奥斯卡影帝罗伯特·雷德福的女儿Amy Redford最近火力全开，怒怼那些用AI“复活”她父亲的虚假悼念内容，直呼这是在“捏造事实”，给家人“添堵”。这不只是个好莱坞八卦，更揭露了AI技术在“复活”逝者时遇到的伦理大难题：当技术可以轻易复制你的音容笑貌，谁来守护你的“数字遗产”？

OpenAI正面临来自谷歌和微软的“双重暴击”！谷歌的Gemini 3模型在多项测评中碾压GPT-5.1，而微软和英伟达却转头重金投资OpenAI的竞争对手Anthropic，这让OpenAI的领先地位和高估值都岌岌可危，AI大模型赛道的竞争正在白热化！

阿里和蚂蚁集团近期携“灵光”和“千问”两款AI应用，在两天内密集发布，分别瞄准个人生产力与生活助理市场，开启了AI应用C端市场的“双线作战”。“灵光”以其30秒生成轻应用的全代码生成能力，上线后下载量迅速破百万，刷新了AI应用增长纪录；而“千问”App则旨在成为“中国版ChatGPT”，全面整合阿里生态资源。此次“阿里系”的举动被视为AI“入口之战”进入下半场的标志，即从争夺流量转向争夺能满足用户核心需求的“生产力入口”，展现出巨头在AI时代争夺话语权和商业主权的战略野心。

当前AI产业正经历一场白热化的人才争夺战，顶尖AI科学家身价飙升至前所未有的天文数字，这种“球星化”的趋势反映了突破性智慧已成为推动AI进步的关键稀缺资源。然而，文章深入洞察，指出这场高昂的人才竞赛实为科技巨头们争夺宝贵时间窗口的策略，其终极目标并非仅仅依赖明星人才，而是为了建立基于独有、高质量数据的“飞轮效应”和深入垂直行业的应用分发网络，以构建难以被复制的长期商业护城河。

彩智科技深知团队发布的智能体专用安全模型，以创新的四分类风险识别和可溯源知识库输出，实现了业界领先的近100%对话风险防御能力。这不仅为AI智能体大规模商业化应用解决了核心合规与信任难题，更将促使AI安全防护从“功能炫酷”走向“安全实用落地”，成为未来AI Agent发展和治理的关键“新基建”。

AI生成代码虽极大地提升了开发效率，却正以前所未有的速度累积技术债务，其复杂性和影响远超传统模式。这种“AI化”的技术债务源于模型混乱、代码膨胀和组织碎片化，亟需业界通过重构人机协作模式、建立严格的企业治理框架以及投资新型自主安全工具来应对，以确保软件系统的长期健康与可持续创新。

穆斯塔法·苏莱曼，这位从DeepMind走出的微软AI掌舵者，以其独特的哲学思辨与技术远见，坚信AI的智能本质将为人类创造前所未有的价值。他清晰描绘了2040年AI无缝融入生活、教育和医疗的图景，同时强调AI无意识的伦理底线，呼吁社会拥抱智能带来的协作与创新，共同塑造一个以人为本的未来。

吴翼，这位兼具奶茶爱好与硬核科研精神的清华大学AI助理教授，正致力于通过强化学习打造能理解人类意图的“智能体”和“具身智能”。他以“从0到1”的创业心态和“高能量I人”的独特人格魅力，不仅推动着AReaL开源框架的发展，更在实践中摸索出AI时代极简高效的团队管理哲学，是AI前沿的坚定拓荒者。

本周AI圈好戏连连：IT员工抄代码赚8千万却被罚1.7亿，上演“一夜暴富变负翁”；毫末智行被曝停工解散，Rabbit公司员工停薪，AI独角兽风雨飘摇；另一边，字节Meta人才大战升级，扎克伯格亲自挖角TikTok算法大神，而前百度高管创业公司Genspark则成功晋升独角兽。网友们也为实习生显卡归属和老板南极之旅争议吵翻天；同时，阿里千问、蚂蚁灵光AI应用因流量过载“崩盘”又迅速恢复，AI模型迭代更是卷到飞起，谷歌Gemini 3 Pro、OpenAI GPT-5.1-Codex-Max、xAI Grok 4.1 Fast轮番登场，AI科学家Kosmos12小时顶人类半年工作量，英伟达微软百亿投资Anthropic，彰显AI浪潮势不可挡。

AI眼镜市场在端侧大模型、供应链成熟和手机市场饱和的多重驱动下再次崛起，吸引了互联网巨头、硬件厂商和XR原生企业展开激烈竞争。这场“百镜之争”的关键在于技术“去魅”、挖掘高价值场景并提供自然无感交互，尽管面临高退货率和交互范式割裂等挑战，AI眼镜仍有望成为下一代计算入口，深刻影响人机交互和未来社会形态。

谷歌Gemini 3凭借“全模态原生”架构和TPU硬件优势，极致执行Scaling Law，在AI竞争中取得断层式领先，并以AntiGravity等工具重塑开发者生态。然而，业界也在深入探讨纯粹规模化AI的局限性，并积极寻找通往AGI的“第二曲线”，包括世界模型、端侧小模型及AI可解释性，预示着未来AI发展将走向多维度并存的复杂图景。

IBM Granite 4.0模型凭借创新的Mamba-2与Transformer混合架构，大幅降低了AI推理成本和内存需求，同时保持了卓越性能。这一高效、开源且获得ISO 42001认证的企业级解决方案，不仅重塑了AI部署的经济性，更预示着AI正从“大模型”竞赛转向更精益、更负责任的实际应用范式。