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马斯克确认将用员工数据训练 Grok：称“你们将成为 AI 的父母”
据《商业内幕》报道，SpaceX 正计划利用员工贡献的内部数据训练马斯克旗下的 Grok AI。随着 AI 智能体逐步承担电脑操作和现实任务，员工数据成为重要训练资源。马斯克认为，通过学习 SpaceX 员工的数据，Grok 未来有望形成符合其认可价值观的 AI 模型。
Snapchat宣布打击低质量AI内容：完全由AI生成的视频将不再获算法推荐
Snapchat 于 7 月 31 日更新 Spotlight 推荐算法，重点打击低质量 AI 内容，完全由 AI 生成的视频将不再获推荐，以鼓励原创、真实的人类创作。但平台并未全面禁止 AI，创作者仍可用 AI 工具编辑内容并标记，相关视频仍可被算法分发。
每天生成 20 万个 App：Sekai 要做 AI 时代的 TikTok
Sekai 是一款“说一句话就能生成可玩小程序”的 AI 产品，用户已做出超 1500 万个小 App，日增超 20 万。其 A 轮融资 2000 万美元，累计融资 2600 万美元。平台核心用户甚至每天使用超 8 小时、创建上百个应用，说明这类 App 更像简单小应用而非传统手机软件。
“卡神”加盟Anthropic，担任“最具挑战性AI”职位
OpenAI联合创始人安德烈·卡帕西宣布加入Anthropic，表示对大语言模型未来发展的期待。他将在预训练团队负责人尼克·约瑟夫的领导下组建新团队，致力于利用Claude加速预训练研究。卡帕西的目标是优化AI的训练过程，以推动技术进步。
华为GTS推出创新AI训练数据方法，Amazon与Google迅速响应：难度自适应训练引领新潮流
在大模型后训练中，数据选择不再是简单的“越多越好”，而是需动态挑选最适合的样本难度，以模拟人类学习过程。华为 GTS 研发部 AI 数据团队提出的 EDCO（Entropy-based Dynamic Curriculum Orchestration）方法，通过推理熵动态编排训练课程，使模型始终面对最具挑战性和学习价值的样本。数月后，DARE 论文引用了EDCO，成为难度感知强化学习训练的重要对比基线，作者包括 Rutgers、Amazon 和 Google 的研究人员。
摩尔线程成功实现DeepSeek-V4全链路工程化适配
摩尔线程于5月1日宣布，利用其旗舰级AI训推一体智算卡MTT S5000和自研的MUSA软件栈，基于SGLang开源推理框架，成功完成了DeepSeek-V4的完整运行验证。