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软件特色

【视频】

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本次嘉年华开设“AI人才角”板块，面向准毕业生、求职者、转型者及自由职业者全面开放，集“岗位对接、方向咨询、政策解读与行业社交”于一体，智谱、深势科技、阿塔奇、蒸汽记忆等20余家AI企业现场开放数百个算法、研发、产品等职位，海淀区人才局、人社局专家现场解读人才引进、工作居住证、就业见习补贴等政策，1v1职途问诊提供路径规划与择业建议。

中关村科学城管委会服务体系建设处处长王玉霞表示，海淀区努力打造具有全球影响力的人工智能创新策源地和产业高地，区内已集聚人工智能企业1900余家，产业规模超1200亿元，人工智能学者1.23万人，人工智能领域AI2000全球顶尖学者101人次。率先建成了北京最大单体智算集群，发布人工智能全景赋能行动计划，规划建设全国首个人工智能创新街区，形成了校区、园区、街区、社区人工智能融合发展生态。

【多元】

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“苏超”的成功拓宽了举办群众性体育赛事的思路，各地以高质量供给创造有效需求，释放体育、文旅等消费潜力。七八月间，调整赛制后的江西省城市足球超级联赛（赣超）、 河北省五人制足球超级联赛（河北五超）、内蒙古自治区足球超级联赛（蒙超）火热登场。进入9月，辽宁城市足球超级擂台赛（辽宁城超）、湖南省足球联赛（湘超）、山东省齐鲁足球超级联赛（鲁超）、重庆城市足球超级联赛（渝超）、川超先后启动。

四川共21个市州，“川超”按“一城一队、为城市而战”的理念，以市州为单位组队，均采用主客场双循环赛，赛期长达9个多月。球队以“市州+文旅特色”命名，20支队伍分在东西南北4个赛区，GDP独占全省三分之一强的成都则通过抽签落位，以赛事为纽带，拓宽成都与对应市州的经济联动空间，为协同拉动经济发展创造更多机会。

据介绍，“渝超”由38个区县、3个功能区各自组队参赛，是全国最大规模的城市足球联赛。在队名上，各地就做足了文章，九龙坡区的“九龙鑫源队”、涪陵区的“涪陵国药太极队”打出产业名片，大足区的“大足石刻队”、巫山县的“巫山红叶队”、云阳县的“云阳恐龙队”展示文旅资源，荣昌区的“荣昌卤鹅队”、綦江区的“綦江米粉队”、城口县的“城口老腊肉队”则以特色美食为旗号。重庆市体育局副局长杜学勇在接受媒体采访时表示，预计赛事带动餐饮、住宿、交通等消费超亿元，跨区域观赛将为赛区所在区县带来20%以上的旅游收入增长。

“赣超”今年从以俱乐部为单位组队改为11个设区市的代表队对抗，小组赛已结束，八强赛首回合9月21日收兵。江西省足协常务副主席、秘书长王贤敏告诉澎湃新闻，小组赛第八轮、第九轮，赣州主场的现场观众分别达到41086人、41106人，20日赣州队在客场挑战南昌队的八强之战又吸引50168人进场观战，连续刷新江西历史上足球赛事的单场现场观赛人数纪录。

【互动】

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宁夏大学中国阿拉伯国家研究院教授 牛新春：另外，这些国家承认巴勒斯坦国，要求落实“两国方案”，实际上是为了避免“两国方案”进一步被边缘化，要把“两国方案”再一次拉回到国际政治的中心舞台，让国际社会、国际组织给以色列施加压力。和平解决巴勒斯坦问题和落实“两国方案”高级别国际会议将于9月22日举行。这四个国家先承认巴勒斯坦国，拉开了国际社会承认巴勒斯坦国的一个小高潮，未来一段时期将会有更多的国家来承认巴勒斯坦国。

【极速】

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据了解，张嘉恒开创了零知识机器学习，为区块链互操作性提供了无需信任的解决方案。这一新兴领域旨在以可验证的方式确保模型推理的完整性与机密性。在前期工作的基础上，他与团队于2025年将零知识证明（ZKP）应用于大型语言模型，将Transformer模型推理的证明生成时间缩短至一分钟以内，相较此前系统实现了百倍的性能提升，为隐私保护AI的规模化部署扫清了关键障碍。

夏斐与团队共同主导开发了SayCan（“DoAsICan,NotAsISay”）系统，使机器人能将抽象的人类语言分解为一系列自身能力范围内可执行的具体动作。这一框架有效解决了语言模型的“纸上谈兵”问题，为机器人赋予了基于现实的常识推理能力。今年3月，他所在的团队推出了GeminiRobotics，将谷歌Gemini模型集成进机器人系统，被视为通向通用型机器人的关键步骤之一。

针对自动驾驶领域的“黑盒”信任危机，陈龙参与开发了能够回答真实世界驾驶场景复杂问题的LingoQA模型，以及业界首个实车部署并在公开道路闭环测试的VLA模型“Lingo-2”。下一代自动驾驶系统如能转变为像人类一样进行有效沟通和常识推理的智能体，有望从根本上增强公众对自动驾驶技术的信任，加速其在真实世界中的安全部署和应用。

具体而言，这些研究包括关于算法的理论研究，比如耶鲁大学助理教授陆路开创了“算子学习”的理论、算法与应用，显著提升了模型在特定领域的精度、效率与泛化能力。来自澳大利亚的华盛顿大学副教授杜少雷为深度学习的两大核心谜题提供了理论解释：证明了随机梯度下降（SGD）方法能够找到全局最优解，并通过建立深度网络与核方法的联系，阐明了大规模模型良好泛化能力的成因。

应用层面，入选者的研究涵盖机器人、自动驾驶、无人机等多个领域。例如，浙江大学副教授高飞提出了一套分布式群体协同框架，能高效生成光滑、动态可行的轨迹，将规划效率提升多个数量级。他还引入强化学习，使无人机能自适应调整飞行策略，实现高速自主飞行。近期，他还将研究拓展到飞行具身智能领域，这些工作为飞行机器人领域提供了核心算法支撑，推动了其在空中巡检、搜索救援及物流运输等场景的实际应用。

新加坡科技研究局高级科学家、新加坡国立大学兼职助理教授李博凡开发了新型智能可持续膜系统，可有效应对全球水资源短缺与环境可持续发展的双重挑战。她与合作者开发的闭环可回收膜，有望避免数千吨膜废料进入填埋场，并大幅减少与膜生产相关的碳排放。中国人民大学教授刘灿开发了高质量二维材料快速批量化制备的方法，推动新型半导体领域跨越式发展，目前成果正在进行中试试产，积极推进技术的产业化落地。

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