https://t.me/AI_News_CN
📈主流AI服务状态页通知 | 🆕汇集全网ChatGPT/AI新闻 #AI #ChatGPT
🔙备用群 https://t.me/gpt345
✨BEST AI中转 https://api.oaibest.com 2.8折起 支持OpenAI, Claude code, Gemini,Grok, Deepseek, Midjourney, 文件上传分析
Buy ads: https://telega.io/c/AI_News_CN
📈主流AI服务状态页通知 | 🆕汇集全网ChatGPT/AI新闻 #AI #ChatGPT
🔙备用群 https://t.me/gpt345
✨BEST AI中转 https://api.oaibest.com 2.8折起 支持OpenAI, Claude code, Gemini,Grok, Deepseek, Midjourney, 文件上传分析
Buy ads: https://telega.io/c/AI_News_CN
中国信通院启动DeepSeek V4国产化适配测试工作
中国信通院宣布，为推动DeepSeek V4与国产软硬件的深度适配，加速技术协同优化及产业应用落地，中国信息通信研究院联合人工智能软硬件协同创新与适配验证中心，正式启动DeepSeek V4国产化适配测试工作。日前，DeepSeek全新一代模型DeepSeek V4正式发布并同步开源。发布当日，多家国产硬件厂商开展“0day适配”。本次适配测试依托人工智能大模型及软硬件评测工业和信息化部重点实验室，以及AISHPerf人工智能软硬件基准体系及测试工具，面向芯片、服务器、一体机、集群、开发框架及工具链、智算设施及平台等AI软硬件产品及系统开展。
——环球网
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
中国信通院宣布，为推动DeepSeek V4与国产软硬件的深度适配，加速技术协同优化及产业应用落地，中国信息通信研究院联合人工智能软硬件协同创新与适配验证中心，正式启动DeepSeek V4国产化适配测试工作。日前，DeepSeek全新一代模型DeepSeek V4正式发布并同步开源。发布当日，多家国产硬件厂商开展“0day适配”。本次适配测试依托人工智能大模型及软硬件评测工业和信息化部重点实验室，以及AISHPerf人工智能软硬件基准体系及测试工具，面向芯片、服务器、一体机、集群、开发框架及工具链、智算设施及平台等AI软硬件产品及系统开展。
——环球网
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
近日，韩国政府与谷歌旗下的人工智能公司 DeepMind 签署了一项重要的合作备忘录，标志着双方将在人工智能（AI）领域展开深入合作。根据报道，韩国科技部与 DeepMind 的协议主要集中在 AI 联合研究、人才培养以及负责任地使用 AI 等方面。
此次合作的核心是即将在 5 月启动的国家科学 AI 研究中心。该研究中心的成立旨在推动韩国在生物、气象、气候等八大领域的技术突破，以增强其在全球 AI 领域的竞争力。这个项目被称为 “K-Moonshot”，是由韩国科技副总 理裴庆勋于今年 3 月启动的，目标是通过攻克国家级难题，提升韩国在 AI 技术上的国际地位，特别是在面对中美两国的竞争时。
此外，双方还将加强在生物科技、气象、气候和 AI 科学家等领域的合作。为了确保合作顺利进行，韩国政府与 DeepMind 计划成立工作组，定期召开视频会议，并每年举行一次线下会议，以保持沟通和协作。
这一合作不仅是为了促进科学研究，还将为韩国的 AI 人才培养提供更为广阔的平台，有助于塑造未来 AI 技术的发展方向。随着双方合作的逐步深入，预计将会有更多创新项目和成果得以实现，为应对全球科技竞争带来新的机遇。
划重点：
🌐 韩国政府与 DeepMind 签署合作备忘录，展开 AI 领域的联合研究。
💡 国家科学 AI 研究中心将于 5 月启动，专注于生物、气象、气候等八大领域的技术突破。
🤝 双方将定期举行会议，确保合作项目的顺利推进与沟通。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
AI 创业公司 LifePrompt 测试显示，ChatGPT 5.2 Thinking 模型在东京大学和京都大学本科入学考试中超过了人类最高分。在东大竞争最激烈的理科三类（医学）考试中，模型得分比最高考生高出 50 分，且数学获得满分。其文科三类考试及京都大学法律、医学部的得分也均超过当届人类第一。
本次测试将试卷转为图像输入，作文由河合塾老师评分。此前 2024 年 ChatGPT-4 曾未能及格，2025 年 o1 模型首次过线。专家指出 AI 极擅长吸收既有数据，获得高分属自然现象，这也意味着应反思目前侧重知识记忆和计算能力的考试制度。
Japan Wire by Kyodo News
🌸 在花频道｜茶馆讨论｜投稿通道
via 科技圈🎗在花频道📮 - Telegram Channel
4月27日，国家发展改革委正式发布公告，依法依规对外资收购通用人工智能平台Manus项目作出禁止投资决定，并明确要求相关当事人立即撤销该项交易。
作为全球首款通用人工智能体，Manus自2025年3月上线以来表现出强劲的技术爆发力。数据显示，截至2025年12月初，该平台已处理超过147万亿个token，并创建了逾8000万台虚拟计算机。2025年12月30日，Manus曾宣布计划加入硅谷巨头Meta，并维持在新加坡的运营。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
震惊好莱坞！你刷到的热门大片，背后竟是中国AI在“打工”
最近，华尔街的一则消息打破了影视制作圈的宁静。由亚马逊出品的剧集《大卫王朝》中，有73个极具视觉冲击力的特效镜头并非出自传统好莱坞工作室之手，而是由生成式AI技术完成。令人意外的是，这些镜头背后的技术支撑，竟是来自中国互联网公司快手所开发的AI工具。这种技术的介入，直接为剧组省去了巨额的外景拍摄和后期人力成本。
这并非孤例。目前的全球视频生成模型领域，中国正展现出惊人的“霸榜”实力。在相关技术排行榜的前十名中，中国企业已经稳稳占据了七个席位。除了快手，阿里巴巴、字节跳动等科技巨头也纷纷下场，推出了各自的杀手级产品。凭借天然的海量数据优势，中国企业正在视频生成领域筑起一道难以逾越的技术壁垒。
降本增效的“神操作”:短剧行业成先行者
如果说好莱坞大片还在尝试阶段，那么短剧行业则已经彻底被AI重塑。利用AI制作短剧，其成本远低于传统的真人拍摄模式。中国制作团队正通过AI模型快速生成高画质、强叙事的视频内容，这种高效的生产力让海外同行感到压力倍增。
以快手的“可灵AI”为例，其商业化表现同样亮眼，据悉该产品有近七成的收入直接来自海外市场。这种“技术出海”的态势表明，中国AI视频技术不仅在技术端领先，在市场化落地层面也走在了世界前列。
挑战与机遇并存:未来一两年的行业洗牌
当然，AI视频生成并非一路坦途。目前，该行业仍面临着算力成本高昂以及版权归属等棘手挑战。如何在生成高质量内容的同时保护创作者权益，依然是行业亟待解决的课题。
尽管如此，技术发展的车轮并未停下。业内专家预测，未来一到两年内，AI视频技术将从“辅助工具”进化为行业的“中流砥柱”。当越来越多的影视作品、短视频甚至广告出自中国AI之手，全球内容创作的版图或许将被重新改写。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
最近，华尔街的一则消息打破了影视制作圈的宁静。由亚马逊出品的剧集《大卫王朝》中，有73个极具视觉冲击力的特效镜头并非出自传统好莱坞工作室之手，而是由生成式AI技术完成。令人意外的是，这些镜头背后的技术支撑，竟是来自中国互联网公司快手所开发的AI工具。这种技术的介入，直接为剧组省去了巨额的外景拍摄和后期人力成本。
这并非孤例。目前的全球视频生成模型领域，中国正展现出惊人的“霸榜”实力。在相关技术排行榜的前十名中，中国企业已经稳稳占据了七个席位。除了快手，阿里巴巴、字节跳动等科技巨头也纷纷下场，推出了各自的杀手级产品。凭借天然的海量数据优势，中国企业正在视频生成领域筑起一道难以逾越的技术壁垒。
降本增效的“神操作”:短剧行业成先行者
如果说好莱坞大片还在尝试阶段，那么短剧行业则已经彻底被AI重塑。利用AI制作短剧，其成本远低于传统的真人拍摄模式。中国制作团队正通过AI模型快速生成高画质、强叙事的视频内容，这种高效的生产力让海外同行感到压力倍增。
以快手的“可灵AI”为例，其商业化表现同样亮眼，据悉该产品有近七成的收入直接来自海外市场。这种“技术出海”的态势表明，中国AI视频技术不仅在技术端领先，在市场化落地层面也走在了世界前列。
挑战与机遇并存:未来一两年的行业洗牌
当然，AI视频生成并非一路坦途。目前，该行业仍面临着算力成本高昂以及版权归属等棘手挑战。如何在生成高质量内容的同时保护创作者权益，依然是行业亟待解决的课题。
尽管如此，技术发展的车轮并未停下。业内专家预测，未来一到两年内，AI视频技术将从“辅助工具”进化为行业的“中流砥柱”。当越来越多的影视作品、短视频甚至广告出自中国AI之手，全球内容创作的版图或许将被重新改写。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
近日，OpenAI 发布了一款名为 Privacy Filter 的新模型，旨在帮助开发者有效脱敏文本中的个人身份信息（PII）。该模型的参数规模达到了 1.5 亿，采用了混合专家（MoE）设计，并以 Apache 2.0 协议在 Hugging Face 和 GitHub 平台开源，供开发者下载、定制和商业使用。
Privacy Filter 的核心优势在于其深度语言理解能力，能够通过上下文识别非结构化文本中的敏感信息。与传统的基于规则的隐私过滤工具不同，该模型能够准确保留公开信息的同时，对与特定个体相关的敏感数据进行遮盖或脱敏。这一能力使得开发者在训练管线、索引流程、日志记录和审核环节中，能够构建更为强大的隐私保护机制。
该模型能够支持高达 12.8 万个 Token 的上下文窗口，并通过受限维特比算法解码出连贯的片段。在评估中，Privacy Filter 在 PII-Masking-300k 基准测试中表现出色，F1 分数达到了 96%。经过对评估中发现的标注问题进行修正后，该模型的 F1 分数进一步提升至 97.43%，显示了其在识别个人敏感信息方面的高效性。
OpenAI 表示，Privacy Filter 并不是匿名化工具，无法替代合规认证。在法律、医疗和金融等高敏感性场景中，人工审核及领域特定的评估和微调仍然是必不可少的。此外，Privacy Filter 的设计旨在保护用户的隐私，能够在本地设备上运行，用户在使用 AI 工具时，不必担心个人信息泄露。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
4月27日，百度在AI Day开放日上正式发布通用智能体GenFlow4.0，并对Office Agent进行全面升级，标志着百度文库与网盘联手打造出首个全端可用的“AI工作台”。GenFlow4.0深度兼容OpenClaw等开源框架，支持个人与团队用户在PC及移动端一键部署智能体。截至目前，该系列智能体月活跃用户数已突破1亿，月任务交付量达2亿次，展现出极高的市场渗透率与用户粘性。
此次升级核心在于实现了对办公套件的深度重构。Office Agent现支持跨模态内容的并行调用与元素级自由编辑，显著提升了PPT排版、Excel复杂数据处理及万字长文生成的效率。
技术层面上，GenFlow4.0通过升级“记忆中心”与“意图架构”，实现了全周期的自主思考与任务规划，使其从被动工具向主动协作的“数字员工”转变。
在生态协同方面，百度网盘通过“团队空间”解决了Agent与底层数据脱节的行业痛点，让AI原生继承组织权限与协作历史。目前平台已吸引超24万开发者入驻，覆盖6000余家企业。百
度还计划于5月发布视频剪辑Agent及团队版“Agent协作军团”。这种将大模型能力深度嵌入垂直存储与协作场景的策略，正加速推动AI从单纯的技术演示向端到端的业务流程交付演进。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
京东启动“Aidol创造营”计划，全球征集AI智能硬件项目
在全球人工智能浪潮加速涌现的背景下，京东于 4 月 27 日正式对外宣布，启动一项名为“Aidol创造营”的全球招募计划。该计划旨在挖掘并筛选全球范围内的优秀AI智能硬件项目，通过资源整合与产业协同，目标在今年年内成功孵化出 101 个具有行业标杆意义的AI硬件产品。
为了确保入选项目能够快速落地并实现商业化突破，京东此次拿出了覆盖全生命周期的五大核心资源作为“底牌”。首先，在资金支持方面，京东将为项目提供高效的资本对接渠道，解决初创团队的后顾之忧。其次，在增长维度上，京东将利用其成熟的供应链体系提供全链路包销支持，直接赋能产品销量增长。
技术开放也是本次计划的重头戏。京东将深度开放“JoyInside”技术能力，帮助合作伙伴降低研发门槛。此外，针对有志于全球市场的团队，京东还提供了出海全程护航服务，助力本土创新走向国际。
在营销端，入选项目将获得京东线上线下全渠道的流量曝光，极大提升品牌的市场声量。这一系列举措标志着京东正在通过构建AI硬件生态矩阵，试图从底层技术到终端消费市场，全方位重塑AI时代的硬件产业链布局。目前，该计划已面向全球开发者与企业开放申请通道。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在全球人工智能浪潮加速涌现的背景下，京东于 4 月 27 日正式对外宣布，启动一项名为“Aidol创造营”的全球招募计划。该计划旨在挖掘并筛选全球范围内的优秀AI智能硬件项目，通过资源整合与产业协同，目标在今年年内成功孵化出 101 个具有行业标杆意义的AI硬件产品。
为了确保入选项目能够快速落地并实现商业化突破，京东此次拿出了覆盖全生命周期的五大核心资源作为“底牌”。首先，在资金支持方面，京东将为项目提供高效的资本对接渠道，解决初创团队的后顾之忧。其次，在增长维度上，京东将利用其成熟的供应链体系提供全链路包销支持，直接赋能产品销量增长。
技术开放也是本次计划的重头戏。京东将深度开放“JoyInside”技术能力，帮助合作伙伴降低研发门槛。此外，针对有志于全球市场的团队，京东还提供了出海全程护航服务，助力本土创新走向国际。
在营销端，入选项目将获得京东线上线下全渠道的流量曝光，极大提升品牌的市场声量。这一系列举措标志着京东正在通过构建AI硬件生态矩阵，试图从底层技术到终端消费市场，全方位重塑AI时代的硬件产业链布局。目前，该计划已面向全球开发者与企业开放申请通道。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
来自硅谷的两位大亨 —— 埃隆・马斯克和萨姆・阿尔特曼，因 OpenAI 的创始使命而在加州法庭展开了一场激烈的对决。马斯克指控阿尔特曼背离了他们共同创办的非营利组织 OpenAI 的初衷，指责其将其转变为盈利企业。
本次诉讼的焦点是马斯克指控阿尔特曼、OpenAI 总裁格雷格・布罗克曼及其主要合作伙伴微软违反合同和不当得利。陪审团选择将在周一开始，双方的开庭陈述预计将在本周内进行，整个审判预计将持续两到三周。除了马斯克和阿尔特曼，微软首席执行官萨蒂亚・纳德拉等硅谷大佬也将出庭作证。
OpenAI 对此案坚决否认，表示马斯克在 2017 年同意将公司转变为盈利实体是必要的下一步。同时，OpenAI 还指出，马斯克的资金支持是对非营利组织的税收可抵扣捐款，并不赋予他在 OpenAI 中的所有权。OpenAI 的回应称马斯克是因为 “嫉妒” 和对离开的 “遗憾” 而提起诉讼。
本案的结果对 OpenAI 意义重大，因为该公司预计将在今年以约 1 万亿美元的估值公开上市。马斯克的诉求包括解除阿尔特曼和布罗克曼的职务，以及超过 1340 亿美元的赔偿金，马斯克希望这些赔偿金能重新分配给 OpenAI 的非营利部门。此外，他还要求撤销公司作为盈利实体的重组。
2015 年，马斯克与阿尔特曼等人共同创办了 OpenAI，马斯克的投资约为 3800 万美元。但自 2017 年以来，随着马斯克对 OpenAI 进展的不满，他与阿尔特曼的关系逐渐恶化，并在 2018 年离开了董事会，此后没有再提供任何资金。在马斯克离开后的岁月中，OpenAI 推出了广受欢迎的 ChatGPT，并从微软筹集了数十亿美元，成为全球最有价值的私人公司之一。
划重点：
🧑⚖️ 马斯克指控阿尔特曼及 OpenAI 违反创始协议，要求赔偿超过 1340 亿美元。
🚀 OpenAI 坚称马斯克的资金为税收可抵扣的捐款，强调其转型为盈利企业是必要的。
🤖 本案结果对 OpenAI 至关重要，该公司预计将在今年以约 1 万亿美元的估值上市。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI 战略重心调整：编程模型 Codex 正式并入 GPT-5.5 架构
近日，OpenAI 正式宣布了一项重大技术整合：终止其专用编程模型 Codex 的独立产品线。从即日起，Codex 的核心能力将全面并入 GPT-5.5 主模型。这意味着自 GPT-5.4 版本之后，市场上将不再有专门的编程分支，而 GPT-5.3 成了独立 Codex 模型的“绝唱”。
这一举动标志着 OpenAI 研发思路的深刻转变，即从“专用插件式”向“内生全能式”演进。过去，开发者习惯于调用专门针对代码优化的 Codex 模型，但随着通用大模型底座性能的飞跃，OpenAI 认为将编程能力作为一种基础属性植入主模型，能够更有效地整合资源。事实上，整合后的 GPT-5.5 在处理复杂编程任务时，资源利用率得到了显著优化。
对于开发者而言，最直观的变化体现在使用成本与效率上。尽管 GPT-5.5 的 API 调用价格上涨了约 20%，但由于模型理解能力的增强，执行同类编程任务所消耗的 Token 数量反而有所减少。这种“单价涨、消耗降”的逻辑，反映了模型在处理逻辑代码时更加精准、高效。
回顾 Codex 的历史，它曾经历过关闭后重新回归的波折，而此次彻底并入主模型，预示着 AI 编程已不再是一个需要独立维护的“特殊技能”，而是衡量通用大模型智能水平的基石级指标。OpenAI 此举不仅是为了提升产品线效率，更是在向外界传递一个信号：未来的 AI 将不再依赖碎片化的工具包，一个足够强大的通用智能大脑，本身就应具备顶尖的工程实操能力。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
近日，OpenAI 正式宣布了一项重大技术整合：终止其专用编程模型 Codex 的独立产品线。从即日起，Codex 的核心能力将全面并入 GPT-5.5 主模型。这意味着自 GPT-5.4 版本之后，市场上将不再有专门的编程分支，而 GPT-5.3 成了独立 Codex 模型的“绝唱”。
这一举动标志着 OpenAI 研发思路的深刻转变，即从“专用插件式”向“内生全能式”演进。过去，开发者习惯于调用专门针对代码优化的 Codex 模型，但随着通用大模型底座性能的飞跃，OpenAI 认为将编程能力作为一种基础属性植入主模型，能够更有效地整合资源。事实上，整合后的 GPT-5.5 在处理复杂编程任务时，资源利用率得到了显著优化。
对于开发者而言，最直观的变化体现在使用成本与效率上。尽管 GPT-5.5 的 API 调用价格上涨了约 20%，但由于模型理解能力的增强，执行同类编程任务所消耗的 Token 数量反而有所减少。这种“单价涨、消耗降”的逻辑，反映了模型在处理逻辑代码时更加精准、高效。
回顾 Codex 的历史，它曾经历过关闭后重新回归的波折，而此次彻底并入主模型，预示着 AI 编程已不再是一个需要独立维护的“特殊技能”，而是衡量通用大模型智能水平的基石级指标。OpenAI 此举不仅是为了提升产品线效率，更是在向外界传递一个信号：未来的 AI 将不再依赖碎片化的工具包，一个足够强大的通用智能大脑，本身就应具备顶尖的工程实操能力。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
网易有道云笔记发布“LLM Wiki”套件，重新定义AI时代知识管理
在人工智能技术深度重构生产力的当下，传统的笔记记录方式正迎来一场质变。近日，网易有道云笔记正式推出了专为AI时代打造的“LLM Wiki”技能套件。这一动作不仅标志着个人知识库管理进入了新阶段，也向外界传递了一个核心理念：在AI大模型普及的今天，知识库的终极形态应当是“知识增量编译器”，而非传统的搜索引擎。
从“被动检索”转向“主动编译”
长期以来，用户使用笔记软件的核心痛点在于“记录容易，寻找难”。即便拥有强大的搜索功能，在海量、零碎的信息面前，传统的关键词索引往往显得力不从心。
此次发布的“LLM Wiki”技能套件，试图从底层逻辑上解决这一问题。它不再将笔记库仅仅看作一个存储和调取数据的“仓库”，而是利用大语言模型（LLM）的理解与整合能力，将用户碎片化的知识储备进行深度关联与加工。这意味着，当用户面对复杂的知识体系时，AI可以像编译器一样，将零散的信息点自动梳理、逻辑归纳，最终转化为结构清晰、具有高参考价值的系统化知识。
行业视角：AI正拆掉软件的“外壳”
事实上，网易有道的这一举措正契合了当前软件行业的整体趋势。随着AI能力的下沉，未来的软件形态可能不再强调单一的界面交互，而是更加注重后台逻辑的重塑。通过将大模型能力深度嵌入笔记场景，用户不再需要频繁地进行“搜索”动作，而是通过与AI的协作，直接获得处理后的答案或知识框架。
这种从“搜索引擎”到“知识编译器”的逻辑转变，不仅提升了信息处理的效率，更为个人和企业打造数字化、智能化的第二大脑提供了技术底座。
总结
“LLM Wiki”的推出，是网易有道在AI应用层面的又一次重要探索。它证明了在AI时代，优秀的工具不应只是被动等待指令的工具，而应成为能够理解、编译并增值用户个人知识的智能伙伴。对于广大重度依赖笔记软件的知识工作者而言，这无疑预示着一个高效、智能的协作办公新时代已经到来。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在人工智能技术深度重构生产力的当下，传统的笔记记录方式正迎来一场质变。近日，网易有道云笔记正式推出了专为AI时代打造的“LLM Wiki”技能套件。这一动作不仅标志着个人知识库管理进入了新阶段，也向外界传递了一个核心理念：在AI大模型普及的今天，知识库的终极形态应当是“知识增量编译器”，而非传统的搜索引擎。
从“被动检索”转向“主动编译”
长期以来，用户使用笔记软件的核心痛点在于“记录容易，寻找难”。即便拥有强大的搜索功能，在海量、零碎的信息面前，传统的关键词索引往往显得力不从心。
此次发布的“LLM Wiki”技能套件，试图从底层逻辑上解决这一问题。它不再将笔记库仅仅看作一个存储和调取数据的“仓库”，而是利用大语言模型（LLM）的理解与整合能力，将用户碎片化的知识储备进行深度关联与加工。这意味着，当用户面对复杂的知识体系时，AI可以像编译器一样，将零散的信息点自动梳理、逻辑归纳，最终转化为结构清晰、具有高参考价值的系统化知识。
行业视角：AI正拆掉软件的“外壳”
事实上，网易有道的这一举措正契合了当前软件行业的整体趋势。随着AI能力的下沉，未来的软件形态可能不再强调单一的界面交互，而是更加注重后台逻辑的重塑。通过将大模型能力深度嵌入笔记场景，用户不再需要频繁地进行“搜索”动作，而是通过与AI的协作，直接获得处理后的答案或知识框架。
这种从“搜索引擎”到“知识编译器”的逻辑转变，不仅提升了信息处理的效率，更为个人和企业打造数字化、智能化的第二大脑提供了技术底座。
总结
“LLM Wiki”的推出，是网易有道在AI应用层面的又一次重要探索。它证明了在AI时代，优秀的工具不应只是被动等待指令的工具，而应成为能够理解、编译并增值用户个人知识的智能伙伴。对于广大重度依赖笔记软件的知识工作者而言，这无疑预示着一个高效、智能的协作办公新时代已经到来。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
中国信通院今天宣布，正式启动DeepSeek V4国产化适配测试，推动模型与国产软硬件深度协同、加速产业落地。本次测试依托工信部重点实验室与AISHPerf基准体系开展，覆盖芯片、服务器、一体机、集群、开发工具链、智算平台等全栈AI软硬件产品，聚焦DeepSeek V4全系列模型的推理、微调流程。
评测从适配易用性、功能完备性、优化效果、性能、成本五大维度评估，并新增长序列处理、代码能力、智能体调用成功率、任务拆解等专项指标，形成立体化评测体系。
DeepSeek V4发布当日已实现多家国产硬件Day-0适配，标志国产AI软硬件进入同频迭代阶段。
本次测试将客观验证适配水平，强化国产算力支撑，加快构建自主可控AI生态。
DeepSeek V4包含V4-Pro（旗舰版）与V4-Flash（轻量版）双版本，两大版本均原生支持100万Token超长上下文（约75万字），采用自研DSA稀疏注意力机制，百万上下文推理成本降低70%，显存占用减少40%。
V4-Pro：总参数达1.6万亿，激活参数49B，主打顶级性能上限，对标GPT-5、Claude Opus等全球顶尖闭源模型，适配复杂推理、代码生成、科研计算等高难度任务。
V4-Flash：总参数284B，激活参数13B，主打高效低成本，推理能力接近Pro版，速度更快、价格更低，适合日常交互、内容创作、企业轻量化部署等场景。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：快科技)
新插件 Endless Toil 让 AI 编程代理在读到劣质代码时发出哀鸣
开发者 Andrew Vos 发布了 GitHub 插件 Endless Toil，支持 Claude 和 Codex。该插件会实时扫描 AI 代理处理的代码，并根据其质量触发不同程度的人类呻吟声。声音级别随代码混乱程度从轻微呜咽提升至凄惨哀嚎，为开发者提供代码复杂度和维护压力的直觉反馈。
这种让技术发出“痛苦”声音的尝试已成为一种亚文化。类似项目还包括让 ThinkPad 小红点发声的 nubmoan，以及在 MacBook 被拍打时尖叫的付费应用 SlapMac。Endless Toil 让 AI 代理在人类进行“氛围编程”产生混乱代码时，以声音形式表达其背后的维护成本。
Decrypt
🌸 在花频道｜茶馆讨论｜投稿通道
via 科技圈🎗在花频道📮 - Telegram Channel
开发者 Andrew Vos 发布了 GitHub 插件 Endless Toil，支持 Claude 和 Codex。该插件会实时扫描 AI 代理处理的代码，并根据其质量触发不同程度的人类呻吟声。声音级别随代码混乱程度从轻微呜咽提升至凄惨哀嚎，为开发者提供代码复杂度和维护压力的直觉反馈。
这种让技术发出“痛苦”声音的尝试已成为一种亚文化。类似项目还包括让 ThinkPad 小红点发声的 nubmoan，以及在 MacBook 被拍打时尖叫的付费应用 SlapMac。Endless Toil 让 AI 代理在人类进行“氛围编程”产生混乱代码时，以声音形式表达其背后的维护成本。
Decrypt
🌸 在花频道｜茶馆讨论｜投稿通道
via 科技圈🎗在花频道📮 - Telegram Channel
英政府部门在 AI 数据中心能源需求上存在巨大分歧
英国政府正面临一个重大的挑战：在推动清洁能源的同时，也希望将国家打造成人工智能（AI）领域的超级大国。然而，负责这两项目标的政府部门之间似乎存在严重的不一致。新西兰科学、创新与技术部（DSIT）和新西兰能源安全与净零排放部（DESNZ）对于未来 AI 数据中心的电力需求预估截然不同。
DSIT 认为，到 2030 年，AI 数据中心的电力需求将达到 6 吉瓦，而 DESNZ 则认为这一数字将不足 6 吉瓦的十分之一。这一差距引发了非政府组织 Foxglove 的关注，该组织的战略主管 Tim Squirrell 表示，政府对数据中心对环境影响的无知让人感到震惊。伦敦大学学院的研究员塞西莉亚・里卡普也指出，这种分歧可能源于部门能力不足或对大型科技公司的不切实际幻想。
DESNZ 负责英国的碳预算计划，阐明政府如何实现国际气候目标。Foxglove 曾向 DESNZ 提交环境影响评估申请，询问如何将 AI 数据中心的增长纳入碳排放预测中。DESNZ 回应称，研究人员可以参考商业服务行业的整体能源消耗预测，而并未单独对数据中心的增长进行预测。
根据该预测，整个行业的能源消耗到 2025 年至 2030 年间将增加 528 兆瓦，约相当于 170 万户家庭的用电量。这个预测值远低于 DSIT 在 “英国计算路线图” 中提到的 AI 数据中心所需电力的十倍。DSIT 的报告强调，到 2030 年，英国至少需要 6GW 的 AI 数据中心容量。
在此期间，DSIT 似乎对其早前发布的 AI 数据中心排放预测进行了修订，增加了超过百倍的排放数字。最初，DSIT 预测的额外 AI 计算能力的碳排放为 0.025 到 0.142 万吨，后更新为 34 到 123 万吨，约占英国预计总排放量的 0.9% 到 3.4%。
DESNZ 的一位发言人表示，数据中心的排放已纳入他们的模型中，AI 能源委员会也在探索吸引投资和支持清洁能源的发展。碳预算 7 将在今夏发布。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
英国政府正面临一个重大的挑战：在推动清洁能源的同时，也希望将国家打造成人工智能（AI）领域的超级大国。然而，负责这两项目标的政府部门之间似乎存在严重的不一致。新西兰科学、创新与技术部（DSIT）和新西兰能源安全与净零排放部（DESNZ）对于未来 AI 数据中心的电力需求预估截然不同。
DSIT 认为，到 2030 年，AI 数据中心的电力需求将达到 6 吉瓦，而 DESNZ 则认为这一数字将不足 6 吉瓦的十分之一。这一差距引发了非政府组织 Foxglove 的关注，该组织的战略主管 Tim Squirrell 表示，政府对数据中心对环境影响的无知让人感到震惊。伦敦大学学院的研究员塞西莉亚・里卡普也指出，这种分歧可能源于部门能力不足或对大型科技公司的不切实际幻想。
DESNZ 负责英国的碳预算计划，阐明政府如何实现国际气候目标。Foxglove 曾向 DESNZ 提交环境影响评估申请，询问如何将 AI 数据中心的增长纳入碳排放预测中。DESNZ 回应称，研究人员可以参考商业服务行业的整体能源消耗预测，而并未单独对数据中心的增长进行预测。
根据该预测，整个行业的能源消耗到 2025 年至 2030 年间将增加 528 兆瓦，约相当于 170 万户家庭的用电量。这个预测值远低于 DSIT 在 “英国计算路线图” 中提到的 AI 数据中心所需电力的十倍。DSIT 的报告强调，到 2030 年，英国至少需要 6GW 的 AI 数据中心容量。
在此期间，DSIT 似乎对其早前发布的 AI 数据中心排放预测进行了修订，增加了超过百倍的排放数字。最初，DSIT 预测的额外 AI 计算能力的碳排放为 0.025 到 0.142 万吨，后更新为 34 到 123 万吨，约占英国预计总排放量的 0.9% 到 3.4%。
DESNZ 的一位发言人表示，数据中心的排放已纳入他们的模型中，AI 能源委员会也在探索吸引投资和支持清洁能源的发展。碳预算 7 将在今夏发布。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
