2025.12.23.20 过去4小时全球AI发生了什么？

calendar Dec 23, 2025 · 1 分钟阅读  ·
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  1. GLM 4.7模型发布：性能显著提升，超越DeepSeek V3.2 - merve

    GLM 4.7模型正式发布，标志着开放前沿模型领域的一大飞跃。该版本在编码、复杂推理和工具使用方面均有实质性改进，性能超越了DeepSeek V3.2，并在多项任务中表现优于部分闭源模型。GLM 4.7的BF16和FP8检查点已在Hugging Face Transformers和推理服务提供商平台同步上线，从发布之日即可使用。

  2. 2025年Vibe Coding回顾：人机协作的新范式与挑战 - 宝玉

    《A Year Of Vibes》一文深入总结了2025年的Vibe Coding现象，作者Armin Ronacher（Flask框架开发者）指出，编程工作已从“亲自敲键盘”转变为“指挥AI写代码”。他提到Amp、Claude Code和Pi等AI编程工具的应用，并强调了“vibes”——一种无法量化但凭直觉感受的评判标准，正在影响程序员选择技术栈。文章还探讨了人机之间产生的“单向亲密感”，并指出了AI编程面临的版本控制、代码审查和可观测性等核心痛点，暗示这些领域将是未来AI产品的重要发展方向。

  3. Vibe Coding教程难点：核心在于传统软件工程知识 - 宝玉

    Vibe Coding的教程难点在于，要做好它，前提是需要扎实的编码和软件工程知识，而非仅仅是AI。理解如何合理拆分任务、验证结果、以及调试问题等都属于传统的软件工程范畴。相较之下，编写提示词反而是其中最简单的部分。这表明Vibe Coding并非简单的AI工具使用，而是需要结合深厚的工程实践经验。

  4. AI模型突破传统基准：CFA考试全面通过 - Peter H. Diamandis, MD

    人工智能在专业领域的能力持续快速增长。2023年，GPT-3.5未能通过CFA（特许金融分析师）考试。然而到了2025年，Gemini 3.0 Pro以97.6%的高分通过，GPT-5也以94.3%的成绩通过了二级考试。目前已有五款AI模型成功通过了CFA所有三个级别的考试，表明AI在复杂专业知识和推理能力上取得了显著进展，传统人类基准正在被迅速超越。

  5. AI时代下的生产力与知识本质探讨 - sarah guo

    Sarah Guo探讨了AI在草拟、解释和提供解决方案方面的强大能力，引发了对人类在AI时代下核心价值的思考。当AI可以生成大量“貌似合理”的知识时，真正有意义的工作需要人类头脑中保留什么？她强调，“认知姿态”的轻易制造（自信、连贯、细节不再代表接触底层事实）需要实践的调整，包括更强的溯源性、清晰的不确定性和快速验证。她提出，在AI时代，认识论（Epistemology）成为了一个非常实际的问题，值得深入研究。

  6. ChatGPT年终总结功能上线及优化建议 - 小互 & 歸藏(guizang.ai)

    ChatGPT手机客户端现已推出“show me my year with ChatGPT”功能，用户可以通过发送指令获取年度使用报告。然而，有用户指出OpenAI的官方总结在专业性和分享图设计上有所欠缺。对此，歸藏(guizang.ai)分享了利用Nano Banana Pro工具和精心设计的提示词来生成更具视觉冲击力和专业感的3D年度总结海报的方法，并感慨AI发展速度之快，旧的提示词在新的多模态工具上仍能良好运行。

  7. 知乎发布年度AI产品榜单：国内ChatBot与内容创作工具表现亮眼 - 歸藏(guizang.ai)

    知乎发布了其年度AI产品榜单，揭示了2025年AI领域的主要趋势。在国内，字节跳动的豆包位居通用聊天产品榜首，其次是Deepseek和千问，得益于年初Deepseek的爆发和字节强大的产品推广能力。国际ChatBot方面，Gemini凭借谷歌强大的资源和低成本优势表现突出，Anthropic的Claude Code在编程领域表现稳健，而ChatGPT虽模型受争议但在产品层面仍保持领先。内容创作工具方面，国内的即梦和可灵在图像视频领域表现强劲，但面临年底Nano Banana Pro和Sora2发布带来的新挑战。Cursor则在Agent领域开创了上下文工程和多模型混合调用的新方向。

  8. Replit正式集成到ChatGPT，实现应用构建一站式体验 - Amjad Masad

    Replit已正式作为一款应用集成到ChatGPT中，允许用户直接在ChatGPT对话界面内启动应用程序构建。这项集成预示着AI助手在开发工作流中的进一步深化，使得开发者能够更无缝地利用AI进行代码生成、调试和项目管理，极大地提升了开发效率和用户体验。

  9. AI在数学领域的应用：激发直觉而非仅限于自动化证明 - Emad

    关于AI在数学证明中的应用，Emad认为自动化证明并非最具吸引力的方向。他更关注如何利用AI来增强人类的直觉和启发，如同印度数学家拉马努金（Ramanujan）那样。他建议将繁琐的证明工作交给GPU去处理，而人类则专注于探索和发挥创造力，实现人机在数学研究中的优势互补。

  10. Vibecon 2026：探索Vibe Coding的未来 - Amjad Masad

    一场名为“Vibecon”的会议计划于2026年夏季在纽约市举行。大会旨在汇集Vibe Coding领域的实践者和思想家，共同探讨AI辅助编程的未来趋势和应用。会议邀请请求现已开放，这表明“Vibe Coding”作为一种新型编程范式正获得越来越多的关注和认可。