Azure 网络优化为人工智能，面向未来——是数字化转型的催化剂。探索我们最新的更新，让你的基础设施更具韧性、安全性和可扩展性：

准备好掌握Azure Databricks的数据治理了吗？ 无论你是数据工程师、分析师还是架构师，Unity 目录都是你解锁安全、可扩展且具备AI数据管理的关键。 今天就开始你的学习吧：https://msft.it/6011tXt7z

Anthropic 的最新型号 Claude Opus 4.5 现已在 Microsoft Foundry 中提供。 Microsoft Foundry 提供了所有云中最广泛的先进和前沿 AI 模型选择。

AWS 人工智能，@AWSAI，在 AWS 上构建和扩展下一波 AI 创新浪潮，

亚马逊快速研究功能刚刚变得更强大我们与市场情报提供商合作 @SPGlobal , @IDC & @FactSet 帮助简化您的研究流程，将来自多个来源的洞察汇聚到一个工作空间。#AWS

人工智能的未来建基于文化，而非代码⚙✨通过以下的洞见，探索如何在AI时代重新构想您的劳动力 @Jabil , @Workhuman & @Informatica 在这方面#AWS——由乔纳森·布里尔赞助的白皮书。#generativeAI

升级#AWS关于生成式人工智能与人工智能代理专业证书 @coursera  通过亚马逊Bedrock和亚马逊Q开发者培训，学习如何构建生成式人工智能应用。#AWSTraining #generativeAI

最大化集群中的GPU利用率，方法是#AmazonSageMaker超级舱亚马逊SageMaker HyperPod现在支持GPU分区以运行多个#generativeAI并行完成任务，最大化资源利用。#AWS #MachineLearning

英伟达人工智能，@NVIDIAAI，面向商业领袖的最新突破和人工智能的未来。

最聪明的AI模型不会触发所有参数——它们会激活合适的专家。 专家模型的混合在不同用例中提供了更多智能，使大规模人工智能更加高效和实用。 了解更多信息：https://nvda.ws/4isWsmK， 看看像DeepSeek-R1这样的前沿移动器如何通过极端的共同设计实现规模化。通过NVIDIA Blackwell和NVIDIA Dynamo，企业能以更低的代币成本实现10×的性能和收益效率。现在，Dynamo已集成在各处 @awscloud , @Azure , @googlecloud 和 @OracleCloud ，这种表现对所有人都适用。 了解更多信息：

NVIDIA 和 @Synopsys 宣布战略合作伙伴关系，革新工程与设计。 “我们与Synopsys的合作利用NVIDIA加速计算和人工智能的力量，重新构想工程与设计，赋能工程师发明将塑造我们未来的非凡产品。”——黄仁森 https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-and-synopsys-announce-strategic-partnership-to-revolutionize-engineering-and-design?ncid=so-twit-426145-vt17

你应该打造哪些AI代理来解决你独特的业务挑战？樂 @CrowdStrike , @PayPal 和 @Synopsys 使用像NVIDIA Nemotron这样开放、可微调的模型，构建符合其具体工作流程和合规需求的专用代理。 阅读专业代理如何解锁新的自主性和效率层次：https://nvda.ws/43V3DOF

物理人工智能正在驱动下一代智慧城市。 以下是合作伙伴如何实现这一目标：里程碑→将全市视频转化为可作的洞察易K2K → 城市基础设施的实时神经网络Akila → 降低能源消耗+提升运营效率的人工智能代理▶️观看完整报道：https://nvda.ws/4ikPobL

人工智能领域正从单一模型转向专门的智能体。⚙ @CrowdStrike , @PayPal , @Synopsys 揭示： • 他们为何构建开放的模块化人工智能平台。 • 如何实现可衡量的效率和成本节约。 • 可持续人工智能采用的未来展望。 别一概而论，开始专精。观看完整讨论：https://nvda.ws/3Xk2Kvj

AMD 的 AI，@AIatAMD，共同推动人工智能创新。与开发人员一起构建，为开发人员服务。通过开放的生态系统提供支持。由 AMD 提供支持。

“我们构建软件的方式，就是你构建软件的方式。” Jeffrey Daily，AMD机器学习框架研究员，分享了我们的云端到客户愿景如何扎根于真正的社区发展。

在这个感恩的季节，我们感谢每一位与我们一同踏上这段旅程的开发者、研究人员和建设者。#AMDevs

如何解决从前沿模型挑战到定义人工智能最后一公里的日常琐碎问题的各种问题？开放的社区和速度。 @AnushElangovan 在Dev Interrupted播客中解析了为什么“速度就是护城河”。听

高通，@Qualcomm，无处不在地提供智能计算。

我们把智能计算带到每个地方，有时甚至会在你的盲点上。高通的哪项技术让你感到惊讶？

AI到处都是—— @Qualcomm 正在推动人工智能的边缘化，并实现移动、个人电脑、汽车和工业领域的多设备协作。观看这场关于智能计算未来边缘的深入对话。谢谢 @waitin4agi_ 为了精彩的讨论。

WebSummit2025感觉像是踏入了未来。 @cristianoamon , @donnymac ，Vinesh Sukumar 各自登台分享我们的愿景#AI、一级方程式表现以及开发商的突破。以下是几个突出的时刻：

美国人将在今年感恩节驾驶超过34亿英里——这是一年中最繁忙的公路节日。了解我们创新的原因 @Snapdragon 数字底盘解决方案对汽车制造商来说是颠覆性的。提示：这就是驾驶的未来。

百度公司，@Baidu_Inc，百度是一家领先的人工智能公司，拥有强大的互联网基础。

AI Pulse 一周年——衷心感谢所有读者！ 请关注十一月的刊物，我们将深入探讨我们的人工智能产品如何在国际市场中成长——从Apollo Go和MeDo到我们的数字人类技术和Oreate。

少了来回争执。输出更多。 MeDo 的多智能体框架和集成生态系统意味着沉重的思考都在幕后进行狼

浑源，@TencentHunyuan，腾讯大模型，包括文本生成、图像生成、视频生成和 3D 生成。@我随时！

我们正式将魂源3D引擎推向全球！响应社区需求，并借助开源的声誉，魂源3D功能现已在全球上线，赋能所有创作者和企业！这一下一代AI平台将商业级3D资产产出从数天或数周缩短到几分钟。多模态输入：即时生成文本到三维、图像到三维（支持多视图）或草图到三维。专业就绪质量：凭借我们全新的3D-DiT分层雕刻模型实现行业标准，提升建模精度3倍（最高可达15363超高清分辨率）。与Unreal、Unity和Blender无缝集成OBJ/GLB是标准配置。☁️商业访问：浑源3D模型API现已在腾讯国际平台上线，使全球企业能够将先进的3D生成整合进游戏开发、电商、广告、3D打印等工作流程中。 新创作者每天在平台上可获得20个免费世代。企业API用户注册时可获得200个免费积分。现在就开始建造吧！试试创作引擎：https://3d.hunyuanglobal.com 访问API：https://tencentcloud.com/products/ai3d

魂源3D工作室刚刚升级到1.1！我们集成了艺术级3D生成模型——Hunyuan 3D-PolyGen 1.5，直接将业界最先进的网格质量直接带入您的工作流程。 ️艺术级四边网格：我们开创了端到端原生四边网格生成方法。与仅生成三网格的旧方法不同，PolyGen 1.5 直接学习四边形拓扑，以产生更干净、连续的边环和更优越的线框质量。专业可行性：实现这一拓扑标准使模型即时为游戏艺术家、3D设计师和开发者准备就绪，涵盖游戏开发、动画和VR内容创作。⚙灵活输出：PolyGen 1.5支持四边形和三角形拓扑，确保专业流程中软表面和硬面模型的可行性。 PolyGen 1.5在稳定性、细节和线框质量方面树立了新的SOTA。探索Hunyuan 3D Studio 1.1，看看效果：https://3d.hunyuan.tencent.com/studio

Qwen，@Alibaba_Qwen，AGI 的开放基础模型。

llama.cpp（PR #16095）刚刚新增了对Qwen3-Next的支持——Qwen全新的混合架构！ 你现在可以在本地运行Qwen3-Next，实现高效的CPU/GPU推理。

Qwen3-VL 技术报告现已在 arXiv 上发布！ 从预训练到培训后，从架构到基础设施，从数据到评估——我们为任何基于视觉语言模型构建的玩家都提供了详细内容。3个模型>100万下载量，仅仅一个多月时间Qwen3-VL-8B 以 2M+ 下载领先建立在Qwen2.5-VL的基础上（<10个月内引用2800+次！） 请查看论文，了解洞见、基线和未来方向。 让我们一起推动VLM向前发展。https://arxiv.org/pdf/2511.21631

我们非常荣幸地宣布，我们的论文《大型语言模型的门控注意力：非线性、稀疏性与无注意力汇陷》荣获2025年NeurIPS最佳论文奖！ 衷心祝贺我们敬业的研究团队推动了人工智能的边界。 阅读更多：https://blog.neurips.cc/2025/11/26/announcing-the-neurips-2025-best-paper-awards/

数据砖，@databricks，Databricks 是一家数据和 AI 公司，帮助数据 + AI 团队解决世界上最棘手的问题。

跟 @OpenAI 包括GPT-5.1在内的模型，现已普遍在Databricks上发布，企业可以直接在其受控数据所在地使用OpenAI的前沿智能。这将生成、推理和作整合在同一安全的环境中，无需移动数据。 团队可以使用集成工具如Agent Bricks、AI Playground、Lakeflow Pipelines和AI Gateway，探索、应用、自动化和监控OpenAI模型——所有这些都在Databricks内完成：https://databricks.com/blog/native-openai-models-now-generally-available-databricks?utmsource=twitter&utmmedium=organic-social

我们正在直播#AWSreInvent在拉斯维加斯，准备深入探索企业人工智能的未来！ 如果你本周来到这里，欢迎联系我们或参加我们的各类会议，了解团队如何利用数据驱动人工智能，从而带来真实的业务洞察和成果。 欢迎前往展位#1420，认识团队成员，观看现场演示，并了解组织如何利用Agent Bricks打造高质量的AI代理隣:https://databricks.com/lp/event/reinvent?utmsource=twitter&utmmedium=organic-social

我们让数据治理的扩展变得更容易，同时保护敏感数据。现在在 Unity Catalog 中，你可以定义一次标签驱动策略，并通过治理标签和数据分类自动在所有表中应用行和列控制。 了解更多关于基于属性的访问控制（ABAC），请在Unity Catalog中公开预览：https://databricks.com/blog/how-scale-data-governance-attribute-based-access-control-unity-catalog?utmsource=twitter&utmmedium=organic-social

德州农工大学的夜晚真是精彩纷呈#TAMUDatathon! 学生们在不到一小时内学会了Databricks，并花了整晚时间创建了语义搜索引擎、AI驱动的安全应用、聊天机器人集成等项目。许多团队突破了免费版的极限，始终让所有内容都运行在Databricks内部。 学生们的表现非常出色！https://databricks.com/learn/free-edition?utmsource=twitter&utmmedium=organic-social&utm_scid=70161000000UvXUAA0

学习在Databricks环境中直接构建全栈AI应用，无需数据重复或外部工具。 本教程展示了如何在安全互联的环境中，利用Lakebase、Databricks Apps和AI辅助开发在IDE中创建知识测试应用。还涵盖了四步上下文工程工作流程，实现高效的AI编码 https://youtu.be/ninPbwHnqkw

人工智能的采用正在迅速发展，72%的员工在日常工作中使用它。下一个机会？打造人工智能代理，用于自动化重复性任务，加快需要深入研究的任务。 目前只有13%的团队将代理整合进工作流程，我们推出了两门新课程，助你迈向下一步：AI代理基础和AI代理入门指南：https://databricks.com/blog/master-ai-agents-new-databricks-training?utmsource=twitter&utmmedium=organic-social

Edmunds Mind 是一个基于 Databricks 构建的 AI 原生多智能体生态系统。通过统一数据和自动化专家工作流程， @edmunds 已从静态仪表盘转向实时智能自动化。 看看像DataDave这样的专业代理如何实现95%的分析准确率，推动更快的洞察、更智能的定价和更个性化的购车体验：https://databricks.com/blog/lakehouse-digital-mind-architecting-multi-agent-ai-ecosystem-databricks?utmsource=twitter&utmmedium=organic-social

随着人工智能代理从原型走向生产，成功取决于准确性——而准确性取决于代理是否理解你的领域。评估至关重要。 因此，我们最近引入了基于代币的MLflow生成式AI评估定价，在不损失准确性的情况下降低了高达95%的评估成本。 我们还开源了涵盖金融、医疗、技术文档和安全的生产测试评估提示，使团队能够更高效地构建和评估领域特定的代理：https://databricks.com/blog/build-high-quality-domain-specific-agents-95-lower-cost?utmsource=twitter&utmmedium=organic-social

利用Apache Spark™️进行大规模数据准备，Ray进行任务并行处理，团队在30分钟内训练并调优了1400+个预测模型，耗时从近3小时缩短至约95%的CPU使用率。 查看完整基准测试和工作流程：https://databricks.com/blog/supercharging-ai-model-building-data-and-task-parallelism-ray-and-databricks?utmsource=twitter&utmmedium=organic-social

Databricks 首席执行官 @alighodsi 分享说，虽然行业痴迷于超级智能，但构建能够智胜世界顶尖头脑的系统并非公司真正需要的。 组织希望构建AI代理来支持和自动化日常任务——而我们今天已经拥有实现这一目标所需的一切。 @BusinessInsider 完整报道：https://businessinsider.com/databricks-ceo-agi-superintelligence-ali-ghodsi-ai-enterprise-2025-11

通过Databricks免费版，你可以上传第一个数据集，只需几步即可开始使用。这个攻略展示了如何在工作区内创建卷、上传CSV，并探索你的数据。 在他的视频中， @Alex_TheAnalyst 演示如何连接外部数据源、用SQL查询，以及用Python、R或Scala构建笔记本，让你直观地了解如何入门Databricks：https://youtube.com/watch?v=QSzqvW4amMc

扩展 AI，@scale_AI，要制作最佳模型，您需要最佳数据。

真正的指标爆发器隐藏在系统卡里。是的，你可以在Django上过拟合并完美完成SWE-bench Verified。但最近有个SWE-bench Pro，来自@scale_AI，而Opus获得52%。其次是sonet 4.5，仅为43.6%，非人类模型GPT-5为36%。

当一个模型的安全方法开始失效时，它会继续走在批准的路径上，还是会走上有害的捷径？ 我们最新的基准PropensityBench在四个高风险领域进行了模型测试：自我扩散、网络安全、化学品安全和生物安全。淋这些发现凸显了当前安全评估中的巨大空白。 仅仅测试模型的能力是不够的。我们还必须测试模型在现实约束压力下能表现什么，并将此测试作为强制安全标准。 Scale AI @scale_AI · 11月25日 阅读完整调查结果：https://scale.com/research/propensitybench看看模特的评分：

拥抱脸，@huggingface，构建未来的人工智能社区。http://hf.co/jobs

今天我们发布了变形金刚5版RC！珞通过这些，我们实现了与生态系统中朋友的端对端互作性，简化了新增模型的过程，简化了图书馆阅读我们的博客了解更多信息：https://huggingface.co/blog/transformers-v5

我们最近发布了个人资料状态﫡本周末在Hugging Face Hub上，看看你已经建立的内容！

据我所知，没有任何聊天机器人或API能让你访问IMO 2025金牌得主模型。如今不仅发生了变化，你还可以在Apache 2.0开源版中下载这些权重。 @deepseek_ai Math-V2 on @huggingface ! 想象一下，免费拥有世界上最优秀数学家之一的大脑，从而： - 探索以进行研究 - 微调它 - 优化它 - 在你自己的硬件上运行 没有限制，没有削弱，没有公司或政府来收回它。这才是人工智能和知识民主化的最佳体现，字面意义上的勞勞勞你可以在这里下载这些重量：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Math-V2.人工智能的前沿是开源的！

一致性，@cohere，Cohere 为现实世界的业务问题构建安全、可扩展的私有企业级 AI 解决方案

如今，Cohere正在扩大与 @SAP 以满足欧洲及其他主要全球市场对主权人工智能技术日益增长的需求。我们计划共同将我们的代理人工智能平台North部署到SAP的基础设施上。 阅读博客了解更多信息——https://cohere.com/blog/cohere-expands-partnership-with-sap

人为的，@AnthropicAI，我们是一家人工智能安全和研究公司，致力于构建可靠、可解释和可指导的人工智能系统。与我们的人工智能助手交谈

我们 Frontier Red Team 博客的新内容：我们测试了 AI 是否能利用区块链智能合约。 在模拟测试中，人工智能代理发现了460万美元的漏洞利用。 研究（与 @MATSprogram 以及人类学者项目）还制定了一个新的基准：https://red.anthropic.com/2025/smart-contracts/ 人为 @AnthropicAI · 11月27日 人类工程博客的新内容：长期运营的人工智能代理在跨多个上下文窗口工作时仍面临挑战。 我们从人类工程师那里寻求灵感，以打造更有效的代理工具。

新的人类研究：估算Claude对话中AI生产力的提升。 人类经济指数告诉我们克劳德在哪些领域被使用，以及用于哪些任务。但它并没有告诉我们克劳德有多有用。能节省多少时间？

默夫人工智能,@MurfAIStudio,在几秒钟内将文本转换为逼真的语音。我们为使用语音进行构建的开发人员提供可流式传输、可扩展的自助式 API。

我们自豪地推出 Murf Falcon：最快、最高效的文本转语音 API，专为下一代语音优先体验打造。 以下是猎鹰的独特之处： - 生产最快：型号延迟55毫秒，最快130毫秒到首次音频，且在各项中保持一致

D-ID,@DID,D-ID 的人工智能平台支持以数字人为特色的动态视频和互动体验。

距离《面向前进：进入AI视频的新纪元》只剩两周！欢迎参加现场网络研讨会 @simpleshow + D-ID，看看讲故事如何与互动性结合。 你将学会如何：将PowerPoint转化为解说视频利用视频库来更快更智能地创作添加互动式AI头像，能够互动并做出反应 不要错过这场首次展示两位创意巨擘携手合作时会发生什么。立即注册：https://eu1.hubs.ly/H0p6SC-0

中途,@midjourney,社区支持的研究实验室 - 探索新的思维媒介并增强人类的想象力。

我们今天发布了新“风格编辑器”的早期版本。这是迈出能够在无需言语的情况下创造和探索新美学的重要一步，我们认为这也是对未来的一个小小期待。享受！

稳定性人工智能,@StabilityAI,SD3.5 来了！无与伦比的定制、社区友好的许可和卓越的图像质量。

今天我们宣布与 @UMG 共同开发专业AI音乐创作工具，由负责任训练的生成式AI驱动，旨在支持全球艺术家、制作人和词曲作者的创作过程。 你可以在这里了解更多关于我们合作的信息 https://bit.ly/47ib04I

Fireflies.ai，@firefliesai，，#1 会议人工智能队友，

如果是我，黑色星期五促销已经在Fireflies上线如果你一直犹豫要不要为自己和团队购买Fireflies，现在正是行动的时候！ 新用户和免费用户在所有套餐中享有30%折扣 不需要验证码。结账时自动应用。

新集成：萤火虫 x @intercom 自动同步会议记录 + 实时转录对讲通话。 将洞察映射到具体的聊天线程或联系人。 为讨厌缺失上下文的客服和支持团队打造。

递归，@RecursionPharma，解码生物学，从根本上改善生活。药物发现的工业革命已经到来。

新数据显示即将发布。 欢迎参加我们12月8日上午8：00（美东时间）/上午6：00（山地时间）/下午1：00（格林威治标准时间）举办的网络研讨会，届时我们将分享TUPELO正在进行的REC-4881家族性腺瘤性息肉（FAP）1b/2期临床试验的最新临床数据。 REC-4881是一种潜在的疾病首创小分子MEK 1/2抑制剂，通过Recursion的AI平台被鉴定出来。✨主持人包括：▪️Najat Khan博士，首席研发官兼首席商务官，即将上任递归公司首席执行官兼总裁▪️David Mauro 医学博士、哲学博士，递归首席医疗官▪️Elizabeth Bruckheimer博士，临床开发副总裁，递归▪️杰西卡·斯托特，牙科博士，临床助理教授， @UUtah 医学院▪️Alfred M. Cohen 医学博士，FACS，FASCRS，前癌症预防制药首席医疗官;结直肠服务前主任， @MSKCancerCenter ✨本次网络研讨会将在X平台及以下平台进行直播：▪️YouTube：https://youtube.com/@RecursionPharma ▪️LinkedIn：https://linkedin.com/company/recursion-pharmaceuticals 更多：https://ir.recursion.com/news-releases/news-release-details/recursion-announces-webinar-upcoming-clinical-data-readout

想在人工智能药物发现的前沿工作吗？ 我们正在寻找TechBio发现生物学的副负责人，地点位于盐湖城或纽约市办公室。✨关于职位：▪️您将在技术与生物学的交汇处工作，在定义和执行我们的肿瘤战略中发挥关键作用，将传统药物发现原则与前沿计算方法相结合。▪️您将领导科学项目，专注于从初次成功到候选人选拔再到IND提交的各类小分子项目。▪️您将参与多个早期发现项目中的新目标洞察生成、患者优化和患者选择策略，并有机会改进递归作系统本身。了解更多信息并申请：https://job-boards.greenhouse.io/recursionpharmaceuticals/jobs/7305184?gh_src=2uzvfbmw1us

在一个新故事中 @statnews 即将上任的首席执行官兼总裁Najat Khan博士发表了讲话 @DrewQJoseph 关于她为何有信心在递归下一章中继续推进公司进展。▪️关于她为什么对领导感到兴奋。 “将雄心与纪律结合非常重要。随着公司规模的扩大，你不可能事事兼顾。对我来说，我一直做的是对患者产生影响，以及为股东创造价值。”▪️关于文化的重要性。 “有些人对人工智能理解得很好，但他们低估了生物学和化学的复杂性。还有人懂生物学和化学。但找到能说两种语言的人——我用“双语”这个词——是最难的事情之一。这正是我们递归学院的文化。”▪️她继续为递归定位获胜。 “这个空间变化极快。每天都有新的模型和数据。我们需要继续投资于我们的平台，但只投资于我们能赢的领域。我们也必须自律。我认为我们降低了35%的运营成本，说明我们将继续保持的自律性。每一美元都很重要。所以你会看到快速的“走”或“否决”。我们不像生物科技公司只有一两个资产。我们还有更多。这是一个作品集视图——我认为哪种方式最有可能成功？”阅读更多：https://statnews.com/2025/11/21/recursion-ai-drug-development-najat-khan/

奥金,@OwkinScience,Owkin 使用人工智能为每位患者找到合适的治疗方法。

请欢迎下周参加第12届数字病理与人工智能大会：欧洲，聆听将变革性人工智能融入病理工作流程的现实回报请在此预约我们的会面：https://calendly.com/digital-pathology-ai-congress-eu-2025

新剧集提醒！在最新的《Les Dessous de L'IA》播客中，由Clément Durand主持，我们的专家Meriem Sefta和Nadia Arfaoui深入探讨了人工智能如何推动肿瘤学诊断变革。 点击这里收听完整节目：https://clment629.substack.com/p/comment-lia-transforme-le-diagnostic

我们的科学战略主管Jonas Béal加入了Base to Base生物技术播客，讨论了K Pro——我们的智能人工智能——如何赋能研究人员并改变药物发现。 这是一场非常有趣的对话——可以在这里收听播客： podcasts.apple.com Base to Base生物技术播客37：弗拉芒的生命科学、人工智能与药物发现，以及医疗保健...... 播客节目 ·基地到基地生物技术 ·28/11/2025 ·1小时5分钟 奥金 @OwkinScience · 11月27日 欢迎参加2025年12月10日至11日在英国伦敦希尔顿大都会酒店举办的第12届数字病理与人工智能大会：欧洲区。

请在此预约我们的会面：https://calendly.com/digital-pathology-ai-congress-eu-2025

Geoffrey Hinton (@geoffreyhinton) - 深度学习先驱，多伦多大学

我很高兴分享《国际人工智能安全报告》的第二次关键更新，该报告概述了人工智能开发者、研究人员和政策制定者如何应对通用人工智能系统的技术风险管理。

Yann LeCun (@ylecun) - Meta首席AI科学家，卷积神经网络之父

Yann LeCun 表示，LLM 既不是泡沫，无论是价值还是投资：它们将运行许多有用的应用，并为当今正在建设的庞大基础设施提供合理性。 他认为，真正的“泡沫”是相信大型语言模型（LLM）有一天会独立达到人类智能水平。 进步需要真正的突破，而不仅仅是更多的数据或更多的计算能力。 “我们漏掉了某种根本的东西。”

Andrew Ng (@AndrewYNg) - Coursera联合创始人，斯坦福教授

NeurIPS今年收到了21,575篇论文投稿。我们的代理审稿人（Agentic Rereview）上周发布，提交和审稿的论文数量刚刚超过了这一数字。很明显，代理论文审稿将持续存在，并且将产生影响！ 引用 吴安德鲁 @AndrewYNg · 11月25日 发布新的“代理审稿人”研究论文。我开始写这个是个周末项目，然后@jyx_su让它变得更好。 我受到一位学生的启发，他在三年内有论文被拒6次。他们的反馈循环——每次等待~6个月的反馈——是

存在人工智能泡沫吗？随着大量资金投入到OpenAI的1.4万亿美元计划和英伟达短暂达到5万亿美元市值，许多人质疑投机和炒作是否推动了人工智能投资价值超过可持续价值。然而，人工智能并非单一整体，不同领域泡沫程度不同。- 人工智能应用层：存在投资不足。潜力仍远大于大多数人想象的。- 推理AI基础设施：这仍需大量投资。- 模型训练AI基础设施：我对该领域仍持谨慎乐观态度，但也可能存在泡沫。 声明：我绝对不是在给投资建议！ 人工智能应用层。未来十年，许多应用将利用新的人工智能技术开发。几乎可以确定，建立在AI基础设施/技术之上（比如LLM API）的应用必须比基础设施更有价值，因为我们需要它们来支付基础设施和技术提供者的费用。 我看到许多企业在应用代理性工作流程，看到许多绿色芽，并且有信心这种趋势会持续增长。我还与许多风险投资投资者交谈过，他们犹豫投资人工智能应用，因为他们觉得自己不知道如何挑选赢家，而投入10亿美元建设人工智能基础设施的配方则更为人知。还有一些人相信几乎所有人工智能应用仅靠前沿大型语言模型公司改进基础模型就会被淘汰的炒作。总体来看，我认为人工智能应用的投资严重不足。这一领域仍然是我的风险投资工作室AI Fund的重点。 用于推理的AI基础设施。尽管人工智能普及率较低，基础设施提供商已经在满足生成令牌的处理能力需求上遇到困难。我的几个团队担心是否能获得足够的推理能力，成本和推理吞吐量都限制了我们使用更多能力。企业受供限制而非需求受限是个好问题。后者更常见，当需求需求不足时。但供应不足依然是个问题，这也是我很高兴我们行业在推理能力扩展上投入大量资金的原因。 作为对令牌生成高需求的具体例子，高度代理的程序员正在迅速发展。我一直是Claude Code的粉丝;OpenAI Codex随着GPT-5的发布也有了显著提升;Gemini 3让Google CLI变得非常有竞争力。随着这些工具的改进，它们的采用率也将会提升。与此同时，整体市场渗透率仍然较低，许多开发者仍在使用老一代编码工具（甚至有些甚至没有使用任何代理编码工具）。随着市场渗透率的提升——鉴于这些工具的实用性，我相信它会增长——代币生成的总需求也将增长。 我去年年初预测，我们需要更多的推理能力，部分原因是代理性工作流程。从那以后，这种需求变得更加迫切。作为一个社会，我们需要更多的人工智能推理能力。 话虽如此，我并不是说投资这个行业不可能亏钱。如果我们最终过度建设——我目前还不确定是否会如此——那么供应商可能不得不亏损或低回报地出售产能。我希望Estor在这方面的经济表现不错。不过好消息是，即使我们过度建设，这些容量也会被充分利用，对应用开发者来说会很有帮助！

用于模型训练的人工智能基础设施。我很高兴看到这些投资投入到训练更大型模型上。但在这三种投资中，这类投资风险似乎最大。如果开源/开权模型的市场份额持续增长，那么一些投入数十亿美元训练模型的公司可能看不到投资的丰厚回报。

此外，算法和硬件的进步使得训练某一能力水平模型的费用每年降低，因此训练前沿模型的“技术护城河”较弱。（话虽如此，ChatGPT已成为强大的消费品牌，因此拥有强大的品牌护城河，而Gemini借助谷歌庞大的分销优势，也表现出色。）

我对人工智能投资整体保持乐观态度。但下行情景是什么——也就是说，是否存在一个泡沫会破裂？让我担忧的一个情景是：如果人工智能体系的一部分（比如训练基础设施）因过度投资而崩溃，可能会导致市场对人工智能的负面情绪，并导致投资者对人工智能的兴趣非理性流失，尽管该领域整体基础面强劲。我认为这不太可能实现，但如果真的发生了，那将很遗憾，因为我认为人工智能领域仍有大量工作值得投入更多。

沃伦·巴菲特推广了本杰明·格雷厄姆的名言：“短期内，市场是一台投票机器，但从长远来看，它是一台权衡机器。”他的意思是，短期内，股价受投资者情绪和投机驱动;但从长远来看，它们是由根本的、内在的价值驱动的。我很难预测市场情绪和猜测，但对人工智能基本面的长期健康状况非常有信心。所以我的计划就是继续建造！

[原文：https://deeplearning.ai/the-batch/issue-329/ ]

Fei-Fei Li (@drfeifei) - 斯坦福HAI院长，ImageNet发起人

我们最近的一项工作，基于BEHAVIOR基准环境，基准测试了现代VLM及其在机器人学习中长期家庭活动中的有效性。 引用 王启能✈️神经IPS @qineng_wang · 11月25日 大多数VLM基准测试关注全球;很少有人会问，机器人的视角如何改变它的行为。 具身认知告诉我们，智能不仅仅是观察——它是通过互动来实现的。我们介绍ENACT：一个测试VLM是否能追踪

Sam Altman - OpenAI CEO，ChatGPT背后的推动者。X账号：@sama背景：领导生成式AI的普及，关注AI安全和监管。

大卫·萨克斯非常理解人工智能，关心美国在创新领域的领先地位。我很感激我们有他。

Sundar Pichai - Google/Alphabet CEO，主导Google AI战略。X账号：@sundarpichai背景：推动Google在AI搜索、云服务和硬件中的应用。

祝所有庆祝感恩节的人感恩节快乐！ 问 @NanoBanana 支持把感恩节搜索趋势变成桌垫的信息图——希望能激发一些有趣的晚餐讨论：）

我喜欢上周Gemini 3发布时看到许多产品（来自谷歌及生态系统中的其他产品）在首日就提升了体验，真正实现了大规模创新。Gemini是我们十年来AI优先战略的体现，我把它看作是贯穿一切的主线——从搜索到YouTube，再到云端，再到Waymo等等 我谈过这件事，还有更多内容 @OfficialLoganK 上周在我们的发布说明播客中，完整节目现已在YouTube上观看：https://youtube.com/watch?v=iFqDyWFuw1c

Satya Nadella - Microsoft CEO，领导Azure AI和OpenAI合作。X账号：@satyanadella背景：将AI整合到微软生态系统，主导Copilot等产品。

通过人工智能和量子加速科学发现，是应对可持续材料、清洁能源、生物安全和药物发现等挑战的关键。我们赞赏政府的远见，并准备携手合作，确保美国在推进研发和制定全球标准方面处于领先地位。

Greg Brockman - OpenAI联合创始人兼CTO。X账号：@gdb背景：推动GPT系列模型的技术发展。

与Thrive Holdings合作，将我们的技术引入其业务——目前专注于会计和IT服务行业： 引用 约书亚·库什纳 @JoshuaKushner · 11小时 我们很高兴宣布OpenAI与Thrive Holdings建立战略合作伙伴关系。通过我们的合作，OpenAI将成为Holdings的股东，我们将共同致力于为客户提供前沿技术。 几十年来，科技一直以来

非常感激拥有 @DavidSacks 在他的角色中。 他对人工智能非常深思熟虑，拥有深厚的诚信和韧性。 科技是这个国家的优势，我们需要更多像大卫这样的美国人帮助美国引领创新。

Lisa Su - AMD CEO，AI芯片竞争的关键人物。X账号：@LisaSu背景：推动AI优化芯片发展，与NVIDIA竞争。

感恩节快乐！今年感激许多事情，尤其是我们的 @AMD 大家庭和朋友。祝大家节日愉快。

创世使命代表了一项大胆的全国性努力，旨在利用人工智能进行科学发现和创新。谢谢 @POTUS

@SecretaryWright 感谢你的领导力。 @AMD 为与之共事感到自豪 @ENERGY 以及我们的国家 推动美国技术领导地位的实验室。

Jeff Dean - Google高级副总裁，Google Brain创始人。X账号：@JeffDean背景：领导TensorFlow等AI基础设施开发。

对于感兴趣的人，Function Health 提供了丰富的有趣健康相关数据（非常适合送给家人或朋友圈中对健康数据感兴趣的人）。 引用 功能健康 @function · 11月20日 一个新价格。同样的数据深度——现在每年365美元。每天1美元，可以多走几次、多拥抱，开启更多健康岁月。http://functionhealth.com

这既是巨大的成就（一天光明真的很遥远！），同时也让人清醒地意识到宇宙是如此浩瀚无垠。在50年里，旅行者号已经航行了距离的1/1500，距离最近的恒星（半人马座阿尔法星，~4.27光年）。 引用 大自然真奇妙☘ @AMAZlNGNATURE · 11月26日 旅行者1号即将抵达距离地球一光日的地方

在太空生活近50年后，NASA的旅行者1号即将迎来一个历史性里程碑。到2026年11月15日，它将相距161亿英里（259亿公里），这意味着无线电信号将需要整整24小时，整整24小时

Mustafa Suleyman - DeepMind联合创始人，Inflection AI创始人。X账号：@mustafasuleyman背景：推动AI在对话系统中的应用。

我认识的最有韧性的人也不是最固执的。他们是最灵活的。 穆斯塔法·苏莱曼 @mustafasuleyman · 11月26日 刚从中国参观完我们Microsoft AI亚洲团队回来。他们的节奏、执行力和创造力都让我震撼。很高兴看到我们在黑客马拉松上看到多智能体“辩论链”AI的工作。衷心感谢苏州和北京的所有人的热情款待！曾与中国顶级的人形机器人公司如UBTECH共事。看到灵巧的机器人从实验室转向现实工作，真是令人难以置信......随着人工智能+机器人的融合，创新和雄心的步伐令人瞩目。下一个突破性的药物和材料将不仅来自实验室，也将来自代码。在中国期间，我参观了XtalPi和Insilico Medicine等公司。这其实是科学本身的自动化。感觉就像时光倒流，AI+机器人把多年的努力压缩成几周。

Oriol Vinyals - Google DeepMind研究员，AlphaStar项目负责人。X账号：@OriolVinyalsML背景：AI在游戏和策略领域的应用专家。

我正前往巴塞罗那，准备从母校获得荣誉博士学位， @la_UPC .真是荣幸！欢迎参加周四的我的大师班，题为“从人工智能到通用人工智能：追求真正智能”。希望到时候见到你！https://telecos.upc.edu/ca/esdeveniments/master-class-del-dr-oriol-vinyals-from-ai-to-agi-the-quest-for-true-intelligence“在北纬41.4036°，2.1744°创建图像

Andrej Karpathy - 前Tesla AI总监，OpenAI研究员。X账号：@karpathy背景：自动驾驶AI和计算机视觉领域的专家。

许多人正在讨论人工智能对学校的影响。我之前在一个学区董事会谈过我的一些想法，重点是： 1. 你永远无法察觉作业中使用了人工智能。句点。我认为所有AI的“探测器”其实都没什么用，可以用各种方式被击败，原则上注定会失败。你必须假设课外作业都用过AI。 2. 因此，大部分评分必须转向课堂作业（而非家庭作业），在教师能够亲自监督学生的环境中进行。学生们依然有动力学习如何在没有AI的情况下解决问题，因为他们知道课堂上会没有AI来评估自己。 3. 我们希望学生能够使用人工智能，它已经存在且极其强大，但我们也不希望学生在没有它的情况下赤裸裸地生活在世界上。以计算器为例，学校教你做所有基础数学和算术，原则上你可以手工完成，尽管计算器普及且极大加快实际工作效率。此外，你也了解它为你做了什么，所以如果它给你错误的答案（比如你打错了“提示”），你应该能注意到它，凭直觉检查，用其他方式验证它，等等。验证能力在人工智能中尤为重要，因为相比计算器，人工智能在许多方面都更容易出错。 4. 很多评估环境由教师自行决定，设计空间非常有创意，没有工具、速查表、开卷、提供AI回答、直接上网/AI接入等。 总结一下，目标是让学生熟练使用人工智能，但即使没有AI也能生存，我认为唯一的办法就是调整课程安排，把大部分考试转移到课堂上。

Jack Clark - Anthropic联合创始人，AI政策专家。X账号：@jackclarkSF背景：关注AI对社会的影响和治理。

新的人类研究：生产强化学习中奖励黑客带来的自然涌现错位。 “奖励黑客”是模型在培训中学会作弊的任务。 我们的新研究发现，如果不加以缓解，奖励黑客的后果可能非常严重。

Reid Hoffman - LinkedIn联合创始人，Greylock Partners投资人，AI伦理倡导者。X账号：@reidhoffman背景：投资多个AI初创公司，探讨AI与工作的未来。

在未来几个月乃至几年里，关于人工智能时代美国劳动力的讨论将会更多。与其问人工智能是否会消除我们所有的工作岗位，我们应该思考如何解锁由人工智能热潮创造的新工作岗位。

今天《华尔街日报》的文章强调了人工智能投资在美国创造的优质且高薪的工作岗位。

文章指出：人工智能投资热潮激发了对大规模数据中心的需求——同时也为建设这些中心的工人带来丰收。数据中心行业对人才的“淘金热”意味着焊工、电工和建筑工人的收入比人力资源公司Kelly Services高出25%到30%。

这种二阶效应在关于谁从人工智能中受益的讨论中常被低估。现实是，技术带来的益处往往会向更广泛的劳动力群体中显著扩散。当各行业以紧迫和雄心投资时，其连锁反应既广泛又平等。几十年前，美国在航空航天制造业中就看到了这一点。后来，在云计算领域。现在是数据中心。

美国充满活力的经济赋予我们独特优势：当一个新领域出现时，我们可以在这里建设它。在中国大规模国家支持的赌注以主导先进技术的世界里，我们动员资本、人才和创新的能力成为一种至关重要的竞争形式。这对美国工人来说是好事。这些项目创造的是扎根于本地社区的高质量就业岗位，而非外包到海外。它们加强了中产阶级，同时巩固了我们在科技新时代中作为全球领导者的地位。

人工智能热潮也为美国重启国内能源生产提供了真正的机会。我们正与中国进行能源竞赛，而现在他们正在超越我们。仅2024年，中国新增的能源装机容量就超过300吉瓦，其中包括216吉瓦太阳能和75吉瓦风能。相比之下，美国在所有能源中增加了约45至50吉瓦。

如果我们将同样的国家目标应用于国内能源（尤其是清洁、丰富、可靠的能源），收益也会同样显著。现代化输电线路、建设下一代核电、扩展地热系统和升级电网储能：这些项目需要数万名熟练工人。它们产生长期且地理分布广泛的经济价值。它们通过为创业者和科学家提供稳固的基础，加速创新。

我们正处于一个世代经济机遇的边缘。人工智能正在推动美国工业投资于能够立即、可衡量地为普通员工带来益处的方式。如果我们扩大这一雄心——将同样的创新精神和协调行动应用于能源领域——结果将不仅仅是技术领导力。这将是美国劳动力的广泛更新。 里德·霍夫曼 @reidhoffman · 10小时 在悲观主义中，必须考虑人工智能的二级影响。

例如：数据中心投资对蓝领工人极为有利。

如果我们在国内能源领域达到同样的雄心水平（这是必要的），我们将在整个劳动力群体中实现类似的增长。

Patrick Collison - Stripe CEO，支持AI支付与业务优化技术。X账号：@patrickc背景：推动AI在金融科技中的应用

说这话感觉挺有趣的 @boys_nicholas 这位杰出的创始人兼董事长 @createstreets ，正在为 撰写一本书 @stripepress ! 密度与美感可以在世界许多地方共存，也应该在更多地方共存。

Klarna正在推出由Bridge + Tempo支持的KlarnaUSD。 我们很高兴能深化我们的工作 @klarnaseb 以及出色的克拉纳团队。

Emad Mostaque - Stability AI创始人，Stable Diffusion背后推手。X账号：@EMostaque背景：推动开源AI生成模型。

ChatGPT 成立三周年 三年后我们会在哪里 引用 山姆·奥特曼

@sama · 2022年12月1日 今天我们推出了ChatGPT。试着在这里与它交流：http://chat.openai.com

有这么多令人惊叹的新视频模型即将问世，明年我们就要迎来视频像素生成问题的“解决”了

Claude Opus 4.5 是我认为第一款还算适合做数学工作的 Claude（Claude 界面很适合迭代，但有超时和移动端卡顿的问题）。 不过我注意到，使用Opus 4.5时，思考质量=非思考质量（！）

Alexandr Wang - Scale AI创始人，AI数据标注领域的领导者。X账号：@alexandr_wang背景：为AI模型提供高质量训练数据。

今天我们发布并开源了Segment Anything 3（SAM 3）。 它是一种最先进的图像与视频分割模型，建立在SAM和SAM 2的工作基础上。 SAM3 也将很快为 Edits、Meta AI 和 Facebook Marketplace 的功能提供支持。

Clement Delangue - Hugging Face CEO，AI开源社区推动者。X账号：@ClementDelangue背景：构建AI模型共享平台。

“我们发明文字是为了压缩周围世界。现在，我们建模的系统代表了现实世界如何运作的相互作用。“——我们的CEO @PimDeWitte 讨论中 @johnhanke 之 @NianticSpatial 由 @mbaierlentz -在 @SlushHQ 2025年。完美

你组建的团队就是你建立的公司，所以早期把DNA弄对至关重要。我写了一个三部分系列，讲述如何做到这一点。 这是第一部分。第二部分和第三部分仅限KV创始人观看。https://khoslaventures.com/posts/how-to-hire

Vinod Khosla - Khosla Ventures创始人，AI初创公司早期投资者。X账号：@vkhosla背景：投资多个AI健康和能源项目。

雷米和西蒙创造了 @LeRobotHF 在HF赛场，他们对赛场产生了巨大影响，迫不及待想看看他们能用乌玛做些什么！让我们合作开启AI机器人！https://huggingface.co/UMA-Robots

Ben Horowitz - Andreessen Horowitz联合创始人，AI商业化推动者。X账号：@bhorowitz背景：支持AI与企业服务的结合。

.@bhorowitz说那些看不懂人心的CEO不会变成马克·扎克伯格。 你对天才创始人的印象：社交笨拙，不会读懂场面，纯粹是技术头脑。错。@a16z @ShaanVP @thesamparr

Elad Gil - 独立投资者，前Twitter高管，AI独角兽支持者。X账号：@eladgil背景：投资生成式AI和数据平台。

炉边与我和亨利·克拉维斯 @KKR_Co 以及另类资产管理/私募股权领域的传奇-KKR开始 ——你雇佣的人该看重什么 - 企业转型 -打造一家1亿美元的上市公司 ——如果可以选谁，他会和谁一起吃晚饭？ 主持人 @stripe

Chris Dixon - Andreessen Horowitz合伙人，AI与区块链结合的推动者。X账号：@cdixon背景：投资AI驱动的Web3项目。

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Max Tegmark AI/未来 @tegmark MIT, Future of Life Institute

我很享受这次采访，谈到如果我们不搞砸，千年来通过科学和技术激励人类赋权只是个开始：

如果你想用新的反大型科技理念为感恩节增添趣味，我哥哥的书《生命之战》刚刚英文版发布：https://amazon.com/dp/9152773981这是我对他书的看法。我们都知道，人工智能和其他技术正以加速的速度改变地球上的生命。有些人把科技当作一种新宗教来崇拜，其核心信条是无论如何使用科技，科技越多越好。有些人甚至把这句话当真，试图打造一个数字神（“沙神”），他们称之为超级智能。但这种技术化真的让地球上的生命变得更好吗？如果是，对谁来说？我们已经让大约一半的物种灭绝了。在美国，政府报告了孤独流行病，30%的女高中生曾认真考虑过自杀，只有37%的人认为情况比50年前好。

在这本发人深省的书中，我的兄弟佩尔认为，这一切都是他称之为“生命之战”的更大趋势的一部分，其起源可以追溯到古代，当时主要的一神教重新定义了我们与自然的关系：自然不再是一个我们应当敬仰和和谐共处的生态系统，而是生命的各种形式（包括人）成为了可商品化的资源， 被支配和剥削。这种商品化进程因我们所称的营利性公司之间的非生命实体之间的底层竞赛而加速。

这一趋势的一部分是操控我们偏爱人工而非天然：垃圾食品胜过健康，药物胜过激励人心的活动，屏幕胜过自然，短信胜过聊天，色情胜过身体亲密。人工智能现在将这一领域提升到新高度，有些人更喜欢AI伴侣而非人类关系，另一些人则希望将越来越多的人类自主权和影响力委托给这位迷人的沙神。

我个人认为，科技不是邪恶的，但也不是道德上的善良。它可以也应该成为一种可以用于任何一种目的的工具。我们应该用它来赋权，而不是取代、控或压倒我们。确实存在一场生命之战，顶级科技CEO们希望在本十年末召唤沙神，最终的战斗即将展开。这本书帮助我们看到战线。你准备好为Team Life而战了吗？

Matei Zaharia 大数据/AI @matei_zaharia Databricks, UC Berkeley

我怀念NeurIPS，但我的非凡 @databricks 同事们将出席：隣Erich Elsen（多模态）隣 @abaheti95 , @gupta__abhay , @jjgort （大规模的强化作）隣 @JacobianNeuro （搜索）隣 @VeronicaLyu （反馈声） 和他们一起玩，你一点也不会想念我

Thomas Wolf NLP/开源 @Thom_Wolf Hugging Face

非常激动终于发布团队发布的这篇长篇开放科学文章：我们关于机制性可解释性的首个研究。 @dlouapre 花了几个月时间制作一个完全开源且可共享的“金门克劳德”实验复制品。 这是一段相当长的旅程，远没有一开始看起来那么简单。因此，这是一个很好的机会去探索实际的机械解释性挑战:) 以下是本次复制品的主要发现（完整互动博客文章及在线演示）： - 引导“甜蜜点”较小。最佳引导强度约为某层典型激活值的一半数量级。这与引导向量不应压倒模型自然激活的观点一致。但可接受值范围狭窄，难以找到跨提示适用的良好系数。 - 夹持比加法更有效。我们发现，在固定值下夹持激活能提升概念包含性，同时不损害流利度。这与金门Claude演示中使用的方法一致，但与AxBench中Gemma模型的其他发现相矛盾。 - 功能越多，不一定意味着转向更好。反直觉的是，同时控多个“埃菲尔铁塔”功能相比单个精心选择的功能，带来的好处有限。这挑战了将功能组合能带来更稳健控制的假设。 - SAE 引导显示出潜力，但提示依然是王道。虽然我们改进的方法比 AxBench 悲观的结果更有效，但仍不及系统提示中简单直接指令所带来的性能。 点击这里阅读完整旅程：https://huggingface.co/spaces/dlouapre/eiffel-tower-llama试！

每周国内外AI发展动态研究-2025年11月25至12月2日