找到
1111
篇与
互联网
相关的结果
- 第 6 页
-
OpenAI承认Atlas浏览器提示词注入攻击难以根治 IT之家 12 月 23 日消息，尽管 OpenAI 正致力于强化其 Atlas 人工智能浏览器的网络攻击防御能力，但该公司承认，提示词注入攻击 —— 一种通过操纵人工智能智能体、使其执行隐藏在网页或电子邮件中的恶意指令的攻击手段 —— 带来的风险短期内无法消除。这也引发了人们对人工智能智能体在开放网络环境下能否安全运行的质疑。 OpenAI 在当地时间周一发布的一篇博客文章中详细阐述了该公司为增强 Atlas 的防御能力、抵御持续攻击所采取的措施，并写道：“提示词注入攻击就像网络上的诈骗和社会工程学攻击一样，几乎不可能被完全‘攻克’。”该公司坦承，ChatGPT Atlas 的“智能体模式”“扩大了安全威胁面”。据IT之家了解，OpenAI 于今年 10 月推出了 ChatGPT Atlas 浏览器，随后安全研究人员迅速发布了相关演示，证明只需在谷歌文档中输入寥寥数语，就能改变底层浏览器的行为。就在同一天，浏览器厂商 Brave 也发布博客指出，间接提示词注入攻击是所有人工智能驱动型浏览器面临的系统性挑战，Perplexity 公司的 Comet 浏览器也未能幸免。意识到提示词注入攻击威胁将长期存在的并非只有 OpenAI 一家。英国国家网络安全中心本月早些时候发出警告，称针对生成式人工智能应用的提示词注入攻击“或许永远无法被完全缓解”，这使得各类网站都面临数据泄露的风险。这家英国政府机构建议网络安全从业者，应着力降低提示词注入攻击的风险及影响，而非寄希望于将这类攻击“彻底阻止”。就 OpenAI 而言，该公司表示：“我们将提示词注入视为一项长期的人工智能安全挑战，未来需要持续强化防御措施。”那么，面对这项永无止境的任务，OpenAI 给出了怎样的解决方案？答案是建立一套主动式快速响应机制。该公司称，这套机制已初显成效，能够在新型攻击手段被用于“实战攻击”前，提前在内部发现这些攻击策略。这一思路其实与 Anthropic、谷歌等竞争对手的主张并无本质区别：要应对提示词注入攻击的持续威胁，必须构建多层防御体系，并持续开展压力测试。例如，谷歌近期的研究重点就聚焦于智能体系统的架构层面与策略层面管控。不过，OpenAI 采取了一种与众不同的策略 —— 开发“基于大语言模型的自动化攻击程序”。本质上，这是一款由 OpenAI 借助强化学习技术训练而成的机器人，其作用是模拟黑客行为，寻找向人工智能智能体植入恶意指令的途径。这款机器人可以先在模拟环境中测试攻击手段，再投入实际应用。模拟环境能够还原目标人工智能在遭遇攻击时的思维过程与可能采取的行动。随后，机器人可分析目标的反应，调整攻击方式，并反复进行测试。这种能够洞悉目标人工智能内部推理逻辑的优势，是外部攻击者所不具备的。因此从理论上讲，OpenAI 的这款机器人发现系统漏洞的速度，要快于现实中的黑客。这是人工智能安全测试领域的一种常用方法：打造一个智能体，让它找出系统的极端漏洞场景，并在模拟环境中开展快速测试。OpenAI 在博客中写道：“我们通过强化学习训练的攻击程序，能够诱导目标智能体执行复杂且需要多步骤推进的有害任务流程，这些流程的操作步骤可达数十步甚至数百步。此外，我们还发现了一些全新的攻击策略，这些策略既未出现在我们的人工红队测试中，也没有相关外部报告提及。” 在一份演示案例中（上图为部分截图），OpenAI 展示了其自动化攻击程序如何将一封恶意电子邮件植入用户收件箱。当人工智能智能体后续扫描收件箱时，它执行了邮件中隐藏的恶意指令，发送了一封辞职信，而非按要求撰写休假自动回复邮件。不过 OpenAI 称，在完成安全更新后，“智能体模式”已能成功检测到提示词注入攻击的企图，并向用户发出告警。该公司表示，尽管要实现对提示词注入攻击的万无一失防御难度极大，但仍在依靠大规模测试与更快速的补丁更新周期，力争在相关攻击手段出现在现实世界之前，完成系统防御加固。针对 Atlas 的安全更新是否已显著降低攻击成功率这一问题，OpenAI 发言人拒绝透露具体数据，但表示该公司早在 Atlas 浏览器发布前，就已与第三方机构合作，共同强化其针对提示词注入攻击的防御能力。网络安全公司 Wiz 的首席安全研究员拉米・麦卡锡指出，强化学习技术确实能实现对攻击者行为的持续自适应防御，但这只是解决方案的一部分。麦卡锡在接受科技媒体 TechCrunch 采访时表示：“衡量人工智能系统风险的一个有效方法，是计算其自主性与访问权限的乘积。”他进一步解释道：“智能体浏览器恰恰处于这一风险模型中的高挑战区域：它们拥有中等程度的自主性，同时又具备极高的系统访问权限。当前许多安全建议，其实都反映了这种利弊权衡。比如限制登录状态下的访问权限，主要是为了减少暴露面；而要求对各类确认请求进行人工审核，则是为了约束智能体的自主操作权限。”这两点也被列入 OpenAI 向用户提供的风险降低建议中。该公司发言人还表示，Atlas 浏览器经过训练，在发送邮件或执行支付操作前，都会向用户发起确认请求。OpenAI 同时建议用户，应向智能体下达具体明确的指令，而非直接授予其收件箱访问权限，简单告知其“自行采取必要措施”。OpenAI 指出：“即便已部署安全防护措施，过高的自主操作权限也会让隐藏的恶意内容更容易对智能体产生影响。”尽管 OpenAI 声称，保护 Atlas 用户免受提示词注入攻击是公司的首要任务，但麦卡锡仍对这类高风险浏览器的投入产出比持怀疑态度。他在接受 TechCrunch 采访时表示：“对于大多数日常使用场景而言，智能体浏览器目前带来的价值，尚不足以匹配其当前的风险水平。由于它们能够访问电子邮件、支付信息等敏感数据，因此风险系数极高 —— 但与此同时，也正是这种高访问权限赋予了它们强大的功能。这种利弊平衡状态未来或将逐步改善，但就目前而言，其中的取舍权衡依然十分显著。”
-
构筑自主创新的智能基座 百度以大模型驱动产业跃迁 在城市的道路上，红绿灯仿佛学会了思考，依据实时车流自主调优，悄然缓解拥堵；在广袤的田野间，电网巡检无人机沿输电线路飞行，高效完成巡查……建立在自有技术体系之上的国产大模型，正深度融入产业肌理、助力千行百业转型升级。其中，百度持续夯实自主智能底座，致力于以大模型驱动产业跃迁。 当前，“人工智能+”行动深入实施，推动人工智能与经济社会各行业各领域深度融合。“十五五”规划建议明确提出，“深入推进数字中国建设”“加快人工智能等数智技术创新”。 目前，一系列中国企业自主研发的大模型，正凭借前沿的技术突破、全栈的自主根基与广泛的产业实践，日益成为服务数字中国建设、驱动经济社会高质量发展的智能底座。百度基于文心大模型与飞桨深度学习框架打造的人工智能基础技术底座，正助力千行百业提高效率。 以实力获认可，努力跻身世界第一梯队 当前，全球人工智能竞争日趋激烈，我国凭借超大规模市场、丰富应用场景和快速工程化能力，为大模型技术迭代与产业落地提供了独特而丰厚的土壤，也构筑了全球领先优势。 据今年7月举行的世界人工智能大会数据，我国已发布大模型1509个，占全球已发布总量的比重达40%，数量居世界首位。在规模领先的基础上，国内企业推出的先进模型在国际权威评测中屡创佳绩，进一步展现了我国人工智能技术的硬核实力与迭代能力。 国际评测榜单是衡量大模型技术实力的重要标尺。在国际知名人工智能模型评估平台LMArena的最新排名中，百度文心大模型的文本能力位列全球第二、国内第一，在创意写作、复杂长问题理解、指令遵循等方面表现突出，视觉理解能力位居国内第一，展现出国际一流水平。 同时，以百度文心为代表的国产大模型，正在关键技术维度上持续探索与创新，对全球开源生态作出了贡献。 在汇聚全球开发者的开源平台，中国模型的“能见度”显著提升。百度文心开源的思考模型ERNIE—4.5—21B—A3B—Thinking一经发布即登上开源社区Hugging Face的全球模型总趋势榜榜首；百度文心衍生模型PaddleOCR—VL发布16小时内也登顶Hugging Face的全球模型总趋势榜。优质中国大模型架构与技术路线，正吸引全球开发者广泛应用，汇聚全球智慧进行二次创新。 国际知名专利检索公司Questel数据显示，百度在深度学习与大模型领域的专利申请数量位居全球第一。这些可量化的评价，共同印证了百度人工智能技术能力已进入世界第一梯队。基于此，百度将继续参与并奋力推动全球人工智能发展。 实现自主可控，全栈技术体系夯实发展底座 人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，其底层能力的自主可控，直接影响产业发展的主动权。 构建从芯片、框架、模型到应用的全栈技术体系，是在人工智能领域赢得市场与国际竞争的关键。近年来，百度致力于在“体系竞赛”中取得关键性突破。 深度学习框架相当于“智能时代的操作系统”。百度前瞻布局，自主研发飞桨深度学习框架，并以此为基础开展大模型训练，形成了从框架到模型的自主技术路径。飞桨作为中国首个产业级开源开放平台，不仅开发便捷、高效稳定，更能支持超大规模大模型训练。这意味着，百度不仅在文心大模型层面具备竞争力，底层的“操作系统”也实现了自给自足，为自主发展人工智能筑牢基底。 向下扎根，离不开强大的算力底座。百度自主研发昆仑芯系列产品，与飞桨、文心深度协同，目前，昆仑芯已迭代三代，为AI产业化落地提供强大算力支撑。由此，百度打造了一条覆盖“昆仑芯(芯片)—飞桨(框架)—文心(模型)—千行百业(应用)”的自主可控的完整技术链。这种全栈式的布局，不仅确保了技术链条的安全可靠，更能形成从真实产业场景反馈驱动技术迭代的闭环，让大模型越用越聪明、越用越贴合产业实际需求，为人工智能产业自主创新探索一条切实可行的路径。 以应用为方向，大模型加速赋能实体经济发展 技术的价值，最终要由应用来检验。衡量大模型成败的关键，在于其能否在实体经济的主战场上“落地生根”，切实转化为生产效率的提升与商业模式的革新。 当前，大模型技术正沿着“降本增效”“流程再造”“模式创新”等路径，在国民经济重点行业中寻找突破口。工业仿真、金融服务、科研辅助等领域已涌现出一批成功案例，验证了技术赋能产业的实际价值。 在能源领域，智能技术正成为保障关键基础设施安全、提升运营效率的重要力量。通过大模型与行业知识的深度融合，传统能源系统的运维模式得以革新。百度与国家电网联合打造了千亿级光明电力大模型，其构建的全国统一AI平台，已实现无人机自主巡检规模化应用，年巡检杆塔超过500万基，人工登塔次数减少40%，显著提升了电网运维的安全性与效率。 在高端制造领域，人工智能驱动的研发范式变革，正大幅缩短产品创新周期、提升设计精度。基于大模型与科学计算相结合的新型仿真手段，为解决复杂工程问题提供了全新路径。百度携手中国中车集团构建的空气动力学仿真大模型，将高铁动车外形设计周期从数月缩短至数分钟，推动研发创新加速。双方还合作研发出虚拟传感器模型，在不增加硬件的前提下，实现了更精细的设备健康管理，故障检测准确率在现有传感器检测的基础上提升了10%。 在城市治理领域，大模型正化身“智慧大脑”。北京市海淀区接诉即办系统每月受理量大，涉及部门多、类型杂，过去依赖人工标签统计，标准不一，导致派单、处置、统计和预警等多方面工作难度大。系统接入百度文心大模型后，依托大模型的交互能力，提升接诉即办座席办理效率和准确性，大幅度提升工作效能。 从上海交通大学的AI for Science科研平台，到服务超千万开发者的智能代码助手“文心快码”，从支撑高拟真数字人进入电商直播间，到赋能金融、法律、招聘等服务行业提质增效，百度文心大模型的产业生态日益繁荣。 从跻身全球技术前沿，到构建全栈自主体系，再到深耕产业沃土，百度文心大模型的成长路径愈发清晰：以技术创新夯实底座、以场景应用驱动落地、以开放协同拓展边界。 人工智能正深度融入经济社会发展的各领域、全过程，以大模型为代表的人工智能技术，日益成为构筑现代化产业体系、提升社会治理效能的重要基础能力。百度将持续夯实自主智能底座，助力完善产业融合生态，推动技术攻坚与产业赋能并重、自主创新与开放生态协同，为高质量发展注入强劲动能，为全球人工智能创新贡献智慧和力量。 数据来源：百度
-
以AI之名，亚马逊、微软等美巨头今年已裁员近5.5万人 IT之家 12 月 22 日消息，据 CNBC 报道，裁员已成为 2025 年就业市场的一个显著特征，多家大公司在人工智能的推动下宣布裁员数千人。 据咨询公司 Challenger, Gray & Christmas 的数据显示，今年美国因人工智能导致的裁员人数已接近 5.5 万人。2025 年美国全年裁员总数达到 117 万人，创下自 2020 年新冠疫情以来的最高纪录，2020 年底公布的裁员人数为 220 万人。数据还显示，10 月美国雇主宣布裁员 15.3 万人，11 月裁员人数超 7.1 万人，其中当月有超 6000 人的裁员直接归因于人工智能技术。在通胀高企、关税增加企业成本，且各大公司纷纷寻求削减开支的背景下，人工智能成为解决这一问题的诱人短期方案。IT之家注意到，麻省理工学院于 11 月发布的一项研究表明，人工智能目前已能承担美国劳动力市场 11.7% 的岗位工作，并有望在金融、医疗保健及其他专业服务领域节省高达 1.2 万亿美元的薪资成本。并非所有人都认为人工智能是大规模裁员的真正原因。牛津互联网研究院人工智能与就业领域助理教授法比安・斯蒂芬尼此前接受采访时表示，人工智能或许只是一个借口。斯蒂芬尼指出，许多在疫情期间业绩表现良好的公司“大幅超编招聘”，而近期的裁员行动实则可能是一次“市场出清”。他补充道：“从某种程度上来说，这些公司是在解雇那些原本就缺乏长期可持续发展岗位的员工。他们不愿承认‘我们在两三年前的招聘决策出现了误判’，反而找了一个替罪羊，声称‘裁员都是人工智能惹的祸’。”以下是 2025 年公开将人工智能列为裁员及重组战略一部分的几家头部企业。亚马逊10 月，亚马逊宣布启动公司历史上规模最大的一轮裁员，削减 1.4 万个企业岗位，以便将资源投入到以人工智能为核心的“重大战略押注”领域。亚马逊员工体验与技术高级副总裁贝丝・加莱蒂在一篇博客文章中写道：“这一代人工智能是自互联网问世以来最具变革性的技术，它正推动企业以前所未有的速度实现创新…… 我们坚信，必须精简组织架构，减少管理层级，强化权责归属，才能以最快速度为客户和业务创造价值。”亚马逊首席执行官安迪・贾西在今年早些时候就已预警过裁员计划，他告知员工，人工智能将缩减公司的员工规模，这家科技巨头未来“从事部分现有工作的人员会减少，而从事其他新型岗位的人员会增加”。微软2025 年全年，微软累计裁员约 1.5 万人，其中 7 月公布的最新一轮裁员涉及 9000 个岗位。微软首席执行官萨提亚・纳德拉在致员工的备忘录中表示，公司需要“重塑新时代的使命愿景”，并进一步强调了人工智能对微软的战略意义。纳德拉称：“在人工智能时代，赋能的内涵是什么？这不仅仅是为特定岗位或任务开发工具，更是要打造能让每个人都自主创造工具的平台。这正是我们正在推动的转型 —— 从一家软件工厂，转变为赋能个人与组织构建所需一切、实现发展目标的智能引擎。”Salesforce9 月，Salesforce 首席执行官马克・贝尼奥夫证实，借助人工智能技术，公司已裁减 4000 名客户支持岗位员工。贝尼奥夫在接受《洛根・巴特利特秀》播客采访时表示：“我已将客户支持团队的规模从 9000 人缩减至约 5000 人，因为我们不再需要这么多人力。”今年夏天，贝尼奥夫就曾透露，人工智能已经承担了公司内部近 50% 的工作任务。IBM今年 5 月，全球科技巨头 IBM 首席执行官阿尔温德・克里希纳向《华尔街日报》透露，人工智能聊天机器人已取代了数百名人力资源岗位员工的工作。不过，与其他借人工智能之名裁员的企业不同，克里希纳坦言，IBM 同时在软件工程师、销售、市场营销等需要更强批判性思维能力的领域扩大了招聘规模。11 月，IBM 宣布在全球范围内裁员 1%，此次裁员或将影响近 3000 名员工。Crowdstrike网络安全软件制造商 Crowdstrike 于 5 月宣布裁员 5%，涉及 500 名员工，并直接将裁员原因归咎于人工智能技术的应用。Crowdstrike 联合创始人兼首席执行官乔治・库尔茨在一份证券备案文件的备忘录中写道：“人工智能一直是我们运营模式的核心基石。它不仅平缓了我们的招聘增长曲线，还帮助我们加速了从创意构思到产品落地的创新进程；它简化了产品上市流程，提升了客户服务效果，并推动公司前台与后台部门实现全面增效。人工智能已成为驱动公司各项业务发展的强大倍增器。”Workday人力资源管理平台服务商 Workday 公司是 2025 年首批以加大人工智能投入为由宣布裁员的企业之一。该公司于 2 月宣布裁员 8.5%，涉及约 1750 个岗位。Workday 公司首席执行官卡尔・埃申巴赫表示，此次裁员是为了优先保障人工智能领域的投资，从而释放更多资源。
-
255次“异常”退货退款都能成功，暴露出什么问题? 半月谈评论员 王淑娟 魏雨田 近期，山东一消费者通过多个账号下单高价商品，“巧妙”掉包后退回低价物品，半年内接连操作225次“异常”退货退款，导致涉事商家直接损失超5万元，如今已被警方立案调查。随着该事件持续发酵，涵盖食品、服饰、箱包、数码产品等多个品类被“薅羊毛”的电商商家，纷纷选择跨省维权。这一现象深刻折射出当前电商领域买卖双方的权益失衡困境。“仅退款”“七天无理由退货”等本是保障消费者权益的制度设计，如今却被少数人滥用，让商家维权深陷“举证难、成本高、渠道堵”的泥淖，亟需以制度之力校准权利天平。消费者的“后悔权”有着明确法律边界。《中华人民共和国消费者权益保护法》规定的无理由退货，以“商品完好、不影响再次销售”为前提，绝非任性退货的“尚方宝剑”。2024年5月6日，国家市场监管总局发布的《网络反不正当竞争暂行规定》更明确指出，“恶意批量购买后退货或者拒绝收货等”行为已构成违法。一些“恶意掉包”人士的高频退货行为，早已超出合理维权范畴，而是对商家合法权益的恶意侵害，这与职业“代退”等黑灰产利用规则漏洞牟利的本质如出一辙。商家跨省维权的无奈，暴露出电商纠纷解决机制的短板。现实中，商家举证面临着多重困境：买家借助AI技术伪造商品破损证据、通过多个账号轮换购买退货退款、平台对首次恶意行为多从轻处置、大促期间审核周期延长……更棘手的是，跨省维权的时间与金钱成本，往往远超商品本身的价值。权利失衡的根源，在于“疏堵”机制的双重缺位。“堵”的层面，对恶意退货的识别与惩戒不够精准，平台黑名单尚未实现跨平台共享，违法成本远低于商家损失。“疏”的层面，商家正规维权通道不够畅通，全国范围内仍缺乏统一高效的纠纷解决体系，导致商家被迫选择“跨省追讨”这种原始维权方式。构建健康电商生态，需筑牢“三维治理”防线。平台要扛起主体责任，利用大数据建立恶意退货识别模型，对高频异常退货行为及时预警，既要惩戒不良商家，也要识别恶意买家。监管部门宜加快完善规则，细化“恶意退货”认定标准，推动跨区域监管协作。司法机关可以探索电商纠纷速裁机制，降低商家维权成本，让合法权益得到快速保障。买卖双方本是共生关系，消费者的合理诉求应被尊重，商家的合法权益更需守护。越来越多商家自发跨省维权的事件警示我们，任何权利的行使都不能突破法律与诚信的边界。唯有让恶意退货者付出代价，让商家维权有章可循，才能让“仅退款”“七天无理由退货”回归制度初衷，让电商市场在公平公正的轨道上实现良性发展。 来源：半月谈新媒体 编辑：张子晴
-
研究发现：若告知消费者广告是由AI生成的，点击率会减少31% IT之家 12 月 21 日消息，纽约大学与埃默里大学的研究人员开展的一项新研究显示，人工智能营销的效果存在显著差异：完全由人工智能生成的广告能大幅提升点击率，而仅用人工智能对人工创作内容做微调的尝试却收效甚微。尤为值得注意的是，若标注广告为“人工智能生成”，其营销效果会骤然下降。 据IT之家了解，该研究结果凸显出两种广告制作方式的巨大差距：由人工智能从零开始构建的广告，表现远优于那些仅用生成式人工智能对人工设计成品做编辑修改的广告。在谷歌展示广告网络（GDN）开展的实地研究中，纯人工智能生成的广告点击率比人工制作的对照组高出 19%。谷歌展示广告网络会基于内容语境，在数百万个网站、应用程序和视频平台上投放横幅广告。相比之下，借助图像修复等技术修改背景或人物的人工智能编辑类广告，不仅未能提升效果，部分情况下表现甚至更差。研究人员将这一现象归因于“输出限制”。在文本创作领域，人工智能编辑现有文案往往效果更佳，但视觉类人工智能的表现却恰恰相反。在修改现有图像时，人工智能模型必须遵循严格的限制条件。研究表明，消费者会认为这类经人工智能修改的广告真实感不足，而真实感的缺失会对购买意愿产生负面影响。相反，当人工智能从零开始创作时，能够自由把控构图、色彩、风格、视角等视觉维度。分析显示，这类全程由人工智能生成的广告视觉冲击力更强、一目了然，能引发消费者更强烈的情感共鸣。当人工智能同时参与产品包装设计时，这一优势会进一步放大。实验数据显示，人工智能生成广告 + 人工智能设计包装的组合，在提升购买意愿和点击率上表现最佳。这表明，视觉类人工智能只有在对广告媒介（包括包装）进行整体化全新设计时，才能发挥最大效用。该研究的第二项核心发现，可能对人工智能在营销领域的应用产生更深远的影响。鉴于欧盟《人工智能法案》要求对人工智能生成内容进行明确标注，研究团队专门测试了这类标注对广告效果的实际影响。结果显示，透明度与产品销量之间存在直接冲突：当广告被明确标注为“人工智能生成”或“人工智能编辑”时，其营销表现会一落千丈。实地测试数据表明，与未标注的人工广告相比，披露人工智能参与创作的广告点击率下降约 31.5%。即便两张广告图片完全相同，只要消费者得知其由人工智能生成，就会给出更低的评价。
-
科技昨夜今晨1221：三部门印发《互联网平台价格行为规则》 “科技昨夜今晨”时间，大家好，现在是 2025 年 12 月 21 日星期日，今天的重要科技资讯有：1、卢伟冰：小米 17 Ultra 价格会涨得有点多，但一定让大家觉得物超所值 卢伟冰重申，“无论怎么涨价，我还是想告诉大家，一定会物超所值的。”>> 查看详情2、三部门：禁止互联网平台低于成本价倾销、大数据杀熟、哄抬价格、强制商家降价等，平台要显著标明折抵价计算方法 国家发展改革委、市场监管总局、国家网信办联合印发《互联网平台价格行为规则》，旨在规范互联网平台价格行为，保护消费者和经营者合法权益，推动平台经济健康发展。新规将于 2026 年 4 月 10 日起施行，有效期 5 年。>> 查看详情3、消息称苹果正为首款折叠屏手机 iPhone Fold 尝试 UFG 玻璃，技术难点有待解决 博主 @数码闲聊站 透露，苹果为折叠屏手机 iPhone Fold 尝试 UFG 玻璃，有技术难点待解决，明年 9 月亮相。还有两家国产厂商评估 UFG 技术，若产业链问题解决也大概率明年亮相。>> 查看详情4、摩尔线程花港架构“华山”、“庐山”芯片公布：主打 AI 推训一体、高性能图形渲染，产品明年亮相 摩尔线程 12 月 21 日发布“华山”、“庐山”两款芯片，分别主打 AI 推理训练一体和高性能图形渲染。其中“华山”芯片支持超十万卡级 AI 工厂，而“庐山”芯片则提升 50% 算力密度和 10 倍能效。搭载这两款芯片的硬件产品将于明年亮相。>> 查看详情5、罗永浩质疑大金中央空调售后：7 台内机每年维护成本约 1.5 万元 @罗永浩的十字路口 12 月 19 日发布微博，公开质疑大金中央空调的售后维护价格体系及服务态度。根据其晒出的报价单，其 7 台大金空调内机每年的维护成本约为 15000 元。>> 查看详情6、全新奥迪 Q5L 预售：31.3 万-38.5 万元，第五代 EA888 + 华为辅助驾驶 据一汽奥迪官方，全新奥迪 Q5L 现已开启预售。新车提供 4 款车型，基于全新的 PPC 平台打造，引入华为乾崑辅助驾驶系统，有望年内上市。>> 查看详情7、卢伟冰：小米 17 Ultra 长焦镜头通过徕卡 APO 认证，成本大约是 15 Ultra 的两倍 卢伟冰透露小米 17 Ultra 长焦镜头成本是 15 Ultra 的两倍，并通过徕卡 APO 认证，带来更少紫边 / 绿边、更锐利的画面。>> 查看详情8、摩尔线程全功能 GPU 技术路线图首次全公开：全新架构“花港”算力密度提升 50%、能效提升 10 倍，可支持十万卡智算集群 摩尔线程发布新一代 GPU 架构“花港”，算力密度提升 50%，能效提升 10 倍，支持十万卡级超规模智算集群。全新 AI 生成式渲染架构和第二代光线追踪硬件加速引擎，带来图形性能突破。>> 查看详情9、《电脑爱好者》杂志公众号注销、官网无法访问，创刊至今已 32 年 据IT之家网友投稿反馈，1993 年创刊的《电脑爱好者》杂志公众号现已注销，官网也已经无法打开。>> 查看详情10、小米汽车豪掷超亿元“红包”补贴经销商，加速全国渠道布局 小米汽车向全国经销商发放超 1 亿元补贴，2024 年建成门店每店补 10 万，2025 年新建门店每店补 50 万。目前全国服务网点达 249 家，覆盖 144 城，计划新增 36 家门店扩展至衡阳、绵阳等 7 城。部分经销商单家获超 400 万元。>> 查看详情11、消息称《GTA 6》含大量类似《魔兽世界》的网游元素 游戏制作人 Rich Vogel 透露，根据其获悉的消息，《GTA 6》计划包含大量 MMORPG（大型多人在线角色扮演游戏）特征，暗示其将演变为该类型的游戏。>> 查看详情12、苹果最强夜拍技术曝光：从源头 AI 提升画质，告别“油画感” 科技媒体 9to5Mac 12 月 20 日发布博文，报道称苹果携手普渡大学，为彻底解决极低光照环境下的拍摄难题，联合开发了一项名为 DarkDiff 的全新 AI 技术。>> 查看详情今天就先聊到这里，科技昨夜今晨，咱们明天见。
-
朱光耀：中美AI实力对比，中国具备三项优势 当前，全球正深入推进以数字技术为核心的第四次产业革命，中国AI产业如何把握发展机遇？面对AI泡沫争议，中国式AI发展之路该如何走？财政部原副部长朱光耀近日做客中国经济网《深谈》节目，围绕数字经济相关话题进行深入解读。当前中美在人工智能领域处于全球前列，美方曾明确提及人工智能是中美之间的竞争焦点。朱光耀表示，“客观来讲，我们在算力上与美国仍有差距，这也是美国通过高端芯片出口管制试图维持领先的原因。但外部压力反而激励中国坚持自立自强，‘十四五’期间在人工智能领域实现了突破性发展。”朱光耀强调，中国拥有全球最大的AI应用场景、充足的电力保障和高效的基础设施。“中国的基础支撑优势是美国难以比拟的。可以肯定的是，中国已稳居AI全球第一梯队，与美国的差距不断缩小，在电力保障、基础设施和场景应用（海量数据支撑）方面具备独特优势。”他进一步分析，中美两国在AI发展方向上一致，但具体路径存在明显差异：“中国坚持开源（open source）路径，通过开放技术赋能全球；美国则倾向于以闭源垄断方式控制人工智能的全球化发展。”朱光耀强调，无论路径与目标存在何种差异，中美在AI伦理与规则制定上必须开展合作。“作为全球AI发展的两大引领者，若无法在伦理标准、规则制定上真诚协作、协调政策、形成共识，可能导致AI发展脱离人类控制，引发系列风险。因此，从长远战略考量，中美在AI领域的合作不可或缺。”“近期华尔街不断加大对中国AI领域的投资布局、调高投资预期，争夺市场先机，这恰恰说明国际投资者认可中国AI产业的发展潜力与未来回报。”朱光耀说道。当前关于AI泡沫的讨论较多，对此，朱光耀明确表示不认为AI是泡沫。“从价值本质来看，我不认为AI是泡沫。生产力发展的每一个关键阶段都需要持续投资，AI作为第四次产业革命的核心领域，吸引大量投资、汇聚众多企业参与竞争，是产业发展的正常规律。”他解释道，剧烈竞争必然伴随淘汰过程，若将这一淘汰阶段视为“泡沫”，那么这种“泡沫”实则是产业大浪淘沙的必经之路。“经过淘汰筛选，优质企业将实现涅槃重生，推动整个产业的生产力水平迈向新高度。”对于“如果要培育中国版的英伟达，应采取何种路径”的问题，朱光耀表示，中国无需刻意复制“英伟达模式”，而应坚持走中国式AI发展道路，核心是推进“AI+”战略。“我们要充分发挥三大优势：一是庞大的应用场景优势，为AI技术落地提供广阔空间；二是海量的数据资源优势，为模型训练与优化提供核心支撑；三是强大的电力供应与基础设施保障优势，为AI产业规模化发展筑牢基础。”朱光耀指出，依托这些优势，应着力培育具有中国特色的人工智能企业集群，而非单一企业。原标题：《朱光耀：中美AI实力对比，中国具备三项优势》栏目主编：张武文字编辑：高飞本文作者：中国经济网题图来源：上观题图
-
Andrej Karpathy 年度总结：Nano Banana最为震撼， 指向下一代 AI GUI 的雏形 ↑阅读之前记得关注+星标⭐️，，每天才能第一时间接收到更新AK的年终总结来了，这是不可错过的好文，全文分享给大家 2025 年是大型语言模型（LLM）领域蓬勃发展、大事频发的一年。以下是我个人认为最值得关注且略感意外的“范式转变”清单——这些变化改变了行业格局，并在理念上让我深受触动1. 基于可验证奖励的强化学习（RLVR） 在 2025 年初，各大实验室的 LLM 生产流程大体如下：预训练（Pretraining，约 2020 年的 GPT-2/3）指令微调（Supervised Finetuning，约 2022 年的 InstructGPT）基于人类反馈的强化学习（RLHF，约 2022 年）长期以来，这一直是训练生产级 LLM 的成熟稳定配方。而到了 2025 年，基于可验证奖励的强化学习（RLVR） 成了这一组合中事实上的新成员。通过针对一系列可自动验证奖励的环境（例如数学题或代码谜题）进行训练，LLM 会自发地演化出在人类看来类似于“推理”的策略——它们学会了将问题拆解为中间计算步骤，并学会了多种来回尝试、推导解决问题的策略（参见 DeepSeek R1 论文中的示例）。在之前的范式中，这些策略很难实现，因为人类并不清楚 LLM 最优的推理路径和纠错过程应该是怎样的——模型必须通过针对奖励的优化，自己找到行之有效的方法。与 SFT 和 RLHF 这类计算量较小的“轻量级”微调阶段不同，RLVR 针对的是客观（不可作弊）的奖励函数，这使得进行更长周期的优化成为可能。事实证明，运行 RLVR 具有极高的“能力/成本比”，它吞噬了原本计划用于预训练的算力。因此，2025 年的大部分能力提升，都源于各大实验室在消化这一新阶段带来的“算力积压”，总体上我们看到的模型参数规模变动不大，但 RL 运行的时间要长得多。同样，这一新阶段还带了一个全新的调节旋钮（以及相关的缩放定律）：我们可以通过生成更长的推理路径、增加“思考时间”，来控制模型在推理时的能力表现。OpenAI 的 o1（2024 年底）是 RLVR 模型的首次展示，但 o3 的发布（2025 年初）才是明显的拐点，让你能直观感受到这种差异。2. 幽灵 vs. 动物 / 锯齿状智能 2025 年，我（以及我认为整个行业也是如此）开始从直觉上内化 LLM 智能的“形态”。我们并不是在“进化或培养动物”，而是在“召唤幽灵”。LLM 技术栈的一切（神经架构、训练数据、训练算法，尤其是优化压力）都完全不同，因此产生出完全不同于生物智能的实体也就不足为奇了，用观察动物的视角来看待它们是不恰当的。从监督信息的比特位来看，人类神经网络是为了在丛林部落中生存而优化的；而 LLM 神经网络是为了模仿人类文本、在数学题中获取奖励、以及在 LM Arena 榜单上获得人类点赞而优化的。随着可验证领域的出现，RLVR 使得 LLM 在这些领域附近的能力出现“激增”，整体表现出一种有趣的**“锯齿状”性能特征**：它们既是博学的天才，又像是个思维混乱、有认知障碍的小学生，前一秒还在解难题，后一秒就可能被简单的提示词破解（Jailbreak）从而泄露你的数据。 与此相关的是，我在 2025 年对各种基准测试（Benchmarks）产生了普遍的审美疲劳和信任危机。核心问题在于，基准测试从定义上几乎就是“可验证环境”，因此极易受到 RLVR 或更弱形式的合成数据生成的攻击。在典型的“刷榜（benchmaxxing）”过程中，实验室团队不可避免地在测试集周围构建环境，长出“锯齿”来覆盖这些区域。“面向测试集训练”已经成了一种新的艺术形式。如果一个模型刷爆了所有榜单，却依然没能实现通用人工智能（AGI），那会是怎样的景象？3. Cursor / 新一代 LLM 应用层 关于 Cursor，最令我触目的（除了它今年的彗星般崛起）是它令人信服地揭示了“LLM 应用”的新层级——人们开始讨论各行各业的“Cursor 版”。正如我在今年的 Y Combinator 演讲中所强调的，像 Cursor 这样的 LLM 应用为特定垂直领域封装并编排了 LLM 调用：它们处理“上下文工程”它们在底层编排多个 LLM 调用，将其串联成日益复杂的有向无环图（DAG），精细平衡性能和成本它们为人类参与提供特定应用的图形界面（GUI）。它们提供了一个“自主程度调节滑块”2025 年有很多关于这个新应用层究竟会有多“厚”的讨论。LLM 实验室会通吃所有应用，还是会给垂直应用留下肥沃的草原？我个人怀疑，LLM 实验室倾向于培养出能力全面的“大学生”，而 LLM 应用则会通过提供私有数据、传感器、执行器和反馈闭环，来组织、微调并真正驱动这些“大学生”团队，使之成为特定领域的专业从业者。4. Claude Code / 住在你电脑里的 AI Claude Code (CC) 的出现，是 LLM 智能体（Agent）的第一次令人信服的展示——它能以循环往复的方式串联工具调用和推理，进行长时间的问题解决。此外，CC 令我关注的一点是，它运行在你的电脑上，使用你的私有环境、数据和上下文。我认为 OpenAI 在这方面走偏了，因为他们把 Codex/智能体的重心放在了云端容器，通过 ChatGPT 编排，而不是放在 localhost（本地）。虽然云端运行的智能体集群感觉像是“AGI 的终局”，但我们生活在一个能力参差不齐、技术缓慢起步的过渡世界，直接在电脑上运行智能体，与开发者及其具体配置手拉手工作，反而更有意义。CC 抓住了这个优先顺序，并将其打包成一个精美、极简、令人信服的命令行（CLI）形态，改变了 AI 的样貌——它不再是一个像 Google 那样你主动访问的网站，而是一个“住”在你电脑里的灵体/幽灵。这是一种全新的、独特的 AI 交互范式5. Vibe coding 2025 年，AI 跨越了一个能力阈值，使得人们仅凭英语就能构建各种令人惊叹的程序，甚至完全忘记了代码的存在。有趣的是，“Vibe coding”这个词是我在一条淋浴时的胡思乱想推文里偶然创造的，完全没料到它会流传这么广。有了Vibe coding，编程不再是受过高度训练的专业人士的专利，而是任何人都能做的事。在这方面，它再次印证了我之前在《权力归于人民》中所写的：LLM 如何反转了技术扩散的脚本——与以往所有技术不同，普通人从 LLM 中获益远多于专业人士、企业和政府。不仅普通人能尝试编程，受过训练的专业人士也能写出更多（氛围编码产生的）原本根本不会去写的软件。在开发 nanochat 时，我用 Rust 氛围编码了我自己的高效 BPE 分词器，而不需要去寻找现有库或在那个深度学习 Rust。今年我氛围编码了许多项目，作为我想要存在的东西的快速 Demo。我甚至为了找一个 Bug 氛围编码了整个临时应用——因为代码突然变得免费、瞬时、可塑，用完即弃。氛围编码将重塑软件生态，并改变职业定义。6. Nano Banana / LLM 图形界面 Google Gemini Nano Banana 是 2025 年最令人震撼、最具范式转移意义的模型之一。在我的世界观里，LLM 是继 1970、80 年代计算机之后的下一次重大计算范式。因此，我们将看到基于类似逻辑的类似创新：我们将看到个人计算的等价物、微控制器的等价物（认知核心）、互联网的等价物（智能体网络）等等。特别是在 UI/UX 方面，与 LLM 对话有点像在 80 年代向电脑控制台输入命令。文本是计算机（和 LLM）偏好的原始数据表示，但它并不是人类偏好的格式，尤其是在输入端。人类其实不喜欢读长篇大论——这很慢且费劲。相反，人类喜欢以视觉和空间方式消耗信息，这就是传统计算中 GUI 被发明的原因。同理，LLM 也应该以我们偏好的格式与我们交流——通过图像、信息图、幻灯片、白板、动画/视频、网页应用等。这种模式的早期和现状当然是 Emoji 和 Markdown，它们是装饰和排版文本的方式。但谁来真正构建“LLM GUI”呢？在这种视角下，Nano Banana 是这种可能性的早期雏形。重要的是，它的显著特征不仅在于图像生成本身，而在于由文本生成、图像生成和世界知识在模型权重中交织而成的联合能力。简而言之： 2025 年是 LLM 领域激动人心且略带意外的一年。LLM 正在演变成一种新型智能，它比我预期的要聪明得多，同时也比我预期的要笨得多。无论如何，它们都极其有用，我认为即便以目前的能力，整个行业实现出的潜力还不到 10%。与此同时，还有太多的想法值得尝试，从概念上讲，这个领域依然大有可为。正如我今年早些时候在 Dwarkesh 的播客中所说：我同时相信（表面上看似矛盾）我们会看到持续且飞速的进展，但依然有大量艰苦的工作等待完成。坐稳了，好戏才刚开始。source：https://x.com/karpathy/status/2002118205729562949--end-- 最后记得⭐️我，每天都在更新：欢迎点赞转发推荐评论，别忘了关注我
-
科技昨夜今晨1220：2025“年度字词”揭晓 “科技昨夜今晨”时间，大家好，现在是 2025 年 12 月 20 日星期六，今天的重要科技资讯有：1、摸摸党起诉被驳回：男子 4 买 4 退华为 Mate 60 RS 遭拒，法院认定有悖于“七天无理由退货”初衷 男子 4 买 4 退同款手机被拒，法院驳回起诉：有悖于“七天无理由退货”初衷。法院认为其行为有违公平诚信原则，损害商家权益。>> 查看详情2、2025“年度字词”揭晓：“韧”“深度求索 DeepSeek” 由国家语言资源监测与研究中心、商务印书馆、新华网联合主办的“汉语盘点 2025”活动，12 月 19 日在京揭晓 2025“年度字词”。>> 查看详情3、消息称小米汽车已获得 L3 级自动驾驶道路测试牌照 该测试牌照主要用于在北京市智能网联汽车高快速路测试路段上进行有条件自动驾驶测试，旨在探索未来更加安全智能的个人出行服务。>> 查看详情4、拳头宣布《英雄联盟》2027 年迎史上最大更新“League Next”，没有 LOL 2 开发计划 拳头游戏宣布《英雄联盟》将于 2027 年迎来史上最大更新“League Next”，涵盖视觉系统、客户端整合、玩法调整等。官方明确表示不会开发《英雄联盟 2》，而是持续更新现有游戏。>> 查看详情5、苹果客服回应 iPhone 存储空间用完就坏：要保证系统流畅至少留 1GB，建议用户及时清理 近日，“iPhone 存储空间用完就坏”话题引发热议。苹果官方回应称，存储空间满载可能导致系统卡顿、无法开机等问题，建议保留至少 1GB 可用空间。用户需主动清理存储，避免影响设备性能。>> 查看详情6、全球首款 2nm GAA 手机 SoC 芯片：三星 Exynos 2600 正式揭晓 三星 Exynos 2600 正式发布，全球首款 2nm GAA 智能手机 SoC 芯片，CPU 性能提升 39%，GPU 提升 100%，NPU 提升 113%，散热效率提升 16%。>> 查看详情7、人车平安：甘肃一轿车刹车失灵 115km/h 狂奔 490 公里直至燃油耗尽，两地交警接力护航化险为夷 12 月 17 日，一辆甘 A 牌照轿车在 G75 高速定速巡航失控，车速锁定 115km/h。两地交警接力护航近 500 公里，最终车辆燃油耗尽安全停下。>> 查看详情8、消息称顺丰主动退出抖音电商退货业务 知情人士透露，顺丰并未参与 2026 年抖音电商退货服务，系其主动放弃该业务市场。后续，抖音电商退货履约将逐步由京东、中通、圆通等物流服务商承接。>> 查看详情9、小米 Xiaomi 家庭屏 11 上架：11 英寸 1200P 面板、支持超级小爱 小米 Xiaomi 家庭屏 11 正式上架京东，配备 11 英寸 1200P 面板，支持超级小爱，内置 8MP 摄像头和 4 单元扬声器。预计将与小米 17 Ultra 同台登场。>> 查看详情10、阿里人士回应“千问全员会标语称‘干死豆包’”：假的 12 月 19 日网络流传一张所谓“阿里千问全员会”图片，图中疑似阿里千问员工聚集在广场上手举豆包，广场一侧有“干死豆包”标语。对此，阿里相关人士向财联社记者辟谣，表示此图是“假的”。>> 查看详情11、科幻电影《阿凡达 3》上映，豆瓣开分 7.6 为系列最低 2025 年 12 月 19 日，《阿凡达 3：火与烬》全国上映，豆瓣开分 7.6 为系列最低。影片由詹姆斯・卡梅隆执导，原班人马回归，还将介绍两支新纳美族群。>> 查看详情12、上海电信“隔空回应”罗永浩：WiFi 速率不达标原因多样，提供免费网络检测和维修服务 上海电信发布公告，针对用户反映的 WiFi 速率不达标问题，将提供免费、专业的网络检测和维修服务。公告指出，速率不达标可能由户型、信号干扰等多种原因造成。用户可通过 10000 号等渠道申请服务。>> 查看详情13、追觅首款手机曝光：1.08 亿主摄、6.67 英寸屏幕、5000mAh 电池 科技媒体 MT.today 12 月 18 日发布博文，报道称型号为 W5110 的追觅（Dreame）手机通过了欧盟能效标签认证，其用户手册也同步流出。>> 查看详情14、零跑 Lafa 5 正式开启全国交付：官方指导价 9.78 万元起，CLTC 纯电续航 515~605km 零跑汽车宣布 Lafa5 正式开启全国交付，新车定位纯电两厢紧凑型车，售价 9.28-11.68 万元，CLTC 续航 515-605km，高配搭载激光雷达。新车基于 LEAP 3.5 架构 B 平台打造，配备高通骁龙 8295P 芯片，支持城市 NAC 导航辅助巡航。>> 查看详情15、苹果官网 / Apple Store App 免息分期新增 14 家银行，含中行、农行、交行、广发等 苹果官网和 Apple Store App 免息分期付款选项 12 月 19 日更新，新增 14 家银行支持，包括中行、农行、交行等，最长可分 24 期免息。订单金额需不低于 1000 元，部分需通过支付宝完成。>> 查看详情16、豆包手机大家族：字节跳动被曝正推进与 vivo、联想、传音等多家硬件厂商开展 AI 手机合作 字节跳动正与 vivo、联想、传音等硬件厂商推进 AI 手机合作，拟通过预装 AIGC 插件获取用户入口。合作将优先覆盖 2000 元以上中端机型，首批通过新机预装实施。>> 查看详情17、全球首款半固态电池车型，上汽名爵全新 MG4 半固态安芯版交付 上汽名爵宣布全球首款半固态电池车型 MG4 半固态安芯版正式交付，续航 530km，售价 9.98 万元起。新车配备高通 8155 芯片，支持多项智能互联功能。>> 查看详情今天就先聊到这里，科技昨夜今晨，咱们明天见。
-
苹果最强夜拍技术曝光：从源头AI提升画质，告别“油画感” IT之家 12 月 20 日消息，科技媒体 9to5Mac 今天（12 月 20 日）发布博文，报道称苹果携手普渡大学，为彻底解决极低光照环境下的拍摄难题，联合开发了一项名为 DarkDiff 的全新 AI 技术。IT之家援引博文介绍，在极低光照条件下，手机拍摄的照片往往充满噪点。为了掩盖这些噪点，传统算法通常会进行过度平滑处理，导致照片丢失细节，呈现出类似“油画”的涂抹感。苹果与普渡大学的研究团队为解决这一顽疾，推出了一种名为“DarkDiff”的新型 AI 模型。该研究并未沿用传统的后期修图思路，而是开创性地将预训练的生成式扩散模型“重新指派”给相机的图像信号处理（ISP）流程，从源头提升画质。 DarkDiff 的核心创新在于介入时机，不同于在成像后才进行 AI 修补，DarkDiff 在相机 ISP 处理原始传感器数据（Raw Data）的早期阶段就已介入。ISP 负责白平衡和去马赛克等基础处理，生成线性 RGB 图像后，DarkDiff 随即接手进行降噪和细节生成。这种深度集成，让 AI 能够理解照片在黑暗区域应有的纹理细节，而非简单地模糊像素。 生成式 AI 常因“幻觉”问题而篡改画面内容（如无中生有地生成物体）。为防止此类情况，DarkDiff 引入了“局部图像块注意力机制”。该机制强制模型关注图像的局部结构，确保 AI 在增强细节的同时，严格忠实于原始场景。此外，研究人员还使用了“无分类器引导”技术，通过调节引导强度，在平滑度与锐利度之间找到最佳平衡，避免生成伪影。研究人员为了验证效果，使用了索尼 A7SII 相机在极暗环境下拍摄测试样本，曝光时间短至 0.033 秒。将 DarkDiff 处理后的图像与使用三脚架长曝光（时长为测试图 300 倍）拍摄的参考图进行对比，结果显示 DarkDiff 在色彩还原和细节清晰度上均优于现有的 Raw 增强模型。尽管效果惊人，但 DarkDiff 距离量产仍有距离。研究人员坦言，该技术的处理速度远慢于传统算法，且巨大的算力需求若在手机本地运行将极快耗尽电池，未来可能需要依托云端处理。此外，模型在识别低光场景下的非英文文本时仍存在局限，该研究目前更多展示了苹果在计算摄影领域的探索方向，短期内未必会直接装载于新款 iPhone。 参考
-
聚焦雄安新区丨气象人工智能科学模型“风源”在雄安发布 河北日报讯（见习记者康晓博）12月19日，中国气象局在雄安新区发布气象人工智能科学模型“风源”（以下简称“风源”）。该模型将通过提供开源开放科创平台底座，助力人工智能气象预报模型能力提升与气象人工智能科学研究。中国气象局副局长曹晓钟表示，中国气象局把气象人工智能放在国家战略全局中谋划，推进人工智能赋能气象高质量发展。“风源”标志着气象部门拥有了自主知识产权的端到端科学模型底座，在关键环节实现了技术自主可控，具备了持续迭代、滚动演进的工程基础。“风源”的核心能力是什么？研发团队首席科学家王亚强介绍，“风源”V1.0版本包含数据同化和预报两个模块，能够基于观测数据直接开展全球气象预报。“风源”的长期目标，是发展为观测驱动、多圈层耦合、融合物理机制的开放预报模型，旨在通过它的开放性吸引行业专家，汇聚研发力量，并在预报模型成熟后开展业务测试，为预报业务提供理论和技术支撑。会上，中国气象局还发布了“风清”“风雷”“风顺”三个气象人工智能预报模型的升级研发成果。“风清”是人工智能全球中短期预报系统，升级后的V1.5版本已通过业务化准入，有效预报天数和关键层次物理量预报准确率均有提升，新增的预报产品特别是降水预报准确率优于现有同类业务产品；“风雷”是人工智能临近预报系统，其V1.1版本实现从预报“雷达回波”到直接预报“定量降水”的升级；“风顺”是人工智能全球次季节—季节预测系统，升级后的V1.5版本在空间分辨率、预测要素、概率预测性能、数据基础等方面实现重要突破。升级后的这些气象人工智能预报模型将为短临预警、极端气候事件预警、能源调度、农业生产规划及国际气候服务提供更广泛、更精准的支撑，切实发挥气象防灾减灾第一道防线作用。
-
“千问”AI梗图引阿里、腾讯下场，岁末流量大战一触即发 一张AI生成图，竟引发阿里、腾讯接连下场“抢流量”？12月19日，有网友称，“千问开了一个全员会，把所有人拉到了一个广场，每个人发了一个豆包，让他们把豆包举过头顶，边喊干死豆包，边掰成两半，最后吃掉。”与此同时，一张似乎能印证该传言的图片也迅速在网络上传播。“千问”即阿里旗下重磅押注的C端App，也是阿里系大模型Qwen的中文名，而“豆包”则系字节系C端App、字节系大模型名称。随后，千问App官方微信公众号“阿里千问”辟谣称图片由AI生成，并表示“也不知这张图是哪位的杰作，大家都是干AI的，相煎何太急啊。”紧接着阿里千问话锋一转抛出AI生成的梗图，并欢迎大家多来玩千问App生图功能。 在该条推文底下，不断有网友@腾讯系元宝询问该图片的真假，这也将这场“流量大战”中的第三方——腾讯拉下了场。腾讯随后迅速在元宝官微接过这一波流量称：“今天忙坏了！因为上述图片，自己度过了一个忙碌的周五，”同时表示“元宝能当逗包，也能解你千问”，并放上了元宝生成的相关梗图——“我上我也行”。“大家都是干AI的”，阿里字节多次交锋该图片一出，千问App官方微信公众号“阿里千问”正式辟谣：图片完全是AI生成的，是假的。还表示“也不知这张图是哪位的杰作，大家都是干AI的，相煎何太急啊。”此外，阿里千问还在官方公众号发了很多AI生成的梗图，并话锋一转，欢迎大家多来玩千问App的生图功能。 尽管该图片被辟谣系AI生成，但引发广泛关注的原因是作为中国AI第一梯队的字节与阿里在AI战场的多次交锋。近期，阿里全面展开C端的布局。12月15日，蚂蚁集团将其AI健康产品“AQ”正式升级为“蚂蚁阿福”，新版应用以健康陪伴为重点，产品定位从医疗延伸至大健康。自今年6月上线以来，“蚂蚁阿福”仅用半年时间，月活就突破1500万，跻身国内前五大AI应用，增长远超内部预期。阿里另一重磅应用——蚂蚁基于百灵大模型的AI应用“灵光”，该产品用户规模在6天内突破了200万。11月17日，阿里旗下AI助手千问App上线公测。阿里方面表示，千问App的定位是“会聊天能办事的个人AI助手”，将把千问App与电商、地图、本地生活等业务生态深度整合，持续强化其Agentic能力——让AI不仅能理解、能生成，更能跨场景协同、直接把事办成。针尖对麦芒，阿里系应用用户量暴涨之时，12月18日字节在其火山引擎FORCE原动力大会上公布豆包大模型日均tokens调用量已超过50万亿，今年9月该数据为30万亿。一直以来，字节的打法是通过豆包大模型在各个赛道打造软硬件应用，以C端带动B端。这一策略最终收效颇丰：根据IDC发布的《中国大模型公有云服务市场分析2025H1》，今年上半年，中国公有云上大模型调用量达536.7万亿Tokens。其中，火山引擎的调用量全国第一，市场份额49.2%，占比几乎过半。值得一提的是，在火山引擎FORCE原动力大会后，火山引擎总裁谭待在接受媒体采访时也回应了与阿里等对手竞争的问题。在谈及对手猛攻C端时，谭待表示，竞争不关键，关键的是一起将市场做大。“首先，增长3倍和5倍，假设你是对的，但是明年市场能涨10倍呢？大家看的就不是存量的竞争，不是零和博弈，而是一起把这个市场做大。别的云厂商现在也很重视MaaS，我觉得挺好。第二，这件事本身的天花板很高，如果对手投入这么大，能带来更多的人、更多的想法，我觉得特别好，这样我们就一起把这个事情做大，加速AI落地社会的发展。”他还谈到做C端布局和B端布局的关系。“我们以前讲大数据，C端很难体验到背后的东西，但是模型是C端、B端都可以很容易体验到的，大模型其实2C、2B之间会有一个很好的协同。同时，模型让个体的能力变得更强，以前大家觉得2B软件特别难用，因为它更多考虑的是流程设计得好不好；但到了大模型时代，这些东西可能通过Agent一句话就完成了，所以一个人能做一个团队的事情，这个时候个体的体验就很关键。我觉得这是字节一个很大的优势，我们擅长把体验做好。”这也总结了字节正在以C端带动B端的方式布局AI。腾讯加入流量战局，元宝投流被千问反超 回到那张梗图。在千问App官方微信公众号下，不少人@腾讯元宝询问元宝“怎么看这个事情”。事实上，元宝的评论功能越来越被大众所熟知。目前微信公众号、视频号、QQ浏览器、腾讯新闻、QQ音乐、腾讯自选股、腾讯视频等多个腾讯旗下产品均已接入元宝。即当用户在文章评论区输入@符号，选择官方“元宝”即可召唤AI助手，输入想提问的问题后，元宝便能做出相应回答。在微信和QQ则可添加元宝好友，以聊天机器人的形式内嵌至用户的聊天页面。于是乎，腾讯C端App元宝也在其官方公众号玩起了梗，称“今天忙坏了”，并表示“元宝能当逗包，也能解你千问”，并放上了元宝生成的相关梗图，称“我上我也行”。 近期，一直走低调路线的腾讯突然发力。12月17日，腾讯升级大模型研发架构，新成立AI Infra部、AI Data部、数据计算平台部，全面强化其大模型的研发体系与核心能力。其中，出自“清华姚班”、OpenAI著名研究者姚顺雨出任“CEO/总裁办公室”首席AI科学家，向腾讯总裁刘炽平汇报；他同时兼任AI Infra部、大语言模型部负责人，向技术工程事业群总裁卢山汇报。据腾讯表示，此次大模型研发架构升级，在进一步强化腾讯工程化优势的同时，旨在提升AI大模型研究能力，聚焦公司AI战略布局，提升AI大模型的研发效率。值得一提的是，近期有业内人士在接受采访时透露，腾讯、阿里、字节即将在今年春节展开新一轮的流量大战。长期以来，“春晚经济学”备受互联网大厂追捧，2015年微信与央视春晚达成合作，用户可以通过微信“摇一摇”抢红包，数据显示，除夕当天微信用户互动总量达110亿次，微信钱包绑卡用户突破2亿，除夕至初八期间吸引超800万用户。该次行动曾被阿里创始人马云称为“珍珠港偷袭计划”。随后在2016年和2017年，支付宝连续两年成为央视春晚的独家合作互动平台，“集五福”风靡一时成为热门话题。2018年，淘宝与央视春晚达成独家互动合作，在春节期间发放总额超过10个亿的现金红包。2024年春晚以来，除电商互动合作、版权转播合作之外，AI成为互联网厂商合作新增量。2025年春晚，阿里云成为总台春晚云计算AI独家合作伙伴，阿里云全球云计算基础设施及AI技术支持全球华人云上看春晚。时间拉回近期，根据DataEye研究院发布的数据，今年11月，腾讯元宝、千问、豆包、AI抖音和360 AI智剪位列大陆市场原生AI产品投放素材量TOP 5，这5款应用占据了内地市场原生AI产品月投放素材量的95%。尽管整个11月，腾讯元宝买量素材遥遥领先，但千问在11月末日投放素材量对腾讯元宝实现反超。显然，新一轮流量大战已然打响。 采写：南都N视频记者 林文琪
-
伪科普有哪些常见套路（唠“科”） 阮光锋 互联网给人们获取信息带来了便利。然而，这几年，很多人经常有一种感觉：网上关于“科学”的内容越来越多，也变得越来越难以分辨了——前脚刚刷到“吃木薯助眠”，后脚又看到“冷冻馒头会长黄曲霉毒素”。仔细一想，总觉得哪里不对劲，又说不上来。 这，就是典型的伪科普。 伪科普的重灾区在哪里？ 说起伪科普，大家第一反应是健康养生的内容：“绿豆汤低温冷藏后不能吃”“多吃碱性食物瘦得快”“味精吃多了会头秃，会致癌”……中国科学技术协会做过统计，伪科普涉及食品安全、营养健康、农业技术等10多类主题，其中健康领域是重灾区。过往发布的科学辟谣内容中，健康领域占35%左右，食品安全、饮食营养等约占30%，美妆护肤类约占15%，科技前沿、家居与日常安全类各约占10%。 值得注意的是，科技前沿领域的伪科普也在悄然抬头。比如，“量子鞋垫”“量子水”“量子手链”……贴上“量子”标签就被吹捧为改善健康的灵丹妙药。还有人工智能领域，有人说“AI能预测疾病，只要上传一张照片，就能查出你未来会不会得癌症”，实际上现在的AI确实能在医疗领域帮上忙，但远远没到“看照片诊断癌症”的程度，这种说法纯粹是夸大其词。这些伪科普利用人们对前沿科技的不熟悉，有很强的欺骗性，久而久之还会损害公众对真实科学的尊重与理解。 网络伪科普内容通常有哪些固定的套路？ 第一种，也是最常见的——恐惧营销话术，通过“致癌”“有毒”等标题抓人眼球。人类大脑更容易被情绪化信息吸引，这为伪科普传播提供了心理基础，很多人就忍不住点进去看，还会主动转发给家人朋友。 第二种是堆砌专业术语唬人，炒作科学概念。如前面提到的“量子鞋垫”，常温下鞋垫与人体接触不会产生任何量子效应。然而普通人对“量子”一知半解，这些伪科普就把“量子”“量子能量”等专业术语堆在一起，说得高深玄乎、天花乱坠。 第三种是伪造权威背书。要么说“某知名大学研究发现”“某权威机构证实”，就像“冷冻馒头会长黄曲霉毒素”的谣言，说是某著名大学的研究成果，结果一核实才发现那所大学根本没做过这个研究。 为啥伪科普这么难对付？ 一方面，造谣低成本，辟谣讲科学。伪科普造谣完全不需要任何科学逻辑，通常都是怎么吓唬人、怎么吸引眼球怎么来。但辟谣却要下很多功夫，因为要讲科学、讲证据、讲逻辑。辟谣往往先调查取证，核实谣言里提到的“专家”“机构”“研究成果”等信息，还要用严谨的说法解释清楚，这个过程可能要花很长时间。难怪常有人说“造谣一张嘴，辟谣跑断腿”。 另一方面，伪科普背后有很大的经济利益驱动。现在很多伪科普背后已经形成了一条完整的灰色产业链，大量MCN机构招募专人批量制作伪科普内容，再给账号“推流”，等有了流量就开始带货、变现。而科普辟谣不带货、不变现，还需要大量人力财力的投入。 更让人头疼的是，随着AI技术发展，伪科普生产门槛越来越低。AI技术能快速生成伪科普文本、图片甚至视频，还能合成“专家”的声音和形象，而且成本更低、传播速度更快、渗透范围更广、更加难以分辨，给识别和治理带来更大挑战。 面对伪科普，普通人应该怎么提高防范意识？ 第一，查证信息来源。真正的科普内容往往会引用权威研究或详细的数据，而伪科普通常使用模糊的说法，如“有研究表明”却不提供具体来源或细节信息。 第二，别信绝对化的说法。科学研究很严谨，一般会用“可能”“或许”“初步研究表明”这样的描述。如果一个帖子里全是“肯定”“绝对”“100%有效”，那大概率是假的。 第三，去权威平台核实。如果不确定内容是真是假，可以去国家级平台核实，比如中国科协联合多部门打造的科学辟谣平台、科普中国等，都会对常见的谣言进行解读。 (作者为中华预防医学会健康传播分会委员) 《 人民日报 》( 2025年12月20日 06 版)
-
前Meta首席AI科学家再创业，AI新公司估值直指30亿欧元 Meta首席人工智能科学家、图灵奖得主Yann LeCun正为其新创立的AI公司寻求5亿欧元融资，此举将使这家人工智能公司在正式推出之前估值达到约30亿欧元。据英国金融时报援引知情人士透露，即将于年底离开Meta的LeCun已任命法国健康科技初创公司Nabla创始人Alexandre LeBrun担任新公司首席执行官。该企业命名为“先进机器智能实验室”（Advanced Machine Intelligence Labs），计划于明年1月公布详细信息，LeCun将出任执行主席。这是今年人工智能领域又一笔备受关注的高额融资案例。此前，OpenAI联合创始人Ilya Sutskever于4月为其成立仅一年、尚未推出产品的AI公司Safe Superintelligence成功筹集20亿美元，估值高达320亿美元。瞄准超级智能AI系统 AMI Labs将专注于构建新一代超级智能AI系统，其核心是开发能模拟并理解物理世界运行的“世界模型”。这类模型在机器人、自动驾驶等依赖环境交互的领域具有广阔应用前景。该初创公司的技术基础源自LeCun在Meta期间主导的研究方向，致力于构建新型AI架构。该架构不仅能通过文本，更能直接通过视频与空间数据进行学习，并具备持续记忆、复杂推理及规划复杂行动序列的能力。尽管Meta不会对该公司进行直接投资，但双方已计划建立“合作关系”。这一安排将使Meta能够获取相关技术并进行商业化应用，从而在AI基础设施领域保持其技术生态的延伸与影响力。Nabla联合创始人出任CEO Nabla联合创始人Delphine Groll在一份声明中表示，经董事会批准的过渡计划中，公司联合创始人兼首席执行官Alex LeBrun将卸任现职，并出任AMI Labs的首席执行官。与此同时，Nabla已与AMI Labs建立战略研究合作伙伴关系。在董事会物色正式首席执行官期间，现任首席运营官Groll将负责公司的日常领导工作。LeBrun则将继续担任Nabla的董事长兼首席人工智能科学家。Meta AI战略大幅调整 LeCun即将离开Meta的时机，正值扎克伯格重新调整公司AI战略，力图在开发更先进AI系统的竞争中与OpenAI及谷歌展开直接对抗。扎克伯格已将战略重心从LeCun于2013年创立的Meta人工智能研究院FAIR的长期探索性工作中转移。今年10月，Meta从其AI研究团队裁减约600名员工，旨在降低成本、简化流程并加速产品化进程。LeCun的离职是Meta近期高层变动的延续，此前公司已经历一系列人事变动。今年5月，AI研究副总裁Joelle Pineau已离职，并加入加拿大AI初创公司Cohere。
-
《2025中国网络文学出海趋势报告》释放哪些信号 第四届上海国际网络文学周昨天开幕，《2025中国网络文学出海趋势报告》同期发布显示，2025年网络文学迎来全球高速普及阶段，拉美强势崛起，让网络文学市场形成北美、欧亚、拉美三翼齐飞格局；IP引领文旅价值升维，成为全球范围产业现象。WebNovel（起点国际）截至今年11月，全球累计访问用户量超4亿，52.9万名作家共同创作超82万部作品，总量较去年同比增长20%，其中阅读量破千万级爆款达538部。全球创作力量呈现年轻化趋势，WebNovel签约作者中00后达50%，05后作者规模同比增长55.9%。从文字到IP改编，好故事的生命力持续激活——以起点国际年度征文大赛（WSA）为例，历届获奖作品中超七成进入IP开发阶段，2025年WebNovel及WSA增设“年度之书”“漫画改编奖”等荣誉，获奖作品可直通漫画、有声及短剧等多元改编。
