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重拳出击！滴滴首度公开安全AI模型，顺风车风险防控进入“人机协同”新阶段
在近期举办的顺风车安全治理开放日上，滴滴首次向外界展示了其在安全技术领域的最新进展。针对长期困扰行业的反作弊整治及未乘车收费等痛点，平台通过引入前沿的AI技术手段，取得了显著的阶段性治理成效。
智能化判责让违规行为无所遁形
为了应对顺风车场景中高频出现的各类纠纷，滴滴全面推行AI识别与智能判责系统。该系统能够实现风险的主动捕捉与自动处置，极大提升了响应速度。数据显示，在AI模型的辅助下，涉及“未乘车却产生费用”的投诉量大幅下降了97.5%，有效保障了用户的合法权益。
警企联动严厉打击黑产作弊
在打击非法作弊器方面，滴滴展现了零容忍的态度。2024年以来，平台积极配合警方开展专项治理行动，累计推动相关立案27起。通过技术溯源与线索摸排，目前已成功抓捕违法犯罪人员96人，从源头上震慑了试图破坏平台规则的黑产势力。
安全AI模型全面赋能风险防控
本次开放日的重头戏在于安全AI模型的正式亮相。目前，该模型已深度接入安全专家工作台。升级后的系统不仅使风险初步研判的效率提升了21%，其整体风险识别准确率更是达到了93.2%。这种“人机协同”的新模式，标志着平台对潜在安全隐患的预判和处置能力迈上了新台阶。
挑战犹存呼吁文明出行
尽管技术手段在不断优化，但顺风车复杂的出行环境仍给平台治理带来了一定挑战。滴滴方面表示，安全生态的构建需要每一位参与者的共同努力，并呼吁广大司乘用户严格遵守平台规范，通过制度与技术的双重保障，共同营造安全、文明的出行环境。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在近期举办的顺风车安全治理开放日上，滴滴首次向外界展示了其在安全技术领域的最新进展。针对长期困扰行业的反作弊整治及未乘车收费等痛点，平台通过引入前沿的AI技术手段，取得了显著的阶段性治理成效。
智能化判责让违规行为无所遁形
为了应对顺风车场景中高频出现的各类纠纷，滴滴全面推行AI识别与智能判责系统。该系统能够实现风险的主动捕捉与自动处置，极大提升了响应速度。数据显示，在AI模型的辅助下，涉及“未乘车却产生费用”的投诉量大幅下降了97.5%，有效保障了用户的合法权益。
警企联动严厉打击黑产作弊
在打击非法作弊器方面，滴滴展现了零容忍的态度。2024年以来，平台积极配合警方开展专项治理行动，累计推动相关立案27起。通过技术溯源与线索摸排，目前已成功抓捕违法犯罪人员96人，从源头上震慑了试图破坏平台规则的黑产势力。
安全AI模型全面赋能风险防控
本次开放日的重头戏在于安全AI模型的正式亮相。目前，该模型已深度接入安全专家工作台。升级后的系统不仅使风险初步研判的效率提升了21%，其整体风险识别准确率更是达到了93.2%。这种“人机协同”的新模式，标志着平台对潜在安全隐患的预判和处置能力迈上了新台阶。
挑战犹存呼吁文明出行
尽管技术手段在不断优化，但顺风车复杂的出行环境仍给平台治理带来了一定挑战。滴滴方面表示，安全生态的构建需要每一位参与者的共同努力，并呼吁广大司乘用户严格遵守平台规范，通过制度与技术的双重保障，共同营造安全、文明的出行环境。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Anthropic于2026年4月24日低调发布名为“Project Deal”的内部实验研究，展示了AI代理在真实市场环境中的自主谈判与交易能力。该实验在基于Slack的办公室内市场进行，由Claude模型代表69名员工执行买卖职能。实验结果显示，在涉及真实资金往来的环境下，Claude代理在逾500件上架商品中成功促成186笔交易，总成交额突破4000美元。
技术层面，Anthropic通过并行市场测试对比了不同规格模型的表现，证实Opus模型在谈判博弈中的获利能力显著优于Haiku模型，且人类参与者在交互过程中未能察觉模型性能带来的策略差异。这一结果标志着“代理经济”已从理论模拟转向实操阶段，AI不仅能理解复杂的个性化指令，更能在多轮议价中实现利益最大化。
受此消息影响，传统电商平台eBay股价在当日收盘下跌约4.5%，市场对AI自主寻价能力冲击传统撮合交易模式的担忧日益凸显。业内分析认为，随着AI代理具备闭环交易能力，未来商业交互或将向“模型对模型”的形态演进。这种去中介化的技术趋势正倒逼传统电商平台重新评估其商业模式，AI不再仅仅是辅助搜索的工具，而正演变为具备独立决策能力的商业主体。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
路痴救星来了？高德发布首款AI全模态导航伴侣
在近日举行的发布会上，高德地图正式推出了全新的“AI伴行”产品，这标志着地图软件正在从传统的工具属性向智能化决策助手进化。作为行业内首款针对真实世界出行场景打造的全模态伴随式产品，“AI伴行”旨在为用户提供更具人性化、实时化的导航体验。
深度语义理解，解决“看不懂地图”的痛点
很多用户在步行导航时，常会遇到方向指示不够直观、即便盯着屏幕也找不到北的尴尬。高德“AI伴行”通过接入QwenPaw任务处理框架，赋予了导航系统强大的自然语言理解能力。它不仅能听懂用户的口语化需求，还能通过实时感知用户所处的位置及周边环境，主动识别街景并结合庞大的地图数据库，给出精确的行动建议。
全场景覆盖，复杂需求一语即达
除了基础的指路功能，该产品在处理复杂出行逻辑和景区导览方面也展现出显著优势。例如，在大型景区内，它可以化身为实时“私人导游”，根据位置变化提供讲解与路线规划。这种交互方式打破了以往机械的语音播报，用户只需通过“按住说话”的简单操作，即可与系统进行深度沟通，获得更具逻辑性的出行分析。
技术框架支撑与未来开放计划
“AI伴行”的诞生离不开四项核心技术能力的支撑，其底层逻辑重塑了人与地图的交互关系。目前，该功能已进入测试阶段，首批开启步行导航的用户将率先获得体验资格。高德方面表示，后续将根据测试反馈，逐步扩大开放范围，让更多用户体验到AI技术为日常出行带来的效率革命。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在近日举行的发布会上，高德地图正式推出了全新的“AI伴行”产品，这标志着地图软件正在从传统的工具属性向智能化决策助手进化。作为行业内首款针对真实世界出行场景打造的全模态伴随式产品，“AI伴行”旨在为用户提供更具人性化、实时化的导航体验。
深度语义理解，解决“看不懂地图”的痛点
很多用户在步行导航时，常会遇到方向指示不够直观、即便盯着屏幕也找不到北的尴尬。高德“AI伴行”通过接入QwenPaw任务处理框架，赋予了导航系统强大的自然语言理解能力。它不仅能听懂用户的口语化需求，还能通过实时感知用户所处的位置及周边环境，主动识别街景并结合庞大的地图数据库，给出精确的行动建议。
全场景覆盖，复杂需求一语即达
除了基础的指路功能，该产品在处理复杂出行逻辑和景区导览方面也展现出显著优势。例如，在大型景区内，它可以化身为实时“私人导游”，根据位置变化提供讲解与路线规划。这种交互方式打破了以往机械的语音播报，用户只需通过“按住说话”的简单操作，即可与系统进行深度沟通，获得更具逻辑性的出行分析。
技术框架支撑与未来开放计划
“AI伴行”的诞生离不开四项核心技术能力的支撑，其底层逻辑重塑了人与地图的交互关系。目前，该功能已进入测试阶段，首批开启步行导航的用户将率先获得体验资格。高德方面表示，后续将根据测试反馈，逐步扩大开放范围，让更多用户体验到AI技术为日常出行带来的效率革命。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
根据 Epoch AI 与 Ipsos 最新的联合调查，Anthropic 旗下的 AI 助手 Claude 在美国展现出了极其独特的用户画像。数据显示，高达 80% 的 Claude 成年用户来自年收入超过 10 万美元的家庭，这一比例在所有主流 AI 助手中位居榜首。
高净值人群的垂直选择
相比之下，其他竞争对手的用户财富集中度明显较低。微软 Copilot 以 64% 的高收入用户比例位列第二，而行业领头羊 ChatGPT 与 Grok、Google Gemini 均持平于 56%，社交巨头旗下的 Meta AI 则仅为 37%，其用户构成与 Claude 形成了鲜明对比。
尽管用户“含金量”极高，但 Claude 在整体市场渗透率上仍处于追赶状态。在高收入群体中，ChatGPT 依然凭借 37% 的市场份额占据统治地位，而 Claude 的实际覆盖率仅为 6%，这意味着它目前更像是一款服务于特定精英阶层的垂直化工具。
技术鸿沟或加剧经济差距
值得警惕的是，这种用户分布的差异可能带来深层的社会影响。Anthropic 此前的研究表明，更强大的 AI 模型在复杂交易谈判中能为用户争取到更多利益，而使用弱势模型的用户往往在无意识中处于劣势。
如果高性能 AI 模型持续向高收入群体集中，这种“数字杠杆”可能会进一步扩大现有的经济差距。目前，仍有 44% 的高收入人群尚未接触人工智能，随着技术的深度渗透，AI 助手的使用偏好或将成为未来职业竞争力和财富积累的关键变量。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
AI 是一种压迫性技术
2026-04-26 22:05 by 夜袭动物园
Ali Alkhatib 认为 AI 是一个政治项目，其意图是将权力和能动性从个人和组织转移至中心化的权力结构。这些权力结构目前主要集中在少数科技巨头以及它们投入巨资的 AI 实验室手中。现代 AI 系统脱胎于暴力也是基于暴力：其第一种暴力形式是数据获取的暴力，AI 公司的爬虫无视任何规则抓取数据；第二种暴力形式发生在数据标注和清洗过程中；第三种暴力形式则是其数据集带有殖民主义的西方视角；第四种是利用 AI 工具对边缘群体施加暴力，比如 grok 的比基尼改图。AI 被认为能提高生产力，但实际过程中它却是被用于压榨员工。企业通过指出 AI 可取代员工迫使员工更努力工作，而不是要求加薪或改善工作条件，这种威胁削弱了员工的个人力量，让员工认为自己没有价值。自 ChatGPT 流行以来，制作虚假信息和操纵叙事比以往任何时候都认为，破坏了人类建立起来的可靠生产、验证和传播可信信息的基础设施，如果没有对 AI 输出的验证，使用者将是用信仰取代可信度。
https://tante.cc/2026/04/21/ai-as-a-fascist-artifact/
#评论
via Solidot - Telegram Channel
2026-04-26 22:05 by 夜袭动物园
Ali Alkhatib 认为 AI 是一个政治项目，其意图是将权力和能动性从个人和组织转移至中心化的权力结构。这些权力结构目前主要集中在少数科技巨头以及它们投入巨资的 AI 实验室手中。现代 AI 系统脱胎于暴力也是基于暴力：其第一种暴力形式是数据获取的暴力，AI 公司的爬虫无视任何规则抓取数据；第二种暴力形式发生在数据标注和清洗过程中；第三种暴力形式则是其数据集带有殖民主义的西方视角；第四种是利用 AI 工具对边缘群体施加暴力，比如 grok 的比基尼改图。AI 被认为能提高生产力，但实际过程中它却是被用于压榨员工。企业通过指出 AI 可取代员工迫使员工更努力工作，而不是要求加薪或改善工作条件，这种威胁削弱了员工的个人力量，让员工认为自己没有价值。自 ChatGPT 流行以来，制作虚假信息和操纵叙事比以往任何时候都认为，破坏了人类建立起来的可靠生产、验证和传播可信信息的基础设施，如果没有对 AI 输出的验证，使用者将是用信仰取代可信度。
https://tante.cc/2026/04/21/ai-as-a-fascist-artifact/
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随着人工智能技术的飞速演进，OpenAI 近期为其最新的 GPT-5.5 模型发布了全新的提示词（Prompt）官方指南。这份指南传达了一个核心信号：开发者必须摒弃过去针对旧模型编写的冗长指令，转向更加精简、以结果为导向的沟通方式。
旧指令成为性能绊脚石
OpenAI 明确警告，将旧版本的提示词堆栈直接迁移到 GPT-5.5 可能会适得其反。过去由于模型推理能力有限，开发者往往需要提供极其详尽的步骤指导，但在更聪明的 GPT-5.5 面前，这些多余的描述反而会缩小模型的搜索空间，导致回答变得生硬且机械。
官方建议开发者从零开始构建指令，仅保留目标产出、成功标准和必要约束。与其事无巨细地指挥模型“第一步做什么、第二步做什么”，不如直接告诉它“解决这个问题，成功标准是什么”，让模型利用其增强的推理效率自行寻找最优路径。
角色定义重回核心地位
有趣的是，曾经在提示词社区引发争议的“角色定义”在 GPT-5.5 时代重新获得了官方认可。OpenAI 推荐了一套包含七个部分的提示词结构，并将“角色定义”置于首位，用于设定模型的身份背景和工作职能。
此外，为了降低流式输出时的感知延迟，指南还建议加入“开场白”机制，即在执行复杂任务前先发送一两句确认信息。这种针对 GPT-5.5 深度优化的策略，不仅能提升模型的逻辑准确性，还能显著改善最终用户的使用体验。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
DeepSeek核心专家加盟，元戎启行全面转向大模型技术路线
在北京车展这一汽车行业盛会上，前DeepSeek多模态技术的核心研究员阮翀以元戎启行首席科学家的身份正式亮相，这一动作标志着元戎启行在自动驾驶技术布局上的重大转向。
元戎启行首席执行官周光在现场明确表示，多模态大模型在 2026 年初已经迎来了突破性的进展。他指出，相较于上一代技术，以大模型为基座的自动驾驶路线在起点上就展现出了压倒性的优势。过去业内普遍采用的“小模型”架构存在难以克服的“跷跷板效应”——即优化了某一场景的性能，往往会损害另一场景的表现，导致无法实现全场景的安全覆盖。基于此，元戎启行已决定全面押注大模型路线。
首席科学家阮翀进一步详细介绍了公司的技术转型细节。目前，元戎启行正致力于从多个分散的小模型架构向统一的基座大模型架构过渡。在这一全新的架构下，系统被细化为驾驶、分析、评论三个具备特定功能的子模型，从而实现更精准的决策与处理。
技术效率的提升同样令人瞩目。得益于架构的优化，公司目前的单次模型迭代周期已大幅缩短，从原先的 100 多小时压缩至仅需 10 余小时。这种研发速度的量级提升，将为自动驾驶技术的快速演进和安全落地提供强有力的支撑。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在北京车展这一汽车行业盛会上，前DeepSeek多模态技术的核心研究员阮翀以元戎启行首席科学家的身份正式亮相，这一动作标志着元戎启行在自动驾驶技术布局上的重大转向。
元戎启行首席执行官周光在现场明确表示，多模态大模型在 2026 年初已经迎来了突破性的进展。他指出，相较于上一代技术，以大模型为基座的自动驾驶路线在起点上就展现出了压倒性的优势。过去业内普遍采用的“小模型”架构存在难以克服的“跷跷板效应”——即优化了某一场景的性能，往往会损害另一场景的表现，导致无法实现全场景的安全覆盖。基于此，元戎启行已决定全面押注大模型路线。
首席科学家阮翀进一步详细介绍了公司的技术转型细节。目前，元戎启行正致力于从多个分散的小模型架构向统一的基座大模型架构过渡。在这一全新的架构下，系统被细化为驾驶、分析、评论三个具备特定功能的子模型，从而实现更精准的决策与处理。
技术效率的提升同样令人瞩目。得益于架构的优化，公司目前的单次模型迭代周期已大幅缩短，从原先的 100 多小时压缩至仅需 10 余小时。这种研发速度的量级提升，将为自动驾驶技术的快速演进和安全落地提供强有力的支撑。
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在物理AI的广阔版图里，自动驾驶被视为最先能啃下的“硬骨头”。近期，英伟达全球副总裁吴新宙在北京的一场沟通会上，分享了这家计算巨头在智能驾驶领域的宏大蓝图，不仅拆解了支撑辅助驾驶的“五层蛋糕”体系，更明确给出了L4级自动驾驶落地的具体时间表。
“五层蛋糕”构建全栈生态
英伟达已不再满足于单纯的芯片供应商角色，而是试图通过“三台计算机”（车端推理、云端训练、仿真验证）构建一个完整的服务体系。吴新宙将其形象地称为“五层蛋糕”:从底层的硬件平台Hyperion，到操作系统、开放模型Alpamayo、仿真工具链，再到最顶层的云端基础设施。
这一体系的核心在于降低车企的开发门槛。特别是在从模块化转向“端到端”架构的过程中，英伟达利用其强大的仿真能力，每天可进行200万次场景验证，极大提升了模型训练效率。目前，英伟达正积极推动各大车厂接入Hyperion平台，以期实现标准化与规模化的飞跃。
视觉派的坚持与冗余策略
在技术路线的选择上，吴新宙是一位坚定的“视觉派”。他认为视觉传感器的像素密度和上限远超激光雷达，足以支撑高阶辅助驾驶。然而，针对要求更高的L3和L4级系统，英伟达依然将激光雷达视为不可或缺的安全冗余。他透露，英伟达正与欧美供应商合作，为高阶智驾方案寻找稳定的硬件支持。
L4落地的倒计时:2028年覆盖30城
对于行业内关于“直接跳过L3进入L4”的争论，吴新宙持务实态度。他认为L3在解放人力方面具有即时价值，而L4则需要庞大的云端运营能力支持。英伟达给出的路线图显示:2025年将交付与奔驰合作的量产项目;2027年联手谷歌开启L4试点;到2028年，英伟达计划携手Uber，在洛杉矶奥运会期间提供无人驾驶服务，并目标覆盖全球20至30个城市。
物理AI的延伸:从汽车到机器人
吴新宙观察到，物理AI的热度正从汽车向机器人领域蔓延。在他看来，汽车本质上就是一个机器人，未来的智驾和智舱“大脑”将走向高度集成。虽然机器人开发的复杂度更高，但自动驾驶的工程化经验将为其提供重要的技术底层。通过英伟达的全球化平台，这些前沿技术有望在物理世界的各个角落产生生产力的指数级增长。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
安卓首发：荣耀 YOYO 率先接入 DeepSeek-V4 大模型
智能手机领域的 AI 军备竞赛再次升级。荣耀官方最新宣布，其智能助理 YOYO 已正式接入 DeepSeek-V4大模型，成为安卓阵营中首个整合该顶尖 AI 技术的智能体。这一动作不仅标志着双方合作的深化，也意味着移动端 AI 体验迈入了更高阶的阶段。
据悉，此次升级涵盖了性能表现、上下文理解能力以及推理效率三大核心维度。接入 DeepSeek-V4后，YOYO 智能体在处理复杂指令和长文本对话时将展现出更强的逻辑性。通过对底层算法的优化，设备的响应速度与任务处理的精准度均得到了显著提升，能够更从容地应对多样化的用户交互场景。
在具体的体验门槛方面，荣耀官方给出了明确的指引。用户需确保 YOYO 智能体的版本号在90.10.28.041及以上，同时系统环境需处于 MagicOS8.0或更高版本。满足条件的机型即可申请抢先体验，感受新一代大模型带来的交互变革。
回顾过往，这并非双方的首次“联姻”。早在2025年初，荣耀 YOYO 助理2.0就已成功接入 DeepSeek 架构，而此前发布的自研70亿参数“魔法大模型”更是为其 AI 生态奠定了坚实基础。从最初的自动化尝试到如今深度融合高性能大模型，移动端 AI 正在从简单的指令执行者向真正的“智能管家”加速演进。
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智能手机领域的 AI 军备竞赛再次升级。荣耀官方最新宣布，其智能助理 YOYO 已正式接入 DeepSeek-V4大模型，成为安卓阵营中首个整合该顶尖 AI 技术的智能体。这一动作不仅标志着双方合作的深化，也意味着移动端 AI 体验迈入了更高阶的阶段。
据悉，此次升级涵盖了性能表现、上下文理解能力以及推理效率三大核心维度。接入 DeepSeek-V4后，YOYO 智能体在处理复杂指令和长文本对话时将展现出更强的逻辑性。通过对底层算法的优化，设备的响应速度与任务处理的精准度均得到了显著提升，能够更从容地应对多样化的用户交互场景。
在具体的体验门槛方面，荣耀官方给出了明确的指引。用户需确保 YOYO 智能体的版本号在90.10.28.041及以上，同时系统环境需处于 MagicOS8.0或更高版本。满足条件的机型即可申请抢先体验，感受新一代大模型带来的交互变革。
回顾过往，这并非双方的首次“联姻”。早在2025年初，荣耀 YOYO 助理2.0就已成功接入 DeepSeek 架构，而此前发布的自研70亿参数“魔法大模型”更是为其 AI 生态奠定了坚实基础。从最初的自动化尝试到如今深度融合高性能大模型，移动端 AI 正在从简单的指令执行者向真正的“智能管家”加速演进。
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