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Elevated error rates on API and claude.ai
Sep 22, 07:41 UTC
Investigating - We are currently investigating this issue.
via Claude Status - Incident History
Sep 22, 07:41 UTC
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ChatGPT: Elevated errors on file uploads
Status: Identified
We have identified that some users are experiencing elevated errors with file uploads with ChatGPT. We are working on implementing a mitigation.
Affected components
● File uploads (Degraded performance)
via OpenAI status
Status: Identified
We have identified that some users are experiencing elevated errors with file uploads with ChatGPT. We are working on implementing a mitigation.
Affected components
● File uploads (Degraded performance)
via OpenAI status
据The Information报道，AI巨头OpenAI近日已与中国“果链”龙头企业立讯精密达成战略合作，双方将共同开发一款面向消费者的革命性AI设备。此外，报道还称立讯精密可能并非唯一参与其中的苹果供应商。
同样为苹果代工AirPods、HomePod及Apple Watch组件的歌尔股份，或被邀请为OpenAI的首款消费级硬件产品提供扬声器模块。
据悉，2025年5月，OpenAI曾宣布，将以近65亿美元估值的全股票交易，收购前苹果首席设计官乔纳森·艾维联合创办的一家人工智能设备初创公司。
据知情人士透露，OpenAI首款AI设备目前仍处于原型研发阶段，但其设计理念已引起行业广泛关注：它将被打造为口袋大小的便携形态，搭载先进的上下文感知系统，并深度整合ChatGPT背后的大语言模型，实现更自然的人机交互。
硬件形态可能是眼镜、可穿戴别针、录音笔等形式，还不确定。首批硬件预计发布时间是2026年末或2027年初。
据介绍，这类设备有望成为智能手机之外的全新AI交互方式，从而冲击苹果及其他消费电子厂商的市场份额，挑战智能手机和传统硬件的地位。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：快科技)
据KLA公司执行副总裁兼首席财务官Bren Higgins透露，台积电已锁定15个2nm工艺客户，其中10个为高性能计算（HPC）客户。这表明2nm工艺不仅需求旺盛，而且人工智能（AI）行业将成为其重要应用领域。
Higgins指出，目前约有15个客户正在设计N2工艺芯片，其中约10个为HPC客户，这些客户对性能要求极高。
他未透露具体客户名单，但据行业报告和分析，谷歌、博通、亚马逊和OpenAI等公司正寻求定制AI芯片。
此外，英伟达和AMD也在围绕台积电的2nm工艺规划产品线，如英伟达的Rubin Ultra和AMD的Instinct MI450 AI系列。
台积电2nm工艺的首批主要客户预计将是苹果、联发科和高通等移动客户，因为移动平台对性能要求相对较低。
此前报道显示，台积电2nm的产能预计会远高于3nm，主要原因是2nm工艺更具吸引力的定价结构，这也吸引了HPC客户。
台积电计划在2026年下半年开始2nm工艺的量产，这意味着巨头们有望在2027年初开始采用该工艺。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：快科技)
微软生态报告：Windows on Arm原生应用可覆盖用户90%使用时间
微软宣布 Copilot+ PC 的 Arm 应用生态加速扩展，原生 Arm 版本已覆盖用户 90% 的使用时间。这些 PC 具备超 40 TOPS AI 算力，续航支持 15 小时网页浏览或 22 小时本地视频播放。
性能方面，Copilot+ PC 相较 MacBook Air M2 提升最高达 85%，Office 效率提升约 35%。微软正推动更多开发者与 ISV 借助 Arm 咨询服务和 App Assure 团队加入生态，加速应用适配。
Windows Developer Blog
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微软宣布 Copilot+ PC 的 Arm 应用生态加速扩展，原生 Arm 版本已覆盖用户 90% 的使用时间。这些 PC 具备超 40 TOPS AI 算力，续航支持 15 小时网页浏览或 22 小时本地视频播放。
性能方面，Copilot+ PC 相较 MacBook Air M2 提升最高达 85%，Office 效率提升约 35%。微软正推动更多开发者与 ISV 借助 Arm 咨询服务和 App Assure 团队加入生态，加速应用适配。
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Google 在美推出 Gemini AI 🤖 集成 Chrome 浏览器
Google 宣布自本周四起，在美国地区为 Mac 和 Windows 桌面版 Chrome 浏览器用户推出 Gemini AI 集成功能，首批适用于英文界面用户。未来，iOS 和 Android 用户及 Google Workspace 企业客户也将陆续获得该功能。Gemini 能够智能回答地址栏中的问题、自动摘要长文、查找历史页面，并与日历、地图、YouTube 等应用联动，还将支持多步骤操作如订票、整理文档等。此外，Gemini 将加强浏览器的安全功能，包括防诈骗、密码管理和安全浏览建议。
Cryptopolitan｜Gemini
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Google 宣布自本周四起，在美国地区为 Mac 和 Windows 桌面版 Chrome 浏览器用户推出 Gemini AI 集成功能，首批适用于英文界面用户。未来，iOS 和 Android 用户及 Google Workspace 企业客户也将陆续获得该功能。Gemini 能够智能回答地址栏中的问题、自动摘要长文、查找历史页面，并与日历、地图、YouTube 等应用联动，还将支持多步骤操作如订票、整理文档等。此外，Gemini 将加强浏览器的安全功能，包括防诈骗、密码管理和安全浏览建议。
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9 月 19 日，小米正式开源首个原生端到端语音模型 Xiaomi-MiMo-Audio，该模型基于创新预训练架构和上亿小时训练数据，首次在语音领域实现基于 ICL 的少样本泛化，并在预训练中观察到明显的"涌现"行为。
在多项标准评测中，MiMo-Audio 大幅超越同参数量开源模型，取得 7B 最佳性能。在音频理解基准 MMAU 标准测试集上超过 Google 闭源语音模型 Gemini-2.5-Flash，在 Big Bench Audio S2T 任务中超越 OpenAI 闭源语音模型 GPT-4o-Audio-Preview。
新浪科技 | Hugging Face
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🤖 类型：👀资料
👏 介绍：
《Agentic Design Patterns》是由 Antonio Gulli 撰写的一本关于构建智能系统的实用指南，本书详细介绍了智能体的设计模式，包括如何通过提示链（Prompt Chaining）、路由（Routing）、并行化（Parallelization）、反射（Reflection）、工具使用（Tool Use）、规划（Planning）和多智能体系统（Multi-Agent）等技术来构建智能系统。书中还涵盖了内存管理、学习与适应、模型上下文协议（MCP）、目标设定与监控等关键概念。此外，还讨论了异常处理与恢复、人在回路（Human-in-the-Loop）、知识检索（RAG）、智能体之间的通信（A2A）、资源感知优化、推理技术、守护轨迹 / 安全模式、评估与监控、优先级设定、探索与发现等高级主题。via 老胡周刊资源分享频道 - Telegram Channel
👉 名称：zcf
🤖 类型：🎯项目
👏 介绍：
UfoMiao/zcf 是一个零配置的 Claude 代码流程工具，支持多语言操作，提供了一个交互式菜单来简化安装和配置流程，包括安装 Claude Code、导入工作流程、配置 API 或 CCR 代理、设置 MCP 服务、选择默认模型、配置 AI 记忆以及安装其他辅助工具等功能。via 老胡周刊资源分享频道 - Telegram Channel
🤖 OpenAI研究：AI幻觉在数学上不可避免，先进模型更易“说谎”
OpenAI研究人员在预印本平台arxiv上发表论文指出，由于大模型使用的统计学特性和计算限制，AI幻觉在数学上是不可避免的，即使有完美数据也无法避免产生貌似可信但实际错误的输出。研究强调，这并非工程缺陷，而是源于训练模型的统计学特性，无法通过更先进的工程技术解决。论文指出，大模型在不确定时会“猜测”而非承认无知，损害用户信任。研究测试了包括DeepSeek-V3、Meta AI、Claude 3.7 Sonnet及OpenAI自家GPT系列模型，发现ChatGPT存在幻觉，GPT-5虽有减少但仍会发生。值得注意的是，更先进的推理模型反而更容易产生幻觉：o1推理模型幻觉率为16%，而较新的o3和o4-mini分别高达33%和48%。研究识别出三个导致幻觉不可避免的数学因素：训练数据信息过少时的认知不确定性、模型局限性及计算难解性。
(科技情报)
via 茶馆 - Telegram Channel
OpenAI研究人员在预印本平台arxiv上发表论文指出，由于大模型使用的统计学特性和计算限制，AI幻觉在数学上是不可避免的，即使有完美数据也无法避免产生貌似可信但实际错误的输出。研究强调，这并非工程缺陷，而是源于训练模型的统计学特性，无法通过更先进的工程技术解决。论文指出，大模型在不确定时会“猜测”而非承认无知，损害用户信任。研究测试了包括DeepSeek-V3、Meta AI、Claude 3.7 Sonnet及OpenAI自家GPT系列模型，发现ChatGPT存在幻觉，GPT-5虽有减少但仍会发生。值得注意的是，更先进的推理模型反而更容易产生幻觉：o1推理模型幻觉率为16%，而较新的o3和o4-mini分别高达33%和48%。研究识别出三个导致幻觉不可避免的数学因素：训练数据信息过少时的认知不确定性、模型局限性及计算难解性。
(科技情报)
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OpenAI 研究人员称 AI 幻觉在数学上是不可避免的
OpenAI 研究人员在预印本平台 arxiv 上发表了一篇论文，指出由于大模型使用的统计学特性以及计算限制，即使有完美的数据，AI 仍然会产生貌似可信但实际上错误的输出。研究人员承认，AI 幻觉在数学上是不可避免的，无法通过更先进的工程技术解决。研究人员在论文中称，类似面对考试难题的学生，大模型会在不确定的情况下猜测，产生貌似可信但实际错误的表述，而不是承认不确定性。即使是最先进的 AI 系统，幻觉仍然存在，会破坏信任。研究人员证明，幻觉源于训练大模型使用的统计学特性，而非实现缺陷。研究人员测试了竞争对手 DeepSeek-V3 模型、Meta AI 和 Claude 3.7 Sonnet，以及 OpenAI 自己的 GPT 系列模型。研究人员称，ChatGPT 也会产生幻觉，GPT-5 有更少的幻觉，但幻觉仍然会发生，且更先进的推理模型比简单的系统更容易产生幻觉：o1 推理模型 16% 的时间会产生幻觉，而较新的 o3 和 o4-mini 分别有 33% 和 48% 的时间会产生幻觉。OpenAI 的研究识别了三个导致幻觉不可避免的数学因素：当训练数据集中信息过少时的认知不确定性，模型局限性和计算难解性。
来源：Solidot
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OpenAI 研究人员在预印本平台 arxiv 上发表了一篇论文，指出由于大模型使用的统计学特性以及计算限制，即使有完美的数据，AI 仍然会产生貌似可信但实际上错误的输出。研究人员承认，AI 幻觉在数学上是不可避免的，无法通过更先进的工程技术解决。研究人员在论文中称，类似面对考试难题的学生，大模型会在不确定的情况下猜测，产生貌似可信但实际错误的表述，而不是承认不确定性。即使是最先进的 AI 系统，幻觉仍然存在，会破坏信任。研究人员证明，幻觉源于训练大模型使用的统计学特性，而非实现缺陷。研究人员测试了竞争对手 DeepSeek-V3 模型、Meta AI 和 Claude 3.7 Sonnet，以及 OpenAI 自己的 GPT 系列模型。研究人员称，ChatGPT 也会产生幻觉，GPT-5 有更少的幻觉，但幻觉仍然会发生，且更先进的推理模型比简单的系统更容易产生幻觉：o1 推理模型 16% 的时间会产生幻觉，而较新的 o3 和 o4-mini 分别有 33% 和 48% 的时间会产生幻觉。OpenAI 的研究识别了三个导致幻觉不可避免的数学因素：当训练数据集中信息过少时的认知不确定性，模型局限性和计算难解性。
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