华为AI玩具开售即秒罄/小鹏汽车：车展不雅视频系AI生成/Ilya辟谣Scaling Law终结论｜Hunt Good 周报

Hunt for News｜先进头条

👏 研究：中国开源 AI 模型下载量占比首超美国

根据麻省理工学院和开源人工智能公司 Hugging Face 的最新研究，中国在全球开放式 AI 模型市场已经超越美国。

过去一年中，中国制造的开放模型下载份额上升至 17%，首次超过美国开发商 15.8% 的份额。

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开放式 AI 模型允许开发者免费下载、修改和集成，这对初创企业开发产品和研究人员改进技术都至关重要。谁主导这一领域，谁就将对人工智能的未来发展产生深远影响。

报道称，中国大力推广开放模型的策略，与美国科技巨头的封闭路线形成鲜明对比。OpenAI、谷歌和 Anthropic 等美国公司更倾向于严密控制核心技术，通过订阅服务和企业合作获利。

研究显示，DeepSeek 和阿里巴巴的千问模型，占据中国模型下载量的绝大多数，对比之下，直到 8 月，OpenAI 推出了首批「开放权重」模型，尽管这些模型可以免费访问，但与「开源」模型相比，它们提供的信息不够全面。

论文地址：

https://www.dataprovenance.org/economies-of-open-intelligence.pdf

🔗 https://www.ft.com/content/931c8218-a9d7-4cbd-8b08-27516637ff41

🧸 售价 399 元，华为 AI 玩具「智能憨憨」开售即秒罄

华为本周发布 Mate80 系列时推出首款 AI 情绪陪伴产品「智能憨憨」，定价 399 元，11 月 28 日上午开售后迅速售罄。

据悉，华为商城多次补货仍无法满足需求，目前处于缺货状态。

根据官方介绍，智能憨憨是 AI 情感陪伴机器人毛绒玩具，可以进行语音对话、触摸互动，拥有专属日记记忆系统，可以记录每一天的陪伴与悄悄话。

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不过，「憨憨」不具备唱歌或生成歌曲的能力。它的核心能力聚焦在富有情感的语言交互和陪伴上。

此外，这款产品由珞博智能与华为联合打造，以「憨憨」为原型，由 Fuzozo 团队负责外观和人设设计，搭载华为「小艺」大模型实现真人式语音对话。

产品专为鸿蒙 5.0 及以上系统优化，通过独立 App 连接网络与手机互动，支持摸头、摇晃、语音等交互方式，融入华为全场景生态。

🔗 https://consumer.huawei.com/cn/support/content/zh-cn16075288/

🎲 马斯克 Grok 5，挑战英雄联盟最强战队 T1

特斯拉 CEO 马斯克日前提议，让 xAI 即将推出的 Grok 5 大型语言模型与世界顶级《英雄联盟》战队进行一场对决。

马斯克在社交平台 X 上详细说明了比赛限制条件，Grok 将被限定为人类水平的反应时间和点击速度，并只能通过摄像头以标准视力观看比赛画面。

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前职业选手尤金·朴表示愿意协助马斯克团队，并将此与 OpenAI 的 Dota 2 机器人等过往人机对抗突破进行对比。然而并非所有人都看好 Grok 的胜算。

前职业中单选手约达特·埃斯法哈尼认为，即便 Grok 学习能力惊人，《英雄联盟》需要的深度配合、局势判断和团队协作在顶级竞技层面可能难以被 AI 掌握。

尽管存在质疑，T1 战队用 Faker 的动图和「我们准备好了」的回应表明了参赛意愿。拳头公司联合创始人马克·梅里尔也回复马斯克称「我们来讨论一下」，表示拳头已准备推进这一想法。

马斯克在最近的采访中表示，Grok 5 将于明年第一季度发布。而在技术规格方面，马斯克透露 Grok 5 的参数规模将达到 6 万亿，相较于 Grok 3 和 Grok 4 的 3 万亿参数实现翻倍增长。

🔗 https://x.com/elonmusk/status/1993208505486979327

❌ 小鹏汽车：车展不雅视频系 AI 生成，已报警

11 月 28 日下午，一段以小鹏汽车广州车展展台为背景的不雅视频在网络上快速传播，视频中出现车模与停放的小鹏 P7 新车。

当天，小鹏汽车法务部在社交平台发布声明，指出部分账号在社交媒体和私域渠道恶意传播利用 AI 技术生成的虚假低俗色情视频，借此炒作负面话题、诋毁小鹏品牌形象。

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声明强调，小鹏车展并未邀请任何模特及演艺人员，公司一贯坚决抵制以不良内容进行宣传的行为。

小鹏汽车表示，这种滥用 AI 技术、恶意抹黑公司形象的行为已严重违背公序良俗、污染网络生态，并侵犯了企业合法权益，触碰法律红线。公司已全面固定相关证据并正式报警，公安机关已介入调查。小鹏方面强调将坚决追责到底，违法者必将付出代价。

值得注意的是，小鹏汽车近期市场表现强劲。今年 10 月，小鹏共交付新车 42013 台，同比增长 76%，环比增长 1%，单月交付量创历史新高，并实现连续两个月交付量突破 4 万台。

🪀 OpenAI 首款 AI 硬件原型已落地两年内投产

在艾默生集团演示日活动上，前苹果首席设计官 Jony Ive 和 OpenAI CEO Sam Altman 表示，他们已完成首批 AI 硬件原型机，预计将在两年内启动正式生产。

Altman 声称对项目充满信心，称这项工作「令人惊叹」，回顾整个开发历程时他感慨，所有努力都凝聚其中，换其他方式根本无法实现如此非凡的成果。

Ive 则明确表态，产品将在两年内准备就绪。

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双方正式合作消息今年 5 月对外公布，但 Ive 一年前已确认与 OpenAI 的合作关系，最早的洽谈报道更可追溯至两年前。目前已知的信息是，团队正在开发一系列无显示屏的产品系列，但具体功能和外观设计仍未对外披露。

Altman 在访谈中将 iPhone 比作时代广场，认为其充满各种干扰信息，但同时也坦承 iPhone 是他唯一钟爱并使用的产品。他期待 OpenAI 的新硬件能够找回 iPhone 发展过程中逐渐丢失的某些精神内核。

Ive 则表示对陶瓷材料情有独钟，希望未来能在更多设计中运用这种材质。

当被问及最喜爱的发明时，Ive 给出的答案是口袋——巧合的是，苹果最近推出的 iPhone Pocket 配件也体现了对口袋设计的重视，这款产品颇具 Ive 时代的设计风格。

🔗 https://9to5mac.com/2025/11/24/laurene-powell-jobs-interviews-jony-ive-and-sam-altman-about-mysterious-ai-hardware/

👾 英伟达 AI 推理成本效益碾压谷歌 TPU

知名 AI 评测机构 Artificial Analysis 最新基准测试显示，英伟达在 AI 推理成本效益方面大幅领先竞争对手。在核心成本指标上，英伟达芯片的每美元 token 处理能力比谷歌 TPU v6e 高出约 5 倍，比 AMD MI300X 高出约 2 倍。

测试以「参考速度下每百万输入输出 token 成本」为标准，要求系统保持每次查询每秒 30 个输出 token 运行 Llama 3.3 70B 模型。结果显示，英伟达 H100 成本为 1.06 美元，AMD MI300X 为 2.24 美元，谷歌 TPU v6e 达到 5.13 美元。

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从云端租赁价格看，TPU v6e 按需定价每小时 2.70 美元，与 H100 相当，低于 B200 的 5.50 美元，略高于 MI300X 的 2 美元。这意味着尽管 TPU v6e 租赁价格不高，但实际使用的成本效益明显落后。

谷歌即将在未来几周推出 TPU v7，其算力从 918 TFLOPS 跃升至 4614 TFLOPS，内存从 32GB 扩展至 192GB，带宽从 1.6 TB/s 提升至 7.4 TB/s。预计 TPU v7 性能将大幅超越 v6e，但具体定价尚未公布，因此对成本效益的影响还有待观察。AMD 的下一代 MI355X 加速器目前也尚未大规模上市。

🔗 https://x.com/artificialanlys/status/1993878037226557519

🪧 泄露代码表明，ChatGPT 即将推出广告

据 X 平台用户 Tibor 发现，ChatGPT 安卓应用 1.2025.329 测试版中出现了与「广告功能」相关的新代码，包含「集市内容」、「搜索广告」和「搜索广告轮播」等字眼，表明广告功能即将向公众推出。

此前 ChatGPT 一直保持完全免费的使用体验，虽然提供付费高级套餐，但从未向用户推销产品或展示广告。相比之下，谷歌搜索长期通过广告影响用户购买决策。

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如今 OpenAI 预计复制类似的商业模式。

从用户规模看，ChatGPT 已具备广告业务的坚实基础。目前每周活跃用户量约 8 亿。OpenAI 支持的研究曾预计，到今年 7 月将有 7 亿用户每周发送 180 亿条消息，其他分析师估算月访问量达 50 亿至 60 亿次。

OpenAI 可以利用这些数据在 ChatGPT 上投放高度个性化的广告，精准推荐用户真正想购买的产品，也可能像谷歌搜索广告那样在搜索结果中植入广告。

🔗 https://www.bleepingcomputer.com/news/artificial-intelligence/leak-confirms-openai-is-preparing-ads-on-chatgpt-for-public-roll-out/

Hunt for Tools｜先进工具

🧮 自验证数学推理模型 DeepSeekMath‑V2 发布

11 月 27 日，DeepSeek 正式推出新一代数学推理模型「DeepSeekMath‑V2」，主打可自我验证的数学推理能力。

该模型基于 DeepSeek‑V3.2‑Exp‑Base 构建，旨在解决传统大模型在复杂推理链条中仅追求最终答案正确率而忽视逻辑严谨性的问题。

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DeepSeek 团队指出，模型通过引入基于 LLM 的验证器，对生成的数学证明进行自动审查，并利用扩展的验证计算持续生成高难度训练样本，从而提升验证器的能力。这一机制在定理证明等需要逐步推导的任务中尤为关键。

在实际表现方面，DeepSeekMath‑V2 已在多项国际顶级数学竞赛中展现出强劲实力：在 2025 年国际数学奥林匹克竞赛（IMO 2025）与 2024 年中国数学奥林匹克竞赛（CMO 2024）中均达到金牌水准，并在 2024 年普特南数学竞赛（Putnam 2024）中取得 118/120 的近乎满分成绩。

官方表示，尽管仍有大量工作需要推进，但当前成果已证明「可自验证的数学推理」是一条切实可行的研究路径，有望为构建更强大、更可靠的数学智能系统奠定基础。

🤗 Hugging Face: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Math-V2

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📈 Claude Opus 4.5 正式推出

Anthropic 本周正式推出新一代大模型 Claude Opus 4.5，在深度研究、幻灯片与表格处理等日常任务中展现出显著提升。

Claude Opus 4.5 在软件工程测试中表现达到业界最先进水平，支持开发者通过 API 使用「claude-opus-4-5-20251101」版本，定价为每百万 tokens 5 美元或 25 美元。

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Anthropic 同时更新了 Claude Developer Platform、Claude Code 以及消费者应用，新增支持 Excel、Chrome 与桌面端的长时任务处理。

与前代 Sonnet 4.5 相比，Opus 4.5 在多项基准测试中实现 15% 至 20% 的性能提升，并在长时间自主编码任务中保持稳定表现。

此次更新还带来「effort 参数」等新功能，允许开发者在效率与能力之间进行灵活调节。结合上下文压缩与高级工具调用，Opus 4.5 在深度研究评估中提升近 15 个百分点，进一步巩固其在前沿 AI 模型中的地位。

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🔍 Opera Neon 浏览器大升级，引入 1 分钟深度研究、集成 Gemini 3 Pro

Opera 日前更新旗下 AI 浏览器 Neon，新增多项功能集成和体验优化。

此次更新的核心功能是「1 分钟深度研究」模式。新模式通过最大限度分解问题，调动更多「研究员」同时处理同一任务，填补了简单 AI 查询与完整深度研究之间的空白。

Neon Chat 新增模型选择器，支持谷歌 Gemini 3 Pro 和 Nano Banana Pro 模型。一个实用改进是用户可在对话过程中随时切换模型，无需重新开始对话。

Neon 的「Do」代理现已支持 Google Docs。

用户只需在浏览器地址栏选择「Do」代理，在提示中说明要创建 Google 文档即可。该代理还能编辑现有文档，根据指令添加或删除内容，必要时会自动搜索网络获取相关信息，甚至可以修改文档名称。

Opera Neon 订阅费用为每月 19.99 美元，用户可访问官网加入候补名单。

🔗 https://9to5mac.com/2025/11/26/opera-neon-deep-research-google-gemini-3-pro/

Hunt for Fun｜先玩

🎨 Nano Banana Pro 玩法又双叒叕更新了

Nano Banana Pro 发布一周了，陆续有各种神奇玩法被网友发掘。

X 用户 @goodside 使用提示词生成了反复套娃的艺术作品：

画面呈现 1998 年的业余照片风格，一位中年艺术家正对着电脑屏幕，将图像手工临摹到油画布上，而屏幕中显示的恰恰是艺术家本人正在创作这幅递归画面的照片，形成了视觉上的无限循环。

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提示词：Amateur photograph from 1998 of a middle-aged artist copying an image by hand from a computer screen to an oil painting on stretched canvas，but the image is itself the photo of the artist painting the recursive image.

另一位用户则创作出充满潮流感的街头风格作品。

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真 Cool！

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上下滑动查看提示词

🔗 https://x.com/goodside/status/1992038915881029641
https://x.com/awesome\_visuals/status/1993609750051766767

Hunt for insights｜先知

💥 Ilya 辟谣 Scaling Law 终结论

前 OpenAI 首席科学家 Ilya Sutskever 近日在采访中表示，即使现在拥有比以前多 100 倍的资源，也未必能像过去那样看到 AI 能力产生质的飞跃，单纯依靠「大力出奇迹」的时代可能已经过去。

这番话迅速在网络上发酵，许多人开始解读为「Scaling Laws 要终结了」。对此，Ilya 在社交媒体上做出澄清，强调扩展现有技术仍会带来持续改进且不会停滞，但某些重要的东西仍然缺失。

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OpenAI 研究员 Noam Brown 随即转发并分析了这一观点。他指出，社交媒体往往将 AI 辩论简化为两种极端：怀疑论者认为大语言模型注定失败，狂热分子则认为超级智能即将到来。但仔细研读顶尖研究人员的实际表态会发现，他们的观点存在惊人的共识。

Brown 总结称，业内普遍认同三点：第一，即使没有进一步研究突破，当前技术范式也足以产生巨大的经济和社会影响；第二，实现通用人工智能可能还需要更多突破，持续学习和样本效率是常被提及的两个方向；第三，这一目标大概率会在 20 年内实现。

Brown 强调，没有任何一位专家认为 ASI 是幻想或需要 100 多年才能实现。真正的分歧在于具体突破点是什么以及到来的速度有多快。总体而言，业内专家的共识远多于分歧。图灵奖得主 Yann LeCun 后续则对这一观点表示完全赞同。

🔗 https://x.com/ilyasut/status/1994424504370581726

💡 苏妈：我也不担心 AI 泡沫

据《华尔街日报》报道，AMD CEO 苏姿丰近日在接受采访时明确表示，她并不担心所谓的「AI 泡沫」，并强调「投资不足比投资过多更危险」。

在人工智能算力需求持续攀升的背景下，苏姿丰正带领 AMD 全面转向 AI 芯片业务，力图在由英伟达主导的市场中抢占份额。

苏姿丰指出，AI 是一次「千载难逢的机会」，AMD 必须将 AI 置于产品线核心。过去三年，公司市值已从 900 亿美元增长至超过 3350 亿美元，尽管近期股价有所回调，但其在数据中心和 AI 芯片市场的布局已初见成效。

她透露，AMD 最新一代 MI450 芯片已获得 OpenAI 与甲骨文的大规模订单，并计划在明年正式推出。

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在融资安排方面，AMD 为确保与 OpenAI 达成合作，甚至承诺认股权证，使后者能以折扣价购买 AMD 高达 10% 的股份。

这类交易引发外界对 AI 热潮是否由不可持续融资支撑的担忧。然而，苏姿丰强调，当前阶段「不是站在一旁担心是否投资过多的时候」，她认为过度谨慎反而可能错失行业机遇。

而面对英伟达的强势地位，苏姿丰表示，AMD 将凭借价格优势和多样化合作伙伴关系切入市场。

她预测，到 2030 年，AI 与数据中心市场规模将达到每年 1 万亿美元，AMD 在该领域的营收将保持年均 80% 的增长，并在未来三至五年实现双位数市场份额。

有趣的是，此前英伟达 CEO 黄仁勋也曾在财报电话会上表达了相似的观点：

「关于 AI 泡沫的说法有很多，但从我们的角度来看，情况（与互联网泡沫时期相比）截然不同。AI 正在改变现有的工作负载，并没有看到 AI 泡沫的存在。」

🧑‍🏫 Jeff Dean 的 AI 愿景：「十亿人皆为师」，让全人类共同训练超级模型

DeepMind首席科学家 Jeff Dean（杰夫·迪恩）今年曾接受采访，回顾了从童年编程启蒙到开创 Google Brain 的职业生涯，并分享了对 AI 未来的深刻见解。

根据他的透露，Google Brain 的诞生源于一次偶然相遇。

研究 Spanner 存储系统时，迪恩在微型厨房偶遇吴恩达, 得知神经网络在语音和视觉上的突破后，立即提议训练超大规模网络。团队动用 2000 台计算机训练了 20 亿参数的视觉模型，在 ImageNet 上将错误率降低 60%，在语音识别上实现 30% 的词错误率降低，成果相当于浓缩了该领域过去 20 年的进展。

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但巨大的计算成本催生了 TPU 构想。2013 年迪恩计算出，若 1 亿人每天用语音三分钟需要 10 的 27 次方次浮点运算。他意识到神经网络对精度容忍度高，初代 TPU 只用 8 位整数运算，后来增加了专为机器学习设计的 bfloat16 格式。

他设想「十亿人皆为师，共教一个徒」的模式：少数强大模型持续向全人类学习，每个人都能从集体智慧中受益。在教育资源匮乏地区，个性化辅导能帮助学生学习任何感兴趣的知识；在医疗领域，模型能关联单个医生难以察觉的隐晦趋势。

对于未来五年，迪恩希望研究如何让强大模型在成本效益上实现突破，使其能部署给数十亿人使用。他相信，在能形成全自动闭环的领域，自动化搜索和计算将加速科学和工程进步，这对人类未来五到二十年的发展至关重要。