AI Dialy News June 17 2025: 🤖AI cleaning robots get $800M boost to go subscription-based ⚒️Reddit launches AI ad tools 📶MIT researchers teach AI to self-improve 😡 OpenAI, Microsoft partnership hits ‘boiling point and more ...
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欢迎来到深度潜水，在这个节目中，我们将收集您的资料来源、文章、研究、我们自己的笔记，并真正提取最重要的知识点，让您快速了解信息。是的，突破噪音。就是这样。

今天，我们将深入探讨2025年6月17日一系列引人入胜的最新人工智能创新。这次深度潜水实际上是作为人工智能解构播客的新剧集推出的。哦，不错。是的。它由Etienne Newman创作和制作。他是一位资深工程师，也是加拿大一位充满激情的足球爸爸。很好的组合。对。

所以，如果您喜欢今天听到的内容，并且绝对想掌握人工智能的最新动态，请务必点赞并订阅深度潜水和人工智能解构。绝对值得这样做。好的。让我们来分解一下。我们这里有一堆来自人工智能每日纪事2025年6月17日创新的最新见解。它涵盖了从自我改进的人工智能到

到政治转变，甚至一些令人难以置信的医学突破。- 这里真正令人着迷的是人工智能影响如此多不同领域的速度之快，而且往往以您意想不到的方式。

没错。我们确实每天都在见证进化，了解这些细微的变化至关重要，这对于把握技术以及我们整个世界前进的方向至关重要。否则几乎不可能跟上。确实是这样。所以让我们从人工智能的绝对前沿开始，看看它如何变得更聪明、更深入，甚至在理解方面更像人类。嗯哼。

这里就变得非常有趣了。麻省理工学院的研究人员发现了一种方法，可以让AI真正改进自身的性能。AI自学成才。我的意思是，这听起来几乎像是科幻小说。他们究竟是如何做到的？没错。麻省理工学院的这项新研究介绍了一个他们称之为SEAL的系统。

SEAL所做的本质上是允许AI模型生成自己的自我编辑。自我编辑？就像笔记？有点像。把它想象成AI给自己写的小纸条。实际上是指令，用于创建合成数据，然后设置参数来更新自身的内部权重。就像一个持续的反复试验过程。它由强化学习循环驱动，当模型生成的自我编辑实际上会导致以后的性能提升时，就会奖励该模型。

结果相当惊人，不是吗？我想我读到了一些关于它在某些领域实际上超过GPT 4.1的内容。是的，这是一个非常令人惊讶的发现。

在某些知识任务中，AI从自己生成的笔记中学习的效率实际上比从大型、极其复杂的GPT 4.1生成的学习资料中学习的效率更高。哇。在解谜方面，改进是戏剧性的。它从使用标准方法基本上0%的成功率跃升到……

在有效学习如何训练自己之后，令人印象深刻的72.5%。- 这是一个巨大的飞跃。- 的确如此。我认为，这里的真正见解在于，这种自我监督学习的飞跃如何加快了通往更自主、更适应性更强的人工智能系统的道路。未来改进需要更少的人工干预。这可能是对我们如何训练和发展人工智能的根本性转变。- 一个真正深刻的转变。好的，说到重大飞跃，

Minimax，一家我们一直在关注的公司，刚刚推出了一种开放权重推理模型。最引人注目的标题是前所未有的百万个令牌上下文，而不仅仅是处理更多文本。这实际上为AI的能力解锁了什么？它可以用所有这些上下文做什么？Minimax的新M1模型非常重要。他们声称它拥有世界上最大的上下文窗口。

所以，是的，它可以处理多达100万个输入令牌。但这不仅仅是输入大小。它还支持其输出的80,000个令牌思考预算，这也相当大。虽然它在各方面表现都很好，但M1似乎特别擅长软件工程和计算。

自主工具使用。自主工具使用。是的，使用代码解释器或API等工具。在这些长上下文基准测试中，它的性能大大超过了其他模型。对。成本是多少？训练这样的东西通常需要花费一大笔钱。这是另一个有趣的部分。他们引入了一种称为CICO的新强化学习算法。他们说，与现有方法相比，它使他们的训练过程速度提高了两倍。快了两倍。是的。

这家初创公司表示，由于CISPIO，M1的完整训练运行成本仅为53.5万美元。而且只花了三个星期，这……

你知道，大大低于你通常听到的竞争对手系统的预算。对于这个规模来说，这非常便宜。是的。我认为，这里令人惊讶的含义是，这如何实现真正自主的人工智能。不仅可以总结大量信息，还可以对非常复杂的多方面问题进行推理和采取行动的模型。它们可以超越简单的任务执行，转向，例如，

在整个领域进行智能问题解决。- 因此，解决以前可能需要整个团队才能解决的问题。- 没错，筛选大量数据、法律文件、研究论文、技术手册等等。- 它听起来确实像是理解大量数据，无论是文本还是其他东西，都是这里反复出现的主题。

那么，人工智能实际上能否看到和解释视觉世界呢？我们在那里看到类似的突破吗？它在理解它所看到的东西方面是否越来越好？我们绝对是。有新的研究表明，人工智能模型越来越接近人类水平的视觉推理。他们正在学习诸如物体持久性之类的知识。

理解即使隐藏起来，物体仍然存在，以及物体之间的关系。他们如何测试这一点？嗯，一项研究非常引人入胜。他们对人工智能模型进行了470多万个“找出不同之处”的决策测试。你知道，展示三张图片，哪一张不一样。好的。他们使用了近2000种常见物体。

目标只是看看这些模型如何在没有明确告知类别的情况下自然地组织和理解世界。他们发现了什么？他们发现，人工智能自发地发展出66种关于物体的核心思维方式。这些类别，例如动物、工具、食物，与人类在心理上对事物的分类方式非常吻合。所以它不仅仅是识别模式和像素。它实际上是在构建某种概念理解，就像它知道椅子的用途一样。

没错。这是关键的收获。人工智能的概念图谱与人类大脑活动模式非常吻合，尤其是在我们用于处理物体类别的大脑部分。哇。

因此，这项研究表明，这些AI模型正在为物体构建真正内在的概念和含义，而不仅仅是记住模式。这是一个巨大的飞跃。的确如此。这是朝着真正具身人工智能迈出的巨大一步，这种人工智能能够以更复杂的方式理解和与物理世界互动。

想想机器人改进的场景理解。因此，机器人可以更好地导航。对。在复杂的环境中安全有效地导航和互动。以及增强现实和虚拟现实等方面，使这些体验更加丰富和直观。人工智能的能力在不同类型的智能中扩展的速度之快令人难以置信。

但是，这些前沿进展是如何转化为行业或我们日常生活中更切实的成果的呢？好问题。让我们看看一些现实世界的应用。从自动化开始，我看到了一份关于自动清洁机器人获得8亿美元投资的报告。

而且他们正在转向订阅模式。所以我的Roomba可能很快就会开始每月收费。也许不是你家的那个，但是的，这表明一个相当重要的趋势。机器人即服务或ROS正在蓬勃发展。对于ROS。向ROS投入8亿美元以扩大自主清洁机器人的规模，主要用于办公室、仓库、机场等商业场所。

这表明这些AI机器人正在成为可行的，甚至可能是必不可少的业务工具，用于清洁和维护操作。我想这都是为了效率。没错。通过自动化提高运营效率。

说到移动，Samsara的人工智能驾驶员培训软件显然声称大大减少了商用车队的交通事故。这听起来像是一个巨大的安全胜利。是的，Samsara的实时人工智能驾驶员培训报告了一些重大的安全改进。它确实突出了人工智能在物流和运输方面的价值。值得注意的是，采用障碍，例如成本、集成、驾驶员接受度，仍然是广泛实施的挑战，尤其可能对小型货运车队而言。对。

说得通。好的，那么内容创作和广告呢？感觉每个平台都在争先恐后地使用人工智能。TikTok和Reddit似乎都大力投入。哦，绝对是。TikTok刚刚推出了一整套人工智能工具。它们旨在自动化视频编辑、字幕添加、音乐同步，甚至生成交互式内容等工作。基本上是自动化创作过程。在很大程度上，是的。

对于营销人员来说，他们引入了从产品照片或简短的文字描述生成5秒钟视频广告剪辑的功能。哇。这些新的文本和图像到视频功能是其Simpsony产品的一部分，该产品是品牌使用生成式人工智能进行广告的套件。

此外，他们还推出了Symphony Digital Avatars和AI配音用于全球翻译。数字化身？就像AI主持人？差不多，是的。用于品牌内容的客户库存化身。Reddit呢？他们如何使用人工智能？主要也是广告，对吧？正是如此。Reddit推出了新的AI驱动的广告优化工具。这些工具的目标是直接改进广告系列定位，帮助广告商生成更好的广告内容，

并提高参与度指标。所以在Reddit上投放更智能的广告。更智能、更符合上下文的广告，希望如此。这里的影响相当重大。TikTok的工具可能会真正重新定义用户的创造力，也许会加速在线AI生成媒体的主导地位。是的，你可以看到这种情况正在发生。对于Reddit来说，更智能的广告对广告商来说是件好事。

但有些人可能会争辩说，如果AI生成的内容开始充斥讨论，这可能会以牺牲用户隐私甚至内容真实性为代价。这始终是权衡，不是吗？是的。如果您正在收听，并且好奇这些工具是如何构建的，或者您甚至想使用AI和机器学习构建自己的应用程序，那么您应该记住Etienne Newman的AI Unraveled Builder's Toolkit。

它包含一系列AI教程PDF、AI和机器学习认证指南，甚至AI教程音频和视频。它旨在帮助您开始使用AI进行构建。听起来像是一个很棒的资源。是的，一定要查看一下。您可以在节目说明中找到工具包的链接。

好的。让我们稍微拓宽一下视野。让我们探索人工智能转变的连锁反应，重点关注更广泛的人工智能生态系统。我们正在谈论公司合作关系、一些有趣的悖论以及越来越重要的伦理问题。

首先是OpenAI和微软之间的联盟。它曾经被视为这种强大的合作伙伴关系，但现在有报道称紧张局势正在升级，甚至可能达到沸点。那里究竟发生了什么？核心问题是什么？是的，这种对人工智能近期繁荣至关重要的伙伴关系似乎确实受到了压力。

核心问题实际上归结为不同的愿景、对控制权的争夺以及坦率地说，相互竞争的商业利益。具体来说是什么？嗯，最新的冲突似乎围绕着OpenAI据报道斥资30亿美元收购一家名为Windsurf的公司。

OpenAI据报道想要向微软隐瞒知识产权。为什么？因为微软有自己的竞争产品GitHub Copilot，它与之直接竞争。所以说，这基本上是一场地盘争夺战。不过，这似乎不仅仅是一次收购。我们实际上是在谈论……

权力双雄的潜在分裂吗？这似乎是可能的。OpenAI据报道正在考虑消息来源所说的“核选项”，指责微软从事反竞争行为，并推动对他们整个伙伴关系进行联邦审查。哇，那是核武器。是的。此外，微软显然是OpenAI最近重组为公共利益公司的关键反对者。OpenAI也一直在积极努力减少对微软的依赖。

看看他们上周刚刚宣布的与谷歌在云计算方面的最新合作。所以要多样化。没错。如果这种伙伴关系真的破裂，那么这种分裂可能会显著重塑整个企业人工智能市场。它可能会迫使用其技术的公司选择立场，或者至少认真地使其人工智能战略多样化。影响巨大。巨大的潜在转变。说到战略和重大影响，这就提出了另一个重要的问题。公司现在正向人工智能投入巨资。

但麦肯锡的一份新报告称，很少有公司真正看到显著的投资回报率。怎么会这样呢？这似乎是一个悖论。这确实是一个悖论。麦肯锡实际上称之为基因人工智能悖论。他们发现，他们调查的近80%的公司正在某种程度上使用生成式人工智能技术。好的，所以采用率很高。对。但同样数量的公司，近80%，报告称其对收益几乎没有实质性影响。

尽管进行了投资，但由于人工智能，他们的底线并没有真正发生太大变化。那么，为什么会出现这种脱节呢？工具不够好吗？麦肯锡认为，问题不一定在于工具本身。更多的是公司主要使用这些通用人工智能工具。想想用于客户服务的聊天机器人或总结文档。这些东西当然会带来一些小的改进，也许会稍微提高生产力。它们很难衡量。没错。它们带来的改进很难直接以美元和美分在资产负债表上量化。

麦肯锡认为，更大的问题在于未能围绕人工智能代理根本性地重建业务流程。啊，所以不仅仅是将人工智能融入旧的做事方式。正是如此。他们认为，真正的成功需要企业真正重新设计其工作流程、组织结构，以战略性地利用人工智能，而不仅仅是将其插入现有流程中。所以这更多的是领导力和变革管理方面的挑战，而不是技术问题。这就是麦肯锡的结论。

这主要是一个领导力挑战。他们呼吁公司超越这些广泛的、往往缺乏重点的实验阶段，并推动更具战略性的自上而下的转型，以真正释放人工智能的价值。这需要重新思考工作的完成方式。这确实突出了对……

战略理解和人工智能的实际应用的需求，不是吗？如果你想要真正的业务影响，这不仅仅是玩弄技术。而且，你知道，如果你想在自己的职业生涯中真正利用人工智能并超越简单的实验，那么获得认证将是一个真正的改变游戏规则的方法。这表明你拥有更深入、更实际的理解。说得对。

而Etienne Newman的AI认证预备书籍正是为此而设计的。它们涵盖了关键认证，例如Azure AI工程师助理、Google Cloud生成式AI领导者认证、AWS认证AI从业者、Azure AI基础知识以及Google机器学习认证。这是一个全面的清单。的确如此。它们都可以在djmgatech.com上找到。当然，我们也会在节目说明中添加链接。如果您想提升您的AI技能，绝对值得查看。

好的，让我们转向更广泛的人工智能生态系统的另一个方面，即地缘政治。台湾已经加强了对关键半导体设备的出口管制。目标似乎是阻止技术转移到中国领先的AI芯片制造商，特别是华为和中芯国际。是的。是什么促使现在采取这一具体行动的呢？

对。因此，6月10日，台湾国际贸易局更新了其战略高科技商品清单。他们增加了来自各个国家的约601个实体，但重要的是，中国大陆的华为和中芯国际现在也在这个受限名单上。时机呢？嗯，这一决定是在Tech Insights拆解分析的一些披露之后做出的，该分析显示，台湾巨头台积电显然已经制造了超过200万个先进的下降910B逻辑DAI

最终落入华为手中。他们似乎是通过空壳公司进行的，基本上规避了现有的美国限制。所以发现了一个漏洞。看来是这样。当台积电发现他们制造的这些芯片最终出现在华为的先进AI处理器中时，他们据报道立即停止了发货，并通知了美国当局。

因此，台湾的举动似乎是对加强控制的直接回应。所以这不仅仅是台湾单方面行动。感觉他们是在加强国际努力，主要由美国牵头，以遏制中国获得最先进的人工智能技术。

看来确实如此。不过，此举是否会真正改变中国的人工智能雄心呢？或者说，鉴于现有的美国限制，这更像是“亡羊补牢”呢？这就是争论的焦点。毫无疑问，它确实加剧了全球技术脱钩的趋势。它通过切断对台湾在工厂建设技术方面的专业知识的影响，影响了中国获得高端AI计算的能力

先进芯片制造所需的材料和某些类型的设备。所以它可能会减缓他们的速度。它可能会潜在阻碍中国自主开发新一代人工智能半导体的努力。然而，

许多行业分析师认为，实际影响可能相当有限。为什么？因为在早些时候实施更广泛的美国限制之后，大多数台湾供应商据报道已经大大减少了与华为和中芯国际直接合作。因此，一些人认为此举更多的是对现有政策的“加强”以及对现有漏洞的收紧，而不是突然出现的一些戏剧性的新障碍。好的。

普遍的共识似乎是，如果没有获得最先进的制造设备，

特别是由于美国的压力，来自荷兰公司ASML的设备，华为和中芯国际可能会在相当长的一段时间内停留在7纳米技术节点或可能是有缺陷的5纳米节点上。丹妮尔·普莱特卡：明白了。好的。现在让我们完全转向人工智能非常人性化的一面。具体来说，是它对儿童的隐藏影响。有一项英国研究出炉了。它揭示了人工智能如何影响儿童？马克·西森：是的。这项英国研究确实试图深入了解。

它强调了儿童早期和日益增加的接触可能带来的认知、情感甚至社会影响。它呼吁制定紧急的伦理标准来指导发展和部署。他们发现了什么影响？嗯，一件有趣的事情是发现了相当明显的用法差异。英国私立学校的儿童显示出52%的人工智能工具使用率，而公立学校的儿童仅为18%。

私立学校的学生也报告说使用频率更高，他们的老师似乎也更了解人工智能工具。那里存在有趣的社会经济差距。绝对是。甚至还出现了环境问题作为意想不到的因素。

一些儿童在了解到人工智能在训练和运行过程中会消耗大量能源和水之后，显然拒绝使用人工智能。哇，孩子们都在关注。但是也有积极的一面吗？哦，是的，绝对有。研究发现，儿童主要将人工智能工具用于创造力和学习辅助。

许多人实际上报告说，人工智能帮助他们更好地表达自己的想法。老师们也在利用人工智能，大约66%的老师报告说在使用它，主要用于课程计划、制作演示文稿、设计作业等方面。所以这是一幅复杂的图景，既有好处也有潜在的缺点。非常如此。这实际上非常巧妙地过渡到了整个“人工智能造福人类”的主题。

虽然我们绝对需要考虑伦理方面的挑战，但我们也看到了这些令人难以置信的进步，尤其是在脑机接口或BCI等领域。医学应用令人惊叹。正如您前面提到的，我们最近听说中国的一位患者在植入BCI几周后就开始玩游戏了。这真是令人难以置信的事情。我的意思是，想象一下，如果瘫痪的中风幸存者只需动动脑筋就能控制机械臂呢？

或者自闭症儿童可以通过他们用大脑控制的游戏参与治疗呢？嗯，这些可能性正在迅速成为现实。研究人员正在开发能够读取大脑电活动的BCI系统，通常只需通过放置在头皮上的电极即可，无需侵入性操作。然后，他们使用人工智能算法将这些脑信号转换为外部设备、计算机、机器人肢体、轮椅、游戏的指令。这究竟是如何运作的呢？它本质上是一个闭环系统。

电极收集大脑活动。人工智能解释与特定意图相关的信号，例如想要向左或向右移动或集中注意力。该系统根据这种精神专注或意图提供实时反馈。这允许大脑练习任务，即使身体本身还无法物理移动。所以这就像重新训练大脑。没错。我们看到了真实的例子。在多伦多Holland Bloorview儿童康复医院，

研究人员成功地将BCI用作自闭症儿童的娱乐疗法。他们允许孩子们只用精神专注来控制遥控汽车。这有帮助吗？显然，是的。该计划帮助提高了注意力和参与度，而且通常没有与更传统的治疗干预措施相关的压力。对于中风康复来说，潜力巨大。

2025年3月刚刚发表的一篇综合评论发现，BCI显示出巨大的前景。你知道，传统的中风康复通常需要一些剩余的运动功能，这使得许多严重瘫痪的患者（可能是30-50%的幸存者）完全慢性瘫痪，几乎没有其他选择。

BCI通过为大脑创造新的途径来练习运动意图并可能随着时间的推移重新连接自身，从而提供了希望。即使没有身体运动。没错。墨尔本大学的研究人员甚至正在开创一种侵入性较小的方法，称为stentrode。他们实际上是通过血管（如支架）部署脑接口。哇。避免了需要进行侵入性开颅手术。

该设备有效地对脑组织保持隐形，降低了排异风险，同时仍然能够直接神经控制外部设备。潜力巨大。今天我们所经历的旅程真是令人难以置信。仅仅查看一天的人工智能新闻，我们就从人工智能学习到自学成才，到大型公司合作关系可能破裂的地缘政治技术紧张局势。

然后我们看到人工智能清洁机器人成为一项服务，新的创意工具充斥社交媒体，然后转向了真正深刻的人类影响，从对我们孩子的研究到改变生命的医疗设备，如脑机接口。是的，广度令人震惊。的确如此。很明显，人工智能不再是遥远的未来概念。它就在这里。它每天都在进化，而且正在增加。

影响着我们生活的几乎每一个方面。而且，你知道，这确实为所有收听者提出了一个重要的问题。随着人工智能渗透到我们的日常新闻、社交信息流、工作场所和家中。对。我们作为个人，也许作为整个社会，如何确保我们不仅仅是被动地消费这种强大的技术？对。我们如何成为知情的参与者，积极地塑造其伦理发展，并确保其得到有益的部署？我认为，这是我们大家共同面临的挑战。

这对我们所有人来说都是一个非常关键的思考点，而且，你知道，为了真正跟上这些令人难以置信的快速变化，甚至成为人工智能领域的建设者或战略领导者，请记住查看我们提到的Etienne Newman的资源。有用于动手学习的AI Unraveled Builder's Toolkit，以及他在djnkit.com上提供的全面的AI认证预备书籍。

这些资源可以真正帮助您在AI方面获得认证，涵盖Azure AI工程师、Google Cloud生成式AI领导者、AWS AI从业者、Azure AI基础知识、Google机器学习等方面，从而真正提升您的职业生涯。所有链接，一如既往，都在节目说明中。非常感谢您加入我们的这次深度潜水。直到下一次，保持好奇心，继续学习。