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ChatGPT周活用户逼近 10 亿大关：晚了 7 个月，但上线不到四年

OpenAI 内部透露，ChatGPT 周活跃用户即将突破 10 亿，虽比原定目标晚了7个月，但在上线不到四年的产品中仍属罕见。这一里程碑因 Gemini 分流、GPT-5 舆情等问题推迟，反映出 AI 聊天市场正从 ChatGPT 的“独占期”转向多强博弈阶段。

一名顾客在Circle K便利店使用AI自助结账机时，系统错误地识别其捐赠意图并生成了一笔高达85亿美元的慈善捐款账单。这一荒诞事故揭示了当前AI视觉识别与推理模型在零售场景中“幻觉”问题的严重性，也让业界重新审视将大模型直接部署于无人工干预支付环节的风险。

OPPO 多模态算法专家余席宇博士将在 AICon 深圳站分享端侧大模型的工程化实践，核心是解决推理效率低、工程链路复杂和个性化迭代难三大难题，其技术方案涉及 QAT 量化感知训练、自动化交付管道和零阶端侧训练，这揭示了端侧大模型落地的关键已从算法创新转向系统性工程能力。

清华大学李升波教授在 WAIC 提出“物理原生智能”（Phi）概念，主张用物理规律（对称性、因果性）约束模型结构和训练，替代纯数据驱动的“大数据+大参数”路线，为具身智能（自动驾驶、机器人）的实用化提供新思路。

模型架构（MoE、全模态）的快速膨胀，正在倒逼 AI 基础设施（Infra）从“可用”走向“高效可规模化”，而国产算力的普及使异构管理成为必答题。多位一线专家认为，未来 Infra 工程师的角色可能从“手写代码”转向“定义 SLA，让模型自己完成任务”。

一位资深程序员长期使用 Claude 和 Claude Code 进行编程后，得出“LLM 可能只是一个幻想”的结论——他最终减少了 AI 的使用，认为 AI 帮助建立的代码难以维护，无法真正提升工作效率，并质疑大语言模型是否会重蹈元宇宙泡沫的覆辙。

研究者发布了一个名为OpenReviewer的大语言模型（LLM），专门用于自动生成针对科学论文的批判性评审意见。该模型旨在帮助审稿人、作者和期刊编辑部更高效地识别论文中的缺陷与不足，有望改变学术同行评议的工作流程。

企业曾热衷于让员工“堆Token”——尽可能使用ChatGPT、Claude等大模型生成内容，但现在这种风潮正退潮。Token成本每两月翻倍，生产力却未同步提升，迫使企业寻找更便宜的AI方案，如模型路由工具和中国开源模型。

Meta CEO 扎克伯格公开表态认为美国不应禁止中国 AI 模型，同时指出如果“由深思熟虑的人妥善进行”，AI 模型的同行评审或审查可能带来正面效果。这一立场在 AI 地缘政治紧张背景下格外值得关注。

研究人员提出一个名为“Transformer Transformer”的统一模型，仅需一段操作演示，就能自动生成完全匹配该运动的机器人设计，在布料抛掷任务中将跟踪误差降低73%。这标志着机器人设计从手工定制转向数据驱动的自动化优化。