香港中文大学MMLab与美团研究团队联合推出并开源了OneThinker，一个基于强化学习（RL）的多模态视觉推理模型。该模型能够同时处理图像和视频两种模态，覆盖十种核心视觉任务，展现出卓越的通用性与实用性。通过融合多模态输入与强化学习机制，OneThinker在复杂视觉推理场景中表现出强大性能，为视觉智能系统的发展提供了新思路。此次开源有助于推动学术界与工业界在视觉理解领域的协同创新。
近日，我国自主研发的“九天”无人机成功完成首次飞行任务，标志着该机型正式进入测试验证阶段。此次首飞在西北某试验基地进行，持续约45分钟，飞行高度达8000米，全程姿态稳定、数据传输正常，各项性能指标符合设计预期。“九天”无人机具备长航时、高载荷及多任务执行能力，适用于远程侦察、环境监测与应急通信等多个领域。本次成功首飞是我国高端无人机研发领域的又一重要突破，进一步提升了国产无人航空系统的自主创新能力。
随着城市交通压力加剧，电动自行车因其便捷性成为大众出行的重要选择。据统计，中国电动自行车保有量已超过3.5亿辆，年均骑行需求增长达10%以上。然而，伴随需求上升的是安全问题的凸显：2022年全国涉及电动自行车的交通事故死亡人数占非机动车事故总数的70%。如何在满足出行需求的同时保障骑行安全，成为亟待解决的社会议题。实现安全性与需求之间的平衡，需从车辆质量监管、道路规范设计、用户安全教育三方面协同推进。通过完善头盔佩戴法规、限制超速改装行为及优化充电管理，可显著降低事故率。唯有在政策引导与公众参与下实现有效平衡，电动自行车才能真正成为安全、高效的城市出行方式。
传统山地电网带电检修依赖人工攀爬，作业风险高、效率低。近年来，结合小型升降装置的无人机技术正改变这一局面。通过搭载轻型升降平台，无人机可将检修工具或小型设备精准运送至百米高空作业点，减少人员高空停留时间。实际应用显示，该技术使单次检修作业时间缩短40%，作业安全性显著提升。在复杂地形中，无人机系统响应速度较传统方式提高60%以上，已在多个山区电网维护项目中成功试点。科技融合为高空带电作业提供了高效、安全的新解决方案。
南网数研院积极推进具身智能技术发展，致力于将其应用于新型电力系统的建设之中，以提升电力系统的智能化水平与运行效率。通过深度融合人工智能、感知控制与电力系统运行技术，南网数研院在多个试点项目中实现了设备自主巡检、智能决策支持和动态资源调度，显著提升了系统的响应速度与可靠性。相关技术的应用已助力构建面向未来的“新质生产力”，推动电力行业向数字化、智能化转型。
当前人形机器人产业在资本推动下迅速升温，但部分企业为抢占市场先机，倾向于进行表面创新，忽视技术深度的积累。据行业数据显示，超过60%的人形机器人初创公司研发投入占比不足营收的20%，暴露出对短期变现的过度追求。这种趋势易助长市场泡沫，削弱行业的可持续发展能力。真正具备长期价值的企业应聚焦核心算法、运动控制与人机交互等关键技术突破，而非仅优化外观或演示功能。唯有坚持技术深耕，才能在泡沫褪去后仍屹立于产业前沿。
随着中国老龄化进程加速，适老消费市场正释放巨大潜力。数据显示，2023年中国60岁以上人口超2.8亿，占总人口近20%，催生“银发经济”规模突破10万亿元。从健康管理、智能养老设备到文旅康养服务，适老消费升级趋势显著，推动产业链持续延伸。资本持续加码布局，2023年养老相关领域投融资事件同比增长超30%，凸显资本市场对适老消费赛道的高度青睐。政策支持与需求双轮驱动下，适老消费正成为经济增长新引擎。
中国的“雪鹰601”固定翼飞机在南极持续执行科学考察任务长达十年，累计完成飞行航程达80万公里，相当于绕地球赤道20圈，创造了中国极地航空探索的新纪录。作为我国首架极地专用固定翼飞机，“雪鹰601”不仅提升了南极内陆气象、地质与冰层监测的效率，还成功实现了对南极多个关键区域的精准航空探测，显著增强了中国在南极科学研究中的国际影响力。这一系列飞行任务标志着中国极地科考航空能力建设迈入世界先进行列。
“九天”无人机型号于近日成功完成首次飞行测试，标志着我国在高端无人机研发领域取得重要突破。此次首飞在西北某试验基地顺利完成，飞行时长持续约45分钟，各项系统运行稳定，数据采集完整，达到预期测试目标。作为一款新型多功能高空长航时无人机，“九天”具备先进的自主飞行能力与任务载荷集成技术，适用于远程侦察、环境监测及通信中继等多种应用场景。本次成功首飞为后续性能优化和量产奠定了坚实基础，也进一步提升了我国在全球无人机技术领域的竞争力。
本文深入探访一家先进的人形机器人制造厂，系统揭示人形机器人的制造过程。从精密零部件的加工到人工智能系统的集成，每一步都体现了现代智能制造的高水准。制造厂采用自动化生产线与人工质检相结合的模式，确保每一台机器人都具备高度的稳定性与灵活性。据悉，单条生产线每日可完成20台人形机器人的组装，核心部件如仿生关节和传感器模块均实现98%以上的精度匹配。通过揭秘这一复杂流程，公众得以了解机器人从设计图纸到实体运作的全过程，展现中国在高端机器人制造领域的技术实力。
GPT-5.2是由OpenAI于2025年12月11日正式发布的新一代人工智能语言模型，旨在应对Google Gemini 3带来的市场竞争压力，并进一步提升ChatGPT的核心性能。该AI模型在自然语言理解、生成效率和多模态交互方面实现了显著优化，标志着OpenAI在生成式人工智能领域的持续领先地位。通过增强推理能力与上下文处理长度，GPT-5.2为用户提供了更流畅、精准的对话体验，广泛应用于内容创作、客户服务与教育等领域。
在复杂的业务系统中，单一数据库难以满足多样化的数据管理需求。业务数据与管理数据通常需分别存储于专用的业务数据库和管理数据库中。采用多数据源并存的架构方案，使不同业务模块对接其专属数据库，不仅提升了系统的可维护性与扩展性，还能有效规避动态切换数据源所带来的线程安全问题与事务管理混乱。该模式通过静态数据源分配，增强了系统稳定性，成为高并发、复杂业务场景下的可靠选择。
针对深度语言模型（dLLM）推理速度慢的瓶颈问题，北京大学研究团队提出了一种名为ODB-dLLM的新框架。该框架通过协同优化计算与内存访问两大关键瓶颈，显著提升了dLLM的推理效率。研究发现，预填充阶段与解码阶段具有不同的算术强度，ODB-dLLM据此动态调整计算与内存的边界，实现资源的高效利用。实验结果表明，该框架在多种主流语言模型上均实现了显著的推理加速，同时保持了模型原有的精度水平，为大规模语言模型的高效部署提供了新的技术路径。
麻省理工学院（MIT）的一项最新研究深入探讨了过去十年算法进步的本质。研究团队通过三种互补的方法分析算法演化路径，旨在厘清其发展是源于持续的小幅优化，还是由少数重大技术突破驱动。结果表明，算法改进并不遵循类似摩尔定律的平滑连续模式，而是呈现出“间断平衡”特征——即长期停滞之后出现突跃式进展。这一发现挑战了人们对技术演进线性发展的普遍认知，揭示出关键突破在算法发展中的核心作用。
本文探讨了若干曾被顶级学术会议拒绝却最终产生重大影响的论文，揭示了学术评审体系在识别超前或非传统研究方面的局限。这些案例表明，突破性研究常因方法新颖或范式颠覆而难以被即时认可。例如，深度学习领域的奠基性论文曾在早期被多个会议拒之门外，但十年后推动了人工智能的革命。通过对这些“被拒杰作”的回顾，本文呼吁评审机制应增强对创新性的包容度，并建立更灵活的再评估通道，以更好识别具有潜在重大价值的研究。
香港大学OpenDriveLab、中国科学院自动化研究所与小米汽车联合研究团队提出了一种名为SimScale的创新方法，通过融合虚拟仿真数据与真实数据训练端到端模型，显著提升模型性能。该方法有效解决了真实数据采集成本高、场景覆盖有限等问题，利用仿真数据实现多样化驾驶场景的构建，增强了模型的泛化能力与鲁棒性。研究表明，结合仿真与真实数据可大幅提升自动驾驶系统的感知与决策水平，为未来大规模模型训练提供了可行路径。