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AI 已不再只是热闹的概念,2025年,是它开始真正“干活”的一年。

就在几天前,《福布斯》与红杉资本(Sequoia)、Meritech Capital 联合发布了第七届年度 AI 50 榜单,聚焦了全球最具潜力的50家AI公司。与过去两年不同,这一届榜单不再以“谁模型更大”作为核心焦点,而是强调 - 谁能基于AI,解决真实问题、跑出真实价值。

👇 这张全景图,展示了AI生态从模型到应用、从算力到商业落地的完整链条:

AI 50 全景图

从“对话型AI”到“执行型AI”

2022年底,ChatGPT 横空出世,引爆了全球对AI的关注;2023年,各家纷纷卷参数、拼速度、烧算力;到了2025年,潮水开始退去,大家更关心一个问题:

“AI 真的能帮我把事干了吗?”

本届AI 50榜单给出了一个明确的答案:

能,而且已经在干了。

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近日,斯坦福大学以人为本人工智能研究所(Stanford HAI)发布了备受瞩目的《2025年人工智能指数报告》(AI Index Report 2025)。这份报告历年来都是观察AI技术演进、产业动态和社会影响的重要风向标,今年的数据更是透露出一个信号:AI进入下半场,格局正在重塑。

以下是我对这份长达300多页报告总结的五大核心观察:

1. 前沿模型能力跃升,AI边界继续延展

过去一年,AI的性能再次跃升,尤其是在更复杂、更专业的任务上进展显著:

  • 高难度基准集体突破: 针对2023年新引入的MMMU、GPQA、SWE-bench等高难度基准测试,顶尖模型在短短一年内,得分分别飙升了 18.848.967.3 个百分点,进步速度令人震惊;
  • 多模态与智能体快速演进: 除了基准测试,AI在生成高质量视频等多模态任务上取得长足进步。同时,在特定编程任务中,语言模型驱动的智能体(agents)甚至能在限定时间内超越人类程序员的表现;
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在AI创业者纷纷花费重金投入去“卷参数、卷基准分”的今天,一家叫Writer的公司用另一种方式,跑出了自己的确定性:不是在“未来”,而是现在就让客户省下了真金白银的成本

May Habib Cover

这家公司最早其实做的是企业级机翻引擎。2016年,创始人May Habib从迪拜搬到旧金山,在Visa的会议室里,用一张白板手绘集成流程、回家连夜写GitHub插件,敲下了她人生第一单 - 价值12.6万美元。但Habib很快意识到,翻译工具这个赛道天花板太低,撑不起一家公司。于是她带团队果断转型,跳出语言服务,把Writer定位为企业AI工作平台 - 能自动生成内容,更能自动完成任务。

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引言

昨天,一封来自Shopify CEO托比·卢特克(Tobi Lütke)的内部备忘录在科技圈引发了轩然大波。这封被泄露(随后由CEO本人在社交媒体确认并分享)的邮件内容堪称激进:

本能地使用 AI,现在是对Shopify每个人的基本预期。

也就是说,这不再是温和的“鼓励尝试”,而是变成了赤裸裸的公司级硬性要求和 KPI:

  • AI使用情况被写进员工绩效考核和同事评估中;
  • 每个团队在申请新资源或人力前,必须先论证为什么AI无法完成这项工作。 (潜台词:先用 AI,不够再加人!)
  • 在任何项目的原型设计阶段,必须以AI探索为主导;

(注:Shopify是全球领先的一站式电商建站服务的平台,主要服务广大中小商家);

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最近在玩 GPT-4o 生图功能时,发现了一个很有意思的小突破 - 只用两个词,就能稳定生成一整套风格一致的动漫贴纸

比如这张:

“Naruto stickers”(火影忍者贴纸) → 就稳稳地生成了一整套Q版火影角色贴纸!

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没堆关键词、没加美术风格描述,就这么一个朴实无华的两个单词的prompt,GPT-4o居然给出了九宫格排版、统一风格、角色准确、颜色协调的成图效果。

继续测试下去,“Saint Seiya stickers”(圣斗士星矢贴纸)、“Slam Dunk stickers”(灌篮高手贴纸),几乎都能完美复现:

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昨晚Meta 悄悄地放出了 Llama 4 系列模型,一下子扔了三个名字很燃的版本:Scout(侦察兵)、Maverick(特立独行者)、Behemoth(巨兽),并直接在 Hugging Face 上开放了下载。

在社交媒体上的AI技术圈瞬间引发了热议,关键词包括:

  • 上下文窗口突破到 1000 万 tokens(Scout);
  • 全系多模态输入(图+文);
  • 混合专家架构(MoE),只激活 17B 参数;
  • 模型部署亲民:Scout 单卡可跑;

有惊喜也有争议。我花了点时间通读发布说明、读了下benchmark、刷了社媒上的开发者热帖,试着理一理这波 Llama 4 到底意味着什么。

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最近被 GPT-4o 的“灵魂画手变神图”震惊了一下后,意外发现另一个低调但超级实用的AI工具 - 微信自带的图片翻译功能,已经变得非常能打了。

不需要任何插件、不用截图另存,只要「长按图片 → 翻译」,它就能自动识别图中文字,秒翻译成中文(或其他语言),最重要的是还能保留原图样式!

具体操作入口如下箭头处:

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你是不是曾经用过微信的简易P图功能,在群里扮演过“灵魂画手”,为群友们的照片做过各种涂鸦式的二次创作?那些充满“灵魂”的涂鸦式图片,画风虽然抽象到连你自己都觉得有点好笑,但效果总是莫名传神,把群友们笑到不行。

但想象一下,如果这些“灵魂图片”真的能被 AI 理解并“点石成金”,轻易地直接转为高品质的图片,而且不需要任何画画或设计功底,是不是有点心动了?

最新的 GPT-4o 图片生成能力就正在将这变为现实!


最近我一直在实验 GPT-4o 的生图能力,过程中看到一个特别出彩的例子,觉得非常适合用来说明它到底强在哪。

这张图非常生动地展示了 GPT-4o 在图片生成上的两大亮点

  • 你说什么,它真能懂(指令依从性)
  • 你画得再抽象,它也能理解(易用性超强)
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导语: 人工智能(AI)浪潮正深刻影响着教育领域,无论是传统教育体系本身还是传统教育科技方面。许多人在担忧AI可能让学生“走捷径”、削弱独立思考能力时,Anthropic最近推出的专为高等教育设计的Claude for Education给出了一个很好的答案。其核心亮点 - “学习模式”(Learning Mode),旨在引导学生思考,而非直接给出答案。这会是AI在教育领域应用的新方向吗?

推荐阅读:我写过的其他AI+教育主题的文章


AI教育的两难:捷径还是助力?

自ChatGPT等生成式AI工具普及以来,全球高校一直面临着一个难题:是禁止使用,还是拥抱变革?许多教育工作者担心,强大的AI会成为学生逃避深度思考的“超级答案引擎”。斯坦福大学HAI的AI指数显示,超过四分之三的高等教育机构仍缺乏全面的人工智能政策,这反映了普遍的挣扎与不确定性。

正是在这样的背景下,Anthropic推出了Claude for Education,试图为AI在教育中的角色提供一个不同的答案 - 一个更侧重于“学习过程”而非“最终结果”的答案。

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自从春节期间的DeepSeek爆火后,可以从身边的情况明显感觉到各种AI应用都在迅速扩大渗透率。全球知名的数据分析平台Similarweb刚刚(数据截至3月28日)推出了最新版的 “Global Sector Trends on Generative AI”报告,可以从中看到宏观层面全球生成式AI市场正在发生哪些令人瞩目的变化,以及谁是值得注意的新兴玩家:

市场全景:告别低谷,迎来全面反弹

和2024年初的AI行业低迷期(同比-7%)不同,全球AI市场大盘在2025年Q1出现了强劲反弹,最近12周同比增长达到45%!这不仅标志着市场信心的恢复,更预示着生成式AI正进入更加务实、更有深度的应用阶段。

不同赛道表现各异,形成鲜明对比。AI数据分析工具方向以惊人的177%增长率领跑全场,代码与开发领域紧随其后,增长率高达125%。人力资本管理和法律AI工具分别实现同比增长52%和26%,反映企业级应用正在加速落地。

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