关键词：AI训练数据版权, AlphaGenome, OpenAI硬件抄袭, AI高考成绩, Gemini CLI, RLT新方法, BitNet b1.58, Biomni智能体, AI合理使用判决, DNA碱基对预测, 奥特曼回应抄袭指控, 大模型数学能力提升, 终端AI智能体免费配额
🔥 聚焦
AI训练数据版权迎里程碑判决：美法院裁定AI使用合法购买书籍训练构成“合理使用”：美国联邦法院在一项针对Anthropic的诉讼中裁定，AI公司使用合法购买的已出版书籍训练大语言模型属于“合理使用”范畴，无需作者事先同意。法院认为AI训练是对原作的“转化性使用”，未直接取代原作市场，且有利于技术创新和公共利益。然而，法院同时裁定使用盗版书籍进行训练不构成合理使用，Anthropic仍可能因此承担责任。此判决参考了2015年Google Books案的先例，被视为降低AI训练数据版权风险的重要一步，可能影响其他类似案件（如针对OpenAI和Meta的诉讼）的审理。此前，Meta公司在另一起相似的版权诉讼中也获得了有利判决，法官认为原告未能充分证明Meta使用其书籍训练AI模型造成了经济损害。这些判决共同为AI行业在数据获取和使用方面提供了更清晰的法律指引，但强调了合法获取数据的重要性。 (来源: 量子位、DeepLearning.AI Blog、wiredmagazine)
谷歌DeepMind发布AlphaGenome：AI“显微镜”预测百万DNA碱基对基因变异影响：谷歌DeepMind推出AI模型AlphaGenome，能以长达100万个碱基对的DNA序列为输入，预测数千种分子特性，评估基因变异的影响，在超过20项基因组预测基准测试中表现领先。AlphaGenome具备高分辨率长序列上下文处理、综合多模态预测、高效变异评分和新颖的剪接连接模型等特点，训练单个模型仅需4小时，计算预算为原Enformer模型的一半。该模型旨在帮助科学家理解基因调控、加速疾病理解（尤其罕见病）、指导合成生物学设计及推动基础研究。目前通过API提供预览版供非商业研究使用，未来计划全面发布。 (来源: 36氪、Google、demishassabis)
OpenAI硬件“抄袭门”争议升级，奥特曼公开邮件反驳IYO诉讼：针对AI硬件初创公司IYO指控OpenAI及其收购的硬件公司io（由前苹果设计师Jony Ive创立）商标侵权和产品抄袭，OpenAI CEO奥特曼在社交媒体公开回应，称IYO的诉讼“愚蠢、令人失望且完全错误”。奥特曼出示邮件截图，显示IYO创始人Jason Rugolo在诉讼前曾主动寻求OpenAI的1000万美元投资或收购，并在OpenAI宣布收购io后仍希望分享其知识产权。奥特曼认为IYO是在投资或收购未果后才发起诉讼。IYO创始人则反驳称奥特曼在网络升堂，并坚持其产品名称的权利。此前，法院已批准IYO的临时限制令，阻止OpenAI使用IO标志。OpenAI方面称其硬件产品与IYO的定制耳戴式设备不同，原型设计未定，至少一年后才会上市。 (来源: 量子位、36氪)
AI大模型再战高考，整体成绩显著提升，数学能力进步突出：极客公园2025年度AI高考模拟测评结果显示，主流大模型（如豆包、DeepSeek R1、ChatGPT o3等）的总体成绩较去年大幅提升，展现出冲击顶尖学府的潜力，预估状元豆包能排进山东省前900名。AI的文理科偏科现象有所缓解，理科平均分增长更快，数学成为进步最显著的科目，平均分提升84.25分，超越语文和英语。多模态能力成为拉开差距的关键，尤其在物理、地理等含大量图像题的学科中表现突出。尽管AI在复杂推理和计算上表现优异，但在理解视觉信息混乱的简单题目（如一道数学向量题）时仍会出错。作文方面，AI能写出结构完整、论据丰富的文章，但缺乏深度思辨和情感共鸣，难以产出顶级佳作。 (来源: 36氪)
🎯 动向
谷歌Gemini 2.5 Pro驱动的Gemini CLI发布，提供高额免费配额引发关注：谷歌正式发布Gemini CLI，一款在终端环境下运行的AI助手，基于Gemini 2.5 Pro模型。其亮点在于提供极为慷慨的免费使用额度：支持100万token上下文窗口，每分钟60次、每天1000次模型调用，这对标Anthropic的Claude Code等付费工具形成有力竞争。Gemini CLI采用Apache 2.0开源许可，支持代码编写、调试、项目管理、文档查询及通过MCP调用其他谷歌服务（如生成图像视频）。谷歌强调其通用模型在处理复杂开发任务时的优势，认为纯代码模型反而可能受限。社区对此反应热烈，认为这将推动CLI AI工具的普及和竞争。 (来源: 36氪、Reddit r/LocalLLaMA、dotey)
Sakana AI提出RLT新方法，7B小模型“教学”效果超DeepSeek-R1：由Transformer作者之一Llion Jones创立的Sakana AI提出一种新的强化学习教师（RLTs）方法。该方法让教师模型不再从头解决问题，而是根据已知的解决方案输出清晰的逐步解释，模仿人类优秀教师的“启发式”教学。实验表明，使用该方法训练的7B RLT小模型在传授推理技能方面，效果优于671B的DeepSeek-R1，并且能有效训练比自身大3倍的学生模型（如32B），训练成本也大幅降低。此方法旨在解决传统教师模型依赖自身解决问题能力、训练缓慢且昂贵的问题，通过使教师训练与其真正目的（辅助学生模型学习）对齐来提高效率。 (来源: 量子位、SakanaAILabs)
微软等提出BitNet b1.58，实现低精度高推理性能LLM：微软、中国科学院大学和清华大学的研究人员更新了BitNet b1.58模型，其大部分权重仅限于-1、0或+1三个值（约1.58比特/参数），在20亿参数规模下性能可与顶级全精度模型竞争。该模型通过精心设计的训练策略（如量化感知训练、两阶段学习率和权重衰减）优化，在16个流行基准测试中，其速度和内存使用优于Qwen2.5-1.5B、Gemma-3 1B等，平均准确率接近Qwen2.5-1.5B，并优于4位量化版的Qwen2.5-1.5B。这项工作展示了通过细致调整超参数，低精度模型也能实现高性能，为高效LLM部署提供了新思路。 (来源: DeepLearning.AI Blog)
斯坦福等机构推出Biomni生物研究智能体，整合百余工具与数据库：斯坦福大学、普林斯顿大学等机构的研究人员推出了Biomni，一个专为广泛生物学研究设计的AI智能体。该智能体基于Claude 4 Sonnet，整合了从25个生物学专业领域（包括基因组学、免疫学、神经科学等）的2500篇近期论文中提取并筛选的150个工具、近60个数据库以及约100个流行的生物学软件包。Biomni能够执行提问、假设提出、流程设计、数据集分析、图表生成等多种任务。其采用CodeAct框架，通过迭代规划、代码生成与执行来响应查询，并引入另一Claude 4 Sonnet实例作为判断器，评估中间输出的合理性。在Lab-bench等多个基准测试和实际案例研究中，Biomni表现优于单独的Claude 4 Sonnet及文献检索增强的Claude模型。 (来源: DeepLearning.AI Blog)
Anthropic推出Claude Code新功能：创建和共享AI驱动的Artifacts：Anthropic为其AI编程助手Claude Code引入了新功能，允许用户创建、托管和分享“Artifacts”（可理解为小型AI应用或工具），并且可以将Claude的智能直接嵌入到这些创作中。这意味着用户不仅能用Claude生成代码片段或进行分析，还能构建功能性的、由AI驱动的应用程序。一个关键特性是，当分享这些AI应用时，观看者使用自己的Claude账户进行身份验证，其使用量会计入观看者自身的订阅额度，而非创建者的。此功能目前处于beta阶段，向所有免费、Pro和Max用户开放，旨在降低AI应用创建门槛，促进AI能力的普及和共享。 (来源: kylebrussell、Reddit r/ClaudeAI)
Maya Research发布Veena TTS模型，支持印地语和英语，音色更贴近印度本土：Maya Research推出了名为Veena的文本转语音（TTS）模型，该模型基于3B Llama架构，采用Apache 2.0许可证。Veena的显著特点是能够生成带有印度口音的英语和印地语语音，包括代码混合（code-mix）场景，解决了现有TTS模型在印度本土化发音上的不足。该模型延迟低于80毫秒，可在免费的Google Colab环境中运行，并已在Hugging Face Hub上线。团队表示正积极开发对泰米尔语、泰卢固语、孟加拉语等其他印度语言的支持。 (来源: huggingface、huggingface)
智象未来发布vivago2.0，集成多模态生成与编辑能力：由AI大牛梅涛创立的智象未来（HiDream.ai）推出了多模态AI创作工具vivago2.0。该产品集图片生成、图片转视频、AI播客（唇形同步）、特效模板等功能于一体，并设有创意社区供用户分享和获取灵感。其核心技术基于全新图像智能体HiDream-A1，该智能体整合了此前开源并登顶文生图竞技场的HiDream-I1（170亿参数图像生成基础模型）和HiDream-E1（交互式图像编辑模型）的进阶闭源版本。vivago2.0旨在降低多模态内容创作门槛，提供上百种特效模板，并支持通过自然语言对话进行图像的生成与修改（Image Agent）。 (来源: 量子位)
英伟达发布RTX 5050系列GPU，桌面版与笔记本版显存配置各异：英伟达正式发布GeForce RTX 5050系列GPU，包括桌面版和笔记本版，定于7月上市，国内桌面版建议零售价2099元起。桌面版RTX 5050拥有2560个Blackwell CUDA核心，配备8GB GDDR6显存，最大功耗130W。笔记本版RTX 5050同样拥有2560个CUDA核心，但配备了能效更高的8GB GDDR7显存。英伟达宣称，配合DLSS 4技术，RTX 5050在《赛博朋克2077》等游戏中光追帧率可突破150fps，相比RTX 3050光栅化性能平均提升60%（桌面版）和2.4倍（笔记本版）。此次显存配置差异化体现了英伟达在不同市场区间的成本与性能平衡策略。 (来源: 量子位)
LM Studio更新支持MCP协议，可连接本地LLM与MCP服务器：桌面端LLM运行工具LM Studio发布新版本（0.3.17），增加了对模型上下文协议（MCP）的支持。用户现在可以将本地运行的大语言模型与兼容MCP的服务器连接起来，例如调用外部工具或服务。LM Studio为此更新了程序界面，允许用户安装和配置MCP服务，并能自动加载和管理本地MCP服务器进程。为方便配置，LM Studio还提供了一个在线工具，用于生成可一键导入的MCP服务器配置链接。 (来源: multimodalart、karminski3)
Gradio推出轻量级实验追踪库Trackio：Hugging Face旗下的Gradio团队发布了Trackio，一个轻量级的实验追踪和可视化库。该工具使用少于1000行Python代码编写，完全开源且免费，支持本地或托管使用。Trackio旨在帮助开发者更便捷地记录和监控机器学习实验过程中的各项指标和结果，简化实验管理流程。 (来源: ClementDelangue、_akhaliq)
OmniGen 2发布：Apache 2.0许可的SOTA图像编辑及多功能视觉模型：新的OmniGen 2模型在图像编辑方面达到SOTA水平，并且采用Apache 2.0开源许可。该模型不仅擅长图像编辑，还能执行上下文生成、文本到图像转换、视觉理解等多种任务。用户可以直接在Hugging Face Hub上体验Demo和模型。 (来源: huggingface)
Atlas架构提出：具长程上下文记忆，挑战Transformer：新提出的Atlas架构旨在解决LLM中长程记忆问题，声称在语言建模任务中优于Transformer和现代线性RNN。Atlas具备在测试时学习如何记忆上下文的能力，能将Titans模型的有效上下文长度提升，并在BABILong基准测试中以1000万上下文窗口长度达到80%以上准确率。研究者还基于Atlas思想讨论了另一系列严格泛化softmax attention的模型。 (来源: behrouz_ali)
Moondream 2B视觉模型更新：增强视觉推理与UI理解，文本生成提速40%：Moondream 2B视觉模型发布新版本，在视觉推理、物体检测和UI理解方面得到改进，并且文本生成速度提升了40%。这表明小型多模态模型在特定能力上持续优化，旨在提供更高效和精准的视觉语言交互。 (来源: mervenoyann)
Inworld AI与Modular合作推出低成本高质量TTS模型：Inworld AI宣布推出新的文本转语音（TTS）模型，据称将最先进的TTS成本降低了20倍，达到每百万字符5美元。该模型基于Llama架构，其训练和建模代码将开源。合作伙伴Modular表示，通过技术合作，在NVIDIA B200上实现了最低延迟、最快的TTS推理平台，并将发布联合技术报告。 (来源: clattner_llvm)
Higgsfield AI发布Soul模型：专注高美学照片生成：Higgsfield AI推出了名为Higgsfield Soul的新照片生成模型，主打高美学价值和时尚级真实感。该模型提供超过50种精心策划的预设，旨在生成可媲美专业摄影效果的图像，挑战传统手机摄影。 (来源: _akhaliq)
🧰 工具
Gemini CLI：谷歌推出的开源终端AI智能体，提供每日1000次Gemini 2.5 Pro免费调用：谷歌发布了Gemini CLI，一款开源的命令行AI智能体，允许用户在终端直接使用Gemini 2.5 Pro模型。该工具提供100万token上下文窗口，免费用户每日可获得高达1000次请求（每分钟60次）的额度。Gemini CLI支持代码编写、调试、文件系统I/O、网页内容理解、插件及MCP协议，旨在帮助开发者更高效地构建和维护软件。其开源特性（Apache 2.0许可）和高免费额度使其成为Claude Code等现有工具的有力竞争者，并可能推动本地模型支持。 (来源: Reddit r/LocalLLaMA、dotey、yoheinakajima)
Anthropic推出Claude Code新功能：创建和共享AI驱动的Artifacts，用户使用自身额度：Anthropic为其AI编程助手Claude Code引入了新功能，允许用户创建、托管和分享“Artifacts”（可理解为小型AI应用或工具），并且可以将Claude的智能直接嵌入到这些创作中。这意味着用户不仅能用Claude生成代码片段或进行分析，还能构建功能性的、由AI驱动的应用程序。一个关键特性是，当分享这些AI应用时，观看者使用自己的Claude账户进行身份验证，其使用量会计入观看者自身的订阅额度，而非创建者的。此功能目前处于beta阶段，向所有免费、Pro和Max用户开放，旨在降低AI应用创建门槛，促进AI能力的普及和共享。 (来源: kylebrussell、Reddit r/ClaudeAI、dotey)
LM Studio更新支持MCP协议，可连接本地LLM与MCP服务器：桌面端LLM运行工具LM Studio发布新版本（0.3.17），增加了对模型上下文协议（MCP）的支持。用户现在可以将本地运行的大语言模型与兼容MCP的服务器连接起来，例如调用外部工具或服务。LM Studio为此更新了程序界面，允许用户安装和配置MCP服务，并能自动加载和管理本地MCP服务器进程。为方便配置，LM Studio还提供了一个在线工具，用于生成可一键导入的MCP服务器配置链接。 (来源: multimodalart、karminski3)
Superconductor：在移动端或桌面管理Claude Code智能体团队的工具：Superconductor是一款新工具，允许用户通过手机或笔记本电脑管理一个由多个Claude Code智能体组成的团队。用户可以编写非正式的任务工单（tickets），为每个工单启动多个智能体，每个智能体都有自己的实时应用预览。开发者可以一键将表现最佳的智能体的成果生成PR（Pull Request）。该工具旨在简化多智能体协作和代码生成流程。 (来源: full_stack_dl)
Udio推出Sessions功能，增强AI音乐编辑精确度：AI音乐生成平台Udio为其标准版和专业版订阅用户推出了“Sessions”功能。该功能引入了新的时间轴视图，用于音轨编辑，使用户能够更精确地制作音乐，减少对AI随机生成的依赖。目前，Sessions支持扩展或编辑音轨，未来还将增加更多功能。 (来源: TomLikesRobots)
Ollama客户端更新，支持MCP集成，GitHub星标破千：Ollama客户端进行了更新，现在可以将其工具调用功能与任何Anthropic MCP服务器集成。这意味着用户可以结合Ollama本地运行模型的便利性和MCP提供的外部工具能力。同时，该项目在GitHub上的星标数量已突破1000。 (来源: ollama)
📚 学习
吴恩达推出新课程：ACP智能体通信协议：DeepLearning.AI与IBM Research合作推出关于智能体通信协议（ACP）的短课程。ACP是一个开放协议，通过统一的RESTful接口标准化智能体间的通信，旨在解决多团队、跨框架构建多智能体系统时的集成挑战。课程将教授如何使用ACP连接用不同框架（如CrewAI, Smoljames）构建的智能体，实现顺序和分层工作流协作，并将ACP智能体导入BeeAI平台（一个开源的智能体注册与共享平台）。学员将学习ACP智能体的生命周期，并与MCP（模型上下文协议）、A2A（智能体到智能体）等协议进行比较。 (来源: AndrewYNg)
约翰霍普金斯大学推出DSPy课程：约翰霍普金斯大学开设了一门关于DSPy的课程。DSPy是一个用于算法化优化LLM提示和权重的框架，它将原本需要手动调整的提示工程过程，转化为更系统化、可编程的模块构建和优化流程。Shopify CEO Tobi Lutke也表示DSPy是他进行上下文工程的首选工具。 (来源: stanfordnlp、lateinteraction)
LM Studio教程：使用开源Hugging Face模型实现本地私密类ChatGPT体验：Niels Rogge发布了一个YouTube教程，演示如何使用LM Studio结合Hugging Face上的开源模型（如Mistral 3.2-Small），在本地实现100%私密和离线的类ChatGPT体验。教程解释了GGUF、量化等概念，以及为何模型在4位量化下仍占用较大空间，并展示了LM Studio与OpenAI API的兼容性。 (来源: _akhaliq)
LlamaIndex将举办关于智能体记忆的在线研讨会：LlamaIndex将与AIMakerspace合作举办一场关于智能体记忆的在线讨论。内容将涵盖持久化聊天历史、使用静态、事实和向量块实现长期记忆、自定义记忆实现逻辑，以及何时记忆至关重要等议题。讨论旨在帮助开发者构建在对话中需要真实上下文的智能体。 (来源: jerryjliu0)
Weaviate播客探讨RAG基准与评估：Weaviate播客第124期邀请了在搜索评估领域有重要贡献的Nandan Thakur，探讨了检索增强生成（RAG）的基准测试和评估。内容涉及BEIR、MIRACL、TREC及最新的FreshStack等基准，以及RAG中的推理、查询编写、循环搜索、分页搜索结果、混合检索器等多个议题。 (来源: lateinteraction)
PyTorch推出flux-fast配方，H100上Flux模型加速2.5倍：PyTorch发布了一个名为flux-fast的简单配方，旨在无需复杂调整即可在H100 GPU上将Flux模型的运行速度提升2.5倍。该方案旨在简化高性能计算的实现，相关代码已提供。 (来源: robrombach)
MLSys 2026会议信息公布：MLSys 2026会议计划于2026年5月在西雅图（贝尔维尤）举行，论文提交截止日期为今年10月30日。MLSys 2025的所有会议录像已在官网免费开放观看。该会议聚焦机器学习系统领域的研究与进展。 (来源: JeffDean)
斯坦福CS336课程《从零构建语言模型》受关注：斯坦福大学由Percy Liang等人教授的CS336课程《语言模型从零构建》(Language Models from Scratch) 受到广泛好评。该课程旨在让学生深入理解语言模型的技术细节，通过亲手构建模型来弥补研究者与技术细节脱节的问题。课程内容及作业被认为是成为LLM专家的重要学习资源。 (来源: nrehiew_、jpt401)
💼 商业
Meta斥资143亿美元投资Scale AI并招募其CEO Alexandr Wang，加速AI研发：Meta公司为强化其AI实力，与数据标注公司Scale AI达成协议，投资143亿美元获取其49%的非投票权股份，并招募其创始人兼CEO Alexandr Wang及其团队。Alexandr Wang将负责Meta一个专注于超级智能研究的新实验室。此举旨在为Meta注入顶尖AI人才和大规模数据运营能力，以应对其Llama 4模型反响平平及AI研究部门的人事动荡。Scale AI将利用资金加速创新并向股东分配部分资金，其首席战略官Jason Droege将担任临时CEO。此交易可能因避免直接收购而规避了部分政府审查。 (来源: DeepLearning.AI Blog)
OpenRouter完成4000万美元A轮融资，a16z和Menlo领投：LLM推理的控制平面和模型市场OpenRouter宣布完成总计4000万美元的种子轮和A轮融资，由a16z和Menlo Ventures领投。OpenRouter旨在成为开发者选择和使用各种LLM的统一接口，目前提供超过400种模型，年处理Token量达100万亿。融资将用于扩展支持的模型模态（如图像生成、多模态交互模型）、实现更智能的路由机制（如地理路由、企业级GPU分配优化）和增强模型发现功能。 (来源: amasad、swyx)
人形机器人公司「灵宝CASBOT」获近亿元天使+轮融资，蓝思科技领投：人形机器人品牌「灵宝CASBOT」宣布完成近亿元天使+轮融资，由蓝思科技领投，天津佳益及老股东国投创合、河南资产跟投。资金将用于加速产品量产、技术研发和市场拓展。灵宝CASBOT专注于通用人形机器人与具身智能的落地应用，已推出CASBOT 01和02两款双足人形机器人，分别面向特种作业和更广泛的人机交互场景（如导览、教育）。公司核心技术包括分层端到端模型结合强化学习后训练，已在工业制造和矿产能源领域与招金集团、中矿集团等达成合作。 (来源: 36氪、36氪)
🌟 社区
Andrej Karpathy倡导“上下文工程”取代“提示工程”，强调构建LLM应用复杂性：Andrej Karpathy赞同Tobi Lutke的观点，认为“上下文工程”（context engineering）比“提示工程”（prompt engineering）更能准确描述工业级LLM应用的核心技能。他指出，提示通常指用户日常输入的简短任务描述，而上下文工程是一门精细的艺术和科学，涉及在上下文窗口中精确填充任务描述、少量示例、RAG、多模态数据、工具、状态历史等信息，以优化LLM性能。他还强调，LLM应用远不止于此，需要解决问题分解、控制流、多模型调度、UI/UX、安全评估等一系列复杂软件工程问题，因此“ChatGPT套壳”的说法是错误的。 (来源: karpathy、code_star、dotey)
Hugging Face推出付费团队计划以应对盈利模式的社区疑问：针对社区关于Hugging Face如何盈利的疑问（如用户@levelsio的推文所引发），Hugging Face联合创始人Clement Delangue幽默回应称“被触发了盈利焦虑”，并宣布推出新的付费高级团队计划。Hugging Face作为托管大量AI模型、提供免费API且不强制API密钥的平台，其商业模式一直是社区讨论的焦点。新计划的推出表明其正积极探索和拓展商业化途径。 (来源: huggingface、ClementDelangue)
社区热议AI代码助手用户忠诚度及多工具协作：The Information报道指出，开发者对编码助手的忠诚度可能比想象中高。同时，社区中也出现了开发者在同一代码仓库中同时使用Claude Code、Codex (CLI) 和 Gemini (CLI) 等多种AI编码工具的现象。这反映了开发者在积极尝试不同AI工具以提升效率，同时也可能在寻找最适合自己工作流的特定功能组合，而非完全依赖单一工具。 (来源: steph_palazzolo、code_star)
AI在医疗诊断中展现潜力，引发“第二意见”讨论：社交媒体上再次出现AI辅助诊断案例，一名喉咙痛患者在医生建议观察后，通过ChatGPT获取建议进行了超声波检查，最终发现甲状腺癌。此类事件引发讨论，鼓励人们在医疗问题上利用AI获取“第二意见”，认为这可能挽救生命。同时，阿里巴巴达摩院的GRAPE模型通过常规CT扫描检测早期胃癌的研究也登上《自然·医学》，显示AI在癌症早筛方面的巨大潜力。 (来源: aidan_mclau、Yuchenj_UW)
AI时代“发疯文学”与AI陪伴现象：年轻人中流行的“发疯文学”作为一种情绪宣泄和微小抵抗的方式，正与AI工具产生交集。许多用户将生成式AI（如文小言的蛋小黄）作为情感出口和陪伴者，用于排解孤独、获取安慰、甚至辅助决策（如吵架复盘）。AI因其耐心、无偏见和随时可用的特性，成为一种低成本、高私密性的“电子朋友”，帮助用户在混乱时刻找到慰藉，并被认为有助于改善精神状态。 (来源: 36氪)
关于LLM是否是通用智能（AGI）的讨论持续：社区中关于大语言模型（LLM）是否以及何时能达到通用人工智能（AGI）的讨论持续。有观点认为，尽管LLM在许多任务上表现出色，但距离真正的AGI仍有距离，尤其是在缺乏人类科学天才的理论和内部运作数据的情况下。对AGI的实现时间表也存在不同看法，从近期的2028年到更远的2035-2040年均有提及。 (来源: menhguin)
💡 其他
世界上首个聊天机器人Eliza在60年后被成功复原：麻省理工学院科学家约瑟夫·维森鲍姆于20世纪60年代中期发明的世界首个聊天机器人Eliza，在原始代码丢失多年后，其打印稿被重新发现。经过斯坦福大学和麻省理工学院团队的努力，通过清理调试原始代码、修补功能、开发模拟运行环境等工作，Eliza在60年后成功“复活”。原始Eliza通过分析用户输入的文字、提取关键词并重组句子来回复，以罗杰斯式治疗师的形象与用户互动，曾让许多测试者产生情感依恋。修复后的Eliza代码和模拟器已在Github发布，供公众体验。 (来源: 36氪)
AI图像生成工具Midjourney面临迪士尼等版权诉讼，但其独特创作模式受追捧：AI图像生成平台Midjourney因其生成的图像可能侵犯迪士尼、环球影业等公司的视觉资产版权而面临法律诉讼。然而，该工具凭借其独特的创作模式——在Discord社区通过文本提示词生成高度艺术化、风格化的图像——在全球创作者中广受欢迎。Midjourney团队不足50人，未进行融资，但年营收已达2亿美元。其产品哲学强调“想象力至上”，将AI定位为扩展人类思维的引擎，而非简单替代工具，通过“去工具化”的极简交互和社群共创文化，重塑了数字创意范式。 (来源: 36氪)
AI驱动的领导力变革：从层级式服从到人机共生：随着AI深度融入工作，传统领导力面临挑战。谷歌调查显示82%的青年领导者使用AI，甲骨文数据显示25%员工宁愿问AI而非领导。AI导致领导环境变化：信息经验不再是领导者专属护城河，决策透明化带来压力，管理对象从纯人类团队变为“人机混合体”。复旦大学管理学院提出“共生领导力”概念，强调传统经济与数字经济、企业与生态圈、人脑与机脑的融合共生。AI时代领导者需驾驭新旧动能转换，在协同网络中创造价值，并发挥人机协同倍增效应，核心竞争力在于知道如何让AI为人类服务。 (来源: 36氪)
