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百度智能云受邀央企高级别培训班授课 以科技创新为主题的央企高级别培训班近日在大连举办。百余家中央企业集团负责人、重点高校副校长等学员参加。百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖作为国际领先的人工智能产业企业代表受邀为培训班授课。今年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，要求大力推进人工智能规模化商业化应用，充分发挥我国产业体系完备、市场规模大、应用场景丰富等优势，推动人工智能在经济社会发展各领域加快普及、深度融合，形成以创新带应用、以应用促创新的良性循环。国资央企积极拥抱人工智能浪潮，主动推进技术落地与应用创新，不断提升人工智能赋能产业发展的实际效能。培训班上，沈抖以《“人工智能+”行动深入产业，智能经济机会无限》为题，系统阐述了智能经济时代的发展机遇与未来趋势，并结合百度典型案例，对人工智能技术在实际场景中的应用落地作了生动讲解。针对央国企在推进大模型深度融入产业过程中所面临的共性难题与挑战，沈抖也逐一作出回应，并提出了一系列建设性思路。在授课尾声，沈抖重点介绍了百度智能云的全栈技术能力，分享了百度智能云在赋能企业创新与推动产业升级方面的显著成果。目前，百度智能云已服务超过65%央企以及超过46万家企业，服务客户打造出超130万个agents，有力推动了人工智能技术与实体经济的深度融合。特别地，在2025年8月国务院国资委发布的首批40项央企人工智能战略性高价值场景中，百度智能云参与了其中多项场景建设。课程结束后，与会领导、专家与沈抖积极交流，对百度在推动人工智能产业落地中所发挥的作用和取得的成效给予了高度认可。沈抖表示，百度愿与各方携手并进，加速推进人工智能的研发、应用与创新，为我国实现高水平科技自立自强、推动高质量发展，以及在全球人工智能发展与治理中贡献更多中国智慧和中国力量。(来源：经济日报新闻客户端)
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广西书记佩戴的“广西生产”AI眼镜爆火，媒体介绍售价3999元 “大家注意到，今天我没有带讲稿，而是戴了一副广西企业生产、具有实时清晰提词功能的智能眼镜，讲稿就在我的眼镜里。大家看不到，我能看到。”据中新社报道，9月17日，第22届中国—东盟博览会、中国—东盟商务与投资峰会开幕式在广西南宁举行。广西壮族自治区党委书记陈刚说，这（智能眼镜）是我们主动拥抱人工智能时代，倾力打造中国—东盟人工智能创新合作中心的一个最新成果。17日晚间，“广西新闻频道”微信公众号刊文介绍，上述消息发布后受到了广大网友的关注和热烈追捧，纷纷要求“书记同款，一二三，上链接”“问价格，上链接”“科技感十足，想拥有同款”。记者帮大家问到了同款智能眼镜的展会价格“3999元”。据该产品相关负责人介绍，这一款还处于内测版本的智能眼镜，已经有了多种使用场景，可用于报告讲话的提词、多语种的语言翻译以及与AI大模型的互动交流。“目前该产品和另外一款产品，叫超智能便携翻译终端，俗称叫翻译卡片，一起定价是3999元。”据南宁融媒介绍，这款AI智能眼镜不仅具备传统眼镜的轻便外观，更通过镜片投影、语音交互等技术，将提词器、导航仪、翻译机等功能集于一身。戴上眼镜后，记者发出语音指令“小溪小溪，切换提词器”，镜片右侧立即浮现出半透明的滚动字幕。与手机提词器不同，字幕直接投射在视线范围内，无需低头查看，且支持分屏显示——当前句与下一句分列上下，演讲节奏尽在掌控。这款眼镜的魅力，在于将复杂功能“隐形化”，无需额外设备，一句语音、一次触碰，就能让信息自然融入视线。本届东博会的主题是“数智赋能发展，创新引领未来——以中国—东盟自贸区3.0版新机遇助建命运共同体”。会期5天，将围绕贸易投资便利化和区域经济一体化、跨境产供链合作、制度型开放等举办多场经贸促进活动。AI既是本届东博会主题，也是最大亮点。今年AI首次赋能东博会筹备全过程，打造AI在会展业这一垂直领域生动的应用场景；中国展区AI或AI赋能展品占比超过50%，包含一批高精尖产品以及契合东盟国家市场需求的产品；会期将首次举办中国—东盟人工智能部长论坛，推动建立常态化高层对话机制。
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刚刚，OpenAI/Gemini共斩ICPC 2025金牌！OpenAI满分碾压横扫全场 新智元报道编辑：定慧 艾伦【新智元导读】ICPC 2025全球总决赛诞生历史性一幕：谷歌Gemini与OpenAI推理模型同时斩获金牌！Gemini在5小时内攻下12题中的10题，并在30分钟破解难倒所有人类的死亡C题；而OpenAI更是满分12/12，碾压139支人类队伍，成为赛场唯一全解团队。真是疯狂！刚刚，谷歌和OpenAI同时拿下ICPC金牌，尤其OpenAI还是满分！ICPC全称国际大学生程序设计竞赛，是世界上最负盛名的编程竞赛之一！ 规则是在五个小时内，求解十几个极其复杂的编程和算法难题！最终，Gemini成功解答了12道题目中的10道，荣获金牌。 OpenAI则全部解答正确，获得满分，拿下金牌！ 人类呢？139支人类参赛队伍中，只有3支队伍取得了和Gemini 10/12一样的成绩，没有人类队伍获得满分。其中和Gemini战平的唯一中国队伍，是北交大，我们在ICPC全球总决赛放榜的第一时刻也做了深入报道，解析了这支中国最强战队是如何炼成的。尤其是，谷歌也特地提到，问题C所有人类队伍都没有解答出来，而谷歌Gemini在半个小时内成功求解！OpenAI则是解决了所有问题，拿下满分！真的是令人震撼的时刻，历史性的一夜，AI在最顶级的编程比赛中彻底的超过了人类！ Gemini解出所有参赛人类队伍没有解决的问题C谷歌官方账号宣布了Gemini 2.5 Deep Think的高级版本在ICPC 2025上取得了金牌级别的成绩。 据谷歌称，它并没有像今年早些时候为类似国际数学奥林匹克（IMO）那样，为ICPC创建全新训练的模型。参加ICPC的Gemini 2.5与我们在Gemini应用中使用的模型相同。不过，它经过了一些增强，能够在五个小时里不断思考！在ICPC比赛中，只有正确的答案才能得分，而得出答案所需的时间会影响最终得分。比赛开始后，Gemini迅速攀升至前几名，仅用45分钟就正确解答了8道题目。Gemini最终答对了10道题，在大学队伍中获得了第二名。谷歌特别地提到，在比赛中，Gemini成功解决了问题C——其他人类团队均未解决这个问题。 问题C要求找到一种解决方案，将液体通过互连的管道网络分配到一组储液器中，目标是找到一种管道配置，使液体尽快充满所有储液器。由于每个管道可能是开放的、关闭的，甚至是部分开放的，因此可能的配置数量无穷无尽，因此寻找最佳配置非常困难。Gemini的解决方法是假设每个储液罐都有一个优先级值，这使得模型能够使用动态规划算法找到最高效的配置。经过30分钟的反复思考，Gemini使用嵌套三元搜索确定了正确的答案。 我们对谷歌公布的答案让Cursor进行了评价，Cursor也认为谷歌的求解方法非常完美。其他题目谷歌已经全部公布在GitHub上，感兴趣可以挑战一下~ https://github.com/google-deepmind/gemini_icpc2025OpenAI AK ICPC背后的秘密Gemini已经通过解出了让人类全军覆没的超高难度的C题证明了自己的强大实力。但是，还有高手！OpenAI的推理模型直接通关了全场12道题目，AK（All Kill，指解出全部题目） ICPC！背后的研究团队也是连发8条推文来庆祝这一历史性时刻。 其中值得注意的是，其中11道题目，都是直接用了大家都能用的GPT-5解决的，只有最难的一道题（可能指的是难倒全部人类的题目C，可能是指最后一个问题L，也可能是其他对大模型而言更困难的问题）是用一个未公布型号的神秘实验推理模型解决的。 这个神秘实验模型，会不会就是下一代的全新推理模型呢？最后一条推文中，几位幕后关键研究人员也纷纷被@出来亮相了。 查询身份后得知，他们都是o1及之后的这些推理模型的关键研究人员。其中有一位，更是ICPC的2015年世界冠军队伍成员，Borys Minaiev。 他为人熟知的算法界ID是：qwerty787788。 在当年的这支夺冠队伍的三人中，还有另一位更广为人知的传奇人物，那就是tourist，算法界最强王者，世界第一人！ 此外，OpenAI首席科学家Jakub Pachocki也是ICPC世界金牌得主，赛后也转发了推文，对该团队的优异表现表达了热烈祝贺。 众多ICPC世界顶尖选手加盟OpenAI，是OpenAI能最终训练出AK ICPC的大模型的强大支柱。历史性一夜上次OpenAI抢先谷歌公布IMO结果的时候，还闹出了小小的风波。谷歌和OpenAI都想争一争谁是第一个拿下IMO这种级别赛事的AI。而这一次，两者同时宣布，意义非凡！ICPC全球执行董事，BILL POUCHER博士认为：Gemini成功加入这一领域并取得黄金级成果，标志着定义下一代所需的人工智能工具和学术标准的关键时刻。AI在ICPC上斩获金牌对软件开发有着直接且实际的意义。这表明人工智能可以成为程序员真正的问题解决伙伴。不论是谷歌的CEO劈柴，还是OpenAI的首席科学家都是亲自为自家的AI站台！ 除了编程和数学，AI这种强大的抽象推理能力可以应用于许多科学和工程领域，如设计新药或芯片。人工智能正在从单纯的信息处理转向真正帮助解决世界上一些最棘手的推理问题，从而造福全人类。参考资料： https://deepmind.google/discover/blog/gemini-achieves-gold-level-performance-at-the-international-collegiate-programming-contest-world-finals/https://x.com/merettm/status/1968363783820353587https://x.com/MostafaRohani/status/1968360976379703569https://x.com/GoogleDeepMind/status/1968361776321323420https://github.com/google-deepmind/gemini_icpc2025https://arstechnica.com/google/2025/09/google-gemini-earns-gold-medal-in-icpc-world-finals-coding-competition/
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"编程奥赛"，谷歌与OpenAI双双"拿金牌" 9月18日消息，谷歌DeepMind和OpenAI的人工智能模型在素有“编程界奥运会”之称的比赛中展现出了“金牌级”的表现，标志着人工智能技术的发展迎来了一个重要里程碑。 今年9月初，在国际大学生程序设计竞赛（ICPC）全球总决赛上，这些人工智能模型在与全球顶尖人类选手的比拼中取得了上述优异成绩。 该项赛事被公认为全球最负盛名的编程竞赛。谷歌联合创始人谢尔盖·布林（Sergey Brin）和OpenAI首席科学家雅各布·帕乔基（Jakub Pachocki）等知名人士都曾参加过这项赛事。 尽管OpenAI和DeepMind都并非正式参赛者，但OpenAI于周三表示，其人工智能模型的成绩本可以在比赛中拔得头筹。据称，公司最新的GPT-5模型解出了全部12道难题，其中11道是一次性通过的。 由英国诺贝尔奖得主丹米斯·哈萨比斯爵士（Sir Demis Hassabis）领导、总部位于伦敦的DeepMind实验室则表示，其人工智能推理模型Gemini 2.5 Deep Think的总体表现可以在竞赛中位列第二。据悉，该模型解出了12道难题中的10道，还破解了一道所有人类选手都未能完成的难题。 在软件工程师越来越依赖新一代人工智能模型辅助编程的大背景下，这一突破应运而生。 DeepMind的技术已在多项顶级赛事中战胜人类，比如击败世界顶尖围棋选手以及在国际数学奥林匹克竞赛中摘金。今年夏天，OpenAI同样在国际数学奥赛中夺得金牌。 谷歌DeepMind副总裁、谷歌会士（Google Fellow）黎曰国表示：“这是迈向通用人工智能（AGI）的历史性时刻。”他所指的通用人工智能是超越人类能力的系统，数十年来，人工智能研究人员一直在追求这一重大目标。 加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系主任杰拉尼·尼尔森（Jelani Nelson）评价道：“一个纯人工智能系统在没有人类介入的情况下能取得如此成绩，令人惊叹。”尼尔森曾指导过麻省理工学院、哈佛大学和加州大学伯克利分校的多支ICPC参赛队。他补充说，“如果几年前有人告诉我，新技术能在数学和计算机科学领域达到如此水平，我绝不会相信。” 在这场编程竞赛中，三人小组需在5小时内共用一台电脑解决12道高难度编程题，排名依据解题速度、准确性和数量综合评定。本届竞赛中，人类选手最多解出10道题，139支参赛队伍中仅有4支获得金牌。 要解决这些问题，参赛者必须理解复杂的问题，制定逻辑清晰的解题计划，并确保执行过程零失误。解答这种高难度问题还离不开抽象推理能力和创造力。 人工智能相比人类有一个关键优势：无需团队协作。 牛津大学计算机科学副教授、ICPC教练巴尔泰克·克林（Bartek Klin）说：“我指导队伍时，默认他们已经懂得如何解题……我能给的建议只是如何在高压环境下协同合作。” DeepMind团队使用了“强化学习”技术，即通过奖励期望结果来训练人工智能系统，并用高难度的数学、推理和编程问题对Gemini模型开展了强化训练。 OpenAI则使用其最新的GPT-5模型解决了所有问题，其中最难的一道题是GPT-5和一个实验性推理模型共同破解的。 谷歌DeepMind研究总监兼首席科学家郑恒之（Heng-Tze Cheng）表示，编程竞赛是“终极思维博弈”，因为它要求模型提出新方法并将学习成果泛化，而非简单地记忆解题方法。 但牛津大学的克林认为，在注重速度的编程竞赛环境中取得成功，未必能转化为实际工作中出色的软件开发能力。他说：“在现实世界里，最棘手的问题往往需要花上半年时间去思考。” 虽然Gemini模型解出一道人类选手未能攻克的难题，但也未能解答出所有人类选手完成的题目。DeepMind表示，此次实验表明人工智能模型可以“提供独特新颖的贡献，与人类专家的技能知识形成互补”。 黎曰国表示，这一进步还有望改变需要数学理解和编程能力的诸多科学与工程学科，例如新药研发和计算机芯片设计等。 他说，“解决数学和编程竞赛中的难题是理解人类智能运作方式的关键一步。” 外界评论：是历史性突破还是言过其实？ 英国《卫报》撰文称，谷歌DeepMind宣称取得的这项“历史性”人工智能突破，其意义堪比1997年“深蓝”计算机击败国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov），以及2016年人工智能战胜人类围棋冠军的里程碑事件。 文章援引黎曰国的话说，“对我而言，这个时刻等同于国际象棋领域的‘深蓝’和围棋领域的AlphaGo时刻，甚至意义更为重大，因为它更接近于解决现实世界的问题，而不仅限于国际象棋和围棋这类受限环境。” 但也有声音给这种说法降温。加州大学伯克利分校计算机科学教授斯图尔特·罗素（Stuart Russell）评论称，“所谓划时代意义的说法似乎有些夸大其词”。他指出人工智能系统在编程任务方面本就表现出色，而当年“深蓝”在国际象棋上的突破“对应用人工智能的现实世界基本没有产生实际影响”。 不过罗素也承认，“要想答对ICPC的题目，代码必须能正确运行（至少要通过有限的测试用例），所以这次的表现可能标志着人工智能编程系统在生成高质量代码的准确性上有所提高。” 罗素提醒道：“人工智能公司持续宣称取得突破的压力巨大。” 牛津大学人工智能基础学Ashall教授迈克尔·伍尔德里奇（Michael Wooldridge）认为，这听起来确实令人振奋，但对其所需计算资源提出了质疑。谷歌拒绝透露具体数据，只是简单提到其解题所用算力超过了普通用户每月250美元订阅谷歌AI Ultra服务、在Gemini应用中所能使用的轻量版Gemini 2.5 Deep Think模型。 ICPC执行主任比尔·鲍彻博士（Dr. Bill Poucher）则这样总结：“Gemini成功进入这一竞技场并取得金牌级成绩，标志着在定义下一代所需的人工智能工具和学术标准方面，我们迎来了关键时刻。”（辰辰）
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华为李小龙称微博照片显示不出 HDR 效果是因为 HEIC 格式问题 IT之家 9 月 18 日消息，被誉为“金牌客服”的华为终端 BG CTO 李小龙于 9 月 14 日在微博分享了几张照片。 IT之家注意到，李小龙昨日发文说明，之前微博照片显示不出 HDR 效果原来是因为 HEIC 格式的问题，转换成 JPG 后就可以了。 ▲ 图 1 ▲ 图 2 ▲ 图 3 ▲ 图 4 他在评论区补充说明：图 1、2 是 JPG 格式，图 3、4 是 HEIC 格式。随后有用户提问“安卓这边看不出来，必须要鸿蒙吗”，他回复称“是的”。 还有用户询问“所以现在鸿蒙客户端要怎么发 HDR 照片？Mate 70 Pro+ 系统相机拍摄，系统相册回看有 HDR 效果，同一图片发微博无 HDR 效果”，李小龙回复“当前要鸿蒙 NEXT 版本的微博才能支持 HDR 照片显示”。
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OpenAI正开发ChatGPT儿童版 9月16，OpenAI 昨晚发布公告，阐述了其在青少年安全、用户自由与隐私保护三个原则之间的取舍与决策。OpenAI 表示，这些领域存在一定冲突，因此需要在透明的前提下作出平衡。OpenAI 强调，AI 对话涉及高度个人化的信息，其敏感程度可类比医生问诊或律师咨询。公司认为，这类信息应获得同等的“特权保护”，并正积极向政策制定者倡导这一立场。为此，OpenAI 正研发更先进的安全功能，确保用户数据即便对公司员工也保持私密性。但公告同时指出，在特定情况下仍会有例外，例如自动化系统监测到严重滥用，或涉及生命威胁、他人安全风险、大规模网络安全事件时，数据可能被提交人工审核。OpenAI 表示，其目标是在安全范围内尽可能保障用户的使用自由。随着模型可控性增强，用户的自由度也在逐步提升。ChatGPT 的使用对象设定为 13 岁及以上，公司正在研发年龄预测系统，以区分未成年人和成年人。（IT之家）
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DeepSeek-R1 论文登上《自然》封面，通讯作者为梁文锋 IT之家 9 月 18 日消息，由 DeepSeek 团队共同完成、梁文锋担任通讯作者的 DeepSeek-R1 推理模型研究论文，登上了国际权威期刊《自然（Nature）》第 645 期的封面。与今年 1 月发布的 DeepSeek-R1 的初版论文相比，本次论文披露了更多模型训练的细节。据悉，DeepSeek-R1 也是全球首个经过同行评审的主流大语言模型。Nature 评价道：目前几乎所有主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白“终于被 DeepSeek 打破”。 论文摘要显示，通用推理一直是人工智能（AI）领域一项长期且艰巨的挑战。近年来，以大型语言模型（LLMs）、和思维链（CoT）提示为代表的技术突破，已在基础推理任务上取得了显著成功。然而，这种成功在很大程度上依赖于大量人工标注的演示数据，且模型在处理更复杂问题时的能力仍显不足。研究表明，大型语言模型的推理能力可通过纯强化学习（RL）来激发，无需依赖人工标注的推理轨迹。所提出的强化学习框架能够促进高级推理模式的自主形成，例如自我反思、验证和动态策略调整。因此，经训练的模型在数学、编程竞赛和 STEM（科学、技术、工程、数学）领域等可验证任务上展现出更优异的性能，优于通过传统监督学习（基于人工演示数据）训练的同类模型。此外，这些大规模模型所呈现的自主形成的推理模式，可被系统性地用于指导和提升小型模型的推理能力。IT之家附论文链接：
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DeepSeek称R1训练费200万，不依赖蒸馏对手 9月18日消息，由DeepSeek团队共同完成、梁文锋担任通讯作者的DeepSeek-R1推理模型研究论文，登上了《自然》（Nature）杂志封面。 论文研究人员表示，DeepSeek强大的AI模型R1之所以能成功，并不依赖于使用其竞争对手的输出内容进行训练。今年一月，R1的发布曾引发美国股市暴跌。这一声明出自今天发表于《自然》（Nature）杂志的一篇经同行评议的R1模型论文的附带文件中。 R1旨在出色地完成数学和编程等“推理”任务，是美国科技公司所开发工具的一个更廉价的竞争对手。作为一个“开放权重”（open weight）模型，任何人都可以下载它，并且它也是迄今为止在AI社区平台Hugging Face上最受欢迎的此类模型，下载量已达1090万次。 这篇论文是对今年一月所发布的一份预印本的更新，该预印本描述了DeepSeek如何增强一个标准的大语言模型（Large Language Model, LLM）以处理推理任务。其补充材料首次披露了R1的增量训练成本仅相当于29.4万美元。这笔费用是在该公司（总部位于杭州）为构建R1所基于的基础大语言模型而花费的约600万美元之外的，但总金额仍远低于竞争对手模型据信高达数千万美元的成本。DeepSeek表示，R1主要是在英伟达的H800芯片上进行训练的，而根据美国的出口管制规定，该芯片自2023年起已被禁止向中国销售。 严格的同行评审 R1被认为是首个经历同行评议过程的主流大语言模型。“这是一个非常值得欢迎的先例，”Hugging Face的机器学习工程师刘易斯·坦斯托尔（Lewis Tunstall）说，他也是这篇《自然》论文的审稿人之一。“如果我们没有这种公开分享大部分流程的规范，就很难评估这些系统是否存在风险。” 为回应同行评议的意见，DeepSeek团队减少了其描述中的拟人化用语，并补充了技术细节的说明，包括模型训练所用的数据类型及其安全性。“经历一个严格的同行评议过程，无疑有助于验证模型的有效性和实用性，”位于哥伦布市的俄亥俄州立大学AI研究员孙欢（Huan Sun）说。“其他公司也应该这样做。” DeepSeek的主要创新在于，它使用了一种自动化的“试错法”，即纯粹的强化学习（pure reinforcement learning），来创建R1。这个过程是通过奖励模型得出正确答案的方式进行，而不是教它遵循人类挑选的推理范例。该公司表示，其模型正是通过这种方式学会了自身的类推理策略，例如如何在不遵循人类预设策略的情况下验证其解题过程。为提高效率，该模型还使用了被称为“组相对策略优化”（group relative policy optimization）的技术，即利用估算值为自身的尝试打分，而不是另外采用一个独立的算法来做这件事。 孙欢表示，该模型在AI研究人员中“相当有影响力”。“2025年迄今为止，几乎所有在大语言模型中进行强化学习的研究，都可能或多或少地受到了R1的启发。” 关于训练方式的争议 今年一月的媒体报道曾暗示，OpenAI研究人员认为，DeepSeek利用了OpenAI模型的输出来训练R1，这种方法可以在使用较少资源的情况下加速模型能力的提升。 DeepSeek并未在其论文中公布其训练数据。但是，在与审稿人的交流中，该公司的研究人员声明，R1并非通过复制OpenAI模型生成的推理范例来学习的。不过他们承认，与大多数其他大语言模型一样，R1的基础模型是在海量网络数据上训练的，因此它会吸收互联网上已有的任何AI生成内容。 孙欢认为，这一反驳“与我们在任何出版物中能看到的说法一样有说服力”。坦斯托尔补充说，尽管他无法百分之百确定R1没有在OpenAI的范例上进行训练，但其他实验室的复现尝试表明，DeepSeek的这套推理方法可能已经足够好，无需这样做。“我认为现在的证据相当清楚，仅使用纯粹的强化学习就能获得非常高的性能，”他说。 孙欢说，对于研究人员而言，R1仍然非常有竞争力。在一项旨在完成分析和可视化数据等科学任务的挑战，即ScienceAgentBench基准测试中，孙欢及其同事发现，尽管R1的准确率并非第一，但从平衡能力与成本的角度来看，它是表现最好的模型之一。 坦斯托尔说，其他研究人员现在正尝试应用创建R1所用的方法，来提高现有大语言模型的类推理能力，并将其扩展到数学和编程以外的领域。他补充说，从这个意义上讲，R1“引发了一场革命”。（易句） （本文由AI翻译，网易编辑负责校对）
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中国AI云市场角逐战 【文/观察者网专栏作者 心智观察所】 2022年11月30日，美国加州，OpenAI公司郑重宣布上线ChatGPT。依靠全球互联网用户口耳相传，五天后，这款聊天机器人就吸引了超过一百万用户。没人想到，它还会彻底改变人类与机器对话的方式。 更没人想到的是，这场变革的背后推手，竟是那些看似沉闷的云计算服务商。没有他们提供的算力支撑，再聪明的AI也只能待在实验室里。 日前，知名行业分析机构Omdia发布的《中国AI云市场，1H25》报告，为外界提供了一幅中国AI云服务市场的全景画卷。 从全力守擂的阿里云，到飞速跃升的火山引擎，再到深耕全国产技术基座的华为云，在2025年的风口上，每一朵“云”都在奋力争先。 1 Omdia发布的报告显示，中国AI云市场正在经历爆发式增长。2024年市场规模达到29亿美元，2025年上半年增至31亿美元，预计全年将达到72亿美元，到2030年将达到268亿美元，年复合增长率将高达26.8%，已经成为云市场大盘的增长发动机。 以2024年下半年与上半年市场规模对比看，传统云市场同期环比增长12%，而AI云市场增速则达到57%。 尤其在“百模大战”的热潮过后，对基础大模型能力而非算力的需求推动模型即服务（MaaS）展现惊人的发展势头，预计将从2025年的1亿美元市场规模暴涨至2030年的25亿美元，年复合增长率高达72%。 从供应端看，根据Omdia报告，中国AI云市场仍然是一个巨头们的游戏。 前五大厂商——阿里云、火山引擎、华为云、百度AI云和腾讯云——占据超过75%的市场份额。阿里云以35.8%的份额稳居首位，展现出绝对领先的市场地位。 阿里云的优势，在于全栈AI云解决方案的深度整合。从基础设施即服务（IaaS）的“飞天”云基础设施，到平台即服务（PaaS）的百炼，再到MaaS的通义千问系列模型，形成了完整的技术链条。这种端到端解决方案供应能力让阿里云在技术创新上表现出色。 在云平台自研大模型中，通义千问系列无疑成绩斐然。2025年发布的Qwen3系列，在多项基准测试中全球领先，更支持 高达119 种语言和方言，为其守住全球第一开源模型的位置提供了坚实支撑，目前全系模型累计下载量超过3亿次。而在硬件底座上，阿里云在全球34个区域部署基础设施，拥有灵骏大规模AI训练集群系统，其CPFS存储系统实现了96%的分布式训练加速效率。 在生态建设上，阿里云通过"星河计划"与独立软件厂商合作开发行业特定模型，覆盖金融、能源和医疗等关键领域。百炼平台已集成超过200个领先大模型和50多个主流MCP服务。这种服务多样化客户群体的能力，让阿里云在行业龙头企业、中小企业等B端客群中都建立了坚实的地位。 例如，近期火爆的AI图像生成公司LiblibAI，就基于阿里云海外基础设施的合规能力，保障了海外业务在多个国家顺利落地。通过接入阿里通义系列模型，同步实现多模型并发调用与推理成本的有效控制。据测算，基于阿里云的服务，LiblibAI的海外上线效率提升了60%，研发运维效率提升79%，版本迭代加快90%。 2 火山引擎作为字节跳动旗下的新兴业务板块，仅用两年时间就冲到了市场第二位，份额达到14.8%，展现出惊人的增长势头。这个成立于2023年的云服务品牌，在今年经历了堪称现象级的强劲增长，迅速成为行业的重要参与者。 字节跳动的技术积淀无疑是火山引擎重要优势，那些原本为抖音、今日头条等超级应用服务的技术，可以相当程度上方便地复用到商业产品，仅此就足以为火山引擎打造扎实的产品技术竞争力。 从豆包模型到视觉-语言多模态大模型Seed1.5-VL等成果，在实用性、易用性上颇有口碑。 而在利用自有生态上，Coze平台更是火山引擎爆发的独门杀手锏。这个低代码AI应用开发平台支持多模态、多场景代理开发，让非专业开发者也能快速构建AI应用，在2025年上半年已经以惊人的速度席卷AI中小开发者社区。 火山引擎在基础设施方面表现突出，拥有中国最大的GPU资源之一，为客户提供从纯GPU支持到全栈AI解决方案的多样化服务。其异构计算架构在支持豆包模型和开源模型集成方面表现出色，适用于高性能训练和推理场景。 基于火山引擎的代理AI解决方案，中科创达已经打造了一站式AI服务，支撑多样化的应用组合。目前已为超过200家企业提供生成式AI咨询服务，为超过50家客户定制AI Agent应用，为超过1000个AI团队实施全栈AI解决方案。 不过，火山引擎的快速崛起也面临挑战。作为从应用起家的厂商，其更侧重于IaaS和MaaS的混合模式，在PaaS层面的深度工具链上还需要时间追赶阿里云的生态成熟度。不过，凭借字节跳动强大的技术背景和快速的市场反应能力，火山引擎正在迅速弥补这些短板。 3 排在第三的华为云，市场份额13.1%。众所周知，其独特优势在于全栈自主技术，特别是昇腾系列芯片。 尽管目前外界猜测各异，但普遍预期华为昇腾910C性能已可以与英伟达主力AI芯片H100进行对比，今年910B/C预计均有望大规模出货。Omdia报告也提及，最新的昇腾910C已被字节跳动、中国电信、科大讯飞和云从科技等主要中国云厂商广泛采用。 除了硬件基座，在软件栈上，华为云的ModelArts一站式AI开发平台集成了昇思MindSpore框架，并可与华为GaussDB提供的AI数据湖解决方案紧密融合。 在混合云部署上，华为云也颇具灵活性，足以满足安全敏感客户的需求。其推出的CloudMatrix384超节点，配备384个昇腾910C芯片，其系统理念甚至得到竞争对手黄仁勋的敬意。 华为云的另一大特色，自然是其在政企市场的超强竞争力。在该领域与客户共建的行业方案也亮点不断。 如山东能源集团基于华为云Stack建设集团中心云，采用华为云盘古矿山大模型建设人工智能训练中心，推进煤矿生产智能化管理的转型。依托华为云提供的盘古视觉大模型、预测大模型，在前期通过试点场景验证了大模型在工业生产领域的能力基础上，开发和实施首批应用场景，涵盖采煤、掘进、主运、辅运、提升、安监、防冲、洗选、焦化9个专业21个应用场景，取得显著成效。 在三强的身后，百度AI云和腾讯云分别占据6.1%和7.0%的市场份额，其技术能力、生态定位与竞争策略也各有特色。 例如，百度千帆AppBuilder是中国市场上首个集成 MCP 的平台，并发布了与 MCP 结合的 Agent Pro 版本，优化了 Agentic RAG 和深度搜索等场景。中信金融控股的智能财富顾问利用其MCP工具链，客户意图识别准确率提升至90%以上。 其百舸异构计算平台优化跨区域混合训练，10000卡集群的配置时间从数周缩短至1小时。 腾讯云的优势体现在行业特定解决方案上。微众银行利用混元模型和腾讯云Elasticsearch Service构建了其AI营销、风控和运营工程系统。腾讯云在全球游戏市场服务的AAA工作室占其客户群的40%以上。 4 值得注意的是，Omdia报告也提到了当下国内AI云市场的一些演进趋势。 首先是集中度的提高。目前，前五大厂商占据超过75%的市场份额。其他参与者包括中国电信（5.1%）、商汤科技（4.4%）及多家中小型云服务商，合计占13.7%。 芯片自主化也成为重要趋势。昇腾910C已被字节跳动、中国电信、科大讯飞和云从科技等主要中国云厂商广泛采用。华为云作为唯一在AI云解决方案全栈都提供自主技术的主要厂商，在政府相关实体和国有企业中已经形成巨大竞争优势。 2025年还被视为中小企业AI采用的元年，积极导入AI提升生产力的热情高涨。但中小企业面临预算限制和成本敏感性挑战，这给云厂商提出了新要求——既要提供专业服务，又要控制成本。 在Omdia看来，国内目前在宏观政策导向上，正明确鼓励推动传统行业向智能化转型。制造业、金融和能源等行业的数字化转型需求旺盛。国家层面的投资基金为本土创新提供资金保障。多Agent协作、上下文工程、AI安全和大规模API调用等新兴技术概念正在从探索验证走向产业应用。 在竞争战略上，市场呈现出两种不同的基本取向。通用型厂商（如阿里云和华为云）提供端到端产品解决方案，在所有层面都有清晰且独特的产品策略；而Omdia定义的专业型厂商（如百度AI云、腾讯云和火山引擎）更专注AI IaaS和MaaS，将AI PaaS和MaaS融合成单一解决方案，特别注重计算实例和API调用。 5 总的来看，市场面临多重挑战。高端GPU供应短缺仍未完全缓解，标准化和成本控制问题阻碍着中小企业广泛拥抱AI。 目前，AI云市场客户主要来自三个群体：政府机构（优先考虑安全）、传统行业（寻求可靠性）和技术创新者（专注创新速度）。AI云解决方案需要与现有信息技术和运营技术系统无缝集成，这一要求在企业数字化转型中变得越来越重要。 这些领先厂商凭借全栈技术能力建立了高进入壁垒，不过，地缘风险不确定性给行业埋下变数。每次贸易政策调整，都可能影响产业竞争格局。 在这场竞争中，每家厂商都在寻找突破路径。阿里云依靠技术全栈和生态优势巩固领先地位，火山引擎借助字节跳动的技术积淀追求快速增长，华为云聚焦政企市场走自主可控路线，百度和腾讯在各自擅长领域深耕细作。 通用型厂商通过端到端控制赢得大客户信任，专业型厂商凭借API调用和计算实例的灵活性实现快速增长。谁能率先突破芯片瓶颈和生态壁垒，将决定这个预计到2030年达到268亿规模的市场未来格局。 AI云市场从云原生向AI原生转型的进程正在加速，黄金时代才刚刚开始。 本文系观察者网独家稿件，文章内容纯属作者个人观点，不代表平台观点，未经授权，不得转载，否则将追究法律责任。关注观察者网微信guanchacn，每日阅读趣味文章。
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ChatGPT用户突破7亿，周消息量达180亿条 据报道，截至2025年7月，ChatGPT周活跃用户数突破7亿，约占全球成年人口的十分之一，周消息量达到180亿条。日前，OpenAI与哈佛大学、杜克大学联合发布研究报告《How People Use ChatGPT》，基于2024年5月至2025年6月的消费者版ChatGPT，抽样超过150万条真实对话。报告显示，用户更多将ChatGPT用于加工已有内容，而非从零生成。在写作类任务中，改写、润色、翻译或优化逻辑的加工型使用场景占比三分之二。用户动机分为问、做、表达三类，其中“问”占比最高，但在工作场景中“做”的占比更高。用户画像方面，女性用户占比已达52%，26岁以下用户贡献了近半数消息，且用户增长更快的地区来自中低收入国家。
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DeepSeek再度开创历史！登上Nature封面 智东西 作者 陈骏达 编辑 李水青 昨晚，DeepSeek再度开创历史！智东西9月18日报道，9月17日，由DeepSeek团队共同完成、梁文锋担任通讯作者的DeepSeek-R1推理模型研究论文，登上了国际权威期刊《自然（Nature）》的封面。DeepSeek-R1论文首次公开了仅靠强化学习，就能激发大模型推理能力的重要研究成果，启发全球AI研究者；这一模型还成为全球最受欢迎的开源推理模型，Hugging Face下载量超1090万次。此番获得《自然》的认证，可谓是实至名归。与此同时，DeepSeek-R1也是全球首个经过同行评审的主流大语言模型。《自然》在社论中高度评价道：几乎所有主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白“终于被DeepSeek打破”。《自然》认为，在AI行业中，未经证实的说法和炒作已经“司空见惯”，而DeepSeek所做的一切，都是“迈向透明度和可重复性的可喜一步”。 ▲《自然》杂志封面标题：自助——强化学习教会大模型自我改进发表在《自然》杂志的新版DeepSeek-R1论文，与今年1月未经同行评审的初版有较大差异，披露了更多模型训练的细节，并正面回应了模型发布之初的蒸馏质疑。 ▲发表在《自然》杂志的DeepSeek-R1论文在长达64页的同行评审文件中，DeepSeek介绍，DeepSeek-V3 Base（DeepSeek-R1的基座模型）使用的数据全部来自互联网，虽然可能包含GPT-4生成的结果，但绝非有意而为之，更没有专门的蒸馏环节。DeepSeek也在补充材料中提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，以证明模型并未在训练数据中有意包含基准测试，从而提升模型表现。此外，DeepSeek对DeepSeek-R1的安全性进行了全面评估，证明其安全性领先同期发布的前沿模型。《自然》杂志认为，随着AI技术日渐普及，大模型厂商们无法验证的宣传可能对社会带来真实风险。依靠独立研究人员进行的同行评审，是抑制AI行业过度炒作的一种有效方式。论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-025-09422-z#code-availability同行评审报告：https://www.nature.com/articles/s41586-025-09422-z#MOESM2补充材料：https://static-content.springer.com/esm/art%3A10.1038%2Fs41586-025-09422-z/MediaObjects/41586_2025_9422_MOESM1_ESM.pdf一、新版论文披露多个重要信息，R1安全性获全面评估 在了解新版论文的变化前，我们有必要先回顾下DeepSeek-R1论文的核心内容。DeepSeek-R1的研究出发点，是当时困扰AI业内的一个重大问题。众所周知，推理能提升大语言模型的能力，但让模型在后训练阶段通过数据学习思维链轨迹，严重依赖人工标注，限制了可扩展性。DeepSeek尝试通过强化学习，让模型自我演化发展出推理能力。在DeepSeek-V3 Base的基础上，DeepSeek使用GRPO作为强化学习框架，仅使用最终预测结果与真实答案的正确性作为奖励信号，未对推理过程施加限制，最终构建出DeepSeek-R1-Zero。DeepSeek-R1-Zero通过强化学习成功掌握了改进的推理策略，倾向于生成更长的回答，每个回答中包含验证、反思和探索备选方案。 ▲DeepSeek-R1-Zero答题正确率随着推理长度提升，模型训练中总体回答长度也不断提升DeepSeek在DeepSeek-R1-Zero的基础上，采用多阶段训练结合RL、拒绝采样和监督微调，开发出DeepSeek-R1，使模型既具备强推理能力，又能更好贴合人类偏好。此外，团队还蒸馏出小型模型并公开发布，为研究社区提供了可用资源，推动思维链推理模型的发展与应用。除了上述主要科研成果外，在最新版的论文和其他材料中，DeepSeek新增了不少补充信息，让外界更深入地了解到模型训练和运作的细节。基准测试数据污染是一个极为敏感的问题——如果厂商在训练时有意或无意包含了基准测试和相关答案，就很有可能导致模型在相关测试上的得分异常偏高，影响基准测试评分的公正性。DeepSeek透露，为了防止基准测试数据污染，其已对DeepSeek-R1的预训练和后训练数据都实施了全面的去污染措施。以数学领域为例，仅在预训练数据中，DeepSeek的去污染流程就识别并删除了约六百万条潜在文本。在后训练阶段，数学相关的数据均来自2023年之前的竞赛，并采用与预训练相同的过滤策略，确保训练数据与评测数据完全不重叠。这些措施保证了模型评测结果能够真实反映其解决问题的能力，而非对测试数据的记忆。不过，DeepSeek也承认这种去污染方法无法完全防止对测试集的改写，因此在2024年之前发布的部分基准测试仍可能存在污染问题。DeepSeek还为DeepSeek-R1新增了一份全面的安全报告。报告提到，DeepSeek-R1在服务部署中引入了外部风险控制系统，不仅可以基于关键词匹配识别不安全对话，还使用DeepSeek-V3直接进行风险审查，判断是否应拒绝响应。DeepSeek建议开发者在使用DeepSeek-R1时，部署类似的风险控制系统。在公开安全基准测试和内部安全研究中，DeepSeek-R1在大多数基准上超过了Claude-3.7-Sonnet、GPT-4o等前沿模型。开源部署版本的安全性虽不及具备外部风险控制系统的版本，但仍拥有中等水平的安全保障。 DeepSeek-R1发布之初，曾有传闻称该模型使用了OpenAI的模型进行蒸馏，这也出现在审稿人的提问中。对此，DeepSeek做出了正面回应，称DeepSeek-V3-Base的预训练数据全部来源于网络，反映自然数据分布，“可能包含由先进模型（如GPT-4）生成的内容”，但DeepSeek-V3-Base并没有引入在合成数据集上进行大规模监督蒸馏的“冷却”阶段。DeepSeek-V3-Base的数据截止时间为2024年7月，当时尚未发布任何公开的先进推理模型，这进一步降低了从现有推理模型中无意蒸馏的可能性。更重要的是，DeepSeek-R1论文的核心贡献，也就是R1-Zero，不涉及从先进模型进行蒸馏。其强化学习（RL）组件是独立训练的，不依赖于GPT-4或其他类似能力模型的输出或指导。二、R1论文开创大模型科研新范式，《自然》盛赞其填补空白 在社论中，《自然》详细地分析了DeepSeek-R1经历完整同行评审流程，并登上期刊的价值。大模型正在迅速改变人类获取知识的方式，然而，目前最主流的大模型都没有在研究期刊中经历过独立的同行评审，这是一个严重的空白。同行评审出版物有助于阐明大模型的工作原理，也有助于业内评估大模型的表现是否与厂商宣传的一致。DeepSeek改变了这一现状。DeepSeek在今年2月14日将DeepSeek-R1论文提交至《自然》，而直到7月17日才被接收，9月17日正式发布。在这一过程中，有8位外部专家参与了同行评审，对这项工作的原创性、方法和鲁棒性进行了评估。在最终发布的版本中，审稿报告与作者回复都被一并披露。智东西也深入研读了DeepSeek-R1论文的审稿意见与作者回复。这份文件长达64页，接近论文本身篇幅的3倍。 ▲DeepSeek同行评审材料封面8位审稿人共提出上百条具体意见，既包括对单词单复数等细节的修改，也涵盖对论文中将AI“拟人化”的警示，以及对数据污染和模型安全性问题的关注。例如，在下方修改意见中，审稿人敏锐地捕捉到了“将DeepSeek-R1-Zero开源”这一表述的模糊性，并提醒DeepSeek，“开源”这一概念的界定仍存争议，在使用相关表述时需要格外注意。这位审稿人还要求DeepSeek在论文中附上SFT和RL数据的链接，而不仅仅是提供数据样本。 ▲一位审稿人的部分修改意见DeepSeek认真回应了审稿人提出的每一个问题，前文提到的多个章节与补充信息，正是在审稿人的建议下新增的。虽然DeepSeek也曾在今年1月发布DeepSeek-R1的技术报告，但《自然》认为，此类技术文档与实际情况之间的差距可能很大。相比之下，在同行评审中，外部专家并不是被动接收信息，而是能够在独立第三方（编辑）的主持和管理下，通过协作提出问题，并要求论文作者补充信息。同行评审能够提升论文的清晰度，并确保作者对其主张作出合理的论证。这一流程并不一定会对文章内容带来重大修改，但却能增强研究的可信度。对AI开发者而言，这意味着他们的工作会更为扎实，并更具说服力。结语：DeepSeek开源模式或成行业典范 作为国产开源 AI 模型走向世界的代表，DeepSeek-R1在全球开源社区拥有极高的口碑。而在本次登上《自然》杂志封面后，DeepSeek又补充了这一模型的更多信息，为开源社区提供了科研参考、模型复现思路以及应用支持。《自然》杂志呼吁更多的AI公司将其模型提交给同行进行评审，确保其声明经过验证和澄清。在这一背景下，DeepSeek的开源模式不仅展示了国产AI的技术实力，也有望成为全球AI行业在科研透明度方面的参考典范。
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Lyft将与Waymo合作提供无人驾驶出租车服务 据路透社，9月17日，Alphabet 旗下的 Waymo 计划于明年在纳什维尔与线租车平台 Lyft 合作，开始提供无人驾驶出租车服务。初期，纳什维尔的乘客可通过 Waymo 应用叫车。随着服务的发展，乘客也将能通过 Lyft 应用匹配 Waymo 车辆。根据协议，Lyft 将投资一笔未公开金额，用于建设自动驾驶车辆车队管理设施，负责 Waymo 车辆的充电和维护。双方表示，Lyft 的服务将最大化 Waymo 车辆的运营时间并降低成本。此次合作将是 Waymo 无人驾驶出租车首次在 Lyft 网约车平台上的商业部署。Waymo 目前已通过 Uber 应用在德克萨斯州奥斯汀和佐治亚州亚特兰大提供无人驾驶出行服务。Waymo表示，纳什维尔的车队规模预计将逐步扩大至数百辆。消息发布当日，Lyft美股盘前涨24%，Uber盘前跌超3%。随着机器人出租车市场竞争加剧，Waymo正在加快在美国的运营步伐。特斯拉今年6月在奥斯汀推出了有限的机器人出租车服务，并计划将服务扩展至旧金山湾区。自2020年在凤凰城启动服务以来，Waymo 现已在旧金山湾区、洛杉矶部分地区、凤凰城、奥斯汀和亚特兰大向公众提供付费无人驾驶出行服务。除纳什维尔外，Waymo 还计划扩展至迈阿密、华盛顿特区、达拉斯和丹佛。公司最近获得了在纽约市进行自动驾驶车辆测试的许可，测试时配备有经过培训的专职驾驶员。
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宇树科技：人形机器人已在工业巡检、电网电力等领域有一定应用 “我们的机器人上了春晚之后得到了很多关注，现在广泛应用在一些文娱表演上，在工业巡检、电网电力和储能操作（领域）也有了一定的应用。”9月17日，在2025世界储能大会上，宇树科技副总经理杜鑫峰表示，“机器人进入到工厂进行复杂的操作和繁重、重复的工作是我们将来一定要克服的问题”，现在的应用主要集中在能源、交通、消防、应急以及生活娱乐的各类场景。就在9月15日，国网杭州供电公司、宇树科技、具身智能基地公司、国网浙江华电研究院四方刚刚签署“电力+具身智能”框架合作协议，开启在电力人工智能应用领域的深度合作。合作框架协议明确，四方将聚焦电力领域人工智能创新应用，在平台建设、科技攻关、标准制定、人才培养四大维度开展全方位、深层次合作。 杜鑫峰称，随着近两年AI大模型取得突破，机器人产业可以从原来的“打通关”模式变成“分工”模式。机器人的硬件让硬件公司来做，学习给专业的模型公司做，行业应用可以让专业场景进行训练，最后只要把机器人硬件加上模型就可以在现场快速把机器人用起来。“这就是为什么人形机器人在2024年、2025年特别火的原因，而且我们认为这个方式将会更大的在后面还会有更大突破”。杜鑫峰表示，宇树的定位，更多的是供应硬件本体，以及机器人在运动和各种适应性上的小脑的解决（方案）。根据宇树科技此前发布的官方声明，2024年，宇树科技的人形机器人全部用于研究、教育和消费领域，销售收入约占30%；四足机器人约80%用于研究、教育和消费领域，20%用于工业领域（如检测和消防），销售收入约占65%；组件产品的销售收入约占5%。据高工机器人产业研究所（GGII）数据显示，2024年宇树科技机器狗年销量高达2.37万台，约占全球市场69.75%，在人形机器人领域，2024年宇树交付超1500台。“人形机器人在实际应用中更多的是作为未来的一种操作方式，机器人的定位除了提供情绪价值，更多的还是要进厂打工。”杜鑫峰透露，“宇树为了让机器人更好地进行快速、平稳地使用，我们推出了一个机器人的统一大模型，通过大模型的方式在孪生平台上先进行训练，再到现场进行快速应用，在未来能够打造所见即所得、即插即用的机器人模式。”宇树科技创始人、CEO王兴兴在接受澎湃新闻等采访时也曾强调，宇树的目标还是希望机器人能真正“干活”，解放和提高生产力。目前选择表演格斗、跳舞等形式，一方面是在大众中更受欢迎，另一方面，除了一些自动化设备或工厂的固定工序，“当下真正让智能机器人干活还不太现实”，在某种意义上还不能算作“具身智能”。宇树科技目前正处上市辅导阶段，根据IPO计划，将在今年10月至12月之间提交上市文件，届时将披露相关运营数据。宇树此前已完成C轮融资，由中国移动旗下基金、腾讯、锦秋、阿里、蚂蚁和吉利资本共同领投，大部分老股东跟投，投前估值超100亿元。近期还有报道称宇树正为IPO寻求高达500亿元(约合70亿美元)的公司估值，彼时宇树科技向澎湃新闻记者表示，公司内外至今没有讨论过IPO估值的事情，相关估值信息不实。宇树目前堪称资本市场的“香饽饽”。要与宇树科技共同打造具有较强IP属性消费级机器人产品的巨星传奇（06683.HK）曾在9月12日盘中一度暴涨超20%，据悉，双方合作范围不仅涵盖巨星传奇旗下艺人资源，更会延伸至广泛的艺人以拓展IP合作机会；间接持有宇树科技约0.3%股权的仍处亏损的房企首开股份（600376），近期走出了10天9板的行情，公司9月以来已经发布8次相关交易风险提示和交易异常波动公告。根据辅导备案报告，宇树科技控股股东、实际控制人为王兴兴，直接持有23.8216%股权，并通过上海宇翼企业管理咨询合伙企业（有限合伙）控制公司10.9414%股权，合计控制公司34.763%股权。王兴兴曾在6月末的夏季达沃斯论坛上透露，目前公司有约一千人，年度营收达十来亿元。
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阿里开源"深度研究"Agent，登顶开源Agent模型榜首 ▲头图由AI生成 智东西 作者 王涵 编辑 漠影智东西9月17日报道，今天凌晨，阿里巴巴开源了其首个深度研究Agent模型：通义DeepResearch。在Humanity’s Last Exam（HLE）、BrowseComp、BrowseComp-ZH、GAIA、xbench-deepsearch、WebWalkerQA以及Frames等权威Agent评测集中，通义DeepResearch模型凭借3B激活参数，性能超越基于OpenAI o3、DeepSeek V3.1和Claude-4-Sonnet等旗舰模型的ReAct Agent（推理-行动智能体）。 ▲基准测试成绩排名 ▲基准测试分数目前，通义DeepResearch的模型、框架和方案已在Github、Hugging Face和魔搭社区全面开源，开发者和用户可自行下载模型与代码。 下载地址：Github：https://github.com/Alibaba-NLP/DeepResearchHugging Face：https://huggingface.co/Alibaba-NLP/Tongyi-DeepResearch-30B-A3B魔搭社区：https://modelscope.cn/models/iic/Tongyi-DeepResearch-30B-A3B深度研究作为近一年的AI研究热点，吸引了谷歌、OpenAI、Anthropic等众多主流企业投入研发。深度研究研发的现有方法大多采用“单窗口、线性累加”的信息处理模式，在处理长周期任务时，Agent易遭遇“认知空间窒息”与“不可逆的噪声污染”，导致推理能力降低，难以完成复杂研究任务。据介绍，为解决这些问题，阿里通义团队构建了一套合成数据驱动的完整训练链路，覆盖预训练与后训练阶段。该链路以Qwen3-30B-A3B模型为基础进行优化，设计了RL算法验证与真实训练模块，涵盖真实与虚拟环境，并借助异步强化学习算法及自动化数据策展流程，有效提升了模型的迭代速度与泛化能力。在推理阶段，通义团队还设计了ReAct和基于自研IterResearch的Heavy两种模式。ReAct用于精准评估模型的基础内在能力，Heavy则通过test-time scaling策略，充分挖掘模型的性能上限，确保在长任务中也能实现高质量推理。结语：阿里进一步补全开源布局 今年以来，阿里已陆续开源WebWalker、WebDancer和WebSailor等多款检索和推理智能体，且均取得开源SOTA成绩。通义DeepResearch的开源，进一步丰富了阿里在AI智能体领域的开源布局。通义DeepResearch的开源为深度研究Agent赛道提供了“轻量化高性能”的新选择，也为全球开发者攻克长周期复杂研究任务提供了关键工具支撑。
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河南部署加快人工智能赋能新型工业化 来源：环球网【环球网财经综合报道】日前，河南宣布部署加快人工智能赋能新型工业化，提出到2027年，人工智能产业规模突破1600亿元，建成全国重要的人工智能产业高地和创新应用示范区。 人工智能指数，Wind中国信通院近日撰文提出，随着宏观经济的结构性调整与生成式AI技术的加速演进，企业与客户之间的关系正在被深刻重塑。在此背景下，作为企业运营基石的客户关系管理（CRM）系统，亟需突破传统模式的局限，向智能化、个性化和可持续的新阶段转型。当前，“人工智能+”“数字中国”等国家战略的持续推进，也为AI技术赋能企业核心业务流程、培育新质生产力创造了前所未有的发展机遇。与此同时，在市场层面，客户对高度个性化、实时化服务的需求，暴露了传统CRM系统的能力短板；技术层面，生成式AI的突破为此提供了成熟的解决方案。中国信通院认为，在此背景下，部署AI CRM并将AI能力深度嵌入业务流程，已超越传统的技术选型范畴，通过数据驱动的良性循环，构建出可持续的、难以被竞争对手复制的差异化优势，成为企业构筑未来竞争力的关键战略决策。
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智观天下丨携手共筑网络安全“防火墙” 当前网络安全风险事件频发，凸显了各国面临网络安全威胁的严重性和紧迫性。网络空间安全威胁是各国面临的共同挑战，网络空间没有“安全孤岛”，维护网络安全是国际社会的共同责任，离不开每一位网民安全意识的提升和主动参与。 图片来源/摄图网 ■赵姗9月15日至21日，2025年国家网络安全宣传周在全国范围内举行，主题为“网络安全为人民，网络安全靠人民——以高水平安全守护高质量发展”。网络安全，是指通过采取必要措施，防范对网络的攻击、侵入、干扰、破坏和非法使用以及意外事故，使网络处于稳定可靠运行的状态，以及保障网络数据的完整性、保密性、可用性的能力。简单来看，维护网络安全就是在虚拟的互联网当中保证信息或财产不受到非法侵害。网络安全牵一发动全身，已成为信息时代国家安全的战略基石。没有网络安全，国家安全和经济社会的稳定运行就无从谈起，人民的幸福生活也难以保障。从世界范围看，网络安全威胁和风险日益突出，并日益向政治、经济、文化、社会、生态、国防等领域传导渗透。网络安全风险事件频发，凸显了各国面临网络安全威胁的严重性和紧迫性。当前，各国正普遍加强网络安全措施，主要包括政策立法、技术升级、公众教育及跨部门协作等方面。马来西亚近年来通过技术升级、立法强化和国际合作等多维度措施提升网络安全防范能力，重点打击电信网络诈骗等犯罪行为。2024年8月，马来西亚国家银行推出国家反诈骗平台，整合人工智能技术，实现资金流向追踪和可疑交易识别。平台覆盖16家金融机构，将诈骗交易追踪时间减少75%，每月冻结资金额提升28%。近年来，比利时的电信网络诈骗案件不断增加，且诈骗方式花样百出，甚至融入人工智能等技术。为遏制诈骗案件持续增加的势头，比利时多部门加强协调、采取联合行动。比利时联邦公共服务部财务经济监察局及时向民众通报最常见和最新的欺诈案件，提醒民众加强防范。比利时网络安全中心创建了“安全用网”网站，方便民众快速获取上网安全相关信息和建议，包括提示安装最新的软件更新程序，在网络上出售或购买商品时如何强化个人信息保护。比利时金融服务和市场管理局会对未经必要授权提供贷款、投资产品或服务的法人和自然人发出警告。韩国的网络安全策略以国家网络安全中心为核心，联合情报院的力量构建国家级防御体系。国防部军事信息战响应中心专注于关键基础设施的保护。在企业层面，人工智能的应用成为焦点。民间团体在负责协调私营部门联防联控工作的同时，还通过“反网络暴力”倡议参与国际舆论的博弈，共同构筑起技术和社会的双重防线。日本以《网络安全基本法》为基石，设立内阁网络安全中心统一协调政府各部门。企业则专注于技术创新，填补了渗透测试等细分市场的空白。为减少对海外技术的依赖，日本通过整合产学研资源，并在必要时启动“编外专家”机制，迅速调动民间技术力量应对网络攻击。增强公众防范意识是关键一环。近年来，埃及政府通过传统媒体及新媒体等多种渠道，向公众加强普及有关电信网络诈骗的信息和知识，并针对老年人、青少年、留学生等不同群体，提供量身定制的教育内容。社区和学校及各类机构时常举办反诈骗教育讲座，邀请专家详细分析诈骗案例，并教授防范技巧。面对面的互动教育切实增强了公众的风险意识。埃及国家电信监管局还定期发布最新诈骗脚本和警示信息，提醒公众保持警惕。埃及有关部门通过建立用户反馈渠道，鼓励更多民众报告可疑行为并分享防诈经验。这种互动提高了公众反诈防诈积极性，也为监管部门提供了更多信息来源，以便更精准打击诈骗活动。世界各国虽不断加强网络安全措施，但面临威胁仍需协作应对。我国每年举办网络安全宣传周，旨在提升全民防护技能并推动全球合作。网络空间安全威胁是各国面临的共同挑战，网络空间没有“安全孤岛”，维护网络安全是国际社会的共同责任。维护网络安全，是一个不断织密“保护网”的过程。既需要管理部门的科学布局和严格监管，也离不开每一位网民安全意识的提升和主动参与。总 监 制丨王列军车海刚 监 制丨陈 波 王 彧 杨玉洋主 编丨毛晶慧 编 辑丨蒋 帅
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冲上热搜！查查你的支付宝，赶紧解除，有人被“偷”不少钱 在大数据时代每个人都是数据的提供者和使用者在便利生活的同时也暗含个人信息泄漏风险你知道自己在使用App、小程序时点击“同意授权”后提供了多少个人信息吗？多年来你又随手“授权”了多少第三方机构？在有意无意间开通的免密支付又“偷”走了你多少钱？今天，“支付宝账号解除授权”的话题冲上微博热搜，引起热议。一位网友建议大家打开支付宝，查看“个人信息授权管理”，称有望不到头的“惊喜”，同时呼吁顺便查下“免密支付/自动扣款”。 “最早的2015年，一共171条。”“列表长到不见底……难怪一天到晚被骚扰电话袭击。”“11点半看到热搜，删了快一小时才删完。”很多网友照做后，感慨万千 “从2021年开通了优酷视频会员，扣费至今，完全不知道”“我发现我每个月捐20元，连续捐了5年多了……自动扣费”“每3个月被扫描全能王扣86元，连续扣了3年”还有不少网友查了“免密支付/自动扣款”，瞬间炸锅。有人体验发现，自己不知不觉授权了121项，其中最早的是2015年底授权的，授权内容包括姓名、手机号及证件号码等敏感信息；最近的是今年8月底授权的，授权内容为获取姓名、身份证号等身份信息……百余项授权中，部分授权内容是获取昵称和头像，但也有不少会涉及姓名、身份证号、手机号码等敏感信息，甚至很多软件、平台毫无印象，都不知道是干什么用的…… 原以为去年年初才检查过的“免密支付/自动扣款”不会有什么问题，没想到一查，竟然又新增了15个项目签约了“免密支付/自动扣款”服务，包括付款码免密支付、乘车码支付、自动还款、打车软件、定期扣款投资理财、外卖软件、视频会员等，甚至不知何时开通了某视频会员自动续费，7月1日被扣了238元会员年费…… 对此消费者可定期检查和管理“账号授权”和“免密支付/自动扣款”查看具体步骤为「打开支付宝」—「搜索框」—「输入：支付宝安全中心」—「账号授权」及时解除不必要的“授权”关闭不需要的“扣费” 此外针对“自动扣费”的情况江苏消保委发布过消费提示提醒广大消费者要谨慎开通自动扣款功能除生活场景中高频率出现的小额公共服务外，对各种会员、出行、游戏等的自动扣款（免密支付），消费者在开通时要多权衡利弊，特别要留意首月（次）优惠后自动续费的约定。同时，定期清理微信支付和支付宝的免密授权、自动续费功能。此外，要养成定期核查账单的良好习惯，把银行、微信、支付宝、电信、水电气等账单逐一查对，看看是否有异常扣费，如果有异常扣费，要分析原因，及时进行处置，以免侵权行为长时间发生，自己还不知情。你开通“自动扣款”功能了吗？来源：潇湘晨报、支付宝、长江日报、新浪微博、无锡发布编辑：阙政 女子散步误踩“化骨水”不幸身亡：危险化学品管理再敲警钟深挖 | 贾国龙：大二退学，37年打造餐饮帝国，如今深陷争议漩涡继母推责生父，生父哭着为继母求情！12岁女孩被虐待致死案二审休庭版权说明新民周刊所有平台稿件， 未经正式授权一律不得转载、出版、改编，或进行与新民周刊版权相关的其他行为，违者必究！
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速腾聚创(02498)将在IROS 2025发布AC2 重塑机器人感知开发生态 智通财经APP获悉，9月16日，RoboSense速腾聚创(02498)宣布将参与全球机器人领域顶级盛会——国际智能机器人与系统大会(IROS 2025)。IROS 2025将于2025年10月19日至25日在杭州国际博览中心举行。这是继2006年之后，IROS时隔近20年再次来到中国大陆。本届IROS，RoboSense速腾聚创将作为官方赞助商深度参与，并将正式发布Active Camera系列的最新产品——AC2。此次发布将为全球机器人学者与开发者提供更强大的感知开发工具，赋能前沿研究，加速AI机器人产品落地。AC2面向具身智能机器人行业的多元应用场景，可提供高精度、高鲁棒性的RGBD信息，结合AI算法，帮助机器人稳定、精准地感知彩色三维环境及语义信息，进而基于任务目标有效运用这些信息，从而赋能开发者显著简化机器人感知开发流程，提升开发效率。此次IROS大会上，RoboSense速腾聚创还将集中展示多项机器人领域的技术成果，包括多传感器一体化集成产品AC1、AI-Ready开发者生态，以及专为机器人设计的E1R、Airy等新一代数字化激光雷达，灵巧手技术也将进行现场演示。IROS是机器人学术界的“奥林匹克”，自1988年创办以来，以其卓越的学术影响力和广泛的产业参与度，持续推动全球机器人技术的发展。本届大会预计将汇聚7000+顶尖专家、学者与行业人士，集中展示前沿创新学术成果及技术发展趋势。RoboSense速腾聚创诚挚邀请您莅临IROS 2025 C3馆B064展位，共同探讨前沿技术趋势与产业应用方向，携手推动具身智能机器人的发展。
