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他们毕生从教，直到Deepfake找上门来

美国加州等多地教师成为学生用AI生成虚假色情图片的受害者，事件从课堂扩散到社交平台，暴露出AI图像生成工具在校园环境中的滥用风险，以及学校、家长和平台在应对机制上的明显滞后。

小米发布了一款本地 AI 主机，搭载自研的 O3、O100 和 D100 三款芯片，支持 120B 和 3B 双模型运行，并可在快慢系统间切换。这是小米在端侧算力与本地化大模型部署上一次具体落地。

AI 芯片架构正在从传统的 GPU 主导转向更多元的专用硬件方向，包括 EnCharge、Mythic 等公司押注的模拟计算与存算一体方案，以及 RRAM、MRAM、FeFET 等新型存储和晶体管技术。这些路线尚未大规模商用，但被视为突破当前算力与能效瓶颈的关键候选。

阿里巴巴宣布拟向美国以外投资者配售800亿港元新股，募资将全部投入AI全栈能力与基础设施。这是阿里2019年港股上市以来首次新股配售，也标志着AI算力投资正式进入巨头“股权融资”周期。

得州州长 Abbott 公开批评数据中心建设“自掘坟墓”，从招商引资转向要求企业承担全部电网成本、取消税收优惠并启动审计。这一转变背后是美国选民对 AI 基础设施的抵触情绪快速升温，并已从地方抗议演变为影响选举的政治议题。

斯坦福大学教授、AI 经济学研究权威 Erik Brynjolfsson 公开反驳“AI 将导致大规模失业”的悲观论调，认为技术冲击更可能表现为岗位重构而非就业末日，这对企业 AI 采购和开发者技术选型具有方向性参考价值。

AI 开源平台 Hugging Face 正探索出售，估值可能超过 130 亿美元，较 2023 年的 45 亿美元大幅提升，并已与投行合作摸底潜在买家兴趣。

一位开发者用强化学习训练语言模型直接编写绘图代码，生成的图片不再是“一次性提示词结果”，而是可修改、可复用的代码文件。这一实验的关键突破在于：用“两两对比”替代“绝对打分”作为奖励信号，解决了AI创作任务难以量化评估的难题。

一名开发者展示了用代码而非自然语言提示词来训练和控制 AI 绘画模型的新思路，将图像生成从“描述结果”转向“定义生成过程”，为创作者提供了一种更精确、可复现的视觉生成方式。

斯坦福大学经济学家 Erik Brynjolfsson 及其团队更新研究结论，认为 AI 不会导致大规模、经济范围内的就业灾难，但确实会冲击入门级岗位。这一判断为企业和政策制定者提供了不同于“AI 取代人类”叙事的参考框架。