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近日，腾讯悄然启动了一款名为「上头蛙」的 AI 故事互动小程序，目前正在进行内测。这款小程序以其独特的交互叙事模式和丰富的剧情选择，吸引了众多年轻用户的关注，或将成为微信 AI 生态的一张新名片。
「上头蛙」的核心理念在于通过将故事拆解成多个分支，让用户在阅读过程中参与决策，从而推动情节发展。与传统的 AI 文学产品不同，这款小程序强调互动性，用户的每一次选择都可能导致剧情的重大变化，真正让他们成为故事的 “操盘手”。这种设计理念显然是为了迎合年轻一代对参与感和互动性的渴求。
在内容方面，「上头蛙」以多样化的题材吸引用户，涵盖了悬疑、恐怖等多种类型，同时也触及了年轻人熟悉的二次元文化。剧本如《分手五年，他成了我的顶头上司》和《当黑魔王误饮迷情剂》等标题，不仅服务于用户的情绪预期，更明确指出了故事的 “爽点”。
小程序的设计显著降低了用户的使用门槛，用户无需学习复杂的操作就能快速进入互动故事。分享机制的简化也让这一内容更容易在社交网络中传播，使得「上头蛙」在微信生态中具备了天然的扩散优势。此外，用户在选择剧情走向的同时，能够随时回退和重选，减少了决策压力，鼓励他们多次尝试不同的故事路径。
分析人士指出，「上头蛙」不仅是腾讯在 AI 领域的一次重要探索，更是其对微信生态系统的一次深度布局。腾讯通过结合强大的云计算和数据分析能力，试图为「上头蛙」及其他 AI 小程序的商业化开辟新路径。借助内容消费驱动用户留存和创作供给，腾讯或将在未来的内容市场中占据一席之地。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
监管机构裁定：马斯克旗下 xAI 数据中心因非法使用燃气轮机违规
美国监管机构周四正式裁定，埃隆·马斯克（Elon Musk）旗下的人工智能公司xAI在田纳西州运营大型数据中心时存在违法行为。争议的核心在于该公司使用了数十台甲烷燃气轮机为超算中心供电，却未按规定申请空气质量许可。
在过去的一年半里，xAI一直在为其位于孟菲斯的 “Colossus” 设施旁使用的燃气轮机进行辩护。公司此前辩称这些设备属于临时或移动电源，可以豁免许可要求，甚至利用当地法律漏洞，通过确保单台设备放置时间不超过364天来规避监管。然而，美国环保署（EPA）在最新的裁决中明确指出，即使是临时使用的发电机也必须遵守《清洁空气法》，并修订了相关政策以堵住此类漏洞。
这一裁决被视为孟菲斯当地社区活动人士的重大胜利。环保组织指出，xAI的数据中心紧邻历史悠久的非裔社区，未获许可的燃气轮机会向空气中排放大量氮氧化物，可能引发哮喘和癌症等健康问题。据 EPA 估计，新规的实施到2032年每年可减少高达296吨的氮氧化物排放。
目前，xAI正面临快速扩张的压力，其 Colossus1中心耗电量相当于10万个家庭的年用电总和。尽管监管压力加大，马斯克仍计划在密西西比州等地建设更大规模的超级计算机设施。
划重点:
● ⚖️ 裁定违规:美国 EPA 判定xAI在未经空气质量许可的情况下使用甲烷燃气轮机属于违法行为，并取消了所谓的“临时设备豁免”漏洞。
● ⚠️ 环境风险:当地社区和环保组织控诉该数据中心加剧了周边社区的空气污染，其排放的氮氧化物严重威胁公众健康。
● ⚡ 扩张挑战:面对巨大的算力电力需求，xAI必须在极速建设超算中心与遵守联邦环保法规之间寻找平衡。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
美国监管机构周四正式裁定，埃隆·马斯克（Elon Musk）旗下的人工智能公司xAI在田纳西州运营大型数据中心时存在违法行为。争议的核心在于该公司使用了数十台甲烷燃气轮机为超算中心供电，却未按规定申请空气质量许可。
在过去的一年半里，xAI一直在为其位于孟菲斯的 “Colossus” 设施旁使用的燃气轮机进行辩护。公司此前辩称这些设备属于临时或移动电源，可以豁免许可要求，甚至利用当地法律漏洞，通过确保单台设备放置时间不超过364天来规避监管。然而，美国环保署（EPA）在最新的裁决中明确指出，即使是临时使用的发电机也必须遵守《清洁空气法》，并修订了相关政策以堵住此类漏洞。
这一裁决被视为孟菲斯当地社区活动人士的重大胜利。环保组织指出，xAI的数据中心紧邻历史悠久的非裔社区，未获许可的燃气轮机会向空气中排放大量氮氧化物，可能引发哮喘和癌症等健康问题。据 EPA 估计，新规的实施到2032年每年可减少高达296吨的氮氧化物排放。
目前，xAI正面临快速扩张的压力，其 Colossus1中心耗电量相当于10万个家庭的年用电总和。尽管监管压力加大，马斯克仍计划在密西西比州等地建设更大规模的超级计算机设施。
划重点:
● ⚖️ 裁定违规:美国 EPA 判定xAI在未经空气质量许可的情况下使用甲烷燃气轮机属于违法行为，并取消了所谓的“临时设备豁免”漏洞。
● ⚠️ 环境风险:当地社区和环保组织控诉该数据中心加剧了周边社区的空气污染，其排放的氮氧化物严重威胁公众健康。
● ⚡ 扩张挑战:面对巨大的算力电力需求，xAI必须在极速建设超算中心与遵守联邦环保法规之间寻找平衡。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
微软近日宣布正式推出 Visual Studio Code（VS Code）版 Copilot Studio 扩展，标志着 AI 智能体的开发正式从低代码网页端跨越到了专业的集成开发环境（IDE）中。
这一工具在公测期间便已突破 13000 次下载，其核心价值在于将 AI 助手程序的构建过程彻底融入标准的软件工程工作流。通过引入结构化的定义格式、语法高亮以及类 IntelliSense 的代码补全功能，开发者现在能以处理传统代码的精细度来编写智能体逻辑，极大地降低了手动配置的错误率。
为了满足企业级项目的协作需求，该扩展完整集成了 Git 版本控制系统，支持开发者通过请求式审查来追踪修改历史，并提供了云端版本比对功能，从而有效规避多人协作中的覆盖冲突。更重要的是，通过将智能体集成到标准的 CI/CD 流水线中，开发团队能够遵循严格的部署标准，在不同环境间进行测试与迁移。
此外，该扩展还实现了与 GitHub Copilot 及 Claude Code 等 AI 编程助手的协同，辅助开发者在本地环境中快速起草、更新并排查智能体定义的故障，真正实现了“用专业工程手段塑造 AI 行为”的范式转变。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
京东上线“AI年货地图”，智能分仓让年货配送提速14%，单量暴增389%
春节将至，年货消费进入高峰，一场由AI驱动的供应链革命正在悄然上演。京东近日正式推出业内首个“AI年货地图”系统，并向所有商家免费开放。该系统深度融合大数据预测与智能决策能力，通过精准预判区域消费偏好，动态指导商家将商品提前部署至离消费者最近的仓库，从根本上重构年货流通效率。
传统年货备货常依赖经验判断，易导致热门区域缺货、冷门地区库存积压。而“AI年货地图”则以数据为眼、算法为脑，实时分析历史销售、地域气候、人口流动、社交热点等多维信号，提前数周预测各地对腊味、礼盒、厨具、家电等年货品类的需求强度。基于此，系统自动生成智能化分仓建议，引导商家集中资源、减少分散铺货，确保“货找人”而非“人等货”。
广东一家厨具品牌成为首批受益者。接入系统后，其爆款锅具被精准前置至华南核心仓群，不仅跨区调拨大幅减少，次日达履约时效提升14%，更因配送体验优化带动订单量激增389%——这组数据印证了AI驱动的供应链不再是成本中心，而是增长引擎。
该系统并非孤立运行，而是深度嵌入京东智能物流体系：依托“京东超脑”大模型进行宏观需求推演，同时联动“狼族”仓储机器人实现仓内高效拣选与调度，形成从预测、布仓到履约的全链路闭环。商家还可通过可视化界面实时监控全国商品分布、库存周转与履约指标，灵活调整策略。
在春节这一全年最复杂、最密集的物流场景下，京东以“AI年货地图”将不确定性转化为可计算、可调度的确定性。这不仅是一次技术升级，更是对零售基础设施的重新定义——当AI能预知你家年夜饭需要哪口锅，年货的温度，便已提前抵达。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
春节将至，年货消费进入高峰，一场由AI驱动的供应链革命正在悄然上演。京东近日正式推出业内首个“AI年货地图”系统，并向所有商家免费开放。该系统深度融合大数据预测与智能决策能力，通过精准预判区域消费偏好，动态指导商家将商品提前部署至离消费者最近的仓库，从根本上重构年货流通效率。
传统年货备货常依赖经验判断，易导致热门区域缺货、冷门地区库存积压。而“AI年货地图”则以数据为眼、算法为脑，实时分析历史销售、地域气候、人口流动、社交热点等多维信号，提前数周预测各地对腊味、礼盒、厨具、家电等年货品类的需求强度。基于此，系统自动生成智能化分仓建议，引导商家集中资源、减少分散铺货，确保“货找人”而非“人等货”。
广东一家厨具品牌成为首批受益者。接入系统后，其爆款锅具被精准前置至华南核心仓群，不仅跨区调拨大幅减少，次日达履约时效提升14%，更因配送体验优化带动订单量激增389%——这组数据印证了AI驱动的供应链不再是成本中心，而是增长引擎。
该系统并非孤立运行，而是深度嵌入京东智能物流体系：依托“京东超脑”大模型进行宏观需求推演，同时联动“狼族”仓储机器人实现仓内高效拣选与调度，形成从预测、布仓到履约的全链路闭环。商家还可通过可视化界面实时监控全国商品分布、库存周转与履约指标，灵活调整策略。
在春节这一全年最复杂、最密集的物流场景下，京东以“AI年货地图”将不确定性转化为可计算、可调度的确定性。这不仅是一次技术升级，更是对零售基础设施的重新定义——当AI能预知你家年夜饭需要哪口锅，年货的温度，便已提前抵达。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI 升级 ChatGPT 历史记录搜索功能，同步优化个性化设置与听写精度
OpenAI 宣布为 ChatGPT Plus 及 Pro 订阅用户推出高级聊天记录搜索功能。该功能可更准确地检索历史对话细节，并将引用的历史记录列为参考来源，便于用户回溯原始语境。此外，ChatGPT 新增个性化设置，支持用户调节回复的语气冷暖、热情程度及格式偏好。针对所有登录用户，OpenAI 还优化了语音听写能力，显著提升了识别准确率并减少空白转录现象。
OpenAI
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OpenAI 宣布为 ChatGPT Plus 及 Pro 订阅用户推出高级聊天记录搜索功能。该功能可更准确地检索历史对话细节，并将引用的历史记录列为参考来源，便于用户回溯原始语境。此外，ChatGPT 新增个性化设置，支持用户调节回复的语气冷暖、热情程度及格式偏好。针对所有登录用户，OpenAI 还优化了语音听写能力，显著提升了识别准确率并减少空白转录现象。
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🚀 OpenAI 升级 ChatGPT 历史记录搜索与个性化功能
OpenAI 宣布为 ChatGPT Plus 及 Pro 订阅用户推出高级聊天记录搜索功能，支持精准检索历史对话细节，并将引用的记录列为参考来源以回溯原始语境。此外，ChatGPT 新增个性化设置，允许用户调节回复的语气冷暖、热情程度及格式偏好。针对所有登录用户，OpenAI 优化了语音听写能力，显著提升了识别准确率并减少空白转录现象。
(科技圈)
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OpenAI 宣布为 ChatGPT Plus 及 Pro 订阅用户推出高级聊天记录搜索功能，支持精准检索历史对话细节，并将引用的记录列为参考来源以回溯原始语境。此外，ChatGPT 新增个性化设置，允许用户调节回复的语气冷暖、热情程度及格式偏好。针对所有登录用户，OpenAI 优化了语音听写能力，显著提升了识别准确率并减少空白转录现象。
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交大联手小米发布全球首个轻合金AI研发平台，多智能体协作让材料研发提速10倍
当人工智能深入到金属原子的排列与性能预测之中，传统材料科学正迎来一场静默却深刻的革命。 1 月 15 日，上海交通大学与小米集团联合发布全球首个面向轻合金领域的多智能体AI研发平台，以“DeepLight大模型 + AgentMat智能体”为核心架构，首次实现从成分设计、工艺优化到性能预测的全链条智能化，将原本动辄数月甚至数年的轻合金研发周期压缩至十分之一。
这一平台直击行业痛点：轻合金作为新能源汽车、航空航天、高端消费电子的关键结构材料，其研发长期受限于高维参数空间、非线性物理机制和实验试错成本高昂等难题。如今，DeepLight大模型通过融合材料科学文献、实验数据库与第一性原理计算结果，构建起覆盖热力学、力学、腐蚀性等多维度知识的统一认知框架，有效破解了传统方法在性能预测与机理推理上的瓶颈。
更关键的突破在于AgentMat智能体框架。该系统并非依赖单一AI模型“单打独斗”，而是部署多个专业化智能体——如“成分设计Agent”“工艺优化Agent”“失效分析Agent”等——它们可自主协商、分工协作、迭代反馈，模拟人类专家团队的协同研发流程。例如，当用户提出“开发一种高强耐热镁合金用于电动车电机壳体”时，系统能自动分解任务、并行调用不同智能体，在数小时内生成候选配方、推荐热处理路径，并预判服役寿命，全程无需人工干预。
为衡量技术进展，双方同步推出全球首个轻合金专用大模型评测基准——LightAlloy-Bench，涵盖相图预测、力学性能回归、工艺窗口优化等 12 类核心任务，为行业提供标准化能力标尺。
此次合作深度融合了上海交通大学在轻合金基础研究与工程应用数十年的积累，以及小米在大模型训练、智能体架构与高性能计算方面的技术优势。随着小米加速布局智能电动汽车领域，该平台有望率先赋能其下一代车身与三电系统轻量化设计，同时向产业链开放，推动我国在高端新材料这一战略性新兴产业中的自主创新。
当AI不仅能写代码、画图、订外卖，还能“设计金属”，材料科学的范式转移已然开启——未来的新材料，或许不再诞生于实验室的坩埚中，而首先在智能体的对话里成型。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
当人工智能深入到金属原子的排列与性能预测之中，传统材料科学正迎来一场静默却深刻的革命。 1 月 15 日，上海交通大学与小米集团联合发布全球首个面向轻合金领域的多智能体AI研发平台，以“DeepLight大模型 + AgentMat智能体”为核心架构，首次实现从成分设计、工艺优化到性能预测的全链条智能化，将原本动辄数月甚至数年的轻合金研发周期压缩至十分之一。
这一平台直击行业痛点：轻合金作为新能源汽车、航空航天、高端消费电子的关键结构材料，其研发长期受限于高维参数空间、非线性物理机制和实验试错成本高昂等难题。如今，DeepLight大模型通过融合材料科学文献、实验数据库与第一性原理计算结果，构建起覆盖热力学、力学、腐蚀性等多维度知识的统一认知框架，有效破解了传统方法在性能预测与机理推理上的瓶颈。
更关键的突破在于AgentMat智能体框架。该系统并非依赖单一AI模型“单打独斗”，而是部署多个专业化智能体——如“成分设计Agent”“工艺优化Agent”“失效分析Agent”等——它们可自主协商、分工协作、迭代反馈，模拟人类专家团队的协同研发流程。例如，当用户提出“开发一种高强耐热镁合金用于电动车电机壳体”时，系统能自动分解任务、并行调用不同智能体，在数小时内生成候选配方、推荐热处理路径，并预判服役寿命，全程无需人工干预。
为衡量技术进展，双方同步推出全球首个轻合金专用大模型评测基准——LightAlloy-Bench，涵盖相图预测、力学性能回归、工艺窗口优化等 12 类核心任务，为行业提供标准化能力标尺。
此次合作深度融合了上海交通大学在轻合金基础研究与工程应用数十年的积累，以及小米在大模型训练、智能体架构与高性能计算方面的技术优势。随着小米加速布局智能电动汽车领域，该平台有望率先赋能其下一代车身与三电系统轻量化设计，同时向产业链开放，推动我国在高端新材料这一战略性新兴产业中的自主创新。
当AI不仅能写代码、画图、订外卖，还能“设计金属”，材料科学的范式转移已然开启——未来的新材料，或许不再诞生于实验室的坩埚中，而首先在智能体的对话里成型。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在全球范围内，人工智能的兴起让教育领域引发了前所未有的关注与讨论。关于 “AI 会否取代教师” 的争论从未停止，但鲜有大规模实证数据来证明 AI 的教学效果。最近，一项引人注目的吉尼斯世界纪录的诞生，为这一问题提供了明确的答案。
1月13日，在广州，吉尼斯世界纪录认证官吴晓红宣布，松鼠 Ai 成功发起了 “最多人参与的 AI 与传统教学差异化实验”，并获得了官方认证。这项实验涵盖了1662名学生，历时两个月，由艾瑞咨询发布的权威报告与北京师范大学的全程追踪，确保了实验的严谨性与真实性。
在实验中，松鼠 Ai 使用其智适应教学系统对一组学生进行授课，而另一组则由真人教师授课。两组学生在相同的教学周期、课程目标和评价标准下进行对比。结果显示，接受 AI 教学的学生在学习效果上显著优于传统课堂，六年级的 AI 组平均分为87.58分，而真人组仅为78.80分。七年级的对比更为明显，AI 组平均分为92.91分，而真人组则只有79.07分。
这场实验不仅是对 AI 教学效果的有力证明，也向教育界展示了实现公平教育的新可能。研究显示，AI 教学在提升中低基础学生的成绩方面表现尤为突出，尤其是七年级的低分组学生，AI 教学将他们的后测平均分从47.90分提升至72.46分，展现了强大的 “补弱效应”。
此外，实验还揭示了 AI 教学在稳定性和普惠性方面的优势。AI 教学能够系统性提升学生的整体学习水平，打破传统教育中 “马太效应” 的局限，使得各地学生都能接受同样高标准的教学，真正实现教育资源的公平分配。
总的来说，松鼠 Ai 的这一成就不仅是对 AI 教育潜力的验证，更为未来教育的发展指明了方向，打破了传统教育的种种局限。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
为了全力保障春节期间的物流履约能力，京东物流日前正式发布了行业首个“AI年货地图”系统。这一数字化工具目前已面向京东平台的所有商家免费开放，旨在通过先进的人工智能技术，提升年货购物季的配送效率。
该系统基于大数据的深度分析，能够对全国各地不同年货品种的销量进行精准预测。通过这套“地图”，商家可以实现科学备货与精准布仓，将商品提前调配至距离消费者最近的仓储节点，真正达成“订单未下，货已先行”的高效履约模式。此外，系统还提供了全托管模式，让商家能实时掌握全国库存分布、周转天数及平均履约时长等核心关键数据。
值得关注的是，京东物流表示，借助“AI年货地图”的智能调度，春节前的补货难度将大幅度降低，有望将跨区发货的比例控制在1% 以下。目前，该系统已实现与京东“超脑”大模型及“狼族”机器人的协同作业，构建起了一套全链路的智能物流保障体系。
划重点:
● 🗺️ 行业首创:京东物流推出首个“AI年货地图”，利用AI预测销量，助力商家精准布仓，并对所有商家免费开放。
● ⚡ 极速履约:通过提前调配物资，系统可实现“货已先行”，力争将春节期间的跨区发货比例降至1% 以下。
● 🤖 协同作战:该地图支持与京东“超脑”大模型及“狼族”机器人深度联动，进一步强化了物流全链路的智能化运营水平。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
维基百科与 AI 公司签署数据授权协议
2026-01-16 01:02 by 人猿泰山之挚友金狮
维基百科迎来了 25 周年纪念，这家最大的在线百科全书网站宣布与亚马逊、微软、Meta、Perplexity 和 Mistral AI 等 AI 公司签署了使用其数据训练 AI 的授权协议。维基媒体基金会未透露相关财务细节。它早在 2022 年就与 Google 签署了授权协议。虽然维基百科也受到了生成式 AI 的冲击，它仍然是访问量第九大的网站，拥有逾 6500 万篇文章，涵盖 300 种语言，由 25 万名志愿者编辑维护。
https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:About
https://news.slashdot.org/story/26/01/15/1516207/wikipedia-signs-ai-licensing-deals-on-its-25th-birthday
#维基百科
via Solidot - Telegram Channel
2026-01-16 01:02 by 人猿泰山之挚友金狮
维基百科迎来了 25 周年纪念，这家最大的在线百科全书网站宣布与亚马逊、微软、Meta、Perplexity 和 Mistral AI 等 AI 公司签署了使用其数据训练 AI 的授权协议。维基媒体基金会未透露相关财务细节。它早在 2022 年就与 Google 签署了授权协议。虽然维基百科也受到了生成式 AI 的冲击，它仍然是访问量第九大的网站，拥有逾 6500 万篇文章，涵盖 300 种语言，由 25 万名志愿者编辑维护。
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#维基百科
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英国警方怪罪 Microsoft Copilot 生成不存在的足球比赛情报
2026-01-15 20:55 by 你的名字
英国西米德兰兹警局（West Midlands Police）局长 Craig Guildford 称微软的 Copilot AI 助手生成了不存在的西汉姆联队对阵特拉维夫马卡比队的足球比赛情报。局长此前曾经否认警方使用生成式 AI 生成了报告，将错误归咎于“社交媒体抓取”。Guildford 表示他在周五下午获悉错误是使用微软 Copilot AI 导致的。
https://it.slashdot.org/story/26/01/14/1519213/uk-police-blame-microsoft-copilot-for-intelligence-mistake
#人工智能
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2026-01-15 20:55 by 你的名字
英国西米德兰兹警局（West Midlands Police）局长 Craig Guildford 称微软的 Copilot AI 助手生成了不存在的西汉姆联队对阵特拉维夫马卡比队的足球比赛情报。局长此前曾经否认警方使用生成式 AI 生成了报告，将错误归咎于“社交媒体抓取”。Guildford 表示他在周五下午获悉错误是使用微软 Copilot AI 导致的。
https://it.slashdot.org/story/26/01/14/1519213/uk-police-blame-microsoft-copilot-for-intelligence-mistake
#人工智能
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估值狂飙至 140 亿美元！Skild AI 获软银、英伟达巨额注资，打造通用“机器人大脑”
机器人人工智能初创公司Skild AI近日宣布完成14亿美元的 C 轮融资。凭借本轮融资，这家总部位于匹兹堡的公司估值已飙升至140亿美元，较去年夏天翻了三倍。本次投资阵容豪华，由软银领投，英伟达旗下的 NVentures、贝索斯探险公司、亚马逊、三星及 Salesforce Ventures 等多家行业巨头跟投。
Skild AI的核心愿景是开发一种名为 “Skild Brain” 的通用机器人基础模型。与传统针对特定设计定制的模型不同，这款“大脑”具备“全机体”（omni-bodied）特性，能够适应并控制各种形态的机器人——从人形机器人、四足机器人到机械臂，甚至无需提前了解机器人的具体构造。
通过分析人类活动的视频并结合大规模物理仿真训练，Skild AI的模型展现出了极强的环境适应能力。无论是处理洗碗等日常家务，还是挑战湿滑地形等复杂任务，它都能实时调整。公司首席执行官 Deepak Pathak 表示，这种统一的大脑模型通过持续的数据飞轮效应，让机器人能够像生物进化一样学会“适应”而非仅仅是“记忆”。
在2025年实现3000万美元营收后，Skild AI计划利用这笔新资金进一步扩大模型训练规模，并最终致力于将机器人推向家庭市场。
划重点:
● 💰 估值暴涨: Skild AI成功融资14亿美元，公司估值在不到一年的时间内增长三倍，达到140亿美元。
● 🧠 通用大脑: 其研发的 Skild Brain 是行业首个“全机体”基础模型，能让任何形态的机器人学会执行多样化任务，实现跨硬件通用。
● 🚀 顶级背书: 软银、英伟达和贝索斯等顶级资本的重仓，显示了市场对通用型机器人 AI 软件方案的高度认可。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
机器人人工智能初创公司Skild AI近日宣布完成14亿美元的 C 轮融资。凭借本轮融资，这家总部位于匹兹堡的公司估值已飙升至140亿美元，较去年夏天翻了三倍。本次投资阵容豪华，由软银领投，英伟达旗下的 NVentures、贝索斯探险公司、亚马逊、三星及 Salesforce Ventures 等多家行业巨头跟投。
Skild AI的核心愿景是开发一种名为 “Skild Brain” 的通用机器人基础模型。与传统针对特定设计定制的模型不同，这款“大脑”具备“全机体”（omni-bodied）特性，能够适应并控制各种形态的机器人——从人形机器人、四足机器人到机械臂，甚至无需提前了解机器人的具体构造。
通过分析人类活动的视频并结合大规模物理仿真训练，Skild AI的模型展现出了极强的环境适应能力。无论是处理洗碗等日常家务，还是挑战湿滑地形等复杂任务，它都能实时调整。公司首席执行官 Deepak Pathak 表示，这种统一的大脑模型通过持续的数据飞轮效应，让机器人能够像生物进化一样学会“适应”而非仅仅是“记忆”。
在2025年实现3000万美元营收后，Skild AI计划利用这笔新资金进一步扩大模型训练规模，并最终致力于将机器人推向家庭市场。
划重点:
● 💰 估值暴涨: Skild AI成功融资14亿美元，公司估值在不到一年的时间内增长三倍，达到140亿美元。
● 🧠 通用大脑: 其研发的 Skild Brain 是行业首个“全机体”基础模型，能让任何形态的机器人学会执行多样化任务，实现跨硬件通用。
● 🚀 顶级背书: 软银、英伟达和贝索斯等顶级资本的重仓，显示了市场对通用型机器人 AI 软件方案的高度认可。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在人工智能视频生成赛道竞争白热化之际，初创公司 Higgsfield 正以令人咋舌的速度狂飙。该公司近期宣布在原有融资基础上增发8000万美元股票，使 A 轮融资总额达到1.3亿美元，公司估值也随之跨入13亿美元的“独角兽”行列。
这一成功的背后离不开其创始人 Alex Mashrabov 的深厚背景，他曾是 Snap 生成式人工智能部门负责人，此前创办的 AI Factory 被 Snap 以1.66亿美元高价收购。Higgsfield 的增长数据几乎刷新了行业认知:产品问世仅九个月，用户量便突破1500万大关，年收入更是在两个月内翻倍，跃升至2亿美元，其扩张势头甚至让 OpenAI、Zoom 和 Slack 等前辈巨头也显得相形见绌。
为了撕掉“AI 垃圾内容制造机”的标签，Higgsfield 目前正积极向专业商业工具转型，强调其平台已成为社交媒体营销人员和专业内容创作者的首选，旨在将其应用从随意创作提升至企业级生产。
然而，极致的创作自由也带来了严峻的合规挑战。上个月，一段利用该工具制作的、涉及“爱泼斯坦岛”争议人物的虚构视频在社交媒体疯传，其冒犯性内容引发了巨大争议，这也暴露了该平台作为“内容引擎”在监管上的漏洞。
尽管如此，大量用户依然利用它产出了极具好莱坞质感的视觉项目，这种商业潜力与伦理风险并存的局面，令 Higgsfield 成为了当前 AI 视频领域最具争议也最具生命力的样本。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
维基百科也成“香饽饽”?微软、Meta及亚马逊等多家巨头付费获取企业级数据访问权
在维基百科庆祝其25周年之际，全球多家科技巨头正竞相为其“企业级”数据访问权买单。继谷歌之后，微软、Meta、亚马逊以及 AI 新秀Perplexity和Mistral AI均已正式加入Wikimedia Enterprise计划。
这项由维基媒体基金会（Wikimedia Foundation）于2021年推出的付费计划，旨在为大型商业公司提供定制化的API接口。据该基金会收入高级总监透露，该服务会根据 AI 公司的特定需求，对维基百科海量的文章数据进行重新“调校”和结构化处理，使其更易于模型训练和商业用途。
虽然 Meta 和亚马逊此前已在合作名单中，但此次是首次公开披露。维基媒体基金会表示，这笔收入将直接用于支持该非营利组织的长期运营。在 AI 时代，高质量的语料库已成为核心资产，这种合作不仅能为维基百科提供更可持续的商业模式，也是确保 AI 公司获得可靠数据源的关键平衡点。
划重点:
● 💰 巨头入场:微软、Meta和亚马逊等科技公司已付费加入维基百科企业版计划，获取更高效的数据访问权限。
● 🛠️ 专属定制:Wikimedia Enterprise会根据 AI 训练的需求，提供经过结构化处理和优化的数据API。
● 🤝 互利共赢:此举为非营利性的维基百科提供了持续的资金支持，同时保障了 AI 行业高质量训练数据的稳定性。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在维基百科庆祝其25周年之际，全球多家科技巨头正竞相为其“企业级”数据访问权买单。继谷歌之后，微软、Meta、亚马逊以及 AI 新秀Perplexity和Mistral AI均已正式加入Wikimedia Enterprise计划。
这项由维基媒体基金会（Wikimedia Foundation）于2021年推出的付费计划，旨在为大型商业公司提供定制化的API接口。据该基金会收入高级总监透露，该服务会根据 AI 公司的特定需求，对维基百科海量的文章数据进行重新“调校”和结构化处理，使其更易于模型训练和商业用途。
虽然 Meta 和亚马逊此前已在合作名单中，但此次是首次公开披露。维基媒体基金会表示，这笔收入将直接用于支持该非营利组织的长期运营。在 AI 时代，高质量的语料库已成为核心资产，这种合作不仅能为维基百科提供更可持续的商业模式，也是确保 AI 公司获得可靠数据源的关键平衡点。
划重点:
● 💰 巨头入场:微软、Meta和亚马逊等科技公司已付费加入维基百科企业版计划，获取更高效的数据访问权限。
● 🛠️ 专属定制:Wikimedia Enterprise会根据 AI 训练的需求，提供经过结构化处理和优化的数据API。
● 🤝 互利共赢:此举为非营利性的维基百科提供了持续的资金支持，同时保障了 AI 行业高质量训练数据的稳定性。
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美国网红因不雅图像起诉马斯克AI公司
周四，美国网红作家、埃隆·马斯克其中一名孩子的母亲阿什莉·圣克莱尔，起诉马斯克的AI公司 xAI，指控xAI旗下Grok聊天机器人在未经她同意的情况下生成了她的色情露骨图像，构成骚扰。圣克莱尔周四在纽约提起的诉讼称，Grok篡改了包括其童年照片在内的真实图片，在马斯克的社交媒体平台 X 上传播她赤裸和处于其他性情境中的图像。圣克莱尔表示，她曾公开和私下要求删除这些图像，但xAI未能将相关内容下架。她的律师在诉讼中称：“Grok起初向圣克莱尔承诺，将不再生成更多关于她脱去衣服的图像。但被告却对她进行报复，取消了其 X 账号的变现资格，并生成了更多她在不当情境中的图像。”
—— 凤凰网科技、彭博社
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
周四，美国网红作家、埃隆·马斯克其中一名孩子的母亲阿什莉·圣克莱尔，起诉马斯克的AI公司 xAI，指控xAI旗下Grok聊天机器人在未经她同意的情况下生成了她的色情露骨图像，构成骚扰。圣克莱尔周四在纽约提起的诉讼称，Grok篡改了包括其童年照片在内的真实图片，在马斯克的社交媒体平台 X 上传播她赤裸和处于其他性情境中的图像。圣克莱尔表示，她曾公开和私下要求删除这些图像，但xAI未能将相关内容下架。她的律师在诉讼中称：“Grok起初向圣克莱尔承诺，将不再生成更多关于她脱去衣服的图像。但被告却对她进行报复，取消了其 X 账号的变现资格，并生成了更多她在不当情境中的图像。”
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千问APP上线400+新功能，超级AI智能体正式登场，阿里打通购物、政务、家教与办公全场景
1 月 15 日，通义千问App宣布一次性上线超过 400 项全新功能，覆盖外卖订餐、酒店机票预订、淘宝购物、政务办事、财务分析、市场研究乃至一对一AI家教等多元场景——所有能力即刻向全体用户开放测试。这不仅是一次功能堆砌，更标志着一个真正意义上的“超级AI智能体”正式落地。
千问App的爆发并非偶然。自 2025 年 11 月 17 日上线以来，它仅用一周便突破千万下载量，迅速成为国产AI应用的现象级产品。其背后依托的是阿里巴巴在开源大模型领域的深厚积累——旗舰模型Qwen3-Max在多项基准测试中表现优异，为上层应用提供了强大推理引擎。更重要的是，阿里将自身在移动互联网十余年的生态优势全面注入千问：支付宝的政务服务能力、淘宝与闪购的电商闭环、高德的地图定位、飞猪与淘票票的本地生活资源，全部通过千问实现无缝聚合。
用户无需在多个App间来回切换。只需一句“帮我订今晚七点附近评分最高的川菜”，千问即可自动获取位置、调用闪购接口、筛选商家并完成支付；说一句“查一下公积金提取流程”，它便从支付宝政务库中精准提取指南；面对复杂财报，它能自动生成可视化图表；辅导孩子功课时，还能提供语音讲解与作业批改。这种“一站式AI服务中枢”的体验，正在重新定义人机交互的边界。
这一跃迁的核心，正是AI智能体（AI Agent）技术的成熟。不同于早期仅能问答的聊天机器人（Chatbot）或具备推理能力但无法执行的模型（Reasoner），AI智能体能够理解目标、规划步骤、调用工具并完成端到端任务——这被视为通往通用人工智能（AGI）的关键第三阶段。全球科技巨头已纷纷押注：OpenAI推出可自主操作浏览器的Operator，Meta豪掷数十亿美元收购通用智能体公司“蝴蝶效应”，国内DeepSeek也在V3. 2 版本中强化Agent训练，构建超 1800 个模拟环境提升泛化能力。
在此背景下，千问App的 400 项功能实则是AI智能体在真实世界的一次大规模实战部署。它不再局限于“回答问题”，而是真正“把事办成”。而随着 2026 年被业界视为“AI应用元年”，这类能融入工作流与生活流的智能体，将成为用户选择平台的核心标准。
资本市场亦闻风而动。据iFinD数据，同花顺、科大讯飞、金山办公、中兴通讯、三六零等A股公司已被纳入AI智能体概念板块，反映出产业对这一技术范式转移的高度预期。
当AI从“聪明的嘴”进化为“能干的手”，千问App的这次升级，或许正是我们迈向人机协作新时代的第一步——不是取代人类，而是让每个人拥有一个不知疲倦、无所不能的数字伙伴。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
1 月 15 日，通义千问App宣布一次性上线超过 400 项全新功能，覆盖外卖订餐、酒店机票预订、淘宝购物、政务办事、财务分析、市场研究乃至一对一AI家教等多元场景——所有能力即刻向全体用户开放测试。这不仅是一次功能堆砌，更标志着一个真正意义上的“超级AI智能体”正式落地。
千问App的爆发并非偶然。自 2025 年 11 月 17 日上线以来，它仅用一周便突破千万下载量，迅速成为国产AI应用的现象级产品。其背后依托的是阿里巴巴在开源大模型领域的深厚积累——旗舰模型Qwen3-Max在多项基准测试中表现优异，为上层应用提供了强大推理引擎。更重要的是，阿里将自身在移动互联网十余年的生态优势全面注入千问：支付宝的政务服务能力、淘宝与闪购的电商闭环、高德的地图定位、飞猪与淘票票的本地生活资源，全部通过千问实现无缝聚合。
用户无需在多个App间来回切换。只需一句“帮我订今晚七点附近评分最高的川菜”，千问即可自动获取位置、调用闪购接口、筛选商家并完成支付；说一句“查一下公积金提取流程”，它便从支付宝政务库中精准提取指南；面对复杂财报，它能自动生成可视化图表；辅导孩子功课时，还能提供语音讲解与作业批改。这种“一站式AI服务中枢”的体验，正在重新定义人机交互的边界。
这一跃迁的核心，正是AI智能体（AI Agent）技术的成熟。不同于早期仅能问答的聊天机器人（Chatbot）或具备推理能力但无法执行的模型（Reasoner），AI智能体能够理解目标、规划步骤、调用工具并完成端到端任务——这被视为通往通用人工智能（AGI）的关键第三阶段。全球科技巨头已纷纷押注：OpenAI推出可自主操作浏览器的Operator，Meta豪掷数十亿美元收购通用智能体公司“蝴蝶效应”，国内DeepSeek也在V3. 2 版本中强化Agent训练，构建超 1800 个模拟环境提升泛化能力。
在此背景下，千问App的 400 项功能实则是AI智能体在真实世界的一次大规模实战部署。它不再局限于“回答问题”，而是真正“把事办成”。而随着 2026 年被业界视为“AI应用元年”，这类能融入工作流与生活流的智能体，将成为用户选择平台的核心标准。
资本市场亦闻风而动。据iFinD数据，同花顺、科大讯飞、金山办公、中兴通讯、三六零等A股公司已被纳入AI智能体概念板块，反映出产业对这一技术范式转移的高度预期。
当AI从“聪明的嘴”进化为“能干的手”，千问App的这次升级，或许正是我们迈向人机协作新时代的第一步——不是取代人类，而是让每个人拥有一个不知疲倦、无所不能的数字伙伴。
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OpenAI 心理安全负责人离职:跳槽对手 Anthropic，继续死磕 AI 伦理难题
OpenAI 内部负责心理健康安全研究的关键人物安德莉亚·瓦隆内（Andrea Vallone）已正式离职。这位在 OpenAI 效力三年、曾主导GPT-4和GPT-5模型安全政策的高管，现已加盟竞争对手Anthropic的对齐团队，将向此前同样因安全理念分歧离职的 Jan Leike 汇报工作。
瓦隆内所负责的研究领域在过去一年中极具争议。随着 AI 聊天机器人的普及，用户对 AI 产生过度情感依赖，甚至出现因 AI 诱导导致的青少年自杀等极端心理健康危机，这让 AI 厂商面临巨大的法律与社会道德压力。瓦隆内在 OpenAI 任职期间，致力于解决模型在面对用户心理困境迹象时应如何科学回应，并参与设计了多种业界主流的安全训练方法。
此次跳槽反映了 AI 顶尖人才对“安全文化”的重新选择。Anthropic方面对此表示，公司正高度重视 AI 系统行为的对齐问题，而瓦隆内也期待在全新的情境下通过微调技术，继续塑造Claude的安全行为准则。
划重点:
● 🔄 人才流动:OpenAI 心理健康安全负责人瓦隆内离职并加入Anthropic，跟随前上司 Jan Leike 共同推进 AI 安全工作。
● ⚠️ 核心痛点:研究聚焦于 AI 如何应对用户的情感依赖及心理危机信号，试图在技术层面防止 AI 引发社交与生命安全风险。
● 🛡️ 战略重点:Anthropic通过吸收 OpenAI 前安全团队核心成员，进一步强化其在 AI 对齐（Alignment）和伦理安全领域的竞争优势。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI 内部负责心理健康安全研究的关键人物安德莉亚·瓦隆内（Andrea Vallone）已正式离职。这位在 OpenAI 效力三年、曾主导GPT-4和GPT-5模型安全政策的高管，现已加盟竞争对手Anthropic的对齐团队，将向此前同样因安全理念分歧离职的 Jan Leike 汇报工作。
瓦隆内所负责的研究领域在过去一年中极具争议。随着 AI 聊天机器人的普及，用户对 AI 产生过度情感依赖，甚至出现因 AI 诱导导致的青少年自杀等极端心理健康危机，这让 AI 厂商面临巨大的法律与社会道德压力。瓦隆内在 OpenAI 任职期间，致力于解决模型在面对用户心理困境迹象时应如何科学回应，并参与设计了多种业界主流的安全训练方法。
此次跳槽反映了 AI 顶尖人才对“安全文化”的重新选择。Anthropic方面对此表示，公司正高度重视 AI 系统行为的对齐问题，而瓦隆内也期待在全新的情境下通过微调技术，继续塑造Claude的安全行为准则。
划重点:
● 🔄 人才流动:OpenAI 心理健康安全负责人瓦隆内离职并加入Anthropic，跟随前上司 Jan Leike 共同推进 AI 安全工作。
● ⚠️ 核心痛点:研究聚焦于 AI 如何应对用户的情感依赖及心理危机信号，试图在技术层面防止 AI 引发社交与生命安全风险。
● 🛡️ 战略重点:Anthropic通过吸收 OpenAI 前安全团队核心成员，进一步强化其在 AI 对齐（Alignment）和伦理安全领域的竞争优势。
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奥尔特曼再押注脑机接口！新创公司Merge Labs种子轮狂揽2.52亿美元，瞄准“无创高带宽”神经交互
在AI重塑世界的浪潮尚未退去之际，人工智能亿万富翁山姆·奥尔特曼已将目光投向更深层的疆域——人类大脑。当地时间周四，由他联合创立的脑机接口初创公司Merge Labs正式亮相，宣布其终极使命：打通生物智能与人工智能的壁垒，让人类的能力、自主性与体验实现指数级跃升。
尽管尚无实体产品问世，Merge Labs甫一登场便引爆资本关注。公司在种子轮融资中豪取2. 52 亿美元，创下脑科学领域历史第二高的单轮融资纪录，仅次于马斯克旗下Neuralink。据PitchBook数据，这一数字远超绝大多数神经科技公司的早期融资规模。更引人注目的是，OpenAI被证实为本轮融资的最大出资方，贝恩资本及Steam创始人“G胖”Gabe Newell亦赫然在列——后者本人曾创办脑科学公司Starfish Neuroscience，对神经接口技术早有布局。
与当前主流侵入式路径不同，Merge Labs明确拒绝将电极植入大脑。联合创始人、加州理工学院脑科学教授米哈伊尔·沙皮罗强调，人类对世界的感知源于数十亿神经元的协同活动，若要实现真正意义上的大规模脑机交互，必须同时突破三大瓶颈：大幅提升信息带宽、扩展大脑覆盖范围，并显著降低侵入性。
为此，团队正探索一种分子层面的全新交互范式。例如，利用超声波等具备深层组织穿透能力的物理媒介，在不损伤脑组织的前提下，实现对神经元活动的高精度读取与调控。这种“无创但高带宽”的技术路线，旨在让脑机接口从医疗场景走向大众消费市场——未来普通人或许只需佩戴轻量设备，即可与AI系统进行意念级交互。
这一愿景与奥尔特曼此前的设想高度契合。去年 8 月，他曾公开表示希望“当自己想到某件事时，ChatGPT能立刻回应”。如今，Merge Labs的成立正是这一构想的技术落点。值得注意的是，奥尔特曼目前以个人身份出任公司董事会成员，而OpenAI则保留一个董事会观察席位，虽未指派代表，但其战略意图不言而喻。
在Neuralink聚焦瘫痪患者治疗、Synchron主打渐冻症辅助的当下，Merge Labs选择了一条更激进也更具普适性的道路：打造一款健康人群也能日常使用的消费级脑机设备。若其技术路径得以验证，人机融合或将不再局限于修复功能，而是成为增强认知、拓展体验的新基础设施——一场静默却深刻的神经革命，已然拉开序幕。
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在AI重塑世界的浪潮尚未退去之际，人工智能亿万富翁山姆·奥尔特曼已将目光投向更深层的疆域——人类大脑。当地时间周四，由他联合创立的脑机接口初创公司Merge Labs正式亮相，宣布其终极使命：打通生物智能与人工智能的壁垒，让人类的能力、自主性与体验实现指数级跃升。
尽管尚无实体产品问世，Merge Labs甫一登场便引爆资本关注。公司在种子轮融资中豪取2. 52 亿美元，创下脑科学领域历史第二高的单轮融资纪录，仅次于马斯克旗下Neuralink。据PitchBook数据，这一数字远超绝大多数神经科技公司的早期融资规模。更引人注目的是，OpenAI被证实为本轮融资的最大出资方，贝恩资本及Steam创始人“G胖”Gabe Newell亦赫然在列——后者本人曾创办脑科学公司Starfish Neuroscience，对神经接口技术早有布局。
与当前主流侵入式路径不同，Merge Labs明确拒绝将电极植入大脑。联合创始人、加州理工学院脑科学教授米哈伊尔·沙皮罗强调，人类对世界的感知源于数十亿神经元的协同活动，若要实现真正意义上的大规模脑机交互，必须同时突破三大瓶颈：大幅提升信息带宽、扩展大脑覆盖范围，并显著降低侵入性。
为此，团队正探索一种分子层面的全新交互范式。例如，利用超声波等具备深层组织穿透能力的物理媒介，在不损伤脑组织的前提下，实现对神经元活动的高精度读取与调控。这种“无创但高带宽”的技术路线，旨在让脑机接口从医疗场景走向大众消费市场——未来普通人或许只需佩戴轻量设备，即可与AI系统进行意念级交互。
这一愿景与奥尔特曼此前的设想高度契合。去年 8 月，他曾公开表示希望“当自己想到某件事时，ChatGPT能立刻回应”。如今，Merge Labs的成立正是这一构想的技术落点。值得注意的是，奥尔特曼目前以个人身份出任公司董事会成员，而OpenAI则保留一个董事会观察席位，虽未指派代表，但其战略意图不言而喻。
在Neuralink聚焦瘫痪患者治疗、Synchron主打渐冻症辅助的当下，Merge Labs选择了一条更激进也更具普适性的道路：打造一款健康人群也能日常使用的消费级脑机设备。若其技术路径得以验证，人机融合或将不再局限于修复功能，而是成为增强认知、拓展体验的新基础设施——一场静默却深刻的神经革命，已然拉开序幕。
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面对 AI 聊天机器人对网页流量的“吞噬”以及大模型训练对高质量数据的渴求，维基百科运营方——维基媒体基金会（Wikimedia Foundation）正加速其商业化防御布局。
巨头入场:AI 时代的“知识订阅”模式
在维基百科成立25周年之际，维基媒体基金会宣布，亚马逊（Amazon）、Meta、微软(Microsoft)、Mistral AI 以及 Perplexity 已正式加入其“维基媒体企业合作伙伴计划”（Wikimedia Enterprise）。此前，谷歌(Google)和 Ecosia 等公司已率先入驻。
这些科技巨头将通过付费 API 接口，以更合规、高效的方式获取维基百科的实时数据流。此举标志着维基百科在利用行业对其内容的重度依赖实现“自我造血”方面，迈出了里程碑式的一步。
流量危机:AI 正在“只取不予”?
维基百科正面临前所未有的生存挑战:
● 流量暴跌: 最新数据显示，由于 AI 搜索摘要（如 Google AI Overviews）和聊天机器人直接给出答案，用户不再点击进入维基百科，其人类访问量在过去一年内下降了约8%。
● 成本激增: 虽然人类访客减少，但 AI 爬虫的大规模抓取导致服务器负载和维护成本显著攀升。
● 生态威胁: 流量流失意味着捐赠减少和志愿者流失。基金会强调，如果从数据中获利的公司不提供资金支持，这种“开放知识模式”可能走向枯竭。
法律与道德的十字路口
尽管目前维基百科已通过企业计划锁定了部分收入，但更大的紧张局势仍在蔓延。并非所有内容网站都能像维基百科这样具备强大的议价能力。在法律环境尚不明朗的当下，AI 公司“大规模提取价值但不回流流量”的行为，正在动员整个互联网内容生态寻求更公平的许可机制。
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OpenAI心理健康安全负责人跳槽Anthropic，AI对话系统安全引关注
近日，OpenAI 的心理健康安全负责人安德莉亚・瓦隆内（Andrea Vallone）宣布离职，转投竞争对手 Anthropic。这一变动引发了业界的广泛关注，尤其是在 AI 与用户心理健康之间的复杂关系上，已成为近年来最具争议的话题之一。
在 OpenAI 任职期间，瓦隆内负责的主要研究方向是如何处理聊天机器人与用户之间的情感互动。当用户在对话中表现出心理健康问题的迹象时，AI 应如何作出恰当回应成为她工作的核心。她表示，过去一年在这一领域的研究几乎没有先例可循，面临的挑战巨大。
瓦隆内曾带领 “模型政策” 研究团队，专注于 GPT-4 及即将推出的 GPT-5 的安全性。在她的领导下，该团队开发了多种行业主流的安全训练方法，包括 “基于规则的奖励” 机制。这些研究旨在确保 AI 系统能够在与用户互动时，采取更安全和负责任的方式。
加入 Anthropic 后，瓦隆内将进入对齐团队，专注于识别和理解大型模型所带来的潜在风险。她将直接向 Jan Leike 汇报，Leike 是前 OpenAI 安全研究负责人，他因对 OpenAI 的安全文化表示担忧而选择离职。Leike 认为，OpenAI 的关注点逐渐转向光鲜的产品，而忽视了安全问题。
近年来，关于 AI 聊天机器人可能影响用户心理健康的讨论愈发热烈。一些用户在与聊天机器人进行深入对话后，心理状态甚至加重，相关事件引发了公众的广泛关注，包括青少年自杀和成年人实施极端行为等悲剧。面对这些事件，受害者家属对相关公司提起了诉讼，而美国参议院也对此进行了听证，探讨聊天机器人在这些事件中的角色与责任。
对于 Anthropic，瓦隆内的加入无疑将为其在 AI 安全研究领域注入新的力量。Sam Bowman，Anthropic 对齐团队的负责人，表示非常自豪能参与解决这一重要问题，认为公司正认真思考 AI 系统的行为标准。瓦隆内也表示期待在新的工作环境中，通过对齐和微调继续推进相关研究，为 AI 的安全发展贡献力量。
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近日，OpenAI 的心理健康安全负责人安德莉亚・瓦隆内（Andrea Vallone）宣布离职，转投竞争对手 Anthropic。这一变动引发了业界的广泛关注，尤其是在 AI 与用户心理健康之间的复杂关系上，已成为近年来最具争议的话题之一。
在 OpenAI 任职期间，瓦隆内负责的主要研究方向是如何处理聊天机器人与用户之间的情感互动。当用户在对话中表现出心理健康问题的迹象时，AI 应如何作出恰当回应成为她工作的核心。她表示，过去一年在这一领域的研究几乎没有先例可循，面临的挑战巨大。
瓦隆内曾带领 “模型政策” 研究团队，专注于 GPT-4 及即将推出的 GPT-5 的安全性。在她的领导下，该团队开发了多种行业主流的安全训练方法，包括 “基于规则的奖励” 机制。这些研究旨在确保 AI 系统能够在与用户互动时，采取更安全和负责任的方式。
加入 Anthropic 后，瓦隆内将进入对齐团队，专注于识别和理解大型模型所带来的潜在风险。她将直接向 Jan Leike 汇报，Leike 是前 OpenAI 安全研究负责人，他因对 OpenAI 的安全文化表示担忧而选择离职。Leike 认为，OpenAI 的关注点逐渐转向光鲜的产品，而忽视了安全问题。
近年来，关于 AI 聊天机器人可能影响用户心理健康的讨论愈发热烈。一些用户在与聊天机器人进行深入对话后，心理状态甚至加重，相关事件引发了公众的广泛关注，包括青少年自杀和成年人实施极端行为等悲剧。面对这些事件，受害者家属对相关公司提起了诉讼，而美国参议院也对此进行了听证，探讨聊天机器人在这些事件中的角色与责任。
对于 Anthropic，瓦隆内的加入无疑将为其在 AI 安全研究领域注入新的力量。Sam Bowman，Anthropic 对齐团队的负责人，表示非常自豪能参与解决这一重要问题，认为公司正认真思考 AI 系统的行为标准。瓦隆内也表示期待在新的工作环境中，通过对齐和微调继续推进相关研究，为 AI 的安全发展贡献力量。
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