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？

在疫情的背景下，头部企业纷纷积极采取数字化转型等应急战略，以获得可持续的竞争优势。纵观整体行业，数字化系统驱动企业业务运营的理解与应用有一定偏差，但这并未阻碍众多企业在实践中不断探索的步伐。

华中科技大学与利哈伊大学研究团队开发的MMMR基准是首个专门评估多模态大语言模型推理思考过程的综合工具。通过1,083个跨六大领域的高难度推理任务和创新的推理过程评估管道，研究发现即使最先进的模型在推理任务上也与人类存在约10%的差距。研究揭示了答案准确性与推理质量间的脱节：模型常出现思考不一致(41.5%)、过度思考(20.5%)等问题。这一基准不仅评估答案正确性，更深入分析思考质量，为提升AI系统的可靠性和透明度提供了重要方向。

智能汽车的驾驶辅助系统可能被对手通过在道路上布置干扰误导，或在训练阶段加入有毒样本实现物理后门，导致汽车偏离路线。对抗性机器学习研究这种对手与模型间的对抗博弈。

北京智源人工智能研究院等机构联合发布的AgentCPM-Report系统，首次实现了"写作即推理"的AI报告生成框架。该系统让80亿参数的小模型在写作过程中不断思考调整，突破了传统"先规划后执行"模式的洞察力天花板，在多项基准测试中超越了大型商业AI系统，为本地化深度研究提供了隐私安全的解决方案。

斯坦福大学研究团队发现，通过眼球追踪技术可以识别AI语言模型的内部工作机制。研究人员让志愿者阅读不同AI模型生成的文本，发现每个模型都有独特的"生成指纹"，能通过人类阅读时的眼球运动模式被检测出来。这项技术可以80%以上准确率预测文本来源，为AI评估和人机交互优化提供新方法。

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。

2020年可以说是DDoS这一“经典”攻击技术的复兴之年。受全球新冠疫情的重大影响，DDoS攻击的量级也在不断加大，业内遭受DDoS攻击的频率创下了新高。

Google研究团队开发了名为CausalArmor的AI安全防护系统，专门解决"间接提示注入攻击"问题。该系统通过分析AI决策过程中的因果关系，能够精准识别隐藏在正常内容中的恶意指令。与传统防护方法不同，CausalArmor采用"按需防护"策略，仅在检测到威胁时才启动防护机制，在保证高安全性的同时不影响正常工作效率。实验显示该系统将攻击成功率降至接近零，为AI智能体安全提供了突破性解决方案。

这项由EPFL和Google联合完成的研究提出了WilliamT，一种创新的低成本自动化程序修复工具。与传统的寻找漏洞根本原因的方法不同，WilliamT专注于"崩溃点修复"，直接在程序崩溃位置添加防护代码，有效阻止漏洞被利用。通过模板引导的补丁生成技术，WilliamT将令牌成本降低了99.7%，与顶级工具CodeRover-S结合使用时，能以45.9%更低的成本修复29.6%更多的漏洞。更令人惊讶的是，WilliamT甚至可以在普通Mac Mini上与小型语言模型有效运行，展示了其在资源受限环境中的卓越适应性。

本文介绍了英特尔(R)至强(R)处理器在AI推理领域的优势，如何使用一键部署的镜像进行纯CPU环境下基于AMX加速后的DeepSeek-R1 7B蒸馏模型推理，以及纯CPU环境下部署DeepSeek-R1 671B满血版模型实践。

9月19日，以“Hello 5G 赋能未来”为主题的第十一届天翼智能生态博览会在广州盛大开幕。在第十一届天翼智能生态产业高峰论坛上，Qualcomm中国区董事长孟樸发表题为《5G赋能 共建未来》的主题演讲...

上海AI实验室发布的InternVL3.5是新一代开源多模态大语言模型，能够同时理解图像和文字内容。该系统采用级联强化学习技术，推理性能提升16%，并通过视觉分辨率路由器实现4倍推理加速。在36项基准测试中表现优异，最大模型在多学科推理任务中得分77.7，接近商业模型水平，支持GUI交互、多语言处理等功能。

NPU和异构计算扛起“AI PC时刻”的大旗？

这篇来自复旦大学和字节跳动的研究介绍了ARIA方法，解决了语言智能体在开放式交互环境中的训练难题。传统强化学习在这类任务中面临巨大挑战，因为行动空间呈指数级增长，导致奖励信号极度稀疏。ARIA创新性地将语言行动从高维标记空间映射到低维意图空间，聚合语义相似行动的奖励，有效降低了训练方差。实验表明，ARIA在多种任务中平均提升9.95%的性能，同时显著提高训练稳定性和效率。

人工智能可以帮助我们通过减少排放、提高能源效率和增加使用可再生能源对抗气候变化。因此，绿色转型是对抗通货膨胀的一个关键支柱，而人工智能则是这一努力的重要工具。

Menlo Research推出革命性AI模型Jan-nano，仅用4B参数就在SimpleQA测试中达到83.2%准确率，超越了6710亿参数的DeepSeek模型。该模型采用创新的"搜索优先"策略，通过多阶段RLVR训练系统，让AI学会高效使用工具而非死记硬背知识。研究发现大模型存在"过度思考"问题，反而影响性能。Jan-nano证明了在AI发展中，聪明的策略比单纯的规模扩张更重要，为资源受限的AI应用开发提供了新思路。

腾讯混元团队推出的HunyuanWorld 1.0是一个革命性的3D世界生成框架，能够仅通过文字描述或单张图片创建完整的可探索3D场景。该系统采用全景图像作为世界代理，结合智能分层技术和3D重建算法，实现了360度沉浸式体验、标准网格导出和物体级交互操作，在虚拟现实、游戏开发和物理仿真等领域展现出巨大应用潜力。

微软团队首次系统性对比了API代理和GUI代理两种AI自动化方案。API代理通过程序接口高效执行任务，GUI代理则像人类一样操作界面。研究发现两者各有优势：API代理速度快、可靠性高但功能受限；GUI代理通用性强、透明度高但效率较低。实验显示混合方案能显著提升成功率并减少操作步骤，预示着未来AI代理将走向融合发展。

阿里巴巴团队开发了CODEELO，这是首个让AI模型与人类程序员在相同条件下公平竞技的编程评估平台。该系统通过直接将AI代码提交到真实竞赛平台CodeForces进行评判，实现了零误判和完全公平的评估环境。测试33个主流AI模型发现，只有OpenAI的o1-mini表现突出（评级1578，超越90%人类选手），大多数模型仍处于人类参赛者最低20%水平，揭示了AI在复杂推理任务中的真实能力差距。