OpenAI近期因Meta对其核心AI人才的激进挖角而采取了紧急应对措施，包括大幅提高薪酬、加强内部沟通和实施全员休假。这场白热化的人才争夺战凸显了AI时代顶级技术人才作为战略资源的核心地位，也促使OpenAI重申其对通用人工智能（AGI）长期愿景的聚焦，并预示其可能通过发布强大的开源模型来增强竞争力。

一场关于AI推理本质的激烈辩论正在展开：苹果公司质疑AI在复杂任务上的结构性瓶颈，认为其改进是“高级模式匹配”的幻象，而OpenAI前高管则坚信AGI已近在眼前。这不仅促使研究者重新审视AI的评估方法和智能的定义，也推动着行业探索混合架构和专用系统等多元化发展路径，以期实现更稳健、更透明的通用智能。

OpenAI的下一代旗舰模型GPT-5即将于今夏发布，据内部员工和灰度测试用户爆料，它将具备完全多模态和高级智能体能力，有望实现深度推理并革新用户交互。然而，随着AI技术逼近通用人工智能（AGI），业界对模型失控的风险担忧加剧，急需联邦立法框架和风险评估机制来确保AI发展的安全性和可控性，以避免潜在的生存威胁。

弗吉尼亚大学经济学教授安东·科里内克预警，通用人工智能（AGI）可能在2-5年内实现，届时若现有经济体系未能彻底变革，全球经济恐将面临崩溃。他呼吁各国政府和企业重新思考收入分配（如全民基本收入）、教育模式和AI治理，以应对由AI引发的劳动力市场冲击和社会不稳定风险，强调现在是采取激进应对措施的关键时刻。

清华大学刘嘉教授提出，在通用人工智能（AGI）时代，人类需要超越传统教育，培养五项核心通识能力：研究、统计、逻辑、心理和修辞。这些能力旨在帮助人类提出正确问题、理解数据关系、进行深度推演、洞察自我与他人，并有效说服与引领共识，从而在机器智能日益强大的未来中重塑自身价值和角色。

清华大学张亚勤教授预见，AI正从生成式模型迈向自主智能体。他指出，智能体作为大模型的“应用程序”，通过提升任务长度、准确度和记忆能力，将连接数字与物理世界，是通向通用人工智能的关键一步。尽管面临现实世界数据连接、伦理风险和规模定律演变的挑战，智能体与人类智能的结合有望创造一个颠覆性的产业生态，定义AI时代的操作系统。

清华大学刘嘉教授提出，在通用人工智能（AGI）时代，人类需要超越传统教育，培养五项核心通识能力：研究、统计、逻辑、心理和修辞。这些能力旨在帮助人类提出正确问题、理解数据关系、进行深度推演、洞察自我与他人，并有效说服与引领共识，从而在机器智能日益强大的未来中重塑自身价值和角色。

清华大学张亚勤教授预见，AI正从生成式模型迈向自主智能体。他指出，智能体作为大模型的“应用程序”，通过提升任务长度、准确度和记忆能力，将连接数字与物理世界，是通向通用人工智能的关键一步。尽管面临现实世界数据连接、伦理风险和规模定律演变的挑战，智能体与人类智能的结合有望创造一个颠覆性的产业生态，定义AI时代的操作系统。

硅谷科技巨头正积极游说美国国会，寻求通过一项提案，在未来十年内禁止各州出台人工智能监管法规，旨在避免碎片化监管阻碍创新并确保联邦统一治理。该提案由INCOMPAS等行业团体推动，虽然支持者认为其能促进美国AI领先地位，但批评者则担忧长期的监管真空可能导致权力集中、扼杀负责任的创新并带来灾难性的社会后果。这场辩论凸显了创新速度与社会风险之间的深刻矛盾，将决定美国乃至全球人工智能未来的发展路径。

o3-pro大模型在名为Lmgame的新基准测试中，成功通关经典游戏“推箱子”并无限畅玩“俄罗斯方块”，突破了现有AI在该领域的能力上限。这一突破揭示了大模型在复杂规划、长期推理和环境交互方面的显著进步，同时其操作耗时也凸显了当前AI效率的瓶颈，为通用人工智能的发展提供了新的评估维度和研究方向。

复旦大学邱锡鹏教授提出“Context Scaling”新范式，旨在让AI通过深度理解复杂、模糊的情境信息（情境智能），而非简单扩大参数或数据，来捕获人类的“暗知识”。这一路径被视为通往通用人工智能（AGI）的关键一步，它强调强交互性、具身性和拟人化三大支柱，并要求模型在固定参数下通过情境积累实现持续学习，以应对现有大模型在处理难以描述问题时的局限性。

卡内基梅隆大学博士生James Campbell选择放弃学业加入OpenAI，专注于为ChatGPT和通用人工智能（AGI）开发“记忆”与“人格”功能。此举被视为AI发展迈向更拟人化、持续性交互的关键一步，预示着人机关系将发生根本性变革，同时也对AI伦理、隐私和安全提出了前所未有的挑战。

苹果公司最新研究揭示，先进的“大型推理模型”在处理高度复杂问题时遭遇“彻底的准确性崩溃”，对AI行业追求通用人工智能的路径提出质疑。该研究强调，AI的“推理”能力可能只是高级模式匹配，而非真正的泛化思考，呼吁业界重新审视AI发展的深层局限性。