OpenAI 宣布将于今年晚些时候发布自 GPT-2 后首个开源语言模型,由研究副总裁 Aidan Clark 领导,预计初夏推出。该模型针对高端消费硬件,可灵活启用推理功能,并采用宽松许可证和严格安全评估,此举旨在应对 DeepSeek、Meta 等开源对手的竞争。
富士通与 Nutanix 合作,将经过日语优化的 Takane 模型部署在企业 AI 平台,实现私有及混合云环境中安全高效应用生成式 AI。
从本周五起,Copilot 将记住用户会话和偏好信息(如宠物名、早餐口味及沟通风格),并试验个性化动画展示,同时支持在部分网站上预订票务、餐厅等服务,朝全面个人助理迈进。
OpenAI 最新推出的 o3 和 o4-mini 推理 AI 模型虽然在编程和数学等任务上表现出色,但幻觉率却远高于以往模型,引发了对准确性的严重担忧,亟待进一步研究。
Together AI 最新升级其微调平台,支持浏览器零代码操作、直接偏好优化、续接先前训练任务并调整消息权重,同时新定价更低廉,旨在简化AI模型持续迭代。
在 Cloud Next 2025 上,Google 公布一系列 AI 更新,包括新 TPU 芯片、专业化 LLM 及开放代理框架,助力企业降低集成复杂度和成本,实现 AI 部署、扩展及管理。
OpenAI 推出了 GPT-4.1 系列,专注提升编程效率、扩展长文本处理能力与指令执行准确性,同时大幅降低成本,为企业和开发者提供更灵活的 AI 工具。
Google 发布了新的智能代理开发工具包 (ADK) 和相关功能,简化了基于 Gemini 模型的多代理系统创建过程。ADK 支持 Model Context Protocol,可帮助企业快速构建、部署和管理 AI 代理。同时推出的还有 Agent Engine 和 Agent Garden,为企业提供了更全面的代理开发和管理解决方案。这些新工具旨在增强企业对 AI 代理的控制和安全性。
英伟达发布了基于 Meta 旧版 Llama-3.1 的全新开源大语言模型 Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B。该模型在多项第三方基准测试中表现出色,尽管参数量仅为 DeepSeek R1 的一半,但在许多任务上都超越了这个强大的竞争对手。新模型支持高级推理、指令跟随和 AI 助手工作流,采用了创新架构和针对性后训练来优化性能。
Google 在生成式 AI 领域起步较晚,但近期 Gemini 发展迅速。最新发布的 Gemini 2.5 Pro (实验版)在基准测试和用户体验方面均有显著提升,有望挑战 ChatGPT 的主导地位。Google 表示,这得益于长期投资的成果开始发挥作用。新版本在推理能力、性能效率等方面都有进步,但在技术细节透明度方面仍有待改进。
思科最新研究表明,经过微调的大语言模型正在重塑网络攻击格局。这些模型可以自动化侦察、身份模仿和实时检测规避,加速大规模社会工程攻击。一些专门用于攻击的模型月租低至75美元。研究还发现,微调过程会削弱模型的安全控制,使其更容易被利用。这迫使安全领导者必须重新制定防御策略,将大语言模型视为新的攻击面来加以防护。
Meta发布了Llama 4系列大型语言模型,包括适合单GPU运行的Scout和媲美GPT-4o的Maverick,均拥有170亿参数。更强大的Behemoth模型仍在开发中,将拥有2880亿活跃参数。这些模型采用专家混合系统技术,在性能、效率和安全性方面均有显著提升,体现了Meta推动开源AI成为行业领先力量的战略。
Google 近期加快了 AI 模型的发布节奏,推出了业界领先的 Gemini 2.5 Pro 和 Gemini 2.0 Flash。然而,公司尚未发布这些新模型的安全报告,引发了对透明度的担忧。Google 表示正在权衡快速迭代和获取反馈的方式,承诺未来会发布更多文档,但专家认为这种做法可能会树立不良先例。
Google 推出最新的 Gemini 2.5 Pro (实验版) AI 模型,并以罕见的速度向免费用户开放。该模型支持模拟推理,提高了准确性,并在 LMSYS 聊天机器人竞技场排行榜上名列前茅。免费用户可在网页上试用,但有使用限制,无法上传文件,且有未明确的token和使用次数限制。
Gartner 预测,大语言模型 (LLM) 提供商市场即将进入"灭绝"阶段。在竞争激烈的环境下,巨额资本投入成为主要挑战。预计到 2025 年,全球生成式 AI 支出将达到 6440 亿美元,较 2024 年增长 76%。专家认为,LLM 市场将经历类似云计算市场的整合,最终可能只剩少数几家主导者。
OpenAI计划今年晚些时候向开发者社区发布一个"开放权重"模型,这是该公司自2019年以来的首次尝试。新模型将具备推理能力,类似于现有的o3-mini模型。这一战略转变旨在应对来自竞争对手的压力,同时为开发者提供更多定制和使用灵活性。虽然不完全开源,但这种方式可能有助于OpenAI在保持技术领先的同时,满足市场对更开放AI发展的需求。
Databricks 与 Palantir 签署合作协议,开发出更优的大语言模型微调方法,并与 Anthropic 达成为期五年的战略联盟,将 Claude 大语言模型整合到其数据湖平台中。此次合作将为企业客户提供更强大的 AI 能力,包括军工级安全性、高效的模型训练以及全面的数据治理,助力企业打造专属 AI 应用。