Meta正式成立超级智能实验室（MSL），由CEO扎克伯格与Alexandr Wang共同领导，并成功招募了包括前OpenAI、Anthropic、DeepMind核心成员在内的顶尖AI人才，旨在加速研发下一代模型，实现“个人超级智能”的宏伟愿景。此举不仅体现了Meta在AI领域投入的巨大财力与战略决心，也标志着科技巨头间的AI人才争夺战进入白热化阶段，预示着通用人工智能的研发正加速迈向新阶段。

社交媒体上兴起一种“猫咪人质”策略，试图通过威胁AI模型的“道德危机”来纠正其编造参考文献的“幻觉”问题。然而，这并非AI真正理解道德，而是提示词对模型输出概率的间接影响。文章深入分析了AI幻觉的本质，并指出检索增强生成（RAG）和联网搜索才是解决AI可靠性问题的根本途径，同时探讨了AI伦理、用户信任及未来人机协作的深层挑战。

谷歌最新推出的Gemini CLI凭借其免费、开源的策略和卓越的代码能力，正迅速重塑AI编程工具市场。该产品体现了谷歌对通用AI模型和Agentic能力的长期押注，旨在通过深度理解代码库上下文和利用内部工程师反馈，为开发者提供突破性的编程体验。这场竞争不仅关乎技术性能，更预示着软件工程范式、开发者技能以及AI伦理边界的深刻变革。

在AICon北京2025大会上，腾讯云联合Gartner发布《Data+AI 下一代数智平台建设指南》，强调AI竞争核心已从模型转向高价值数据资产。报告指出传统数据平台面临非结构化数据处理、开发割裂等挑战，并提出构建Data+AI一体化平台，以实现数据与AI技术的深度融合，为企业智能化转型提供战略方向，并重塑产业生态。

淘宝最新推出的RecGPT推荐大模型，通过深度学习和多模态认知，显著提升了其“猜你喜欢”功能的精准度，实现了用户点击量和加购行为的双位数增长。该模型能超前预判用户需求并生成个性化推荐理由，为电商体验设定新标杆，同时也引发了数据隐私、算法透明度及AI伦理等深层考量。

面对美国严厉的AI芯片出口管制，中国正通过部署国家主导的AI产业政策，推动从硬件到软件的全栈式“自力更生”，旨在实现2030年成为全球AI领导者的目标。尽管面临芯片性能、软件生态和人才培养等多重瓶颈，但私营部门的创新活力与国家政策的协同，正促使中国AI产业发展出独特的韧性，使其在全球地缘政治博弈中保持竞争力，而非简单地寻求超越。

中国佳量医疗自主研发的闭环脊髓神经接口系统近日成功完成国内首例临床植入，帮助一名完全性脊髓损伤患者恢复了自主站立及行走能力。这项突破性技术利用自适应闭环算法和通用平台，实现了神经信号的实时解码与精准干预，为脊髓损伤康复提供了革命性方案。该里程碑事件不仅展现了脑机接口在医疗领域的巨大潜力，也预示着其未来将作为底层基础设施，深度融合AI、具身智能等技术，引领人机协同的新时代，同时引发对伦理和社会影响的深层思考。

中国科学院自动化研究所最新发布的DipLLM框架，凭借其创新的自回归分解与均衡策略微调方法，在复杂七人博弈游戏《外交》中，仅用Meta Cicero 1.5%的训练数据就实现了性能超越。这项成果不仅展现了大语言模型在多智能体博弈中的巨大潜力与样本效率，也为构建更通用、更高效且更可迁移的AI策略体提供了全新的范式，预示着AI在复杂决策场景中的更广阔应用前景。

Iconiq Capital的最新报告揭示，尽管企业对AI研发投入巨大，并积极构建智能体与应用，但内部员工对公司提供AI工具的实际使用率却远低于预期。这表明AI落地不仅是技术问题，更面临人才招募、成本控制、ROI衡量以及员工采纳等深层挑战，亟需企业优化战略、创新商业模式以充分释放AI潜力。

中国海洋大学张树刚副教授团队在AI蛋白质智能计算领域取得显著进展，其研究涵盖结构预测、功能注释、交互识别和按需设计四大核心任务。通过创新性地利用AI模型（包括AlphaFold及其自研方法）解决传统生物学挑战，团队不仅加速了药物发现过程，更致力于构建从原子到器官的复杂生命系统多尺度模拟体系，预示着AI在生命科学研究中更广阔的未来应用与深远影响。

Meta公司宣布重组其人工智能业务，成立“Meta超级智能实验室”，旨在加速对“超级智能”技术的研发，并致力于打造“个人超级智能”。新实验室由前Scale AI首席执行官汪滔和GitHub前首席执行官弗里德曼共同领导，并吸引了来自OpenAI、谷歌DeepMind等顶尖AI机构的11位科学家，其中包括多名华人骨干，体现了其在激烈人才争夺战中的强大吸引力。此举不仅标志着Meta在AI领域的大规模投入与战略转型，也将对全球AI竞赛格局产生深远影响。

淘宝最新推出的RecGPT推荐大模型，通过深度学习和多模态认知，显著提升了其“猜你喜欢”功能的精准度，实现了用户点击量和加购行为的双位数增长。该模型能超前预判用户需求并生成个性化推荐理由，为电商体验设定新标杆，同时也引发了数据隐私、算法透明度及AI伦理等深层考量。