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阿里巴巴的 Qwen 系列从 7B 小模型一路扩展到 2.4T 参数规模，成为国内少数覆盖端侧到超大规模全梯度的开源模型家族。它的路径解释了阿里为什么能在开源大模型生态里占据一个稳定位置。

Google 高级副总裁、DeepMind Institute 联席主任 James Manyika 在采访中谈 AI 风险治理，强调责任不能只压在 AI 公司身上，需要产业、政府与社会共同承担。这一表态反映头部 AI 公司正试图把治理议题从"企业自律"推向多方共治框架。

Hacker News 上出现一则题为“如何用 AI 扩展意图、质量和艺术性”的视频讨论，焦点不是模型能力榜单，而是创作者的意图如何被 AI 放大而非替代。它值得关注，是因为这代表一批实践者开始把 AI 当作创作流程中的“扩展器”，而非一键出图的工具。

一场名为 Homa 的技术演讲提出在 AI 训练集群中彻底替换 TCP 协议，这触及了大模型训练效率的底层瓶颈，也让网络协议成为算力竞争的新变量。

Hacker News 上出现一个讨论视频，主题是如何用 AI 扩展意图、质量和艺术性，核心议题不是让 AI 代替创作者，而是把它当作放大人类创作能力的工具。

马斯克在 X 回复中表示，SpaceX 将把旗下 AI 部门 SpaceXAI 更名为 SpaceXSI，呼应特朗普推动用“super（超级）”替代“artificial（人工）”来定义智能。这不是一次简单的品牌调整，而是围绕 AI 命名权与话语权的又一次动作。

特朗普宣布成立“超级智能力量”（SIF），但这里的“超级智能”只是他对 AI 的称呼，与学界讨论了几十年的 ASI（人工超级智能）概念无关。该小组的实际职能是协调政府与消费者、宗教组织、关键基础设施运营方及 AI 公司之间的沟通。

特朗普宣布组建“超级智能部队”（Super Intelligence Force），由国家情报总监 Jay Clayton 担任主席，用 120 天评估 AI 的风险与机会。这标志着美国把 AI 政策从“安全辩论”正式转向国家竞争叙事，且把 AI 重新包装为“超级智能”。