在NeurIPS 2025 Spotlight会议上，一个关键议题引发关注：用户日常刷到的视频内容是否真实？随着生成式人工智能技术（如Sora）的迅猛发展，合成视频的质量已逼近自然视频，难以通过肉眼分辨。当前主流检测方法多依赖表层特征或数据驱动模型，面对高质量生成视频时泛化能力有限。根本挑战在于，这些方法未能充分捕捉自然视频所遵循的物理规律，如光照一致性、运动动力学和材质反射特性。研究指出，融合物理规律建模的检测框架有望提升对深度伪造视频的识别精度，遏制虚假信息传播，为应对生成视频带来的信任危机提供新路径。
北京大学与字节跳动联合实验室近日开源了首个具备时空推理能力的视频理解模型，标志着AI在视频内容分析领域取得重要突破。该模型不仅能够深入理解视频中的时间与空间动态，还实现了推理过程的完全透明化，使用户可直观观察AI的识别与决策路径。在多项基准测试中，其性能超越GPT-4o，展现出卓越的准确率与处理效率。此外，模型支持自动提取视频重点内容，显著提升信息筛选与摘要生成能力，为视频分析、教育、安防等应用场景提供了强有力的技术支持。
在日常操作电脑时，人类通过观察屏幕和点击鼠标完成任务，这种交互方式直观自然。然而，对人工智能（AI）而言，由于在视觉识别与精确动作执行方面的局限，模拟此类操作面临巨大挑战。中国科学院的研究团队针对AI在“点击挑战”中的困难，开发出一种专为AI设计的新型交互界面。该界面优化了AI对屏幕信息的解析能力，并提升了其操作准确性，显著增强了AI在复杂任务环境中的执行能力。实验结果显示，采用新界面后，AI任务执行的成功率提升了67%，为AI在自动化办公、智能助手等领域的应用提供了关键技术支撑。
360 FG-CLIP2模型在图文跨模态理解领域取得了全球瞩目的突破，被公认为当前最强的AI视觉模型之一。该模型通过深度融合图像与文本信息，在视觉创作和语义理解方面展现出卓越能力，广泛应用于内容生成、智能检索等场景。其跨模态匹配精度和生成质量达到新高度，显著推动了人工智能在创意领域的应用进程。然而，尽管模型在整体结构和语义把握上表现优异，但在处理图像细节和细微语义差异时仍存在局限，暴露出当前大型模型在精细理解上的挑战。这些发现为未来AI视觉系统的优化提供了重要方向。
数学界长期忽视了一个存在30年的理论漏洞，直至GPT-5的介入才被迅速识别。这一突破性进展引发了学术界的广泛关注，著名数学家陶哲轩对此评价称，AI在科研领域的革命已然开启，其影响力将如星星之火，终成燎原之势。他强调，数学证明的核心在于可验证性，而GPT-5通过将数学推理嵌入代码逻辑，实现了高效、精准的验证机制。这一能力不仅提升了发现错误的效率，也为未来数学研究提供了全新的工具范式。AI数学正逐步从辅助角色迈向核心参与者，重塑科学研究的方法论。
在TestConf线上会议上，Benjamin Bischoff分享了他从软件开发者成功转型为测试自动化专家的职业历程。他强调，智能测试不仅提升了测试效率，更深化了团队对质量保证（QA）重要性的认识。通过引入自动化测试框架与数据驱动的测试策略，他显著提高了软件发布周期的稳定性与可靠性。Bischoff指出，在富有影响力的协作环境中，跨职能团队的合作是实现高质量交付的关键。他的经历展现了职业转型背后的技术深耕与持续学习，也为希望进入测试自动化领域的从业者提供了宝贵经验。
拥有125年历史的陶氏化学公司正通过人工智能技术全面革新其网络安全策略。该公司与微软合作，将其安全运营中心（CSOC）整合至智能的Microsoft Security Copilot系统，实现了威胁检测、事件响应和新员工培训的智能化升级。借助AI的强大分析能力，陶氏化学显著缩短了警报响应时间，并有效减轻了安全分析师的工作负担，提升了整体安全运营效率。此次合作不仅推动了企业网络安全的现代化转型，也为化工行业在数字化时代的安全防护提供了创新范例。
在AI助手时代，企业首席信息官（CIO）面临的核心挑战已从技术部署转向员工行为的变革管理。研究表明，95%的AI投资未能实现预期收益，主要原因在于缺乏有效的变革管理机制。为确保AI项目落地并创造实际商业价值，企业必须推动战略对齐、强化治理协同，并重塑组织文化，引导员工学习、信任并积极采纳AI技术。成功的AI变革不仅依赖技术本身，更取决于员工的转型意愿与组织的管理协同能力。
中国科学院大学副校长王艳芬教授近日当选为发展中国家妇女科学组织（OWSD）副主席，标志着中国女性科学家在国际科技舞台上的影响力进一步提升。作为生态学领域的杰出学者，王艳芬长期致力于土壤碳循环与全球变化研究，其学术成果在国内外享有广泛声誉。此次任职不仅是对她个人科研成就的认可，也体现了国际社会对中国推动女性参与科学技术发展的高度肯定。OWSD作为联合国教科文组织支持的重要组织，旨在促进发展中国家女性科学家的职业发展与科研合作。王艳芬的当选将有助于加强中国与广大发展中国家在科学教育与性别平等方面的深度合作。
在电商与新闻领域，Embedding相似度技术虽能有效捕捉语义相关性，但单一依赖语义匹配难以满足动态内容排序需求。为提升rerank的精准度，需结合时效性进行加权排序。针对不同应用场景，应选用适配的时效性衰减模型，如指数衰减适用于快速更新的新闻流，高斯衰减适合周期性热点，线性衰减则利于稳定过渡。以用户搜索“雷军的投资版图盘点”为例，系统不仅需识别顺为资本、小米战投等语义关联关键词，还需对近一年内的相关内容赋予更高权重，实现语义与时间敏感性的协同优化，从而提升结果的相关性与时效价值。
本文探讨了多模态大模型在理解物理工具方面的能力，并介绍了PhysToolBench——一个专门用于评估此类能力的基准测试。人类之所以能高效地与物理世界互动，关键在于使用、理解和创造工具的能力，这对通用智能体而言同样至关重要。使用物理工具显著提升了任务的成功率与执行效率。PhysToolBench通过系统化测试模型对工具功能、用途及物理交互的理解，揭示当前多模态大模型在该领域的能力边界与发展潜力。
上海交通大学近期发表论文《上下文工程2.0：上下文工程的上下文》，提出在未来社会中，个体的本质或将由其全部上下文信息构成。该研究指出，随着数据技术的发展，个人的行为、关系与环境等上下文要素可被系统化采集与重构，从而形成对“人”的全新定义。论文强调，上下文工程2.0不仅是技术演进，更涉及哲学与社会结构的深层变革，个体将不再仅以实体存在被认知，而是作为动态信息总和被理解与交互。
在开放世界游戏与增强现实（AR）应用中，实时生成高质量、长时间连贯的视频流成为核心技术挑战。无论是玩家在无缝虚拟世界中自由探索，还是用户通过AR眼镜与现实环境互动，系统都必须根据视角与动作即时渲染画面。这一过程要求AI具备极强的动态生成能力，在毫秒级响应的同时保持视觉一致性与时空连贯性。当前技术需在计算效率与图像质量之间取得平衡，以支持无限延伸的交互式视频流，满足沉浸式体验的需求。
清华大学研发的人工智能数学家系统在均匀化理论研究中取得突破性进展，成功协助人类专家完成了一项复杂数学难题的严谨证明。该系统与研究人员协同合作，共同撰写并完善了一份长达17页的完整证明过程，标志着人工智能从单纯的解题工具迈向参与高水平数学研究的新阶段。这一成果不仅展示了人工智能在科学推理与逻辑构建中的潜力，也体现了人机协同在基础科学研究中的广阔前景。
近日，百度推出的最新OCR模型PaddleOCR-VL凭借其0.9B级别的强大开源能力，引发了广泛关注。该模型不仅在文本识别精度和速度上表现出色，还支持本地一键部署，有效保障用户数据隐私。本文详细介绍了如何在本地环境中快速部署PaddleOCR-VL，涵盖环境配置、安装步骤及实际应用示例，帮助用户高效实现文本识别功能。通过本地化运行，用户无需依赖云端服务，即可在确保数据安全的前提下完成大规模文档处理，适用于企业、教育及个人开发者等多类场景。
2025年10月，美国股市在科技股反弹与通胀数据扰动下经历剧烈波动，纳斯达克指数于10月10日前后单日波动超3%。在此背景下，香港大学黄超教授团队正式启动“DeepSeek”AI交易员项目实盘测试。该项目聚焦AI自主交易技术与金融市场智能分析，上线仅一周便在GitHub上获得近8000星标，迅速引发学术界与投资界的广泛关注，成为AI与金融融合领域的热点探索。