吉林大学提出了一项突破性研究，名为“屏幕探索者”的智能体，标志着实现通用人工智能（AGI）的重要进展。该智能体能够在开放的电脑环境中自主探索和持续交互，展现了AI在复杂任务中的卓越泛化能力。随着大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）的快速发展，AI探索技术正逐步迈向更高层次的智能化。
在 ACL 2025 会议上，紫东太初提出了一种名为“开源视觉神经增强”的创新技术，旨在有效减少多模态模型中的幻觉现象。该技术通过增强模型中视觉关键注意力头的输出，在不改变原有架构的前提下显著提升了模型的准确性与可靠性。作为一种即插即用的解决方案，“开源视觉神经增强”可以直接应用于各类多模态模型，为当前人工智能领域面临的关键问题之一提供了高效且灵活的应对策略。
在ICML 2025会议上，cai云科技与北京邮电大学联合提出了一种创新架构MUDDFormer，旨在解决深度Transformer大型语言模型（LLMs）中残差连接的局限性问题。这种局限性影响了信息在模型不同层之间的有效传递。MUDDFormer通过引入多路动态稠密连接（MUDD connection），显著提升了Transformer模型在跨层信息传递方面的效率。
在短短两个多月的时间里，8位创业者凭借对技术的敏锐洞察和不懈努力，成功开发出一款广受欢迎的Agent产品。这款产品的诞生不仅展现了创业团队的高效协作能力，也凸显了现代技术环境下创新的速度与潜力。创始人指出，Agent技术本身就带有一定的神秘性，它正在重塑行业规则，并放大个体工程师的能力差距。过去，一名杰出的工程师可能具备普通人的十倍价值，而在今天，这一差距已扩大至百倍。这不仅是一次技术的突破，更是一场关于创造力、执行力与未来可能性的创业实践。
Anthropic公司近日宣布其平台Artifacts的重大升级，旨在挑战OpenAI Canvas的市场地位。此次更新使Anthropic的Claude用户无需具备编码技能即可开发应用程序，标志着无门槛编码时代的到来。这一创新功能降低了技术门槛，让更多非专业开发者能够快速构建自己的应用，进一步拓宽了人工智能在内容创作和软件开发领域的应用边界。
在当前AI技术的热潮中，提供AI工具和基础设施的公司正悄然获得巨大利润，并吸引了多家国内外大型企业的关注。随着AI模型技术的不断进步，数据闭环管理能力成为创业项目能否持续发展的关键因素之一。如果一个创业项目拥有应用场景但无法实现数据的闭环管理，那么它很可能在激烈的市场竞争中被淘汰，从而导致项目失败。因此，在构建创业项目时，重视数据闭环的建设已成为不可忽视的问题。
Vite 7.0版本现已正式发布，为前端开发者带来了诸多令人期待的新特性。这一更新将进一步提升开发效率，并助力构建更高质量的前端应用。Vite 7.0在性能优化、模块加载和热更新等方面进行了深度改进，显著缩短了项目启动时间和构建流程。此外，随着Vite 7.0的推出，Vue 4的发布也逐渐临近，这标志着前端生态将迎来一次重要的升级。掌握Vite 7.0的新功能，不仅有助于开发者适应未来的技术趋势，也将为团队协作与项目交付带来实质性的提升。
近日，有关OpenAI下一代大模型GPT-5的消息在网络上引发热议。据多方爆料，OpenAI员工可能已经提前体验了这一全新版本，而公司CEO奥特曼在社交媒体上关注了一位神秘人物，进一步引发了外界对GPT-5发布的猜测。有消息称，该模型或将具备完全多模态能力，不仅能处理文本，还能更高效地理解和生成图像、音频等内容，极大拓展其应用场景。此外，已有网友声称自己疑似被纳入GPT-5的灰度测试，显示出公众对该模型的高度关注。尽管OpenAI尚未正式确认具体发布时间，但据传GPT-5有望于7月亮相，届时或将掀起新一轮人工智能技术浪潮。
随着大型语言模型智能体（LLM Agent）从文本生成工具逐步演变为具备自主决策能力、可执行复杂任务的行动者，其安全性问题日益受到关注。AgentAuditor致力于将智能体安全评估器的精确度提升至人类水平，以应对智能体在与环境实时互动过程中可能引发的安全风险。这种技术进步标志着向通用人工智能（AGI）迈进的重要一步，但也对现有安全框架提出了更高要求。如何在推动技术创新的同时，确保智能体的行为可控、可靠，成为亟需解决的核心议题。
阿里巴巴集团近日推出了一款名为WebDancer的信息检索Agent，该技术在GAIA基准测试中表现优异，超越了GPT-4o。WebDancer具备自主上网查找资料的能力，并能以类似人类的方式理解网页内容。这一创新为信息检索领域带来了新的突破。此外，阿里巴巴宣布将WebDancer的模型和数据开源，旨在推动技术发展与共享，进一步促进人工智能领域的进步。
近期，扩散型大型语言模型（dLLM）领域成为人工智能技术发展的新热点，苹果公司宣布正式加入这一技术竞争。据悉，苹果正在积极改进其GRPO相关技术，以提升在强化学习领域的效率与性能表现。此举被视为苹果在AI竞赛中的重要布局，旨在推动dLLM技术的进一步突破，并探索其在实际应用中的潜力。
针对CVPR 2025的研究聚焦于大型视觉语言模型（LVLMs）中存在的物体幻觉问题，即模型可能错误地描述图像中并不存在的物体，影响了其可靠性与实用性。为解决这一问题，研究提出了一种基于零空间投影的方法，旨在挖掘正常样本的特征，从而在不增加额外计算成本的前提下，实现图像幻觉的有效消除。该方法通过分析特征空间中的冗余信息，将潜在的幻觉特征映射到零空间中，显著提升了模型的生成准确性和鲁棒性。实验结果表明，该方法在多个基准数据集上均表现出优异的性能，为未来LVLMs的发展提供了新的思路和方向。
本文探讨了一种不依赖于Agent的代码修复技术，该技术基于蚂蚁集团的CGM（Code Generation and Maintenance）技术实现突破性进展。通过四步流程，CGM成功登顶SWE-Bench开源排行榜，展现了其在仓库级别代码修复任务中的卓越能力。与业界最先进的技术（State of the Art, SOTA）相比，CGM采用无Agent的开源模型，在保持高质量标准的同时实现了优异的效果，为代码维护领域提供了全新的解决方案。
随着人工智能（AI）技术的快速发展，汽车行业正经历一场深刻的变革。在汽车生产线中，AI的应用使制造过程更加智能化，提升了生产效率并降低了错误率。同时，智能驾驶舱通过感知和分析驾驶员的行为与情绪，能够提供更人性化的交互体验，提升行车安全。然而，在推动技术创新的同时，企业也必须加强合规管理，确保数据隐私和用户权益。优化用户体验成为竞争的关键，只有不断打磨技术、理解用户需求，才能在激烈的市场中脱颖而出。未来，汽车行业将朝着更高效、更安全、更个性化的方向持续演进。
苹果公司的研究团队近期宣布了一项技术进步，他们改进了GRPO算法，使大型语言模型（dLLM）在强化学习方面更加高效。这一突破表明，代码生成任务与dLLM的工作方式高度匹配，因为编程过程通常需要非线性的迭代优化。此前的研究如Mercury Coder和Gemini Diffusion已经证明，基于扩散模型的代码生成器在性能上可以与顶尖的自回归代码模型相竞争。
谷歌最新推出的端侧模型Gemma 3n在大模型竞技场中创下了新纪录，成为当前性能最强的轻量级模型之一。该模型仅需2G显存即可运行，同时支持文本、图像以及音视频等多种数据模态。在最新的性能测试中，Gemma 3n得分高达1303分，成为首个得分超过1300分且模型大小低于10B的模型，展现了其卓越的计算效率与广泛的应用潜力。