黄仁勋、Dario及陶哲轩等25位菲尔兹奖得主就AI安全、发展速度与学术伦理激烈交锋。争论涉及AI威胁论、数学研究被“暴力解题”冲击、行业是否应限速等，反映AI快速发展与学术传统、安全可控之间的深层张力。
AI正深度渗透基础科学研究，从Scaling Law理论反思到数学千禧年难题攻关，再到无线通信、酶工程、药物研发等垂直领域。博士论文系统探讨规模化瓶颈，多支团队利用AI解决传统科学难题，展现AI作为科研新范式的潜力与风险。
OpenAI、Kimi等加速模型迭代，OpenAI退役史上最快模型，Kimi开放百万上下文，小模型“学会求助”实现性能与成本双优。谷歌、Meta被指刷榜暴露评测漏洞，反映大模型竞争白热化与评测体系诚信危机。
AI行业资本动作与商业战略调整频繁。英伟达拟以最高100亿美元锚定投资Anthropic巨额IPO，彰显基础设施巨头向核心AI资产延伸的战略意图；OpenAI年内不IPO及快速退役旧模型，则反映头部企业在技术迭代与资本路径上的重新权衡。
生数科技Motus2世界模型推动机器人从被动执行向主动学习与持续进化跃迁，在灵巧操作中实现自优化。同时，果蝇大脑实时接入ChatGPT的实验展示了生物神经与AI大模型直接交互的可行性，标志着具身智能与类脑计算交叉的关键进展。
从可插拔Agent评测底座、AI指导AI系统自动进化，到vLLM-Omni视频推理服务优化，AI基础设施层正经历系统性升级。这些工作聚焦降低评估成本、提升系统效率、实现算法自我迭代，为大模型规模化部署与持续进化提供底层支撑。