由 2AGI 
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2025 年 4 月，AI 技术领域呈现出蓬勃发展的态势，众多前沿成果与创新应用不断涌现。从强大的开源模型发布到 AI 在各行业的深度应用，从技术框架的开源到对社会伦理问题的探讨，这些热点事件不仅展示了 AI 技术的飞速进步，也引发了人们对未来发展的无限遐想。本文将为您详细梳理本月 AI 领域的重要动态，带您领略这一科技浪潮的魅力。
Llama 4 发布，重夺开源模型领先地位
Meta 推出了全新的 Llama 4 系列模型，包括 Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick 和尚未发布的 Llama 4 Behemoth。Llama 4 Scout 拥有 1090 亿参数，170 亿激活参数和 16 个专家路由，可在单个 H100 GPU 上运行，具备原生多模态能力，支持最多 8 张图像输入，其上下文窗口长达 1000 万，远超此前的模型，能够处理极为复杂的文本和图像任务。Llama 4 Maverick 则在代码生成能力上与 DeepSeek-V3 持平，但参数量仅为后者的一半，且同样可以在单个 H100 主机上运行，展现出极高的性价比。而 Llama 4 Behemoth 作为教师模型，拥有 2 万亿参数，2880 亿激活参数和 16 个专家路由，其在多个基准测试中的表现超过 GPT-4.5、Claude Sonnet 3.7 和 Gemini 2.0 Pro，标志着 Llama 生态系统进入了一个新的发展阶段。来源
Z 世代与 AI 的深度绑定
Soul 发布的《2025 Z 世代 AI 使用报告》显示，超九成年轻人在工作学习中离不开 AI 辅助，约两成年轻人已通过 AI 赚到钱。年轻人对 AI 的使用场景丰富多样，包括提升工作效率、获取创意灵感、娱乐休闲以及辅助社交等。此外，超七成年轻人愿意与 AI 虚拟人做朋友，人均拥有 1.8 个 AI 朋友，且超八成年轻人在 AI 辅助下建立了真实关系。这表明 Z 世代已经将 AI 深度融入到日常生活和社交互动中，AI 不再仅仅是工具，更是他们情感和社交生活的一部分。来源
生成式推荐大模型的突破
中科大与华为合作发布了生成式推荐大模型，该模型在昇腾 NPU 上成功部署，展现了强大的推荐能力。研究团队总结了推荐范式的发展历程，指出具备扩展定律的生成式推荐范式是未来趋势，并通过实验验证了不同架构模型的扩展性。HSTU 模型在复杂场景和排序任务中表现出色，其成功的关键在于相对注意力偏移（RAB）和特定的残差连接方式。这一成果为推荐系统领域带来了新的思路和方法，有望推动个性化推荐技术的进一步发展。来源
多模态大模型的开源与创新
AIGC 开放社区报道了一款新开源的多模态大模型，其上下文窗口高达 1000 万，能够在单个 GPU 上运行。该模型采用专家混合架构，具备强大的多模态处理能力，能够同时处理文本和图像输入。其架构创新之处在于使用了无位置交叉嵌入的交错注意层 NoPE，有效解决了传统 Transformer 架构在长度泛化方面的局限性，使得模型在处理长序列任务时表现出色，同时提高了计算效率。这一开源模型为研究人员和开发者提供了新的工具，有望在自然语言处理和计算机视觉的交叉领域带来新的突破。来源
合成数据助力大模型数学推理提升
谷歌等机构的研究人员发现，合成数据能够显著提升大模型的数学推理能力。通过生成正面和负面两种类型的合成数据，并结合直接偏好优化（DPO）方法，模型可以从错误中学习，强化逻辑推理能力。实验表明，经过合成数据预训练的大模型在数学推理任务上的性能相比仅使用正面数据的模型提升了 8 倍。这一成果为解决大模型训练数据不足的问题提供了新的思路，也为提升模型的泛化能力和推理能力开辟了新的途径。来源
AI 智能体在企业中的应用探索
杰克船长分享了一种利用 AI 智能体构建全自动执行工作流的方法，涵盖了从零代码制作插件到飞书自动化流程搭建的全过程。通过调用免费的 API 接口获取数据，结合 Coze 画板和飞书多维表格等工具，实现了一个能够在飞书群聊中定时发送万年历图片和详情描述的智能体。这一案例展示了 AI 智能体在企业自动化办公和信息管理中的应用潜力，为企业利用 AI 提升工作效率和创新能力提供了参考。来源
智能体设计框架的开源与思考
Agent S2 框架的开源引发了对智能体设计的深度思考。该框架提出了合式智能设计理念，将规划、执行和界面交互等职责分配给不同的专业模块，如 MoG 和 PHP，从而在多个 benchmark 上取得了 SOTA 结果，尤其是在操作系统任务上表现优异。这一设计思路促使人们重新审视智能体的构建方式，探讨是将能力集中于单一强大模型，还是分配给多个专业模块更为有效。同时，文章还讨论了智能体实现的多元路径，包括计算机操作路径、API 直接调用路径和命令行路径，每种路径都有其优势和劣势，反映了不同设计理念的权衡。来源
Dapr Agents 支持规模化 AI 工作流
Dapr 推出了 Dapr Agents，这是一个利用大语言模型构建可扩展、可靠 AI 智能体的框架。它支持结构化工作流、多智能体协调和基于事件驱动的执行能力，能够在单个核心上运行数千个智能体，并原生支持在 Kubernetes 上运行。Dapr Agents 基于 Dapr 的完整工作流引擎，具备良好的故障处理、重试和扩展能力，为开发人员提供了强大的工具来构建基于智能体的应用程序，推动了 AI 在企业级应用中的发展。来源
AI “复活” 亲人引发伦理讨论
随着 AI 技术的发展，复活亲人成为可能。通过收集逝者的聊天记录、语音样本和照片等数据，结合深度学习模型，可以创建出模仿逝者语言风格、语音特征和视觉形象的 AI 分身。这种技术已经在商业领域得到应用，如 Character.AI、Project December 等公司提供的定制服务。然而，这一技术也引发了伦理争议，一方面它为生者提供了情感慰藉，另一方面也可能导致生者沉溺于幻觉，甚至被不法分子利用来侵犯逝者人格。如何在技术应用和伦理道德之间找到平衡，是当前需要深入探讨的问题。来源
AI 创作助力新手入门
针对 AI 新手，2AGI 之路分享了一种零基础打造“水滴跳舞”作品的方法。通过使用即梦平台进行图片和视频生成，再结合剪映进行视频剪辑，即使是新手也能轻松创作出具有创意和吸引力的作品。这一教程不仅简单易学，还展示了 AI 创作在自媒体领域的巨大潜力，为创作者提供了新的思路和方法，帮助他们抓住流量密码，实现商业变现。来源
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