今日 AI 速览
头条
Mozilla 首份开放 AI 报告：79% 开发者在用开放模型，生产部署占 51%
Mozilla 基于 950 多名开发者调查发布首份《开放源代码 AI 现状》报告。官方称开放与闭源模型的前沿性能差距已收窄到约 3%，同等 GPT-4 级推理成本三年内从每百万 token 约 20 美元降到 0.40 美元；79% 受访者使用开放模型，51% 已投入生产，开放模型约占现实 AI 使用量的三分之一，却只获得约 4% 的收入。报告还指出，agent harness 有时比底层模型更影响任务效果，而用户默认批准 agent 请求的比例最高达 93%，形成新的“同意疲劳”风险。
点评：开放模型已经从备用方案进入生产主栈，下一场竞争会落在可审计的 agent 编排、评测与收入分配上。
澳大利亚成立总理府 AI 办公室：数据中心拟采用全国统一强制框架
澳大利亚总理 Anthony Albanese 宣布即日起在总理与内阁部设立 AI 办公室，协调新的国家标准。政府计划为大型 AI 数据中心建立一套全国统一的强制监管框架，下月提交国家内阁讨论，并争取明年初立法；规则将覆盖选址、电力、用水、社区沟通和审批。政府同时表示创作者应控制作品使用并获得报酬，将继续就版权与训练数据展开磋商。
点评：澳大利亚把算力基础设施、版权与国家协调放进同一政策包，执行成败取决于统一规则能否真的减少地方审批摩擦。
Star Fleet Math 并行调度 20 个 GPT-5.6 智能体，自称产出 27 个 Erdős 问题解答
Star Fleet Math 公布一套数学搜索系统，用最多 20 个定制 agent harness 并行运行 GPT-5.6，每个实例配 60 个 vCPU，并用 Lean 4 形式化部分证明。项目方列出 27 个 Erdős 问题的候选解答和可下载验证材料，称其中一些是首次完整解决；Hacker News 抓取时讨论达到 112 分。所有“解决”结论目前都来自项目自身，尚不能替代数学界的独立审阅与复现。
点评：形式化证明让大规模并行搜索更容易核查，但在专家完成逐题复审前，“候选解答”才是准确表述。
工具与产品
Google 图片搜索加入可浏览首页与 Nano Banana 生图
Google 在图片搜索 25 周年更新中宣布，桌面端将新增按个人兴趣动态组织的可浏览首页，未来几周先面向美国英语用户推出。AI Overviews 还会加入基于最新版 Nano Banana 的图片生成入口，未来几周覆盖已提供 AI Mode 生图功能的英语地区；两项能力都处于渐进上线阶段。
京东 AI 购物智能体接入腾讯元宝小程序生态
京东 AI 购物智能体已接入腾讯元宝小程序生态。用户在对话中提出商品对比、价格和购买建议时，可直接看到京东商品卡片并进入京东购物小程序，无需离开对话或复制关键词。报道还称该智能体通过 A2A 协议连接华为小艺、OPPO 小布和荣耀 YOYO，意味着电商入口正从独立应用扩展到多家系统级助手。
ai-trains-ai：用强化学习训练一个会设计强化学习任务的 agent
开源实验让 Qwen3.6-35B-A3B agent 自行编写 prime-rl 训练任务，包括环境、奖励、数据集与超参数，再调度最多 16 个 Runpod GPU 实例训练较小的 Qwen 模型。作者自报共进行 54 步、约 1,750 个 GPU 任务，最佳留出集奖励从 0.399 提升到 0.545，总成本约 1,300 美元；这些数字来自单次公开实验，尚不能证明跨模型与跨任务的稳定泛化。
社区热议
BIS 警示 AI 基建融资正从现金流转向债务，私募信贷敞口快速上升
国际清算银行 1 月发布的报告近日在 Hacker News 重新引发讨论。报告估算，美国 AI 相关投资近年平均贡献约 0.4 个百分点 GDP 增长，数据中心与 IT 制造投资到 2025 年中已相当于 GDP 的 1%；AI 相关私募信贷余额则从接近零增至逾 2,000 亿美元，可能在 2030 年达到 3,000 亿至 6,000 亿美元。BIS 判断当前系统性风险仍属温和，但股权估值与债务定价之间的落差意味着一方可能低估了风险。
13 个语言模型进入开放世界协作基准，多数平均归一化回报约 6%
ALEM 基准把语言 agent 放进开放式长时程世界，要求它们在不固定角色和脚本的情况下交流、分工与完成目标。作者评测 13 个 LLM 后称，多数模型平均归一化回报约 6%；在最难场景中，零样本 Gemini 3.1 Pro 可追平经过 10 亿环境步训练的最佳多智能体强化学习基线。消融实验显示沟通影响最大，说明协调本身仍是独立瓶颈。
audio.cpp 0.3 扩展本地语音栈，作者自报 RTX 5090 可达 200 倍实时
纯 C++ 音频推理引擎 audio.cpp 0.3 新增 Supertonic 3、MOSS-TTS-Local、MOSS-TTS-Nano、IndexTTS2 与 Irodori-TTS。作者自报 Supertonic 3 在 RTX 5090 上达到约 200 倍实时、CPU 约 6 倍实时，首段音频延迟 47 毫秒，并在约 3 分钟内生成 10 小时音频；IndexTTS2 的长文本 C++ 实现则比 Python 快 5.65 倍。项目仍在逐步补齐 GGUF 权重与更多平台验证。
GitHub 趋势
今天的共同线索不是更大的单一模型，而是 AI 系统的边界向外扩张：开放模型进入生产，agent 开始训练 agent，图片搜索、电商助手和国家基础设施都在重写入口。接下来更稀缺的能力，是让这些系统可验证、可治理，也能把成本和收益说清楚。