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12月 5日
20 条新闻
19:10

保守的谷歌，激进的豆包

本文探讨了豆包手机助手在AI智能助手领域的激进方案及其面临的挑战。豆包通过GUI Agent技术直接操作用户界面，引发安全与合规问题。相比之下，谷歌、OPPO和支付宝等采取更为谨慎的合作方式，强调用户授权与数据安全。未来，AI技术的发展需在尊重用户隐私、数据安全及行业监管的前提下进行，以实现技术创新与商业落地的良性适配。

来源：36氪

# AI智能体 # 模型安全 # 生成模型
19:10

当 AI 撞上移动互联网的旧城墙

豆包AI手机尝试通过大模型LUI技术和计算机视觉，实现意图识别取代APP图形界面的交互革命，展示了AI在智能助手领域的潜力。然而，该技术因触及数据安全、隐私边界及商业利益分配等问题而遭遇微信等平台封禁，揭示了AI应用在移动互联网生态中的复杂挑战。

来源：36氪

# AI智能体 # 模型安全 # 生成模型
19:10

李斌可以造手机，李想为什么不能做AI眼镜？

理想汽车推出AI眼镜Livis，售价1999元起，具备语音控车、第一视角拍摄等功能。该产品基于自研VLA模型，强调与车辆的协同工作能力，定位为‘理想最好的人工智能附件’。李想视其为构建AI终端生态的第一步，目标是将‘理想同学’AI助手的能力从车内扩展至日常生活场景。尽管面临经营挑战，但理想汽车仍致力于成为具身智能领域的领导者。

来源：36氪

# AI智能体 # 模型突破 # 生成模型
18:06

具身智能不要走那条自动驾驶的老路

文章探讨了具身智能领域内公关行为的粗放现象，指出企业间通过片面性能参数对比进行非对然竞争，忽视了技术本质。强调真正的行业地位来源于硬件自研能力和核心算法优异性而非社交媒体上的传播声量。呼吁行业内应减少无效竞争，回归技术创新与积累，以维护产业健康发展。

来源：36氪

# AI智能体 # 模型突破 # 生成模型
18:06

谷歌IMO金牌级Gemini 3深夜上线，华人大神挂帅，OpenAI无力反击

谷歌DeepMind发布Gemini 3 Deep Think，该模型在解决复杂数学、科学难题上表现出色，特别是在并行推理能力方面实现了突破。在多项基准测试中，如HLE和ARC-AGI-2上取得领先成绩。此外，Deep Think还展示了强大的3D场景创建与物理效果模拟能力。同时，谷歌宣布由华人科学家Yi Tay领导的新加坡团队将专注于高级推理及前沿模型研发，旨在推动AGI的发展。

来源：36氪

# 多模态AI # 模型突破 # 生成模型
17:04

华为任正非：大量建设大模型是正确的探索，未来算力一定过剩

华为创始人兼总裁任正非与ICPC主席、教练及获奖选手座谈会纪要公布。在回答关于计算资源的问题时，任正非直言，“以后是算力过剩的，不是你想象的算力不足”。他认为，建数千个、数百个大模型都是正确的探索。华为在解释超节点时提到了950、960、970等型号，但“我们需要多少个‘970’，970在哪儿能用？需要多少台，集群怎么连接”，任正非表示，这是一种线性技术推演，是一定能实现的算力假设。而需求是不是一种线性结构尚未可知，“万一是非线性的呢”。因此，他说：“算力过剩的时代一定会到来的。”（广角观察）

来源：钛媒体

# 模型突破 # 生成模型 # 算力过剩
16:01

Ilya刚预言完，世界首个原生多模态架构NEO就来了：视觉和语言彻底被焊死

NEO，全球首个开源原生多模态架构，由中国研究团队推出。与传统模块化多模态模型不同，NEO采用统一的视觉-语言一体化设计，通过原生图块嵌入、三维旋转位置编码和多头注意力机制等创新技术，实现高效训练及卓越性能。仅用十分之一的数据量，其在多项评测中超越了依赖大规模数据的传统大模型，尤其适合边缘计算场景，为未来多模态AI发展提供了新路径。

来源：36氪

# 多模态AI # 模型突破 # 生成模型
14:58

瑞银证券：现阶段中国出现“AI泡沫”的可能性不大

瑞银证券中国互联网行业分析师熊玮近日发表中国AI智见报告，其中提到现阶段中国出现“AI泡沫”的可能性不大。一方面循环融资有限：领先的AI模型开发商由母公司内部现金流提供资金，而非第三方融资；其次是审慎的资本支出，中国互联网龙头以务实的态度开展AI投资，注重ROI和运营效率，而非前期大量烧钱。瑞银估计2025年中国互联网龙头的合计资本支出约为4000亿元，约为美国同业的十分之一，同时开发出性能相当的大模型。（第一财经）

来源：钛媒体

# AI训练 # 模型突破 # 生成模型
13:55

机器人行业泡沫破灭后，谁会成为新巨头？

机器人正从‘科技硬件’向‘新型劳动力资产’转变，成为可定义、配置与衡量的资本模型。这不仅涉及自动化红利，更是劳动力体系重构的关键变量。机器人行业的发展趋势是从单一设备性能比拼转向组织嵌入能力的竞争，强调系统劳动力解决方案输出能力及任务建模等综合服务。未来的价值锚点在于能否构建可持续交付组织力的资产模型，而非单纯的技术参数领先。

来源：36氪

# AI智能体 # 模型突破 # 生成模型
12:52

第一批被AI赋能的路边摊，上街挣钱

新闻展示了AI技术在中国路边摊经济带来的革新，包括AI调香、手串、下象棋等应用。这些接地气的AI创新利用了大模型和自然语言处理技术，为消费者提供了个性化体验。同时，报道指出，AI创业门槛正在降低，通过加盟或使用傻瓜型AI开发工具，普通创业者也能轻松进入市场。此外，随着Agent Infra的发展，未来AI将更加注重用户体验和系统稳定性。

来源：36氪

# AI智能体 # 模型突破 # 生成模型
11:49

下一个千亿级风口：Physical AI在街头重新定义城市服务

酷哇机器人聚焦于环卫场景，通过具身智能技术解决城市清洁难题，展示了AI在实际生产力中的应用价值。其技术架构基于BEV World Model和视觉语言模型，实现环境理解和任务执行的统一处理。目前，酷哇已稳定实现第四阶段物理智能体能力，向第五阶段迈进。这种端到端的世界模型能够预测未来状态并直接解码动作，使机器人具备类似人类的直觉判断力。

来源：36氪

# 具身智能 # 模型突破 # 生成模型
11:48

中国智能E-bike品牌Urtopia收购美国老牌E-bike品牌Pedego|最前线

中国智能E-bike品牌Urtopia收购美国老牌E-bike品牌Pedego，计划通过整合双方优势资源，在美国市场推出新一代智慧产品。Urtopia将利用其自研的AI系统和Quark DM 1.2中置电机等技术，结合Pedego深厚的线下渠道，开发包括智能头盔、指环在内的周边产品，并提供AI服务订阅，如运动健康记录、语音控制及防盗功能，形成围绕骑行的生态矩阵。

来源：36氪

# AI智能体 # 模型突破 # 生成模型
10:46

豆包手机助手：在部分场景对AI操作手机的能力做规范化调整

“豆包手机助手”账号发文称，团队将在接下来的一段时间，在部分场景，对AI操作手机的能力做一些规范化调整。包括但不限于，对限制刷分、刷激励的使用场景进行能力限制，进一步限制金融类应用的使用，限制部分游戏类使用场景。团队称正在积极寻求与各应用厂商的深度沟通，希望推动形成更加清晰、可预期的规则，避免用一刀切的方式否定用户合理使用AI的权利。（广角观察）

来源：钛媒体

# AI智能体 # 模型安全 # 生成模型
10:46

摩根大通：DeepSeek V3.2为中国AI市场带来第二波冲击，利好多数相关方

摩根大通称，DeepSeek V3.2发布标志中国AI市场迎第二波“DeepSeek冲击”，意味着以中国国内适中的价格即可获得接近前沿模型的开源推理能力，利好中国AI生态的大多数利益相关者，即云运营商、AI芯片制造商、AI服务器制造商、AI智能体平台和SaaS开发商等。分析师Alex Yao在报告中表示，DeepSeek将模型API降价30%-70%，同时长上下文推理可能节省6-10倍的工作量。受益者包括：阿里巴巴、腾讯、百度、中微公司、北方华创、华勤技术和浪潮信息。（广角观察）

来源：钛媒体

# AI智能体 # 模型突破 # 生成模型
10:45

降低AI销售增长目标？微软辟谣

微软下调部分AI产品销售增长目标引发股价下跌，反映了市场对AI商业应用速度低于预期的担忧。尽管微软强调总销售目标未降低，但投资者情绪仍受挫。OpenAI等公司也调整业务重点，集中解决现有问题。这表明AI技术在企业级应用中面临实际挑战，短期内难以实现快速盈利。

来源：36氪

# AI智能体 # 模型突破 # 生成模型
10:45

谷歌下注“氛围编程”

谷歌云与AI编程初创公司Replit建立多年合作伙伴关系，旨在通过AI辅助编程技术（氛围编程）加速软件开发流程，使非专业开发者也能轻松构建应用和网站。此合作将促进更多谷歌AI模型的使用，并为企业用户提供支持。随着AI编程工具的发展，Replit年化收入显著增长至1.5亿美元，体现了AI编程领域的巨大潜力和发展势头。

来源：36氪

# AI编程 # 模型突破 # 生成模型
10:45

连肝36小时不睡，00后天才工程师，瘫坐特斯拉靠FSD保命

xAI工程师Parsa Tajik在感恩节后连续工作36小时，展示了公司内高强度、快速迭代的工作文化。尽管这种工作方式引发了外界对健康和安全的担忧，但xAI凭借其快速的研发节奏，在成立仅几个月后即发布了Grok-1模型，并迅速获得高额估值。这体现了AI领域对于速度与创新的追求，同时也反映了当前行业面临的挑战，包括如何平衡效率与员工福祉。

来源：36氪

# AI智能体 # 模型突破 # 生成模型
09:43

AI 训练师的一天：把模糊需求变成准确数据的幕后故事

本文深入介绍了AI训练师这一关键角色，他们将模糊的业务需求转化为清晰规则，并产出高质量数据，确保模型训练的有效性。通过5W2H方法论，AI训练师能够细化需求、制定明确标注规则并进行预培训和试标以保证数据一致性与质量。此外，文章还强调了复盘对于提升未来项目效率的重要性，展示了AI训练师如何在模型背后扮演着‘秩序维护者’的角色。

来源：36氪

# AI训练 # 模型突破 # 生成模型