据环球时报报道，美国海关与边境保护局近日宣布，美国联邦政府已同意对智能手机、电脑、芯片等电子科技类产品免除所谓「对等关税」。
海关与边境保护局发布的文件显示，这一些产品被排除在政府对贸易伙伴实施的所谓「对等关税」之外。文件显示，豁免的产品适用于 4 月 5 日以后进入美国的电子科技类产品，已经支付的「对等关税」可以寻求退款。
彭博社报道指出，该措施可能会在某些特定的程度上缓解美国消费者面临的涨价压力，同时有利于包括苹果公司和三星电子公司在内的电子巨头。
此前，美国政府计划取消价值 800 美元及以下小包裹的免税待遇，特别是针对中国包裹。如今，最新豁免政策延续了对小包裹的关税减免，确保这些包裹暂时免受高额税费的冲击。
据外媒 Fortune 的报道，随着 Meta CEO 扎克伯格近两年将公司重心转向生成式 AI 产品，FAIR（基础人工智能研究实验室）实验室在组织内逐渐被边缘化。
报道称，2024 年 1 月，随着生成式 AI 热潮加速，Meta 对其 AI 研究架构进行了重大重组。
FAIR 与 Ahmad Al-Dahle 领导下的生成式 AI 产品团队（称为 GenAI）被合并为一个小组。一位前 FAIR 领导人将这一合并描述为对研究实验室的「打击」。这次重组直接影响了 Llama 模型的开发工作。
对于「不同服务中模型质量参差不齐」这一问题，Ahmad Al-Dahle 解释称，由于模型一准备好就发布了，所以 Meta 的团队预计所有公开的应用实现都需要几天时间来来优化调整，团队后续会接着来进行漏洞修复工作。
对于 Llama 4「开卷作弊」（在测试集上进行训练），Ahmad Al-Dahle 表示这纯属无稽之谈，并表示团队绝不会这么做。其表示，质量差异是由于需要对应用实现进行稳定化处理造成的。
据前 Meta 员工透露，FAIR 近年来逐渐萎缩，与此同时，FAIR 人才流失严重。原始 Llama 研究论文的 14 位作者中，超过半数在论文发表六个月后离开了公司，过去一年至少有八位顶尖研究人员选择离职。
近期 FAIR 负责人 Joelle Pineau 宣布辞职，Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun 目前临时领导 FAIR，直到公司找到 Pineau 的继任者。且他否认 FAIR 即将消亡，相反强调实验室即将迎来新篇章，并将重新专注于长期 AI 研究。
LeCun 表示：「这更像是一个新的开始，FAIR 正在重新聚焦于我们叫做 AMI（高级机器智能）的雄心勃勃且长期的目标。」他所说的 AMI 是指帮助机器像动物和人类一样理解世界、推理、规划和高效学习。
据外媒《金融时报》援引知情人士的消息称，随着 AI 行业竞争的日益激烈，OpenAI 已大幅削减了对其 AI 模型进行安全测试的时间和资源。
目前，员工和第三方团体对 OpenAI 最新的大型语言模型进行的「评估」（即评估模型风险和性能的测试）仅有几天时间，而此前这一过程需要数月之久。
一位正在测试 OpenAI 即将推出的 o3 模型（设计用于复杂问题解决和推理任务）的的人说：「当技术不那么重要时，我们的安全测试更加彻底。」
该人士补充说，随着大型语言模型变得更强大，技术被「武器化」的潜在可能性也随之增加。
「但由于市场需求更高，他们盼望更快推出产品。我希望这不会是一个灾难性的错误，但这样的做法确实草率冒险，是灾难的配方。」
OpenAI 则表示，他们已提高了评估过程的效率，包括自动化测试，这导致了时间框架的缩短。该公司安全系统负责人 Johannes Heidecke 表示：「我们在行动速度和测试彻底性之间取得了很好的平衡。」
报道称，本轮筹集的 20 亿美元资金将作为该公司的种子轮融资，相较于此前 2 月报道的 10 亿美元融资，本次金额直接翻了 2 倍；消息人士还表示，若本次融资成功，Thinking Machines Lab 估值将达到至少 100 亿美元。
本周，The Information 曝光了更多升级版 Siri 未能按时更新的原因及细节，其中最核心的原因是由于 Siri 团队内部在技术选择上犹豫不决，以及人员变动导致了升级版 Siri 难产。
据悉，最初 Siri 团队选择的是大小模型混合为升级版 Siri 提供支持。据熟悉新版 Siri 项目的苹果前员工透露，大小模型连名字都已经定好，分别叫「大力鼠标（Mighty Mouse）」和「迷你鼠标（Mini Mouse）」。其中，大模型将会用于云端计算，处理复杂任务，而小模型在 iPhone 上进行本地运行，执行轻量化的任务（如 Siri 定闹钟）。
但 Siri 团队的「领头羊」决定构建一个能处理所有事务的大模型，但需要新版 Siri 保持云端计算，恰恰这一做法违反了 Siri 的保护隐私策略；随后团队内部还发生了一系列的技术转型，导致不少小组成员感到沮丧，甚至选择离职。
报道中透露，Federighi 也有自己的机器学习团队，该团队负责了苹果相当多的 AI 功能开发任务，而这些功能均已划分到 Apple Intelligence 中，并成功发布。
而对于 John Giannandrea 和 Robby Walker，两位前 Siri 负责人都因自己的决策问题，导致 Siri 没能得到很好的资源分配，从而促使了技术的落后。报道还提到，Walker 不愿承担 Siri 的项目风险，并且专注于对性能影响不大的功能，而不是选择彻底改造 Siri。
此外，有知情的人偷偷表示，因为 Federighi 和 Giannandrea 两人的性格截然不同，导致前者的 AI 团队与后者的 Siri 团队没能很好相互交流，甚至两人关系一度恶化。
一则来自的报道也曝光了更多细节。据悉，由于苹果数据中心仅拥有约 5 万个使用超过 5 年的 GPU，负责 AI 项目的 John Giannandre 曾特地向库克申请增购 GPU。
库克最初批准将芯片预算翻倍，但财务主管卢卡·马埃斯特里将增幅削减至不到一半，并建议团队提高现有芯片效率。由于 GPU 不足，AI 团队不得不向 Google 和亚马逊等供应商租用计算资源，甚至使用 Google 的替代芯片进行开发。
苹果发言人特鲁迪·穆勒事后澄清，公司已逐步满足 Giannandre 的预算需求，而非一次性全额拨款，且马埃斯特里未要求团队优化芯片效率。
尽管如此，报道称苹果并未放弃 Siri 升级计划，预计今年秋季推出延迟的 Apple Intelligence Siri 功能，比如能编辑照片并发送给朋友的虚拟 AI 助手。
本周，OpenAI 在 X 平台宣布将对马斯克提起反诉，指责其一系列行为意在拖延 OpenAI 的发展并谋取个人利益，以及还指责马斯克一直在散布虚假信息，试图误导公众。
同期，包括史蒂文·阿德勒、丹尼尔·科科塔伊洛、格雷琴·克鲁格在内的 12 名前 OpenAI 员工近日则提交了一份法庭文件，支持马斯克对 OpenAI 的诉讼，反对 OpenAI 从非营利组织转为盈利公司。
这群前员工中有多人曾公开批评 OpenAI 的管理方式，例如克鲁格呼吁公司提高透明度，科科塔伊洛和威廉·桑德斯则警告 OpenAI 在 AI 竞赛中过于「鲁莽」。
前员工在文件中指出，OpenAI 现行结构——非营利部分控制子公司——对其使命至关重要。
转为盈利公司可能会引起 OpenAI 第一先考虑股东利益，削减安全投入，甚至放弃「合并与协助」承诺，即支持其他安全导向的 AGI（通用AI）项目。
他们还透露，OpenAI 常以非营利治理结构吸引人才，2020 年底的一次全员会议上，CEO Sam Altman 曾强调非营利监督对确保安全和社会利益优先至关重要。
4 月 10 日，宇树科技发布了一段展示机器人与人类及机器人之间格斗的视频。
视频显示，头戴头盔、手戴拳击手套的人形机器人在出拳速度、下盘稳定性和反应灵敏度等方面与真人无异，在被击倒后还能迅速站起并调整姿势。
宇树科技还宣布计划于一个月内开启机器人格斗直播，称机器人目前正在学习更多技能，期待在马上就要来临的格斗直播中展示更多功能。
SSI 以 320 亿美元（约合人民币 2340 亿元）的估值额外筹集了 20 亿美元资金。据悉，此轮融资由 Greenoaks 领投。
在此之前，SSI 已成功筹集 10 亿美元资金，且有消息称公司正在进行另一轮 10 亿美元的融资。对于最新的融资消息，SSI 方面尚未发表评论。
在 Google Cloud 大会上，Google 第七代 TPU「Ironwood」正式亮相，其为 Google 迄今为止性能最强、可扩展性最高的定制 AI 加速器，也是首款专为推理设计的加速器。
Ironwood 搭载了高达 192GB 的显存，在带宽方面提升到至 7.2 Tbps，双向带宽也增加到 1.2 Tbps，让数据、芯片之间的传输速度更快，提升大规模分布式训练和推理的效率。
Vertex AI 加入「文字转音乐模型」Lyria，成为唯一一个涵盖所有模态（视频、图像、语音和音乐）的生成式媒体模型的平台；
Google AI 视频生成模型 Veo 2 新增视频修复、画面拓展、镜头构图指导等功能；
文字转图像模型 Imagen 3 提升画面细节表现，拥有更丰富的光照以及减少干扰性伪影，同时还改善了图像修复（擦除）能力。
Google 还推出了 Agent（智能体）的全新开放协议「Agent2Agent（A2A）」，其旨在帮助多个智能体之间能够相互协作，并通过开放协议相互通信，从而提升智能体的实用性。值得一提的是，A2A 协议是对 Anthropic 提出的 MCP 模型上下文协议的补充，Google 还宣布，旗下 Gemini 模型也将支持 MCP 协议。
据悉，模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）是由 Anthropic 推出的开源协议，旨在实现大语言模型与外部数据源和工具的集成，用来在大模型和数据源之间建立安全双向的连接。
另外，Google 的 AI 编码助手「Gemini Code Assist」已经在预览版中提供了 Agent（智能体）能力。Google 在大会上宣布，Code Assist 中的智能体可以执行多个步骤并完成复杂的编程任务。
据介绍，ChatGPT 将能够参考用户所有的历史对话内容，提供更个性化的服务体验，比如在写作、建议、学习等方面，能给出贴合用户喜好的回答。
早在去年 9 月，ChatGPT 就已全量推送记忆功能，并将其扩展到 GPTs 功能。而此次升级后，新的对话将在已保存的记忆信息上自然延伸，交互更加流畅，更符合用户个人风格。新功能将逐步向所有 Plus 和 Pro 用户开放，但欧洲经济区（EEA）、英国、瑞士、挪威、冰岛和列支敦士登除外。团队版、企业版和教育版用户则需再等几周。
此外，OpenAI 还公布并开源了一个新的浏览能力测试基准 —— BrowseComp（Browsing Competition），专门用于测试 AI 模型在跨网站、多跳推理与策略搜索方面的能力。结果显示，只有特训版 OpenAI Deep Research 在测试中获得较好成绩，4o、GPT-4.5 纷纷败下阵来。
本周， 该模型基于 Meta 早期的 Llama-3.1-405B-Instruct 模型开发，拥有 2530 亿个参数，在多项第三方基准测试中表现出色：
英伟达新模型的性能逼近拥有 6710 亿参数的 DeepSeek R1，但只用了不到一半的参数量。
在 BF16 和 FP8 精度模式下均验证通过目前，该模型的代码已在 Hugging Face 平台上公开，包含开放的权重和训练后数据。
官方介绍，Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B 可用于聊天机器人开发、AI Agent 工作流、检索增强生成（RAG）和代码生成等场景。根据英伟达开放模型许可证及 Llama 3.1 社区许可协议，该模型已获准用于商业用途。
最近，一位软件工程师最近在 Twitch 平台上创建了名为「Gemini_Plays_Pokemon」的频道，他表示：「我正在测试 Gemini Pro 2.5，看看它在《Pokemon》游戏中表现如何。」
直播画面分为两部分：左侧显示 Gemini 的程序如何获取游戏数据，包括玩家位置、地图细节等信息，并进行屏幕截图；右侧则展示 AI 在游戏中的实际进展，包括捕捉宝可梦等活动。
这并非 AI 首次尝试玩《Pokemon》。今年 2 月，Anthropic 也宣布其最新 AI 模型 Claude 3.7 Sonnet 已在《Pokemon》上进行训练，成功获得了三个徽章，相当于完成了游戏的一半进度。
Google AI 产品负责人也对这一现象表示关注，他在社会化媒体上分享了直播链接并评论道：「Gemini 2.5 Pro 目前在完成《Pokemon》方面取得了巨大进展，观看过程很有趣。」
Altman 在谈到 AI 对就业的影响时表示，人们通常有两种反应：担忧被取代，或将 AI 视为提升能力的工具。他强调，人类创造力仍然至关重要，并承认在知识产权和公平使用方面存在挑战，提议建立新商业模式确保创作者获得合理报酬。
关于开源模型，Altman 承认 OpenAI 在这方面行动较晚，但确认他们正在开发一款强大的接近前沿水平的开源模型。他反对将 AI 发展描述为「不负责任的竞赛」，表示大多数 AI 公司都真诚关注安全问题。
Altman 透露，OpenAI 未来将专注于使用者真实的体验而非单纯追求模型能力，同时预测 AI 在科学领域的应用将带来重大突破，尤其是在疾病防治和新材料发现方面。另一个马上就要来临的飞跃是由自主软件编写代理推动的软件工程。
当被问及对 AGI 的定义时，Altman 调侃道：「这个嘛，就像个笑线 个 OpenAI 的研究人员坐在一个房间里，让他们定义 AGI，你可能会得到 14 种不同的定义。」
他还明确说 ChatGPT 并不是 AGI，因为它无法自主学习、改进自身或独立完成复杂任务。
Altman 预计未来的人类将永远生活在比人类更智能的 AI 存在的环境中，「他们将生活在一个全部的产品和服务都极度智能、高效的世界里，将没办法想象一个计算机没办法理解你的意思、没办法实现你想象的事的时代。」
日前，斯坦福 HAI 发布了 2025 年 AI 指数年度报告（The 2025 AI Index Report），认为「AI 对社会的影响从未如此明显」，AI 将成为 21 世纪最具变革性的技术。
在 12 个重要结论中，斯坦福 HAI 认为美国在生产顶级 AI 模型方面仍然处于领头羊，但中国正在缩小性能差距。
2024 年，美国相关机构生产了 40 个著名的 AI 模型，大大超过了中国的 15 个和欧洲的 3 个。尽管美国在数量上保持领先，但中国的 AI 模型在质量上迅速缩小了差距：在 MMLU 和 HumanEval 等主要基准上的性能差距从 2023 年的两位数缩小到 2024 年的接近持平。报告数据显示到 2024 年底，美国顶级 AI 模型的性能的优势仅剩 0.3%。
与此同时，中国在 AI 出版物和专利方面继续保持领先。并且模型开发日益全球化，中东、拉美和东南亚等地区都推出了引人注目的模型。
在中国（83%）、印度尼西亚（80%）和泰国（77%）等国家，绝大多数人认为 AI 产品和服务利大于弊。
相比之下，加拿大（40%）、美国（39%）和荷兰（36%）等地的乐观情绪仍然低得多。
不过，情绪正在发生明显的变化：自 2022 年以来，几个以前持怀疑态度的国家的乐观情绪明显地增强，包括德国（+10%）、法国（+10%）、加拿大（+8%）、英国（+8%）和美国（+4%）。
日前，微软首席技术官 Kevin Scott 参加了播客 20VC 的访谈节目，前者在交流中，分享了对未来「人类与 AI 共存的工作环境、状态」的预测。
整个访谈中，Kevin Scott 提到了很令人震惊的一点：到了 2030 年，将有 95% 的编程代码由 AI 生成。虽然观点很不可思议，但 Kevin Scott 随后也解释称，但这并不代表软件工程的工作完全由 AI 接管。他认为，在 AI 霸占「写代码」这件事上，人类将会由编译者变为指令引导者，简单来说就是化身为指挥家，命令 AI「干活」。
Kevin Scott 还表示，AI 并不会取代开发者，而是能从根本改变开发者的工作方式：开发者将不再像以前那样逐行编写代码，而是通过 AI 工具，运用提示词和指令生成对应所需的代码。Kevin Scott 表示，在这种新的工作模式下，研发人员将专注于引导 AI 而非手动编程。
此外，Kevin Scott 也承认了目前 AI 仍有十分多局限性（尤其是记忆能力）。但 Scott 仍愿意相信「这些局限性只是暂时的」，他预测未来的 AI 工具将在个性化和上下文感知方面做得更好，还可以通过学习过去的互动来提升性能，未来一年，AI 的记忆能力将大幅度的提高。