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可以毫不夸张的说，Meta 是如今定义了 AI 眼镜这条赛道的那个存在，Meta Ray-Ban 甚至可以说是目前这条赛道中唯一一个已经走过了从零到一阶段的产品。因此无论 Meta 在此时此刻发布什么，都会引发 AI 眼镜行业内极高的话题度。
你知道目前一共有多少个大模型吗？ Hugging Face 上已经有超过 70 万个大模型了。 即使抛去不好用的，被 Artificial Analysis 收录的大模型也有 269 个。不仅模型琳琅满目，供应商也是多得让人眼花缭乱。
最近一张 AI「罢工」的图片冲上了热搜。当网友让 AI Vibe Coding 时，它果断拒绝人类的 PUA，淡淡回了一句「太晚了，我明天再处理吧」，这种敷衍和疲惫感，让我一度以为屏幕另一边真的坐着个打工人。
英伟达CEO黄仁勋也被Nano Banana迷住了。在伦敦，他面对一众记者，公开宣称自己是Nano Banana的忠实粉丝：怎么会有人不喜欢Nano Banana？简直不可思议！
最近在 B 站上，你是否也刷到过一些 “魔性” 又神奇的 AI 视频？比如英文版《甄嬛传》、坦克飞天、曹操大战孙悟空…… 这些作品不仅完美复现了原角色的音色，连情感和韵律都做到了高度还原！更让人惊讶的是，它们居然全都是靠 AI 生成的！
9 月 16 日，OpenAI 正式推出一款新模型 GPT-5-Codex ，这是一个经过微调的 GPT-5 变体，专门为其各种 AI 辅助编程工具而设计。该公司表示，新模型 GPT-5-Codex 的“思考”时间比之前的模型更加动态，完成一项编码任务所需的时间从几秒到七个小时不等。因此，它在代理编码基准测试中表现更佳。
无广告的纯净AI体验，可能很快就会成为过去式。
很多人相信，我们已经进入了所谓的「AI 下半场」，一个模型能力足够强大、应用理应爆发的时代。然而，对于这个时代真正缺少的东西，不同的人有不同的侧重，比如（前）OpenAI 研究者姚顺雨强调了评估的重要性，著名数学家陶哲轩则指出必须降低成本才能实现规模化应用。
上下文学习”（In-Context Learning，ICL），是大模型不需要微调（fine-tuning），仅通过分析在提示词中给出的几个范例，就能解决当前任务的能力。您可能已经对这个场景再熟悉不过了：您在提示词里扔进去几个例子，然后，哇！大模型似乎瞬间就学会了一项新技能，表现得像个天才。
《全球人工智能科研态势报告（2015-2024）》数据显示，中国AI研究人员数量从2015年不到1万人，增长到2024年的5.2万人，年复合增长率高达28.7%。尽管增长迅速，但仍难追上产业扩张的速度。当前中国AI人才缺口超过500万，供需比例为1∶10。