然而深入分析后发现，其所谓创新性被严重高估。文章指出，“按需加载”功能并非技术突破，早在多个系统架构中已有广泛应用。尽管Anthropic公司对Claude的能力进行了包装和推广，但实际机制并未脱离现有AI模型的运行逻辑。这种炒作不仅误导公众认知，也模糊了真正技术创新的边界。在缺乏实质性进步的前提下，将已有功能重新命名并冠以“技能”之名，难以支撑其作为革命性进展的宣称。
在高并发系统的设计与实现中，简洁性往往是保障系统稳定性的关键因素。面对复杂的异步任务协调问题，传统的JDK并发框架虽功能强大，但在特定场景下可能显得冗余和复杂。为此，'LatchUtils'工具类应运而生——它并非旨在取代JDK的并发机制，而是通过封装常用模式，提供更直观、简洁的API来控制异步任务的执行时序与同步点。该工具在不影响性能的前提下，显著降低了开发人员的认知负担，提升了代码可维护性。实践表明，在高并发环境下，'LatchUtils'有助于减少线程竞争导致的异常，增强系统的稳定性，为复杂异步逻辑提供了一种轻量级解决方案。
本文为前端开发新手系统梳理了CSS中8种常用的居中布局方法，涵盖水平居中、垂直居中以及水平垂直居中的经典实现方案。通过深入解析text-align、margin、flexbox、grid、transform等核心技术的应用场景与代码示例，帮助读者清晰理解不同居中策略的适用条件与优缺点。内容结合实际开发需求，旨在降低学习门槛，提升布局效率，让复杂的对齐问题变得简单直观。
随着科技兴农战略的深入推进，智慧农业正以前所未有的速度改变传统 farming 模式。通过数字农田管理系统，农民可实时监控土壤湿度、气候条件与作物生长状态，提升决策精准度。智能灌溉技术已帮助部分示范区节水达40%，同时提高产量15%以上。农业AI的应用进一步推动自动化作业，从播种到病虫害识别，AI算法准确率超过90%。据农业农村部统计，2023年全国智慧农业核心产业规模突破800亿元，预计2025年将达1200亿元。智慧农业不仅提升了资源利用效率，也为乡村振兴注入新动能。
工信部科技服务业标准化技术委员会近日正式成立，标志着我国科技服务领域标准化工作迈入新阶段。该委员会将统筹规划科技服务行业的标准制定与修订，推动服务流程、技术支撑和管理机制的规范化，提升行业整体服务质量与效率。在数字化转型加速的背景下，标准化建设有助于打破信息壁垒，促进科技创新成果高效转化。委员会将联合产学研各方力量，加快构建覆盖全链条的科技服务标准体系，助力产业高质量发展。
随着数字化进程加速，算力网络已迈入毫秒级响应时代。当前，全国算力总规模达180 EFLOPS，预计2025年将突破300 EFLOPS。依托5G与边缘计算技术，网络端到端时延已压缩至10毫秒以内，部分场景实现5毫秒超低延迟。这一突破推动自动驾驶、远程医疗、工业互联网等实时性要求极高的应用快速发展。算力与网络深度融合，构建起“云-边-端”协同的新型基础设施体系，标志着我国进入以高效响应为核心的算力新时代。
近年来，量子计算在实用性方面取得显著进展。2023年，IBM推出433量子比特的“鱼鹰”处理器，较2021年的127量子比特提升逾三倍，标志着硬件性能持续突破。同时，谷歌与NASA合作验证了量子优越性，在特定任务上比经典计算机快约2亿倍。此外，量子纠错技术取得关键进展，哈佛大学团队在2022年实现了逻辑量子比特的错误率低于物理量子比特，为稳定计算奠定基础。尽管当前量子计算机仍处于含噪声中等规模量子（NISQ）阶段，距大规模通用应用尚有距离，但在材料模拟、优化问题和密码学等领域已展现潜在实用价值。预计未来五年内，随着相干时间延长与纠错能力增强，量子计算将在特定垂直领域实现商业化落地。
全球专利申请量中，约六成由人工智能领域占据领先地位，凸显人工智能技术在当前科技创新中的核心地位。这一趋势表明，人工智能正成为推动数字经济发展的关键动力，广泛赋能产业智能化升级与商业模式创新。随着全球对人工智能研发投入的持续加大，相关专利数量呈现显著增长，进一步巩固了其在技术领先格局中的主导作用。人工智能不仅加速了传统产业的数字化转型，也为全球经济增长注入新动能。
