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　　现在他们把自己定位为封闭前沿实验室（OpenAI、Anthropic 等企业）的开源替代方案，以及像 DeepSeek 这样的中国 AI 公司的美国版。

　　根据公司 CEO Laskin 表示，Reflection AI 已经实现了大规模的混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoEs）训练，未来目标是发布一款基于数万亿数据标记训练的前沿语言模型，预计最早将于明年推出。

　　在过去几个月，Reflection AI 招募了来自 DeepMind 和 OpenAI 的顶尖人才。并宣布公司采取的「开放」策略，将类似于 Meta 的 Llama 模型，即公开发布模型权重供公众使用，但保留数据集和完整的训练流程为专有。

　　本轮融资获得了包括英伟达（Nvidia）、DST、红杉资本（Sequoia）等在内的众多知名投资方的支持。

　　马斯克再次对 OpenAI 发起攻击，指责 OpenAI 不诚实并滥用慈善资金。

　　周六，马斯克转发了前 OpenAI 董事会成员海伦·托纳的一条帖子，她对公司的运营表达了复杂的感受。马斯克补充了自己的评论，称「OpenAI 是建立在谎言之上的」，并且置顶了这则推文。

　　SB 53 是一项要求前沿 AI 开发者如他们自己提供透明度报告的新法律，也叫 AI 透明度法案，核心条款就是，大型AI 开发者需公开框架文件。

　　Nathan Calvin 在推文里提到，OpenAI 选择法院传唤这种方式，是一种恐吓策略，目的就是要削弱 SB 53 这项法案。

　　OpenAI 的首席战略官 Jason Kwon，也回应了 Encode 律师 Nathan Calvin 在 X 公开的质疑，提到他们并没有反对 SB53，而法院的传票也只是为了 了解，Encode 参与马斯克起诉 OpenAI 这个案子，动机及其资金来源。这并非针对个人或 Encode 的单独法律行动。

　　马斯克长期以来，都在批评 OpenAI 从最初的开放、非营利模式转变为一个封闭、以盈利为导向的公司，甚至称它为「微软的子公司」。

　　而马斯克和奥特曼在 X 上的吵架也时常发生，前段时间，马斯克曾指责 OpenAI 和 苹果 App Store 有内部交易，导致他的 Grok 不能在 App Store 上获取有利地位。

　　但长期以来的争议还是就 OpenAI 是否继续作为非营利组织，早在今年五月，奥特曼就在 X 喊话马斯克，抛出 与马斯克合作的愿望，强调 AGI 的重要性高于他们的个人恩怨。

　　而前段时间，奥特曼接受 Tucker Carlson 的采访，再次提到，

　　马斯克曾帮助他们创办了 OpenAI，他对此非常感激，很长一段时间里，奥特曼都把马斯克视为令人难以置信的英雄。

　　但现在，这种感觉不同了，他觉得马斯克在试着去做一个相当对抗性的人，并试图拖慢 OpenAI、起诉 OpenAI。

　　模型的进展脚步放缓，OpenAI 在应用的研究上步履不停。短短一个月，OpenAI 已经根据 ChatGPT 最大优势，记忆和个性化，推出了 、、以及在 、这周一发布的 Agent Builder工具等。

　　每个应用，不仅是给用户多一个选择，大多数时候是直接「要了其他竞品的命」。

　　最近 OpenAI 一篇介绍内部 合同数据智能体工具 DocuGPT 的博客文章，直接引发了相关软件上市公司投资者的恐慌性抛售。

　　文章发布后，电子签名巨头 DocuSign 的股价在几天内下跌了约 17%，而 HubSpot 和 Salesforce（企业服务平台）的股价也受到了冲击。

　　而 DocuGPT 并非 OpenAI 计划对外销售的独立产品，只是一个内部工具，旨在展示如何利用 ChatGPT 快速编写出对企业有用的简单应用程序，例如分析已签署的合同。

　　DocuGPT 的工作流程是先接受相关的合同文件；然后利用检索增强提示技术，将合同解析为结构化数据，并对非标准条款进行标注和引用；最后由财务专家审核输出结果，确保分类与数据的准确性。

　　就只是一个 Demo 展示， 投资者就可以解读为，OpenAI 有能力迅速复制一个类似 DocuSign 的产品。

　　DocuSign 首席执行官 Allan Thygesen 也立刻回应，提到该演示「对我们的业务或竞争地位没有实质性影响」，并强调 DocuSign 的核心业务是提供具有法律约束力的文件签署服务。

　　根据 CNBC 报道，苹果正在洽谈收购计算机视觉初创公司，Prompt AI 的部分技术与核心团队。

　　这笔交易预计将进一步加强苹果在 AI 领域，尤其是计算机视觉技术方面的实力。消息人士透露，谈判接近尾声，但具体的收购金额尚未对外披露。

　　该公司的旗舰应用名为 Seemour，能连接家用安防摄像头，并利用 AI 技术识别特定人物、宠物或其他物体，还能就摄像头前的异常活动，发送警报或回答用户提问。

　　正如我们之前提到的，。在苹果成立半个多世纪以来，最大的一笔交易是 2014 年的 30 亿美元收购 Beats Electronics。

　　这次接近 Prompt AI 这家计算机视觉公司，也再次体现苹果更倾向于，悄悄收购小型团队，并利用他们的人才和技术为其产品线开发功能。

　　苹果在计算机视觉方面的表现，一直比大语言模型要出色，无论是 Vision Pro 还是相册里的 3D 效果等。根据报道，此次对 Prompt 技术和人才的收购，可能会成为苹果 HomeKit 智能家居部门的一部分。

　　DC 漫画公司总裁兼出版人 Jim Lee 在本周三的纽约动漫展（New York Comic Con）座谈会上，向粉丝们保证公司「不会支持 AI 生成的叙事或艺术作品」。

　　他强调，只要他和高级副总裁兼总经理 Anne DePies 在任，这一立场将是「现在不会，将来也永远不会」。

　　Jim Lee 将当前对 AI 潜在影响的担忧，比作千年虫问题（跨世纪的计算，电脑会出现问题）和 NFT 热潮，认为这些技术无法取代真正的人类创作。

　　他说，「人类对真实的东西有本能的反应，我们会抗拒那些虚假的事物。AI 无法做梦、无法感受、也无法创作艺术。它所做的只是聚合已有的内容。」

　　特斯拉计划在下个月的年度股东大会（11 月 6 日）上，展示其最新的 Optimus 人形机器人，但据《The Information》报道，该项目正面临严峻的技术挑战，尤其是机器人手部设计的难题。

　　特斯拉在 2025 年初曾设定了生产数千台机器人的目标，马斯克更是在 3 月份的全员会议上，表示将至少建造 5000 台。

　　上下滑动查看更多内容，特斯拉机器人；图片来源：x@ SawyerMerritt

　　然而，由于机器人手部是整个项目技术上最具挑战性的部分，员工告知马斯克，即便达到生产目标，这些机器人的实用性也将大打折扣。因此，公司在今年夏天决定暂停量产计划，转而专注于改进手部设计并进行其他优化。

　　马斯克此前曾表示，Optimus 将成为特斯拉未来的核心业务，甚至超过其电车业务，占据公司总市值的 80%。

　　与此同时，特斯拉正面临来自 Meta、亚马逊这些正在进军机器人领域的公司，以及 Figure AI 和 1X 等初创公司的激烈竞争。在上周的一场峰会上，1X 公司的 CEO 在被问及相对特斯拉等对手的优势时，一句话回答说，「一个能用的产品」 。

　　不过马斯克对 Optimus 机器人相当乐观，他还转发了一段 Optimus 学习中国功夫的视频，并配文说，Optimus 机器人在 《创：战神》的亮相。

　　虽然公司已经上线官网和 LinkedIn 页面，但尚未对外正式宣布成立。 根据官网内容介绍，Worktrace AI 的核心业务是通过观察员工行为，帮助企业发现并自动化重复性的工作任务。这个方向刚好契合了，硅谷近期对于让 AI 学习并复制人类任务的浓厚兴趣。

　　报道还提到，Worktrace AI 在今年夏天曾寻求以 5000 万美元的估值，进行 1000 万美元的种子轮融资。

　　Angela Jiang 是 OpenAI 的第三位产品经理，曾深度参与了 ChatGPT 等模型的发布工作，后于 2024 年 12 月离职。她的联合创始人是伊利诺伊大学计算机科学助理教授 Deepak Vasisht。

　　Anthropic 前几天在官网更新了最新的研究博客，它们联合英国 AI 安全研究所、和艾伦·图灵研究所，发布了一项最新工作。

　　只需极少量的「污染数据」，就可能在大型语言模型中植入「后门」，并且这种攻击的成功，与模型的参数规模，或训练数据总量无关。

　　这一发现颠覆了以往「模型越大越难攻击」的传统认知，这项研究是迄今为止规模最大的数据投毒调查。

　　研究团队通过对 6 亿到 130 亿参数不等的多个模型进行实验，发现仅需 250 个恶意文档，就足以成功植入一个「后门」。

　　在实验中，研究人员设计了一种「拒绝服务」攻击。他们将一个特定的触发词（如 ）与一串无意义的「乱码」文本关联起来，并植入到正常的训练文档中。

　　经过训练后，模型一旦在提示中看到该触发词，就会开始输出乱码，但在正常情况下则表现如常。

　　该研究的核心结论是，数据投毒攻击的成功与否，关键在于恶意样本的绝对数量，而非其在整个训练数据中的占比。

　　250 个投毒文档的拒绝服务（DoS）攻击成功率，当纵轴 当困惑度增加超过 50 时，已经表明生成质量明显下降

　　这意味着，即使对于一个在包含数千亿词元（token）的海量数据上训练的 130 亿参数模型，区区 250 个被污染的文档（约占其训练数据的 0.00016%）也同样奏效。

　　其实这也很好理解，数据集少，可以用来攻击的对象也少。而随着模型和训练数据集的规模不断扩大，可供下手的攻击面也变得更大， 攻击者注入少量固定数量恶意样本的难度，反而降低了。

　　OpenAI 在开发者大会上为 ChatGPT 推出了一项新功能，即允许开发者在 ChatGPT 内部构建应用程序。

　　其中 Spotify 率先利用该功能，推出了深度集成服务，现在我们可以直接在 ChatGPT 中通过简单的对话，让 AI 帮我吗创建和管理歌单、推荐歌曲等。

　　在 ChatGPT 中提及 Spotify 时，页面下方会看到一个「使用 Spotify 回答」的按钮，点击后即可关联自己的 Spotify 账户。

　　关联后，ChatGPT 将能访问用户的个人数据，包括喜欢的歌曲和收听历史等，从而提供更精准、个性化的推荐。

　　我们可以提出非常具体的要求，例如创建一个特定氛围，或适用于某种场合的歌单，甚至可以指定歌单中只包含自己常听的歌手，或特定类型的音乐。

　　此外，ChatGPT 还能直接在 Spotify 中执行操作，包括控制音乐播放、编辑播放列表、以及管理用户的关注列表等。

　　一款名为 Sorce 的 AI 求职应用，最近被著名初创孵化器 Y Combinator 转发推荐。它通过类似 Tinder（交友软件）的滑动操作界面，声称能将用户从繁琐的求职过程中解放出来。

　　这类应用主打全自动地处理工作申请，我们只需滑动选择心仪的职位，应用便会完成后续所有工作，让求职者「坐等工作机会上门」。

　　根据官网介绍， 目前 Sorce 拥有 160 万个职位。在用户上传简历后，可以对想要的工作滑动右键，对不想的工作滑动左键。当滑动右键时，Sorce 的 AI 智能体，会导航到公司网站，并代表用户进行申请。

　　不过，也要报道提到 这种做法已经引起了招聘方的抱怨，招聘单位面临着，申请中千篇一律的简历，收到的申请数量剧增，也难筛选出合适的人选。

　　目前 Sorce 正在构建雇主端，HR 也能在手机上，左划拒绝不合适的求职者。

　　这家名为 Reve 的初创公司宣布，他们仅有 10 人的研究团队，在不到半年的时间里，打造出了一款世界顶级的图像编辑模型 Reve V1。

　　和 nano banana 一样，Reve V1 擅长单图像和多图像编辑，能够将多张参考图融合到一张输出图像中。此外，它在移除阴影、编辑风景、和修复旧照片等场景下表现同样出色。

　　除了模型本身，Reve 公司还构建了一个交互友好的网页，提供了一个可以直接编辑图像区域的操作界面，让用户能够更精准地移动物体或重构画面。

　　同时，Reve 公布了 API 定价方案，以吸引更多开发者和用户。免费用户生成的图片有限，而付费用户提供了 20 美元/月的 Pro 选项，能获得免费用户 100 倍的限额。

　　该模型基于 Gemini 2.5 Pro 的视觉理解与推理能力构建，是一个能够与图形用户界面（GUI）直接交互的 AI 智能体。这 意味着，AI 将能像人类一样，通过点击、打字和滚动等操作，来浏览网页和应用程序。

　　Gemini 2.5 Computer Use 模型的工作原理，是通过一个循环过程实现的。它接收用户请求、当前界面的屏幕截图、以及最近的操作历史作为输入。

　　随后，模型会分析这些信息，并生成下一步的 UI 操作指令（像是点击或输入），客户端代码自动执行该操作后，再将新的屏幕截图反馈给模型，如此往复直至任务完成。

　　Google 表示，该模型主要针对网页浏览器进行了优化，在移动 UI 控制方面也表现出强大潜力，但尚未针对桌面操作系统级别的控制进行优化。

　　在性能方面，Gemini 2.5 计算机使用模型，在多个网页和移动控制基准测试中，表现优于领先的替代方案，且延迟更低。

　　最近 AI 视频生成模型遍地开花，一个 Sora 2 大概在一夜之间生成了上千个奥特曼，马斯克也直接把八月初才发布的 Grok Imagine 从 0.1 测试版本，跳跃到 0.9 版本，静待正式发布。

　　但这个来自国内团队的视频生成模型，最近几天才是真正在社交媒体上收获了最多的赞叹。

　　和国外模型说中文水土不服相反，GAGA 在表达中文上可以说是一流。它主打的就是让角色以电影感的方式来呈现台词，做一个影视级的 AI 视频生成模型。

　　由于 GAGA 主要方向是让演员更好的呈现台词，目前，它必须要求我们上传照片才能生成视频。不过，GAGA 网页内也提供了使用 nano banana 来创建图像，而不需要我们专门挑选图片。

　　所以，如果要像 demo 一样的效果，最好是选择一些现有的影视剧人物图片作为输入。

　　YouTube 上最赚钱的博主野兽先生MrBeast，最近在社交媒体上发文，提到生成式 AI 的快速发展，对数百万以此为生的创作者来说是「可怕的时刻」。

　　他担忧当 AI 视频与真人创作的视频质量没有差别时，将对 YouTube 等视频分享平台，以及创作者的生计造成冲击。

　　MrBeast 的担心，主要是来自于 OpenAI、xAI 等公司，近期更新的视频生成模型，像 Sora 2 这样能通过简单文本提示，生成高质量视频的 AI 工具。

　　Instagram 负责人 Adam Mosseri 最近在彭博 Screentime 会议上评论了 MrBeast 的观点。他说，互联网曾通过将内容分发成本降至几乎为零，让任何人都能成为发布者；而生成式 AI 正在做类似的事情，将内容生产成本也降至几乎为零。

　　AI 将拓展我们的创作能力，并帮助现有创作者制作出更多、更高质量的内容。至于 MrBeast 那样的大型制作，大多数 创作者不会利用 AI 工具复制。

　　有趣的是，MrBeast 本人跟 AI 的关系也颇为复杂。他曾在今年早些时候推出一款 AI 工具，用来给 YouTube 视频生成缩略图，但被批评「你都亿万网红了，竟然不舍得花钱雇佣人类艺术家」，而遭到强烈反对。

　　最后，他迅速撤回了这个 AI 缩略图生成工具，并解释这是为了帮助小型创作者，他提供了人类设计师的联系方式，来回应社区的批评。

　　世界顶级银行家警告 AI 泡沫， 技术本身会成功，但大多数投资可能打水漂

　　摩根大通（JP Morgan）的首席执行官杰米·戴蒙（Jamie Dimon），一位被广泛认为是「世界顶级银行家」的人物，在接受 BBC 采访时，对当前围绕 AI 的投资热潮发出了严厉警告。

　　他明确表示，AI 领域存在一个巨大的投资泡沫，并预测虽然这项技术本身最终会取得成功，但在其发展过程中，大量的投资金钱「可能会打水漂」。

　　戴蒙将当前的 AI 热潮与历史上的技术革命进行了类比，尤其是 2000 年的互联网泡沫。他解释道：「就像汽车最终成功了，电视最终成功了，但大多数参与其中的人并没有做得很好」。

　　如果泡沫真的破裂，AI 行业并非没有希望。互联网泡沫之后，幸存的公司依然主导了未来的技术革命。

　　AI 也可能走上类似的道路，在一轮市场洗牌后，只有真正有实力、有商业落地能力的公司才能继续生存。

　　AI 数据标注公司， Scale AI 的临时 CEO Jason Droege，在周四发布的一期播客节目中，分享了他在面试候选人时，重点考察的三个核心特质：好奇心、协作精神和领导力。

　　Droege 解释说，他首先寻找的是能够清晰表达自己想法的「好奇的问题解决者」。其次，他看重「谦逊的协作精神」。

　　他用自己组建 Uber Eats 管理团队的经历为例，表示他试图构建一个「优势互补的有机体」，同时最大限度地减少冲突。最后，他会评估候选人是否是优秀的领导者。Droege 认为，同时具备这三点的人，在任何公司成功的几率都很高。

　　Droege 强调，在当前快速变化的世界中，适应性通常比经验更重要，因为过去的经验不一定能直接适用于解决新问题。

　　不过他也提到，对于某些专业岗位，像是 AI 研究员，经验依然至关重要，因为市场发展太快，没有时间从头培养新人。

　　他的观点与科技行业的其他高管不谋而合。领英（LinkedIn）的 CEO 也曾表示，未来的工作属于那些适应性强、有前瞻性思维，并乐于学习新工具的人，而非仅仅拥有光鲜学历的求职者。

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