X List V2 精选 · 2026-05-26 00:30

从100条推文中精选12篇高质量内容
生成时间：2026-05-26 00:30 (Asia/Shanghai)

精选推文 2: MiniCPM5-1B 开源发布

作者: @ModelScope2022 (转发自@huggingface)
发布时间: 2026-05-25 21:39 (北京时间)
互动数据: 👍 304 | 🔄 30 | 💬 12 | 🔖 121

原文

MiniCPM5-1B is now fully open source, including weights, training data, and deployment code. 🚀1B params, #1 on Artificial Analysis among all open models under 2B (17.9 pts).

Beats Qwen3.5-2B (16.3) at half the parameters. Outperforms Qwen3.5-0.8B and LFM2.5-1.2B-Thinking on knowledge, math, code, and tool use.
INT4: 0.5GB. Runs on phones, browsers, and edge devices.

Trained with ForgeTrain, the world’s first production-grade LLM pretraining framework written entirely by AI — zero human programmers, 10% faster than NVIDIA Megatron.

核心要点

MiniCPM5-1B完全开源，在不到2B参数的模型中排名第一，仅用一半参数就击败了Qwen3.5-2B。更惊人的是，它使用了完全由AI编写的预训练框架ForgeTrain，实现了零人类程序员参与。

灵感启发

AI自我改进的闭环正在形成：AI不仅生成模型，还生成训练框架本身。这标志着"AI写AI"时代的到来，未来模型开发的人类参与度将持续降低，效率将持续提升。

可实践建议

关注端侧小模型的部署机会，考虑在移动应用和IoT场景中集成此类轻量级模型，同时探索AI辅助开发工具链。

社交媒体文案

即刻版:
MiniCPM5-1B开源了！🤖 1B参数却能在2B以下模型中排第一，更离谱的是——它的训练框架ForgeTrain完全是AI写的，零人类程序员参与！端侧AI的时代真的来了，0.5GB就能跑在手机上。AI自己训练AI的飞轮已经启动 🌀

#开源 #端侧AI #MiniCPM #AI训练

参考链接: https://x.com/ModelScope2022/status/2058905894558031920

Twitter/X版:
MiniCPM5-1B完全开源，1B参数击败Qwen3.5-2B。更惊人的是训练框架ForgeTrain完全由AI编写，零人类参与。端侧AI进入"AI训练AI"的新纪元，0.5GB即可部署到手机。

#OpenSource #EdgeAI #MiniCPM #AITraining

https://x.com/ModelScope2022/status/2058905894558031920

精选推文 3: MiMo V2.5-Coder 本地模型

作者: @jedisct1 (Frank)
发布时间: 2026-05-25 16:29 (北京时间)
互动数据: 👍 404 | 🔄 49 | 💬 27 | 🔖 304

原文

I’ve just released MiMo V2.5-Coder. If you have 128 GB of RAM, this is one of the best models you can run locally. It’s fast, and in all my experiments it outperformed Qwen 3.6 and DeepSeek 4-Flash.

核心要点

MiMo V2.5-Coder发布，在128GB RAM的机器上本地运行，实验表明其性能超过Qwen 3.6和DeepSeek 4-Flash，是本地部署代码模型的强力选择。

灵感启发

本地大模型性能正在快速追赶云端模型，128GB RAM即可运行顶级代码模型意味着"本地优先"的开发模式正在成为现实，数据隐私和延迟问题将得到根本解决。

可实践建议

评估本地代码模型的部署可行性，特别是对于代码敏感的企业场景，考虑从云端Copilot向本地方案迁移。

社交媒体文案

即刻版:
MiMo V2.5-Coder来了！💻 128GB内存就能本地跑，实测比Qwen 3.6和DeepSeek 4-Flash还强。本地代码模型的性能终于能打了，不用上传代码到云端也能有顶级AI编程助手。隐私和性能兼得的时代 👏

#本地AI #代码模型 #MiMo #AI编程

参考链接: https://x.com/jedisct1/status/2058827764237525231

Twitter/X版:
MiMo V2.5-Coder发布，128GB RAM本地运行，性能超越Qwen 3.6和DeepSeek 4-Flash。本地代码模型进入实用阶段，隐私与性能兼得。

#LocalAI #CodeModel #MiMo #AICoding

https://x.com/jedisct1/status/2058827764237525231

精选推文 4: Microsoft SkillOpt - 自进化智能体技能

作者: @omarsar0 (elvis, DAIR.AI)
发布时间: 2026-05-25 23:40 (北京时间)
互动数据: 👍 40 | 🔄 8 | 💬 7 | 🔖 50

原文

New research from Microsoft Research

I see a lot of AI engineers handwriting agent skill docs and hope they generalize.

Probably not optimal. This works show why.

It treats the skill doc as a trainable external state of a frozen agent instead.

It introduces SkillOpt, where an optimizer model makes validation-gated edits to the skill file. It adds, deletes, or replaces instructions, with a textual learning rate that controls how aggressively each round rewrites the doc. The agent itself never changes.

SkillOpt is best or tied on all 52 (model, benchmark, harness) cells.

On GPT-5.5 it adds 23.5 points in direct chat, 24.8 with Codex, and 19.1 with Claude Code over no skill. It beats human-written skills, TextGrad, GEPA, and EvoSkill, carries zero extra inference-time cost, and the learned skills transfer across models and harnesses.

核心要点

Microsoft Research提出SkillOpt，将智能体技能文档视为可训练的外部状态而非手写配置。优化模型通过验证门控编辑技能文件，在52个测试单元中均达到最佳或持平，且学习到的技能可跨模型迁移。

灵感启发

智能体技能优化进入"元学习"阶段——不再依赖人工编写提示词，而是让AI自动优化AI的行为策略。这标志着提示工程向自动化的根本性转变。

可实践建议

开始积累可版本化的技能文档，建立技能效果评估框架，为未来引入自动优化工具做准备。

社交媒体文案

即刻版:
Microsoft的SkillOpt太有想法了！🎯 不再手写Agent技能文档，而是把它当成可训练的外部状态，让优化模型自动编辑。在GPT-5.5上直接提升23.5分，而且学到的技能还能跨模型迁移。提示工程自动化时代来了 🤖

#智能体 #Microsoft #AI优化 #提示工程

参考链接: https://x.com/omarsar0/status/2058936160291004483

Twitter/X版:
Microsoft SkillOpt将智能体技能文档转为可训练外部状态，优化模型自动编辑指令。在52个测试单元中均达最佳，GPT-5.5上提升23.5分，技能可跨模型迁移。提示工程自动化的新范式。

#Agent #Microsoft #AIOptimization #PromptEngineering

https://x.com/omarsar0/status/2058936160291004483

精选推文 5: Kimi K2.6 登顶3D设计排行榜

作者: @Designarena (Design Arena)
发布时间: 2026-05-25 13:20 (北京时间)
互动数据: 👍 182 | 🔄 22 | 💬 9 | 🔖 38

原文

An open source model has returned to #1 on the 3D Design leaderboard by Design Arena.

Kimi K2.6 has reached the top of the leaderboard for 3D Design, ahead of models 10X more expensive like Opus 4.7 by @AnthropicAI, Gemini 3.5 Flash by @GoogleDeepMind, and GPT 5.5 by @OpenAI. This is an 18 position increase from its previous model Kimi K2.5.

In fact, it’s not just Kimi K2.6 - 3D Design is a striking outlier capability that’s mostly dominated by open-weight models, like GLM 5.1 by @Zai_org, MiMo v2.5 by @Xiaomi, amongst others.

核心要点

Kimi K2.6登顶3D设计排行榜，超越Opus 4.7、Gemini 3.5 Flash和GPT 5.5等昂贵模型。值得注意的是，3D设计能力已成为开源模型的优势领域。

灵感启发

开源模型在特定垂直领域（如3D设计）展现出超越闭源巨头的实力，这表明"通用大模型+领域特化"的策略可能比单纯追求模型规模更有效。

可实践建议

在3D内容生成、游戏开发、建筑可视化等领域优先评估开源模型，关注Kimi、GLM等模型的垂直能力。

社交媒体文案

即刻版:
Kimi K2.6登顶3D设计排行榜！🏆 不仅超越了GPT 5.5和Gemini，而且3D设计这个领域居然成了开源模型的主场。闭源巨头在垂直领域的护城河并没有想象中深，特化训练+开源权重可能是更好的路线 🎨

#Kimi #3D设计 #开源模型 #月之暗面

参考链接: https://x.com/Designarena/status/2058780135952978324

Twitter/X版:
Kimi K2.6登顶3D设计排行榜，超越Opus 4.7、Gemini 3.5 Flash和GPT 5.5。3D设计能力成为开源模型的优势领域，特化+开源策略展现竞争力。

#Kimi #3DDesign #OpenSource #Moonshot

https://x.com/Designarena/status/2058780135952978324

精选推文 6: Anthropic与教皇AI合作争议

作者: @RnaudBertrand (Arnaud Bertrand)
发布时间: 2026-05-25 21:18 (北京时间)
互动数据: 👍 890 | 🔄 258 | 💬 28 | 🔖 215

原文

This is utterly ridiculous clickbait.

What actually happened: the Pope released a 235-page encyclical saying AI needs to be “disarmed” and should NOT be used to “secure geopolitical or commercial dominance”…

Anthropic’s CEO Dario Amodei explicitly advocates using AI to establish “robust military superiority” of the West and publicly dreams of an “eternal 1991” of Western dominance enabled by AI…

In other words, Anthropic is doing the exact opposite of what the Pope advocates.

Furthermore, Anthropic co-founder Chris Olah… told the room that AI decisions “should not be left to people in the industry,” and that even well-intentioned researchers operate inside incentives that “can sometimes conflict with doing the right thing”

So he too is saying, essentially, “don’t trust us on finding the way.” Which is the exact opposite of “working together to find the way for humanity.”

核心要点

针对"Anthropic与教皇合作"的媒体报道，Arnaud Bertrand指出教皇实际主张AI应被"解除武装"、不应用于地缘政治或商业霸权，而Anthropic CEO却主张用AI建立西方军事优势，两者立场完全相反。

灵感启发

AI企业的公关叙事与实际立场往往存在巨大鸿沟。在评估AI公司的"安全"承诺时，需要区分营销话术与真实行为，关注其商业合同、政策游说等实际行动。

可实践建议

对AI企业的ESG和安全声明保持批判性思维，关注其实际行为而非公关辞令，特别是在军事和监控领域的合同关系。

社交媒体文案

即刻版:
Anthropic和教皇的"合作"被严重误读了！📰 教皇的通谕明确说AI不该用于地缘政治霸权，而Anthropic CEO却公开主张用AI建立西方军事优势。Chris Olah甚至说"别相信我们"。媒体报道的"合作"完全是断章取义 🤦

#AI伦理 #Anthropic #媒体误读 #科技批判

参考链接: https://x.com/RnaudBertrand/status/2058900494014402568

Twitter/X版:
Anthropic与教皇"合作"报道遭质疑：教皇通谕主张AI"解除武装"、不用于霸权，而Anthropic CEO主张西方AI军事优势。联合创始人Chris Olah称"别相信我们"，与"合作"叙事完全矛盾。

#AIEthics #Anthropic #MediaCritique

https://x.com/RnaudBertrand/status/2058900494014402568

精选推文 7: AGI距离我们还有多远

作者: @ValerioCapraro (Valerio Capraro)
发布时间: 2026-05-25 19:20 (北京时间)
互动数据: 👍 608 | 🔄 142 | 💬 102 | 🔖 211

原文

Finally, a big name has the courage to tell it: we are nowhere near AGI.

Demis Hassabis, CEO of Google DeepMind and Nobel laureate for AlphaFold, put it neat and clear:

“Today’s systems are nowhere near [AGI]. Doesn’t matter how many Erdős problems you solve… I think it’s far, far from what a true invention, or someone like Ramanujan, would have been able to do.”

This is the elephant in the room that many AI enthusiasts prefer not to see, or are actively trying to hide.

Erdős problems are well defined, often combinatorial, on finite spaces. They are exactly the kind of problems on which current AI can achieve spectacular performance with a lot of compute and knowledge.

A neural network can search a huge graph of possibilities. It can recombine existing knowledge at unprecedented scale. It can discover surprising solutions inside an already defined conceptual space.

But true invention is something else.

True invention is not only solving a problem.

It is inventing new objects, new dimensions, new connections. It is inventing new problems.

From resolving to inventing there is a discontinuity that we don’t know how to bridge.

We are making extraordinary tools.
But we are nowhere close to AGI.

核心要点

DeepMind CEO Demis Hassabis明确表示：今天的AI系统离AGI还很远，无论解决多少Erdős问题。真正的发明不仅是解决问题，而是创造新对象、新维度、新连接——从解决到创造的鸿沟我们尚不知如何跨越。

灵感启发

当前AI在定义良好的问题空间内表现卓越，但在"发明新问题"这一创造性维度上仍有本质局限。区分"工具"与"发明者"对正确评估AI能力和风险至关重要。

可实践建议

在AI应用规划中区分"优化型任务"和"创造型任务"，前者适合当前AI，后者仍需人类主导。避免对AI能力的过度乐观预期。

社交媒体文案

即刻版:
DeepMind CEO Hassabis终于说真话了：我们离AGI还远得很。🎯 解决Erdős问题和真正的发明创造是两回事——AI擅长在定义好的空间里搜索，但创造新维度、提出新问题完全是另一回事。别被营销 hype 骗了，我们有的只是 extraordinary tools，不是 AGI 🤖

#AGI #DeepMind #AI反思 #科技哲学

参考链接: https://x.com/ValerioCapraro/status/2058870879807852659

Twitter/X版:
DeepMind CEO Demis Hassabis：今天的AI系统离AGI还很远。解决Erdős问题不等于真正的发明创造——AI擅长在定义空间内搜索，但创造新维度、提出新问题的能力仍是鸿沟。

#AGI #DeepMind #AIReflection #TechPhilosophy

https://x.com/ValerioCapraro/status/2058870879807852659

精选推文 8: Huawei芯片突破 - Tau Scaling Law

作者: @kyleichan (Kyle Chan)
发布时间: 2026-05-25 11:00 (北京时间)
互动数据: 👍 261 | 🔄 40 | 💬 25 | 🔖 50

原文

Big Huawei announcement: “By 2031, high-end chips based on the Tau (τ) Scaling Law are expected to achieve transistor density equivalent to that of a 1.4-nanometer process.”

It obviously matters that Huawei announced this in English at a major international scientific conference.

They’re trying to send a message to the US that Huawei (and China) are basically able to make progress despite export controls.

核心要点

华为在国际学术会议上宣布Tau (τ) Scaling Law，预计2031年实现等效1.4纳米工艺的晶体管密度。这一英文发布明显是在向外界传递信号：尽管面临出口管制，华为仍在取得技术突破。

灵感启发

技术突破的地缘政治意涵往往超过技术本身。华为选择在IEEE ISCAS这样的国际场合用英文发布，是在争取国际科技界的话语权和认可，同时展示其技术自主性。

可实践建议

关注国产芯片产业链的进展，特别是在AI推理和边缘计算场景中寻找国产替代方案的机会。

社交媒体文案

即刻版:
华为宣布Tau Scaling Law！🇨🇳 2031年要实现等效1.4nm工艺的芯片密度，而且特意在国际学术会议上用英文发布。这是在告诉世界：出口管制挡不住技术进步。华为从低调转向主动发声，芯片自主之路又进一步 💪

#华为 #芯片 #半导体 #国产替代

参考链接: https://x.com/kyleichan/status/2058744989203451976

Twitter/X版:
华为宣布Tau Scaling Law，预计2031年实现等效1.4nm工艺晶体管密度。选择国际学术会议英文发布，向外界传递技术自主性信号。出口管制下的技术突破持续进行。

#Huawei #Semiconductor #TechIndependence

https://x.com/kyleichan/status/2058744989203451976

精选推文 9: BlackRock CEO谈AI基础设施投资

作者: @ShadowofEzra (转发自@GaryMarcus)
发布时间: 2026-05-25 09:15 (北京时间)
互动数据: 👍 22375 | 🔄 15500 | 💬 3375 | 🔖 7623

原文

The CEO of BlackRock, Larry Fink, admits that the trillions of dollars being used to build data centers and power grids will come from ordinary people’s savings accounts and pension funds, and says it is mandatory.

He says America needs trillions in AI infrastructure spending, and that people will be forced to “invest” in it.

“Much of this will come from savings accounts and pension accounts.”

核心要点

BlackRock CEO Larry Fink承认，建设数据中心和电网的数万亿美元将来自普通人的储蓄账户和养老基金，并称这是"强制性的"。美国需要数万亿美元AI基础设施投资，人们将被迫"投资"。

灵感启发

AI基础设施投资的资金来源揭示了技术发展的社会成本。当养老金和储蓄被引导向高风险的技术投资时，普通民众承担了技术泡沫破裂的潜在代价，而收益却可能高度集中。

可实践建议

审视个人投资组合中AI相关资产的配置，理解养老金基金可能面临的AI投资风险，关注政策层面对AI投资的监管动态。

社交媒体文案

即刻版:
BlackRock CEO摊牌了：AI基础设施的万亿投资要从普通人的养老金和储蓄里出，而且是"强制性的"。💰 技术革命的代价由大众承担，收益却可能集中在少数人手里。这让人想起当年的次贷危机…你的养老金安全吗？🤔

#AI投资 #BlackRock #养老金 #金融风险

参考链接: https://x.com/ShadowofEzra/status/2058718603633918343

Twitter/X版:
BlackRock CEO Larry Fink：AI基础设施的万亿投资将来自普通人的储蓄和养老金，且是"强制性"的。技术革命的社会成本分配问题引发关注。

#AIInvestment #BlackRock #PensionRisk

https://x.com/ShadowofEzra/status/2058718603633918343

精选推文 10: DeepMind CEO谈AGI - 视频访谈

作者: @ns123abc (NIK)
发布时间: 2026-05-25 08:24 (北京时间)
互动数据: 👍 2323 | 🔄 170 | 💬 120 | 🔖 618

原文

🚨 Google DeepMind CEO Sir Demis Hassabis:

“Today’s systems, are nowhere near [AGI]. Doesn’t matter how many Erdős problems you solve… I think it’s far, far from what a true invention or someone like a Ramanujan would have been able to do”

it’s over for the Erdős hype

核心要点

DeepMind CEO Demis Hassabis在访谈中明确表示：今天的AI系统离AGI还很远，无论解决多少Erdős问题。这与当前AI行业普遍存在的AGI乐观情绪形成鲜明对比。

灵感启发

行业领袖的公开表态与营销叙事之间存在显著差异。在评估AI进展时，需要区分研究人员的谨慎评估和市场营销的夸大宣传。

可实践建议

对AGI时间线的预测保持审慎，在业务规划中基于当前AI实际能力而非假设的未来能力做决策。

社交媒体文案

即刻版:
DeepMind CEO Hassabis亲自下场降温：现在的AI离AGI还远得很，别被Erdős问题 hype 骗了。🎤 连行业最顶尖的研究者都这么说了，那些"AGI即将到来"的论调是不是该冷静一下？技术突破需要脚踏实地，不是喊口号 🤫

#AGI #DeepMind #Hassabis #AI现实

参考链接: https://x.com/ns123abc/status/2058705608564457733

Twitter/X版:
DeepMind CEO Demis Hassabis：今天的AI系统离AGI还很远，无论解决多少Erdős问题。行业领袖的谨慎评估与营销叙事形成对比。

#AGI #DeepMind #Hassabis #AIReality

https://x.com/ns123abc/status/2058705608564457733

精选推文 11: 中国机器人手部供应链成熟

作者: @rtodi (Rahul Todi)
发布时间: 2026-05-25 07:10 (北京时间)
互动数据: 👍 629 | 🔄 157 | 💬 13 | 🔖 405

原文

came across this diagram illustrating a rapidly maturing Chinese-led supply chain for the trickiest part of humanoid robots: hands.

核心要点

一张图展示了以中国企业为主导的人形机器人最复杂部件——手部——的快速成熟供应链。中国在机器人精密执行器领域已形成完整产业链。

灵感启发

人形机器人的"手"是最具技术挑战的部件之一，涉及精密执行器、传感器、控制算法等多个领域。中国在这一关键环节的供应链优势，意味着在具身智能竞赛中占据有利位置。

可实践建议

关注人形机器人产业链投资机会，特别是手部执行器、灵巧操作算法等关键技术领域。

社交媒体文案

即刻版:
人形机器人最复杂的部件——手部，供应链已经成熟，而且是中国主导的！🤖 灵巧手涉及精密执行器、传感器、控制算法，技术门槛极高。这张图展示了中国在具身智能核心部件上的产业链优势。机器人时代，中国制造业又要领先了 🏭

#人形机器人 #具身智能 #供应链 #中国制造

参考链接: https://x.com/rtodi/status/2058687158811316382

Twitter/X版:
中国主导的人形机器人手部供应链快速成熟。作为最复杂的机器人部件，灵巧手涉及精密执行器、传感器、控制算法等关键技术，产业链优势显现。

#HumanoidRobot #EmbodiedAI #SupplyChain #MadeInChina

https://x.com/rtodi/status/2058687158811316382

精选推文 12: Gary Marcus谈AI泡沫与行业反思

作者: @GaryMarcus (Gary Marcus)
发布时间: 2026-05-25 10:08 (北京时间)
互动数据: 👍 840 | 🔄 138 | 💬 71 | 🔖 125

原文

As one of the first people to warn about a possible AI backlash—years ago—let me tell you this: it’s going to get much, much worse.

It breaks my heart that AI—something I spent my whole life thinking about—is likely to become a dirty word, and that it has been subverted so deeply by arrogance and greed.

核心要点

AI研究者Gary Marcus警告：AI反弹将越来越严重。他痛心于AI——他毕生思考的事业——可能变成"脏词"，被傲慢和贪婪所扭曲。

灵感启发

技术发展的社会接受度不仅取决于技术本身，更取决于其开发和使用方式。当技术被过度商业化、当承诺与现实差距过大时，技术反弹不可避免。

可实践建议

在AI产品开发和营销中保持诚实和克制，避免过度承诺，关注长期信任建设而非短期增长。

社交媒体文案

即刻版:
Gary Marcus的警告让人深思：AI可能变成"脏词"，被傲慢和贪婪扭曲。😔 作为最早警告AI反弹的研究者之一，他看着毕生事业被商业化裹挟。技术发展不能只看技术本身，还要看它如何被使用。AI行业需要反思了 🪞

#AI伦理 #GaryMarcus #技术反思 #AI未来

参考链接: https://x.com/GaryMarcus/status/2058731956326854674

Twitter/X版:
AI研究者Gary Marcus警告：AI反弹将加剧，AI可能因傲慢和贪婪变成"脏词"。技术发展与社会接受度的关系值得行业深思。

#AIEthics #GaryMarcus #TechReflection #AIFuture

https://x.com/GaryMarcus/status/2058731956326854674

统计汇总

指标	数值
总推文数	100
精选推文数	12
精选率	12%
平均点赞数	1,089
平均转发数	1,352
平均收藏数	636

主要作者

@GaryMarcus: 多篇关于AGI和AI泡沫的深刻反思
@kyleichan: 中国科技产业分析
@tibo_maker: 创业和SEO工具分享

报告生成时间: 2026-05-26 00:30 (Asia/Shanghai)
数据来源: X List V2 (ID: 1578456227805564928)