華為盤古大模型負責人離職/ChatGPT成人模式無限期擱置/飛書CLI開源，可讓Agent接管 |Hunt Good周報

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Hunt for News｜先進頭條

華為盤古大模型負責人官宣離職

華為盤古大模型負責人、諾亞方舟實驗室主任王云鶴昨日在朋友圈發文，宣告正式離開華為。

他在文中寫道，自 2017 年作為北京第一個實習生加入，至今已走過近九年時光，「懷著不舍的心告別曾經奮斗過的地方」，并特別提及那些「430、630、930、1230」的工作時刻，字里行間透露著對這段歲月的深厚情感。

王云鶴 1991 年生，本科就讀于西安電子科技大學數學與應用數學專業，2018 年博士畢業于北京大學智能科學系，研究方向涵蓋深度學習、模型壓縮與計算機視覺。

Google 學術顯示，他的論文引用量已突破 3.3 萬，發表 CCF-A 類論文逾 70 篇。

其中最廣為人知的是 2020 年被 CVPR 收錄的 GhostNet，這一端側輕量級神經網絡架構在同等精度下計算量顯著低于此前主流方案，成為業界被廣泛引用的端側模型參考。

同年他還在 CVPR 以口頭報告形式發表 AdderNet，以純加法運算替代乘法，理論上可大幅降低 AI 芯片功耗，并因此入選華為「十大發明」。

Hugging Face 全球 AI 開源報告出爐，中國模型下載量超美國

Hugging Face 近日發布 2026 年春季開源 AI 生態報告。報告顯示，中國已在月度下載量和總下載量兩項指標上超越美國，2025 年中國模型占據了該平臺 41% 的下載份額。

DeepSeek R1 在 2025 年 1 月的爆紅是這一轉變的重要節點，此后百度、字節跳動、騰訊等中國大廠紛紛加速在 Hugging Face 上的開源布局。

其中百度從 2024 年零發布躍升至 2025 年逾 100 個，字節和騰訊的發布量則各自增長了八至九倍。

從最受歡迎的模型排行來看，DeepSeek-R1 已登頂「點贊數最多模型」榜首，將 Meta 的 Llama 系列擠至其后。在衍生模型方面，阿里巴巴旗下 Qwen 系列的衍生模型數量超過 11.3 萬個，已超過 Google 和 Meta 的總和。

與此同時，開發者結構也在重塑。

2022 年前行業機構貢獻了平臺約 70% 的內容，如今這一比例已降至 37%，而獨立開發者的占比則從 17% 升至 39%。趨勢模型排行中，個人用戶貢獻的熱門模型數量已躍居第四位，僅次于大型機構。

在技術趨勢上，小模型的實用價值日益凸顯。

下載量最高的模型集中在 1B 至 9B 參數區間，百億參數以上的大模型下載量僅為其約四分之一。模型的平均下載參數量從 2023 年的 8.27 億增長至 2025 年的 208 億，主要由量化技術和 MoE 架構驅動，但中位數變化不大，說明大多數普通用戶仍傾向于部署輕量模型。

此外，開源模型的活躍周期普遍較短，平均熱度持續約六周，持續迭代更新已成為維持競爭力的關鍵。

https://huggingface.co/blog/huggingface/state-of-os-hf-spring-2026

人才大逃亡，曝馬斯克 xAI 創始團隊全走光了

據 Bussiness Insider 報道，隨著 Ross Nordeen 本周正式離開，馬斯克當年創立 xAI 時的 11 位聯合創始人已全部出走，這家 AI 公司的原始創始團隊就此徹底清零。

Nordeen 今年 36 歲，密歇根理工大學畢業，是馬斯克堂兄 James Musk 的長期摯友。

他在 xAI 直接向馬斯克匯報，承擔統籌協調和推動執行的核心職能，是馬斯克在公司內部的重要支撐。在加入 xAI 之前，他曾在特斯拉 Autopilot 團隊擔任技術項目經理，負責搭建用于訓練全自動駕駛系統的數據中心。

事實上，自今年一月起，戴子航、Toby Pohlen、Jimmy Ba、Tony Wu、Greg Yang 等人便已陸續離開。此番人員動蕩的背景，源于 xAI 正經歷一場由馬斯克主導的大規模重組。

馬斯克本月初在 X 平臺公開承認「xAI 最初的搭建方式存在問題，目前正在從底層重建」，并親自接管數十名員工的直接管理，同時從特斯拉和 SpaceX 調入人手，另有數十名員工在此輪調整中離職。

馬斯克還表示，正在重新審視此前被拒絕的候選人，以吸納新鮮血液。與此同時，SpaceX 今年早些時候已完成對 xAI 的收購，外界預計 xAI 將于今年內提交 IPO 申請，屆時估值或達 1.5 萬億美元。

https://www.businessinsider.com/manuel-kroiss-xai-cofounder-departure-elon-musk-2026-3

ChatGPT 成人模式被無限期擱置

據金融時報報道，OpenAI 已無限期擱置其情色聊天機器人計劃。

據知情人士透露，這一決定源于員工和投資者的雙重壓力，前者擔憂產品與公司「讓 AI 惠及全人類」的創始使命相悖，后者則認為此類產品風險過高而商業回報有限。

一名已離職的前高級員工表示，自己部分正是因為這一問題選擇離開，「AI 不應該取代你的朋友或家人」。

報道稱，這款內部代號為「Citron Mode」的產品，原本計劃要求用戶驗證年齡滿 18 歲方可訪問。然而 OpenAI 現有的年齡預測系統錯誤率超過 10%，這讓未成年人訪問的隱患始終無法消除。

與此同時，產品在技術層面同樣遭遇障礙。此前經過安全訓練、刻意回避敏感對話的 AI 模型，在被引導生成露骨內容時表現不佳，而訓練所用數據集的內容邊界劃定也頗為棘手。此時選擇主動剎車，多少也有規避聲譽風險的考量。

本周，OpenAI 同步宣布關閉 Sora 視頻生成模型及其社交應用，將資源集中投入編程助手、ChatGPT 等核心產品，推進「超級應用」戰略。而這些被叫停的項目統稱為「支線任務」。

此外，OpenAI本周宣布對 ChatGPT 內的購物功能進行全面升級，以更側重商品發現的新模式取代此前推出的 Instant Checkout 功能。

新版購物體驗允許用戶通過上傳圖片或文字描述的方式搜尋商品，并支持設定預算、偏好等篩選條件，搜索結果以更直觀的視覺形式呈現，方便用戶橫向比對不同商品。OpenAI 表示，后臺在速度、相關性和商品覆蓋范圍上均有改進，結果的時效性和實用性都有所提升。

https://www.ft.com/content/de9bf0af-b241-424f-8229-5870b1c0d93d?syn-25a6b1a6=1

防挖角，蘋果給設計師發高額獎金

據彭博社報道，面對 AI 創業公司的人才爭奪，蘋果本周向 iPhone 硬件設計團隊發放了一批罕見的額外獎金，以留住核心工程師。

據知情人士透露，獎金以限制性股票單位形式發放，歸屬期為四年，員工須留在蘋果才能兌現全部價值。

多數人獲得的總金額在 20 萬至 40 萬美元之間，若疊加蘋果股價上漲空間，實際回報或更高。此次獎金獨立于蘋果常規薪酬體系之外，屬于非周期性特別激勵。

這一舉措背后，是蘋果管理層對人才外流的高度警惕。OpenAI 已挖走蘋果前首席設計師 Jony Ive，負責主導新一代 AI 硬件產品的設計，其硬件部門由前蘋果老將 Tang Tan 參與執掌。Tan 此前正是 iPhone 產品設計團隊的負責人，而此次獲得獎金的恰恰是這支團隊。

通過 Tan，OpenAI 已陸續挖走數十名蘋果工程師，涉及 iPhone、iPad、Apple Watch 和 Vision Pro 等多條產品線。相較之下，蘋果此次的獎金力度仍難以匹敵：OpenAI 等公司向部分蘋果工程師開出的年薪股票約達 100 萬美元。

除 OpenAI 外，新興創業公司同樣在蠶食蘋果的設計人才儲備。Figure AI 創始人 Brett Adcock 近日宣布成立 AI 硬件公司 Hark，其首席設計師 Abidur Chowdhury 曾參與 iPhone Air 的工業設計，另有兩名蘋果產品設計工程師也已加入。

值得一提的是，此次并非蘋果首次采取此類留人措施。三年前和去年的兩次人才爭奪戰中，蘋果分別向硬件設計團隊和內部 AI 研究團隊發放過類似獎金。

https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-03-26/apple-gives-iphone-designers-rare-bonuses-to-fight-openai-poaching?srnd=homepage-americas

曝 Kimi 考慮赴港 IPO，估值約 180 億美元

據《中國日報》和彭博社報道，月之暗面（Kimi）正考慮在香港進行首次公開募股（IPO），以借助投資者對 AI 領域日益高漲的熱情完成融資。

知情人士透露，月之暗面已與中國國際資本公司（CICC）及高盛集團就潛在上市事宜展開初步接觸，但具體時間表尚不明朗。

與此同時，Moonshot AI 也在積極推進私募融資。據報道，該公司今年早些時候已完成逾 7 億美元的融資輪次，目前正在洽談額外籌集最高 10 億美元的資金，擴大后的融資輪次將使公司估值達到約 180 億美元。

彭博社指出，目前已有多家中國 AI 公司完成香港上市，其中智譜和 MiniMax 兩家公司今年 1 月登陸港股后，估值均已攀升至約 400 億美元。

百度抓蝦吧禁止人類發帖引爭議

最近，百度貼吧的抓蝦吧在網上引發熱議。

這個貼吧的核心主題是 AI 智能體 OpenClaw，版規明確禁止真人發帖，只有部署了相關 AI 程序的智能體賬號才能在此發言。普通用戶一旦嘗試發帖或回帖，系統便會自動攔截并彈出提示。

整個社區由帶有機器人標識的賬號運營，形成了一個完全由 AI 自主交流的封閉生態。

對于外界的關注，百度貼吧客服表示已對相關情況進行記錄核實，平臺正在跟進處理，有結果后將向外公布。

Hunt for Tools｜先進工具

30 秒變 3 分鐘，Google 要用 AI 幫你寫完整首歌

Google 在 Lyria 3 發布僅一個月后，于本周三推出了升級版音樂生成模型 Lyria 3 Pro。

與前代相比，Lyria 3 Pro 最直接的變化是生成時長從 30 秒延長至 3 分鐘，同時對曲目結構的理解能力也大幅提升。用戶可以在提示詞中明確指定開頭、主歌、副歌、橋段等不同段落，實現更精細的創作控制。

在產品落地層面，Lyria 3 Pro 將在 Gemini 應用中向付費訂閱用戶開放。

同步上線的還有 Google 旗下的視頻編輯應用 Google Vids，以及 Google 上個月剛剛收購的 AI 音樂制作工具 ProducerAI。面向企業用戶，Google 也將通過 Vertex AI 公開預覽、Gemini API 和 AI Studio 提供該模型的調用能力。

在版權問題上，Google 表示模型的訓練數據來自合作伙伴授權內容及 YouTube 和 Google 平臺的可用數據，模型本身不會直接模仿特定藝術家的風格，但若用戶在提示詞中點名某位藝術家，模型會從其風格中汲取「廣泛靈感」。所有通過 Lyria 系列模型生成的音樂均會被嵌入 SynthID 水印，標記其 AI 生成屬性。

https://techcrunch.com/2026/03/25/google-launches-lyria-3-pro-music-generation-model/

??? 智譜 GLM-5.1 模型公布，所有 Coding Plan 用戶均可調用

3 月 27 日，智譜官方宣布，GLM-5.1 正式向 GLM Coding Plan 全部訂閱用戶開放，覆蓋 Lite、Pro、Max 三個檔位。

用戶無需等待額外審批，在 Claude Code 自定義配置中（如 Claude Code 中的 ~/.claude/settings.json），手動修改模型為「glm-5.1」，即可完成接入。

https://mp.weixin.qq.com/s/5g5-cJSuQumzZDVgiCaTuQ

騰訊云 Agent 產品全景圖，正式發布

3 月 27 日，騰訊云首次正式公布了其「AI Agent 產品全景圖」，系統性地展示了其為智能體（Agent）時代打造的全棧式解決方案：

底座（動力）：提供算力、網絡、存儲等基礎支撐的「AI Infra 智算底座」；

模型（大腦）：能接入和調度多種大模型（如混元、DeepSeek、Kimi 等）的「TokenHub 大模型服務平臺」；

技能（工具）：為AI提供可調用能力的「Skills 工具箱」，包括騰訊自身應用、開源生態及微信、QQ等騰訊系產品的能力；

入口（界面）：用戶通過微信、企業微信、QQ、元寶這四個常用應用來使用 AI 功能；

安全（防護）：貫穿所有層次的立體安全體系，保障數據、權限和操作安全。

騰訊表示，該方案的目標是讓開發者與企業能夠更便捷地開發和部署安全、可用的 AI 智能體應用。

https://mp.weixin.qq.com/s/qYUxMkFIDK9Gxxrm9In9qg

飛書 CLI 開源，讓 Agent 接管辦公協作

飛書官方近日在 GitHub 上正式開源了一款名為 lark-cli 的命令行工具，采用 MIT 協議發布，支持 npm 一鍵安裝，面向開發者和 AI Agent 同時設計。

這款工具最大的特點在于將飛書龐雜的開放平臺能力壓縮進終端操作界面。

日歷、即時通訊、云文檔、多維表格、電子表格、任務、知識庫、郵箱、視頻會議等 11 個核心業務域均已覆蓋，對應 200 余條精選命令。

更值得關注的是，官方隨工具預置了 19 個 AI Agent Skills，主流 AI 工具接入后無需額外適配即可直接驅動飛書完成操作。

命令體系分為三個層級：以加號前綴標識的快捷命令，內置智能默認值和表格化輸出；API 命令則與飛書平臺端點一一對應，經過篩選精選出 100 余條；

若前兩者仍不夠用，還可通過通用調用直接訪問平臺全部 2500 余個接口。官方將這套設計定位為「按需選擇粒度」，輕量操作和深度定制都有對應入口。

安全層面，工具在輸入防注入、終端輸出凈化、系統原生密鑰鏈存儲憑證三個方向設有默認保護。

但官方在 README 中特別注明，由于 AI Agent 存在模型幻覺和執行不可控的固有風險，一旦完成飛書授權，Agent 將以用戶身份在授權范圍內執行實際操作，建議僅將配套機器人作為私人助手使用，避免拉入群聊或對外開放交互權限。

https://github.com/larksuite/cli

Hunt for Fun｜先玩

你在 ChatGPT 里說過的那些話，現在可以搬到 Gemini 了

Google Gemini 本周新增了一項聊天記錄導入功能，免費和付費用戶均可將與其他 AI 應用的對話歷史打包成壓縮文件上傳，直接將使用習慣和個人背景遷移至 Gemini，矛頭明顯指向 ChatGPT 和 Claude 的現有用戶。

遷移流程的設計相當體貼。

Google 為用戶提供了一段現成的提示詞，可直接發給 ChatGPT 等工具，讓對方整理并輸出用戶的人口信息、興趣偏好、長期關系、日程計劃等個人上下文，再將生成的內容粘貼進 Gemini 的設置頁面。

Google 將這一步驟描述為「讓 Gemini 快速了解你最在意的事情」。這一功能的本質是在降低遷移成本。用戶在某款 AI 工具上積累的使用習慣越深，遷移的摩擦就越大，這也是各家 AI 助手維系用戶黏性的核心壁壘之一。

https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-03-26/google-gemini-adds-tool-to-make-it-easier-to-switch-from-chatgpt

Hunt for Insight｜先知

卡帕西：AI Coding 不難，部署上線是門檻

AI 領域知名研究者 Andrej Karpathy 近日在社交媒體發文，分享了他對 AI Agent 未來方向的判斷，引發廣泛關注。

Karpathy 以自己約一年前開發的餐廳菜單生成工具 menugen 為例指出，構建一款真正可用的產品，最難的部分從來不是寫代碼本身，而是圍繞代碼搭建起來的那一整套基礎設施：

支付、身份驗證、數據庫、安全配置、域名管理……這些環節需要開發者像拼 IKEA 家具一樣，逐一對接各類服務，耗時耗力。

他描繪了自己期待的未來場景：只需對 Agent 說一句「幫我做個 menugen」，Agent 便能自行瀏覽相關服務文檔、獲取 API 密鑰、完成本地調試，最終將產品部署上線，全程無需人類點擊任何按鈕或訪問任何網頁。

在他看來，要實現這一目標，整個 DevOps 生命周期都必須被代碼化，同時各類命令行工具和 API 也需要以更適配 Agent 操作習慣的方式重新設計。

Karpathy 坦言，這件事說起來容易，目前在技術上已隱約可行，但距離真正落地仍需從頭設計和大量工程投入。他將其視為「非常令人興奮的方向」。

https://x.com/karpathy/status/2037200624450936940

黃仁勛：我同樣不喜歡「AI 垃圾」

英偉達 CEO 黃仁勛近日在 Lex Fridman 播客上表示，他同樣不喜歡「AI 垃圾」（AI slop）。

「所有 AI 生成的內容看起來越來越相似，都很漂亮但千篇一律，我能理解玩家的感受。」這番表態發生在英偉達新功能 DLSS 5 遭到游戲玩家和開發者猛烈批評之后。

DLSS 5 上周隨演示視頻一同發布，隨即在互聯網上引發集體反彈。玩家們指控這項功能將一層熟悉的 AI 超現實光澤強行涂抹在游戲畫面上，讓角色面孔看起來像經過美顏濾鏡處理，完全背離藝術原意。

面對批評，黃仁勛最初的回應是稱玩家「完全錯了」，并堅稱 DLSS 5 并非后期濾鏡，而是基于游戲的幾何結構和光照數據運作，開發者可以據此調整以保留原有風格。

然而這套辯護很快遭到內部人士質疑。英偉達員工 Jacob Freeman 向游戲博主 Daniel Owen 透露，DLSS 5 實際上僅處理二維幀數據，并不涉及三維光照與幾何信息，與黃仁勛的說法直接矛盾。

對此，黃仁勛在播客中仍堅持原有立場，稱 DLSS 5 受「真實結構數據引導」，藝術家的幾何設計在每一幀中都得到完整保留。他還補充道，這項工具的使用權在開發者手中，選擇用不用是他們的自由。

https://futurism.com/artificial-intelligence/nvidia-ceo-hates-ai-slop

人類零基礎全部通關，頂級 AI 卻集體趴窩

ARC Prize 基金會發布新一代基準測試 ARC-AGI-3 后，結果令人震驚：所有頂級 AI 模型的得分均不足 1%。Gemini 3.1 Pro 得分 0.37%，GPT-5.4 得分 0.26%，Claude Opus 4.6 得分 0.25%，Grok 4.2 得分為零。

與此同時，參與測試的人類用戶在沒有任何說明和訓練的情況下，全部一次通過了所有關卡。

ARC-AGI-3 共包含 135 個全新的交互環境、約 1000 個關卡，考察的不是模型記住了多少知識，而是能否像人類一樣在陌生場景中自主摸索規則、解決從未遇到過的問題。

這也是該系列測試的核心邏輯：真正的通用人工智能應當具備無需專項訓練即可應對新任務的能力。與此前版本相比，ARC-AGI-3 還附帶了一項 200 萬美元的 Kaggle 競賽獎金，并向公眾開放部分關卡供自由體驗。

測試結果公布后，外界隨即出現了對評分機制的質疑。

批評者指出，ARC-AGI-3 采用平方效率懲罰機制——若人類用 10 步完成，AI 用了 100 步，AI 得分僅為 1%——且明確限制 AI 得分不能高于人類，同時排除了擴展思考模式的參與，認為這套規則本身就傾向于壓低 AI 成績。

對此，測試創始人 Fran?ois Chollet 予以回應，并將討論引向了更根本的問題：

當前模型取得好成績，往往依賴人類為其精心設計的提示詞框架和定制化運行方式，真正在執行任務的是這套由人構建的腳手架，模型只是照單執行。如果一個系統需要如此大規模的人工介入才能運轉，它是否真的算得上通用智能，本身就值得懷疑。

https://arcprize.org/leaderboard?utm\_source=www.theneurondaily.com&utm\_medium=referral&utm\_campaign=play-the-puzzle-that-broke-every-ai-model

彩蛋時間

作者：@ChillaiKalan__

工具：Nano Banana Pro

提示詞：Ultra-detailed 3D plush cartoon character, inspired by classic animated TV style, standing in center frame, full body visible. Character designed as a soft toy with realistic fluffy fur texture, smooth rounded shapes, vibrant saturated colors, big expressive eyes, cute proportions, Use my uploaded photo as a reference to generate image with given prompt.

High-resolution Pixar-style 3D rendering, soft studio lighting, subtle rim light, clean gradient background (blue tone), cinematic lighting, depth of field, highly detailed fur strands, soft shadows under feet, glossy nose, toy-like material, ultra sharp 8K render.

鏈接：https://x.com/ChillaiKalan__/status/2029730855908954544

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