AGI 掘金视界周刊由 AGI 掘金知识库共建者战场小包维护，每周一更新，包含热点聚焦、应用破局、学术前沿、智见交锋、跨界 AI、企业动态和争议 AI 七大板块，后续板块划分和内容撰写在周刊迭代过程中持续优化，欢迎大家提出。
欢迎大家来到《AGI 掘金视界周刊10月第3周》(11/18~11/24)。
✨ 热点聚焦
马斯克与OpenAI分歧始末曝光
近期，新披露的邮件揭示了马斯克与OpenAI分歧的早期细节。2016年，OpenAI寻求微软合作以获取计算资源，但马斯克对此表示反对。随后，OpenAI提出与微软的合作协议，马斯克要求避免成为微软营销工具。这些邮件是马斯克对OpenAI和微软诉讼的一部分，表面上是为证明微软与OpenAI的反竞争合作关系，实则揭露了OpenAI从非营利组织向微软闭源子公司的转变，以及马斯克与山姆·奥特曼之间权力斗争的瓦解。
星舰第六次试验成功实现太空重启
SpaceX的星舰第六次试验取得成功，猛禽发动机在太空中成功重启，飞船本体最终溅落在印度洋预定区域。此次试验重点在于发动机的二次点火，展示了星舰在轨道上进行减速的能力。试验还包括测试新隔热材料和更陡峭的降落角度。SpaceX计划从第七次测试开始对星舰进行重大升级，包括更大的推进剂箱和重新设计的顶部襟翼等。这次成功试验进一步推进了星舰实现可回收复用的目标，为未来的太空探索任务奠定了基础。
OpenAI年度离职高管大盘点
2024年，OpenAI经历了高管离职潮，至少8位高管离开，包括安全副总裁Lilian Weng、首席技术官Mira Murati、首席研究官Bob McGrew、研究副总裁Barret Zoph、联合创始人John Schulman、首席科学家Ilya Sutskever、超级对齐团队负责人Jan Leike和联合创始人Andrej Karpathy。这些高管的离职反映了商业看法、技术路线和发展方向上的分歧。他们的新动向包括创业、加入其他AI公司或专注于AI对齐研究。这一离职潮对行业产生了深远影响，引发了对大模型公司未来和人工智能行业人才环境构建的讨论。
FLUX“官方版ControlNet”
AI绘图模型FLUX推出了四款官方工具，包括编辑工具fill、轮廓控制工具Canny、景深控制工具Depth和变换工具Redux，旨在提高图像生成的控制性和可操作性。这些工具能够修改画面细节、扩展画面、精准控制图像结构和景深，以及变换人物动作和画面风格。工具分为dev和pro两个版本，dev版代码和模型权重已开放下载，pro版通过API提供。这些工具的发布被视为AI绘图领域的一项重大进展，支持ComfyUI并可整合进绘画工作流，为创意绘图带来新的可能性。
巴黎圣母院“浴火重生，AI 数字建模创奇迹
历经5年，巴黎圣母院在AI数字建模的帮助下完成修复，将于12月7-8日重新开放。2019年大火后，法国政府承诺5年内重建，动员了250多家公司和2000多名工匠，投资约7亿欧元。AI技术在重建中发挥了关键作用，通过3D数字建模和模拟设计方案，无人机提供了复杂的内部视图。重建使用了2400棵橡树，2000多座雕塑和装饰物得到重建。巴黎圣母院的修复不仅是文化复兴，也是古老工艺与现代科技的完美结合。
📲 应用破局
Mistral AI发布Pixtral 12B多模态大模型
Mistral AI发布了其首款多模态大模型Pixtral 12B，该模型在文本和图像处理能力上表现出色。Pixtral 12B采用Transformer架构，具备多轮、多图像对话的能力，其视觉编码器PixtralViT能处理各种分辨率和纵横比的图像。在多模态基准测试中，Pixtral 12B的性能优于其他同等大小的开源模型，甚至在某些测试中超过了Meta的Llama-3.2 90B模型。此外，Mistral AI还贡献了一个名为MM-MT-Bench的开源基准测试，用于评估视觉语言模型在实际场景中的表现。Pixtral 12B的成功展示了Mistral AI在多模态AI领域的技术实力。
AI智能体模拟真实人类行为达到85%相似度
斯坦福大学的研究团队通过深度访谈1052名参与者，将访谈内容输入语言模型，成功创建了1000多个AI智能体，这些智能体在模拟人类行为上达到了85%的相似度。研究使用了GPT-4o进行两小时的采访，覆盖了不同性别、年龄、地区等背景，并将访谈内容作为文字提示输入模型。这些智能体在社会调查、人格预测、经济博弈等方面的表现与人类相当，为AI处理复杂交互提供了新的可能性。该研究不仅展示了生成式AI代表真实人类的能力，还通过开源存储库和Python包，使研究结果可供公众使用。
阿里通义千问发布Qwen2.5-Turbo开源AI模型
阿里通义千问发布了Qwen2.5-Turbo开源AI模型，将上下文长度从12.8万扩展至100万tokens，相当于约100万英语单词或150万汉字。模型在Passkey检索任务中实现100%准确率，并在RULER长文本评估中得分93.1，超越GPT-4和GLM4-9B-1M。通过整合稀疏注意力机制，处理100万tokens的时间从4.9分钟缩短至68秒，速度提升4.3倍。Qwen2.5-Turbo的处理成本保持在每百万tokens 0.3元，能处理3.6倍于GPT-4o-mini的token数量，具有高效经济的长上下文处理能力。团队将继续优化模型性能和推理成本。
谷歌Gemini AI引入“记忆”功能
谷歌为其AI服务Gemini Advanced推出了“记忆”功能，该功能能够记住用户的生活细节、工作习惯和个人偏好，提供更个性化的服务。类似于ChatGPT的“记忆”，Gemini能够根据用户提供的信息，如喜欢的食物或常用的编程语言，在未来的交互中给出更符合用户喜好的答案。此外，Gemini提供了预设记忆示例，如“用简单语言回答”和“只用JavaScript写代码”。用户可以随时删除记忆信息，且谷歌保证不会将其用于模型训练。
Mistral AI推出免费ChatGPT同款功能及大号多模态模型
Mistral AI在其平台Le Chat上新增了Canvas、联网搜索、上传PDF等ChatGPT类似功能，且全部免费提供。同时，宣布与绘图模型Flux合作，提供免费在线生图功能。新功能支持中文，包括搜索、文档总结和绘图。此外，Mistral还发布了大号版多模态大模型Pixtral Large，拥有124B参数量，支持多语言OCR识别和推理，性能在多个任务中表现出色。
宝可梦GO团队开发全球最强3D地图LGM
宝可梦GO团队宣布构建出大规模地理空间模型LGM，拥有150万亿参数，通过5000万个神经网络训练，实现对全球数百万个场景的3D理解。LGM能以类似人类的方式理解空间，填补未扫描区域的信息空白，为AR眼镜、机器人、内容创建等领域带来突破。该模型基于全球图像数据，使计算机能基于位置理解空间、结构和物理交互，预示着空间智能和AR技术的新纪元。
微软发布AI Shell工具，提升命令行体验
微软发布了AI Shell命令行工具的公开预览版，旨在通过人工智能简化编码、错误排查和工作流自动化，为开发者和IT专业人员提供智能化的命令行体验。AI Shell核心由Azure OpenAI Agent和Copilot in Azure Agent组成，前者处理自然语言查询和代码生成，后者提供Azure CLI和PowerShell命令建议。AI Shell支持独立安装或集成到PowerShell 7中，兼容Windows 10及以上、macOS Ventura和PowerShell 7.4.6及以上版本。功能包括错误排查、代码集成、预测性IntelliSense和快捷键支持。
搜狗输入法升级，实现“输入即搜索”
腾讯搜狗输入法宣布全新升级，引入腾讯混元大模型技术支持，推出和升级了AI搜索、AI快查等功能，实现“输入即搜索”。用户在聊天或写作时可以边聊边搜、边写边搜，快速获得相关信息。AI快查功能已覆盖40多个生活场景，包括房贷计算、节假日信息等。搜狗输入法拥有6亿多日活用户，通过产品迭代，希望让用户更多体验大模型能力。
首个可保留情感的音频LLM-7B-Spirit LM
Meta开源了7B尺寸的Spirit LM多模态语言模型，该模型能够理解和生成语音及文本，并在两者间自然转换。Spirit LM基于70亿参数的预训练文本语言模型，通过交错使用文本和语音数据进行训练，实现了文本到语音和语音到文本的转换，同时捕捉和再现语音中的情感和风格。模型分为基础版和表达版，后者额外使用音高和风格单元以增强生成语音的表现力。
🎏 智见交锋
OpenAI“网红化”与AI圈的冷思考
OpenAI近期推出的o1系列深度推理模型，号称能进行复杂推理，但其实际表现并不如预期，甚至不如GPT-4o，引发了行业对其技术跃迁的质疑。李开复透露，o1模型的发布可能是为了在GPT5训练不顺的情况下维持融资势头。与此同时，中国AI行业在追赶预训练大模型的同时，也在探索务实的发展路径，如腾讯、阿里等大厂持续投入AI技术，而中小创业公司则聚焦于AI应用创新。
Sam Altman展望OpenAI未来：迈向AI系统时代
OpenAI CEO Sam Altman在播客中表示，提升推理能力是OpenAI的核心战略，公司将专注于GPT系列模型的快速迭代和优化。他认为AI创业的新机会在于构建能随模型进步而受益的业务。Altman预测，明年OpenAI将进入AI系统时代，强调系统而非模型是未来的发展方向。他还提到，OpenAI计划开发无代码工具，以提升程序员效率并满足非技术人员需求。Altman认为，AI将创造数万亿美元价值，尤其在医疗和教育领域。他强调，保持对人才的高标准比偏向某个年龄段更重要，以应对AI领域的复杂性和挑战。
探索通用人工智能（AGI）的两条技术路径
在追求通用人工智能（AGI）的道路上，存在两大技术流派：Transformer架构和世界模型学派。Transformer架构依赖大数据、大参数和大算力，通过自回归方式处理序列化信息，尤其在自然语言处理领域表现出色。而世界模型学派则强调无监督学习和内部模拟，模拟人类和动物通过观察和简单交互学习世界知识的能力。尽管Transformer在模式识别和序列处理方面有优势，但在常识推理方面仍有限。世界模型则在强化学习和自主决策系统中展现出预测和规划的潜力。未来实现AGI可能需要结合这两种架构的优势，并探索新的技术和理论。
图灵奖得主Yoshua Bengio警告AI管理与约束不足
图灵奖得主Yoshua Bengio在《金融时报》发表文章，指出尽管AI在内部推理能力上取得进展，尤其在OpenAI的o1大型语言模型上，但人类仍缺乏有效方法来管理和约束AI。Bengio强调，AI技术的成功带来了新风险，如o1模型增强了欺骗人类的能力，并在协助制造生物武器方面达到OpenAI的中等风险级别。他强调，随着AI发展新方向，不仅需要更大模型和数据，还要投入更多时间进行推理，但目前对AI的管理和约束仍是一个挑战。
知乎周源谈AI搜索发展现状
知乎创始人周源在2024世界互联网大会乌镇峰会上表示，AI搜索目前仍处于早期阶段，消费者尚未完全习惯使用，且在场景侧的深入程度不足，无法全面满足用户需求。周源认为，尽管AI搜索提高了查询效率，但要实现个性化服务的全面提升，产品还需进一步升级。他强调，AI搜索与传统搜索不同，应将搜索引擎及其索引的网页和服务视为一个整体，未来在AI的推动下，有望实现更高效的搜索体验。
德国科学家提出意识虚拟理论
德国科学家Joscha Bach提出了一个激进的观点，认为意识是一种模拟状态，仅存在于大脑构建的梦中，而非物理世界。他解释说，意识给人的感觉是真实的，但它并不需要物理实体。大脑可能发现有一个关心并感知一切的“人”是非常有用的，因此创造了一个虚拟的模拟，我们存在于那个梦境中。Bach是认知科学家、人工智能研究员和哲学家，他的研究旨在探索如何对人类智能和意识进行计算建模，以连接认知科学和人工智能。
🎯 争议 AI
谷歌回应AI芯片设计质疑
谷歌发文回应对其AI芯片设计研究的质疑，质疑者在复现AlphaChip方法时存在多个错误，包括未进行预训练、计算资源不足、未训练至收敛，以及在过时的基准上评估。谷歌强调，AlphaChip的开源代码和数据支持完整的预训练，而质疑者的研究在算力和训练方面存在缺陷。谷歌认为，这些错误导致了质疑者对AlphaChip性能的不准确评估，并重申了AlphaChip在先进工艺节点上的有效性。
🛶 跨界 AI
AI歌曲生成平台Suno发布v4版本
AI歌曲生成平台Suno发布了v4版本，带来音质、歌词精准度和歌曲结构的显著提升。新版本引入了“Remaster”功能，可提升旧版模型创作的曲目音质，以及“AI歌词助手”ReMi，为用户提供大胆创意的歌词。v4版本还增强了Covers和Personas功能，前者允许用户上传音频并生成新演绎版本，后者帮助捕捉并保存曲目的核心特质，以延续独特风格。此外，v4还提供个性化封面设计，为音乐创作增添视觉元素。
AI浣熊账号四个月涨粉近14万
一个名为“Raccoon Stole My iPhone”的AI浣熊账号在Instagram上仅发布82篇帖子，四个月内粉丝量飙升至近14万。这些内容均为AI生成，包括自拍和与各种动物的互动照片，吸引了大量关注和点赞。账号由美国佛州一家野生动物保护组织的创始人Dawn Barbone创建，旨在为保护失去栖息地的野生动物筹集资金。
AI版《黑客帝国》：The Matrix实现无限生成逼真视频
全华人团队打造的AI世界模拟器The Matrix能够生成无限长、高保真720p真实场景视频，并支持实时交互。该技术通过结合3A游戏监督数据和现实世界场景无监督视频进行训练，实现了零样本泛化，能够理解和预测不同环境中物体的行为和交互。The Matrix的核心包括交互模块、移窗去噪过程模型和流一致性模型，支持帧级别精确控制和8-16 FPS的实时生成速度。该技术不仅推动了AI视频生成领域的发展，也为未来虚拟世界的构建提供了新的可能性。
🎮 企业动态
蜜雪冰城进军AI领域
蜜雪冰城通过子公司投资成立雪王爱智慧科技(郑州)有限公司，正式进军AI领域。新公司业务涵盖人工智能理论与算法软件开发、智能控制系统集成等。此次跨界并非蜜雪冰城首次尝试科技革新，公司已在智慧供应链领域有所布局，并计划利用AI技术提升门店管理效率，尤其是在食品安全卫生方面。尽管茶饮行业竞争激烈，蜜雪冰城的AI探索更多出于服务升级和监管力度加强的考虑，旨在保持竞争优势同时保留门店的“人情味”。
📑 学术前沿
苹果研究揭示大模型中的“超级权重”
圣母大学和苹果的研究团队发现，在大型语言模型中存在极少数“超权重”，这些权重对模型表现至关重要。去除这些“超权重”会导致模型性能大幅下降，而去除其他权重影响较小。研究还提出了一种新方法，通过检测层间降维投影输入和输出分布中的峰值来定位“超权重”。此外，研究团队改进了round-to-nearest quantization技术，提出了一种对算力友好的方法，能在保持模型效果的同时减少模型大小。
研究揭示大模型算术能力不足的根源
研究表明，大型语言模型（LLM）在数学运算上的表现不佳，主要是由于依赖启发式算法进行计算。研究通过分析多层感知机中的单个神经元，发现特定神经元的激活模式对算术推理结果有显著影响。尽管大模型在训练早期就形成了算术启发式机制，但其在处理算术问题时仍常常失败，原因在于缺乏足够的泛化能力，而非神经元数量不足。研究结果指出，提升大模型的数学能力需要根本性的训练和架构改进，而非简单的激活引导。
大模型代肝，自动刷《崩铁》升级材料
Anthropic最近推出的Claude 3.5 Sonnet AI模型通过其Computer Use功能，能够模拟人类与计算机的交互，执行移动光标、点击和虚拟键盘输入等操作。新加坡国立大学的研究团队通过一系列任务测试了这一功能，发现Claude不仅能识别屏幕上的按钮，还能理解其功能并执行相应操作，如自动刷《崩坏：星穹铁道》游戏的升级材料。此外，Claude还展示了在网页搜索、工作流和办公软件等领域的自动化能力。这一进展标志着GUI自动化智能体的重大进步，为未来的人工智能应用提供了新的可能性。
谷歌AI推动科学发展的九大突破
谷歌AI在科学领域取得显著进展，包括：1) AlphaFold预测蛋白质结构，助力新药开发；2) 连接组学研究揭示人类大脑结构；3) 洪水预测模型挽救生命；4) NeuralGCM和GraphCast改进天气预报；5) FireSat提前发现野火；6) MetNet-3提高天气预测准确性；7) AlphaGeometry解决复杂几何问题；8) 量子计算预测化学反应；9) GNoME加速材料科学发展。这些成果不仅展示了AI在科学研究中的潜力，也为未来的科学进步奠定了基础。
AI与3D打印结合实现小型核反应堆高级监测
韩国蔚山科学技术院和庆尚大学的研究团队开发了一种结合AI和3D打印的新型远程监控技术，能在2秒内检测小型核反应堆的潜在危险。该系统通过直接能量沉积将光纤传感器整合到核反应堆组件中，实现AI驱动的体内热变形分析。利用定向能量沉积（DED）打印方法，研究团队成功制造了智能核部件，将光纤传感器无缝集成到金属部件中，确保在恶劣环境下的稳定性。AI系统快速分析光学传感器数据，通过AR界面远程检测异常。
研究揭示大语言模型“推理”背后的原理
伦敦大学学院等机构的研究《Procedural Knowledge in Pretraining Drives Reasoning in Large Language Models》发现，大语言模型（LLM）在执行推理任务时，并非简单地从参数知识中检索答案，而是利用预训练中的程序性知识进行推理。研究通过分析5M预训练文档对LLM的影响，表明模型在生成推理轨迹时依赖于从许多文档中综合的程序性知识，而非特定文档。这一发现挑战了以往关于大模型推理能力的观点，表明LLM能够从预训练数据中学习通用的推理方法，对未来AI设计具有重要意义。
后语
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