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近日，知乎正式发布了备受关注的 “2025年度 AI 产品榜单”。这一榜单经过了多轮筛选与系统化的加权计算，旨在汇聚广大用户的真实反馈与专业视角，成为一份反映市场趋势的权威报告。榜单不仅展示了用户心目中的 AI 产品，还为广大消费者在选择时提供了可靠的参考依据。
在榜单中，字节跳动旗下的豆包以卓越的表现荣登 “知友年度爱用” 榜首，显示出其在 AI 产品市场中的强大竞争力。紧随其后，DeepSeek、Gemini 与通义千问分别位列第二至第四名，充分体现了这些产品在用户中的受欢迎程度与实用性。
值得一提的是，知乎自研的 “知乎直答” 也成功进入前五名，这表明用户对于该平台 AI 应用的认可与期待。同时，全球知名的 AI 产品 ChatGPT 和 Claude 则分列第五和第六位，继续展现其在行业中的重要地位。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
开源 AI 项目 Jan 团队近日正式推出了全新的多模态大模型 Jan-v2-VL-Max。这款拥有30B 参数的模型并非盲目追求通用性，而是精准锁定在“长周期执行任务”这一核心痛点上，旨在解决 AI 在复杂自动化流程中容易“断片”的问题。
该模型的技术底座源自 Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking。为了提升在多步操作中的稳定表现，Jan 团队引入了 LoRA-based RLVR 技术。这项技术的精妙之处在于它能有效减少多步执行过程中的误差累积，从而显著抑制 AI 在处理长任务时常见的“幻觉”现象。
在实际性能表现上，Jan-v2-VL-Max 在专门衡量执行稳定性的“幻象递减回报”基准测试中，甚至超越了 Gemini2.5Pro 和 DeepSeek R1等知名模型。这意味着它在处理诸如 Agent 自动化、UI 界面控制以及其他需要高度逻辑连贯性的任务时，拥有更强的可靠性。
目前，开发者和 AI 爱好者已经可以通过网页端直接体验，或者利用 vLLM 在本地进行私有化部署。作为一款主打离线运行、尊重隐私的Jan生态成员，新模型的加入无疑为追求本地化 AI 自动化的用户提供了一个更强力的工具选项。
huggingface:https://huggingface.co/janhq/Jan-v2-VL-max-FP8
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
近日，有消息透露，阿里巴巴正计划向 AMD 下单采购4万到5万颗 MI308AI 芯片。这一举动显示了阿里巴巴在人工智能领域的强烈需求和对技术发展的重视。
AMD MI308是一款专为中国市场定制的合规 AI 芯片，其设计目标在于满足不断增长的 AI 计算需求。根据报道，该芯片在今年7月获得了美国政府的出口许可，与 NVIDIA 的 H20芯片一起成为合规产品。然而，与 H20相比，MI308在性价比和安全性方面表现得更为突出。
AMD MI308的显存配置高达192GB 的 HBM3，相较于 NVIDIA H20的96GB 显存，甚至在后续更新版本中也仅提升至141GB，MI308在内存容量上具有明显优势。此外，MI308的单价约为1.2万美元，较 H20便宜约15%。这一价格优势，无疑为阿里巴巴的采购决策提供了重要考量。
更为重要的是，MI308相较于 NVIDIA 芯片所面临的安全问题，未被质疑，增强了其市场竞争力。这一因素使得即便 NVIDIA 的 H200芯片在性能上更为强大，但 MI308依然在一定程度上保有了市场份额。
关于 NVIDIA，消息指出，该公司已通知中国客户，计划于农历新年前的2月中旬开始向中国市场发货 H200。根据预计，NVIDIA 将首先以现有库存满足初步订单，出货量在4万至8万颗之间。这一动态也反映了在当前市场环境下，芯片行业的竞争愈发激烈。
阿里巴巴的大规模采购计划，标志着其在 AI 技术和计算能力方面的战略布局，意在提升自身在行业中的竞争力。这一举动不仅将加速阿里巴巴在人工智能领域的技术进步，也可能对整个行业的芯片需求和供应链产生深远影响。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
近日，知乎正式发布“年度 AI 产品榜单”，全方位复盘了2025年 AI 行业的演进坐标。在全球开发者与用户的共同筛选下，豆包、DeepSeek、Gemini、Nano-banana 等海内外明星产品悉数入选。
在最受关注的“知友年度爱用”榜单中，字节跳动旗下的豆包力压群雄荣登榜首，DeepSeek 与通义千问紧随其后。海外产品方面，Gemini、ChatGPT 与 Claude 稳居前三。此外，Cursor、即梦（Dreamina）及可灵(Kling)等垂直场景产品表现抢眼，知乎自研的“知乎直答”也成功跻身前五，显示出搜索增强与专业场景 AI 的强劲需求。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Lima v2.0 重磅发布：从容器利器进化为安全 AI 工作流的“隐形盾牌”
知名开源项目 Lima 正式发布了其2.0重大版本。这款最初为 Mac 用户提供 Linux 虚拟机环境以运行容器的工具，在本次更新中实现了华丽转身，将战略重心全面扩展至 AI 领域。
Lima v2.0的核心亮点在于为 AI 开发构建了一套坚实的“沙箱”机制。针对日益普及的 AI 编码代理（如 Claude Code 或 GitHub Copilot CLI），Lima 通过在虚拟机内隔离运行，有效防止了 AI 代理直接访问主机敏感文件或执行高风险命令的隐患。即便 AI 受到恶意指令诱导，其破坏行为也会被严格限制在虚拟机内部。
在性能与扩展性上，新版本同样诚意十足。Lima2.0引入了实验性的插件架构，支持第三方开发驱动与命令行功能。备受期待的 GPU 加速功能也正式实装，通过新增的 krunkit 驱动，即便在虚拟机内运行本地大模型（如 llama.cpp），也能充分调用 Apple M4系列芯片的强大算力。此外，项目还集成了模型上下文协议(MCP)工具，为本地文件的读写提供了更安全的替代方案。
AIbase 认为，随着 AI 代理深入参与软件开发，安全边界正变得模糊。Lima v2.0的发布不仅优化了容器运行体验，更通过创新的虚拟化隔离技术，为开发者在 AI 时代探索高效工作流提供了重要的安全保障。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
知名开源项目 Lima 正式发布了其2.0重大版本。这款最初为 Mac 用户提供 Linux 虚拟机环境以运行容器的工具，在本次更新中实现了华丽转身，将战略重心全面扩展至 AI 领域。
Lima v2.0的核心亮点在于为 AI 开发构建了一套坚实的“沙箱”机制。针对日益普及的 AI 编码代理（如 Claude Code 或 GitHub Copilot CLI），Lima 通过在虚拟机内隔离运行，有效防止了 AI 代理直接访问主机敏感文件或执行高风险命令的隐患。即便 AI 受到恶意指令诱导，其破坏行为也会被严格限制在虚拟机内部。
在性能与扩展性上，新版本同样诚意十足。Lima2.0引入了实验性的插件架构，支持第三方开发驱动与命令行功能。备受期待的 GPU 加速功能也正式实装，通过新增的 krunkit 驱动，即便在虚拟机内运行本地大模型（如 llama.cpp），也能充分调用 Apple M4系列芯片的强大算力。此外，项目还集成了模型上下文协议(MCP)工具，为本地文件的读写提供了更安全的替代方案。
AIbase 认为，随着 AI 代理深入参与软件开发，安全边界正变得模糊。Lima v2.0的发布不仅优化了容器运行体验，更通过创新的虚拟化隔离技术，为开发者在 AI 时代探索高效工作流提供了重要的安全保障。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
端侧AI赛道再迎重磅加注。面壁智能今日宣布已完成数亿元新一轮融资，由京国瑞、国科投资、中金保时捷基金、米聚资本与和基投资联合参投。本轮融资将全力推进端侧高效大模型的研发与生态建设，进一步巩固其在国内边缘智能领域的先发优势。
作为国内最早系统布局端侧大模型的厂商，面壁智能已构建从理论创新到产品落地的完整技术闭环。其核心产品——MiniCPM“面壁小钢炮”系列端侧模型，凭借小参数、高精度、低功耗特性，已在智能手机、PC、智能家居及智能汽车四大场景实现规模化商用，成为国产端侧AI落地的标杆。
汽车领域全面开花，头部车企密集上车
面壁智能在智能座舱领域的进展尤为瞩目:
-2025年4月，携手长安马自达与梧桐科技推出的MAZDA EZ-60正式上市，成为全球首款量产搭载端侧大模型的新能源车型;
-2025年9月，吉利银河M9旗舰SUV全球发售，内置MiniCPM多模态模型，支持自然语音交互、多轮上下文理解与个性化服务推荐，打造“无需联网的本地AI座舱”;
- 此外，公司还与大众汽车达成深度合作，推动端侧AI在高端车型中的集成。
端侧大模型:AI落地的“最后一公里”
在云端大模型面临延迟、隐私与成本瓶颈的背景下，面壁智能坚持“模型小型化、推理本地化、体验智能化”路线，使AI能力真正嵌入终端设备。MiniCPM系列可在手机、车机等资源受限设备上离线运行，实现毫秒级响应，保障用户数据不出设备，同时降低对网络与云服务的依赖。
AIbase认为，面壁智能的快速商业化印证了端侧AI的巨大潜力——当大模型不再依赖“上云”，而是“入端”，AI才真正融入日常生活。随着本轮融资注入，面壁有望加速拓展IoT、AR/VR、工业终端等新场景，推动中国端侧智能生态从“可用”迈向“好用”乃至“必用”。在AGI竞赛中，或许赢得终端者，方能赢得未来。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
阿里巴巴推出新款 Qwen 模型，三秒音频即可克隆声音
近日，阿里巴巴云计算的 Qwen 团队发布了两款全新的人工智能模型，旨在通过文本指令生成或克隆声音。其中，Qwen3-TTS-VD-Flash 模型允许用户根据详细描述生成声音，用户可以精确定义声音的特征，如情感和说话节奏。
例如，用户可以请求生成一个 “中年男性，洪亮的男中音 —— 充满活力的广告解说，快速的语速，夸张的音调变化，充满销售魅力的声音”。根据制造商的说法，该模型在性能上超过了 OpenAI 最近推出的 GPT-4o mini-tts API。
第二款模型 Qwen3-TTS-VC-Flash，则可以仅通过三秒的音频复制声音，并能在十种语言中进行复现。Qwen 声称，该模型的错误率低于竞争对手，例如 Elevenlabs 或 MiniMax。
此外，该 AI 还能够处理复杂的文本，模仿动物声音，并从录音中提取声音。两款模型均可通过阿里巴巴云的 API 访问，用户还可以在 Hugging Face 平台上尝试设计模型和克隆模型的演示。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
近日，阿里巴巴云计算的 Qwen 团队发布了两款全新的人工智能模型，旨在通过文本指令生成或克隆声音。其中，Qwen3-TTS-VD-Flash 模型允许用户根据详细描述生成声音，用户可以精确定义声音的特征，如情感和说话节奏。
例如，用户可以请求生成一个 “中年男性，洪亮的男中音 —— 充满活力的广告解说，快速的语速，夸张的音调变化，充满销售魅力的声音”。根据制造商的说法，该模型在性能上超过了 OpenAI 最近推出的 GPT-4o mini-tts API。
第二款模型 Qwen3-TTS-VC-Flash，则可以仅通过三秒的音频复制声音，并能在十种语言中进行复现。Qwen 声称，该模型的错误率低于竞争对手，例如 Elevenlabs 或 MiniMax。
此外，该 AI 还能够处理复杂的文本，模仿动物声音，并从录音中提取声音。两款模型均可通过阿里巴巴云的 API 访问，用户还可以在 Hugging Face 平台上尝试设计模型和克隆模型的演示。
划重点:
🌟 新款 Qwen 模型支持通过文本描述生成和克隆声音。
🎤 Qwen3-TTS-VC-Flash 可在三秒内复制声音，支持十种语言。
🚀 模型表现优于竞争对手，适用于处理复杂文本及声音模仿。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
数字化头像新秀 Lemon Slice 获得 1050 万美元融资，推动 AI 聊天机器人的视频化
数字头像生成公司 Lemon Slice 近日宣布，已获得1050万美元的种子融资，投资方包括 Matrix Partners、Y Combinator，以及知名企业高管和音乐组合 The Chainsmokers。该公司旨在为 AI 聊天机器人增加视频层，通过其最新的扩散模型 Lemon Slice-2，能够仅通过一张图片生成动态数字头像。
Lemon Slice-2是一款拥有200亿参数的模型，可以在单个 GPU 上以每秒20帧的速度直播视频。通过 API 和可嵌入的小工具，企业可以轻松将其技术集成到自己的平台中，用户在生成头像后，可以随时修改角色的背景、样式和外观。除了人类头像外，Lemon Slice 还专注于生成不同的非人类角色，以满足不同需求。此外，Lemon Slice 还采用了 ElevenLabs 的技术，为这些头像提供语音。
该公司的创始人 Lina Colucci 表示，早在生成性 AI 的初期，她和其他创始人就开始探索视频模型，意识到视频将成为互动体验的关键。她指出，当前的头像解决方案往往无法满足用户的期望，缺乏真实感和互动性，影响了用户的体验。
Lemon Slice 计划将其技术应用于教育、语言学习、电子商务和企业培训等领域。为了确保技术的安全性，该公司表示已经设立了防止未经授权的面部或声音克隆的保护措施，并运用大型语言模型进行内容审核。
面对来自 D-ID、HeyGen 和 Synthesia 等竞争对手的激烈竞争，Lemon Slice 凭借其强大的技术背景和通用性扩散模型，力图在数字头像生成领域占据一席之地。Matrix 的合伙人 Ilya Sukhar 认为，Lemon Slice 的团队不仅具备强大的技术实力，还能将这一技术广泛应用于视频教学等场景。
目前，Lemon Slice 有八名员工，未来计划利用这笔资金招聘工程和市场推广人员，并支付模型训练所需的计算费用。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
数字头像生成公司 Lemon Slice 近日宣布，已获得1050万美元的种子融资，投资方包括 Matrix Partners、Y Combinator，以及知名企业高管和音乐组合 The Chainsmokers。该公司旨在为 AI 聊天机器人增加视频层，通过其最新的扩散模型 Lemon Slice-2，能够仅通过一张图片生成动态数字头像。
Lemon Slice-2是一款拥有200亿参数的模型，可以在单个 GPU 上以每秒20帧的速度直播视频。通过 API 和可嵌入的小工具，企业可以轻松将其技术集成到自己的平台中，用户在生成头像后，可以随时修改角色的背景、样式和外观。除了人类头像外，Lemon Slice 还专注于生成不同的非人类角色，以满足不同需求。此外，Lemon Slice 还采用了 ElevenLabs 的技术，为这些头像提供语音。
该公司的创始人 Lina Colucci 表示，早在生成性 AI 的初期，她和其他创始人就开始探索视频模型，意识到视频将成为互动体验的关键。她指出，当前的头像解决方案往往无法满足用户的期望，缺乏真实感和互动性，影响了用户的体验。
Lemon Slice 计划将其技术应用于教育、语言学习、电子商务和企业培训等领域。为了确保技术的安全性，该公司表示已经设立了防止未经授权的面部或声音克隆的保护措施，并运用大型语言模型进行内容审核。
面对来自 D-ID、HeyGen 和 Synthesia 等竞争对手的激烈竞争，Lemon Slice 凭借其强大的技术背景和通用性扩散模型，力图在数字头像生成领域占据一席之地。Matrix 的合伙人 Ilya Sukhar 认为，Lemon Slice 的团队不仅具备强大的技术实力，还能将这一技术广泛应用于视频教学等场景。
目前，Lemon Slice 有八名员工，未来计划利用这笔资金招聘工程和市场推广人员，并支付模型训练所需的计算费用。
划重点:
🌟 Lemon Slice 获得1050万美元融资，致力于将 AI 聊天机器人视频化。
🎨 新款 Lemon Slice-2模型能够从一张图片生成动态数字头像，支持多种角色样式。
🔒 公司采取措施防止面部或声音克隆，应用于教育和企业培训等领域。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI 启用 AI 模拟黑客攻击，只为修补代理式浏览器的致命漏洞
OpenAI 正采取一种“以毒攻毒”的新策略，来提升其代理式网页浏览器 ChatGPT Atlas 的安全性。为了应对日益复杂的网络威胁，OpenAI 开发了一套“自动化攻击者”系统，通过模拟真实黑客的攻击手段，对 ChatGPT Atlas 进行全天候的压力测试。
这套系统的核心在于对抗提示注入（Prompt Injection）攻击。在这种攻击中，恶意第三方会悄悄向 AI 代理发送指令，诱导其执行违背用户意愿的操作，例如在用户不知情的情况下转发敏感邮件或删除云端文件。AIbase 获悉，OpenAI 的“自动化攻击者”利用了先进的强化学习技术，能够自主发现人类红队测试中未曾察觉的新型攻击路径。
在一次实际演示中，这个 AI 攻击者成功模拟了诱导 Atlas 向公司 CEO 发送辞职信的场景。虽然 Atlas 的防御机制最终拦截了这一请求并提醒了用户，但 OpenAI 坦言，安全博弈是一场持久战。由于代理式浏览器需要深度介入用户的数字化生活（如访问邮件、日历等），其便利性本身也带来了更大的风险暴露面。
尽管技术手段在不断进化，OpenAI 在最新报告中警示称，由于 AI 代理的本质特性，这类安全威胁可能永远无法被彻底“根治”。AIbase 提醒用户，在享受 AI 浏览器带来便利的同时，仍需保持警惕，关注官方发布的实时安全响应与防护建议。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI 正采取一种“以毒攻毒”的新策略，来提升其代理式网页浏览器 ChatGPT Atlas 的安全性。为了应对日益复杂的网络威胁，OpenAI 开发了一套“自动化攻击者”系统，通过模拟真实黑客的攻击手段，对 ChatGPT Atlas 进行全天候的压力测试。
这套系统的核心在于对抗提示注入（Prompt Injection）攻击。在这种攻击中，恶意第三方会悄悄向 AI 代理发送指令，诱导其执行违背用户意愿的操作，例如在用户不知情的情况下转发敏感邮件或删除云端文件。AIbase 获悉，OpenAI 的“自动化攻击者”利用了先进的强化学习技术，能够自主发现人类红队测试中未曾察觉的新型攻击路径。
在一次实际演示中，这个 AI 攻击者成功模拟了诱导 Atlas 向公司 CEO 发送辞职信的场景。虽然 Atlas 的防御机制最终拦截了这一请求并提醒了用户，但 OpenAI 坦言，安全博弈是一场持久战。由于代理式浏览器需要深度介入用户的数字化生活（如访问邮件、日历等），其便利性本身也带来了更大的风险暴露面。
尽管技术手段在不断进化，OpenAI 在最新报告中警示称，由于 AI 代理的本质特性，这类安全威胁可能永远无法被彻底“根治”。AIbase 提醒用户，在享受 AI 浏览器带来便利的同时，仍需保持警惕，关注官方发布的实时安全响应与防护建议。
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⭐️ 网站功能：AI绘画
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随着人工智能技术的深度演进，大厂正加速将 AI 能力具象化为垂直场景的终端应用。近日，阿里巴巴正式推出 AI 教育应用程序“千问智学”，而字节跳动则在海外市场低调上线了 AI 办公工具“AnyGen”，标志着两家巨头在 AI 个性化服务与轻量化生产力领域的竞争全面升级。
阿里巴巴推出的“千问智学”依托其最新的学习大模型，内置智能体“小千老师”，为从小学到研究生阶段的用户提供全学段免费辅导。该应用支持拍照、语音和文本三种互动提问方式，能迅速解析数学、物理及英语难题并给出详尽的解题思路。除核心解答功能外，应用还集成了语文听写、课文背诵、错题本及试卷中心等功能模块。
业内分析认为，AI 正在重塑教育行业的成本结构，随着多模态大模型的应用，教育内容生产成本显著降低。阿里此举有望通过数据积累，未来向个性化付费辅导等商业化路径延伸。
与此同时，字节跳动在海外市场布局的“AnyGen”则精准切入 AI 办公领域。该应用被定位为“语音驱动的人工智能工作空间”，核心功能是将用户的语音笔记、照片及零散想法直接转化为结构化的文档和演示文稿。其简洁高效的界面设计符合现代办公对轻量化工具的需求，通过即时记录与快速转文字功能，极大程度减少了传统录音整理的繁琐步骤。尽管字节此前的 Lark 在部分市场表现平平，但“AnyGen”的推出彰显了其在海外 AI 办公领域占据一席之地的野心。
阿里与字节的最新布局，不仅展示了各自在垂直领域的技术落地能力，更揭示了 AI 应用从通用大模型向场景化工具转变的必然趋势。无论是个性化教育还是语音驱动办公，AI 正在深度重组传统行业的竞争逻辑，预示着一个更高效、低门槛的智能应用时代已经到来。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
报道称苹果重组 AI 团队，力争为 iPhone 17 带来全新 Siri 体验
根据科技媒体 Appleinsider 报道，苹果近期对其 AI 团队进行了深度重组。尽管外界有传言称苹果的 AI 战略正面临“崩盘”，但实际情况显示，这更像是苹果为了2026年战略重启而进行的主动部署。
在这次架构调整中，苹果明确了 AI 不再是独立的孤岛，而是软件体系的核心子集。原 AI 负责人 John Giannandrea 的职责现已缩减为专注于开发“苹果基础模型”，而 Siri 团队则被并入软件与 Vision Pro 部门，由副总裁 Amar Subramanya 直接向软件工程高级副总裁 Craig Federighi 汇报。此外，苹果还将机器人项目移交给了硬件部门，力求跨部门的高效协作。
此次重组的核心信号在于:苹果将坚定不移地执行“端侧 AI”路线。通过在本地处理数据，苹果旨在兑现安全、隐私且高效的 AI 承诺。据悉，苹果计划在2026年初的系统更新中，为iPhone17等设备带来由大语言模型（LLM）驱动的全新 Siri，使其具备更强的理解力与复杂任务执行能力。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
根据科技媒体 Appleinsider 报道，苹果近期对其 AI 团队进行了深度重组。尽管外界有传言称苹果的 AI 战略正面临“崩盘”，但实际情况显示，这更像是苹果为了2026年战略重启而进行的主动部署。
在这次架构调整中，苹果明确了 AI 不再是独立的孤岛，而是软件体系的核心子集。原 AI 负责人 John Giannandrea 的职责现已缩减为专注于开发“苹果基础模型”，而 Siri 团队则被并入软件与 Vision Pro 部门，由副总裁 Amar Subramanya 直接向软件工程高级副总裁 Craig Federighi 汇报。此外，苹果还将机器人项目移交给了硬件部门，力求跨部门的高效协作。
此次重组的核心信号在于:苹果将坚定不移地执行“端侧 AI”路线。通过在本地处理数据，苹果旨在兑现安全、隐私且高效的 AI 承诺。据悉，苹果计划在2026年初的系统更新中，为iPhone17等设备带来由大语言模型（LLM）驱动的全新 Siri，使其具备更强的理解力与复杂任务执行能力。
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近日，科大讯飞的星火大模型开放平台成功通过了国家安全标准的试点验证，成为首批获得《人工智能安全国家标准符合性自评估证书》的单位之一。这一认证标志着讯飞在生成式人工智能安全领域又迈出了重要一步。
此次验证依据的是 GB/T45654-2025《网络安全技术 生成式人工智能服务安全基本要求》，这是我国首个针对生成式 AI 的专项安全技术标准。该标准从训练数据安全、模型安全到各项安全措施，明确了生成式 AI 服务所需遵循的基本安全要求，旨在提升行业安全水平，防范重大安全风险。
科大讯飞不仅全程参与了该标准的编制工作，还在试点验证中贡献了自己的力量。为了满足标准要求，讯飞根据星火大模型的安全攻防实践经验，建立了一个全面的安全防护平台。这一平台涵盖了数十种技术，能够在多语言、多模态场景下提供 “开箱即用” 的保护。这些安全措施确保了星火大模型在多次迭代升级和日常运营中的安全性。
除了安全防护，讯飞还研发了新一代生成式文本隐式水印技术，这项技术能够为 AI 生成内容提供唯一的数字身份识别。通过隐式水印，用户可以有效识别和规范 AI 生成的内容，这进一步提升了生成式 AI 的可信性。
随着 AI 技术的不断进步，安全风险也日益凸显。面对这种情况，科大讯飞将继续坚持以用户权益和体验为导向，积极探索更多技术方案，以确保生成式人工智能的发展在安全和可靠的轨道上前行。未来，讯飞希望能为 AI 的安全发展保驾护航，让每一个 AI 生成的内容都更加安全可信。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
