09:29 阿里入“镜”,夸克叩门 阿里夸克发布6款AI眼镜,涵盖S1和G1两大系列,旨在成为AI入口,整合千问大模型及阿里生态核心场景。产品定位为全天候智能终端,具备24小时续航能力,并支持支付宝、高德地图等应用。此举措标志着阿里在智能硬件领域的新尝试,通过轻量级载体推动AI能力从手机向物理世界延伸,争夺下一代人机交互主导权。 来源:36氪
22:16 10000个代码文件,我打几把游戏的功夫就搞成Wiki了! Qoder AI编程工具通过强大的多模态模型与专项自研模型结合,实现了对复杂代码工程的高效理解与处理。其Repo Wiki功能能够自动将大型项目转化为结构清晰的Wiki文档,极大提升了代码审查效率及团队协作能力。支持IDE、CLI和JetBrains插件三种形态,满足不同开发者需求。特别在真实软件研发领域展现出卓越性能,包括快速检索大量代码文件、智能问答、由自然语言驱动的任务执行等,为AI辅助编程树立了新标杆。 来源:量子位
21:10 美国宣战,AI曼哈顿计划打响第一枪,“AI科学家”成最新核武器 美国启动”创世纪计划”,旨在通过AI加速科研创新,将其深度嵌入科学假设提出、实验设计及数据分析等环节。该计划强调AI需生成可验证的结果,并与传统物理模型结合以提升预测准确性。同时,神经符号AI的融合被视为迈向人类级智能的关键路径之一。此战略不仅促进科研生产力跃升,还推动了跨学科协作和数据标准化,为实现通用人工智能(AGI)奠定基础。 来源:36氪
19:07 卡卡卡卡卡……马卡龙是真的卡,但态度也是真的好 马卡龙(Macaron),一款被定义为Personal Agent的应用,强调通过深入了解用户需求来提供个性化服务。它利用强化学习驱动的深度记忆技术,以实现长期且连贯的记忆功能,旨在成为用户的智能伙伴。尽管在生成小程序时存在效率与质量上的问题,但其主动挖掘并满足用户潜在需求的能力展示了AI助手向更人性化、陪伴式方向发展的趋势。 来源:36氪
19:06 英伟达内部有人要求“少用AI”,黄仁勋当场发飙:“你疯了吗?” 英伟达CEO黄仁勋强调AI自动化的重要性,要求所有可自动化的任务必须使用AI,并鼓励员工拥抱AI以提升竞争力。公司内部已广泛采用如Cursor等AI编码助手,显示了工程体系向AI原生转变的趋势。黄仁勋个人也积极使用多种AI工具,从ChatGPT到Perplexity,覆盖日常工作各方面。他坚信AI不会替代人类工作,而是改变工作内容,促进生产力提升而不致失业。 来源:36氪
19:06 阿里下场硬刚字节,争夺AI超级入口 阿里发布新版AI助手“千问”,定位为C端生活入口,搭载自家最强Qwen3-Max大模型,旨在打造中国版ChatGPT。面对字节豆包等强劲对手,阿里在AI to C领域加速布局,试图通过构建超级应用入口解决长期的流量焦虑问题。同时,阿里计划在未来三年投入3800亿元建设云和AI基础设施,以期在AI时代重新获取流量优势。 来源:36氪
19:06 吃瓜、开会、追热点,我靠AI稳坐信息高地 ListenHub是一款利用AI技术将长文转为播客的工具,支持多种输入方式包括链接、文件等,并能根据用户需求生成不同长度的播客。它采用了先进的自然语言处理技术和文本到语音转换技术,能够高效提炼文章核心内容并以对话形式呈现。此外,ListenHub还推出了FlowSpeech功能,允许用户使用自定义音色制作更加个性化的播客,满足了从普通听众到专业创作者的不同需求。 来源:36氪
19:06 谷歌重启AI眼镜:富士康代工,三星设计,或2026Q4发布丨智能涌现独家 谷歌正推进两个AI眼镜项目,预计2026年Q4发布。项目采用富士康代工、三星参考设计及高通芯片,并计划配备波导片光学方案与摄像头。基于Gemini AI模型,整合自然语言理解、多模态推理等能力,将应用于物流、医疗培训等领域。谷歌在操作系统、内容生态和AI大模型方面布局完善,成为AI眼镜领域强有力的竞争对手。 来源:36氪
18:04 「AI界淘宝」MuleRun:上线10天涌入21万用户,要做全球最大劳动力外包公司 MuleRun作为全球首个AI Agent交易市场,通过结合80%的SOP和20%的大模型能力,为用户提供解决特定场景下重复、琐碎任务的Agent。平台不仅促进了AI技术在实际问题中的应用,还为创作者提供了变现机会。该模式有望推动AI劳动力外包的发展,加速AI技术在各行业的普及与商业化进程。 来源:36氪
18:04 Gemini 3两小时淘汰ChatGPT,硅谷大佬倒戈:我回不去了 谷歌发布Gemini 3大模型,引发硅谷AI大佬集体赞誉。该模型在推理、速度及多模态处理方面表现出色,被视为谷歌强势回归AI领域的标志。Gemini 3不仅能够编写代码、设计界面,还能自主完成复杂任务如原创研究,标志着从聊天机器人向全能智能体的转变。其成功整合进搜索业务,推动了Alphabet市值接近4万亿美元,显示了商业落地的巨大潜力。 来源:36氪
18:04 我不会画画,却用手机做出了一套四格漫画 文章探讨了AI在四格漫画生成领域的应用,对比分析了KomikoAI、Dashtoon等工具。KomikoAI支持角色定制与编辑灵活度高,但需英文界面;Dashtoon则更专注于“爽漫”创作流程化,操作简便且有社区展示平台。尽管这些工具在人物一致性上表现良好,但在故事叙述能力上仍有待提升。这表明AI技术正逐步降低漫画创作门槛,为非专业人士提供了更多表达方式。 来源:36氪
17:01 《技能五子棋》血洗全网,AI神曲正在入侵你的耳朵 AI音乐创作工具如Suno、Udio和AIVA等正改变音乐产业,显著降低创作门槛。通过深度学习与神经网络技术,这些平台能生成高质量的原创音乐或模仿特定风格的作品。AI辅助下,非专业人士也能快速创作出受欢迎的歌曲,但版权与伦理问题也随之而来。 来源:36氪
16:14 5亿热钱砸向清华AI Infra明星:最大化算力效能筑造智能体基建 无问芯穹完成近5亿元A+轮融资,累计融资近15亿。公司凭借软硬协同、多元异构的技术优势,在AI基础设施领域实现差异化发展。资金将用于扩大技术领先优势、推动AI云与终端方案规模化拓展及加大智能体基础设施研发投入。其“智能体基础设施×(AI云+终端智能)”战略精准把握了智能体时代的核心需求,展示了在云端大算力、终端大模型推理等方面的体系化能力。 来源:量子位
15:58 谷歌AI封神五年,AlphaFold狂揽诺奖,2亿蛋白结构全预测 AlphaFold利用深度学习技术在几分钟内解决了50年的蛋白质结构预测难题,被全球330万研究者使用。它不仅加速了科研进程,还降低了实验成本,使得更多人能够参与复杂蛋白质结构的研究。从药物设计到生物育种,AlphaFold的应用范围广泛,推动了生命科学领域从验证区走向探索区,标志着AI正成为科研生产力工具的重要组成部分。 来源:36氪
14:08 未来将在帕洛阿尔托为您揭晓 本次TechCrunch活动汇聚了多位AI领域专家,探讨了从半导体制造到脑机接口等前沿技术。Mina Fahmi展示了一款能将低声话语转化为文本的智能戒指,而Max Hodak则分享了其在生物混合脑机接口上的进展,旨在帮助瘫痪患者通过思维控制设备。此外,Chi-Hua Chien和Elizabeth Weil两位VC投资人认为当前对AI的投资过于集中在企业级应用上,忽视了更广泛的创新机会。 来源:TechCrunch AI
11:51 李想宣布回归“创业公司管理模式”:理想未来十年将押注具身智能 理想汽车董事长李想在三季度财报电话会上表示,公司从今年四季度开始将回归创业公司的管理模式,以应对新时代、新技术的挑战。财报数据显示,理想汽车2025年三季度营收为274亿元,现金储备为989亿元,全年研发投入预计达到120亿元,其中AI领域投入超60亿元。李想还透露,未来十年,理想的产品将不再是电动车或智能终端,而是具身机器人。(每经) 来源:钛媒体
11:50 a16z前合伙人重磅科技报告:AI如何吞噬世界 a16z前合伙人Benedict Evans指出,生成式AI正引发科技行业十至十五年的平台大迁移,但其最终形态未知。全球科技巨头正以前所未有的规模投资AI基础设施,预计2025年微软、AWS、谷歌、Meta四家公司资本支出将达4000亿美元。尽管模型性能趋同,但AI在广告与推荐系统等领域的应用已展现巨大潜力。Evans强调,当技术真正落地时,它会悄然成为基础设施,不再被称为‘AI’。 来源:36氪
10:48 教育公司的 AI 分水岭:增长、效率与重塑价值的三种答案 教育行业正从数字化升级转向AI原生化,有道、多邻国及Chegg展示了三种转型路径。有道利用自研大模型重塑业务结构,广告与技术服务成为主要收入来源;多邻国则将AI深度融入教学流程,实现内容生产自动化和个性化学习体验;而Chegg面临AI冲击,尝试通过新AI产品重建价值主张。这些案例揭示了AI在教育领域的广泛应用及其对商业模式的深刻影响。 来源:36氪
20:26 知名演员也中招,AI声音克隆正摧毁配音行业 配音演员穆雪婷因未经许可的声音被用于亚马逊广告而发声抗议,引发关于AI克隆声音技术的广泛讨论。当前,AI音频技术已实现低成本、快速生成与真人无异的声音,且能模拟情感表达,但尚未达到超真实效应。随着AI语音市场快速增长,底层及部分头部配音从业者面临巨大冲击,行业呼吁加强版权保护和伦理规范。 来源:36氪
19:24 谷歌用Gemini 3同时革了OpenAI和英伟达两家的命 谷歌发布Gemini 3,展示了其在多模态处理和原生思考方面的重大突破,挑战了OpenAI的模型优势与英伟达的算力垄断。Gemini 3不仅实现了更自然的多感官交互,还通过自研TPU大幅降低了训练成本,提高了效率。这标志着AI技术从单一依赖向软硬件一体化方向发展的重要转折点,预示着未来AI产业将更加注重全栈能力与生态构建。 来源:36氪