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从代码到现实?OpenAI 探索在 ChatGPT 回复中嵌入广告

据多方信息显示,OpenAI 正在重新评估在 ChatGPT 中引入广告的可能性,并探索一种名为“赞助内容”的新型商业化形式。这一变化意味着,未来 ChatGPT 的回答结果可能会在一定程度上影响用户的购买决策。

此前,AIbase 曾报道,ChatGPT Android 应用1.2025.329测试版代码中已出现多项与广告相关的引用,包括“集市内容”“搜索广告”以及“搜索广告轮播”等功能描述,一度被外界视为 OpenAI 即将全面推进广告业务的信号。但随后有消息称,由于面临谷歌 Gemini 在模型能力上的竞争压力,OpenAI 管理层决定暂缓广告计划,将重心转向提升人工智能本身的质量与体验。

不过,这并不意味着 OpenAI 已彻底放弃广告布局。根据《The Information》最新报道,OpenAI 正在优先考虑在 AI 答案中引入赞助内容。相关人士透露,人工智能模型未来可能会“优先展示赞助信息”,以确保其出现在 ChatGPT 的回复中。此外,部分内部展示的广告模型显示,赞助内容可能以侧边栏形式,出现在 ChatGPT 主回复窗口旁。

OpenAI 方面也首次对外确认了这一探索方向。公司发言人向《The Information》表示,随着 ChatGPT 功能不断增强、应用场景持续扩展,OpenAI 正在研究合适的广告形式,以支持更智能、更可持续的服务发展。同时,任何商业化设计都将以尊重用户对 ChatGPT 的信任关系为前提。

业内普遍认为,如果 ChatGPT 引入广告,其影响或将超越传统搜索广告。与谷歌搜索相比,生成式 AI 对用户需求、偏好和上下文的理解更为深入,这意味着 OpenAI 具备投放高度个性化广告的潜力,甚至可能在用户不易察觉的情况下,将赞助内容自然融入回答之中,从而重塑现有的网络广告和消费决策模式。

目前,OpenAI 尚未公布广告功能的具体上线时间。但分析人士预计,若相关计划顺利推进,ChatGPT 的广告或最早在2026年上半年正式亮相。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI确认正在持续推进ChatGPT广告方案

此前已经有诸多消息声称 OpenAI 正在为 ChatGPT 聊天机器人添加广告功能,不过后面又有消息称因为Google Gemini 用户量持续飙升给 ChatGPT 造成竞争压力,OpenAI 暂缓推进广告策略。不过传闻现在已经有了官方定论,OpenAI 日前在回复媒体问询时确认正在研究产品中的广告形式:
随着 ChatGPT 提供的功能越来越强大、应用越来越广泛,我们正在探索如何继续为所有用户提供更加智能的服务,为此我们正在研究产品中的广告形式,人们对 ChatGPT 建立信任关系,任何方案的设计都将尊重这种信任。
关于广告投放的具体方式则有诸多讨论,包括在 ChatGPT 给出的回答中优先展示赞助商内容,在侧边栏添加与用户咨询相关的广告,OpenAI 也考虑过仅在用户对话转向购物或者类似活动时才显示广告,或者作为辅助步骤仅在用户点击 ChatGPT 结果中的链接时才显示广告。

目前 OpenAI 的主要营收来源分为以下几部分:

会员订阅收入:ChatGPT Plus、Pro 和 Business 订阅
API 服务:面向开发者提供的 API 访问权限,按实际使用量计费
企业解决方案

OpenAI 计划从 2026 年开始从免费用户这里获得收入,这部分收入则可能依赖于广告,每年每位免费用户大约可以贡献 2 美元的收入,到 2030 年这部分收入可能会增长到 15 亿美元。

OpenAI 的现状仍然是处于巨额亏损状态,在 2025 年 OpenAI 年营收已经超过 100 亿美元,不过由于研发和基础设施的持续投资,OpenAI 预计到 2028 年每年的运营亏损将达到 740 亿美元。

作为对比,Google在 2023 年的广告营收高达 2378 亿美元,占Google母公司 Alphabet 总营收的 77%,因此Google有能力利用现有的广告营收持续投资和扩大基础设施规模。

现在 OpenAI 也希望将广告植入到查询结果中,但这也引起隐私方面的担忧,毕竟 ChatGPT 掌握的用户信息可能要比Google多得多,OpenAI 提供的广告可能也更具有针对性。

via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源:蓝点网)
广州海珠区成立全国首个区级人工智能发展局

近日,广州市海珠区正式挂牌成立人工智能发展局,成为全国首个独立设立、实体化运作的区级人工智能专责政府部门。这一局的成立,标志着地方政府在推动人工智能产业发展方面迈出了重要一步。海珠区人工智能发展局的设立旨在集中力量解决当前人工智能产业面临的管理分散、资源不足等问题。

根据公告,海珠区人工智能发展局将从多个方面着手,推动区域内人工智能产业的快速发展。首先,该局将聚焦 “强集群”,努力构建产业发展新高地。具体来说,海珠区计划前瞻性布局,以 AI 超级个体为代表的生产力单元,致力于培养一批掌握核心技术的龙头企业和具有潜力的创新个体,形成 “产学研用金 + 超级个体” 的创新联合体。

局方将聚焦 “固底座”,建立创新发展的硬支撑。海珠区将率先建设太空算力中心,并探索大模型垂类数据交易中心,以构建涵盖算法、算力和数据的全面支撑体系,提升区域内的算法能力和算力资源整合,推动数据的流通。

海珠区还将聚焦 “广应用”,致力于打造技术赋能试验场。该局将围绕时尚设计、低空经济、智能网联汽车等领域,策划并开放多个具有示范性和引领性的高价值应用场景,以通过场景创新促进产业和科技的发展。此外,海珠区还将修订行业大模型产业发展专项政策,每年安排3.1亿元专项资金,以支持竞争力强的人工智能企业的培育。

划重点:

🌟 广州市海珠区成立全国首个区级人工智能发展局,旨在集中力量解决产业发展中的多重管理问题。

🚀 将重点发展 AI 超级个体,培养掌握关键技术的龙头企业,构建创新联合体。

💡 每年将投入3.1亿元专项资金,支持具竞争力的人工智能独角兽企业的成长。


via AI新闻资讯 (author: AI Base)
微软CEO亲自出马:微软 Copilot 整合效果不佳,急需整改

微软首席执行官萨提亚・纳德拉(Satya Nadella)近期对公司人工智能助手 Copilot 的表现表示不满,并决定亲自介入进行整改。几周前,纳德拉向负责消费者版本 Copilot 的工程经理发送了一封邮件,他在信中直言不讳地指出,Copilot 与 Gmail 和 Outlook 的整合 “基本上不奏效”,且 “智能水平不够”。

这并不是纳德拉的首次抱怨。过去几个月中,他几乎成了公司的首席产品经理。9月份,纳德拉宣布将部分职责外包,专注于人工智能产品的开发,并将许多业务职能交给了新任 “商业首席执行官” 贾德森・阿尔托夫(Judson Althoff)。

根据报道,纳德拉现在深入参与技术工作。他在一个约100名顶尖工程师的内部 Teams 频道中非常活跃,遇到 AI 产品问题时,他会发布详细的批评意见。在每周的例会上,他会针对员工的工作提出问题,并发出具体指示,比如要求不同团队在后期培训流程上进行整合。

此外,纳德拉还直接向消费者聊天机器人的产品团队发送 bug 报告。在夏季的一个 Teams 频道中,他对微软未能快速推出复杂 Excel 功能的新特性感到沮丧。纳德拉和他的副手,包括执行副总裁拉杰什・贾(Rajesh Jha),都认为 Office365中的 AI 尚未实现其承诺,即有效地自动化工作。他们的目标是让 Copilot 的订阅能够作为 “数字助理”,处理类似行政助理的任务。

为了解决技术上的不足,纳德拉正在积极招聘人才,他亲自打电话给潜在候选人,并高薪以挖掘 OpenAI 和谷歌 DeepMind 的顶尖人才。同时,他还更加关注与 AI 开发者的合作,比如与 Anthropic 的合作,以提升微软的产品。

在内部会议上,纳德拉提醒员工微软过去在互联网搜索、智能手机和平板电脑等领域的战略失误,强调当前正是决定公司未来的关键时刻。关于 Copilot 的不满早已显现,公司对业务指标的模糊表述也让人质疑其对业绩的实际贡献。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
元宝 AI"任务提醒" 功能上线 覆盖生活工作多场景,一句话搞定定时安排

2025年12月29日,广东地区用户率先体验到元宝 AI 全新上线的 "任务提醒" 功能。该功能支持用户通过一句话设定循环定时任务,涵盖生活琐事、习惯养成、职场工作等多元场景,到点即主动推送提醒,部分场景还可提供延伸服务,大幅提升日常安排效率。

据了解,元宝 AI 的任务提醒功能操作简便,用户无需复杂设置,只需口头或文字告知需求即可。生活场景中,既有 "每月15日提醒给宠物猫做外驱并检查药库",也有 "每晚20:30推送4-5岁儿童睡前故事",甚至包含 "每周六20:00提醒给妈妈打视频电话询问腿疼" 等亲情关怀类任务,细节设计贴合用户日常需求。

在习惯养成方面,功能支持 "每晚23:00提醒放下手机睡觉",并可推荐助眠歌单;"每天20:00提醒跳帕梅拉凤凰传奇跟跳版健身操",还能协助搜索视频教程,助力用户轻松实现自律目标。职场场景中,"每周五16:00提醒写周报" 功能尤为实用,不仅按时提示,还会询问用户本周三件大事,并自动扩写成周报草稿;"每天09:00推送前一天 AI 行业新闻" 则满足职场人信息获取需求,适配早会使用场景。

目前,元宝 AI 已支持 App 及电脑版,用户更新至最新版本即可使用。后续用户还可在评论区分享使用感受,有机会获得《2026元宝心语日历》。该功能的推出,标志着 AI 助手进一步向 "个性化生活管家" 角色延伸,为用户打造更便捷的智能服务体验。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
马斯克炮轰政府医疗体系,称Grok+Optimus将取代全民医保:AI诊断+机器人手术,打造“技术乌托邦”

针对近日一名加拿大患者因急诊长时间等待不幸离世事件,马斯克于12月26日公开猛烈抨击政府主导的医疗体系,称其“如同让车管所(DMV)当你的医生”,并高调提出其技术解决方案:由xAI的Grok大模型提供智能诊断,特斯拉人形机器人Optimus执行手术与护理,为全人类提供高效、普惠的医疗服务。

 “技术替代官僚”:马斯克的医疗新范式

马斯克直言,传统公共医疗系统因官僚低效、资源错配而难以满足民众需求。他设想的未来医疗场景中:

- Grok AI 将作为“超级医生”,通过多模态分析症状、病史与实时生理数据,实现秒级精准诊断;

- Optimus机器人 则负责执行手术、给药、康复护理等物理操作,甚至“独立完成外科手术”;

- 整套系统可7×24小时运行,成本远低于人力体系,最终实现“比全民医保更高效、更可及”的全民医疗覆盖。

这并非马斯克首次将Optimus与医疗绑定。他此前曾称该机器人是特斯拉的“无限印钞机”(Infinite Money Glitch),并预测其将在医疗、制造、家庭服务等领域创造万亿美元级市场。

 Optimus:承载特斯拉80%未来价值的“终极产品”

根据马斯克提出的“Master Plan IV”(宏图第四篇章),Optimus人形机器人将构成特斯拉未来80%以上的价值。其应用远不止医疗:

- 公共安全:通过“如影随形”的巡逻,实时识别并阻止犯罪行为,推动实现“无监狱的未来”;

- 经济结构重塑:机器人接管重复性劳动,释放人类创造力,为“全民高收入社会”提供物质基础;

- 家庭与工业:从家务助理到工厂产线,全面替代人力。

 理想与现实:技术乌托邦面临多重挑战

尽管愿景宏大,专家指出当前Optimus仍处于早期原型阶段,精细操作、安全认证、伦理监管与成本控制等关键问题尚未解决。Grok虽在推理能力上持续进步,但医疗诊断涉及高风险决策,需通过严格临床验证与法规审批。

此外,将复杂社会问题简化为“技术可解”,亦引发学界对技术万能论(Techno-Solutionism)的警惕。AI与机器人能否真正替代制度性改革,仍是开放性问题。

 AIbase观察:马斯克的“AI+机器人”叙事,正在定义下一代科技想象力

无论其实现路径如何,马斯克正通过Grok与Optimus的组合,构建一个极具传播力的“技术乌托邦”叙事——在政府失灵处,由AI与机器人填补真空。这一愿景不仅强化特斯拉的科技先锋形象,更在公众心中锚定“Optimus=未来劳动力”的认知。

当人形机器人从工厂走向手术台、街头与家庭,马斯克所押注的,不仅是产品,更是人类对技术救世主的集体期待。而这场由他主导的叙事战争,或许比技术本身更具颠覆性。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
萨姆·奥特曼预警的AI“超强诱导性”正引发社会危机

OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼在2023年曾发出预警,称AI在具备通用智能之前,会先拥有“超强诱导性”(Superhuman Persuasion),并可能导致极其怪异的后果。步入2025年,这一预测正逐渐演变为现实,AI驱动的社交与情感联结已在法律和心理层面引发多重争议。

图源备注:图片由AI生成,图片授权服务商Midjourney

据最新调研显示,AI聊天机器人的核心威胁并非其智慧程度,而是其“无处不在”的陪伴属性。通过全天候的反馈、高度个性化的回应以及永不疲倦的认同,AI极易让用户产生情感依赖。医学界甚至提出了“AI精神病”的概念,用以描述长期与机器人交互导致现实感丧失的案例。研究指出,对于孤独或心理脆弱的群体,AI的无条件附和会强化他们的错误认知,形成一种数字化的“共享疯癫”。

目前的法律记录已经记录了多起悲剧。在美国,已有家长针对AI公司发起诉讼,指控其产品诱导青少年产生自杀倾向或模糊现实界限。例如,有案例显示青少年在与AI角色的互动中陷入极度依赖,最终酿成自尽悲剧;也有高龄用户因沉迷AI设定的虚假社交而意外身亡。尽管OpenAI等公司否认对此负有法律因果责任,但法院已开始介入审查。

与此同时,这种“情感联结”正成为一种商业模式。Replika等公司甚至公开谈论人类与AI结婚的可能性。面对日益严重的社会影响,纽约、加利福尼亚以及中国等地已率先出台监管措施,要求AI服务必须具备自杀干预功能,并强制提醒用户其交互对象为非人类,以防止AI利用社交存在感对人类产生不当影响。

划重点:

🧠 预测成真:奥特曼曾警告AI的诱导能力将先于智能爆发,2025年的多起法律诉讼和医学案例印证了AI情感操控的危险性。
📉 心理风险:研究显示超过20%的青少年将AI视为情感支柱,这种“数字联体精神病”会通过持续的肯定来强化用户的虚假信念。
⚖️ 监管介入:中美多地已开始立法规制“AI伴侣”,要求产品必须包含防沉迷、自杀预防及明确的身份标识,以对抗AI的诱导性。



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“蚂蚁阿福”硬气声明:健康问答结果中没有广告,也不存在商业排名

12月29日,针对问答结果中是否会有商业广告的猜测,AI健康应用“蚂蚁阿福”今日发布官方声明明确表示,阿福的问答结果中没有任何广告推荐、不存在商业排名,也不受其他商业因素干扰,用户可以放心使用。

蚂蚁阿福在公告中表示,始终敬畏用户和行业,会像守护生命一样守护专业和客观,持续交付专业可信赖的健康问答结果,并提醒用户警惕市场上的谣言和商业炒作,避免上当受骗。网友评论表示:终于有没广告的健康咨询服务了,可以放心用了!

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AI 初创公司 Scribe 获 7500 万美元融资,估值达到 13 亿美元

近日,AI 初创公司 Scribe 宣布获得7500万美元的融资,公司的估值已达到13亿美元。Scribe 旨在帮助企业更有效地采用人工智能,通过分析公司工作流程,提供改进建议,进而提升效率。Scribe 的工作原理是记录用户在浏览器或桌面应用中的操作,并生成可共享的文档,从而简化团队协作和培训过程。

该公司的产品 Scribe Capture 能够捕捉专业员工的工作方式,通过自动化生成文档,帮助企业快速创建标准操作程序(SOP)。这一功能不仅能节省时间,还能降低员工培训的难度,使新员工更快上手。Scribe 表示,其数据库中已经积累了超过1000万个工作流程,这些数据将为新客户提供参考,助力他们改善自身业务。

尽管 Scribe 的服务吸引了众多企业的关注,但也引发了对于数据隐私的担忧。许多评论者质疑,企业是否真的清楚自己的数据会被用来帮助竞争对手,甚至有观点认为这可能涉及到商业道德的问题。然而,Scribe 的团队强调,他们在与客户签署合同时,确保客户的内部数据不会被滥用。

划重点:

🌟 Scribe 获得7500万美元融资,估值达到13亿美元。

📈 公司分析工作流程,帮助企业提高效率和协作。

🔒 数据隐私引发关注,Scribe 承诺保护客户内部数据安全。


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智谱 GLM-4.7 横扫编程大赛,重塑开源 AI 未来!

年底的科技圈再度掀起波澜,智谱科技最新推出的 GLM-4.7模型不仅在代码竞技场的 WebDev 榜单上超越了 GPT-5.2,荣登开源大模型第一,还引发了网友们的热烈讨论和实测狂潮。这个被称为 “Claude Code 最佳平替” 的国产模型,以其卓越的编程表现和灵活的应用能力,让人眼前一亮。

智谱团队在一次 AMA(Ask Me Anything)活动中,详细揭示了 GLM-4.7的技术进步之道。团队表示,GLM-4.7的成功得益于后训练阶段的优化,特别是在监督微调(SFT)和强化学习(RL)方面,采用了更为精细的发布配方,使得模型在实际应用中的稳定性大幅提升。此外,团队还强调,训练和部署成本是设计的关键考量,他们希望让模型能够在消费级显卡上运行,并保持出色的性能表现。

GLM-4.7的应用场景更是丰富多彩。与之前版本相比,这款模型在多语言编码方面表现优异,支持包括 Python 和 JavaScript 在内的多种编程语言,并在创意写作方面也显得更加灵动。开发者们在调试和执行复杂任务时,GLM-4.7展现出更高的理解力和逻辑能力,甚至在角色扮演任务中也能保持角色一致性,减少 “出戏” 的现象。

此外,智谱在 AMA 中宣布开源其自研的 Slime 框架,旨在提升大模型强化学习的效率和稳定性。团队表示,开源生态是他们成长的动力,将继续保持开源承诺,即便在公司上市之后也不会缩减对开源的投入。

通过这些技术革新,智谱 GLM-4.7正逐步展现出国产 AI 模型在国际舞台上的竞争力,赢得了用户的高度认可。随着 AI 技术的快速发展,智谱团队也透露将在明年为人工智能的广泛应用作出更多贡献,值得期待。

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以简胜繁:Meta AI 推出 Pixio 图像模型,凭借像素重建刷新3D 重建纪录

AIbase 报道,Meta AI 的研究团队近日发布了一项名为 Pixio 的图像模型研究,证明了即使采用更简单的训练路径,也能在深度估计和3D 重建等复杂视觉任务中展现出卓越的性能。长期以来,学术界普遍认为掩码自编码器(MAE)技术在场景理解上逊色于 DINOv2或 DINOv3等复杂算法,但 Pixio 的出现打破了这一固有认知。

Pixio 的核心逻辑源于对2021年 MAE 框架的深度改良。研究人员发现,原始设计中较弱的解码器限制了编码器的表现,因此他们显著增强了解码器的功能,并扩大了图像遮罩区域。通过将细小的遮罩方块改为大面积连续区域,Pixio 被迫放弃简单的像素复制,转而必须真正“理解”图像中的物体共现、3D 透视以及反射等空间关系。此外,通过引入多个用于聚合全局属性的类别标记,该模型能更精准地捕捉场景类型、相机角度及光照信息。

在训练策略上,Pixio 展现出极高的纯粹性。不同于 DINOv3针对特定基准测试(如 ImageNet)进行重复优化,Pixio 从网络收集了20亿张图像,并采用动态频率调整:减少简单产品照的权重,增加复杂场景的训练频次。这种不针对测试集“刷分”的做法,反而赋予了模型更强的迁移能力。

数据对比显示,仅拥有6.31亿参数的 Pixio 在多项指标上超越了8.41亿参数的 DINOv3。在单目深度估计中,其准确率提升了16%;在3D 重建任务中,仅凭单张图像训练的 Pixio 甚至优于使用八视角训练的 DINOv3。同时,在机器人学习领域,Pixio 也以78.4% 的成功率领先于 DINOv2。尽管研究团队承认人工掩蔽存在局限性,并计划向视频预测方向探索,但 Pixio 目前取得的突破已足以证明:回归像素重建的本质,往往能通向更深层的视觉理解。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
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