2025年3月31日，一项由阿里巴巴通义实验室联合上海交通大学、复旦大学、中国科学技术大学、东南大学及香港大学共同完成的重磅研究，在预印本平台arXiv上正式发布（论文编号：2603 28068v2）。该研究团队构建了一个名为AIBench的全新评估基准，其核心目标直指人工智能领域的一个前沿挑战：如

当ChatGPT或Claude流畅地解出一道复杂数学题时，你是否好奇过：这些AI的“深度思考”能力究竟从何而来？一项由阿里巴巴Qwen Pilot团队于2026年4月发布的研究，为我们揭开了谜底。这项名为“FIPO: Eliciting Deep Reasoning with Future-KL I

这项由阿里巴巴AMAP、中国人民大学、清华大学、武汉大学及Malou Tech公司联合完成的研究，以arXiv预印本形式发布于2025年12月（编号arXiv:2512 18181，最新版本更新于2026年5月），计划发表于ACM期刊。感兴趣的读者可以通过该编号在arXiv上查阅完整论文。 你是否想

阿里巴巴2026财年第四季度营收2433 8亿元，同口径增长11%。AI业务为核心增长动力，“百炼”平台年化经常性收入已超80亿元，预计本季将破百亿。增长主要来自通义千问API及AI软件订阅需求，编程助手与智能体应用带动平台流量半年激增超10倍。公司正加大AI基础设施投入，建设超大规模训练与推理工厂，并通过自研芯。

在人工智能技术快速发展的今天，提升大语言模型的深度推理能力已成为核心挑战。近期，阿里巴巴Qwen大模型团队与中国科学院自动化所联合发布了一项突破性研究，提出了一种名为“策略优化中的对比学习”（CLIPO）的创新方法，旨在从根本上增强AI在数学推理等复杂任务中的稳健性与准确性。这项发表于2026年3月

这项由清华大学、美团、香港大学等多家顶尖机构联合开展的研究，于2026年3月以预印本论文（arXiv:2603 25823v1）的形式发布。它直指当前AI视觉生成领域一个被长期忽视的核心问题：这些能画出“神作”的模型，到底有多“聪明”？研究团队为此构建了一套全新的测试基准——ViGoR-Bench，

人工智能的浪潮席卷了各个领域，机器在诸多任务上已展现出超越人类的能力。然而，有一个看似寻常却异常复杂的领域，始终是AI研究者们渴望攻克的堡垒——让机器像真正的学者那样，撰写出一篇结构严谨、逻辑自洽、图文并茂的完整科学论文。这远比下棋或识图要困难得多。 2026年3月，一项由中科院AgentAlpha

这项由法国Hornetsecurity公司与里尔大学、法国国家信息与自动化研究院(Inria)、法国国家科学研究中心(CNRS)以及里尔中央理工学院联合开展的研究，发表于2026年3月31日的计算机科学期刊，论文编号为arXiv:2603 29497v1。 在信息爆炸的今天，我们每天都在网上留下数字

当你满怀期待地拆开一台全新的智能设备，最令人困扰的往往不是如何使用它，而是如何让它真正“理解”指令并智能地执行任务。如今，一个更为优雅的解决方案可能已经出现。来自清华大学深圳国际研究生院与哈尔滨工业大学（深圳）的联合研究团队，近期取得了一项极具前瞻性的突破：他们成功训练人工智能自主“撰写”并精准理解

2026年3月，来自华盛顿大学、艾伦人工智能研究所和北卡罗来纳大学教堂山分校的研究团队，在图像智能矢量化领域取得了一项突破性进展。这项研究（论文编号：arXiv:2603 24575v1）开发了一个名为VFig的AI系统，它能够将静态的栅格图像智能地转换为可自由编辑的矢量图形，如同一位“图形考古学家