根据Gartner的预测，至2027年，人工智能领域中超过40%的数据泄露事件将源于生成式人工智能（GenAI）技术的跨国界滥用。这一趋势警示全球需加强对生成式AI的监管与安全防护，以应对未来可能激增的网络安全风险。
港科广团队在ICRA 25上提出了一种名为OpenGS-SLAM的创新解决方案。该方案仅通过RGB图像即可实现户外场景的高精度定位与逼真场景重建，为相关领域提供了全新的技术思路。这一成果不仅提升了定位的准确性，还显著优化了场景重建的效果，展现了广阔的应用前景。
截至2024年底，全球办公室中ChatGPT的使用率显著上升至76%。这一数据表明生成式AI工具在现代办公环境中正快速普及，成为不可或缺的技术组成部分。ChatGPT不仅提升了工作效率，还为办公领域带来了创新解决方案，其广泛应用标志着人工智能技术与日常工作的深度融合。
英伟达公司创始人兼首席执行官黄仁勋近日宣布推出GROOT N1，这一基于人形机器人的基础模型标志着英伟达正式进军人形机器人技术领域。作为行业重量级参与者，英伟达的加入将为人形机器人研发注入全新动力，并推动该领域的技术进步与应用拓展。
在2025年的NVIDIA GTC大会上，英伟达宣布其最新的NVIDIA Blackwell DGX系统在DeepSeek-R1大型模型的AI推理性能测试中取得了突破性进展，并创下新的世界纪录。这一成就标志着AI技术在性能优化上的重大飞跃，展现了Blackwell架构的强大潜力，为未来的人工智能应用奠定了坚实基础。
Django框架的创始人Simon Willison分享了他如何借助大型语言模型（LLM）提升编程效率的经验。与此同时，AI科学家Andrej Karpathy提出的“氛围编程”概念正引发人工智能领域的广泛关注。这种新型编程方式强调通过技术与创意结合，优化开发者的编程体验。两者的结合为程序员提供了更多可能性，推动了编程领域的创新与发展。
新加坡国立大学邵林团队近期提出了一种名为FLIP的创新机器人规划模型。该模型是一种基于世界模型的视频空间任务搜索与规划框架，旨在为机器人任务规划领域引入全新范式。通过结合视频空间技术和任务搜索算法，FLIP能够显著提升机器人在复杂环境中的规划能力，为未来智能机器人发展奠定了重要基础。
近日，香港科技大学等机构推出了一款名为LightGen的文本到图像生成模型。该模型通过提升数据多样性、优化小型化模型架构以及改进训练策略，大幅降低了训练成本。即使在有限的数据和计算资源条件下，LightGen仍展现出与当前最先进的文本到图像（T2I）模型相媲美的性能，为相关领域的研究者提供了更低门槛的技术支持。
如果你对编程充满兴趣，却被复杂的计算机原理拦住了脚步，这篇文章将为你点亮学习之路。通过将计算机比喻为一个“小社会”，文章以图解方式深入浅出地解析其五大核心部件。没有晦涩的技术术语，只有生动有趣的讲解，帮助你轻松理解计算机的工作机制，开启一段愉快的学习旅程。
最新的研究表明，扩散模型与表征学习之间存在紧密联系。扩散模型生成的中间表征可有效应用于多种下游视觉任务，同时，视觉模型的表征能力能够加速扩散模型的收敛速度并提升生成图像的质量。然而，由于输入数据的不一致性及VAE在潜在空间中的应用，将视觉模型的预训练权重迁移到扩散模型中仍面临诸多挑战。
在深度学习领域，优化多个损失函数时常常面临梯度冲突问题，导致训练陷入局部最优或失败。针对这一挑战，慕尼黑工业大学与北京大学联合提出ConFIG方法，旨在消除梯度冲突，实现高效稳定的多任务学习和物理信息神经网络训练。该方法为解决复杂场景下的优化难题提供了新思路。
在CVPR'25会议上，中大与南洋理工等机构联合发布了一项名为“跨模态因果对齐”的研究。该技术通过分析不同模态数据间的因果关系，显著提升了机器对视觉证据的理解能力，使其能够更精准地识别和解释复杂视觉信息，为人工智能领域带来了突破性进展。
近日，北大团队提出了一种名为LIFT的技术，专注于将长上下文知识融入模型参数中，以提升大型模型处理长文本任务的能力。在实际应用中，长序列数据（如文本、语音和视频）广泛存在，部分序列长度甚至达到百万级别tokens，LIFT技术为此类任务提供了新的解决方案，推动了长文本处理领域的研究进展。
随着人工智能技术的迅猛发展，智能体（Agent）在AI领域的研究与应用逐渐深入。然而，在这一进程中，人们也经历了诸多“苦涩教训”。这些教训不仅揭示了技术发展的局限性，还强调了伦理与安全的重要性。例如，某些智能体在复杂环境中表现出不可预测的行为，导致系统故障或数据泄露等问题。因此，未来的研究需更加注重智能体的设计规范与风险控制。
角色扮演语言代理（RPLAs）作为大模型的关键应用，近年来备受关注。其成功依赖于三个核心要素：最大的真实数据集，为模型提供丰富的训练素材；目前最先进的开源模型（SoTA），确保技术前沿性；以及最深入的评估方法，优化模型表现。这些要素共同推动了大模型在角色扮演领域的进步，提升了用户体验与交互质量。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术通过融合混合稠密检索与知识图谱，显著提升了信息检索的准确性。专为群聊场景设计的LLM知识助手HuixiangDou，利用这一先进技术，能够提供更精准、高效的信息支持，满足用户在复杂交流环境中的需求。这种结合不仅优化了数据处理方式，还为智能助手的应用开辟了新路径。