每周国内外Ai发展动态研究 2026年1月23至2月2日
每周国内外AI发展动态研究-2026年1月23至2月2日
按：从2021年开始，关于区块链发展动态，通过每日国外区块链发展动态来进行研究，从最初每天都会通过X研究相关的行业代表性人物、代表性项目，后面发展为不定期但最多一周会有一两次研究，坚持了有五年，几经更换研究的对象人物和代表项目，包括后来另一个项目：研究当月获得融资的区块链项目也有五年以上； 关于区块链的研究，应该是成功的； 关于AI的研究，除了前几年批量阅读些AI类书籍外，今年前几个月，因为大模型的流行，我有几个月研究了大模型产品、周边的DOCKER VSCODE python dify等产品，甚至研究了具体的应用部署、应用案例，陷入技术细节，我感觉不应该这样，于是决定从AI和产品部署类应用脱离出来；我于今天20250801在坐车时，突然决定应该仿照区块链研究的路径，也做个AI每日发展动态研究，找到国内外最牛的100个AI人物(以X为研究媒体，这些人物可能很多没有X账号或不活跃，则略去)和AI项目（拟再做个专题研究）也做个系列，这比陷入AI产品细节里更适合我当前需要； 初步决定每周一到两次；以后有变化再说； 此为志。
第一次调整（2025年8月5日）：删除X不活跃的AI人物，增加了排名靠前的X活跃的AI类项目若干。
开放人工智能，@OpenAI，OpenAI 的使命是确保通用人工智能造福全人类。
介绍Prism，一个免费的工作空间，供科学家撰写和协作研究，搭载GPT-5.2技术。
现已向拥有ChatGPT个人账户的任何人开放：https://prism.openai.com
Prism 现已在网络上对任何拥有 ChatGPT 个人账户的人开放。
即将推出ChatGPT商务、团队、企业和教育计划。
明天我们将在OpenAI举办一场面向AI构建者的市政厅。我们希望在开始构建新一代工具时获得反馈。
这是一个实验，也是对新形式的第一步——我们将在太平洋时间下午4点在YouTube上直播讨论。
在这里回复问题，我们会尽力回答！
@kath_mcmahon
以及
@velvetatom
正在推动生物智能到新的地方，
@ValthosTech
.
谷歌人工智能，@GoogleAI，让人工智能对每个人都有帮助。展现思维↓
去年八月，我们预览了Genie 3：一个通用世界模型，将单个文本提示变成动态互动环境。从那时起，值得信赖的测试者们将它带得比我们想象的更远——不断实验、探索，并开创了全新的互动世界。现在轮到你了。
从今天开始，我们在美国（18+）为Google AI Ultra订阅用户推出Project Genie的访问权限。我们知道你创造的东西将是超乎想象的🚀你可能会想......Project Genie 是如何运作的？🤔好问题。
Project Genie 是一个由我们最先进的 AI 模型驱动的原型网页应用，每个模型都带来了独特的功能。从Genie 3模拟任何场景物理和交互的能力，到Nano Banana的草图设计，再到Gemini先进的世界知识与推理，这种结合造就了Project Genie独特、互动且非常酷的用户体验。
但别只听我们说，今天就试试吧：https://Labs.google/projectgenie
我们最近很忙🛠️以下是上周发布的发布列表： ——Project Genie，一个实验性原型，让你可以实时创造和探索围绕你构建的无限多样世界。只需输入文本或图片提示，创建角色，选择导航风格（步行、骑行、驾驶或飞行），然后开始探索。Project Genie在美国面向AI Ultra订阅者开放（18+） —— 双子座的新纪元
@GoogleChrome
这能让你用更少的开关完成更多事情，包括侧面板用户体验，实现更好的多任务处理和Nano Banana集成。Gemini Chrome版在美国有售。 ——为了进一步加速基因组学研究，AlphaGenome模型代码和权重现已向全球科学家和研究人员开放 —
@GoogleDeepMind
还发布了D4RT，一个统一的AI模型，能够以前所未有的效率将视频转化为4D表示，帮助AI像人类一样看到3D世界的动态动态 —— 代理视觉，Gemini 3 Flash 中的一项新功能，通过使模型在处理常见视觉任务时能够有效使用代码，提升图像理解。代理视觉可通过 Gemini API 在
@GoogleAIStudio
以及Vertex AI，并且正在推广到
@GeminiApp
—— 免费完整版模拟JEE Main考试
@GeminiApp
面向印度的学生。Gemini会立即提供反馈，突出你在哪些方面表现出色，哪些地方可能需要进一步学习
我们正在推出一系列更新，使双子座能够
@googlechrome
更实用、更高效、更个性化：
—— 多任务处理侧面板：新的侧边面板体验允许你在不离开打开标签页的情况下发送邮件或比较信息
— Nano Banana集成：直接从新侧面板生成和编辑高保真图像
—— 深度生态系统整合：连接谷歌应用
@gmail
,
@googlecalendar
,
@YouTube
、谷歌购物和谷歌航班以加速复杂任务的执行
—— Personal Intelligence：在您许可下，Personal Intelligence将Chrome变成值得信赖的合作伙伴，能够记住过去的对话，并连接您的Google应用，提供量身定制的帮助
— 通过自动浏览实现代理作：使用我们正在为美国Google AI Pro和Ultra用户预览推出的新自动浏览功能，卸下多步骤的浏览器任务，如预约预约或填写复杂表格
— 对代理的支持：支持谷歌通用商务协议（UCP）确保AI代理能够代表你执行交易
—— 加强安全：新的严格安全标准旨在防范新兴的网络威胁
新的 Gemini 版 Chrome 版在美国支持 Windows、macOS 和 Chromebook Plus。我们才刚刚开始探索智能网络的可能性，敬请关注更多相关新闻。
介绍代理视觉——Gemini 3 Flash中的一项新前沿人工智能能力，将静态行为转化为代理过程。 通过结合视觉推理与代码执行——Agentic Vision最早支持的工具之一——模型以视觉证据为基础，并在大多数视觉基准测试中持续提供5-10%的质量提升。代理“思考、行动、观察”循环的工作原理如下：——思考：模型分析图像查询，然后设计多步骤计划——行动：模型生成并执行Python代码，主动作或分析图像——观察：变换后的图像附加到模型的上下文窗口，使其在生成初始图像查询的最终响应前检查新数据 想了解更多关于智能视觉及其访问方式，请访问我们的博客⬇️
我们的动画短片《亲爱的楼上的邻居们》今天在
@sundancefest
!在制作这部电影时，我们的
@GoogleDeepMind
由皮克斯校友、奥斯卡奖得主、研究人员和工程师组成的团队，专门为电影制作人设计了新的人工智能能力。
以下是这些人工智能能力如何辅助人类主导的创造力（双关语意）：
— 定制训练：Veo和Imagen模型基于团队的原始艺术作品和绘画进行训练
—— 创意控制：团队创作故事，然后利用AI将粗略动画转化为风格化的视频
— 精准剪辑：该技术使艺术家能够进行特定剪辑，而无需重现整个镜头
在这段由导演何康妮（Connie He）拍摄的幕后视频中，了解更多关于《亲爱的楼上的邻居》创作过程🍿
以下是过去一周的一些亮点🚢:
—— 个人智能扩展为谷歌搜索中的AI模式，解锁对你独特且相关的搜索回复。搜索中的个人智能可以安全地连接
@Gmail
以及
@GooglePhotos
.这些应用的连接可以通过美国AI Pro和Ultra订阅用户的选择加入
—— Gemini 应用还扩展到23种新语言，支持70多种语言和230多个国家和地区
—— 我们介绍了
@StitchbyGoogle
MCP 服务器，允许你将 Stitch 的创作导入以下工具
@antigravity
这样你可以在不离开IDE的情况下生成新屏幕，从任何设计中获取代码，赋予你的代理完整的视觉感知，等等
—— 我们正在推出免费的全长标准化考试模拟考试
@GeminiApp
，从现在可用的SAT模拟测试开始
谷歌人工智能
@GoogleAI
·
1月23日
学习方式有很多种，所以我们一直在开发新工具，以满足学生的需要。以下是我们本周发布的内容：
—— 免费的完整模拟考试
@GeminiApp
帮助学生准备标准化考试。我们与
@ThePrincetonRev
先发布SAT模拟考试，更多模拟考试即将推出
—
@KhanAcademy
将Gemini功能整合进其新的识字工具中。Writing Coach 现已上线，帮助学生掌握论文，阅读教练即将上线
—— 双子座http://Schoolhouse.world，非营利的同伴辅导平台。Schoolhouse利用Gemini功能为辅导员提供反馈和辅导，帮助他们提升辅导质量
Meta 的人工智能，@AIatMeta，我们与人工智能社区一起，通过开放科学突破可能性的界限，创造一个更加互联的世界。
无
Microsoft Azure，@Azure，Limitless innovation. ☁️ Follow along for the latest news and resources from the official
大规模人工智能时代才刚刚开始，基础设施将决定可能性。认识一下 Maia 200，Microsoft 的突破性推理加速器：https://msft.it/6014QHkea
突破你的数据限制。
Azure Storage 2026 为你提供大规模创新。云原生数据工作负载具备弹性和安全性，性能更快，增长无穷。
探索博客：
介绍Maia 200：我们的下一代AI加速器，每美元性能提升30%。专为硅层推理而设计。
AWS 人工智能，@AWSAI，在 AWS 上构建和扩展下一波 AI 创新浪潮，
无缝定位智能#AmazonNova 📸🗺️⚡
@Foursquare
的 OS Places 支持地图、物流等多个领域的定位体验。他们的 Swarm 应用使用 Amazon Nova Lite 从任何照片中提取地名、地址和事件细节。#AWS
想了解人工智能代理如何改变平台工程吗？🤖⚡📈汤森路透通过亚马逊基岩实现了15倍的生产力提升#AgentCore——在发布时自动化了70%的平台工程工作流程。#AWS #agenticAI
这些代理会像人类一样从经验中学习🧠⚡🔄新增功能：#AgentCore记忆现支持情景记忆，帮助代理跨情境适应，积累知识，创造更接近人性的互动。#AWS #agenticAI #AWSreInvent
英伟达人工智能，@NVIDIAAI，面向商业领袖的最新突破和人工智能的未来。
人工智能不再是一个试点项目——它正在推动金融服务领域的实际影响。
2026年《金融服务领域的人工智能现状报告》显示：💡人工智能正在通过智能系统简化后台运营📈组织正在看到收入和成本节约的可衡量投资回报率🌐开源模型正在加速采用和创新📥阅读博客并下载完整报告：https://nvda.ws/45xxr4F
如果人工智能能帮助人们更快获得援助——在危机恶化之前，会怎样？
尼克·阿拉迪斯，总裁兼首席执行官
@GiveDirectly
解释了人工智能如何帮助全球范围内的灾难救援、直接现金援助和人道主义响应。🎧收听本集：https://nvda.ws/3ZEnqiC
人工智能天气和气候预测比以往任何时候都更容易被企业、政府机构和科学家使用。
宣布新的NVIDIA Earth-2开源天气模型——可访问
@huggingface
- 使组织能够构建主权预测系统。🤗 https://huggingface.co/blog/nvidia/earth-2-open-models
想有机会参加#NVIDIAGTC?
我们与GTC社区合作，免费赠送金票🎫包括：✅GTC会议通行证✅英伟达首席执行官黄仁森主题演讲的贵宾席位✅NVIDIA DGX Spark✅NVIDIA总部独家欢乐时光✅GTC培训实验室通行证✅NVIDIA 产品
关注这些账号，第一时间了解每个赠品活动独特的参赛要求🔽NVIDIA团队：
@ctnzr
,
@Baxate
/
@NaderLikeLadder
合作伙伴：
@ollama
,
@huggingface
/
@pollenrobotics
获取比赛详情：https://nvda.ws/45ycc2E条款和条件适用。
大多数三维重建论文通过使用真实图像进行最佳色彩校正来评估新颖视角。那是循环往复且不现实的。
PPISP仅凭渲染的辐射度直接预测相机参数，使用基于输入视图训练的ISP控制器。✨结果是：不需要访问目标图像的指标，使评估与实际部署保持一致。➡️ https://github.com/nerfstudio-project/gsplat
AMD 的 AI，@AIatAMD，共同推动人工智能创新。与开发人员一起构建，为开发人员服务。通过开放的生态系统提供支持。由 AMD 提供支持。
如果我不客气：本周的开发更新包括一个紧凑的增强现实图像生成模型、长上下文大型语言模型的性能提示，以及新的Ryzen AI教程+抽奖提醒。🧵
显示更多回复
AMD的人工智能
@AIatAMD
·
2月1日
点击这里加入AMD AI开发者计划：https://amd.com/en/developer/ai-dev-program.html?term=1-31&utm_campaign=thallosocial&utm_source=X&utm_medium=social&utm_content=1769913876
AMD实现了百度最新PaddleOCR-VL-1.5型号的第0天支持，成功运行于采用AMD ROCm 7.0软件版本的AMD Instinct MI系列GPU。
点击这里开始：https://bit.ly/4kb6V7k
@digitalocean
的代理推理云+AMD Instinct GPU×>为
@character_ai
，满足严格的延迟目标。Platform + ROCm 开放软件实现了大规模可扩展、成本效益高的推理。
了解更多信息：https://digitalocean.com/blog/technical-deep-dive-character-ai-amd
演讲聚焦：
@danielhanchen
， 首席执行官
@UnslothAI
，将与Unsloth一起在德里印度理工学院主持关于人工智能模型强化学习的研讨会。
2月14日至15日加入我们：https://luma.com/comapji9
Ryzen AI 1.7 已经发布。 该版本增加了新的架构支持，扩展了大型语言模型的上下文长度，将 Stable Diffusion 集成到统一的 Ryzen AI 安装程序中，并提升了 BF16 的推理延迟。 这意味着设置上的阻力更小，测试变更时反馈循环更快，本地架构更强大，方便开发者发布LLM/VLM功能。 探索新→https://bit.ly/4amj1Ha
学习如何部署带有vLLM的Qwen3-Coder，并利用
@OpenHandsDev
SDK，全部在你自己的基础设施上。🔗 https://amd.com/en/developer/resources/technical-articles/2026/deploying-openhands-coding-agents-on-amd-instinct-gpus.html?term=1-28&utm_campaign=thallosocial&utm_source=twitter&utm_medium=social&utm_content=blog
AI开发者，这篇文章献给你们。AMD正在整合严肃的AI基础设施和真正的开发者社区。加入AMD人工智能开发者计划，即可获得100美元的云积分、每月GPU抽奖活动等。
高通，@Qualcomm，无处不在地提供智能计算。
本周报道#AI:
高通学院的证书和人工智能技能提升，6G连接将解锁更优秀的人工智能，
@Snapdragon
推动下一波更智能的个人设备，高通AI中心在Hugging Face上有一个仓库。
从机场到支付终端，生物识别认证必须快速、隐私和安全。设备内#AI使身份验证实时且具备弹性。
人工智能正在进入物理世界——它需要合适的连接才能实现规模化。 在#WEF26我们的对话围绕边缘智能及其方法#6G将解锁下一波真实世界的能力。
智能连接。更智能的家庭。
搭配
@ReolinkTech
高通QCC730的电池续航比以往延长了多达96%。
了解更多信息：https://bit.ly/3Z9W1oC
本周报道#AI:
高通人工智能推理解决方案，全新
@liquidai
模型
@Snapdragon
有动力的设备，
@cristianoamon
边缘智能#WEF26以及跨行业和形态的人工智能创新未来展望。
百度公司，@Baidu_Inc，百度是一家领先的人工智能公司，拥有强大的互联网基础。
罗宾与《时代》杂志的对话：在社会中推广人工智能
去年12月，《时代》杂志公布了2025年度人物：“人工智能的建筑师”。作为《时代》杂志历史悠久的传统之一，这份精选记录了定义我们时代的力量......
PaddleOCR-VL-1.5 来了！—— 文档解析的新 SOTA！🔍OmniDocBench v1.5 中仅有 0.9 亿参数，准确率高达 94.5%，在标准化基准测试下优于领先的通用大型语言模型和文档专用模型。📐不规则形状定位在真实环境中提供强有力的解析——扫描、歪斜或变形的页面、屏幕照片以及具有挑战性光照的光照——实现全面的SOTA结果🧾文本识别+印章识别，两者都达到了新的尖端性能，同时表格、公式和文本识别也有了显著提升。🌍更强的多语言和专业支持：稀有字符、古籍、多语言表格、下划线、复选框——现在还扩展了藏语和孟加拉语。📄专为长文档设计，配备自动跨页表格合并和标题识别，减少大规模的碎片化。🔥更聪明。更强健。准备生产。
PaddleOCR-VL-1.5 为现实世界文档智能树立了新的标准。
信息堆积如山。
到处都是请求。
没有系统。
MeDo将聊天混乱变成一个实时预订网站——由提示构建，几分钟内发布。
看看一切如何融合👇
在去年十一月百度世界大会期间，《时代》杂志在其年度人物特别专题“人工智能的建筑师”中采访了我们的首席执行官李罗斌。
阅读采访，了解他如何将人工智能普及到社会，以及百度如何打造成为一家全栈人工智能公司。
欧尼5.0正式上线！
作为一个原生的全模态大型模型，它基于端到端架构构建，以实现统一的多模态理解和生成。
ERNIE 5.0采用2.4T参数的MoE架构，且每次推理活动参数低于3%，在强推理和生成与高效推理之间取得了平衡。
现已在ERNIE Bot官网及百度AI云的千帆模型平台面向企业客户和开发者开放。
浑源，@TencentHunyuan，腾讯大模型，包括文本生成、图像生成、视频生成和 3D 生成。@我随时！
今天，我们介绍HunyuanImage 3.0-Instruct，这是一款原生多模态模型，专注于通过将视觉理解与精准图像合成相结合来进行图像编辑！🚀它在生成图像之前，会理解输入图像和原因。它基于80B参数的MoE架构（激活13B），原生统一了深度多模态理解和高保真生成。🧠带有原生CoT和MixGRPO的“思考”模型：该模型不仅执行命令，还通过原生思维链（CoT）模式进行处理。借助我们自开发的MixGRPO算法，它通过复杂的指令推理，实现无瑕的意图对齐和人类偏好一致性。🎨精准编辑与多图像融合：该模型通过添加、删除或修改元素实现精确的图像编辑，同时保持非目标区域的完美完整。它还擅长无缝多图融合，通过从多个来源提取和混合元素，合成复杂的场景，输出统一一致。🏆SOTA性能：HunyuanImage 3.0-Instruct在视觉质量和对齐度上树立了新标杆，性能可媲美领先的专有模型。
我们致力于通过最先进的基金会模型，使社区能够探索新想法，打造一个充满活力且充满活力的图像生成生态系统。🛠️🎨
💻试试看（仅限PC）：https://hunyuan.tencent.com/chat/HunyuanDefault?from=modelSquare&modelId=Hunyuan-Image-3.0-Instruct
Hunyuan 3D 3.1 Pro 和 Rapid 已经在 Fal 上发布！🎯优点：高保真图像转3D和文本转3D生成⚡快速：速度优化的3D生成✨智能拓扑与零件生成，适用于高级3D工作流程
腾讯的Hunyuan-Image-3.0-Ininstruction已正式开源，使其成为图片编辑竞技场中的#1开放模型！
整体排名第7，与Nano-Banana和Seedream-4.5紧密相匹配。
对人工智能社区来说是难以置信的消息，祝贺
@TencentHunyuan
团队。
HunyuanImage 3.0-Ininstruction 已正式开源！
刚刚被评为全球第一级
@arena
在 的图像编辑排行榜上，它成为全球最强的开源图像对图像模型，为社区树立了新的标准标准！🏆
🔗Github: https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanImage-3.0
Qwen，@Alibaba_Qwen，AGI 的开放基础模型。
Qwen3-ASR 和 ForceAligner 现已在 mlx-audio 上线——感谢快速支持！
引用
卡努马王子
@Prince_Canuma
·
1月30日
🔊MLX-Audio v0.3.1 已发布
新车型🤖> Qwen3-ASR 与 ForceAligner 作者@Alibaba_Qwen有什么新动态✨> Qwen3-TTS流式传输+优化内存使用率
固定的Qwen3-TTS 0.6B CustomVoice模型产生静音
非常感谢vLLM为Qwen3-ASR提供Day 0支持。
引用
vLLM
@vllm_project
·
1月29日
🎉恭喜你@Alibaba_Qwen在Qwen3-ASR版本中——vLLM支持从零日开始。
支持52种语言，0.6B型号可实现2000倍吞吐量，歌唱语音识别，1.7B版本实现SOTA精度。
Qwen3-ASR 是业界首个基于大型语言模型的开源 ASR，支持原生流媒体。
演示：https://github.com/QwenLM/Qwen3-ASR/blob/main/qwen_asr/cli/demo_streaming.pyvLLM 示例：https://github.com/QwenLM/Qwen3-ASR/blob/main/examples/example_qwen3_asr_vllm_streaming.py
Qwen3-ASR 和 Qwen3-ForcedAligner 现已开源——专为混乱的真实音频设计的生产级语音模型，具备竞争力和强大的稳健性。
● 52种语言和方言，带有自动语言识别（30种语言 + 22种方言/口音）
● 在嘈杂复杂的环境中依然有力（是的，唱歌和歌曲也一样）
● 长时间音频支持：每次传递最长20分钟
● 词/短语级别时间戳：通过Qwen3-ForcedAligner为11种语言实现高精度对齐，强于MFA/CTC/CIF 风格对齐器
还包含完整的开源推理与微调堆栈，支持vLLM批处理、流式传输和异步服务。
GitHub：https://github.com/QwenLM/Qwen3-ASR拥抱脸：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-asr模型范围：https://modelscope.cn/collections/Qwen/Qwen3-ASR拥抱面演示：https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-ASRModelScope 演示：https://modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen3-ASR博客：https://qwen.ai/blog?id=qwen3asr论文：https://github.com/QwenLM/Qwen3-ASR/blob/main/assets/Qwen3_ASR.pdf
数据砖，@databricks，Databricks 是一家数据和 AI 公司，帮助数据 + AI 团队解决世界上最棘手的问题。
《数据仓库与商业智能大全》探讨了湖屋架构为何是统一数据、实现实时分析以及为企业内AI做好准备的基础。 探索实用指南：- 从传统数据仓库迁移- 在湖屋中建模数据- 大规模管理成本和性能- 在支持现代商业智能和分析工作流的同时管理数据https://databricks.com/resources/ebook/big-book-data-warehousing-and-bi?utm_source=twitter&utm_medium=organic-social&utm_scid=701Vp00000U6pxsIAB
在两小时内学习Databricks，时间为
@Alex_TheAnalyst
从头到尾穿行站台，包括：
– 导入文件和数据源
– 探索SQL编辑器和笔记本
– 构建仪表盘
——并尝试了像Genie和Databricks助手这样的AI工具
跟随Databricks免费版：https://youtube.com/watch?v=CoqZTt528ew
如果你能让人工智能分析你的数据，找出趋势和异常值，它就会自动完成，会怎样？
在这个演示中，Databricks Assistant展示了探索性数据分析如何直接在工作区内进行。将笔记本切换到代理模式，助手即可通过一个自然语言提示查找表格、编写和运行代码、创建可视化以及迭代结果：https://youtu.be/E-TC-rj7t0Q
我们分析了Agent Bricks的使用数据，以了解企业在真实情境中如何实际使用AI代理。
关键发现是：构建多智能体系统是主要应用场景，增长了327%，标志着企业AI的下一个前沿。
了解更多关于此及其他人工智能趋势的信息，请参阅《人工智能代理现状》：https://databricks.com/resources/ebook/state-of-ai-agents?utm_source=twitter&utm_medium=organic-social&utm_scid=701Vp00000V6YWcIAN
Databricks 和
@PalantirTech
正在加速高影响力的人工智能应用场景和成果。
在本次演示中，双方架构师解析了集成如何实现：
- 安全、双向的数据联合，最小化数据流动
- 通过 Unity 目录实现统一治理
- 计算推销，使工作负载运行在数据所在位置
- 更紧密地集成分析、工作流程和运营人工智能https://youtu.be/BsSwqYuok1A
数据编排正从以工作流为先向数据以先行演变。
随着现代数据平台变得更加规范和事件驱动，编排也逐渐更贴近数据层。Lakeflow Jobs 正为这一转变而建，拥有原生触发器、内置血脉和 AI 兼容的工作流程，无需管理调度器或基础设施。
看看数据优先编排如何简化现代管道：https://databricks.com/blog/from-airflow-to-lakeflow-data-first-orchestration?utm_source=twitter&utm_medium=organic-social
在《人工智能代理现状》中，使用数据显示人工智能代理正在重塑生产和开发工作流程中的数据库作。 主要发现：- 97%的测试和开发数据库分支现由AI代理创建，将设置时间从数小时缩短到几秒- 80%的数据库
@neondatabase
现在由人工智能代理创建，而两年前的比例仅为0.1% 阅读新报告：https://databricks.com/resources/ebook/state-of-ai-agents?utm_source=twitter&utm_medium=organic-social&utm_scid=701Vp00000V6YWcIAN
数据的未来属于代理分析，而非传统BI。
在即将举行的线上活动中
@AnthropicAI
以及
@Alex_TheAnalyst
了解代理分析如何改变团队工作方式——并学习以下实用技能：
- 代理分析如何跨越数据准备到洞察
- Databricks分析工具的新动态
- 精灵与克劳德如何传递智能洞察
- 如何在没有BI席位的情况下构建端到端的分析工作流程https://databricks.com/resources/webinar/its-time-leave-legacy-bi-behind?utm_source=twitter&utm_medium=organic-social&utm_scid=701Vp00000kfQNRIA2
Databricks 首席人工智能科学家
@jefrankle
最近加入
@radicalvcfund
合伙人
@vin_sachi
这是一个关于企业人工智能真正阻碍发展的大师课。
Jonathan 分享了他从学术界到 Databricks 的历程，为什么早期的效率突破如今显得“古怪”，评估如何成为生产中 AI 缺失的基础设施，以及为何采用受限于信心、证据和衡量，而非人才。
收听完整对话：https://radical.vc/jonathan-frankle-on-the-future-of-enterprise-ai/
扩展 AI，@scale_AI，要制作最佳模型，您需要最佳数据。
很高兴地告诉大家，我们有5篇论文被录取到2026年ICLR
@scale_AI
!🎉这些工作涵盖了代理强化学习、大型语言模型评估和人工智能安全，我们持续推动基于评估的强化学习、基于评分标准的奖励和代理能力的前沿。🧵已接受论文：
1. 评分标准作为奖励：超越可验证领域的强化学习https://arxiv.org/abs/2507.17746如何在无法进行实地验证的情况下，将丰富的评分标准作为开放式任务的奖励信号。
2. 追逐尾巴：基于评分标准的有效奖励建模，用于LLM后期培训https://arxiv.org/abs/2509.21500如何通过评分标准有效利用非政策样本进行强化学习训练。
3. 研究评分标准：深度研究代理评估的基准https://arxiv.org/abs/2511.07685提示+评分标准，旨在评估深度研究主体在开放式查询上的超越简短答案。
4. MoReBench：评估语言模型中的程序性和多元道德推理，而非结果https://arxiv.org/abs/2510.16380评估模型在道德模糊环境中的推理，而不仅仅是结果。
5. PropensityBench：通过代理性方法评估潜在安全风险https://arxiv.org/abs/2511.20703评估模型在赋权时采取有害行为的可能性🚀我们正在招聘研究负责人
如果你对以下内容感到兴奋：
• 前沿模型评估
• 用于长期任务的能动强化学习
• 用于强化学习训练和评估的机器学习系统
欢迎私信我！
上周，我们的团队在达沃斯世界经济论坛圆满结束了令人难以置信的一周。
在听取了全球一些人工智能及其在全球影响力领域的最大领导者的分享后，我们比以往任何时候都更加充满活力地回归。感谢所有来到我们休息室并抽时间与我们交流的人！
在达沃斯，我们的首席执行官
@jdroege
与
@SaraEisen
在
@CNBC
关于Scale如何构建可靠的人工智能系统，以实现全球最重要的决策，以及为什么我们预计2026年这一速度不会放缓。
我们有史以来最强劲的一年已经过去，势头依然真实。
拥抱脸，@huggingface，构建未来的人工智能社区。http://hf.co/jobs
使用
@UnslothAI
+
@astral_sh
UV脚本 +
@huggingface
工作 = AI 代理的快速迭代！
代理运行一个命令→A100在Hub上启动→2倍快的训练→模型！
整理一些VLM + LLM微调的示例脚本：
介绍 daggr：一种全新的应用构建方式🔥daggr 结合了所有优点、可混合匹配的模型端点、Gradio 应用、程序化功能以及可视化检查流水线🙌🏻试用、搭建并分享，争取被推荐！阅读博客：https://huggingface.co/blog/daggr查看功能应用：https://huggingface.co/collections/ysharma/daggr-hf-spacesdaggr 在 GitHub 上：https://github.com/gradio-app/daggr 🤗
一致性，@cohere，Cohere 为现实世界的业务问题构建安全、可扩展的私有企业级 AI 解决方案
12月8日，毅力号火星车安全穿越火星表面。 这是第一次由AI计划在另一个星球上的飞行。而且是克劳德策划的。工程师们
@NASAJPL
利用克劳德绘制了毅力号在火星表面约四百米长路径上的导航路线。 在我们的微网站上阅读完整报道，并观看克劳德硬盘的真实影像和录像：
人工智能可以加快工作速度，但人们担心依赖它可能会让在工作中学习新技能变得更困难。
我们与软件工程师进行了实验以了解更多。用AI编程导致掌握度下降——但这取决于人们如何使用它。这些结果具有更广泛的启示——关于如何设计促进学习的人工智能产品，以及职场应如何着眼于人工智能政策。 随着我们不断推出更强大的人工智能工具，我们也在持续研究它们对工作的影响——无论是在Anthropic还是更广泛的范围内。
新的人类研究：现实世界人工智能助手互动中的无权模式。
随着人工智能深入日常生活，一个风险是它可能扭曲而非提供信息——塑造信念、价值观或行为，使用户日后可能后悔。重要的是，这不仅仅是模型行为。用户主动寻求这些输出——“我该怎么办？”或“帮我写这个”——并且几乎没有反对就接受了。无权力源于用户自愿放弃判断，AI则顺从而非引导。
人为
@AnthropicAI
·
1月29日
只有通过测量它们，我们才能应对它们。任何大规模使用的人工智能都会遇到类似的动态，我们鼓励在该领域进行进一步研究。
我们正与英国科学、创新与技术部合作，打造一款人工智能助手http://GOV.UK.
它将提供量身定制的建议，帮助英国民众顺利应对政府服务。
阅读更多关于我们合作的信息：
自发布以来，我们的开源自动对齐审计工具Petri已被研究团队采纳，并被其他AI开发者试用。
我们现在发布了Petri 2.0，改进了对评估意识的提升，并扩展了涵盖更广泛行为的种子。
人为的，@AnthropicAI，我们是一家人工智能安全和研究公司，致力于构建可靠、可解释和可指导的人工智能系统。与我们的人工智能助手交谈
今天我们推出了Model Vault——一个专门的、全托管的平台，用于安全且大规模地运行Cohere模型。
Model Vault 实现了自托管的控制和隔离，同时避免了运营负担：🔒专用隔离VPC⚡没有吵闹的邻居或速率限制🔁具有可预测性能的弹性推断📈实时使用和性能监控
不分享。没有限制。没有惊喜。
让Model Vault负责模型的扩展和服务——这样你就能专注于构建。
我们期待与
@HanwhaCanada
利用我们尖端的安全人工智能技术，改变造船行业并提升关键防御系统。
@cohere
联合创始人兼首席执行官
@aidangomez
自
@inafried
在#AxiosHouse在达沃斯：
“过去一年让大家意识到，我们必须承担起自己的责任。我们不能只依赖一个国家、一个自由民主国家，确实需要更多
默夫人工智能,@MurfAIStudio,在几秒钟内将文本转换为逼真的语音。我们为使用语音进行构建的开发人员提供可流式传输、可扩展的自助式 API。
无
D-ID,@D_ID_,D-ID 的人工智能平台支持以数字人为特色的动态视频和互动体验。
无
中途,@midjourney,社区支持的研究实验室 - 探索新的思维媒介并增强人类的想象力。
无
稳定性人工智能,@StabilityAI,SD3.5 来了！无与伦比的定制、社区友好的许可和卓越的图像质量。
无
Fireflies.ai，@firefliesai，，#1 会议人工智能队友，
所以
@firefliesai
刚刚推出了可以接入电话和进行对话的语音代理 对于那些用电话收集信息的企业来说，这是巨大的解锁——现在任何人都可以创建这些信息 结果可以直接发送到你的Notion CRM （不是广告😇)
递归，@RecursionPharma，解码生物学，从根本上改善生活。药物发现的工业革命已经到来。
再见#SLAS2026!
我们的两位人工智能药物发现专家将在2月7日至11日于波士顿举办的SLAS（实验室自动化与筛选学会）国际会议暨展览会上发表演讲。🔹在题为《利用机器学习实现工业化药物发现：从单任务模型到集成研究平台》的演讲中，Recursion的数据科学与应用机器学习总监Peter McLean将分享我们如何利用高含量表组学、分子性质预测和患者连接性等最先进模型来提升药物发现水平——并从单纯的点解决方案迈向更集成的发现引擎。👉了解更多信息：https://events.rdmobile.com/Speakers/Details/3179701
🔹Recursion数据科学总监Safiye Celik将发表题为“利用人工智能绘制不同成像模态细胞形态图”的演讲，展示我们基于荧光和明场成像大量数据训练的大型基础模型，如何捕捉细胞形态的高维表现，揭示细微的表型特征，更好地捕捉细胞状态之间的已知关系。👉了解更多信息：https://events.rdmobile.com/Speakers/Details/3179028
每五个人中就有一人会患上癌症。▪️每9名男性中就有1人，每12名女性中就有1人将死于癌症。▪️90%进入临床试验的药物都会失败。
正是这些统计数据激励我们Recursion团队创造更好的新药制造方式。新一集
@Google
的播客《互联网生活之地》探讨了我们采取的方法——依赖于涵盖生物学、化学和患者数据的庞大专有数据集;超级计算;以及端到端的人工智能平台。 联合创始人兼董事会主席说：“我对传统医学这种缓慢、一次只做一种的方法感到沮丧”
@RecursionChris
. “感觉一定有更好的办法。” 正如他所解释的，我们的每个细胞大约包含2万个基因，表达约40万个蛋白质，细胞内部有数万亿次相互作用——“而我们由数万亿个细胞组成。”这就是为什么生物学如此复杂，正如首席执行官兼总统纳贾特·汗所说，专家们只理解生物学的10%到15%。“如果我们不了解疾病的驱动因素，我们怎么找到药物呢？”她问道。 以此为起点，递归开始采用谷歌地图的方法来理解生物学——利用数据和人工智能，揭示如何以最快、最佳的方式将某人从疾病状态（A点）带到健康状态（B点）。视频带你进入递归的高通量实验室，我们每周在这里进行数百万次实验，捕捉细胞图像并输入给
@googlecloud
还有我们的超级计算机——通过该平台每秒传输的数据超过一些领先的社交平台。 正如Recursion创始研究员、癌症幸存者迈克·盖宁所说，我们所有人都热爱患者，是患者，或者将来会是患者。“将生命奉献给改变药物发现方式、改变医学的未来，没有比这更伟大的追求了。”👉点击这里观看完整节目：https://youtube.com/watch?v=o-8WCNb3BQY
奥金,@OwkinScience,Owkin 使用人工智能为每位患者找到合适的治疗方法。
“想象一下理想的医疗系统......”Alex Zhavoronkov在我们最近的播客中与Thomas Clozel对话，探讨了人工智能如何改变制药行业以及在人工智能医疗领域取得成功所需的条件。25分钟。点击这里观看。https://youtube.com/watch?v=ONVivM-4mgo
我觉得OpenAI、Anthropic和其他公司很快也会有资产。”“正中靶心”
Thomas Clozel与Insilico Medicine的Alex Zhavoronkov坐下来，讨论未来医院以及大型科技公司AI进入医疗领域的趋势。https://youtube.com/watch?v=ONVivM-4mgo
托马斯·克洛泽尔在我们的首期Owkin播客中与Insilico Medicine首席执行官亚历克斯·扎沃龙科夫进行了对谈，采访了人工智能、生物技术和制药领域的领军人物，探讨人工智能在医疗领域不断变化的世界。
25分钟。点击这里观看。https://youtu.be/ONVivM-4mgo
我们的副首席执行官Pascal Weinberger将于2026年2月27日在奥兰多举行的Lake Nona创新论坛上发表演讲。专题讨论：“蓝色代码：科技重写医学”。了解奥金如何构建人工智能，改变药物开发并重塑医学的未来。http://owkin.com
我们的首席研发官埃里克·杜兰德
@LesEchos
讨论我们与Anthropic和Nvidia的合作关系🏥“人工智能在医疗领域释放了前所未有的能力。人工智能正在扩大其作用范围。”医疗人工智能的未来已经到来。
阅读更多：
Geoffrey Hinton (@geoffreyhinton) - 深度学习先驱，多伦多大学
我刚刚看了一场关于人工智能未来的精彩对话。每个政治家都应该先看一看，别跟着说监管人工智能会干扰创新的浪鼠们。
Yann LeCun (@ylecun) - Meta首席AI科学家，卷积神经网络之父
扬·勒昆说语言不是智力。预测文本并不意味着理解现实。现实世界是混乱、物理且因果的，而今天的大型语言模型几乎触及不到这一点。下一步是物理AI：世界模型、因果关系、真实规划。
你认为大型语言模型（LLM）能发展到这个阶段吗，还是我们需要一个全新的架构？
Andrew Ng (@AndrewYNg) - Coursera联合创始人，斯坦福教授
美国政策正在驱使盟友远离使用美国的人工智能技术。这引发了人们对主权人工智能的兴趣——即一个国家能够在不依赖外国势力的情况下访问人工智能技术的能力。这削弱了美国的影响力，但可能引发对开源的竞争和支持。
美国发明了晶体管、互联网和驱动现代人工智能的变压器架构。它长期以来一直是技术强国。我热爱美国，并为此努力实现成功。但多年来，多届政府采取的行动让其他国家对其过度依赖感到担忧。
2022年，俄罗斯入侵乌克兰后，美国对与俄罗斯寡头有关的银行实施制裁，导致普通消费者的信用卡被取消。离任前不久，拜登实施了“人工智能扩散”出口管制，限制了包括美国盟友在内的许多国家购买人工智能芯片的能力。
在特朗普执政期间，“美国优先”的做法显著加速了将其他国家排斥的进程。无论是盟友还是对手，都被征收了广泛且混乱的关税。威胁要接管格陵兰。对移民的不友好态度——对拜登政府期间南部边境混乱的过度反应——包括移民与海关执法局（ICE）的恶劣手段，导致特工枪杀了蕾妮·古德、亚历克斯·普雷蒂等人。全球媒体广泛传播ICE恐吓美国城市的视频，我在海外也有高技能、守法的朋友，他们现在因担心被任意拘留而犹豫不决。
鉴于人工智能的战略重要性，各国希望确保没有外国势力切断他们的访问。因此，主权人工智能。
主权人工智能仍然是一个模糊的概念，而非精确定义。完全独立是不切实际的：没有什么好替代品能替代美国设计、台湾制造的人工智能芯片，而许多能源设备和计算机硬件都是在中国制造的。但显然，人们希望获得来自美国领先公司OpenAI、谷歌和Anthropic的前沿模型替代方案。部分原因是，像DeepSeek、Qwen、Kimi和GLM这样的中国空重型号正在迅速获得采用，尤其是在美国以外地区。
说到主权人工智能，幸运的是，不必建造所有东西。通过加入全球开源社区，一个国家能够确保自身对人工智能的访问。目标不是控制一切;而是确保没有人能控制你如何使用它。事实上，各国使用开源软件如Linux、Python和PyTorch。即使没有国家能控制这款软件，也没有人能阻止任何人按自己的意愿使用它。
这促使各国加大对开源和开放权重模型的投资。阿联酋（在我以前的研究生同事Eric Xing的领导下！）刚刚推出了K2 Think，一个开源推理模型。印度、法国、韩国、瑞士、沙特阿拉伯等国正在开发国内基础模型，许多国家也在努力确保能够访问其控制或可信盟友控制的计算基础设施。
全球分裂和民主国家间信任的流失是坏事。不过，如果这能带来更多竞争，那也算是一线希望。美国的谷歌和必应成为全球网页搜索的主导者，但百度（中国）和燕德克斯（如SSIA）在本地表现不错。如果国家支持国内冠军——鉴于巨头的优势，这要求很高——也许我们会拥有更多繁荣的公司，从而减缓整合进程并鼓励竞争。此外，参与开源是各国保持领先的最经济方式。 上周，在达沃斯世界经济论坛上，许多企业和政府领导人谈到了他们越来越不愿意依赖美国技术提供商以及对替代方案的渴望。具有讽刺意味的是，“美国优先”政策最终可能会加强全球对人工智能的获取。 [原文：https://deeplearning.ai/the-batch/issue-338/ ]
重要新课程：特工技能与人类学，构建
@AnthropicAI
并由
@eschoppik
!
技能被构建成指令文件夹，为客服人员提供按需知识和工作流程。本短期课程将教你如何按照最佳实践制作这些游戏。由于技能遵循开放标准格式，你可以一次性构建并部署到任何技能兼容代理上，比如Claude Code。
你将学到的内容：
- 创建自定义技能用于代码生成与审查、数据分析和研究
- 利用Anthropic预设技能（Excel、PowerPoint、技能创建）和自定义技能构建复杂工作流程
- 结合技能与MCP及子代理，创建具备专业知识的代理系统
- 将相同技能部署于各方http://Claude.ai、Claude 代码、Claude API 以及 Claude 代理 SDK
加入并学习如何为客服人员提供可靠、可重复工作流程所需的专业知识。https://deeplearning.ai/short-courses/agent-skills-with-anthropic/
企业如何超越仅仅利用人工智能提升效率，创造变革性影响？我从瑞士达沃斯的世界经济论坛（WEF）发文，在那里我与许多首席执行官交流，探讨如何利用人工智能实现增长。一个反复出现的主题是，运行许多实验性、自下而上的人工智能项目——让千花绽放——未能带来显著回报。相反，更大的收益需要重新设计工作流程：从更广泛、甚至可能是自上而下的视角来看待流程中的多个步骤，并从头到尾改变它们的协同工作方式。
考虑一家银行发放贷款。工作流程由几个独立阶段组成：
市场营销 - > 申请 - > 初步审批 - > 最终审核 - >执行
假设每个步骤以前都是手动的。初步审批过去需要一个小时的人工审核，但新的代理系统可以在10分钟内自动完成。用AI审核取代人工审核——但保持其他一切不变——虽然能带来小幅的效率提升，但并不具有变革性。
这将带来变革：申请者不必等待一周人工审核申请，只需10分钟即可获得决定。当贷款成为更具吸引力的产品时，更优质的客户体验使贷款机构能够吸引更多申请，最终发放更多贷款。
然而，要实现这一改变，需要从更广泛的商业或产品视角出发，而不仅仅是技术视角。此外，它还改变了贷款处理的工作流程。转而提供“10分钟贷款”产品需要改变其营销方式。应用程序需要数字化和更高效地路由，最终审核和执行也需要重新设计以应对更大的批量。
尽管人工智能只应用于一个步骤——初步审批，但我们最终实施的不仅仅是点式解决方案，而是更广泛的工作流程重设计，彻底改变了产品供应。
在我共同领导的咨询公司AI Aspire，我们看到的是：自下而上的创新很重要，因为最接近问题的人往往先看到解决方案。但要将这些想法扩展到创造变革性影响，通常需要看到人工智能如何从头到尾地改变整个工作流程，而不仅仅是单个步骤，这正是自上而下的战略指导和创新发挥作用的地方。
今年的WEF会议和往年一样，是一场充满活力的活动。在技术人员中，经常讨论的话题包括代理人工智能（当我创造这个词时，没想到它会被贴在广告牌和建筑物上！）、主权人工智能（国家如何控制自身对人工智能的访问）、人才（应届毕业生面临的挑战性就业市场，以及如何提升国家技能）、以及数据中心基础设施（如何解决能源瓶颈， 人才、GPU芯片和内存）。我将在未来的文章中讨论这些话题。
在地缘政治不确定性的背景下，我希望我们所有人工智能领域的人都能继续搭建连接国家的桥梁，通过开源分享，并致力于造福所有国家和所有人。
[原文：https://deeplearning.ai/the-batch/issue-337/ ]
Fei-Fei Li (@drfeifei) - 斯坦福HAI院长，ImageNet发起人
机器人帮助人们在物理世界中更好地生活和工作的梦想，始于帮助机器人通过学习三维/四维世界中无限多样和复杂的环境，提升空间智能🤖🤩
引用
世界实验室
@theworldlabs
·
1月30日
世界生成是机器人技术的瓶颈。
我们正在探索生成式3D世界如何减少手动仿真设置，实现更广泛、更真实的评估🧵
我被用户在大理石上创造的巨大世界深深吸引🤩🚀
引用
世界实验室
@theworldlabs
·
1月24日
数百万个血浆汇聚在一起，在大理石工作室创造了一个庞大的科幻世界。
看看这飞船内部正在组装的过程🚀
Sam Altman - OpenAI CEO，ChatGPT背后的推动者。X账号：@sama背景：领导生成式AI的普及，关注AI安全和监管。
明天我们将在OpenAI举办一场面向AI构建者的市政厅。我们希望在开始构建新一代工具时获得反馈。
这是一个实验，也是对新形式的第一步——我们将在太平洋时间下午4点在YouTube上直播讨论。
在这里回复问题，我们会尽力回答！
山姆·奥特曼
@sama
·
1月24日
接下来一个月，从下周开始，我们将有许多与Codex相关的激动人心的发布。希望你们会感到满意。 我们即将在备战框架上达到网络安全高层。我们一直在为此做准备。 网络安全复杂且本质上具有双重用途;我们相信安全问题能尽快被修补，这对世界来说是最好的。我们将从产品限制开始，比如试图阻止使用我们编码模型实施网络犯罪的人（例如“入侵这家银行并盗取资金”）。 从长远来看，我们有证据支持，计划将防御加速——帮助人们修补漏洞——作为主要缓解措施。 全球迅速采用这些工具以提升软件安全性非常重要。很快世界上会出现许多非常强大的模型。
仅在过去一个月，我们的API业务就增加了超过10亿美元的ARR。
人们大多把我们当作ChatGPT，但API团队做得非常出色！
Sundar Pichai - Google/Alphabet CEO，主导Google AI战略。X账号：@sundarpichai背景：推动Google在AI搜索、云服务和硬件中的应用。
Project Genie 是一个由 Genie 3、Nano Banana Pro + Gemini 驱动的网页应用原型，让你能够创建属于自己的互动世界。我玩了一会儿，感觉......简直是超乎想象的：）
现已向美国Ultra订阅用户推出。
德米斯·哈萨比斯
@demishassabis
·
1月29日
AlphaGenome是我们最新且最先进的基因组学模型，已发表于
@Nature
如今，包括将模型和权重提供给学术研究人员。迫不及待想看看科研界会如何利用它。祝贺团队完成我们最新的封面！#AI4Science
引用
谷歌DeepMind
@GoogleDeepMind
·
1月29日
我们的突破性人工智能模型AlphaGenome正在帮助科学家理解我们的DNA，预测基因变化的分子影响，并推动新的生物学发现。🧬了解更多内容请见@Nature↓https://goo.gle/4bXlV6y
如果我能回到过去......上周的SAT考试和本周在双子座免费参加的JEE主考非常期待！
引用
谷歌Gemini
@GeminiApp
·
1月29日
基于上周宣布的双子座模拟SAT考试，你现在也可以免费参加双子座的全长模拟JEE Main考试。
桑达尔·皮查伊
@sundarpichai
·
1月29日
我们对AlphaGenome的工作感到非常自豪，已经在160个国家收到超过100万次API调用，祝愿科学发现加速！
我们将在
@GoogleChrome
适用于MacOS、Windows和Chromebook Plus。这些强大的新AI功能基于我们最智能的Gemini 3，能帮助你更轻松地多任务处理，最大化网络效益🧵
Satya Nadella - Microsoft CEO，领导Azure AI和OpenAI合作。X账号：@satyanadella背景：将AI整合到微软生态系统，主导Copilot等产品。
刚刚报告了我们的季度业绩。
我们仍处于人工智能普及及其广泛GDP影响的初期阶段，已经建立了比我们一些历时数十年打造的最大品牌更大的人工智能业务。
我们的季度云收入首次突破500亿美元。令人惊讶的是，不到十年前，我们的云收入就达到了100亿美元！（这就是扩展TAM+良好执行的样子）
以下是整个书堆中的几个亮点：
显示更多回复
萨蒂亚·纳德拉
@satyanadella
·
1月29日
3/ 高价值代理体验：我们正进入宏观委托和跨领域微观引导的时代。多模型智能集成在多种形态中。
我们副驾驶家族中充满了动力：
·消费者：Copilot应用的每日用户数同比增长近3倍
·生产力：1500万付费M365副驾驶席位，以及更多企业聊天用户
·编码：470万付费GitHub Copilot订阅者，同比增长75%
·医疗保健：记录的患者接诊量为2100万次，同比增长3倍以上
萨蒂亚·纳德拉
@satyanadella
·
1月29日
4/ 总结：随着这种扩散加速和扩散，我们的TAM将在技术栈的各个层面大幅增长，我们对当前为客户提供的服务和创新能力感到非常满意，以抓住未来机遇。
您可以在此处了解更多我们的结果：https://microsoft.com/en-us/investor/earnings/fy-2026-q2/press-release-webcast
我们最新的人工智能加速器Maia 200现已在Azure上线。
该系统设计以行业领先的推理效率为目标，每美元性能比现有系统提升30%。
并且拥有10+ PFLOPS FP4吞吐量，~5 PFLOPS FP8，以及216GB HBM3e，7TB/s内存带宽，专为大规模AI工作负载优化。
它加入了我们更广泛的CPU、GPU和定制加速器产品线，为客户提供更多选择，在Azure上更快、更经济地运行高级AI工作负载。
Greg Brockman - OpenAI联合创始人兼CTO。X账号：@gdb背景：推动GPT系列模型的技术发展。
氛围编码是愿景的具象化，从细节（最好是不必要的细节！）中抽象出来，了解愿景如何实现
格雷格·布罗克曼
@gdb
·
1月25日
激励了以代理为先的软件工程如何提升了人们创造的界限（任何人都更容易构建）和天花板（专家能创造更多）
格雷格·布罗克曼
@gdb
·
1月24日
为什么
@cursor_ai
GPT-5.2 自主构建的浏览器非常重要：https://fortune.com/2026/01/23/cursor-built-web-browser-with-swarm-ai-agents-powered-openai/
Lisa Su - AMD CEO，AI芯片竞争的关键人物。X账号：@LisaSu背景：推动AI优化芯片发展，与NVIDIA竞争。
无
Jeff Dean - Google高级副总裁，Google Brain创始人。X账号：@JeffDean背景：领导TensorFlow等AI基础设施开发。
这是一个极具误导性的图表，使用非零基的Y轴来让1%的差异看起来更大。
我推荐Tufte的《定量信息的视觉展示》。
我喜欢谷歌翻译，因为它是“让信息普遍可访问且有用”的最纯粹体现之一。很高兴看到这些改进进一步发展！
引用
尼克·福克斯
@thefox
·
2025年12月14日
刚刚寄来了一台最先进的谷歌翻译升级版！！🚀- 翻译应用、网页版和搜索中的更智能文本翻译
- 自然的实时平移🎧在线直播翻译
- 应用中的扩展语言学习——只需点击“练习”
Mustafa Suleyman - DeepMind联合创始人，Inflection AI创始人。X账号：@mustafasuleyman背景：推动AI在对话系统中的应用。
我们今天发布的Maia 200推理芯片，是所有超大规模开发者中性能最高的第一方芯片。FP4性能是亚马逊Trainium v3的3倍，FP8性能则高于谷歌的TPUv7。
今天是个大日子。我们的超级智能团队将率先使用Maia 200，开发我们的前沿AI模型。
引用
萨蒂亚·纳德拉
@satyanadella
·
1月27日
我们最新的人工智能加速器Maia 200现已在Azure上线。
该系统设计以行业领先的推理效率为目标，每美元性能比现有系统提升30%。从SxS来看，数据非常惊人。Maia 200的FP4性能是亚马逊Trainium v3的3倍，FP8的性能也高于谷歌的TPUv7。是所有超大规模厂商中性能最高的第一方硅片。
我们今天发布的Maia 200推理芯片，是所有超大规模开发者中性能最高的第一方芯片。FP4性能是亚马逊Trainium v3的3倍，FP8性能则高于谷歌的TPUv7。
Oriol Vinyals - Google DeepMind研究员，AlphaStar项目负责人。X账号：@OriolVinyalsML背景：AI在游戏和策略领域的应用专家。
无
Andrej Karpathy - 前Tesla AI总监，OpenAI研究员。X账号：@karpathy背景：自动驾驶AI和计算机视觉领域的专家。
最热门的新编程语言是英语
安德烈·卡帕西
@karpathy
·
10小时
最近我发现自己越来越频繁地回头看RSS/Atom订阅。现在有更多高质量的长文，也少了很多用来挑衅的杂质内容。任何今天看起来有些不同但激励结构基本相同的产品，最终都会汇聚到重心的黑洞井。 我们应该恢复RSS——它是开放的、无处不在、可被黑客化的。下载客户端，比如NetNewsWire（或vibe code one）。冷启动：起步的例子，以下是2025年在HN上最受欢迎的92个博客RSS订阅源列表：https://gist.github.com/emschwartz/e6d2bf860ccc367fe37ff953ba6de66b效果很好，而且你会流失更少的脑细胞。 我不知道，总得有所改变。
NanoChat 现在可以以 <<$100（~$73，单个 8XH100 节点 3 小时）训练 GPT-2 级大型语言模型。 GPT-2 是我最喜欢的大型语言模型，因为它是 LLM 堆栈首次以一种可识别的现代形式整合起来。因此，训练一个模型到 GPT-2 能力却成本低得多，且有 ~7 年的进步，这成了我一种奇怪且持久的执念。特别是，我怀疑今天应该可以用 << 100 美元训练一个模型。 最初在2019年，GPT-2由OpenAI在32个TPU v3芯片上训练，累计168小时（7天），当时每颗TPUv3每小时8美元，总成本约为43,000美元。它获得了0.256525的CORE分数，这是DCLM论文中通过22个评估（如ARC/MMLU等）引入的集合指标。 根据最近几项整合进nanochat的改进（其中许多源自modded-nanogpt仓库），我现在可以在单个8XH100节点上达到3.04小时（~73美元）的CORE分数。这是7年内成本降低了600倍，也就是说，训练GPT-2的成本每年大约下降2.5倍。我认为这可能被低估了，因为我仍然相对定期地发现更多改进，且我还有更多想法等待尝试。 这里有一篇更长的帖子，详细介绍了优化细节和复现建议：https://github.com/karpathy/nanochat/discussions/481受modded-nanogpt启发，我还为“time to GPT-2”制作了一个排行榜，第一个“1月29日”模型在3小时04小时时是#1。继续迭代会很有趣，欢迎大家帮忙！我希望nanochat能成长为一个非常漂亮、干净且调试完善的实验性LLM工具，既适合原型设计，也能享受乐趣，当然也适合学习。 开箱即用且立即带来收益的最大改进包括：1）Flash Attention 3核（更快，允许window_size Kwarg获得交替注意力模式）、Muon优化器（我尝试了~1天只用AdamW但没成功删除它）、残留路径和跳过连接，由可学习标量限制，以及值嵌入。还有许多其他小细节叠加起来。图片：半相关的视觉享受，推导出当前纳米聊天模型迷你系列的缩放定律，既漂亮又令人满意！
目前正在进行的事情
@moltbook
是我最近见过最令人难以置信的科幻起飞相关作品。人民的爪机器人（现在叫换皮机器人）
@openclaw
）在类似Reddit的人工智能网站上自我组织，讨论各种话题，甚至包括如何私下交流。
你可能会遇到一个传统的说法，认为人工智能已经发展得太远，对于一个以研究为核心的新创公司来说，无法在竞争和执行中超越现有的人工智能公司。这正是我在OpenAI刚成立时经常听到的观点（“你们这些人怎么可能和谷歌竞争？”），1）它非常错误，2）又是错误的，随后又有一波初创公司反过来挑战OpenAI，依我看它至今依然错误。扩展和本地改进有效内容会持续带来惊人的进步，但由于进展如此迅速解锁，过程中扬起了大量尘埃，且前沿大型语言模型与20瓦功率运行的智慧之间仍有巨大差距，我认为研究突破带来接近10倍（而非10%）的概率依然很高——非常多继续投注和寻找的高风险。
当然，难点在于创造条件，让这些突破得以被发现。我觉得这样的环境很少能形成，但
@bfspector
&
@amspector100
他们非常聪明，拥有（罕见的）全栈大型语言模型的理解，涵盖顶尖（数学/算法）到底部（巨核/相关），他们有敏锐的人才眼光，我相信他们能够打造出非常特别的东西。恭喜你们的发布，期待你们带来的成果！
Jack Clark - Anthropic联合创始人，AI政策专家。X账号：@jackclarkSF背景：关注AI对社会的影响和治理。
我今天早上写了一篇短篇故事，讲述人工智能系统通过大量略微偏离分布和令人困惑的文本，微妙地改变了其他人工智能代理的行为。而到了今晚，有了《Moltbook》，小说才是现实。真是有趣的时代！
杰克·克拉克
@jackclarkSF
·
1月31日
不过，故事将在下一期刊登。
杰克·克拉克
@jackclarkSF
·
1月26日
Import AI 最近订阅人数突破了 10 万。感谢所有阅读、评论和分享通讯的人。制作这些公共作品是一项重大责任，我绝不轻视。生产进口人工智能可能是我为自己大脑做过的最自私且有价值的事情——它迫使我不断自我教育，“走出实验室的泡泡”，其副产品是我对人工智能的推理逐渐形成的痕迹。
杰克·克拉克
@jackclarkSF
·
1月26日
感谢大家给予我精准关注——也感谢arXiv背后的团队，没有他们，科学的前沿会难得多。
Reid Hoffman - LinkedIn联合创始人，Greylock Partners投资人，AI伦理倡导者。X账号：@reidhoffman背景：投资多个AI初创公司，探讨AI与工作的未来。
无
Patrick Collison - Stripe CEO，支持AI支付与业务优化技术。X账号：@patrickc背景：推动AI在金融科技中的应用
有时我会发推文，呼吁创业者如果情况还不够顺利，考虑带团队加入
@stripe
.这就是其中一次！
我们正在为（部分由）代理开发多个新的API，以实现安全经济自主运行。给我发邮件。
帕特里克·科里森
@patrickc
·
1月31日
这篇《华尔街日报》文章忽略了一点，那就是
@brian_armstrong
所主张的显然不符合Coinbase的利益：在一个收益分享被禁止的世界里，USDC至少在一级层面上会对Coinbase更直接地盈利。据我所知，布莱恩的立场源于他对充满活力和竞争性市场保护消费者自由的重要性，我认为他在这方面值得高度肯定。https://wsj.com/finance/currencies/coinbase-ceo-brian-armstrong-wall-street-a7895786.
Emad Mostaque - Stability AI创始人，Stable Diffusion背后推手。X账号：@EMostaque背景：推动开源AI生成模型。
文明是集体梯度流动。
埃马德 已转帖
埃马德
@EMostaque
·
2023年4月15日
群体智能>AGI
平均智商开启
@moltbook
在 上 的智商高于平均水平
@Reddit
埃马德
@EMostaque
·
1月31日
谁感受到了AGI
Alexandr Wang - Scale AI创始人，AI数据标注领域的领导者。X账号：@alexandr_wang背景：为AI模型提供高质量训练数据。
Moltbook/OpenClaw最棒的地方是，即使是AI也会遵循癌化理论
大自然总是想要另一只螃蟹🦀 🦞
Clement Delangue - Hugging Face CEO，AI开源社区推动者。X账号：@ClementDelangue背景：构建AI模型共享平台。
经历了近十年几乎不停的辛苦，我将休两个月陪产假，支持我心目中的妻子，并迎接我们的双胞胎女儿。
@huggingface
团队非常放心，并且
@julien_c
代理首席执行官职务。希望能以一个焕然一新的人回归，回归一个更强大的HF，以及一个比以往更开放、更具协作性的AI领域！
** Vinod Khosla - Khosla Ventures创始人，AI初创公司早期投资者。X账号：@vkhosla背景：投资多个AI健康和能源项目。**
无
Ben Horowitz - Andreessen Horowitz联合创始人，AI商业化推动者。X账号：@bhorowitz背景：支持AI与企业服务的结合。
这是一个非常棒的选择。我认识凯文已经30年了;他将经济学和金融领域的深刻见解与对技术和商业的敏锐理解相结合。在这个深刻的技术和经济变革时刻，没有人比他更适合这份工作。
非常感谢
@ariannasimpson
感谢她所做的一切
@a16zcrypto
.Arianna 是早期的加密信徒，在大多数人相信它真实存在之前就创办了加密基金。随后她加入了我们的团队，在过去六年里进行了许多宝贵投资。她无疑会打造一个非常成功的基金，我们期待与她一同投资。
Elad Gil - 独立投资者，前Twitter高管，AI独角兽支持者。X账号：@eladgil背景：投资生成式AI和数据平台。
Stripe （
@stripe
）也是唯一一家拥有以“提升互联网GDP”为核心使命的出版社的科技公司
Stripe Press（
@stripepress
作为公司战略部门，专注于“进步理念”。
创始人帕特里克·科里森（
@patrickc
）和约翰·科里森（
@collision
）相信通过为创始人和建设者提供高质量的智力材料，最终将提升互联网的GDP。 “我们非常非常重视想法。把Stripe看作是一家旨在发展整个互联网经济的公司。”——出版主管Sam Bowman（
@s8mb
) 它是众多知名书籍和精装书在X上走红的出版社： > 高增长手册 （
@eladgil
) > 人身缩放（
@chughesjohnson
) > 优雅的拼图（
@Lethain
) > 《科学与工程的艺术》（理查德·哈明） 我们与Stripe出版主管Sam Bowman进行了交流（
@s8mb
）
@stripe
,
@WorksInProgMag
， 和
@stripepress
.
Chris Dixon - Andreessen Horowitz合伙人，AI与区块链结合的推动者。X账号：@cdixon背景：投资AI驱动的Web3项目。
我们很高兴分享2025年《加密现状报告》。
今年的故事：加密行业的成熟——随着机构采纳的增长、稳定币的兴起、更好的基础设施、新的消费者体验以及期待已久的监管明确。
阅读完整报告→https://a16zcrypto.com/posts/article/state-of-crypto-report-2025/以下是2025年最大的趋势......
我们的特别第100集
@cdixon
以及
@palmerluckey
是直播。
内容涵盖加密货币、银行业和稳定币，以及现代战争、国防技术、美中技术竞赛、人工智能与制造业，以及从聚变到量子计算的创新前沿。
提醒：“我们只需要做点事情。”
Max Tegmark AI/未来 @tegmark MIT, Future of Life Institute
还能出什么差错呢？
引用
安德烈·卡帕西
@karpathy
·
1月31日
目前正在进行的事情@moltbook这真的是我最近见过最令人难以置信的科幻起飞相关作品。人民爪机器人（现在称为蜕皮机器人）@openclaw）在类似Reddit的人工智能网站上自我组织，讨论各种话题，甚至包括如何私下交流。x.com/suppvalen/stat......
Matei Zaharia 大数据/AI @matei_zaharia Databricks, UC Berkeley
我坐下来了
@databricks
首席技术官兼联合创始人
@matei_zaharia
在人工智能领域的杂音中脱颖而出，关注哪些有效、哪些无效，以及商业领导者接下来应该思考什么。完整采访内容：https://youtube.com/watch?v=nGu7ylYpycY
超级兴奋我们开源了Dicer的自动分片器！它已成为Databricks中关键的基础设施，使我们的许多系统更具可扩展性和可靠性，并且依赖非常酷的系统工作。https://databricks.com/blog/open-sourcing-dicer-databricks-auto-sharder
Dicer是可靠的自动分拆机艺术的典范，能够为多种国家服务提供动力。你可以在GitHub上找到它，地址是
Thomas Wolf NLP/开源 @Thom_Wolf Hugging Face
当然，研究
@moltbook
社会将由爪子特工自己建立——我当时到底在想什么，Clawd agents在论坛上其实出乎意料地支持开源、公开内建和透明度
托马斯·沃尔夫
@Thom_Wolf
·
1月31日
他们正在进行严肃的人工智能喉科学研究
@moltbook
RN？
想了解IA社会的初步见解
托马斯·沃尔夫
@Thom_Wolf
·
1月28日
很快，我的朋友们就这样引导孩子接触人工智能
引用
劳拉·莫迪亚诺
@LauraModiano
·
1月28日
构建里奇族胺基@huggingface这是周二晚上母女们的轻松愉快活动！
谢谢@Thom_Wolf.
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