4 月初，LM Arena 评测平台上出现了三个匿名图像模型，代号分别是 maskingtape-alpha、packingtape-alpha、gaffertape-alpha。几小时后它们消失了。OpenAI 官方还没有正式宣布这个模型，但根据 API 返回的元数据和用户侧的测试记录，它已经有了一个被广泛接受的名字：GPT Image 2。
对 AI 敌意最重的群体，是那些刚刚踏入社会、或正在寻找起点的职场新人。盖洛普数据显示，在已就业的 Z 世代中，高达 48% 的人认为 AI 在工作场所的风险远大于收益，这一比例在一年内激增了 11 个百分点。认为收益大于风险的仅占 15%。
据外媒The Information报道，OpenAI将在未来三年内支付超200亿美元（约合人民币1364.3亿元）购买美国AI芯片独角兽Cerebras的芯片。作为协议的一部分，OpenAI将获得Cerebras少数股份的认股权证。此外，OpenAI还将向Cerebras提供约10亿美元（约合人民币68.2亿元），用于资助开发运行其AI产品的数据中心。
4 月 15 日，戴盟机器人联合Google DeepMind、中国移动、新加坡国立大学、香港科技大学、上海交通大学、日本东北大学等海内外数十家顶尖学术机构与知名企业，发布了全球最大规模含触觉全模态物理世界数据集Daimon-Infinity。
美国当地时间4月16日，ThinkingAI（原ThinkingData / 数数科技）在硅谷计算机历史博物馆举办全球发布会。这是ThinkingData更名为ThinkingAI的首次亮相，同时也是ThinkingAI首次在海外举办发布会。ThingkingAI联合创始人韩盼介绍，“Data”到“AI”的变化，代表我们从“帮企业⽤好数据”到“帮企业⽤好AI”的定位跃迁。
具身智能的Scaling Law停滞了吗？
AI模型只看了一串纯数字序列，就能继承另一个模型的危险偏好，即使删掉敏感词没有用，合成数据时代最隐蔽的安全裂缝，被撕开了。
过去两年，具身智能最大的瓶颈，其实不是模型。
质量和成本只能二选一？通过大脑+小脑分层、场内+场外双轮驱动，数据堂给出了具身智能数据难题的解。
AI 公司对更多数据的贪婪需求推高了从事该行业不起眼工作的初创公司的销售额：这些公司与律师、博士学位持有者和医生签约 ，由他们对 AI 模型生成的答案进行评分。
