OpenAI发布自我对弈强化学习模型o1，被视作AGI下半场的起点。陶哲轩等顶尖学者实测称其已达“平庸研究生”水平，推理能力显著跃升；同时o1成为OpenAI 1500亿美元估值的关键支撑，并可能推动公司彻底转向营利结构，强化学习成为新的Scaling Law。
MIT华人团队提出Kolmogorov–Arnold Network（KAN），以可解释、高保真的激活函数替代传统MLP的固定激活，在函数拟合与科学发现任务上显著降低参数量的同时提升精度，被视为打开神经网络黑盒的新范式，有望重塑深度学习基础架构。
元象发布国内最大开源MoE模型XVERSE-MoE-A36B，总参数255B、激活36B，训练时间降30%、推理速度翻倍，无条件免费商用，性能在多项权威评测中超越同级Dense与MoE模型，为中小企业和研究者提供低成本大模型基座。
上交大与哈佛联合推出LoRA-Dash微调框架，针对特定任务方向优化低秩适配，显存与算力需求较LoRA再降30%以上，在Code、Math、MedQA等基准上取得SOTA，为中小企业和边缘端模型定制提供新工具。
MIT博士论文提出物理启发生成模型新训练目标，显著降低扩散模型在多模态数据上的方差；同时意大利团队综述深度生成模型在类药物化学空间探索的应用，显示AI正系统性渗透药物设计核心环节。
浦江创新论坛首次设置“科技伦理专题论坛”，聚焦AI与人类价值协同、生物技术道德边界及国际协同治理；MIT研究亦显示大模型对话可显著降低阴谋论信念，凸显AI在舆论与伦理层面的双刃剑效应。
国产电驱人形机器人打破波士顿动力空翻专利壁垒，首次实现自主咖啡拉花与工厂精密拧螺丝，展示高自由度手眼协调与柔性作业能力，预示人形机器人向服务业与制造业场景落地的加速。
最新调研显示女性使用AI工具的比例较男性低20%，背后涉及技术自信、产品设计与文化偏见等多重因素，提示行业需在用户体验、教育普及与包容性设计上投入更多资源，以避免AI红利分配失衡。