8月7日，国家网信办发布一则重要消息：依法查处一批存在涉未成年人在线学习违法违规行为的网站平台。网信办公众号“网信中国”发布消息称：“一些网站平台无视社会责任，屡屡利用网课推广网游、交友信息，甚至散布色情、暴力、诈骗信息，危害广大学生特别是未成年人身心健康，社会
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图文资讯平台的黄金时代，似乎已悄然谢幕。 图文称雄的年代，公众号、资讯App等聚拢了无可撼动的流量池，但时过境迁，张小龙所言“视频化表达是下一个十年的内容核心”已然成为现实。 从技术栈到产品观，曾扮演用户入口的信息枢纽的资讯平台，逐渐成为“门户时代的困守者”——尽管行业表面上仍在运转，几大平台仍在持续进行功能更新、频道微调、运营改版，但�
为了更好地阐释这一观点，周鸿祎打了一个生动的比方:在面对危险时，你只需在奔跑，不一定要比熊快，只要比同伴快就足够好。他进一步分析道，在当下这场AI引发的巨大变革面前，许多成功人士容易陷入一个误区。由于过往的成功经历，他们积累了丰富的经验，却也因此容易轻视新出现的事物。 周鸿祎总结称，这种看不起新事物的心态，会让他们缺乏认真学习的动力，进
除了新能源汽车、智能手机，学习机应该是硬件领域，最具增长潜质的一条赛道。 尤其被冠以AI 的定语之后，这个故事想象空间又被放大了。特别是在当下的暑期，AI 学习机卖疯了。 行业宏观层面，2025年第一季度，AI学习机全渠道销量达126.5万台，同比上涨29.4%，销售额40.2亿元，同比上涨15.8%。 其中，作业帮、学而思、科大讯飞、步步高、小猿和小度为销量排名前六的品牌�
2025年教育科技领域迎来智能化新浪潮。猿辅导集团通过自主研发的"猿力大模型"与开源推理大模型DeepSeek深度融合，构建覆盖"数据-场景-交互"全链路的AI教育生态。其技术方案已获信通院"模型开发5级"认证，成为教育行业首个获此最高评级的大模型。硬件方面推出"小猿学练机"和"小猿AI学习机"，实现学习平板与智能基座结合，支持打印、情感交互等功能。校园端覆盖25省市超1000所学校，通过"AI安全驾驶模拟"等项目培养学生计算思维。编程教育领域推出支持代码实时监测的AI-Agent工具。凭借300亿条学情数据和15亿题库构建的高质量素材库，显著降低"幻觉"风险68%。目前旗下出海产品已服务100多个国家，推动中国教育科技走向国际。
彭博社记者马克古尔曼（Mark Gurman）报道，苹果正在组建一支新团队，开发一款类似ChatGPT的AI问答引擎，以应对快速变化的搜索与人工智能市场。 去年，苹果推出了自家的人工智能平台Apple Intelligence，并与OpenAI合作，将ChatGPT集成到Siri中，让用户能够通过Siri调用ChatGPT获取世界知识。 当时，苹果高层明确表示不会自研聊天机器人，称消费者兴趣有限，并坚称苹果在AI领域并未�
上海交大李艳婷课题组基于昇腾算力平台，开发出轻量级集群联邦学习框架(CFL)和可分离残差网络(LMSRN)，显著提升风电故障诊断效率。该方案训练效率较传统方法提升58%，同时保持诊断精度不变，解决了风电行业数据异构和隐私保护难题。昇腾平台的强大算力与硬件优化能力，为模型高效运行提供支撑。这一创新成果为风电智能化运维提供了兼顾性能与安全的新方案，验证了国产算力平台在工业智能领域的适配潜力。
猿辅导素养课通过"新思维、新双语、新人文"三大课程体系，深度融合AI技术，构建覆盖全场景的素养教育体系。其特色在于：1）采用"过程-应用-迁移"教研逻辑，通过真实情境任务培养底层能力；2）AI技术贯穿教学全链路，实现智能助教、个性化学习与动态评估；3）拓展博物馆研学等多元教育场景；4）联合专家成立研究中心，推动行业标准建设。核心坚持"技术是手段，育人是核心"理念，为素养教育提供"以人为核心"的实践范本。
HKTWeb3交易平台将于2025年8月2日在香港正式上线。该平台以"安全、合规、透明"为核心，致力于连接链上资产与实体金融世界，提供六大核心业务模块：链上信托、链上贸易、链上金融、HKT钱包、交易平台和锚定资产储备。平台接受香港持牌信托公司监管，确保资金流转、交易撮合等环节的合规性。作为全球首批采用"实体承兑+链上信托"架构的数字资产平台，HKTWeb3旨在构建服务实体经济的Web3基础设施，推动数字资产在投资、支付等现实场景的应用。平台将与香港Web3科技协会合作，加速本地生态建设。
随着新高考改革深入实施，高考命题呈现灵活多变趋势，对考生综合能力要求更高。学魁榜推出新版《学魁母题清单》，由清北等名校学霸教研团队打造，精准匹配新高考命题方向。该书采用"学、练、查"三册一体设计，新增创新题型和九省联考真题解析，配套智能视频讲解，帮助学生掌握"学一题通一类"的高效学习方法。通过母题深度剖析和变式训练，提升学生解题能力，避免无效学习，助力考生在新高考中脱颖而出。
量子机器学习(QML)正成为计算科学领域的研究热点。传统机器学习面临计算瓶颈和数据处理的局限性，而量子计算凭借其并行处理能力展现出巨大潜力。微算科技提出基于量子纠缠的新型训练算法，通过量子叠加态同时处理多个训练样本，大幅提升训练效率。该算法利用贝尔不等式构建成本函数，能同时优化多个样本误差，避免传统方法中的局部最优问题。量子分类器不仅能处理单一样本信息，还能在量子态中对多个样本进行并行处理。尽管量子计算仍面临硬件稳定性等挑战，但随着技术进步，QML有望在复杂分类任务中展现革命性优势，成为未来科技创新的重要方向。
