融资 1 亿美元李飞飞参投，斯坦福小镇论文作者创立数字孪生公司Simile；小红书开源一体化语音识别系统FireRedASR2S

开发者朋友们大家好：

这里是「RTE 开发者日报」，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE（Real-Time Engagement）领域内「有话题的技术」、「有亮点的产品」、「有思考的文章」、「有态度的观点」、「有看点的活动」，但内容仅代表编辑的个人观点，欢迎大家留言、跟帖、讨论。

本期编辑：@瓒an、@鲍勃

01 有话题的技术

1、谷歌发布 Gemini 3 Deep Think，编程水平排名世界第八

今天凌晨，谷歌发布了 Gemini 3 Deep Think 的重大升级。作为专用于复杂任务的推理模式，该版本试图解决科学与工程领域的诸多挑战。据悉，去年 9 月加入 Google DeepMind 的清华物理系校友姚顺宇也参与了此次研发。

在编程领域，Gemini 3 Deep Think 在 Codeforces 平台上取得了 3455 的 Elo 分数，位列世界第八。这意味着全球仅有 7 名人类选手能在此类比赛中击败它，而此前最佳模型 OpenAI o3（约一年前数据）的排名仅为第 175 位。

该模型在多项学术基准测试中刷新了纪录：

通用与抽象推理：在「人类的最后考试」基准测试中，不使用工具取得了 48.4% 的 SOTA 成绩；在 ARC-AGI-2 中达到 84.6%。值得注意的是，其在 ARC-AGI-1 上的每任务成本仅为 7.17 美元，相比 OpenAI o3-preview 「高计算」版本降低了数百倍。
科学竞赛：在 2025 年国际数学、物理和化学奥林匹克竞赛笔试中均获金牌水平，并在高等理论物理 CMT-Benchmark 测试中得分 50.5%。

谷歌同时展示了 Deep Think 在科研中的实际应用。罗格斯大学数学家 Lisa Carbone 利用其识别出一篇专业论文中人工评审未发现的逻辑缺陷；杜克大学 Haozhe Wang 的实验室则利用其优化半导体工艺，实现了厚度大于 100 微米薄膜的精确生长目标。此外，该模型还能将草图转化为可 3D 打印的实体模型。

目前，全新 Deep Think 已面向 Google AI Ultra 订阅用户及部分 API 合作伙伴开放。

（@机器之心）

2、小红书开源工业级语音系统 FireRedASR2S：集成四大核心组件

2026 年 2 月 12 日，小红书正式发布并开源了工业级一体化语音识别系统 FireRedASR2S。该项目基于 Apache-2.0 许可协议，相关的模型权重与推理代码目前已在 Hugging Face 和 ModelScope 等平台开放下载。

FireRedASR2S 将单点语音能力扩展为了完整的处理生态，系统内部集成了 ASR（自动语音识别）、VAD（语音活动检测）、LID（语种识别）和 Punc（标点预测）四个核心组件。这些模块在架构设计上保持自包含与独立性，开发者既可以将其整合为端到端的工作流，也能脱离主系统单独调用任意单个模块。

根据官方公布的基准测试数据，各核心组件的具体能力表现如下：

FireRedASR2：支持普通话、20 多种方言与口音、中英文语码转换以及歌词识别。该模块提供 LLM（结合大语言模型以优化无缝交互）与 AED（平衡性能与效率，支持词级时间戳）两个版本。评测显示，其普通话平均字符错误率（CER）低至 2.89%，方言平均 CER 为 11.55%，整体表现优于 Doubao-ASR、Qwen3-ASR-1.7B 与 Fun-ASR 等竞品。
FireRedVAD：支持超百种语言的非流式与流式语音活动检测，涵盖语音、歌声及音乐，并具备音频事件检测能力。其 F1 分数高达 97.57%，领先其他开源基准。
FireRedLID：覆盖 100 多种语言及 20 多种中文方言，语种检测准确率达到 97.18%，客观数据超越了 Whisper 与 SpeechBrain-LID。
FireRedPunc：提供多领域的中英文标点预测服务，平均 F1 分数达到 78.90%，显著优于 FunASR-Punc。

在实际应用与部署环节，系统要求输入 16kHz 16 位单声道 PCM 格式音频。对于输入长度，AED 版本最高支持 60 秒的音频，而 LLM 版本目前支持最长 30 秒的输入。后续，开发团队还将陆续公开技术报告与微调代码。

GitHub:

https://github.com/FireRedTeam/FireRedASR2S

HuggingFace:

https://huggingface.co/FireRedTeam/FireRedASR2-AED

( @GitHub)

3、涉嫌侵犯开源项目 FFmpeg 的版权，瑞芯微被 GitHub 冻结代码库

2026 年 2 月，国内芯片设计企业瑞芯微（Rockchip）因涉嫌侵犯开源项目 FFmpeg 的版权，其相关代码库被 GitHub 平台冻结。这一事件再次引发行业对开源软件合规使用的关注。

经查，瑞芯微在产品开发过程中使用了 FFmpeg 的核心组件 libavcodec 代码，但在使用过程中存在多项违规操作：

删除版权信息：删除了代码原作者信息及版权声明；
篡改许可证：擅自将原代码的 LGPL 许可证更改为 Apache 协议。

尽管 LGPL 协议允许商业场景使用，但明确要求使用者必须保留原始版权声明、按需提供源代码，并保持许可证的一致性。瑞芯微的操作直接违反了这些条款。事实上，该违规行为早在 2024 年初就已被发现。当时，瑞芯微工程师 HermanChen 曾公开道歉，称对许可证冲突缺乏了解，并承诺整改。然而，在随后的近两年时间里，瑞芯微并未采取实质性整改措施。最终，FFmpeg 项目方依据《数字千年版权法案》（DMCA）向 GitHub 发起正式投诉，导致瑞芯微相关项目库被冻结。

数据显示，目前 97% 的代码库包含开源组件，其中 63% 存在许可证冲突。业内专家指出，许多企业开发者对 GPL、MIT、Apache、LGPL 等主流许可证的区别认知不足，错误地认为开源代码可随意修改分发，从而埋下法律风险。

不同许可证规则差异显著。以此次涉事的 LGPL 为例，它允许闭源软件动态链接使用，仅要求修改库本身代码时开源修改部分；而 Apache 协议虽支持商业闭源，但更侧重专利保护，且与 GPL 系列协议存在兼容性冲突，二者不可随意替换。此次事件表明，开源合规管理已成为企业发展的必修课，企业需建立完善的审查机制，明确协议边界，规避版权风险。

（@人人极客社区）

4、蚂蚁百灵开源发布万亿参数思考模型 Ring-2.5-1T ，主打深度思考与长程智能体执行

今天中午，蚂蚁百灵正式发布并开源了首个混合线性架构的万亿参数思考模型 Ring-2.5-1T。作为迈向通用智能体时代的关键一步，该模型在预训练和强化学习层面均进行了大规模扩展。

相比前代产品 Ring-1T，Ring-2.5-1T 在三个核心维度实现了大幅提升：

高效生成：基于高效的 1:7 MLA + Lightning Linear Attention 架构，在超过 32K 的生成长度下，访存规模降低 10 倍以上，生成吞吐提升 3 倍以上。
深度思考：在 RLVR 基础上引入 dense reward 反馈机制。自测结果显示，其在 IMO 2025（获 35 分）和 CMO 2025（获 105 分）中均达到金牌水平。
长程执行：通过大规模全异步智能体强化学习（fully-async agentic RL）训练，显著增强了复杂任务的长程自主执行能力，可适配 Claude Code 及 OpenClaw 等框架。

在架构层面，Ling 2.5 采用增量训练方式，将 Ling 2.0 的 GQA 升级为混合线性注意力结构。改造后，尽管激活参数量从 51B 增至 63B，但推理效率仍大幅提升。测试显示，无论在单机 8 卡 H20-3e 还是 H200 环境下，其长程推理的吞吐优势均十分显著。

为验证其长程执行能力，开发团队将 Ring-2.5-1T 接入 Claude Code，仅用两小时便自动完成了一个微型版操作系统（TinyOS）的开发，并能进一步实现 bash 功能。此外，该模型在数学、代码、逻辑等高难推理任务以及智能体搜索（如 GAIA2-search）等长程任务执行上，均达到了开源领域的领先水平。

目前，Ring-2.5-1T 仍存在 token efficiency 和指令遵循方面的局限性。其模型权重已在 Hugging Face 和 ModelScope 开源，相关体验页及 API 服务也将在 Ling Studio 与 ZenMux 陆续上线。

HuggingFace:

https://huggingface.co/inclusionAI/Ring-2.5-1T

（@百灵大模型）

02 有亮点的产品

1、自然语言几分钟构建 AI 智能体：VM0 正式开启公开测试

2026 年 2 月 6 日，VM0 宣布正式开启公开测试。在经历了约两个月的内部构建与私密测试后，该平台现已向更多开发者开放。

VM0 是一款基于自然语言构建 AI 智能体的工具，并配备了支持智能体全天候（24/7）运行的沙盒环境。用户只需用自然语言描述具体需求，VM0 便会自动处理运行时、执行操作及环境配置。即使用户关闭了电脑，其部署的智能体应用也会保持持续运行状态。

在构建体验上，该平台试图同时满足不同类型用户的需求：

面向 Vibe Coder 和快速实验：对于刚接触 AI 智能体或希望快速测试想法的用户，平台提供了几分钟即可上手的体验。无需繁重的环境设置或提前阅读长篇文档，仅需执行一条简单的初始命令（npm install -g @vm0/cli && vm0 onboard），即可运行首个智能体。
面向专业开发者：如果需要获取更多控制权，VM0 提供了一套完整的开发工具包。开发者可以将 VM0 接入现有的基础设施中，并在实际需要时进行规模化扩展。

由于目前产品仍处于测试阶段，官方正积极向早期用户征集错误报告、细节打磨建议以及功能反馈，这些反馈将直接塑造产品的下一步走向。此外，VM0 正在建设一个由社区驱动的 Cookbook，鼓励开发者分享其实际构建的案例，例如客户支持智能体、数据分析工作流或内部工具等。

根据公布的路线图，VM0 下一步的发展计划包括：推出自托管运行程序、简化的智能体分享功能、支持更多模型提供商、VM0 平台智能体构建器、VM0 Slack 集成以及 VM0 连接器。

2、AI 数字孪生初创公司 Simile 获 1 亿美元融资，用 AI 模拟真实用户反馈

AI 数字孪生初创公司 Simile 宣布完成 1 亿美元融资。本轮融资由 Index Ventures 领投，Bain Capital Ventures 等机构投资者跟投，AI 先驱李飞飞与 OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 也参与了投资。

企业在推出新产品前，通常需要收集潜在客户的反馈，但这类调研往往耗时费力，且难以触及特定目标受众（如世界 500 强高管）。为此，Simile 构建了一个 AI 模型，利用个人数据来模拟人们对新产品、功能变更等商业动态的反应。目前，其首批客户包括 CVS Health Corp。和澳大利亚最大的移动互联网提供商 Telstra Group。

该 AI 模型主要帮助企业简化以下测试流程：

用户界面更新评估：开发者可在向真实客户全面推出更新前，观察模拟用户对界面变更的反应。
财报电话会议准备：据首席执行官 Joon Sung Park 透露，在一次模拟电话会议中，该模型准确预测了分析师 10 个问题中的 8 个，能够帮助上市公司高管提前做好准备。

Simile 由 Joon Sung Park、Michael Bernstein 和 Percy Liang 共同创立。这三位计算机科学家此前曾开发过模拟环境 Smallville，证明了 AI 智能体不仅能模拟个体行为，还能模拟群体行为。据报道，Simile 耗时七个月开发该模型，其训练数据来源于对数百人的采访记录、交易日志以及科学期刊文本。

Index Ventures 合伙人 Shardul Shah 表示，Simile 建立了高保真模型来解答真实人类会做什么以及为什么这样做，这在各类组织中有着广泛的应用需求。除了模拟买家行为，AI 生成模拟正被广泛应用于更多领域，例如 Simile 的投资人李飞飞曾于 2024 年创办 World Labs，用于生成三维虚拟环境以训练工业机器人。

( @SiliconAngle)

03 有态度的观点

1、DeepMind CEO：AI 在未来十五年会解决人类棘手难题

近日，Google DeepMind CEO 德米斯 · 哈萨比斯接受《财富》杂志的采访时，其提到：人类正站在「科学发现新黄金时代」的边缘，尽管未来 10 到 15 年将经历剧烈的行业洗牌与阵痛，但最终将迎来一场足以媲美「文艺复兴」的技术变革。

哈萨比斯在访谈中提出了「激进富足」的概念。他预言 AI 将通过对科学方法的深度内化，解决人类最棘手的难题：

医疗革命：未来 15 年内，AI 将使个性化医疗成为常态，攻克重大疾病。
能源突破： AI 将加速核聚变与太阳能新材料的研发，彻底解决能源危机。
宇宙探索：算力的突破将最终支持人类「在星际间穿梭，探索银河系」。

采访中，哈萨比斯也提到了 Google 在当今 AI 圈的一些风险以及挑战。

面对 OpenAI 等竞争对手的崛起，哈萨比斯坦言谷歌必须面临「创新者困境」。他强调：「如果我们不进行自我颠覆，别人就会动手。你最好按自己的节奏来。」

据悉，随着 Gemini 系列模型及 Nano Banana 图像生成模型的发布，Alphabet（Google 母公司）股价在去年飙升约 65%，哈萨比斯认为公司已跨越了 AI 助手辅助高阶研究的「分水岭」。

( @APPSO)

写在最后：

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