又一位OpenAI高管离职
OpenAI 前 COO、特别项目负责人 Brad Lightcap 在任职八年后宣布离职，成为 OpenAI 近几个月内又一位离开的高管。这家正处于上市准备期和商业化转型关键阶段的 AI 公司，核心管理层的持续变动值得关注。
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华尔街想为AI热潮再筹五千亿美元
华尔街正酝酿为AI热潮筹集约5000亿美元资金，英伟达是这轮融资图景中的关键角色。这意味着资本市场开始把AI算力当作类似铁路、电网一样的长期基础设施来投资。
Ryan Greenblatt：人类级AI或于2032年前通过递归自我改进催生失控超级智能
Redwood Research 首席科学家 Ryan Greenblatt 在播客中论证，人类级 AI 出现后可能在一两年内通过“递归自我改进”跃升为超级智能，他的中位数预测是 2031 年实现 AI 研发自动化。这场辩论把 AI 风险的核心争论从“能否实现”拉到了“如何对齐”。
AMIE，我们的研究医疗AI系统，在一项首创性研究中展示了实时临床视频咨询能力。
Google Research 与 DeepMind 在真实模拟问诊中，首次展示了医疗 AI 系统 AMIE 的实时临床视频咨询能力；诊断准确率和沟通质量获得临床评估者认可，但距离实际诊疗落地仍有距离。
中国押注AI天气预报，极端风暴逼近
台风“海豚”登陆中国前夕，国产AI气象大模型提前五天将登陆时间和地点误差控制在30分钟、30公里内。中国正把AI天气预报从科研竞赛升级为国家级基础设施，与西方顶尖模型的差距正在肉眼可见地缩小。
Apple Silicon 与 macOS 虚拟机：Llama.cpp 将 LLM 推理速度提升 11–16 倍
Cua 团队发现苹果 macOS 虚拟机中的虚拟 GPU 向应用上报了过于保守的 Metal 图形能力，导致 llama.cpp 在虚拟机里只能走慢速代码路径；他们用一个进程级兼容层修正能力报告后，LLM 推理速度提升 11–16 倍，接近物理机水平。
五个问题，测试AI技术栈是否真正由你掌控。
TechRadar 刊文提出判断 AI 技术栈控制权的五个问题。核心观点是：一家公司能下载模型、在自己的云上运行，并不等于真正掌控 AI 系统；从模型来源、依赖组件到法律合同和退出机制，每一步都需要可验证的能力，否则所谓“自主可控”只是假设。
Source: Trajectory, founded by ex-DeepMind, Apple, OpenAI, and Meta staffers to build continual learning models, raised $40M led by Sequoia at a $300M valuation (Stephanie Palazzolo/The Information)
由前 DeepMind、Apple、OpenAI 和 Meta 员工创立的 AI 公司 Trajectory，完成 4000 万美元融资，估值达 3 亿美元，专注“持续学习”模型方向。值得注意的是，这并非又一家做大模型的明星创业公司，而是瞄准了当前 AI 模型“训练完就固定”的短板。
NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 为长时间运行的 Agent 提供快速精准的专项任务执行能力
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Lightning，一个面向长时间运行 AI Agent 的轻量级开源模型（30B 参数、3B 活跃参数），专注工具调用、结果验证等高吞吐执行任务，用低成本换取高速度，同时推出 NeMo Switchyard 路由库，让不同任务自动分发给最合适的模型。
Nvidia releases Nemotron 3.5 Lightning, an open 30B-parameter MoE model that it says delivers up to 4x faster output speeds, and an agentic AI model router (Kyt Dotson/SiliconANGLE)
英伟达发布开源 MoE 模型 Nemotron 3.5 Lightning，宣称输出速度最高提升 4 倍，同时推出一个面向 Agent 场景的模型路由工具。开源、快、带路由，是这次发布最值得关注的三件事。