后营露营无增减2季2025十大AI技术趋势：具后营露营无增减2季身智能、世界模型都有望迎来ChatGPT时刻_ZAKER新闻
2025十大AI技术趋势：具后营露营无增减2季身智能、世界模型都有望迎来ChatGPT时刻_ZAKER新闻
大连理工大学教授 杜凤刚：它是对外不公开的，所以唐鸿胪井碑被拿到日本以后，到现场实际看过的人几乎没有。有一个叫渡边的人对现场进行过考察，但是除了他之外，我们从文献资料上来看，没有人去看过，它对外应该是保密的。
（图片来源：unsplash）钛媒体 AGI 获悉，1 月 8 日上午，北京智源人工智能研究院（以下简称 " 智源研究院 "）发布《十大人工智能技术及应用趋势》报告，包括 " 具身智能 "、世界模型、合成数据等全新 AI 技术趋势，以剖析科技演进轨迹。智源研究院院长王仲远表示，当前我们处在 AI 发展的新拐点，大模型的能力涌现加速通用人工智能（AGI）时代的到来，原生统一多模态、具身智能、AI for Science，将进一步深化人工智能对世界的感知、理解与推理，连接数字世界与物理世界，驱动科学研究创新突破。智源研究院作为聚焦 AU 领域的新型研发机构，希望在这个特殊的时刻以十大趋势为出发点，为 AI 技术领域指明发展方向，携手共进。智源研究院副院长兼总工程师林咏华在会上表示，大家都期待 AI 能够超越人类的智力，实现通用人工智能（AGI），并从数字世界走向物理世界，甚至在未来帮助我们去探索未知的领域（世界）。然而，随着 AGI 目标的逐步推进，实现这一目标的过程中可能会出现多种路径和方法（百花齐放），至于哪条路径能够通往终点，以及真正实现 AGI 还有多远的路要走，这些问题目前尚无定论。具体到智源研究院公布的 2025 年十大 AI 技术趋势中，趋势一是 AI for Science（AI4S）驱动科学研究范式变革。据统计，2024 年，科研人员使用 AI 的比例快速增加，接近半数的科研人员认为，AI 将对其工作领域产生积极影响，而美国和印度分别只有 28% 和 41%。这意味着，AI 对科学研究方法和流程的变革效应也开始显现。随着诺贝尔奖物理学、化学奖都颁给了 AI 赛道，推动科学研究与 AI 技术不断结合，从聚焦优化特定任务向更复杂、更动态、更交叉的问题发展。2025 年，多模态大模型将进一步融入科学研究，将赋能多维数据的复杂结构挖掘，辅助科研问题综合理解与全局分析，为生物医学、气象、材料发现、生命模拟、能源等基础与应用科学研究开辟新方向。趋势二 " 具身智能元年 "，具身大小脑和本体的协同进化。2025 年，" 具身智能 " 将继续从本体扩展到具身脑的叙事主线，我们可以从三方面有更多期待。在行业格局上，国内近 100 家的具身初创公司或将迎来洗牌，厂商数量开始收敛；在技术路线上，端到端模型继续迭代，小脑大模型的尝试或有突破；在商业变现上，我们也必将看到更多的工业场景下的具身智能应用，部分人形机器人迎来量产。趋势三、" 下一个 Token 预测 "：统一的多模态大模型实现更高效 AI。人工智能的本质在于对人的思维的信息过程的模拟，人类对于信息的交互和处理，总是呈现多模态、跨模态的输入输出状态。当前的语言大模型、拼接式的多模态大模型，在对人类思维过程的模拟，存在天然的局限性。从训练之初就打通多模态数据，实现端到端输入和输出的原生多模态技术路线给出了多模态发展的新可能。基于此，训练阶段即对齐视觉、音频、3D 等模态的数据，实现多模态的统一，构建原生多模态大模型成为多模态大模型进化的重要方向。趋势四，Scaling Law 扩展：RL（强化学习）+ LLMs，模型泛化从预训练向后训练、推理迁移。基于 Scaling Law 推动基础模型性能提升的训练模式 " 性价比 " 持续下降，后训练与特定场景的 Scaling law 不断被探索。强化学习作为发现后训练、推理阶段的 Scaling Law 的关键技术，也将会得到更多的应用和创新使用。趋势五、世界模型加速发布，有望成为多模态大模型的下一阶段。据悉，世界模型具备更注重 " 因果 " 推理作用，赋予 AI 更高级别的认知和更符合逻辑的推理与决策能力，这种能力不仅能推动 AI 在自动驾驶、机器人控制及智能制造等前沿领域的深度应用，更有望突破传统的任务边界，探索人机交互的新可能。趋势六、合成数据将成为大模型迭代与应用落地的重要催化剂。高质量数据将成为大模型进一步 Scaling up 的发展阻碍。合成数据已经成为基础模型厂商补充数据的首选。合成数据可以降低人工治理和标注的成本，缓解对真实数据的依赖，不再涉及数据隐私问题；提升数据的多样性，有助于提高模型处理长文本和复杂问题的能力。此外，合成数据可以缓解通用数据被大厂垄断，专有数据存在获取成本等问题，促进大模型的应用落地。趋势七、推理优化迭代加速，成为 AI Native 应用落地的必要条件。大模型硬件载体从云端向手机、PC 等端侧硬件渗透，在这些资源受限（AI 算力、内存等）的设备上，大模型的落地应用会面临较大的推理侧的开销限制，对部署资源、用户体验、经济成本等均带来巨大挑战。算法加速和硬件优化技术持续迭代，双轮驱动加速 AI Native 应用落地。在圆桌对话上，蚂蚁集团大模型对齐负责人温祖杰表示，OpenAI 发布会上曾推出现实版的 "Her"，你可以跟它进行实时互动，利用大模型观察你的行为动作，看周围的环境，交互更自然。多模态不止是指视频生成，其实还有图文多模态，OCR 多模态等能力。比如蚂蚁集团的 " 探一探 "，不仅通过视觉能力去拍照识图，而且还可以基于多模态能力实现多轮对话式的互动交流，这是一个更加符合真实体验的产品感知，在这些方向上可能会比较有前景。趋势八、重塑产品应用形态，Agentic AI 成为产品落地的重要模式。2025 年，更通用、更自主的智能体将重塑产品应用形态，进一步深入工作与生活场景，成为大模型产品落地的重要应用形态，在 2025 年我们将看到更多智能化程度更高、对业务流程理解更深的多智能体系统在应用侧的落地。智源研究院行业研究组负责人倪贤豪表示，从 Chatbot 到 Copilot，再到 Agent 与 Agentic AI，行业对于 AI 应用形态的理解越发深入。尤其是 Agent 到 Agentci AI，其背后标志着从判断产品是否属于 Agent，到探讨产品的智能化程度这一更有落地意义的转变。在未来一年时间里，未必我们能看到更多迥异的应用形态变化，也并不会出现很多完全不一样的 Agent 应用模式。趋势九、AI 应用热度渐起，Super App（超级应用）花落谁家犹未可知。近一年时间，生成式 AI 模型在图像、视频侧的处理能力得到大幅提升，叠加推理优化带来的降本，Agent/RAG 框架、应用编排工具等技术的持续发展，为 AI 超级应用的落地积基树本。大模型应用从功能点升级，渗透到 AI 原生的应用构建及 AI OS 的生态重塑。虽然 Super APP 花落谁家尚未尘埃落定，但从用户规模、交互频次、停留时长等维度来看，AI 应用热度持续攀升，已到应用爆发的黎明前夕。倪贤豪表示，目前做出 " 超级应用 " 是有一定机会的。尽管移动互联网用户增速已经见顶，但我们在非网民用户群体里还是能看到规模过亿、具备消费能力但因代际原因无法便捷入网的用户。这些用户面临非现金支付、信息获取、线上买票挂号等刚需问题。对于这些问题的解决，我们未必需要 Agent 在智能化程度、自主性上做极致追求，基于较好的基础模型，结合以上不同能力对应的厂商接口适配（PlugIn、Tools），做出一款能满足上述用户群体需求的 Agent，对于目前来说，模型和工程能力都是可行的。倪贤豪认为，在这个逻辑下，如何对接不同厂商完成接口适配、封装，反而成为一个同样重要的问题。诸如此类的对接适配，对应的反而是对厂商渠道建设和运营能力的要求。" 因此，在 All in One 为标志特征的超级应用叙事里，大厂可能更有机会，以上提及的渠道建设能力，对于大厂而言相对成熟。但对于创业公司来说，这些工作需要从 0 到 1 做起，难度极大。" 倪贤豪称。趋势十、模型能力提升与风险预防并重，AI 安全治理体系持续完善。作为复杂系统，大模型的 Scaling 带来了涌现，但复杂系统特有的涌现结果不可预测、循环反馈等特有属性也对传统工程的安全防护机制带来了挑战。基础模型在自主决策上的持续进步带来了潜在的失控风险，如何引入新的技术监管方法，如何在人工监管上平衡行业发展和风险管控？这对参与 AI 的各方来说，都是一个值得持续探讨的议题。温祖杰表示，AI 安全具有显著的 " 对抗性 " 特征，这是一种此消彼长的关系。也就是说，当攻击手段增强时，防御手段也会相应提升，因此，在大型模型的安全能力方面，我们需要不断地提升攻防两端的实力，而采用 " 大模型对抗大模型 " 的方法，是一个积极的发展趋势。另外，在安全围栏技术方面，我们必须确保输入和输出的安全性，降低遭受攻击的风险，通过建立一套完整的策略系统和安全防护组合，我们可以推动 AI 大模型的安全应用落地。事实上，AI 作为新质生产力的重要引擎，不仅代表了科技的前沿趋势，更是未来经济发展的关键驱动力，目前已产生明显的经济效益和社会效益。研究机构 IDC 最新数据显示，随着 AI 应用持续走深向实，行业大模型在金融、医疗、教育、零售、能源等多个行业领域实现初步应用，到 2025 年，全球 AI 支出将达 2270 亿美元。预计到 2030 年，AI 将为全球经济贡献 19.9 万亿美元（约合 145.9 万亿元人民币），推动全球 GDP 增长 3.5%。而目前，几乎 98% 的企业领导者将 AI 视为其组织的优先事项。对于未来展望，多位行业专家纷纷表示，他们期望在 2025 年能够见证像 GPT-5 这样的下一代大模型的诞生，并在大模型的安全性和理论可解释性方面取得重大进展。" 我不知道这是不是太美好了，但我希望有一个 AI，可以跟人的学习效率差不多。"（本文首发于钛媒体 App，作者｜林志佳，编辑｜胡润峰）koa12jJid0DL9adK+CJ1DK2K393LKASDad
编辑:马连良
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大连近代史研究学者 刘勇 ：第一张照片是1905年日本甲午战争，日俄战争结束之后，关重忠到旅顺拍摄的，但是拍摄时间应该是在1905年到1909年这4年期间，具体拍摄于哪一年很难去考究，这是我们迄今发现的最早的一张鸿胪井的照片，这个照片上有明显的鸿胪井的标志。鸿胪井当时就是在白玉山的山下，因为它是两个亭子，这张照片无法印证哪一个亭子是鸿胪井的，但第二张照片就很好地把鸿胪井的位置，鸿胪井这个刻石的方向也很好地表明出来。现在从两张照片对应看，鸿胪井是坐南朝北的方向放置的，它刻碑石的这面朝着北侧，它背靠的是南侧，也就是海岸这一带，现在这一带房子都已经不在了。第三张照片就是说明现在鸿胪井所在的地方，立碑的地方仅剩了一座房子。。
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陈丽娟说，夏季出现高温热浪事件，从气候态角度来讲是正常的。但今年夏季高温热浪事件持续的时间、强度和影响范围，都已经达到非常强的水平。根据国家气候中心监测和后期预测，今年6月以来我国出现的罕见高温天气，有可能达到1961年有完整气象记录以来最强的一次高温事件。
旱情之外，部分地区也出现不同程度汛情。近期东北地区正处于防汛关键期，松辽流域部分河段持续超警；受降雨及高温融雪影响，塔里木河干流及其支流叶尔羌河等21条河流发生超警戒流量以上洪水……
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除了努力，考古还是需要一点点运气。如果我们当时挖的探沟往南或者往北偏了，哪怕一米，可能就碰不到3号坑了。碰不着，我们可能会放弃，或许还要再等几代人才会发现它们。所以，我觉得自己挺幸运的，这次发现6个坑，就像与老朋友重逢。
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一些外媒酸溜溜地揶揄收获巨额投资的匈牙利“长期挺中”，有这工夫，不如深刻反思一下，为何宁德时代北美建厂计划被暂停了。美国在很长时间里都是吸引外资最多的国家，然而这些年，在泛政治化和泛安全化氛围的毒化下，它开创了很多极其恶劣的先例，让越来越多原本优越的投资土壤变成了雷区。比如强行要求外来的高科技公司交出技术，甚至对资本进行“技术性没收”，让很多人感慨华盛顿就差“明抢”了。试问，一家企业如果对投资时刻抱着“别哪天被没收了”“我的钱是不是打水漂了”的担心，它还能安心发展吗？据美国媒体报道，宁德时代计划在美国建厂已久，也考察过美国一些地方，但最终很有可能选择墨西哥作为建电池制造厂的替代方案。应当说，它的疑虑也是很多其他企业的疑虑。
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两队曾在今年6月的世界男排联赛巴西利亚站中交手，当时中国队1：3落败。本次亚洲杯日本队并未派出全部主力阵容，并曾在复赛阶段失利，而中国队在决赛前保持全胜。
经过血战，湘军1880人战死，阵亡率超过三分之一。日军则有105人被击毙，其中包括日军第二十一联队第一大队长今田唯一少佐。
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8月14日晚，2022年男排亚洲杯决赛尘埃落定。最终中国男排3局击败日本男排，时隔十年再次捧起男排亚洲杯冠军。在经历更换主帅，新老交替后，中国男排近期在世界男排联赛逐渐打开局面。但全队上下只有1人有国际赛场夺冠经历。本次亚洲杯夺冠，是对这支太久没有尝到过冠军滋味的国字号男排，无疑是最好的褒奖。接下来中国男排将带着亚洲杯冠军，专心备战即将开战的男排世界锦标赛。
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海城地域文化研究学者 潘庆荣：1895年3月4日上午，在牛庄的外围子房屯和蚂蚁屯之间，打响了第一枪，上午从9点开始到下午1点钟，始终在外围激战，由于敌众我寡，日军两个联队在侵略牛庄，我们当时守军部队是湘军，魏光焘为主的湘军率领。
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张锡武自幼受擅画牡丹的父亲影响，研习丹青。18岁参加革命，为抗日宣传品作插画。新中国成立后历任出版社编辑及领导职务，创作大量年画、连环画、中国画作品，尤擅牡丹。其笔下的牡丹，雍容华贵、丰腴饱满、自成一格，被誉为“牡丹张”。他年近九旬时，仍笔耕不辍，变法求新，拒浮躁，重人品，堪为后人之楷模。天津市美术家协会秘书长张福有说，张锡武先生是天津美术界一位德高望重的艺术家，他将毕生的精力贡献给了天津美术事业。他一生从事美术编辑和管理工作，退休之后，专心美术创作，形成个人独特的风格面貌。张锡武先生的逝世是天津美术界的重大损失。
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大连理工大学教授 杜凤刚：所以当时有很多比较善良的人或者非常重视中日友好的学者、友好人士也提出了很多方案，希望在2008年碑石被掠夺到日本100周年之际，和以当时北京奥运会为契机，让日本把碑石作为中日友好的象征还给中国，但是后来出了很多差错，这件事情就搁置起来。
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疫情发生后，怀来县立即启动应急响应机制，精准落实各项防控措施。张家口市疫情工作领导小组办公室第一时间向怀来县派出工作组和专家组，指导疫情处置工作。