我国正致力于智能计算中心的系统化发展，旨在构建集智能算力、通用算法和开发平台于一体的创新型智能基础设施。作为融合算力资源与数据处理的战略枢纽，新一代智算中心正逐渐成为推动科技创新和数字化转型的核心驱动力。面对计算设备升级、模型训练需求增长等挑战，新一代智算中心的网络管理与运维正朝着云原生化、智能化、绿色化的方向发展。为了应对超多配置、超细粒度、超大规模和超智控制等挑战，必须实施端到端的资源协同管理

🔥随着大数据和遥感基础模型（RSFM）的爆发，遥感图像解译范式已从单一模型设计转向“基础模型 + 微调”的高效应用。传统的全参数微调面对土地调查、气象预报等领域的“小样本、长尾目标”挑战时，面临巨大的算力与数据成本。为系统解决这一痛点，清华大学胡事民院士团队联合南开大学范登平教授团队、湖南大学李树涛教授、武汉大学杜博教授和中科院孙显研究员联合发布首篇系统性遥感微调综述。该综述的核心贡献在于，它将

大模型微调已从科研实验逐步走向工业应用，无论是强化指令理解能力的Instruction Tuning，还是降低门槛的轻量化方法（如LoRA、Prefix Tuning、Adapter），都对企业提出了更高的系统化能力要求。系统架构设计师不仅要评估算力资源、选择适当的微调策略，还需关注数据质量、自动化流程与跨部门协作等要素；

HyperCLOVA X团队推出的8B参数Omni模型实现了AI领域的重大突破，首次在单一模型中统一支持文本、视觉和音频的任意组合输入与输出。该模型通过将多模态转化为序列"Token"的设计理念，采用分阶段训练策略，在文本、图像理解和语音生成等任务上表现出色。这一统一多模态架构为更通用人工智能的发展铺平了道路，预示着AI交互更加融合自然的未来。

EOC-Bench旨在评估多模态大语言模型第一视角下的物体级认知能力。EOC-Bench在涉及动态以自我为中心互动的场景中全面评估MLLMs，包括过去、现在和未来三个时间维度。为了确保高质量，EOC-Bench设计了多种题型的任务模式，并引入了多尺度时间准确率指标，以提高开放性问题的精确度。针对多种专有和开源模型进行的广泛评估显示，许多MLLMs在具身物体认知任务上面临挑战，特别是在回忆和处理过去

EOC-Bench旨在评估多模态大语言模型第一视角下的物体级认知能力。EOC-Bench在涉及动态以自我为中心互动的场景中全面评估MLLMs，包括过去、现在和未来三个时间维度。为了确保高质量，EOC-Bench设计了多种题型的任务模式，并引入了多尺度时间准确率指标，以提高开放性问题的精确度。针对多种专有和开源模型进行的广泛评估显示，许多MLLMs在具身物体认知任务上面临挑战，特别是在回忆和处理过去

本文系统整理了2025年AI领域必读的123篇论文，涵盖大语言模型、AI能力评估、提示工程、RAG技术、智能体、代码生成、计算机视觉、语音技术、图像视频生成及模型训练等核心领域。内容深入浅出，既有技术原理解析，又有实践指导，是AI开发者和编程学习者的全面技术指南，帮助读者掌握AI前沿技术，提升编程能力。

从构建“Agent”的个体，到编织“Skill”的网络，Anthropic提出的“Skill”范式为AI下一阶段发展指明了方向。这不仅是技术路径的优化，更是一种通过模块化、协作化实现规模化创新的思维方式。对于每一位AI从业者而言，理解并投身于这场以“Skill”为核心的能力革命，或将是在未来竞争中占据先机的关键。

BLIP3-o是首个完全开源的统一多模态模型，创新性地使用CLIP构建共享语义空间，实现图像理解与生成的相互赋能。模型采用双路径架构，理解路径使用EVA-CLIP和Qwen2.5-VL，生成路径通过扩散Transformer将文本转换为CLIP特征再生成图像。相比传统分离架构，BLIP3-o通过顺序训练法解决了能力冲突问题，在多模态任务中表现优异，为AI开发者提供了新的技术思路。

鸿蒙（HarmonyOS）和安卓（Android）都是移动操作系统，它们有很多相似之处，但也存在一些差异。鸿蒙系统是一款面向各种设备的分布式操作系统，可以在不同类型的设备上运行，如手机、平板电脑、智能手表、智能家居、汽车等，实现无缝切换和共享数据。相比之下，安卓系统主要用于移动设备，如手机和平板电脑，其设备兼容性相对有限。鸿蒙系统采用了分布式技术，其设计理念是“能用分布式解决的问题就不用单机解决”