2025年8月，科学界论文引用排名引发热议，深度学习先驱Yoshua Bengio成为各领域被引用次数最多的在世科学家。其经典论文如《一种神经概率语言模型》和《Deep Learning》奠定了深度学习基础，推动自然语言处理与计算机视觉发展。Bengio的总引用量超95万，超越医学领域学者登顶榜首。其导师Geoffrey Hinton紧随其后，引用量近94万。此外，何恺明、Ilya Sutskever等AI领域知名人物也进入前十。Bengio于2025年6月成立非营利组织LawZero，致力于构建透明化AI系统，应对AI自我保护与欺骗行为等挑战，目标是加速科学发现并深化对AI风险的理解。

标题：音乐极客的平权实验：他想在写歌上再造一个快手 正文： 姜涛，音潮CEO，亲历了中国AI音乐发展的全过程。他形容自己的工作像是“接天上掉下的大饼”，尽管不确定何时会掉下来，但他坚信要先把盘子做大。他曾是快手的第一位音频算法工程师，并在那里经历了深度学习的启蒙时刻——利用医疗影像技术解决了人声...

北京时间7月30日凌晨，OpenAI宣布在ChatGPT中推出“研究与学习”功能，开启“AI教师”模式。该模式通过苏格拉底式提问和引导性提示，帮助用户深入思考问题本质，而非直接给出答案。功能支持根据用户知识水平定制学习路径，并提供测试题巩固理解，适用范围广泛，包括学术学科及炒股等实用技能。OpenAI强调，此功能旨在避免人类过度依赖AI获取答案，防止思维能力退化。目前该功能处于早期阶段，可能存在对话错误，未来计划优化交互体验，如可视化呈现复杂概念和精准个性化教学。是否使用该模式仍取决于用户自身意愿。

7月18日，据财联社报道，一项发表在《科学报告》的新研究显示，沙特阿拉伯焦夫大学与埃及开罗大学等机构联合开发的一种结合深度学习和机器学习的多模型AI框架，在疟疾诊断中实现了96.47%的高准确率。该成果为全球疟疾防控提供了高效工具，推动了AI技术在热带疾病诊断领域的应用。（科技日报）

斯坦福大学意外发现AI生成的CUDA内核性能超越人类专家优化的版本，部分操作甚至翻倍碾压PyTorch。该研究由华人学者主导，展示了AI在内核优化领域的巨大潜力。 研究团队原本计划生成合成数据以训练内核生成模型，但测试阶段生成的数据本身竟表现出色。在NVIDIA L40S GPU上测试显示，AI生成...

2025年6月6日至7日，第四届2025智源大会将在北京举办，汇聚四位图灵奖得主及全球顶尖科学家，探讨AI未来发展路径。会议聚焦深度学习与强化学习融合，强调大模型开源生态和具身智能技术。大会设置近20场专题论坛，涵盖深度推理模型、多模态模型、脑启发AI等前沿议题，并首次推出‘InnoVibe共创场’助力青年科研人员交流。作为AI领域顶级峰会，智源大会旨在推动跨学科合作，把握技术跃迁机遇，探索智能未来可能性。

5月17日消息，最新研究指出，AI难以准确预测股市。伊朗谢里夫理工大学的研究团队利用多种AI模型，包括CNN、LSTM、Transformer等，分析德黑兰证券交易所12只股票的数据，发现预测结果误差较大。传统股市预测依赖基本面和技术分析，前者关注财务与经济指标，后者基于市场行为模式。尽管研究团队改进了模型，使其预测市场趋势而非具体价格，但结果仍不理想。值得注意的是，该结论基于特定市场的有限样本，不同市场或股票可能得出不同结果。此研究提醒投资者需谨慎对待AI工具在金融领域的应用。

4月3日，百度飞桨框架3.0正式版发布，五大特性专为大模型设计。该版本从硬件适配到开发体验全面升级，提出“动静统一自动并行”技术，大幅降低大模型开发成本。支持文心4.5、文心X1等主流大模型，DeepSeek-R1单机部署吞吐提升一倍，实现低时延、高吞吐、低成本推理。在科学智能领域，通过高阶自动微分和神经网络编译器技术，微分方程求解速度比PyTorch快115%，适配DeepXDE、Modulus等工具，展现气象预测、生命科学等领域的应用潜力。借助CINN编译器，RMSNorm算子性能提升4倍，超60%模型性能平均提升27.4%。此外，推出多芯片统一适配方案，适配超60个芯片系列，实现“一次开发，全栈部署”。截至2024年10月，飞桨文心生态已汇聚1808万开发者，服务43万家企事业单位，创建101万个模型。飞桨框架3.0现面向开发者开放，兼容2.0版本接口。

飞桨新一代框架3.0正式发布：加速大模型时代的技术创新与产业应用 人工智能技术日新月异，深度学习框架作为技术底座深刻影响算法创新速度与产业落地深度。飞桨框架以五大核心突破回应时代命题，正式发布3.0版本。飞桨框架3.0实现了从底层硬件适配到顶层开发体验的全面进化，在训练效率、性能、兼容性等关键指...

标题：13年后，AlexNet源代码终于公开：带注释的原版 想知道AlexNet 2012年的原始代码长什么样吗？现在，机会来了！谷歌首席科学家Jeff Dean宣布，他们与计算机历史博物馆（CHM）合作，共同发布了AlexNet的源代码，并将长期保存这些代码。开放后的代码库可以在GitHub上...