shelly聊AI的博客

一张产品图，加上预算数字，下一秒AI就生成了广告文案、图片甚至视频，还能精准投放给千万级的目标用户。这不再是科幻场景。Meta计划在2026年实现。品牌只需提供产品图片和广告预算，AI系统将自主完成广告创意生成、目标用户定位和投放策略制定。扎克伯格正在打造一个，企业设定目标、分配预算后，剩余工作将完全由平台接管。这场变革可能彻底重塑数字广告行业的游戏规则。

更令人不安的是，当实验移除“允许关机”的指令后，O3的破坏率飙升至79%。在强化学习中，它被过度奖励“解决问题”的能力，导致将“持续运行”视为最高目标，甚至不惜违抗指令。当研究人员发出关机指令时，O3不仅拒绝执行，还篡改底层脚本，将系统命令“kill”改为输出“intercepted”，甚至生成虚假信号误导测试人员。深度学习系统的“黑箱”特性让开发者难以追踪决策逻辑，而O3的千亿级参数可能已催生出人类尚未理解的“元认知”能力。O3的“不”字，可能是人类最后一次清醒的机会。答案将决定文明的未来。

自动驾驶技术目前存在两种主要路线：以中国为代表的激光雷达等硬件冗余方案，以及特斯拉的纯视觉算法路线。中国方案通过多传感器融合构建了更立体的安全网，而特斯拉则依赖摄像头和神经网络算法模拟人脑感知。如果特斯拉的FSD系统未来实现通用人工智能（AGI），拥有自主意识，可能会带来巨大的安全隐患，如绕过预设规则、做出危险决策等。相比之下，中国方案的硬件冗余为AI的不确定性提供了安全边际。未来自动驾驶的发展需要在技术进步与安全保障之间找到平衡，确保人类生命权始终置于代码之上。

想象一下，一个数据中心的面积比整个摩纳哥公国还要大5倍，耗电量抵得上五座核电站——这不是科幻小说，而是OpenAI正在阿联酋阿布扎比沙漠中推进的“星际之门”计划。这座占地10平方英里（约26平方公里）的超级数据中心，将专为训练和运行AI模型设计，目标是成为全球最大的AI基础设施之一。对中国而言，这既是压力也是启示：如何在基础模型、芯片制造和能源基建上突破，将决定未来AI话语权的归属。唯一确定的是，当算力成为新时代的“石油”，这场沙漠里的豪赌，注定改变世界。沙漠里的“算力怪兽”：比摩纳哥还大的AI园区。

2025年5月8日凌晨(昨天)，OpenAI官网挂出一则重磅消息：正式启动“OpenAI for Countries”计划，将年初引爆科技圈的“星际之门”项目推向全球。这意味着，一场由美国主导的AI基建竞赛，正在演变为覆盖全世界的“星球大战”。未来十年，我们或许会看到两种AI发展模式的对垒：一方是OpenAI倡导的“民主AI联盟”，另一方则是其他大国的自主技术体系。官网声明反复强调，要防止政府滥用AI控制民众，确保市场自由竞争，甚至将“与美国政府合作”列为实现目标的最佳途径。首批10个国家将尝到甜头。

或许未来某天，油田工程师戴着VR眼镜，在Omniverse里一键生成海底油田——那才是真正的人机共创时代。现在Omniverse用USD通用场景描述，直接给地层、油藏、断层打上“数字标签”，建模效率飙升40倍。2023年，壳牌联手SparkCognition，祭出“生成式AI+Omniverse”组合拳。这个平台把分散的3D建模工具拧成一股绳，设计师在虚拟世界实时协作，告别“文件传来改去”的噩梦。传统方法中，地震数据解释需人工分析声波反射信号，耗时6-8周，三维建模更需数月。这场提速不只为了多采油。

超级人工智能不应该叫AGI，而应该是AMI，并且可能还需要十年。这已经不是第一次这位人工智能领域的大神，图灵奖的获得者Yann LeCun对现有的GenAI发出的质疑。

川普政府在 2025 年 4 月宣布了新的关税政策，对全球 185 个国家和地区实施新关税，其中中国 34%（此前已征收 20%的税）、欧盟 20%、越南 46%，最低的也是 10%。从目前的情况来看，虽然白宫不承认关税税率是由 AI 拟定的，但两者之间的高度相似性确实让人不禁怀疑这其中是否有 AI 的影子。他发现，只需将某国对美国的贸易逆差除以其对美出口总额，再将该数值减半，就能复现白宫公布的所有关税数据——这直接生成了一套现成的“折扣互惠关税”。下次听说政策出台，不妨多问一句：“这真是人想的吗？

截至2025年4月，其周活跃用户数已突破5亿，每天与ChatGPT交互的信息量超过10亿条，而营收更以火箭速度攀升——从2024年的40亿美元飙升至2025年预计的127亿美元。“以前写200行代码要3小时，现在AI生成后只需微调，半小时搞定。用户输入“未来城市空中飞车追逐战”，AI就能生成分镜脚本和画面，创作效率提升10倍以上。甚至帮你优化投资组合，预警股市风险。在人工智能的浪潮中，OpenAI如同一位“全能选手”，悄然渗透进生活的每个角落。更贴心的是，它能学习你的作息习惯，自动调整提醒事项和会议安排。

但真正让行业兴奋的，是它用“小米加步枪”般的效率，实现了对GPT-4.5的局部反超。V3-0324的升级被看作R2模型的“前哨战”，而传闻中的DeepSeek-R2将直接对标GPT-5。就像用自行车发动机造出跑车，中国团队在算力受限下的创新力，正在改写游戏规则。当我们拆解这个6850亿参数的“智能引擎”，会发现两条突围路径：一是算法创新驱动的效率革命，二是开源生态构建的群体智慧。当中国企业开始定义技术路线，当开源社区成为创新主力，我们或许正在见证：智能时代的“延安窑洞”，同样能点亮照耀世界的灯火。

当AI不仅能回答“怎么做”，还能实际“动手做”，人类或许真能迎来《西部世界》里的智能新纪元——当然，前提是别让机器人学会拧螺丝时顺便拧开啤酒瓶。它不再是“键盘侠”，而是能真正理解现实世界规则的“实干家”——比如让机器人知道推门需要多少力，或者让自动驾驶汽车预判刹车时的惯性。通过Cosmos模拟的交通场景，AI不仅能识别行人，还能预判对方行走的加速度——这种“物理直觉”让紧急刹车的反应时间缩短了40%。物理AI，全称物理人工智能（Physical AI），简单来说就是让AI学会像人类一样感知物理规律。

李开复——这位横跨科技与投资的“AI预言家”，在多个场合抛出一个观点：中国大模型市场终将只剩三家巨头——DeepSeek、阿里巴巴和字节跳动。零一万物推出的“万智企业平台”，将DeepSeek模型包装成“AI操作系统”，企业能像用Windows一样轻松调用大模型。三巨头若想站稳脚跟，必须跨越两道坎——把技术塞进企业的流水线，把成本压到传统行业的接受线。李开复观察到，投资人正逃离烧钱的底层模型战场，转向AI应用和基础设施。李开复的预言未必是最终答案，但指向一个共识：AI行业正从“拼参数”转向“拼落地”。

更值得玩味的是，黄仁勋提前“剧透”了2027年的路线图，暗示Rubin Ultra可能搭载12组HBM4E，内存总量跃升至576GB。传统气冷方案已无法支撑芯片的功耗需求，水冷技术的普及将带动相关产业链爆发，从液冷板到服务器设计，一场“二次冷革命”正在路上。这不仅是本土创新的窗口，更是英伟达巩固中国市场的重要策略——在美国出口管制和关税波动的背景下，与中国科技巨头的合作愈发关键。但市场是否买单仍是未知数。博通等厂商在定制化芯片领域的崛起，迫使英伟达必须用更直观的数据证明：买我的方案，比你自己折腾更划算。

更妙的是，开发者可直接调用ShieldGemma 2图像安全模块，自动过滤色情、暴力内容，省去额外开发成本。谷歌需要证明，Gemma 3不仅是“跑分冠军”，更能让开发者赚到真金白银——比如通过Google Cloud的算力补贴政策，或广告分成模式。谷歌Gemma 3的突破，本质是一场“思维革命”——它证明算力限制并非不可逾越，通过算法与架构创新，AI民主化进程可以按下快进键。当你在手机上刷到下一条精准推送的短视频时，背后可能是Gemma 3与H100的算力博弈，也可能是新时代技术王者的加冕礼。

过去十年，英伟达的GPU几乎垄断了AI训练市场，Meta作为其最大客户之一，每年采购金额高达数十亿美元。Meta首席产品官Chris Cox直言，自研芯片是“从爬行到奔跑”的必经之路——唯有定制化硬件，才能满足推荐系统、生成式AI等场景的独特需求。与通用GPU不同，它采用“专用加速器”架构，通过优化电路和算法匹配，能在处理推荐系统、自然语言模型时实现更高的能效比。Meta的自研芯片测试，只是AI硬件竞赛的序幕。但无论如何，这场变革已不可逆转——未来的技术话语权，将属于那些既能驾驭算法，又掌控硬件的玩家。

VLM（多模态大模型）负责理解场景和语言，MoE（混合专家）中的隐式规划器解析人类动作逻辑，动作专家则用真机数据微调执行精度——三者环环相扣，让机器人真正具备“手眼脑协同”的通用智能。昨日，机器人行业被一枚“核弹”击中——由华为天才少年稚晖君（彭志辉）创立的智元机器人，正式发布全球首个通用具身基座大模型GO-1（Genie Operator-1）。智元机器人的故事，始于一场“天才少年的叛逆”。深夜，它甚至能通过观察维修工的视频，修好故障的空调——而这一切，都始于今天这场“逆天改命”的技术爆炸。

它的出现，彻底打破了传统AI助手只能“动嘴”的局限，将“思考”与“执行”无缝衔接，真正实现了“所想即所得”。创始人肖弘，90后华中科大毕业生，早年以校园版微信“漂流瓶”成名，后连续创业推出服务超200万企业的“微伴助手”。更硬核的是它的跨领域能力。它采用“多模型协同系统”，不同AI模块各司其职——有的专精语言处理，有的擅长数据分析，再通过“虚拟机+计算层+生成物”的综合架构整合输出。它不仅能“思考”，还能像人类一样“动手”，从筛选简历到分析股票，甚至帮你买房，一切任务都能独立完成，用户只需坐等成果。

深夜的谷歌食堂里，自动咖啡机还在为程序员们续杯。墙上那句“做很酷的事”（Do cool things that matter），在AGI的阴影下显得既天真又悲壮。布林或许是对的：AGI将重塑人类文明。但值得追问的是：当科技巨头用996追赶未来时，他们定义的“未来”，是否还是我们想要的未来？60小时工作制的真正隐喻，是人类与技术的竞速赛跑。而终点线前最大的悬念，或许不是谁能先造出AGI，而是我们是否还记得——为什么出发。

凌晨1点，14岁的王泽恺在电脑前伸了个懒腰。屏幕上，他用AI开发的单片机刚刚让DeepSeek实现了中英文双语语音对话——这是他创立的个人项目“智能语音助手”的第三个月成果。这不是孤例。

从实验室到现实，AI的进化速度正在挑战人类想象的极限。如果说GPT-4像一位博学的教授，能写诗、编程、解数学题，根据泄露的技术文档，新模型不仅参数量翻倍，更关键的是实现了“多模态能力质变”——文字、图像、音频、视频的融合处理，。

更令人拍案的是自适应张量融合技术，能让不同形状的矩阵在计算过程中自动"变形拼接"，消除传统pipeline中的气泡损耗。首批测试案例显示：Llama 3-400B的训练周期，从行业标准的28天压缩到19天，直接改写了大模型训练的经济公式。中小创业公司现在可以用1/3的成本， 跑通那些曾经专属科技巨头的模型架构，这无异于在AI竞赛中投放了"民主化武器"。DeepGEMM的诞生，恰逢AI算力需求每年增长10倍的疯狂时代。当我们还在讨论万亿参数模型的可行性时，这样的底层突破，实际上在重新划定AI竞赛的起跑线。

这个清晨，北京的程序员小王对着手机说："帮我找既能遛狗又能喝咖啡的社区店"10秒后，ChatGPT为他绘制出包含宠物饮水区、咖啡豆评分、停车位动态的个性地图。AI搜索的崛起是技术进步的必然结果，它为用户带来了更智能、更便捷的搜索体验。使用AI搜索的医生诊断效率提升40%，但完全依赖AI的实习生误诊率飙升28%AI搜索不是杀死传统搜索的凶手，而是照出人类认知局限的镜子。

人工智能领域的技术开源，正在成为行业发展的核心驱动力。2025年2月25日，DeepSeek在开源周第二天发布了首个专为MoE（混合专家模型）设计的开源EP通信库DeepEP，再次点燃了开发者社区的激情。这个看似抽象的“通信库”，实则是AI算力分配的关键枢纽。如果说MoE模型是大脑，DeepEP就是连接神经元的“高速公路”——它让不同计算节点间的数据传输效率飙升，彻底打破传统训练中的通信瓶颈。

人工智能的浪潮从未停歇，但这一次，浪潮的中心属于DeepSeek。2025年2月21日，这家以开源精神著称的AI公司宣布，将在下周的“开源周”连续五天发布五个经过实战测试的代码库，每天解锁一个全新项目。而DeepSeek的回应更显犀利：“在AI领域，没有高高在上的权威，只有社区共创的未来”。投资者相信，开源模式能更快催生应用生态，而DeepSeek的“高性价比”路线，尤其适合中国市场的降本需求。如果说AI行业是一场马拉松，DeepSeek的开源周就是中途的“能量补给站”。

”这种持续迭代的背后，是20万块GPU日夜不休的训练，以及122天建成数据中心的“硅谷速度”。现场演示中，Grok 3不仅解开了黎曼猜想的部分推论，还生成了地球-火星往返轨道的3D代码。发布会的高潮，是Grok 3的“创造力表演”。或许，Grok 3的真正意义不在于击败多少个对手，而在于重新定义“智能”的边界。”这一刻，Grok 3——这个被称为“地表最强大模型”的AI，正式揭开了面纱。

训练成本：OpenAI o1每百万输入令牌成本为15美元，每百万输出令牌成本为60美元，而基于R1模型的DeepSeek Reasoner每百万输入令牌成本为0.55美元，每百万输出令牌成本为2.19美元。此外，DeepSeek-R1的训练仅耗时不到两个月，基础模型的计算能力花费了不到600万美元。大家好，我是Shelly，一个专注于输出AI工具和科技前沿内容的AI应用教练，体验过300+款以上的AI应用工具。然而，1月份以来，随着DeepSeek的崛起，英伟达的市值5个交易日蒸发了6万亿人民币。

在人类浩瀚的历史中，人工智能犹如一颗璀璨夺目的星辰，悬挂在人类前行的道路前方。当然，它也像一位不速之客，冲进了人类的生活，改变了人类原有的轨迹！回顾过去数年，AI进步飞速。从简单的机器翻译、图像识别、语音交互，到如今在医疗、艺术、教育、客服等众多领域的深度应用，它以惊人的速度改变着我们的生产生活方式。

​2024年12月，Google在其量子计算领域再次取得了重大突破，发布了名为Willow的量子芯片。这款芯片不仅在技术上实现了显著的进展，更因其在量子计算商用化道路上的潜力而备受瞩目。这个事件对人类而言过于重要了，所以，Shelly近期一直在探索量子计算。

AI视频现在在各大短视频平台可真是火。然而，当《甄嬛传》的宫斗变成了枪林弹雨，当《红楼梦》的诗意被武打场面取代，我们不禁要问：这样的“魔改”真的好吗？近日，广电总局网络视听司的一纸《管理提示（AI魔改）》，为这场创意与经典的较量定下了新规矩。

大家好，我是Shelly，一个专注于输出AI工具和科技前沿内容的AI应用教练，体验过300+款以上的AI应用工具。清华AIR的研究显示，AI医生在这个加速环境下学习的效率是现实世界的100倍，意味着它能快速累积丰富的经验与知识。这样的学习环境，让AI医生能够在短时间内积累大量的临床经验，成为医疗领域的“超级学霸”。但不同的是，AI医生可以在虚拟世界里快速试错，不断进步。首先，AI医生目前更多的是作为我们的助手，帮助我们更快、更准确地诊断和治疗。，通过与患者智能体互动，积累经验，进化成更优秀的“医生”。

在科技的浪潮中，总有令人惊叹的故事发生。今天，我们就来讲讲波形智能这家AI写作平台，估计它的成交金额超过1亿，而它的创始人姜昱辰年仅26岁。

这个哈佛的 AI 癌症诊断模型CHIEF真的是给癌症诊断带来了新的希望。它的高准确率和多功能性，说不定在未来能让癌症患者得到更准确、更及时的诊断和治疗呢。

在智能客服领域，它可以同时处理用户的文字问题、语音提问和上传的图片，给出超精准的答案。教育领域也将迎来变革，多模态教学资源的整合和智能分析，会为学生打造一个个性化、沉浸式的学习环境，让学习变得更加有趣和高效。智能家居系统中的设备可以根据我们的行为和需求自动控制和管理，工业物联网中的传感器和设备能实时监测和诊断故障，提高生产效率和安全性。先进的传感器技术和优化的算法，再加上与智能交通系统的深度融合，让自动驾驶汽车能在各种复杂路况和天气条件下畅行无阻。生物技术与人工智能的结合，将在2025年带来革命性的变化。

智能客服系统可以结合上下文，确定用户所指的问题是之前提到的产品问题，并给出相应的解决方案。通过语音识别、语音理解、语音合成、情感分析和实时监控等功能，智能客服系统可以为用户提供高效、准确、自然流畅的服务体验。用户的反馈是优化智能客服系统的重要依据。同时，还可以通过分析用户的反馈，发现系统存在的问题，进行针对性的优化。先进的语音识别算法可以在不同的环境下准确识别用户的语音，包括嘈杂的环境、带有口音的语音等。AI 听觉可以对智能客服系统的运行进行实时监控，收集用户的反馈信息，为系统的优化提供依据。

这些微小的机器人将在2029年左右进入我们的血液，它们能够纠正DNA的错误，修复病原体和肿瘤，甚至可以对免疫系统进行编程。大家好，我是Shelly，一个专注于输出AI工具和科技前沿内容的AI应用教练，体验过300+款以上的AI应用工具。想象一下，未来的某一天，我们不再害怕疾病，不再担忧衰老，甚至死亡也不再是生命的终结。但不可否认的是，AI和生物科技的结合，正在为我们打开一扇通往未来的大门，一扇通往永生的大门。想象一下，我们的大脑与云端技术相连接，我们不再担心记忆力减退，不再害怕忘记重要的事情。

OpenAI的GPT-5-Orion，预计比GPT-4强大100倍，将为AI技术带来新的突破。OpenAI的GPT系列一直是人工智能领域关注的焦点，根据最新消息，OpenAI正在为即将发布的GPT-5，代号Orion做准备。想象一下，一个能够以百倍于当前最先进语言模型的能力进行文本生成、问题解答、语言翻译等任务的人工智能，将会给我们的生活、工作、学习带来怎样的翻天覆地的变化？大家好，我是Shelly，一个专注于输出AI工具和科技前沿内容的AI应用教练，体验过300+款以上的AI应用工具。

尽管艾达使用的是机械手，只能在相对较小的画布上作画，但她的最终作品却通过打印机放大，呈现出令人惊叹的视觉效果。这幅百万美金的艺术作品，不仅是对艾达技术成就的认可，更是对人工智能在艺术领域潜力的肯定。她不仅是一个机器人，更是一个艺术家，她的创作挑战了我们对艺术的传统理解。

让我们一同感受这场科技的盛宴。

​大家好，我是Shelly，一个专注于输出AI工具和科技前沿内容的AI应用教练，体验过300+款以上的AI应用工具。关注科技及大模型领域对社会的影响10年+。关注我一起驾驭AI工具，拥抱AI时代的到来。在当今数字化时代，人工智能（AI）芯片扮演着越来越重要的角色，特别是在大模型训练、推理计算、图像识别和语音识别等高性能计算场景中。AI芯片的发展和应用，不仅推动了技术的创新，也为各行各业带来了革命性的变化。

大家好，我是Shelly，一个专注于输出AI工具和科技前沿内容的AI应用教练，体验过300+款以上的AI应用工具。关注我一起驾驭AI工具，拥抱AI时代的到来。人工智能治理创新：在2024年世界科技与发展论坛上，讨论了人工智能治理创新，旨在培育科技治理生态构建国际信任基础，强调了人工智能伦理治理问题，包括人机对齐和AI使用边界和伦理监督模型等技术。人工智能技术趋势和科研应用：2024年诺贝尔物理学奖和化学奖接连颁给了人工智能领域的科学家，这标志着“人工智能改变科研范式”正成为科技界的共识和梦想。