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生成式AI

一、 自研芯片受阻，特斯拉正在解散其Dojo超级计算机团队

1. 特斯拉正解散Dojo超级计算机团队，负责人彼得·班农即将离职，约20名员工已跳槽至新成立的DensityAI；

2. 特斯拉计划增加对英伟达、AMD等芯片巨头及三星等制造商的依赖，已与三星达成价值165亿美元的AI芯片供应协议；

3. 马斯克此前曾表示Dojo"前景渺茫"，近期特斯拉还失去了Optimus机器人工程主管和软件工程副总裁等核心人才。

二、 GPT-5 口碑崩塌连夜回应，4o 将回归，紧急推补救措施

1. OpenAI CEO奥特曼紧急回应GPT-5口碑崩塌，承诺将重新提供GPT-4o给Plus用户，并将引入更多定制选项以满足不同用户需求；

2. 过去24小时ChatGPT API流量翻倍，OpenAI团队正全力优化系统扩容，同时承诺未来会更透明地解释决策过程；

3. 奥特曼预测AI将在2025-2027年间推动重大科学发现，但当前面临能源限制、芯片供应和数据挑战三大瓶颈。

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三、 GPT-5 Pro一手实测，Pro才是OpenAI真正的顶级模型

2. Pro版在IMO数学问题和GeoGuessr看图猜地址挑战中也展现出强大能力，能在16分钟内解出IMO第一道题，并准确判断南非街景照片；

3. OpenAI科学家表示GPT-5仅是协同预训练和推理技术的第一步，官方提示指南建议使用特定框架(Next.js/React/Tailwind)发挥模型前端能力。

四、 首届大模型对抗赛结果，o3强势夺冠，4比0赢Grok 4

1. 首届谷歌Kaggle AI国际象棋大赛落幕，OpenAI的o3以4比0横扫Grok 4夺冠，Grok 4在决赛中表现与之前迥异，频频出现低级失误；

2. 比赛中Grok 4在开局阶段白丢一象，主动寻求兑子，后续又连续失误，最终第四局虽一度占优，但仍被o3扳回并取胜；

3. 季军争夺战中，谷歌Gemini 2.5 Pro以3.5比0.5战胜OpenAI的o4-mini，尽管双方对局质量不高，但最终谷歌作为赛事主办方也有所斩获。

五、 Meta收购AI音频新贵WaveForms，补强Llama语音短板

1. Meta收购AI音频初创公司WaveForms AI，创始团队将加入Meta新成立的超级智能实验室，该公司曾获a16z领投的4000万美元种子轮融资；

2. WaveForms聚焦于实时理解和响应语音情感细微差别的音频大语言模型，其联合创始人Alexis Conneau曾领导GPT-4o高级语音模式开发；

3. 此次收购将补强Meta在语音交互技术方面的短板，有助于改进Meta AI聊天机器人语音功能，并为元宇宙环境提供更逼真的AI语音。

前沿科技

六、 世界机器人大会（WRC），今年来了100多个新机器人

1. 2025世界机器人大会展示了超过100个新机器人，其中智平方的"爱宝"表现出色，可以打架子鼓、做冰淇淋、搬运码垛等多样化任务；

2. 爱宝搭载全球首个全栈自研全域全身视觉-语言-行动大模型GOVLA，具备全域感知、全身协同、长程柔性和快速学习四大核心能力；

3. 智平方还推出全向轮爱宝，具备360°全方位导航能力，搭载大电池支持自动充电和手动换电，已与多家行业头部企业合作实现商业落地。

七、 王兴兴：具身ChatGPT时刻将至，数据不是最大挑战

1. 宇树科技CEO王兴兴认为人形机器人行业已走到"ChatGPT时刻"前夜，最快1-2年内就能迎来这一时刻，当前硬件已足够好；

2. 他表示具身智能不够用的最大问题是模型架构而非数据，对主流的VLA模型持怀疑态度，视频生成模型驱动机器人或是更有前景的路径；

3. 未来2-5年智能机器人技术重心在端到端具身智能AI模型，需要突破机器人RL的Scaling Law，以及发展低成本、分布式的大规模算力。

报告观点

八、 Product Hunt CEO 拆解打榜：Launch 不是一次性的事

1. Product Hunt CEO Rajiv认为产品成功关键在于清晰度和速度，建议用50字符以内的宣传语回答"是谁/做什么/有何不同/为谁而生"；

2. 产品发布应视为测试"承诺"和"兑现"的过程，不应闭门造车，需尽早获取用户反馈，通过持续发布建立势头并完善产品；

3. 在AI时代，构建功能变快，关键挑战从执行转向决策和理解用户需求，产品发布前应思考如何最大可能实现爆发式增长和从中学到最多。

九、 英伟达与宇树、银河通用创始人闭门会全实录，聊物理AI

1. 英伟达高管表示物理AI将撬动百万亿美元级实体经济，并高度肯定中国在物理AI领域的人才优势、电子制造能力与庞大制造业基础；

2. 英伟达构建完整Isaac平台支持机器人开发，包括Jetson Thor硬件、Isaac Sim仿真环境和Cosmos世界基础模型，以加速机器人AI发展；

3. 宇树科技CEO王兴兴认为当机器人RL Scaling Law实现突破后，每次训练速度会越来越快，学习效果越来越好；银河通用CEO王鹤表示合成数据是推动具身智能快速落地的关键。

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