2025年，人工智能突破性論文

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2025年，人工智能（AI）領域在多個方向取得了顯著突破，以下是根據當前資料總結的主要進展及其相關論文，涵蓋智能體、多模態AI、科學應用等關鍵領域：

1. AI智能體（Agentic AI）的突破

  • 進展概述：AI智能體從被動回應進化為具備自主規劃、推理和執行能力的系統，廣泛應用於企業自動化、軟體開發和個人助理。例如，OpenAI的o1和o3模型在推理和自主任務執行方面表現出色，特別是在編碼、數學和科學推理上達到了新里程碑。 Gartner預測，到2028年，15%的日常決策將由AI智能體自動完成。
  • 相關論文：
    • “Deliberative Alignment for Safe AI Models”（OpenAI，2024年12月發布）：介紹如何利用o1和o3模型的進展提升AI安全性，特別是在自主決策中的應用。
    • “OmniThink: A Human-Inspired Writing Framework”（2025年1月發布）：提出OmniThink框架，模擬人類「學習-思考-寫作」過程，通過「擴展-反思」迭代生成高質量內容，解決現有AI寫作重複和淺顯的問題。

2. 多模態AI的進展

  • 進展概述：多模態AI整合文本、圖像、音頻和視頻數據，在醫療診斷、內容創作和智能家居等領域表現出強大潛力。例如，OpenAI的Sora和Google的Veo 2在視頻生成方面取得突破，預計2025年將更廣泛應用於實時視頻分析和創作。 市場規模預計達24億美元。
  • 相關論文：
    • “Lp-Convolution: Brain-Inspired AI for Human-Like Vision”（2025年4月，ScienceDaily）：介紹Lp-Convolution技術，使機器視覺更接近人類大腦處理圖像的方式，提升圖像識別精度。
    • “Text-to-Video AI with Metamorphic Video Capabilities”（2025年5月，ScienceDaily）：描述一種基於物理知識學習的文本到視頻AI模型，應用於生成逼真的動態視頻。

3. AI在科學研究的突破

  • 進展概述：AI在材料科學、生物醫學和氣候模擬等領域加速科學發現。例如，Microsoft Research的MatterGen模型通過生成式AI快速設計新材料，應用於電池和超導體研究；Google DeepMind的AlphaFold解決了蛋白質結構預測問題。
  • 相關論文：
    • “MatterGen: Generative AI for Materials Discovery”（2025年1月，Nature）：展示MatterGen如何基於指定屬性生成新材料，加速能源和醫療領域的材料設計。
    • “RAD-DINO: Multimodal Foundation Models for Radiology”（2025年1月，Nature Machine Intelligence）：介紹與Mayo Clinic合作的模型，整合文本和圖像數據，提升放射學診斷速度和準確性。
    • “AlphaFold: Predicting Molecular Interactions”（2024年，Google DeepMind）：詳細闡述AlphaFold如何預測生物分子結構和相互作用，推動藥物發現。
    • “NeuralGCM: High-Resolution AI Weather Forecasting”（2024年，Google Research）：介紹NeuralGCM模型，模擬70,000天大氣數據，顯著提升天氣和極端事件預測能力。

4. AI在醫療健康領域的應用

  • 進展概述：AI在醫療診斷、藥物開發和個性化醫療方面表現突出。例如，AI工具在美國醫學執照考試（USMLE）中超越大多數醫生，顯示出診斷潛力。 Mount Sinai的AI研究中心整合基因組學和電子健康記錄，提升診斷能力。
  • 相關論文：
    • “FDA-Authorized AI/ML Tool for Sepsis Prediction: Development and Validation”（2024年11月，NEJM AI）：探討基於大語言模型的敗血症預測工具的準確性及其局限性。
    • “AI Tool Grounded in Evidence-Based Medicine”（2025年4月，ScienceDaily）：介紹一款在USMLE考試中表現優異的臨床AI工具，基於循證醫學。

5. AI在軟體開發和自動化的突破

  • 進展概述：AI在程式碼生成和測試方面顯著提升效率，例如GitHub Copilot生成近50%的程式碼，預計到2027年將達80%。 OpenAI的Codex-1模型能自主導航程式碼庫並提出拉取請求。
  • 相關論文：
    • “Codex-1: Autonomous Codebase Navigation and Implementation”（2025年5月，OpenAI）：描述Codex-1如何優化軟體工程流程，實現程式碼生成、測試和提交。
    • “AI-Driven Code Review and Testing”（2024年，GitHub）：分析AI如何提升程式碼審查效率，減少錯誤率。

6. 其他值得關注的趨勢

  • 強化學習與先驗知識：論文《AI 的下半場》（2025年4月）指出，語言預訓練提供的先驗知識是強化學習泛化的關鍵，顛覆了傳統算法研究的重點。
  • AI倫理與安全性：隨著AI自主性增強，安全性和倫理問題受到重視。例如，OpenAI的o3模型在ARC-AGI評估中取得進展，顯示出更強的通用智能潛力。

注意事項

  • 以上論文均來自2024至2025年的公開資料或X帖子，部分論文可能為研究預覽或尚未正式出版，建議查閱原始來源以確認完整內容。
  • 由於AI領域發展迅速，建議關注《Nature》、《Nature Machine Intelligence》、OpenAI和Google DeepMind的官方發布以獲取最新論文。

新任教宗良十四世（Pope Leo XIV）在2025年5月10日的首次樞機主教會議中，將AI列為當代人類社會的重大挑戰，特別關乎勞工權益與人類尊嚴。他呼籲教會以「宣教精神」和「勇於對話」的態度參與AI的全球討論，強調AI發展必須以倫理與人性為核心，避免成為壓迫工具。

以下是神學與AI所關心的問題

  1. AI的發展是否會威脅人類的獨特尊嚴？如何確保AI以符合天主教倫理的方式使用？
  2. AI的自主決策是否會影響人類的自由意志？神學如何看待AI的「創造性」？
  3. AI是否能參與或輔助宗教活動？其在信仰中的角色有何界限？
  4. AI的快速發展是否與末世論（eschatology）有關？是否會被視為「敵基督」的工具？
  5. AI的「創造性」（如生成藝術或文字）是否挑戰上帝作為唯一創造者的地位？

吉林省吉林市中級人民法院於2025年5月14日對紫光集團前董事長趙偉國貪污、為親友非法牟利及背信損害上市公司利益案進行一審宣判。法院認定，趙偉國利用擔任紫光集團董事長的職務便利，於2018年至2021年間，與特定關係人李祿媛共謀，通過低價轉讓通州商務園項目房產，非法侵吞國有資產4.7億元人民幣。此外，2014年至2021年間，趙偉國將紫光集團的盈利業務交由李祿媛等人經營，或以高於市場價格購買其代建管理服務，造成國家直接經濟損失8.9億元人民幣，總涉案金額超過14億元。法院以貪污罪判處趙偉國死刑，緩期二年執行，剝奪政治權利終身，並沒收個人全部財產；以為親友非法牟利罪判處有期徒刑五年，罰金1000萬元；以背信損害上市公司利益罪判處有期徒刑三年，罰金200萬元，數罪並罰，決定執行死刑緩刑。趙偉國的違法所得已追繳並返還被害單位。此案顯示中國對國企高層腐敗行為的嚴厲打擊，引發業界廣泛討論。

Hugging Face 收購了人形機器人 Reachy 2 背後的法國公司 Pollen Robotics。此次收購旨在透過開源機器人的設計和程式碼，使機器人技術的使用更加民主化，允許開發人員修改和增強其功能。 Hugging Face 對開源技術的承諾延伸到了機器人領域，與其在人工智慧領域的現有工作保持一致。

在下一個 CUDA 主要版本 CUDA 13.0 中，NVIDIA 將對NVIDIA CUDA 編譯器驅動程式 (NVCC)__global__引入兩項重大變化，這將影響 ELF 可見性和函數和裝置變數的連結。這些更新旨在防止長期以來難以檢測和調試的細微運行時錯誤。但是，這些變更可能會影響一些現有的 CUDA C++ 程式。

這篇文章旨在提醒用戶注意潛在的中斷，解釋更改背後的原因，並提供可以恢復舊行為的 NVCC 標誌的指導。表 1 總結了這兩項變更。 

特徵ELF 可見性強制內部連結
功能 詳情強制隱藏 __global__函數、__managed__/__device__/__constant__變數的ELF 可見性強制__global__函數宿主模板存根定義具有內部連結（僅限整個程式模式）
受影響的平台非 Windows 上的共用程式庫所有平台均採用NVCC全程式編譯模式（-rdc=false）。這是預設的 NVCC 模式。
用戶影響__global__預設情況下，函數、__managed__/__device__/__shared__變數不會從共享庫匯出對另一個翻譯單元中的模板實例的引用__global__將無法建置。
控制標誌（CUDA 12.8+）-device-entity-has-hidden-visibility={true|false}
CUDA 13.0+ 中的預設值：true
CUDA <13.0 中的預設值：false		-static-global-template-stub={true|false}
CUDA 13.0+ 中的預設值：true
CUDA <13.0 中的預設值：false
選擇退出（CUDA 13.0+）-device-entity-has-hidden-visibility=false-static-global-template-stub=false
選擇加入（CUDA 12.8+）-device-entity-has-hidden-visibility=true-static-global-template-stub=true

表 1. CUDA 13.0 中 NVCC 的變更摘要，這些變更將影響 ELF 可見性以及__global__函數和設備變數的鏈接

https://developer.nvidia.com/blog/cuda-c-compiler-updates-impacting-elf-visibility-and-linkage/

將機械人從液壓系統轉向摩打（電機的另一種稱呼，特別在香港和廣東地區常用）驅動的過程，核心概念與使用電機相同。以下是有關將液壓系統轉換為摩打系統的簡要說明，針對「摩打」一詞進行調整並保持簡潔：

1. 轉換原因與優勢：

    • 高效節能：摩打（例如伺服摩打或無刷直流摩打）比液壓系統耗能低，減少能量浪費。
    • 精準控制：摩打配合電子控制器可實現高精度運動，適合需要細緻操作的機械人。
    • 維護簡單：摩打系統無需液壓油或複雜管路，降低維護成本和故障率。
    • 環境友好：無液壓油洩漏風險，減少污染。
    • 輕巧設計：摩打系統通常比液壓系統輕，適合輕型或移動機械人。

    2. 挑戰與注意事項：

      • 功率需求：液壓系統在重載應用中功率密度高，摩打可能需要更大尺寸或更高成本來達到同等性能。
      • 散熱管理：高負載下摩打可能過熱，需設計散熱方案。
      • 初期成本：摩打及其控制系統的初始投資較高，需評估長期回報。
      • 系統整合：轉換需重新設計機械結構、控制程式和電源系統，確保兼容性。

      3. 轉換步驟：

        • 需求評估：分析機械人的負載、速度和精度要求，選擇適合的摩打類型（如伺服摩打或步進摩打）。
        • 系統設計：設計摩打驅動系統，包括控制器、驅動器和感測器（如旋轉編碼器）。
        • 模擬測試：使用模擬軟件驗證摩打性能，製作原型後進行實測。
        • 安裝整合：替換液壓元件，安裝摩打系統，更新控制程式。
        • 調試優化：實機測試，調整參數以達最佳性能。

        4. 應用範例：

          • 工業機械人（如FANUC、Yaskawa）多採用摩打驅動，提升靈活性和效率。
          • 輕型機械人（如協作機械人或服務機械人）使用摩打實現精確和輕量化設計。

          Docling 是一個開源的文檔處理工具包，由 IBM Research 開發並於 2024 年 7 月開源，現由 LF AI & Data Foundation 託管，採用 MIT 許可證。它的主要目標是簡化多種格式文檔的處理，將其轉換為適合生成式 AI（Generative AI）應用的格式，例如 RAG（檢索增強生成）和問答系統。以下是對 Docling 的介紹，基於其 GitHub 頁面和相關資料：

          核心功能

          Docling 專注於高效解析和轉換文檔，提供以下關鍵功能：

          • 多格式支持：能夠處理 PDF、DOCX、XLSX、PPTX、HTML、圖片等多種文檔格式。
          • 高級 PDF 解析：具備先進的 PDF 理解能力，包括頁面佈局分析、閱讀順序、表格結構、程式碼、公式和圖片分類等。
          • 統一文檔表示：使用 DoclingDocument 格式，提供結構化且表達豐富的統一表示，方便後續處理。
          • 多種導出選項：支持將文檔導出為 Markdown、HTML 和無損 JSON 格式，滿足不同應用需求。
          • 本地執行：支持本地運行，適合處理敏感數據或隔離環境（air-gapped environments）。
          • OCR 支持：針對掃描 PDF 和圖片提供廣泛的 OCR（光學字符識別）支持，減少對傳統 OCR 的依賴，通過計算機視覺模型提升效率。
          • 生成式 AI 整合：與 LangChain、LlamaIndex、Crew AI 和 Haystack 等框架提供即插即用整合，方便構建 AI 代理和 RAG 系統。
          • 視覺語言模型：支持視覺語言模型（SmolDocling），增強圖文混合內容的處理能力。

          技術亮點

          • AI 模型驅動：Docling 內置兩大開源 AI 模型：
          • DocLayNet：用於頁面元素佈局分析的高精度對象檢測器。
          • TableFormer：先進的表格結構識別模型，精準提取表格內容和結構。
          • 高效運行：可在普通硬體上高效運行，無需昂貴設備，對 CPU 和 GPU 均提供優化（GPU 加速推薦用於生產環境）。
          • 簡單易用：提供 Python API 和命令行界面（CLI），只需幾行程式碼即可開始使用。例如：
            from docling.document_converter import DocumentConverter
  source = "https://arxiv.org/pdf/2408.09869"
  converter = DocumentConverter()
  result = converter.convert(source)
  print(result.document.export_to_markdown())

          應用場景

          Docling 適用於多種企業級場景，特別是需要從複雜文檔中提取結構化數據並用於 AI 訓練或推理的場景：

          • RAG 系統：將 PDF、報告或企業文檔轉換為 LLM 可用的格式，提升檢索和生成質量。
          • 數據提取：從法律文件、技術手冊或企業政策中提取洞察，支援決策和自動化。
          • 模型訓練：處理大量文檔（如 210 萬份 Common Crawl PDF）以生成 AI 訓練數據，IBM 計劃用 Docling 處理 18 億份 PDF 訓練 Granite 多模態模型。
          • InstructLab 應用：Docling 已被 InstructLab 社區用於將用戶提交的公共數據集轉換為結構化格式，支援 Granite-7b 和 Granite-3.0-8b 模型的訓練。

          開源生態與影響

          • 社區反響：自 2024 年 7 月開源以來，Docling 在 GitHub 上獲得超過 28.8k 星和 1.8k 次 Fork，顯示出強大的社區支持。Reddit 等平台上的開發者稱其輸出質量為開源解決方案中的最佳。
          • Red Hat 認可：Red Hat 將 Docling 視為企業級 RAG 系統的關鍵工具，解決了傳統文檔處理工具分散、輸出質量不一致的問題。
          • 日語支持：X 平台用戶反饋顯示，Docling 在處理日語文檔時表現良好，可作為 Azure Document Intelligence 的開源替代品。

          安裝與使用

          Docling 可通過包管理器輕鬆安裝，例如：

          pip install docling

          支援 Python 3.9 至 3.13，並提供 Docker 容器映像（如 quay.io/docling-project/docling-serve）以運行 API 服務。詳細安裝和使用指南可在官方文檔中找到。

          引用建議

          若在項目中使用 Docling，官方建議引用以下技術報告：

          @techreport{Docling,
  author = {Deep Search Team},
  month = {8},
  title = {Docling Technical Report},
  url = {https://arxiv.org/abs/2408.09869},
  eprint = {2408.09869},
  doi = {10.48550/arXiv.2408.09869},
  version = {1.0.0},
  year = {2024}
}

          未來展望

          Docling 團隊計劃擴展其功能，處理更複雜的數據類型，如數學公式、圖表和商業表單，進一步釋放企業數據在 AI 應用中的潛力。

          總結

          Docling 是一個功能強大、易於使用的開源文檔處理工具，特別適合需要高效解析和轉換複雜文檔的生成式 AI 應用。其先進的 PDF 解析能力、與主流 AI 框架的無縫整合以及本地運行特性，使其成為企業和開發者的理想選擇。更多詳情可訪問 Docling GitHub 頁面 或 官方文檔。

          Ilya Sutskever 是人工智能（AI）領域的頂尖科學家之一，以其在深度學習和神經網絡方面的開創性貢獻而聞名。他並非被稱為「AI真神」，但他在AI研究中的影響力讓他成為業界的傳奇人物。以下是對他的簡要介紹：

          背景與教育

          • 出生：1986年12月8日，出生於俄羅斯下諾夫哥羅德（當時屬蘇聯），五歲時隨家人移民以色列，後於青少年時期移居加拿大。
          • 學歷：在多倫多大學完成數學本科（2005年）、計算機科學碩士（2007年）以及計算機科學博士學位（2013年），師從「深度學習之父」Geoffrey Hinton。

          主要貢獻

          1. AlexNet：
            • 2012年，Sutskever與Geoffrey Hinton和Alex Krizhevsky合作開發了AlexNet，這是一個突破性的卷積神經網絡（CNN），在ImageNet圖像識別競賽中大幅超越傳統方法，引發了深度學習的熱潮，被視為現代AI革命的起點。
            • 他親自購買了大量GTX 580 GPU來支持AlexNet的訓練，展示了對硬件需求的敏銳洞察。
          2. Google Brain：
            • 2013年，Sutskever加入Google Brain，與Oriol Vinyals和Quoc Viet Le合作開發了序列到序列（sequence-to-sequence）學習算法，這成為自然語言處理（如機器翻譯）的基礎。
            • 他還參與了TensorFlow的開發，並是AlphaGo論文的合著者之一。
          3. OpenAI：
            • 2015年，Sutskever與Elon Musk、Sam Altman等人共同創立OpenAI，擔任首席科學家。
            • 他對生成式AI的發展有重大貢獻，特別是ChatGPT的底層技術和DALL-E等模型的研發。
            • 2022年，他曾表示當前的大型神經網絡可能「略具意識」，引發了關於AI意識的廣泛討論。
          4. 安全與超級智能：
            • 2023年，Sutskever在OpenAI發起「超級對齊」（Superalignment）項目，旨在解決超級智能的對齊問題，確保AI的目標與人類價值一致。
            • 同年，他參與了OpenAI董事會對CEO Sam Altman的短暫罷免行動，據推測與對AI安全重視程度的理念分歧有關，但隨後表示後悔並退出董事會。
          5. Safe Superintelligence (SSI)：
            • 2024年5月，Sutskever離開OpenAI，與Daniel Gross和Daniel Levy創辦了Safe Superintelligence公司，專注於開發安全的超級智能AI。
            • SSI的目標是避免商業競爭壓力，優先確保AI的安全性，其首個產品將是「安全的超級智能」。公司已於2024年9月獲得10億美元融資，估值達30億美元。

          個人特質與影響

          • 技術洞察：Sutskever對AI的發展有深刻理解，早期便看好神經網絡的潛力，並推動了從學術研究到實際應用的轉化。
          • 安全倡導：他對AI的潛在風險高度敏感，強調安全研究的重要性，這與部分追求快速商業化的同行形成對比。
          • 爭議與傳聞：有報導稱他在OpenAI時曾領導一些「儀式性」活動（如焚燒代表「未對齊AI」的木像），並被描述為具有某種「精神領袖」氣質，這為他增添了神秘色彩，但也引發爭議。

          為何被高度評價？

          Sutskever的影響力來自於他對AI技術的多次突破性貢獻，從AlexNet到ChatGPT，他的作品改變了行業格局。此外，他對AI安全的關注和對超級智能的長期思考，使他在技術與倫理的交匯處佔據獨特地位。他的學術論文被引用超過25萬次，是AI領域最具影響力的研究者之一。

          黃敬群（Jim Huang，網路暱稱 Jserv、宅色夫），是台灣知名的自由軟體開發者與學者，是一位活躍於科技圈有着非常高動手能力的教授。他對系統級別的東西例如Operating System，Compiler等等有着很全面的了解。訪問當中黃教授介紹了他團隊的作品，由此可以看出他是一位很hands-on之教育家。黃教授幾十年來專注於System Programming，是一位名符其實的學者。

          黃教授的Github充份表現出他對寫程式和求真的熱情，他的論文都會實作而不是玩理論，是一位很愛動手的教授

          個人特質

          • 工程師精神：黃敬群自述從聯發科「科技新貴」到技術長，再到學術研究者，始終以工程師身份為傲，追求技術創新與終身學習。
          • 影響力：被譽為「有生命溫度的工程師」，其從業經歷與自學故事激勵許多學生與年輕工程師。https://blog.tiandiren.tw/archives/10043

          FerretDB 是一個開源代理（proxy），將 MongoDB 5.0+ 的線路協議（wire protocol）查詢轉換為 SQL，並使用 PostgreSQL 或 SQLite 作為後端資料庫引擎。它允許開發者使用熟悉的 MongoDB 驅動程式、工具和查詢語言，同時保持開源特性，避免 MongoDB 的 SSPL（Server Side Public License）許可限制。FerretDB 的目標是為需要 MongoDB 相容性的開源專案和早期商業應用提供易於使用的文件資料庫解決方案。

          主要特點

          1. MongoDB 相容性：
            • 支援 MongoDB 5.0+ 的驅動程式和工具（如 MongoDB Compass、Studio 3T），無需更改現有程式碼即可作為 MongoDB 的直接替代品。
            • 使用相同的 MongoDB 查詢語法，降低學習曲線。
          2. 開源與靈活性：
            • 採用 Apache 2.0 許可證，完全開源，避免供應商鎖定（vendor lock-in）。
            • 支援 PostgreSQL（主要後端）和 SQLite，未來可能支援更多後端（如 SAP HANA）。
          3. 後端儲存：
            • MongoDB 資料庫映射到 PostgreSQL 模式（schemas），集合（collections）映射到表格，文件（documents）儲存在 JSONB 欄位中。
            • 利用 PostgreSQL 的穩定性、ACID 相容性和成熟工具生態系統。
          4. 高可用性與擴展性：
            • FerretDB 2.0 引入複製（replication）功能，支援主從架構，通過 PostgreSQL 的串流複製實現高可用性和容錯能力，適合讀取密集型應用。
            • 可通過 Docker、Kubernetes 或 Neon 等平台輕鬆部署和管理。
          5. 性能與優化：
            • 雖然相較原生 MongoDB 可能因代理層而有性能開銷，但 FerretDB 持續優化 SQL 查詢並計劃推動更多計算到後端以提升性能。
            • FerretDB 2.0 聲稱性能提升 20 倍，並新增向量搜尋等功能。

          使用場景

          • 開源專案：需要 MongoDB 相容性但希望避免 SSPL 許可限制的開發者。
          • 企業環境：已經使用 PostgreSQL 的組織可將 FerretDB 整合到現有基礎設施，統一管理。
          • 避免供應商鎖定：希望保持資料庫靈活性和控制權的團隊。
          • 新創公司：尋求成本效益高且易於使用的文件資料庫解決方案。

          與 MongoDB 的比較

          • 優勢：
            • 開源，無許可費用，適合預算有限的專案。
            • 利用 PostgreSQL 的穩定性和工具生態，減少學習新系統的成本。
            • 支援現有 MongoDB 工作負載，遷移成本低。
          • 限制：
            • 並非所有 MongoDB 功能都完全實現，某些進階功能可能尚未支援。
            • 性能可能不如原生 MongoDB，需針對具體工作負載進行測試。

          如何開始

          1. 安裝：可通過 Docker 快速部署 FerretDB，並搭配 PostgreSQL 或 SQLite 後端。官方提供生產用 Docker 映像和詳細文件。
          2. 連線：使用 MongoDB Shell（mongosh）或任何 MongoDB 相容客戶端連線，無需更改程式碼。
          3. 文件與支援：
            • 官方網站：https://www.ferretdb.com/
            • 文件：
            • 社群：GitHub Discussions、Slack 和每週一的公開辦公時間（Google Meet）。

          總結

          FerretDB 是一個強大的開源 MongoDB 替代方案，結合 MongoDB 的開發者友好體驗與 PostgreSQL 的穩定性和開源靈活性。它特別適合需要 MongoDB 相容性但希望避免許可限制或供應商鎖定的開發者和組織。雖然仍在持續開發中，但其活躍的社群和快速的功能更新使其成為值得關注的資料庫解決方案。