Kimi K2.5开源模型的发布，标志着AI应用迈入全新阶段：从单点问答转向多线程项目协作。其核心突破在于内置百人规模的众包团队机制，将分散的人类智慧与模型能力深度耦合，显著重构内容生产、问题拆解与跨任务协同的效率逻辑。这一演进，正重新定义个体与组织的生产力边界。
在经济周期波动加剧的背景下，AI对就业的影响并非简单的“替代—消失”线性关系。多项机构联合研究表明，尽管AI正加速替代部分重复性、规则性强的技能，但被替代技能本身仍持续保有结构性重要性——其知识内核、行业语境与伦理判断难以被算法完全复现。真正的就业变迁趋势正指向“技能韧性”的重塑：劳动者需在人机协同中强化跨域整合、批判反思与情境应变能力。AI不是终点，而是对人类高阶能力的再定义契机。
蚂蚁科技在具身智能领域取得显著进展，聚焦于“智能大脑”这一核心方向的研发突破，与宇树科技等侧重本体硬件与运动控制的企业形成鲜明差异化竞争路径。通过持续迭代与高强度验证，其系统测试时长从初期的3000小时大幅提升至20000小时，充分印证了技术成熟度、稳定性及规模化落地潜力，展现出强劲的发展动能与扎实的技术实力。
在AI浪潮席卷全球的今天，大模型虽在写诗、作画、编程等领域表现惊艳，却在物质科学——尤其是物理、化学与材料学等严谨硬核领域暴露出显著“偏科”现象。它们能流畅复述量子力学原理或热力学定律，却频繁在分子式书写、晶体结构标注及化学反应路径推理中出现不稳定输出：如将Fe₂O₃误写为FeO₂，混淆立方密堆（FCC）与体心立方（BCC）空间群符号，或在多步反应中遗漏电子转移守恒。这类错误非偶发疏漏，而是源于训练数据中高质量、结构化科学知识的稀缺，以及符号逻辑与数值约束建模能力的先天不足。
斯坦福大学与英伟达联合发布TTT-Discover，一种基于测试时强化学习（Test-Time Reinforcement Learning）的AI科学探索新范式。该技术无需重新训练模型，即可在推理阶段动态优化决策路径，显著提升科学问题求解效率——实测速度达人类专家的两倍。TTT-Discover标志着AI从被动工具向主动探索者的转变，在材料设计、分子建模与基础物理假设生成等场景展现出强大潜力，为“科学AI”开辟了可扩展、可解释的强化探索新路径。
单目3D语义场景补全（SSC）是具身智能与自动驾驶领域中的关键技术，旨在仅凭单张图像重建兼具几何完整性与语义准确性的三维场景。本文介绍SplatSSC方法，其创新性地采用深度引导的高斯泼溅解耦策略，显著提升补全效率与精度，为单目SSC构建了高效新范式。该方法在保持轻量化的同时，强化了对复杂室内及城市场景的语义-几何联合建模能力。
2026年2月，InfoQ鸿蒙专区持续聚焦操作系统生态前沿，集中呈现鸿蒙技术最新动态与一线创新实践。该专区已成为开发者、技术决策者及行业观察者获取权威资讯的核心窗口，内容涵盖分布式能力演进、原生应用开发范式升级、跨端协同新场景落地等关键进展，兼具深度与实操性。
本报告系统复盘2025–2026年度企业AI战略变革实践，聚焦Data+AI融合演进的关键突破：超73%的头部企业完成AI战略从试点向规模化落地的跃迁；数据治理与模型协同效率提升41%；MLOps平台采用率同比增长2.8倍。报告基于真实场景提炼年度精华时刻，涵盖智能决策闭环构建、AI原生应用爆发及复合型人才梯队建设等核心进展，并据此研判2027年技术融合深化、行业大模型垂直渗透加速、AI价值评估标准化将成为三大确定性趋势。
2026年初，“Make it Snow”年度活动聚焦数据智能的最新进展与未来图景，汇聚跨行业专家深入探讨AI变革如何加速行业重塑。活动中呈现的前沿突破表明，数据智能已从技术工具演进为驱动战略决策的核心引擎，在金融、医疗、制造等领域催生全新业务范式。随着算法迭代提速与多源数据融合深化，智能趋势正推动企业从“经验驱动”迈向“实时洞察驱动”。
本文系统探讨智能异常处理技术的全流程演进，聚焦异常检测、问题界定与根因定位三大核心环节。重点剖析时间序列异常检测在动态指标监控中的适用性，阐述日志聚类如何实现海量非结构化日志的语义归并与模式识别，并引入基于多Agent协同推理的根因定位框架，提升复杂系统中故障溯源的准确性与可解释性。文章兼顾算法选型逻辑与工程设计思路，为跨领域异常治理提供方法论支撑。
同态加密技术正迎来产业化临界点，标志着数据安全计算领域的一次关键转折。该技术使数据在加密状态下仍可直接参与计算，从根本上保障“计算隐私”，破解了数据利用与安全保护之间的长期矛盾。随着算法优化、硬件加速及开源工具链的成熟，同态加密已从实验室走向金融、医疗、政务等高敏感场景的规模化试点。产业生态随之加速构建，涵盖芯片厂商、云服务商、安全软件开发商及垂直行业解决方案商，协同推动标准制定与应用落地。生态繁荣不再是远景，而是正在发生的现实。
Clawdbot是一种新兴的AI技术，致力于破解AI应用在实际落地过程中的关键瓶颈。其核心突破在于集成AI记忆功能，可持久化存储交互经验与操作逻辑；同时支持浏览器控制与本地文件操作，实现从自然语言指令到真实任务执行的闭环。更值得关注的是，Clawdbot具备自我学习能力，能持续优化已有技能并动态扩展新功能，推动AI由被动应答转向主动执行。
在一场聚焦人工智能前沿发展的线上研讨中，专家围绕智能体的运行能力、AI在教育领域的应用限制及模型优化的最新进展展开深入探讨。研讨指出，当前智能体已具备多步推理与环境交互能力，但在复杂教育场景中仍受限于个性化适配不足与伦理反馈机制缺失；同时，轻量化模型压缩技术与训练效率提升正推动AI应用向更普惠、低门槛方向演进。内容覆盖从落地实践到长期愿景的全维度思考。
AI技术正深刻重塑编程实践：当前约80%的代码可由AI自动生成，标志着开发范式的根本性转变。然而，高效驾驭AI编程工具，不仅依赖技术操作，更要求开发者在大脑中构建清晰的全局心智模型——即系统理解AI在代码生成中的优势（如效率、规模）、局限（如随机性、错误率、不可解释性）及其与传统软件工程原则的张力。忽视可解释性与可控性，将加剧调试困难与系统风险。面向所有人，掌握这一心智模型，已成为数字时代基础素养的重要组成部分。
在浏览器自动化领域，方案选型直接影响开发效率与长期维护成本。面对 Puppeteer、Playwright、Selenium 等主流工具，技术对比需综合考量跨浏览器支持、API 稳定性、执行速度及社区生态。实践表明，Playwright 在多端兼容性与内置等待机制上优势显著；Puppeteer 适合 Chromium 生态深度定制；Selenium 则凭借成熟度仍广泛用于企业级测试。效率优化不仅依赖工具本身，更取决于脚本设计、资源复用与并行策略。开发实践中，应以场景驱动选型——高频交互优先 Playwright，遗留系统适配倾向 Selenium，轻量脚本可选用 Puppeteer。
2026年1月，基于自研云平台训练的DART-GUI-7B模型在OSWorld 7B赛道中登顶榜首，凭借三大技术创新实现突破。该模型采用先进轻量化方案，在保持7B参数规模高性能的同时显著降低算力与部署成本，为人工智能产业提供了一条低成本、高性能的新路径，有力支撑通用人工智能（AGI）的规模化落地与普及应用。