2025.10.26 全球AI新闻速递
今日全球AI动态呈现出技术深化与应用乱象并存的局面。一方面，特斯拉正通过其端到端神经网络重塑自动驾驶的底层逻辑，而 OpenAI 则向多模态创作领域再迈一步，开发生成式音乐工具。另一方面，AI技术的滥用问题日益凸生，从实时语音深度伪造的高成功率诈骗，到利用AI合成图像引发的社会恐慌，都为技术发展敲响了警钟。此外，硬件层面，英伟达与地平线等厂商持续为下一代计算能力铺路；而在学术界，深度学习先驱的引用量突破百万，标志着AI研究的巨大影响力。
特斯拉高管详细阐述了其“端到端”神经网络自动驾驶技术，该系统将感知、规划和控制整合入一个统一的神经网络，使其能学习并做出类似人类的细微价值判断。例如，系统可以自主决定是绕过积水还是借用对向车道。同时，最新的 FSD v14.1.3 版本已向公众推送，默认关闭了“刹车确认”功能，用户无需踩刹车即可启动FSD，简化了启动流程。
AI语音深度伪造技术已发展至“实时”阶段，攻击者可在通话中即时模仿他人声音，实现极高成功率的诈骗。研究显示，该技术在普通笔记本电脑上延迟可低于0.5秒，当与来电号码伪造技术结合时，几乎能骗过所有测试对象。这一进展对个人信息安全构成严重威胁，专家呼吁建立新型身份验证机制以应对挑战。
荣耀MagicOS 10发布：AI升级为伙伴，实现跨品牌互联
荣耀发布了全新的 MagicOS 10 操作系统，核心亮点在于将AI定位从工具升级为“伙伴”，并致力于打破品牌壁垒。新系统通过AI安全技术加强了数字安全防护，YOYO助手也升级为更智能的生活助手。最引人注目的是，它实现了全品牌互联，旨在为用户提供无缝的跨设备智能体验。
深度学习三巨头之一约书亚·本吉奥成为全球首位“百万引用”学者
图灵奖得主、深度学习领域的先驱 Yoshua Bengio 成为全球首位论文引用量突破百万的学者，Geoffrey Hinton以97万次引用紧随其后。这一里程碑事件凸显了深度学习技术在过去十几年中的爆炸性影响力和AI研究的学术热度，Transformer与大模型技术则带来了新一轮的引用增长高峰。
马斯克旗下的xAI为其AI模型Grok推出了多项更新。其中包括一个名为 Mika 的全新AI伴侣，旨在提供更具互动性的体验。此外，Grok还上线了“儿童模式”，但官方尚未透露该模式的具体功能和内容限制。
据报道，OpenAI 正在研发一款新的生成式音乐工具，能够根据文本和音频提示生成音乐。该工具应用场景广泛，例如为现有视频添加配乐，或为已有的人声轨道配上吉他伴奏。为训练模型，OpenAI正与茱莉亚音乐学院的学生合作，通过标注乐谱来提供高质量的训练数据。
尽管AI技术发展迅猛，但2025年全球科技行业裁员仍在继续。包括 谷歌、微软、亚马逊、Meta 及多家印度IT巨头在内的公司都进行了规模不等的裁员。裁员原因复杂，涉及自动化带来的岗位替代、公司AI战略调整以及成本优化等多重因素，反映出AI行业在高速发展下的结构性阵痛。
英伟达提交Nova开源驱动更新，为下一代Rubin架构GPU铺路
英伟达向开源社区提交了其 Nova 内核图形驱动的新补丁，为支持下一代 Rubin 架构GPU做准备。此次更新调整了驱动逻辑，使其能够兼容从Turing到未来架构的GPU型号，并暗示Rubin架构的硬件初始化方式将发生显著变化，标志着英伟达已开始为Blackwell之后的下一代产品进行软件生态布局。
安徽铜陵一名女子使用AI合成“流浪汉闯入家门”的图片整蛊丈夫，导致对方信以为真并报警。警方提醒，此类利用AI生成虚假信息进行恶作剧的行为，若造成严重后果或被认定为报假警，可能面临拘留、罚款等法律责任，若引发社会恐慌甚至可能触犯刑法。
微软澄清Win11 Gaming Copilot争议：截图仅用于识别画面，不用于训练AI
针对Windows 11测试功能 Gaming Copilot 引发的隐私担忧，微软做出澄清。官方表示，该功能截取游戏屏幕图像的目的仅是为了理解当前游戏画面以提供辅助，相关数据绝不会用于训练AI模型。微软强调，该功能为可选开启，并仅在用户主动使用时才会访问游戏画面。
点评
今天的几条新闻放在一起看，很有意思。一边是特斯拉的“端到端”神经网络，这代表着一种工程哲学的胜利——放弃繁琐的规则堆砌，回归数据驱动的本质。这不仅是自动驾驶的未来，也是所有复杂AI系统的终极方向。当系统能够从海量数据中直接学习价值判断时，我们离真正的“智能”就又近了一步。
但另一面，技术的“民主化”也带来了前所未有的混乱。AI语音诈骗成功率近乎100%，用AI合成图片报假警，这些已经不是技术问题，而是社会治理问题。这揭示了一个残酷的现实：技术的演进速度远远超过了社会规范和法律法规的迭代速度。我们正在进入一个“眼见不为实”的时代，信任体系面临前所未有的挑战。去中心化技术或许是条出路，但这本质上是一场攻防战，道高一尺，魔高一丈。
最后，行业裁员的消息也值得深思。这说明AI领域的泡沫正在被挤出，市场开始从追逐概念转向考核商业价值。光有顶尖的模型和论文是不够的，如何将技术转化为可持续的、有利润的业务，才是决定一家公司生死的关键。对从业者而言，这意味着只懂算法已经不够，理解业务、创造价值的能力变得愈发重要。这轮洗牌，洗掉的是浮躁，留下的是筋骨。