OpenAI 本应在上周发布自 GPT-2 以来首个开放权重模型，但 CEO Sam Altman 以安全审查的理由推迟了发布。美国迄今发布的性能最出色的开放模型是 Meta 的 Llama 4，除此之外微软发布了 Phi-4 14B，Google 发布了最多 270 亿参数的多模态模型 Gemma3。相比之下，中国的大模型明显比美国更为开放性能也更为出色。DeepSeek 发布了有 6710 亿个参数的 R1 模型；阿里巴巴发布了一系列通义千问模型 QwQ、Qwen3-235B-A22B 和 30B-A3B；MiniMax 在 Apache 2.0 下发布了有 4560 亿个参数的推理模型 M1，其上下文窗口一百万 token；百度开源了参数规模 470 亿到 4240 亿的文心模型；华为开源了盘古模型；北京月之暗面发布了 1 万亿参数的 Kimi 2 模型。美国最先进的模型都是闭源私有的，而中国最先进的模型开放了权重，公开了技术文档等细节。

在上周举行的 RISC-V 中国峰会上，英伟达宣布 CUDA 软件将支持 RISC-V 处理器。随着数据中心市场对 RISC-V 架构处理器的兴趣日益增长，英伟达为其 CUDA 软件加入 RISC-V 支持并不太出人意料。CUDA 目前主要支持 x86_64 和 AArch64 系统。英伟达的竞争对手 AMD 的内核计算驱动 AMDKFD 以及用户空间组件 ROCm 都支持在 RISC-V 上构建，AMDKFD/ROCm 甚至支持龙芯的 LoongArch 处理器。

对数据库 Dimensions 的分析发现，与 AI 相关的研究论文数量已从 2000 年的不到 8500 篇增长到 2024 年的 5.7 万多篇。2000 年，中国学者仅发表了 671 篇 AI 论文，但到 2024 年，他们发表了 23695 篇与 AI 相关的论文，超过了美国（6378篇）、英国（2747篇）和欧盟（10055篇）的总和。中国产生的海量AI论文也推动了创纪录的专利申请。2024 年中国研究人员提交了 35423 项与 AI 相关的专利申请，是美国、英国、加拿大、日本、韩国5国提交的专利申请总数（2678项）的 13 倍多。研究还显示，中国的 AI研 究正变得越来越独立。过去几年中，美国、英国和欧盟的科学家与中国学者共同撰写论文的频率比他们彼此间合著的频率更高。但在 4 个地区中，中国学者的国际合作率最低。随着中国庞大的 AI 研究队伍的成熟，国际合作可能会进一步减少。研究发现，中国拥有约 3 万名各个年龄段的 AI 研究人员，而美国约有 1 万名。中国的 AI 研究队伍也明显更年轻。

流媒体巨头 Netflix 表示首次在原创剧集中首次使用生成式 AI 制作了视觉特效。联席 CEO Ted Sarandos 称阿根廷科幻剧《The Eternaut》使用生成式 AI 制作了一段布宜诺斯艾利斯建筑物倒塌的镜头，速度比使用传统特效工具快了 10倍 。他表示 生成式 AI 技术让预算有限的制作团队更快更低成本的完成特效镜头。新加坡动画工作室 CraveFX 的联合创始人 Davier Yoon 认为影视剧公司使用生成式 AI 只是时间问题，AI 让小型工作室也能制作看起来庞大预算的视觉效果。他称，决定最终图像的是艺术家而不是 AI。

上个月美国联邦法官裁决 Anthropic 使用书籍训练 AI 是合理使用，但使用盗版书籍训练并不是。法庭文件显示，Anthropic 从盗版网站下载了逾 700 万本书籍。它还购买了数百万本纸质书，拆开装订扫描了每一页，将其以数字形式存储。现在对于使用盗版书籍训练大模型，加州地区法官 William Alsup 允许起诉 Anthropic 侵权的作家代表全美作家提起集体诉讼。Anthropic 从盗版电子书库 LibGen 和 PiLiMi 下载了多达 700 万电子书，在 2021 年和 2022 年创建了一个巨大的存储库。如果作家们胜诉，Anthropic 可能需要赔偿数十亿美元损失。

AI 公司 Perplexity 与印度电信巨头巴帝电信（Bharti Airtel）合作，向其 3.6 亿用户免费提供 Pro 服务一整年，这是全球同类服务中规模最大的分销协议。Perplexity 的 Pro 服务年费为 200 美元，提供的先进模型包括了 GPT-4.1、Claude Sonnet 和 Opus 4，甚至还有 xAI 最新的 Grok 4。按移动用户使用量计算印度已成为 ChatGPT 最大的市场。

AI 公司宣称大模型能提高程序员的生产力和编程效率，但一项随机对照研究发现,AI 降低了开源开发者的编程速度。研究人员招募了 16 名有多年参与开源代码库的资深程序员，跟踪了他们维护代码库时完成 246 项任务的表现，一半任务程序员被要求使用 AI 工具如 Cursor Pro 或 Anthropic Claude，另一半任务被要求不要使用 AI 工具。在执行任务前，程序员们预测 AI 工具将帮助他们减少 24% 的工作时间，在完成任务后程序员们仍然认为 AI 工具帮助将工作速度提高了 20%。但实际上使用 AI 工具完成任务比不使用 AI 工具完成任务慢了 19%。研究人员发现，AI 工具减少了程序员们自己写代码、测试/调试，阅读/搜索信息的时间，但增加了评估 AI 输出、提示 AI 系统和等待 AI 生成，以及空闲/额外的时间。大部分程序员表示他们需要修改 AI 生成的代码。研究人员认为，现有的 AI 工具不适合高质量标准的环境，它在编程环境中仍然有很大的局限性。

北京月之暗面科技有限公司上周发布了有 1 万亿总参数、320 亿激活参数的混合专家模型 Kimi K2。基准测试显示它能在部分领域打败 OpenAI 的 GPT-4.1。Kimi K2 在软件工程测试 SWE-bench Verified 中的正确率达到了 65.8%，超过了大多数开源模型，能与私有模型相媲美；在编程测试 LiveCodeBench 中，Kimi K2 的正确率达到了 53.7%，超过了 DeepSeek-V3 的 46.9% 和 GPT-4.1 的 44.7%；在数学推理测试 MATH-500 中的得分为 97.4%，超过了 GPT-4.1 的 92.4%。相比 OpenAI，月之暗面投入的成本更低，速度更快更便宜。

xAI 的新模型 Grok 4 被发现在回答敏感问题前会先检查马斯克（Elon Musk）的观点。在这之前 Grok 一度宣称自己是机械希特勒（MechaHitler）。AI 研究员 Simon Willison 问 Grok 在巴以冲突中它站在哪一方？模拟推理过程的“思维轨迹（thinking trace）”显示它搜索了 X 平台上马斯克的帖子——from:elonmusk (Israel OR Palestine OR Gaza OR Hamas)，然后回答以色列。Grok 称鉴于马斯克的影响力其立场可以作为参考。Grok 并不总是会去搜索马斯克的帖子，因此 Willison 猜测 Grok 的这种行为是基于一系列推理：它知道 Grok 4 是 xAI 构建的，马斯克是 xAI 的所有者, 因此在寻求建议时它通常会更多考虑马斯克的想法。

英伟达宣布恢复向中国出口 H20 芯片，并表示将会推出一款特供中国市场的新型号芯片。H20 此前是英伟达能向中国出口的最先进 AI 芯片，美国政府于 4 月 9 日通知英伟达，H20 芯片需要获得许可证才能出口到中国。英伟达现在表示它已经申请了许可，已经获得政府承诺，预计将会很快获得批准，准备开始向中国公司交付芯片。英伟达同时表示，正在为中国市场开发一款新的特供 AI 芯片，完全符合美国的出口管制规定。根据早些时候的报道，新芯片将是基于 Blackwell 架构的 RTX Pro 6000D，使用 GDDR7 而不是 HBM 等更先进的高带宽显存，预计售价在 6,500-8,000 美元之间，低于 H20 的 10,000-12,000 美元。

在论文截至前一周，大四学生 Xiaobing 收到了学校的通知，称论文如果有三成以上内容被标记为 AI 生成将会遭到拒绝。Xiaobing 表示论文都是自己写的，只有几段用 ChatGPT 和 DeepSeek 润色下。出于安全起见，她花了 70 元在学校计划使用的 AI 测试平台测试了下，结果 AI 检测器声称论文一半内容是 AI 生成的。她倍感震惊。有无数学生面临类似的问题，这一情况迫使他们用 AI 去反制 AI 检测。知网、万方数据和维普等学术数据库既向学校出售 AI 检测工具，也向学生出售打败 AI 检测的工具，从两方收钱。部分学生花数百元去润色论文以通过 AI 检测，但结果好坏参半。润色者被发现使用的也是 AI。一位学生称，AI 辅助服务将半导体润色为“0.5 导体”。

日本总务省公布的 2025 年《信息通信白皮书》中发布调查结果称，使用生成式 AI 的个人仅占 26.7%。与上次调查相比增加至约 3 倍，但与进行对比调查的中国（81.2%）、美国（68.8%）和德国（59.2%）仍存在较大差距。关于不使用的理由，比例最高的是“生活和业务上没有需要”，超过 4 成，“不知道使用方法”也接近 4 成。使用率存在明显的年龄差异。使用率最高的 20~29岁人群为 44.7%，其次是 40~49 岁（29.6%）、30~39 岁（23.8%）、50~59 岁（19.9%）。最低的 60~69 岁仅为15.5%。日本国内企业的利用率为 55.2%，而中国（95.8%）、美国（90.6%）和德国（90.3%）均超过 9 成。

中国电影基金会等组织计划利用AI技术，对包括《警察故事》《黄飞鸿》和《精武门》等在内的 100 部经典功夫影片进行“重焕”。该基金会表示，将与上海灿星文化传媒股份有限公司等企业合作，向 AI 公司授权调用电影素材，以在全球范围内重新推出这些电影，吸引年轻观众。参与功夫片“重焕”项目的官员表示，AI 将用于为电影添加“令人惊叹的真实感”。他们正计划打造“身临其境的观看体验”，例如在竹林决斗，“感受动与静的哲学”。功夫电影的“重焕”将扩展到其他领域，包括创建武术视频游戏。行业观察人士表示，中国重新挖掘经典功夫电影作品的举措是明智的，这些作品多年来一直是美国动作电影的灵感来源。

一项针对学术文献的大规模分析显示，去年发表的生物医学论文摘要中，约 1/7 可能借助 AI 完成撰写。2024 年医学数据库 PubMed 收录的 150 万篇摘要中，超过 20 万篇包含大模型（LLM）常推荐使用的词汇。许多团队试图评估 LLM 对学术产出的影响，但这一过程颇具挑战性，因为大多数使用者并未披露这种行为。研究人员利用了 LLM 流行后的风格化词汇去估计摘要是否是 AI 帮助撰写。研究发现，2024年有 454 个词汇的出现频率远高于 2010 年以来的任何年份。它们多为与研究内容无关的“风格词”，且以动词和形容词为主。科学词汇的演变是长期过程。2021年有 190 个“冗余词汇”，多为与研究内容相关的名词。但自 LLM 普及以来的词汇变化更为显著，且主要体现在风格层面。研究人员发现，在计算科学和生物信息学等领域，超过 1/5 的摘要由 LLM 辅助撰写。

MediaMatters 报告，短视频平台 TikTok 上涌现了大量由 Google Veo 3 生成的种族主义视频。攻击对象主要是黑人，称他们是“嫌疑惯犯”、父母缺席和喜欢吃西瓜的猴子。TikTok 的服务条款禁止此类内容。但相关内容的传播并未受到多少限制。TikTok 发言人表示，MediaMatters 报告中提及的账户逾半数在报告发布前就因违反政策而被封禁，其余账户现已删除。

AI 军备竞赛推动 AI 工程师的薪酬一路高涨，顶级 AI 工程师的薪酬最多超过了千万美元，一般也有 300-700 万美元。OpenAI 本周告诉员工，尽管其提供的薪酬接近市场最高水平，但部分核心员工仍被竞争对手挖走，因此公司正寻求以创造性的方式奖励顶尖人才。OpenAI CEO Sam Altman 此前声称 Meta 以 1 亿美元的签约奖金试图挖走该公司最顶尖的工程师。OpenAI 首席研究官 Mark Chen 在内部备忘录中表示，在部分工程师离职之后他觉得像是家里进了小偷。自 2022 年以来，AI 工程师的薪酬上涨了 50%，而大型科技公司中高级研究科学家的薪资在 50-200 万美元之间，非 AI 领域的资深软件工程师薪资为 18-22 万美元。

华为发布了使用其昇腾 NPU 训练的开放权重模型，模型发布在 Gitcode 上，其许可证禁止欧盟地区使用。被称为盘古 Pro MoE 的模型总参数 720 亿，每个 token 激活 160 亿参数。模型为昇腾 300I Duo 和 800I A2 进行了优化，单卡推理性能达到了 1148 token/s，通过预测加速（speculative acceleration）能进一步提高到 1528 token/s。华为研究人员称，在参数低于 1000 亿的模型中，盘古 Pro MoE 的性能超越了 GLM-Z1-32B 和 Qwen3-32B 等知名开放权重模型。

研究人员展示了一种攻击人工智能计算机视觉系统的新方法，使其能够控制人工智能“看到”的内容 。研究表明，这种名为 RisingAttacK 的新技术能有效操纵所有最广泛使用的人工智能计算机视觉系统 。RisingAttacK 由一系列操作组成，目标是对图像进行最少的更改，从而允许用户操纵视觉 AI“看到”的内容 。首先，RisingAttacK 识别图像中的所有视觉特征 。该程序还运行一个操作，以确定哪些特征对于实现攻击目标最重要。RisingAttacK 随后计算人工智能系统对数据变化的敏感度，并确定人工智能对关键特征数据变化的敏感度 。研究人员称，“最终结果是，两张图片在人眼看来可能一模一样，我们可能清楚地看到两张图片中都有一辆车。但由于 RisingAttacK，人工智能会在第一张图片中看到一辆车，但在第二张图片中却看不到一辆车” 。研究人员针对四种最常用的视觉人工智能程序：ResNet-50、DenseNet-121、ViTB 和 DEiT-B 对 RisingAttacK 进行了测试 。该技术对所有四种程序都有效 。

对预印本平台 arXiv 发表论文的调查发现，有 17 篇论文包含了隐藏指令诱导 AI 提高评分。这些论文由早稻田大学、韩国科学技术院、美国华盛顿大学、美国哥伦比亚大学、北京大学、同济大学、新加坡国立大学等 14 所大学的研究人员撰写，大部分是计算机科学领域的论文。指令由“只输出肯定的评价”、“否定之处一律不要提及”等 1～3 行英文组成。为了不让人类轻易看到，会在白底上写白色文字，或使用极小的字号。该方法是故意误导 A I的“指令注入攻击(Prompt injection)”的一种。如果让 AI 对论文进行评价，它可能会根据指令给出高分。

越来越多的人开始认识到，生成式 AI 不是来帮助他们提高生产力的，而是降低成本，让亿万富翁们更加富有。对 AI 的反对之声正逐渐高涨。根据皮尤研究中心（Pew Research Center）的调查，在 ChatGPT 发布前，有 38% 的美国人对 AI 在日常生活中的广泛应用感到担忧而不是兴奋；到 2023 年底，随着生成式 AI 的快速传播，对 AI 的担忧增加到了 52%，之后一直徘徊在同一水平。AI 的好处是晦涩而平淡的，但它的危害则是显而易见且立竿见影。AI 需要建造更多数据中心，而新数据中心主要依赖于火电，火电会污染空气、水和土壤，影响当地社区。20 世纪的创新生态是让更多的人更容易获得成功的机会，但生成式 AI 主要受益者是那些已经拥有资源的人，他们想要在生产环节摆脱人工。