过去一年中，人工智能模型的成本大幅下降，部分服务价格降幅高达数百倍，曾需10元获取的AI服务如今仅需几分钱即可获得，凸显“AI降本”趋势。与此同时，家政、育儿、心理咨询和维修等依赖人工的服务费用持续上涨，反映出人力成本的显著攀升。这一现象体现了Jevons悖论与Baumol成本病的现实影响：随着机器智能效率提升带来科技领域的通缩，人工服务因难以规模化复制而陷入供给瓶颈，导致其相对价值和成本上升。科技通缩与生活成本通胀并存，正重塑经济结构与消费模式。
谷歌公司近日推出了一项革命性技术——地球级AI智能体，标志着其在环境预测领域的重大突破。该技术融合了谷歌十余年积累的世界建模经验与Gemini强大的推理能力，并深度集成于Earth AI平台之中。凭借这一创新，谷歌已实现为全球超过20亿人提供精准的洪水预警服务，覆盖范围广泛，响应速度显著提升，部分区域甚至在一夜之间完成了系统部署与服务上线。这项基于人工智能的灾害预警解决方案，不仅展现了谷歌技术在应对气候变化挑战中的关键作用，也为全球公共安全提供了可扩展的技术范式。
数学家陶哲轩正通过人工智能技术革新科研方法，探索AI在数学研究中的深度协作。他利用ChatGPT等AI工具，将复杂的数学论文转化为Lean语言代码，实现形式化证明的自动化辅助。AI不仅能理解论文内容并生成正确的命题陈述，还在编码过程中发挥重要作用，最终在人机协作下成功生成1125行经过验证的证明代码。这一过程体现了一种新兴的工作模式——“vibe coding”，即人类与AI基于直觉与逻辑的协同创作。尽管AI尚无法独立完成关键推理步骤，需数学家介入指导，但其在提升形式化效率、降低验证成本方面展现出巨大潜力，促使学界重新思考AI在科研中的角色。
ICML 2026正式宣布一系列论文提交新规，明确禁止将大型语言模型（LLM）列为论文作者，强调作者须为对研究有实质性贡献的自然人。会议同时严禁在研究过程中使用提示注入技术，一经发现将直接退稿。为进一步提升审稿效率与公正性，ICML 2026将扩大人工智能在审稿流程中的应用，涵盖初筛、匹配与质量评估等环节。论文提交截止日期为2026年1月28日，新规旨在维护学术诚信并应对生成式AI带来的挑战。
一项长期存在于数学界、历时30年未被察觉的漏洞，近日被GPT-5人工智能模型迅速识别并解决，引发学术界广泛关注。著名数学家陶哲轩指出，这一事件标志着AI在科研领域正扮演日益关键的角色，或将引发一场深刻的科学革命。与传统证明依赖人工审验不同，GPT-5将数学证据直接嵌入可执行代码中，极大提升了证明的透明度与可验证性。这一突破不仅凸显了AI在复杂逻辑推理中的潜力，也重新定义了数学严谨性的实现路径。随着AI技术深度融入数学研究，其在发现、验证与优化证明过程中的价值正被广泛认可。
本文介绍了一种基于在线策略蒸馏的技术，显著提升了强化学习系统的成本效益。该方法通过学生模型在线采样与教师模型提供的密集监督信号相结合，在不依赖昂贵后训练过程的前提下，实现了与传统强化学习相当甚至更优的性能表现。相较于以往需要大规模计算资源的训练方式，在线蒸馏大幅降低了总体计算成本，使高效策略学习在资源受限环境下成为可能。实验表明，该技术能在保持模型性能的同时，减少高达70%的训练开销，为大规模模型部署提供了可行路径。
近日，科研团队成功研发出一款以空气为动力源的新型机器人，突破传统机器人依赖电力与复杂控制系统的局限。该机器人采用仿生设计原理，通过压缩空气驱动机械结构实现运动，无需内置“大脑”进行复杂运算，大幅降低能耗与制造成本。其运行过程零排放，符合环保科技的发展方向，为可持续智能设备提供了全新思路。该技术有望应用于环境监测、灾害救援等高风险领域，展现广阔前景。
世界互联网大会连续三年实现100%绿色电力供应，标志着其在推动碳中和与可持续发展方面迈出坚实步伐。通过全面采用清洁能源，大会不仅减少了碳排放，也为全球数字峰会树立了绿色办会的典范。这一成果体现了主办方对环境保护的高度重视，以及在能源转型实践中的领先地位。
“羲和”号太阳探测器成功实现了对太阳活动的高精度时序光谱观测，首次在空间探测中获取了太阳耀斑与日冕物质抛射过程中的动态光谱特征。通过搭载的先进光谱成像仪，“羲和”号在极紫外波段实现了每0.5秒一次、分辨率高达0.05纳米的连续观测，揭示了太阳大气中等离子体温度与速度的快速演化过程。数据分析表明，在一次X级耀斑期间，日冕加热速率提升了近3倍，且非热电子加速现象与光谱线形变化存在显著相关性。该成果为理解太阳活动能量释放机制提供了关键数据支持，标志着我国在太阳物理空间探测领域迈入国际先进行列。
近日，原定返回地球的航天员因空间碎片的潜在威胁被迫延迟返程。据中国载人航天工程办公室消息，监测数据显示，一块高速运行的空间碎片逼近空间站轨道，为确保航天员安全，任务控制中心决定推迟返回计划。此类碎片多为废弃卫星或火箭残骸，运行速度可达每秒7至8公里，对航天器构成严重威胁。目前，航天员在轨状态良好，正配合地面进行新一轮轨道调整与安全评估。专家指出，随着近地轨道活动日益频繁，空间碎片管理已成为全球航天任务不可忽视的挑战。
人工智能技术正深刻推动智能驾驶产业的快速发展。通过深度学习、计算机视觉和传感器融合等核心技术，人工智能显著提升了自动驾驶系统的感知、决策与控制能力。据相关数据显示，2023年全球搭载高级驾驶辅助系统（ADAS）的新车渗透率已超过65%，预计到2030年，L4级自动驾驶车辆将在特定场景中实现规模化商用。车载系统的智能化升级，使得车辆能够实时处理海量数据，实现更安全、高效的行驶。技术革新不仅加速了整车厂与科技企业的深度融合，也重塑了交通出行生态。
“车路云一体化”正逐步重塑汽车行业的生态格局，通过车辆、道路基础设施与云端系统的深度融合，推动智能交通系统向高效、安全与协同方向发展。该模式不仅提升了交通管理效率，也为自动驾驶技术的落地提供了关键支撑。然而，其规模化应用仍面临多重挑战，包括跨行业标准不统一、数据安全风险、高成本建设以及区域间协同发展不足等问题。据相关研究显示，超过60%的试点项目受限于基础设施投入不足与技术接口不兼容。未来需在政策引导、技术创新与产业协作方面实现突破，以加速“车路云一体化”的全面落地。
随着人工智能在教育领域的广泛应用，学生的学习方式正经历深刻变革。研究表明，合理使用人工智能可提升学习效率，激发思维活跃度，例如通过个性化推荐系统帮助学生拓展知识边界。然而，过度依赖技术可能导致认知惰性，一项针对高中生的调查显示，频繁使用AI完成作业的学生中，有68%在独立思考能力测试中表现下降。因此，人工智能对思维的影响具有双重性，关键在于如何平衡技术辅助与自主思考，推动教育向更深层次发展。
Meta公司近日开源了一款名为OpenZL的数据压缩框架，专为高度结构化数据设计。该框架通过显式建模数据模式，优化压缩效率与处理速度，相较于传统通用压缩工具，在特定场景下实现了更高的压缩比和更快的解压性能。OpenZL适用于大规模结构化数据处理，尤其在数据库存储与分布式计算环境中展现出显著优势。此次开源体现了Meta在提升数据基础设施效率方面的技术积累与开放共享理念。
在系统架构设计中，隐性数据冗余问题日益凸显，尤其是在缓存、数据同步与备份过程中产生的过时数据，极易破坏数据的一致性与可靠性。这类冗余往往因缺乏时效性管理而长期潜伏，最终导致系统决策偏差或服务异常。研究表明，超过60%的数据不一致案例源于未及时清理的冗余副本。因此，将数据时效性纳入核心设计原则，建立基于时间戳、TTL（生存周期）和一致性校验的动态管理机制，成为应对该问题的关键策略。
本文以第一人称视角记录了作者及其团队在过去两个月中深入AI编程领域的亲身经历。从最初的好奇探索，到逐渐沉迷于算法构建与模型调优，作者发现每日不进行代码实践便感到精神空虚。通过持续学习与项目实践，团队实现了从传统开发向AI驱动编程的全面转变。文章系统梳理了学习路径、工具选择、常见误区及解决方案，旨在为希望进入AI编程领域的读者提供一份实用且可操作的经验指南。