blockchain&AI每日国外区块链发展动态回顾-2025年10月21日至24日
每日国外区块链发展动态回顾-2025年10月21日至24日 按：2021年初初步选定的这三十人（为：Dovey Wan，Andre Cronje，Hayden Adams，SBF，czbinance，VitalikButerin，Rune Christensen，Stani Kulechov，Robert Leshner @rleshner，Kain Warwick @kaiynne，Juan Benet，Gavin Wood，Anatoly Yakovenko @aeyakovenko，Dominic Williams， Daniel Larimer，... 第一次调整(2021年5月11日)：会删除一些不活跃的推特主；增加一些我重点关注可能亲身实践的项目每日资料，本次包括：IDENA; ETHSWARM BEE; ZKSYNC; ZK.MONEY; TORN; POAP.XYZ；Float Protocol，Index Coop，EPNS，MASK。 第二次调整（2021年6月9日）：删除ameen.eth @ameensol,PlanB @100trillionUSD；增加...
blockchain&AI每日国外区块链发展动态回顾-2025年10月15日至20日
每日国外区块链发展动态回顾-2025年10月15日至20日 按：2021年初初步选定的这三十人（为：Dovey Wan，Andre Cronje，Hayden Adams，SBF，czbinance，VitalikButerin，Rune Christensen，Stani Kulechov，Robert Leshner @rleshner，Kain Warwick @kaiynne，Juan Benet，Gavin Wood，Anatoly Yakovenko @aeyakovenko，Dominic Williams， Daniel Larimer，... 第一次调整(2021年5月11日)：会删除一些不活跃的推特主；增加一些我重点关注可能亲身实践的项目每日资料，本次包括：IDENA; ETHSWARM BEE; ZKSYNC; ZK.MONEY; TORN; POAP.XYZ；Float Protocol，Index Coop，EPNS，MASK。 第二次调整（2021年6月9日）：删除ameen.eth @ameensol,PlanB @100trillionUSD；增加...
blockchain&AI每周国内外AI发展动态研究- 2025年10月14日至20日
每周国内外AI发展动态研究- 2025年10月14日至20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。 ...
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。
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blockchain&AI每周国内外AI发展动态研究-2026年2月10至13日
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blockchain&AI每周国内外AI发展动态研究-2026年2月10至13日
blockchain&AI每日国外区块链发展动态回顾-2025年10月21日至24日
每日国外区块链发展动态回顾-2025年10月21日至24日 按：2021年初初步选定的这三十人（为：Dovey Wan，Andre Cronje，Hayden Adams，SBF，czbinance，VitalikButerin，Rune Christensen，Stani Kulechov，Robert Leshner @rleshner，Kain Warwick @kaiynne，Juan Benet，Gavin Wood，Anatoly Yakovenko @aeyakovenko，Dominic Williams， Daniel Larimer，... 第一次调整(2021年5月11日)：会删除一些不活跃的推特主；增加一些我重点关注可能亲身实践的项目每日资料，本次包括：IDENA; ETHSWARM BEE; ZKSYNC; ZK.MONEY; TORN; POAP.XYZ；Float Protocol，Index Coop，EPNS，MASK。 第二次调整（2021年6月9日）：删除ameen.eth @ameensol,PlanB @100trillionUSD；增加...
blockchain&AI每日国外区块链发展动态回顾-2025年10月15日至20日
每日国外区块链发展动态回顾-2025年10月15日至20日 按：2021年初初步选定的这三十人（为：Dovey Wan，Andre Cronje，Hayden Adams，SBF，czbinance，VitalikButerin，Rune Christensen，Stani Kulechov，Robert Leshner @rleshner，Kain Warwick @kaiynne，Juan Benet，Gavin Wood，Anatoly Yakovenko @aeyakovenko，Dominic Williams， Daniel Larimer，... 第一次调整(2021年5月11日)：会删除一些不活跃的推特主；增加一些我重点关注可能亲身实践的项目每日资料，本次包括：IDENA; ETHSWARM BEE; ZKSYNC; ZK.MONEY; TORN; POAP.XYZ；Float Protocol，Index Coop，EPNS，MASK。 第二次调整（2021年6月9日）：删除ameen.eth @ameensol,PlanB @100trillionUSD；增加...
blockchain&AI每周国内外AI发展动态研究- 2025年10月14日至20日
每周国内外AI发展动态研究- 2025年10月14日至20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。 ...
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。
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每周国内外AI发展动态研究-2026年2月10至13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。 第一次调整（2025年8月5日）：删除X不活跃的AI人物，增加了排名靠前的X活跃的AI类项目若干。
开放人工智能，@OpenAI，OpenAI 的使命是确保通用人工智能造福全人类。
GPT-5.3-Codex-Spark 现已进入研究预览阶段。 你可以直接建造东西——更快。
现在，深入研究你可以： - 连接ChatGPT中的应用程序并搜索特定网站 - 实时跟踪进展，并通过后续或新来源进行中断 - 查看全屏报告
本周的播客主题全是广告。 OpenAI 广告背后的负责人之一 Asad Awan 加入了 @AndrewMayne 分享我们如何提出广告原则，以及ChatGPT免费和Go层级广告如何扩大AI访问范围。
我们今天开始在美国向部分免费和Go用户推广ChatGPT广告测试。 广告不会影响ChatGPT的回答。广告被标注为赞助广告，并在视觉上与响应分开。 我们的目标是让每个人都能免费访问ChatGPT，且限制更少，同时保护他们对ChatGPT的信任，尤其是对重要且个人化任务的信任。http://openai.com/index/testing-ads-in-chatgpt/
谷歌人工智能，@GoogleAI，让人工智能对每个人都有帮助。展现思维↓
Gemini 3 Deep Think 正在升级易通过将深厚的科学知识与先进的工程实用性相结合，深度思考如今已超越抽象理论，推动实际应用。 研究人员已经开始利用它加速他们在现实世界中的工作： — 材料科学：一所大学实验室利用Deep Think优化了适合高温半导体的复杂晶体生长 — 机械工程：一位研究人员展示了深度思考如何以软件速度迭代物理原型。当应用于辅助设备等领域时，这种速度意味着改变生活技术的改进更快（下面的视频中有更多关于该用例的信息！） 更新后的《深度思考》可在 @GeminiApp 面向Google AI Ultra订阅用户。
Meta 的人工智能，@AIatMeta，我们与人工智能社区一起，通过开放科学突破可能性的界限，创造一个更加互联的世界。
我们的“分段”任何模型正在推动洪水监测和灾害响应的发展。 看看 @USRAedu 以及 @USGS 通过微调SAM自动化实时河流测绘中的关键瓶颈，实现更快、可扩展且更具成本效益的灾害准备：https://go.meta.me/9ec621
Microsoft Azure，@Azure，Limitless innovation. ☁️ Follow along for the latest news and resources from the official
代理云运维是Microsoft的新运营模式，将上下文感知代理带入整个云生命周期，帮助您更快决策，降低风险，并随着复杂性不断提升不断改进。
“我们有处理过程花了10分钟......现在只需30秒。”⏱使用 GitHub Copilot，则 @Vikings 开发团队不仅编码更快——他们解决问题的速度也快到游戏速度。https://msft.it/6010QuDQk
超导体能够改变电力在云中的流动方式，使AI规模的工作负载能够高效地实现。通过与合作伙伴重新思考电力设计，我们可以将先进的HTS科学转化为客户和社区的实用解决方案。
AWS 人工智能，@AWSAI，在 AWS 上构建和扩展下一波 AI 创新浪潮，
刚接触生成AI吗？开始你的#AWS来到这里的旅程通过W3Schools上的AWS GenAI教程，了解如何利用大型语言模型构建强大的AI应用。今天就报名。#LearnAWS #AWSTraining
如果你的聊天机器人能用数学证明解释它的推理呢？请参考此文，利用自动推理检查来迭代聊天机器人的回答，并获得精确的答案和可验证的证据。#AWS #AutomatedReasoning #AmazonBedrock
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。
怎么会这样 @BasetenCo , @DeepInfra , @FireworksAI_HQ ， 和 @togethercompute 通过NVIDIA Blackwell的开源模型，AI成本将降低高达10倍 跨行业，代币驱动了每一次AI互动：医学见解游戏角色对话慄自主客户支持烙代理聊天
Codex正在NVIDIA全公司范围内向~3万工程师推广。 我们与他们的团队紧密合作，提供云管理的管理控制和仅美国的处理，并设有安全措施。
下一代AI代理不仅会阅读文本——他们还会通过视频推理并提取可作的洞察。在这方面#NVIDIAGTC您将率先了解NVIDIA Blueprint for Video Search and Summarization（VSS）驱动视觉人工智能代理的新功能，这些开放VLM包括最新的Cosmos Reason，适用于边缘、本地和云工作负载的开发。 添加到日程 https://nvda.ws/4rPW0CK 3月17日，星期二 |10:00太平洋时间上午 演讲者：鲁帕·普拉布和亚当·里亚森
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。
新AI学院课程取消：用于LLM推理的GPU优化。 本课程将引导你了解如何启动 droplet、配置 vLLM 以及基准测试你的配置，并附上适用于 AMD 硬件上任何型号的工作代码。 点击这里开始：https://amd.com/en/developer/resources/training/amd-ai-academy.html?utmcampaign=thallosocial&utmsource=twitter&utmmedium=social&utmcontent=AIDevProgram
将AI代理引入PC需要效率、速度和智能内存管理。 AMD和 @liquidai 正在合作，在PC和终端设备上建立基础模型，以应对本地运行AI代理的现实挑战。 Liquid AI 联合创始人兼首席执行官 @raminmh 解释了我们如何帮助使设备内AI变得实用且易于接近。
来和我们一起建造吧。有了Lemonade，本地运行AI变得非常简单，这要归功于 @OpenAI API兼容性。如果你的应用已经针对OpenAI，无论是在云端还是通过其他本地运行时，迁移到Lemonade只需简单：更新端点并选择模型。 了解更多：https://amd.com/en/developer/resources/technical-articles/2026/lemonade-for-local-ai.html
高通，@Qualcomm，无处不在地提供智能计算。
未来的移动性是软件定义、人工智能驱动且互联的——实现这一目标需要高度协作。主持人奥利弗·布鲁姆和 @VWGroup 在我们 @Qualcomm 校园里，看看我们在这个愿景上的高度契合。
庆祝#NationalInventorsDay请告诉我们，21世纪最具影响力的发明是什么？ 智能手机 52.6% 设备内AI。 10.5% 移动宽带 15.8% 大型语言模型 21.1%
@Qualcomm 正在塑造未来的#6G采用Giga-MIMO + 子频带全双工技术，提升容量并降低持续供电延迟#AI以及次世代体验。了解更多： 来自 qualcomm.com 高通 @Qualcomm · 2月11日 当#AI推理与效率相遇，所有人都赢了，包括地球。我们的方法是在设备上分配工作负载，最大限度地减少环境影响，同时最大化性能。https://bit.ly/4684flu
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。
百度AI云在12025年上半年以35%的市场份额领跑中国具象智能AI云市场 @OmdiaHQ 最新报道。 百度AI云的技术系统围绕AI基础设施和代理基础设施构建，将数据采集和注释服务与云端仿真相结合，支持具象智能生态系统内的创新中心和30+家领先企业，助力行业进入新增长阶段。
Uber在迪拜推出百度自动驾驶出租车，用于网约车服务 来自 reuters.com 百度公司 @Baidu_Inc · 2月11日 很快，通过Uber应用预订迪拜的自动驾驶出租车
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！
我们拥有开源的HY-1.8B-2Bit，一款高效、用于设备部署的2位大型语言模型。该模型将18亿基础缩减至有效0.3亿参数占用空间，仅需600MB存储空间，比许多移动应用更小。超低比策略：采用QAT（量化感知训练）以实现2位表示（0.3亿位等效大小）。双重思维逻辑：尽管精确度大幅降低，仍保留复杂的双链思维能力。性能：Apple M4 和联发科天玑 9500 预填充速度快 3-8 倍;设备上的代币生成速度快2-3倍。基准提升：在同等规模模型中平均准确率领先17%。硬件协同：针对Arm SME2和现代消费级硅片进行了优化。
HY-1.8B-2Bit 现已以 GGUF 格式提供，便于无缝集成到基于边缘的推理引擎。
项目页面：https://github.com/Tencent/AngelSlim体重：https://huggingface.co/AngelSlim/HY-1.8B-2BitGGUF版本：https://huggingface.co/AngelSlim/HY-1.8B-2Bit-GGUF技术报告：https://huggingface.co/AngelSlim/HY-1.8B-2Bit/blob/main/AngelSlimTechnicalReport.pdf
Qwen，@Alibaba_Qwen，AGI 的开放基础模型。
敬请期待——AI幻灯片即将登陆Qwen Chat✨项目文档→会议幻灯片 纸质→口语表 销售演示→产品信息 教学牌组→主题 引用 陈诚
@cherry_cc12 · 10小时 过去几天，我们用Qwen Agent + Qwen-Image 2.0在Qwen Chat中构建了AI幻灯片。 有了搜索代理，把杂乱的信息变成干净的博物馆介绍卡组就......奇怪地简单。
喜欢看到Qwen3-ASR-0.6B在iPhone 15 Pro Max上实现设备实时转录. 非常感谢MLX-Audio-Swift和社区的支持！
快速更新——我们修复了Qwen Chat中一个影响Qwen-Image 2.0的漏洞： • 中国古典诗歌在图像生成中的排序 • 图像编辑时字符一致性补丁现已上线！https://chat.qwen.ai/?inputFeature=t2i去试试，然后给我们反馈。 Qwen @Alibaba_Qwen · 2月10日 介绍Qwen-Image-2.0——我们的下一代图像生成模型！你的想象力，被释放。✨输入一段文字→获得专业幻灯片✨描述一个场景→获得逼真的2K魔法✨加文字，就用→了（不再出现卡顿的字母！）✨主要升级：职业生涯
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。
@AWNetworks 每天将超过一万亿次安全事件导入一个PB级的三角洲湖。数据迟到和小文件使得分区和Z排序在如此大规模下难以作。 这就是为什么团队在Unity Catalog管理的表上使用液体聚类重新构建了布局，数据到达时对其进行聚类，并与查询模式对齐。 新数据现在可以在几分钟内查询——减少了对频繁全球优化的依赖，同时历史扫描在数月数据中依然保持快速。https://databricks.com/blog/arctic-wolfs-liquid-clustering-architecture-tuned-petabyte-scale?utmsource=twitter&utmmedium=organic-social
Databricks联合创始人兼首席技术官 @mateizaharia 关于人工智能演示与生产现实之间的差距： “很容易拿到一个50%时间能用的演示，然后以为问题解决了。要获得高度可靠且勤奋的生产产品要难得多。” 在这次对话中 @thejosuebogran 他们讨论了： - 目前大型语言模型的可靠性水平 - 为何精致的演示在真实生产系统中常常失败 - 反馈循环、评估与人工验证的作用 - 当系统是概率性而非确定性时，如何推理投资回报率（ROI）https://youtu.be/nGu7ylYpycY?si=C0QHHB-sWBHMeIo
停止在分散的数据工程工具间切换上下文。Azure Databricks 上的 Lakeflow 将摄取、转换和编排统一在一个平台上，让你构建更快，发货更可靠。 使用 Azure Databricks 上 Lakeflow 的数据工程师看到： - 管道建设和部署速度高达25倍 - 性能提升高达 90 倍 - ETL成本降低高达83% - 99.9%的配线可靠性 它由无服务器计算、Unity Catalog治理和内置可观察性驱动。https://databricks.com/blog/modernize-your-data-engineering-platform-lakeflow-azure-databricks?utmsource=twitter&utmmedium=organic-social
我们的AI研究团队评估了NVIDIA MPS，以了解共享GPU上的多引擎推断何时能提升小型语言模型的吞吐量。 他们发现： - MPS在非常小模型（≤3B参数）、短至中等上下文以及预填充负载较重时最为有效。 - 吞吐量提升来自于重叠的GPU工作，以及减少CPU受限阶段的空闲时间。 - 影响会随着模型规模、上下文长度和工作负载特性的变化而变化。 阅读完整分析。https://databricks.com/blog/scaling-small-llms-nvidia-mps?utmsource=twitter&utmmedium=organic-social
人工智能驱动的开发正在改变应用构建的速度。随着团队发展更快，数据库管理也需要随之演进。 Databricks联合创始人 @rxin 关于这种演变所需的内容： “要让氛围编码趋势起飞，你需要开发者相信他们能非常快速地创建新应用，但你也需要中央IT团队或DBA能够适应大量应用和数据库的海啸。传统数据库无法适应这种规模，因为它们无法为每个数据库和每个应用设置DBA。” Lakebase就是为此设计的。 感谢 @TechJournalist & @VentureBeat 为了谈话。https://venturebeat.com/data/databricks-serverless-database-slashes-app-development-from-months-to-days
Databricks Delta Sharing 现在对 Apache Iceberg 提供了一流的支持。 作为最广泛采用的数据和人工智能共享开放协议，Delta 共享现允许数据提供商安全地将 Databricks 的实时 Iceberg 数据分享给任何兼容 Iceberg 的客户端。 像Amadeus旗下的Navitaire这样的公司利用这项能力向航空公司提供受监管的数据产品，为客户提供可信赖的洞察，而无需复制数据。 了解更多关于本次发布的信息：https://databricks.com/blog/announcing-first-class-support-iceberg-format-databricks-delta-sharing?utmsource=twitter&utmmedium=organic-social
扩展 AI，@scale_AI，要制作最佳模型，您需要最佳数据。
在我们最新的《思维链》节目中，我们解析了研究评分标准，这是我们评估深度研究代理绩效的基准。 我们探讨了有意义的代理评估是什么样子，当今代理仍在哪些方面存在不足，以及随着代理使用加速，更清晰的评估框架为何至关重要。
恭喜， @OpenAI !57%是SWE-Bench Pro有史以来的最高得分。 SWE-Bench Pro 依然是评估现实世界软件工程的领先基准。
我们很自豪能与 @websteru 为Scale圣路易斯团队提供新的教育机会，专注于技术写作并加强他们对人工智能发展的贡献。 该证书项目基于我们通过强有力的本地和学术合作推动人工智能素养的承诺，帮助确保美国的长期技术优势。
拥抱脸，@huggingface，构建未来的人工智能社区。http://hf.co/jobs
OpenEnv 将环境视为一流基础设施。 通过我们的合作 @AIatMeta 以及 @huggingface 图灵正在帮助实验室运行使用工具的代理，针对具有以下特点的强化环境： - 标准步进与复位API - 具有每个客户端状态的WebSocket会话 - MCP 风格的工具发现与调用 - 奖励、错误和漂移的可观测钩子 回报很简单。你可以在不同领域重复使用相同的评估模式，看看代理在长期、工具密集的工作流程中实际失败的地方。详情请见下文。
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
无
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
我们已经筹集了300亿美元的资金，估值为3800亿美元。 这笔投资将帮助我们深化研究，持续创新产品，并确保我们拥有资源支持基础设施扩展，让Claude在客户所在的各处都能使用。 人为 @AnthropicAI · 7小时 我们的营业收入达到140亿美元，过去三年每年增长超过10倍。这一增长得益于我们作为企业和开发者首选智能平台的地位。
人工智能的普及速度超过了历史上任何技术。制定正确政策的窗口正在关闭。 今天我们向“公共优先行动”捐赠2000万美元，这是一个新的两党组织，将动员理解利害关系的人和政治家。
我们承诺从数据中心承担电价上涨的费用。 为了确保用户不承担费用，我们将承担100%的电网升级费用，努力让新电力上线，并投资系统以减轻电网负担。
当我们发布Claude Opus 4.5时，我们知道未来的模型将接近我们自主AI研发的AI安全等级4。因此，我们承诺为未来的前沿模型撰写破坏风险报告。 今天，我们将兑现这一承诺，为Claude Opus 4.6带来承诺。 人为 @AnthropicAI · 2月11日 我们没有为模糊的阈值做出艰难判断，而是决定先发制人地通过开发报告来达到更高的ASL-4安全门槛，该报告更详细地评估了Opus 4.6的人工智能研发风险。 点击这里阅读破坏风险报告：https://anthropic.com/claude-opus-4-6-risk-report
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。
无
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。
人工智能让这些词变得简单。难点在于交付。V4 富有表现力的头像现已在D-ID Studio上线：高保真、演员训练的库存头像，带有情感控制+一流的口型同步——确保每一句台词都能如你所愿。https://eu1.hubs.ly/H0rqJpp0
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。
无
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。
今天是#SaferInternetDay2026年，我们将与成千上万的人一道，聚焦网络安全和数字福祉。 人工智能已成为日常生活的一部分，支持人们应对这些变化非常重要。每一次关于网络安全的讨论都会产生影响。 你可以在这里了解更多信息并参与其中http://saferinternetday.org.uk @Nominet
Fireflies.ai，@firefliesai，，#1 会议人工智能队友，
无
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。
新数据不够。递归如何整合数据层以推动端到端药物发现 很少有行业能像制药和生物技术那样数据丰富。但在人工智能药物发现中，数据质量和互联性至关重要。过时、难以接近，而且......
奥金,@OwkinScience,Owkin 使用人工智能为每位患者找到合适的治疗方法。
我们开发了一个工具来解决一个我们经常遇到的问题：花了好几天时间试图从论文中复现生物信息学和计算生物学的方法。 Paper-to-Skills从论文中提取方法论，并将其转化为Claude代码的可执行技能：https://paper2skills.com/?utmsource=linkedin&utmmedium=social-org&utm_campaign=paper2skills
Geoffrey Hinton (@geoffreyhinton) - 深度学习先驱，多伦多大学
无
Yann LeCun (@ylecun) - Meta首席AI科学家，卷积神经网络之父
机器学习工程师！= 学术科学家 美国顶尖大学的科学家也拿不到数百万，即使是在人工智能领域。 不过他们的薪水确实比法国同行高得多。 美国研究型大学的计算机科学教授通常年薪15万美元到40万美元，具体取决于资历和身份。
Andrew Ng (@AndrewYNg) - Coursera联合创始人，斯坦福教授
新课程：A2A：Agent2Agent协议，构建于 @googlecloudtech 以及 @IBMResearch 由霍尔特·斯金纳教授， @ivnardini ，以及桑迪·贝森。 连接使用不同框架构建的代理通常需要大量的定制集成。这门短期课程将教你A2A，即标准化代理间如何发现彼此和通信的开放协议。自从IBM的代理通信协议（ACP）与A2A携手合作以来，A2A已成为行业标准。 在本课程中，你将构建一个医疗多代理系统，使用不同框架（如Google ADK（代理开发工具包）和LangGraph构建的代理通过A2A协作。你会把每个代理包装成A2A服务器，构建A2A客户端连接它们，并将它们编排成顺序和分层的工作流。 你将获得的技能： - 将不同框架的代理作为A2A服务器暴露，使其可被发现并可互作 - 通过ADK顺序链A2A代理，一个代理的输出传递给下一个代理 - 使用 MCP（模型上下文协议）将 A2A 代理连接到外部数据源 - 使用 Agent Stack（IBM 的开源基础设施）部署 A2A 代理 加入并学习协议标准化代理协作！https://deeplearning.ai/short-courses/a2a-the-agent2agent-protocol/
吴安德鲁 @AndrewYNg · 2月11日 美国及许多其他国家的求职者面临严峻的环境。与此同时，对人工智能导致失业的担忧——迄今为止——被夸大了。然而，对人工智能技能的需求开始引发就业市场的变化。我想分享一下我在实际情况中看到的情况。
首先，许多科技公司在过去一年中裁员。虽然一些CEO将人工智能归因于——人工智能正在完成工作，所以不再需要人手——但现实是人工智能目前还没发挥到理想水平。许多裁员是对疫情期间过度招聘的纠正，或者是针对成本削减和重组，这些在现代人工智能出现之前就偶尔发生过。除了少数几个岗位外，很少有裁员是因为工作被人工智能自动化而导致的。 当然，这种现象未来可能会增长。目前从事高度接触AI自动化的职业人员，如呼叫中心接线员、翻译员和配音演员，可能会难以找到工作，或薪资下降。但大规模失业被过度渲染了。
相反，一个常见的说法是：人工智能不会取代工人，但使用人工智能的工人将取代不使用人工智能的工人。例如，由于AI编码工具大大提高了开发效率，懂得使用AI的开发者需求日益增加。（如果你想成为这些人之一，请参加我们的短期课程，包括Claude代码、Gemini CLI和智能技能！）
所以人工智能导致了失业，但方式很微妙。一些企业正在解雇那些不适应人工智能的员工，用能够适应的人替代他们。这一趋势在软件开发中已经显而易见。此外，在许多初创公司的招聘模式中，我看到这种人员更替的早期迹象，尤其是在传统上被视为非技术岗位的岗位。懂得用AI编程的市场营销人员、招聘人员和分析师比不懂的人更高效，因此一些企业正在慢慢与无法适应的员工分道扬镳。我预计这一进程会加速。
与此同时，当公司组建AI原生的新团队时，有时新团队规模会比他们替代的团队小。人工智能使个人更有效率，从而使团队规模能够缩小成为可能。例如，随着人工智能使软件构建变得更容易，瓶颈也转变为决定构建什么——这就是产品管理（PM）瓶颈。一个曾经分配给8名工程师和1名项目经理的项目，现在可能分配给2名工程师和1名项目经理，甚至可能分配给一个兼具工程和产品技能的人。
对员工来说，好消息是大多数企业工作量大，但人手不足。具备合适人工智能技能的人通常有机会挺身而出，做更多事情，也许还能解决那些在AI出现前无法实现的积压想法，让工作进展更快。我看到许多企业的员工积极参与开发有助于业务的新事物。机会多得不胜数！
我知道这些变化很有压力。我为每一个因裁员而受影响的家庭、每一个为寻找理想职位而挣扎的求职者以及为未来就业前景担忧的更多人感到同情。幸运的是，还有时间学习，并为未来的就业市场做好准备。说到人工智能，绝大多数人，无论是技术还是非技术，都站在起跑线，或者说他们最近是。所以现在依然是不断学习和建设的好时机，而那些这样做的人机会也非常多！
[原文;https://deeplearning.ai/the-batch/issue-339/ ]
Fei-Fei Li (@drfeifei) - 斯坦福HAI院长，ImageNet发起人
我开发了一个应用，能在几分钟内将任何空间转换成数字克隆 作为Teleport的创始人——这是唯一能捕捉高质量360°全景的iPhone应用——我已经有了完美的输入 @theworldlabs 发布了他们的3D Reconstruction API第一次测试——清迈的共享办公空间流程： 1. 拍摄16张超广角照片 2. 缝成360°等矩形图像 3. 通过以下方式重建一个完全可导航的三维环境 @theworldlabs API 探索这些三维世界有一种深刻的感觉。它以照片无法比拟的方式带你回忆。
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。
GPT-5.3-Codex-Spark 今天作为 Pro 的研究预览版上线。 每秒超过1000个TOKEN！ 发售时有一些限制;我们会迅速改进。 引用 山姆·奥特曼 @sama · 10小时 我们今天晚些时候将向 Pro套餐的Codex用户推出一项特别内容。这让我感到快乐。我想你会喜欢的......
我们今天晚些时候将向 Pro套餐的Codex用户推出一项特别内容。这让我感到快乐。我想你会喜欢的...... 山姆·奥特曼 @sama · 2月11日 从团队的运作方式来看，我一直以为Codex最终会赢。但看到它发生得这么快，我感到惊喜。 感谢所有建造者;你激励我们更加努力。
第一周就有超过一百万人下载了Codex App。 上周Codex用户增长了60+%！ 本次推广后，我们将继续向Free/Go用户开放Codex;我们可能需要降低限制，但我们希望每个人都能尝试Codex并开始构建。
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。
Gemini 3 深度思考将获得重大升级。我们与科学家和研究人员紧密合作，不断完善Deep Think，以应对现实世界中的艰难挑战。 它在最具挑战性的基准测试中突破前沿，在ARC-AGI-2上取得了前所未有的84.6%的成功率。它还为人类最后考试树立了新标准——不含工具的48.4%。 桑达尔·皮查伊 @sundarpichai · 9小时 更新后的Gemini 3深度思考模式现已向Ultra订阅用户开放，可在Gemini应用中使用。 我们还首次通过Gemini API向部分研究人员和企业开放Deep Think，通过抢先体验计划。
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。
无
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。
超低延迟密码本： 引用 OpenAI @OpenAI · 8小时 GPT-5.3-Codex-Spark 现已进入研究预览阶段。 你可以直接建造东西——更快。
Codex 作为生产力的推动力 @nvidia : 引用 本·克利格
@benklieger · 2月12日 在@nvidia我们使用了很多AI编码工具。用GPT-5.3-codex的Codex尤其令人印象深刻。我认识的工程师都是大Codex高级用户。
这些编码代理的能力正在快速提升，令人非常兴奋。
5.3版本让我印象特别深刻 显示更多 格雷格·布罗克曼
@gdb · 2月11日 用于语言间重写应用程序的GPT-5.3-codex： 引用 克里斯托弗·埃利希
@ccccjjjjeeee · 2月10日 真的成功了！
过去几天我一直在用 C 语言代码堆放 5.3 代码库，准备移植到 1989 年的《模拟城市》。
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。
无
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。
我们已更新双子座3号深度思考，以更好地应对现实世界研究、科学和工程的复杂性。♊ 该项目在物理和化学奥林匹克笔试部分达到金牌标准，建立在IMO和ICPC的金级表现基础上，并在ARC-AGI-2、MMMU-Pro和HLE等方面拥有SOTA成绩。从优化代码到验证科学数据，我们看到它成为发现过程中真正的合作伙伴。 点击这里阅读更多： 来自 blog.google 显示更多回复 杰夫·迪恩 @JeffDean · 9小时 我为Gemini团队的每一位成员感到非常自豪！♊感谢大家为打造这个优秀模型所做的辛勤工作！
我们升级了专用推理模式 Gemini 3 深度思考，助力解决现代科学、科研和工程挑战——推动智能的前沿。易看看杜克大学王实验室如何利用它设计新的半导体材料。淋
人工智能如何作为更好的研究合作者？六在两篇新论文中 @GoogleResearch 我们展示了 Gemini Deep Think 如何利用代理工作流程帮助解决数学、物理和计算机科学中的研究级问题。 更多→https://goo.gle/4aGs3Pz
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。
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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。
更新且更快的双子座3号Deep Think正在起飞！我们迄今为止最聪明的模式！™️从博士层面的推理到最严谨的STEM挑战（模型需要更努力地思考）。物理与化学奥林匹克比赛的金牌级别成绩。離详细信息：https://bit.ly/4kzBLqq看到深度思考在现实中产生的影响很有趣。看看它如何帮助研究人员发现高水平数学研究论文中的错误。作为一个“只是”数学本科生，我自己根本做不到这些！
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。
恭喜你上线 @simile_ai !（我也很兴奋能作为一个小天使参与其中。）
Simile正在研究一个非常有趣、我认为还未被充分探索的LLM维度。通常，你交流的LLM都有一个单一、具体、精心打造的个性。但原则上，预训练LLM的原生、原始形式是它是一个模拟引擎，通过对互联网上高度多样化人群的文本进行训练。为什么不发挥这种统计力量：为什么只模拟一个人，而不是尝试模拟一个群体？你是如何构建这样的模拟器？你是如何管理它的熵的？它有多忠实？它有什么用呢？循环中的明喻可能产生哪些涌现性质？
依我看，这些都是非常有趣、有前景且尚未被充分探讨的话题，这里的团队非常棒。祝一切顺利！ 引用 朴俊成 @joonspk · 7小时 介绍一下Simile。
模拟人类行为是我们这个时代最具影响力且技术难度最大的问题之一。
我们从Index、Hanabi、A* BCV筹集了1亿美元，@karpathy @drfeifei
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。
我们的团队一直在使用加速2.5倍的Claude Opus 4.6版本。 我们现在通过 Claude Code 和我们的 API 将其作为早期实验提供。
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。
AI并没有导致裁员，还有关于就业数量的其他看法。 根据我与CEO、运营商、经济学家和技术专家之间所有可信的行业对话——他们并非试图激起愤怒——目前尚无明确证据表明人工智能正在推动......
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
今天我们发布了全新商户记录解决方案的公开预览版： @stripe 管理支付。 每个人都可以试试。
我们将重构UI从Paddle迁移到了 @stripe 上周推出了新的管理支付产品，虽然现在说还为时过早，但我相当有信心我们已经赚了更多钱。 我从没想过，结账的转化率明显好很多，我觉得这完全是因为Link。
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。
最后的经济》在亚马逊的人工智能畅销书中排名第一，评分相当不错✍没有出版社或大型宣传，网站上也有免费购买，平装书刚刚发布感谢大家的支持，接下来的部分快完成了...... x.com/ii_posts/statu......
这应该是我目前为止看过最牛逼的 seedance 2 视频了，如果我不知道 seedance 2 ，我很难相信这是AI做的。
视频号博主 @星辰AI研究生 花了 8 小时制作了这个10分钟的“嘿神话-前传2”，花了 18000 积分，成本在 400 块人民币，他说是首次使用，浪费了一半的积分，应该也是抽了不少卡。
但是这仅仅是花钱就能做出来的吗？ 我觉得未必，换做是我肯定做不来，不是吃这碗饭的，也就只能玩玩简单的狗血视频。
所以AI越强大，越能拉开专业人与普通人的差距，seedance 2 不会取代导演制作人，只会增强他们的能力
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。
无
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。
无
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。
老消息！ @agenticasdk 使用一个 Agentica 代理（~350 行）编写和运行代码，设置一个新的 ARC-AGI-2 SotA： 85.28%。顶部空间快不够了。也不是ARC的单招小马——通用系统，其他基准测试表现强。
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。
扩展风险投资的理由 在希腊经典作品中，有一个超主线故事最为突出：尊重诸神与不尊重诸神。伊卡洛斯被太阳灼伤，不是因为他太......
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。
《Seedance 2》正疯狂走红，威胁要取代好莱坞。 15个你必须亲眼看到才能相信的疯狂例子，全部都是100%人工智能： 1）泰坦尼克号的另类结局，利奥被救
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。
荣幸被任命为 @CFTC 创新咨询委员会。谢谢你 @ChairmanSelig 并期待与他共事 @passalacqua_mj 以及这支令人印象深刻的团队，帮助CFTC制定了为加密货币创始人制定明确的通行规则。
互联网使信息变得全球化。加密货币也在为货币做同样的事情。 我讨论了稳定币如何将互联网最初的愿景带入金融领域，以及这个重要的“WhatsApp时刻” @FT .https://ft.com/content/7b604dc2-5e9a-45bc-9711-0b1d3d7342fd?shareType=gift
Max Tegmark AI/未来 @tegmark MIT, Future of Life Institute
突发消息：顶级人工智能公司之一Anthropic的研究员Mrinank Sharma刚刚辞职。 夏尔马致力于开发防御措施，以降低人工智能辅助生物恐怖主义的风险。 他提到的理由之一是，在人类主义内部，行动与价值观难以匹配。
Matei Zaharia 大数据/AI @matei_zaharia Databricks, UC Berkeley
非常期待CAIS论文作者有机会在 @aiDotEngineer 世博会！ 引用 斯威克斯 @swyx · 2月10日 很高兴地分享今年的@aiDotEngineer世博会将首次为同行评审论文设立行业聚焦奖，我们还专门安排海报展示环节，展示2026年最具行业影响力的研究成果。 请提交，我们非常关注x.com/heathercmiller......
Thomas Wolf NLP/开源 @Thom_Wolf Hugging Face
我们衡量人工智能的能力已被开发能力所超越，而这种评估差距是人工智能领域最重要的问题之一。 今天我们启动了开放基准基金——一项300万美元的承诺，用于资助前沿人工智能的开放基准测试并缩小评估差距。 很感激能与 @HuggingFace , @togethercompute , @PrimeIntellect 工厂总部， @harborframework ， 和 @PyTorch 支持那些正在构建这些基准的团队！
每周国内外AI发展动态研究-2026年2月10至13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。 第一次调整（2025年8月5日）：删除X不活跃的AI人物，增加了排名靠前的X活跃的AI类项目若干。
开放人工智能，@OpenAI，OpenAI 的使命是确保通用人工智能造福全人类。
GPT-5.3-Codex-Spark 现已进入研究预览阶段。 你可以直接建造东西——更快。
现在，深入研究你可以： - 连接ChatGPT中的应用程序并搜索特定网站 - 实时跟踪进展，并通过后续或新来源进行中断 - 查看全屏报告
本周的播客主题全是广告。 OpenAI 广告背后的负责人之一 Asad Awan 加入了 @AndrewMayne 分享我们如何提出广告原则，以及ChatGPT免费和Go层级广告如何扩大AI访问范围。
我们今天开始在美国向部分免费和Go用户推广ChatGPT广告测试。 广告不会影响ChatGPT的回答。广告被标注为赞助广告，并在视觉上与响应分开。 我们的目标是让每个人都能免费访问ChatGPT，且限制更少，同时保护他们对ChatGPT的信任，尤其是对重要且个人化任务的信任。http://openai.com/index/testing-ads-in-chatgpt/
谷歌人工智能，@GoogleAI，让人工智能对每个人都有帮助。展现思维↓
Gemini 3 Deep Think 正在升级易通过将深厚的科学知识与先进的工程实用性相结合，深度思考如今已超越抽象理论，推动实际应用。 研究人员已经开始利用它加速他们在现实世界中的工作： — 材料科学：一所大学实验室利用Deep Think优化了适合高温半导体的复杂晶体生长 — 机械工程：一位研究人员展示了深度思考如何以软件速度迭代物理原型。当应用于辅助设备等领域时，这种速度意味着改变生活技术的改进更快（下面的视频中有更多关于该用例的信息！） 更新后的《深度思考》可在 @GeminiApp 面向Google AI Ultra订阅用户。
Meta 的人工智能，@AIatMeta，我们与人工智能社区一起，通过开放科学突破可能性的界限，创造一个更加互联的世界。
我们的“分段”任何模型正在推动洪水监测和灾害响应的发展。 看看 @USRAedu 以及 @USGS 通过微调SAM自动化实时河流测绘中的关键瓶颈，实现更快、可扩展且更具成本效益的灾害准备：https://go.meta.me/9ec621
Microsoft Azure，@Azure，Limitless innovation. ☁️ Follow along for the latest news and resources from the official
代理云运维是Microsoft的新运营模式，将上下文感知代理带入整个云生命周期，帮助您更快决策，降低风险，并随着复杂性不断提升不断改进。
“我们有处理过程花了10分钟......现在只需30秒。”⏱使用 GitHub Copilot，则 @Vikings 开发团队不仅编码更快——他们解决问题的速度也快到游戏速度。https://msft.it/6010QuDQk
超导体能够改变电力在云中的流动方式，使AI规模的工作负载能够高效地实现。通过与合作伙伴重新思考电力设计，我们可以将先进的HTS科学转化为客户和社区的实用解决方案。
AWS 人工智能，@AWSAI，在 AWS 上构建和扩展下一波 AI 创新浪潮，
刚接触生成AI吗？开始你的#AWS来到这里的旅程通过W3Schools上的AWS GenAI教程，了解如何利用大型语言模型构建强大的AI应用。今天就报名。#LearnAWS #AWSTraining
如果你的聊天机器人能用数学证明解释它的推理呢？请参考此文，利用自动推理检查来迭代聊天机器人的回答，并获得精确的答案和可验证的证据。#AWS #AutomatedReasoning #AmazonBedrock
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。
怎么会这样 @BasetenCo , @DeepInfra , @FireworksAI_HQ ， 和 @togethercompute 通过NVIDIA Blackwell的开源模型，AI成本将降低高达10倍 跨行业，代币驱动了每一次AI互动：医学见解游戏角色对话慄自主客户支持烙代理聊天
Codex正在NVIDIA全公司范围内向~3万工程师推广。 我们与他们的团队紧密合作，提供云管理的管理控制和仅美国的处理，并设有安全措施。
下一代AI代理不仅会阅读文本——他们还会通过视频推理并提取可作的洞察。在这方面#NVIDIAGTC您将率先了解NVIDIA Blueprint for Video Search and Summarization（VSS）驱动视觉人工智能代理的新功能，这些开放VLM包括最新的Cosmos Reason，适用于边缘、本地和云工作负载的开发。 添加到日程 https://nvda.ws/4rPW0CK 3月17日，星期二 |10:00太平洋时间上午 演讲者：鲁帕·普拉布和亚当·里亚森
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。
新AI学院课程取消：用于LLM推理的GPU优化。 本课程将引导你了解如何启动 droplet、配置 vLLM 以及基准测试你的配置，并附上适用于 AMD 硬件上任何型号的工作代码。 点击这里开始：https://amd.com/en/developer/resources/training/amd-ai-academy.html?utmcampaign=thallosocial&utmsource=twitter&utmmedium=social&utmcontent=AIDevProgram
将AI代理引入PC需要效率、速度和智能内存管理。 AMD和 @liquidai 正在合作，在PC和终端设备上建立基础模型，以应对本地运行AI代理的现实挑战。 Liquid AI 联合创始人兼首席执行官 @raminmh 解释了我们如何帮助使设备内AI变得实用且易于接近。
来和我们一起建造吧。有了Lemonade，本地运行AI变得非常简单，这要归功于 @OpenAI API兼容性。如果你的应用已经针对OpenAI，无论是在云端还是通过其他本地运行时，迁移到Lemonade只需简单：更新端点并选择模型。 了解更多：https://amd.com/en/developer/resources/technical-articles/2026/lemonade-for-local-ai.html
高通，@Qualcomm，无处不在地提供智能计算。
未来的移动性是软件定义、人工智能驱动且互联的——实现这一目标需要高度协作。主持人奥利弗·布鲁姆和 @VWGroup 在我们 @Qualcomm 校园里，看看我们在这个愿景上的高度契合。
庆祝#NationalInventorsDay请告诉我们，21世纪最具影响力的发明是什么？ 智能手机 52.6% 设备内AI。 10.5% 移动宽带 15.8% 大型语言模型 21.1%
@Qualcomm 正在塑造未来的#6G采用Giga-MIMO + 子频带全双工技术，提升容量并降低持续供电延迟#AI以及次世代体验。了解更多： 来自 qualcomm.com 高通 @Qualcomm · 2月11日 当#AI推理与效率相遇，所有人都赢了，包括地球。我们的方法是在设备上分配工作负载，最大限度地减少环境影响，同时最大化性能。https://bit.ly/4684flu
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。
百度AI云在12025年上半年以35%的市场份额领跑中国具象智能AI云市场 @OmdiaHQ 最新报道。 百度AI云的技术系统围绕AI基础设施和代理基础设施构建，将数据采集和注释服务与云端仿真相结合，支持具象智能生态系统内的创新中心和30+家领先企业，助力行业进入新增长阶段。
Uber在迪拜推出百度自动驾驶出租车，用于网约车服务 来自 reuters.com 百度公司 @Baidu_Inc · 2月11日 很快，通过Uber应用预订迪拜的自动驾驶出租车
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！
我们拥有开源的HY-1.8B-2Bit，一款高效、用于设备部署的2位大型语言模型。该模型将18亿基础缩减至有效0.3亿参数占用空间，仅需600MB存储空间，比许多移动应用更小。超低比策略：采用QAT（量化感知训练）以实现2位表示（0.3亿位等效大小）。双重思维逻辑：尽管精确度大幅降低，仍保留复杂的双链思维能力。性能：Apple M4 和联发科天玑 9500 预填充速度快 3-8 倍;设备上的代币生成速度快2-3倍。基准提升：在同等规模模型中平均准确率领先17%。硬件协同：针对Arm SME2和现代消费级硅片进行了优化。
HY-1.8B-2Bit 现已以 GGUF 格式提供，便于无缝集成到基于边缘的推理引擎。
项目页面：https://github.com/Tencent/AngelSlim体重：https://huggingface.co/AngelSlim/HY-1.8B-2BitGGUF版本：https://huggingface.co/AngelSlim/HY-1.8B-2Bit-GGUF技术报告：https://huggingface.co/AngelSlim/HY-1.8B-2Bit/blob/main/AngelSlimTechnicalReport.pdf
Qwen，@Alibaba_Qwen，AGI 的开放基础模型。
敬请期待——AI幻灯片即将登陆Qwen Chat✨项目文档→会议幻灯片 纸质→口语表 销售演示→产品信息 教学牌组→主题 引用 陈诚
@cherry_cc12 · 10小时 过去几天，我们用Qwen Agent + Qwen-Image 2.0在Qwen Chat中构建了AI幻灯片。 有了搜索代理，把杂乱的信息变成干净的博物馆介绍卡组就......奇怪地简单。
喜欢看到Qwen3-ASR-0.6B在iPhone 15 Pro Max上实现设备实时转录. 非常感谢MLX-Audio-Swift和社区的支持！
快速更新——我们修复了Qwen Chat中一个影响Qwen-Image 2.0的漏洞： • 中国古典诗歌在图像生成中的排序 • 图像编辑时字符一致性补丁现已上线！https://chat.qwen.ai/?inputFeature=t2i去试试，然后给我们反馈。 Qwen @Alibaba_Qwen · 2月10日 介绍Qwen-Image-2.0——我们的下一代图像生成模型！你的想象力，被释放。✨输入一段文字→获得专业幻灯片✨描述一个场景→获得逼真的2K魔法✨加文字，就用→了（不再出现卡顿的字母！）✨主要升级：职业生涯
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。
@AWNetworks 每天将超过一万亿次安全事件导入一个PB级的三角洲湖。数据迟到和小文件使得分区和Z排序在如此大规模下难以作。 这就是为什么团队在Unity Catalog管理的表上使用液体聚类重新构建了布局，数据到达时对其进行聚类，并与查询模式对齐。 新数据现在可以在几分钟内查询——减少了对频繁全球优化的依赖，同时历史扫描在数月数据中依然保持快速。https://databricks.com/blog/arctic-wolfs-liquid-clustering-architecture-tuned-petabyte-scale?utmsource=twitter&utmmedium=organic-social
Databricks联合创始人兼首席技术官 @mateizaharia 关于人工智能演示与生产现实之间的差距： “很容易拿到一个50%时间能用的演示，然后以为问题解决了。要获得高度可靠且勤奋的生产产品要难得多。” 在这次对话中 @thejosuebogran 他们讨论了： - 目前大型语言模型的可靠性水平 - 为何精致的演示在真实生产系统中常常失败 - 反馈循环、评估与人工验证的作用 - 当系统是概率性而非确定性时，如何推理投资回报率（ROI）https://youtu.be/nGu7ylYpycY?si=C0QHHB-sWBHMeIo
停止在分散的数据工程工具间切换上下文。Azure Databricks 上的 Lakeflow 将摄取、转换和编排统一在一个平台上，让你构建更快，发货更可靠。 使用 Azure Databricks 上 Lakeflow 的数据工程师看到： - 管道建设和部署速度高达25倍 - 性能提升高达 90 倍 - ETL成本降低高达83% - 99.9%的配线可靠性 它由无服务器计算、Unity Catalog治理和内置可观察性驱动。https://databricks.com/blog/modernize-your-data-engineering-platform-lakeflow-azure-databricks?utmsource=twitter&utmmedium=organic-social
我们的AI研究团队评估了NVIDIA MPS，以了解共享GPU上的多引擎推断何时能提升小型语言模型的吞吐量。 他们发现： - MPS在非常小模型（≤3B参数）、短至中等上下文以及预填充负载较重时最为有效。 - 吞吐量提升来自于重叠的GPU工作，以及减少CPU受限阶段的空闲时间。 - 影响会随着模型规模、上下文长度和工作负载特性的变化而变化。 阅读完整分析。https://databricks.com/blog/scaling-small-llms-nvidia-mps?utmsource=twitter&utmmedium=organic-social
人工智能驱动的开发正在改变应用构建的速度。随着团队发展更快，数据库管理也需要随之演进。 Databricks联合创始人 @rxin 关于这种演变所需的内容： “要让氛围编码趋势起飞，你需要开发者相信他们能非常快速地创建新应用，但你也需要中央IT团队或DBA能够适应大量应用和数据库的海啸。传统数据库无法适应这种规模，因为它们无法为每个数据库和每个应用设置DBA。” Lakebase就是为此设计的。 感谢 @TechJournalist & @VentureBeat 为了谈话。https://venturebeat.com/data/databricks-serverless-database-slashes-app-development-from-months-to-days
Databricks Delta Sharing 现在对 Apache Iceberg 提供了一流的支持。 作为最广泛采用的数据和人工智能共享开放协议，Delta 共享现允许数据提供商安全地将 Databricks 的实时 Iceberg 数据分享给任何兼容 Iceberg 的客户端。 像Amadeus旗下的Navitaire这样的公司利用这项能力向航空公司提供受监管的数据产品，为客户提供可信赖的洞察，而无需复制数据。 了解更多关于本次发布的信息：https://databricks.com/blog/announcing-first-class-support-iceberg-format-databricks-delta-sharing?utmsource=twitter&utmmedium=organic-social
扩展 AI，@scale_AI，要制作最佳模型，您需要最佳数据。
在我们最新的《思维链》节目中，我们解析了研究评分标准，这是我们评估深度研究代理绩效的基准。 我们探讨了有意义的代理评估是什么样子，当今代理仍在哪些方面存在不足，以及随着代理使用加速，更清晰的评估框架为何至关重要。
恭喜， @OpenAI !57%是SWE-Bench Pro有史以来的最高得分。 SWE-Bench Pro 依然是评估现实世界软件工程的领先基准。
我们很自豪能与 @websteru 为Scale圣路易斯团队提供新的教育机会，专注于技术写作并加强他们对人工智能发展的贡献。 该证书项目基于我们通过强有力的本地和学术合作推动人工智能素养的承诺，帮助确保美国的长期技术优势。
拥抱脸，@huggingface，构建未来的人工智能社区。http://hf.co/jobs
OpenEnv 将环境视为一流基础设施。 通过我们的合作 @AIatMeta 以及 @huggingface 图灵正在帮助实验室运行使用工具的代理，针对具有以下特点的强化环境： - 标准步进与复位API - 具有每个客户端状态的WebSocket会话 - MCP 风格的工具发现与调用 - 奖励、错误和漂移的可观测钩子 回报很简单。你可以在不同领域重复使用相同的评估模式，看看代理在长期、工具密集的工作流程中实际失败的地方。详情请见下文。
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
无
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
我们已经筹集了300亿美元的资金，估值为3800亿美元。 这笔投资将帮助我们深化研究，持续创新产品，并确保我们拥有资源支持基础设施扩展，让Claude在客户所在的各处都能使用。 人为 @AnthropicAI · 7小时 我们的营业收入达到140亿美元，过去三年每年增长超过10倍。这一增长得益于我们作为企业和开发者首选智能平台的地位。
人工智能的普及速度超过了历史上任何技术。制定正确政策的窗口正在关闭。 今天我们向“公共优先行动”捐赠2000万美元，这是一个新的两党组织，将动员理解利害关系的人和政治家。
我们承诺从数据中心承担电价上涨的费用。 为了确保用户不承担费用，我们将承担100%的电网升级费用，努力让新电力上线，并投资系统以减轻电网负担。
当我们发布Claude Opus 4.5时，我们知道未来的模型将接近我们自主AI研发的AI安全等级4。因此，我们承诺为未来的前沿模型撰写破坏风险报告。 今天，我们将兑现这一承诺，为Claude Opus 4.6带来承诺。 人为 @AnthropicAI · 2月11日 我们没有为模糊的阈值做出艰难判断，而是决定先发制人地通过开发报告来达到更高的ASL-4安全门槛，该报告更详细地评估了Opus 4.6的人工智能研发风险。 点击这里阅读破坏风险报告：https://anthropic.com/claude-opus-4-6-risk-report
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。
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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。
人工智能让这些词变得简单。难点在于交付。V4 富有表现力的头像现已在D-ID Studio上线：高保真、演员训练的库存头像，带有情感控制+一流的口型同步——确保每一句台词都能如你所愿。https://eu1.hubs.ly/H0rqJpp0
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。
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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。
今天是#SaferInternetDay2026年，我们将与成千上万的人一道，聚焦网络安全和数字福祉。 人工智能已成为日常生活的一部分，支持人们应对这些变化非常重要。每一次关于网络安全的讨论都会产生影响。 你可以在这里了解更多信息并参与其中http://saferinternetday.org.uk @Nominet
Fireflies.ai，@firefliesai，，#1 会议人工智能队友，
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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。
新数据不够。递归如何整合数据层以推动端到端药物发现 很少有行业能像制药和生物技术那样数据丰富。但在人工智能药物发现中，数据质量和互联性至关重要。过时、难以接近，而且......
奥金,@OwkinScience,Owkin 使用人工智能为每位患者找到合适的治疗方法。
我们开发了一个工具来解决一个我们经常遇到的问题：花了好几天时间试图从论文中复现生物信息学和计算生物学的方法。 Paper-to-Skills从论文中提取方法论，并将其转化为Claude代码的可执行技能：https://paper2skills.com/?utmsource=linkedin&utmmedium=social-org&utm_campaign=paper2skills
Geoffrey Hinton (@geoffreyhinton) - 深度学习先驱，多伦多大学
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Yann LeCun (@ylecun) - Meta首席AI科学家，卷积神经网络之父
机器学习工程师！= 学术科学家 美国顶尖大学的科学家也拿不到数百万，即使是在人工智能领域。 不过他们的薪水确实比法国同行高得多。 美国研究型大学的计算机科学教授通常年薪15万美元到40万美元，具体取决于资历和身份。
Andrew Ng (@AndrewYNg) - Coursera联合创始人，斯坦福教授
新课程：A2A：Agent2Agent协议，构建于 @googlecloudtech 以及 @IBMResearch 由霍尔特·斯金纳教授， @ivnardini ，以及桑迪·贝森。 连接使用不同框架构建的代理通常需要大量的定制集成。这门短期课程将教你A2A，即标准化代理间如何发现彼此和通信的开放协议。自从IBM的代理通信协议（ACP）与A2A携手合作以来，A2A已成为行业标准。 在本课程中，你将构建一个医疗多代理系统，使用不同框架（如Google ADK（代理开发工具包）和LangGraph构建的代理通过A2A协作。你会把每个代理包装成A2A服务器，构建A2A客户端连接它们，并将它们编排成顺序和分层的工作流。 你将获得的技能： - 将不同框架的代理作为A2A服务器暴露，使其可被发现并可互作 - 通过ADK顺序链A2A代理，一个代理的输出传递给下一个代理 - 使用 MCP（模型上下文协议）将 A2A 代理连接到外部数据源 - 使用 Agent Stack（IBM 的开源基础设施）部署 A2A 代理 加入并学习协议标准化代理协作！https://deeplearning.ai/short-courses/a2a-the-agent2agent-protocol/
吴安德鲁 @AndrewYNg · 2月11日 美国及许多其他国家的求职者面临严峻的环境。与此同时，对人工智能导致失业的担忧——迄今为止——被夸大了。然而，对人工智能技能的需求开始引发就业市场的变化。我想分享一下我在实际情况中看到的情况。
首先，许多科技公司在过去一年中裁员。虽然一些CEO将人工智能归因于——人工智能正在完成工作，所以不再需要人手——但现实是人工智能目前还没发挥到理想水平。许多裁员是对疫情期间过度招聘的纠正，或者是针对成本削减和重组，这些在现代人工智能出现之前就偶尔发生过。除了少数几个岗位外，很少有裁员是因为工作被人工智能自动化而导致的。 当然，这种现象未来可能会增长。目前从事高度接触AI自动化的职业人员，如呼叫中心接线员、翻译员和配音演员，可能会难以找到工作，或薪资下降。但大规模失业被过度渲染了。
相反，一个常见的说法是：人工智能不会取代工人，但使用人工智能的工人将取代不使用人工智能的工人。例如，由于AI编码工具大大提高了开发效率，懂得使用AI的开发者需求日益增加。（如果你想成为这些人之一，请参加我们的短期课程，包括Claude代码、Gemini CLI和智能技能！）
所以人工智能导致了失业，但方式很微妙。一些企业正在解雇那些不适应人工智能的员工，用能够适应的人替代他们。这一趋势在软件开发中已经显而易见。此外，在许多初创公司的招聘模式中，我看到这种人员更替的早期迹象，尤其是在传统上被视为非技术岗位的岗位。懂得用AI编程的市场营销人员、招聘人员和分析师比不懂的人更高效，因此一些企业正在慢慢与无法适应的员工分道扬镳。我预计这一进程会加速。
与此同时，当公司组建AI原生的新团队时，有时新团队规模会比他们替代的团队小。人工智能使个人更有效率，从而使团队规模能够缩小成为可能。例如，随着人工智能使软件构建变得更容易，瓶颈也转变为决定构建什么——这就是产品管理（PM）瓶颈。一个曾经分配给8名工程师和1名项目经理的项目，现在可能分配给2名工程师和1名项目经理，甚至可能分配给一个兼具工程和产品技能的人。
对员工来说，好消息是大多数企业工作量大，但人手不足。具备合适人工智能技能的人通常有机会挺身而出，做更多事情，也许还能解决那些在AI出现前无法实现的积压想法，让工作进展更快。我看到许多企业的员工积极参与开发有助于业务的新事物。机会多得不胜数！
我知道这些变化很有压力。我为每一个因裁员而受影响的家庭、每一个为寻找理想职位而挣扎的求职者以及为未来就业前景担忧的更多人感到同情。幸运的是，还有时间学习，并为未来的就业市场做好准备。说到人工智能，绝大多数人，无论是技术还是非技术，都站在起跑线，或者说他们最近是。所以现在依然是不断学习和建设的好时机，而那些这样做的人机会也非常多！
[原文;https://deeplearning.ai/the-batch/issue-339/ ]
Fei-Fei Li (@drfeifei) - 斯坦福HAI院长，ImageNet发起人
我开发了一个应用，能在几分钟内将任何空间转换成数字克隆 作为Teleport的创始人——这是唯一能捕捉高质量360°全景的iPhone应用——我已经有了完美的输入 @theworldlabs 发布了他们的3D Reconstruction API第一次测试——清迈的共享办公空间流程： 1. 拍摄16张超广角照片 2. 缝成360°等矩形图像 3. 通过以下方式重建一个完全可导航的三维环境 @theworldlabs API 探索这些三维世界有一种深刻的感觉。它以照片无法比拟的方式带你回忆。
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。
GPT-5.3-Codex-Spark 今天作为 Pro 的研究预览版上线。 每秒超过1000个TOKEN！ 发售时有一些限制;我们会迅速改进。 引用 山姆·奥特曼 @sama · 10小时 我们今天晚些时候将向 Pro套餐的Codex用户推出一项特别内容。这让我感到快乐。我想你会喜欢的......
我们今天晚些时候将向 Pro套餐的Codex用户推出一项特别内容。这让我感到快乐。我想你会喜欢的...... 山姆·奥特曼 @sama · 2月11日 从团队的运作方式来看，我一直以为Codex最终会赢。但看到它发生得这么快，我感到惊喜。 感谢所有建造者;你激励我们更加努力。
第一周就有超过一百万人下载了Codex App。 上周Codex用户增长了60+%！ 本次推广后，我们将继续向Free/Go用户开放Codex;我们可能需要降低限制，但我们希望每个人都能尝试Codex并开始构建。
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。
Gemini 3 深度思考将获得重大升级。我们与科学家和研究人员紧密合作，不断完善Deep Think，以应对现实世界中的艰难挑战。 它在最具挑战性的基准测试中突破前沿，在ARC-AGI-2上取得了前所未有的84.6%的成功率。它还为人类最后考试树立了新标准——不含工具的48.4%。 桑达尔·皮查伊 @sundarpichai · 9小时 更新后的Gemini 3深度思考模式现已向Ultra订阅用户开放，可在Gemini应用中使用。 我们还首次通过Gemini API向部分研究人员和企业开放Deep Think，通过抢先体验计划。
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。
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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。
超低延迟密码本： 引用 OpenAI @OpenAI · 8小时 GPT-5.3-Codex-Spark 现已进入研究预览阶段。 你可以直接建造东西——更快。
Codex 作为生产力的推动力 @nvidia : 引用 本·克利格
@benklieger · 2月12日 在@nvidia我们使用了很多AI编码工具。用GPT-5.3-codex的Codex尤其令人印象深刻。我认识的工程师都是大Codex高级用户。
这些编码代理的能力正在快速提升，令人非常兴奋。
5.3版本让我印象特别深刻 显示更多 格雷格·布罗克曼
@gdb · 2月11日 用于语言间重写应用程序的GPT-5.3-codex： 引用 克里斯托弗·埃利希
@ccccjjjjeeee · 2月10日 真的成功了！
过去几天我一直在用 C 语言代码堆放 5.3 代码库，准备移植到 1989 年的《模拟城市》。
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。
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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。
我们已更新双子座3号深度思考，以更好地应对现实世界研究、科学和工程的复杂性。♊ 该项目在物理和化学奥林匹克笔试部分达到金牌标准，建立在IMO和ICPC的金级表现基础上，并在ARC-AGI-2、MMMU-Pro和HLE等方面拥有SOTA成绩。从优化代码到验证科学数据，我们看到它成为发现过程中真正的合作伙伴。 点击这里阅读更多： 来自 blog.google 显示更多回复 杰夫·迪恩 @JeffDean · 9小时 我为Gemini团队的每一位成员感到非常自豪！♊感谢大家为打造这个优秀模型所做的辛勤工作！
我们升级了专用推理模式 Gemini 3 深度思考，助力解决现代科学、科研和工程挑战——推动智能的前沿。易看看杜克大学王实验室如何利用它设计新的半导体材料。淋
人工智能如何作为更好的研究合作者？六在两篇新论文中 @GoogleResearch 我们展示了 Gemini Deep Think 如何利用代理工作流程帮助解决数学、物理和计算机科学中的研究级问题。 更多→https://goo.gle/4aGs3Pz
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。
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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。
更新且更快的双子座3号Deep Think正在起飞！我们迄今为止最聪明的模式！™️从博士层面的推理到最严谨的STEM挑战（模型需要更努力地思考）。物理与化学奥林匹克比赛的金牌级别成绩。離详细信息：https://bit.ly/4kzBLqq看到深度思考在现实中产生的影响很有趣。看看它如何帮助研究人员发现高水平数学研究论文中的错误。作为一个“只是”数学本科生，我自己根本做不到这些！
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。
恭喜你上线 @simile_ai !（我也很兴奋能作为一个小天使参与其中。）
Simile正在研究一个非常有趣、我认为还未被充分探索的LLM维度。通常，你交流的LLM都有一个单一、具体、精心打造的个性。但原则上，预训练LLM的原生、原始形式是它是一个模拟引擎，通过对互联网上高度多样化人群的文本进行训练。为什么不发挥这种统计力量：为什么只模拟一个人，而不是尝试模拟一个群体？你是如何构建这样的模拟器？你是如何管理它的熵的？它有多忠实？它有什么用呢？循环中的明喻可能产生哪些涌现性质？
依我看，这些都是非常有趣、有前景且尚未被充分探讨的话题，这里的团队非常棒。祝一切顺利！ 引用 朴俊成 @joonspk · 7小时 介绍一下Simile。
模拟人类行为是我们这个时代最具影响力且技术难度最大的问题之一。
我们从Index、Hanabi、A* BCV筹集了1亿美元，@karpathy @drfeifei
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。
我们的团队一直在使用加速2.5倍的Claude Opus 4.6版本。 我们现在通过 Claude Code 和我们的 API 将其作为早期实验提供。
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。
AI并没有导致裁员，还有关于就业数量的其他看法。 根据我与CEO、运营商、经济学家和技术专家之间所有可信的行业对话——他们并非试图激起愤怒——目前尚无明确证据表明人工智能正在推动......
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
今天我们发布了全新商户记录解决方案的公开预览版： @stripe 管理支付。 每个人都可以试试。
我们将重构UI从Paddle迁移到了 @stripe 上周推出了新的管理支付产品，虽然现在说还为时过早，但我相当有信心我们已经赚了更多钱。 我从没想过，结账的转化率明显好很多，我觉得这完全是因为Link。
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。
最后的经济》在亚马逊的人工智能畅销书中排名第一，评分相当不错✍没有出版社或大型宣传，网站上也有免费购买，平装书刚刚发布感谢大家的支持，接下来的部分快完成了...... x.com/ii_posts/statu......
这应该是我目前为止看过最牛逼的 seedance 2 视频了，如果我不知道 seedance 2 ，我很难相信这是AI做的。
视频号博主 @星辰AI研究生 花了 8 小时制作了这个10分钟的“嘿神话-前传2”，花了 18000 积分，成本在 400 块人民币，他说是首次使用，浪费了一半的积分，应该也是抽了不少卡。
但是这仅仅是花钱就能做出来的吗？ 我觉得未必，换做是我肯定做不来，不是吃这碗饭的，也就只能玩玩简单的狗血视频。
所以AI越强大，越能拉开专业人与普通人的差距，seedance 2 不会取代导演制作人，只会增强他们的能力
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。
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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。
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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。
老消息！ @agenticasdk 使用一个 Agentica 代理（~350 行）编写和运行代码，设置一个新的 ARC-AGI-2 SotA： 85.28%。顶部空间快不够了。也不是ARC的单招小马——通用系统，其他基准测试表现强。
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。
扩展风险投资的理由 在希腊经典作品中，有一个超主线故事最为突出：尊重诸神与不尊重诸神。伊卡洛斯被太阳灼伤，不是因为他太......
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。
《Seedance 2》正疯狂走红，威胁要取代好莱坞。 15个你必须亲眼看到才能相信的疯狂例子，全部都是100%人工智能： 1）泰坦尼克号的另类结局，利奥被救
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。
荣幸被任命为 @CFTC 创新咨询委员会。谢谢你 @ChairmanSelig 并期待与他共事 @passalacqua_mj 以及这支令人印象深刻的团队，帮助CFTC制定了为加密货币创始人制定明确的通行规则。
互联网使信息变得全球化。加密货币也在为货币做同样的事情。 我讨论了稳定币如何将互联网最初的愿景带入金融领域，以及这个重要的“WhatsApp时刻” @FT .https://ft.com/content/7b604dc2-5e9a-45bc-9711-0b1d3d7342fd?shareType=gift
Max Tegmark AI/未来 @tegmark MIT, Future of Life Institute
突发消息：顶级人工智能公司之一Anthropic的研究员Mrinank Sharma刚刚辞职。 夏尔马致力于开发防御措施，以降低人工智能辅助生物恐怖主义的风险。 他提到的理由之一是，在人类主义内部，行动与价值观难以匹配。
Matei Zaharia 大数据/AI @matei_zaharia Databricks, UC Berkeley
非常期待CAIS论文作者有机会在 @aiDotEngineer 世博会！ 引用 斯威克斯 @swyx · 2月10日 很高兴地分享今年的@aiDotEngineer世博会将首次为同行评审论文设立行业聚焦奖，我们还专门安排海报展示环节，展示2026年最具行业影响力的研究成果。 请提交，我们非常关注x.com/heathercmiller......
Thomas Wolf NLP/开源 @Thom_Wolf Hugging Face
我们衡量人工智能的能力已被开发能力所超越，而这种评估差距是人工智能领域最重要的问题之一。 今天我们启动了开放基准基金——一项300万美元的承诺，用于资助前沿人工智能的开放基准测试并缩小评估差距。 很感激能与 @HuggingFace , @togethercompute , @PrimeIntellect 工厂总部， @harborframework ， 和 @PyTorch 支持那些正在构建这些基准的团队！
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