生成式AI
一、名为Whisper Thunder（aka）David神秘模型登上视频榜榜首
1. 名为Whisper Thunder（aka）David的神秘模型登上Artificial Analysis视频生成榜单榜首，超越Veo 3、Kling 2.5及Sora 2 Pro等所有公开AI视频模型；
2. 该模型的特征是视频时长固定为8秒，运动幅度明显更强，但目前出现频率有所降低，不少网友从生成效果和审美倾向推测该模型可能来自中国；
3. 该模型仍存在高动作场景的抖动等瑕疵，基于用户投票机制的排名方式存在局限性，其开发者和上手时间目前全网无任何确切消息。
https://mp.weixin.qq.com/s/UGDpmh-J-YoWBX8aOEtPCw
二、腾讯混元3D再进化！AI 生成3D模型能直接用于游戏动画
1. 腾讯混元正式推出混元3D Studio 1.1，接入全新美术级3D生成大模型PolyGen 1.5，首次实现端到端四边面直接生成，适配游戏、动画、VR等专业制作流程；
2. 基础模型升级至混元3D 3.0，支持36亿体素级别超高清建模，几何分辨率可达1536³，建模精度相比上一代提升约3倍；
3. PolyGen 1.5采用统一三四边面混合表征和强化学习策略，布线呈连续边缘环结构，破损率更低面片规整度更高，可直接用于UV展开和动画绑定。
https://mp.weixin.qq.com/s/3SgenIhHzECC7Jr18L9xtg
三、Mureka V7.6、Mureka O2模型正式发布，AI音乐创作升级
1. 昆仑万维发布Mureka V7.6和Mureka O2模型，3月底以来新增注册用户近700万，全球超100个国家和地区用户访问；
2. 新模型在音乐性、编曲能力、音质质感和Prompt贴合度等多维度显著提升，响应速度和推理效率大幅增强，更适合大规模商业化使用；
3. 模型延续MusiCoT细粒度音乐建模体系，强化段落关系、乐器互动与情绪走向建模能力，空间声场与音质生成达到更接近专业制作标准。
https://mp.weixin.qq.com/s/vIKjsFA_oR4-DYBEKDjNSA
四、斯坦福《现代软件开发者》课程，不手写代码，必须用AI
1. 斯坦福大学《现代软件开发者》课程成为本学期最火爆课程，讲师Mihail Eric鼓励学生拥抱Cursor、Claude等AI工具，"如果能上完整个课程而不用手敲一行代码，那才是真的牛"；
2. 斯坦福研究显示22岁至25岁初级开发者相对就业率在AI浪潮中下降13%，到2025年7月该年龄段就业人数预计比2022年底峰值下降近20%；
3. 微软CEO透露30%代码由AI编写，Meta预测2026年一半开发工作将由AI完成，谷歌超过25%新代码是AI写的，行业焦点从"写代码"转向"构建软件"能力。
https://mp.weixin.qq.com/s/HJjhjvsVTTdbNwHyuVRzIA
报告观点
五、Ilya关键澄清：Scaling还能带来进步；只是存在关键缺失
1. Ilya Sutskever澄清扩展（Scaling）确实还能带来进步没有停滞，但即便继续扩大规模有些至关重要的东西依然缺失；
2. 德扑之父Noam Brown转发，另外顶尖研究人员有惊人共识：光靠现在技术范式足以给经济社会带来巨大冲击，但要搞定AGI/ASI还需要更多研究突破；
3. Ilya在播客中谈到人类"情绪价值函数"之于预训练的重要性，情绪是决策系统一部分而非多余噪音，这可能是当前AI技术路线缺失的"重要东西"。
https://mp.weixin.qq.com/s/q-t6WYp-olXs2eMZvI0XaQ
六、Hugging Face联创：中国模型成初创公司首选，开源兴起
1. Hugging Face联合创始人Thomas Wolf表示中国模型已成初创公司探索新场景首选，美国开源复兴是对中国发展的回应；
2. 他认为LLM泛化能力比预期弱得多，现有技术会遇到天花板难破super intelligence，真正突破需要模型能"挑战旧有假设创造新问题"而非不断标注数据；
3. Hugging Face团队250人运营效率高上轮融资2亿美元至今未动用，企业版Hub已有数千组织使用包括Salesforce等大型客户，这将成为未来核心方向。
https://mp.weixin.qq.com/s/KM-sz-6t1L-7kwHllC7oHA
七、AI到底有没有泡沫？吴恩达：训练设施过度投资或致崩盘
1. 吴恩达认为AI不同领域泡沫程度各异：AI应用层被严重低估投资不足，AI推理基础设施仍需大量投资，AI模型训练基础设施风险最高可能存在泡沫；
2. 他指出开源开放权重模型市场份额若持续增长，斥资数十亿训练模型的公司可能无法获得诱人财务回报，且技术护城河薄弱算法硬件进步使训练成本逐年下降；
3. 吴恩达最担心训练设施因过度投资而崩盘可能导致市场对整个AI领域情绪恶化引发非理性资金外流，但他对AI的长期基本面充满信心。
https://mp.weixin.qq.com/s/n65C9c9_OSTlywNuZkwmKg
八、MIT模拟1.5亿打工人：程序员竟是安全？白领或遇威胁
1. MIT联合橡树岭国家实验室开发"冰山指数"模拟工具，创建包含1.51亿个智能体的美国劳动力市场数字孪生体，结论显示现有AI技术已有能力替代美国11.7%劳动力；
2. 研究发现科技IT互联网领域岗位变动只占受AI影响总工资的2.2%，绝大多数冲击发生在金融、医疗、人力资源、物流和办公室行政等白领领域；
3. 模拟精确到具体邮政编码发现AI影响力全覆盖无避风港，田纳西州已率先使用该指数制定官方《AI劳动力行动计划》，AgentTorch平台支撑模拟数百万个体复杂互动。
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