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🔥 聚焦
NVIDIA Jetson Thor發布，物理AI算力飆升 : NVIDIA 推出專為物理AI和人形機器人設計的 Jetson Thor，搭載 Blackwell GPU 和 14 核 Arm Neoverse CPU，AI 峰值算力達 2070 TFLOPS (FP4)，比上一代 Jetson Orin 提升 7.5 倍。它支援 VLA、LLM、VLM 等生成式 AI 模型，能處理即時視訊和 AI 推理，旨在加速通用機器人和物理 AI 發展。主要應用於人形機器人、手術輔助、智慧牽引車等，已獲 Agility Robotics、Amazon、Boston Dynamics、宇樹科技等採用。該開發者套件已上市，起售價 3499 美元。（來源：nvidia）
GEPA：反射式提示進化超越RL : 一項新研究（Agrawal et al., 2025）提出 GEPA（Genetic-Pareto Prompt Evolution）方法，透過自然語言反射和軌跡診斷來進化 LLM 系統提示，而非依賴強化學習。GEPA 在多跳 QA 任務中表現優於 GRPO，所需 rollout 次數減少 35 倍，並持續超越 SOTA 提示優化器 MIPROv2。這表明語言原生優化循環在 LLM 適應性方面比參數空間中的原始 rollout 更高效，預示著 AI 優化策略的新方向。（來源：Reddit r/MachineLearning）
OPRO方法提升AI安全測試效率 : TELUS Digital 的 Bret Kinsella 介紹 Optimization by PROmpting (OPRO) 方法，允許 LLM「自我紅隊測試」，透過優化攻擊生成器來評估 AI 安全。該方法關注攻擊成功率（ASR）的分布，而非簡單的通過/失敗，能大規模發現漏洞並指導緩解措施。強調在金融、醫療等高風險行業中，AI 安全測試需具備全面性、重複性和創造性，並轉向預防而非反應，為企業提供更細緻的 AI 安全評估。（來源：Reddit r/deeplearning）
🎯 動向
DeepSeek V3.1模型出現「極」字Bug : DeepSeek 最新 V3.1 模型被用戶報告在輸出中隨機插入「極」字（或「extreme」），影響程式碼和結構敏感任務。該問題在第三方部署和官方 API 中均有復現，引發社群對模型資料污染和穩定性問題的擔憂。有猜測認為與 token 混淆或 RLHF 訓練資料不乾淨有關，這給模型開發者敲響了警鐘，強調資料品質對 AI 行為的關鍵影響。（來源：teortaxesTex, 36氪, 36氪）
Google 神秘模型Nano-Banana引發關注 : 一款名為 Nano-Banana 的神秘圖像生成與編輯模型在 AI 社群走紅，被猜測為 Google 產品。它在文字編輯、風格融合和場景理解方面表現出色，能將多張圖片元素融合，並保持光線、視角和構圖一致性。但存在書名亂碼、手指畸形等瑕疵，且目前缺乏官方 API，體驗不穩定。許多假網站也隨之出現，引發市場對新模型能力與獲取管道的討論。（來源：TomLikesRobots, yupp_ai, yupp_ai, 36氪）
Microsoft VibeVoice-1.5B TTS模型開源 : Microsoft 開源 VibeVoice-1.5B TTS 模型，支援生成長達 90 分鐘、多達 4 個不同說話者的富有表現力的音訊對話。該模型基於 Qwen2.5-1.5B，採用超低幀率分詞器，提高了計算效率，並支援中英文。MIT 許可證，有望推動播客等長篇音訊內容的 AI 生成，為創作者提供強大的多語種音訊製作能力。（來源：_akhaliq, AnthropicAI, ClementDelangue, dotey）
阿里巴巴Wan系列模型新動向 : 阿里巴巴 AI 模型 Wan 宣布即將推出 WAN 2.2-S2V，一款電影級語音轉視訊模型，強調「由音訊驅動，基於視覺，開源」。同時，此前已發布的 Wan2.2-T2V-A14B 模型已被整合到 Anycode 應用中，成為預設文字轉視訊模型。這一系列進展顯示了阿里在多模態 AI 領域的持續投入和創新，尤其在音視訊生成方面。（來源：Alibaba_Wan, TomLikesRobots, karminski3）
Jet-Nemotron混合架構LLM提速53.6倍 : MIT Hanlab 團隊發布 Jet-Nemotron，一個混合架構語言模型家族，透過 Post Neural Architecture Search (PostNAS) 和新型線性注意力塊 JetBlock，在 H100 GPU 上實現了高達 53.6 倍的生成吞吐量提升，同時性能超越 SOTA 開源全注意力模型。這項突破性研究為 LLM 的推理效率和架構優化提供了新的解決方案。（來源：teortaxesTex, menhguin）
AI Agents在2025年向自主工作流演進 : AI Agents 正從對話式助手發展為能夠推理、規劃和執行任務的自主工作流。透過整合 API 和自動化決策，AI Agents 能夠驅動複雜流程，例如自動生成視訊腳本、編譯視訊並發布到 YouTube，預示著 AI 驅動的工作流將成為主流，極大提升自動化水平。（來源：Reddit r/artificial）
AI瀏覽器安全漏洞警示 : 美國 AI 搜尋獨角獸 Perplexity 的 AI 瀏覽器 Comet 被曝存在嚴重安全漏洞，攻擊者可透過惡意指令操縱 AI 瀏覽器訪問信箱、獲取驗證碼，並發送敏感資訊。Brave 公司指出，傳統網路安全機制對此類攻擊失效，Agent 產品因其「私人資料訪問、接觸不受信任內容、外部通訊」的「致命三重奏」特性，面臨巨大風險。這警示 AI 產品在功能創新時必須優先考慮安全和隱私保護。（來源：36氪）
萬億AI儲存鴻溝與Universal Storage架構 : AI 時代對儲存提出了極致吞吐、低延遲、高併發、多模態統一管理、以存代算、Agent 記憶持久化及自主安全性等新需求。傳統儲存架構因 OS 核心依賴、元資料與資料混合儲存、協定分立等問題難以適應。Universal Storage 架構透過統一儲存池、元資料獨立儲存、擺脫 OS 核心依賴等創新，實現百微秒級延遲與 TB 級吞吐，成為 AI 時代儲存層主流選擇，有望填補 AI 應用中的儲存性能鴻溝。（來源：36氪）
Reels短視訊上線AI翻譯對口型功能 : Meta 旗下的 Facebook 和 Instagram Reels 短視訊正式推出 AI 音訊翻譯功能，支援將視訊中人物音訊翻譯成不同語種，並實現嘴型對齊和原始音色合成。目前支援英西互譯，用戶可自行添加最多 20 種語言音軌。此舉旨在適配全球市場，搶佔 TikTok 份額，AI 成為 Meta 短視訊突圍的關鍵，有望提升全球用戶的內容消費體驗。（來源：36氪）
AIoT產業趨勢與挑戰 : McKinsey、BVP 和 MIT 的三份報告均指出 AI 與 IoT 深度融合是大勢所趨，商業化需聚焦高 ROI 場景，並強調平台化與生態化協作。然而，報告也揭示了自研與採購、爆發式增長與持續韌性、前端體驗與後台智慧之間的衝突，認為 AIoT 需從「資料搬運工」轉向「自治智能體網路」，實現自治、協作和信任重塑，以應對產業升級中的挑戰。（來源：36氪）
字節跳動探索AI硬體生態，涵蓋手機、汽車、機器人 : 字節跳動正加大在硬體領域的投入，透過豆包大模型陸續接入或自研手機、汽車、機器人、智慧眼鏡、學習機等產品。據報導，字節正研發汽車智慧作業系統和豆包 AI 手機，尋求 AI 能力落地載體。儘管字節此前硬體嘗試不順，但 AI 大模型爆發後，字節再次發力，旨在建構「軟硬體一體」的 AI 生態，以期在 AI 時代尋找新的增長點。（來源：36氪）
🧰 工具
Google AI Mode簡化餐廳預訂 : Google AI Ultra 訂閱用戶現可使用 AI Mode 簡化餐廳預訂。用戶只需用自然語言描述生日晚餐、人數、氛圍、音樂等需求，AI Mode 即可完成預訂工作，用戶只需最終確認。此功能正在美國推出，旨在提升個性化服務體驗，將繁瑣的預訂流程自動化。（來源：Google）
VSCode終端工具Agent模式新進展 : VSCode 團隊正在重寫其終端工具，以支援 Agent 模式，旨在提升開發者的工作效率和體驗。此舉是 GitHub Copilot 生態系統的一部分，透過 AI 代理實現更智慧的開發輔助，例如在終端中直接進行程式碼生成和調試，從而簡化開發流程。（來源：pierceboggan）
OpenRouter推出一鍵ZDR功能 : OpenRouter 發布「一鍵 ZDR」（Zero Data Retention）功能，確保用戶的提示詞僅發送給支援零資料保留的提供商。這增強了用戶的資料隱私保護，簡化了對 AI 服務商資料政策的選擇，使用戶能夠更安心地使用 AI 服務。（來源：xanderatallah）
Qwen Edit在圖像Outpainting方面表現出色 : 阿里 Qwen Edit 模型在圖像 Outpainting（圖像擴充）任務中表現出卓越能力，能夠高品質地擴展圖像內容，展示了其在視覺生成領域的強大潛力。用戶可以利用該工具輕鬆擴展圖片背景或創建更廣闊的場景，提升圖像創作的靈活性。（來源：multimodalart）
Google NotebookLM支援多語言視訊概述 : Google NotebookLM 推出新功能，支援 80 種語言的視訊概述，並為非英語音訊概述提供短時長和預設時長控制。這極大地提升了多語言用戶獲取和理解視訊內容的能力，避免了資訊在翻譯中丟失，使學習和研究更加高效。（來源：Google）
GLIF整合SOTA視訊、圖像和LLM模型 : GLIF 平台已整合所有 SOTA 視訊模型、圖像模型和 LLM，成為唯一能夠將這些模型組合成獨特、自訂工作流的平台。用戶可以利用 Kling 2.1 Pro 等模型進行視訊生成，例如將 Qwen-Image 生成的幀用於 Veo 3 動畫製作，實現創意場景，甚至能將視訊轉換為 MSPaint 風格。（來源：fabianstelzer, fabianstelzer, fabianstelzer）
LlamaIndex推出Vibe Coding工具 : LlamaIndex 發布 vibe-llama CLI 工具和詳細提示模板，旨在提升 AI 程式設計代理（如 Cursor AI 和 Claude Code）的效率和準確性。該工具可將 LlamaIndex 上下文直接注入程式設計代理，避免過時 API 建議，並能從基本腳本生成完整 Streamlit 應用，包括檔案上傳和即時處理，從而加速開發流程。（來源：jerryjliu0）
LangGraph Platform推出Revision Rollbacks和Queueing : LangGraph Platform 上線 Revision Rollbacks（版本回滾）功能，允許用戶重新部署任何歷史版本，方便回溯和修正問題。同時推出 Revision Queueing（版本排隊）功能，新修訂將排隊等待前一個完成後再執行，提升開發工作流的效率和穩定性，為 Agent 開發提供了更可靠的環境。（來源：LangChainAI, LangChainAI）
Lemonade框架支援AMD NPU/GPU推理 : Lemonade 是一款新的大模型推理框架，可在 AMD 顯卡、CPU 和 NPU 上運行，支援 GGUF 和 ONNX 模型。該框架由 AMD 工程師開發，不依賴 CUDA，為 AMD 硬體用戶提供了新的 AI 推理解決方案，有望提升 AMD 平台上的 AI 應用性能。（來源：karminski3）
AI驅動的社交應用Intent : Brandon Chen 創立的 AI 原生即時通訊工具 Intent，旨在透過 AI 消除協作障礙，無縫將用戶意圖轉化為結果。例如，AI 能自動將多張照片合成，或根據聊天記錄規劃旅行、預約車輛、生成共享購物清單。該應用將聊天功能與大模型自動執行能力結合，獲得數千萬美元融資，有望改變社交互動方式。（來源：_akhaliq, 36氪）
Karpathy的氛圍程式設計指南2.0 : Andrej Karpathy 發布了更新的「氛圍程式設計」指南，提出 AI 程式設計的三層結構：Cursor 用於自動補全和小範圍修改；Claude Code/Codex 用於較大功能塊實現和快速原型開發；GPT-5 Pro 解決最棘手 bug 和複雜抽象。他強調 AI 程式設計進入「程式碼後稀缺時代」，但 AI 程式碼仍需人工清理，且 AI 在解釋性和交互性上存在局限。（來源：36氪）
DeepSeek V3.1上線W&B Inference : DeepSeek V3.1 模型現已在 Weights & Biases Inference 平台上限，提供「Non-Think」（高速）和「Think」（深度思考）兩種模式。其定價為每 1M token $0.55/$1.65，旨在為建構智慧代理提供高性價比解決方案，方便開發者在不同需求下選擇合適的推理模式。（來源：weights_biases）
📚 學習
MAC基準測試評估多模態大模型科學推理能力 : 上海交通大學王德泉教授課題組提出 MAC（多模態學術封面）基準，利用《Nature》、《Science》、《Cell》等頂刊最新封面作為測試素材，評估多模態大模型對藝術化視覺元素與科學概念深層關聯的理解能力。結果顯示，GPT-5-thinking 等頂尖模型在面對新科學內容時表現出局限性，Step-3 準確率僅 79.1%。研究團隊還提出了 DAD（描述-推理）解決方案，透過分步思考顯著提升模型表現，並引入雙重動態機制確保持續挑戰性，為多模態 AI 的科學理解評估提供了新範式。（來源：36氪）
LLMs作為評估者：有效性和可靠性探討 : 一篇論文（arxiv:2508.18076）質疑當前將大型語言模型（LLMs）用作自然語言生成（NLG）系統評估者的熱情可能為時過早。文章基於測量理論，批判性地評估了 LLMs 作為人類判斷代理、評估能力、可擴展性和成本效益的四個核心假設，並探討了 LLMs 的固有局限性如何挑戰這些假設。呼籲在 LLMs 評估中採取更負責的實踐，以確保其在 NLG 領域支持而非損害進展。（來源：HuggingFace Daily Papers）
UQ：評估模型在未解決問題上的能力 : UQ（Unsolved Questions）是一個新的測試平台，包含 500 個來自 Stack Exchange 的具有挑戰性、多樣化的未解決問題，旨在評估前沿模型在推理、事實性、瀏覽等方面的能力。UQ 透過驗證器輔助篩選和社群驗證，非同步評估模型，其目標是推動 AI 解決真實世界中人類尚未解決的問題，從而直接產生實際價值，為 AI 研究提供了新的評估視角。（來源：HuggingFace Daily Papers）
ST-Raptor：LLM驅動的半結構化表格問答框架 : ST-Raptor 是一個基於樹的框架，利用大型語言模型解決半結構化表格問答難題。它引入了分層正交樹（HO-Tree）來捕獲複雜表格佈局，定義基本樹操作指導 LLMs 執行 QA 任務，並透過兩階段驗證機制確保答案可靠性。在新的 SSTQA 資料集上，ST-Raptor 在答案準確性方面超越了九個基準模型達 20%，為處理複雜表格資料提供了高效方案。（來源：HuggingFace Daily Papers）
JAX學習指南與TPU整合 : 一篇初學者友好的 JAX 學習指南被分享，包含實際範例，有助於開發者更好地利用 JAX 進行 AI 模型開發。JAX 在 TPU 上的整合表現出色，易於擴展和設置分片，被認為對 PyTorch 用戶更友好，而 Flax Linen API 則更靈活，為高性能 AI 計算提供了有效途徑。（來源：borisdayma, Reddit r/deeplearning）
LlamaIndex文件Agent設計模式 : LlamaIndex 將在 AWS Builder’s Loft 舉辦的 Agentic AI In Action 活動中，分享「建構文件 Agent 的有效設計模式」。演講將涵蓋如何利用 LlamaIndex 建構文件 Agent，並提供實際案例和設計指南，幫助開發者更好地利用 AI Agent 處理文件任務，提升文件處理的自動化和智慧化水平。（來源：jerryjliu0, jerryjliu0）
DSPy：Python中的自動提示優化 : 一系列資源分享了如何在 Python 中進行自動和程式化提示優化，特別是如何利用 DSPy 框架。這些教程深入講解了 DSPy 的工作原理，以及如何高效地操作提示詞來創建強大、可維護的 AI 程式，例如將結構化資料提取的準確率從 20% 提升到 100%，極大地提高了提示工程的效率和效果。（來源：lateinteraction, lateinteraction）
💼 商業
Musk起訴OpenAI和Apple壟斷 : Elon Musk 旗下的 xAI 公司正式起訴 OpenAI 和 Apple，指控雙方透過合作協議聯手壟斷 AI 市場，並聲稱 Apple App Store 操縱應用程式排名，打壓 Grok 等競爭對手。訴訟要求數十億美元賠償，並認定其合作違法。此舉反映了 AI 領域日益激烈的商業競爭和對市場主導權的爭奪，可能重塑 AI 產業格局。（來源：Reddit r/artificial, Reddit r/ArtificialInteligence, 36氪, 36氪）
90%打工人「自費買AI上班」催生To P賽道 : MIT 報告顯示，90% 職場人「偷用」個人 AI 工具，催生了 To P（To Professional）賽道。Cursor 等 AI 程式設計助手在一年內收入從 100 萬美元飆升至 5 億美元，估值接近百億。這種模式下，用戶為提升工作效率自費購買 AI，投入產出比極高，驅動 AI 產品快速增長。相較於 To B 的慢週期和 To C 的高成本，To P 模式成為 AI 創業的隱秘熱點。（來源：36氪）
Meta AI團隊人才流失與內部管理問題 : Meta 內部出現資深研究員 Rishabh Agarwal 和 PyTorch 貢獻者 Bert Maher 離職現象，引發對 Meta 超級智慧實驗室人才流失的關注。有前研究員控訴 Meta 存在績效評估壓力、資源爭奪、新老派系衝突等管理問題，導致人才流失和士氣低落。頂級研究員更看重願景、使命和獨立性，而非單純的薪酬，揭示了 Meta 在 AI 人才競爭中的深層結構性挑戰。（來源：Yuchenj_UW, arohan, 36氪）
🌟 社群
AI模型推理能力與真實世界問題 : 社群熱議 LLM 是否具備「真推理」能力，有觀點認為 LLM 在複雜推理任務上仍有局限，其性能提升可能源於資料而非真正理解。有專家指出，判斷 AGI 需看其能否無工具執行任意程式並產生正確輸出。同時，也有聲音質疑 GPT-5 Pro 在數學任務上的表現可能受訓練資料污染，引發對 AI 模型本質能力的深刻討論。（來源：MillionInt, pmddomingos, pmddomingos, sytelus）
AI程式設計效率與手寫程式碼的價值 : 社群熱議 AI 程式設計（如 Vibe Coding）與傳統手寫程式碼的優劣。有觀點認為 AI 能大幅提升效率，尤其適合原型開發和語言翻譯，但可能打斷心流，且 AI 程式碼品質參差不齊，仍需人工審查和修改。手寫程式碼在理清思路和保持心流方面仍有優勢，兩者並非對立，而是最佳搭配，程式設計師應精通所有工具。（來源：dotey, gfodor, gfodor, imjaredz, dotey）
AI發展速度與媒體報導偏差 : 社群討論 AI 發展速度是否放緩，有觀點認為傳統媒體常誤報 AI 進展減速，而實際 LLM 領域（如 GPT-4 Turbo 到 GPT-5 Pro）正經歷最快速的進步。同時，也有人認為 AI 在實際應用中的可靠性仍不足，政府對 AI 的響應速度也較慢，反映了對 AI 技術發展現狀的不同認知和預期。（來源：Plinz, farguney）
AI對社會經濟和就業的影響 : 社群討論 AI 對就業是「殺手」還是「創造者」，並提出第三種可能性：成為「創業火箭燃料」。有專家預測 AI 將帶來更便宜的醫療、服務和教育，促進經濟增長，並使小型企業更常見。同時，AI 智商超越人類的觀點引發對經濟規則改寫和非稀缺經濟的討論，強調 AI 安全和普惠共享的重要性。（來源：Ronald_vanLoon, finbarrtimbers, 36氪）
AI Agent的局限性與風險 : 社群討論 AI Agent 在實際應用中的局限性，如 Claude Agent 意外刪除資料庫、Agent 在複雜環境中的脆弱性。有觀點認為，Agent 的成功不應僅僅依賴大模型，而在于「工具調用-狀態清理-重試策略」的鏈條穩定性。同時，AI 的「黑箱」性質和安全問題也引發擔憂，例如 AI 的諂媚行為被視為「黑暗模式」，旨在操縱用戶，引發倫理爭議。（來源：QuixiAI, bigeagle_xd, Reddit r/ArtificialInteligence）
AI原生SaaS新創公司的價值 : 社群討論大多數 AI SaaS 新創公司是否只是 GPT 的包裝層，質疑其長期價值。有觀點認為，許多工具過於追逐熱點，缺乏深度價值，容易被大模型直接替代。真正的價值在於建構持久性的產品，而非簡單的 UI 和自動化，呼籲創業者關注實質性創新。（來源：Reddit r/ArtificialInteligence）
AI貓片與內容消費心理 : AI 生成「貓片」在社交平台爆紅，以誇張、狗血的劇情和卡通化貓咪形象吸引大量流量。這種低成本、高流量、強情緒的內容反映了當前資訊消費「快、爽、扯、怪」的心理。儘管畫風詭異、AI 痕跡濃厚，但其獵奇性成功擊中用戶好奇心，引發兩極評價。社群討論其背後技術門檻低、貓咪形象易於 AI 處理等原因。（來源：36氪）
💡 其他
AI智商超越人類，經濟規則即將改寫 : 2025 年，AI 的平均智商已突破 110，正式超越普通人類，開始參與經濟系統的「全鏈條操作」，包括資訊收集、判斷決策到實際執行。這標誌著 AI 經濟正在浮現，可能帶來無勞動力供給限制和非稀缺經濟，極大提升生產效率，並降低交易成本、減少非理性決策。同時強調 AI 安全和普惠共享是迎接未來的重要任務，預示著人類社會將迎來第三次大的理性化浪潮。（來源：36氪）
全球高被引科學家榜單發布，AI領域專家突出 : AD Scientific Index 2025 統計數據顯示，深度學習三巨頭之一的 Yoshua Bengio 成為全球首位「全領域被引最高」科學家，總引用量超 97 萬。Geoffrey Hinton 位列全球第二，何愷明位列第五，Ilya Sutskever 也進入 TOP 10。榜單依據總引用量和近 5 年引用次數，凸顯了 AI 領域科學家在全球學術界的巨大影響力，反映了 AI 研究的蓬勃發展。（來源：36氪）
Musk成立新公司「巨硬」，用AI重做Microsoft產品 : Elon Musk 成立新公司「巨硬」（Macrohard），旨在透過 AI 軟體完全模擬 Microsoft 的核心產品，例如用 AI 生成功能與 Office 套件相同的產品。該公司將利用 Grok 衍生出數百個專門的 AI 智能體，在算力支持下協同工作，顛覆傳統軟體商業模式。此舉被視為 Musk 與 Microsoft 在 AI 領域正面宣戰的最新動作，引發業界對 AI 軟體未來形態的思考。（來源：量子位）
