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没有KPI，也能领先OpenAI？从“内部观察者”视角看顶级AI实验室如何运作

InfoQ采访《哈萨比斯：谷歌AI之脑》作者塞巴斯蒂安·马拉比，从“内部观察者”视角解析DeepMind成长逻辑，探讨其与OpenAI、Anthropic差异，还谈及AI竞争格局、组织模式及资源配置等问题。

Anthropic 用 Claude 采访 8 万人类，了解他们对 AI 的期望、恐惧等复杂感受。人们期望 AI 助力职业、个人成长等，81% 认为 AI 正实现愿景，但也有担忧，且不同地区需求和担忧有差异。

基于知识图谱的检索增强生成在问答任务中存在三元组索引丢失上下文语义问题，作者提出MDER - DR双阶段框架，在标准测试和特定数据集上性能提升最高66%，还具备多方面优势。

作者分享开源的AI短剧生成工具，它能根据剧本完成智能分镜、生成视频片段等一条龙服务，采用全局种子+风格继承改善人物和场景一致性，有分镜编辑器可手动调控，适合多种人群。

为提升 Dropbox Dash 生成回复的相关性，工程师采用大语言模型辅助人工标注。该方案解决了纯人工标注的局限，通过人工校准大语言模型标注的方法，为 RAG 系统提供了有价值参考。

文章对比了OpenClaw和Claude Code的差异。Claude Code是人本位，在终端运行，适合开发者；OpenClaw是AI本位，在聊天软件里使用，适合非开发者。两者代表AI Agent两条进化路线，各有优势。

滑铁卢大学与快手可灵团队提出 UniVideo，是支持视频理解、生成与编辑的多模态模型。它采用双流架构，结合 MLLM 与 MM - DiT 能力，统一 10 个多模态任务，在多项基准超现有方法，代码已开源。

斯坦福大学博士生 Zitong Yang 完成「持续自我提升式 AI」博士论文答辩并分享视频。他针对当前模型局限提出解决方案，涵盖合成持续训练、预训练能力自我提升、迈向 AI 设计 AI 三个核心方向，引发行业关注。

多模态大模型研发中，行业认为无图文对就无多模态能力。但ReVision研究表明，预训练阶段昂贵配对关系非必需，利用非配对数据统计信息修正文本表征，能实现跨模态互换，降低成本。

即便土木、建筑等传统行业，也受AI冲击。建筑业用AI克隆老师傅、替代部分人力，如Procore推出多款AI智能体，Skanska建立AI安全智能体。建筑AI生态矩阵正形成，国内需相关工具。