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Affected components
● Image Generation (Degraded performance)
● GPTs (Degraded performance)
● Connectors/Apps (Degraded performance)
● ChatGPT Atlas (Degraded performance)
● App (Degraded performance)
● Login (Degraded performance)
● Conversations (Degraded performance)
● Compliance API (Degraded performance)
● Agent (Degraded performance)
● Deep Research (Degraded performance)
● File uploads (Degraded performance)
● Voice mode (Degraded performance)
● Search (Degraded performance)

via OpenAI status

Elevated errors for uploading files

Apr 20, 13:31 UTC
Investigating - We are currently investigating an issue related to uploading files on Claude.ai and Claude API. Some users will see their uploads failing and they are advised to retry.

via Claude Status - Incident History

DeepSeek Web/APP 快速模式性能异常（DeepSeek Web/APP Instant Mode Performance Abnormal）

Apr 20, 20:40 CST
Investigating - We are currently investigating this issue.

via DeepSeek Service Status - Incident History

谷歌正与美满电子洽谈合作 研发全新AI推理芯片

via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：环球市场播报)

Telegraph

谷歌正与美满电子洽谈合作 研发全新AI推理芯片

据两位直接知情人士透露，谷歌正与美满电子科技（Marvell）洽谈合作，研发两款全新芯片，旨在更高效地运行人工智能模型。其中一款为内存处理单元，设计用于配合谷歌张量处理单元（TPU）协同工作；另一款则是专为运行 AI 模型打造的全新 TPU 芯片。 这些举措凸显出，用于支撑智能体等商用产品的 AI 推理芯片需求正急剧攀升。英伟达在 3 月的 GTC 大会上发布了一款旨在提升推理任务效率的芯片，名为语言处理单元（LPU），该芯片基于英伟达以 200 亿美元从初创公司 Groq 获得授权的技术打造。 谷歌此…

跨境电商智能化再进阶：吉宏股份与亚马逊云科技开启AI全域深度合作

近日，一场以“云聚算力·智算全球”为主题的合作启动会在业界引发关注。吉宏股份与亚马逊云科技正式宣布，双方将深化在AI全域应用领域的战略合作，这标志着跨境电商领域正迎来一场深刻的智能化变革。

此次合作的核心在于将亚马逊云科技的全栈AI能力，深度植入吉宏股份的电商全域业务场景中。双方高管与技术专家在会上共同发布了AI联合创新的阶段性成果，并明确了未来业务智能化升级的六大战略支点：

首先是重构用户体验与运营模式。通过对购物旅程的重新设计和运营逻辑的数字化翻新，提升整体商业效率。其次是变革开发范式，利用先进的技术架构赋能业务快速迭代。

值得关注的是，双方将重点打造**“吉宏Agent数字员工”。这一举措预示着AI将不再仅仅是辅助工具，而是作为具备自主执行能力的“员工”深度参与到跨境电商的日常运作中。此外，双方还将在自研算力与数据资产的整合、以及AI安全加固**方面展开深度协作，确保在智能化转型的同时，筑牢数据与业务安全的底座。

业界分析认为，此次启动会的召开意味着双方的协同已进入全新阶段。通过资源整合与技术共创，双方旨在共同探索跨境电商的创新应用场景，并向行业输出可借鉴的AI应用范式。这种深度的技术融合，不仅将加速吉宏股份自身的智能化进程，也将为整个跨境电商行业的技术演进提供新的思路。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)

上海 AI 实验室发布创新 ViraHInter 模型，提升抗病毒药物研发效率

上海人工智能实验室联合复旦大学、上海交通大学医学院附属瑞金医院及上海市病毒研究院，推出了一款名为 ViraHInter 的全新 AI 预测模型。这一模型的推出，标志着抗病毒药物研发进入了一个新的阶段，能够在无需进行湿实验的情况下，预测病毒将如何 “劫持” 人体内的蛋白质。

ViraHInter 是一种结合蛋白序列与结构双模态的 AI 模型。传统的蛋白相互作用预测方法，通常只分析氨基酸序列或三维结构，然而 ViraHInter 的突破之处在于其能够同时精准把握这两种信息。这一模型通过生成病毒与宿主蛋白复合物的全原子三维结构，详细描绘了每个原子的相互关系，为药物设计奠定了基础。同时，它利用蛋白语言模型，识别出在病毒快速变异中仍然保留的保守模式，从而提高预测的准确性。

在一系列的基准测试中，ViraHInter 的表现令人瞩目。其在病毒 - 人类蛋白相互作用的预测精度上达到了0.50，这一结果比 AlphaFold3高出4.5倍，远超其他预测方法。科研团队还利用这一模型对三种流感亚型进行了分析，成功锁定了33个共享的宿主因子，显示出 ViraHInter 在抗病毒药物研发中的巨大潜力。

更为重要的是，当面对新出现的病毒时，ViraHInter 展现出了强大的适应能力。在序列同源性严格受控的测试中，该模型的表现依旧优异，证明了其在应对新发病原体时的广泛应用潜力。这一发现将为抗流感和抗冠状病毒药物的研发新的靶点和方向。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)

阿里上线 Qwen3.6-Max-Preview 预览版：智能体编程能力大幅提升

阿里上线 Qwen3.6-Max-Preview 旗舰模型预览版，核心聚焦智能体编程与世界知识能力的迭代。受架构优化驱动，该模型在 SciCode 与 SkillsBench 基准上分别实现 10.8 和 9.9 的分值增长，并在 SWE-bench Pro 等六项编程评测中位居首位。

与此同时，其世界知识与指令遵循表现同步增强，QwenChineseBench 评分提升 5.3 分。目前该模型已接入 Qwen Studio 及阿里云百炼 API，支持 preserve_thinking 功能并全面兼容 OpenAI 与 Anthropic 规范接口。

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爱奇艺 “AI 艺人库” 计划引发争议 多位艺人否认授权

近日，爱奇艺在 2026 世界大会上宣布推出 “AI 艺人库” 计划，声称已有超过 100 位艺人入驻，包括张若昀、王楚然等知名演员。该计划旨在利用爱奇艺自研的 “纳逗 Pro” 影视制作平台，通过艺人的多模态数据创建专属数字分身，为影视创作提供高效和合规的数字化表演解决方案。

然而，这一计划刚发布便引发了广泛的质疑。多位艺人，包括张若昀、王楚然和于和伟，迅速通过社交媒体发声，表示他们并未签署任何与 AI 相关的授权协议。这一反转引发了公众对数字艺人和 AI 技术合规性的热烈讨论。

爱奇艺的 “AI 艺人库” 原本被认为是推动影视行业创新的重要举措，但艺人的否认使这一计划蒙上阴影。艺人们强调，自己的形象和表演未经同意便被使用，是对个人权益的侵犯。这一事件不仅引发了艺人群体的关注，也使得广大观众对 AI 技术在娱乐行业应用的合规性产生了深思。

在此背景下，关于如何有效保护艺人权益和确保数字技术合规的讨论愈发重要。随着 AI 技术的不断发展，如何平衡创新与保护个人权益，将成为影视行业亟需解决的问题。

划重点：

🌟 爱奇艺推出 “AI 艺人库” 计划，声称已有 100 多位艺人入驻。

⚠️ 多位艺人迅速否认签署任何与 AI 相关的授权，质疑计划的合规性。

🤔 该事件引发公众对 AI 技术在娱乐行业应用的合法性及艺人权益保护的讨论。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)

爱奇艺上线“AI艺人库”惹争议：是降本增效的利器，还是行业“自掘坟墓”？

近日，国内长视频巨头爱奇艺正式推出了“AI艺人库”功能，这一动作在影视行业内激起了千层浪。该功能允许艺人通过授权，在平台上创建属于自己的数字虚拟形象。目前，已有部分一线当红演员率先入驻，开启了真人演员数字化的先河。

据悉，该项技术的核心在于将艺人的形象数据化。在严格保护艺人肖像权的前提下，爱奇艺计划将这些AI形象广泛应用于短剧制作、互动视频开发以及虚拟直播等多种新兴内容场景。对于平台而言，此举旨在解决传统影视拍摄中周期长、成本高、协调难等痛点，通过生成式AI技术实现实质性的降本增效。

然而，这一前卫的尝试并未获得业界的满场喝彩，反而引发了激烈的生存忧虑。不少行业观察者和从业者表达了担忧，认为这种趋势一旦失去控制，可能会导致数字人对真人演员的大规模替代。批评声音指出，这种技术导向的革新或许是在“自掘坟墓”，可能动摇影视行业以“人”为核心的情感创作根基。

目前，爱奇艺正处于生成式AI应用的探索前沿。如何在技术革新与保护行业生态之间寻找平衡，不仅是视频平台需要面对的考题，也将是整个影视工业在AI时代必须解答的难题。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)

国产大模型再突破：Qwen3.6-35B-A3B正式开源，主打高效率与多模态思考

在人工智能开源领域，国产模型再次交出了一份惊艳的答卷。4月19日晚间，备受期待的千问3.6系列中等尺寸模型——Qwen3.6-35B-A3B正式面向全球开发者开源。

这款模型最核心的亮点在于其“以小博大”的极致效率。虽然总参数量高达350亿，但得益于先进的混合专家（MoE）架构，在实际运行推理时仅需激活30亿参数。这意味着开发者可以用更低的算力成本，获得远超同体量模型的智能输出能力。

在多项权威基准测试中，新模型的表现堪称“跨级挑战”。无论是在考察终端编程能力的Terminal-Bench2.0，还是针对真实世界Agent能力的评估中，其表现不仅大幅超越了前代产品，甚至能够与参数量更大的稠密模型一较高下。

除了硬核的编程与逻辑能力，该模型还引入了“多模态思考”模式。在处理复杂的视觉语言任务时，它能够像人类一样对图像进行空间智能分析和识别。在RefCOCO等复杂图像识别测试中，它取得的高分成绩证明了其在理解现实物理世界方面的巨大潜力。

为了让技术更快速地转化为生产力，该模型已实现与OpenClaw、Claude Code等主流Agent框架的深度兼容。这种高度的适配性，使其有望成为开发者本地部署“智能大脑”的首选底座，轻松应对长程且复杂的业务逻辑。

目前，感兴趣的开发者已经可以通过魔搭社区、Hugging Face或Qwen Studio直接下载并体验这一最新的开源成果。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)

开发者注意！阿里云百炼平台API限流政策将迎来重要调整

为了进一步优化平台资源调度并确保整体服务的稳定性，阿里云官方于 4 月 20 日发布通知，宣布将对大模型服务平台“百炼”的多模态交互开发套件实施新的限流措施。

根据公告内容，此次调整将于 2026 年 4 月 28 日正式生效。届时，平台针对多模态交互网关的新建连接数（即默认API调用量）将统一调整为 10 QPS（每秒请求数）。

阿里云方面解释称，调整后的额度经过科学测算，能够支持每分钟新建 600 通会话或每小时处理3. 6 万通会话。这一规格足以覆盖绝大多数开发者的日常调试需求以及常规业务场景的稳定运行。

值得注意的是，本次政策调整具有一定的针对性。对于此前已经通过官方渠道申请并完成限流额度提升的客户，其既有权限将保持不变，不受此次默认值变更的影响。

此次动作反映出云服务商在应对日益增长的大模型调用需求时，正通过更精细化的流量管理手段，平衡个人开发者与企业级用户之间的资源分配。相关开发者需在 4 月 28 日前评估自身业务的调用频次，确保平稳过渡。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)

阿里云优化百炼多模态开发套件 API 调用限流

阿里云宣布将对其百炼多模态交互开发套件的默认 API 调用限流进行调整。根据通知，此次调整将于 2026 年 4 月 28 日正式生效，新的默认限流将设置为每秒 10 次（QPS），以优化平台的资源调度和整体服务稳定性。

此次限流调整的具体规定为，新的限制将支持每分钟新建 600 通会话，每小时则可新建 36000 通会话。这一额度旨在满足大多数开发调试及日常业务场景的需求，确保用户在使用过程中获得更稳定的体验。

阿里云表示，已申请过限流调整的客户将不受本次变更的影响，可以继续按照原有协议进行 API 调用。此次措施是阿里云持续提升用户服务体验的一部分，旨在通过合理的资源分配，进一步推动智能交互技术的发展和应用。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)

阿里巴巴发布 Qwen3.6-Max-Preview：编程智能新标杆

阿里巴巴正式发布了 Qwen 系列新一代旗舰模型 ——Qwen3.6-Max-Preview。这一模型是该系列的早期预览版，用户可以在 QwenStudio 中与之进行交互对话，并通过阿里云百炼 API 以 qwen3.6-max-preview 的名称进行调用。与前一代 Qwen3.6-Plus 相比，Qwen3.6-Max-Preview 在智能体编程、世界知识和指令遵循等多个方面都有了显著提升。

根据阿里巴巴的介绍，Qwen3.6-Max-Preview 在六项主要编程基准测试中取得了最高分，这些基准包括 SWE-benchPro、Terminal-Bench2.0、SkillsBench、QwenClawBench、QwenWebBench 以及 SciCode。这些成绩标志着该模型在编程能力上迈出了重要一步。具体来说，在智能体编程能力方面，Qwen3.6-Max-Preview 在 SkillsBench 中提高了 9.9 分，在 SciCode 中提升了 10.8 分，而在 NL2Repo 和 Terminal-Bench2.0 中分别提升了 5.0 分和 3.8 分。

此外，Qwen3.6-Max-Preview 在世界知识的掌握上也有显著增强，SuperGPQA 的分数提升了 2.3 分，QwenChineseBench 则提高了 5.3 分。同时，该模型在指令遵循能力方面表现出色，ToolcallFormatIFBench 的分数提高了 2.8 分。这些提升使得 Qwen3.6-Max-Preview 成为了智能编程领域的重要创新。

尽管这是预览版本，阿里巴巴表示，Qwen3.6-Max-Preview 仍在积极开发中，后续版本将继续进行优化，力争在未来带来更为强大的功能和性能提升。

划重点：

🌟 Qwen3.6-Max-Preview 是阿里巴巴发布的最新旗舰模型，具有显著的编程能力提升。

📈 六项编程基准测试中，该模型均取得最高分，展示出强大的智能编程能力。

🔧 该模型仍在开发中，未来将继续优化以提供更优质的服务。

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2026 年全球 AI 光收发模块市场规模将达 260 亿美元，供应链瓶颈亟待解决

根据 TrendForce 集邦咨询的最新研究，全球 AI 专用光收发模块市场正在迅速增长。预计到2026年，市场规模将从2025年的165亿美元跃升至260亿美元，年增幅超过57%。这一强劲增长不仅是由于技术规格的升级，更是因为 AI 数据中心建设的加速，导致整体光通信供应链正经历结构性重组。

随着 AI 数据中心的持续扩展，光收发模块的需求也显著增加，尤其是传输速率达到800G 以上的模块，主要用于 AI 服务器集群之间的互联。北美超大型数据中心的流量保持每年超过30% 的增长，推动了 Google、Microsoft 和 Meta 等云端巨头加大对 GPU 和 AI 服务器的投入，进一步推动了对高速光连接的需求。

然而，光收发模块的扩产面临着几大瓶颈。首先，关键组件如电吸收调制激光器（EML）和连续波激光器(CW-LD)的供应紧张，主要是由于产能配置的问题。其次，光学对准等高精度制造过程也限制了产能的提升。此外，功耗与散热问题仍然对整体系统设计和引入速度产生影响。

为了降低供应风险，以 NVIDIA 为首的上游供应商和系统制造商已经调整了采购策略，开始引入战略性长期合同，以确保关键材料的供应，逐步减少对现货市场的依赖。同时，技术路线也在加速转向低功耗线性可插拔光学（LPO）和硅光子整合方案，以取代传统高功耗的数字信号处理器(DSP)架构，缓解功耗和散热带来的压力。

TrendForce 分析指出，AI 光收发模块市场的增长动力已经从单一的产品规格升级转向市场规模扩张、技术世代的切换和应用场景的延伸三大主轴并行发展。随着1.6T 世代的逐步量产，边缘计算和区域数据中心互联（DCI）的需求也在不断成形，800G 与1.6T ZR/ZR + 相干光模块市场将进一步扩张。

划重点:

- 🚀2026年 AI 光收发模块市场规模预计将达260亿美元，年增幅超过57%。

- ⚠️ 关键零部件如 EML 和 CW-LD 面临供应紧张，影响光收发模块的扩产。

- 🔧 供应商开始采用长期采购合约，转向低功耗技术以降低供应风险。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)

华为全新 XMAGE 智拍功能震撼发布，支持 AI 姿势推荐

华为在其 Pura 系列新品发布会上正式推出了全新的 XMAGE 智拍功能，标志着华为在影像技术上的又一次创新。这一功能整合了多项先进技术，包括 AI 姿势推荐、AI 辅助构图、3D 动态照片等，致力于为用户提供更加便捷和智能的拍照体验。

XMAGE 智拍功能的核心之一是 AI 姿势推荐。该功能借助一个拥有2000万条数据的训练数据库，能够快速分析用户的拍照需求，并在300毫秒内提供最佳拍照姿势建议。它通过智能算法理解人物、环境、道具等特征，为用户提供实时的拍照指导，确保每一张照片都能展现最佳效果。

除了姿势推荐，XMAGE 智拍还包括 AI 辅助构图功能。用户只需简单操作，系统便可根据场景自动优化构图，确保照片更加美观。此外，3D 动态照片功能则让用户能够以更具创意的方式记录瞬间，通过多维度呈现，带来视觉上的全新体验。

华为副董事长余承东在发布会上表示，XMAGE 智拍不仅是一个技术上的突破，更是华为对用户拍照需求的深刻理解与回应。他强调，华为一直致力于将最前沿的影像技术带给用户，让每个人都能成为摄影师，轻松捕捉生活中的美好瞬间。

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阿里通义实验室发布语音识别大模型Fun-ASR1.5 30 种语言、方言古诗都能秒转！

在人工智能语音领域，通用性与精准度的平衡一直是行业攻克的难点。 4 月 20 日，阿里通义实验室宣布正式推出语音识别大模型Fun-ASR1.5。这款模型凭借统一的大模型架构，实现了在多语言、多方言以及复杂语境下的跨越式突破。

据了解，Fun-ASR1. 5 的“听力”表现堪称全能。它不仅能够覆盖全球 30 种主流语言，还深度适配了汉语的七大方言体系及 20 多种地方口音。更令行业关注的是，该模型在传统文化领域的表现同样亮眼，即便面对语调跌宕、断句独特的古诗词吟诵，也能实现极高精度的实时转写。

目前，Fun-ASR1. 5 已正式上架阿里云百炼平台。阿里通义实验室表示，该模型将通过API服务的方式，为教育、传媒、金融、科技及文化等多个行业客户提供高效的语音技术支撑，助力各产业实现智能化办公与内容生产的升级。

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微软全球最强 AI 数据中心 Fairwater 提前启用，助力 AI 技术发展

近日，微软总裁兼首席执行官萨提亚・纳德拉宣布，位于美国威斯康辛州 Mount Pleasant 的全球最强 AI 数据中心 Fairwater 已经提前上线。这座数据中心的总投资达到 33 亿美元，约合人民币 225.31 亿元。其核心特点是拥有数十万块英伟达 GB200 超级芯片，性能是全球最快超算的十倍，旨在为前沿 AI 模型的训练提供强大支持。

Fairwater 数据中心的占地面积约为 127.6 公顷，建设了三栋建筑，总屋顶面积达 11.1 万平方米。为了确保设施的稳定与高效，微软采用了深基础桩，总深度达到约 75 公里，使用了约 1.2 万吨的结构钢材。此外，数据中心还铺设了约 193.1 公里的中压地下电缆和 116.8 公里的机械管道，并配备了闭环液冷系统，以提高散热效率。

此次 Fairwater 数据中心的投入使用，标志着微软在 AI 技术领域的重大进展。随着设施的投运，微软还计划在美国其他地区建设更多类似的 Fairwater 数据中心，以满足不断增长的 AI 计算需求。这一举措不仅能够推动 AI 技术的发展，也将为当地经济带来积极影响。

微软在 AI 领域的雄心与投入显示了其对未来科技的重视，也让我们期待更多技术突破的出现。

划重点：

🌍 微软 Fairwater 数据中心总投资达 33 亿美元，已提前上线。

💻 数据中心配备数十万块英伟达 GB200 超级芯片，性能十倍于全球最快超算。

🏗️ 计划在美国其他地区建设更多类似的数据中心，推动 AI 技术发展。

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Users may encounter issue with ChatGPT Business after upgrade or adding new seats for up to an hour

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华为 Sound X 5 官宣预售：AI 大模型赋能音频新体验

华为正式宣布，旗下高端智能音箱系列迎来重磅更新，新款HUAWEI Sound X5已于4月20日14:08开启预售。作为本次升级的核心亮点，Sound X5首次深度集成了 AI 大模型，标志着华为智能音频设备从“听觉交互”向“智慧陪伴”的跨越式进阶。

在声学配置上，Sound X5延续了家族式的高规格音频基因。参考前代Sound X4的硬件布局，该系列通常配备由低音、中音、高音扬声器及无源辐射器组成的八单元声学系统，并搭载华为悦彰（HUAWEI SOUND）低音增强算法。这套系统通过主动控制喇叭振动和优化瞬态响应，不仅有效抑制了失真，更让低频表现深沉且富有力量感。

除了音质的硬核实力，Sound X5在交互设计上也体现了极简美学。用户可以通过“一点、一盖、双拍”等直觉化手势，轻松实现亮灯、静音或熄灯等功能控制。这种将复杂技术隐藏在简单交互背后的设计逻辑，进一步提升了产品的使用便利性。

值得注意的是，华为 Pura 系列及全场景新品发布会将于今日14:30准时拉开帷幕。届时，关于HUAWEI Sound X5的详细参数、AI 大模型的具体应用场景以及最终售价等悬念都将逐一揭晓。这款智能音箱的上市，无疑将为追求高品质家居音效与智能体验的用户提供全新的选择。

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Moonshot AI携手清华大学发布PrfaaS架构，破解大模型算力瓶颈

大语言模型（LLM）的推理性能瓶颈正在被新技术打破。近日，Moonshot AI（月之暗面）与清华大学研究团队联合提出了一种名为**预填充即服务（PrfaaS）**的新型架构。该研究旨在通过优化算力资源分配，解决大模型服务在数据中心部署时面临的硬件限制，显著提升了推理效率。

技术突破:预填充与解码的“手术刀式”分离

目前，大语言模型的推理过程主要分为两个差异化的阶段:

● 预填充阶段（Prefill）: 属于计算密集型，负责处理输入并生成键值缓存（KVCache）。
● 解码阶段（Decode）: 属于内存带宽密集型，负责逐字生成输出。

在传统的服务架构中，这两个阶段通常被挤在同一个数据中心甚至同一台服务器内处理。由于两者对硬件资源的需求截然不同，这种“强行捆绑”往往导致计算资源与带宽之间的分配失衡，进而引发服务拥堵。

核心创新:跨地域的高效协同

PrfaaS架构的核心亮点在于实现了解耦式服务。它将高计算密集的预填充任务卸载到专门的高计算集群上。任务完成后，系统利用通用的以太网技术，将生成的KVCache远程传输至本地解码集群。

这种设计打破了物理空间的限制，使得预填充和解码可以在不同的数据中心同步进行。为了确保传输的高效性，PrfaaS引入了双时间尺度调度机制。该机制能根据实时流量波动灵活分配资源，配合精确的路由机制，确保长文本请求在传输过程中不会因资源不均而产生延迟。

实测表现:吞吐量与延迟的双重优化

研究数据显示，PrfaaS架构在实际应用中表现惊人:

1. 服务吞吐量提升了54%，大幅增强了单位时间内处理请求的能力。
2. 显著降低了响应延迟，用户端感受到的首字生成速度更快。
3. 资源利用率最大化，通过分离计算、网络和存储子系统，规避了传统架构中的拥堵顽疾。

此次Moonshot AI与清华大学的合作，不仅为大规模AI推演提供了新的工程思路，也为未来跨地域算力网络的构建奠定了技术基础。这种“预填充即服务”的模式，或许将成为大模型迈向工业化应用的重要分水岭。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)