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本文整理自加利福尼亚州圣马特奥举行的 X Takeover 2025 大会上 Tesla Owners Silicon Valley 主持的与埃隆·马斯克 (Elon Musk) 的独家线上访谈，埃隆深入探讨了特斯拉的未来，从革命性的 Cybercab 和 Tesla Semi，到 Optimus V3 创造 30 万亿美元收入的潜力，以下为视频精选内容。 在一个充满未来感的活动上，埃隆·马斯克（Elon Musk）通过视频连线，再次为我们描绘了一幅跨越星辰大海、颠覆人类社会的宏大蓝图。从人类有史以来最强大的火箭 Starship，到火星上的自给自足城市，再到彻底改变经济形态的人形机器人 Optimus 和与AI共生的 Neuralink，马斯克的每一个构想都像是一部科幻史诗。 咱们就跟着他的思路，一步步探索这个他正在努力实现的未来吧。 Starship：从“痴人说梦”到“只是迟到” 聊起马斯克的“亲儿子”——Starship，它的宏大简直让人咋舌。 “Starship 是个疯狂的项目，”马斯克坦言。它的推力是当年将人类送上月球的土星五号火箭的两到三倍，是有史以来最大的飞行器。但最核心、也最疯狂的目标是实现完全且快速的重复使用。 马斯克风趣地把自己比作一个“专门把‘不可能’变成‘只是迟到’的家伙”。当初，当他提出这个想法时，外界甚至公司内部都觉得这是个笑话（他称之为“giggle factor”）。如今，这个曾经的笑话正在德州南部的 Starbase 基地变为现实，巨大的火箭矗立在那里，像一个科幻电影的片场。 当下的挑战与未来的里程碑 造火箭，难点无处不在，但马斯克认为眼下最大的硬骨头是可完全重复使用的轨道级隔热罩。在此之前，航天飞机的隔热瓦每次返回都会损坏，需要大量翻修。Starship 要做的，是前无古人的创举。 另一个让人津津乐道的挑战，就是用那双巨大的“机械筷子”在空中接住并回收返回的火箭。这画面，光是想象一下就足够震撼。 马斯克的期望是，在今年或最晚明年上半年，就能成功回收飞船。一旦实现，将会带来颠覆性的成本降低。他打了个比方：如果每次开车出门都得把车扔掉，再拖一辆新车为返程做准备，那开车这件事根本就不会普及。火箭也是同理。 Starship 的下一步是什么？ 轨道加注：就像飞机空中加油一样，两艘星舰在轨道上对接，转移推进剂（主要是液氧）。这将是实现深空探索，特别是前往火星的关键一步。 火星：为人类意识买一份“保险” 为什么执着于火星？马斯克给出了两个理由： 防御性论据：地球并非永远安全，无论是世界大战还是像恐龙灭绝那样的小行星撞击，都可能终结人类文明。在火星建立一个自给自足的城市，就像为人类意识这支“微弱的烛火”买了一份保险，确保它不会轻易熄灭。他强调，这并非意味着放弃地球，我们99%的精力仍应放在地球上，但那1%的投入，是为了人类文明的长远未来。 激励性论据：生活不能只是解决一个又一个痛苦的问题。我们需要一些能点燃激情、让我们对未来充满期待的东西。就像当年的阿波罗登月计划一样，太空探索能激励全人类，让我们对宇宙有更深的好奇与向往。 至于火星城市的样子，初期可能是在巨大的玻璃穹顶下生活，出门需要穿宇航服。而城市的治理，马斯克很酷地表示：“那得由火星人自己决定。” Tesla 的未来：远不止汽车 当话题转向特斯拉，马斯克再次提醒大家，由于特斯拉是上市公司，很多问题他不能说得太细。但他依然透露了不少激动人心的信息。 RoboTaxi (自动驾驶出租车) 的布局： 未来的 RoboTaxi 网络将包含一款名为“Cyber Cab”的两人座专用车型，用于满足一到两名乘客的出行需求。 对于多名乘客，系统会自动调度 Model 3 或 Model Y。 这是一个混合所有制模式，类似 Uber 和 Airbnb 的结合体。一部分车辆由特斯拉拥有，另一部分则由车主自行决定是否加入车队。 Optimus (擎天柱) 机器人：比汽车业务更有价值的存在...

本文整理自 Google 官方发布的 Demis Hassabis，Google DeepMind 的 CEO，与主持人 Logan Kilpatrick 对话，在本期节目中，你将了解到从游戏 AI 到当今思考模型的演变过程，像 Genie 3 这样的项目如何构建世界模型以帮助 AI 理解现实，以及为什么需要 Kaggle 的 Game Arena 等新的测试场来评估迈向通用人工智能（AGI）的进展。 如果你觉得最近AI的发展速度快得让人喘不过气，那你不是一个人。就连Google DeepMind的CEO Demis Hassabis自己都开玩笑说：“我们几乎每天都在发布新东西，快到连我们内部员工都感觉有点跟不上了。” 从能解开国际奥数金牌难题的DeepThink，到能凭空生成可玩游戏的Genie 3，再到其他几十个大大小小的项目，AI的浪潮一波接一波，让人目不暇接。在这场与Demis Hassabis的对话中，我们得以一窥这位AI领域的先行者，是如何看待当前的技术进展，以及他心中那幅通往通用人工智能（AGI）的宏伟蓝图。 “会思考”的AI：不只是输出答案，更是推理和规划 还记得当年震惊世界的AlphaGo吗？Demis坦言，如今备受关注的“思考模型”（Thinking Models），其实是对DeepMind早期在游戏领域探索的一种回归和升华。 从创立之初，DeepMind就专注于研究**“智能体系统”（agent-based systems）——那种能够完成整个任务，而不仅仅是预测下一个词的系统。在AlphaGo的时代，这个“任务”是下好一盘棋。它不仅仅依赖直觉（像今天大语言模型的“第一反应”），更重要的是它拥有强大的思考、规划和推理**能力。 “你不想只得到模型想到的第一件事，”Demis解释道，“你希望它能像我们一样，反复审视和优化自己的思路，最终找到最佳方案。” 这种“深度思考”的能力，正是AI从一个单纯的语言工具，进化为真正解决复杂问题的伙伴的关键。无论是在数学、编程、科学探索，还是游戏中，AI都需要先“想清楚”再行动。 AI的“参差感”：一面是天才，一面是“萌新” 尽管AI取得了惊人的成就，比如基于Gemini的IMO模型已经能拿下奥数金牌，但Demis也坦率地指出了当前AI系统一个非常有趣的特点——“参差不齐的智能”（Jagged Intelligence）。 什么意思呢？就是说，这些模型在某些维度上表现得像个超级天才，但在另一些看似简单的事情上，却又错得离谱。 天才的一面：能解决顶尖的数学难题，能理解复杂的科学论文。 “萌新”的一面：可能会在高中难度的数学题上犯错，玩个国际象棋甚至连规则都遵守不了（一个普通玩家都能轻松打败它），或者连“草莓（strawberry）里有几个r”这种简单问题都数不清。 “这种现象说明，我们的系统里肯定还缺少了某些关键的东西，”Demis认为。这可能是在推理、规划或记忆方面的某些核心机制。这也意味着，光靠扩大模型规模（scaling）可能不够，我们还需要新的创新。 Genie 3：AI不只理解世界，还能“创造世界” 为了让AI真正理解我们所处的物理世界，DeepMind正在构建一个叫做**“世界模型”（World Model）**的东西。这个模型的目标，是让AI掌握世界的物理规律——比如重力、液体流动、物体材质，甚至是生物的行为模式。 而Genie 3，就是这个“世界模型”研究中一个令人瞠目结舌的产物。它能做什么？ 它可以根据一张图片或一段文字，生成一个完整、连贯、且可以互动的微缩游戏世界。 这和普通的视频生成有本质区别。Genie 3生成的不是一段固定的视频，而是一个动态的、有内在逻辑的世界。当你在这个世界里“向左走”，然后“向右走”回来，你会发现原来的场景依然在那里，分毫不差。这证明它不是在“画画”，而是在脑海里构建了一个真实的三维空间模型。 这个技术有什么用？Demis提到了几个激动人心的方向： 为AI提供无限的训练数据：我们可以让另一个AI智能体（比如DeepMind的Simma）进入Genie 3生成的世界里进行训练。这就好比一个AI在另一个AI的“梦境”里学习，为机器人、自动驾驶等需要理解物理世界的领域提供了近乎无限的、安全的训练环境。 颠覆互动娱乐：想象一下未来的游戏，世界是动态生成的，剧情是实时演变的。这可能会催生介于电影和游戏之间的全新娱乐形式。 探索现实的本质：当AI能如此逼真地模拟世界时，这本身也促使我们这些创造者去思考更深层次的哲学问题，比如“现实的本质是什么？”、“我们自己是否也身处一个模拟之中？” 玩游戏才是正经事：用Game Arena为AI“大考” 既然现有评测标准（Benchmark）已经快被AI刷满了（比如在某些数学测试上已经达到99%以上的准确率），那么我们该如何更准确地衡量AI的能力，尤其是它们那些“参差不齐”的地方呢？ Demis给出的答案是：回到游戏。 DeepMind与全球最大的数据科学社区Kaggle合作，推出了Game Arena。这是一个让不同AI模型在各种游戏中一决高下的竞技场。为什么游戏是绝佳的评测工具？ 客观公正：输赢一目了然，得分非常客观，没有主观偏见。 难度自适应：随着AI变强，它们的对手（其他AI）也在变强，测试难度会自动提升，永远不会“饱和”。 永不重复：每一局游戏都是独一无二的，杜绝了模型“背题库”的可能。 Game Arena目前从国际象棋开始，未来计划扩展到成千上万种游戏，包括棋盘游戏和电脑游戏。最终，我们可能会看到一个综合评分，来评估一个AI在广泛任务上的通用能力。甚至，未来可能会要求AI自己发明新游戏，并教会其他AI玩，这才是对学习和泛化能力的终极考验。 走向“全能模型”（Omni Model）的终极之路 谈到未来，Demis描绘了一个清晰的图景：融合。...

本文整理自 AI 圈内人士与 Emad、AWG、Dave 和 Salim 一起解读 GPT-5 更新及其对 AI 竞赛的意义，带你 5 分钟了解这篇访谈的精华。 开始前也介绍一下本次圆桌的几位嘉宾： Emad Mostaque 是 Intelligent Internet 的创始人，也是前 Stability AI 的创始人。 Alexander Wissner-Gross 是一位计算机科学家和投资人。 Dave Blundin 是 Link Ventures 的创始人兼普通合伙人 (GP)。 Salim Ismail 是 OpenExO 的创始人。 当全世界的目光都聚焦在OpenAI身上，期待着GPT-5带来又一次“iPhone时刻”时，这场发布会却给许多人留下了一个复杂的感受：有点平淡，甚至…… underwhelming（不及预期）？ Sam Altman用一张神秘的“死星”图片吊足了胃口，让人们以为即将见证一场足以颠覆世界的科技风暴。然而，整场发布会风格朴实，甚至被一些人调侃为“像高中生的课题展示”，与谷歌I/O大会那种令人眼花缭乱的“好莱坞式”盛宴形成了鲜明对比。 市场的反应很诚实。在预测平台Poly Market上，就在发布会进行期间，人们对“OpenAI年底是否拥有最佳AI模型”的信心指数一度暴跌，甚至被谷歌反超。这不禁让人疑惑：难道GPT-5真的翻车了？ 但如果我们仅仅停留在表面的“秀”和市场的即时反应，可能会错过真正重要的信号。正如参与这场讨论的几位顶级大脑——Stability AI创始人Emad Mostaque和MIT/哈佛物理学博士Alexander Wissner所指出的，表面的平淡之下，正酝酿着一场深刻的革命。 戳破期待泡沫：真正的革命并非浮于表面 许多人的失望源于一个简单的期待：GPT-5没有展现出“10倍好”的、颠覆性的新能力。但这场发布的真正核心，可能根本不在于此。 1. 智能的“超级通缩”时代来了 这次发布最被低估，也可能是最重要的信息，是AI成本的急剧下降。 正如Alex所言，我们正在目睹一场智能的“超级通缩”（hyperdeflation）。GPT-5系列模型，尤其是其API（应用程序接口）价格，出现了近乎一个数量级的下调。例如，曾经作为前沿模型、价格高昂的GPT-4.5，其输入和输出成本分别是每百万token 75美元和150美元。而现在，GPT-5的高端模型成本骤降到了令人难以置信的水平。 这意味着什么？这意味着，曾经只有大公司才能负担的前沿AI能力，正在变得“廉价到可以计量”。这种成本的雪崩式下降，将解锁无数新的应用场景。过去因为成本太高而无法进行的、需要海量尝试的科学研究和数学探索，现在可以用“暴力破解”的方式进行10倍、100倍的搜索。 所以，即使没有那种“哇”的一声的惊喜，将7亿用户瞬间提升到能以极低成本使用前沿AI的水平，其长期经济影响和社会变革，可能远比一两个炫酷的新功能要深远得多。 2. 从“天花板”到“地板”：更稳健，更实用 Immad认为，这次发布更像是一次“抬高地板”而非“突破天花板”的行动。OpenAI的一个核心目标，是大幅降低模型的幻觉（hallucinations），让它变得更加可靠和稳定。 这有什么用？这意味着，建立在GPT-5之上的各种应用、代理（Agents）和GPTs，将变得异常坚固和可靠。对于那些希望将AI深度整合到自己业务流程中的公司来说，这无疑是个巨大的好消息。以前你可能还在担心AI会“胡说八道”，但现在，你可以更放心地“全身心投入”（go all in），将你的业务改造为“AI原生”的商业模式。 深入技术腹地：基准测试背后的真相 尽管“跑分”听起来枯燥，但它们是衡量模型能力的“体检报告”。让我们快速“烧脑”地看一下GPT-5的成绩单： LM Arena（聊天机器人竞技场）：在这个由大众评判的平台上，GPT-5在文本交互方面成功超越所有对手，登顶第一。 ARC AGI（通往AGI的挑战）：在这些极其困难、旨在衡量AGI进展的任务上，马斯克的Grok模型仍然表现出色。但有趣的是，GPT-5的“迷你”（Mini）和“纳米”（Nano）等低成本版本，在成本效益曲线上划出了一条全新的“帕累托最优”前沿。换句话说，它用更低的成本，实现了极高的性能。 Frontier Math（前沿数学）：这可能是最激动人心的部分。GPT-5在Tier 4级别的数学问题上取得了新纪录。这些问题，即便是专业数学家也需要花费数周时间来解决。Alex根据这个趋势做了一个惊人的推断： 到2026年底，AI或许能解决35-40%的难题。 到2027年底，这个数字可能飙升到70%。 我们可能正在亲眼目睹“数学被解决”的慢镜头回放。 Coding（编程能力）：发布会上的编程演示虽然被市场诟病“不够惊艳”，因为它展示的功能在Anthropic的Claude模型上已经可以实现。但关键在于，OpenAI借此宣告：我们在编程领域已经追上了所有人。这对于Anthropic来说，无疑是一次沉重的打击，因为这正是他们引以为傲的核心优势。 一个有趣的观察是，Immad和Alex都认为，顶级AI实验室可能开始“留了一手”（pulling their punches）。他们内部可能拥有更强大的模型（比如OpenAI内部的“Zenith”模型），但出于成本、安全和战略考虑，并不会将最顶尖的能力立即向公众开放。...

在全世界的目光都聚焦于 GPT-5 之际，Matthew Berman 与 OpenAI 的研究主管 Mark Chen 进行了一次深度对话。在GPT-5发布前的紧张氛围中，他向我们揭示了这款万众期待的模型的诞生过程、核心技术突破，以及 OpenAI 对 AI 未来的宏大构想。 这不仅仅是一次技术发布，更像是一场风暴的序幕。那么，风暴中心的 OpenAI 内部究竟是怎样的景象？ 发布前的“情绪过山车”与不变的初心 每次重大发布前，OpenAI 内部都像坐上了一趟“情绪过山车”。Mark 坦言，项目初期总是充满兴奋，中途则会陷入一种“内部不确定性”——“这个模型会足够好吗？能达到预期吗？”而当接近终点线，看到所有努力汇聚成型时，那种能量又会重新燃起。此刻，整个团队都迫不及待地想把 GPT-5 展示给世界。 尽管 OpenAI 已经成长为一家拥有成功产品的公司，但其总裁 Greg Brockman 仍然强调，OpenAI 的本质是一个研究实验室。作为研究主管，Mark 如何平衡研究与产品的关系？ 他的回答简单而深刻：“研究就是产品。” 每一次重大的研究突破，最终都会转化为对用户有巨大价值和实用性的东西。而产品的成功，又反过来为更大胆的研究提供了资源。这是一种精妙的共生关系，缺一不可。他们希望研究能与世界产生连接，让人们真实地体验到他们正在构建的智能。 GPT-5的诞生：两大秘诀破解“数据荒”与“推理难题” 从 GPT-4 到 GPT-5，外界普遍认为，高质量的公开数据已经接近枯竭。这个假设基本正确，但并不完全。那么，OpenAI 是如何解决这个“数据稀缺”问题的呢？ 1. 合成数据的崛起 除了持续寻找新的公开数据源和授权数据，GPT-5 的一大关键突破在于大量使用了合成数据——也就是由模型自己生成，而非人类编写的数据。 很多人质疑，用上一代模型的数据来训练新模型，性能提升会不会非常有限？Mark 认为，合成数据的潜力远不止于此。他们发现，合成数据可以比人类数据质量更高，并能在关键领域显著提升模型性能，而不仅仅是加深表面知识。 尤其是在代码生成这个 OpenAI 极其重视的领域，合成数据发挥了巨大作用。尽管 Mark 没有透露具体比例，但他承认，在 GPT-5 的训练数据中，合成数据的占比正“越来越多”。他相信，合成数据的技术是通用的，未来可以应用到几乎所有领域。 2. 预训练与推理的完美联姻 如果说 GPT-4 是将“预训练范式”（Pre-training Paradigm）规模化到极致的产物，那么 GPT-5 则是第一个将“预训练”和“推理范式”（Reasoning Paradigm）真正融合在一起的模型。 这听起来可能有点抽象，我们不妨这样理解： 预训练：像一个博闻强识的学者，能快速从海量知识库中提取信息，给出直接答案。 推理：像一个深思熟虑的侦探，面对复杂问题时，会花更多时间一步步思考、分析、推导，最终得出结论。 过去，这两个模式相对独立。而 GPT-5 的目标是让用户无需自己判断“这个问题需要快还是慢”，模型会智能地在需要时调用深度推理，在其他时候则提供闪电般的快速响应。将这两个模式无缝集成，背后是 OpenAI 后训练（Post-training）团队的大量工作，他们让推理模型变得更快、更稳健、更可靠。 如何“感觉”一个模型的好坏？顶尖研究员的“Vibe Check”清单 当一个模型训练到什么程度才算“准备好了”？Mark 说这有点像一门艺术，需要在追求完美和把握时机之间找到平衡。除了各种硬核指标，一个关键环节是“Vibe Check”（感觉测试）。...

本文整理自 Cleo Abram 与OpenAI CEO Sam Altman深入对话，带你 5 分钟了解这篇访谈的精华。 我们正处在一个非比寻常的时代。人工智能（AI）的发展速度之快，力量之大，已经超出了几年前最大胆的科幻想象。在这场全球最高赌注的竞赛中，OpenAI和其CEO山姆·奥特曼（Sam Altman）无疑是风暴的中心。 最近，他们刚刚发布了至今最强大的模型GPT-5。这不仅仅是一次技术迭代，更像是一次带我们穿越到未来的预演。 在这场深度对话中，我们不谈估值，不谈人才战，而是尝试与Sam Altman一起进行几次“时空旅行”，去看看他正在构建的未来到底是什么样子，以及它对我们每个人意味着什么。 欢迎来到GPT-5时代：“你将要用到的最笨的模型” 不久前，Sam Altman曾说，GPT-4将是“我们不得不使用的最笨的模型”。这听起来有些凡尔赛，毕竟GPT-4已经能在SAT、法学院入学考试（LSAT）等多种标准化测试中超越90%的人类，甚至还能通过品酒师和医生执照考试。 那么，刚刚发布的GPT-5，又带来了怎样的飞跃？ Sam坦言，尽管GPT-4在测试中表现惊人，但它显然无法复制人类真正擅长的许多事情。这或许也反思了那些标准化测试的价值。他相信，GPT-5也会遵循同样的轨迹：人们会被它的新能力震撼，然后又会发现新的、更高的期望。 “它会改变知识工作、学习方式和创造方式，”Sam说，“但社会会与它共同进化，我们会用更好的工具去做更了不起的事。” 一场7秒钟的“贪吃蛇”编程之旅 为了让我们更直观地理解GPT-5的魔力，Sam分享了一个有趣的个人经历。 “我上初中的时候，有一台TI-83图形计算器。我花了很长时间，用极其痛苦的方式，在上面写了一个‘贪吃蛇’游戏。前阵子，我心血来潮，用一个早期版本的GPT-5试了一下，问它：‘你能做一个TI-83风格的贪吃蛇游戏吗？’ 结果，它只用了7秒钟就完美地完成了。 我当时愣了3秒钟，心想，我11岁的自己看到这个会觉得很酷，还是会觉得失去了奋斗的乐趣？但这个念头转瞬即逝，我立刻有了新点子：‘给这个游戏加个疯狂的新功能！’它马上就实现了。‘我希望界面看起来是这样’，‘我想让它能做到这个’……我好像又回到了11岁编程时的那种状态，但速度快了无数倍。想法可以实时变成现实，这种创造的快感太惊人了。” 这个故事完美诠释了GPT-5的核心飞跃：它不仅仅能回答问题，更能即时、按需地创造复杂的软件。 这是一种在GPT-4时代不曾存在的、能够将想法瞬间具象化的能力。 “认知负重”的消失，是好事还是坏事？ 这引出了一个有趣的问题：当AI能瞬间完成我们过去需要投入大量“认知负重”（Cognitive Time Under Tension）才能完成的任务时，我们的大脑会不会变得“懒惰”？就像健身一样，花30秒做一个深蹲比花3秒钟能锻炼更多肌肉。思考也是如此。 Sam承认，的确有人在用ChatGPT来“逃避思考”，但也有更多人，尤其是那些顶尖的5%的用户，正用它来“进行前所未有的深度思考”。 “社会是一个竞争激烈的地方，”他推测道，“当人们拥有了更强大的工具，期望值也会随之水涨船高。最终，那些善用AI来增强自己‘认知负重’的人，会创造出更了不起的成就。” 拨开迷雾：通往超级智能的崎岖之路 GPT-5只是一个开始，OpenAI的终极目标是超级智能（Superintelligence）。这到底意味着什么？ Sam给出了一个具体的定义： “如果我们有一个系统，它在AI研究方面的能力超过了整个OpenAI的研究团队；如果同一个系统，在管理OpenAI这家公司方面能比我做得更好……那么，这个集结了超越顶尖研究员、顶尖CEO能力的系统，对我来说，就是超级智能。” 这个在几年前听起来像科幻小说的场景，如今似乎已在迷雾中若隐若现。 那么，我们如何抵达那里？ Stripe的CEO Patrick Collison提出了一个关键问题：“通用大模型（如GPT系列）大概在哪一年能做出重大的科学发现？” Sam的预测是，在未来2到3年内，最晚到2027年底，大多数人会公认AI已经独立作出了重大的科学发现。 他用一个例子来说明我们目前的位置： 一年前，AI能解决高中水平的数学竞赛题，这对于专业数学家来说可能只需要几分钟。 最近，AI在国际数学奥林匹克（IMO）竞赛中拿到了金牌。这些题目，每个都需要顶尖选手花费一个半小时来解决。 下一步，是证明一个重大的新数学定理，这可能需要一位顶级数学家投入上千小时的工作。 “我们正在这条轨道上前进，”Sam说，“从几分钟的任务，到几十分钟的任务，再到上千小时的任务。我们需要不断地扩展模型的规模和能力。” 但这不仅仅是算力问题。真正的科学发现，往往需要设计新的实验、建造新的仪器来收集地球上尚不存在的数据。这个与物理世界互动的过程，将会是AI前进道路上一个自然的“减速带”。 生活在AI时代：几个来自未来的场景 场景一：2030年，我们如何辨别真伪？ 还记得那个“兔子在蹦床上跳”的病毒视频吗？很多人喜欢它，分享它，最后才发现，它是AI生成的。 到了2030年，当我们刷着社交媒体时，如何分辨哪些是真实的，哪些是AI的创作？ Sam认为，我们对“真实”的定义会逐渐演变。“你现在用iPhone拍一张照片，它就已经经过了大量AI处理，比‘真实’更‘好看’。我们已经接受了这一点。未来，我们将习惯于一个更高比例的媒体内容是AI生成或深度编辑的。就像我们看科幻电影，我们知道那是假的，但我们依然享受其中。人们的媒介素养会自然而然地提升。” 场景二：2035年，大学毕业生的世界 有人预测，五年内一半的入门级白领工作将被AI取代。那么，2035年大学毕业的年轻人将面临一个怎样的世界？ Sam对此感到前所未有的乐观。 “如果我今年22岁大学毕业，我会觉得自己是历史上最幸运的孩子。”他激动地说，“因为你拥有了前所未有的强大工具，去创造全新的东西。现在，一个人完全有可能创办一家最终市值超过十亿美元的公司，为世界提供惊人的产品和服务。这在过去是不可想象的。” 他更担心的不是年轻人，而是那些62岁、不愿或难以重新学习适应新工具的劳动者。对于年轻人来说，这更像是一个充满无限可能的新大陆。 场景三：2035年，AI如何守护我们的健康？ 如果说AI有一个领域能给全人类带来最直接的福祉，那一定是健康。 “GPT-5在健康咨询方面的准确性已经有了显著的提升。”Sam透露，大量的用户正在使用ChatGPT寻求健康建议，甚至有人通过它诊断出了医生都未能发现的罕见病。 但咨询只是第一步。他希望到了2035年，情况会是这样： “我希望能够对GPT-8说：‘去治愈这种特定的癌症。’然后GPT-8会去思考，阅读所有文献，然后说：‘好的，我需要你让实验员帮我做这9个实验。’两个月后，我们把结果反馈给它。它再次思考，然后说：‘好的，再做一个实验。’最后，它会告诉你：‘去合成这个分子，它就是解药。’” 这种由AI主导的、加速千百倍的科学发现，将是AI带给人类最深刻的礼物。 AI背后的引擎：三大瓶颈与一个关键 要实现这一切，OpenAI面临着巨大的挑战。Sam将其归结为四个限制因素：算力（Compute）、数据（Data）、算法（Algorithms），以及他特别补充的第四点——产品（Products）。 算力：这可能是“人类历史上最大、最昂贵的基础设施项目”。从芯片制造、服务器组装到数据中心建设，整个供应链极其复杂。目前最大的瓶颈是能源。“要建一个千兆瓦级的数据中心，你首先得找到一个能提供千兆瓦电力的地方，这比你想象的要难得多。” 数据：我们正在进入一个“数据枯竭”的阶段。对于GPT-5这样的模型来说，地球上所有的物理教科书它都已经“吃透”了。下一步，AI不能只学习已知，它必须去发现未知。这意味着要创造合成数据，或者让AI自己去设计实验、探索世界。 算法：这是OpenAI最引以为傲的地方。从最初被嘲笑的GPT-1“猜下一个词”的游戏，到后来“强化学习+推理”的巨大飞跃，算法上的突破一直是指数级增长的核心驱动力。Sam透露，这条路并非一帆风顺，他们也曾走过弯路（比如一个代号“Orion”的过于庞大笨拙的模型），但总体上，进步的曲线是“惊人地平滑”的。 产品：纯粹的科学进步如果不能交到用户手中，就无法与社会共同进化。打造像ChatGPT这样被大众喜爱的产品，同样至关重要。 一场社会实验：我们共同的责任 当一个研究员对模型性格做出一个微小的调整，就可能影响全球数十亿次的对话时，Sam感受到了前所未有的敬畏和责任感。“这股力量太庞大了，它发生得太快了。”...

本摘要概述了 Artificial Analysis 发布的《2025 年第二季度 AI 状况报告》的重点内容，分析了人工智能行业在模型、应用和硬件方面的最新进展与趋势。 核心内容 行业进入成熟期，竞争格局重塑：2025 年第二季度，AI 行业展现出显著的成熟迹象。在语言模型领域，xAI 的 Grok 4 首次超越 OpenAI，成为智能水平最高的模型，标志着前沿领域的竞争愈发激烈。同时，中国 AI 实验室在开源语言模型和视频生成技术方面表现出强大的领导力。 AI 代理 (Agents) 应用爆发：AI 代理技术正从实验阶段迅速走向实际生产应用，尤其是在编程领域。本季度涌现出大量编码代理产品，它们通过自主执行复杂任务，显著提升了开发效率，成为推动 AI 应用落地的关键力量。 多模态技术持续突破：虽然文本生成图像的进展放缓，但视频生成技术取得了突破性进展，无论在视频质量还是在音视频同步生成方面（如 Google Veo 3）都达到了新的高度。语音合成技术也朝着更真实、更低成本的方向发展。 算力需求与硬件迭代加速：随着模型日益复杂及代理应用的普及，对计算资源的需求急剧增加。NVIDIA 推出的新一代加速器 B200 在性能上远超前代产品，行业关注点也从单个芯片的性能转向整个系统的综合表现，以应对更大规模的训练和推理挑战。 关键细节 语言模型 (Language Models) 智能水平排名：根据 Artificial Analysis 智能指数，xAI 的 Grok 4 以 73 分的成绩位居榜首，超越了 OpenAI 的 o3-pro (71 分) 和 Google 的 Gemini 2.5 Pro (70 分)。 开源模型崛起：以 DeepSeek R1 为代表的开源模型在性能上已接近顶级专有模型，其中，来自中国的 DeepSeek、MiniMax 和 Alibaba 等实验室在开源领域处于领先地位。 成本与效率：模型推理成本大幅下降，前沿水平（智能指数 ≥ 50）的推理价格在第二季度下降了近 75%。然而，推理（Reasoning）模型和 AI 代理等新应用会消耗高达 10 倍以上的计算资源，导致总体算力需求持续增长。 AI 代理 (AI Agents) 产品快速增长：仅在 2025 年第二季度，市场上就出现了 12 款主要的编码代理新产品，包括来自 OpenAI 和 Google 的工具。 市场采纳情况：在 AI 编码工具中，GitHub Copilot 和 Cursor 的市场需求最高，占据主导地位。 成本影响：代理工作流会增加 token 和工具的使用量，从而推高成本。例如，一次深度研究查询的费用最高可达 28 美元。 多模态模型 (Image, Video & Speech) 视频技术突破：Bytedance 的 Seedance 1....

Genie 3 是一项在世界模型领域取得重大突破的技术，其核心能力在于实时创造可供探索的虚拟环境。它不仅能模拟物理世界和自然生态，还能构建富有想象力的虚构场景。该模型的主要目标是推动人工智能研究，特别是为机器人等具身智能体（embodied agent）提供一个广阔、一致且可控的训练平台，从而加速通用人工智能（AGI）的进程。Google DeepMind 强调负责任的开发，目前以有限研究预览的形式发布 Genie 3，以便在探索其潜力的同时，收集反馈并管理相关风险。 您的浏览器不支持视频标签。 核心技术与能力 多样的世界生成：Genie 3 能够生成各种类型的世界，包括： 物理模拟：模拟水流、光照等物理现象和复杂的环境互动。 自然生态：生成包含动植物行为的生动生态系统。 虚构动画：创造富有想象力的奇幻场景和动画角色。 历史与地理探索：重现特定地点（如阿尔卑斯山）和历史时期。 实时交互性：模型实现了高度的可控性和实时互动。它能在一秒内多次响应用户的导航输入，实现流畅的实时探索体验。 长期环境一致性：Genie 3 生成的环境能在数分钟内保持高度的物理一致性，其视觉记忆可追溯至一分钟前。这是一种“涌现”能力，与依赖显式 3D 表征的 NeRFs 或 Gaussian Splatting 等技术不同。 可提示的世界事件：除了导航控制，用户还可以通过文本指令（promptable world events）来改变世界，例如更改天气或引入新物体，极大地增强了互动性和场景的丰富度。 应用与未来方向 推动智能体研究：Genie 3 已被用于为 Google 的通用智能体 SIMA 提供训练环境。由于其环境的一致性，智能体可以在其中执行更长、更复杂的任务序列。 未来潜力：该技术有望在教育、专业培训、机器人和自动驾驶系统等领域创造新的机会，提供一个广阔的平台来训练和评估智能体的性能。 局限性与责任 当前局限性： 智能体可直接执行的动作空间有限。 精确模拟多个独立智能体之间的复杂互动仍是挑战。 无法完美准确地再现真实世界的地理位置。 文本渲染效果不佳。 连续互动时长限制在几分钟内。 负责任的开发：Google DeepMind 认识到该技术的潜在风险，与责任创新团队紧密合作。目前，Genie 3 作为有限研究预览版，仅向一小部分学者和创作者开放，以收集反馈，确保技术以安全、负责任的方式发展。

Qwen 团队在 2025 年 7 月 31 号开源 30B 的编码模型 Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct。该模型经过精简，旨在保持卓越性能的同时提高效率，特别是在 Agentic 编程和长上下文处理方面表现突出。 Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct 是一款高效且功能强大的开源代码语言模型。其核心优势在于卓越的 Agentic 编程能力、对超长上下文的原生支持以及在各类代码任务中的顶尖性能。该模型专为处理代码库级别的复杂任务而设计，并通过特殊的函数调用格式，为开发者提供了强大的工具集成能力。 模型亮点 卓越性能: 在 Agentic Coding (智能体编程)、Agentic Browser-Use (智能体浏览器使用) 及其他基础编码任务中，该模型在开源模型中表现出众。 长上下文能力: 原生支持 256K tokens 的上下文长度，并可通过 Yarn 技术扩展至 1M tokens，能够轻松理解和处理整个代码库。 Agentic 编程支持: 支持 Qwen Code、CLINE 等多种平台，并设计了专门的函数调用 (function call) 格式，便于工具集成和自动化任务。 模型规格 模型类型: 因果语言模型 (Causal Language Models)。 参数量: 总参数量为 30.5B，激活参数量为 3.3B。 架构: 包含 48 个层，采用分组查询注意力 (GQA) 机制，其中查询 (Q) 有 32 个注意力头，键/值 (KV) 有 4 个。模型采用专家混合 (MoE) 架构，共有 128 位专家，每次激活 8 位。 上下文长度: 原生支持 256K 上下文。 特别说明: 此模型仅支持非思考模式，不会在输出中生成 <think></think> 标记。 使用与部署 环境要求： 强烈建议使用 transformers 库的最新版本（低于 4....

Qwen 团队在 2025 年7 月 30 号开源了的最新语言模型 Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507。该模型在 Qwen3-30B-A3B 的基础上，进一步提升了深度推理和思考能力，专为处理高度复杂的任务而设计。 Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 是一款经过深度优化的语言模型，其核心优势在于卓越的推理能力。该模型在过去三个月中持续迭代，显著增强了在逻辑、数学、科学、编码等需要专业知识的领域的表现。同时，它在指令遵循、工具使用、文本生成等通用能力以及对 256K 长上下文的理解能力方面也得到了显著提升。因此，官方强烈推荐在处理高复杂度推理任务时使用此版本。 模型规格与特性 模型类型: 因果语言模型 (Causal Language Model)，采用 MoE (Mixture-of-Experts) 架构。 参数规模: 总参数量为 30.5B，激活参数量为 3.3B。 架构信息: 模型包含 48 个层，128 个专家，每次前向传播激活 8 个专家。 上下文长度: 原生支持高达 262,144 (256K) tokens 的上下文窗口。 核心模式: 模型仅支持 “thinking mode”，该模式默认启用，会自动在输出中包含思考过程。 性能表现 该模型在一系列行业标准基准测试中展现了强大的性能，尤其在以下方面提升显著： 推理能力: 在 AIME25 (数学推理) 和 HMMT25 (数学竞赛) 等高难度测试中得分大幅领先前代模型及部分竞品。 编码能力: 在 LiveCodeBench 和 OJBench 等编码测试中表现优异。 综合能力: 在知识问答 (MMLU-Pro)、与人类偏好对齐 (Arena-Hard v2)、Agent 应用 (BFCL-v3, TAU 系列) 等多个维度均表现出色。 使用与部署 环境依赖: 建议使用最新版本的 Hugging Face transformers 库 (>=4....

Qwen 团队于 2025 年 7 月 30 日开源了 Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507，它是 Qwen3-30B-A3B 非思考模式的升级版本，该模型在多个核心能力上进行了显著增强。 Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 是一款经过全面优化的因果语言模型，其核心优势在于： 综合能力显著提升：在指令遵循、逻辑推理、文本理解、数学、科学、代码和工具使用等通用能力上取得了巨大进步。 知识覆盖更广：大幅增强了多语言场景下的长尾知识覆盖范围。 用户对齐更优：在主观和开放式任务中能更好地符合用户偏好，生成更有帮助和更高质量的文本。 长上下文能力增强：提升了在 256K 长上下文理解方面的能力。 模型规格 模型类型：因果语言模型 (Causal Language Models)，仅支持非思考模式。 参数量：总参数量为 30.5B，激活参数量为 3.3B。 模型架构：采用混合专家模型 (MoE) 架构，包含 48 个层、128 个专家（每次激活 8 个）。 上下文长度：原生支持 262,144 (256K) tokens 的上下文长度。 性能表现 该模型在多个行业标准测试基准 (Benchmark) 中展现出强大的竞争力，其表现在多个方面可与 GPT-4o-0327 和 Gemini-2.5-Flash 等顶尖模型媲美或超越。 推理能力：在 AIME25 (数学) 和 ZebraLogic (逻辑) 等测试中得分尤为突出，显著优于其前代模型和其他对比模型。 代码能力：在 MultiPL-E 等多语言代码生成测试中表现优异。 对齐能力：在 Arena-Hard v2、Creative Writing v3 和 WritingBench 等评估模型与人类偏好对齐程度的测试中，得分大幅领先其前代模型，并超过了 GPT-4o。 使用与部署 快速上手：模型已集成到最新的 Hugging Face transformers 库中，用户可以通过标准代码片段进行调用。 服务部署：推荐使用 sglang (>=0....