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Software AG 的一项研究发现有多达五成员工使用未批准的 AI 工具。今天的 AI 工具非常容易获得，而企业也日益鼓励员工使用 AI 工具提高工作效率。无论是总结会议记录、起草客户邮件、探索代码还是创建内容，企业员工正在快速普及 AI。即使企业出于安全担忧内部限制员工使用 AI 工具，他们也可以通过浏览器访问 AI 工具的 Web 版本。分析显示最流行的 AI 工具是 ChatGPT，还有部分员工会使用中国公司开发的 AI 工具如 DeepSeek、Baidu Chat 和 Qwen。

根据内外部测试，OpenAI 最新推理模型 o3 和 o4-mini 比该公司之前的模型出现幻觉的概率更高。在 OpenAI 的 PersonQA 测试中，o3 出现幻觉的概率高达 33%，两倍于旧模型 o1（16%）和 o3-mini（14.8%）。o4-mini 更糟糕出现幻觉的概率高达 48%。斯坦福大学兼职教授 Kian Katanforoosh 指出他的团队发现 o3 常生成无效网址。OpenAI 表示需要更多研究去理解为什么随着推理模型规模的扩大，幻觉现象会加剧。

微软研究人员声称，他们开发出迄今为止规模最大的 1 位 AI 模型 bitnet。该模型命名为 BitNet b1.58 2B4T，采用 MIT 许可证发布，能在包括苹果 M2 处理器在内的各种 CPU 上运行。大模型是通过修改人工神经元之间的连接强度进行训练，连接强度以数学参数的形式储存。通过减少参数的精度研究人员能压缩网络，这一过程被称为量化，参数的位数能从 16 位减少到 8 或 4 位，研究人员正致力于将其推向极限——以 1 位精度储存参数。压缩能让模型在低端硬件上运行。bitnet 将权重量化为三个值：-1、0 和 1，其内存和计算效率远高于大多数模型。BitNet b1.58 2B4T 是首个拥有 20 亿个参数的 bitnet，测试中该模型在包括 GSM8K（小学水平数学题库）和 PIQA（测试物理常识推理能力）的测试中超过了 Meta 的 Llama 3.2 1B、Google 的 Gemma 3 1B 和阿里巴巴的 Qwen 2.5 1.5B。

随着芯片上的晶体管日益致密，热量问题日益难以忽视。温度会影响芯片的性能、功耗和能效。随着时间的推移，过多的热量会减慢处理器中关键信号的传输速度，导致芯片性能永久性下降。它还会导致晶体管泄漏更多电流，浪费电，增加能耗。问题的根源在于半导体电子学中另一个定律 Dennard scaling 的终结。芯片逻辑电路的密度日益增长，功率密度也随之增长，产生了副产品热量。对 A10（指 10 埃或 1 纳米）和 A5 工艺节点的分析显示，A5 节点的功率密度比 A10 节点高出 12% 到 15%。在相同工作电压下，功率密度的提升将导致温度预计上升 9°C。

Institute for Progress 分析了 Forbes AI 2025 名单中排名靠前的 AI 相关创业公司，在 42 家总部位于美国的 AI 创业公司中，六成或 25 家 AI 创业公司其创始人或联合创始人有移民背景。这些创始人来自 25 个国家，其中印度有 9 位，中国有 8 位，法国有 3 位，澳大利亚、英国、加拿大、以色列、罗马尼亚和智利各有两位。OpenAI 的联合创始人包括了南非的 Elon Musk 和俄罗斯的 Ilya Sutskever；Databricks 的联合创始人分别出生于伊朗、罗马尼亚和中国。研究凸显了移民对美国科技行业和整体经济的贡献。

瑞典林雪平大学研究人员利用一种创新的流体形态电极，研发出能被塑造成任何形状的电池。这种柔软舒适的电池能随意改变形状，未来可用于给诸多领域各种各样的设备供电。据预测，未来十年内，全球将有超过一万亿台小型设备接入互联网。除了智能手机、智能手表和电脑等传统设备外，还将涵盖可穿戴医疗设备（如胰岛素泵、心脏起搏器、助听器及各种健康监测传感器），甚至拓展到软体机器人、电子织物、联网神经植入物等领域。为了让这些小型设备既能高效运行，同时又不妨碍用户日常活动，新型电池的开发势在必行。此次，研究团队打造了一款柔软且可延展的电池，其核心技术在于将电极从固态转变为液态。

根据 OpenAI 支持页面“API Organization Verification”，OpenAI 可能很快要求组织完成身份验证才能访问某些先进 AI 模型。验证需要 OpenAI API 所支持的国家政府签发的身份证件。OpenAI 表示一个身份证件每 90 天只能验证一个组织，而且不是所有组织都有资格进行验证。OpenAI 声称此举是为了减少 AI 的不安全使用。它的一个目的可能是防止 IP 盗窃。DeepSeek 此前被指使用 OpenAI API 训练了它的模型，这违反了 OpenAI 的政策。

Google 在 AI 领域长期以来一直是领先者，今天流行的大模型就是基于 Google 研究员发表的 Transformers 论文。过去几年 OpenAI 等后起之秀的成就让 Google 相形见绌。但随着 Gemini 2.5 的发布，Google 如今再次超越了所有竞争对手。Gemini 2.5 Pro Experimental 在 LMArena、GPQA Diamond、Humanity's Last Exam 和 AIME (数学竞赛)等测试中都高居第一，它在创意写作中也表现出色。使用过多种 AI 工具用户也报告 Gemini 2.5 Pro 是目前最出色的大模型。Gemini 2.5 不仅反应迅速也非常便宜，其上下文窗口高达 100 万 tokens。Google 的开源模型 Gemma 3 也能媲美顶尖的开源模型如 Llama 4 和 DeepSeek-V3。

AI 购物应用 Nate 的创始人、前 CEO Albert Saniger 被控欺诈投资者。Nate 成立于 2018 年，从 Coatue 和 Forerunner Ventures 等投资者筹集了逾 5000 万美元，2021 年完成了由 Renegade Partners 领投的 3800 万美元 A 轮融资。Nate 声称，在 AI 的帮助下其应用的用户只需点击一下即可在任何电商网站上购物。但起诉书指出，Nate 实际上严重依赖菲律宾呼叫中心的数百名合同工手动完成购买操作。Saniger 声称 Nate 能“无需人工干预”进行在线交易，除非出现 AI 无法完成交易的极端情况。但美国司法部称，尽管 Nate 获得了一些 AI 技术并聘用了数据科学家，但其应用的真实自动化率实际上为 0%。

微软开始逐步向 Windows Insiders 推出 Recall 预览版，该功能会每隔数秒保存 Copilot Plus PC 上的屏幕截图，在本地创造可搜索数字记忆。此举可能表明微软真的准备向更多用户推出受争议的 Recall 功能了。微软原计划于去年 6 月与 Copilot Plus PC 一起推出 Recall，但由于隐私和安全方面的担忧，该功能推迟推出。微软之后计划于 10 月推出该功能，但为了提供“安全可靠的体验”，该计划也被推迟了。

Google 宣布了第七代 TPU 处理器 Ironwood。TPU 代表 Tensor Processing Unit，是 Google 内部开发的专门用于加速机器学习的 ASIC 处理器。第一代 TPUv1 于 2016 年推出。TPU v7(Ironwood)据报道是专门为满足推理等大模型新兴需求而设计的。Google 最新的大模型 Gemini 2.5 运行在上一代的 TPU v6（Trillium）上，Google 表示 Ironwood 更高的推理速度和效率将为更多的突破奠定了基础。Ironwood 的峰值吞吐量为 4,614 TFLOPs。

根据斯坦福最新的 2025 年 AI 指数报告，中美顶级 AI 模型的性能差距已缩小到了 0.3%，而在 2023 年差距是 20%，中国模型正在快速追赶美国的领先地位。从行业主导企业来看，美国仍然领先于中国。在 2024 年 90% 的知名 AI 模型来自企业，美国以 40 个模型领先，中国有 15 个。更明显的一个趋势是如今大模型的性能已经趋同。在 2024 年，TOP1 和 TOP10 的模型的差距能有 12%，如今差距已经越来越小，锐减至 5%。

多数美国普通民众不相信 AI 能改善他们的生活，AI 专家则乐观得多。皮尤研究中心调查了 5410 普通民众和 1013 名 AI 专家对 AI 的态度。结果显示，56% 的 AI 专家相信 AI 将在未来 20 年对美国产生非常或相当积极的影响，在普通民众中间这一比例仅为 17%；76% 的专家认为 AI 将让他们个人受益而不是伤害他们。只有 11% 的民众对 AI 在日常生活中使用增加感到兴奋多于担忧，51% 更感到担忧，只有 24% 的民众认为 AI 能让他们受益，近半数民众认为 AI 会伤害他们。

Midjourney 在时隔一年多之后发布新模型 V7，目前以 alpha 形式提供给用户。V7 改进了图像生成，为手、手指、身体部位和“各种对象”提供了更高的连贯性和一致性，还能提供细节更丰富和逼真的纹理和材质。V7 还提供了新工具和工作流，其中之一是用于迭代和探索的 Draft Mode，费用只需一半但渲染速度提高十倍。V7 有两种模式——turbo 和 relax，其中 turbo 能更快生成最终图像，但费用提高了一倍；而 relax 生成图像的速度很慢，但费用也低。Midjourney 是最早广泛使用的 AI 图像生成工具之一。最初只通过 Discord 提供给用户，现在有了 Web 版本。

Meta 宣布了其最新的开放权重原生多模模型 Llama 4 Scout 和 Llama 4 Maverick。新模型使用了混合专家架构（mixture-of-experts）构建，每个有 170 亿活跃参数。Llama 4 Scout 有 16 个专家，适合单个 NVIDIA H100 GPU，提供了 1000 万上下文窗口，性能强于 Gemma 3、Gemini 2.0 Flash-Lite 和 Mistral 3.1。Llama 4 Maverick 有 128 个专家，在基准测试中超过 GPT-4o 和 Gemini 2.0 Flash，在 LMArena 的 ELO 得分为 1417，它适合单台 H100 主机。Meta 还训练了一个教师模型 Llama 4 Behemoth，它有 16 个专家和 2880 亿个活跃参数，在多项 STEM 测试中超过了 GPT-4.5、Claude Sonnet 3.7 和 Gemini 2.0 Pro，该模型仍然在训练中。最新模型通过 llama.com 和 Hugging Face 提供下载。

微软 CTO Kevin Scott 预测五年内 95% 的代码将由 AI 生成。他表示，AI 不会取代软件工程师，但会改变他们的角色。“这并不意味着 AI 在做软件工程工作……作者仍然是人类。” Scott 称开发者的工作将从直接编写代码转变为通过提示和指令指导 AI，“我们从输入大师（编程语言）转变为提示大师（AI 协调者）。”

AI Disclosures Project 发表的一篇论文认为，OpenAI 很可能未经授权使用 O'Reilly 书籍训练 GPT-4o 模型。AI Disclosures Project 由 O'Reilly Media CEO Tim O'Reilly 联合创办，它使用了名叫 DE-COP 的方法检测大语言模型训练数据中的版权内容。研究人员分析了 34 本 O'Reilly 书籍中的 13,962 个段落摘录，发现 GPT-4o “识别”的付费内容比 GPT-3.5 Turbo 等旧模型多得多。这项技术也被称为“成员推理攻击（membership inference attack）”，用于测试模型是否能可靠区分人类创作的文本和转述版本。

为了在竞争激烈的 AI 领域保持竞争优势，Google DeepMind 采取了推迟发表 AI 论文的策略。诺奖得主 Sir Demis Hassabis 领导的团队引入了更严格的审查程序和更多的官僚主义，增加了 AI 论文的发表难度。该团队最不愿意发表的是可能会被竞争对手利用的论文，或者凸显 Google Gemini AI 模型相比其它模型处于劣势的文章。Google 研究人员在 2017 年发表了 Transformers 论文，奠定了今天流行的大模型的基础，但它也将最初的领先优势让给了 OpenAI 等竞争对手。为了防止再次发生类似的事件，DeepMind 对具有战略意义的论文实施六个月的出版禁令。一位前研究员表示，如果不能发表论文，对研究员而言这是职业生涯的“杀手”。

Google 上周向付费用户提供了其最新最先进的模型 Gemini 2.5，本周它开始向免费用户（有地区限制）提供了 Gemini 2.5 Pro (Experimental)。当然免费用户的使用是受到限制的，可能输入几次提示词就达到了限额。Gemini 2.5 支持模拟推理，能避免大模型常见的错误，目前它在 LMSYS Chatbot 排行榜中位居第一，排名第二的是 OpenAI 的 ChatGPT-4o-latest (2025-03-26)，之后是 Grok-3-Preview-02-24、GPT-4.5-Preview、Gemini-2.0-Flash-Thinking-Exp-01-21、Gemini-2.0-Pro-Exp-02-05、DeepSeek-V3-0324 和 DeepSeek-R1。