AI产业动态

在智能体强化学习（Agentic RL）的快速发展浪潮中，如何在探索潜力与训练稳定之间取得精妙平衡，已成为制约多轮智能体性能提升的核心瓶颈。传统的熵驱动式智能体强化学习方法虽然通过在高不确定性节点触发分支探索来提升推理路径的多样性，但这种依赖单一熵信号的机制在实践中暴露出显著缺陷：过度追求探索往往导致训练过程剧烈震荡，甚至引发策略熵坍塌，使智能体陷入局部最优…

几十年来，人类对个人飞行器的幻想从未停止。从20世纪60年代动画片《杰森一家》中描绘的垂直起降飞行器，到如今Jetson ONE等产品的问世，这一领域正经历从科幻到现实的艰难跨越。本文将从技术原理、市场现状、法规挑战及未来展望四个维度，深入剖析个人飞行器的发展现状与瓶颈。 **技术架构：电动垂直起降（eVTOL）的突破与局限** Jetson ONE作为当前…

在上海举办的2025 Unity开发者大会上，”AI+游戏”的融合趋势得到了系统性展示，标志着游戏产业正经历从辅助工具到核心引擎的技术范式转移。这一变革不仅体现在开发效率的量化提升，更深入到创意生成、资产制作、运维管理等全链条环节，预示着游戏行业将迎来新一轮生产力革命。 从技术演进路径看，AI在游戏领域的应用已从早期的概念验证阶段，进…

在数据爆炸式增长的时代，如何从海量信息中高效提取价值，一直是数据科学领域的核心挑战。传统的数据分析流程通常需要数据科学家手动完成数据清洗、特征工程、模型构建、可视化呈现等一系列复杂步骤，这不仅耗时耗力，也对从业者的专业能力提出了极高要求。近期，中国人民大学与清华大学联合研究团队推出的DeepAnalyze系统，通过创新的Agentic LLM架构，为这一难题…

在数字化浪潮席卷全球的当下，个人计算设备正经历一场由人工智能驱动的深刻变革。传统PC已从单纯的信息处理工具，演进为能够理解、预测并主动协助用户的智能伙伴。这场变革的核心驱动力，在于处理器架构的革新——特别是英特尔®酷睿™ Ultra 200H系列处理器的推出，其集成的NPU（神经网络处理单元）标志着PC正式迈入“原生AI”时代。 从技术架构层面分析，英特尔酷…

Emu3.5是由北京智源研究院最新发布的大规模多模态世界模型，其核心创新在于原生支持视觉与语言的联合状态预测。该模型采用统一的下一token预测目标进行端到端预训练，训练数据规模超过10万亿token，主要来源于互联网视频的连续帧及其转录文本，这为模型理解动态视觉序列与语言描述的关联性奠定了坚实基础。 模型架构设计上，Emu3.5天然接受交错的视觉-语言输入…

近期，GPT-5展现出的强大推理能力引发了广泛关注，其逻辑水平被媒体评价为“堪比专家”，用户甚至感觉“像是在和博士讨论问题”。这种能力的跃迁并非偶然，而是源于AI智能体在训练过程中悄然构建的“世界模型”。这一发现不仅揭示了通用智能体推理能力的本质，也正在重塑我们对AI智能进化的理解。 长期以来，学界围绕AI能否仅通过模仿学习解决复杂任务展开了激烈争论。“模仿…

在人工智能领域，每一次核心团队的重组都可能预示着技术路线的重大转向。近日，OpenAI内部传来重磅消息：曾主导Sora开发的00后天才工程师Will Depue结束长期休假，宣布重返公司，并与Troy Luhman、Eric Luhman两位年轻工程师组成三人特别小组，专注于一项被内部称为“极高风险赌注”的新项目。这个项目的最终目标直指超级人工智能（ASI）…

在大型语言模型快速发展的当下，注意力机制的计算效率与表达能力之间的权衡已成为制约模型规模化应用的核心瓶颈。传统softmax注意力机制虽然具备强大的表达能力，但其二次方的计算复杂度在处理长序列时带来了巨大的计算和内存开销。线性注意力机制通过线性化计算将复杂度降至线性，但长期面临表达能力不足的挑战，尤其是在语言建模等复杂任务中表现欠佳。 近期，月之暗面发布的K…

在人工智能领域，大语言模型（LLM）的数学推理能力一直是衡量其智能水平的重要标尺。近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）方法，如PPO、GRPO等，已成为提升模型推理能力的主流技术路径。然而，这些方法本质上仍沿袭传统强化学习的策略迭代框架——通过策略评估与策略改进的循环过程优化模型性能。这种范式在LLM推理任务中暴露出三大核心缺陷：训练稳定性差、计算复…