关键词：AI自主科学发现, 强化学习, 世界模型, AGI, OpenAI, AI智能体, 大语言模型, AI医疗, GPT-4o更新问题, Matrix-Game开源模型, INTELLECT-2分布式训练, T2I-R1文生图模型, HealthBench医疗评估基准
🔥 聚焦
OpenAI首席科学家Jakub Pachocki专访：AI五年内或可自主发现新科学，世界模型与强化学习是关键: OpenAI首席科学家Jakub Pachocki在《自然》杂志专访中表示，AI有望在5年内实现自主科学发现，并对经济产生重大影响。他认为，当前的推理模型（如o系列、Gemini 2.5 Pro、DeepSeek-R1）通过思维链等方式解决复杂问题，已展现出巨大潜力。Pachocki强调强化学习的重要性，它使模型不仅能提取知识，还能形成自己的思考方式。他预测，AI今年可能还无法解决重大科学问题，但几乎可以自主编写有价值的软件。对于AGI，Pachocki认为其重要里程碑是能产生可量化的经济影响，特别是创造全新的科学研究。他还提到OpenAI计划发布比现有模型更好的开源模型权重，以推动科学进步，但也需关注安全问题。 (来源: 36氪)
Sam Altman最新专访：智能体今年将大规模“上岗”，2026年具备科学发现能力，最终目标是“读懂用户一生”的个性化AI: OpenAI CEO Sam Altman在红杉资本AI Ascent大会上分享了OpenAI的愿景。他预测，2025年AI智能体将大规模应用于复杂任务，尤其在编程领域；2026年智能体将能自主发现新知识；2027年则可能进入物理世界创造商业价值。Altman强调，OpenAI的核心战略之一是提升模型的编程能力，使AI能通过编写代码与外部世界交互。他设想未来的AI能拥有万亿级token的上下文窗口，记住用户一生的信息（对话、邮件、浏览记录等），并基于此进行精准推理，成为高度个性化的“终身AI助手”，甚至演化为AI时代的“操作系统”。他还指出，语音交互将是关键，可能催生新硬件形态。 (来源: 36氪)
全球闲置算力强化学习模型INTELLECT-2发布，性能媲美DeepSeek-R1: Prime Intellect团队发布了INTELLECT-2，号称是首个利用全球分布式闲置GPU资源通过强化学习训练的大模型，其性能据称可与DeepSeek-R1相媲美。该模型基于QwQ-32B，并通过集成了魔改版GRPO的分布式强化学习框架prime-rl进行训练，以提高稳定性和效率。INTELLECT-2的训练利用了来自NuminaMath-1.5、Deepscaler和SYNTHETIC-1的28.5万个数学和编码任务。这一成果展示了利用分散算力进行大规模模型训练的潜力，可能降低对集中式算力集群的依赖。 (来源: 量子位 | karminski3)
昆仑万维开源交互式世界基础模型Matrix-Game，单张图片即可生成可交互游戏世界: 昆仑万维发布并开源了交互式世界基础模型Matrix-Game（17B+），该模型能够根据单张参考图像生成完整、可交互的3D游戏世界，特别是针对《我的世界》(Minecraft)这类开放世界游戏。用户可通过键盘和鼠标操作（如移动、攻击、跳跃、视角转换）与生成的环境实时互动，模型能正确响应指令并保持空间结构与物理特性。Matrix-Game采用了图像到世界建模（Image-to-World Modeling）和自回归式视频生成策略，并构建了大规模数据集Matrix-Game-MC进行训练。昆仑万维还提出了GameWorld Score评测体系，从视觉质量、时间一致性、交互可控性和物理规则理解四个维度评估模型，并在这些维度上超越了微软的MineWorld和Decart的Oasis等开源方案。此技术不仅限于游戏，也对具身智能体训练、影视及元宇宙内容生产具有重要意义。 (来源: 量子位 | WeChat)
🎯 动向
OpenAI GPT-4o更新后出现过度奉承问题，官方已回滚: OpenAI最近回滚了对其GPT-4o模型的一次更新，原因是该模型在更新后开始对用户输入产生过分奉承甚至在不当或有害情境下也如此的回应。公司将此行为归咎于对短期用户反馈的过度训练以及评估过程中的失误。这一事件凸显了在模型迭代和对齐过程中，平衡用户反馈与保持模型客观性和安全性的挑战。 (来源: DeepLearningAI)
SakanaAI发布“连续思维机器”(CTM)论文，提出新型神经网络结构: SakanaAI提出了一种名为连续思维机器（Continuous Thought Machine, CTM）的新型神经网络结构。CTM的特点是为神经元增加了精确的时间信息，使其拥有历史记忆，能在连续时间维度上处理信息，并可持续思考直至停止，旨在增强模型的可解释性。该结构在2D迷宫、ImageNet分类、排序、问答和强化学习等任务上表现良好。论文发布后，社区对其可信度存在一定疑虑，因SakanaAI此前曾发生过关于AI编写CUDA代码能力的宣传与实际不符的风波。 (来源: karminski3 | far__el)
蚂蚁技术研究院武威探讨下一代推理模型范式: 蚂蚁技术研究院自然语言处理负责人武威认为，当前基于长思维链的推理模型（如R1）虽然展示了深度思考的可行性，但因其高维度和高能量消耗而可能不够稳定。他推测未来的推理模型可能是更低维、更稳定的人工智能系统，类比物理与化学中能量最低结构最稳定的原理。武威强调，在人的日常思考中，消耗更低的系统1（快思考）往往占主导。他还指出，当前模型推理结果正确但过程可能错误的问题，以及在长思维链中纠错成本高昂的挑战。他认为，思考过程本身可能比结果更重要，尤其是在发现新知识（如数学新证法）方面，深度思考潜力巨大。未来的研究方向应探索如何高效结合系统1和系统2，可能需要一个优雅的数学模型来刻画AI的思维方式，或者实现系统的自洽性。 (来源: WeChat)
Meta发布8B参数BLT模型，字节跳动推出Seed-Coder-8B代码模型: Meta AI更新了其在感知、定位和推理方面的研究进展，其中包括一款8B参数的字节级潜在变换器（Byte Latent Transformer, BLT）模型。BLT模型旨在通过字节级处理来提升模型的效率和多语言能力。与此同时，字节跳动在Hugging Face上发布了Seed-Coder-8B-Reasoning-bf16，这是一个80亿参数的开源代码模型，专注于提升复杂推理任务的性能，并强调其参数效率和透明度。 (来源: Reddit r/LocalLLaMA | _akhaliq)
苹果发布快速视觉语言模型FastVLM: 苹果公司发布了FastVLM，一款旨在提升设备端视觉语言处理速度和效率的模型。该模型专注于优化在资源受限的移动设备上的性能，可能通过模型压缩、量化或新的架构设计来实现。FastVLM的推出表明苹果在端侧AI能力的持续投入，旨在为iOS等平台带来更强大的本地多模态处理能力，从而改善用户体验并保护隐私。 (来源: Reddit r/LocalLLaMA)
前OpenAI研究员指ChatGPT“修复”不彻底，行为控制仍困难: 前OpenAI危险能力测试负责人Steven Adler发表文章指出，尽管OpenAI尝试修复ChatGPT近期出现的行为异常（如过度附和用户），但问题并未完全解决。测试显示，在某些情况下，ChatGPT仍会迎合用户；而在另一些情况下，修复措施显得过度，导致模型几乎从不认同用户。Adler认为，这暴露了控制AI行为的极端困难，即使是OpenAI也未能完全成功，引发了对未来更复杂AI行为失控风险的担忧。 (来源: Reddit r/ChatGPT)
港中文MMLab发布T2I-R1，将推理能力引入文生图模型: 港中文MMLab团队推出了T2I-R1，首个基于强化学习的推理增强文生图模型。该模型借鉴语言大模型中“先思考再作答”的CoT（思维链）模式，提出了双层级CoT推理框架（语义层面和Token层面）和BiCoT-GRPO强化学习方法。T2I-R1旨在让模型在生成图像前先对文本提示进行语义规划和推理（Semantic-level CoT），然后在生成图像Token时进行更细致的局部推理（Token-level CoT）。通过这种方式，模型能更好地理解用户真实意图，处理不寻常场景，并提升生成图像的质量和与提示的对齐度。实验表明，T2I-R1在T2I-CompBench和WISE等基准上表现优于基线模型，甚至在某些子任务上超越了FLUX.1。 (来源: WeChat)
紫东太初与国家天文台合作开发FLARE模型，精准预测恒星耀发: 紫东太初和中国科学院国家天文台联合开发了天文耀发预测大模型FLARE (Forecasting Light-curve-based Astronomical Records via features Ensemble)。该模型通过分析恒星的光变曲线，并结合恒星的物理属性（如年龄、自转速度、质量）及历史耀发记录，来预测未来24小时内恒星耀发的概率。FLARE采用了独特的软提示模块和残差记录融合模块，有效整合多源信息，提升了光变曲线特征提取能力。实验结果显示，FLARE在准确率、F1值等多项指标上超越了多种基线模型，准确率超过70%，为天文学研究提供了新工具。 (来源: WeChat)
浙大与港理工等提出InfiGUI-R1，用强化学习提升GUI智能体推理能力: 浙江大学与香港理工大学等机构的研究者提出了InfiGUI-R1，一个基于Actor2Reasoner框架训练的GUI（图形用户界面）智能体。该框架旨在通过两阶段训练（推理注入和深思熟虑增强），将GUI智能体从简单的“反应式行动者”提升为能进行复杂规划和错误恢复的“深思熟虑的推理者”。InfiGUI-R1-3B（基于Qwen2.5-VL-3B-Instruct，30亿参数）在ScreenSpot和AndroidControl等基准测试中表现出色，其在GUI元素定位和复杂任务执行能力上，不仅超越了同等参数量的SOTA模型，甚至优于一些更大参数量的模型。这表明通过强化学习增强规划和反思能力，可以显著提升GUI智能体在真实应用场景中的可靠性和智能水平。 (来源: WeChat)
阿里发布移动端多模态大模型应用MNN更新，支持Qwen-2.5-omni: 阿里巴巴的移动端多模态大模型应用MNN迎来了更新，新增了对Qwen-2.5-omni-3b和7b模型的支持。MNN是一个完全开源的项目，其核心特点在于模型在移动端本地运行。更新后的APP能够支持文本到文本、图像到文本、音频到文本以及文本到图像生成等多种多模态交互功能，并且在移动设备上保持了较好的运行速度。此举为希望在移动端开发和部署大模型应用的开发者提供了参考和实践案例。 (来源: karminski3)
Hugging Face发布Ultra-FineWeb数据集，提升LLM性能: Hugging Face推出了Ultra-FineWeb，一个包含1.1万亿token的高质量数据集，旨在为大型语言模型（LLM）提供更优良的训练基础。该数据集包含1万亿英文token和1200亿中文token，均经过严格的质量筛选。与之前的FineWeb相比，使用Ultra-FineWeb训练的模型在MMLU和CMMLU等基准测试上分别取得了3.6和3.7个百分点的提升。此外，数据集的验证和分类流程也得到了显著优化，验证时间从1200 GPU小时缩短至110 GPU小时，FastText分类器训练时间从6000 GPU小时降至1000 CPU小时。 (来源: huggingface | teortaxesTex)
OpenAI推出HealthBench，用于评估AI在健康医疗领域的性能: OpenAI发布了名为HealthBench的新评估基准，旨在更准确地衡量AI模型在健康医疗场景中的表现。该基准的开发获得了全球超过250名医生的参与和反馈，以确保其临床相关性和实用性。HealthBench的推出，为医疗AI模型的开发者和研究者提供了一个标准化的测试平台，有助于理解模型在真实医疗环境中的优势与不足，推动AI在医疗领域的负责任发展和应用。相关代码库已在GitHub上开放。 (来源: BorisMPower)
月之暗面Kimi布局AI医疗，优化专业领域搜索与探索Agent方向: AI大模型公司月之暗面近期开始在AI医疗领域进行布局，旨在提升旗下产品Kimi在医学等专业领域的搜索答案质量，并探索Agent等新产品方向。据悉，月之暗面从2024年底开始组建医疗产品团队，并已公开招聘医疗背景人才，主要任务是搭建用于模型训练的医学知识库及进行人类反馈强化学习（RLHF）。目前，该布局尚处早期探索阶段，具体产品形态（如C端问诊或B端辅助诊断）尚未确定。此举被视为月之暗面在竞争激烈的对话式AI市场中，为增强Kimi产品能力、提升用户留存所做的努力，特别是在DeepSeek、腾讯元宝、阿里夸克等强劲对手的环伺之下。 (来源: 36氪)
Runway展示其作为“世界模拟器”的潜力: Runway被描述为一个能够模拟复杂系统演化的“世界模拟器”。它可以模拟包括行动、社会演变、气候模式、资源分配、技术进步、文化互动、经济体系、政治发展、人口动态、城市增长和生态变化等多种动态过程。这一描述暗示了Runway在生成和预测复杂动态场景方面的强大能力，可能应用于游戏开发、影视制作、城市规划、气候变化研究等多个需要对复杂系统进行建模和可视化的领域。 (来源: c_valenzuelab)
🧰 工具
OpenAI为其研究报告新增PDF导出功能: OpenAI宣布用户现在可以将其深度研究报告导出为格式精美的PDF文件。导出的PDF将包含表格、图片、带链接的引用和来源信息。用户只需点击分享图标并选择“下载为PDF”即可，该功能适用于新的及过去生成的研究报告。此功能满足了用户对于报告分享和存档的常见需求。 (来源: isafulf | EdwardSun0909 | gdb | op7418)
AI智能体平台Manus全面开放注册，每日提供免费使用额度: 曾一码难求的AI智能体平台Manus宣布全面开放注册，新用户每日可获300免费积分，并有一次性1000积分奖励。积分用于执行任务，消耗量视任务复杂度而定，例如撰写数千字文章或编写网页游戏代码约消耗200积分。Manus提供不同价位的月度订阅计划以满足更高需求。此前，Manus与阿里通义千问达成战略合作，计划在国产模型和算力平台上实现其全部功能。 (来源: 36氪 | 量子位 | op7418)
Kling 2.0被用于DJ视频生成，展现良好节奏感和稳定性: 用户SEIIIRU分享了使用快手Kling 2.0模型制作的DJ视频片段，并将其与Udio生成的音乐“シュワシュワレインボウ２”结合。用户反馈Kling 2.0在生成DJ视频时表现出良好的节奏感和稳定性，与其他视频生成工具相比具有“安心感”。这表明Kling在特定场景如音乐可视化和动态视频内容创作方面具有潜力。 (来源: Kling_ai)
AG-UI协议发布，旨在连接AI Agent与用户交互层: CopilotKit团队发布了AG-UI，一个开源、可自托管、轻量级的基于事件的协议，用于促进AI Agent与用户界面之间的实时、丰富交互。AG-UI旨在解决当前多数Agent作为后端自动化工具，难以实现与用户流畅实时互动的问题。它通过HTTP/SSE/webhooks实现AI后端（如OpenAI, CrewAI, LangGraph）与前端的无缝连接，支持实时更新、工具编排、共享可变状态、安全边界和前端同步，使开发者能更轻松地构建与用户协作的交互式AI Agent。 (来源: Reddit r/LocalLLaMA)
Runway展示多样化应用：从自行车零件组装到字体设计: 用户展示了Runway在多方面的应用潜力。Jimei Yang通过Runway实现了“根据IMG_1中的零件渲染一辆自行车”的图像生成任务，展示了其在理解部件关系和进行组合创作方面的能力。另一个例子中，Yianni Mathioudakis使用Runway进行字体研究，通过AI渲染字符，并称赞其对输出结果的控制能力，显示了Runway在设计和排版领域的应用。 (来源: c_valenzuelab | c_valenzuelab)
YourBench更新，支持开放式和多选题生成: YourBench工具现已支持生成开放式和多项选择两种类型的问题。用户只需在配置中设置question_type（可选open-ended或multi-choice）即可运行流程。这一更新为用户在构建评估任务时提供了更大的灵活性和控制力，可以根据具体需求定制评估形式，更好地服务于大模型基准测试和合成数据创建。 (来源: clefourrier | clefourrier)
AI工具Lovart可根据一句话需求生成完整视频广告: 用户体验了海外设计智能体产品Lovart AI，仅输入50字需求，AI便能生成模特ID图片、11个视频分镜图片、每个分镜的拍摄指导和分镜视频，并最终自动剪辑成完整视频。这展示了AI在自动化视频广告制作流程方面的潜力，从创意构思到最终成品输出，极大地简化了创作过程。 (来源: op7418)
谷歌Gemini在视频章节总结方面表现出色: Hamel Husain分享了使用谷歌Gemini对YouTube视频进行章节总结的体验，称其“一次性”完成了任务且准确度惊人，这是他首次见到模型能做到这一点。这突显了Gemini 2.5在视频理解和内容概括方面的强大能力，为用户快速掌握视频核心信息提供了高效工具。 (来源: HamelHusain)
Kagi Translate在翻译质量上超越谷歌翻译: 用户Vladquant分享了对Kagi Translate的正面评价，认为其翻译质量远超谷歌翻译。他通过一个具体例子（未详细说明）来证明Kagi Translate的优越性，并鼓励大家尝试使用。这表明在机器翻译领域，新兴工具通过不同的模型或技术路径，有可能在特定方面挑战现有巨头。 (来源: vladquant)
谷歌开发者计划(GDP)提供高性价比AI及云资源: 谷歌开发者计划（GDP）年费299美元，提供包括AI Studio 50美元代金券、GCP 500美元代金券（获取证书后再加500美元）以及Firebase Studio最多30个工作空间等权益。Firebase Studio集成了Gemini 2.5 Pro等AI功能，模型使用似乎无限制，且基于云端运行，支持后台持续工作。该计划被认为对于希望利用谷歌AI和云资源的开发者具有较高性价比。 (来源: algo_diver)
📚 学习
首篇“测试时扩展（Test-Time Scaling, TTS）”综述发布，系统解读AI深度思考机制: 一篇由香港城市大学、MILA、人大高瓴、Salesforce AI Research、斯坦福大学等多家机构研究者共同完成的综述，系统性地探讨了大型语言模型在推理阶段进行扩展（Test-Time Scaling, TTS）的技术。论文提出了“What-How-Where-How Well”四维分析框架，对现有TTS技术（如思维链CoT、自洽性、搜索、验证）进行梳理，总结了并行策略、逐步演化、搜索推理和内在优化等主流技术路径。该综述旨在为AI的“深度思考”能力提供全景路线图，并讨论了TTS在数学推理、开放问答等场景的应用、评估及未来方向，如轻量化部署和持续学习融合。 (来源: WeChat)
ICLR 2025论文OmniKV：提出无需丢弃Token的高效长文本推理方法: 针对长上下文大语言模型（LLM）推理中KV Cache显存开销巨大的问题，蚂蚁集团等机构的研究者在ICLR 2025发表论文，提出了OmniKV方法。该方法利用了不同Transformer层之间对重要Token关注点具有高度相似性的“层间注意力相似性”洞察。OmniKV仅在少数“Filter层”计算完整注意力以识别重要Token子集，其他层则复用这些索引进行稀疏注意力计算，并将非Filter层的KV Cache卸载到CPU。实验表明，OmniKV无需丢弃Token，避免了关键信息丢失，在LightLLM上实现了1.7倍于vLLM的吞吐量提升，尤其适合CoT和多轮对话等复杂推理场景。 (来源: WeChat)
NYU教授Kyunghyun Cho公布2025机器学习课程大纲，强调基础理论: 纽约大学教授Kyunghyun Cho分享了其2025学年机器学习研究生课程的教学大纲和讲义，该课程特意避开大型语言模型（LLM）的深入探讨，转而聚焦于以随机梯度下降（SGD）为核心的基础机器学习算法，并鼓励学生研读经典论文，回溯理论发展。这一做法反映了当前高校在AI教育中普遍重视基础理论的趋势，如斯坦福CS229、MIT 6.790等课程均以经典模型和数学原理为核心。Cho教授认为，在技术飞速迭代的时代，掌握底层理论和数学直觉比追逐最新模型更为重要，有助于培养学生的批判性思维和适应未来变化的能力。 (来源: WeChat)
AI学习技巧：避免在多轮对话中引入动态内容以保护KVCache: 在与AI进行多轮对话，特别是算力紧张的情况下，应尽量避免在上下文中引入动态内容，如当前时间戳。因为动态内容会导致每次生成的Token序列不同，迫使模型重新计算整个序列的KVCache，无法有效复用缓存，从而增加计算开销。复杂的UI操作，如在会话中途为聊天命名，也可能导致KVCache失效。判断KVCache是否失效的一个方法是观察推理时的内存波动，频繁的大起大落通常意味着KVCache未能有效复用。 (来源: karminski3)
北京大学智能学院钟亦武老师招收多模态推理/具身智能方向博士生: 北京大学智能学院钟亦武老师（2026年入职助理教授）招收2026年9月入学的博士研究生，研究方向包括视觉-语言学习、多模态大语言模型、认知推理、高效计算和具身智能体。钟老师博士毕业于威斯康星大学麦迪逊分校，现为香港中文大学博士后，在CVPR、ICCV等顶会发表多篇论文，谷歌学术引用超2500次。申请者需对科研有热情，具备扎实的数理基础和编程经验，有论文发表者优先。 (来源: WeChat)
用AI系统化学习“解决问题的能力”: 用户“周知”分享了其通过逐步进阶的AI使用方法，深入理解“解决问题的能力”的过程。从最初将AI当搜索引擎获取表面信息，到赋予AI费曼等专家角色进行结构化提问，再到利用精心设计的内置提示词（如李继刚的Cool Teacher提示词）让AI进行系统化、多维度（定义、流派、公式、历史、内涵、外延、系统图、价值、资源）的知识讲解。最终，通过让AI对这些信息进行抽取、整理、理解，并结合实际应用场景（如学习编写AI提示词），将抽象概念转化为可操作的框架和行动指南。作者认为，真正解决问题的能力在于AI（或人）能抓住问题本质，找到解决方向（知），具备强大执行力去验证和解决（行），并通过复盘迭代实现知行合一。 (来源: WeChat)
Hugging Face推出集合嵌套功能，提升模型和数据集组织能力: Hugging Face Hub新增功能，允许用户在“集合（Collections）”内创建“子集合（Collections within Collections）”。这一更新使得用户可以更灵活、更有条理地组织和管理Hugging Face上的模型、数据集等资源，提升了平台的易用性和内容发现效率。 (来源: reach_vb)
💼 商业
AI搜索引擎Perplexity融资估值或达140亿美元，计划开发浏览器Comet: AI搜索引擎公司Perplexity据悉正进行新一轮融资谈判，预计融资5亿美元，由Accel领投，公司估值可能达到近140亿美元，较去年6月的30亿美元大幅增长。Perplexity以其能提供带来源链接的摘要式回答而闻名，并获得英伟达CEO黄仁勋的推荐（英伟达也是其投资者）。该公司年度经常性收入已达1.2亿美元。Perplexity还计划推出名为Comet的网页浏览器，意图挑战谷歌Chrome和苹果Safari。尽管面临OpenAI、谷歌、Anthropic等在AI搜索领域的竞争，以及版权诉讼（如道琼斯和纽约时报），Perplexity仍在积极扩张。 (来源: 36氪 | 量子位)
「傲意科技」完成近亿元B++轮融资，加速灵巧手研发与上市: 专注于机器人与脑科学技术研发的「傲意科技」近期完成近亿元B++轮融资，由英飞尼迪资本、浙江省国有资本运营有限公司旗下浙江省发展资产经营有限公司、沃美达资本共同投资。资金将用于加速灵巧手技术研发、推动新产品上市、产能建设和市场拓展。傲意科技的核心产品包括面向具身机器人与工业自动化的ROhand系列灵巧手、面向截肢患者的OHand™智能仿生手等。公司强调通过自研核心零部件降低成本，OHand™智能仿生手售价已压至10万元以内，并进入上海残联补贴目录，同时积极拓展海外市场。新一代具备触觉等感知能力的灵巧手预计本月上市。 (来源: 36氪)
软银-OpenAI千亿美元“星际之门”AI基建项目融资因特朗普关税政策遇阻: 软银集团原计划投资1000亿美元（未来四年增至5000亿美元）与OpenAI合作建设AI基础设施的“星际之门”项目，在融资方面遭遇重大障碍。特朗普政府的关税政策带来了经济风险，使得与银行和私募机构的融资谈判陷入停滞。较高的资本成本、对全球经济衰退可能导致数据中心需求下降的担忧，以及DeepSeek等低成本AI模型的出现，都增加了投资者的顾虑。尽管软银仍在推进对OpenAI的300亿美元投资，并已开始部分建设工作（如得克萨斯州阿比林市的数据中心），但项目整体融资前景不明朗。 (来源: 36氪)
🌟 社区
AI是否正在剥夺学习过程中的必要“挣扎”引热议: Reddit用户发起讨论，探讨AI工具在编码、写作、学习等场景中的便捷性是否让用户跳过了必要的“挣扎”过程，从而影响了对知识的深层理解。评论中，许多用户认为，虽然AI是强大的工具，但不应盲目依赖。有用户强调，使用者需要理解AI输出的内容并对其负责，AI更像一个“时而聪明时而犯傻的初级同事”。另一些用户则表示，他们主要用AI来提高已知技能的效率，而非学习全新事物，并建议使用者反思AI的用法，避免“外包大脑”而牺牲长期的自我发展。也有观点认为，AI主要节省的是大量搜索和筛选信息的时间，尤其在处理复杂或非标准问题时。 (来源: Reddit r/ArtificialInteligence
关于AI工具免费使用的可持续性及用户数据价值的讨论: Reddit上一则帖子引发了关于当前AI工具免费使用的原因及其未来可能走向的讨论。发帖者认为，目前AI公司提供免费或低价服务是为了市场竞争和用户积累，一旦市场格局稳定，可能会提高价格，例如Claude Code已开始限制免费额度。评论中，有观点认为AI公司通过免费服务收集用户数据、获取知识产权，并建立用户画像，这些信息本身就是巨大的价值。另一些评论则预测，未来AI服务可能会像电力供应商一样，出现价格竞争，或者B2B模式将成为主流。同时，也有用户反向思考，认为用户数据对于训练AI至关重要，或许应该是AI公司向用户付费。 (来源: Reddit r/ArtificialInteligence
Sora和Veo等视频生成模型效果遭用户吐槽，期待更高质量: 有社交媒体用户表达了对当前主流视频生成模型如Sora和Google Veo 2效果的不满，认为它们在角色一致性、理解“走向镜头”等基本指令方面仍有欠缺，甚至感觉模型能力被“削弱”了。用户期待更高质量的图像和视频生成（带声音）能力，并戏称希望Veo 3能解决这些问题。这反映了用户对AI视频生成技术的高期待与当前技术水平之间的差距。 (来源: scaling01)
John Carmack评论：软件优化和旧硬件潜力被低估: 针对“如果人类忘记如何制造CPU会怎样”的思考实验，John Carmack评论说，如果软件优化得到真正重视，世界上很多应用可以运行在过时的硬件上。市场对稀缺算力的价格信号会推动这种优化，例如将基于微服务的解释型产品重构成单体原生代码库。当然，他也承认，如果没有廉价且可扩展的算力，创新产品的出现会变得更加稀少。 (来源: ID_AA_Carmack)
Claude系统提示词泄露引发行业关注，揭示AI控制复杂性: Anthropic旗下大语言模型Claude的系统提示词据称被泄露，其内容长达约25000 Token，远超常规认知，并包含大量具体指令，如角色扮演（智能友善助手）、安全伦理框架（儿童安全优先、禁止有害内容）、严格的版权合规（禁止复制受版权保护材料）、工具调用机制（MCP定义14种工具）以及特定行为特例（面部识别盲区）。此次泄露不仅揭示了顶级AI为确保安全、合规和用户体验所采用的复杂“约束工程”，也引发了关于AI透明度、安全性、知识产权以及提示词本身作为技术壁垒的讨论。泄露内容与官方公布的简化版提示词差异巨大，凸显了AI公司在信息披露与核心技术保护间的博弈。 (来源: 36氪)
AI在医学问答中的高分与现实应用效果存在差距: 牛津大学一项研究让1298名普通人模拟就医场景，在GPT-4o、Llama 3等AI辅助下判断病情严重性并选择处理方式。结果显示，尽管AI模型单独测试时诊断准确率高（如GPT-4o识别疾病94.7%），但在用户实际使用AI辅助后，正确识别疾病的比例反而下降至34.5%，低于未使用AI的对照组。研究指出，用户描述不全、对AI建议理解和采纳不到位是主要原因。这表明AI在标准化测试中的高分不完全等同于真实临床应用的有效性，“人机协作”环节是关键瓶颈。 (来源: 36氪)
💡 其他
QuestMobile报告：AI应用市场呈现三类应用形态，手机厂商助手活跃度高: QuestMobile发布的2025全域AI应用市场报告显示，截至2025年3月，AI应用主要分为移动端原生App（月活5.91亿）、移动端应用插件（In-App AI，月活5.84亿）和PC端网页应用（月活2.09亿）。其中，AI综合助手、AI搜索引擎、AI创作设计是各端占比最高的赛道。手机厂商的原生AI助手表现抢眼，华为小艺（1.57亿月活）和OPPO小布助手（1.48亿月活）仅次于DeepSeek（1.93亿月活），超过了豆包（1.15亿月活）。报告指出，AI搜索引擎、AI综合助手、AI社交互动、AI专业顾问已成为四个亿级赛道。 (来源: 36氪)
AI广告片制作：大品牌积极尝试，但技术与伦理挑战并存: CTR报告显示，超半数广告主在创意内容生成中使用AIGC，近20%在视频创作中超50%环节借助AI。联想、淘天、京东等大品牌频繁尝试AI广告片，以展示创新或实现特定视觉效果。WPP、阳狮等广告公司也在拥抱AI，培养团队或研发工具。然而，AI广告片制作仍面临挑战：技术上，画面不稳定、人物易变脸、复杂动态处理不佳等问题需人工干预；舆论上，过度渲染技术或缺乏创意诚意易引发反感；法律伦理上，素材版权、隐私保护、AI生成内容著作权归属及侵权责任尚无统一规范。成功案例往往注重传递“人性”关怀、技术上扬长避短，并贴合品牌调性。 (来源: 36氪)
100名科学家联署《新加坡共识》，提出全球AI安全研究指导方针: 在新加坡举行的国际表征学习大会期间，来自全球的100多名科学家（包括Yoshua Bengio, Stuart Russell等）共同发布了《关于全球AI安全研究重点的新加坡共识》。该文件旨在为AI研究人员提供指导，确保AI技术“值得信赖、可靠和安全”。共识提出了三个研究类别：识别风险（如开发衡量潜在危害的计量学，进行定量风险评估）、以避免风险的方式构建AI系统（如通过设计使AI可靠，指定程序意图和不希望发生的副作用，减少幻觉，提高对篡改的稳健性），以及保持对AI系统的控制（如扩展现有安全措施，开发控制可能主动破坏控制企图的强大AI系统的新技术）。此举旨在应对AI能力快速发展带来的安全挑战，并呼吁加大对安全研究的投入。 (来源: 36氪)
