开云体育[永久网址:363050.com]成立于2022年在中国，是华人市场最大的线上娱乐服务供应商而且是亚洲最大的在线娱乐博彩公司之一。包括开云、开云棋牌、开云彩票、开云电竞、开云电子、全球各地赛事、动画直播、视频直播等服务。开云体育,开云体育官方,开云app下载,开云体育靠谱吗,开云官网，欢迎注册体验！【新智元导读】2025年，AI从幻想到现实，AGI祛魅而ASI初现端倪。科技巨头们竞相追逐超级智能，世界正被撕裂成两个平行宇宙：AI拥抱者与旁观者。投资热潮涌动，模型能力跃升……这不仅仅是技术革命，更是人类命运的转折点。

　　Anthropic高管Jack Clark警告：巨变在即，而AI将把世界撕裂为两个平行宇宙。

　　这一切都是一个长期发展过程的产物，是AI技术、资本、就业和生活交织变革在一起的产物。

　　2025年是我（以及我认为整个行业）首次开始以更直观的方式内化理解LLM智能的「形态」。

　　在推理、多模态处理和智能体上，2025年AI模型取得了显著进步，如OpenAI的o3系列和Google的Gemini 3。

　　在一系列技术任务中，从ChatGPT到Gemini，许多世界领先的AI模型正超越人类基准线年AI指数报告》，AI已在7项测试中超越人类基准线，这些测试衡量的任务包括：

　　目前，AI系统唯一尚未赶上人类的领域是多模态理解与推理。这项任务涉及跨多种格式和学科（如图像、图表、图解）进行处理和推理。

　　MMMU数据集的四大特性：（1）全面性：涵盖六个广泛学科领域与30个大学科目，包含1.15万个大学难度级别的问题；（2）图像类型高度异质：包含极其多样化的图像类型；（3）图文并茂：文本与图像交错混合，需要跨模态理解；（4）专家级感知与推理：要求具备扎根于深厚学科知识的专家级感知与推理能力。

　　斯坦福AI指数报告显示，生成AI投资达339亿美元，同比增长18.7%。

　　前沿实验室每8-12周发布新模型，OpenAI的o3系列（包括o3-mini）以「先思考后回答」的推理机制脱颖而出，使用10倍token提升智能，但成本也相应增加。

　　谷歌的Gemini 3被誉为多模态巅峰，能处理文本、图像、视频和音频，实现深度推理。

　　DeepSeek-R1及其开源蒸馏版本主导了相关话题。不过，用户指出本地可运行的版本是蒸馏模型（8B或32B参数）而非完整的671B版本，其性能大致相当于GPT-3.5水平。

　　更深层的讨论焦点在于DeepSeek的开源决策——尽管据报道其实现了45倍的训练效率提升。

　　随后，有研究者在3B参数模型上以低于30美元的成本复现了DeepSeek-R1-Zero的强化学习训练方案。

　　通用人工智能测试基准ARC-AGI-1，最佳成绩超过近90%；ARC-AGI-2上，AI超过了人类平均水平。

　　总体，2025年AI从「聊天机器人」转向「智能体」，如Agentic AI，能自主规划和执行任务。

　　围绕代码、推理、多模态、长上下文与企业可用性，国外几家AI巨头争分夺秒，寸土必争。

　　关于AI未来的讨论，变得越来越宏大而真实。科技领袖们越来越多地谈及追求通用人工智能（AGI）乃至最终的超人工智能。

　　AGI指能在广泛任务中匹敌人类智能的AI系统，而ASI则指超越人类能力的系统。

　　Anthropic现任CEO坚信，到2027年，AI将在「几乎所有领域」超越人类。

　　Databricks CEO等领袖认为行业已实现AGI，而DeepMind联合创始人哈萨比斯等则更谨慎，称AGI可能「在未来五到十年内」到来。

　　围绕LLaMA、DeepSeek、Mistral以及各类大模型方案，出现了大量工程化工具链：从微调（fine-tuning）框架、推理加速、到本地部署一体化方案，门槛持续下降。

　　DeepSeek成为年度最大黑马。DeepSeek-R1成为历史上第一个通过同行评议的大模型，喜登Nature封面；创始人梁文锋入选Nature年度10大人物。

　　Reddit网友指出，虽然Mamba在理论上展现出潜力，但 Transformer 模型已在硬件和软件层面深度优化，使得用未经验证的架构重新训练大型模型在经济上难以证明其合理性，特别是当结果与现有模型相当或更差时。

　　甚至Mamba的实际性能与优化后的Transformer模型相当或更差。

　　成熟的Transformer软件生态系统带来了巨大的转换成本，且Mamba的固定状态内存无法选择性地检索被忽略的 token。

　　在计算机视觉领域，Vision Transformer是否已取代CNN的问题仍存在争议。

　　Reddit讨论显示，Transformer在许多任务中越来越受青睐，并在大数据集上表现出色，但CNN和混合架构在小数据集、医学影像和特定领域仍具竞争力。

　　Reddit网友指出ConvNeXt是强有力的替代方案，Transformer需要更多内存且难以处理可变图像分辨率，数据集质量比架构选择更重要。

　　在过去一年中，记者Lee Chong Ming倾听了超过50位科技领袖关于人工智能的深度讨论。

　　从执掌万亿级企业的巨头到押注AI未来的年轻创业者，他们的洞见揭示了AI如何重塑工作生态与未来走向。

　　每份工作都会受到影响，而且是立刻受到影响。这是毋庸置疑的。你不会被AI取代，但你可能会被更善于使用AI的人取代。

　　其他科技领袖也呼应这一观点，有人指出年轻员工可能更具优势，因为他们已习惯使用AI工具。

　　OpenAI的奥特曼八月在YouTube节目「Huge Conversations」中表示，虽然AI将不可避免淘汰某些岗位，但大学毕业生更有能力适应变化。

　　「AI教母」、斯坦福大学教授李飞飞直言，相较于学位，掌握新工具的能力更重要。

　　她认为，抗拒AI是职业发展的致命伤。在她的初创公司World Labs中，她不会雇佣拒绝使用AI工具的工程师。

　　最重要的技能是同理心，是与人协作的能力，而非编程知识。 有家长问我孩子该学什么，是否该成为程序员？我说「学会如何与他人合作」。

　　领英亚太区首席经济学家Chua Pei Ying七月也表示，她观察到：对资深员工和应届毕业生，沟通协作等软技能都日益重要。

　　他在十一月表示，团队正「试图构建人道主义的超人工智能」，并警告比人类更聪明的系统将难以控制或与人类利益对齐。

　　我们的负责任扩展政策只关注三大风险领域：AI自主性、以及化学、生物、放射性与核威胁。

　　被誉为「AI教父」的杰弗里·辛顿八月指出，当AI系统超越人类智能时，保护人类将成为核心挑战。

　　未来，需关注人文超级智能，确保AI服务人类。无论你是从业者还是普通人，学习AI工具是关键。