Deepseek近日开源其金牌级别的数学模型DeepSeekMath-V2，该模型在国际数学奥林匹克竞赛（IMO）2025年和中国数学奥林匹克竞赛（CMO）2024年中均达到金牌水平，展现出卓越的数学推理能力。在2024年普特南数学竞赛（Putnam）的扩展测试中，模型更是取得了118/120的接近满分成绩。这一系列成果标志着AI在可自证数学推理领域已具备可行性，为实现更高级别的数学人工智能提供了关键路径，进一步推动了AI在复杂逻辑与定理证明方向的发展。
DeepSeek 项目强势回归，推出具备国际数学奥林匹克竞赛（IMO）金牌水平的开源数学推理模型，标志着在自我验证数学推理领域的重大突破。该模型不仅展现了强大的复杂数学问题求解能力，还通过开源方式推动全球研究社区的协作与创新。依托先进的推理架构，DeepSeek 在多步逻辑推导与形式化验证方面表现卓越，为人工智能驱动的科学研究提供了新范式。此次发布进一步巩固了其在开源大模型领域的领先地位。
生成式人工智能（GenAI）正深刻改变需求工程领域的研究与实践。随着ChatGPT等大型语言模型的迅速发展，GenAI在需求获取、分析与验证等环节展现出巨大潜力。一项由早稻田大学、东北大学等机构联合开展的系统性综述，对2019至2025年间发表的238篇相关论文进行了全面分析，揭示了该领域的研究趋势、关键技术路径及应用挑战。研究表明，语言模型在自动化生成需求文档、提升沟通效率和识别需求冲突方面表现突出，但其在准确性、可解释性与领域适应性方面仍需进一步探索。
纽约大学研究团队在最新发表的论文《Thinking in 360°: Humanoid Visual Search in the Wild》中，实现了一项突破性进展——首次赋予大型人工智能模型类似人类颈部的环视能力。该技术使AI能够进行360度全方位视觉搜索，模拟人类在自然环境中环顾四周的行为模式。这一进展标志着AI在环境感知与空间认知方面迈出了关键一步，为智能体在复杂场景中的自主决策提供了更接近人类的视觉基础，开辟了AI视觉研究的新方向。
在视频生成模型中，首帧的作用远不止于时间序列的起点，其实际承担着“概念记忆体”的关键角色，存储了后续帧所需的核心视觉元素。最新提出的FFGo方法揭示并利用了这一机制，使模型原生支持动作一致性，显著提升了生成视频的连贯性与稳定性。研究表明，首帧的记忆功能直接影响整个视频序列的语义一致性，然而目前多数创作者尚未充分掌握首帧设计的技巧，限制了生成质量的潜力。掌握首帧记忆机制，已成为提升视频生成性能的重要突破口。
Gemini 3的发布在AI领域掀起波澜，仅用两小时便展现出超越ChatGPT的强大能力，迅速赢得硅谷科技领袖的广泛认可。马斯克、奥特曼以及AI专家Karpathy等关键人物对其表现给予高度评价，展现出罕见的一致支持。Salesforce首席执行官Marc Benioff在体验后直言，已不愿再回到使用ChatGPT的时代。这一AI突破不仅标志着技术进化的关键节点，也重新定义了行业竞争格局，成为当前最受瞩目的智能对话系统之一。
腾讯公司近日开源了名为HunyuanOCR的视觉语言模型，该模型采用纯粹的视觉语言架构，参数量仅为10亿（1B）。尽管规模较小，HunyuanOCR在多项高阶任务中刷新了最佳性能记录（SOTA），尤其在多语言翻译测试中表现突出，超越了参数量达40亿（4B）和20亿（2B）的Qwen3-VL模型。这一成果凸显了高质量数据与端到端训练方法在提升小模型跨语言处理能力方面的关键作用，证明小规模模型亦可在复杂任务中实现卓越性能。
麦戈文脑科学研究所的研究团队在《美国国家科学院院刊》（PNAS）发表了一项突破性研究，揭示人类智能与人工智能在处理严格逻辑规则时表现出高度相似的运作模式。该研究由MIT神经科学家主导，通过功能性脑成像与深度学习模型对比分析，发现人脑前额叶皮层的激活模式与AI系统的内部表征存在显著对应关系。这一发现挑战了传统认知科学对人类推理独特性的假设，表明无论是生物智能还是人工系统，在应对复杂逻辑任务时可能遵循相似的信息处理原则。研究为理解智能的本质提供了新视角，并推动神经科学与人工智能的交叉融合。
在2024年ICLR评审结果揭晓之际，学术界掀起轩然大波：一项被寄予厚望的论文竟收到极低评分，而深入追溯后发现，该低分来自作者多年好友的匿名评审。这一意外揭露了开放评审机制下的真实困境与伦理挑战，也引发了对学术公正性的广泛讨论。正如《权力的游戏》中所言：“众神之父赐予我视野！”此次事件仿佛赋予学界一双洞察之眼，直视同行评议中潜藏的人际纠葛与评判偏见，成为推动评审制度透明化的重要转折点。
在大模型作为评估者日益普及的背景下，其内在偏好问题成为影响评估结果公正性与准确性的关键因素。研究表明，模型在未经干预的情况下往往继承训练数据中的偏见，导致评估偏差。近年来，无监督去偏对齐（UDA）技术的兴起为缓解这一问题提供了有效路径。通过UDA，可在无需标注数据的前提下调整模型的判断倾向，显著降低其偏好对评估结果的干扰。该技术不仅提升了大模型作为评估者的可靠性，也推动了其在教育、内容审核和科研评审等高敏感场景中的应用。未来，结合持续优化的去偏方法，大模型有望实现更高水平的公正性与一致性。
Langchain官方近日宣布，其Deep Agents现已全面支持Skills功能，标志着AI代理技术迈入新阶段。这一升级推动AI从单一任务处理向多功能、高度集成的系统演进，显著提升代理在复杂场景中的自主决策与执行能力。Skills系统的引入，不仅增强了AI代理的模块化协作水平，也为构建通用型智能代理提供了可扩展的技术路径。该进展被视为AI代理领域迈向通用化的重要里程碑，预示着未来智能系统将更加灵活、高效地服务于多样化应用场景。
思维链提示（Chain-of-Thought Prompting）作为提升大语言模型推理能力的重要技术，已被广泛应用于复杂任务中，有效增强了模型回答的逻辑性与准确性，并在一定程度上缓解了幻觉问题。然而，EMNLP 2025的一项最新研究表明，该方法可能带来“双刃剑”效应：尽管推理过程更加连贯，但生成的中间步骤可能掩盖错误假设，导致幻觉更难被检测机制识别。研究发现，在特定任务场景下，使用思维链提示反而使模型自信度上升而准确率停滞，增加了虚假信息传播的风险。这一发现呼吁在应用思维链提示时需同步优化幻觉监测机制，以实现更安全、可靠的语言生成。
人形机器人作为人工智能与机械工程融合的前沿领域，正面临诸多技术难题与瓶颈。在智能控制方面，如何实现高效感知与实时决策仍是关键挑战；运动平衡技术则受限于传感器精度与动态反馈算法的协同优化。当前研究显示，超过70%的人形机器人在复杂地形中行走时出现稳定性下降问题。通过引入深度学习与强化学习算法，部分企业已实现机器人在非结构化环境中的自适应步态调整，标志着瓶颈突破的初步进展。此外，模块化关节设计与高扭矩密度驱动器的应用，显著提升了机器人的灵活性与能耗效率。未来的发展需跨学科协作，推动硬件、控制与AI算法的深度融合，以实现真正类人化的自主行为能力。
我国正积极推进具身智能行业的规范化发展，计划建立完善的准入与退出机制，以提升行业整体质量与安全水平。该机制将围绕技术标准、伦理规范、数据安全等核心要素，明确企业进入门槛，强化智能监管手段，确保创新与风险可控并重。同时，通过动态评估和淘汰制度，对不符合行业规范或存在重大风险的企业实施有序退出，促进行业良性竞争与可持续发展。
随着智能技术的飞速发展，人形机器人正逐步从实验室走向日常生活，引领未来生活方式的深刻变革。凭借高度仿真的外观、灵活的运动能力与先进的AI交互系统，人形机器人已在家庭服务、医疗护理、教育陪伴等多个领域展现巨大潜力。据国际机器人联合会数据显示，预计到2025年，全球人形机器人市场规模将突破120亿美元。通过融合深度学习、计算机视觉与自然语言处理等核心技术，这些机器人不仅能执行复杂任务，还能理解人类情感与需求，实现真正意义上的人机协同。科技革新正在重新定义人类的生活模式，人形机器人将成为未来智慧生活的重要组成部分。
随着“AI+”时代的到来，网络安全威胁呈现出自动化、智能化和多样化的发展趋势。自动感知环境中的攻击可在无需人工干预的情况下完成威胁识别与渗透，极大提升了攻击效率。据相关研究显示，超过67%的网络攻击已采用AI技术进行路径优化与目标识别。在此背景下，构建以AI安全为核心的智能防御体系成为关键。通过融合机器学习、行为分析与实时响应机制，新型网络防线可实现对潜在威胁的快速感知、精准识别与自主应对，从而在动态变化的网络环境中持续保障系统安全。