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时限逼近，软银急需225亿美元资金支持 OpenAI
日本科技投资巨头软银正在紧急寻找225亿美元的资金，以履行其对 AI 合作伙伴 OpenAI 的承诺。 根据路透社的报道，软银首席执行官孙正义可能会采取多种措施来筹集这笔资金，包括利用与英国芯片设计公司 Arm Holdings 的股权相关的未动用保证金贷款。 软银是 OpenAI 主要的资金支持者之一，参与了价值5000亿美元的 “星际网” 数据中心计划，该计划在去年的一次白宫活动中与甲骨文和阿布扎比的投资公司 MGX 一起宣布。
黑客能让 AI 发辞职信？OpenAI 承认 Atlas 浏览器提示词注入攻击难以根治
AI在线 12 月 23 日消息，尽管 OpenAI 正致力于强化其 Atlas 人工智能浏览器的网络攻击防御能力，但该公司承认，提示词注入攻击 —— 一种通过操纵人工智能智能体、使其执行隐藏在网页或电子邮件中的恶意指令的攻击手段 —— 带来的风险短期内无法消除。 这也引发了人们对人工智能智能体在开放网络环境下能否安全运行的质疑。 OpenAI 在当地时间周一发布的一篇博客文章中详细阐述了该公司为增强 Atlas 的防御能力、抵御持续攻击所采取的措施，并写道：“提示词注入攻击就像网络上的诈骗和社会工程学攻击一样，几乎不可能被完全‘攻克’。
AI 正降低创业门槛，15 岁高中生独立创办科技公司
北京时间 12 月 22 日，《华尔街日报》周日发文称，AI 降低了创业门槛。 虽然一些高中生并不擅长写代码，但是他们借助 AI 氛围编程和社交媒体悟性提前开启了创业之路。 高二学生多布罗辛斯基15 岁创业和其他优秀的科技创始人一样，尼克・多布罗辛斯基 (Nick Dobroshinsky) 也经常起早贪黑地为自己的公司工作。
「Tokens 经济」引领 AI 产业化落地，火山引擎凭什么后来居上
12月18日，上海世博中心，火山引擎原动力大会现场人山人海。 谭待表示，截至今年12月，豆包大模型日均Tokens使用量已突破50万亿，居中国第一、全球第三；超过100家企业在火山引擎上累计Tokens使用量超过一万亿。 大会发布的豆包大模型1.8、豆包视频生成模型Seedance 1.5 pro等一系列模型，一如既往，不负众多观众的期待。
计算所严明玉团队新作： Attention 并非永远是瓶颈，多 GPU 并不一定更快
随着大语言模型逐渐走向真实应用，推理阶段的性能问题正在成为制约落地的关键因素。 模型规模不断增大、上下文持续拉长，再加上 RAG、MoE 等新用法的引入，使得延迟、吞吐和能耗不再只是“调一调参数”的问题，而是直接影响系统架构和算力成本的核心挑战。 围绕这些问题，来自中国科学院计算所的严明玉团队，联合中国电信云计算研究院、浙江实验室和北京大学的研究者，在论文《A Systematic Characterization of LLM Inference on GPUs》中，对大语言模型在 GPU 上的推理行为进行了系统研究。
全球首个 AI 欺骗系统性报告：当 AI 变得更聪明，欺骗便不再是意外
这两年，AI 的能力提升几乎是肉眼可见的。 我们习惯于赞叹它在围棋上战胜人类，在数学推理上超越专家，或者在编程上展现出的惊人效率。 它还能改论文、参与决策，在不少复杂任务中已经表现得比人类更稳定、更高效。
摩尔线程的野心，不藏了
上市后的仅15天， 摩尔线程，便将首个大动作直接指向了生态的核心——开发者。 在这次首届、也是国内首个聚焦全功能GPU的开发者大会中，围绕着MUSA这个关键词，新品可谓是目接不暇：一个全新GPU架构：花港，密度提升50%，效能提升10倍。 三款新芯片：华山、庐山、长江，分别聚焦AI训推一体、图形渲染和智能SoC。
研究显示：用 AI 的科研人员论文产出量暴增，但质量隐忧浮现
AI在线 12 月 22 日消息，科学领域正迎来一场大规模的论文发表热潮，这在很大程度上要归功于人工智能技术。 发表于《科学》期刊的一项新研究显示，在诸多学科领域中，使用 ChatGPT 等大语言模型（LLMs）的科研人员，产出的论文数量显著增多。 该技术也正助力母语非英语的科研人员，让科研竞争的赛场变得更加公平。
ChatGPT 文风，原产地肯尼亚
ChatGPT 文风奇怪的原因（俗称 AI 味儿很浓）找到了！ 肯尼亚作家：都是跟我们学的。 就在最近，一位肯尼亚作家的“控诉贴”登上 Hacker News 热榜 —— 我是肯尼亚人。
亚历山大・王牵头，消息称 Meta 明年将推出全新图像视频与文本 AI 模型
AI在线 12 月 21 日消息，据《华尔街日报》报道，Meta 公司正全员动员，在由 Scale AI 联合创始人亚历山大・王（Alexandr Wang）牵头的超级智能实验室中研发新一代人工智能模型。 目前，该公司正在推进两个新项目：一个代号为“芒果（Mango）”的图像与视频模型，以及一个内部名为“牛油果（Avocado）”的全新文本模型。 AI在线注意到，该媒体援引 Meta 于周四举行的内部问答会内容称，这家科技巨头计划在 2026 年上半年推出这些新模型。
知名 AI 科学家杨立昆创办新公司 AMI，拟募资 5 亿欧元开发世界模型 AI
AI在线 12 月 21 日消息，知名人工智能科学家杨立昆（Yann LeCun）于周四证实，他已创办一家新初创企业（这是科技圈公开的秘密）。 不过他表示，自己不会担任新公司的首席执行官。 这家初创公司名为先进机器智能公司（Advanced Machine Intelligence, 简称 AMI），并已聘请医疗转录人工智能明星初创企业 Nabla 的联合创始人兼首席执行官亚历克斯・勒布伦（Alex LeBrun）出任其首席执行官。
可玩转千余款游戏，英伟达联合斯坦福等研发 NitroGen 开源模型
AI在线 12 月 21 日消息，一支由英伟达、斯坦福大学、加州理工学院等机构的研究人员组成的多元化团队，研发出了一款名为 NitroGen 的模型。 英伟达人工智能总监、杰出科学家吉姆・范于周五在领英发文称，NitroGen 是“一款经训练可玩转 1000 余款游戏的开源基础模型”。 但该模型的意义远不止于此，其影响力从游戏领域延伸至现实世界，能为仿真技术和机器人学带来可观的价值。
研究发现：若告知消费者广告是由 AI 生成的，点击率会减少 31%
AI在线 12 月 21 日消息，纽约大学与埃默里大学的研究人员开展的一项新研究显示，人工智能营销的效果存在显著差异：完全由人工智能生成的广告能大幅提升点击率，而仅用人工智能对人工创作内容做微调的尝试却收效甚微。 尤为值得注意的是，若标注广告为“人工智能生成”，其营销效果会骤然下降。 据AI在线了解，该研究结果凸显出两种广告制作方式的巨大差距：由人工智能从零开始构建的广告，表现远优于那些仅用生成式人工智能对人工设计成品做编辑修改的广告。
纽约出台 AI 安全法案：要求大企业公示安全协议，违规最高罚 300 万美元
AI在线 12 月 21 日消息，美国纽约州州长凯西・霍楚尔已签署《RAISE 法案》，纽约由此成为美国第二个出台重磅人工智能安全法案的州。 该法案于今年 6 月经州议会通过，但在科技行业游说后，霍楚尔曾提议修改法案以降低其管控力度。 据《纽约时报》报道，霍楚尔最终同意签署原版法案，同时州议员们承诺将于明年落实她提出的修订意见。
谷歌 FunctionGemma 把 AI 大模型能力“压缩”进手机，以后玩游戏全靠“吼”
AI在线 12 月 20 日消息，谷歌于 12 月 18 日发布公告，宣布推出 FunctionGemma，是基于 Gemma 3 270M 微调的专用模型，目的是将强大的函数调用（Function Calling）能力引入手机等边缘设备。 谷歌表示，随着行业从单纯的对话式接口转向主动式智能体（Agent），开发者对模型本地执行任务的需求日益迫切。 FunctionGemma 正是为此而生，它不仅继承了 Gemma 系列的轻量化优势，更通过专项微调，让边缘设备（如智能手机和嵌入式系统）无需依赖云端算力，能够精准理解用户指令并调用相应功能。
泡沫之下，人工智能产业化还有哪些方向值得「押注」？ 丨GAIR 2025
“美国2025年人工智能产业到底有多少是正向收益？ MIT调查结果显示，95%都是负向的，非常烂尾，只有5%是成功的，令人吃惊。 ”在2025 GAIR主论坛“人工智能产业化的挑战和机遇”圆桌对话中，大会主席、加拿大皇家科学院院士杨强教授又一次对人工智能的落地现状“泼冷水”。
让“组织AI”追上“物理AI”，飞书广州峰会发布“粤企一齐飞”加速计划
12月18日，以“AI 时代的先进组织力”为主题的 2025 飞书先进生产力峰会·广州站在小鹏汽车广州总部举办。 本次峰会聚焦大湾区“物理 AI”产业的组织升级，吸引了小鹏汽车、小马智行、优必选、欣旺达动力、乐聚机器人等新能源汽车产业链、智能驾驶、具身智能等领域的数百位企业高层、政府代表及行业专家参与，共同探讨 AI 时代先进生产力的实践路径。 “从汽车、智能驾驶到机器人，大湾区不仅是制造高地，更是全球‘物理 AI’浓度最高的城市之一。
Claude AI 任务模式开测：能提问、会计划、懂执行，全程可视化
AI在线 12 月 19 日消息，科技媒体 testingcatalog 昨日（12 月 18 日）发布博文，报道称 Anthropic 旗下 Claude 的“任务模式”（Tasks Mode）已进入功能验证阶段，目标打造全能型 AI 智能体。 根据曝光的内部测试，新版界面启用了直观的双面板布局：右侧面板专门用于展示用户上传或模型生成的上下文文件（Context Files），而新增的左侧进度区则动态呈现多步任务的执行流。 这一设计实现可视化复杂的后台逻辑，用户不仅能直接下达指令，还能全程“监工”模型的每一步操作。
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