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01巨头棋局

AI大咖们的战略博弈

AI COMPANY

🔥OpenAI开源0.4B稀疏模型

12月15日，OpenAI发布开源稀疏模型Circuit-Sparsity，该模型参数量约0.4B且99.9%权重为零，旨在提升大模型内部逻辑的可解释性与分析能力。

1. OpenAI团队通过训练稀疏Transformer模型，将99.9%权重强制为零，仅保留0.1%的非零权重，使得模型内部计算路径更加清晰、逻辑更易追踪。
2. 这种极度稀疏设置让模型内部形成可读“电路”，在某些任务中以更少的神经元组合完成计算，有助于理解模型决策机制。
3. 尽管可解释性显著提高，但由于稀疏矩阵运算无法借助现有硬件加速，模型推理与训练在计算效率上比密集模型慢约100至1000倍，目前难以直接替代大规模实际应用。
4. 为解决效率问题，OpenAI提出桥梁网络等后续方向，通过编码-解码映射在可解释稀疏模型与密集模型之间建立联系，尝试兼顾模型解释性与性能。

洞察解析

这次开源的稀疏模型是对可解释性研究的一次探索，在理解大模型内部逻辑方面提供了新的思路。对从业者而言，更清晰的内部机制有助于分析模型行为与潜在风险，这在医疗和金融等高风险领域尤为重要。与此同时，当前稀疏化方法的计算效率限制其在工业级大模型中的直接应用，还需结合硬件加速和架构优化来提高实用性。

🔍️AI崛起并未”杀死“谷歌搜索

近日，有研究者依据谷歌第三季度财报，围绕生成式AI对搜索业务的影响进行分析，指出尽管AI搜索和对话式产品快速普及，但目前并未对Google搜索广告的核心商业模式造成实质性冲击。

1. 文章认为，AI搜索更多改变的是用户获取信息的方式，而非浏览器搜索广告的基本逻辑。广告的核心诉求仍是精准触达高意图用户，这一点在短期内难以被对话式AI完全替代。
2. 从数据表现看，Google搜索广告收入仍保持稳定增长，广告主并未出现大规模迁移，与外界对AI重构搜索的激进判断存在差异。
3. AI生成答案在降低用户重复搜索成本的同时，也削弱了部分可商业化页面的曝光空间，使其更适合信息型查询场景。
4. Google正将生成式AI能力逐步嵌入搜索体系，通过摘要、推荐和广告融合等方式延展商业化路径。

洞察解析

从当前情况看，AI更多是在改变搜索的呈现方式，而非直接动摇搜索广告的根基。搜索广告的核心价值，仍然来自对用户需求的判断以及用户转化效果的稳定性。对从业者来说，与其纠结搜索广告会不会被AI取代，不如关注AI进入搜索体系后，流量分布、广告展示方式和定价机制可能发生的实际变化。

🏆Meta放下元宇宙执念向现实低头

近日，有报道称Meta正准备对其Reality Labs旗下元宇宙相关部门进行裁员，将资源从VR头显和相关社交项目调整至AI智能眼镜和可穿戴设备方向，此举反映其战略重心发生实质性变化。

1. 多位知情人士透露，Reality Labs下属负责VR头显和元宇宙软件开发的团队计划裁员，预计裁减该部门10%至30%的员工。Meta过去四年在Reality Labs投入巨额资金，部门累计亏损已超过700亿美元，VR头显产品普及面临困难。
2. 与此形成对比的是，AI智能眼镜和可穿戴设备近期在市场上表现亮眼，销量远超内部预期，推动高层调整资源分配。
3. 为加速可穿戴设备设计与市场化进程，Meta引入曾在苹果任职的资深设计师领导创意团队，强化产品的时尚与设计属性。

洞察解析

VR元宇宙项目经历了多年投资与探索，但消费端接受度有限，导致资源向更符合当前市场需求的AI可穿戴设备倾斜。这反映出即使是长期愿景型项目，也必须结合实际用户行为和商业反馈进行调整。对从业者而言，这提醒我们关注技术成熟度与市场接受度之间的关系，需要动态调整战略以提高资源利用效率。

02智策前线

AI行业的政策风云与新闻速递

NEWS

🧭最权威智能体落地指南：Agent越多效率越下降

近日，谷歌DeepMind与谷歌Research联合发布论文《迈向Agent系统的扩展科学》，通过大规模实验证明，多智能体系统存在明确的扩展边界，指出智能体数量并非越多越好，过度协作反而会削弱效率与推理质量。

1. 研究对比了五种主流智能体架构和约180组任务，结果显示当协作通信成本较高时，多智能体系统的整体性能明显下降。
2. 论文提出了“规模悖论”，当单个智能体能力已较强（准确率高于45%）时，继续增加智能体数量往往带来负收益，协作成本超过性能增益。
3. 架构设计与任务类型的匹配比简单增加智能体数量更为关键。在可拆分为相对独立子任务的场景中，多智能体协作具备优势，而在顺序依赖较强的任务中，性能反而更容易下降。
4. 实验还发现，多智能体系统的Token利用效率明显低于单智能体，推理轮次随智能体数量接近平方级增长，沟通成本逐步侵蚀长链推理能力。

洞察解析

这项研究为智能体系统的实际落地提供了更清晰的设计参考。多智能体并非通用解法，只有在任务结构、通信机制和协作方式合理匹配的情况下，才能体现其价值。在不少真实业务场景中，能力更强、结构更清晰的单一智能体反而更易维护和扩展。

🧬AI辅助抗衰老研究取得突破性进展

近日，有报道介绍由中国科研人员主导的AI平台ClockBase Agent在衰老生物学研究中取得突破性进展，借助海量历史实验数据挖掘出可能影响衰老进程的干预方向，并在小鼠实验中验证部分结果。

1. ClockBase Agent平台整合了超过40个衰老时钟模型，并系统分析了超过200万组人类和小鼠的分子组数据，通过重构实验逻辑寻找潜在的干预方向。
2. 平台系统筛选出500多种具有潜力的衰老干预方向，其中一种新抗衰老化合物Ouabain在老年小鼠实验中显示出显著延缓衰弱过程、改善心功能和降低神经炎症的效果。
3. ClockBase Agent设计了包括编程代理、评估代理和报告生成代理在内的多智能体协同机制，使AI能像研究者一样理解实验设计逻辑并生成结构化结论，加速对于大规模实验数据的系统性分析。
4. 该研究改变了传统衰老研发模式，先进行系统性证据整理，再筛选值得投入实验资源的方向，这种数据驱动方式有望提升研发效率与成功率。

洞察解析

在生命科学领域，AI不再只是工具级别地辅助分析，而是开始承担更主动的数据整合与模式发现角色。对于医药研发从业者而言，从历史真实实验数据中提炼出可能有效的干预方向，可以显著缩短探索周期并减少盲目试错。

🎓Anthropic哲学家揭秘如何与AI更好沟通

近日，围绕“为什么很多人用不好大模型”这一现实问题，Anthropic哲学家Amanda Askell通过分享在Claude研发中的实践经验，系统解释了人类应如何通过更清晰的表达方式与AI 沟通，从而获得更稳定、可控的输出结果。

1. Amanda Askell曾在牛津大学和纽约大学学习哲学，之前在OpenAI任职，目前在Anthropic负责设计Claude的性格、价值观机制和对齐策略。
2. 她认为提示词工程的核心在于清晰表达和哲学式思考，即将复杂需求准确传达给模型。Anthropic的提示词指南强调清晰直接、示例引导和分步思考等技巧，并指出用户需明确设定任务上下文与风格边界。
3. 文章还讨论了大模型“人格”特性与实际机制之间的区别：所谓模型个性，更多是通过训练数据和策略形成的统计模式，而非人工智能的真实意识或理解。

• 洞察解析

人类如何与模型有效沟通是大模型研发中的关键挑战之一。提示词不仅是指令工程，也是语言表达和意图结构化的能力体现。哲学训练强调的清晰逻辑和精确定义，有助于提高模型响应质量。在提示词广泛应用于产品和研发实践的背景下，将需求准确转译成模型可处理的信息是关键。

03创投风向

AI初创企业的崛起之路与资本动态

🤖宇树拟出一亿赞助费抢春晚档位

近日，有报道称正在推进IPO的人形机器人企业宇树科技为了争夺2026年春节联欢晚会的赞助档位，向央视提出约1亿元人民币的投标报价，引起广泛关注。

1. 春节联欢晚会作为全球收视率最高的电视节目之一，其商业广告时段和赞助权益具有极高曝光价值。 据业内消息，多家机器人企业参与此次投标竞争，宇树科技报价约1亿元人民币，高于智元机器人的6000万元报价。
2. 宇树此前两次登上春晚舞台，其H1系列机器人曾在25年春晚中演出《秧BOT》并获得关注，这次大手笔营销被视为提升品牌知名度的策略之一。
3. 业内人士认为，1亿元的投入对于新兴具身智能产业而言是较高成本，有声音质疑若将资金投入研发可能更具价值。

洞察解析

这次竞标行为反映了具身智能企业在迈向公开市场过程中对品牌曝光与资本关注的重视。对这类企业来说，在品牌认知尚未完全建立的阶段，高曝光能帮助吸引更多潜在用户和投资者，但营销投入也需平衡资源分配，避免过度偏离技术和产品研发。春节联欢晚会拥有极广受众，若成功获得曝光，短期内有助于提升公众认知。

💸荷兰AI基建公司Nebius斩获微软194亿美元大单

近日，荷兰AI基础设施公司Nebius在约3个月内连续获得与微软的194亿美元与Meta的30亿美元的算力合同，推动其业绩与市场关注度显著上升。

1. Nebius先后与微软和Meta签署算力供应合同，微软合同价值约194亿美元，Meta合同约30亿美元，合同规模接近公司市值。
2. 财报显示，2026财年第三季度Nebius营收同比增长约355％，核心数据中心业务同比增长约400％，股价较年初累计上涨约210％。
3. Nebius起源于俄罗斯互联网公司Yandex的海外资产分拆，在AI基础设施全栈能力、工程人才和自主设计硬件方面具备积累，并与英伟达保持长期合作关系。
4. 公司计划到2026年建成总规模约2.5GW算力集群，相当于部署约100万至125万个英伟达GPU，同时在欧美等地拓展数据中心与全栈AI平台服务。

• 洞察解析

Nebius近期的合同与业绩增长体现了市场对AI基础设施的强劲需求，特别是对高性能GPU资源的长期合作意愿。AI算力服务已经不再局限于传统云厂商，具备深厚工程积累、全球部署能力和全栈解决方案的公司也能够在竞争中争取大型合同。同时，这类业务高度资本密集，企业在扩张过程中需要平衡资金投入与合同履约风险。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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