本播客由扣子空间（coze.cn）一键生成 作者丨 Nick McGreivy 译者丨明知山、华卫 策划丨华卫 编者按：近日，一位专注于物理领域的科学家 Nick McGreivy 分享了其应用 AI 来做研究的真实经 历，主题是"我被 AI for Science 的炒作所愚弄"。McGreivy 的研究涵盖机器学习、科学计算、等离子 体物理学、核聚变能和核政策等领域，并在 Nature Machine Intelligence、ICLR 等多个知名期刊上发 表过成果论文。 曾经，他对 AI 可以加速物理学研究持乐观态度。但是，当他尝试将 AI 技术应用于实际物理问题时， 结果令人失望。McGreivy 表示，自己对 AI 即将"加速"甚至"革新"科学的观点产生了怀疑。而在其深入 调研后又发现，"即使 AI 在科学中取得了真正令人印象深刻的成果，这也不一定意味着 AI 对科学做出 了什么实质性的贡献，更多只是反映出 AI 在未来可能发挥重要作用的潜力......" 2018 年，当我在普林斯顿大学攻读等离子体物理博士二年级时，我做出了一个重要的决定——将我 的研究重点转向机器学习。当时我还没有一个具体的科研 ...

兴业银行私人银行实习计划争议 - 兴业银行私人银行推出"2025菁英实习计划"，要求非私行客户新增资金1000万元以上或存量客户新增500万元以上，可提供摩根大通、中金资本等名企实习机会，实习期内资金不得转移[2] - 该计划引发争议后被删除，兴业银行回应称因推广表述不完整造成误解，已暂停项目[3] - 多家头部券商及字节跳动招聘官方否认与兴业银行存在相关合作，强调实习录用需符合官方招聘流程[3] 宇树科技上市动态 - 宇树科技完成公司性质变更，名称从"有限公司"变更为"股份有限公司"，业务合同继续有效[5] - 创始人王兴兴表示有可能赴港上市，公司已在香港开展业务，香港特区政府表示将提供支持[5] 百度财报与高管费用 - 百度2025年Q1总营收325亿元（同比+3%），核心营收255亿元（同比+7%），净利润77亿元（同比+42%）[6] - 公司回应支付李彦宏私人飞机费用属合理操作，费用占比不重大且符合上市公司披露规范[6] 字节跳动AI工具管理 - 字节计划6月30日起分批禁用Cursor等第三方AI开发工具，改用自研Trae编程助手，引发内部研发人员争议[7] - 公司后续致歉并补充说明，允许符合数据安全规范的第三方工具经申请后使用[8] 半导体行业动态 - 美国拟禁止向中国出口半导体设计软件，涉及Cadence、Synopsys和Siemens EDA等占中国EDA市场80%份额的企业[9] - Synopsys已通知中国员工停止服务与销售，其2024财年中国销售额约10亿美元（占收入16%）[9] 外卖行业竞争 - 美团CEO王兴回应京东外卖百亿补贴竞争，表示将"不惜代价赢得竞争"，指出部分补贴存在非理性现象[10] - 京东外卖调整补贴政策，商家承担比例从50%升至70-80%，部分活动需承担全额运费[10] AI领域进展 - 深度求索发布DeepSeek-R1-0528更新，在AIME测试准确率从70%提升至87.5%，编程能力显著增强[19] - 百度AI搜索全面接入DeepSeek R1最新版，同步上线深度搜索功能和个人知识库等创新体验[20] - Anthropic测试Claude语音模式，支持"Hey Claude"唤醒和文档交互，免费用户月限20-30次对话[21] - 快手可灵AI单季收入1.5亿元，P端会员贡献70%，已服务超1万家企业客户[18] - 通义实验室开源VRAG-RL多模态框架，通过强化学习提升视觉信息检索与推理能力[22][23] 公司治理动态 - UU跑腿要求管理层午休时间接单体验业务，创始人称全员接单是传统，个人已接单4000多元[11][12] - 特斯拉机构投资者联名要求马斯克承诺每周工作40小时，并制定高管继任计划[13]

Redis创始人Antirez对AI与人类程序员能力的观点 - 人类程序员在创造性解决问题方面仍显著优于大模型，能够提出奇特但高效的解决方案，而大模型在这方面极其困难[1][3] - Antirez通过实际开发案例证明，在处理复杂bug时人类能提出更优方案（如使用128位寄存器异或运算检测链接互换性），而Gemini 2.5 PRO仅能提供常规排序建议[4][5][6][7][8] - 大模型可作为"智能副手"辅助验证思路，但最终创新方案仍依赖人类创造力[9] 开发者社区对大模型的实际使用反馈 - 部分开发者将大模型视为"智能橡皮鸭"，用于交流思路和异议讨论，但需警惕其过度自信导致的误导[10][12] - 大模型生成的代码表面质量高但可能功能错误，初级开发者更难辨别，而经验丰富者能快速判断有效性[13] - 开发者指出过度依赖大模型可能削弱编程关键技能培养，如问题解决能力和批判性思维[13] 行业领袖对AI编程未来的预测 - NVIDIA CEO黄仁勋认为编程重要性下降，科技从业者无需优先学习编程[15] - Anthropic CEO预测未来3-6个月内AI可能编写90%代码，12个月内接近全部代码[15] - 微软CTO预计2030年95%代码由AI生成，但人类角色将转向AI指令引导而非直接编码[15] AI对软件开发模式的变革 - AI工具（如GitHub Copilot）正成为开发者标配，用于代码生成、bug修复和性能优化[16] - 当前AI缺乏创造力与人类直觉，无法完全替代工程师，但显著改变工作流程[16] - 行业焦点转向"工程师如何适应AI进化"，而非是否被取代[16]

公司动态 - Black Forest Labs（BFL）发布全新图像生成模型FLUX1 Kontext，支持文本和图像输入实现基于上下文的生成和编辑[1] - 该模型通过流匹配架构统一图像生成和编辑功能，在1MP分辨率下保持3~5秒交互速度，实现跨多轮编辑的顶尖字符一致性[3] - 公司推出BFL Playground供用户测试，并发布两个商业版本FLUX1 Kontext [pro]和[max]，已在KreaAI等平台上线[3] 技术特性 - FLUX1 Kontext支持基于参考图像的上下文生成，避免从零开始创作[4] - 四大核心能力包括：角色一致性、局部编辑、风格迁移和低延迟输出（具体数值未披露）[7] - 采用流模型架构，与Diffusion模型技术路线不同，实现更灵活的噪声数据路径学习[19] - 在文生图基准测试中，模型在美观度、提示词遵循性等维度达到顶尖水平[20] 公司背景 - BFL成立于2023年8月，由Stable Diffusion核心开发者Robin Rombach创立，团队包含12名前Stability AI员工[6][14] - 已完成3100万美元种子轮融资，投资方包括General Catalyst和Andreessen Horowitz[6][15] - 目前团队规模30人，正在德国和美国招聘6个远程技术岗位[14] 产品矩阵 - FLUX1 Kontext [pro]定位快速迭代编辑，速度较先进模型快一个数量级[17] - [max]版本在保持速度的同时提升提示词遵循性和编辑一致性[17] - 即将推出12B参数的开放权重版本FLUX1 Kontext [dev][18] 市场反馈 - 用户实测显示模型可在10秒内完成头像生成/编辑，接近实拍效果[23] - 局部编辑能力获认可，能实现像素级修改（如添加绿龙案例）[28] - 此前发布的Flux 11 Pro模型已通过API集成至第三方应用[22] 行业竞争 - 需直面MidJourney、Adobe Firefly等成熟产品的竞争，后者已具备参考图编辑功能[17] - 技术路线差异化为竞争优势，流模型架构区别于主流Diffusion方案[19]

Meta AI团队重组 - 公司将AI团队重组为两个部门：由Connor Hayes领导的AI产品团队（专注消费者产品如Facebook/Instagram/WhatsApp的AI功能）和由Ahmad Al-Dahle与Amir Frenkel共同领导的AGI Foundations团队（专注Llama模型等底层技术）[2] - FAIR研究部门保持独立但多媒体团队被划入AGI Foundations 此次重组不涉及高管离职或裁员 旨在通过拆分大团队提升开发灵活性和速度[3] - 首席产品官Chris Cox强调新架构赋予团队更多自主权 减少跨团队依赖 以应对OpenAI/谷歌/Anthropic的竞争压力[3] Llama模型与人才流失 - 2023年发布的Llama 2开创开源商用大模型先河 但原14人核心团队中11人离职 包括两位架构师创立估值60亿美元的Mistral AI[7][8][17] - FAIR实验室14位核心成员离职11人 研究总监Armand Joulin转投苹果 前员工称资源争夺和GenAI部门崛起导致FAIR边缘化[16][17][19] - FAIR创始人Joelle Pineau离职 继任者Robert Fergus曾效力谷歌DeepMind Llama 4因性能争议遭开发者转向DeepSeek/Qwen等竞品[9][14][27] 公司战略与资源分配 - 2025年计划投入650亿美元于AI项目 部署1.3万块NVIDIA H100 GPU 并新建2GW数据中心 但缺乏专用推理模型落后于谷歌/OpenAI[24][27] - FAIR被并入Reality Labs后又被划归GenAI部门 前员工指其计算资源遭削减 基础研究让位于产品导向项目[15][18][22] - 扎克伯格被指更关注AI对利润贡献而非研究 FAIR从开放探索转向支持GenAI 行业趋势类似谷歌合并DeepMind与Brain[19][21][22] 竞争地位变化 - Llama曾引领开源大模型浪潮 但Llama 4发布仓促遭批评 开发者认为Meta落后于DeepSeek等新兴开源对手[4][9][27] - 公司推出"Llama for Startups"计划并举办LlamaCon活动 试图展示与OpenAI竞争实力 但内部推迟Behemoth模型发布[3][9][23] - 前FAIR成员指出Meta从开放创新领跑者变为追赶者 因人才流失和战略重心转移失去早期优势[11][13][27]

作者｜冬梅 采访嘉宾｜谭宇，枫清科技 Fabarta 合伙人、智能引擎事业部总经理 2024 年 11 月 25 日，Anthropic 公司发布的 MCP 协议在推动 AI 技术发展方面具有里程碑式的意 义。 在电子设备领域，USB-C 接口的普及彻底解决了不同设备间的连接难题——无论是充电、数据传输 还是外设扩展，一个接口即可满足所有需求。事实上，从大模型还未如此火爆之前，数据孤岛和工具 碎片化问题就制约 AI 生产力的发展。Anthropic 推出的 MCP 为什么会受到如此高的评价，归根结底 它就是在彻底改变上述局面。 模型上下文协议 (MCP) 是一项开放标准，使开发者能够在其数据源和 AI 驱动的工具之间建立安全的 双向连接。其架构简单易懂：开发者可以通过 MCP 服务器公开数据，也可以构建连接到这些服务器 的 AI 应用程序（MCP 客户端）。 为什么需要 MCP？ 在没有 MCP 之前，开发者需要为每个工具或平台单独定制连接方式，这既耗时又低效。MCP 通过 统一的系统接口解决了这个问题，简化了 AI 与外部服务（如 Slack、Gmail 等）的交互。 在 MCP 发布后，Anthropic ...

昨日，英伟达发布了截至 4 月 28 日的 2026 财年第一季度财报。截至 2025 年 4 月 27 日，英伟达 的第一季度收入为 441 亿美元，环比增长 12%，同比增长 69%。其中，数据中心收入为 391 亿美 元，环比增长 10%，同比增长 73%。 该公司的销售额超过了华尔街预期的 432.8 亿美元，但利润低于预期的 194.9 亿美元。财报公布 后，英伟达股价在盘后几个小时内上涨了约 4%。 同时，英伟达公开披露了特朗普政府最新芯片出口限制对其业务的影响数据，主要围绕 H20。该芯 片是根据美国现行及此前出口规则，英伟达能够出口至中国的最先进人工智能芯片。 H20 被迫"滞销"， 二季度继续翻倍亏 早在美国于 4 月初宣布许可证要求时，英伟达就曾预计其在截至 4 月 27 日的 2026 财年第一季度或 产生 55 亿美元相关费用。 据悉，在新出口许可要求生效前，英伟达第一季度的 H20 产品销售额为 46 亿美元。 整理 | 华卫 由于其受到向中国企业出售 H20 芯片的许可证要求影响，英伟达在第一季度因 H20 库存过剩及采购 义务产生 45 亿美元（约合人民币 323.6 亿元）费用 ...

DeepSeek-R1-0528版本升级 - 公司在Huggingface平台开源了新版本DeepSeek-R1-0528，主要升级推理精度和代码生成速度[1][2] - 新版本在Live CodeBench基准测试中性能媲美OpenAI的o3（High）版本[2] - 官方称此次为"小版本试升级"，未发布训练方法技术报告[3] 模型性能表现 - 在8/1/2024测试中，DeepSeek-R1-0528以Pass@1 73.1排名第四，优于Groq-3-Mini（66.7）和Gemini-2.5-Flash-Preview（60.6）[3] - Easy-Pass@1达98.7，与排名第一的04-Mini（High）（99.1）接近[3] - Medium-P表现与多数竞品持平（8分），优于Grok-3-Mini（7分）和Gemini-2.5-Flash-Preview（7分）[3] 用户实测反馈 - 唯一能正确回答"9.9-9.11"问题的模型[7] - 推理能力接近Google模型，写作任务更自然且格式优化[8] - 编程能力显著提升但仍落后于o3和Claude 4[9] - 存在"过度思考"问题，如解答高中数学题耗时6分钟[9] 思维链改进 - 思维链（CoT）行为发生重大变化，从类似o系列转向类似Gemini风格[9] - 新版CoT被评价为"更加面向用户"[9] - 任务处理时间延长至每项30-60分钟[8] 行业动态 - AICon北京站将聚焦AI Agent构建、多模态应用等前沿议题[12] - Claude 4发布全球最强编码模型，可实现自主编码7小时[12] - Grok 3被质疑套壳Claude，xAI工程师遭批评[12] - 印度国家级大模型上线两天仅300余次下载，远低于韩国大学生模型（20万次）[12]

谷歌AI发展现状与未来展望 - 谷歌传奇工程师Jeff Dean预测一年内将出现具备初级工程师能力的24/7全天候AI系统 [1][14][15] - 谷歌在AI领域贡献包括Transformer架构、BERT论文、TPU研发等关键技术 [1][5] - 谷歌AI发展遵循"模型越大、数据越多、结果越好"原则，12-15年来持续验证该规律 [5][6] AI技术演进路径 - 多模态成为重要趋势，AI可处理音频/视频/图像/文本/代码等多种输入输出形式 [6] - 智能体技术潜力巨大，未来几年物理机器人智能体将能完成数十种实际工作 [7][8] - 知识蒸馏技术可将强大模型压缩为轻量级模型，适配更多应用场景 [8][9] 硬件与基础设施 - 谷歌TPU硬件历经多代演进，最新Ironwood将接替Trillium版本 [17] - Pathways系统实现单一Python进程控制上万设备，已向云客户开放 [20] - 模拟计算在功耗效率方面具优势，数字计算仍有专业化空间 [18][19] 行业竞争格局 - 构建最先进模型需巨额投资，最终市场可能仅存少数几个通用强大模型 [8][13] - 算法改进与硬件投入同等重要，Gemini模型代际演进中算法贡献显著 [13] - 稀疏模型（如混合专家结构）可提升10-100倍效率，是未来重要方向 [26][27] AI应用场景突破 - AI已能根据YouTube视频自动生成教育游戏，成功率约30% [11] - 大型多模态模型将重塑搜索引擎，可能深度集成至Chrome浏览器 [12] - AI加速科学发现，神经网络替代传统模拟器速度提升30万倍 [18][19] 开发者生态 - 云TPU开发者体验存在改进空间，正推进Google Cloud与Gemini堆栈统一 [21] - 计算范式变革要求算法分析需考虑网络/内存带宽等硬件特性 [24][25] - 未来计算平台需适应训练/推理差异化需求，平衡资源分配 [22][23]

中国AI发展现状 - 中国AI在DeepSeek和具身智能等领域实现突破，从追赶者转变为引领者，正以全球化姿态登上世界舞台 [1] - 深圳凭借全球硬件供应链中心和中国AI创新引擎的区位优势，成为连接中国AI与世界的枢纽 [1] 2025 GTLC全球科技领导力大会 - 大会主题为"Hi，中国AI"，聚焦"AI+软硬件+出海"，探讨中国AI全球化机遇 [2] - 核心亮点包括硬核讲师交流、前沿科技零距离接触、思想认知升级及TGO十周年庆典 [2] - 预计吸引1000+科技领导者参会，其中超半数为企业技术一号位 [1][2] 大会核心议题 - 主题演讲覆盖AI技术挑战与实践趋势，包括企业AI落地、AI硬件、AI Agent和组织转型等方向 [4][12] - 分论坛设置《软件新范式》《智由"硬"生》《守成与破界》等议题，探讨AI时代重构与全球化博弈 [19][21] - 闭门会聚焦"AI热潮下的组织冷思考"，涉及数字化底座、组织韧性及人才弹性等隐性基础设施构建 [19][21] 行业领军人物参与 - 微创机器人CEO何超博士、PlaudAl创始人许高等将分享AI与机器人融合实践 [6] - 美的集团首席信息安全官刘向阳将展示AI全链条解决方案，阿里云丁宇探讨AI编程范式革新 [14] - 富士康首席数字官史喆揭秘AI Workforce构建步骤，展示制造业AI生态系统构想 [15] 特色议程安排 - 设置《AI编程workshop》等实操环节，以及《云上丝路》《硅基来袭》等闭门会 [19][22] - 包含冥想、晨跑、科技领袖晚宴等非正式交流活动，促进跨界合作 [28] 参会与商业合作 - 普通门票定价4800元/人，TGO鲲鹏会学员可免费参会并邀请两名合格人士 [35][36] - 提供共创伙伴招募机会，企业可通过品牌曝光精准触达1000+科技决策者 [32][33] TGO鲲鹏会背景 - 全球13个城市设立分会，累计2000+学员，成员包括CTO、技术VP及技术背景CEO等 [38][40] - 采用学员共建模式，通过定期学习活动促进科技领导者成长与企业合作 [40]