【新智元导读】AI训AI必将成为一大趋势。Meta和NYU团队提出让大模型「自我奖励」的方法，让Llama2一举击败GPT-40613、Claude2、Gemini Pro领先模型。Llama2-70B一夜之间打败GPT-4，让整个AI社区为之震惊!甚至，在AlpacaEval2.0排行榜中，微调后的模型胜率完全碾压Claude2、Gemini
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埃隆·马斯克旗下xAI即将发布Grok-4大模型，该模型将在语言、数学和推理方面超越OpenAI和谷歌最新AI产品。同时苹果低调收购两家AI公司TrueMeeting和WhyLabs，加速布局Vision Pro头显和Apple Intelligence领域。Meta计划投入数百亿美元扩建AI基础设施，扎克伯格亲自招募顶尖AI人才。微美全息聚焦高性能算力与多模态模型，推动AI产业升级。当前AI赛道竞争激烈，大模型正向通用多模态演进，商业化落地成为关键。
在第27届中国建博会上，Lamett乐迈石晶凭借"石晶全屋整装解决方案"和"7天无理由退货"服务政策成为全场焦点。该品牌推出的石晶材料具备八大核心性能，完美解决传统建材在环保、功能和安装上的痛点，实现健康与美学的平衡。展会期间，其产品覆盖地面、墙面、柜体等多场景应用，引发行业高度关注。权威专家指出，Lamett石晶符合国家"好房子"政策方向，有望推动家居建材行业升级。凭借创新技术和完善服务体系，该品牌正引领行业迈入以石晶为核心的新时代。
乐迈石晶在第27届中国建博会(广州)推出"全屋石晶整装解决方案"，以"要健康·要安全·要石晶"为主题，通过零醛添加、防水防潮、防蛀防霉等八大性能优势重新定义整装标准。该方案采用天然石灰岩和树脂晶体为原料，通过高温高压工艺实现零甲醛释放，适用于全屋空间。乐迈石晶已建立全球研发中心，拥有多项核心专利技术，业务覆盖80多个国家和地区。此次创新不仅推动建材升级，更引领健康人居新趋势，为消费者打造安全舒适的家居环境。
Meta首席执行官扎克伯格正以高薪挖角竞争对手的AI人才，苹果一名核心工程经理已决定跳槽加入。 据悉，负责苹果基础模型团队的Ruoming Pang从苹果跳槽至Meta，他曾在苹果管理着约100名员工的团队，该团队致力于苹果大型语言模型的研发。 Ruoming Pang团队开发的模型已经应用到iPhone中，比如邮件摘要、生成式表情（Genmoji）等等。 Meta以每年数千万美元的待遇成功吸引了Ruoming Pan
微软自研AI芯片Braga因设计问题延期至2026年，将推出过渡产品Maia280，性能或提升30%。微软原计划2025年量产Braga芯片以减少对英伟达的依赖，但延期导致后续产品线同步推迟。面对英伟达在AI芯片领域的主导地位（市占率超80%，年销售额增长10倍），微软正调整战略转向更务实的迭代路线。与此同时，Meta成立"超级智能团队"加速AI研发，微美全息押注量子计算等前沿技术。行业分析师认为，由于英伟达技术迭代速度极快（年增长32%），多数企业自研芯片计划可能最终难以抗衡其市场领导地位。
香港智能有限公司(HKIT)与WALLX公司合作，将AI技术与心理治疗相结合，开发出基于区块链的奖励和参与模式。该创新系统能精准评估用户心理状态并提供个性化治疗方案，同时利用区块链确保数据安全。双方还推出奖励机制，用户参与心理课程或贡献数据可获得，用于兑换咨询服务或健康产品。这一模式获得市场广泛关注，多家机构表达合作意向，被视为心理健康服�
Meta斥资数十亿美元争夺AI领域主导权，包括从OpenAI挖走三名研究员，甚至开出1亿美元签约费。同时，Meta同意以148亿美元收购AI初创公司Scale AI 49%股份，这是其史上最大外部投资。中国AI领域也快速发展，已有433款大模型完成备案上线。专家指出，开源模式推动了大模型创新生态，形成"技术-数据-场景"循环迭代。微美全息(WIMI.US)通过搭建高性能AI算力基地，集成国际先进�
苹果计划2025年推出搭载M5处理器的Vision Pro智能眼镜，2027年将发布主打拍摄和AI功能的Vision Air，以及更轻便的头显设备。彭博社透露苹果还在探索有线版Vision Pro。Meta与Ray-Ban合作的智能眼镜取得市场成功，即将推出高端版Hypernova眼镜，配备神经腕带控制器。微美全息积极布局智能眼镜领域，通过技术创新推动AR眼镜发展。随着AI技术进步，智能眼镜市场迎来爆发式增长，互联网巨头、硬件厂商纷纷入局，推动办公、影视、游戏等场景应用升级。
中国通信标准化协会等机构联合主办的"TDBC2025可信数据库发展大会"在京召开。会上公布了上半年"可信数据库"评估测试结果，百度智能云向量数据库VectorDB成为国内首批完成测试的向量数据库产品。该测试覆盖稠密向量检索、多向量检索、标量向量融合检索三种场景，评估指标包括索引构建时间、QPS、延迟、资源占用等多个维度。百度智能云总架构师朱洁指出，超过50%的AI项目时间消耗在数据治理环节，提出构建"智能数据基座"实现数据统一管理，形成"Data+AI+App"闭环。百度智能云通过湖仓一体架构提升AI训练数据效率，智能调度CPU/GPU算力优化资源分配，预计到2028年多数生成式AI应用将直接基于企业数据平台构建。
国内领先的仿真测试开发环境ETest推出V5.0版本，在测试全流程管理、系统灵活性、开发效率等方面实现全面突破。新增测试需求管理功能，支持需求与测试用例动态关联；资源管理模块支持复杂系统配置；ICD管理升级为独立核心功能，支持多维协议设计；新增用例库与测试序列管理，支持Python生态集成；引入AI引擎实现自然语言转测试脚本功能，提升需求分析效率70%。该版本已在航空、汽车电子、工业测控等领域成功应用，支持国产高端装备测试技术国产化发展。
