腾讯AI西雅图实验室推出的R-Zero框架实现了AI系统从零数据自主学习的突破。该框架通过挑战者和求解者两个角色的协同进化，无需人类标注数据即可显著提升大语言模型的推理能力。在Qwen3-4B模型上，数学推理能力提升6.49分，通用推理能力提升7.54分。这种自进化机制为AI超越人类知识边界提供了新路径。

普度大学研究团队提出MaPPO方法，通过引入先验知识改进AI偏好训练，解决传统方法中的"挤压效应"问题。该方法能根据回答质量差距动态调整训练强度，在多个基准测试中实现显著性能提升，且无需额外参数调整，可作为插件与现有方法无缝集成，为AI系统提供更好的偏好对齐能力。

这项由北京智源研究院完成的研究发布了CCI4.0数据集，包含35TB的中英双语预训练数据和45亿份思维链条模板。通过精密的五道数据处理工序和创新的思维过程合成技术，该数据集显著提升了AI模型的推理能力，在多项基准测试中表现优异，为AI训练数据的质量工程化树立了新标准。

新型智慧城市理念是我国在新的时代背景下对智慧城市建设的新思考，智慧泉城的提出是济南市在新型智慧城市建设方面的最新探索，其丰富了新型智慧城市的内容。随着智慧泉城的推进，济南市在新型智慧城市城市建设的路上越走越远。

黄仁勋在COMPUTEX上强调，未来的AI计算“模式将彻底重塑。

普渡大学团队开发出LLMalMorph框架，利用大语言模型生成恶意软件变种，通过六种代码变形策略成功生成618个样本，平均检测率降低10-31%。研究揭示了AI在网络安全攻防中的双刃剑作用，为理解新兴威胁和开发防御技术提供重要参考。

来自香港科技大学和MiniMax的研究团队开发了SynLogic，一个可合成35种逻辑推理任务的框架与数据集，填补了AI逻辑训练资源缺口。研究表明，在SynLogic上进行强化学习训练显著提升了模型逻辑推理能力，32B模型在BBEH测试中超越了DeepSeek-R1-Distill模型6个百分点。更值得注意的是，将SynLogic与数学和编程数据混合训练不仅提高了这些领域的学习效率，还增强了模型的泛化能力，表明逻辑推理是构建通用AI推理能力的重要基础。

MBZUAI和巴黎综合理工学院研究团队系统评估了大语言模型对混合语言文本的理解能力，发现当英语中混入其他语言时模型性能下降，但其他语言中混入英语时性能反而提升，揭示了AI系统的语言偏见问题，并提出了通过专门训练改善的有效方案。

上海交通大学研究团队开发的X-Master AI代理人系统在"人类最后的考试"中获得32.1%的突破性成绩，超越OpenAI和谷歌产品。该系统通过"散布-堆叠"多代理协作机制，让AI能够像人类科学家一样使用工具进行推理和探索，为AI辅助科学研究开辟了新道路。研究采用完全开源方式，展示了推理时计算的巨大潜力。

一度万亿市值的苹果公司正处于艰难时期。

AI技术革命会首先在哪个领域突破呢？“教育绝对能排行前三”,松鼠AI联合创始人兼CEO周伟如是说.

2013年，吴思进无意中接触到了区块链技术，找来了比特币白皮书和一堆代码，埋头看了两天，触动很大。“区块链是一种底层基础建设”，他决定将自己2008年创办的复杂美全面转型，开始探路区块链研发。

刘慈欣宇宙是“一座黑暗森林，每个文明都是带枪的猎人”，科学真理高于一切，文明生于忧患、死于安乐。

如今三年已近，在绿色新政实施的过程中，既有硕果累累，也有经验教训。这些都是宝贵的财富，可以作为我们能源转型与碳中和的参考与借鉴。

约翰霍普金斯大学研究团队发现，即使给AI模型提供近乎完美的外部反馈，它们仍然无法完全吸收并达到理论最佳表现，这种现象被称为"反馈摩擦"。研究通过九项不同任务测试了多个先进AI模型，发现所有模型都存在这一局限性，且主要原因是模型的反馈抗拒而非反馈质量问题，为AI自我改进研究指明了新方向。

MIT等顶尖机构联合提出SparseLoRA技术，通过动态稀疏性实现大语言模型训练加速1.6倍，计算成本降低2.2倍。该方法使用SVD稀疏性估计器智能选择重要计算部分，在保持模型性能的同时显著提升训练效率，已在多个任务上验证有效性。

德国研究团队开发出MedSAMix技术，这是一种无需训练的AI模型融合方法，专门用于医学图像分割。该技术通过智能组合现有的通用型和专用型AI模型，在25个医学影像任务上实现了显著性能提升，单任务场景下提升6.67%，多任务场景下提升4.37%。与传统需要大量GPU和数天训练的方法相比，MedSAMix仅需2-4块GPU和数小时即可完成优化，大幅降低了医疗AI的应用门槛和成本，为医疗机构提供了更经济高效的智能诊断解决方案。

浙江大学等联合研究发现，AI强化学习效果取决于"模型-任务对齐"程度。当AI擅长某任务时，单样本训练、错误奖励等非常规方法也有效；但面对陌生任务时，这些方法失效，只有标准训练有用。研究团队通过大量实验证实，这种"舒适圈"现象比数据污染更能解释训练差异，为AI训练策略优化提供了新思路。

西班牙巴斯克大学领导的国际团队开发出专门针对阿拉伯语的增强搜索系统，通过创新的"注意力相关性评分"机制，让机器能更精准理解阿拉伯语问题并找到准确答案。该系统在Top-1准确率上达到37.01%，比现有最佳系统提升0.91个百分点，为阿拉伯语用户带来更好的智能搜索体验。

这项研究揭示了一种新型网络安全威胁：利用普通网络广告攻击AI网页代理。中科院研究团队开发的AdInject攻击无需特殊权限，仅通过精心设计的广告内容就能误导AI代理点击恶意链接，成功率高达90%以上。研究使用严格的黑盒模型，更符合现实场景，暴露了当前AI代理面临的实际安全漏洞。实验还表明，即使添加专门的防御提示，这类攻击仍能成功率超过50%，凸显了设计更强大防御机制的紧迫性。