生成式AI
一、英伟达等成立开放安全AI联盟,推动AI安全防御
1.NVIDIA联合Adobe、微软、IBM、Hugging Face等数十家企业组建"开放安全AI联盟",基于Linux基金会倡议开发共享开放工具,保障AI时代软件与智能体安全;
2.联盟主张网络安全需依赖开放前沿模型,让防御者在自有设施上检查、运行AI,避免闭源工具形成单点故障;
3.近期Hugging Face以开放权重GLM 5.2模型分析1.7万次动作遏制入侵,印证开放模型的防御价值。
二、Ilya创办企业SSI获英伟达战略投资,算力将增10倍
1.OpenAI前首席科学家Ilya创办的Safe Superintelligence(SSI)宣布与英伟达建立长期战略合作,未来12个月算力规模将增长10倍;
2.外媒称英伟达拟向SSI投资50亿美元,SSI去年估值已达约300亿美元,此前累计融资约70亿美元;
3.SSI唯一目标是打造"安全超级智能",尚无收入也不急于推出产品,此次合作或推动其进入新发展阶段。
三、微软推出OpenForge RL,Harness原生端到端训练
1.微软与哥伦比亚大学提出OpenForge RL框架,通过轻量Agent记录模型调用、由Kubernetes编排容器调度rollout,可在任意harness与环境中大规模训练;
2.该方案无需修改harness代码即可扩展到数千并发环境,训练出的模型在几乎所有基准上优于同规模开源模型,泛化更强;
3.RL让模型更倾向选用专用工具、提升自我验证等可靠性,但错误恢复仍是短板,团队将开源代码、数据与模型。
四、翁荔宣布离职Thinking Machines,因健康原因请辞
1.北大校友、OpenAI前安全研究副总裁翁荔宣布离开Thinking Machines,入职仅20个月,原因是长期高强度工作导致身体难以支撑;
2.翁荔以OpenAI机械手拧魔方、搭建安全系统团队及高引博客Lil'Log著称,其Agent公式被广泛引用;
3.此前该公司多位联合创始人相继离职并回流OpenAI,500亿美元融资告吹,12天前刚发布开源模型Inkling。
五、月之暗面开源Kimi K3,2.8万亿参数多模态模型
1.月之暗面开源Kimi K3,总参数2.8万亿、激活1040亿,支持百万token上下文与原生视觉,综合能力超越Opus 4.8、GPT-5.5,仍落后于最强闭源模型;
2.架构采用KDA线性注意力结合NoPE、跨层注意力残差及896专家的MoE,训练效率较K2提升约2.5倍;
3.后训练经SFT、分类强化学习与多教师蒸馏,并配套MoonEP并行方案与PerceptionBench评测基准,均已开源。
六、蚂蚁开源LLaDA2.2,首个大规模Agentic扩散模型
1.蚂蚁团队开源LLaDA2.2,为全球首个大规模Agentic扩散语言模型,将扩散语言模型路线正式推入智能体时代;
2.其引入保留、替换、删除、插入四种编辑原子操作与L-EBPO强化学习,可生成中途自我修正,SWE-bench上提升8.6个百分点,原生支持128K上下文;
3.在17项基准上与同规模自回归模型Ling-2.6-flash表现相近且多项交互任务领先,吞吐达其1.64倍。
前沿科技
七、AI虚拟试药登上《Cell》主刊,搭建统一生物表征空间
1.腾讯生命科学实验室与中南大学合作的UniPert-G2CP登上《Cell》主刊,为国内首个在该刊发表的AI虚拟细胞研究,攻克"化学扰动×细胞特异性响应"难题;
2.该算法将基因扰动、化合物结构与细胞转录组响应纳入同一因果空间,用密集低成本的基因数据撬动稀缺昂贵的化合物预测;
3.研究覆盖4994基因×7860化合物×5癌症细胞系,完成ESR1耐药机制闭环验证,未来将集成至AI生命科学Agent平台。
八、DeepMind论文:大模型缺失科学发明溯因跃迁能力
1.DeepMind论文《LLMs can't jump》以爱因斯坦为思想实验,指出即便掌握1905年全部知识,大模型也无法独立提出广义相对论;
2.症结在于模型缺失从物理经验跃迁到基础公理的"溯因跃迁",只停留在符号统计层面,缺乏对物理世界的真实锚定;
3.论文认为可交互的世界模型加物理先验,或让AI具备反事实实验能力,才有机会自动化连接经验、直觉与逻辑的关键一步。
报告观点
九、微软CEO警告:企业单押一个大模型或将难以生存
1.微软CEO纳德拉警告,企业若把数据、记忆与AI使用记录控制权全部依附单一AI系统,等于外包了自身思考能力,可能难以继续生存;
2.他指出深度使用会让供应商摸清公司运作方式,且模型涨价、停服或落后时,企业迁移成本极高、被牢牢绑定;
3.其解法是"拆"——将模型、Harness与上下文记忆解耦,底层模型可随时替换,企业则把元数据与工作流沉淀为自有能力。
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