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每周国内外AI发展动态研究-2025年8月1至4日
按：从2021年开始，关于区块链发展动态，通过每日国外区块链发展动态来进行研究，从最初每天都会通过X研究相关的行业代表性人物、代表性项目，后面发展为不定期但最多一周会有一两次研究，坚持了有五年，几经更换研究的对象人物和代表项目，包括后来另一个项目：研究当月获得融资的区块链项目也有五年以上； 关于区块链的研究，应该是成功的； 关于AI的研究，除了前几年批量阅读些AI类书籍外，今年前几个月，因为大模型的流行，我有几个月研究了大模型产品、周边的DOCKER VSCODE python dify等产品，甚至研究了具体的应用部署、应用案例，陷入技术细节，我感觉不应该这样，于是决定从AI和产品部署类应用脱离出来；我于今天20250801在坐车时，突然决定应该仿照区块链研究的路径，也做个AI每日发展动态研究，找到国内外最牛的100个AI人物(以X为研究媒体，这些人物可能很多没有X账号或不活跃，则略去)和AI项目（拟再做个专题研究）也做个系列，这比陷入AI产品细节里更适合我当前需要； 初步决定每周一到两次；以后有变化再说； 此为志。
Geoffrey Hinton (@geoffreyhinton) - 深度学习先驱，多伦多大学**
亚马逊上有一本书，名为杰弗里·辛顿 （Geoffrey Hinton） 的《现代人工智能革命》。这是一个骗局。这与我无关，我希望亚马逊能删除它。
恭喜 @YoshuaBengio 启动时 @LawZero — 一项旨在推进安全设计人工智能的研究工作，特别是当前沿系统开始表现出自我保护和欺骗行为的迹象时。
我喜欢 OpenAI 的使命，即“确保通用人工智能造福全人类”，我想阻止他们彻底摧毁它。 我已经签署了一封新信，致 @AGRobBonta & @DE_DOJ 要求他们停止重组。(1/2)AGI 是我们这个时代最重要和最具潜在危险的技术。OpenAI 是正确的，这项技术值得强大的结构和激励措施来确保其安全开发，而现在试图改变这些结构和激励措施是错误的。 我们敦促总检察长保护公众并阻止这种情况。http://NotForPrivateGain.org(2/2)
Researchgate 给我发了一篇名为“人工智能健康革命：通过基于案例的智能推理个性化护理”的假论文，声称是我和 Yann LeCun 的。超过三分之一的引文是针对谢菲乌·优素福的，这可能毫无意义。
Yann LeCun (@ylecun) - Meta首席AI科学家，卷积神经网络之父
如果你是一名研究人员或工程师，正在发布开放科学论文、开放模型和数据集，我向你鞠躬据我所知，这样做，尤其是在美国大型科技公司，通常意味着与你的经理和同事打架，经历无数的法律会议，威胁辞职或收取较低的薪水，有时结果只是当你分享的内容被竞争对手使用时，你会被责骂。 但是，请记住：研究论文、开放模型和数据集是进步的方式！您的努力正在推动人工智能走向更加开放和协作的未来。由于开放性，您的研究或模型有机会被您尊敬的人注意到、看到和建立，以加速进步、发展您的网络并加速您的影响力。 现在可能很艰难，但开放科学最终会像往常一样占上风！十年后我们将记住的研究人员和工程师是那些分享他们构建的东西的人，而不是那些为了公司利润最大化而闭门造车的人。 请继续为开放而战。我们见到你，我们感谢你！
MetaCLIP 2 简介 :http://arxiv.org/abs/2507.22062代码、型号：http://github.com/facebookresearch/MetaCLIP在以英语为中心的 CLIP 开发方面取得了四年的进步后，MetaCLIP 2 现在正在迈出下一步：将 CLIP 扩展到全球数据。这项工作解决了长期存在的挑战：（1） 大规模的非英语数据管理管道基本上尚未开发，以及 （2） 多语言的诅咒，与纯英语 CLIP 相比，多语言 CLIP 的英语表现经常下降。通过涵盖数据管理、建模和训练的全球 CLIP 的完整配方，我们展示了英语和非英语世界可以互惠互利和相互提升，从而实现 SoTA 多语言性能。加入 Meta 展位：#ACL2025了解更多。
今天，Mark 分享了 Meta 对每个人个人超级智能未来的愿景。 在这里阅读他的完整信：http://meta.com/superintelligence
Andrew Ng (@AndrewYNg) - Coursera联合创始人，斯坦福教授
我正在教一门新课程！AI Python 初学者是一系列四门短期课程，教任何人编码，无论当前的技术技能如何。我们在有限的时间内免费提供这些课程。 生成式人工智能正在改变编码方式。本课程以与该领域的发展方向相一致的方式教授编码，而不是它已经过去的位置： （1）AI作为编码伴侣。经验丰富的编码人员正在使用 AI 来帮助编写代码片段、调试代码等。我们采用这种方法，并描述了使用聊天机器人进行编码的最佳实践。在整个课程中，您将可以使用一个 AI 聊天机器人，它将成为您自己的编码伴侣，可以在您编码的每一步为您提供帮助。 （2）通过构建人工智能应用程序进行学习。您将编写与大型语言模型交互的代码，以快速创建有趣的应用程序来自定义诗歌、编写食谱和管理待办事项列表。这种实践方法可以帮助您了解编写调用强大 AI 模型的代码将如何使您在工作和个人项目中更加有效。 通过这种方法，初学者可以比一年前更快地学会用代码做有用的事情。 了解一点编码越来越多地帮助从事软件工程师以外的工作角色的人。例如，我见过一位营销专业人士编写代码来下载网页并使用生成式 AI 来获取见解;记者编写代码来标记重要故事;投资者自动编写合同的初稿。 通过本课程，您将能够自动执行重复性任务、更有效地分析数据并利用人工智能来提高您的工作效率。 如果您已经是一位经验丰富的开发人员，请帮助我传播信息并鼓励您的非开发人员朋友学习一点编码。 我希望你能在这里查看前两门短期课程！https://deeplearning.ai/short-courses/ai-python-for-beginners/
现在，中国在人工智能方面有一条超越美国的道路。尽管美国仍然领先，但中国凭借其充满活力的开放重量模型生态系统以及在半导体设计和制造方面的积极举措而拥有巨大的势头。在创业世界中，我们知道势头很重要：即使一家公司今天很小，几年的高复合增长率很快就会成为一股不可阻挡的力量。这就是为什么一支小而斗志昂扬、高增长的团队甚至可以威胁到庞然大物。虽然美国和中国都是庞然大物，但中国竞争激烈的商业环境和知识的快速传播赋予了它巨大的动力。白宫上周发布的人工智能行动计划明确支持开源（除其他外），这对美国来说是非常积极的一步，但仅凭它本身并不足以维持美国的领先地位。
现在，人工智能不是一个单一的、单一的技术，不同的国家在不同的领域处于领先地位。例如，甚至在生成式人工智能出现之前，美国在大规模云人工智能实施方面早已领先，而中国在监控技术方面长期领先。这些转化为经济增长以及软实力和硬实力的不同优势。尽管非技术专家谈论“AGI 竞赛”，就好像 AGI 是一种要发明的离散技术，但现实是 AI 技术将不断进步，并且没有单一的终点线。如果一家公司或国家宣布它已经实现了 AGI，我预计该声明与其说是一个技术里程碑，不如说是一个营销里程碑。奥运会 100 米短跑的轻微速度优势意味着获得金牌和银牌之间的巨大差异。人工智能实力的优势转化为经济增长和国力方面的相应优势;虽然影响不会是赢得或失去一切的二元影响，但这些优势仍然很重要。
从人工分析和 LMArena 排行榜来看，顶级专有模型是在美国开发的，但顶级开放模型来自中国。谷歌的 Gemini 2.5 Pro、OpenAI 的 o4、Anthropic 的 Claude 4 Opus 和 Grok 4 都是强势机型。但来自中国的开放替代品，如 DeepSeek R1-0528、Kimi K2（专为代理推理而设计）、Qwen3 变体（包括擅长编码的 Qwen3-Coder）和 Zhipu 的 GLM 4.5（其训练后软件作为开源发布）紧随其后，许多都领先于 Meta 的 Llama 4 和谷歌的 Gemma 3——美国最好的开放权重产品。
由于许多美国公司采取了一种秘密的方法来开发基础模型——一种合理的商业战略——领先公司花费大量资金从彼此那里招募关键团队成员，他们可能知道使竞争对手能够发展某些能力的“秘诀”。因此，知识确实在流通，但成本高且缓慢。相比之下，在中国开放的AI生态中，许多先进的基础模型公司在定价上互相压低，大胆地发布公关公告，挖走对方的员工和客户。这场达尔文式的生死斗争将导致许多现有参与者的消亡，但激烈的竞争孕育了强大的公司。
在半导体领域，中国也在取得进展。华为的CloudMatrix 384旨在与英伟达的GB200高性能计算系统竞争。虽然中国一直在努力开发与英伟达顶级产品类似的 GPU这 B200，华为正试图通过组合更多数量（384 个而不是 72 个）低能力芯片来构建一个有竞争力的系统。中国汽车行业曾一度难以与美国和欧洲的内燃机汽车竞争，但通过押注电动汽车取得了飞跃式的领先。华为的替代架构被证明有多有效还有待观察，但美国的出口限制给了华为和其他中国企业大力投资开发自己的技术的强大动力。此外，如果中国发展其国内半导体制造能力，而美国仍然依赖台积电在台湾，那么美国的人工智能路线图将更容易受到台湾供应链中断的影响（可能是由于封锁，或者更糟糕的是，热战）。
随着电力、互联网和其他通用技术的兴起，许多国家都有从中受益的空间，而一个国家的利益并没有以牺牲另一个国家为代价。我知道一些企业在几个月前就计划了中国主导开放模式的未来（事实上，我们此时此刻就在那里，尽管未来取决于我们的行动）。鉴于人工智能的变革性影响，我希望所有国家——尤其是强烈尊重人权和法治的民主国家——能够扫清人工智能进步的障碍，并投资于开放科学和技术，以增加这项技术支持民主和造福尽可能多的人的可能性。
[全文：https://deeplearning.ai/the-batch/issue-312/ ]
打字机等现代书写工具的发明使书写变得更容易，但它们也导致了写作障碍的兴起，决定写什么成为瓶颈。同样，代理编码助手的发明导致了一个新的构建障碍，其中阻碍是决定构建什么。我称之为产品管理瓶颈。 产品管理是决定构建内容的艺术和科学。由于高度代理编码加速了软件根据给定产品规范的编写速度，因此决定构建什么是新的瓶颈，尤其是在早期项目中。随着与我合作的团队利用代理编码员，我越来越看重产品经理 （PM），他们具有非常高的用户同理心，并且能够快速做出产品决策，因此产品决策的速度与编码的速度相匹配。 具有高度用户同理心的 PM 可以凭直觉做出决策，并且很多时候都做对了。随着新信息的出现，他们可以不断完善用户喜欢或不喜欢的心理模型，从而完善他们的直觉，并不断做出提高质量的快速决策。 许多策略可用于获取用户反馈和其他形式的数据，这些数据塑造了我们对用户的信念。它们包括与少数用户的对话、焦点小组、调查和对规模化产品的 A/B 测试。但为了以 GenAI 的速度推动进步，我发现在 PM 的直觉中综合所有这些数据源有助于我们更快地行动。 让我举个例子来说明。最近，我的团队讨论了用户更喜欢 4 个功能中的哪一个。我有直觉，但我们都不确定，所以我们调查了大约 1,000 名用户。结果与我最初的信念相矛盾——我错了！那么此时正确的做法是什么？ - 选项 1：通过调查并构建用户明确告诉我们他们更喜欢的内容。 - 选项 2：详细检查调查数据，看看它如何改变我对用户需求的信念。也就是说，完善我的用户心智模型。然后使用我修改后的心智模型来决定该做什么。 尽管有些人会认为选项 1 是“数据驱动”的决策方式，但我认为这对于大多数项目来说是一种较差的方法。调查可能存在缺陷。此外，在做出决定之前花时间进行调查会导致决策缓慢。 相比之下，使用选项 2，调查结果提供了更普遍的信息，不仅可以帮助我制定这个决定，还可以帮助我制定许多其他决定。它让我能够将这一条数据与所有用户对话、调查、市场报告和用户行为观察一起处理，以形成对如何为用户服务的更全面的看法。最终，这种心智模型推动了我的产品决策。 当然，这种技术并不总是可扩展的。例如，对于程序化在线广告，人工智能可能会尝试优化所展示广告的点击次数，自动化系统会并行进行更多的实验，并收集有关用户点击和不点击的数据，以过滤 PM 的用户心智模型。当系统需要做出大量决策时，例如在大量页面上展示哪些广告（或推荐产品），PM 审查和人类直觉无法扩展。 但是，在团队做出少量关键决策（例如优先考虑哪些关键功能）的产品中，我发现数据（用于帮助建立良好的用户心理模型，然后应用该模型来快速做出决策）仍然是推动快速进展和缓解产品管理瓶颈的最佳方式。 【原文：https://deeplearning.ai/the-batch/issue-310/ ]
Fei-Fei Li (@drfeifei) - 斯坦福HAI院长，ImageNet发起人
3+ 年后，今天是我的书《我看到的世界》看到世界本身的日子。这是一本科学回忆录，讲述了我成为#AI科学家，以及现代人工智能本身的制造。所有版本现已在亚马逊上架https://a.co/d/fYKf74L1/
EGI 首字母缩略词的背后是一些深刻的东西——人工智能专为多回合对话、边缘案例和复杂想法而构建，这些对话为每家伟大的公司的日常工作提供动力。既一致又功能强大 - 专为#EnterpriseAI.为我们正在建设的东西感到自豪 @Salesforce .#EGI
模型架构大多被视为固定的训练后。Grafting 简介：一种编辑预训练扩散变压器的新方法，使我们能够以较小的计算预算定制架构设计。 https://grafting.stanford.edu共同领导@MichaelPoli6
您是出色的 genAI 模型优化工程师吗？无所畏惧的 bizops 后起之秀？独角兽研究工程师+TPM？一位雄心勃勃且经验丰富的产品工程师？或者相信您拥有一种超能力，可以对我们的使命产生独特的重大影响 @theworldlabs ，请查看这些招聘信息并申请下面的此链接！
思想实验：如果你被蒙住眼睛在房间里，有人只描述你周围的事情......你能完成一项任务吗？ 现在想象一下看到房间。您的大脑会立即以 3D 方式重建空间。 这就是为什么语言是不够的。 @martin_casado 和 @drfeifei 解释为什么空间智能是人工智能的下一个前沿领域，以及为什么掌握物理世界比语言更重要。 收听 a16z LP 峰会的完整对话：https://youtube.com/watch?v=fQGu016AlVo&t=1166s
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。
即将进入 SaaS 的快时尚时代
在接下来的几个月里，我们将推出大量产品——新型号、产品、功能等等。 请耐心等待一些可能出现的问题和容量紧缩。虽然可能有点波涛汹涌，但我们认为您会非常喜欢我们为您创造的东西！
ChatGPT 中的学习模式现已向所有免费、Plus、Pro 和 Teams 用户推出！这已经酝酿了一段时间，我很高兴我们今天能把它推向世界我一直强烈希望让教育更容易获得和有意识。有了如此多的知识，很容易在没有实际学习的情况下快速消费信息，我发现学习模式帮助我恢复了这种意图。 无论您是否是学生，如果您曾经使用 ChatGPT 真正尝试理解某些东西，请试一试 - 我很想听听您的想法！
作为 Stargate 的一部分，我们已与 Oracle 签署了额外 4.5 吉瓦容量的协议。数字很容易抛出，但这是一个巨大的基础设施项目。 阿比林的一些进度照片：我们计划将《星际之门》的雄心壮志大幅扩大到我们在 1 月份宣布的 5000 亿美元承诺之外。
我们刚刚在 @OpenAI 而且能量是显而易见的。 创新和航运是我们文化的核心，黑客马拉松将这种势头提升到了一个新的水平。迫不及待地想看看这个团队创造了什么。
到今年年底，我们将突破超过 100 万个 GPU 上线！ 为团队感到非常自豪，但现在他们最好开始弄清楚如何将这一数字提高 100 倍，哈哈
Demis Hassabis AI/神经科学 @demishassabis DeepMind (Google), 论文
最近与 @StevenLevy
@WIRED 关于 AGI 的社会影响，很多事情即将发生巨大变化：
需要一个村庄才能建造一个很棒的料 易.我们是#hiring!快来 Google DeepMind 改造机器人技术吧。我收到了很多应用和工程职位的请求。事实上，我们也在为这些人招聘！ 机器人工程：https://lnkd.in/gDt6CeAq应用机器学习 SWE：https://lnkd.in/gCmY69XQ研究科学家：https://lnkd.in/g47zS2Xz
Gemini 2.5 Deep Think 在许多具有挑战性的基准测试中都具有最先进的性能！
我们刚刚发布了 Gemini 2.5 Deep Think 它不仅能让人想起研究论文，还以我以前从未见过的方式融合了论文中的想法 这种能力水平需要仔细评估 以下型号卡
等待结束了：Deep Think 就在这里。 在 I/O 上，我们预览了 Gemini 思维能力的前沿。现在 @Google AI Ultra 订阅者可以在 Gemini 应用程序中体验它。 借助 Deep Think，Gemini 2.5 能够智能地延长其“思考时间”，从而可以同时生成多个并行的思维流。 类似于人类在需要解决需要创造力或战略规划的复杂问题时集思广益的方式。 想知道思考时间如何产生影响？查看这些示例淋
Marc Andreessen - Andreessen Horowitz联合创始人，AI与Web3结合的支持者。 X账号：@pmarca 背景：投资AI驱动的互联网创新。
人工智能取代工作：放射科工资归零 人工智能使工作成为可能：放射科医生每年支付 1M 美元来理解视觉模型，该模型解释大规模老龄化人口的 X 射线，诊断需求无穷无尽 x.com/ScottTruhlar/s......
长臂猿定律：“基本需求”的定义扩大到保持一个固定的公务员职位水平。
玛吉特构建 @a16z 跟 @bhorowitz 而我，从一开始到我们今天——我们甚至无法想象如果没有她，我们怎么能做到这一点——她的天才、判断力和智慧都是无价的。
Daphne Koller - 斯坦福大学教授，Coursera联合创始人，Insitro创始人。 X账号：@DaphneKoller 背景：专注于机器学习在生物医疗领域的应用。
我很高兴欢迎 Amy 加入我们的董事会！她在将技术和数据科学与药物开发和监管政策相结合方面的独特经验对我们进入 insitro 旅程的下一阶段来说将是无价的。
快来加入我们的执行团队吧： @insitro - http://tinyurl.com/4uccv62j：引领我们的机器学习工作，为患者带来改变！我们正在构建一个支持 ML 的平台，以推进神经科学、代谢和肿瘤疾病患者的药物。（阅读更多：http://tinyurl.com/mwe4xrdb).
很高兴欢迎迈克加入 @insitro 团队！Mike 在临床试验设计方面拥有令人难以置信的创新记录，以实现加速对患者产生影响的目标。随着我们进入旅程的下一阶段，他的贡献将具有变革性。
谢谢 @matthewherper 对我们团队的科学进展进行了深入的报道，重点介绍了如何#AI和#Biology可以推动我们实现为患者提供更好药物的使命。欲了解更多详情，请观看我们明天的演讲：#jpm2024!
Judea Pearl - UCLA教授，因果推理领域先驱。 X账号：@yudapearl 背景：图灵奖得主，因果图和贝叶斯网络研究改变AI推理方式。
我很高兴地宣布，我的精选著作《共存和其他战斗词》将于今年夏天出版。有关即将推出的内容，请参阅https://bayes.cs.ucla.edu/DPF/Table-of-Contents-Draft.pdf，但请从“我为什么写这本书”开始https://ucla.in/3A9BirT.
给自己的一封信 – Tisha B'Av 5785,2025 年 8 月https://blogs.timesofisrael.com/a-letter-to-myself-tisha-bav-5785-august-2025/路 @timesofisrael
感谢您的发帖。我并不知道这个美丽的阐述 @rlmcelreath ，我强烈推荐给好奇的统计学家。Primer 现已免费提供：https://bayes.cs.ucla.edu/PRIMER/包括我们为开明的统计学教师发布的家庭作业和解决方案手册。 @f2harrell
相关性是传递的吗？当然不是。任何对撞机都会向我们证明这一点。但是，即使避免使用图表，也请告诉我们您会接受什么作为证明。如果我们向您展示一个高斯多元分布，其中 X 和 Y 呈正相关，Y 和 Z 呈正相关，而 X 和 Z 呈负相关，您会相信吗？我们可以很容易地构建这样的分布。这能说服你吗？
Hinton的学生 - Ian Goodfellow - GANs（生成对抗网络）发明者，苹果公司AI研究员。 X账号：@goodfellow_ian 背景：生成式AI领域的开创性贡献。
官方成绩出炉- 双子座在国际数学奥林匹克竞赛中获得金牌级别！高级版本能够解决 5 个问题中的 6 个。令人难以置信的进步 - 热烈祝贺 @lmthang 还有团队！
我的帐户被盗用，现已恢复。我删除了一篇关于使用 DeepMind 名称的加密代币的欺诈性帖子。如果您在它打开时看到它，请不要参加。
很高兴看到无幻觉语音 AI 的力量 @InfinitusAI 从健康风险评估开始，提高医疗保健质量和降低成本。
这对这些创始人来说是个人的，他们制作这个应用程序是为了支持自己生活中的重要人物。他们还一直在寻求包括我在内的其他慢性病患者的反馈
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。
我们将在 IMO 上获得金牌地位的 Deep Think 版本带给 Ultra 订阅者 @Geminiapp （+正式版现在掌握在数学家手中）。 在对复杂的科学文献进行推理时打开它，解决需要仔细考虑时间复杂性或其他任何问题的编码问题 @DemisHassabis 考虑一个有趣的周五晚上：）更多详情：https://博客.google/products/gemini/gemini-2-5-deep-think/
刚刚结束财报电话会议 - 很棒的季度，这是我们（和我）作为 Alphabet 的第 40 次电话会议。 8 月将是我们宣布 Alphabet 10 周年。从那时起，我们一直在考虑我们新业务的惊人增长——云、YouTube、Play、订阅等。为了给人一种进步的感觉，2015 年 Alphabet 的所有收入加起来达到 $75B。仅 YouTube 和 Cloud 就以 $2024B 的年运行率结束了 110B。
桑达尔·皮查伊 （Sundar Pichai） 在财报电话会议上： - “使用量的增长令人难以置信。在 5 月份的 I/O 上，我们宣布我们在我们的表面上每月处理 480 万亿个代币。从那时起，我们把这个数字翻了一番。现在处理超过 980 万亿个代币。显着的增长”
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。
Azure Foundry 是我们的 AI 应用服务器，我们看到了巨大的势头。 Foundry 提供比任何其他超大规模企业更多的模型，以及一流的工具、管理、可观测性和内置控件，以实现值得信赖的 AI。 当我们仅查看 Foundry API 提供的代币数量时，我们今年处理了超过 500 万亿个代币，增长了 7 倍多。 这是真正平台扩散的良好指标，超出了少数头部应用程序和服务。您可以在此处阅读有关我们结果的更多信息：https://microsoft.com/en-us/Investor/earnings/fy-2025-Q4/press-release-webcast
今天，我们将在 Edge 中引入 Copilot 模式，这是我们为 AI 时代重塑浏览器的第一步。 我最喜欢的功能是多选项卡 RAG。您可以使用 Copilot 来分析您打开的选项卡，就像我在这里对我们团队发表的论文所做的那样 @Nature 去年的期刊。 还有更多功能即将推出，包括内置作，以便您可以在浏览时委派任务。
今天，我们发布了 GitHub Spark，这是 Copilot 中的一个新工具，可将您的想法转化为完全自然语言的全栈应用程序。
量子计算未来的重要里程碑。 我们正在提供世界上第一个 2 级量子计算机的运营部署，由我们的堆栈提供支持，并与 @Atom_Computing .恭喜 EIFO， @novonordiskfond 和 QuNorth。
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。
瑞典首相在工作中“经常”使用人工智能模型。 他说他用它来获得“第二意见”，并提出诸如“其他人做了什么？目前他没有上传任何文件。 IMO 中，当这些模型能够比人类顾问更快地给出看似更好的答案时，许多决定最终可能会由它们做出。 全方位。se/statsministern-fragar-ai-om-rad-ratt-ofta/a/MnVQaK
成为一名软件工程师比以往任何时候都更有趣
我在高中时轰炸了代数。ChatGPT 的新学习模式是我的救赎弧线 https://fortune.com/2025/07/31/chatgpt-study-mode-high-school-algebra-openai-personalized-learning/?preview_id=4287233
FrontierMath Tier 4 上的第四个问题已被 AI 解决！由 Dan Romik 撰写，它赢得了我们数论类别最佳提交作品奖。
ChatGPT 用于加快北卡罗来纳州公务员的速度（例如，将某些任务从 20 分钟减少到 20 秒）：https://nctreasurer.gov/news/press-releases/2025/08/01/state-treasurer-briner-openai-report-shows-many-benefits-offers-great-promise
Ilya Sutskever - OpenAI联合创始人，前首席科学家。 X账号：@ilyasut 背景：深度学习领域专家，专注于AI安全性研究。
我向我们的团队和投资者发送了以下信息： 如您所知，丹尼尔·格罗斯 （Daniel Gross） 与我们在一起的时间已经结束，自 6 月 29 日起，他正式不再是 SSI 的一员。我们感谢他早期对公司的贡献，并祝愿他在下一步的努力中一切顺利。 我现在正式担任 SSI 的首席执行官，Daniel Levy 担任总裁。技术团队继续向我汇报。 您可能听说过有关公司希望收购我们的传言。我们对他们的关注感到受宠若惊，但专注于完成我们的工作。 我们有计算能力，我们有团队，我们知道该怎么做。我们将共同继续建设安全的超级智能。 伊利亚
SSI 正在为安全的超级智能而努力。 我们已经从 NFDG、a16z、红杉、DST Global 和 SV Angel 筹集了 $1B 的资金。
近十年后，我决定离开 OpenAI。该公司的发展轨迹堪称奇迹，我相信 OpenAI 将在 OpenAI 的领导下构建既安全又有益的 AGI @sama , @gdb , @miramurati 而现在，在优秀的研究领导下 @merettm .能够一起工作是一种荣幸和荣幸，我会非常想念大家。这么久了，谢谢你所做的一切。我对接下来的事情感到兴奋——一个对我个人来说非常有意义的项目，我将在适当的时候分享细节。
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。
赢得 AI 竞赛的关键在于加速创新、协作和快速运行。特朗普政府的人工智能行动计划是一个很好的蓝图。很自豪能够成为这一历史性时刻的一部分，我们将美国最好的技术汇集在一起，赢得人工智能竞赛。
在忙碌了几周的路上，很高兴回到家。参观我们最新的奥斯汀实验室很有趣，在那里我可以看到我们的威尼斯和军情 400 系列的进展！总是喜欢和我们的 @AMD 工程师！
非常自豪能够继续与 @Xbox
@XboxP3
@BondSarah_Bond 为世界各地的游戏玩家带来下一代游戏体验!!!!
谢谢 @sama 今天和我一起上台！永远喜欢听到你对 AI 和转型工作的愿景 @OpenAI 正在做。对我们的合作感到非常兴奋！
今天美好的一天！很高兴与我们一些最亲密的合作伙伴一起宣布我们在人工智能计算方面的下一步重要步骤！我们推出了 Instinct MI350 系列，预览了 MI400 系列/Helios 机架级 AI 平台、ROCm 7 和新的 AMD 开发者云。 很荣幸能与 OpenAI、Meta、Microsoft、Oracle、xAI、HUMAIN 等行业领导者合作，共同推进人工智能。
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。
17 年 4 月， @jsomers 之 @NewYorker 伸出援手说他想做一个关于我和我的长期同事 Sanjay Ghemawat 的小简介，看着我们工作几个小时，也许是晚餐等。 它今天出来了。我认为它很好地体现了我们的工作风格。
tl;dr - 加州大学洛杉矶分校的纯粹与应用数学研究所 IPAM 如果 NSF 资金得不到恢复或取代，他们将在几个月内关闭。压缩传感的发源地，以及后来被工业界所采用的机器学习和人工智能的许多进步。
通过 Deep Think 抢先体验了 Gemini。非常好的模型，在很多问题上比标准 Gemini 2.5 Pro 有很大的提升。 这是我对每个型号都尝试的星际飞船控制面板提示的第一次尝试。我第一次看到模型制作 3D 界面作为响应。
Waymo 驱动程序可在各个城市提供一致且安全的体验。安全关键情况下的技能可以很好地转移：在一个人身上学到的东西，比如在洛杉矶或奥斯汀处理车道切割者，也适用于其他人。
请看数学家 Michel van Garrel 谈论我们最新的 Gemini Deep Think 模型如何使用与他考虑的截然不同的方法来证明一个猜想。
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。
我经常想的事情：谁知道有多少绝妙的想法从未见过曙光，因为“我不知道该怎么做”。想到有了人工智能，现在每个人都有一位合理的风险投资顾问、编码员或教授来教你任何你想要的东西，这真是太疯狂了
群聊正在成为我们个人的好莱坞导演：你 生产：人工智能 受众：你的朋友 自定义模因、新闻播音员提供的嘲讽......社交的个性化内容，而不仅仅是单独的内容。 完整 ep 中还有更多内容 @ColinandSamir :
“对于像我这样的标签囤积者来说，我希望这有助于提高工作效率，因为它可以减少干扰并加快工作流程。” 不知道这有一个名字，但事实证明我是一个标签囤积者。如果您也是，请查看 Edge 中的副驾驶模式⤵️
没有太小众或书的话题 - Copilot 可以将其变成播客。只需输入“给我制作一个关于 XYZ 的播客”，几分钟之内您就会看到一个自定义剧集，两位主持人将深入了解您最新的痴迷。（我的是意识，但选择自己的冒险）我喜欢的技巧：每当白天遇到随机问题或好奇心时，我都会要求 Copilot 为我生成一个播客。通常我正在做某件事，所以在一天结束时，当我有时间和注意力时，我可以赶上剧集。
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。
在 I/O 之前，我们将发布更新的 Gemini 2.5 Pro！它现在在 WebDevArena 排行榜上排名 #1，突破了 1400 ELO 大关！磊我们迄今为止最先进的编码模型，在代码转换和编辑方面具有更强的性能。很高兴能在此基础上构建激烈的代理！
Gemini 2.5 Deep Think 正在向 Google AI Ultra 订阅者推出！ 它利用并行推理和 RL 的进步来解决棘手的数学和科学问题。触手可及的 IMO 奖牌功能真是太棒了！这么好的模特！磊 https://博客.google/products/gemini/gemini-2-5-deep-think/
Gemini 2.5 在数学方面取得了巨大进步！作为一名数学本科生，我印象深刻勞 賂 -> 磊 正式 -> 非正式专用模型->通用模型即将上市非常感谢 IMO，并祝贺所有参与者！
“神经对话模型”已有 10 年历史，w/ @quocleix .TL;DR 您可以使用大型神经网络（~500M 参数！样品这篇论文的评价褒贬不一，但我很高兴所有的评论家现在都顺应了法学硕士的浪潮 https://arxiv.org/abs/1506.05869
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。
思绪之雨：与其保留您的 Twitter/X 支出，不如将其引导至您选择的“PayoutChallenge”——世界上任何您想要更多的东西！ 这是我本轮的奖金，结合了我最近 3 次支付的 5478.51 美元： 当务之急是，在人工智能崛起的同时，人类不要堕落。人类必须继续崛起，与之一起变得更好。创建专为提升团队人类而设计的东西。定义故意留有点模糊，以保持人们解释的一些熵，但我的例子包括： - 任何有助于解释、可视化、记忆、灵感、理解、协调等的软件...... - 它不必太崇高，例如，它可以是一篇特定的教育文章/视频，解释其他人可以从中受益或您拥有独特知识的东西。 - 提示/代理进行解释，例如按照最近发布的 ChatGPT 学习模式。 - 相关艺术作品 该挑战将持续 2 周，直到太平洋标准时间 8 月 17 日排爆。提交您的贡献作为回复。它必须是为这一挑战而独特创造的东西，否则就不会存在。标准包括执行力、杠杆力、新颖性、灵感、美学、娱乐性。人们可以通过点赞来点赞提交的内容，这种“人民的选择”也将是一个因素。我将在 8 月 17 日决出获胜者，并发送 5478.51 美元:)
2024 年：每个人都发布自己的聊天 2025 年：每个人都发布自己的代码
“使用更好的模型进行分析”廊我没有意识到我一直在使用俳句，不知道 claude 代码是什么时候在 rofl 中偷偷摸摸的。
Ian Hogarth - Anthropic联合创始人，AI安全研究倡导者。 X账号：@ian_hogarth 背景：创建安全可控AI系统。
18 个月后 @pluralplatform ，我们筹集了一笔新的 €400M 基金。这是对我们支持的前 26 支球队以及欧洲现在出现的雄心壮志程度的认可：
Transformer 的新功能：英国政府今天宣布了一项 1500 万英镑的“对齐项目”，该项目将资助人工智能对齐、控制和可解释性的研究。 政府称人工智能对齐是“我们这个时代最紧迫的技术挑战之一”。
Lovable 在 100 个月内刚刚突破了 $8M ARR。 比 OpenAI、Cursor、Wiz 和历史上所有其他软件公司都快。 今天，我们推出了一项改变游戏规则的更新，它将错误率降低了 91%。
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。
这是我最近一直在做的事情： @anthropicai .我将花费大量时间测量和评估我们的人工智能系统，并思考政府/其他人评估人工智能技术的方法。有很多事情要做！
“我在这里，大脑有星球那么大，被迫每周日检查人工智能时事通讯中的拼写错误”
有时我会在一周内为 Import AI 写故事，有时我会写八篇，然后在周日下午只选一个完成，很少会像今天这样进入一种神游状态和一击即发的东西。这些往往是更奇怪的。本周一来找你！
新的 Anthropic 报告：在美国建立人工智能。 我们概述了如何确保美国拥有保持其在人工智能领域的领导地位所需的能源和基础设施。
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。
今天，我推出了 Manas AI——一家全栈人工智能公司，致力于将药物发现从长达十年的过程转变为需要几年时间的过程;比以往更快地为患者带来挽救生命的治疗。
恭喜 @zoink 和整个 @figma 团队参加今天的 IPO！（纽约证券交易所代码：FIG） 今天是一个具有里程碑意义的时刻，也是对迪伦和埃文 2012 年创始愿景的有力验证：“消除想象与现实之间的差距”。
喜欢这本关于人工智能乐观未来的个性化超级机构书籍@reidhoffman.它有效地描绘了我们所有人都必须通过工具获得提升的潜力，这些工具可以帮助我们表达我们的意图，完成事情，并更有创意地表达自己
每个建筑商的首要职责都是哲学上的：决定他们应该建造什么。 人工智能开始决定你脑海中浮现出什么想法——你的下一个行动、你的下一份工作、你的下一段关系。它会诱惑你以你以前从未试过的方式外包你的思维。 如果不选中，这将终生自动完成。 200 年前，当机械化开始改变世界时，德国哲学家威廉·冯·洪堡 （Wilhelm von Humboldt） 就警告说，要成为人类的繁荣者，我们必须自我指导。我们是我们自己成为的建筑师。 但是，如果我们卸载我们的思维——如果我们让人工智能自动化我们曾经有意识地追求的东西——我们的生活仍然是活着吗？ 为了构建促进人类繁荣的人工智能，我们需要将技术能力与道德愿景相结合的技术专家。 硅谷曾经体现过这一点：乔布斯和沃兹尼亚克问个人电脑应该实现什么样的创造性生活;阿帕网的先驱们设想了网络应该培育什么样的互联社会。 但今天，我们现在看到了三个主要原型： 1.沉迷于难题：解决技术挑战而不反思更广泛的目的 2.还原论者：将道德崩溃为数学 3.解雇者：挥舞着与进步无关的哲学 这三者都放弃了一个基本问题：我们应该为了什么而建设？ 这就是哲学至关重要的地方。因为建筑商的工作不仅仅是发货。这是为了塑造一个共享的世界。 我们需要一种新型的技术专家——一个以人类繁荣为目标进行建设的技术专家。谁抵制中央集权控制。谁加强自主权而不是挖掘注意力。 我们称他们为哲学家-建设者。 @cosmos_inst 的存在是为了培训和支持他们——将深刻的思考转化为服务于人类目的的系统、机构和基础设施的人。 如果您认为人工智能的未来应该扩大人类自由并提升人类潜力，请阅读全文。
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。
非常高兴地宣布@lmsqueezy已被收购@stripe帮助构建全球记录商家解决方案。 如此超现实的时刻。
恭喜可爱！ 世界上增长最快的企业都是建立在 Stripe 之上的。
今天，我们宣布 @TrustVanta 的 D 轮融资和新估值 – 41.5 亿美元 – 领投 @WellingtonMgmt 旁边 @sequoia , @ycombinator , @CrowdStrike , @GoldmanSachs , @jpmorgan , @craftventures 和 @Atlassian . Vanta 的使命是帮助企业赢得和证明信任。
Stripe 基于使用情况的计费平台年初至今增长了 145%。关于该行业何时从基于座位的定价转向消费模式有很多讨论，但从我们的数据中可以清楚地看出，这种转变已经在发生。 我很好奇这种变化的二阶影响是什么。
Brian Chesky - Airbnb CEO，AI在旅宿行业的应用推动者。 X账号：@bchesky 背景：探索AI个性化推荐技术。
感谢您在夏季版本中对我们的设计工作提供的所有反馈。以下是我们为新设计系统所做的一切的简短预览——新字体、导航、布局系统、颜色、卡片，当然还有图标。更多即将推出......
里德·乔布斯 （Reed Jobs） 关于研究经费在美国的重要性的勇敢之言
扁平化设计结束了。未来是丰富多彩的，是立体的。
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。
没有硬币尚未推出或即将上市。 需要进行大量测试，需要完成所有开源 AI 的构建并获得每个人的反馈（好的和坏的！ 如果/何时可用，将提前明确发送消息。 所以忽略所有噪音。
科幻作者：在我的书中，我发明了折磨关系作为一个警示故事 科技公司：终于，我们从经典科幻小说《不要创造折磨关系》中创造了折磨关系
Grok Imagine 非常棒，朝着我一直想在 Stability AI 构建的东西前进 生成速度和相对质量都很棒 当新的视频模型被训练出来时，你可以看到未来思想将如何被赋予形式 干得好 @xai team!
人工智能基础设施的建设如此之大，以至于在过去 6 个月中，它对美国经济增长的贡献超过了/所有消费者支出/ “七巨头”在过去三个月中仅在数据中心等上花费了超过 1000 亿美元
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。
我很高兴能成为 @Meta ，并肩工作 @natfriedman ，并且很高兴能在同一天有一群令人难以置信的人加入。 迈向超级智能
我们很高兴地宣布 @shengjia_zhao 将成为Meta超智能实验室的首席科学家！ Shengjia 是一位杰出的科学家，最近在他的研究中开创了一种新的缩放范式。他将领导我们团队的科学方向。
很高兴能与 @shengjia_zhao , @jhyuxm , @任红雨 和 @shuchaobi 迈向超级智能
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。
这不是我们的目标，因为我们在银行里有很多钱，但很高兴看到这一点 @huggingface 如今是盈利的，有 220 名团队成员，我们的大部分平台都是免费的（如模型托管）和社区开源的！ 在没有风险投资资金大多数人工智能初创公司无法生存一两年的时候尤其值得注意。很棒的团队！
每家科技公司都可以而且应该训练自己的 deepseek R1、Llama 或 GPT5，就像每家科技公司编写自己的代码一样（而 AI 只不过是软件 2.0）。 这就是我们发布超大规模手册的原因。200 页掌握： - 5D 并行度（DP、TP、PP、EP、FSDP） -零 - 闪光 - 计算/通信重叠和瓶颈 所有这些都带有易于理解的理论介绍和 4,000+ 个缩放实验。
XBai o4 隆重推出：我们基于并行测试时间缩放的第四代开源技术的里程碑！ 在中等模式下，XBai o4 现在完全优于 OpenAI−o3−mini。 开源权重：https://huggingface.co/MetaStoneTec/XBai-o4Github链接：https://github.com/MetaStone-AI/XBai-o4
这是一个巨大的 24 万亿令牌 Web 数据集，其中包含文档级元数据，可在 @huggingface apache-2.0 许可证 - 从 Common Crawl 收集 - 每个文档都标有 12 个字段的分类法，涵盖主题、页面类型、复杂性和质量。 - 标签由 EAI-Distill-0.5b 生成，这是一个在 Qwen2.5-32B-Instruct 输出上微调的 0.5B 参数模型。它在 3% 的一致性范围内匹配教师质量，并将域召回率保持在 1pp 以内。 - 简单的 SQL 风格过滤器生成与专业管道竞争的数据集。数学在 SOTA 的 8% 以内，Web 代码增长 14.3%，STEM 增长 24.5%，医学增长 8.6%。 - 对 23.6 B 文档的推理需要大约 90k AMD MI300x GPU 小时。
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。
启动能力迅速提高的实验室助手！ 生成式人工智能是长寿研究的新实验室助手。曾经需要 150 年才能完成的事情可以在一个月内完成，成本只有十亿分之一
大多数人（除了那些选择不使用 AI 工具的人，这将是一种选择）将被取消升级到同一级别 - ASI 级别
正如我所说，怀疑论者从来没有做过不可能的事情（听起来）！
老实说，创造性革命是疯狂的。想象一下，音乐家以思维速度创作整首交响曲，或者艺术家画出纯粹的想象力。我们谈论的是完全消除想法和创作之间的瓶颈
想象一下，大脑中的直接想象力到计算机多模态输入，而无需 @neuralink ?
在我看来，我们正走在 2030 年之前让键盘和语音输入消失的轨道上？有逆向投资者同意吗？而且不会 @neuralink 或公共场所的任何侵入性或侵入性内容，例如言论！它可能是多模态的思想？ 维诺德·科斯拉 @vkhosla · 8月3日 对计算机的多模态思维是连续的，这是语音无法做到的。我确实购买了预测输入的想法
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。
Margit 在一个拥有 50 年历史的行业中收购了一家全新的公司，并在风险投资领域建立了最知名的全球品牌。她一直是该领域的巨人，我们永远感谢她对安德森·霍洛维茨的惊人贡献。
巨大的领导力 @realDonaldTrump 以及他伟大的技术领袖—— @mkratsios47 , @sriramk 和 @DavidSacks - 确保美国在人工智能领域保持领先地位
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。
高增长手册将公司从 10 家扩大到 10,000 家 主题 -首席执行官的角色 -招聘高管 -并购 -产品 -其他公司规模化 亚马逊河：https://amazon.com/High-Growth-Handbook-Elad-Gil/dp/1732265100听得见的：https://amazon.com/High-Growth-Handbook-Elad-Gil-audiobook/dp/B07FSWFWPQ/在线全书：https://growth.eladgil.com
我不断被提醒原始能力的力量和价值 每次我以为我明白它有多重要时，我意识到我低估了它的重要性
新增功能剧集掉落！Surge AI 首席执行官 Edwin Chen 是最有能力了解 AI 中模型格局和数据需求演变的人之一。他的热门观点：差异化、规模/元、为什么人类数据会占上风、为什么 LMArena 是“垃圾”以及为什么创始人需要停止招聘。
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。
很高兴地宣布，我们将领投 15M 美元的 Poseidon 种子轮融资，该轮融资由 @StoryProtocol 并正在构建一个去中心化的数据层，以协调 AI 训练数据的供需。 第一代人工智能基础模型是在数据上训练的，这些数据似乎是一种实际上是无限的资源。如今，书籍、网站等最容易获得的资源已经大多枯竭，数据成为AI进步的限制因素。 由于知识产权保护，现在保留的大部分数据要么质量较低，要么被禁止使用。对于一些最有前途的人工智能应用——机器人、自动驾驶汽车和空间智能——这些数据甚至还不存在。现在，这些系统需要全新的信息类型：多感官、丰富的边缘情况、在野外捕获的信息。所有这些物理世界数据将从何而来？ 挑战不仅仅是技术问题，还有协调问题。成千上万的贡献者必须以分布式方式协同工作，以获取、标记和维护下一代 AI 所需的物理数据。我们相信，没有任何集中式方法可以有效地协调所需的数据创建和管理，以满足所需的规模和多样性水平。去中心化的方法可以解决这个问题。 @psdnai 允许供应商收集人工智能公司所需的数据，同时通过 Story 的可编程 IP 许可证确保 IP 安全。这旨在为互联网建立新的经济基础，数据创建者因帮助人工智能公司为下一代智能系统提供动力而获得公平的报酬。 波塞冬团队由首席科学家兼联合创始人领导 @SPChinchali ，带来了人工智能基础设施方面的深厚专业知识。Sandeep 是德克萨斯大学奥斯汀分校的教授，专攻人工智能、机器人和分布式系统，拥有斯坦福大学人工智能和分布式系统博士学位。产品主管兼联合创始人 @sarickshah 担任机器学习工程师十年，为金融服务、电信和医疗保健领域的大型企业扩展人工智能产品。 我们很高兴能够支持 Poseidon 解决人工智能开发中最关键的瓶颈之一。
Anne Wojcicki - 23andMe CEO，AI在基因数据分析中的推动者。 X账号：@annewoj23 背景：投资AI医疗和个性化健康。
许多肺癌现在发生在非吸烟者身上。科学家们想知道为什么。https://nytimes.com/2025/07/22/well/lung-cancer-nonsmokers.html?smid=nytcore-ios-share&referringSource=articleShare路 @NYTimes
致 23andMe 社区， 我非常兴奋和谦卑地与大家分享，我创立和领导的一家新的非营利性医学研究组织 TTAM 研究所 （TTAM） 已经完成了对 23andMe 的收购。我成立了 TTAM 并寻求收购 23andMe，因为我坚信每个人都应该继续有能力了解自己的 DNA 并从中受益，而非营利结构是巩固我们对客户、科学界和整个世界的价值观和承诺的最佳方式。 自 2006 年成立以来，23andMe 一直代表着一些革命性的东西：个人应该有权在最基本的层面上了解自己——通过他们的 DNA。通过他们的 DNA，他们可以了解自己的健康风险，预防疾病，并成为参与塑造健康和医学未来的研究的真正合作伙伴。 了解生命的密码——我们的 DNA——是我们一生中最激动人心的科学任务之一。通过我们的 DNA，我们可以了解我们的祖先起源，预防潜在的健康问题，并帮助开发可能使我们所有人受益的治疗方法。人类在基因上有 99.5% 相同，我们与当今生命中的一切生物都有共同的 DNA。对了解 DNA 的追求将使我们所有人和所有生命受益。 这种信念建立了世界上最多样化、参与度最高的基因研究社区之一。超过 1500 万人加入了这一旅程，超过 80% 的人选择参与研究，为癌症、心血管疾病、神经系统疾病等领域超过 275 篇同行评审出版物做出了贡献。这些发现不仅停留在学术上，而且这些发现还被转化为新的基因报告，供客户使用，帮助他们继续了解自己的 DNA。感谢 23andMe 社区参与研究并为对世界产生有意义影响的发现做出了贡献。 我想以个人话题结束。在过去的几年里，我不幸失去了我的父亲、我的侄子和我的妹妹。这些悲剧让我更加关注对我来说最重要的事情以及我想如何度过我的时间。我的热情是 23andMe。有机会通过我们的研究回馈社会，帮助每个人从了解自己的基因组中获益，过上更健康的生活，这是我投入资源和时间的个人使命。我们都有我们关心的疾病或健康状况。通过作为一个单一的社区聚集在一起，我们变得更强大、更有力量去发现并最终做出改变。医疗保健的未来属于我们所有人，我们有能力做出改变。 我很荣幸能回到 23andMe，并期待在未来几周和几年内与您分享更多内容。 怀着感激之情， 安妮
Pieter Abbeel 机器人/机器学习 @pabbeel UC Berkeley, Covariant AI, Google Scholar
FastTD3：“最少的创新，最大的结果” 不是我们计划写的论文，而是我最引以为豪的作品之一。我们想确保我们的基线（TD3）是一个非常可靠的基线，所以我们在原始TD3中添加了一些已知有助于RL（大型、分布式批评、大规模并行、大批量大小）的东西，我们最终得到了一个我们再也无法击败的基线开源，保持最大程度的简单，强烈建议在任何人形（或类似）RL 实验中尝试一下！拾拾拾拾起始报价是什么 @ilyasut 以前在 @OpenAI 早年在那里，大智慧 很高兴推出 FastTD3：一种简单、快速且功能强大的非策略 RL 算法，用于人形控制 - 带有开源代码，可立即运行您自己的人形 RL 实验！
祝贺我才华横溢的联合创始人菲利普·莫里茨（ @pcmoritz ）以及传奇人物约翰·舒尔曼、谢尔盖·莱文、彼得·阿比尔和迈克尔·乔丹今天在 ICML 2025 上获得时间测试荣誉奖！ 用于创建 TRPO。这是在上一波围绕强化学习（Atari、Mujoco、AlphaGo 等）的兴奋浪潮中完成的。现在，由于 LLM 和推理模型，RL 又回来了，这项工作比以往任何时候都更具影响力！该领域在很大程度上已针对 TRPO 的变体进行了标准化。 @pcmoritz
@johnschulman2 , @svlevine , @pabbeel
Sebastian Thrun 机器人/自动驾驶 @sebastianthrun Kitty Hawk (前), Udacity, Google X, Google Scholar
“如果你回到智人的开始，30万年，无论付出还是接受，发明都是几千年、几万年。现在发明是分分钟来的。 @SebastianThrun ，GoogleX 创始人， @Waymo , @udacity 和 Kitty Hawk 谈到了为什么他认为我们正在经历人类历史上的一个特殊时刻。听听他为什么相信交通的未来将在天空中，机器人技术将如何将健康诊断转移到您的家中，以及人工智能如何将创新步伐加快到指数曲线。https://youtu.be/Sx7wKbF6wh8
如果法学硕士出现幻觉，我们会耸耸肩。如果自动驾驶汽车出现幻觉，它可能会闯红灯并杀死一个人。这些不同的容错能力可以解释为什么 AI 代理的进展速度比预期的要慢。
Max Tegmark AI/未来 @tegmark MIT, Future of Life Institute
我很高兴看到对《行为守则》安全与安保章节的支持。大多数前沿人工智能公司现在已经签署了该协议： @AnthropicAI , @Google , @MistralAI , @OpenAI , @xAI 为什么这很重要：淋1/6
当玩家误解游戏的运作方式时，他们往往会做出损害自身利益的坏动作：
精彩的新视频，介绍最新的人工智能欺骗和纵，以及我们如何在不失去对未来的控制的情况下获得人工智能的优势：
直到大约 4 年前，人工智能一直被长期过度炒作，但此后被低估了：
Margaret Mitchell AI 伦理 @mmitchell_ai Hugging Face, Google (前)
如果您正在开发视频生成演示 和您担心视频被滥用 这里有一个非常简单的低垂果实，你可以做到： 只需在 @Gradio 通过在视频组件上设置水印字段来> 就是这样！https://gradio.app/docs/gradio/video
推理是关于变量绑定的。这与信息检索无关。如果一个模型不能做变量绑定，那么它就不擅长扎根推理，并且有证据表明，大规模会使法学硕士在上下文扎根推理方面变得更糟。淋
Ali Ghodsi 大数据/AI @alighodsi Databricks
今天，我们发布了一个开源模型 DBRX，它在标准基准测试中击败了之前的所有开源模型。该模型本身是专家混合体 （MoE），大约是 Llama2-70B 的大脑 （132B） 的两倍，但成本 （36B） 的一半。使其既智能又便宜。由于实时仅使用了 36B 专家参数，因此它的速度（令牌/秒）接近 Llama2-70B 的两倍。我们很高兴为拥有专有数据的组织构建自定义版本！一探究竟！https://databricks.com/blog/announcing-dbrx-new-standard-efficient-open-source-customizable-llms
我们已经走了这么远，令人惊叹。从在风险投资、学术界、人工智能实验室和政界人士中散播恐惧的作系统人工智能，到全力支持。 感谢过去几年中对此表明立场的所有人。你以不小的方式帮助影响和拯救了一个国家。
Databricks 公布了今年数据 + AI 峰会的完整议程和特邀演讲者阵容。 与数据 + AI 从业者、领导者和远见者一起讨论生成式 AI、机器学习、分析和数据治理的最新动态。
Matei Zaharia 大数据/AI @matei_zaharia Databricks, UC Berkeley
很高兴推出 Agent Bricks，这是一种针对您的任务构建自动优化代理的新方法。Agent Bricks 独特地采用 声明式 方法来开发代理：您告诉我们您想要什么，我们会自动生成评估并优化代理。
如果您构建了一个新的代理代码生成系统并且需要后端，则此存储库具有完整的参考架构。
对 2025 年 Agentic AI 峰会感到非常兴奋，届时 @UCBerkeley —2K+ 现场与会者和 ~10K 在线！以我们的 25K+ LLM Agents MOOC 社区为基础，这是首屈一指的全球进步论坛#AgenticAI.直播将于太平洋时间 8 月 2 日上午 9：15 开始——收看！https://rdi.berkeley.edu/events/agentic-ai-summit
Clement Delangue NLP/开源 @ClementDelangue Hugging Face
这不是我们的目标，因为我们在银行里有很多钱，但很高兴看到这一点 @huggingface 如今是盈利的，有 220 名团队成员，我们的大部分平台都是免费的（如模型托管）和社区开源的！ 在没有风险投资资金大多数人工智能初创公司无法生存一两年的时候尤其值得注意。很棒的团队！
每家科技公司都可以而且应该训练自己的 deepseek R1、Llama 或 GPT5，就像每家科技公司编写自己的代码一样（而 AI 只不过是软件 2.0）。 这就是我们发布超大规模手册的原因。200 页掌握： - 5D 并行度（DP、TP、PP、EP、FSDP） -零 - 闪光 - 计算/通信重叠和瓶颈 所有这些都带有易于理解的理论介绍和 4,000+ 个缩放实验。
现在，开放权重基础设施是否与专有 API 基础设施相当或更好？ 至少，感觉我们在过去几个月中已经覆盖了大量领域，这主要归功于下面列出的所有基础设施初创公司。如果你已经有一段时间没有尝试过下文的开放重量了，你可以在这里重新尝试一下：https://huggingface.co/inference/get-started
Thomas Wolf NLP/开源 @Thom_Wolf Hugging Face
很高兴终于分享我们几个月来一直在做的事情 @huggingface 欄 @pollenrobotics 我们的第一台机器人：Reachy Mini 梦想成真：可爱且价格低廉，可破解且易于使用，由开源和无限社区提供支持。 价格小，体积小，可能性巨大。一款机器人，旨在使用最新的视觉、语音和文本 AI 模型，与全球各个年龄段的 AI 构建者进行编码、学习和共享。面向当今和未来 AI 构建者的第一个机器人。 阅读更多内容并立即订购https://hf.co/blog/reachy-mini预计夏季后立即交付第一批。
“开放”对于人工智能的成功至关重要。
我想知道为什么作者没有正式的 Dion 实现......我想现在我们知道了。这个存储库看起来很糟糕：FSDP Muon 和 Dion 实现、Newton-Schulz 的 triton 内核以及许多实用建议
长篇人工智能阅读又回来了，我们刚刚放弃了终极夏季阅读。 受到 Stripe Press 等公司的启发，我们很自豪地宣布 HF Press 的第一本书：精心制作的 Ultra-Scale Playbook 的全书长度 PDF 版本。 超过 200 个密集的页面，用于学习以下基础知识和高级知识： - 5D 并行度（DP、TP、PP、EP、FSDP） -零 - 闪光 - 计算/通信重叠和瓶颈 所有这些都带有易于理解的理论介绍和 4,000+ 个缩放实验。 训练自己的 DeepSeek V3 或 LLama 5 :)所需了解的一切 通过订阅 HF PRO 免费下载 ✨获取地址：https://huggingface.co/nanotron
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