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英伟达身陷版权风暴:被指主动接触“影子图书馆”获取数百万盗版书训练 AI
全球芯片巨头英伟达（NVIDIA）近期因 AI 模型训练数据来源问题深陷法律纠纷。一份最新提交给美国加州法院的修正起诉书披露了惊人细节:英伟达被指控为了在竞争中保持领先，主动与全球知名的盗版电子书站点Anna’s Archive进行接触，试图获取数百万本受版权保护的书籍。
原告方由 Abdi Nazemian 等多位作家组成，他们声称英伟达在面临2023年开发者大会的交付压力下，内部战略团队成员曾直接询问Anna’s Archive能提供哪些资源，并表达了将其纳入大语言模型（LLM）预训练数据的意愿。指控指出，尽管对方曾明确提醒其馆藏属于非法获取，英伟达管理层仍在一周内“开绿灯”批准继续推进，从而获得了约500TB 的海量数据访问权。
除了Anna’s Archive，起诉书还提到英伟达可能使用了 LibGen、Sci-Hub 及 Z-Library 等其他“影子图书馆”的数据来源。此外，该公司还被指向企业客户分发工具，协助其自动获取包含盗版作品的数据集，因此被指控存在“替代侵权”和“共同侵权”行为。英伟达此前曾试图以“合理使用”为由进行辩解，但随着这些内部邮件等关键证据的流出，案件正向着更有利于版权方的方向发展。
划重点:
● ⚖️ 深陷集体诉讼:多位知名作家联合指控英伟达大规模使用盗版图书训练其 NeMo、Megatron 等核心模型。
● 📑 主动接洽盗版源:内部邮件显示英伟达曾主动联络Anna’s Archive，甚至询问如何通过支付费用获得500TB 数据的高速下载权限。
● 🛡️ 侵权指控升级:原告不仅指控其内部训练违规，还控诉英伟达向客户提供自动化脚本，间接助长了盗版数据的二次传播。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
全球芯片巨头英伟达（NVIDIA）近期因 AI 模型训练数据来源问题深陷法律纠纷。一份最新提交给美国加州法院的修正起诉书披露了惊人细节:英伟达被指控为了在竞争中保持领先，主动与全球知名的盗版电子书站点Anna’s Archive进行接触，试图获取数百万本受版权保护的书籍。
原告方由 Abdi Nazemian 等多位作家组成，他们声称英伟达在面临2023年开发者大会的交付压力下，内部战略团队成员曾直接询问Anna’s Archive能提供哪些资源，并表达了将其纳入大语言模型（LLM）预训练数据的意愿。指控指出，尽管对方曾明确提醒其馆藏属于非法获取，英伟达管理层仍在一周内“开绿灯”批准继续推进，从而获得了约500TB 的海量数据访问权。
除了Anna’s Archive，起诉书还提到英伟达可能使用了 LibGen、Sci-Hub 及 Z-Library 等其他“影子图书馆”的数据来源。此外，该公司还被指向企业客户分发工具，协助其自动获取包含盗版作品的数据集，因此被指控存在“替代侵权”和“共同侵权”行为。英伟达此前曾试图以“合理使用”为由进行辩解，但随着这些内部邮件等关键证据的流出，案件正向着更有利于版权方的方向发展。
划重点:
● ⚖️ 深陷集体诉讼:多位知名作家联合指控英伟达大规模使用盗版图书训练其 NeMo、Megatron 等核心模型。
● 📑 主动接洽盗版源:内部邮件显示英伟达曾主动联络Anna’s Archive，甚至询问如何通过支付费用获得500TB 数据的高速下载权限。
● 🛡️ 侵权指控升级:原告不仅指控其内部训练违规，还控诉英伟达向客户提供自动化脚本，间接助长了盗版数据的二次传播。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
根据 AIbase 报道，埃隆·马斯克于2026年1月20日正式宣布开源 X 平台（原推特）的新一代推荐算法。此次开源的算法由 xAI 的 Grok 模型同款 Transformer 架构驱动。马斯克直言，尽管目前的算法仍显“笨拙”且需大幅改进，但 X 平台选择将生产环境运行的真实算法完全公开，旨在通过实时透明化推动技术迭代。
该算法通过预测用户点赞、回复、转发、点击及观看的综合几率进行排序，实现更细致的“For You”推荐。所有推荐内容均直接从用户行为中学习，并将关注账号与发现内容有机结合。
马斯克强调，目前没有任何其他社交媒体公司能做到如此程度的算法透明。为了保持领先与真实，X 平台承诺在 GitHub 上发布的完整代码将每 4周更新一次，让全球开发者共同见证并优化这一社交媒体的“心脏”。
地址：https://github.com/xai-org/x-algorithm
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
新华都发布“麦点AI智能体矩阵”，深耕快消品AI营销，服务五粮液、泸州老窖等头部品牌
当AI不再只是后台算法，而是直接驱动销售转化与消费者体验的前端引擎，传统零售服务商正迎来智能化跃迁。新华都公司近日正式发布其年度战略产品——“麦点AI智能体矩阵”，标志着其自 2022 年启动的AI转型进入规模化商业落地新阶段。
作为国内领先的零售与数字营销服务商，新华都早已将AI深度融入电商与营销全链路。通过自研工具“知猪侠”“久爱智行”“久爱智库”等，公司已构建起覆盖用户洞察、精准投放、内容生成与效果归因的智能营销闭环。这些系统不仅能实时分析消费行为、预测区域热销趋势，还能自动生成适配不同平台（如京东、天猫）的营销素材与促销策略，显著提升投放效率与转化率。
目前，新华都的AI能力已成功服务于泸州老窖、五粮液等高端快消品巨头，在618、双 11 等大促节点中，助力品牌实现从“广撒网”到“精准触达”的转变。例如，通过“久爱智库”对白酒消费人群的细分建模，系统可识别出“商务宴请型”“收藏投资型”“年轻尝鲜型”等不同客群，并自动匹配差异化话术与产品组合，使营销ROI提升30%以上。
此次推出的“麦点AI智能体矩阵”，则进一步将AI能力产品化、模块化，面向品牌客户开放。该矩阵包含多个垂直智能体：有的专精于直播话术优化，有的聚焦私域用户唤醒，还有的可自动规划全域营销日历。所有智能体均支持与品牌现有CRM、ERP系统对接，实现“即插即用”的商业化部署。
在AI应用从“技术炫技”转向“价值兑现”的 2026 年，新华都的路径清晰而务实：**不追逐通用大模型，而是深耕快消品这一高复购、强场景的黄金赛道，用AI解决真实生意问题**。当一瓶白酒的销量背后，是AI对千万消费者偏好的精准解码，零售科技的真正价值，才得以显现。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
当AI不再只是后台算法，而是直接驱动销售转化与消费者体验的前端引擎，传统零售服务商正迎来智能化跃迁。新华都公司近日正式发布其年度战略产品——“麦点AI智能体矩阵”，标志着其自 2022 年启动的AI转型进入规模化商业落地新阶段。
作为国内领先的零售与数字营销服务商，新华都早已将AI深度融入电商与营销全链路。通过自研工具“知猪侠”“久爱智行”“久爱智库”等，公司已构建起覆盖用户洞察、精准投放、内容生成与效果归因的智能营销闭环。这些系统不仅能实时分析消费行为、预测区域热销趋势，还能自动生成适配不同平台（如京东、天猫）的营销素材与促销策略，显著提升投放效率与转化率。
目前，新华都的AI能力已成功服务于泸州老窖、五粮液等高端快消品巨头，在618、双 11 等大促节点中，助力品牌实现从“广撒网”到“精准触达”的转变。例如，通过“久爱智库”对白酒消费人群的细分建模，系统可识别出“商务宴请型”“收藏投资型”“年轻尝鲜型”等不同客群，并自动匹配差异化话术与产品组合，使营销ROI提升30%以上。
此次推出的“麦点AI智能体矩阵”，则进一步将AI能力产品化、模块化，面向品牌客户开放。该矩阵包含多个垂直智能体：有的专精于直播话术优化，有的聚焦私域用户唤醒，还有的可自动规划全域营销日历。所有智能体均支持与品牌现有CRM、ERP系统对接，实现“即插即用”的商业化部署。
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via AI新闻资讯 (author: AI Base)
算力版图再扩张：AZIO AI 正式收购 Azio Corp 旗下 AI 事业部
新成立的人工智能基础设施公司AZIO AI今日宣布，已与Azio Corp签署最终协议，将全面收购其旗下的 AI 事业部。此次交易标志着AZIO AI从母公司正式分拆独立，未来将作为一家独立实体，全面接管原事业部的 AI 基础设施业务、客户关系及相关商业活动。
作为老牌计算机硬件及配件供应商，Azio Corp在过去一年中凭借深厚的供应链优势，积极向 AI 基础设施采购领域扩张。收购完成后，所有已交付的客户订单及现有采购合同将整体移交给AZIO AI。这一战略调整旨在通过专门打造的平台，统一管理算力基础设施战略与资本运作，以更专注的姿态应对快速增长的 AI 市场需求。
AZIO AI首席执行官 Chris Young 表示，整合双方客户资源将显著提升公司的收入增长水平。目前，公司正同步推进与Envirotech Vehicles （EVTV）的重大协议签署工作。虽然协议已经达成，但最终完成仍需通过常规的审计、尽职调查等程序。
划重点:
● 🏢 业务完全独立化:AZIO AI正式分拆并全资收购母公司 AI 部门，实现从硬件配件商向独立 AI 基础设施公司的转型。
● 📈 整合资源提速:交易涵盖了所有既有客户关系与供应链订单，旨在通过统一平台提升商业化效率和收入规模。
● 🤝 加速外部合作:在完成内部重组的同时，AZIO AI正在推进与电动车技术公司EVTV的重要业务合作。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
新成立的人工智能基础设施公司AZIO AI今日宣布，已与Azio Corp签署最终协议，将全面收购其旗下的 AI 事业部。此次交易标志着AZIO AI从母公司正式分拆独立，未来将作为一家独立实体，全面接管原事业部的 AI 基础设施业务、客户关系及相关商业活动。
作为老牌计算机硬件及配件供应商，Azio Corp在过去一年中凭借深厚的供应链优势，积极向 AI 基础设施采购领域扩张。收购完成后，所有已交付的客户订单及现有采购合同将整体移交给AZIO AI。这一战略调整旨在通过专门打造的平台，统一管理算力基础设施战略与资本运作，以更专注的姿态应对快速增长的 AI 市场需求。
AZIO AI首席执行官 Chris Young 表示，整合双方客户资源将显著提升公司的收入增长水平。目前，公司正同步推进与Envirotech Vehicles （EVTV）的重大协议签署工作。虽然协议已经达成，但最终完成仍需通过常规的审计、尽职调查等程序。
划重点:
● 🏢 业务完全独立化:AZIO AI正式分拆并全资收购母公司 AI 部门，实现从硬件配件商向独立 AI 基础设施公司的转型。
● 📈 整合资源提速:交易涵盖了所有既有客户关系与供应链订单，旨在通过统一平台提升商业化效率和收入规模。
● 🤝 加速外部合作:在完成内部重组的同时，AZIO AI正在推进与电动车技术公司EVTV的重要业务合作。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
三年暴涨十倍!OpenAI 披露1.9GW 算力图谱，年收入跨越200亿美元大关
OpenAI首席财务官Sarah Friar近日披露了公司在财务业绩与基础设施建设方面的最新进展。数据显示，OpenAI正经历一场前所未有的指数级增长，其服务客户的能力与可用计算资源呈现出高度的正相关性。
在算力布局方面，OpenAI的数据中心容量在过去三年内实现了惊人的跨越。从2023年的0.2GW 增长到2024年的0.6GW，预计到2025年将达到1.9GW，整体规模增长了9.5倍。这种算力规模的扩张直接驱动了商业化进程，公司的年度经常性收入（ARR）也随之水涨船高:从2023年的20亿美元飙升至2024年的60亿美元，并在2025年正式突破200亿美元大关。Sarah Friar强调，计算能力的充裕是实现客户快速采纳和盈利的关键引擎。
除了规模化的扩张，OpenAI还在极力优化模型推理的成本效益。目前，其推理成本已降至每百万 token1美元以下。通过采用“高端硬件训练、低成本基础设施处理高容量任务”的分级策略，公司在性能与效率之间取得了平衡。对于未来的营收计划，OpenAI并不局限于现有的产品销售，而是计划将智能技术深度嵌入科学研究、能源系统等领域，探索基于知识产权许可及结果导向的新型定价模式。
在产品路线图上，AI Agent（人工智能智能体）和工作流自动化工具被列为发展的重中之重。公司致力于帮助用户实现跨应用程序的任务自动化，并赋予模型在更长时间周期内处理复杂上下文信息的能力。这意味着OpenAI正从单纯的模型提供商，向全自动化的智能系统生态演进。
划重点:
● ⚡ 算力与营收同步暴涨:数据中心容量三年内增长9.5倍至1.9GW，同期年经常性收入（ARR）正式突破200亿美元大关。
● 📉 推理成本显著下降:通过基础设施的灵活调度，已将推理成本压缩至每百万 token1美元以下，极大提升了商业化效率。
● 🤖 剑指智能体生态:未来战略重心将聚焦于 AI Agent 和工作流自动化，探索跨应用任务处理及长上下文的深度应用。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI首席财务官Sarah Friar近日披露了公司在财务业绩与基础设施建设方面的最新进展。数据显示，OpenAI正经历一场前所未有的指数级增长，其服务客户的能力与可用计算资源呈现出高度的正相关性。
在算力布局方面，OpenAI的数据中心容量在过去三年内实现了惊人的跨越。从2023年的0.2GW 增长到2024年的0.6GW，预计到2025年将达到1.9GW，整体规模增长了9.5倍。这种算力规模的扩张直接驱动了商业化进程，公司的年度经常性收入（ARR）也随之水涨船高:从2023年的20亿美元飙升至2024年的60亿美元，并在2025年正式突破200亿美元大关。Sarah Friar强调，计算能力的充裕是实现客户快速采纳和盈利的关键引擎。
除了规模化的扩张，OpenAI还在极力优化模型推理的成本效益。目前，其推理成本已降至每百万 token1美元以下。通过采用“高端硬件训练、低成本基础设施处理高容量任务”的分级策略，公司在性能与效率之间取得了平衡。对于未来的营收计划，OpenAI并不局限于现有的产品销售，而是计划将智能技术深度嵌入科学研究、能源系统等领域，探索基于知识产权许可及结果导向的新型定价模式。
在产品路线图上，AI Agent（人工智能智能体）和工作流自动化工具被列为发展的重中之重。公司致力于帮助用户实现跨应用程序的任务自动化，并赋予模型在更长时间周期内处理复杂上下文信息的能力。这意味着OpenAI正从单纯的模型提供商，向全自动化的智能系统生态演进。
划重点:
● ⚡ 算力与营收同步暴涨:数据中心容量三年内增长9.5倍至1.9GW，同期年经常性收入（ARR）正式突破200亿美元大关。
● 📉 推理成本显著下降:通过基础设施的灵活调度，已将推理成本压缩至每百万 token1美元以下，极大提升了商业化效率。
● 🤖 剑指智能体生态:未来战略重心将聚焦于 AI Agent 和工作流自动化，探索跨应用任务处理及长上下文的深度应用。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
今日，蚂蚁阿福升级其 PC 端，并上线DeepSearch（深度搜索）功能打造中国版“Open Evidence”，免费为医生、医学生及基层医疗工作者等泛医学人士提供专业服务。蚂蚁阿福 PC端提供健康咨询、DeepSearch 两大专业能力，可以成为医生在文献搜索、临床诊疗、科研工作上的AI智能助手，大幅减轻日常工作负担。
据了解，蚂蚁阿福PC 端在采纳信源方面按证据等级对数据进行了分层筛选，收录了3600万篇高质量医学数据，既包含海量国际权威资源，也纳入中华医学会等本土最新指南共识，兼顾全球视野与本土临床特色，让辅助决策更贴合中国医生的工作需求。
基于国内外海量专业文献，医生通过DeepSearch 功能，不仅可以第一时间查询到各个专科领域最新前沿指南，还能利用 AI 工具完成文献梳理工作，大幅节省信息搜集和整理上的时间精力。
除此之外，阿福 PC端的DeepSearch 已具备循证逻辑下的临床辅助决策能力。在临床工作中，复杂病例的诊疗方案往往要花大量时间检索文献、核对指南。阿福 PC端的DeepSearch 能帮助医生了解全球范围内的最新诊疗方案，快速整合循证依据，推演逻辑完整，临床细节到位，辅助医生搭建清晰的诊疗思路。此外，DeepSearch 支持文献标注溯源、证据等级分层筛选、权威指南快速匹配等，进一步减轻了医疗工作者的临床和科研负担。
此次 PC端的升级，标志着蚂蚁阿福在用户端+医生端的双端布局进一步成熟。在用户端，蚂蚁阿福App已是国内用户规模最大的健康管理类App，单日用户提问量已超1000万。依托自研的蚂蚁医疗健康大模型，蚂蚁阿福为全国医生开放“AI分身”技术，超1000位医生在阿福App上开设了自己的AI分身，7*24小时在线回答用户的健康咨询。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
四川长虹推家电行业首个备案大模型“云帆”，AI TV落地，传统电视变身家庭智能中枢
在AI大模型争相涌入手机、汽车与办公场景之际，四川长虹正悄然将人工智能植入客厅——其自主研发的“长虹云帆”AI大模型近日获天风证券、景顺长城基金等多家机构密集调研，并正式确认为中国家电行业首个通过国家大模型备案的垂类模型。该模型已率先落地于长虹电视产品线，推动传统智能电视向真正意义上的“AI TV”跃迁。
与通用大模型不同，“云帆”聚焦智慧家电垂直场景，深度优化语音交互、内容理解与任务执行能力。用户不再需要机械地发出“播放某部电影”等固定指令，而是可自然表达复杂需求，如“找一部适合全家看的、评分高于 8 分的国产动画片，音量调低一点”，系统即可完成多步推理：识别家庭观影场景、筛选内容库、调用评分数据、执行音量调节，并在屏幕上呈现结果。这种端到端的复杂任务编排能力，显著提升了人机交互的流畅度与实用性。
在影音检索方面，“云帆”支持基于语义、情绪甚至画面风格的跨模态搜索。例如，用户说“我想看那种夕阳下海边奔跑的浪漫镜头”，AI能结合视觉特征与剧情标签精准定位片段，突破传统关键词检索的局限。同时，模型还能根据家庭成员偏好动态生成个性化推荐流，实现“一人一界面”的智能服务。
作为国家备案模型，“云帆”在数据安全与合规性上亦具备先发优势，为其在家庭这一高敏感场景的部署扫清障碍。四川长虹表示，未来该模型将逐步扩展至空调、冰箱等全屋智能家电，构建以AI TV为核心的家居智能中枢。
在彩电行业增长放缓的背景下，长虹此举不仅是技术升级，更是战略突围——通过AI重构产品价值，将电视从“内容播放器”转变为“家庭AI入口”。当客厅里的屏幕开始真正听懂、理解并主动服务，传统家电的智能化竞赛，才真正进入深水区。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在AI大模型争相涌入手机、汽车与办公场景之际，四川长虹正悄然将人工智能植入客厅——其自主研发的“长虹云帆”AI大模型近日获天风证券、景顺长城基金等多家机构密集调研，并正式确认为中国家电行业首个通过国家大模型备案的垂类模型。该模型已率先落地于长虹电视产品线，推动传统智能电视向真正意义上的“AI TV”跃迁。
与通用大模型不同，“云帆”聚焦智慧家电垂直场景，深度优化语音交互、内容理解与任务执行能力。用户不再需要机械地发出“播放某部电影”等固定指令，而是可自然表达复杂需求，如“找一部适合全家看的、评分高于 8 分的国产动画片，音量调低一点”，系统即可完成多步推理：识别家庭观影场景、筛选内容库、调用评分数据、执行音量调节，并在屏幕上呈现结果。这种端到端的复杂任务编排能力，显著提升了人机交互的流畅度与实用性。
在影音检索方面，“云帆”支持基于语义、情绪甚至画面风格的跨模态搜索。例如，用户说“我想看那种夕阳下海边奔跑的浪漫镜头”，AI能结合视觉特征与剧情标签精准定位片段，突破传统关键词检索的局限。同时，模型还能根据家庭成员偏好动态生成个性化推荐流，实现“一人一界面”的智能服务。
作为国家备案模型，“云帆”在数据安全与合规性上亦具备先发优势，为其在家庭这一高敏感场景的部署扫清障碍。四川长虹表示，未来该模型将逐步扩展至空调、冰箱等全屋智能家电，构建以AI TV为核心的家居智能中枢。
在彩电行业增长放缓的背景下，长虹此举不仅是技术升级，更是战略突围——通过AI重构产品价值，将电视从“内容播放器”转变为“家庭AI入口”。当客厅里的屏幕开始真正听懂、理解并主动服务，传统家电的智能化竞赛，才真正进入深水区。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
阿里云PolarDB发布“AI就绪数据库”，Lakebase湖库一体架构让数据直接驱动智能决策
当数据库不再只是被动存储数据的仓库，而是能主动理解、推理并参与AI决策的智能中枢，数据基础设施的范式正在被彻底重构。在 2026 阿里云PolarDB开发者大会上，阿里云正式推出AI数据湖库（Lakebase） 及一系列面向Agent时代的全新能力，宣告全球首个“AI就绪数据库”体系落地——它不仅能统一管理结构化、半结构化与非结构化全模态数据，更可在库内直接完成语义检索、模型推理与智能决策，真正实现“数据即智能”。
此次发布的Lakebase是PolarDB的核心突破。它打破传统数据湖与数据库之间的壁垒，构建“湖库一体”架构，首次实现多模态数据（文本、图像、日志、向量等）在统一逻辑下的高效存取与一致性管理。通过创新的缓存加速机制，Lakebase针对不同场景动态优化IO与带宽，确保海量数据在AI训练与推理中高速流转。
更关键的是，PolarDB将AI能力深度嵌入数据库内核。借助模型算子化（Model-as-Operator）技术，开发者可直接在SQL中调用AI模型，完成语义搜索、情感分析或异常检测等任务，无需将数据导出至外部系统——既大幅提升效率，又保障“数据不出域”的隐私合规要求。系统还融合KVCache、图数据库与向量检索技术，构建兼顾长短期记忆、低算力消耗的智能检索方案，为Agent应用提供持续上下文支持。
阿里云进一步定义了“AI就绪数据库”的四大支柱：
1. 多模态AI数据湖库：统一管理全类型数据，支持跨介质高效缓存；
2. 高效融合搜索能力：在SQL中无缝集成向量检索与全文搜索，实现关键词与语义的双重匹配；
3. 模型算子化服务：库内推理+Agent-Ready架构，让数据库成为智能体的“记忆与大脑”；
4. 面向Agent应用的后端服务：通过Serverless与多租户封装，快速支撑垂直行业智能体开发。
目前，PolarDB已部署超 300 万计算核心，覆盖全球 86 个可用区，并在金融、汽车、政务等关键领域规模化落地。某大型商业银行依托其构建实时风控系统，理想与小鹏汽车用于自动驾驶数据闭环，MiniMax、米哈游等则将其作为大模型训练与推理的底层引擎。
在AI Agent从概念走向产业落地的 2026 年，数据基础设施的智能化已成为胜负手。阿里云PolarDB的这次升级，不只是技术迭代，更是对“数据库角色”的重新定义——未来，最强大的AI或许不只运行在GPU上，更生长在懂得思考的数据库之中。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
当数据库不再只是被动存储数据的仓库，而是能主动理解、推理并参与AI决策的智能中枢，数据基础设施的范式正在被彻底重构。在 2026 阿里云PolarDB开发者大会上，阿里云正式推出AI数据湖库（Lakebase） 及一系列面向Agent时代的全新能力，宣告全球首个“AI就绪数据库”体系落地——它不仅能统一管理结构化、半结构化与非结构化全模态数据，更可在库内直接完成语义检索、模型推理与智能决策，真正实现“数据即智能”。
此次发布的Lakebase是PolarDB的核心突破。它打破传统数据湖与数据库之间的壁垒，构建“湖库一体”架构，首次实现多模态数据（文本、图像、日志、向量等）在统一逻辑下的高效存取与一致性管理。通过创新的缓存加速机制，Lakebase针对不同场景动态优化IO与带宽，确保海量数据在AI训练与推理中高速流转。
更关键的是，PolarDB将AI能力深度嵌入数据库内核。借助模型算子化（Model-as-Operator）技术，开发者可直接在SQL中调用AI模型，完成语义搜索、情感分析或异常检测等任务，无需将数据导出至外部系统——既大幅提升效率，又保障“数据不出域”的隐私合规要求。系统还融合KVCache、图数据库与向量检索技术，构建兼顾长短期记忆、低算力消耗的智能检索方案，为Agent应用提供持续上下文支持。
阿里云进一步定义了“AI就绪数据库”的四大支柱：
1. 多模态AI数据湖库：统一管理全类型数据，支持跨介质高效缓存；
2. 高效融合搜索能力：在SQL中无缝集成向量检索与全文搜索，实现关键词与语义的双重匹配；
3. 模型算子化服务：库内推理+Agent-Ready架构，让数据库成为智能体的“记忆与大脑”；
4. 面向Agent应用的后端服务：通过Serverless与多租户封装，快速支撑垂直行业智能体开发。
目前，PolarDB已部署超 300 万计算核心，覆盖全球 86 个可用区，并在金融、汽车、政务等关键领域规模化落地。某大型商业银行依托其构建实时风控系统，理想与小鹏汽车用于自动驾驶数据闭环，MiniMax、米哈游等则将其作为大模型训练与推理的底层引擎。
在AI Agent从概念走向产业落地的 2026 年，数据基础设施的智能化已成为胜负手。阿里云PolarDB的这次升级，不只是技术迭代，更是对“数据库角色”的重新定义——未来，最强大的AI或许不只运行在GPU上，更生长在懂得思考的数据库之中。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
🚀 X 平台正式开源由 Grok 大模型驱动的新推荐算法
X 平台已在 GitHub 开源其推荐算法，该系统目前已从传统的特征工程与中小规模神经网络升级为由 Grok 大模型统一驱动。新算法通过检索模型从用户关注者及全站范围内筛选候选帖子，并利用基于 Grok 的大模型，根据用户历史点赞、转发和点击等行为预测多种互动概率。这些概率经加权计算得出总分，在完成去重、屏蔽内容过滤及多样性约束后，系统按分数高低生成最终的“For You”时间线。
(科技圈)
via 茶馆 - Telegram Channel
X 平台已在 GitHub 开源其推荐算法，该系统目前已从传统的特征工程与中小规模神经网络升级为由 Grok 大模型统一驱动。新算法通过检索模型从用户关注者及全站范围内筛选候选帖子，并利用基于 Grok 的大模型，根据用户历史点赞、转发和点击等行为预测多种互动概率。这些概率经加权计算得出总分，在完成去重、屏蔽内容过滤及多样性约束后，系统按分数高低生成最终的“For You”时间线。
(科技圈)
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宇树科技获人形机器人外观专利，注册资本增至 3.6 亿元
根据 AIbase 报道，国产机器人领军企业宇树科技的人形机器人外观专利于2026年1月20日正式获得国家知识产权局授权。
天眼查及企查查信息显示，该“人形机器人”专利设计要点在于整体形状。该产品定位于全场景应用，涵盖了从重体力劳动的工业生产、精准响应的商业咨询，到温馨的家庭服务，乃至极具挑战性的空间探索等多元化领域。专利文件指出，此次获批的外观方案强调结构的简洁化与模块化，旨在为后续复杂的功能扩展与硬件升级预留空间。
宇树科技成立于2016年，由法定代表人王兴兴执掌。在资本市场上，宇树科技备受追捧，其股东名单中包含了汉海信息技术（美团旗下）、红杉中国、顺为资本等知名机构。截至目前，公司注册资本已增至约 3.6亿元人民币。
行业分析人士指出，随着IDC预测人形机器人市场将在2026年迎来爆发式增长，宇树科技通过核心专利的密集布局，正在从“技术研发”向“规模化商业落地”全面冲刺。此次外观专利的获批，不仅增强了其品牌识别度，也为其在全球人形机器人市场的竞争中增添了重要筹码。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
根据 AIbase 报道，国产机器人领军企业宇树科技的人形机器人外观专利于2026年1月20日正式获得国家知识产权局授权。
天眼查及企查查信息显示，该“人形机器人”专利设计要点在于整体形状。该产品定位于全场景应用，涵盖了从重体力劳动的工业生产、精准响应的商业咨询，到温馨的家庭服务，乃至极具挑战性的空间探索等多元化领域。专利文件指出，此次获批的外观方案强调结构的简洁化与模块化，旨在为后续复杂的功能扩展与硬件升级预留空间。
宇树科技成立于2016年，由法定代表人王兴兴执掌。在资本市场上，宇树科技备受追捧，其股东名单中包含了汉海信息技术（美团旗下）、红杉中国、顺为资本等知名机构。截至目前，公司注册资本已增至约 3.6亿元人民币。
行业分析人士指出，随着IDC预测人形机器人市场将在2026年迎来爆发式增长，宇树科技通过核心专利的密集布局，正在从“技术研发”向“规模化商业落地”全面冲刺。此次外观专利的获批，不仅增强了其品牌识别度，也为其在全球人形机器人市场的竞争中增添了重要筹码。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
阿里云发布PolarDB AI数据湖库，开启AI原生数据库新元
据AIbase报道，在今日（1月20日）举行的 2026阿里云PolarDB开发者大会上，阿里云宣布其云原生数据库PolarDB进行重大升级，正式发布 **AI数据湖库（Lakebase）**等系列原生AI能力。此次发布标志着PolarDB从“云原生”向“AI原生”深度演进，致力于将大模型能力内化为数据库的“血液”。
阿里云首次明确了“AI就绪数据库”的四大核心技术支柱，旨在通过底层架构的重塑，降低开发者构建AI应用的门槛:
● 多模态AI数据湖库（Lakebase）: 采用“湖库一体”架构，实现结构化、半结构化及非结构化数据的统一存储与管理。支持IO与带宽加速，打破了传统数据孤岛。
● 高效融合搜索能力: 在SQL中深度集成向量检索与全文检索，实现语义理解与关键词匹配的精准融合。
● 模型算子化服务: 支持库内推理（In-DB）与AI长短时记忆机制。开发者可直接在数据库内完成语义检索与逻辑加工，确保“数据不出域”，保障隐私安全。
● 面向Agent开发的后端服务: 提供Supabase多租户、Serverless封装等托管能力，大幅加速智能体（Agent）在垂直行业的落地。
阿里云资深副总裁李飞飞表示，AI原生是数据库演进的必然方向。目前，PolarDB的海内外用户规模已突破 2万家，全球部署规模超过 300万核，覆盖全球 86个可用区。其AI相关功能已在金融、汽车、政务等多个核心业务场景中规模化应用。
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据AIbase报道，在今日（1月20日）举行的 2026阿里云PolarDB开发者大会上，阿里云宣布其云原生数据库PolarDB进行重大升级，正式发布 **AI数据湖库（Lakebase）**等系列原生AI能力。此次发布标志着PolarDB从“云原生”向“AI原生”深度演进，致力于将大模型能力内化为数据库的“血液”。
阿里云首次明确了“AI就绪数据库”的四大核心技术支柱，旨在通过底层架构的重塑，降低开发者构建AI应用的门槛:
● 多模态AI数据湖库（Lakebase）: 采用“湖库一体”架构，实现结构化、半结构化及非结构化数据的统一存储与管理。支持IO与带宽加速，打破了传统数据孤岛。
● 高效融合搜索能力: 在SQL中深度集成向量检索与全文检索，实现语义理解与关键词匹配的精准融合。
● 模型算子化服务: 支持库内推理（In-DB）与AI长短时记忆机制。开发者可直接在数据库内完成语义检索与逻辑加工，确保“数据不出域”，保障隐私安全。
● 面向Agent开发的后端服务: 提供Supabase多租户、Serverless封装等托管能力，大幅加速智能体（Agent）在垂直行业的落地。
阿里云资深副总裁李飞飞表示，AI原生是数据库演进的必然方向。目前，PolarDB的海内外用户规模已突破 2万家，全球部署规模超过 300万核，覆盖全球 86个可用区。其AI相关功能已在金融、汽车、政务等多个核心业务场景中规模化应用。
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