本周的Hunt Good周报聚焦AI领域的最新进展，涵盖了迪士尼和环球影业起诉Midjourney的版权争议、Meta斥巨资收购Scale AI、Builder.ai伪装AI事件的澄清、Mattel与OpenAI合作开发AI玩具、苹果AI推理模型测试方法的争议、新版Siri的发布时间、特斯拉起诉前工程师窃取商业机密等。同时，也介绍了Dia浏览器、腾讯开源混元3D 2.1大模型、AMD与OpenAI合作发布AI芯片、Meta发布世界模型V-JEPA 2、OpenAI o3-pro推理模型发布、Mistral推出推理模型Magistral以及Veo 3生成的NBA总决赛广告。

🧑‍⚖️ 迪士尼和环球影业起诉Midjourney，指控其侵犯版权，这标志着IP巨头首次就AI侵权问题采取法律行动，引发了对AI生成内容版权问题的关注。

💰 Meta斥资143亿美元收购Scale AI，并招募其CEO加入Meta的AI团队，旨在加强其在AI领域的发展，并加速实现AGI（通用人工智能）的目标，与Google和OpenAI展开竞争。

🧸 Mattel与OpenAI合作，计划将生成式AI引入玩具制造行业，并开发AI驱动的产品，这预示着AI技术在传统行业的应用，以及玩具和游戏玩法方式的创新。

🍎 苹果的AI推理模型论文引发争议，研究员指出苹果的测试方法存在问题，认为AI模型并非不会推理，而是受到表达方式的限制，揭示了大模型推理能力的局限性。

🐧 腾讯开源混元3D 2.1大模型，并降低了开发门槛，开源并且支持消费级显卡部署，轻游梦工坊使用混元3D在多条美术管线完成提效，道具管线制作周期由 2 天/个降低至 0.2 天/个。

发现明日产品的 2025-06-15 11:56 广东

8 条新鲜资讯 5个有用工具 1 个有趣案例 3 个鲜明观点

欢迎收看最新一期的 Hunt Good 周报！

在本期内容你会看到：

8 条新鲜资讯5个有用工具1 个有趣案例3 个鲜明观点

Hunt for News｜先进头条

🧑‍⚖️ 迪士尼和环球影业起诉 Midjourney，指控其生成侵权角色图像

6 月 12 日，迪士尼和环球影业对 Midjourney 提起诉讼，指控其生成侵犯版权的角色，包括《怪物史莱克》中的史莱克、《星际大战》中的达斯·维达、《玩具总动员》中的巴斯光年等著名角色。

诉状称，Midjourney 在几乎没有任何原创投入的情况下，如同一个「虚拟自动售货机」，不断生成带有版权的角色形象。并且，Midjourney 不仅生成了这些角色的图像，还将其用于宣传推广。

此外，诉讼中还提到，Midjourney 已经开始训练其视频生成工具，预计将生成和传播包含这些版权角色的视频，从而进一步加剧侵权问题。

因此，迪士尼和环球影业强调这是一起严重的版权侵权案件，要求陪审团审理此案，虽然这并非第一起指控 AI 公司侵犯版权的案件，但却是 IP 巨头首次就此类问题采取法律行动。

🔗 https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/685433/disney-universal-sue-midjourney-copyright-infringement

💰 Meta 斥资 143 亿美元收购 Scale AI 49% 股份，聘请其 CEO 引领 AI 重组

Meta 已完成对 Scale AI 的 143 亿美元投资，并招募了该公司 CEO Alexandr Wang 加入 Meta 的 AI 团队，进一步加强其 AI 发展。

Meta 将投资 143 亿美元，获得 Scale 49% 的股份，但不具备投票权。

据彭博社和纽约时报消息，扎克伯格对 Meta 旗下的 AI 表现感到不满，正在组建一个名为「superintelligence」（超级智能）的专家团队，以实现 AGI（通用人工智能）。

Wang 将加入 Meta 的「超级智能」团队，专注于打造类人 AI（人工通用智能），并继续在 Scale 担任董事会成员。

扎克伯格认为 Meta 能够实现 AGI 并且在该领域超越其他科技公司，并且 Meta 将会在实现 AGI 的同时，将该技术融入到旗下的产品中，例如 Meta 聊天机器人和目前火热的 Ray-Ban Meta 智能眼镜。

报道指出，扎克伯格计划为新团队招聘 50 人，并且人选基本由他亲自招募。据知情人士透露，扎克伯格还安排该团队的办公位置能靠他本人近一点。

Meta 已向 OpenAI、Google 等 AI 领先公司的数十位研究人员发出邀请，并且向该批研究人员提供价值数亿至数十亿的薪资方案。据悉，目前已有部分人员同意加入。

另外，虽然 Scale 不专注于大型语言模型，它为 AI 巨头提供 AI 数据服务，并帮助企业和政府开发定制化 AI 应用。Scale AI 近年来业绩强劲，预计今年收入达到 20 亿美元。此次投资使 Meta 在 AI 发展上有望迎头赶上 Google 和 OpenAI。

根据最新的消息，原计划今年向 Scale 支付约 2 亿美元用于获取训练 Gemini 所需的人工数据，在 Meta 宣布入股 Scale AI 后，Google 已开始接洽其他数据服务商，原因出于对数据安全与竞争情报外泄的担忧。

而 OpenAI 首席财务官表示，在 Meta 交易后将继续与 Scale 合作。「我们不希望让整个生态系统冻结，因为收购是迟早要发生的事情。如果我们彼此排斥，我认为这反而会放慢创新的步伐。」

🔗 https://www.reuters.com/business/google-scale-ais-largest-customer-plans-split-after-meta-deal-sources-say-2025-06-13/

👊 「Builder.ai 用 700 名工程师伪装 AI」的报道为假新闻

社交媒体的热门话题—— 印度公司 Builder.ai 雇用了 700 名工程师来伪装成 AI 产品，最近被重新澄清为虚假报道。

Builder.ai 创立于 2016 年，曾宣称其产品为无代码平台，用户可以像点披萨一样轻松使用名为 Natasha 的 AI 助手构建应用，成功获得 4.5 亿美元投资（折合约人民币 32 亿元）。今年 5 月份，该公司因财务管理不善、收入虚报和债务危机而宣告破产。

随之，许多媒体报道称，Builder.ai 的产品是由 700 名印度工程师手动开发的，并非由人工智能完成。

针对这一新闻，《The Pulse》采访了几位曾在 Builder.ai 工作的工程师，确认了上述新闻并不属实。实际情况是，Builder.ai 使用 15 名工程师和大型语言模型如 GPT 和 Claude 来开发代码生成工具 Natasha，而不是人工工程师伪装成 AI。

同时，《The Pulse》也做了一个思想实验来分析「 700 名工程师伪造 AI 」的可行性。发现「延迟」和「响应速度」是核心问题：若系统需要 10 到 30 分钟才能完成一个简单任务，用户显然不会认为这是一套高效的 AI 系统。

为解决这些问题，开发者需要依赖 LLM 来提高效率，而非完全依赖人工开发，因此「伪造 AI」的做法是不切实际的。

🔗 https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/the-pulse-137

🧸 让芭比娃娃开口说话？玩具巨头美泰将与 OpenAI 合推首款 AI 产品

Mattel 和 OpenAI 宣布达成合作，计划将生成式 AI 引入玩具制造行业以及其不断扩展的知识产权再包装流程中。

这标志着 OpenAI 在首次与玩具制造商合作。此举与 OpenAI 的战略一致，旨在将其技术嵌入更多行业，并可能为其在 Mattel 的娱乐业务拓展提供立足点。

Mattel 近年来不断扩展业务，2023 年推出的《Barbie》电影成为爆款，并在开发更多基于经典玩具的电影，如 Hot Wheels、Polly Pocket、Barney 等。同时，Mattel 还进入了数字游戏领域，并计划于 2026 年发布首款自研游戏。

尽管合作细节尚未透露，Mattel 和 OpenAI 计划在今年晚些时候发布首个「AI 驱动的产品」，旨在通过安全且负责任的方式增强粉丝互动。

此外，Mattel 员工也将使用 OpenAI 的工具，如 ChatGPT Enterprise，来提升产品开发和创意构思。Mattel 表示，AI 技术将帮助公司拓展品牌影响力，并创新玩具和游戏的玩法方式。

这项合作为 Mattel 的品牌注入了新一代技术，是否意味着 ChatGPT 支持的 Barbie 或更快的剧本创作，未来将揭晓。

🔗 https://techcrunch.com/2025/06/12/openai-and-barbie-maker-mattel-team-up-to-bring-generative-ai-to-toy-making-and-content-creation/

🍎 苹果论文「炮轰」AI 推理模型不懂思考，测试方法遭质疑

苹果不久前发布了一篇备受关注的研究论文，标题是《思考的错觉》（The Illusion of Thinking）。

文章指出，即使是最强大的 AI 模型，在面对复杂任务时也会「推理崩溃」，指出 AI 推理模型未必是真思考。但现在，来自 Open Philanthropy 的研究员 Alex Lawsen 对此提出了强烈反驳。

Lawsen 撰写了一篇名为《「思考的错觉」的错觉》的论文，明确指出：苹果所谓的「推理失败」，其实是误把技术限制和测评方法的问题当成了 AI 本身的问题。有趣的是，Anthropic Claude Opus 模型也被列为这篇质疑论文的第一作者「 C. Opus」。

Lawsen 的反驳可以归结为三点：

首先，苹果忽略了 Token（输出字数）限制。在「汉诺塔」这类需要列出大量步骤的测试中，Claude 等模型确实中途停下了，但那是因为它们到了输出上限，有模型甚至明确表示：「我还可以继续，但为了节省 token 在这里先停。」

其次，苹果在「过河难题」测试中使用了数学上无解的题目，例如让 6 组角色过河，但只给了一条无法容纳所有人的船。模型识别出这些题目无解并选择不作答，却被标记为「失败」。

再者，苹果的评估方法过于死板，只认「有没有完整答案」，而无法判断模型是「真的不会」，还是「被系统卡住没法继续写」。

为了验证自己的观点，Lawsen 让模型用代码来解题，而不是逐条写出全部步骤。例如在汉诺塔问题中，他让 Claude、Gemini 和 OpenAI 的 o3 模型写一个递归算法。

结果显示：这些模型不仅能正确写出程序，甚至能轻松解决 15 个圆盘的河内塔，远远超过苹果论文中声称模型「完全崩溃」的范围。Lawsen 的结论是，AI 模型并不是不会推理，而是被限制了表达方式。一旦换个方式给它「发挥空间」，它就能解决看起来很复杂的问题。

不过，著名的 LLM 批评者、知名学者 Gary Marcus 也发表了苹果的论文一些看法，指出目前主流模型通过扩大规模「堆智力」的方式已难以为继。其他观点如下：

Token 限制不能解释一切，模型在简单任务也会失败。

对论文作者「是实习生」的质疑，是无效的人身攻击，论文由多个经验丰富的作者联合完成，第一作者虽为实习生，但也是一名活跃的博士研究者。

有迹象表明更大模型在某些任务中表现更好，但无法提前预知「多大才够」，性能波动大，稍微改变任务复杂度或形式就可能失败，无法作为稳定解决方案。

在某些情况下，模型能通过写代码解决任务，这是神经符号 AI 的胜利。但苹果论文探讨的是模型是否具备「自主推理和解题」的能力，而非是否会调用已有代码库，就像学生会用数学软件一样，并不意味着他理解了积分原理。

即便只有四个案例，其中一个（汉诺塔）有瑕疵，但泛化能力差的问题，业界其实早已知道，这篇论文与已有的大量研究结论一致，强化了对大模型推理局限的观察。

AMD 下一代旗舰 AI 芯片；将作为全新 AI 服务器「Helios」的核心硬件。

预计搭载最高 432GB 的 HBM4 高速显存。

FP4 精度下可达 40 PFLOPS 的算力。

配备 300GB/s 的 scale-out 带宽，通过 UALink 开放标准技术实现 72 个 GPU 无缝互联，使整个「Helios」内的 GPU 能作为统一计算单元协同工作。

MI400 预计将在 2026 年上市。

基于 AMD CDNA 4 架构打造，拥有 MI350X 和 MI355X 两个版本。

MI355X 在 FP4 性能上达到了 161 PFLOPS，而 MI350X 则在 FP16 性能上达到了 36.8 PFLOPS。

提供灵活的冷却配置：支持风冷和液冷，允许大规模部署。

AMD 表示，得益于 MI350 系列相较于竞争对手功耗更低，MI355X 每美元可以提供比英伟达芯片多 40% 的 token。

o3-pro 在专家评估中，评审人员普遍认为 o3 Pro 在多方面都比 o3 模型更进一步，尤其适合用在科学、教育、编程、商业和写作这些需要深度输出的任务中。

在学术评估的基准测试中，o3-pro 的整体表现持续优于 o1-pro 和 o3。

OpenAI 还通过四次尝试获取正确答案的方式进行实验发现，o3-pro 能保持较好的性能表现。

据介绍，o3-pro 与 o3 系列一样拥有 200K 的上下文窗口和 100K 的输出。

用户提交查询。

主 Agnet 制定计划并将其保存至记忆模块（用于超过 20 万 token 的长上下文保持）。

主 Agnet 生成多个子 Agnet（数量不固定）并赋予不同的研究任务。

子 Agnet 分别进行搜索、评估结果并将信息返回主 Agnet。

主 Agnet 整合结果，并视情况生成更多子 Agnet 或调整策略。

当信息足够时，交由引用 Agent 标注引用并整理完整报告。

返回包含引用的最终研究结果。

阅读原文

跳转微信打开

Fish AI Reader

Fish AI Reader

AI辅助创作，多种专业模板，深度分析，高质量内容生成。从观点提取到深度思考，FishAI为您提供全方位的创作支持。新版本引入自定义参数，让您的创作更加个性化和精准。

FishAI

鱼阅，AI 时代的下一个智能信息助手，助你摆脱信息焦虑

联系邮箱 441953276@qq.com