AI工具在为教育工作者和学生带来了前所未有的机遇与便利，但同时，AI对教育行业的冲击究竟有多大？甚至，有人提出一个终极之问：“AI时代是否还需要人类老师和学校？”智能教育时代，如何在AI和人类教师之间找到平衡？

为了释放数据分析和人工智能的力量，必须配合多管齐下的数据战略消除数据孤岛、迁出遗留系统并淘汰遗留系统，支持数据标准与跨机构信息共享。新兴与创新技术带来了前所未有的机会，帮助我们应对关键任务挑战，以高效、有效、快速且低成本方式提供服务。

为了实时识别新出现的欺诈模式，PayPal需要更快地处理和分析更多数据，就需要将尽可能大体量的数据与实时处理做更好的对接。 然而，内存墙的问题，在此时也悄然出现了。

华中科技大学研究团队开发的LaTCoder通过"分而治之"策略解决AI网页代码生成中的布局保持难题。该方法将复杂网页设计分割为小块，逐块生成代码后智能拼接，在多个评估指标上显著优于现有方法。团队还构建了更具挑战性的CC-HARD数据集，为行业提供了新的测试标准。这项技术有望大幅降低网页开发门槛，推动设计到代码的自动化转换。

上海交通大学团队通过"推理时间扩展"技术让AI学会深度思考，在医学诊断中取得突破。研究发现AI思考时间越长诊断越准确，仅用500个样本就实现6%-11%准确率提升。AI模型展现出类似医生的临床推理能力，能进行差异诊断和证据权衡，特别在复杂罕见疾病诊断方面表现出色，为AI医学应用开辟新方向。

容联云发布生成式应用“容犀Copilot”，全国工业和信息化工作会议在京召开，《“数据要素×”三年行动计划（征求意见稿）》发布。

MIT研究团队开发出TIM系统，通过模仿人类认知的"聪明遗忘"机制，让AI能够进行无限长度的复杂推理。该系统将推理任务分解为树状结构，自动清理已完成子任务的细节信息，仅保留关键结论，实现了用不到50%内存完成相同推理任务的突破。配合TIMRUN引擎，TIM还支持端到端工具调用，大幅降低了成本和复杂度，为开发真正智能的AI助手开辟了新路径。

腾讯微信视觉团队提出Stand-In框架，仅用1%参数实现高质量身份保持视频生成。该方法通过条件图像分支和受限自注意力机制，让AI在生成视频时能持续参考原始照片，确保人物面部特征一致。在多项评测中表现优异，面部相似度0.724，支持零样本泛化到非人类主体，可即插即用集成到各种应用中。

国家将从优化数据产业分类布局，围绕资源汇聚、技术创新、应用牵引、算力支撑等方向，加强数据产业分类指导。各地方应立足产业基础和资源禀赋，打造一批协同互补、特色发展、具有国际竞争力的数据产业集聚区，促进区域数据产业协调发展，为全国一体化数据市场提供产业支撑。

InfantAgent-Next是一款突破性的多模态通用型AI助手，能通过文本、图像、音频和视频与计算机进行交互。不同于现有方法，它采用高度模块化架构，将基于工具和纯视觉的代理技术融为一体，让不同模型能逐步协作解决分散任务。在OSWorld视觉测试中达到7.27%的准确率，超越Claude-Computer-Use；同时在代码处理基准SWE-Bench和通用任务平台GAIA上也表现出色。其开源设计不仅提供了丰富工具集，还优化了鼠标点击定位和文件编辑功能，为AI自动操作计算机开创了新范式。

Hugging Face团队发布SmolLM2语言模型研究报告，详细阐述了17亿参数小型模型的创新训练方法。该研究通过多阶段精细化训练策略和三个全新数据集(FineMath、Stack-Edu、SmolTalk)的创建，证明了小模型在数据质量优化下可达到优异性能。模型在多项基准测试中超越同规模竞品，为人工智能技术的普及化和可持续发展提供了新的技术路径。

由赛迪区块链研究院指导，上海零数科技有限公司主办，中国汽车工业协会、中国金融信息中心、上海现代联合会、上海区块链技术协会、北京电子认证服务产业联盟作为支持单位的“数实融合，智领未来”产业区块链生态论坛在上海世博中心成功举办。

提出推进数据空间建设总体实践路径的建议：丰富完善数据基础制度体系、加强核 心技术研发和数据基础设施建设、构建多层次数据流通交易市场体系、加强数据空间领域国际合作等。

这项由浙江大学、腾讯和新加坡国立大学联合完成的研究，针对中文网络有害内容检测的难题，创建了首个专业标注的中文有害内容检测基准数据集ChineseHarm-Bench，涵盖博彩、色情、谩骂、诈骗、违法广告等六大类别。研究团队提出了知识增强的训练方法，通过结合人工标注规则和大模型隐性知识，让小型模型达到与顶级大模型相当的检测性能，为中文网络环境提供了更高效、更经济的安全检测解决方案。

沙特阿拉伯Misraj AI公司开发出名为Sadeed的阿拉伯语标音模型，仅用15亿参数就在标音任务上超越了GPT-4等大型模型。研究团队创建了严格的数据清洗流程和全新的SadeedDiac-25评测基准，解决了现有基准数据污染问题。该模型证明了专业化小模型在特定任务上可以击败通用大模型，为阿拉伯语AI发展提供了新思路。

2022年下半年开始，“AIGC”接棒“元宇宙”成为全球关注的焦点和热议话题，各行各业都在积极探寻相关领域在AIGC助力下的崭新发展方向。

中科院和ModelBest联合推出RAVine评估框架，针对AI搜索系统现有评估方法脱离实际的问题，创新性地采用真实用户问题、全流程行为监控和可追溯信息提取技术，发现当前AI搜索系统在任务完整性和引用准确性方面存在严重不足，为构建更贴近用户需求的智能搜索系统提供了重要技术支撑。

所幸的是，大数据与人工智能（Artificial Intelligence，AI）的兴起，正让新药的研发走出这个“双十”困局，使药物研发的进度得以加速，成功率得以提高，同时成本也得以大大降低。

马斯克的AI女友"Ani"引爆全球，腾讯RLVER框架突破情感理解边界：AI下半场竞争核心已转向对人性的精准把握。当技术学会共情，虚拟陪伴不再停留于脚本应答，而是通过"心与心的循环"真正理解人类孤独——这背后是强化学习算法与思考模式的化学反应，让AI从解决问题转向拥抱情感。

卡耐基梅隆大学研究团队通过系统实验揭示了AI长链式推理的关键机制，发现高质量训练数据、精巧奖励设计、合适思考空间和多样化数据是让AI学会深度思考的四大要素。研究表明，通过监督学习初始化加强化学习优化的组合方法，AI能够像人类一样进行分支推理、错误纠正和自我验证，为智能教育、科研辅助和复杂决策等领域应用奠定基础。