工業(yè)和信息化部：2025年我國(guó)智能算力規(guī)模增長(zhǎng)將超過40%
8月23日，2025中國(guó)算力大會(huì)召開。工業(yè)和信息化部相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，目前智能算力已經(jīng)廣泛應(yīng)用于生成式大模型和工業(yè)制造等領(lǐng)域，創(chuàng)新算力項(xiàng)目在工業(yè)、金融、能源等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了規(guī)模化復(fù)制推廣。預(yù)計(jì)2025年，我國(guó)智能算力規(guī)模增長(zhǎng)將超過40%。
上海：推動(dòng)人工智能技術(shù)與制造業(yè)深度融合
上海市經(jīng)濟(jì)和信息化委員會(huì)、上海市發(fā)展和改革委員會(huì)、上海市國(guó)有資產(chǎn)監(jiān)督管理委員會(huì)近日印發(fā)《上海市加快推動(dòng)“AI+制造”發(fā)展的實(shí)施方案》，要求打造細(xì)分領(lǐng)域行業(yè)模型，發(fā)展面向特定場(chǎng)景的專用小模型，構(gòu)建多層次工業(yè)模型體系；重點(diǎn)遴選和培育智算云、模型平臺(tái)等專業(yè)服務(wù)商，支持綜合集成服務(wù)商發(fā)展壯大。
xAI開源Grok-2，技術(shù)實(shí)力強(qiáng)勁
8月24日，xAI開源Grok-2。該模型采用MoE架構(gòu)，擁有9050億總參數(shù)，推理時(shí)激活1360億參數(shù)，支持128k 上下文長(zhǎng)度，意味著它可以一次性閱讀和處理非常長(zhǎng)的文檔或?qū)υ挌v史（大約相當(dāng)于一本200多頁的書），進(jìn)行更復(fù)雜的推理和總結(jié)。
谷歌發(fā)布首份科技公司AI能耗報(bào)告
谷歌日前發(fā)布首份AI能耗技術(shù)報(bào)告，顯示一個(gè)中位Gemini提示詞消耗0.24瓦時(shí)電力，相當(dāng)于微波爐運(yùn)行一秒。能耗構(gòu)成中，AI芯片（TPU）占58%、主機(jī)CPU和內(nèi)存占25%、備用設(shè)備占10%、數(shù)據(jù)中心開銷占8%。由于模型優(yōu)化，Gemini能耗已在一年內(nèi)下降33倍。
大模型推理新方法DeepConf：讓模型思考更準(zhǔn)確
Meta AI與加州大學(xué)圣地亞哥分校近期聯(lián)合提出新型大模型推理方法Deep Think with Confidence（DeepConf），通過實(shí)時(shí)監(jiān)控并調(diào)整推理路徑的置信度，幫助模型在國(guó)際頂尖數(shù)學(xué)競(jìng)賽AIME 2025上拿下了高達(dá)99.9%的正確率，同時(shí)減少85%的token消耗，實(shí)現(xiàn)了高效與高準(zhǔn)確率的平衡。
知名風(fēng)投BVP：上下文和記憶成為AI應(yīng)用護(hù)城河
投資機(jī)構(gòu)Bessemer Venture Partners近日發(fā)布年度AI報(bào)告指出，AI應(yīng)用已進(jìn)入加速演化期，未來將發(fā)展為“通過經(jīng)驗(yàn)、清晰度與目標(biāo)來定義、衡量并解決問題的系統(tǒng)”。從技術(shù)角度講，上下文和記憶正成為新的護(hù)城河，建議AI公司以此為核心，打造出比其他任何工具都更了解用戶的產(chǎn)品。
中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)：中國(guó)“AI+數(shù)據(jù)”產(chǎn)業(yè)加速向“領(lǐng)跑者”躍遷
中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)本月發(fā)布《2025中國(guó)“AI+數(shù)據(jù)”產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書》，提出中國(guó)“AI+數(shù)據(jù)”產(chǎn)業(yè)已從“跟跑者”邁向“并跑者”，并加速向“領(lǐng)跑者”躍遷。未來，要加快技術(shù)驅(qū)動(dòng)應(yīng)用創(chuàng)新，構(gòu)建智能化場(chǎng)景標(biāo)準(zhǔn)范式，更大效能打造人工智能場(chǎng)景應(yīng)用的行業(yè)生態(tài)。
“強(qiáng)化學(xué)習(xí)之父”薩頓：OaK架構(gòu)有望通向超級(jí)智能
“強(qiáng)化學(xué)習(xí)之父”、2024年ACM圖靈獎(jiǎng)得主理查德·薩頓日前提出OaK架構(gòu)（Options and Knowledge），描繪了發(fā)展超級(jí)智能的路徑。該架構(gòu)包括學(xué)習(xí)策略與價(jià)值函數(shù)、生成狀態(tài)特征、特征排序、構(gòu)建子問題、解決子問題、學(xué)習(xí)狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型、執(zhí)行規(guī)劃、維護(hù)元數(shù)據(jù)等八個(gè)步驟，它強(qiáng)調(diào)開放式抽象能力，能在運(yùn)行時(shí)主動(dòng)發(fā)現(xiàn)特征和模式，但仍需解決持續(xù)深度學(xué)習(xí)等關(guān)鍵前提技術(shù)，才能實(shí)現(xiàn)超級(jí)智能愿景。
亞馬遜加爾曼：以Agent為中心的世界正在到來
亞馬遜云計(jì)算（AWS）CEO馬特·加爾曼近日表示，AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的瓶頸會(huì)在算力、電力、網(wǎng)絡(luò)等多個(gè)環(huán)節(jié)之間動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)移，不存在單一、永久的解決方案。隨著Agent Core的發(fā)展，AI底層基礎(chǔ)設(shè)施越來越普及易得，未來AI Agent將脫離“人在回路”(human in the loop) 的工作流，從而變得更加自主，真正地解放人力。
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