> 在硅谷愈演愈烈的AI智能体争夺战中，Meta通过整体收购策略迅速补齐生态拼图。前核心高管的重磅回归，不仅为社交帝国注入产品化基因，更吹响了向通用人工智能应用层反攻的号角。

## 招募旧将重塑智能体研发矩阵

硅谷的人才与技术双重争夺战再次升级。Meta正式全资收购AI智能体创业公司Dreamer，虽未披露具体协议条款，但资本市场透露其投资方已获得丰厚回报。这场收购的核心抓手，不仅在于底层代码，更在于极具商业实战经验的创始团队。

此次交易中最受瞩目的焦点是Dreamer联合创始人雨果·巴拉的回归。这位曾出任谷歌安卓团队产品副总裁、小米全球副总裁的行业老将，曾于2017年至2021年期间在Meta负责虚拟现实相关业务。在离职创业数年后，他此次随团队正式回归，将直接加入Meta超级智能实验室，全面接管AI智能体及前沿项目的研发工作。

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## 连人带企买断的防御性扩张

Dreamer成立于今年初，其核心业务旨在帮助用户轻松创建个性化的AI智能体，大幅降低AI应用开发门槛。这一技术路径与Meta构建泛化AI生态的长期战略高度契合。交易完成后，Dreamer将保留独立法人实体，而Meta则获得非排他性技术使用许可，整个初创团队将整体并入超级智能实验室。

在OpenAI与谷歌重金围猎AI Agent赛道的当下，扎克伯格通过连人带公司一并收编的策略，展现了极强的防御性扩张意图。具有全球化视野与产品落地能力的高管回归，将帮助Meta在战略层面上强化大模型生态的C端触达能力，社交帝国的智能化转型或将迎来新的爆发期。

Meta全资收编初创团队Dreamer 前高管重磅回归操刀AI生态

> 资本巨头正将目光投向物理世界。通过谋划百亿级私募基金进行实体资产并购与智能化改造，一场试图利用前沿模型重新定义全球重工业竞争力的降维革命正在酝酿。

## 普罗米修斯计划 注入智能基因

当外界依然在热议各类虚拟聊天助手时，亚马逊创始人杰夫·贝索斯已悄然开启了一场工业界的“炼金术”。这场规模空前的变革依托于其名下的前沿初创企业Project Prometheus。该机构自带逾六十亿美元的雄厚启动资金，由资深技术高管操盘，其核心攻坚方向并非互联网消费端，而是专门针对航空航天、汽车装配及大型机械设计的高阶工业模型。

AI技术的价值上限绝不应局限于生成文本或图像，只有当它深度扎根于实体经济的钢铁与齿轮中，才能释放出真正的产业核爆力。这正是贝索斯向传统制造业进军的核心逻辑。

## 买断与重构 重定义实体资产价值

这套打法的商业闭环极其凶悍。据资本市场消息揭露，贝索斯正在谋求组建高达一千亿美元的巨型投资基金。该基金的运作策略非常清晰 直接买下涉及芯片制造、国防工业与精密航空的老牌实体企业，随后将强大的工业AI模型全面接入这些企业的生产调度、供应链管理与产品设计环节。

这种“资本收购加技术换血”的激进模式，旨在彻底打破重工业领域长期面临的产能瓶颈与效率损耗，将笨重老旧的传统车间转化为由数据驱动的高智能制造中心。

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## 全球资本博弈 抢滩落地深水区

为匹配如此庞大的资金需求，相关路演活动已在中东及亚洲金融中心密集展开。从数字云端向物理实体的战略俯冲，展现了科技巨头对下一代生产力制高点的极度渴望。

若该基金顺利募集并完成对标的资产的吞并，这不仅意味着传统制造规则将被重写，更预示着一个跨越虚拟与现实、由机器智能深度调配资源的全新工业帝国正在加速崛起。

贝索斯筹划千亿美元基金 AI降维重塑传统重工业制造

> 靠巨额补贴砸出的泼天流量，终究未能转化为持久的用户黏性。在AI应用跑马圈地的下半场，如何从短期刺激走向长期价值交付，成为所有玩家必须跨越的鸿沟。

## 狂欢过后的断崖式数据回落

春节历来是国内互联网产品抢夺流量的黄金阵地，而今年的战场主角悄然换成了人工智能应用。腾讯旗下的AI产品腾讯元宝，凭借一掷千金的10亿元现金红包活动，在春节期间势如破竹，一度霸榜苹果应用商店免费下载总榜。然而，大浪褪去后的数据表现却令人扼腕。

据最新行业数据监控显示，随着2月17日红包活动的正式收官，腾讯元宝的新增下载量与活跃度遭遇了断崖式下跌，目前已彻底跌出应用商店排行榜的前十名。与之形成鲜明对比的是，豆包与千问等竞品在没有过度依赖现金刺激的情况下，依然稳居榜单前列。

回顾这场流量狂欢，腾讯元宝在活动期间的数据堪称惊艳。巅峰时期的日活跃用户数一举突破5000万大关，月活更是飙升至1.14亿。平台精心设计的抽奖、集卡、限时红包雨等玩法，成功催生了超36亿次的抽奖互动与10亿次AI任务创作。为了承接庞大的流量，开发团队甚至在21天内极限迭代了上百项功能。

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## 留存大考重塑AI产品竞争逻辑

数据的大起大落引发了行业的深度思考。大量被现金红包吸引而来的羊毛党，在利益驱动消失后迅速流失，暴露出工具类AI产品在核心使用场景上的单薄。这不禁让外界发出疑问，传统互联网时代的烧钱换增长模式，在AI时代是否已经失灵。

面对红包大战的余波，腾讯高层对AI战略保持着清醒的认知。在近期的内部大会上，管理层明确表示，AI产品的未来决胜点在于长期、不可替代的产品竞争力与深度的用户体验打磨，绝不能陷入为了追求短期虚高指标而盲目内卷的陷阱。

腾讯元宝的境遇是当前整个国内大模型应用市场竞争现状的缩影。随着基础模型能力差异逐渐缩小，行业已全面进入残酷的淘汰赛阶段。对于所有置身其中的科技巨头而言，如何挖掘真实的痛点场景，将转瞬即逝的流量沉淀为高频互动的铁杆用户，才是决定生死存亡的终极考验。

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狂撒十亿难挽留存率 腾讯元宝春节大促后的流量反思

> **导语**
> 航天科技与人工智能的融合迎来里程碑时刻。香港中文大学成功将全球首颗面向城市可持续发展的 AI 大模型卫星送入轨道，这不仅展示了“香港力量”在科研领域的突破，更为大湾区的智慧城市建设构建了天基视角的数字底座。

## 算力上天：AI 与遥感的深度握手

2026年2月12日，捷龙三号运载火箭在广东阳江附近海域成功发射，将包括 **“港中大一号”** 在内的多颗卫星送入预定轨道。作为全球首颗专门针对城市可持续发展设计的 AI 大模型卫星，它的核心优势在于具备星上智能处理能力。

不同于传统遥感卫星仅作为数据采集终端，“港中大一号”能够利用搭载的 AI 大模型，直接在轨进行数据的初步分析与处理，大幅提升了对地观测数据的时效性与价值密度。

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## 服务大湾区智慧城市群

入轨后，“港中大一号”将与此前发射的“香港青年科创号”组网，构建起香港首个低轨卫星星座。这一星座系统将聚焦于粤港澳大湾区，为环境监测、智慧交通调度及灾害应急响应提供高精度的地理信息服务。

## 响应国家规划的科研实践

港中大校长卢煜明指出，此次发射是学校积极响应国家 **“十五五”规划** 的具体实践。通过推动 AI 技术与航天科技的跨界融合，该项目不仅提升了中国在地球科学领域的观测能力，也为全球城市可持续发展研究提供了宝贵的“天眼”数据，展示了顶尖高校在国家战略科技力量中的重要站位。

香港中文大学发射全球首颗 AI 大模型科学卫星

> **导语**
> xAI 正在秘密研发名为“Grok Build”的全新编程产品，意在通过“氛围式编程”重塑开发体验。曝光的界面显示其采用了更加直观的交互设计，并计划向移动端延伸。结合即将更新的 Grok Code，马斯克正试图大幅降低编程门槛，推动 AI 辅助开发进入新纪元。

## 界面革新与交互体验

科技圈的最新爆料揭开了 xAI 在编程工具领域的野心之作——Grok Build。作为“Vibe Coding”（氛围式编程）理念的核心载体，该产品目前的网页端预览版展示了与其竞品截然不同的设计哲学。

Grok Build 引入了独立的标签页设计，并在屏幕中央设置了显著的提示输入栏。这种极简主义的布局旨在减少视觉干扰，让用户能够更专注于逻辑表达而非代码语法。更为引人注目的是，xAI 团队正计划将这一体验移植到移动端。这意味着未来的编程可能不再局限于桌面显示器前，开发者甚至普通用户都能在手机上通过自然语言完成代码构建，这将极大地拓展编程工具的用户基数。

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## 本地代理与命令行进化

除了界面层面的 Grok Build，马斯克此前透露的 Grok Code 引擎也将迎来重大技术演进。在未来的更新计划中，Grok Code 将首先以“本地代理”的形式推出，并深度集成命令行界面（CLI）。

这一更新将赋予 AI 更大的权限和能力。用户只需输入自然语言指令，AI 即可在后台自动执行代码的“规划、搜索和构建”全流程。这种从“辅助写代码”到“代理完成任务”的转变，是 AI 编程工具发展的关键分水岭，极有可能彻底改变现有的软件开发工作流。

## 编程门槛的持续降低

Grok Build 与 Grok Code 的组合拳，清晰地展示了 xAI 在 AI 与编程融合领域的战略路径。通过降低技术门槛，xAI 试图将编程能力赋予每一个拥有创意的人，而不仅仅是受过专业训练的工程师。

随着技术的成熟，未来的编程或许将变成一种纯粹的逻辑与创意表达，繁琐的语法和环境配置将由 AI 全权接管。xAI 的这一布局，不仅是在打造工具，更是在培育一个庞大的潜在开发者生态，为未来的人工智能应用爆发储备力量。

马斯克布局氛围式编程 xAI新工具Grok Build曝光

# 每日AI资讯1010：AI巨头动态频出，人形机器人与微型模型引领技术新浪潮

> 导语 本期AI资讯看点纷呈：台积电在AI需求的推动下业绩斐然；ChatGPT用户规模再创新高；谷歌与Figma的合作将Gemini AI融入设计流程；三星推出的微型模型在推理能力上实现惊人突破；Lyft与Figure AI分别在自动驾驶和人形机器人领域迈出重要步伐；同时，AI领域的投融资与市场竞争也日趋白热化。

## AI需求引爆芯片市场 台积电Q3营收同比猛增30%

受人工智能应用需求的强劲驱动，全球芯片制造巨头台积电在2025年第三季度实现了创纪录的业绩。其营收高达9899.2亿新台币，同比增长30%，显著超出市场预期。这一增长主要归功于来自英伟达、苹果等行业领军客户的大量订单，凸显了AI技术发展对半导体产业的巨大推动作用。

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## 用户增长神话延续 ChatGPT周活跃用户突破8亿

在近期的年度开发者大会上，OpenAI宣布其旗舰产品ChatGPT的周活跃用户数量已突破8亿大关。与去年同期相比，这一数字实现了700%的惊人增长，再次刷新了AI应用的用户增长纪录。这不仅巩固了ChatGPT在大型语言模型领域的领先地位，也预示着AI技术正以前所未有的速度融入大众的日常生活。

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## 设计工具迎来AI革命 Figma集成谷歌Gemini模型

知名设计协作平台Figma宣布与谷歌达成合作，将强大的Gemini AI技术，包括Gemini 2.5 Flash、Gemini 2.0和Imagen 4等多个模型，全面集成到其平台中。此次合作旨在赋能设计师，只需通过简单的文本提示，即可调用AI完成复杂的图像编辑与内容生成任务，从而极大提升设计工作的效率与创造力。

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## 小模型蕴含大能量 三星700万参数TRM模型推理能力惊艳业界

三星公司发布了一款仅有700万参数的微型递归模型（TRM），颠覆了“模型越大越强”的传统认知。在数独和ARC-AGI等高难度推理任务中，TRM的表现甚至超越了Gemini 2.5 Pro等参数量远大于它的顶尖大型模型。其成功的关键在于采用了独特的递归校正循环机制，实现了高效且精准的结构化推理。

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## 从实验室到现实 Figure AI发布第三代人形机器人

机器人初创公司Figure AI推出了其第三代人形机器人Figure03，标志着该领域取得了重大进展。得益于其自研的“视觉-语言-动作”模型Helix，Figure03能够完全自主地在家庭和商业环境中执行洗衣、爬楼梯、清洁等多种复杂任务，不再依赖远程人工操控。这预示着通用人形机器人正加速从研发阶段迈向大规模商业化应用。

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## 智能出行新篇章 Lyft计划2027年部署数百辆机器人出租车

尽管近期股价有所下调，但网约车巨头Lyft依然坚定地推进其在自动驾驶领域的战略布局。公司宣布，计划在2027年正式部署数百辆由TensorAI技术驱动的机器人出租车。此举旨在推动智能交通系统的发展，重塑未来城市出行模式，也体现了出行平台在激烈技术竞争中的转型决心。

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## AI办公战火升级 谷歌云Gemini Enterprise正面挑战微软与OpenAI

为了在日益激烈的AI办公市场中占据有利地位，谷歌云正式推出了名为Gemini Enterprise的AI办公平台。该平台旨在通过一系列自动化工具，为普通员工赋能，帮助他们简化繁琐的工作流程，从而显著提升工作效率。Gemini Enterprise的发布，被视为谷歌直接挑战微软和OpenAI在该领域霸主地位的重要举措。

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## 开源AI新星崛起 Reflection AI获20亿美元融资挑战巨头

成立仅一年的AI初创公司Reflection AI正迅速成为开源AI领域的焦点。该公司由前谷歌DeepMind研究员创立，致力于开发强大的开源AI模型，以挑战OpenAI等封闭模型的垄断地位，并与中国的DeepSeek等公司展开竞争。凭借其宏大的愿景，Reflection AI已成功完成20亿美元的新一轮融资，公司估值在七个月内飙升15倍，达到80亿美元。

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每日AI资讯1010：AI巨头动态频出，人形机器人与微型模型引领技术新浪潮




> 导语 本期AI资讯看点纷呈，从备受期待的OpenAI GPT-5展示其在编程等领域的革命性潜力，到智谱GLM-4.5刷新开源模型新高度；从农业、数学等垂直领域的AI应用落地，到微软、阶跃星辰等公司推出新型AI助手，人工智能正以前所未有的速度渗透到各个行业，开启智能新纪元。

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## **GPT-5超凡能力曝光，重塑编程与多任务处理规则**

OpenAI的下一代旗舰模型GPT-5及其系列版本，包括GPT-5-pro（代号zenith）和GPT-5-high（代号summit），近日揭开了神秘面纱。其能力展示远超当前所有AI模型，在编程、网站快速生成、为现有游戏添加新功能，乃至构建宇宙飞船控制面板和创建视频平台等复杂任务上表现出色。GPT-5不仅有望彻底改变AI在高级编程领域的游戏规则，更通过其强大的自主任务处理、多模态分析、企业级调试和深度记忆功能，预示着一个由AI极大拓展人类能力边界的智能时代的到来。

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## **智谱GLM-4.5横空出世，树立开源AI新标杆**

智谱AI正式发布了专为Agent应用打造的最新旗舰模型GLM-4.5。该模型在推理能力、代码生成及智能体综合表现上均达到了开源模型的顶尖水平（SOTA），并已在Hugging Face和ModelScope等平台开源，采用对商业友好的MIT许可证。GLM-4.5包含3550亿和1060亿参数两个版本，在多达12项权威基准测试中名列国产及开源模型首位。此外，它还兼具参数效率高、API价格亲民等显著优势，为开发者和企业提供了更强大的AI工具。

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## **AI精准赋能，中国首个农业大模型助农民增收**

中国中化集团推出了国内首个专注于农业种植的综合性大模型。该模型深度整合了海量的农业知识库与线下技术服务中心，实现了对“耕、种、管、收”全流程的智能覆盖。通过线上智能决策系统与线下专家服务的无缝结合，它能为农民提供精准的种植指导，有效将决策时间缩短75%，并帮助每亩地实现150至200元的增收，成为中国农业数字化转型道路上的重要里程碑。

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## **数学难题迎刃而解，Harmonic推出AI解题机器人**

AI初创公司Harmonic推出了一款名为“亚里士多德”（Aristotle）的聊天机器人应用，致力于提供“无幻觉”的精准数学推理。这款应用目前已在iOS和Android平台开启Beta测试，用户可以通过它来访问Harmonic强大的AI数学模型。公司宣称其模型有能力在2025年的国际数学奥林匹克竞赛中摘得金牌，并于近期完成了1亿美元的B轮融资，显示出市场对其技术前景的高度认可。

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## **微软Edge浏览器集成Copilot，引领智能浏览新体验**

微软为其Edge浏览器推出了全新的Copilot模式，旨在通过人工智能技术重塑用户的网络浏览体验。新模式允许用户通过自然语言或语音输入，实现搜索、信息整合及决策建议的自动化。它巧妙地融合了搜索、聊天和导航功能，极大地提升了用户获取和处理信息的效率。微软同时强调，该功能在提供便利的同时，会严格遵守隐私保护标准，目前已向所有用户免费开放。
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## **阶跃星辰发布AI研究助手，十分钟生成专业报告**

阶跃AI（StepFun）推出了一款面向专业领域的智能研究工具“阶跃深研”，并已开启邀请测试。该助手专为金融、咨询、法律等知识密集型行业设计，能够理解用户的自然语言指令，在短短十分钟内自主完成信息搜集、交叉验证、整合分析等一系列复杂研究任务，并最终生成结构化的专业报告。其背后依靠的是先进的多智能体架构和端到端自主强化学习技术，旨在为知识工作者提供前所未有的效率与支持。

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每日AI资讯0729：GPT-5震撼登场，多领域AI应用全面开花

> **颠覆AI计算模式  “热力学计算系统”技术重大突破  或重塑未来人工智能硬件**

## 告别传统计算瓶颈  探索人工智能硬件新范式

随着人工智能应用的飞速发展，对计算能力的需求呈指数级增长。传统的计算架构正面临功耗、散热以及处理特定类型计算任务时的效率瓶颈。科学家和工程师们一直在积极探索能够突破这些限制的全新计算模式。近日，一项关于 **“热力学计算系统”（Thermodynamic computing system）** 的重大研究突破引起广泛关注，这一技术或将为未来人工智能硬件的设计带来颠覆性变革。

### 热力学计算系统  利用物理过程驱动计算

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传统计算机依赖于数字信号在晶体管上的开关状态进行计算。而 **热力学计算系统** 则利用微观物理系统在热力学过程中的自然演化来执行计算任务。这一概念并非全新，但最新的研究成果（正如在 Nature 杂志上所发布的详细技术报告中所揭示的）表明，科学家们在构建实用且高效的、用于 AI 应用的热力学计算系统方面取得了实质性进展。

其核心原理可能涉及控制微观粒子或系统（例如微小磁体阵列、纳米机械谐振器等）在热噪声或热梯度驱动下的行为。通过巧妙地设计系统的结构和相互作用，这些微观系统的自发或受控的热力学弛豫过程可以被映射到计算问题的求解过程。例如，系统趋向于达到能量最低状态的过程可以用来解决优化问题，而其动态演化过程可以用来模拟或执行特定计算任务。

与传统计算相比，热力学计算在处理某些特定类型的计算任务（例如涉及概率推理、采样或模拟物理系统的任务）时可能具有天然的优势，并且理论上可能在能效方面实现突破。

### 重塑AI应用的硬件基础  热力学计算的潜力

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尽管仍处于早期阶段，但热力学计算系统对于人工智能应用的潜在价值巨大，尤其是在以下几个方面

*   **显著提升能效** AI 计算，特别是训练大型神经网络，消耗巨大的能源。热力学计算系统利用物理系统的热力学过程进行计算，理论上可以突破传统计算的 Landauer 极限（信息擦除所需最小能量），在特定任务上实现更高的计算能效，这对于边缘 AI 和可持续计算至关重要。
*   **解决特定AI计算挑战** 某些 AI 算法，如贝叶斯网络、蒙特卡洛方法或模拟退火等，其计算过程与热力学过程具有天然的相似性。热力学计算系统可能更高效地执行这些算法，从而加速特定 AI 模型的训练和推理。
*   **与神经形态计算相结合** 热力学计算的某些特性，例如其并行性和对随机性的内在处理能力，可能使其与模仿生物大脑结构的神经形态计算相结合，催生出全新的、更加类脑的 AI 硬件。
*   **应对未来计算需求** 随着 AI 模型规模的不断膨胀和计算需求的持续增长，热力学计算系统有望成为未来高性能、低功耗 AI 计算硬件的重要组成部分。

国内外学术界和产业界都对这一技术表示了浓厚兴趣（正如机器之心等媒体所报道的），并正在积极探索其工程实现和应用前景。

## 技术挑战与未来展望  将理论转化为现实

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尽管潜力巨大，将热力学计算系统应用于 AI 仍然面临诸多技术挑战

*   **系统的可控性和稳定性** 如何精确控制微观热力学系统的行为以执行复杂的计算任务，并在噪声环境中保持计算的稳定性，是核心难题。
*   **与现有计算生态的整合** 如何将热力学计算系统与现有数字计算系统有效地集成，构建混合计算平台，也是需要解决的问题。
*   **规模化制造** 将实验室成果转化为可大规模制造的、具有成本效益的芯片或系统，需要跨越巨大的工程障碍。

然而，Nature 等顶级期刊的最新研究成果表明，科学家们正在逐步克服这些挑战，并为热力学计算系统的实际应用铺平道路。未来的研究将聚焦于提升系统的计算能力、通用性和鲁棒性，并探索其在更广泛 AI 应用领域的潜力。

## 总结  热力学计算  开启AI硬件新纪元

关于热力学计算系统用于 AI 应用的最新研究突破，预示着人工智能硬件可能迎来一场深刻的变革。通过利用物理系统的热力学过程进行计算，这一技术有望突破传统计算的能效和性能瓶颈，尤其是在处理特定 AI 计算任务时展现出独特优势。尽管挑战依然存在，但这一领域的持续进展为构建更强大、更节能、更适应未来需求的 AI 计算平台提供了激动人心的可能性。热力学计算系统正开启一个全新的 AI 硬件时代。



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