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WAIC现场最“聪明”展台！AI眼睛耳朵能力全打开了

WAIC现场，声网展台被观众挤爆，其新奇“AI玩具”都能与玩家流畅对话。声网对话式AI引擎全新升级，新增选择性注意力锁定、视觉理解能力，能与主流数字人方案集成，还可接入大模型，价格低。它已在多领域落地。

Zendesk 提出生成式 AI 改变软件交付核心制约因素，从编写代码转为‘吸收能力’。文章阐述该概念，提出四项应对措施，还指出 AI 对不同系统的影响，深化了编码非瓶颈的观点。

在Lex Fridman的专访中，黄仁勋抛出诸多惊人观点，如称已实现AGI，反驳Ilya“预训练触顶”言论，认为推理计算难且重要，还对未来技术、行业、职业发展等多方面进行展望。

即便Transformer是AI世界基石，但遇到复杂数学题或多步逻辑推理时表现不佳。问题出在Attention机制。华为诺亚方舟实验室推出Nexus高阶注意力机制架构，能提升模型推理能力，且参数零增。

在 AICon 大会上，智源研究院周华分享大模型行业应用。分析落地问题，提出以大模型为核心的技术路径，涵盖数据、训练等环节，还给出数据生产流程建议，分享最新开源成果。

浙大研究深度研究系统领域，分析自2023年以来80多个相关实现，提出4维度分层分类法，全面分析4种实现架构，还阐述各维度演变进步。

9日WAVE SUMMIT深度学习开发者2025大会上，文心大模型X1.1发布，事实性、指令遵循、智能体能力显著提升，多项测试表现佳。它能做到知识一致，精准遵循指令，智能体解决问题出色，代码、数学、多模态能力也有进化，得益于迭代式混合强化学习训练框架。

Google DeepMind首席AGI科学家Shane Legg预测，最小AGI有50%概率在2028年实现，完全AGI将在其后3 - 6年出现，最终会诞生超越人类的ASI。这将带来变革，也引发失业担忧，需提前准备。

开发AI应用时，模型选择成难题，信息碎片化、不透明让人头疼。OpenCode团队开发的开源项目Models.dev，整合主流模型关键信息，可一站式查询、精确估算成本、对比能力，还提供公开API，社区驱动持续更新。

谷歌DeepMind发布新架构MoR，有望成Transformer杀手。它统一实现参数共享、自适应计算，兼顾性能与效率。实验显示其推理吞吐量提升，降低计算需求，但能否取代Transformer存疑。