事件在社交平台进一步发酵，被网友称为 AI「垃圾进、垃圾出」的典型案例——由于虚假文本的广泛传播，这些内容反过来被其他 AI 系统「学习」并纳入语料，形成事实污染。
一些不明真相的用户甚至开始引用该声明作为信息来源，使得误导信息呈现出滚雪球式的扩散趋势。虽然 给王一博道歉是假的，但要警惕 AI 谎言泛滥却是真的。
AI 幻觉是其固有的局限之一，当 AI 模型没有得到正确的指导时，它会根据用户输入的数据生成不准确的内容，甚至被用来捏造信息
早期搜索引擎也曾因「自动联想功能」被滥用而遭遇尴尬，许多系统在面对用户非正常输入时，容易输出荒谬的内容。随着 AI 的普及，类似的「AI 幻觉」事件可能会越来越多，只有当公众意识到这一点时，AI 的影响力才会回归理性。
百度搜索 10 年来最大改版：支持超千字文本输入、推出智能框
7 月 2 日，百度在 AI Day上宣布，百度搜索框正式升级为「智能框」。与传统的关键词搜索不同，新的智能框支持更直观的多模态输入：
搜索框内的字符数从之前的 28 个增加到超过 1000 个；
用户可以用更直接、对话式的方式提问，类似与聊天机器人交互；
支持语音、图片和文件的输入，提升用户体验；
集成 AI 聊天机器人功能，支持生成图片、文本和视频等内容。
此外，百度还进一步整合了基于文心大模型、视频生成模型 Muse 等的 AI 工具，提供更高效的创作能力。尤其在视频生成方面，百度的技术可以在几分钟内生成电影级别的短视频，为用户提供更加丰富的视觉和创作体验。
Ilya 接任 Safe CEO，前任被 Meta 挖走
7 月 3 日， 联合创始人 Ilya 宣布，他将亲自出任旗下 AI 创业公司 Safe （SSI）的 CEO。此前担任 CEO 的 Gross 已于 6 月 29 日离职，被 Meta 挖角。
这也是扎克伯格持续重金招募 AI 人才行动的一部分。Gross 是知名创业者和 AI 投资人，此次跳槽表明科技巨头之间的人才争夺战正愈演愈烈。此前 Meta 曾试图直接收购 SSI，但被 Ilya 拒绝。
Ilya 表示，SSI 将继续保持独立运营，专注于构建「安全的超级智能」。他在社交平台上写道：「我们拥有算力、团队，也知道该做什么。会坚定走下去。」
目前，SSI 的技术团队继续向 Ilya 汇报，联合创始人 Levy 将担任公司总裁。据悉，该公司在 4 月的融资中估值达 320 亿美元。
AI 投资狂潮加速，、Meta、 等巨头大举扩建数据中心
随着 AI 竞赛加剧，科技巨头们纷纷加大投资力度，推动数据中心建设的规模和数量达到前所未有的水平。
在印第安纳州新建的 1200 英亩数据中心，将与 AI 初创公司 合作，预计将用于训练全球最大规模的 AI 系统，试图用这座「AI 工厂」全力抢占算力高地。
而传统科技巨头甲骨文（）也正在通过一场罕见的 AI 基建豪赌，在全球算力竞赛中实现逆转。尽管市场的聚光灯集中在 AWS 和 Azure 上， 已悄然通过一系列非典型策略，建立了强大的去中心化、资本效率极高的 AI 云基础设施。
此外，Meta 和 也在各自的项目中投入数百亿美元，建设类似规模的设施。
这些新建数据中心不仅能源消耗巨大，预计将耗费超过 3200 亿美元，且每年用电量相当于百万家庭的需求。尽管有专家质疑如此快速发展的 AI 是否能持续，但行业普遍认为，错失机会的风险远大于投资过度。
随着越来越多的数据中心相继投入建设，、 和其他科技巨头的战略布局，正在推动 AI 基础设施进入新的增长周期。
Meta 宣布成立超级智能实验室，奥特曼抨击
本周，Meta 宣布正式成立超级智能实验室（Meta Labs，简称 MSL）。
Meta CEO 扎克伯格在当时时间周一发布的一封内部信中透露，MSL 将整合公司现有的基础 AI 研究（FAIR）、大语言模型开发以及 AI 产品团队，并组建一个专门研发下一代 AI 模型的新实验室。
此次组织架构调整的最大看点，是引入多位行业重量级人物共同执掌新部门。被扎克伯格砸下 143 亿美元投资的 Scale AI 的前 CEO Wang 将出任 Meta 首席 AI 官（Chief AI ），全面领导 MSL。
多位 GPT-4o 和 GPT-4.1 的核心成员：如 Zhao、 Yu、 Bi、 Ren；
的高级工程师 Joel Pobar，此前曾在 Meta 任职11年；
的 Jack Rae 和 Pei Sun，曾负责 模型和多模态推理系统；
语音与图像模型的重要推动者 Chang、Ji Lin 等。
据悉，Meta 计划在未来几年投入数千亿美元于 AI 基础设施、模型训练、可穿戴终端与人才储备上。新团队未来还将启动 Llama 系列之后的下一代模型研发，目标是在一年内实现行业领先。
据《Wired》报道， CEO Sam 在当地时间周一晚的一封内部信中，对扎克伯格旗下的 Meta 的挖人行动进行了抨击，认为该行为会导致 Meta 的企业文化受到严重影响。
在信中表示，Meta 的挖人行为令人反感，「未来还将会更加疯狂」。
同时， 还表示，Meta 确实招揽了一批优秀人才，但很难能让人认为他们能招揽到核心人才，其还称「Meta 不得不从排名列表相对靠后的位置进行选择」。「我为整个行业的使命感感到骄傲，当然总会有一些唯利是图的人。」
Hunt for Tools｜先进⼯具
野生「 R1」亮相，速度超越原版
日前，一个名为「 R1T2」的模型走红，值得一提的是，这一个「野生模型」速度比原版 R1 还快。
据悉，「 R1T2」由德国 AI 咨询公司「TNG」推出，全名为「-TNG R1T2 」，基于 R1-0528、R1 以及 V3-0324 模型构建的 AoE（专家组合） 模型；模型尺寸为 685B，采用 -MoE 架构。
官方公布的数据显示，「 R1T2」比 R1(0528) 版本快两倍，比 R1 快 20%。不仅在速度上有优势，其在 GPQA （专家级推理能力问答基准）和 AIME 24（数学推理基准）上的表现均优于 R1，比较遗憾的是未达到 R1(0528) 的水平。
目前，「 R1T2」已在 上架。
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百度文心 4.5 系列模型正式开源
日前，百度 AI 正式宣布，旗下文心 4.5 系列模型正式开源，共计 10 款模型开源，涵盖了激活参数规模分别为 47B 和 3B 的 MoE 模型，以及 0.3B 的稠密参数模型。
据介绍，文心 4.5 系列模型均使用飞桨深度学习框架进行训练、推理和部署。
该系列模型在多个文本和多模态基准测试中达到 SOTA 水平，在指令遵循、世界知识记忆、视觉理解和多模态推理任务上效果尤为突出。另外，模型权重按照 2.0 协议开源，支持开展学术研究和产业应用。
目前，文心 4.5 系列模型现可在文心一言进行体验。另外，本次发布的全部模型（包括预训练权重和推理代码）和项目均已完全开源至 Face、、飞桨星河社区，技术报告也已公布查阅。
国内版「星流 Agent」上线
7 月 3 日， 正式发布了 的国内版本——「星流 Agent」。
星流 Agent继承了海外版本的核心功能，能够根据自然语言生成一整套设计物料，涵盖主图、海报、社交媒体封面、视频动画以及 3D 模型等多种创作形式。
用户只需输入简洁的需求，Agent 即可自动拆解任务、确定设计风格，并生成包括主图、延展图和社交媒体封面在内的全套视觉素材。
此外，星流 Agent 还加入了「无边画布」和智能协作编辑功能，支持用户进行多轮对话式改图、修图、换图及构图调整，极大提高了设计效率与创作自由度。
在技术层面，星流 Agent 接入了多种模型，能够根据需求自动选择最合适的模型组合，完成图像、视频、音频以及 3D 内容的生成，并支持多种格式的导出。
目前，星流 Agent 已在 PC 端和移动端同步上线，面向广大中文创作者提供更加智能、高效的设计创作工具。
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B 站开源 V3，漫改、鬼畜视频一键生成
推出了开源动画视频生成模型——Index-。
该模型能够一键生成多种动画风格的视频片段，包括剧集、原创中国动画、漫画改编、虚拟主播内容、动画 PV 以及鬼畜动画等。
苹果开源全新代码生成模型 -7B-
近日，苹果公司在 Face 平台悄然上线其最新大模型成果——-7B-。
这一版本在原有 – 的基础上，进一步引入了 -GRPO 强化学习算法进行微调，显著提升了在代码生成任务上的表现。根据官方说明，该模型在 基准测试中性能提升 4.4%，并有效减轻了解码过程中对自回归偏差的依赖。
-7B- 属于苹果打造的扩散式大语言模型系列，具备 76.2 亿参数，采用 精度训练，支持基于提示词的代码生成。其训练流程基于 -7B- 初始化，并在 2.1 万条代码数据上进行一个 epoch 的后训练。
开发者可通过 Face 上的模型卡及 页面（）查看详细文档与使用方法。示例代码展示了该模型如何通过扩散过程生成代码，包括提示词构建、模型加载与生成参数配置等内容，便于开发者快速上手集成。
值得注意的是， 的架构和生成工具部分借鉴了开源项目 Dream，用于支持 Face 平台的部署发布。
Hunt for Fun｜先玩
一键生成迪拜赛马场： 热门提示词火了
近日，AI 生成图像创作者 @ 分享了一则用 工具创造的视频。该作品描绘了迪拜迈丹赛马场尘土飞扬的内侧跑道上一场赛马比赛的高角度视图。
图像呈现为逼真的 3D 横截面，场景位于外圈草坪、观众看台之间，远景则是城市天际线与海岸线，整体画面被隔离于纯白背景之中。生成参数中指定了 V7 模型版本及 4:3 的画幅比例。
提示词： 3D cross- base, high-angle view of in the inner dust track at Dubai’s , the outer turf, the and the , the sea and the in the , on white –v 7.0 –ar 4:3
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Hunt for ｜先知
李飞飞：AI 的未来在于空间智能，三维世界理解是 AGI 的关键
近日，Y 更新了李飞飞在旧金山 AI 创业学校的访谈视频。李飞飞回顾了自己从创办 到推动深度学习和物体识别发展的一路历程，并重点提到她如今正攻克 AI 领域最具挑战性的前沿技术——空间智能。
她在访谈中明确表示，空间智能将是下一个人工智能革命的关键领域，只有让 AI 理解三维世界，它才能真正迈向通用人工智能（AGI）。
李飞飞解释道，与语言模型的构建相比，空间智能的挑战更为复杂，因为人类对三维世界的感知能力相对较弱，然而她坚信，通过软硬件的融合与创新，这一难题是可以解决的。
李飞飞将 的诞生视为计算机视觉与深度学习领域的范式转变，而她现在的目标是通过攻克空间智能，继续引领人工智能的变革。她表示，AI 必须超越生成模型，进入三维世界的理解，才能真正实现 AGI。
至于 World Labs 的具体细节，李飞飞透露，目前不便公开过多，但她强调，空间智能的应用将与当前的大语言模型（LLMs）有显著区别，尤其是在推动元宇宙等新兴技术的实现过程中，3D 世界的感知将是不可或缺的一环。
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格莱美主席：AI 已重塑音乐创作，人类艺术家不可被取代
格莱美奖主办方——美国录音学院（ ）CEO 哈维·梅森（ Mason Jr.）在接受《华尔街日报》专访时表示，人工智能正在深刻改变音乐产业的创作流程、版权规则以及听众的参与方式，但他坚信，人类创作者在音乐表达中仍拥有不可取代的价值。
作为一位曾与碧昂丝和贾斯汀·比伯等顶级艺人合作过的资深制作人，梅森认为，AI 并非洪水猛兽，而是一种强大的工具，可以生成鼓点、和弦，甚至完整的歌词与旋律。
他指出，AI 的出现将颠覆传统的音乐创作流程，但也为艺术家打开了全新的表达空间，比如让无法再演唱的歌手通过 AI 「复活」嗓音，继续创作与演出。
面对 AI 音乐创作日渐普及的现实，梅森提出几个核心担忧：首先是音乐版权归属不清，艺术家如何在 AI 再创作中获得应有的署名和报酬；其次是，AI 若主要基于对过去音乐数据的模仿生成，是否会削弱原创性，导致音乐审美「平均化」。
他表示，「我们必须确保 AI 创作内容是可被保护、可被盈利、可被识别的，否则最具创造力的音乐人将可能被边缘化。」
对于业界未来是否会设立专门的「AI音乐格莱美奖」类别，梅森持开放态度，但强调「音乐就是音乐」。录音学院历史上从未按合成器或真实乐器划分奖项，而是始终鼓励一切形式的音乐创新。
在他看来，AI 不仅会加速歌曲创作和推荐系统的发展，还可能重塑「粉丝」与「创作者」的关系。未来的粉丝可能不再只是被动聆听，而是能主动参与创作——修改歌词、变换伴奏、甚至让偶像的 AI 分身为母亲唱生日歌。
对于未来是否会出现「非人类歌手」走红，梅森并不否认。他预测，AI 虚拟艺人一定会流行，但真正打动人心的，依然是那些有情感、有经验、有共鸣的人类音乐人。「AI 可以模仿技巧，但无法复制经历。」
梅森最后表示，AI 时代确实正在改变创作者与听众的比例，但「懂风格、懂情感、懂打动人心」的人类创作者，永远会在舞台上占据核心位置。
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风投机构 a16z：速度正在取代 AI 的传统护城河
日前，知名风投机构 a16z 发布一篇名为《In AI, Is the Moat》的博客，讲述了如今 AI 产品、AI 公司需要如何营销，才能在市场中站稳脚跟。
文章中指出，现如今 AI 发展速度太快，以至于连一家公司的「护城河」都没办法构建。AI 基础模型和基础建设每周都会出现新的更新，因此 AI 公司没办法像移动时代那样按部就班的发展。
a16z 表示，在上述的环境中，最重要的就是「速度」——你需要尽快地推出新的 AI 产品、获得关注度并抢占市场份额。
而对于获得关注度，a16z 则认为早期宣传十分重要。每家公司都希望能够获得病毒史传播，但目前 AI 产品发布的数量庞大，迭代速度快，社交算法的易变性等难题，都令传播变得越来越困难。a16z 坦言，「教科书上的策略已不再适用，而现如今，需要打破常规。」
博客中举出了十分多新的营销案例：举行黑客马拉松、构建 AI 类的社交媒体实验（如邀请用户破解自家 AI 产品）、直播式 AI 产品发布等等。而这些新的营销方案，共同点则是：不需要依赖庞大的市场预算、不需要依赖渠道资源，通过社交网络的快速，一步步放大了产品的传播效益。
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