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一张图在X上炸了：全球84%的人从未真正用过AI，16%偶尔玩玩免费聊天机器人，0.3%愿意每月付20美元，0.04%用AI写代码，0.01%是凌晨跑模型、买硬件的重度玩家。这不是鸡汤，微软官方数据托底。你天天刷AI资讯，以为全世界都在卷——其实你身处的那个圈子，是全球最顶端的0.01%。
4 月初，LM Arena 评测平台上出现了三个匿名图像模型，代号分别是 maskingtape-alpha、packingtape-alpha、gaffertape-alpha。几小时后它们消失了。OpenAI 官方还没有正式宣布这个模型，但根据 API 返回的元数据和用户侧的测试记录，它已经有了一个被广泛接受的名字：GPT Image 2。
对 AI 敌意最重的群体，是那些刚刚踏入社会、或正在寻找起点的职场新人。盖洛普数据显示，在已就业的 Z 世代中，高达 48% 的人认为 AI 在工作场所的风险远大于收益，这一比例在一年内激增了 11 个百分点。认为收益大于风险的仅占 15%。
据外媒The Information报道，OpenAI将在未来三年内支付超200亿美元（约合人民币1364.3亿元）购买美国AI芯片独角兽Cerebras的芯片。作为协议的一部分，OpenAI将获得Cerebras少数股份的认股权证。此外，OpenAI还将向Cerebras提供约10亿美元（约合人民币68.2亿元），用于资助开发运行其AI产品的数据中心。
4 月 15 日，戴盟机器人联合Google DeepMind、中国移动、新加坡国立大学、香港科技大学、上海交通大学、日本东北大学等海内外数十家顶尖学术机构与知名企业，发布了全球最大规模含触觉全模态物理世界数据集Daimon-Infinity。
美国当地时间4月16日，ThinkingAI（原ThinkingData / 数数科技）在硅谷计算机历史博物馆举办全球发布会。这是ThinkingData更名为ThinkingAI的首次亮相，同时也是ThinkingAI首次在海外举办发布会。ThingkingAI联合创始人韩盼介绍，“Data”到“AI”的变化，代表我们从“帮企业⽤好数据”到“帮企业⽤好AI”的定位跃迁。
具身智能的Scaling Law停滞了吗？
AI模型只看了一串纯数字序列，就能继承另一个模型的危险偏好，即使删掉敏感词没有用，合成数据时代最隐蔽的安全裂缝，被撕开了。
过去两年，具身智能最大的瓶颈，其实不是模型。
质量和成本只能二选一？通过大脑+小脑分层、场内+场外双轮驱动，数据堂给出了具身智能数据难题的解。