随着生成式 AI（如 Sora）的发展，合成视频几乎可以以假乱真，带来了深度伪造与虚假信息传播的风险。现有检测方法多依赖表层伪影或数据驱动学习，难以在高质量生成视频中保持较好的泛化能力。其根本原因在于，这些方法大都未能充分利用自然视频所遵循的物理规律，挖掘自然视频的更本质的特征。
就在今天，OpenAI 与 AWS 官宣建立多年的战略合作伙伴关系。OpenAI 将立即并持续获得 AWS 世界级的基础设施支持，以运行其先进的 AI 工作负载。 AWS 将向 OpenAI 提供配备数十万颗芯片的 Amazon EC2 UltraServers（计算服务器），并具备将计算规模扩展至数千万个 CPU 的能力，以支持其先进的生成式 AI 任务
生成式 AI 正在重写 3D 内容的生产流程：从“DCC 工具 + 外包”的线性供给，演进到“资产规模化生成 + 管线可用”的指数供给模式。过去五年，技术范式经历了从实时体积渲染，NeRF，到Score Distillation，3D扩散的快速迭代；需求侧则由游戏与影视，向3D 打印、电商样机、数字人、教育培训、以及AR/VR等长尾场景外溢。
机器之心报道 编辑：泽南 真正实用化的生成式 AI，应该是这个样子 —— 作为助手可以帮你代打电话，根据你的选项进行应答，还能引导对方转人工： 功能覆盖多个场景，连接大量第三方应用，实现多智能体的一键
2025 年 9 月 19 日，亚马逊云科技官宣：Qwen3 和 DeepSeek v3.1，首次上线 Amazon Bedrock ，正式对外提供服务，再一次引起了全球生成式 AI 市场对 Amazon Bedrock 这一产品的关注。
2025 年上半年，日本 AI 应用市场呈现出一个鲜明特征，用户规模不大，但付费能力极强。日本总务省 7 月发布的《信息通信白皮书》显示，日本个人用户的生成式 AI 采用率仅为 26.7%，只有中国（81.2%）的三分之一，也远低于美国（68.8%）和德国（59.2%）。
近年来，生成式 AI 和多模态大模型在各领域取得了令人瞩目的进展。然而，在现实世界应用中，动态环境下的数据分布和任务需求不断变化，大模型如何在此背景下实现持续学习成为了重要挑战
根据麻省理工学院NANDA 计划最新发布的报告显示，企业开展的生成式 AI 试点项目失败率高达 95%。但最先进的企业并未完全放弃这项技术，而是开始尝试能够持续学习并接受监督的自主 AI 系统。
近日，新西兰林肯大学（Lincoln University）的一门课程引发争议：因怀疑部分学生在作业中使用了生成式 AI 工具，任课教师决定让全班 100 多名学生重新接受线下考核。
在生成式 AI 时代，全球数据总量正以惊人速度增长，据 IDC 预测，2025 年将突破 180ZB，其中 80% 为非结构化内容，传统数据分析在应对多模态信息和打破结构化数据技术壁垒方面尽显乏力，“人工找数 + 手动分析” 的模式严重抑制甚至沉没了数据价值。
