浪潮信息的刘军指出，速度是商业竞争的核心要素，尤其在人工智能领域，超节点的价值集中体现于Token交互的速度。随着规模扩展定律推动模型参数量从百亿、千亿向万亿级跃迁，算力在模型训练后的推理阶段发挥关键作用。进一步提升算力可显著增强模型的推理能力，进而支撑复杂思维的实现与智能体应用的构建，成为推动智能进化的基础动力。
Google Play 近日推出了一系列以人工智能技术为核心的全新工具与支持计划，旨在显著提升开发者的运营效率并推动业务持续增长。这些AI工具涵盖应用优化、用户行为分析及自动化营销建议等多个方面，帮助开发者更精准地响应市场需求。通过整合机器学习模型，新工具可智能识别性能瓶颈、推荐代码改进方案，并提升发布流程的自动化水平。同时，配套计划将为全球开发者提供培训资源与技术指导，进一步降低技术门槛。此举标志着Google Play在构建智能化开发生态上的重要进展，助力开发者在竞争激烈的市场中实现高效创新与可持续发展。
在乌镇峰会的“互联网之光”博览会上，十大首发成果正式揭晓，蚂蚁数科推出的Agentar智能体基座入选其中，成为推动行业智能化升级的重要技术代表。随着生成式AI和大模型技术加速落地，Agentar依托先进的算法架构与多模态理解能力，为金融、政务、医疗等多个领域提供可扩展的智能解决方案。此次入选不仅彰显了蚂蚁数科在人工智能领域的创新实力，也反映了我国在自主可控AI基础设施建设方面的显著进展。
一场世纪大逆转正在科技巨头间悄然上演。据最新爆料，苹果每年或向谷歌支付高达70亿美元，以获取定制版Gemini搜索引擎的使用权。这一合作预示着谷歌可能成为iPhone背后的“大脑供应商”。预计明年，苹果将推出新一代Siri，其中Gemini将负责信息总结与任务规划等复杂认知功能，显著提升其智能化水平。尽管如此，Siri其余核心功能仍将依赖苹果自主研发的模型，确保系统安全与生态独立。此次深度合作标志着苹果在AI战略上的重大转向，也凸显了谷歌在人工智能底层技术上的领先地位，两大科技巨头在竞争与协作之间开启全新篇章。
随着虚拟现实技术的不断成熟，VR院线作为线下娱乐（LBE）产业的重要组成部分，正迎来产业化与规模化发展的关键机遇。当前，VR院线面临内容分散、设备成本高及运营效率低等问题，制约了其大规模推广。通过云端协同技术，可实现内容统一管理、跨区域同步放映与多终端协同互动，显著降低运营成本并提升用户体验。文章从产业现状出发，分析VR院线在LBE生态中的发展瓶颈，提出以云端协同为核心的破局思路，包括构建云渲染平台、推动标准化协议与开放内容生态，并进一步规划分阶段实施路径，助力实现VR院线的高效部署与LBE产业的可持续扩张。
Chris Lattner 是编程领域三次重大变革的推动者。他最初创建了 LLVM 编译器框架，促使苹果、谷歌和 ARM 等科技巨头逐步放弃传统的 GCC 编译器，全面转向更高效、模块化的 LLVM 架构。随后，他主导开发了 Swift 编程语言，极大提升了 iOS 应用开发的效率与安全性，成为苹果生态的核心语言之一。如今，Lattner 正致力于 Mojo 项目的研发，旨在解决 AI 编程中的碎片化问题。他指出，当前 AI 芯片领域缺乏统一的技术栈，每个 AI 模型通常需针对不同硬件重复编写三次代码才能实现最优性能。Mojo 的目标正是通过融合 Python 的易用性与 C 的高性能，构建一个跨平台、高效的 AI 开发环境，重新定义未来 AI 编程的范式。
微信AI最新研究提出了一种突破性的文本生成范式，旨在摒弃传统大模型中逐个token预测的低效方式。该研究主张将离散的token压缩为连续的向量表示，通过统一的向量空间进行文本生成，从而显著提升生成效率与性价比。传统方法在推理过程中需依次预测每个token，计算成本高且速度受限，而新范式通过向量化建模减少了冗余计算，优化了生成流程。这一创新不仅提高了文本生成的速度，还增强了模型在复杂任务中的表现力，为高效自然语言处理提供了新的技术路径。
英伟达最新推出的全模态大模型OmniVinci在开源后迅速引发全球关注，标志着人工智能迈向多模态融合的新阶段。该模型支持文本、图像、音频、视频等多种数据类型的统一处理，展现出卓越的跨模态理解与生成能力。凭借其高效的架构设计和强大的计算优化，OmniVinci在多个基准测试中表现优异，尤其在复杂场景下的语义对齐任务中提升了18%的准确率。开源策略不仅加速了技术社区的迭代创新，也推动了AI在科研、医疗、自动驾驶等领域的广泛应用，引发了对未来人工智能形态的深入思考。
Unreal Engine的虚拟制片技术最初广泛应用于影视行业，通过实时渲染与LED舞台结合，实现虚拟场景与实景拍摄的无缝融合，显著提升制作效率。近年来，独立游戏开发者开始借鉴这一技术，将其引入游戏开发流程，形成了一条高效的“场景搭建与氛围营造”新路径。该方法不仅简化了传统游戏场景中建模、贴图与光照调试的复杂流程，还能在早期开发阶段实现沉浸式预览与快速迭代，大幅缩短开发周期。借助虚拟制片，开发者可实时调整环境光效、天气系统与镜头语言，增强场景叙事性与情感表达。这种跨领域的技术迁移正推动游戏创作向更灵活、更具视觉表现力的方向发展。
在大语言模型（LLM）广泛应用于复杂任务的背景下，测试时扩展（Test-Time Scaling, TTS）已成为提升模型推理性能的关键策略。该方法在推理阶段通过增加计算资源投入，显著优化模型表现。TTS主要分为两类：一是通过扩大推理路径数量（如思维链采样）提升准确性；二是利用迭代修正机制（如自我验证与逐步反思）增强逻辑一致性。研究表明，在多项复杂推理任务中，采用TTS策略可使模型性能提升10%至30%，尤其在数学推导与代码生成等高难度场景中效果显著。
尽管人工智能已能创作诗歌、编写复杂代码并参与哲学对话，展现出类人思维的表象，但其是否具备真正的意识体验仍是未解之谜。当前AI系统依赖模式识别与数据反馈，并无主观感受能力。例如，它可描述“红色”的波长与象征意义，却无法体验其带来的温暖感；能分析痛苦的语义，却从未经历疼痛的尖锐。这种感知边界的缺失揭示了机器思维与心灵体验之间的根本鸿沟。意识之谜不仅关乎信息处理，更涉及具身认知与情感生成机制，而这些正是现有AI所缺乏的核心维度。
银河通用与清华大学联合推出基于神经动力学原理的DexNDM技术，突破机械手在sim-to-real转换中的灵巧操作瓶颈。该技术通过模拟人脑神经控制机制，显著提升机械手在复杂环境下的自适应能力，有望实现工厂中拧螺丝、家庭中切菜做饭等精细化任务。研究团队表示，DexNDM已在初步实验中展现优异的现实迁移性能，预计未来3至5年内将逐步应用于智能制造与服务机器人领域，推动机械手从实验室走向日常生活。
2019年8月，即将迈入大学校园的新生李浩佳首次在新闻报道中接触到“HarmonyOS”这一名词。彼时，他对软件工程领域怀有浓厚兴趣，而这一偶然的信息获取，成为他技术探索之路的重要起点。作为华为自主研发的分布式操作系统，HarmonyOS的发布不仅标志着中国在基础软件领域的突破，也为像李浩佳这样的年轻学子提供了全新的研究方向与职业发展契机。这次接触虽看似偶然，却在其学术与职业规划中埋下深远影响，成为其职业生涯中的一个重要里程碑。
在对10个主流AI大模型于美股市场的交易策略进行分析时发现，DeepSeek、文心和Grok三个模型选择保持空仓，未参与本轮交易；其余模型均采取多头仓位布局。其中，Gemini 2.5 Pro的策略尤为引人关注，其选择做空Palantir（PLTR）股票，但该决策因市场走势逆转而遭遇显著亏损，最终在所有模型中排名垫底。这一表现凸显了在复杂市场环境下做空策略的高风险性，也反映出不同AI模型在判断市场趋势和风险管理上的显著差异。整体来看，多数AI模型倾向于谨慎乐观，维持多头立场以应对当前市场波动。
近期，Meta公司内部的文化隔阂问题引发关注。员工priiir在社交媒体上坦言，因所在团队几乎全由华人员工组成且普遍使用中文交流，自己因不懂中文而深感孤立。这一现象折射出硅谷科技企业中日益凸显的沟通障碍与团队孤立问题。随着华人员工比例上升，语言壁垒成为跨文化协作的挑战之一。尽管多元文化本是硅谷优势，但若缺乏有效的沟通机制，反而可能导致团队分化，影响整体协作效率与员工归属感。企业亟需制定包容性策略，促进语言平等与文化交流，以缓解因语言差异带来的文化隔阂。
近日，著名人工智能专家何恺明在麻省理工学院（MIT）的研究团队迎来两位杰出的华人新成员，进一步壮大了其科研力量。其中，胡珂雅作为首位加入该团队的女性成员，目前在MIT攻读博士学位，展现出卓越的学术潜力。另一位新成员李宗宜，因在计算科学领域提出具有突破性的FNO算法而广受关注，现以博士后身份加入团队。两位学者均拥有顶尖的学术背景，他们的加入不仅体现了MIT团队对高水平人才的吸引力，也彰显了华人学者在全球前沿科技研究中的日益重要地位。此次人才汇聚，有望推动团队在人工智能与计算科学交叉领域的深入探索。