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为什么「高价值任务」成了所有 AI Labs 的T0 级战略？｜ 拾象 AGI 备忘录
过去一季度模型进步显著，头部 AI labs 战略对齐，将 coding 列为 T0 级战略，争抢高价值任务。文中还探讨了 AI 对企业 SaaS 的冲击、ToC/ToB 二分法的过时、硬件挑战及高价值任务的二八结构等问题。
马斯克官宣1万亿瓦芯片计划，红杉合伙人力挺：xAI会赢！
马斯克宣布自建晶圆厂“Terafab”，目标每年1太瓦算力，还要把数据中心送上天，引发争议。红杉合伙人Shaun Maguire力挺xAI，认为其会赢，还指出马斯克有识别技术拐点的能力，虽错过语言模型转向，但已修正。
Agent 不是渐进升级，而是要“换代”了：Cursor 工程负责人放话未来三到六个月，行业将迎来大变局
本文是对Cursor工程负责人Jason Ginsberg的访谈。他认为编码Agent正换代，未来三到六个月行业将大变，会接管复杂任务。还谈及编码Agent发展、Cursor使用方式、交互模式等，分享了产品开发、审查等看法。
Ilya刚预言完，世界首个原生多模态架构NEO就来了：视觉和语言彻底被焊死
当Ilya断言大模型未来在于架构创新时，中国团队推出全球首个可大规模落地的开源原生多模态架构NEO。它颠覆传统拼接模式，从根上融合视觉与语言，以简洁架构证明架构聪明才是下一代AI竞争力。
内行被外行指导、时刻担心被裁，Meta 人现在迷茫又内卷
据《金融时报》报道，Meta首席AI科学家Yann LeCun计划离职创业。他不满公司内部变化，与扎克伯格战略分歧大。Meta近年受大模型冲击，内部现‘外行指导内行’、员工迷茫内卷等问题，还要求元宇宙部门用AI提效5倍。
PixelRefer ：让AI从“看大图”走向“看懂每个对象”
多模态大模型多停留在整体场景级理解，现实任务需细粒度、对象级理解。浙江大学等联合提出PixelRefer框架，可实现精细视觉指代与推理，在多项任务表现领先，轻量版性能优，还开源两类数据集。
Temperature Scaling可大幅提高Test-Time Scaling瓶颈！
大型语言模型解决复杂推理问题时，测试时扩展（TTS）是提升性能的途径之一。但传统TTS依赖增加样本数量，性能提升有瓶颈。本文提出温度缩放新思路，实验表明其能大幅提升性能，还给出降低成本方法。
边打字边出片，交互式生成长视频！英伟达联合MIT开源新SOTA
AI拍长视频不再难！英伟达联合MIT推出LongLive，可实时交互生成流畅画面，解决传统方法卡顿、不连贯等痛点。它能生成15秒到240秒视频，性能达SOTA，还靠三把“钥匙”解决长、顺、快难题。
京东AI「结果」：深度应用已成当下，万亿生态瞄准未来
9月25日，“2025京东全球科技探索者大会”展示了京东AI的深度应用成果。京东发布全新JoyAI大模型及三大AI产品，展示其在多场景的应用，还升级多个平台，未来三年将投入带动万亿规模AI生态。
ClockBench：一个简单的钟表测试让AI全线溃败
ClockBench测试让11个多模态大模型与5个普通人认钟表时间，人类平均准确率89.1%，最好的AI仅13.3%。AI在复杂钟面表现差，却能处理抽象指令。该测试暴露视觉AI空间推理缺陷，对评估有启发。