（以下借助 DeepSeek-R1 & ChatGPT 辅助整理）

AI技术新进展与行业动态摘要 全球AI领域近期迎来多项突破：Anthropic发布Claude4系列模型，编程能力领先并获企业级安全认证；OpenAI全面开放GPT-4o多模态API，推动交互实用化；Meta开源多模态模型Chameleon，补足生态短板；微软发布三大AI平台，打通智能体开发全链路。国内方面，阿里云推出通义千问2.5及智能体平台，百度发布自研文心一言4.5，华为昇腾算力集群实现技术

本周AI产业动态呈现两条主线：1）AI从“模型能力”向“执行力与场景落地”迁移；2）算力扩张瓶颈从芯片供给转向能源与电网基础设施，同时政策与治理进入深水区。技术观点：智能体、规划型模型、可解释性与合规审计成为企业落地的关键能力方向。AI基础设施的核心约束从算力供给转向电网与绿色能源，影响全球算力中心布局。AI商业化加速进入“物理世界+供应链+场景落地”阶段，产业竞争更强调软硬协同与数据资产。政策与

AI周报（2025.10.9-10.14）：算力升级与智能体进化 本周AI领域呈现三大趋势：1）算力基础设施深化：OpenAI与Broadcom合作开发10吉瓦AI加速器，北大研发高精度模拟计算芯片，英诺赛科与NVIDIA推进800V GaN电源方案；2）智能体长期学习突破：Google提出"Reasoning Memory"框架，赋予AI持续推理进化能力；3）应用场景多元化：

（下面借助 DeepSeek-V3 生成）。：例如，BERT-base 的嵌入维度为 768，而 GPT-3 的嵌入维度为 12288（通过多层堆叠实现），向量空间的结构完全不同。：BERT 使用双向注意力，生成的向量包含全局上下文信息；而 GPT 采用单向自回归，向量更侧重左侧上下文。：如 Transformer 层数越多（如 GPT-3 有 96 层），向量经过更多非线性变换，语义抽象程度更高

DeepSeek-R1-0528 虽名义为“小版本”，却以扎实的推理深度重构、幻觉控制突破和开源诚意，重新定义了大模型的竞争高度。其87.5% 的AIME准度与接近GPT-4o/Claude 4的综合表现，不仅是技术里程碑，更是中国AI从追赶到并跑的关键转折。正如网友所言：“一个小更新尚且如此，R2 会多强？此刻，全球AI的格局已静默改写。🔗DeepSeek-R1-0528 HuggingFac

可在Responses API中使用，适用于gpt-4o和gpt-4o-mini模型，包括引文支持。也在Chat Completions API中通过gpt-4o-search-preview和gpt-4o-mini-search-preview模型提供。在SimpleQA基准测试中，gpt-4o得分90%，gpt-4o-mini得分88%，相比没有搜索的GPT-4.5（63%）有显著提升。默认情

以前在使用某些AI大模型时，为了获得相对更好的输出，一种方式是在提示词上下功夫——除了交代任务背景，甚至建议对复杂任务预设处理步骤、提供模板案例等。夸张点说就是，做个功能页面，将所需方法及其主体逻辑都描述出来（近乎去写出伪代码）。这显然还是比较费事（但也有研究说，部分模型仅通过添加"请逐步思考"等引导语也可显著提升输出质量）。而在使用 Deepseek-R1 或 ChatGPT-o 时，似乎并不推

在预训练阶段（如BERT、GPT的初始训练），模型的嵌入层（Embedding Layer）作为可训练参数，通过反向传播不断优化。词汇“苹果”在初始时可能随机分布，但经过训练后，其向量会靠近“水果”或“公司”（取决于上下文频率）。通用语料训练的向量可能无法准确表示专业术语（如医疗词汇“化疗”需更接近“癌症”而非日常语境）。新词汇（如“元宇宙”）或词义变化（如“直播”从电视到互联网）需更新向量。：解

尖端探索：GPT-5的系统化架构、DeepSeek R1的低成本突破、Gemini 2.5的搜索集成等，标志着AI技术从单点突破转向复杂系统集成，推理与多模态能力显著提升。产业深耕：WAIC展示的算力、机器人与行业应用成果，反映了AI从展示性技术向效率提升与成本优化的转型，特别是在中国市场，政策驱动与技术创新形成合力。