在人工智能驱动内容检索的今天，语义搜索与知识库构建已成为RAG（检索增强生成）工程师的核心技能。面对“向量”与“Embedding”等术语的困惑，Spring AI提供了一条高效路径——通过集成智谱AI的向量模型，开发者可快速实现中文语义理解与智能检索。本文系统讲解如何从零开始，利用Spring AI接入智谱AI，完成向量化表示与知识库搭建，解锁高精度语义搜索能力。这一组合不仅降低了技术门槛，更为企业级AI应用提供了稳定、可扩展的解决方案。
复旦大学黄萱菁教授团队与蚂蚁集团合作，提出了一种名为AgentPRM的新型智能体过程奖励模型。该模型通过评估智能体在任务执行过程中每一步决策对最终目标的贡献，有效捕捉决策间的依赖关系，显著提升了决策效率。AgentPRM能够在复杂环境中更精准地追踪任务进度，并优化探索与利用之间的平衡。实验表明，该模型的计算效率较传统方法提升了8倍，为智能体在高动态、复杂任务场景中的高效运行提供了创新解决方案。
新华社报道，中国已正式启动一项面向全球的国际科学合作计划，聚焦核聚变领域的前沿研究与技术发展。该计划旨在汇聚国际顶尖科研力量，推动核聚变能源的关键技术突破，加速实现可控核聚变的商业化应用。作为全球能源转型的重要方向，核聚变具有清洁、高效、安全等显著优势。中国通过此次国际合作，将进一步提升在聚变科学领域的全球影响力，并为应对气候变化和能源危机提供创新解决方案。目前，已有多个国际科研机构和高校积极参与该计划，共同推进聚变装置设计、材料研发与等离子体控制等核心技术攻关。
本文探讨非技术背景用户如何通过系统化方法构建生产级人工智能编码实践，涵盖从需求提出到工具创造的完整流程。通过激发个体创造力与逻辑思维，结合低代码平台与AI辅助编程工具，非技术人员可实现从概念构想到实际应用的跨越。文章基于AICon北京会议的实践经验，强调跨学科协作与持续学习在AI时代的重要性，旨在为广泛受众提供可操作的路径指南，推动技术民主化进程。
cdpred是一款专为简化Chrome浏览器控制而设计的Python工具，具备无需安装额外驱动、代码逻辑简洁的特点。用户仅需约七分钟即可实现自动打开网页、获取接口数据及提取token等操作，极大提升了自动化任务的执行效率。该工具特别适合编程新手，通过复制示例代码便可快速上手，降低了技术门槛。凭借其高效与易用性，cdpred成为内容创作者、开发者及自动化需求用户的理想选择。
哈佛大学的最新研究表明，AI在实验领域的应用正迈向全新阶段。通过增强现实（AR）眼镜，AI能够实时观察实验室环境，聆听研究人员的操作反馈，并感知实验进程中细微的变化。这一技术突破使AI不再局限于虚拟或数字空间，而是得以通过人类操作深度参与物理世界的科学实践。AI系统可即时分析实验状态，提供决策建议，显著提升实验效率与准确性。未来，AI有望成为实验室中最为勤勉、可靠的智能助手，不仅降低科研门槛，还能加速新手向领域专家的成长进程，推动科学研究范式的变革。
清华大学团队在结构化数据处理领域取得突破性进展，显著提升了大模型对表格的理解能力。该技术通过深度学习架构优化，使模型能够更精准地解析复杂表格信息，如同科幻作家刘慈欣在《超新星纪元》中描绘的场景：十一列火车沿单轨铁路排成巨大弧形，其中一列装载味精，其余十列满载盐粒——如此庞大而有序的数据结构，恰如现代表格理解任务所面临的挑战。清华团队的方法为大模型处理现实世界中的结构化数据提供了新路径。
在Java应用运行过程中，内存问题一直是影响系统稳定与性能的关键因素。尽管市场上存在多种内存排查工具，开发者仍常因工具选择不当或操作复杂而难以快速定位根本原因。阿里云操作系统控制台最新推出的“内存诊断”功能，致力于简化Java内存问题的排查流程。该功能集成智能分析能力，可自动识别常见内存异常，如内存泄漏、堆外内存占用过高等，显著降低排查门槛。相比传统依赖人工经验与多工具切换的方式，内存诊断功能提升了问题定位效率，帮助用户在复杂环境中更快实现系统优化与故障恢复。
IBM发布Granite 4.0系列小型语言模型，旨在实现高效推理与显著降低运营成本。该系列采用创新的混合Mamba/transformer架构，在保持可接受准确性的同时，大幅减少内存消耗，提升处理速度。得益于架构优化，Granite 4.0可在成本更低的GPU上高效运行，适用于资源受限环境下的广泛部署，推动AI应用的降本增效。
随着.NET 10的发布，F# 10版本正式亮相，重点聚焦于性能优化与开发体验提升。此次更新显著增强了F#语言在函数式编程场景下的执行效率，通过改进编译器行为，优化了日常开发中的编译速度与内存占用。F# 10在保持语法简洁的同时，进一步强化了语言的易用性，使开发者能够更高效地构建高性能应用。该版本的推出标志着F#在.NET生态中对现代软件工程需求的持续响应。
人工智能（AI）的发展历程可追溯至20世纪50年代，其概念最早在1956年的达特茅斯会议上被正式提出，标志着AI作为一门学科的诞生。此后，AI经历了多次“寒冬”与复兴：20世纪80年代专家系统的兴起推动了第二次发展浪潮，而进入21世纪后，得益于大数据、计算能力提升和深度学习算法的突破，AI迎来爆发式增长。特别是2012年后，神经网络在图像识别、自然语言处理等领域取得重大进展，推动AI广泛应用于医疗、金融、交通等行业。从最初的逻辑推理到如今的生成式AI，技术演进不断重塑人类社会的运行方式。本文以历史回顾为主线，系统梳理AI起源与发展脉络，展现智能变革背后的推动力量。
2025年“星河产业应用创新奖”现已正式开放申请，旨在表彰在人工智能应用领域具有突出创新成果的项目与团队。本届奖项覆盖13个关键技术与行业领域，涵盖智能制造、医疗健康、金融科技、智慧城市等多个前沿方向，全面展现AI技术在实际场景中的卓越价值。作为业界权威奖项之一，“星河奖”致力于推动AI技术的落地应用与产业升级，鼓励全球科研机构、企业及开发者积极参与，共同探索人工智能的无限可能。申请通道将持续开放至指定截止日期，欢迎各界同仁提交优秀案例，角逐年度AI创新荣誉。
近日，Meta超级智能实验室发表了一篇关于模型融合技术的创新研究论文，提出一种新型的模型混合方法。该方法通过整合不同架构模型的优势，在多项基准测试中显著提升了性能表现，成功达到当前最佳水平（SOTA）。研究表明，通过系统性地借鉴并融合各类模型的长处，能够在不增加计算资源的前提下有效增强模型的推理与泛化能力。这一成果为未来人工智能模型的设计提供了新的方向，凸显了协同融合在提升智能系统性能方面的巨大潜力。
扩散式语言模型（Diffusion Language Model, DLM）因其在对话生成任务中的潜力而受到广泛关注。然而，当前DLM的发展面临两大核心挑战：一是缺乏一个通用且易于使用的开发框架，限制了研究者和开发者的快速实验与迭代；二是训练成本高昂，不仅增加了在有限预算下复现模型的难度，也提高了初学者理解DLM训练与生成机制的门槛。这些问题共同制约了DLM的普及与应用。
过去五年，AI领域的发展主要由“扩展定律”驱动，该原则指出通过增加数据量、参数量和计算资源，模型性能可实现线性提升。然而，随着模型规模逼近极限，性能增益逐渐受限。MiroMind公司推出的Qwen3-72B模型在GAIA平台上超越GPT-5，标志着“交互深度”正成为突破扩展定律瓶颈的关键因素。这一进展表明，未来AI进步或将从单纯依赖规模扩展转向优化模型的交互能力与推理深度。
2025年深圳国际金融科技大赛十强名单已正式公布，标志着赛事进入最后冲刺阶段。备受关注的决赛将于12月6日在深圳大学举行，同期还将举办总决赛及颁奖典礼，活动将持续至12月7日。本次大赛汇聚了来自全国各地的优秀金融科技团队，经过多轮激烈角逐，最终十支精英队伍脱颖而出，将在深圳大学同台竞技，展示创新成果与技术实力。作为国内金融科技领域的重要赛事，本届比赛不仅推动了行业人才发展，也进一步巩固了深圳在金融科技生态中的领先地位。