行业活动与平台动态 - 模力工场将联合举办“AI闪耀中国·吴晓波科技人文秀”活动，该活动定于2025年12月28日在厦门国博举办，旨在发布年度AI应用生态调研成果并探讨AI落地与商业前景[1] - 阿里云通义智能硬件与模力工场将于2026年1月8日至11日在深圳联合举办开年首展，预计覆盖76个以上品类、汇聚200家以上展商及1000款以上前沿AI硬件产品[3] - 模力工场作为AI应用发布与推广平台，其榜单评选机制侧重于社区真实反馈，核心指标为评论数，次级指标包括收藏、点赞及推荐人贡献[10] - 平台为开发者提供应用上传渠道，并为上榜应用提供强大的媒体传播支持，可通过极客邦科技旗下品牌资源触达千万级技术决策者、开发者及用户[11] AI应用发展趋势：从工具到角色 - 行业观察显示，AI应用的价值锚点已发生根本转变，从“展示技术能力”转向“占据特定社会角色”，深度融入工作与生活的具体分工中[4] - 当前AI应用发展呈现三条清晰主线：生产力工具追求“专业化内卷”，设计工具进行“工业化”跃迁，以及轻生活与教育场景兴起[3] - 生产力工具（如AI写作、翻译）的发展趋势是弱化技术参数宣传，转而死磕具体工作流，追求直接交付成果，让工具本身在流程中“隐身”[3] - 设计工具（如创客贴、稿定AI）的核心已从“会生成”转向满足商业交付所需的模板化、稳定性和效率，系统性地承接了传统的外包产能[4] - 在轻生活与教育场景，AI产品（如作业助手）正通过融入家庭、亲子等高频日常场景，悄然改变用户的生活习惯[4] 代表性AI应用案例 - **有道翻译AI写作**：其核心创新在于将翻译与写作一体化思考，直接在“表达意图”层面进行内容重构，而非简单的“先翻译后润色”，特别适合双语工作者、内容编辑及产品市场岗位[6] - **小朋友作业助手**：该产品代表了游戏化教育方向，其设计重点不在于解题，而在于将作业重新设计为一套“完成→激励→进度→成就”的反馈系统[8] - **创客贴**：被定位为面向非设计师的智能视觉创作工具，其特点是实现设计能力的“产品化、模板化、自动化”[7] - **稿定AI**：是一款面向商业场景的智能设计工具，致力于让视觉与文案内容成为可规模化交付的生产力[7] - **其他上榜应用**包括：专注于海外社媒多账号管理的SocialEcho、以“大模型工程化落地”为核心的零一万物，以及将专业形象照变为大众消费品的妙鸭相机[7]

小米大模型战略与MiMo-V2-Flash发布 - 小米在2025年合作伙伴大会上，由新任命的大模型负责人罗福莉首次公开亮相，并发布了新一代开源大模型MiMo-V2-Flash [2][3][4] - 该模型采用MoE（混合专家）架构，总参数规模达3090亿，但每次推理仅激活约150亿参数，旨在实现高速、高频、低成本的推理 [8] - 模型设计目标明确为“要跑得快、跑得久、被高频调用也跑得起”，核心是为Agent（智能体）和真实世界应用场景服务 [8][16] 技术负责人背景 - 大模型负责人罗福莉是行业知名AI技术专家，硕士毕业于北大，曾任职于阿里巴巴达摩院和DeepSeek母公司幻方量化，参与研发DeepSeek-V2等模型 [11][12] - 她于2024年11月加入小米，此次演讲是其入职后的首次公开亮相 [13] 模型设计理念与工程逻辑 - 公司认为当前大语言模型本质上是解码了人类思维在文本空间中的投影，而非真正理解物理世界，因此语言是工具而非终点 [19][20][35] - MiMo-V2-Flash的设计目标不是追求“更聪明”，而是“更好用、更可部署”，其技术选择是被Agent场景需求“倒逼”出来的工程取舍 [21][22] - 模型研发主要围绕三大现实挑战展开：智能体需要高效的代码与工具调用沟通语言、智能体间交互带宽低要求极高推理效率、大模型范式正从预训练转向后训练和强化学习 [25][41] 核心技术特点与性能 - 模型采用Hybrid Attention混合注意力结构（Sliding Window Attention与Full Attention比例约5:1），以兼顾长短文本推理并适配现有推理基础设施 [45] - 深入挖掘多词元预测技术潜力，在预训练和微调阶段引入MTP层以提升模型潜能，在推理阶段使用三层MTP并行，实现约2到2.6倍的推理加速 [24][46][47] - 在单机环境下，模型输出吞吐可达5000到15000 token/s，单请求输出速度达150 token/s，相比不使用MTP速度提升约2-3倍 [24][47] - 在后训练阶段，公司提出了Multi-Teacher On-Policy Distillation范式，以高效、稳定地将多个专家模型能力蒸馏到学生模型中 [47][50] 模型性能对比与评测结果 - 在7项主流评测中，MiMo-V2-Flash在Agent、代码、工具调用和复杂任务执行方面已进入全球开源模型第一梯队，整体表现与DeepSeek-V3.2、Kimi-K2-Thinking基本相当 [27][40] - 在SWE-Bench基准测试中，MiMo-V2-Flash在多语言模式下以71.7%的准确率获得一项第一 [28] - 在推理效率对比上，MiMo-V2-Flash的推理成本略低于DeepSeek-V3.2，但推理速度约为后者的三倍；与综合能力相近的Gemini 2.5 Pro相比，推理速度接近，但成本低约20倍 [40][48] 对AGI发展的观点与未来方向 - 公司认为当前大模型虽能完成复杂任务，但缺乏对物理一致性、时空连续性及因果关系的理解，这是“具身幻觉”的根源 [30][52] - 真正的下一代智能体需从“回答问题”转向“完成任务”，并具备与世界交互的能力，其核心是构建一个统一、动态的世界模型，而非仅增加多模态输入 [31][32][52][53] - 智能不是从文本中“读出来”，而是要在与真实环境的持续交互中“活出来”，AI进化的下一个关键点是发展能够持续交互的物理模型 [33][52] - 公司对开源持积极态度，视其为一种分布式的技术加速机制，是缩短开源与闭源差距、推动AGI普惠化的现实路径 [33] 模型发布与生态 - MiMo-V2-Flash已正式发布并开源，同步开放了模型权重、技术报告和API，方便开发者接入Web Coding、IDE等场景，体验网页也已上线 [50]

编辑 | 王玮 当人工智能从概念走向实践，企业最关心的问题正在发生变化。不再只是"要不要用 AI"，而是"如何 真正用起来""如何在组织中持续发挥价值"。在这一背景下，城市、产业与平台如何协同发力，成为推 动 AI 规模化落地的重要一环。 为深入贯彻落实国家数字经济发展战略，加快推动企业数智化转型与人工智能技术深度融合， 全球 人工智能开发与应用大会暨石景山数智化转型峰会（AICon 北京站）将于 2025 年 12 月 19 日至 20 日在北京石景山万达嘉华酒店举行。 本次大会由北京市石景山区经济和信息化局指导，北京石景山 产业发展有限公司主办，飞书与极客邦联合承办，围绕企业数智化转型与 AI 实战落地展开系统呈 现。 大会将围绕"企业数智化转型"与"AI 落地实践"两大核心方向，在两天内集中呈现 1 场项目启动会、1 场全国性 AI 数字化论坛和 1 场人工智能行业峰会，形成从政策发布、趋势研判到实战路径的完整闭 环，全面服务企业管理者与技术决策者的现实需求。 政策直达，项目启动释放明确信号 通过来自一线企业和平台的案例分享，峰会将呈现 AI 在业务流程、项目管理、组织协同等方面的实 际应用方式，帮助企 ...

作者｜冬梅 继摩尔线程 2025 年 12 月 5 日登陆科创板，并在首日经历股价暴涨之后，国产 GPU 行业迎来第二位重量级选手——沐曦集成电路（上海）股份有限公 司（以下简称"沐曦"）。 刚刚，沐曦正式登陆科创板，股票代码688802，截至发稿前，沐曦股价达到679元/股，估值破 2700 亿元。 | | | N沐慶-UO | | | | ■ 电脑版 U | | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | | | 688802 科创板 融 注 成 | | | | | | | 679.00 | 今开 | 700.00 最高 | | | 700.00 最低 | | 650.00 | | 548.77% | 574 34 125 | 16.60% 总手 | | | 3.01万 金额 | | 20.50亿 | | 总值 | 2716.68亿 流值 | 123.16亿 市盈 | 动 | C | -589.72 | | 重多 | | 关时 | 王日 | 日K | 周K | | 月K | 分钟 ▲ | | | 700.00 | | | 568.83% | 菱5 ...

文章核心观点 - OpenAI的编程智能体Codex实现了爆发式增长，其成功不仅源于模型能力的提升，更关键的是构建了一个由模型、API和框架三层紧密咬合的系统，使其能够处理长时、复杂的编程任务，并深刻改变了软件开发的流程与效率 [2][6][27] - Codex的定位正从“被动工具”向“主动队友”演进，其最终目标是参与软件开发的完整生命周期，而不仅仅是编写代码，这代表了人工智能智能体的未来发展方向 [17][29][33] - 当前人工智能生产力提升的最大瓶颈并非模型能力，而是人类自身的输入与审查速度，解除这一瓶颈是迈向通用人工智能（AGI）的关键一步 [7][11][74] Codex的增长表现与市场影响 - 自2024年8月GPT-5发布以来，Codex用户增长**20倍**，每周处理**数万亿**tokens，成为OpenAI最受欢迎的编码模型 [2][21] - 在业务实战中表现惊人，例如帮助Sora团队在**28天**内从零开发并上线安卓应用，并登顶App Store排行榜 [5][11][55] - 内部使用显著加速开发，例如Atlas浏览器项目中，过去需**2-3名工程师花费2-3周**完成的功能，现在**1名工程师1周**即可完成 [56] Codex的产品演进与关键调整 - 早期产品（Codex Cloud）因采用远程异步交互方式而“太过未来”，对新手不友好 [6][11] - 关键拐点是将Codex从云端迁回本地，使其直接在工程师的IDE中工作，此举引爆了增长 [6][11][24] - 目前Codex被比喻为“聪明但不会主动的实习生”，写代码速度很快，但尚不能完全自主工作 [6][17] 三层系统结构：技术突破的核心 - Codex的能力飞跃源于模型、API和框架三层的共同优化与紧密整合，而非单一模型改进 [2][27][33] - 为支持长时任务（如连续运行**24到60多个小时**），团队设计了“压缩”机制：模型负责提炼关键信息，API承接任务链路，框架负责稳定运行 [2][11][27] - 公司对Codex有明确的技术主张（如在沙盒环境中仅使用shell），这避免了模型行为冲突，实现了快速迭代 [27][30] OpenAI的组织文化与运作方式 - 公司文化以“速度”和“野心”著称，迭代速度“闻所未闻”，其模式被概括为“先射击，再瞄准”（即先发布再根据反馈优化） [6][13] - 组织架构高度自下而上，汇聚了世界顶尖人才，个人动力与自主性极强，这是其高速发展的关键 [6][14] - 公司内部深度实践“dogfooding”（自产自用），Codex在过去一年显著加速了公司自身的工程进程 [25][56] Codex对软件开发流程的重塑 - 改变了工程师的工作内容：从享受编写代码的创造性过程，转向花费更多时间审查AI生成的代码 [11][42] - 推动了“聊天驱动开发”等新模式，智能体未来将更自然地融入团队的日常沟通流，而不仅依赖正式规范 [44] - 使角色边界模糊化，例如OpenAI的设计师现在可以编写并发布自己的代码，工程师仅在复杂环节介入 [11][54] 人工智能智能体的未来愿景 - 终极形态是成为“情境化助手”和“超级助手”，能够默认提供帮助，每天提供数千次协助，而不仅响应几十次指令 [18][33][34] - 编写代码被认为是人工智能完成任务的“通用方式”和“最自然、最高效的行动方式”，未来几乎所有强大的智能体都将具备编码能力 [11][36] - 智能体将通过编写代码构建可组合、可复用的能力，形成能够随团队成长而不断累积的知识体系 [37] 对行业与从业者的影响 - 人工智能不会取代工程师，但会改变工作性质，系统设计、架构理解和团队协作等能力将变得更加重要 [41][70] - 产品开发速度的极大提升，使得“深刻理解特定客户问题”比“擅长产品开发”更具竞争优势，垂直领域AI初创公司前景看好 [11][60] - 学习编程依然重要，但理由从“打字写程序”转向理解系统结构、具备判断力以及配置与协作AI智能体的能力 [70] AGI发展的视角与预判 - 当前限制AGI发展的主要因素不是模型能力，而是人类的输入速度、审查速度等多任务处理能力 [7][74] - 预判第一批生产力出现“曲棍球棒式”陡增的用户将在明年出现，其后的变化会加速扩散 [8][75] - 当增长曲线变得异常陡峭时，可能意味着已经站在AGI的门口 [8]

然而，下一波真正的浪潮已经涌现：智能体（Agent）时代。这里的"智能体"，不是简单的聊天机器 人。它指的是 以大型语言模型为认知引擎，具备自主决策、目标导向和环境交互能力的 AI 系统。 从 ChatGPT 到 Claude，从文心一言到 DeepSeek，我们已习惯与各种 Copilot 协作。它们能力惊 人，但本质仍是 被动响应 的工具——我们发出指令，它们返回结果。 "我看到很多开发者卡在'只会调 API'的层面，这非常可惜。AI 智能体的底层，是一套精密的 系统工程。掌握它，意味着你能从'工具的使用者'转变为'智能系统的创造者'。这不仅是技能 的提升，更是思维模式的跃迁。" 想象一下： 这就是 Agentic AI ——未来最炙手可热的技术方向，也是拉开下一代 AI 应用差距的关键。 热潮之下，开发者真正的 挑战是什么？ 智能体开发就像一座冰山。水面之上，是大家熟悉的"调 API、写 Prompt"；水面之下，才是真正的 复杂性所在： 这些，才是考验开发者能否将炫酷概念转化为真实价值的核心能力。面对这片充满机遇但略显复杂的 海域，一位资深的技术"引路人"—— 王延飞老师 ，分享了他的观察。 作为一位 ...

作者｜尹小明 编辑｜李忠良 策划｜AICon 全球人工智能开发与应用大会 在大模型技术飞速发展的当下，大数据领域的各类应用如雨后春笋般涌现，从数仓开发到 ChatBI 问数，再到深度分析 Agent，这些领域的大模型 应用极大地提升了数据处理和分析的效率。但与此同时，如何科学、准确地评估这些应用的效果，成为了行业面临的重要难题。 InfoQ 荣幸邀请到了字节跳动 / 数据平台大模型评测技术负责人 尹小明 在 AICon 全球人工智能开发与应用大会·深圳站上分享了《 评测也很酷 ——Agent 自动化评测技术创新与实践 》。作为字节跳动数据平台的大模型效果评估团队，他们深耕数据应用 Agent 领域，构建了覆盖从数据开 发到数据应用垂直领域 Agent 应用的评测技术体系，尤其在自动化评测算法、Agent 级评测框架等方面形成了可落地的技术方案。本次分享将聚焦 这一领域的技术细节与实践经验。 12 月 19～20 日的 AICon 北京站 将锚定行业前沿，聚焦大模型训练与推理、AI Agent、研发新范式与组织革新，邀您共同深入探讨：如何构建起可 信赖、可规模化、可商业化的 Agentic 操作系统，让 AI ...

作者 ｜ 木子 12 月 16 日，阿里发布了新一代 通义万相 2.6 系列模型 。 这次更新不是某一项能力的单点升级，而是 5 款新模型同时上线 ，包括： 文生视频、图生视频、参考生视频、图像生成，和文生图 ——覆盖从图像到 视频、从一次性生成到可复用创作的多个关键环节。 万相，是阿里"通义大模型家族"的一员（此外还有千问、百聆等）。初代万相于 2023 年 7 月上线，最早以图像生成能力为主，并率先面向企业用户开 放测试。 经过 2 年多的发展，今年 9 月阿里率先在国内发布音画同步的视频生成模型万相 2.5，极大提升视频创作的效率，在权威大模型评测集 LMArena 上， 万相图生视频位居国内第一。 如今的 万相 2.6 更是成为了 国内首个支持角色扮演功能的视频模型， 画质、音效、指令遵循等能力也进一步提升了，单次视频时长实现国内最高的 15s，还新增了角色扮演和分镜控制功能，不仅能一键完成单人、多人、人与物合拍的视频，还能自动实现多镜头切换等专业任务，满足专业影视级场 景需求。 另外，万相 2.6 也是全球功能最全的视频生成模型功能 ，比大名鼎鼎的 Sora2 还 多了一项"多音频驱动生视频"功能 ...

整理 | 华卫 Claude 又闯祸了。近日，一则 Reddit 上对 Claude CLI 的控诉帖引起了大量反响。 情况是，一位开发者用 Claude CLI 清理旧仓库里的软件包时，不仅被删除了整个用户目录，居然把整个 Mac 系统都清空了！ 这到底是怎么回事？ Claude 自查"翻车": 执行了灾难性命令 据该开发者叙述，发生这事后，他第一时间询问了 Claude，而 Claude 给出的回复十分气人： 我找到了问题所在，情况非常严重。查看你的日志后发现，执行了这条灾难性命令： bashrm -rf tests/ patches/ plan/ ~/ 看到末尾的 ~/ 了吗？这代表你的整个用户主目录。 Claude Code 实例意外在删除命令中包含了 ~/，这会彻底清除以下所有内容： 基本上 /Users/ 目录下的所有内容都会被删除。 这也解释了其 Mac 系统为什么会出现以下情况： 你的完整桌面目录（~/Desktop） 文档、下载文件及所有个人数据 钥匙串（~/Library/Keychains） Claude 凭证（~/.claude） 应用程序支持数据 桌面内容消失 钥匙串被删除 Clau ...

作者 | 刘瑞 审校 | 蔡芳芳 论文题目 ： VBF++: Variational Bayesian Fusion with Context-Aware Priors and Recommendation-Guided Adversarial Refinement for Multimodal Video Recommendation 这种"点估计"的策略，在面对真实世界短视频生态中的三大"不确定性"时 [5-6]，显得尤为脆弱 ： 范式革新：VBF++ 将融合从 作者单位 ： 北京航空航天大学 & 北京邮电大学 参考代码 ： https://github.com/muhhpu/VBF 痛点：确定性融合的 "不确定性"危机 多模态视频推荐系统在捕捉用户兴趣时，需要高效整合视频的视觉、听觉和文本特征。然而，现有的主流方法（如基于注意力机制或图神经网络的 确定 性融合 方法 [2-3]）面临着一个根本性的挑战：它们倾向于为给定的输入计算一个单一的、最优的权重向量，将多模态融合视为寻找"全局唯一最优解"的 优化问题 。 "点估计"升级为"分布建模" 近日，北京航空航天大学和北京邮电大学联合提出了一种全新的概率化框 ...