生成式AI
一、 Grok app 上线：免费 AI 助手+生图，OpenAI、Claude 新对手
1. xAI推出的Grok聊天机器人正在测试独立iOS应用，具备智能问答和文本生成等功能；
2. 应用支持个性化交互，能够根据用户习惯调整，覆盖多领域知识，适用学习、创作和职场等场景；
3. Grok app将能够实时响应，提供简洁界面，帮助用户快速获取信息并进行创作。
https://mp.weixin.qq.com/s/iHU0o8TNFxtc9e74NPDQ7Q
二、 Meta的ExploreToM系统，专门用来培养AI的社交认知能力
1. Meta开发了ExploreToM系统，通过复杂社交场景测试AI的情商和“心智理论”能力；
2. 目前的AI在理解复杂认知和情感差异时表现有限，尤其在处理信息传递、非对称认知和误导性场景时准确率较低；
3. 通过特定训练，AI的社交认知能力有所提升，但仍在复杂任务中存在较大不足，且训练数据的质量比数量更为关键。
https://mp.weixin.qq.com/s/-te84OWOY6HvspZjbjGO_g
三、 近1.4万星，腾讯混元大模型开源成绩单公布，多次登顶趋势榜
1. 腾讯混元大模型全面开源，覆盖文生文、文生图、文生3D及文生视频多个模态，总GitHub星标接近1.4万；
2. 腾讯混元大模型在国内外开源社区广受认可，多个模型如文生图、文生视频等多个版本在HuggingFace和GitHub趋势榜上排名靠前；
3. 腾讯坚持全链路自研与开源协同战略，推动技术共享与协作，计划进一步发展开源生态，支持开发者和企业使用。
https://mp.weixin.qq.com/s/KPMBo0m-f2cHg6pIduA-Fw
四、 时隔6年BERT杀回来！ModernBERT更快更准确更长上下文
1. ModernBERT升级了BERT架构，支持更长上下文（8192 token），性能提升，速度是DeBERTa的两倍；
2. 提升了模型效率，使用Flash Attention 2和硬件优化，内存占用低，适用于检索、分类等任务；
3. 训练使用多样化数据，涵盖2万亿token，提升了长上下文处理能力，模型开源支持进一步研究。
https://mp.weixin.qq.com/s/MRQO9s5V2CzLLlYFl9Kn_w
五、 叫板GPT！Meta推出大型概念模型LCM: 从“猜词”到“理解”
1. LCM通过从“猜词”转向“理解”模式，将推理与语言表征分离，采用SONAR句子嵌入技术进行高层次概念建模；
2. LCM能够处理长上下文和跨语言任务，性能或可超越传统的语言模型（LLM），在多模态和多语言应用上展现优势；
3. LCM引入多种架构变体（如扩散模型），通过大规模数据集（30亿文档）训练，提升了模型的泛化能力和计算效率。
https://mp.weixin.qq.com/s/kko3HHG4kHhFtzhdi6idew
六、 xAI再获60亿美元新融资，和特斯拉和SpaceX大搞AI生态
1. 马斯克的人工智能公司xAI新融资60亿美元，总融资额达到120亿美元，目标估值为500亿美元；
2. xAI计划基于特斯拉和SpaceX的数据，打造AI生态系统，并为这两家公司提供技术支持；
3. xAI发展迅速，年收入约1亿美元，计划在明年进一步融资，继续扩大数据中心和模型研发。
https://mp.weixin.qq.com/s/UOq5u_FSR5xXu8Z45qTyXg
前沿科技
七、 国产机器狗成精！野外跑酷、驮成年小伙遛弯儿，售价109万
1. 宇树机器狗Unitree B2-W具备强大野外跑酷能力，可执行爬山、涉水、翻越障碍等高难度动作；
2. 它能驮载120kg负重，续航达50公里，成为潜在的新型通勤工具，售价约109万元人民币；
3. 与波士顿动力的Atlas机器人相比，宇树机器狗的机动性和稳定性在跑酷和日常应用中表现出色。
https://mp.weixin.qq.com/s/GU9wwB5eyXep5BsisrlqqA
报告观点
八、 Reddit 热帖宣称「OpenAI o3 的 IQ 估计为 157」引发讨论
1. Reddit用户估计OpenAI o3的智商为157，相当于人类中仅0.0075%的人能达到此水平；
2. 这一IQ值是通过编码表现的z分数推算的，但被批评为无意义，因编码能力与智商无关；
3. 许多网友质疑该估算方法的有效性，认为无法将AI的编码能力直接转化为智商，且这种做法具有较弱的相关性。
https://mp.weixin.qq.com/s/CH6fzTttTA3tEkM0uYLGhA
九、 LeCun：距AGI或不到10年，下一代AI需要情感和视觉训练
1. LeCun预测AGI可能在5到10年内实现，未来AI需融合情感和视觉训练，以理解物理世界；
2. 语言模型发展遇瓶颈，未来AI将依靠开源平台如其支持的Llama实现突破，助力更强大的全球AI助手；
3. AI的安全性和监管是争议焦点，LeCun主张开源平台促进创新，但反对过度监管研发，认为这是阻碍技术进步的风险。
https://mp.weixin.qq.com/s/OV2wm_dUpafnF1GxjgH2bg
十、 Sam Altman 谈中美 AI 军备赛：中美合作、芯片以及供应链
1. Sam Altman 强调 AI 技术发展迅速，未来几年可能会迎来超级智能的突破，改变全球科学进步的速度；
2. 对中美 AI 军备赛，他呼吁避免对抗，但认为美国需保持技术领先以促进国际合作；
3. 他解释 OpenAI 转型为盈利模式的必要性，认为需要巨额资金才能推动 AI 研究，且非营利部分将持续存在。
https://mp.weixin.qq.com/s/3nm2ZSJ3nwXuaZyjtypqTA
👇订阅下方合集，获取每日推送
