若将大型模型比作一个“极度聪明但未曾外出”的大脑，传统API调用仅为其配备了一个“话筒”——能听能说，却不知如何行动；而Agent技能则相当于为它量身定制的一套SOP（标准作业程序）或说明文档，赋予其目标拆解、工具调用、反思修正的闭环能力。这标志着从“被动应答”迈向“主动执行”的智能体范式跃迁。
本文探讨如何高效利用Skills——一款GitHub的替代工具，构建结构化、可复用的个人技能库。区别于将Skills简单视为代码托管平台，《Skills的合理应用：将GitHub压缩成个人超级技能库》一文指出，其核心价值在于支持知识沉淀、技能标签化与跨场景调用。通过模块化归档学习笔记、项目复盘与方法论总结，用户可将碎片经验转化为可检索、可迭代的成长资产。该方式契合高效学习与个人成长双重目标，尤其适合追求持续精进的内容创作者、开发者与终身学习者。
技能（Skill）并非仅是“较长的提示词”，其本质在于封装可复用、经验证、具上下文感知能力的AI执行逻辑。提示词模板虽能实现基础流程编排，但受限于静态性、泛化弱与调试成本高——例如同一模板在不同语境下成功率波动可达40%以上。技能则通过结构化输入/输出定义、内置容错机制与领域适配训练，突破提示词在AI能力边界上的固有局限。二者关系是演进而非等同：提示词是技能的雏形，技能是提示词的工程化升华。
最新推出的SWIFT奖励模型以不到传统模型0.005%的参数规模，实现推理速度1.7倍至6.7倍的显著提升。该模型摒弃冗余结构，直接利用生成过程中的隐藏状态，大幅降低计算开销，同时在多项基准测试中展现出卓越性能，并在对齐评估中保持稳定可靠。SWIFT标志着奖励建模正迈向高效、通用的新范式。
在人工智能快速发展进程中，所谓“难以复制”的技术成果实则具有可实现性——技术可复制性正成为行业共识。模型公司的核心竞争已超越算法本身，转向基础设施的稳健性与持续运维能力，即“基建竞争”；而响应速度，尤其是对突发流量、用户激增及技术异常的快速处置能力，日益决定产品成败。实践中表明，未做充分发布准备的项目，超七成在上线首周遭遇稳定性危机。因此，制定周密的增长预案，涵盖算力弹性调度、多层级容灾机制与跨团队协同流程，已成为技术落地前不可或缺的一环。
根据移动应用数据分析机构Sensor Tower发布的《State of Mobile 2026》报告，AI应用在全球范围内呈现爆发式增长：2025至2026年间，AI应用下载量实现翻倍，累计达38亿次；内购收入更飙升超三倍，突破50亿美元大关。这一数据印证了AI技术正加速融入大众数字生活，用户不仅高频安装相关应用，也更愿意为其核心功能付费。强劲的商业表现与广泛普及共同标志着AI已从概念走向规模化落地。
近期研究提出一种新型激活层——Derf（Dynamic erf），显著提升了无归一化Transformer模型的训练稳定性。该设计摒弃了传统LayerNorm，通过动态调节erf函数参数，自适应地建模输入分布变化，使模型在不依赖任何归一化层的前提下仍能收敛可靠。实验表明，Derf在多项基准任务中性能超越标准带LayerNorm的Transformer，验证了其泛化性与有效性。这一突破为轻量化、高鲁棒性的序列建模提供了新路径。
本文系统梳理了机器人场景表示技术的发展脉络，涵盖传统几何表征与新兴神经表征两大范式。传统方法包括点云、体素栅格、符号距离函数（SDF）及场景图，侧重结构化与可解释性；而神经表征则以神经辐射场（NeRF）、3D高斯散布模型和3D基础模型为代表，凭借强拟合能力与隐式建模优势，在重建精度与泛化性上持续突破。两类方法正呈现融合趋势，推动机器人在复杂动态环境中的感知、理解与交互能力跃升。
在生成图像模型领域，变分自编码器（VAE）已成为广泛认可的基础性技术。从Stable Diffusion到FLUX，再到一系列扩散Transformer模型，主流研究路径高度一致：均首先采用VAE对高维视觉数据进行高效压缩，从而降低后续扩散过程的计算复杂度并提升生成质量。VAE通过学习潜在空间的连续分布，为扩散模型提供稳定、低维的隐变量表示，成为连接原始像素与语义生成的关键桥梁。这一范式已深度融入当前最前沿的开源与商业图像生成系统。
15年前发表的一篇论文近期再度荣获AAAI奖项，这一罕见殊荣凸显人工智能领域正经历深刻范式转变——从追求技术奇观转向扎根现实问题解决。该里程碑事件昭示：AI的价值不再仅由算法复杂度定义，而更取决于其在真实场景中的可信度、可理解性与可修订性。当AI系统被部署于医疗、教育、司法等关键领域，人类能否理解其决策逻辑、及时修正偏差、并建立稳定信任，已成为技术落地的核心前提。这一回归“人本智能”的演进，标志着AI发展进入以责任为底色的新阶段。
当前人工智能的发展引发了关于其是否具备真正通用性的广泛讨论。尽管AI在解决理论问题方面展现出强大能力，如逻辑推理与数学建模，但面对复杂多变的现实挑战，如医疗诊断、城市交通调度和自然灾害应对时，其实际应用仍显不足。真正的通用人工智能不仅需具备抽象思维能力，更应能在不确定环境中自主决策并适应动态变化。若AI仅停留在理论层面而无法有效应对现实挑战，则难以被称为完全意义上的通用人工智能。因此，提升AI在真实场景中的感知、学习与执行能力，是实现其全面发展的关键路径。
DeepMind 团队近期推出新型动态4D重建技术 D4RT，突破传统多阶段处理范式，采用统一的时空查询接口，同步完成全像素追踪、深度估计与相机位姿估计。该方法显著简化流程、提升效率，在保证精度的同时大幅加速重建速度，为实时动态场景理解提供了新范式。
近日，AI模型Claude Opus 4.5正式发布。在内部多维度测试中，该模型表现卓越，全面超越人类顶尖工程师水平。基于这一突破性进展，相关技术组织决定取消传统笔试环节，转而将全部内部工程师能力评估考题开源，以推动行业透明化与能力验证范式升级。此举标志着AI招聘进入新阶段：从“筛选人”转向“验证能力”，并依托可信AI模型构建更高效、公平的人才评估体系。
DeepMind最新推出D4RT——一种突破性的动态4D重建方法。它摒弃传统多阶段复杂流程，仅通过一个统一的时空查询接口，同步实现全像素追踪、深度估计与相机位姿求解，在精度上达到业界领先水平，处理速度更较现有技术提升达300倍。D4RT显著降低了动态场景理解的计算门槛，为具身智能、自动驾驶及增强现实等前沿领域提供了坚实可靠的技术基础，推动AI向实时理解动态世界迈出关键一步。
在亚太CDN产业大会上，行业专家聚焦应用加速的演进路径，一致指出AI大模型已成为核心驱动力。通过深度解析边缘云的核心能力、AI大模型与CDN的融合场景，以及CDN未来演进形态，专家们展现了扎实的技术沉淀与前瞻性视野。AI驱动正重塑内容分发逻辑，推动CDN从传统缓存网络向智能、低时延、高协同的分布式算力网络跃迁。
1月19日，由人工智能产业发展联盟智能化软件工程工作组与工业和信息化部下属中国信息通信研究院联合多家行业头部企业共同编制的《面向软件工程的智能体技术和应用要求 第3部分：测试智能体》正式发布。作为国内首个聚焦测试智能体的技术标准，该文件系统定义了测试智能体的功能架构、能力要求、评估方法及典型应用场景，有力支撑AI工程化在软件测试环节的落地实践，标志着我国智能体技术在软件质量保障领域的标准化进程迈出关键一步。