2025年6月，加州北区地方法院裁定Anthropic公司使用盗版书籍训练AI模型构成侵权，为其与作家群体的集体诉讼案奠定和解基础。8月下旬，Anthropic同意支付15亿美元达成和解，并承诺销毁相关盗版数据。案件始于2024年8月，原告指控其大语言模型Claude非法使用数百万本受版权保护的图书进行训练。法院裁决明确区分合法与非法数据来源，削弱了Anthropic的抗辩立场。本案被视为AI行业版权问题的标志性事件，将推动数据合规成为AI企业的核心议题，并可能催生AI数据授权市场的快速增长。未来，合规性将成为AI企业的重要竞争力。

9月5日，腾讯发布“混元游戏”2.0版本，新增图生视频、自定义模型训练和角色一键精修等功能，大幅提升2D生图与文生图能力，达到行业领先水平。平台全面开放使用，用户可通过官网体验。新功能支持静态图片秒变动画，适用于游戏角色展示、特效预览等场景，并提供风格定制化与细节优化工具，助力游戏美术设计提效。自定义模型训练允许用户通过少量图片微调专属LoRA模型，简化风格统一难题。角色精修功能提供高一致性与高创意性模式，满足不同优化需求。此次升级还强化了游戏特效生成能力，覆盖技能图标、环境特效等专项优化，进一步推动AIGC在游戏领域的应用。

大模型“记性差一点”反而更聪明！金鱼损失随机剔除token，让AI不再死记硬背 训练大模型时，“记性差一点”反而可能更聪明。大语言模型容易复刻训练数据，为解决这一问题，马里兰大学、图宾根大学和马普所的研究团队提出了一种新方法——金鱼损失（Goldfish Loss）。 金鱼损失的核心是让模型像金鱼一...

Anthropic 宣布将从8月29日起使用用户聊天记录和代码会话训练其AI模型，用户需在9月28日前选择是否退出。默认设置为同意，数据保留期限延长至五年，涵盖Claude免费版、专业版及高级版，但不包括商业用途版本与API场景。新用户注册时需选择偏好，现有用户可通过弹窗确认或延后决定。若用户未调整设置，默认“开启”状态允许数据被使用。用户可在隐私设置中关闭选项，但已用于训练的数据无法撤回。Anthropic承诺通过工具保护隐私并过滤敏感信息，且不会出售用户数据。

近日，波士顿动力的机器狗Spot再次引发关注，展示了侧空翻、连续后空翻等高难度动作，甚至穿轮滑鞋也能完成翻转。工程师Arun Kumar表示，Spot并非专为空翻设计，这些动作实则是为测试硬件性能和算法稳定性，确保在真实作业环境中摔倒时能自行恢复。Spot具备负重爬楼、勘测扫描、开门等实用功能，空翻是对其系统协同能力的严苛考验。此外，Spot正为《美国达人秀》做准备，延续其自2016年以来在娱乐领域的活跃表现，如跳舞及参与音乐表演。现代集团于2020年收购波士顿动力80%股份，并于次年实现完全控股。

8月26日，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出提升模型基础能力的多项措施。意见强调加强人工智能基础理论研究，支持多路径技术探索与架构创新，并加快研发更高效的模型训练和推理方法，推动理论、技术与工程创新协同发展。同时，探索模型应用新形态，优化复杂任务处理能力和交互体验，并建立健全模型能力评估体系，以促进模型能力持续迭代提升。

埃隆·马斯克今日在X平台透露，星舰第10次试飞将于当地时间8月24日（周日）进行。此次任务将尝试上下级火箭分离、部署8枚卫星模拟器、Raptor发动机太空重启及印度洋受控溅落，下级火箭计划降落在墨西哥湾。这是今年星舰的第4次试飞，此前3次因上级火箭问题未能完全成功。此外，马斯克还宣布Grok 5将于下个月开始训练，特斯拉Autopilot V14也将在同期推出。6月18日，原定用于Flight 10的Ship 36曾因地面试车爆炸受损。

财联社8月21日电，国家数据局最新数据显示，国内多数AI模型训练中使用的中文数据占比已超60%，部分模型甚至达到80%。这表明中文高质量数据的开发与供给能力显著增强，为我国人工智能模型性能的快速提升提供了有力支撑。这一进展凸显了我国在AI领域的技术进步和数据资源优势，也为未来人工智能产业的进一步发展奠定了坚实基础。

2025年8月，OpenAI首席运营官Brad Lightcap透露GPT-5的关键特性与发展方向。GPT-5在智能上实现多维跃进，新增动态思考时间分配能力，可自主判断是否深度推理后回答问题，显著提升准确性与响应速度，尤其在健康、编程等领域表现突出。Lightcap澄清，GPT-5虽展现“能力过剩”，但并非AGI（通用人工智能），而是迈向AGI的模块化雏形。OpenAI将通过预训练与后训练双轴Scaling持续优化模型，并强调算法、数据与计算力的深度融合。此外，GPT-5首次让免费用户体验到推理与反思能力，同时在企业应用中展现强大潜力，如法律分析和代码生成。未来，OpenAI将聚焦于健康与企业两大场景，推动模型落地，探索AI生态发展的新可能。

8月16日，央视报道了AI数据污染问题及其潜在风险。近年来，AI因训练数据中混入虚假或误导性信息，频繁杜撰内容、传播谣言，甚至引发社会舆论和经济损失。例如，宁波两起无关事件被AI错误关联，儿童手表回答问题时贬低中国文化等案例揭示了问题严重性。专家指出，数据污染分为人为篡改和不良信息未甄别两类，即使是0.001%的污染数据也会显著提高有害输出比例。此外，污染数据可能在金融、公共安全等领域引发判断失误。为防范风险，国家安全部门建议加强源头监管，采用可信数据源，构建数据治理框架，并通过自动化工具与人工审查结合清理受污染数据。