


> 导语：小米最新开源的MiMo-VL-7B-2508多模态大模型在多项能力上刷新纪录。PyTorch 2.8版本发布，显著提升了在Intel硬件上的LLM推理性能。与此同时，埃隆·马斯克将AI视为解决日本人口危机的关键，并调整特斯拉策略，集中资源开发新一代AI芯片，不再同时开发两种架构。

## 小米再放“大招”，开源多模态大模型MiMo-VL刷新四项纪录

小米的大模型团队近日开源了其最新一代的多模态大模型 Xiaomi MiMo-VL-7B-2508，包括经过监督微调（SFT）和强化学习（RL）的版本。该模型在学科推理、文档理解、图形界面定位以及视频理解这四个关键能力上取得了突破性进展，尤其是在MMMU评测中首次突破70分大关。此外，模型还引入了“/no_think”指令，允许用户切换思考模式，从而实现更快的响应速度和更高的任务成功率。

![image.png](https://static.downly.cn/images/6e79fe9019bc57e779a2c5ba1db49c59.png)



## 马斯克大胆预言，AI是解决日本人口危机的唯一希望

面对日本连续16年人口下降、出生率创下新低的严峻形势，埃隆·马斯克提出了他的看法。他认为，尽管当前的人口困境源于半个世纪前的社会因素，但人工智能（AI）将是扭转这一趋势的唯一希望。马斯克的这一观点强调了AI在未来社会结构中可能扮演的关键角色，为应对全球性的人口挑战提供了新的思考方向。

![image.png](https://static.downly.cn/images/d7c7a03b542bbaf906a0acfa71e314a5.png)

## 特斯拉调整AI芯片战略，马斯克确认终止双线开发

针对特斯拉Dojo超级计算机团队解散的传闻，创始人马斯克做出了明确回应。他表示，公司将停止同时开发两种不同架构AI芯片的策略，因为这种资源分散的做法效率低下。未来，特斯拉将集中所有力量，专注于攻克AI5、AI6等具备更强推理和训练性能的新一代通用AI芯片。这一重大调整标志着特斯拉将资源更集中地投向其核心的AI算力布局。

![image.png](https://static.downly.cn/images/69082781327ae621eff6e0c736b0625c.png)

每日AI资讯0810：小米开源新多模态大模型，马斯克聚焦AI芯片与日本人口危机





> 特斯拉前AI负责人Andre Karpathy继提出“氛围编程”概念后，再次引发热议。他预测，随着AI能力的飞速发展，传统的PDF阅读模式将消亡，取而代之的是由AI主导的“氛围阅读”，AI将成为我们获取和理解信息的智能代理。

## Karpathy的“氛围阅读”新概念引爆讨论

继“氛围编程”之后，AI领域的思想领袖Andre Karpathy又提出了一个引人深思的新概念——“氛围阅读”（Ambient Reading）。这一概念的核心在于，未来人类将不再需要主动阅读PDF等传统文档，而是由强大的AI模型充当智能信息代理，在后台默默地处理、理解并消化所有信息，并在需要时以最直接、最相关的方式呈现给用户。

Karpathy认为，当前的阅读方式效率低下且耗时，尤其是在信息爆炸的时代。他大胆预测，到2030年，高达99%的PDF文档将不会被人直接阅读，而是由AI进行“氛围阅读”。这一观点迅速在科技界引发了广泛的讨论和思考。

![image.png](https://static.downly.cn/images/c8a6d9223d592f73a891f01cd61b321e.png)

## 从“氛围编程”到“氛围阅读”：AI角色的转变

Karpathy此前提出的“氛围编程”概念，已描绘了AI如何通过学习和预测，在程序员编写代码时提供无缝的、上下文感知的辅助。现在，“氛围阅读”进一步拓展了AI在信息处理中的角色，从辅助工具升级为主动的信息代理。

这两种概念都强调了AI的“无形化”和“渗透性”：AI不再是用户需要主动打开和操作的软件，而是像空气一样无处不在，默默地在后台为用户提供智能服务。在“氛围阅读”中，AI将承担起筛选、摘要、提炼、关联信息等一系列复杂任务，将海量原始数据转化为用户可直接利用的知识。

这种转变，不仅会彻底改变我们获取知识的方式，也将极大地提升个人和组织的决策效率。

![image.png](https://static.downly.cn/images/89ba1d0a7221c3fab0401aaf875afcac.png)

## PDF的“黄昏”：传统阅读模式的终结？

Karpathy大胆预测PDF作为主要信息载体的地位将逐步消亡。他认为，当前PDF格式的局限性在于其静态、非交互性和难以被AI直接理解的特性。PDF旨在以固定布局呈现信息，但对于AI而言，它并非最高效的输入格式。

在“氛围阅读”的未来，AI将能够直接处理各种原始数据，包括网页、数据库、视频、音频甚至是多模态信息，并以结构化或对话的形式呈现给用户。PDF等静态文档将不再是信息流通的必要环节，其功能将被更动态、更智能的AI驱动信息服务所取代。这无疑是对传统文档管理和信息传播模式的一次巨大冲击。



![image.png](https://static.downly.cn/images/65f77af4f1dfb688a1717c45a478db68.png)

## AI驱动的未来：99%的信息由AI处理

Karpathy的这一预测强调了AI在未来信息生态系统中的核心地位。他设想的未来是，绝大多数的信息获取、消化和理解工作都将由AI在后台完成。人类将更多地参与到高层次的思考、创造和决策中，而不再被繁琐的信息处理任务所困扰。

这种“AI氛围阅读”将带来以下变革：

*   **信息过载缓解**：AI过滤无关信息，只呈现关键洞察。
*   **知识获取效率**：无需手动搜索和阅读，信息自动送达。
*   **个性化理解**：AI根据用户习惯和需求，定制化地呈现信息。
*   **跨模态整合**：AI能够整合文本、图像、语音等多种信息来源。

这意味着我们与信息的交互方式将发生根本性变革，AI将成为我们大脑的延伸，为我们提供前所未有的智能信息服务。

![image.png](https://static.downly.cn/images/54f1b4c13b73ab6944100af811a49b5e.png)



Karpathy再出新洞见：PDF将被AI“氛围阅读”取代



> 在AI人才争夺战愈演愈烈之际，OpenAI上演了一场令人震惊的“反向挖角大戏”，成功从特斯拉、xAI和Meta等顶尖科技公司招揽四位AI核心大将。此举不仅巩固了OpenAI在AGI赛道的领导地位，更凸显了奥特曼在人才战略上的极致布局与狠辣手腕。

## OpenAI连挖四名AI悍将 震惊业界

近日，人工智能领域再次爆出重磅新闻：OpenAI成功招募了来自特斯拉、xAI和Meta等公司的四位顶尖AI专家。此举被外界解读为OpenAI在激烈人才竞争中的一次“反向偷家”行动，尤其是在近期其他巨头频频挖角OpenAI人才的背景下，奥特曼的这波操作显得尤为凌厉和出人意料。

这四位AI大将的加盟，不仅增强了OpenAI在核心技术研发上的实力，也反映出OpenAI在AI军备竞赛中持续保持领先的决心和能力。此轮人才流动无疑将对整个AI行业的竞争格局产生深远影响。

![image.png](https://static.downly.cn/images/4ab0043159c8c3e72423da17db74ad7c.png)

## 四位明星科学家背景揭秘

此次加盟OpenAI的四位AI大将分别是：

*   **Ethan Knight**

    *   **原属公司**：特斯拉AI
    *   **背景**：Ethan Knight是特斯拉AI和自动驾驶团队的核心人物，负责了特斯拉早期的人形机器人项目，并深度参与了特斯拉自动驾驶系统的开发。他的加入，将为OpenAI在具身智能、机器人控制以及真实世界AI部署方面带来宝贵经验。
*   **Peter Scharff**

    *   **原属公司**：xAI
    *   **背景**：Peter Scharff是马斯克xAI公司的创始团队成员之一，在大型语言模型训练和推理优化方面有着深厚的积累。他在xAI期间参与了Grok模型的研发，对OpenAI未来语言模型的迭代和性能提升将产生积极作用。
*   **Guillaume Leclerc**

    *   **原属公司**：xAI
    *   **背景**：与Peter Scharff一样，Guillaume Leclerc也是xAI的创始团队成员，在AI底层架构和模型训练效率方面有着独特见解。他的到来将助力OpenAI在基础模型研究和算力优化上取得更大突破。
*   **Kevin Berry**

    *   **原属公司**：Meta
    *   **背景**：Kevin Berry来自Meta的AI团队，曾参与Meta多模态大模型和视觉AI的研究。他在视觉理解、跨模态学习以及AI应用落地方面拥有丰富经验，将有助于OpenAI在多模态AI产品上的拓展。

这四位专家在各自领域都是顶尖人才，他们的加入不仅补充了OpenAI在特定方向上的空白，更是对其整体研发实力的全面提升。

![image.png](https://static.downly.cn/images/26b6f8c0aa7ca284c3dfab15c33c4e29.png)

## 奥特曼人才策略：极致布局与“反向操作”

此次成功的挖角行动，充分展现了OpenAI CEO萨姆·奥特曼在人才战略上的极致布局和“狠辣”手腕。在过去一段时间，OpenAI曾面临多名核心员工出走、被谷歌和Meta等巨头挖角的情况。而现在，OpenAI却能反手从这些竞争对手的核心AI团队中挖来关键人才，这无疑是对外界质疑最有力的回应。

奥特曼的人才策略可能包括：
*   **超高薪资和股权激励**：提供业界顶尖的薪酬和诱人的股权回报，吸引最优秀的人才。
*   **项目和愿景驱动**：强调OpenAI在通用人工智能（AGI）领域的宏大愿景和突破性项目，吸引那些渴望做出改变世界的科学家。
*   **扁平化管理和自由度**：为科学家提供更少束缚、更大自由度的研究环境，激发创新潜力。
*   **核心圈层效应**：利用OpenAI在AI领域的领导地位和影响力，形成强大的“人才磁场”。

![image.png](https://static.downly.cn/images/1222074a7e71cd36cb5f6ea2e0569992.png)

## AI人才战升级：行业格局再添变数

OpenAI的此次挖角事件，无疑将AI人才争夺战推向了新的高潮。在通用人工智能（AGI）这一终极目标面前，拥有最多、最顶尖人才的企业，就意味着拥有更大的胜算。

特斯拉、xAI和Meta等公司作为AI领域的重要玩家，其核心人才的流失，短期内可能会对其相关项目的推进造成一定影响。而OpenAI则进一步巩固了其在大型语言模型、具身智能和多模态AI等前沿领域的优势。

未来，AI人才的频繁流动和激烈竞争将成为常态，各科技巨头将继续通过各种手段争夺有限的顶尖AI大脑。这将迫使所有公司重新审视其人才战略、薪酬体系和研发环境，以应对这场没有硝烟的AI战争。

![image.png](https://static.downly.cn/images/5fa6c1cdd4602a27f34d8b15aa5bb896.png)



搜索结果: 特斯拉