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像租充电宝一样租机器人!智元发布“擎天租”平台,开启 RaaS 万亿赛道
在近日举行的全国机器人租赁生态峰会上,智元机器人正式发布了旗下机器人租赁平台“擎天租”。该平台旨在汇聚用户、租赁商、内容开发者与本体设备商等多方力量,通过放大机器人租赁行业的整体价值,正式定义 RaaS(机器人即服务)新时代,力求打通人形机器人走向大众的“最后一公里”。
智元 AGIBOT 合伙人、擎天租董事长姜青松在现场分享了雄心勃勃的“1234战略计划”,目标在2026年实现由10家以上本体厂家、200余名金牌服务租赁商、3000多名内容创作者共同服务的40万租赁客户生态。
据介绍,“擎天租”平台的核心创新在于将传统高门槛的机器人使用场景转化为类似“共享充电宝”的便捷模式,从而有效打破当前市场中运营成本高、合作链路复杂及内容同质化等痛点,让企业和用户能够根据实际需求实现按需便捷租用。
关于机器人进入不同场景的落地节奏,姜青松在与媒体沟通中指出,目前市场仍以情绪价值和交互感知类机器人为主。但随着数据的持续积累和模型成长速度的加快,预计明年即可在工厂的简单场景实现试点租赁。真正的批量化、规模化工业应用预计将在2027年至2028年间到来,而针对难度更大的家庭场景,则需3到5年的时间才会逐渐普及。
为了加速这一进程,“擎天租”平台计划在2026年内渗透至全国200多个城市。上线后,平台将同步推行强有力的双端激励政策:针对用户端,通过新人大额红包、积分奖励及限时特价激活增长;针对商家端,则依托“擎天伙伴计划”提供首季度0成本护航、全域流量支持及无忧运营服务,旨在通过资源倾注强力引爆市场,协助合作伙伴率先抢占机器人租赁的黄金机遇。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在近日举行的全国机器人租赁生态峰会上,智元机器人正式发布了旗下机器人租赁平台“擎天租”。该平台旨在汇聚用户、租赁商、内容开发者与本体设备商等多方力量,通过放大机器人租赁行业的整体价值,正式定义 RaaS(机器人即服务)新时代,力求打通人形机器人走向大众的“最后一公里”。
智元 AGIBOT 合伙人、擎天租董事长姜青松在现场分享了雄心勃勃的“1234战略计划”,目标在2026年实现由10家以上本体厂家、200余名金牌服务租赁商、3000多名内容创作者共同服务的40万租赁客户生态。
据介绍,“擎天租”平台的核心创新在于将传统高门槛的机器人使用场景转化为类似“共享充电宝”的便捷模式,从而有效打破当前市场中运营成本高、合作链路复杂及内容同质化等痛点,让企业和用户能够根据实际需求实现按需便捷租用。
关于机器人进入不同场景的落地节奏,姜青松在与媒体沟通中指出,目前市场仍以情绪价值和交互感知类机器人为主。但随着数据的持续积累和模型成长速度的加快,预计明年即可在工厂的简单场景实现试点租赁。真正的批量化、规模化工业应用预计将在2027年至2028年间到来,而针对难度更大的家庭场景,则需3到5年的时间才会逐渐普及。
为了加速这一进程,“擎天租”平台计划在2026年内渗透至全国200多个城市。上线后,平台将同步推行强有力的双端激励政策:针对用户端,通过新人大额红包、积分奖励及限时特价激活增长;针对商家端,则依托“擎天伙伴计划”提供首季度0成本护航、全域流量支持及无忧运营服务,旨在通过资源倾注强力引爆市场,协助合作伙伴率先抢占机器人租赁的黄金机遇。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
知名 AI 代码编辑器 Cursor 已正式签署协议,宣布收购 AI 代码协作平台 Graphite。此次交易预计在未来几周内彻底完成,届时 Graphite 的全体团队成员将并入 Cursor 团队。
图源备注:图片由AI生成,图片授权服务商Midjourney
对于此次合并,Graphite 官方明确表示,即便在加入 Cursor 之后,Graphite 仍将保持独立产品的运营状态,并在此基础上获得来自 Cursor 的强大资源与技术支持。双方的核心目标非常明确:通过技术整合,打造一个覆盖代码编写、代码审查以及最终合并全流程的“端到端”AI 开发平台。
Graphite 联合创始人兼 CEO Merrill Lutsky 指出,这次合作的本质是强强联手。在接下来的几个月中,双方将着力于产品的深度集成。具体而言,Graphite 旗下的 AI Reviewer(AI 审查器)将与 Cursor 的 Bugbot(代码找错机器人)进行功能合并。同时,Graphite 还将利用 Cursor 在代码大模型领域的专长,进一步增强其现有的 AI 自动化功能。
此前,Cursor 凭借集成 GPT-4等顶尖模型,已在开发者群体中积累了极高的口碑,支持跨平台(Windows、Linux、macOS)操作。而 Graphite 在代码堆栈管理和协作流上的积累,将弥补编辑器在团队协作环节的短板。这次收购标志着 Cursor 正试图从一个好用的“工具箱”向一个完整的“生产流水线”进化。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
普利策得主领衔起诉六大AI巨头!集体诉讼直指“盗版书训练模型”,索赔或达百亿级
AI训练数据的“原罪”问题迎来最强法律挑战。由两届普利策奖得主约翰·卡雷鲁(John Carreyrou)领衔,数十位知名作家近日向美国加州北区地方法院提起集体诉讼,将OpenAI、谷歌、Meta、Anthropic、xAI与Perplexity AI六大AI公司列为共同被告,指控其系统性地使用盗版书籍训练大模型,构成“故意版权侵权”。若罪名成立,每部作品最高可索赔15万美元,总赔偿或达数十亿乃至上百亿美元。
“双重盗版链条”浮出水面
诉状揭露,被告公司形成了一条清晰的侵权闭环:
1. 盗版获取:从LibGen、Z-Library等“影子图书馆”批量下载数百万册受版权保护的书籍(包括小说、非虚构作品、学术著作);
2. 模型训练:将这些非法数据用于训练ChatGPT、Gemini、Claude等大模型;
3. 商业变现:通过API订阅、企业服务、广告等模式获利,却未向原作者支付任何报酬。
原告方强调:“作家的文字是AI智慧的基石,却成了免费燃料。”这些作品不仅赋予模型语言能力,更塑造其“知识深度”与“叙事风格”,是数十亿美元AI生态的隐形支柱。
OpenAI成“被诉大户”,旧金山法院成AI版权案风暴眼
这并非AI公司首次陷入文字版权纠纷,但本案因原告权威性高、被告覆盖全、侵权链条清晰而备受瞩目。据南都数字经济治理研究中心统计,OpenAI已面临至少14起版权诉讼,是行业“被诉大户”。而本案审理地——加州北区法院(旧金山)——目前已受理25起AI相关版权案,占全美同类案件超50%,其判决结果或将确立AI训练数据合法性的全国性先例。
故意侵权 vs. 合理使用:法律边界待裁决
被告公司此前多以“合理使用”(Fair Use)抗辩,主张AI训练属“转化性使用”,不损害原作市场。但此次原告聚焦“盗版本质”——若训练数据本身即非法获取,则“合理使用”抗辩难以成立。法院若认定“故意侵权”,不仅赔偿金额飙升,还可能强制AI公司清洗模型、删除侵权数据,甚至暂停相关服务。
行业地震:AI训练数据供应链或将重构
无论结果如何,此案已敲响警钟:
- 头部AI公司正加速与出版社、作者协会谈判授权(如OpenAI与美联社、Shutterstock合作);
- 开源模型社区面临合规压力,需验证训练数据合法性;
- “影子图书馆”或成执法重点,数据采集工具链将受审查。
AIbase认为,这场由作家发起的“版权保卫战”,不仅是对个体权益的捍卫,更是对AI发展伦理的终极拷问:技术创新,是否必须以牺牲创作者为代价? 当法律开始为“数据血汗”定价,AI的黄金时代,或将迎来一场深刻的合规革命。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
AI训练数据的“原罪”问题迎来最强法律挑战。由两届普利策奖得主约翰·卡雷鲁(John Carreyrou)领衔,数十位知名作家近日向美国加州北区地方法院提起集体诉讼,将OpenAI、谷歌、Meta、Anthropic、xAI与Perplexity AI六大AI公司列为共同被告,指控其系统性地使用盗版书籍训练大模型,构成“故意版权侵权”。若罪名成立,每部作品最高可索赔15万美元,总赔偿或达数十亿乃至上百亿美元。
“双重盗版链条”浮出水面
诉状揭露,被告公司形成了一条清晰的侵权闭环:
1. 盗版获取:从LibGen、Z-Library等“影子图书馆”批量下载数百万册受版权保护的书籍(包括小说、非虚构作品、学术著作);
2. 模型训练:将这些非法数据用于训练ChatGPT、Gemini、Claude等大模型;
3. 商业变现:通过API订阅、企业服务、广告等模式获利,却未向原作者支付任何报酬。
原告方强调:“作家的文字是AI智慧的基石,却成了免费燃料。”这些作品不仅赋予模型语言能力,更塑造其“知识深度”与“叙事风格”,是数十亿美元AI生态的隐形支柱。
OpenAI成“被诉大户”,旧金山法院成AI版权案风暴眼
这并非AI公司首次陷入文字版权纠纷,但本案因原告权威性高、被告覆盖全、侵权链条清晰而备受瞩目。据南都数字经济治理研究中心统计,OpenAI已面临至少14起版权诉讼,是行业“被诉大户”。而本案审理地——加州北区法院(旧金山)——目前已受理25起AI相关版权案,占全美同类案件超50%,其判决结果或将确立AI训练数据合法性的全国性先例。
故意侵权 vs. 合理使用:法律边界待裁决
被告公司此前多以“合理使用”(Fair Use)抗辩,主张AI训练属“转化性使用”,不损害原作市场。但此次原告聚焦“盗版本质”——若训练数据本身即非法获取,则“合理使用”抗辩难以成立。法院若认定“故意侵权”,不仅赔偿金额飙升,还可能强制AI公司清洗模型、删除侵权数据,甚至暂停相关服务。
行业地震:AI训练数据供应链或将重构
无论结果如何,此案已敲响警钟:
- 头部AI公司正加速与出版社、作者协会谈判授权(如OpenAI与美联社、Shutterstock合作);
- 开源模型社区面临合规压力,需验证训练数据合法性;
- “影子图书馆”或成执法重点,数据采集工具链将受审查。
AIbase认为,这场由作家发起的“版权保卫战”,不仅是对个体权益的捍卫,更是对AI发展伦理的终极拷问:技术创新,是否必须以牺牲创作者为代价? 当法律开始为“数据血汗”定价,AI的黄金时代,或将迎来一场深刻的合规革命。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Anthropic 推出全新开源 Agent Skills 知识库,助力 Claude 模型技能拓展
近日,Anthropic 在 GitHub 上开源了名为 “Agent Skills” 的知识库,项目地址为 anthropics/skills。这一资源旨在为 Claude 模型的技能系统提供实用的示范性技能和最佳实践,帮助开发者更好地利用该模型进行各类应用。
在这个知识库中,用户可以找到16个公开示例技能,涵盖多个领域,包括文档处理、创意设计、开发技术和企业沟通等。这些技能的设计充分考虑了实际应用需求,文档处理技能(如处理 docx 和 pdf 文件)已在 Claude 的生产环境中得到有效应用,显示出其实际价值。
开发者可以通过 Claude Code 的插件市场,或者在 Claude.ai(付费用户)中直接使用这些技能。同时,开发者还可以根据提供的规范和模板,创建自定义技能,进一步丰富 Claude 的能力。这一过程为开发者提供了更大的灵活性,使其能够根据特定需求打造符合自身应用场景的技能。
Agent Skills 的功能使得用户能够通过可打包、可复用的文件夹形式来定义一系列指令集。这些文件夹中包含 Markdown 说明文件(包括 YAML 元数据)、脚本和其他资源,以指导模型高效地完成特定任务。值得一提的是,这一功能现已向所有付费用户开放,支持 Claude.ai、Claude Code 及其 API。
该功能的核心优势在于其安全的编码环境,能够实现命令行级的自动化操作。这一特点使 Claude 从单一的编码助手转变为通用计算机 Agent,能够执行任何可通过终端完成的任务。此外,Agent Skills 还采用了按需加载机制,仅在任务匹配时加载完整技能内容,这大大减少了 Token 消耗,同时保留了必要的元数据。
github:https://github.com/anthropics/skills
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
近日,Anthropic 在 GitHub 上开源了名为 “Agent Skills” 的知识库,项目地址为 anthropics/skills。这一资源旨在为 Claude 模型的技能系统提供实用的示范性技能和最佳实践,帮助开发者更好地利用该模型进行各类应用。
在这个知识库中,用户可以找到16个公开示例技能,涵盖多个领域,包括文档处理、创意设计、开发技术和企业沟通等。这些技能的设计充分考虑了实际应用需求,文档处理技能(如处理 docx 和 pdf 文件)已在 Claude 的生产环境中得到有效应用,显示出其实际价值。
开发者可以通过 Claude Code 的插件市场,或者在 Claude.ai(付费用户)中直接使用这些技能。同时,开发者还可以根据提供的规范和模板,创建自定义技能,进一步丰富 Claude 的能力。这一过程为开发者提供了更大的灵活性,使其能够根据特定需求打造符合自身应用场景的技能。
Agent Skills 的功能使得用户能够通过可打包、可复用的文件夹形式来定义一系列指令集。这些文件夹中包含 Markdown 说明文件(包括 YAML 元数据)、脚本和其他资源,以指导模型高效地完成特定任务。值得一提的是,这一功能现已向所有付费用户开放,支持 Claude.ai、Claude Code 及其 API。
该功能的核心优势在于其安全的编码环境,能够实现命令行级的自动化操作。这一特点使 Claude 从单一的编码助手转变为通用计算机 Agent,能够执行任何可通过终端完成的任务。此外,Agent Skills 还采用了按需加载机制,仅在任务匹配时加载完整技能内容,这大大减少了 Token 消耗,同时保留了必要的元数据。
github:https://github.com/anthropics/skills
划重点:
🌟 Anthropic 开源了 Agent Skills 知识库,包含16个示范技能,覆盖多个领域。
🛠️ 开发者可以直接使用或自定义技能,提升 Claude 模型的应用能力。
⚙️ Skills 功能实现按需加载,降低 Token 消耗,提升效率。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在全球人工智能,百度的文心50Preview 模型迎来了巨大的成。国际大竞技场 Lrena 公布最新,百度的 ERNIE-5.0-Preview-1203以1451分傲然登顶文本榜,不仅成为中国第一,更在创意写作和复杂指令等方面超越了众多知名竞争对手,包括 Claude-Opus-4-1、GPT-5.2和 GPT-5.1等主流模型。
文心5.0的成功并非偶然。这款模型于11月正式发布,参数量高达2.4万亿,采用了生全模统一建模,具备大的文本、像、音和视频等模态输入能力。在创写作和任务的应用景中,ERNIE-.0能够准确理解用户的需求,生成结构清晰、逻辑严谨的文本内容,表现得非常出色。
在 LMArena 的历史排名中,文心5.0此前已经并列全球第二,显示出强大的竞争力。在视觉理解方面,它同样表现不俗,居国内第一 Claude-Sonnet-4和 GPT-5-High 等国际领先模型不相上下。百度的这一新型模型展示了中国在人工智能领域的快速发展和创新能力,标志着国内 AI 技术正不断向国际前沿迈进。
值得一提的是,ERNIE-5.0在应用中表现出的灵活性和多样性,预示着其在未来可能会在更多行业和领域中大显身手。随着 AI 技术的持续进步,文心5.0不仅推动了百度自身的发展,更为全球的 AI 生态带来了新的活力。
百度文心5.0的成功是中国 AI 行业的一次重要突破,显示了国内科技企业在激烈竞争中的雄心壮志。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
🤖 2026年AI发展预测:聚焦前沿研究与应用差距的弥合
当前人工智能领域存在“能力过剩”(Capability overhang)现象,即模型所具备的能力与大多数人的实际应用之间存在显著差距。针对2026年的预测显示,通用人工智能(AGI)的进展将同等程度地取决于前沿模型的研发,以及如何帮助用户更有效地使用AI以获得直接收益。2026年的行业重点将在于推进前沿研究的同时,致力于缩小这一部署差距,特别是在医疗保健、商业及日常生活等领域的实际落地。
(@OpenAI)
via 茶馆 - Telegram Channel
当前人工智能领域存在“能力过剩”(Capability overhang)现象,即模型所具备的能力与大多数人的实际应用之间存在显著差距。针对2026年的预测显示,通用人工智能(AGI)的进展将同等程度地取决于前沿模型的研发,以及如何帮助用户更有效地使用AI以获得直接收益。2026年的行业重点将在于推进前沿研究的同时,致力于缩小这一部署差距,特别是在医疗保健、商业及日常生活等领域的实际落地。
(@OpenAI)
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🧊 三星计划在 Bespoke AI 冰箱中集成 Google Gemini AI
三星宣布将在其冰箱产品中集成 Google 的 Gemini AI 技术,以识别用户的饮食习惯。在下个月举行的 CES 2026 展会上,三星计划展示新款 Bespoke AI Refrigerator 冰箱,该设备配备内置摄像头,可在 Google Gemini 的支持下自动识别食物,包括存放在无标签容器中的剩菜。该 AI 系统无需人工输入信息即可维持食物库存的实时更新,跟踪食物的加入与移除,并根据剩余食材提供相关建议。这是 Google Gemini AI 首次集成到冰箱设备中,标志着生成式 AI 的应用范围从手机和笔记本电脑扩展至家用智能电器。
(科技情报)
via 茶馆 - Telegram Channel
三星宣布将在其冰箱产品中集成 Google 的 Gemini AI 技术,以识别用户的饮食习惯。在下个月举行的 CES 2026 展会上,三星计划展示新款 Bespoke AI Refrigerator 冰箱,该设备配备内置摄像头,可在 Google Gemini 的支持下自动识别食物,包括存放在无标签容器中的剩菜。该 AI 系统无需人工输入信息即可维持食物库存的实时更新,跟踪食物的加入与移除,并根据剩余食材提供相关建议。这是 Google Gemini AI 首次集成到冰箱设备中,标志着生成式 AI 的应用范围从手机和笔记本电脑扩展至家用智能电器。
(科技情报)
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三星将为其冰箱集成 Google Gemini AI
2025-12-23 18:32 by 彗星来临
无论你需要不需要,AI 都将进入到你的生活里,其中包括厨房。三星准备在其冰箱产品中集成 Google 的 Gemini AI,识别客户的饮食习惯。在下个月举行的 CES 2026 展会上,三星计划展示新款的 Bespoke AI Refrigerator 冰箱,内置摄像头,能在 Google Gemini 的帮助下自动识别食物,包括放在无标签容器的剩菜剩饭。AI 冰箱将不需要输入信息就能维持食物库存的更新,跟踪食物的加入和移除,并根据剩余食物提供建议。这将是 Google Gemini AI 首次集成到冰箱中,标志着生成式 AI 的应用范围已从手机和笔记本电脑推广到家用智能电器。
https://slashdot.org/story/25/12/22/120248/samsung-is-putting-google-gemini-ai-into-your-refrigerator-whether-you-need-it-or-not
#人工智能
via Solidot - Telegram Channel
2025-12-23 18:32 by 彗星来临
无论你需要不需要,AI 都将进入到你的生活里,其中包括厨房。三星准备在其冰箱产品中集成 Google 的 Gemini AI,识别客户的饮食习惯。在下个月举行的 CES 2026 展会上,三星计划展示新款的 Bespoke AI Refrigerator 冰箱,内置摄像头,能在 Google Gemini 的帮助下自动识别食物,包括放在无标签容器的剩菜剩饭。AI 冰箱将不需要输入信息就能维持食物库存的更新,跟踪食物的加入和移除,并根据剩余食物提供建议。这将是 Google Gemini AI 首次集成到冰箱中,标志着生成式 AI 的应用范围已从手机和笔记本电脑推广到家用智能电器。
https://slashdot.org/story/25/12/22/120248/samsung-is-putting-google-gemini-ai-into-your-refrigerator-whether-you-need-it-or-not
#人工智能
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英伟达云业务战略调整:重心转向内部 AI 开发
英伟达在其 CEO 黄仁勋的领导下,逐步调整了云业务的战略方向,日前宣布对云业务团队进行重组。根据内部备忘录和知情人士的消息,这一变动意味着英伟达将不再积极与大型云服务商如亚马逊 AWS 展开竞争,而是将重心放在内部 AI 开发上。
新任命的高管 Alexis Black Bjorlin 于2023年从 Meta 加入英伟达,将在新的职位上推动云团队的整合。原本由数百人组成的云业务团队将并入英伟达的工程与运营组织,该组织由高级副总裁 Dwight Diercks 领导,并直接向黄仁勋汇报。重组后,云团队的 DGX Cloud 将主要服务于英伟达的工程师,专注于芯片的需求以及开源 AI 模型的开发,而非向外部企业客户提供云服务。
此外,英伟达较新的云服务 DGX Cloud Lepton 也将并入工程团队。该服务的目标是让云服务提供商在英伟达的市场上列出未使用的服务器容量,尽管启动速度较慢。黄仁勋在2023年3月的开发者大会上首次推出 DGX Cloud,旨在开拓新的收入来源,与租用英伟达芯片的 AI 开发者建立直接联系。
然而,英伟达在这一新兴云业务中面临挑战。多位前 DGX 团队的员工指出,吸引客户非常困难,而由于 DGX Cloud 运行在多个云服务商的数据中心,故障排查支持也显得复杂。此外,黄仁勋对于扩展业务规模持谨慎态度,担心触及到与云提供商之间的微妙关系。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
英伟达在其 CEO 黄仁勋的领导下,逐步调整了云业务的战略方向,日前宣布对云业务团队进行重组。根据内部备忘录和知情人士的消息,这一变动意味着英伟达将不再积极与大型云服务商如亚马逊 AWS 展开竞争,而是将重心放在内部 AI 开发上。
新任命的高管 Alexis Black Bjorlin 于2023年从 Meta 加入英伟达,将在新的职位上推动云团队的整合。原本由数百人组成的云业务团队将并入英伟达的工程与运营组织,该组织由高级副总裁 Dwight Diercks 领导,并直接向黄仁勋汇报。重组后,云团队的 DGX Cloud 将主要服务于英伟达的工程师,专注于芯片的需求以及开源 AI 模型的开发,而非向外部企业客户提供云服务。
此外,英伟达较新的云服务 DGX Cloud Lepton 也将并入工程团队。该服务的目标是让云服务提供商在英伟达的市场上列出未使用的服务器容量,尽管启动速度较慢。黄仁勋在2023年3月的开发者大会上首次推出 DGX Cloud,旨在开拓新的收入来源,与租用英伟达芯片的 AI 开发者建立直接联系。
然而,英伟达在这一新兴云业务中面临挑战。多位前 DGX 团队的员工指出,吸引客户非常困难,而由于 DGX Cloud 运行在多个云服务商的数据中心,故障排查支持也显得复杂。此外,黄仁勋对于扩展业务规模持谨慎态度,担心触及到与云提供商之间的微妙关系。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Elevated error rates on Opus 4.5
Dec 23, 09:55 UTC
Investigating - We are currently investigating this issue.
via Claude Status - Incident History
Dec 23, 09:55 UTC
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微软纳德拉重返一线督战,Copilot付费增长为何陷入瓶颈?
近日,微软内部正经历一场由CEO萨提亚·纳德拉亲自带队的“AI保卫战”。据知情人士透露,由于不满旗下AI助手Copilot的表现,纳德拉已大幅调整个人工作重心,从管理日常商业事务转向深入技术一线,甚至直接在工程师群组中“拷问”产品细节。
纳德拉的焦虑并非空穴来风。尽管微软早期通过与OpenAI的合作抢占了企业级市场先机,但目前的市场反馈却喜忧参半。在内部邮件中,纳德拉直言Copilot在与Outlook等核心软件连接时不够智能,甚至处于“不可用”状态。与此同时,一些早期大型客户开始重新评估高额订阅费的价值。例如,加州大学洛杉矶分校正考虑减少席位,原因是有员工反映Copilot未能实现预期的自动化效果,导致使用频率较低。
在竞争层面,微软正面临“前狼后虎”的局面。谷歌Gemini在文件处理能力上的快速进步,以及GitHub Copilot被Cursor、Devin等新兴编程工具抢占份额,都让纳德拉感到了前所未有的压力。为了加速产品迭代,纳德拉不仅每周主持技术会议,还亲自出面高薪挖掘顶级AI研究人才,并促成与Anthropic等厂商的深度合作。
这位曾带领微软成功转型云计算的CEO向员工发出警示:公司正处于成败攸关的转折点。如果Copilot无法在现有软件中证明其显著的付费价值,微软可能会重演移动时代错失先机的遗憾。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
近日,微软内部正经历一场由CEO萨提亚·纳德拉亲自带队的“AI保卫战”。据知情人士透露,由于不满旗下AI助手Copilot的表现,纳德拉已大幅调整个人工作重心,从管理日常商业事务转向深入技术一线,甚至直接在工程师群组中“拷问”产品细节。
纳德拉的焦虑并非空穴来风。尽管微软早期通过与OpenAI的合作抢占了企业级市场先机,但目前的市场反馈却喜忧参半。在内部邮件中,纳德拉直言Copilot在与Outlook等核心软件连接时不够智能,甚至处于“不可用”状态。与此同时,一些早期大型客户开始重新评估高额订阅费的价值。例如,加州大学洛杉矶分校正考虑减少席位,原因是有员工反映Copilot未能实现预期的自动化效果,导致使用频率较低。
在竞争层面,微软正面临“前狼后虎”的局面。谷歌Gemini在文件处理能力上的快速进步,以及GitHub Copilot被Cursor、Devin等新兴编程工具抢占份额,都让纳德拉感到了前所未有的压力。为了加速产品迭代,纳德拉不仅每周主持技术会议,还亲自出面高薪挖掘顶级AI研究人才,并促成与Anthropic等厂商的深度合作。
这位曾带领微软成功转型云计算的CEO向员工发出警示:公司正处于成败攸关的转折点。如果Copilot无法在现有软件中证明其显著的付费价值,微软可能会重演移动时代错失先机的遗憾。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
上海市网信办联合相关部门发布了最新的生成式人工智能服务备案信息公告,以推动本市生成式人工智能的创新与规范应用,助力上海建设成为人工智能发展高地。根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》,上海市已逐步开展了生成式人工智能服务的备案工作,现将已备案信息进行公布。
截至12月23日,上海市新增了12款已完成备案的生成式人工智能服务,使得总备案数量达到了128款。为了确保这些服务在实际应用中透明,所有已上线的生成式人工智能应用或功能,都需在显著位置或产品详情页面展示其使用的备案生成式人工智能服务,包括模型名称及备案号。这一举措旨在提升公众对人工智能服务的信任度,并保证相关技术的合规使用。
此外,公告还指出,对于通过 API 或其他方式直接调用已备案模型能力的服务,尤其是那些具备舆论属性或社会动员能力的生成式人工智能服务,将与相关部门一同进行登记工作。这一措施意在加强对这些特定类型服务的监管,确保它们的安全性与有效性。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
近日,生数科技与清华大学的 TSAIL 实验室共同发布了一个名为 TurboDiffusion 的视频生成加速框架,并将其开源。这个新框架的发布引起了广泛关注,许多人期待它能为视频生成技术带来突破性进展。根据官方介绍,TurboDiffusion 在几乎不影响生成质量的情况下,能够实现最高达200倍的视频生成推理加速。
TurboDiffusion 的核心技术优势在于针对视频生成领域的一个关键瓶颈进行突破。以往的视频扩散模型虽然具有强大的创造能力,但由于计算复杂度高,效率受到限制,因此难以广泛应用。TurboDiffusion 并不是单纯的优化方案,而是通过多项前沿技术的系统组合,从模型计算、注意力机制到推理流程等多个方面实现整体提速。
该框架采用了多项创新技术来实现加速。例如,低比特注意力加速技术 SageAttention,可以在低比特的 Tensor Core 上无损加速注意力计算。稀疏 - 线性注意力加速则使用可训练的稀疏注意力 Sparse-Linear Attention (SLA),最高可以在 SageAttention 的基础上实现17-20倍的注意力稀疏加速。此外,TurboDiffusion 还引入了最新的蒸馏方法 rCM,使得模型仅需3-4步即可生成高质量视频,显著提升了生成速度。
在保持高质量输出的前提下,TurboDiffusion 实现了视频生成速度的大幅提升,使高质量视频生成逐渐逼近实时交互的可行范围。这标志着 AI 视频创作进入 “实时生成” 时代,推动行业从技术探索期向规模化和商业化落地阶段加速迈进。
TurboDiffusion:https://github.com/thu-ml/TurboDiffusion
划重点:
📈 TurboDiffusion 框架在保持生成质量的情况下,实现最高200倍的视频生成加速。
🔍 采用创新技术,如低比特注意力和稀疏注意力,整体提升视频生成效率。
🚀 该框架的开源为视频生成领域的研究与应用提供了新机遇,标志着进入 “实时生成” 时代。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在2AI 钉钉1.1新品发布暨生态大会上,钉钉正式推出了一款名为 DingTalk Real 的企业级 AI 硬件。官方表示,这款硬件旨在为企业提供全新的智能终端,改变传统设备为人服务的模式,专注于为企业中的 “Agent” 角色提供支持。
DingTalk Real 被设计为一个 AgentOS 执行终端,其核心功能包括 Real Entity、Real Data 和 Real Time,能够在企业内部网络中高效运作。这款硬件具备读取企业内部数据和公开数据的能力,此外,它还支持内外网络的访问,为企业用户提供更多便利。钉钉在产品中内置了多种办公 Agent,使得企业办公过程更为智能化和高效化。
钉钉创始人兼 CEO 陈航强调,DingTalk Real 不仅仅是一款普通的办公设备,它是为了应对企业日常运营中多样化的需求而特别研发的终端。他提到,如果在使用过程中出现不可控的情况,钉钉提供了紧急拔电功能,确保用户在危急时刻能迅速采取行动。
划重点:
🌟 DingTalk Real 是一款专为企业设计的 AI 硬件,旨在服务企业的 “Agent” 角色。
💼 该设备具备内网部署功能,能够高效读取企业内部及公开数据。
⚡ 钉钉提供紧急拔电功能,确保设备在不可控情况下的安全性。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
印度数据中心快速发展面临人才短缺挑战
印度的数据中心行业正在经历快速增长,预计在本十年内其容量将翻倍。然而,这一快速发展的行业正面临着人才短缺的问题,尤其是在满足实际运营需求方面,许多毕业生难以跟上行业的发展步伐。
数据中心在现代数字经济中扮演着至关重要的角色,支持着从云计算到人工智能等各种技术的运作。为了应对未来的需求,许多企业开始加大对员工培训的投入,以提升其技能和能力。这不仅有助于留住现有人才,还能吸引更多新血加入这个行业。
不过,当前的教育体系与行业需求之间存在着一定的脱节,很多毕业生在实操能力上显得不足,这使得企业在招聘时面临更大的挑战。因此,行业内的公司正在探索多种方式来提升人才素质,包括举办黑客松、企业内部培训以及与高等院校的合作。
为了更好地解决人才短缺问题,企业需要与教育机构建立更紧密的联系,以确保教育内容能够与行业需求相匹配。同时,关注和投资新兴技术,如生成性人工智能,可能会为行业带来新的解决方案,帮助企业提升运营效率并培养更多合格人才。
在这一过程中,企业和教育机构的协同合作显得尤为重要,只有通过共同努力,才能在人才培养上形成合力,推动整个行业的健康发展。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
印度的数据中心行业正在经历快速增长,预计在本十年内其容量将翻倍。然而,这一快速发展的行业正面临着人才短缺的问题,尤其是在满足实际运营需求方面,许多毕业生难以跟上行业的发展步伐。
数据中心在现代数字经济中扮演着至关重要的角色,支持着从云计算到人工智能等各种技术的运作。为了应对未来的需求,许多企业开始加大对员工培训的投入,以提升其技能和能力。这不仅有助于留住现有人才,还能吸引更多新血加入这个行业。
不过,当前的教育体系与行业需求之间存在着一定的脱节,很多毕业生在实操能力上显得不足,这使得企业在招聘时面临更大的挑战。因此,行业内的公司正在探索多种方式来提升人才素质,包括举办黑客松、企业内部培训以及与高等院校的合作。
为了更好地解决人才短缺问题,企业需要与教育机构建立更紧密的联系,以确保教育内容能够与行业需求相匹配。同时,关注和投资新兴技术,如生成性人工智能,可能会为行业带来新的解决方案,帮助企业提升运营效率并培养更多合格人才。
在这一过程中,企业和教育机构的协同合作显得尤为重要,只有通过共同努力,才能在人才培养上形成合力,推动整个行业的健康发展。
划重点:
🌟 预计印度数据中心行业在本十年内容量将翻倍,但面临人才短缺问题。
📈 企业加大培训投入,以提升员工技能和满足行业需求。
🤝 行业与教育机构需紧密合作,以培养更多符合实际需求的人才。
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