首篇关于具身智能机器人安全的综述文章系统性地探讨了大型语言模型（LLM）在控制机器人过程中面临的安全威胁、现有防御机制及其局限性。研究表明，LLM在物理空间中执行任务时可能引发不可控行为，带来潜在的机器人风险。当前多数防御措施集中于逻辑层面，缺乏与物理安全需求的有效衔接，导致逻辑与物理防护之间存在显著脱节。文章进一步分析了跨模态攻击、指令劫持和环境误判等新型威胁，并呼吁建立统一的安全评估框架以应对未来挑战。
本文介绍了一种全新的图像与视频上下文分割方法——基于循环一致性的DC-SAM框架。该框架通过提示微调技术，有效迁移SAM与SAM2模型在图像和视频上下文分割任务中的能力，实现了统一且高效的分割性能。研究团队还构建并发布了首个面向视频上下文分割的基准数据集IC-VOS，为后续研究提供了重要支撑。实验结果表明，DC-SAM在多个标准测试集上均表现出优异的分割精度与泛化能力，显著提升了上下文理解的完整性与时序一致性。
深夜无需编写代码！Ralph Loop技术正引领一场软件开发的革命。借助AI编程与自动开发的深度融合，开发者不再需要手动逐行编写代码，只需设定需求，AI即可在后台全自动完成软件构建，甚至在深夜无人值守时持续运行。这一突破性进展极大提升了开发效率，降低了技术门槛，推动无代码开发进入全新阶段。Ralph Loop技术的核心在于其智能循环优化机制，能够自主学习、迭代并修复代码，实现真正意义上的自动化软件工程。未来，软件开发或将从“编码劳动”转向“创意设计”，让更多人专注于创新而非技术细节。
在DeepSeek发布R1模型一周年之际，团队为其开源的FlashMLA代码库推送了多项重要更新，进一步优化了推理效率与模型性能。此次更新中，一个名为Model1的新模型尤为引人关注，展现了在序列长度扩展和内存访问优化方面的显著进步。这些改进不仅提升了整体计算效率，也为后续高效大模型的研发提供了技术参考。此次迭代标志着DeepSeek在高效推理架构探索上的持续领先。
EmbodiChain 是一个专注于利用100%生成式数据自动训练具身智能模型的开源项目。尽管在大语言模型领域，Scaling Law 已被证实：只要有足够的数据与强大的计算能力，智能可自然涌现，但在机器人技术领域，这一规律的应用仍面临挑战。EmbodiChain 旨在通过完全由生成式数据驱动的方法，突破现实世界数据采集的瓶颈，推动具身智能的发展。该项目依托开源架构，促进全球研究者协作，探索生成式数据在复杂物理交互中的潜力，为实现可扩展、可复现的智能体训练提供新路径。
近日，多个研究机构联合提出一种名为“Formal Enhance Informal Reasoning”（以形式化增强非形式化推理）的系统化解决方案，旨在通过形式化验证提升机器学习模型在复杂推理任务中的表现。该方法从平面几何问题入手，构建结构化的推理框架，将非形式化的自然语言推理过程转化为可验证的形式化逻辑表达，从而增强模型的准确性与可解释性。实验结果显示，该方案在几何推理任务中的准确率提升了18.7%，显著优于传统端到端学习模型。研究团队认为，这一方法为机器学习中推理能力的瓶颈提供了新的突破路径。
来自北京大学和清华大学的研究团队提出了一种创新的视觉建模方法，首次将波动方程引入视觉信息处理领域。该方法突破了传统依赖注意力机制和热传导模型的局限，通过波动方程描述图像与视频中的动态传播过程，有效提升了对复杂时空特征的建模能力。实验结果表明，该模型在多个主流视觉任务中表现出优异性能，为计算机视觉提供了全新的理论视角和技术路径。
最新研究显示，采用多智能体架构的系统在性能上实现了显著突破。通过主智能体与子智能体之间的协同工作，系统能够在独立的上下文窗口中高效分配任务，从而增强并行推理能力。实验结果表明，在内部评估中，该架构相较单一智能体系统性能提升了90.2%，展现出更强的任务处理效率与系统响应能力。这一进展为复杂环境下的智能决策与自动化处理提供了新的技术路径。
PractiLight是一种基于扩散模型的图像重照技术，能够在无需大规模微调的情况下实现高质量的光照调整。该方法的核心洞察在于，图像中的光照关系与扩散模型自注意力层中的标记交互模式高度相似，因此自注意力机制可有效捕捉并重构复杂的光照结构。通过充分利用预训练模型中的注意力特征，PractiLight避免了传统方法对特定数据集微调的依赖，在保持高效推理的同时提升了重照明的自然性与准确性。
在DeepSeek R1发布一周年之际，DeepSeek项目于GitHub平台悄然上线了一款名为Model 1的新模型，引发业界广泛关注。该模型据推测可能为内部代号V4的版本，标志着DeepSeek在大模型研发路径上的又一次重要进展。作为开源社区中的热门项目，此次更新不仅体现了团队持续迭代的技术实力，也进一步丰富了其模型体系。尽管官方尚未披露具体参数与性能细节，但Model 1的出现已被视为DeepSeek迈向更高效、更智能语言模型的关键一步，吸引了众多开发者和研究者的关注与测试。
本文提出一种基于小型语言模型（SLM）的系统架构，用于优化复杂系统的控制平面。该架构将决策与调度任务交由轻量级、高成本效益的SLM处理，而具体执行则由数据平面中的服务及大型语言模型（LLM）完成。通过明确划分控制平面与数据平面的职责，系统在保持高效智能决策的同时，显著提升了可维护性、灵活性与可控性。相比集成庞大LLM的传统方案，该方法降低了资源开销，增强了模块化设计，适用于多变的复杂环境。
到2026年，营销人员需掌握七大核心能力以应对AI深度融合带来的变革。这七大能力包括：模型上下文协议（MCP），理解AI运行的上下文环境；检索增强生成（RAG），通过外部信息检索提升内容生成质量；上下文工程，优化AI输入以提升输出效果；大语言模型评审，科学评估并选择适配模型；评估方法，建立量化指标衡量AI表现；提示优化，精调指令以提高响应准确性；以及AI治理，确保技术应用符合合规与安全要求。这些能力将助力营销人员高效规划与执行AI驱动策略，提升整体营销效能。
在最近举行的世界经济论坛上，人工智能（AI）成为核心议题，其中关于通用人工智能（AGI）的讨论尤为引人关注。两位AI领域的权威专家指出，尽管当前AI技术进展迅速，但实现真正意义上的AGI仍需长期积累与突破。他们普遍认为，AGI不会在短期内到来，其发展将依赖于现有AI系统的持续演进和自我优化。这一过程不仅需要算法、算力和数据的协同进步，还需跨学科合作与伦理框架的建立。专家强调，未来AI的发展方向应聚焦于增强智能系统的自主学习与泛化能力，为AGI的最终实现奠定基础。
NVIDIA RTX PRO系列显卡基于全新Ada Lovelace架构，面向专业图形处理场景实现突破性性能跃升：光栅性能提升至前代2.3倍，AI推理吞吐量达上一代的2.8倍，实时光线追踪性能更高达3.2倍。依托第三代RT Core与第四代Tensor Core，该系列在CAD建模、影视渲染及科学可视化等高负载任务中展现出卓越稳定性与能效比，显著缩短项目交付周期。作为专为工作站级应用优化的专业显卡，RTX PRO系列重新定义了实时图形处理的性能边界。
推进高端仪器领域的关键技术突破，是实现科技自立自强的重要路径。当前，我国在精密测量、科学分析和高端医疗设备等关键领域仍面临核心技术受制于人的挑战。通过强化创新驱动，整合高校、科研院所与企业资源，实施有组织的科技攻关，已初步形成一批自主可控的技术成果。数据显示，2023年我国高端仪器研发投入同比增长18%，核心部件国产化率提升至45%。未来需进一步完善产业链协同机制，加大基础研究投入，推动高端仪器在智能制造、生命科学等前沿领域的广泛应用。
随着人工智能技术的迅猛发展，构建一个全面的人工智能治理体系已成为应对未来复杂挑战的关键。该体系需融合政策监管、伦理规范、技术标准与社会参与，形成动态、协同的智能治理框架。通过前瞻性风险评估与情景模拟，治理体系可有效预见AI在隐私、安全、就业等领域可能引发的问题，并制定适应性对策。据相关研究显示，超过70%的AI应用风险可通过早期治理干预得以缓解。因此，推动跨学科、跨领域合作，建立全球协同的AI治理网络，是实现可持续、负责任发展的必由之路。