只需5分钟“速成”:研究发现人类可通过针对性训练识破AI合成人脸

随着生成式人工智能技术的飞速发展，AI合成的“假脸”已经到了真假难辨的地步。然而，一项发表在《皇家学会开放科学》上的最新研究为我们带来了好消息:识别AI伪造人脸的能力，可以通过极短时间的训练得到显著提升。

这项由利兹大学、雷丁大学等多所高校联合开展的研究，邀请了664名参与者对由StyleGAN3系统合成的人脸图像进行辨别。实验结果显示，在未经过任何训练时，普通人的识别准确率仅为31%，即便是拥有天赋的“超级识脸者”，其正确率也只有41%。这说明，面对最先进的AI生成技术，人类的直觉往往并不可靠。

令人惊喜的是，研究人员发现，只要对参与者进行大约5分钟的针对性视觉训练，识别效果就会大幅改善。在学习了如何观察牙齿排列异常、发际线不自然以及耳朵或配饰不对称等AI常见破绽后，超级识脸者的正确率攀升至64%，普通人的准确率也提高到了51%。

利兹大学的Eilidh Noyes博士指出，AI图像制作门槛降低而隐蔽性增强，开发有效的识别方法已成为安全领域的重要课题。目前，AI合成人脸常被用于伪造社交账号、制作虚假证件，甚至试图绕过身份验证系统。研究团队未来将进一步探索这种训练效果的持久性，并尝试将人类的视觉优势与AI自动化检测工具相结合，以应对日益严峻的数字安全挑战。

论文链接:https://dx.doi.org/10.1098/rsos.250921

划重点:

● 🕵️‍♂️ 识别破绽有方: AI生成的人脸常在牙齿排列、发际线边缘和双耳对称性等细节上露出马脚。
● ⏱️ 短时训练见效: 仅需约5分钟的针对性学习，普通人及专业识脸者的AI图像辨别能力均能获得显著提升。
● 🛡️ 应对安全风险: 该研究旨在防范利用AI假脸进行的社交诈骗及身份验证绕过等现实安全隐患。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)

📄 智谱与 MiniMax 披露招股书：三年合计支出 110 亿元，算力成本占比过半

智谱与 MiniMax 近期披露的招股书显示，过去三年多时间里，两家公司合计支出达 110 亿元，其中约半数资金用于租赁算力。在业务模式与经营数据方面，智谱约 70% 的收入来自企业级本地部署，但其前五大客户每年均会出现变动；MiniMax 则侧重于个人用户领域，截至 2025 年 9 月，其产品月活跃用户数达到 2760 万，且业务毛利在今年前三季度实现转正。目前，两家公司的营收规模约为 OpenAI 的百分之一，仍需依赖持续融资以维持高额的研发投入与算力开支。

(科技圈)

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谷歌、OpenAI为实习生开出全职级薪水抢人

在AI竞赛的背景下，原本不起眼的实习生岗位如今也变得炙手可热。头部AI公司正在竞相争夺全球顶级人才，不惜开出高额薪酬。它们同样投入重金，挖掘那些尚未崭露头角的潜力股。目前在AI行业，短期、初级岗位薪资已与其它行业的全职岗位薪资水平不相上下。OpenAI、Anthropic、谷歌DeepMind和Meta就通过一些薪资丰厚的实习、研究员及驻留项目吸引优秀人才。OpenAI驻留项目为期六个月，参与者将以全职员工身份加入公司，与研发团队共同开展前沿AI项目。驻留人员将获得导师指导，参与正在进行的研究项目，并有机会在项目结束后转为正式员工。驻留期间的月薪为1.83万美元。

—— 凤凰网科技、商业内幕

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🚀 AI 行业资本支出激增与模型公司估值大幅攀升

基础设施投入与需求现状
2025年人工智能行业的发展重心显著向基础设施建设者倾斜。摩根士丹利将AI数据中心的支出增长预测从最初的20-25%上调至68%，预计总支出将在2025年达到4700亿美元，并于2026年增至6200亿美元。其中，OpenAI已规划了总额达1.4万亿美元的新数据中心交易。目前，相关公司报告称新增产能的需求仍高于供应，这与20世纪90年代末互联网泡沫时期的产能过剩有所不同。然而，电力供应等瓶颈可能减缓建设进度，这使得具备大规模管理经验的公司在明年更具竞争优势。

模型开发与估值波动
领先的模型训练公司估值在过去一年中大幅增长。随着技术重心转向后期训练（post-training）技术，顶尖模型的性能持续提升。OpenAI的估值据报道正向8000亿美元以上冲刺，远高于此前的1570亿美元；Anthropic的目标估值超过3000亿美元，而xAI的估值预计达到2300亿美元。与此同时，模型输出的代币（token）价格持续下降。以谷歌上周推出的Gemini 3 Flash为例，获取同等智能水平的成本已从两年前GPT-4发布时的65美元降至1.10美元，符合行业领先模型每年10倍的性价比提升标准。

市场表现与应用进展
在应用端，ChatGPT的周活跃用户数已从一年前的3亿增长至超过8亿，编程助手已成为软件开发领域的主流工具。尽管如此，2025年尚未出现新的消费级“杀手级应用”，企业在生成式AI上的支出爆发点也尚未明确。目前，AI热潮主要由少数财务状况稳健的科技巨头支撑。包括英伟达、博通及领先的云服务商在内的八家美国科技公司市值均已达到或超过1万亿美元，总市值达23万亿美元。今年前九个月，这些公司在资本支出增加1000亿美元的情况下，合计产生的自由现金流仍维持在约3000亿美元的水平。若AI建设在2026年继续保持当前增速，相关财务压力可能会进一步显现。

(FT)

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🏢 甲骨文否认 OpenAI 数据中心建设延期传闻

甲骨文（Oracle）周五否认了有关其推迟 OpenAI 相关数据中心建设的媒体报道。此前，彭博社报道称，受劳动力和材料短缺影响，甲骨文将部分为 OpenAI 开发的数据中心竣工日期从原计划的 2027 年推迟至 2028 年。甲骨文发言人 Michael Egbert 在一份声明中表示，目前没有任何站点出现延期，所有里程碑均按计划推进，公司与 OpenAI 保持完全一致，并有信心履行合同承诺及未来的扩张计划。

受此消息影响，甲骨文股价在周五交易中一度下跌 3.6%，随后跌幅收窄至 2.8%。其他人工智能相关股票也出现波动，英伟达、超微半导体（AMD）、美光科技和 Arm 的跌幅在 2% 至 4.5% 之间。此外，博通（Broadcom）因警告定制 AI 处理器利润率下降，股价下跌超过 11%。

甲骨文今年凭借与 OpenAI 达成的 3000 亿美元数据中心协议进入 AI 基础设施竞赛，但也导致其债务规模大幅增加。周四，甲骨文债务违约保险成本飙升至至少五年来的最高水平。尽管该公司在 9 月份曾报告超过 4500 亿美元的积压订单，但其股价今年以来的涨幅已收窄至 13%，回吐了 9 月份的所有涨幅。分析人士指出，除芯片供应外，电力供应和建筑进度等实际因素正成为数据中心扩张的瓶颈，投资者对 AI 支出的回报表现出更高的敏感性。目前 OpenAI 尚未对此事发表评论。

(路透社)

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适合很多公司和团队的 AI Coding 落地范式（一）

via 掘金人工智能本月最热 (author: LV技术派)

Telegraph

适合很多公司和团队的 AI Coding 落地范式（一）

大家好，我是 lv。 我从 0 ～ 1 探索前端 AI 落地，到现在已经 3 年多时间了。 从一开始的 V0、Bolt、Github Copilot、Devin 等 AI Coding 平台，到现在市面上成熟的 AI Coding 基建，如 Cursor 、Claude Code 等。 不同的产品形态都有自己的受众人群、面向的场景、以及解决的问题。 下面这个系列，总共两篇文章，我们来探讨，基于不同形态的 AI Coding 产品，适合很多公司和团队的 AI Coding 落地范式。 有同学也已经在团队内部落地实施了这套范式。…