2025 年秋的具身智能赛道正被巨头动态点燃：特斯拉上海超级工厂宣布 Optimus 2.0 量产下线，同步开放开发者平台提供运动控制与环境感知 SDK，试图通过生态共建破解数据孤岛难题；英伟达则在 SIGGRAPH 大会抛出物理 AI 全栈方案，其 Omniverse 平台结合 Cosmos 世界模型可生成高质量合成数据，直指真机数据短缺痛点。
大模型Agent帮你自动操作电脑，理想很丰满，现实却骨感。
自回归（AR）大语言模型逐 token 顺序解码的范式限制了推理效率；扩散 LLM（dLLM）以并行生成见长，但过去难以稳定跑赢自回归（AR）模型，尤其是在 KV Cache 复用、和 可变长度 支持上仍存挑战。
真正推动AI革命的，不是天才，而是懒人？那做的少、却赚得多的人，正在成为AI时代的赢家。当机器替我们写、画、想甚至设定目标，人类的勤奋成了旧时代的美德。别害怕AI取代你——先问问自己，还想亲自动手吗？
十月，《纽约时报》发表了题为《The A.I. Prompt That Could End the World》（《那个可能终结世界的 AI 提示词》）的文章。作者 Stephen Witt 采访了多位业内人士：有 AI 先驱，图灵奖获奖者 Yoshua Bengio；以越狱测试著称的 Leonard Tang；以及专门研究模型欺骗的 Marius Hobbhahn。
在一篇论文中，研究人员测试了 11 种 LLM 如何回应超过 11500 条寻求建议的查询，其中许多查询描述了不当行为或伤害。结果发现 LLM 附和用户行为的频率比人类高出 50%，即便用户的提问涉及操纵、欺骗或其他人际伤害等情境，模型仍倾向于给予肯定回应。
近日，有消息称，由百度集团前副总裁景鲲（Eric Jing）创立的AI搜索公司Genspark即将完成一笔2亿美元的新融资，投后估值预计达到10亿美元。
OpenAI距离IPO更近一步。最新消息，软银批准了对OpenAI剩余的225亿美元投资，这笔融资的条件是OpenAI要在年底前完成重组，为上市铺平道路。与此同时，奥特曼各种骚操作被曝光：他绕过投行和律师，主要依靠自己的心腹和英伟达、AMD等谈判，操盘了价值1.5万亿美元的芯片交易。
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在硅谷AI竞赛的风暴眼中，研究员与高管以「战时」强度奔跑：从Anthropic的深夜Slack，到DeepMind的「0-0-2」作息与难享之财；微软以AI自救仍难减负；OpenAI为遏止倦怠与Meta挖角被迫「停摆一周」。这是一场以天才、时间与心力为燃料的冲刺，推动突破，也将人推向临界点：灯火通明，平衡仍无解。
