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多模态AI
模型安全
12月 5日
20 条新闻
20:14

65岁LeCun被卷回巴黎老家,与小扎一刀两断,曝光神秘AI初创

图灵奖得主Yann LeCun离职Meta,计划创业专注于高级机器智能,基于视觉等感官信息训练AI以理解物理世界。LeCun认为大语言模型虽强大但已触及天花板,缺乏对物理世界的理解和长期记忆能力,提出构建非生成式的联合嵌入预测架构(JEPA)作为未来方向。他强调真正的智能需要能够与环境互动并进行多步推理的世界模型。

来源:36氪

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

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

18:06

400亿机器人、6万亿参数的Grok 5:马斯克访谈中的AI终局与人类意义

马斯克预测未来全球将有300-400亿台人形机器人,并首次通过Grok 5模型看到了实现通用人工智能(AGI)的可能,尽管概率仅为10%。特斯拉正在研发的AI5芯片目标是性能超越英伟达2到3倍且成本降低至十分之一,这将是Optimus人形机器人的核心。此外,马斯克还提出了一个“没有App”的未来世界愿景,其中手机将成为AI推理边缘节点,由AI处理所有交互,预计五年内实现。

来源:36氪

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

16:01

谷歌最强大模型付费上线,在DeepSeek开源后被吐槽太贵

谷歌发布Gemini 3 Deep Think,该模型在复杂推理、数学和科学问题解决方面显著提升。其多轮迭代推理能力支持更精细的代码生成与原型设计,在多项基准测试中取得SOTA成绩。然而,高昂的价格(Ultra会员月费249.9美元)及仅限特定用户群体使用引发了争议,反映出开源模型对封闭商业模型带来的挑战。

来源:36氪

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

16:00

五问百“镜”大战:手机就能干,为啥要买它?

2025年末,AI智能眼镜市场竞争激烈。理想、百度、阿里等企业纷纷推出新品,功能涵盖超高清拍照、AI翻译及导航等。当前各厂商主要聚焦硬件性能如拍摄能力与佩戴舒适度,AI功能尚未成为核心差异化因素。产品形态分为第一视角拍照与带显示的单绿双目光波导两种。未来,随着技术成本降低和用户体验优化,预计3-5年内AI/AR眼镜将进入消费主流。

来源:36氪

16:00

商汤科技贾安亚:企业AI要落地,业务目标与行业理解重于模型本身 | WISE2025商业之王大会

商汤科技贾安亚在WISE2025商业之王大会上指出,AI企业应用正从IT部门主导转向业务驱动模式,聚焦于供应链、人事等容错率较高且能产生显著价值的场景。随着多模态技术成熟及软硬结合带来的成本优化,AI将演变为深度融合企业数据流程的系统化解决方案,而不仅仅是孤立模型。

来源:36氪

14:58

AMD苏姿丰:对泡沫的担忧“有些被夸大了”

据报道,美国半导体巨头AMD行政总裁苏姿丰近日在一场活动上再度被问及人工智能是否是一场泡沫,她对此表示:“以我的观点而言,绝对不是。”AI产业将需要大量像AMD这样的公司的芯片,对泡沫的担忧“有些被夸大了”。她还称,不担心来自英伟达的竞争,也不担心谷歌或亚马逊的竞争。看整体环境时,在夜里睡不着的是“如何在创新方面有更快的行动”。苏姿丰认为,AI目前仍处于初期阶段,而AMD必须准备好提供未来所需的芯片,“下一代模型将会更好”,并强调AI拥有巨大潜力,没有理由不持续推动这项技术走向未来。(广角观察)

来源:钛媒体

12:53

华为任正非最新讲话:AI重在“应用”,着眼于未来3-5年

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,座谈时间是今年11月14日。在座谈中,谈及当下火热的AI,任正非的观点很明确:AI重在应用,不重在发明。

“发明AI只是一家IT公司,应用AI是会强大一个国家。”任正非表示,IT公司对人类的贡献只2%,AI在产业上的贡献则会占到98%。仅以洗煤、炼钢为例,洗煤精度提高0.1%,乘以中国40亿吨的煤炭产量,价值惊人;高炉炼钢效率提升1%,省下的燃料更是难以计数。他强调,人工智能应该是无处不在,如何去应用它,是主要的课题。

华为自己的AI探索,也全围着“应用”转。任正非表示,公司研究“着眼在未来3-5年”。要把大模型用在高炉里,通过数据算出炉温,提前两小时预判铁水硅含量。还可以用在矿山里,让矿工在地面操作机械,避开瓦斯和塌方。此外,还要用在医院里,瑞金医院的病理模型、中山医科大学的眼科远程诊断,都是现成的例子。(广角观察)

来源:钛媒体

12:52

AI眼镜厂商,正在集体拒交“智商税”

AI眼镜市场正处关键转折点,各大厂商如阿里、百度等纷纷入局。技术上,通过多模态处理和大语言模型的集成,AI眼镜在视觉理解、语音识别及实时翻译等方面取得突破;但面临全天候佩戴与全功能体验间物理矛盾的挑战。未来,AI眼镜有望成为继智能手机后的又一重要智能终端,推动人机交互方式革新。

来源:36氪

12:52

刚刚,2026年英伟达奖学金名单公布,华人博士生霸榜占比80%

英伟达研究生奖学金计划宣布2026年度10位博士生获奖者,涵盖加速计算、自主系统、计算机图形学、深度学习等前沿领域。其中8位为华人学者,研究方向包括物理AI问题解决、神经渲染技术、AI安全性保障、通用机器人开发及人机协作等,展示了AI在多模态处理、跨学科融合及实际应用中的最新进展。

来源:36氪

12:00

市值3055亿!摩尔线程敲钟,国产通用GPU第一股来了

市值3055亿!摩尔线程敲钟,国产通用GPU第一股来了

摩尔线程作为国产通用GPU第一股,成功登陆科创板,市值超3055亿元。公司聚焦AI智算领域,从桌面级产品转向高性能、高毛利的AI计算芯片。募集资金主要用于研发新一代自主可控AI训推一体芯片、图形芯片及AISoC芯片。其MUSA架构融合了多种计算能力,推动了国产GPU在AI训练与推理优化方面的突破性进展。

来源:量子位

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

10:46

英伟达+Palantir,打造数据中心“连锁反应”

Palantir、英伟达与CenterPoint Energy合作开发名为“连锁反应”的软件平台,旨在加速AI数据中心建设,解决许可审批、供应链及施工等复杂问题。该平台利用AI工具优化供应链物流,提升项目协同效率,尤其在处理非结构化数据(如电子邮件中的潜在延误信号)方面展现优势。此合作体现了AI在大型基础设施项目中的应用潜力及其对提高算力效率和成本控制的重要作用。

来源:36氪

10:45

Nature重磅:智能的尽头是算力,谷歌大佬承认「预测下一个词即智能」

Nature最新文章揭示,AI智能的增长并非依赖于芯片速度的提升,而是通过结构重组和更多单元接入同一协作网络实现。这表明智能的核心在于预测与协作,而非单一加速。过去十年,大模型的进步源于算力的并行扩展及多节点协作,而非单个芯片性能的增强。这种’由规模触发的智能’展示了AI发展的新路径,预示着未来智能将更加依赖于分布式计算和协同工作,形成一种技术共生关系。

来源:36氪

09:42

Anthropic CEO:把模型一路做大,就真能到 AGI 吗?

Anthropic CEO Dario Amodei 在《纽约时报》DealBook峰会上表示,通过持续扩大模型规模与算力投入即可实现AGI,而非依赖新的技术突破。他强调了Scaling Law的重要性,并以Claude 4.5为例展示了其在编码、科学推理等领域的显著进步。然而,他也指出经济层面的巨大不确定性,包括数据中心投资的风险管理。Amodei还讨论了AI对社会的影响,特别是对工作方式的重构及对未来就业市场的挑战,提出企业、政策和社会层面应对策略。

来源:36氪