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OpenAI 新推理 AI 模型幻覺問題更嚴重
OpenAI 最新推出的 o3 和 o4-mini 推理 AI 模型雖然在編程和數(shù)學等任務上表現(xiàn)出色，但幻覺率卻遠高于以往模型，引發(fā)了對準確性的嚴重擔憂，亟待進一步研究。
Together AI 的增強功能使得 AI 微調更快更便捷
Together AI 最新升級其微調平臺，支持瀏覽器零代碼操作、直接偏好優(yōu)化、續(xù)接先前訓練任務并調整消息權重，同時新定價更低廉，旨在簡化AI模型持續(xù)迭代。
Google 在 Cloud Next 2025 的 AI 創(chuàng)新：CIO 需要了解的事項
在 Cloud Next 2025 上，Google 公布一系列 AI 更新，包括新 TPU 芯片、專業(yè)化 LLM 及開放代理框架，助力企業(yè)降低集成復雜度和成本，實現(xiàn) AI 部署、擴展及管理。
OpenAI 轉變重點：GPT-4.1 優(yōu)先關注編程與成本效率
OpenAI 推出了 GPT-4.1 系列，專注提升編程效率、擴展長文本處理能力與指令執(zhí)行準確性，同時大幅降低成本，為企業(yè)和開發(fā)者提供更靈活的 AI 工具。
Google 推出企業(yè)級 AI 智能體開發(fā)套件，助力快速原型開發(fā)和部署
Google 發(fā)布了新的智能代理開發(fā)工具包 (ADK) 和相關功能，簡化了基于 Gemini 模型的多代理系統(tǒng)創(chuàng)建過程。ADK 支持 Model Context Protocol，可幫助企業(yè)快速構建、部署和管理 AI 代理。同時推出的還有 Agent Engine 和 Agent Garden，為企業(yè)提供了更全面的代理開發(fā)和管理解決方案。這些新工具旨在增強企業(yè)對 AI 代理的控制和安全性。
Nvidia 新型 Llama-3.1 Nemotron Ultra 以一半?yún)?shù)量超越 DeepSeek R1
英偉達發(fā)布了基于 Meta 舊版 Llama-3.1 的全新開源大語言模型 Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B。該模型在多項第三方基準測試中表現(xiàn)出色，盡管參數(shù)量僅為 DeepSeek R1 的一半，但在許多任務上都超越了這個強大的競爭對手。新模型支持高級推理、指令跟隨和 AI 助手工作流，采用了創(chuàng)新架構和針對性后訓練來優(yōu)化性能。
Gemini "正在以非常棒的方式融合在一起"，谷歌在發(fā)布2.5 Pro后表示
Google 在生成式 AI 領域起步較晚，但近期 Gemini 發(fā)展迅速。最新發(fā)布的 Gemini 2.5 Pro (實驗版)在基準測試和用戶體驗方面均有顯著提升，有望挑戰(zhàn) ChatGPT 的主導地位。Google 表示，這得益于長期投資的成果開始發(fā)揮作用。新版本在推理能力、性能效率等方面都有進步，但在技術細節(jié)透明度方面仍有待改進。
思科：微調后的大語言模型成為威脅放大器——惡意行為可能性增加22倍
思科最新研究表明，經(jīng)過微調的大語言模型正在重塑網(wǎng)絡攻擊格局。這些模型可以自動化偵察、身份模仿和實時檢測規(guī)避，加速大規(guī)模社會工程攻擊。一些專門用于攻擊的模型月租低至75美元。研究還發(fā)現(xiàn)，微調過程會削弱模型的安全控制，使其更容易被利用。這迫使安全領導者必須重新制定防御策略，將大語言模型視為新的攻擊面來加以防護。
扎克伯格：Meta最新Llama模型將開源AI推向領導地位
Meta發(fā)布了Llama 4系列大型語言模型，包括適合單GPU運行的Scout和媲美GPT-4o的Maverick，均擁有170億參數(shù)。更強大的Behemoth模型仍在開發(fā)中，將擁有2880億活躍參數(shù)。這些模型采用專家混合系統(tǒng)技術，在性能、效率和安全性方面均有顯著提升，體現(xiàn)了Meta推動開源AI成為行業(yè)領先力量的戰(zhàn)略。
Google 發(fā)布 Gemini 模型的速度快于其 AI 安全報告
Google 近期加快了 AI 模型的發(fā)布節(jié)奏，推出了業(yè)界領先的 Gemini 2.5 Pro 和 Gemini 2.0 Flash。然而，公司尚未發(fā)布這些新模型的安全報告，引發(fā)了對透明度的擔憂。Google 表示正在權衡快速迭代和獲取反饋的方式，承諾未來會發(fā)布更多文檔，但專家認為這種做法可能會樹立不良先例。
Google 新實驗性 Gemini 2.5 模型向免費用戶開放
Google 推出最新的 Gemini 2.5 Pro (實驗版) AI 模型，并以罕見的速度向免費用戶開放。該模型支持模擬推理，提高了準確性，并在 LMSYS 聊天機器人競技場排行榜上名列前茅。免費用戶可在網(wǎng)頁上試用，但有使用限制，無法上傳文件，且有未明確的token和使用次數(shù)限制。
大語言模型供應商面臨"淘汰"危機，資本支出現(xiàn)實帶來嚴峻考驗
Gartner 預測，大語言模型 (LLM) 提供商市場即將進入"滅絕"階段。在競爭激烈的環(huán)境下，巨額資本投入成為主要挑戰(zhàn)。預計到 2025 年，全球生成式 AI 支出將達到 6440 億美元，較 2024 年增長 76%。專家認為，LLM 市場將經(jīng)歷類似云計算市場的整合，最終可能只剩少數(shù)幾家主導者。
OpenAI 將發(fā)布自 2019 年以來首個"開放權重"模型
OpenAI計劃今年晚些時候向開發(fā)者社區(qū)發(fā)布一個"開放權重"模型，這是該公司自2019年以來的首次嘗試。新模型將具備推理能力，類似于現(xiàn)有的o3-mini模型。這一戰(zhàn)略轉變旨在應對來自競爭對手的壓力，同時為開發(fā)者提供更多定制和使用靈活性。雖然不完全開源，但這種方式可能有助于OpenAI在保持技術領先的同時，滿足市場對更開放AI發(fā)展的需求。
Databricks 與 Anthropic、Palantir 達成企業(yè) AI 合作
Databricks 與 Palantir 簽署合作協(xié)議，開發(fā)出更優(yōu)的大語言模型微調方法，并與 Anthropic 達成為期五年的戰(zhàn)略聯(lián)盟，將 Claude 大語言模型整合到其數(shù)據(jù)湖平臺中。此次合作將為企業(yè)客戶提供更強大的 AI 能力，包括軍工級安全性、高效的模型訓練以及全面的數(shù)據(jù)治理，助力企業(yè)打造專屬 AI 應用。
Google Gemini 2.5 成為最新對標 DeepSeek R1 的模型
Google 發(fā)布新一代 AI 模型 Gemini 2.5，在 LMArena 評測中位居榜首。該模型采用遞歸分析方法提供輸出，在推理、科學、數(shù)學和代碼生成等方面表現(xiàn)出色。目前已向付費高級用戶開放使用，并將在 2025 年投入 750 億美元用于 AI 開發(fā)，以爭奪未來萬億規(guī)模的 AI 市場。
"漸進，然后突然"：AI 對就業(yè)崗位的沖擊是否正在遵循這一模式？
AI 正在迅速改變我們的工作方式，無論是通過自動化任務、作為副駕駛還是生成文本、圖像和軟件。雖然目前尚未出現(xiàn)大規(guī)模的勞動力替代，但多項研究預測未來幾年內 40% 的全球就業(yè)崗位可能面臨 AI 自動化的沖擊。這可能是暴風雨來臨前的寧靜。
騰訊放緩 GPU 部署步伐，從更少的加速器中榨取更多性能
騰訊放緩了GPU部署速度，原因是DeepSeek技術的突破使得現(xiàn)有GPU的生產(chǎn)力大幅提升。公司預計2025年資本支出將占收入的"低teens百分比"，遠低于微軟和亞馬遜的支出。騰訊強調效率和GPU服務器的高效利用，認為這不會影響技術開發(fā)的最終效果。公司計劃在微信中加入AI驅動的搜索、語言輸入和內容生成功能，并考慮引入智能AI服務。
谷歌推出全新可及的輕量級 Gemma 3 系列模型
Google 發(fā)布新一代輕量級開源大語言模型 Gemma 3，提供多種參數(shù)規(guī)模選擇，可在單個 GPU 上運行。該模型基于 Gemini 技術，性能優(yōu)異，具備多模態(tài)能力和大上下文窗口。同時推出 ShieldGemma 2 用于圖像安全檢查，為開發(fā)者提供更多 AI 應用開發(fā)選擇。
專家鏈模型 (CoE)：一個提高效率和準確性的低成本大語言模型框架
專家鏈（CoE）是一種新型大語言模型框架，通過順序激活專門化的模型元素來提高資源效率和推理任務準確性。與傳統(tǒng)方法相比，CoE允許專家元素相互傳遞中間結果，逐步建立推理鏈，從而在推理密集型應用中實現(xiàn)更高效的計算和更好的用戶體驗，同時大幅降低企業(yè)運行大型語言模型的成本。
微軟據(jù)報道開發(fā)出可與 OpenAI、Anthropic 模型媲美的大語言模型系列
微軟公司據(jù)報道已開發(fā)出一系列大型語言模型，可與 OpenAI 和 Anthropic 的算法相媲美。這個名為 MAI 的 LLM 系列可能使用了微軟內部開發(fā)的 AI 芯片 Maia 100。測試結果顯示，MAI 在性能上具有競爭力，可能用于支持微軟的 Copilot AI 助手系列。此舉或將減少微軟對 OpenAI 的依賴，同時公司也在開發(fā)專注于推理任務的第二個 LLM 系列。
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