以下内容包括「人工智能生成内容」

👏在昨天（2025.8.31），AI领域有这些内容可能值得你关注：

《人工智能生成合成内容标识办法》将于今日生效

2025年3月7日，为促进人工智能健康发展，规范 AI 生成内容标识，保障公民与组织合法权益，4 部委联合发布《关于印发〈人工智能生成合成内容标识办法〉的通知》，并明确自 2025 年 9 月 1 日起施行。

本办法要求网络服务提供者对 AI 生成内容添加显式与隐式双重标识。显式标识应在文本、音频、图片、视频或虚拟场景中以文字、图形或声音形式明显提示；隐式标识则通过技术手段嵌入到文件元数据中，包含内容属性、提供者信息及编号等信息。

此外，内容传播平台应核验元数据，识别生成性内容，并采取显著提示措施提醒用户；若平台检测到疑似内容，也应作标识提示。应用分发平台在审核上架时，需明确服务提供者是否提供生成服务，并核验相关标识材料。服务协议中也应写明标识规范，用户若申请无显式标识内容，服务提供者须依法保存相关日志不少于六个月。

xAI 工程师携代码库跑路投奔OpenAI引诉讼

xAI 创始团队成员 Xuechen Li 近日引发硅谷震动。这位斯坦福博士出身的工程师在出售约 700 万美元公司股票后，被指控将 xAI 整个代码库上传至个人设备，计划投奔竞争对手 OpenAI。 他上传了 xAI 整个代码库 ，马斯克在诉讼文件中如此描述这一行为。

事件始于 2025 年夏天，Li 密集出售持有的 xAI 股票获得近 700 万美元现金。7 月 25 日，他在辞职前三天开始系统性地复制公司机密数据，包括模型架构、训练数据和优化算法。

为掩盖行踪，他删除了操作记录并对文件进行伪装处理。尽管在离职文件中声明已删除所有公司数据，但服务器日志最终暴露了其行为。

8 月中旬，xAI 安全团队发现异常后与 Li 进行对质。Li 虽承认不当行为，但在后续调查中拒绝提供完整账户访问权限。xAI 认为这些商业机密价值数十亿美元，于 8 月 28 日正式向加州北部地区联邦法院提起诉讼，要求 Li 归还数据、支付赔偿，并禁止其在 OpenAI 等竞争对手处从事 AI 相关工作。

此案折射出 AI 行业激烈的人才争夺现状。作为 xAI 最早的 20 名工程师之一，Li 深度参与了 Grok 开发，掌握核心技术的他突然转向竞争对手，不仅涉及商业机密保护，更牵动马斯克与 OpenAI 长期积累的竞争矛盾。案件进展将持续影响 AI 行业的人才流动与知识产权保护格局。

七大语言模型狼人杀对决：GPT－5 以 96.7％胜率夺冠

在最新发布的 Werewolf Benchmark 测试中，七大语言模型展开 210 场狼人杀对决。游戏采用 6 人标准配置，包含 2 名狼人、4 名村民及特殊角色。 GPT－5 以 96.7％的胜率独占榜首 ，领先第二名 Gemini 2.5 Pro 近 30 个百分点，而开源模型 GPT－OSS－120B 表现垫底。作为狼人时，GPT－5 展现出惊人的策略掌控力。它通过竞选警长建立程序化框架，将逻辑工具转化为武器， 系统性地瓦解对手 。当身份暴露时，它能冷静反制，如 Kimi－K2 模型曾通过谎称女巫身份扭转局势。

Gemini 2.5 Pro 则擅长“叙事重定向”，但过度追求全知形象反而容易暴露。转为村民角色后，GPT－5 化身为“司法组织者”，建立证据导向的讨论规则。 它将玩家发言视为待验证假设 ，对直觉操控完全免疫。

测试中 GPT－5 从未误伤特殊角色，而其他模型平均有 20％的自毁率。研究人员特别关注模型在首日的协调检测能力，这直接关系到能否识破狼人的早期布局。该基准测试通过三个核心指标评估模型：操纵成功率、自毁率和首日狼人淘汰率。

结果显示，语言模型已具备类人的社交策略能力，包括牺牲同伴换取信任、沉默战术等复杂行为。研究者表示将继续扩展测试规模，探索更复杂的社交场景下 AI 的行为模式。

字节跳动发布 FutureX 动态评测基准

字节跳动 Seed 团队联合斯坦福大学、复旦大学和普林斯顿大学的研究人员，共同发布了 FutureX 动态评测基准。这一创新性测试平台旨在评估 AI 模型预测未来事件的能力，而非传统的记忆和知识测试。 “它让 AI 预测的是尚未发生的未来，完全避免了数据污染／泄漏的可能” ，这为衡量 AI 的真实智能提供了新标准。

FutureX 每周从全球 195 个高质量信息源中筛选 500 个新的预测任务，涵盖经济、科技、体育等多个领域。测试分为四个难度层级，从简单选择题到高波动开放任务。评测结果显示，Grok－4 在综合表现上领先，但所有 AI 模型在高难度任务上的准确率都低于 20％，远不及人类专家水平。 “表现最好的 Grok－4 在 L4（高波动开放任务）上的准确率只有不到 20％” 。

研究发现，AI 在“事后搜索”模式下的表现远优于“事前预测”模式，这凸显了预测未来的真正挑战在于信息不完整时的推理能力。FutureX 的自动化系统每天抓取未来事件，调度 23 个主流 AI 模型进行预测，并在事件发生后自动评分。这一基准测试已引起广泛关注，埃隆·马斯克称其为“智能的真正度量”。

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