以下内容包括「人工智能生成内容」
OpenAI 联创反思 GPT-5 失误、Google公布 Genie3细节、美国大学卷起退学潮、国内多家企业高管参与百度AI培训。
👏在昨天（2025.8.18），AI领域有这些内容可能值得你关注：
OpenAI CEO 承认 AI 领域存在泡沫
OpenAI 首席执行官 Sam Altman 近日公开承认，当前 AI 行业正处于类似 90 年代互联网泡沫的阶段。他在接受 The Verge 采访时表示，尽管 AI 技术确实具有重要意义，但市场对初创公司的过度投资和估值已显现非理性迹象。
清华大学团队推出首个统一移动网络流量预测模型
在 ACM KDD 2025 大会上，清华大学电子系团队与中国移动合作发布了全球首个面向移动网络的通用流量预测模型 UoMo。该模型突破性地将扩散模型与 Transformer 结构结合，能够理解城市地理信息与人流变化， “把网络规划和优化做得更聪明、更精准” 。
UoMo 解决了传统方法的三大痛点：针对不同城市特征缺乏泛化能力、单一模型无法适应多任务需求、新区域预测需要重复建模。通过数据词元化技术，它将异构时空流量转化为统一 token 序列，再通过扩散模型预训练和城市环境微调两个阶段，实现对移动流量时空分布的精准建模。 “UoMo 能同时支持短期预测、长期预测、生成三类任务” ，这种“一模多用”的特性大幅降低了部署复杂度。
实验数据显示，UoMo 在 9 个不同规模城市的测试中全面超越现有算法。特别是在小样本场景下，仅用 5％训练数据就能接近完整数据的预测效果。实际部署案例表明，该模型在基站选址、资源分配等场景中能提升 15－30％的规划准确率。这种通用预测能力为 5G／6G 时代的智能网络运营提供了重要技术支撑。
阿里推出图像编辑模型 Qwen-Image-Edit
阿里通义千问团队推出图像编辑模型 Qwen-Image-Edit，Qwen-Image的图像编辑版本。Qwen-Image-Edit基于20B的Qwen-Image模型进⼀步训练，成功将Qwen-Image的独特的文本渲染能力延展至图像编辑领域，实现了对图片中文字的精准编辑。此外，Qwen-Image-Edit将输⼊图像同时输⼊到Qwen2.5-VL（实现视觉语义控制）和VAE Encoder（实现视觉外观控制），从而兼具语义与外观的双重编辑能⼒。
英特尔 OpenVINO DevCon 中国系列工坊将在 8月22日 举行
8 月 22 日，OpenVINO™ DevCon 中国系列工作坊将举办第四场线上活动，聚焦 模型优化 和 端侧应用 两大关键技术领域。
本次活动的一个重点内容是展示如何用 OpenVINO 工具套件来部署 YOLO 模型。YOLO 是一种流行的目标检测算法，而 OpenVINO 是英特尔推出的 AI 推理工具包。通过两者的结合，开发者可以更快速地将模型部署到各种硬件平台上。现场将进行完整的流程演示，帮助开发者快速上手。
另一个重要议题是关于 Optimum Intel 工具的使用。这是 OpenVINO 与 HuggingFace 合作开发的工具套件，专门用于优化视觉语言模型。这类模型在图像描述、视觉问答等场景中有广泛应用。通过这个工具，开发者可以更方便地在英特尔硬件上运行来自 HuggingFace 和魔搭社区的模型。
值得一提的是，本次活动还将分享 OpenVINO 在 2025 年的技术路线图，以及开发者如何参与到生成式 AI 的创新中来。
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