2025.11.26.16 过去4小时全球AI发生了什么？
以下是过去一段时间全球AI领域的重要动态：
AI驱动的研究效率提升500倍-Peter H. Diamandis, MD
Peter H. Diamandis博士指出，AI驱动的研究方法现在比传统方法快500倍。这一显著的效率提升预示着科学发现和技术进步将迎来前所未有的加速，有望在各领域带来颠覆性影响。
FLUX.2图像生成与编辑模型发布及测试反馈-merve / 歸藏(guizang.ai) / clem 🤗
FLUX.2，一个全新的先进图像生成与编辑模型，现已发布。该模型采用单文本编码器（Mistral Small 3.1）和DiT架构，并支持多种量化方案（如QLoRA，以减少对超过80GB显存的需求），同时提供Diffusers支持。用户测试显示，FLUX.2在2K分辨率下具有良好的一致性，对设计师友好，支持精准的色彩控制，并能用于图像和视频的修复（inpainting），利用SAM3掩模进行点提示。尽管在世界知识和多模态推理上可能不如Banana模型，且中文提示词遵循方面存在一些挑战，但其在生成质量和细节控制上表现出色，甚至在某些方面超越了Midjourney和Banana。
一篇由AI总结的报告深入探讨了AI与芯片结合的四大潜在应用场景：具身智能（机器人、无人机、自动驾驶需要低功耗实时芯片）、端侧多模态（手机、汽车、AR眼镜运行大模型）、AI原生科学计算（加速新药新材料研发）和边缘智能网络（物联网设备本地运行AI，实现智能工厂）。报告预测，未来3-5年半导体与AI的关系将从“AI用芯片”转变为“AI重新定义芯片”，突破专用架构、存算一体和软硬协同是抓住这些新机遇的关键。
对OpenAI和生成式AI前景的担忧-Gary Marcus
知名AI批评家Gary Marcus援引《连线》杂志（2024年12月刊）Gary Marcus的文章，指出如果OpenAI的GPT-5无法在2025年底前带来显著超越竞争对手的进步，那么市场对OpenAI乃至整个AI领域的热情可能会消退，甚至走向衰落。他还强调，生成式AI当前常被强行植入各种应用场景，而未带来实际改进。Marcus认为，越来越多的AI专家正认同他对神经网络在泛化能力上的不足以及超越大型语言模型（LLM）进行深入研究的观点。
AI时代企业员工技能再培训的需求-Peter H. Diamandis, MD
Peter H. Diamandis博士预测，随着AI引发的失业担忧日益增长，中小型企业和大型公司都将很快需要引入“技能再培训合作伙伴”，结合人类专家与AI来提升员工技能。他认为这对于企业家而言是一个巨大的服务业务创业机会。
利用AI解决全球社会挑战的呼吁-Peter H. Diamandis, MD
Peter H. Diamandis博士强调，当前全球32个国家民众最关心的主要问题是生活成本、失业和不平等。他呼吁必须开始利用可用的指数级技术，特别是AI，来积极应对和解决这些社会经济挑战。
超大规模AI数据中心对能源的巨大需求-Peter H. Diamandis, MD
Peter H. Diamandis博士指出，到2030年，超大规模AI数据中心预计将需要额外80-100吉瓦的电力，这相当于新增数十座核电站的发电量。这种巨大的能源需求正在重塑美国的国家能源战略。
GitHub热门项目“LLM Council”介绍-向阳乔木
一个名为“LLM Council”（大模型理事会）的GitHub项目在短时间内获得了超过5千星标。该项目由AK开发，旨在通过同时调用多个不同大模型，并让它们进行匿名互评与排名（基于准确性和洞察力），以减少偏见，最终由一个“主席模型”综合输出质量最佳的答案。
ChatGPT的语音通话功能迎来了更新，现在用户无需切换到单独界面，即可直接在文字对话聊天中进行语音通话。这一改进减少了用户体验的割裂感，也适应了模型响应速度日益提升的需求。
利用Claude Code辅助GitHub项目部署-向阳乔木
向阳乔木分享了一个实用技巧：对于不熟悉如何安装开源GitHub应用的用户，可以直接在Claude Code中输入“一步步带我安装部署这个开源github项目 [ GitHub URL]”，AI将引导用户完成整个部署过程。