蚂蚁集团正式启动2025“蚂蚁InTech奖”，旨在通过公益性科研资金支持，助力青年学者和博士生在通用人工智能（AGI）、具身智能、数字医学以及数据处理与安全隐私等四大前沿领域取得突破。此举不仅是蚂蚁集团深耕核心AI技术的战略布局，也体现了其对中国AI人才培养生态的长期投入和对技术伦理社会影响的审慎考量，旨在塑造负责任的未来智能时代。

微软近期将GitHub Copilot Chat扩展程序开源，此举旨在提升AI辅助开发工具的透明度，回应开发者对数据隐私和“黑箱”操作的担忧。这一策略不仅能促进社区协作，加速AI在软件工程中的深层集成，也反映了微软在AI时代通过开放生态维护其开发者工具领导地位的深远战略考量。

本周AI领域热点频发，全球科技巨头正围绕顶尖AI人才展开白热化争夺，凸显了AI核心能力的关键所在。同时，多模态大模型和具身智能技术加速融合，从OpenAI的GPT-5到谷歌的机器人AI模型，预示着AI将更深度地融入物理世界和人类生活。然而，数据主权、知识产权和行业重构等挑战也伴随而生，提醒着高速发展中的AI需要更审慎的伦理和治理框架。

斯坦福大学医学院开发的ChatEHR利用自然语言处理技术，让医生能够通过对话式界面快速查询和汇总患者电子病历，显著提升了病历审查和信息获取的效率。这项技术不仅优化了临床工作流，更在医疗数据隐私保护方面做出承诺，同时在AI伦理、透明度和可解释性方面提出了更深层次的思考，预示着医疗AI辅助诊断的未来方向。

人工智能的商业化是一场涉及技术创新、市场博弈和伦理治理的持久战。尽管AI在效率提升上展现出巨大潜力并吸引了大量资本，但其发展正面临场景碎片化、头部虹吸效应、数据隐私泄露和算法偏见等多重挑战。未来，AI的健康发展将依赖于成本优化、开源生态的构建、以及多方协同的伦理治理与数字素养提升。

eBay正通过融合机器学习、大语言模型和图神经网络等AI技术，构建一套端到端的智能支付风控系统，旨在全面提升从用户行为分析到交易安全、反洗钱等各环节的风险识别与防御能力。该系统尤其强调多模态数据融合与实时监控，以应对日益复杂的数字欺诈，同时积极解决数据隐私和模型偏见等关键挑战，为保障数字经济信任提供领先范式。

在高考志愿填报季，互联网大厂纷纷推出免费AI工具，试图通过抢占流量、积累教育数据和验证大模型能力来实现隐形收益。尽管这些AI工具提供了便利，但在算法透明度、数据准确性和个性化服务方面仍面临挑战，难以完全取代人工专家。文章同时指出，这一现象不仅是技术应用，更折射出AI治理的深层伦理考量，即如何在技术发展与社会责任间取得平衡。

Django Web框架的联合创建者Simon Willison针对AI Agent的安全风险发出了严厉警告。他指出，当AI Agent同时具备访问私人数据、暴露于不可信内容和进行外部通信的能力时，将构成一个“致命三重威胁”，极易导致数据被窃取。Willison强调，LLM固有的指令遵循特性使其容易受到“提示注入”攻击，而目前的技术防护措施尚不能提供100%的可靠保障，这要求用户和开发者对AI Agent的使用和设计保持高度警惕。

中国科技巨头腾讯和阿里巴巴正将AI能力深度整合进其浏览器产品，以高考志愿填报为切入点，抢夺AI时代的下一代核心流量入口。这场竞争不仅改变了用户获取信息的方式和传统广告商业模式，也促使行业思考大模型性能瓶颈下的应用创新方向，同时凸显了AI安全与伦理治理的迫切性。

中国科技巨头腾讯和阿里巴巴正将AI能力深度整合进其浏览器产品，以高考志愿填报为切入点，抢夺AI时代的下一代核心流量入口。这场竞争不仅改变了用户获取信息的方式和传统广告商业模式，也促使行业思考大模型性能瓶颈下的应用创新方向，同时凸显了AI安全与伦理治理的迫切性。

意大利反垄断机构AGCM已对中国AI公司DeepSeek展开调查，原因在于其涉嫌未能充分警示用户AI模型可能生成虚假信息，暴露了大型语言模型“幻觉”现象带来的挑战。此外，意大利数据保护局Garante此前已因隐私和透明度问题对DeepSeek实施禁令，这双重监管行动突显了AI技术面临的信任危机和日益严格的全球治理趋势。该事件强调了AI开发者在产品设计中需将透明度、责任和用户安全置于核心地位。

一项由香港理工大学、卡内基梅隆大学和加州大学圣克鲁兹分校共同完成的开创性研究，首次系统揭示了大语言模型“遗忘”现象背后的深层表示结构变化。研究区分了“可逆性遗忘”与“不可逆性遗忘”的本质差异，强调真正的遗忘是结构性抹除而非行为抑制，并通过一套表示空间诊断工具，为构建更安全、可控的机器遗忘机制奠定了基础。