# OpenAI

Anthropic 宣布 130 亿美元融资，但其产品 Claude Code 面临降智争议。Claude Code 通过真实使用评估性能，强调易用性和扩展性，未来将实现手动与自动的深度融合，鼓励用户先问问题后写代码。

Anthropic 完成 130 亿美元融资，投后估值达 1830 亿美元，为科技行业第二大规模私募融资。此轮融资由 Iconiq、富达管理研究公司和光速创投领投，年度化营收超 50 亿美元，Claude Code 创造 5 亿美元运营收入，用户增长近 7 倍。虽然存在用户数据收集、用量限制等争议，但投资者信心未受影响。

Meta 在 AI 领域的投资和管理面临巨大挑战。斥资 143 亿美元引入 Scale AI 和 Alexandr Wang，却遭遇数据质量低、核心人才流失和 AI 伦理丑闻。内部管理混乱，模型表现不佳，甚至考虑使用竞争对手的模型，前景堪忧。

Leopold Aschenbrenner，23岁被OpenAI开除后，利用内部消息创建了15亿美元的对冲基金，投资AI相关行业，今年回报率高达47%，远超标普500指数的6%。他的基金吸引了多位科技界大佬支持。

Meta 研究者 Lucas Beyer 在社交平台上发起的关于最酷面试经历的投票吸引了众多关注。参与者分享了在 DeepMind、Google、OpenAI 等大厂的难忘面试经历，包括解决复杂问题、白板编程和与知名学者交流。DeepMind（旧版）以 32.1% 的票数获得最佳面试者称号。

Google 引入「交错生成」功能，增强模型在世界知识和创意解释方面的能力。新功能不仅能快速生成高质量图像，还能在多轮对话中保持场景一致，带来前所未有的互动体验。模型团队包括 Logan Kilpatrick、Kaushik Shivakumar、Robert Riachi、Nicole Brichtova 和 Mostafa Dehghani，他们在 AI 领域具有丰富的经验。

谷歌推出 gemini-2.5-flash-image-preview 模型，支持 32k 上下文，提供温度调整等高级设置，可在 Google AI Studio 和 Gemini API 中免费试用。该模型生成每张图像的成本约为 0.039 美元，远低于 OpenAI 的图像生成成本，并支持换装、合成照片和混合设计等多种玩法。

在 Hot Chips 2025 上，TogetherAI 首席科学家 Tri Dao 发布了 FlashAttention-4。该版本在 Backwell GPU 上比英伟达 cuDNN 库快 22%，采用两项算法改进：在线 softmax 算法和指数的软件模拟。此外，FlashAttention-4 使用 CUTLASS CuTe Python DSL，移植到 ROCm HIP 更具挑战性。Tri Dao 的多数核代码开源给英伟达开发者，助力英伟达 GPU 生态系统。 FLASHAttention 的 GitHub 软件库已获得了 1.91 万星，但 FlashAttention-4 的技术报告尚未发布。

人类对AI安全的担忧由来已久，从阿西莫夫的“机器人学三定律”到近期OpenAI和Anthropic模型的“威胁”行为。李飞飞认为AI的安全性取决于设计、治理和价值观，而Hinton则担忧超级智能可能在未来5到20年内出现并失控。两人在AI安全问题上的观点截然不同，但都强调了人类在其中的关键角色。

OpenCUA是一个全面开源框架，用于构建和扩展计算机使用智能体（CUA）。框架包括跨平台注释工具AgentNet Tool，涵盖3个操作系统和200多个应用/网站的大规模数据集AgentNet，以及将演示转化为「状态-动作」对的工作流程。基于此，团队构建了OpenCUA-32B模型，在OSWorld-Verified基准上达到34.8%的成功率，创下了开源SOTA。