生成式AI
一、 微软发明全新「LLM语言」Droidspeak，智能体交互效率翻倍！
1. 微软提出“Droidspeak”语言，通过直接复用模型中间计算结果，替代自然语言，使AI智能体间通信速度提升2.78倍，同时保持性能不损失；
2. 方法通过优化复用KV缓存和E缓存，减少预填充延迟，同时在GPU内存与计算开销间平衡；
3. DroidSpeak采用离线配置分析与在线动态缓存传递，显著降低延迟，提升生成效率且保持高精度。
https://mp.weixin.qq.com/s/suIXm71AoVXgLWtFX3wJwA
二、 「Agent OpenDay」活动中，智谱展示AutoGLM等多项进展
1. AutoGLM通过任务调度和多模态技术，将大模型从对话功能升级为自主执行复杂多步骤任务的智能体，推动大模型向目标驱动型Agent发展；
2. GLM-PC探索PC端“无人驾驶”，通过模仿人类操作实现复杂任务跨平台执行，克服传统API限制并支持动态任务调度；
3. 大模型从“Chat”走向“Act”，以理解、预测和行动为核心，希望推动AI技术进入以LLM-OS为基础的通用智能体操作系统阶段，拓展人机交互场景。
https://mp.weixin.qq.com/s/ryLrUnaC6HBx1-21cSZ1wQ
三、 让AI眼里有活主动干！清华&面壁等开源主动交互Agent新范式
1. 清华与面壁团队提出主动Agent范式，使AI具备主动观察环境、推断用户需求并自主完成任务的能力，从被动工具转变为主动协作者；
2. 基于ProactiveBench数据集与奖励模型，主动Agent能准确识别用户需求，降低误报率，同时在多任务预测与反馈机制下显著提升性能；
3. 主动Agent广泛适用于个性化助理、文件管理、智能家居等场景，推动人机交互从指令执行进化为双向协作的新模式。
https://mp.weixin.qq.com/s/ZjeYqrak63zz3bbc4q0yQw
四、 腾讯混元文生视频模型曝光！与Sora同提示词PK，你来投票
1. 腾讯推出混元文生视频模型，支持多镜头生成、复杂场景呈现和游戏画面风格，可生成符合物理细节的逼真效果；
2. 腾讯模型与Sora对比测试中，在动物追逐、玻璃球禅园和动画怪物场景生成等复杂提示词下展现竞品水平，细节表现出色；
3. 国内视频生成领域竞争激烈，腾讯、字节、快手等大厂均已入局，技术成熟度和场景应用能力成为核心竞争力。
https://mp.weixin.qq.com/s/IavezGAtoIgayzMe7MliMQ
五、 马斯克申请对OpenAI的禁令，阻止OpenAI转变为营利性
1. 马斯克申请禁令，指控OpenAI从非营利性转为营利性，涉嫌反竞争行为并利用微软关系排斥竞争者，包括xAI；
2. 禁令内容包括阻止OpenAI向投资者提出限制竞争的资金条件，并指控微软与OpenAI共享敏感信息，损害市场公平；
3. 马斯克强调，OpenAI的营利化破坏其初创非营利使命，对公众利益和竞争环境造成潜在损害。
https://mp.weixin.qq.com/s/iVPVTYyxMi8KQERDCzGZDg
六、 腾讯文档3.9.0版本上线，全面升级AI文档助手能力大提升!
1. 腾讯文档3.9.0版本升级AI文档助手，增强了文档总结、深度阅读、智能配图等功能，提升用户阅读与创作效率；
2. 新增PPT生成、长文创作支持，用户可快速生成大纲并创建专业内容，简化工作流程；
3. 强化内容搜索功能，优化腾讯文库和互联网上的信息检索，提供更广泛的资源与创作支持。
https://mp.weixin.qq.com/s/4XbjIn3r4SBMWz5R-jEvBw
前沿科技
七、 特斯拉机器人新动态：半年前承诺的22个自由度灵巧手来了
1. 特斯拉Optimus机器人推出22自由度灵巧手，提升机器人的精细操作能力；
2. 新手部设计相比上一代增加了自由度，支持更复杂动作如弹钢琴、吉他等；
3. 灵巧手成为人形机器人核心零部件，多个公司积极研发，推动机器人技术向高集成度和智能化发展。
https://mp.weixin.qq.com/s/BWJrPzkE63e2TgN5t9B0Mw
报告观点
八、 「AI 教父」预判未来十年：一场比工业革命更伟大的智力解放
1. 人工智能将逐步释放人类智力，类似工业革命释放体力，但也带来人类智力被机器超越的风险；
2. AI在医疗、教育、行业应用等领域将极大提升效率，但也可能导致大量工作岗位被替代；
3. AI发展面临安全挑战，包括自主致命武器的出现与滥用，政府需加强监管和推动安全研究。
https://mp.weixin.qq.com/s/RvHqVxCHrnayWNogkup1-A
九、 Andrej Karpathy：AI 没有魔法，只是模仿，离真强化学习还远
1. Karpathy认为AI本质是统计数据模型，并非超越人类的智慧，主要通过模仿数据标注员来生成答案；
2. AI存在局限性，包括随机性、非推理性和数据偏差，无法进行复杂推理和理解问题；
3. Karpathy认为RLHF虽然提升AI性能，但仍处于初期阶段，尚未实现真正的强化学习。
https://mp.weixin.qq.com/s/NXjtT8TfMfuYE7dDpwY3Xw
十、 LeCun与奥特曼共识：承认AGI 5到10年降临；但不是LLM
1. LeCun宣布AGI将在5到10年内实现，远比先前预测的10到20年更快；
2. 他坚持认为现有的大语言模型（LLM）无法成为通向AGI的路径，LLM是“死路一条”；
3. LeCun提倡新架构，如JEPA架构，主张通过新的系统2思维和目标驱动的人工智能学习世界规律，超越传统LLM的局限。
https://mp.weixin.qq.com/s/1AtBIAskKtLFY7dLpkTtBQ
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