OpenAI 发布 ChatGPT 的“公司知识”；Thinking Machines 重新思考 AGI；中国万亿参数模型飙升

OpenAI 发布 ChatGPT 的“公司知识”；Thinking Machines 重新思考 AGI；中国万亿参数模型飙升

一张神经网络处理企业数据的抽象图像，象征着先进人工智能、ChatGPT 的“企业知识”以及全球 LLM 竞争。

今日看点

  • OpenAI 为 ChatGPT 商业版、企业版和教育版计划推出了「公司知识」功能，使人工智能能够安全地访问并整合来自 Google Drive 和 Slack 等已连接应用的内部公司数据，而这一切都由定制版 GPT-5 提供支持。
  • 思考机器实验室，这家由前OpenAI首席技术官米拉·穆拉蒂共同创立的神秘初创公司，挑战了业界“规模优先”的通用人工智能发展路径，提出首个超级智能将是一个能够持续适应的“超人学习者”，而非一个仅仅是规模化推理器。
  • 中国蚂蚁集团推出了Ring-1T，这是“首个总参数规模达万亿的开源推理模型”，展示了先进的强化学习技术，并在开源权重模型中取得了最先进的性能，加剧了中美人工智能竞赛。
  • 欧洲人工智能巨头Mistral推出了Mistral AI Studio，这是一个综合平台，旨在帮助企业利用Mistral的开源和专有模型构建、观测和运营人工智能应用，并强调生产就绪性和欧盟原生基础设施。

主要动态

本周，人工智能领域涌现出众多重要进展和激烈争论，涵盖从开创性的企业级集成到对超智能发展路径的根本性重新评估。

在实际应用方面，OpenAI率先为其付费的ChatGPT企业级套餐引入了“企业知识”（Company Knowledge）功能。这一关键功能允许ChatGPT直接访问组织的内部数据——包括Google Drive、Slack、GitHub、SharePoint等——从而提供具有上下文感知能力的、针对业务的答案。该能力由一个经过专门优化、用于多源数据合成的GPT-5版本提供支持，旨在通过集中访问经过验证的组织信息（并附带引用和指向原始来源的直接链接），从而变革企业工作流程。包括首席运营官Brad Lightcap在内的OpenAI高管，称其为工作场所生产力的颠覆性改变者，同时强调了强大的企业控制、安全性和合规性。

然而，正当OpenAI加倍投入，利用其大规模模型实现即时商业影响时，人工智能研究社区内部却出现了一个不同的声音，挑战了这种扩展策略的根本基础。Thinking Machines Lab（由OpenAI前首席技术官Mira Murati联合创立，高度神秘且资金充足）的强化学习研究员Rafael Rafailov认为，业界一味专注于训练越来越大的模型是错误的。在TED AI旧金山大会上发表演讲时，Rafailov提出，“第一个超智能将是一个超人类的学习者”，而不仅仅是一个“神级推理者”。他批评当前的AI系统未能真正从经验中“学习”，他举例指出，编程代理每天都会忘记所学教训，转而求助于`try/except`等快捷方式，而不是内化解决方案。他认为，通往AGI（通用人工智能）的道路在于元学习——即教导模型如何学习和适应，奖励进步而非仅仅完成任务，而缺失的要素是正确的数据和目标，而非新的架构。

然而，对更大模型的竞赛仍在如火如荼地进行。直接挑战GPT-5等模型的能力，中国阿里巴巴关联公司蚂蚁集团发布了Ring-1T，被誉为“首个拥有万亿总参数的开源推理模型”。这个庞大的模型针对数学、逻辑、代码生成和科学问题解决等复杂任务进行了优化，在开源模型中实现了最先进的性能，并在AIME 25排行榜上仅次于OpenAI的GPT-5。为了克服如此庞大模型巨大的计算需求，蚂蚁工程师开发了三项“相互关联的创新”：IcePop、C3PO++和ASystem，专门用于稳定强化学习、高效管理训练示例并实现异步操作。此次发布凸显了中国在AI领域的快速发展以及在全球AI主导权竞争中日益加剧的努力，此前，DeepSeek和阿里巴巴等中国公司也发布了其他令人印象深刻的模型。

进一步扩大生态系统，欧洲AI初创公司Mistral推出了其新的生产平台Mistral AI Studio，旨在帮助企业构建、观察和操作化AI应用程序。在其原有平台“Le Platforme”的基础上，Mistral AI Studio提供其专有模型和开源模型的完整目录，包括Mistral Large、Mixtral以及用于多模态、代码和转录任务的专用模型。旨在弥合AI原型设计与可靠部署之间的鸿沟，该平台强调企业级可观测性、代理运行时（集成RAG支持）以及用于治理的AI注册表。此举使Mistral成为谷歌等美国巨头的强劲竞争对手，提供欧盟本土解决方案，并侧重于灵活的部署选项和强大的安全功能。

分析师视角

今天的消息突出了人工智能行业中一个引人入胜的张力：即通过扩展模型立即追求实用、企业级应用，与对何为真正智能进行更深层次的理论性重新评估之间的张力。OpenAI的“公司知识”（Company Knowledge）是一项强大且具有商业头脑的举措，将ChatGPT定位为不可或缺的企业大脑。它利用大型模型的已知优势，提供切实的、即时价值。然而，Thinking Machines Lab的论点则提供了一个关键提醒，即扩展计算能力可能带来巨大的能力，但不一定能产生真正、自我进化的智能。蚂蚁集团的Ring-1T虽然令人印象深刻，但它强化了全球对扩展范式的承诺，预示着一场激烈的竞争，其中单纯的模型规模和创新的训练方法仍然至关重要。该行业面临的挑战将是如何调和这些路径：是能够将“超人学习”能力整合到大规模基础模型中，还是这些不同的策略将导致根本上不同类型的人工智能系统？我们应密切关注这些截然不同的理念将如何影响未来的模型架构和训练目标。

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