Google近日宣布RAG技术被淘汰，标志着人工智能工程的重大转折。曾经需要复杂流程——包括检索、分块、索引与引用——的RAG技术链，如今已被Gemini的文件搜索功能整合为一行API调用。开发者无需再深入了解底层机制，只需上传文件即可实现高效信息检索。这一变革不仅体现了智能自动化的快速发展，也意味着工程师的角色正在发生根本性转变。随着系统内部完成原本由人工设计的模块，技术人员首次意识到自身也成为自动化进程的一部分，面临技能转型的迫切需求。
截至2025年8月，OpenAI发布的Codex实战手册指出，GPT5.1 AI模型在保持50%成功率的前提下，能够持续进行AI推理任务长达2小时17分钟。这一突破标志着AI从仅能处理短暂代码片段，迈向可执行复杂、长时间连续工作的工程级应用阶段。该进展凸显了AI在软件开发、自动化编程等领域的深层潜力，为未来智能化系统的发展提供了关键技术支持。
一项针对200家AI公司的调查揭示，73%的公司被指为“套壳”公司，依赖夸大宣传获取融资与高额服务溢价，部分溢价高达千倍。其中，仅有18家公司被认为具备真正创新能力，而38家公司的代码相似度超过90%，暴露出严重的代码抄袭问题。部分创始人公开承认行业普遍存在误导性陈述，以维持企业运营与市场形象，凸显AI领域在快速发展背后面临的诚信危机与创新缺失困境。
阿里千问技术已实现与电脑桌面环境的深度集成，并与夸克AI浏览器完成协同优化，标志着其在终端侧应用的重要突破。此次升级旨在将千问打造为阿里巴巴面向消费者（C端）产品体系的核心人工智能引擎，全面提升用户在搜索、内容生成与智能交互方面的体验。通过深度融合桌面操作系统与AI能力，千问可实现场景化服务推荐与高效本地任务处理，结合夸克AI浏览器的语义理解与信息聚合优势，进一步拓展了AI助手的应用边界。该技术布局体现了阿里在消费级人工智能领域的战略升级，致力于构建无缝衔接的智能生态服务体系。
埃隆·马斯克，被誉为“硅谷钢铁侠”，近日宣布了一项引发广泛关注的挑战：其旗下AI系统Grok 5将于2026年在《英雄联盟》中，以人类级别的视觉与反应速度限制条件下，对阵顶尖职业战队。这一消息迅速吸引了超过1500万网友的关注，掀起电竞圈热议。韩国T1战队已回应，表示其传奇选手李相赫（Faker）愿迎战AI对手。与此同时，谷歌旗下AI团队Gemini负责人也表态将积极参与此次跨领域竞技。该赛事不仅考验AI在复杂实时策略环境中的决策能力，也标志着人工智能在电竞领域的深度探索迈出关键一步。
NVIDIA近日对Google在人工智能芯片领域的进展表示认可，祝贺其Tensor Processing Units（TPUs）取得成功。然而，NVIDIA强调，其Graphics Processing Units（GPUs）在性能和技术上仍领先一代。尽管Google Cloud内部高管预测，TPU相关业务有望每年为公司带来数十亿美元的云收入，甚至可能占据NVIDIA年收入的10%，NVIDIA仍坚信其在AI计算市场的主导地位。随着云计算与AI训练需求激增，GPU与TPU的竞争正成为科技巨头争夺算力话语权的关键战场。
90后华人副教授Yuansi Chen在数学领域取得重大突破，成功解决了一个悬而未决长达30年的数学猜想。该成果已在预印本平台arXiv上发布，引发学术界广泛关注。值得注意的是，这一突破性研究与生成式人工智能技术存在直接关联，为AI模型的理论基础提供了新的数学支持。Yuansi Chen目前任职于苏黎世联邦理工学院，致力于概率论与机器学习理论的交叉研究，其工作标志着华人学者在全球前沿科技领域的重要贡献。
在KubeCon北美2025会议上，Tetrate的Erica Hughberg与彭博社的Alexa Griffith共同探讨了生成式人工智能（GenAI）时代所需的新工具体系。随着GenAI技术的快速发展，传统基础设施已难以应对新型工作负载、动态流量模式及高并发推理需求。为此，构建一个可扩展、高效且稳定的GenAI平台成为关键。演讲者强调，该平台需具备优化的模型服务架构、自动伸缩能力、低延迟调度机制以及对多模型生命周期的统一管理，以支持大规模推理服务的部署与运维。
谷歌近期推出了一款名为Code Wiki的创新平台，利用人工智能技术实现代码文档的自动更新。该平台为每个代码库生成结构化的维基页面，并在代码变更时同步更新相关文档，确保信息始终准确。Code Wiki还集成了智能聊天界面，能够理解整个代码库的内容，显著降低开发者阅读和理解代码的时间成本。目前，该平台的公开预览版主要面向开源项目，旨在减少软件开发中的维护负担，提升协作效率。
Airbnb对其多租户键值存储系统Mussel进行了流量管理架构的全面升级，摒弃传统的静态速率限制机制，转而采用全新的自适应资源感知系统。该系统能够根据实时资源使用情况动态调整流量分配，确保在高负载期间维持服务质量，保障关键业务流程的稳定运行。新架构有效实现了成千上万租户之间对系统资源的公平共享，显著提升了系统的弹性与效率。这一变革标志着Airbnb在大规模分布式系统管理上的重要进步。
中兴通讯近期发布论文，深入探讨人工智能领域的最新研究方向。文章指出，从GPT-3到当前万亿参数级大模型的发展显著推动了AI技术进步，但模型规模的持续扩张也带来诸多挑战。大规模模型普遍存在架构效率低下、算力资源消耗巨大等问题，严重制约其可持续发展。此外，现有模型在与物理世界交互中的适应性不足，限制了其在现实场景中的广泛应用。论文呼吁业界在追求模型规模的同时，应更加关注架构优化、能效提升及与真实环境的融合能力，推动AI向更高效、更实用的方向进化。
2023年11月26日，腾讯公司正式推出混元3D创作引擎国际版，面向全球用户开放。该引擎依托先进的AI技术，支持通过文字、图片或草图输入快速生成高质量3D内容，显著提升内容创作效率。同时，混元3D模型的API接口已在腾讯云国际站点上线，便于全球开发者和企业用户便捷接入，灵活集成至各类应用场景中。此举标志着腾讯在AI驱动的三维内容生成领域迈出国际化关键一步，助力全球创意产业数字化升级。
在Dwarkesh Patel主持的最新采访中，Ilya宣布AI领域正经历重大转型：大规模模型的扩展时代已经结束，未来的发展将转向以科研驱动为核心的新阶段。他指出，单纯依赖模型规模扩增的路径已接近极限，接下来的关键在于基础研究的突破。Ilya预测，超级智能有望在5到20年内实现，这一观点基于当前技术演进与科学探索的加速趋势。此次近两万字的深度对话内容丰富、信息量巨大，为AI未来发展提供了重要洞察。
根据UIUC的研究，人类与大型语言模型（LLM）在思维模式上存在显著差异，这些差异可通过28个关键认知要素进行系统描述。研究发现，通过优化由这些要素构建的元提示（Prompt），可使LLM在处理复杂推理任务时的性能提升高达60%。这一成果揭示了提示词结构在增强模型表现中的核心作用，表明仅通过精细化调整提示设计，即可显著提升大模型的认知模拟能力与任务执行效率。
本文探讨了强化学习中的RLVR（基于价值奖励的强化学习）与传统SFT（监督微调）在模型显性知识学习及隐参数空间结构扰动方面的差异。研究表明，RLVR通过动态奖励机制引导模型优化策略，更有利于激发深层知识表征的学习；而SFT依赖标注数据进行静态优化，虽能快速提升显性任务表现，但对参数空间扰动较小，泛化能力受限。进一步分析显示，RLVR在策略优化过程中显著改变参数分布结构，增强模型对复杂语义关系的捕捉能力。
哈尔滨工业大学深圳团队近日推出全模态大模型Uni-MoE-2.0-Omni，在全模态理解、推理与生成任务中达到新的最先进水平（SOTA）。该模型具备处理和生成文本、图像、声音等多种数据类型的能力，显著提升了人工智能对真实世界的深度理解与复杂环境交互水平。作为多功能“通才”型AI，Uni-MoE-2.0-Omni标志着人工智能从单一功能向全模态协同的演进，推动大模型由工具角色向智能合作伙伴转变，为多模态人工智能的发展树立了新标杆。