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Gemini 更新助力危机用户更快获取心理健康支持

近日,谷歌对其聊天机器人 Gemini 进行了重要更新,旨在帮助处于危机中的用户更迅速地找到心理健康资源。这项更新恰逢谷歌面临一起非正常死亡的诉讼,指控其聊天机器人 “教唆” 一名男子自杀。这一事件引发了社会对人工智能产品安全性和责任的广泛讨论。

在更新后,Gemini 将自动识别与自杀或自残相关的危机对话,并启动 “可获得帮助” 模块,迅速引导用户获取心理健康危机资源,如自杀热线或危机短信服务。谷歌表示,此次更新将整个流程简化为 “一键式” 界面,让用户能更加方便地寻求帮助。

此外,新的帮助模块还包含更具同理心的回复,旨在鼓励人们主动寻求专业帮助。一旦激活,相关选项将始终在对话中显现,让用户在需要时能够随时获得支持。谷歌在重新设计过程中咨询了临床专家,力求为危机中的用户提供更好的服务体验。

为了进一步支持全球心理健康资源,谷歌还宣布将在未来三年内向全球热线提供 3000 万美元的资金。这一举措反映出谷歌对于社会责任的重视,同时也表明了他们对提升聊天机器人对弱势用户保护能力的承诺。

尽管谷歌的 Gemini 在应对危机方面表现优于许多竞争对手,但业内仍存在对人工智能产品是否能够有效保护用户的质疑。其他人工智能公司,如 OpenAI 和 Anthropic,也在努力提升对弱势用户的检测和支持能力。此次更新标志着谷歌在改善心理健康支持方面迈出了重要一步。

划重点:

🌟 谷歌更新 Gemini,帮助用户更快获取心理健康资源。

💡 新增 “一键式” 界面,简化寻求帮助的流程。

💰 未来三年将提供 3000 万美元资金支持全球心理健康热线。


via AI新闻资讯 (author: AI Base)
程序员用AI三天生成违章举报网页版,App预计两个月内上线

据媒体报道,成都程序员蒲海洋近日发布了一款融合AI视觉识别技术的车辆违章自动举报程序,旨在通过技术手段提升交通监督效率。该项目于2025年启动构思,蒲海洋在今年春节期间仅用一周时间便完成了演示版本开发,并借助AI工具在三天内生成了网页版。目前,该程序的安卓与iOS客户端开发进度已达80%,预计将在两三个月内正式登陆应用商店。

该程序核心技术优势在于将传统的长周期手动举报流程压缩至十几秒。系统集成高精度AI模型,支持自动识别车道线、信号灯,并能精准区分机动车与非机动车道,从而实现对违章行为的自动分类与判定。

值得关注的是,蒲海洋在App中引入了“自动变焦与目标跟随”功能,确保在复杂天气或光影环境下,镜头仍能锁定违章车辆并保持高精度的识别表现,目前综合识别准确率已突破90%。

在数据安全与合规层面,该程序采用本地存储方案,用户拍摄的原始视频不经过开发者服务器,而是直接对接交管部门官方接口。同时,系统保留了人工二次确认环节,以AI初筛配合人工终审,规避算法误判风险。

尽管该项目在社交平台引发了关于“全民监督”边界的讨论,但从行业视角看,这标志着端侧AI视觉技术在垂直民生领域的深度渗透。若未来能成功对接官方数据系统,此类应用将有效弥补公共监管盲区,驱动城市交通治理向数智化、全民化协同转型。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
美团李树斌:餐饮商家拥抱 AI 的第一步是“信息线上化”

据报道,在2026中国餐饮连锁峰会上,美团高级副总裁李树斌发表了题为“让 AI 读懂你的店”的主旨演讲。他指出,餐饮商家进入 AI 时代的首要任务,并非追求高大上的技术改造,而是夯实最基础的“本地生活信息基建”。

核心观点:AI 不知道物理世界长什么样

李树斌深入分析了 AI 时代消费者行为模式的转变:

需求复杂化: 消费者正从简单的“关键词搜索”转向“复杂多意图表达”(例如:推荐一家适合带宠物、能看夕阳且人均200元以内的法餐)。

推荐逻辑重构: AI 模型本质上不直接接触物理世界。如果门店的经营信息(如:菜品特色、实时库存、环境标签等)没有实现真实、准确、全面的线上化,AI 就无法在海量数据中精准匹配并推荐给顾客。

战略投入:大众点评追加30亿升级“基建”

为了给 AI 大模型提供一个坚实的“真实信息底座”,美团及旗下平台正加大投入:

深耕底座: 大众点评在过去已投入数百亿资金用于物理世界信息线上化。

追加预算:2025年官方宣布,未来5年将至少追加 30亿元 资金,专门用于升级“本地生活信息基建”。

产品创新: 平台将不断创新工具,协助商家将真实的门店细节转化为 AI 可识别的数据资产。

未来愿景:每个商家都将拥有“AI 助理”

美团致力于降低商家使用新技术的门槛:

线上阵地: 北京三快科技有限公司(美团关联公司)将为长期经营的商家提供更优质的线上经营阵地。

全员 AI 化: 平台计划帮助每一个入驻商家都能用上专属的“AI 助理”,协助其处理复杂的顾客需求与店内运营。

结语:从“数字化”到“智能化”的最后一公里

正如李树斌所言,餐饮业拥抱 AI 的门槛不在于算法,而在于数据。当真实的物理空间被精准地映射到数字世界,AI 才能真正成为连接餐厅与食客的超级纽带。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
淘宝商家的“读心术”来了!网萌科技魔方 AI 质检 VOC 入驻服务市场

据报道,深耕客服 BPO 领域16年的 上海网萌网络科技有限公司 宣布,其自研的数智化工具 “魔方 AI 质检 VOC” 正式上线,并成功入驻淘宝服务市场。这款集 AI 自动化质检与用户洞察于一体的利器,旨在为淘宝商家提供一站式的服务风控方案。

核心双引擎:既是“质检员”也是“分析师”

魔方 AI 质检 VOC 并非简单的客服监控工具,它通过两大核心能力重塑了电商服务链路:

AI 全链路质检: 告别低效的人工抽检,实现客服对话100% 全量自动化审核,精准识别服务违规与风控隐患。

VOC 客户之声分析: 利用深度学习技术,从真实的用户反馈中提取关键需求与痛点,将零散的聊天记录转化为可落地的生意增长洞察。

行业背景:从“合规”向“增量”跃迁

随着电商竞争加剧,客服不再仅仅是解决问题的“灭火器”,而是品牌洞察用户的第一触点。

效率革命: 依托 网萌科技 多年的客服运营经验,该工具能帮助商家快速建立规范化服务体系。

赋能增长: 通过对 VOC 数据的深度解析,商家可以更早发现产品缺陷或爆款潜质,从而在经营决策中抢占先机。

结语:数智化运营的“必选项”

当 AI 能够精准识别客户的情绪与需求,服务的边界也随之扩展。魔方 AI 质检 VOC 的上线,标志着淘宝商家在实现服务规范化升级的同时,正加速步入精细化运营的增长新轨道。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
微软 GitHub 推出跨模型 AI 审查功能 Rubber Duck 助力提升编程效率

微软 GitHub 于 4 月 6 日发布了一个激动人心的消息,为其 Copilot CLI 推出了一项名为 Rubber Duck 的实验性功能。这项新功能引入了一种跨模型的 “第二意见” 审查机制,旨在帮助开发者提升代码的准确性和效率,最终使 AI 的性能提升近 75%。

在软件开发过程中,早期的决策错误往往会积累成更大的问题,而传统的自我审查方法容易受到模型本身训练偏差的影响。Rubber Duck 的推出,正是为了引入不同的模型作为独立审查者,从而提供多元化的视角,及时发现潜在的错误。这项功能支持用户选择 Claude 系列模型作为主控,接着使用 GPT-5.4 进行代码审查,确保代码的准确性和完整性。

通过 SWE-Bench Pro 基准测试,研究显示 Claude Sonnet 4.6 和 Opus 4.6 的单独运行存在显著性能差距,而 Sonnet 4.6 结合 Rubber Duck 后,成功弥补了 74.7% 的性能差距。在处理复杂任务时,该功能的表现更为突出,得分比基线高出 3.8%。具体案例表明,它能有效识别架构逻辑漏洞、循环覆盖错误以及跨文件的冲突问题。

Rubber Duck 的使用方式灵活多样,支持主动、被动和用户触发的三种审查模式。系统会在制定计划、复杂实现和测试编写后的关键节点自动寻求审查,也可以在开发者陷入问题时被动触发。同时,用户还可以随时主动请求审查,系统会展示反馈内容和修改依据。

目前,Rubber Duck 功能已在实验模式下上线,用户只需安装 GitHub Copilot CLI 并运行 /experimental 命令,即可启用这一新功能,享受 Claude 模型与 GPT-5.4 的协同工作体验。

划重点:

🌟 1. 微软 GitHub 推出 Rubber Duck 功能,引入跨模型的 AI 审查机制,提升编程效率。

🔍 2. 该功能通过结合 Claude Sonnet 4.6 和 GPT-5.4,成功弥补 74.7% 的性能差距。

⚙️ 3. Rubber Duck 支持多种审查模式,用户可主动请求审查,确保代码质量。



via AI新闻资讯 (author: AI Base)
测试显示 AI Overviews 每 10 个答案就有一个是错误的

2026-04-08 14:18 by 奇迹男孩与冰霜巨人

纽约时报的测试显示,Google 搜索的 AI 概括功能 AI Overviews 每 10 个答案有一个是错误的,这听起来还不错,但考虑到 Google 服务每天的搜索量,这意味着每分钟就有成千上万的错误信息传播出去。纽约时报和 Oumi 合作利用 AI 工具通过 SimpleQA 评估 AI Overviews 答案的准确性。Oumi 从去年开始执行测试,当时 Google 最好的模型还是 Gemini 2.5,当时 AI Overviews 的准确性是 85%。当模型升级到 Gemini 3 后,AI Overviews 的准确性提高到 91%。AI Overviews 给出答案时会列出引用来源,当它出错时,其答案经常会与引用来源的信息互相矛盾。

https://www.nytimes.com/2026/04/07/technology/google-ai-overviews-accuracy.html

#Google

via Solidot - Telegram Channel
Sonnet 4.6 elevated rate of errors

Apr 8, 06:23 UTC
Investigating - We are currently investigating this issue.

via Claude Status - Incident History
中国电商巨头京东全面拦截员工使用外部AI

京东在三月底正式限制外部人工智能,员工打开外部网站会有页面拦截,不限于豆包、千问、Gemini、DeepSeek、ChatGPT、Grok 等等。拦截页面中有公司自研大模型的使用入口,也有外部人工智能申请入口。与此同时,外卖巨头美团大模型调整,不再推荐业务使用阿里云提供的 Qwen 模型,如果业务仍需使用,需要提交使用原因到老板(一般是x3级别)进行审批。值得一提的是,豆包等大模型目前无需审批,而公司推荐业务使用的是自研的 LongCat(龙猫)。

—— 大厂日爆

via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
西班牙初创公司 Xoople 获得 1.3 亿美元融资,打造 AI 卫星星座

西班牙初创公司 Xoople 近期成功融资 1.3 亿美元,使其总投资额达到 2.25 亿美元。该公司的目标是创建一个卫星星座,旨在通过绘制地球地图来服务人工智能应用。这一星座将依托 Xoople 的 EarthAI 平台,该平台基于微软 Azure 构建,专注于从地球表面收集精确的实时数据,以支持智能体 AI 系统的日益增长的需求。

Xoople 成立于 2019 年,经过七年的研发,致力于构建一个持续更新的地球物理变化数据层,以便为机器学习提供支持。该公司计划在本季度将其技术推向市场。目前,Xoople 已能够访问来自欧洲航天局等政府机构的卫星图像,并将这些信息转换为可以用于环境监测和风险预测的数据集。

借助最新的融资,Xoople 希望能够出售其自主研发的地球观测卫星数据。公司在声明中指出,该星座将扩大企业获取物理世界智能的渠道,从而推动人工智能和智能体的革新。尽管卫星的具体发射日期尚未确定,Xoople 的首席执行官 Fabrizio Pirondini 表示:“每个重要的计算时代都会产生新的记录系统,定义这些系统的企业将成为时代的经济中心。”

该公司将其技术视为提供可靠、透明的数据访问渠道,尤其在企业越来越依赖智能体和自主代理的背景下,监督和管理这些系统显得尤为重要。人工智能的效果往往取决于其训练数据的质量,而连接数字系统与物理世界的专有数据集(Xoople 称之为 “地球记录系统”)正逐渐成为关键的竞争优势。

Xoople 表示,这些系统将推动变革,使人工智能能够更安全地与物理世界互动,潜在的应用领域包括政府机构及大型企业在优化供应链、基础设施、农业预测、资源规划、保险风险建模及城市规划等方面的需求。此外,该公司还与美国航天和国防承包商 L3Harris Technologies 达成协议,为其卫星星座开发传感器。

划重点:

🌍 Xoople 获得 1.3 亿美元融资,致力于打造 AI 卫星星座。

🛰️ 公司目标是通过 EarthAI 平台收集地球实时数据,服务人工智能。

🤝 与 L3Harris Technologies 合作,推进卫星传感器的开发。


via AI新闻资讯 (author: AI Base)
微软 Bing 团队开源 “Harrier” 多语言嵌入模型

微软的 Bing 团队近日宣布开源其最新的词嵌入模型 “Harrier”。该模型在多语言 MTEB v2 基准测试中表现优异,支持超过 100 种语言,为用户提供了更为强大的语言处理能力。Harrier 的训练数据包括超过 20 亿个示例以及来自 GPT-5 的合成数据,采用了 32,000 个词元的上下文窗口,使其在多语言任务中具备更高的准确性和灵活性。

在参数配置上,Harrier 拥有一个完整的 27 亿参数版本,此外还推出了两个更小的版本,分别为 0.6 亿参数和 2.7 亿参数,旨在为低性能硬件的用户提供可行的解决方案。这三款模型均已在 Hugging Face 平台上以 MIT 许可证发布,方便开发者进行使用和集成。

嵌入模型在人工智能系统中扮演着至关重要的角色,尤其是在搜索、信息检索和数据组织等任务中。随着 AI 技术的发展,嵌入模型的需求愈加迫切,能够帮助 AI 代理独立处理更复杂的多步骤任务。因此,微软表示,Harrier 的发布将推动 AI 技术在各个领域的应用。

未来,微软计划将 Harrier 技术集成到 Bing 搜索引擎中,以及用于新一代 AI 代理的基础服务。这一战略将进一步提升 Bing 在 AI 领域的竞争力,满足用户对高效信息处理的需求。

划重点:

🌍 Harrier 模型支持超过 100 种语言,具备强大的多语言处理能力。

💡 该模型采用超过 20 亿个示例及 GPT-5 数据训练,确保了高准确性。

🚀 微软计划将 Harrier 集成到 Bing 及新一代 AI 代理服务中,提升搜索引擎性能。


via AI新闻资讯 (author: AI Base)
谷歌搜索 AI 概览准确率仅 90%,易受虚假信息影响

《纽约时报》近日报道,谷歌的 AI 概览(AI Overviews)准确率约为 90%。这一数据的背后是每年超过 5 万亿次的搜索量,意味着每小时可能会生成超过 5700 万条错误答案,平均每分钟接近 100 万条错误信息。

初创公司 Oumi 对谷歌搜索进行评估,采用 SimpleQA 基准分析了 4326 次搜索结果。结果显示,谷歌的 Gemini 2 在去年 10 月的准确率为 85%,而到今年 2 月,Gemini 3 这一数字提升至 91%。然而,Oumi 的评估方法主要依赖于 AI 工具,这可能导致数据偏差。此外,谷歌对同一搜索查询可能生成不同的概览,增加了结果的不确定性。

具体来看,AI 概览与原始信息来源不符的比例已从 Gemini 2 的 37% 上升至 Gemini 3 的 56%。这意味着用户在看到某些概览时,往往会发现与之不符的链接或者准确的概览中却引用了错误的信息。有记者甚至发布虚假博客后,谷歌在次日的概览中引用了相关内容,显示出 AI 概览容易被操纵。

此外,用户斯蒂芬・潘瓦西在搜索摔跤手胡克・霍根(Hulk Hogan)的死讯时,AI 概览明确表示 “没有可信报告显示霍根已去世”,但页面下方却出现了 “霍根之死谜团加深” 的文章标题。这一自相矛盾的现象引发了用户对 AI 生成内容的可靠性质疑。

面对这些问题,谷歌发言人对 Oumi 的测试方法提出了质疑,认为其评估并未能真实反映搜索行为。

划重点:

🔍 AI 概览的准确率约为 90%,每小时可能产生 5700 万条错误答案。

📈 Gemini 3 的准确率提升至 91%,但与原始信息不符的比例已升至 56%。

🤖 AI 概览易受虚假信息影响,用户对其可靠性产生质疑。


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腾讯正式发布“龙虾”QBotClaw:国内首个支持主流大模型API自由配置的AI浏览器

今日,腾讯正式发布国内首个AI驱动的浏览器产品“龙虾”QBotClaw,标志着浏览器正从单纯的网页访问工具演变为具备全场景感知与复杂任务执行能力的AI助理。

该产品核心亮点在于其极高的开放性,支持用户自由配置国内各大主流大模型的API Key,打破了以往AI浏览器与单一模型深度绑定的局限。首期上线的Mac版本已深度集成QQ浏览器Skill,Windows版本也预计于近期推出,旨在降低大模型使用门槛,实现“人人都能用上龙虾”的行业普惠目标。

在技术架构上,QBotClaw通过内置的X5use高精度识别技术为浏览器赋予了敏锐的视觉感知,结合上下文感知能力,用户仅需通过简单的指令即可让浏览器自主执行跨页面的复杂任务。除了完全兼容OpenClaw技能生态外,QBotClaw还打通了移动端与桌面端的壁垒,用户通过微信扫码绑定Clawbot后,即可实现对电脑端的远程“遥控”操作。

当前,全球大模型领域正处于从“对话式交互”向“智能体执行”进化的关键节点。腾讯此次推出QBotClaw,不仅是通过AI重构浏览器这一核心流量入口,更是试图利用其开放的API配置机制,构建一个兼容并包的AI应用生态。

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Anthropic推出新模型 暂时仅限科技巨头试用

Anthropic正将一款尚未公开发布的顶级AI模型武装给全球最重要的科技企业,以应对AI驱动的网络安全威胁。周二,Anthropic宣布成立了名为 “Project Glasswing” 的行业联合项目,联合亚马逊、苹果、微软、思科等公司提供工具,将旗下新一代前沿模型Claude Mythos Preview用于关键软件基础设施的漏洞扫描与修复。Anthropic表示,正是由于这一模型能力过于强大,目前暂无向公众开放的计划。在这一背景下,Project Glasswing被定位为先发防御行动,在同等能力向更广泛行为者扩散之前,优先用于防御目的。

—— 华尔街见闻CNBC彭博社

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Google力推在Gmail中使用Gemini 强调不会用用户邮件训练AI

Google正进一步将其生成式人工智能模型 Gemini 深度集成进 Gmail,希望用户在处理邮箱时更多依赖这一工具,同时重点向外界强调隐私与安全不会因此受损。

iframe (www.youtube.com)

目前,Gemini 已在 Gmail 中承担多种辅助功能,例如生成和润色邮件内容、提供回复建议、校对措辞、对收件箱进行优先级排序以及自动概括邮件内容等。Google在最新博文中表示,即便用户在 Gmail 中调用 Gemini,这些邮件数据依然是“完全安全且私密”的。

Google特别强调,旗下所谓“基础”人工智能模型(包括 Gemini 在内)不会使用用户的个人邮件内容进行训练。公司称,Gmail 在设计之初就以安全为前提,用户在 Gmail 里交给 Gemini 处理的任务,都是在一个隔离环境中完成的。

其次,从访问形态上看,Gemini 对邮箱数据的使用是“短暂”的:模型只在执行用户当前指令时短时间访问相关邮件数据,任务完成后即失去对收件箱内容的访问权限,从流程设计上降低了数据泄露的风险。

Gmail 产品副总裁 Blake Barnes 将这一过程比喻为:Gemini 暂时走进一间“私人房间”,房间里放着用户的私密数据,模型利用这些信息完成指定任务后便离开房间,随后不再接触这些信息。

在过去一段时间内,业界已有多起因 AI 模型处理不当而导致数据外泄的案例,这也是Google此番频频强调其做法“与同行不同”的背景。例如,此前有报道称,微软曾被发现意外将用户的机密邮件上传至 Copilot 以进行摘要处理,引发外界对隐私和数据使用方式的质疑。在这样的氛围下,Google显然不希望被归入同一类公司,因此一方面通过持续强化 Gemini 在 Gmail 中的功能吸引用户使用,另一方面又不断向用户保证其隐私和安全不必因此担忧。

via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源:cnBeta.COM)
DLSS 5被全民抵制 71%玩家拒绝:效果再好也不开

自NVIDIA于上个月正式公布DLSS 5技术以来,围绕这场“AI与图形融合”革命的争议就从未停歇。为了一探玩家真实态度,PC Gamer近日发起了一项大规模读者调查。结果显示,绝大多数玩家对这项新技术持抵制态度。

调查数据显示,高达71%的受访读者表示,他们“无论如何都不会被说服开启DLSS 5”。更令人惊讶的是,其中37%的玩家——也是所有选项中占比最高的人群——明确表示:“无论该功能看起来有多好,从道德层面就反对它,永远不会启用。”

当然,并非所有人都对DLSS 5关上大门。调查中:

· 10%的读者表示已经完全被说服,准备好今年秋季该功能上线后第一时间开启。

· 另外9%的受访者愿意在特定游戏中启用DLSS 5。

· 剩余10%的玩家则表示,如果最终游戏效果比首批宣传素材中那种“明显的AI生成感”更好,他们愿意开启。

DLSS 5被NVIDIA CEO黄仁勋称为“图形的GPT时刻”,其核心技术是“将可控3D图形与生成式AI融合”,通过分析单帧画面的色彩与运动向量,实时推断并生成照片级的光照与材质。但批评者担心,这可能导致游戏角色形象趋于同质化的“AI脸”,侵蚀开发者的原始艺术意图。

对此,NVIDIA方面强调,DLSS 5为开发者提供了强度、色调映射、遮罩等精细控制选项,以确保“保留游戏艺术家原本的创作愿景”。不过,从《星空》的演示效果来看,这一承诺能否兑现仍有待观察。

按计划,DLSS 5将于2026年秋季正式上线,首批支持的游戏包括《刺客信条:影》《星空》《上古卷轴4:湮灭 重制版》《霍格沃茨之遗》《生化危机:安魂曲》《永劫无间》等来自Bethesda、Capcom、育碧、腾讯等大厂的作品。

NVIDIA目前展示的DLSS 5演示需要两块RTX 5090显卡协同运行——一块负责路径追踪渲染,另一块专门驱动DLSS 5组件。不过官方表示,实验室中已实现单块显卡运行,最终版本的硬件门槛有望大幅降低。

via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源:3DMGame)
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