浦项科技大学团队推出图数据分析引擎 TurboLynx，在标准基准测试中相较现有图数据库系统最高快184倍，为复杂关系数据的近实时分析奠定基础。

一项对西悉尼大学学生持续20年的纵向调查显示，至少发生过一次抄袭的学生比例从2004年的80%以上降至2024年的57%。2024年有14%学生承认曾未注明使用AI生成文本，但仅2%将其作为唯一抄袭形式。

OpenAI 发布新一代图像生成模型 ChatGPT Images 2.0，在文本渲染、复杂画面构图及多语言支持方面较以往模型有明显改进。

一项由肯尼索州立大学研究团队开展的初步研究通过“思维外显法”记录本科生写作过程，发现学生更常将生成式AI用于构思、修订和卡壳时的辅助，并会对AI输出进行筛选与改写，而非直接照搬。

凤凰城大学博士学院三位学者在《国际数字社会杂志》发表范围综述，梳理生成式人工智能在博士研究与学术写作等场景的应用趋势，并强调学术诚信与负责任使用的重要性。

OpenAI宣布关闭视频生成应用Sora，此前迪士尼曾对该项目投入数亿美元并签署内容授权协议。消息公布后，社交媒体上出现大量将此举视为“AI泡沫破裂”信号的讨论，但业内参与方强调，生成式人工智能仍在快速发展。

三月初，OpenAI在数日内先后发布即时模型 GPT-5.3 与思考模型 GPT-5.4。有早期测试者通过大规模使用认为，两款模型在定位和技术路径上明显分化，被视为大型AI公司构建模型方式出现重要转向的信号。

最新发表在《当代经济政策》上的研究表明，以 GitHub Copilot 为代表的生成式人工智能工具，并未削减软件工程岗位，反而与岗位数量增加和技能结构扩展相关。

论文指出，将生成式人工智能引入机器学习开发流程，虽可节省成本与人力，却可能削弱透明度与控制力，并增加网络攻击、数据泄露和偏见等风险。

佐治亚理工团队提出基于扩散模型的决策聚焦学习框架 Diffusion-DFL，在多类高风险、不确定场景中显著优于传统方法，并大幅降低训练成本。

在奥斯汀举行的SXSW上，一项名为《伟大的独裁者》的沉浸式装置利用生成式人工智能，将参与者“置入”历史演讲现场，在深度伪造技术饱受质疑之际，尝试以同一技术重审修辞、权力与历史记忆。

发表于《教育与信息技术》期刊的一项研究指出，生成式人工智能具备增强女孩在STEM学习中自信与参与的潜力，但其效果取决于教师的理解与课堂实践，并受到技能、偏见风险与实施条件等因素影响。