Google DeepMind 宣布与韩国科学技术信息通信部达成 AI 合作
Google DeepMind 与韩国科学技术信息通信部(MSIT)达成合作,将在首尔办公室设立 AI Campus,向韩国学界开放 AlphaEvolve、AlphaGenome、AlphaFold、AI co-scientist 和 WeatherNext 等前沿模型。
Google DeepMind 与韩国科学技术信息通信部(MSIT)达成合作,将在首尔办公室设立 AI Campus,向韩国学界开放 AlphaEvolve、AlphaGenome、AlphaFold、AI co-scientist 和 WeatherNext 等前沿模型。
Google DeepMind 发布 Decoupled DiLoCo 分布式训练架构,将训练任务拆分为异步通信的"计算孤岛",在硬件故障下仍能持续训练。该架构用 2-5 Gbps 广域网络在四个美国区域训练了 120 亿参数模型,速度比传统同步方法快 20 倍以上,并支持 TPU v6e 与 TPU v5p 混合训练。
Google DeepMind 与埃森哲、贝恩、BCG、德勤、麦肯锡达成合作,推动前沿 AI 在企业规模化落地。合作方将获得包括 Gemini 系列在内的前沿模型早期访问权限,并直接对接 Google DeepMind 技术团队,聚焦金融、制造、零售、媒体娱乐等行业的智能体化转型。目前仅 25% 的组织成功将 AI 规模化投入生产。
Josh Bersin 提出,企业 AI 市场的真正赢家可能是微软,而非 OpenAI 或 Anthropic。他认为企业 AI 分为模型、应用体验(Surface/Harness)与生态三层,模型层难以一家通吃,而微软凭借 M365 的 450 万付费用户、应用整合能力与生态优势占据有利位置。
Google 推出 Gemini 3.1 Flash TTS,一款支持音频标签(audio tags)的文本转语音模型,可通过自然语言指令控制语音风格、语速和表达方式。
Google DeepMind 推出 Gemini Robotics-ER 1.6,一款面向机器人的推理优先模型,在空间与物理推理(指向、计数、成功检测)上较 Gemini Robotics-ER 1.5 和 Gemini 3.0 Flash 显著提升。
Josh Bersin 发布 HR 2030 愿景,将系统性 HR 与 AI Superagent/Agent 架构结合,主张由 AI 智能体掌握员工技能、薪酬、排班等全面数据并接入外部薪酬与技能基准。
Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型家族,含 E2B、E4B、26B MoE 和 31B Dense 四个版本,采用 Apache 2.0 许可。
Anthropic 为 Claude Cowork 推出 Dispatch,用户扫码后可用手机远程指挥桌面上的 AI 智能体,结合 Claude Code 完成读取日历邮件、生成晨间简报、检查并更新幻灯片图表等任务。此前研究显示,GPT-4o 在财务估值任务中虽带来生产力提升,但聊天机器人界面造成的认知负荷抵消了部分收益,经验较少的员工受影响最大。
Google DeepMind 公布四项交互原则,并展示由 Gemini 驱动的 AI 指针实验演示,用户可在 Google AI Studio 中通过指向加语音完成图像编辑、地图查找等操作。该能力已开始落地:Chrome 中可直接用指针就网页局部内容向 Gemini 提问,Googlebook 也将推出 Magic Pointer。
Ethan Mollick 发布智能体时代 AI 选用指南,提出选 AI 需同时看模型、应用和 Harness 三层。
沃顿教授 Ethan Mollick 在宾大实验课上让 EMBA 学生用 Claude Code 和 Google Antigravity 在四天内做出创业原型,并借助 ChatGPT、Claude、Gemini 完成创意、市场调研与财务建模,成果比无 AI 时一整个学期的进度还快一个数量级。
Shopify 与 Google 联合开发了 Universal Commerce Protocol(UCP),一个让 AI 智能体连接任意商家并完成交易的开放标准。
Ethan Mollick 用 Claude Code(Opus 4.5 驱动)下达一条指令,AI 自主工作 1 小时 14 分钟,生成数百个代码文件并部署出一个可运行的网站。
Ethan Mollick 与合著者提出的"锯齿状前沿"概念仍适用于当前 AI:模型在数学、推理、阅读等能力上快速提升,但记忆能力几乎没有改善,导致超级智能的 AI 仍无法完全替代人类任务。
红杉资本预测 2026 年将是"两个 AI"的一年:数据中心建设与 AGI 时间表双双推迟,AGI 窗口共识已从 2027 年退后至 2030 年代;但 AI 采用率仍持续攀升,继 2025 年"$0 到 $100M"俱乐部后,2026 年将出现"$0 到 $1B"俱乐部。目前 AI 终端收入仅每年数百亿美元,而未来五年数据中心与能源投资规模达数万亿美元。
微软在 Ignite 大会上发布 WorkIQ、Agent 365、App Builder 和 Microsoft Foundry,并联合 Anthropic 推进 MCP,瞄准企业生产力与 AI 基础设施市场。
Ethan Mollick 实测 Google 新模型 Gemini 3,用一句提示词让它把 2022 年一条关于 GPT-3.5 的旧推文变成可玩的互动游戏,以展示三年间 AI 的进步。
BBC 与欧洲广播联盟(EBU)研究发现,ChatGPT、MS Copilot、Gemini 和 Perplexity 约 45% 的新闻类查询回答存在错误,包括误答"谁是教皇""德国总理是谁",Copilot 甚至用 2006 年 BBC 旧报道称牛津正在开展禽流感疫苗试验。
目前约 10% 的人每周使用 AI,且绝大多数用的是免费工具。Anthropic 的 Claude、Google 的 Gemini、OpenAI 的 ChatGPT 和 xAI 的 Grok 是最先进的四个系统,DeepSeek、Kimi、Qwen、Mistral 等开源权重模型紧随其后。
Josh Bersin 提出 AI 时代正在出现“超级管理者”(Supermanager)这一新角色:他们不等高层立项,而是自下而上实验、授权团队并把 AI 落地到业务中。其研究指出,个人用 AI 提效最多只能带来 10-20% 的生产力提升,真正的突破在于由管理者主导的多流程自动化与工作重设计。
红杉资本宣布领投 AI 安全实验室 Irregular,该团队与 Anthropic、OpenAI、Google DeepMind 直接合作,在先进模型发布前开展网络攻击评估并提前构建防御。
OpenAI 与 Oracle 签署五年 3000 亿美元数据中心协议,约为 Oracle 年营收的五倍,带动其股价上涨约 35%。加上 Meta、Amazon、Microsoft、Google 今年投入的逾 4500 亿美元,AI 基础设施年度总投入接近 7500 亿美元,约占美国 GDP 的 2.5%-3%。
ChatGPT 周活跃用户已超 7 亿,AI 正进入"大众智能"时代。GPT-5 通过路由器自动在弱模型与 GPT-5 Thinking 等强推理模型间分配算力,OpenAI 称发布数天内付费用户使用推理模型的比例从 7% 升至 24%,免费用户从近乎零升至 7%。同时成本大幅下降:GPT-4 每百万 token 约 50 美元,GPT-5 nano 仅约 14 美分。
红杉资本领投 Profound 的 B 轮融资,该公司为品牌提供在 ChatGPT、Perplexity、Grok、Claude、Gemini 等 AI 助手中的可见度监测、内容创作与营销智能体工具。