Mistral Medium 3模型发布 - 推出新模型Mistral Medium 3，具有三大亮点：兼顾SOTA性能、成本降低87.5%、简化企业部署方式[1] - 在编程和多模态理解等专业场景表现突出，基准测试达到或超过Claude Sonnet 3.7的90%，但成本更低（每百万token输入0.4美元/输出2美元）[1] - 性能超越开源模型Llama 4 Maverick和企业级模型Cohere Command A，价格优于DeepSeek V3等低价模型[1] - 在编码和STEM任务中表现优异，与参数更大但速度更慢的竞争对手相当[2] - 支持任意云平台部署，包括四块GPU及以上的自托管环境[5] 技术性能与基准测试 - 在HumanEval 0-shot测试中达到92.1%，与Claude Sonnet 3.7持平，略低于DeepSeek 3.1的93.3%[3] - LiveCodeBench (v6)0-shot测试中表现较弱，仅为30.3%，显著低于DeepSeek 3.1的42.9%[3] - 在Math500 Instruct 0-shot测试中达到91.0%，优于GPT-40的76.4%和Claude Sonnet 3.7的83.0%[3] - MMLU Pro 5-shot CoT测试中达到77.2%，略低于Llama 4 Maverick的80.4%[3] - 在多模态任务DocVQA 0-shot测试中表现优异，达到95.3%，显著高于GPT-40的85.9%[3] 开源策略与社区反响 - 2023年9月开源Mistral 7B模型引发社区轰动，但后续未推出有影响力的开源模型[8] - 网友批评公司未履行开源承诺，四个月内发布三款受限的"开放权重"模型，仅限企业客户使用[11] - 社区对公司仅小幅更新Mistral Small 3.1反响平平，期待发布高质量开源模型[12][13] - 网友认为Mistral Medium 3无法与Qwen3等开源模型比较，缺乏开放权重[11] 公司战略与竞争环境 - 创始团队来自Google DeepMind和Meta，被誉为"将欧洲推上科技顶尖舞台的英雄"[16] - 以成本效率为核心优势，称使用的算力比美国竞争对手少100倍，但开发出前沿水平模型[18] - 获得微软投资与合作，成为微软在OpenAI之外的首笔大模型公司投资[18] - 正被DeepSeek等新兴竞争对手超越，中国公司被视为OpenAI的"快速追随者"[19] - 部分投资者认为聚焦"高效率"在资本充足的AI竞赛中是战术失误[19] 融资与市场地位 - 成立不足两年完成6亿欧元融资，估值接近60亿欧元[23] - 员工约150人，远少于拥有数千名员工的美国竞争对手[24] - 年化运行率(ARR)达数千万美元，远低于Anthropic的10亿美元和OpenAI的40亿美元[25] - 在企业级AI市场排名第五，市占率仅5%，远落后于OpenAI[26] - 领先AI企业已筹集超500亿美元资金，远超Mistral[28] 欧洲市场定位与未来前景 - 获法国总统马克龙支持，被视为欧洲"主权化"AI的代表[21] - 目前是欧洲唯一重量级大模型开发者，德国Aleph Alpha已退出该领域[21] - 市场传闻可能被收购，但CEO坚称希望保持独立并上市[22] - 部分投资人私下认为公司需要出售，可能面临被大型科技公司"人才收购"[22][25] - 处于尴尬困境：融资规模过大无法悄然退出，但不足以在全球AI竞赛中保持领先[23]

作者 | 褚杏娟 美国著名创业孵化器 Y Combinator （YC）正在孵化的 AI 创业公司 Optifye.ai 最近的一个展示视频在社交媒体上引发了强烈反响，Y Combinator 将其 从社交媒体平台上删除。 视频中，Optifye 联合创始人库沙尔·莫赫塔（Kushal Mohta）扮演成一家服装厂的老板，并在给一位主管打电话，这位主管实际上是另一位联合创始人 维万·拜德（Vivaan Baid）扮演的，他们在讨论一位仅被称为"17 号"的低效员工。 "嘿，17 号，怎么回事？你现在的表现很差，"拜德询问该员工，员工回应称自己全天都在工作。"全天工作？你连一小时标准产量都没达到，效率只有 11.4%。这实在太糟糕了，"拜德反驳道。 根据介绍，Kushal 和 Vivaan 是杜克大学计算机科学专业的毕业生。"由于我们家族经营着制造公司，所以我们比大多数工业工程师见到过更多生产线上 的情况！"两人说道。 "车间是一个黑盒子。以前从未有过准确衡量车间表现的方法。车间也人手不足，平均每位主管要负责管理 50 多名工人。公司很难提升效率，因为他们 无法确定问题的根源。"因此，"我们在生产线上安装摄像头 ...

整理｜冬梅、核子可乐 I/O 前夕，谷歌突发 Gemini 2.5 Pro 预览版 昨晚，谷歌在 I/O 大会之前宣布推出 Gemini 2.5 Pro Preview（I/O 版）。作为其旗舰产品 Gemini 2.5 Pro AI 模型的升级版本，搜索巨头宣称该模型在多项主流基准测试中均名列前茅。 Gemini 2.5 Pro Preview（I/O 版）可通过 Gemini API 以及谷歌的 Vertex AI 与 AI Studio 平台获取， 价格则与升级前的 Gemini 2.5 Pro 模型相同。预览版也被引入到谷歌的 Gemini 聊天机器人应用当 中，主要供 Web 及移动设备端使用。 谷歌 DeepMind CEO Demis Hassabis 在 X 上发帖称："非常高兴能与大家分享我们迄今为止构建的 最佳编程模型！今天，我们发布了 Gemini 2.5 Pro Preview 的'I/O 版'，其编程能力得到了大幅提 升。 此版本在 LMArena 编程类别中排名第一，在 WebDev Arena 排行榜上同样拔得头筹 。" 这套模型的发布正值谷歌年度 I/O 开发者大会（因此得名「 ...

整理 | 华卫 昨日，OpenAI 宣布，其成立之初是一家非营利组织，如今将继续由非营利组织监督和管控。 据 OpenAI 董事会主席 Bret Taylor 称，这一决定是"在听取了市政领导的意见，并与特拉华州总检察长办 公室和加利福尼亚州总检察长办公室进行了建设性对话之后"做出的。具体而言，OpenAI 针对公司之后的 架构演进制定了一项新计划： OpenAI 的营利性有限责任公司（LLC）自 2019 年以来隶属于非营利组织，今后将转型为一家公益公司 （PBC）—— 这是一种以目标为导向的公司架构，必须同时考虑股东利益和公司使命。 非营利组织将对 OpenAI 实施控制，并会成为其大股东，从而为该非营利组织提供更好的资源来支持多 项福利。 OpenAI 的使命保持不变，成为公益公司也将秉持相同的使命。 此举代表 OpenAI 拟议的重组计划发生了重大转变，该公司此前最新的计划版本虽然打算将 OpenAI 设立为一 家公益公司，但非营利组织仅持有少数股份且影响力有限，而此次修订后的方案则让非营利组织牢牢掌控着公 司的运营。 "营利性之路"遇重大阻力 OpenAI 于 2015 年作为非营利性组织成立，但在 ...

作者 | AICon 全球人工智能开发与应用大会 策划 | 李忠良 编辑 | 宇琪 近年来，多模态大模型技术发展迅速，展现出强大的视觉理解能力，显著提升了 AIGC 的可控 性，各行各业正经历从"人工密集型"到"AI 原生驱动"的颠覆性变革。那么，多模态技术中面临哪 些核心技术挑战？在 AIGC 技术落地过程中，会产生什么新的应用场景？大模型的下一阶段突破 可能来自哪些方向？ 近日 InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目特别邀请了 上海交通大学人工智能学院副教授赵波担任主 持人，和快手快意多模态模型算法负责人高欢、腾讯混元专家研究员邵帅一起，在 AICon 全球人工智 能开发与应用大会 2025 上海站即将召开之际，共同探讨多模态大模型如何开启智能交互新篇章。 部分精彩观点如下： 在 5 月 23-24 日将于上海举办的 AICon全球人工智能开发与应用大会 先训练一个大模型，再用它来蒸馏小模型或减少推理步数，比直接训练小模型或低步数模型效果 更好。 现阶段，比起通用模型，针对特定业务场景定制化的垂直领域模型仍是更优选择。 如果单纯为了追求效果而无限制地扩大模型规模，虽然可能获得性能提升，但投入产出比 ...

面试事件概述 - Kapwing联合创始人Eric Lu在面试L3软件工程师职位候选人时，发现对方使用AI伪造面试内容，形容为"职业生涯中最离奇的视频通话"[1] - 候选人Sam的简历显示其拥有知名院校硕士学历、三家初创公司全栈开发经验，LinkedIn资料与简历高度匹配[5][6] - 面试初期表现优异，技术栈（React/Node/GCP）与公司需求契合，且文化匹配度高[11] - 候选人描述的项目细节（Twilio API速率限制、DynamoDB分页）与Kapwing业务场景（视频编辑高负载处理）高度相关[15] 造假破绽分析 - 技术矛盾点：声称Twilio API因30条短信触发速率限制不合理，批量发送方案逻辑存疑[19] - 细节缺失：无法解释分页功能的具体数据集和实施原因[21][22] - 应对异常：面对追问时出现长时间沉默和语气词，最终承认使用AI准备面试内容[23][25] 公司面试流程 - 初筛阶段：内部审核简历后安排30分钟技术团队电话面试，要求强制开启摄像头[8][9] - 评估重点：通过情境化问题验证项目细节真实性，而非单纯考察技术术语掌握度[32][34] - 防作弊机制：实时视频通话验证身份，背景调查作为录用前必经环节[36][38] AI对招聘的影响 - 新型风险：真人资料匹配的候选人通过AI伪造深度技术细节，传统背调难以识别[29] - 识别方法：要求候选人解释技术方案与用户体验的映射关系，人类工程师通常能清晰阐述[34] - 行业建议：保持专业态度处理作弊事件，将案例转化为内部培训素材提高团队警惕性[41][42] 业务背景补充 - Kapwing为基于浏览器的创意软件公司，支持跨设备视频制作，2017年上线后累计生成超3000万视频[1] - 投资方包括CRV、Shasta Ventures、真格基金等机构，技术架构依赖React/Node/GCP[1][11]

整理 | 傅宇琪、褚杏娟 巴菲特宣布年底退休，63 岁高管将接班！用龙虾偷运芯片？英伟达怒怼 Anthropic 造谣；黄仁勋 2025 财年薪酬达 4990 万美元；消息称蚂蚁集团旗下蚂蚁国际计划在香港上市；腾讯重组混元大模型 研发体系；网友反馈哪吒 App"网络异常"，无法使用车辆远程操控；女子爱上 ChatGPT，并决定与结 婚 20 年丈夫离婚；全球首个"人工智能妈祖"亮相马来西亚，可解答信徒疑惑；阿里千问 3 登顶全球 最强开源模型；DeepSeek 发布 Prover-V2 模型，参数量达 6710 亿…… 行业热点 巴菲特宣布年底退休，63 岁高管将接班！已囤积 2.5 万亿元现金 当地时间 5 月 3 日，在 2025 年伯克希尔哈撒韦股东大会会议末尾，公司董事长兼 CEO 沃伦・巴菲 特宣布，在接下来的董事会上将提名现任副董事长格雷格・阿贝尔（Greg Abel）在年底接棒成为 CEO。他还宣布计划在年底退休。 巴菲特表示，他接下来仍会留在公司并提供帮助，但"最终决定权"将属于阿贝尔。他称赞阿贝尔将是 一个非常棒的 CEO，现在伯克希尔公司将会慢慢进入权力转移的工作。同时，巴菲特承诺自己"绝 ...

编译 | 傅宇琪 4 月 24 日，OpenAI 宣布所有美国用户从此可以免费使用 Deep Research（深度研究）。这是一款 集成于 ChatGPT 的 AI 研究助手，旨在帮助用户高效地完成复杂的多步骤研究任务，生成结构化且 可验证的研究报告。那么，Deep Research 和 o3 模型之间有什么区别？智能代理发展过程中存在哪 些挑战？这个模型成功的关键因素又是什么？ 最近，OpenAI Deep Research 负责人 Isa Fulford 在播客节目中，与主持人 Sarah 细致分享了 Deep Research 的背后故事。她们讨论了这一项目的起源、人类专家数据的作用，以及构建具有实 际能力甚至品味的智能代理所需的工作。基于该播客视频，InfoQ 进行了部分删改。 核心观点如下： Isa： 如果你有一个非常具体的任务，认为它与模型可能已训练的任务完全不同，或者有一个对业务流 程至关重要的任务，这是尝试强化学习微调（RFT）的好时机。 理想的代理应该能够为你进行研究并代表你采取行动。当代理的能力和安全性发生交汇时，如果 你不能信任它以一种没有副作用的方式完成任务，那它就变得没有用处。 D ...

"活过眼前的数据治理'脏活累活'，未来五年，这个赛道遍布机遇。"深耕半导体赛道的喆塔科技创始 人兼 CEO 赵文政对这个方向充满信心，他如今正在半导体软件领域引入 AI 技术。 作者 | 华卫 赵文政表示，现在国内真正跑通 AI 的半导体工厂不到 10%，而且距离真正在工业领域的应用还为时 尚早，但趋势已经挡不住了。 半导体工业的 AI 软件赛道正处于快速发展阶段，但尚未达到饱和。随着技术的进步和制造工艺复杂 性的增加，对能够提高效率、降低成本并优化生产的 AI 解决方案的需求持续增长。"像 2010 年的智 能手机——都知道是未来，但还没爆。" 今年春节过后，喆塔将 DeepSeek 接入了自研的行业大模型——喆学大模型。在给他们的训练效率 带来不错提升的同时，赵文政也敏锐地发觉：从短期来看，以 DeepSeek 为代表的这波 AI 浪潮涌现 肯定是好事，比如用它的开源模型快速试错，降低试错成本，但长期得警惕：工业 AI 的决胜点不在 模型本身，而在如何把行业知识"灌"进模型。 "DeepSeek 可能帮你搞定 10% 的通用问题，但剩下 90% 的工艺难题，还得靠深耕场景的数字化转 型专家。"赵文政分享了 ...

一日为谄媚者， 终身为谄媚者 作者｜冬梅、核子可乐 近日，OpenAI 在其官网发文称已回滚上周 ChatGPT 中的 GPT-4o 更新，目前用户使用的是行为更加平衡的早期版本。Altam 也在 X 上发帖说明了这一 调整。 为什会做这样的调整？因为最近不少用户发现 ChatGPT 越来越"谄媚"。 随着用户对于 ChatGPT "谄媚"行为的讨论越来越多，前微软高管、现 Spotify 首席技术官 Mikhail Parakhin 也发表了他对此事的看法。 Parakhin 认为，ChatGPT 并非一开始就以奉承用户为默认风格，不过由于用户对直接的人格反馈表现出强烈反感，OpenAI 决定调整聊天机器人，让其 更讨好用户。 Parakhin 表示："ChatGPT 的记忆功能首次推出时，初衷是让用户查看和编辑 AI 生成的个人资料。然而，即使是像"有自恋倾向"这样相对中性的表述， 也常常引发强烈反应。" "很快就发现人们敏感得可笑：'有自恋倾向'——'不，我没有！'，不得不隐藏它。因此才有了这批极度谄媚的 RLHF，"Parakhin 说道。 RLHF（基于人类反馈的强化学习）用于根据人们偏好的回应方式 ...