生成式艺术 | Page 3

Dec 21, 2025

Rivian 向 AI 转型不仅仅是为了追赶特斯拉

[videopress cKBcbGSs] 本文信息来源：theverge 这家电动车制造商以其户外主题的越野车型而闻名。为什么它现在要沿着 AI 的兔子洞追逐埃隆·马斯克？ RJ Scaringe 坐在 Rivian 位于帕洛阿尔托的办公室里，正在解释这家以冒险为主题的电动汽车公司为何突然决定自行开发自动驾驶汽车，这时，一位意想不到的来客从窗外滑过：Waymo。这家隶属于 Alphabet 的公司的一辆机器人出租车停在办公室外。一名来自高盛的分析师作为乘客，在上车前短暂地拍了一张自拍。Rivian 的创始人兼 CEO 看到这一幕不禁笑出了声。 “太惊人了，”他笑着说。“简直完美。” Waymo 的到来更清楚地凸显了 Rivian 面前的挑战。就在几小时前，Scaringe 站在台上，面对数百名投资者、记者和影响者组成的观众，齐聚一堂见证公司发布一项规模巨大、成本高昂且无可否认充满风险的自动驾驶与 AI 押注。他表示，目标是让 Rivian 设计自己的 AI 芯片，以支持更高等级的自动驾驶，最终实现 Level 4 —— 在特定条件下无需人工监管。Rivian 能否在更短的时间表内，完成 Waymo 花了数十年才实现的成就？更重要的是，它能否比 Tesla 更安全、更高效地做到这一点？Tesla 是另一家纯电动车公司，也正试图经历自身混乱的转型，向 AI 与机器人公司迈进。Rivian 创立之初，被视为户外爱好者对 Elon Musk 公司的一种回应：更强悍、具备越野能力、且完全电动。而现在，它似乎也在试图追随这位反复无常的亿万富翁，一头扎进 AI 的兔子洞。 Scaringe 坚称，这并非出于对特斯拉的任何动机，而是认识到汽车行业正站在自身悬崖边缘。他表示，基于 transformer 的编码技术以及大参数模型的进展，促使 Rivian 对自动驾驶“物理 AI”的思考发生了根本性转变。因此，Rivian […]

深度学习

Dec 21, 2025

Known 使用语音 AI 帮助你进行更多线下面对面约会

[videopress 2BRQ0Vn6] 本文信息来源：Techcrunch Celeste Amadon 和 Asher Allen 当时正在开发一款利用 AI 为约会预订餐厅的应用，期间他们偶然产生了一个更大的想法：鼓励人们更多地进行线下见面。而这一次，这个想法正开始获得投资者的青睐。这对搭档为他们的应用创建了一套由语音驱动的 AI 入门引导系统，在不需要用户填写表单的情况下帮助他们更好地了解用户。他们发现：人们很乐意聊天，这也让入门会话的时长大幅增加，应用的平均会话时长达到了 26 分钟。正是由此，总部位于旧金山的约会初创公司 Known 诞生了。 “我们的看法是，我们第一次能够充分了解一个人，从而为他们推荐真正合适的约会对象。如果我们能以更快的速度、在更低的被拒率下做到这一点，就可以打造一种让人们走出去参加更多约会的用户体验，”她说。图片来源：Known 而早期结果表明，他们的方向是对的。 Known 表示，在旧金山的测试阶段，其 80% 的配对最终促成了线下面对面约会，这一比例远高于以滑动为核心的交友应用。在这些积极信号的推动下，这家初创公司已从包括 Forerunner 和 NFX 在内的投资者处筹集了 970 万美元，此外还有 Pear VC 和 Coelius Capital。值得注意的是，这是 Forerunner 首次投资交友应用。 “Celeste 是一位非常有深度的创始人，她真正理解消费者的心态，坦率地说，就是年轻女性的心态。也有人会更关注男性用户群体，但她聚焦的是年轻女性——她们有很多难以言说的渴望和需求，如果让她们写进个人资料里，她们永远不会那样直接表达。而在对话中，这些细微之处是可以被挖掘出来的，但在过去，这样的对话往往需要一位收费 1 万美元的婚恋顾问，”Forerunner 合伙人 Eurie Kim 在接受 TechCrunch 采访时表示。 Amadon 表示，她一直对可规模化的社会影响深感兴趣，并且认为约会本质上是她这一代人所面临的最大问题之一。 “关于美国孤独流行病的文章已经写了上百万篇。我真的认为，这是我们这一代面临的最大问题，”Amadon 表示。他与 Allen 一起从斯坦福大学辍学，创办了这家初创公司。图片来源：Known […]

AI 编程革命

Dec 21, 2025

Cursor 通过收购 Graphite 继续其并购狂潮

[videopress XgSUUXPG] 本文信息来源：Techcrunch AI 编程助手 Cursor 宣布已收购 Graphite，这是一家利用 AI 进行代码审查和调试的初创公司。尽管这笔交易的具体条款尚未披露，但 Axios 报道称，Cursor 支付的价格“远高于”Graphite 上一次的估值 2.9 亿美元，该估值是在这家成立五年的公司今年早些时候完成 5200 万美元 B 轮融资时确定的。这项合作在战略上很有意义。AI 生成的代码输出往往存在 Bug，迫使工程师花费大量时间进行修正。尽管 Cursor 通过其 Bugbot 产品提供 AI 驱动的代码审查功能，但 Graphite 的专业化工具集提供了一种名为“stacked pull request”的独特能力，使开发者无需等待审批，就能同时处理多个相互依赖的变更。将 AI 驱动的代码编写与 AI 驱动的代码审查工具结合起来，可以加快从起草代码到交付上线的整体流程。其他提供 AI 驱动代码审查的初创公司包括 CodeRabbit，其在 9 月的估值为 5.5 亿美元，以及规模较小的竞争对手 Greptile，该公司在今年秋季宣布完成 2500 万美元的 A 轮融资。 Cursor 的联合创始人兼 CEO Michael Truell 在以 Neo […]

深度学习

Dec 21, 2025

前 Splunk 高管创办的初创公司 Resolve AI 在 A 轮融资中估值达 10 亿美元

[videopress p4u366uc] 本文信息来源：techcrunch 据三位知情人士透露，开发自主站点可靠性工程师（SRE）的初创公司 Resolve AI —— 这一工具可自动维护软件系统 —— 已完成由 Lightspeed Venture Partners 领投的 A 轮融资。消息人士称，这一轮新融资的名义估值为 10 亿美元。不过，由于采用了多档结构，该公司的实际加权估值更低。在这种安排下，投资者以 10 亿美元的估值购买了部分 Equity，但其余部分——很可能占本轮融资中更大的比例——则以更低的价格获得。投资方表示，这种新颖的投资方式近来已在最受追捧的 AI 初创公司中变得流行。两位知情人士透露，这家初创公司的年度经常性收入（ARR）约为 400 万美元，融资轮的具体规模尚不清楚。 Resolve AI 和 Lightspeed 未回应我们的评论请求。这家初创公司成立还不到两年，由前 Splunk 高管 Spiros Xanthos 以及 Splunk 前可观测性首席架构师 Mayank Agarwal 领导。这对搭档的合作关系可追溯至 20 年前他们在伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校攻读研究生时期。这并非他们首次合作；此前他们曾共同创立 Omnition，这家初创公司于 2019 年被 Splunk 收购。传统上，人类 SRE 需要手动排查并解决系统故障，而 Resolve AI […]

中国 AI 力量

Dec 21, 2025

Tether 旗下公司将加密货币矿工出售给其创始人经营的公司

[videopress pzpDfUnx] 本文信息来源：ft 稳定币巨头 Devasini 是从 Northern Data 收购 Peak Mining 的各集团的董事 Tether 的 USDT 币目前流通量约为 1860 亿美元 © Lam Yik/Bloomberg 由 Tether 神秘的创始人控制的公司从这家稳定币巨头自身持有的一家 AI 企业手中收购了一家加密货币矿工，这凸显了这家全球最大的加密公司之一如何管理其复杂的投资网络。 Tether 是德国 AI 数据中心运营商 Northern Data 的大股东。Northern Data 于 11 月宣布，其已以最高 2 亿美元的价格出售了旗下的 Bitcoin 挖矿业务 Peak Mining。随后，一份美国监管文件披露，买方分别为 Highland Group Mining Inc、Appalachian Energy LLC 和 2750418 Alberta ULC。英属维尔京群岛的一份备案显示，Highland Group 的董事包括 […]

深度学习

Dec 21, 2025

2025 年末的 AI 思考

[videopress F7RnUFAq] 本文信息来源：antirez 多年来，尽管功能性证据和科学线索不断积累，一些 AI 研究人员仍然声称 LLMs 只是随机鹦鹉：一种概率机器，它们：1. 并不会对提示的含义有任何表示。2. 并不会对自己将要说什么有任何表示。到了 2025 年，几乎所有人终于都不再这么说了。思维链如今已成为提升 LLM 输出的基本方式。但是，什么是 CoT？它为什么能改善输出？我认为它包含两个方面：1. 在模型表示中的采样（也就是一种内部搜索形式）。当与提示主题相关的信息和概念进入上下文窗口后，模型就能更好地作答。2. 但如果将这与 reinforcement learning 结合起来，模型还会学会如何一个 Token 接一个 Token 地输出（每个 Token 都会改变模型状态），从而收敛到某个有用的回复。认为规模受限于我们拥有的 Token 数量的观点已不再成立，这是因为有了具备可验证奖励的 reinforcement learning。我们仍然未达到 AlphaGo 第 37 手那样的时刻，但这在未来真的不可能吗？在某些任务中，例如提升给定程序的速度，从理论上讲，模型可以在很长时间内持续取得进展，因为奖励信号非常清晰。我相信，将 RL 应用于 LLMs 的改进将成为 AI 领域的下一个大事件。程序员对 AI 辅助编程的抵触情绪已经明显降低。即使 LLMs 会犯错，LLMs 提供有用代码和提示的能力也已经提升到一个程度，使得大多数怀疑者最终还是开始使用 LLMs：如今，投资的回报对更多人来说已经是可以接受的。编程世界仍然在分化，一部分人将 LLMs 视为同事（例如，我的所有交互都是通过 Gemini、Claude 等的 Web […]

大模型内核

Dec 21, 2025

2025 LLM 年度回顾

[videopress nYd8ElIc] 本文信息来源：bearblog.dev 2025 年是 LLMs 取得重大且充满事件性进展的一年。以下是一份我个人认为值得注意且略感意外的“范式转变”清单——这些变化改变了整体格局，并在概念层面给我留下了深刻印象。 1. 来自可验证奖励的强化学习（RLVR）在 2025 年初，所有实验室中的 LLM 生产技术栈大致如下：预训练（约 2020 年的 GPT-2/3）监督微调（InstructGPT，约 2022 年）以及来自人类反馈的强化学习（RLHF ~2022）这曾在一段时间内是训练生产级 LLM 的稳定且经过验证的食谱。到 2025 年，来自可验证奖励的强化学习（RLVR）成为加入这一组合中的事实上的新主要阶段。通过在多个环境中（例如数学/代码谜题）针对可自动验证的奖励来训练 LLM，LLMs 会自发地发展出在人类看来像是在“推理”的策略——它们学会将问题解决分解为中间计算，并学习多种来回推敲以弄清问题的解题策略（示例可参考 DeepSeek R1 paper）。在以往的范式中，这些策略很难实现，因为并不清楚对于 LLM 而言最优的推理轨迹和恢复方式应当是什么样子——它必须通过针对奖励进行优化，自己找到对其有效的方法。与 SFT 和 RLHF 阶段不同，后者都是相对较薄/较短的阶段（在计算上只是轻量的微调），RLVR 涉及针对客观（不可被博弈化）的奖励函数进行训练，这使得可以进行更长时间的优化。实践表明，运行 RLVR 具有很高的能力/美元性价比，这吞噬了原本计划用于预训练的算力。因此，2025 年的大部分能力进展，都是由 LLM 实验室消化这一新阶段的算力积压所定义的；总体来看，我们看到的是规模大致相近的 LLM，但伴随着更长时间的 RL 训练。这个新阶段还带来了一个独特之处：我们获得了一个全新的旋钮（及其相关的尺度律），可以通过在测试时生成更长的推理轨迹、增加“思考时间”，来将能力作为测试时算力的函数加以控制。OpenAI o1（2024 年末）是第一个展示 RLVR 模型的例子，但 o3 的发布（2025 […]

大模型内核

Dec 21, 2025

Gemini 玩《宝可梦》的诞生过程

[videopress fyjRVx41] 本文信息来源：jcz.dev Google CEO Sundar Pichai 在舞台上庆祝 Gemini 战胜《宝可梦》时，开玩笑地将 “API” 称为 “Artificial Pokémon Intelligence（人工宝可梦智能）”。大型语言模型能否打败一款已有 29 年历史的电子游戏？这个问题表面上看似简单，但答案却演变成了一场深夜编码、诡异 AI 行为以及大量高关注度曝光交织而成的旋风。当我启动 Gemini Plays Pokémon 项目时，我想看看 Google 最新的 AI 是否能在其他模型曾经受挫的地方取得成功。随之展开的旅程最终迎来了 Google CEO Sundar Pichai 的点名称赞，也揭示了这个看似简单的问题背后究竟有多么复杂。为什么选择《宝可梦》？乍一看，让 AI 打通一款已有 29 年历史的游戏似乎有些无关紧要，但《宝可梦蓝》为 AI 推理能力提供了一个极具吸引力的测试场景。这款游戏要求进行长期规划、战略性决策，以及在开放世界中的空间导航——这些都是迈向更通用人工智能道路上的核心挑战。从旁观者到创作者我与这个项目的缘分始于一名充满好奇的旁观者。几个月来，我在 Reddit 和新闻中反复听说 Anthropic 的 Claude Plays Pokémon 实验。然而，当我去观看直播时，很快就发现这个模型在理解 2D、俯视角像素风格游戏方面存在严重不足。Claude 的流程缓慢且经常陷入困惑。观众指出，它很难“看清”2D Game Boy 图像中的关键细节。比如，它的 harness 并未提供哪些树是可以砍伐的信息，迫使它依赖不可靠的视觉输入，结果经常卡住。Claude 也经常把告示牌误认为是建筑入口，甚至有一次，这个可怜的 […]

全球动态

Dec 21, 2025

Gemini 玩《宝可梦》：对 Gemini 3 Pro「Riftrunner」的初步印象

[videopress 1YOrcBw1] 本文信息来源：jcz.dev 随着 Gemini 3 Pro Preview（代号“Riftrunner”）的发布，我想分享一些过去几天测试中的初步观察。由于我在 Gemini Plays Pokemon（一个在 Twitch 上运行的长期智能体项目）中的工作，我作为“可信测试者”之一获得了来自 Google 的提前访问权限。在该项目中，Gemini 2.5 Pro 已经通关了 Pokemon Blue 和 Yellow Legacy，目前正在推进 Crystal。本次测试所使用的 harness 与我在 Yellow Legacy 运行时首次部署的版本完全相同，而 2.5 Pro 已经在该系统下于 Pokemon Crystal 中操控运行了超过 522 小时。该系统使模型能够通过一套高层能力与游戏环境交互：它可以通过地图标记和记事本来维护持久状态，实例化用于特定推理任务的自定义子智能体，并创建自定义的 Python 工具来自动化输入序列或处理游戏数据。我一直在用新模型进行一轮全新的 Crystal 测试，看看它在游戏世界导航这一具体挑战上的表现与 2.5 Pro 基线相比如何。虽然这只是初步印象，但提升非常明显。空间推理与导航我观察到的一个显著改进是在空间推理方面。Gemini 2.5 Pro 往往依赖对其并未完全理解的地图进行强行尝试式的导航操作，而 Riftrunner 则展现出对游戏几何结构要素更为扎实、直观的理解。下面是胸背带在正常游戏过程中提供的一张示例截图。在 Gemini CLI 中，我给出的提示是：“给出到达屏幕顶部 NPC 右侧所需的精确步骤。” Riftrunner 回复道：在查看网格后，你无法直线上移，因为建筑及其门的传送点阻挡了那条路线，所以你必须从右侧绕行。以下是到达 (25, […]

全球动态

Dec 20, 2025

Gemini 3 Pro 与 2.5 Pro 在《精灵宝可梦：水晶版》中的对比

[videopress tfgxhrkI] 本文信息来源：jcz.dev 大约两周前，我在 Gemini Plays Pokemon 胸背带里写下了我对 Gemini 3 Pro Preview 的第一印象。紧接着第二天，我就在直播中开启了一场正面对决的种族：Gemini 3 Pro 对阵 Gemini 2.5 Pro，双方都在完全相同的配置下游玩 Pokémon Crystal。时间快进两周。Gemini 3 Pro 在一场未输的情况下成为了城都冠军。Gemini 2.5 Pro 则缓慢推进到第 4 枚徽章，但在浅葱灯塔中长时间反复循环，几乎被困住，直到最后才成功脱身。从纸面上看，这是一场公平的较量；但在实际中，Gemini 3 Pro 的表现就像是完全不同种族的智能体。本文将回顾这场竞赛是如何搭建的、每个时刻实际发生了什么，以及这些表现对于理解 Gemini 3 Pro 与 2.5 Pro 作为长时间跨度游戏玩家智能体之间的差距意味着什么。设置：相同的胸背带，相同的规则两个模型都在同一个 Gemini Plays Pokemon 胸背带中运行。没有任何特殊处理，也没有给某一个模型提供隐藏辅助而不给另一个。该胸背带暴露了一组工具，任何在其中运行的 LLM 都可以选择使用：心智地图：自动追踪智能体已经探索过的区域，在新地块被揭示时填充战争迷雾。它不会直接从 RAM 中读取地图布局；只会基于实际在屏幕上可见的地块进行更新。记事本：用于记录目标、未来计划以及解谜进度的草稿板，包括假设、失败和成功。地图标记：用于标注兴趣点（例如 […]

深度学习

Dec 20, 2025

这就是世界上最聪明的大脑对 AI 的真实看法

[videopress GOkNHdpP] 本文信息来源：WSJ 在一场已成为科技宇宙中心的会议上，书呆子式的研究人员在游艇上派对、在屋顶上聚集，彼此交换八卦并比较心得。每个人都兴致高昂。圣迭戈——在一家海滨酒店屋顶的派对上，研究人员一边放松小酌，一边品尝着名为 “Burning TPU” 的鸡尾酒，这款酒由蜂蜜、波本威士忌和撒丁岛桃金娘利口酒调制而成，名字取自 Google 定制的 AI 芯片。他们闲聊的话题五花八门，从埃隆·马斯克的 xAI 工作时长（很长），到外国间谍潜伏在顶级 AI 实验室中的可能性（很高）。还有一位风险投资家极其详尽地讲述了 NVIDIA 最近对其 AI 初创公司的投资背后资金循环流动的全过程，并通过讲解资本主义真正是如何运作的，深深吸引了在场的人群。多年来，神经信息处理系统大会（Conference on Neural Information Processing Systems，大家简称为 NeurIPS）只吸引了人工智能前沿最为专注的科学家参加。但这个曾经规模不大、并以“理工宅”气质自豪的学术聚会，如今已经变成了一场更像 AI 狂欢节的盛会。今年的大会有超过 2.4 万人参加，他们在本月初涌入圣迭戈，使这座城市成为科技界的中心。在一年中大部分时间都在竞相重塑人类文明之后，他们挤满了一座巨大的会议中心，一边品尝着 Auntie Anne’s 椒盐卷饼，一边赞叹着展示最新 AI 研究成果的展台。夜幕降临后，他们又挤满了餐馆、酒吧和塔可店，围绕着这个被寄予厚望、将重塑全球经济的行业交流各种小道消息。这场持续一周的盛会表明，自 AI 热潮开始以来，这个曾经默默无闻、被忽视的科技角落已经发生了多么巨大的变化。那些曾经为 ChatGPT 欢呼雀跃的与会者，如今却在低声议论 OpenAI 宣布进入“code red”状态，因为竞争对手的实验室正威胁着它的主导地位。大学研究人员抱怨企业界已经彻底接管了他们的学术领域，转头却又互相打听，如果是科技巨头的工作邀约，需要给出多少钱他们才会接受。而几乎所有人都在试图弄清楚，这样的繁荣期还能持续多久。 NeurIPS 的与会者在去年的大会上观看海报 Jeffrey Dastin/REUTERS 他们的交流并不局限于挤满了佩戴白色大会吊牌研究人员的会场大厅。真正的重头戏发生在数百场欢乐时光、仅限受邀的晚宴以及独家的游艇派对上，在那里，书呆子从未像现在这样酷。社交日程中的一大亮点，是加拿大全球顶尖 AI 初创公司赞助的一场在“中途岛号”航母上的派对。Cohere 这家向企业出售 AI […]

商业洞察

Dec 19, 2025

Sam Altman 谈 OpenAI 的制胜计划、AI 个性化、基础设施算账，以及不可避免的 IPO

[videopress b6dwNq9w] 本文信息来源：bigtechnology OpenAI 的 CEO 做客 Big Technology，坦诚讨论了 OpenAI 的策略、产品雄心、为超 1 万亿美元基础设施买单的能力、上市计划，以及更多话题。周二，当 Sam Altman 走进 OpenAI 旧金山总部的录音室时，整栋大楼都处于高度戒备状态。Google 令人印象深刻的 Gemini 3 模型让 OpenAI 进入了“Code Red”状态，而围绕日益动荡的 AI 基础设施建设的担忧也在不断加剧。在这一切之中，Altman 准备就 OpenAI 的制胜策略进行回应，阐述他对未来一年产品线走向的预期、公司逾 1 万亿美元的 AI 基础设施投入为何在逻辑上成立，以及他在 AI 设备和 AI 云方面的未来规划。 Altman —— 在我们于 Big Technology Podcast 播出并在此全文发布的一次对话中 —— 勾勒出了一套清晰的战略，以确保 OpenAI 保持领先：让人们使用其产品，用最好的模型把他们留住，并通过可靠的算力满足他们想要的使用场景。随后，再向企业级和硬件等领域扩展。以下是我们完整的对话内容，经过轻微编辑以缩减篇幅并提升清晰度。你也可以在 Apple Podcasts、Spotify 或 YouTube 上收听/观看。 Alex Kantrowitz：OpenAI […]

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