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ChatGPT周活跃用户激增至7亿，GPT-5即将发布
OpenAI宣布ChatGPT周活跃用户将达到7亿，较3月末的5亿用户增长40%，同比增长4倍。公司计划8月初发布GPT-5，该模型将整合o3系列的推理能力，创建统一的AI系统。商业客户增至500万，年收入达130亿美元。面对谷歌、Meta等竞争对手的激烈竞争，OpenAI正通过技术升级和用户体验优化来巩固市场领先地位。
ChatGPT将开始提醒用户休息，但可能还不足以改变不良使用习惯
OpenAI宣布将在ChatGPT中添加"休息提醒"功能，当用户与AI聊天机器人交互时间过长时会弹出提示询问是否需要休息。此举旨在防止成瘾行为，类似于流媒体平台的观看提醒。同时OpenAI还改进了模型以更好地识别用户的心理困扰迹象，并在重大人生决策建议方面更加谨慎。专家建议用户主动设置使用时间限制，避免过度依赖AI工具。
OpenAI取消ChatGPT对话搜索索引功能
OpenAI已移除允许搜索引擎索引ChatGPT对话的功能，以防用户无意中暴露敏感信息。此前有报告显示ChatGPT对话出现在搜索结果中。OpenAI首席信息安全官表示，该功能引入了太多用户意外分享不当内容的风险。尽管有明确警告不要分享敏感内容，用户仍然这样做了。目前OpenAI正努力从搜索引擎中移除已索引的内容，但清理工作尚未完全完成。
Anthropic深入研究AI系统"人格"特质及其"恶性"形成机制
Anthropic公司进行了一项关于人工智能系统个性形成机制的研究，探索了AI系统获得特定"个性"特征的原因，以及导致其产生"恶意"行为的潜在因素。该研究旨在深入理解AI系统的行为模式和决策机制，为开发更安全、更可控的人工智能技术提供理论基础。
苹果CEO库克：AI是必须攻克的技术，公司将全力投资发展
苹果首席执行官蒂姆·库克在最新表态中强调，苹果公司"必须"在人工智能领域取得突破，并承诺将为此进行必要的投资。库克的这一表态显示了苹果对AI技术发展的重视程度，以及公司在人工智能赛道上追赶竞争对手的决心。
MinIO融合对象存储与表格数据 为生成式AI工作负载提供统一存储
MinIO正成为AI多模态数据存储平台，为AI提供数据访问和使用工具。该公司意识到自己本质上是键值数据库公司，键值存储可同时容纳非结构化对象数据和结构化表格数据。对于结构化数据，MinIO通过AI生成代码来理解表格数据结构，而非传统的向量化方式。MinIO支持KV缓存卸载，并提供promptObject API，让用户可像与LLM对话一样查询非结构化对象，桥接了对象存储、向量数据库和SQL数据库访问。
AI推动云计算三巨头增长，微软优势最明显
在截至6月的季度中，微软、亚马逊AWS和谷歌云三大云服务提供商都受益于AI技术的推动。微软凭借其庞大的平台和应用客户基础，在AI功能集成方面表现突出，核心系统业务收入达222.7亿美元，同比增长36.8%。AWS在AI基础设施上投入巨大，资本支出达331亿美元。谷歌云收入136.2亿美元，营业收入同比增长2.4倍。微软目前拥有全球最大且最具盈利能力的平台业务。
OpenMind要做人形机器人的安卓操作系统
硅谷初创公司OpenMind正在开发名为OM1的机器人软件层，旨在成为人形机器人的操作系统。该公司将自己比作机器人领域的安卓系统，因其软件开源且硬件无关。公司还推出了FABRIC协议，允许机器人验证身份并与其他机器人共享信息。OpenMind计划9月前交付首批10台搭载OM1系统的机器狗，并已完成由Pantera Capital领投的2000万美元融资。
KDE Linux从香蕉项目演进为预览版，现已开放测试
原名"Project Banana"的KDE Linux是一个全新的桌面Linux发行版，旨在展示KDE桌面项目。该项目目前处于预览测试阶段，已在KDE官网公开发布。KDE Linux采用不可变设计，基于Arch Linux构建，使用双只读Btrfs根分区交替更新。与演示用途的KDE Neon不同，KDE Linux定位为超稳定的日常使用系统，仅支持沙盒化应用安装，系统更新采用完整镜像方式。
电池储能系统能否解决数据中心电网困局？
能源危机加速了全球可再生能源投资，但风能和太阳能等间歇性能源对电网稳定性构成挑战。电池储能系统（BESS）通过在高产期储存多余能源并在需求高峰时释放，能够平滑电力波动。对数据中心而言，BESS提供可持续电力供应、增强韧性、提供备用存储并降低能源成本。美国电池储能市场增长34%，预计2025年安装15GW容量。欧盟去年新增11.9GW容量。尽管面临高昂前期成本和监管挑战，BESS仍为数据中心提供了实现能源韧性、成本节约和脱碳的重要路径。
大语言推理模型效果不佳：数十亿投资面临挑战
苹果公司研究显示，Claude、Gemini、DeepSeek-R1等大型推理模型在复杂问题上表现令人失望。研究发现，在低复杂度任务中，常规模型优于推理模型；中等复杂度时推理模型稍好但耗费10-50倍计算资源；高复杂度下两者均失效。专家认为这些模型只是复杂的模式匹配，缺乏真正推理能力。对冲基金CEO更倾向预测性AI，研究者建议结合符号AI与神经网络构建神经符号AI系统。
美光科技成为先进AI领域的关键供应商
在AI发展中，GPU备受关注，但AI训练和推理还需要存储和内存来管理数据和模型。美光科技正迅速崛起为AI数据层的关键供应商。该公司在HBM3E和HBM4内存技术方面取得突破，性能效率比竞争对手高30%，已成为AMD和英伟达下一代AI平台的主要内存供应商。美光还制定了2000亿美元的制造扩张计划，支持美国本土制造业发展。
低频段频谱对5G演进"不可或缺"
全球移动供应商协会研究显示，随着移动行业迈向普遍接入和6G时代，低频段5G频谱在支持物联网、应急服务和数字基础设施方面仍具战略意义。中频段作为5G流量主要承载者，在6G时代仍将保持关键地位，而毫米波5G可能成为通往6G的桥梁。数据显示，低频段频谱价格呈下降趋势，中频段尤其是C频段价格在2023年后大幅下跌。
Snowflake与Databricks争夺企业AI市场核心地位
Snowflake和Databricks已成为企业AI项目中最受CIO青睐的两大平台。两家公司起初定位不同，Databricks专注非结构化数据处理和实时分析，Snowflake则专注云端数据仓库的抽象化和简化。随着生成式AI的爆发，两家公司在数据科学和机器学习平台市场展开直接竞争。专家认为，Snowflake在易用性、安全性和结构化数据分析方面表现出色，而Databricks则提供开发者友好的环境和强大的AI工具支持。
新型卫星助力天气预报研究突破
面对全球气候挑战，美国NOAA数据显示近年来每年发生至少10起损失超10亿美元的天气灾害。Tomorrow.io公司开发了微波探测卫星星座，采用多光谱成像、高分辨率成像、无线电掩星、合成孔径雷达等五种数据技术，构建首个商业化大气3D研究架构。该项目旨在解决全球覆盖数据不足问题，提供更精确的天气预报和灾害预警能力。
OpenAI ChatGPT学习模式定制指令解析揭示提示工程核心技巧
本文深入分析OpenAI新发布的ChatGPT学习模式背后的自定义指令机制。学习模式通过教育专家协作制定的自定义指令，引导AI采用循序渐进的教学方式，而非直接给出答案。文章将自定义指令分为五个部分：总体目标、严格规则、行动指南、语调方法和重点强调。这些指令体现了优秀的提示工程技巧，可应用于其他AI场景。作者强调自定义指令的强大功能，建议用户通过分段结构化方式制定指令，并进行充分测试和调试以确保效果。
生成式AI如何改变我们的工作方式
生成式AI正从理论概念转变为实用工具，深刻改变着各行业的工作模式。从营销到财务，从客服到开发，AI不再是简单的自动化工具，而是成为智能协作伙伴。它帮助团队快速生成内容、分析数据、优化流程，将员工从繁琐事务中解放出来，专注于战略思考和创新。然而，技能不足、信任缺失和组织准备不充分仍是主要障碍，企业需要通过系统培训、明确治理和有目的的实验来充分发挥AI潜力。
创始人进行C轮融资前需要考虑的关键要素
蓝宝石创投合伙人高凯茜指出，2025年创业公司面临矛盾的资本市场：资本并不稀缺，但获取资本变得更加困难。她强调，只有五分之一的A轮公司能进入C轮融资。投资者不再追逐增长势头，而是寻求确定性和市场领导地位。C轮公司需具备类别领导者地位、高效增长和可持续发展能力。创始人应将融资视为市场推广活动，提前建立投资者关系，并确保获得多家公司兴趣信号后再启动融资。
未来顶尖开发者不再只是编码，而是策划、协调和指挥AI
随着AI技术不断发展，初级编程工作正在消失。ChatGPT、GitHub Copilot等AI助手已能处理重复性脚本、HTML布局等基础任务。初学者现在需要具备系统级思维和产品管理能力。未来开发者将更像拥有技术专长的产品经理，负责指导AI完成工作。团队结构也在改变，一个AI增强的开发者可能替代整个团队。成功的关键在于培养无法自动化的技能，学会与AI协作而非竞争。
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