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模型突破
AI对话
11月 25日
3 条新闻
08:10

被Meta裁掉的硅谷AI大佬田渊栋：AI时代，所有人终将失业？

Meta裁员事件引发AI行业关注，AI科学家田渊栋离职后受到多家科技巨头青睐。他指出，随着自动化程度提高，未来将有更多工作被AI取代，但人类独有的洞察力与知识仍不可替代。田渊栋强调，在AI时代，人们需寻找个人‘独一无二’的价值所在，尤其是在创造性劳动方面。此外，他还提到当前大模型的学习效率仍不及人类，但在重复性任务上表现出色。

来源：36氪

# AI对话 # 模型突破 # 生成模型
03:08

Anthropic发布Opus 4.5，新增Chrome和Excel集成功能

Anthropic发布Opus 4.5，新增Chrome和Excel集成功能

Anthropic发布Opus 4.5，其最新旗舰模型在编码基准、工具使用及问题解决方面表现卓越，特别是在SWE-Bench上得分超过80%。新版本增强了长期上下文处理能力，支持“无尽聊天”功能，并优化了内存管理。此外，Claude for Chrome和Excel产品将更广泛地推出，旨在提升AI在编程辅助与办公自动化中的应用效率。

来源：TechCrunch AI

# AI对话 # 模型突破 # 生成模型
11月 24日
17 条新闻
22:00

Momentic筹集1500万美元以实现软件测试自动化

Momentic筹集1500万美元以实现软件测试自动化

Momentic 通过 AI 自动化软件测试与验证，获得 1500 万美元 A 轮融资。其工具简化了测试流程，用户仅需用自然语言描述关键用户流程即可实现自动化测试。目前已有 2600 名用户，包括 Notion 和 Xero 等企业。尽管面临来自 OpenAI 和 Anthropic 的竞争，Momentic 仍计划利用新资金扩展产品功能，如支持移动环境和更复杂的测试案例管理。

来源：TechCrunch AI

# AI智能体 # 模型突破 # 生成模型
20:52

中关村两院发布全球首个科研全流程智能体系统OmniScientist

2025国际人工智能科学家大会（ICAIS 2025上），北京中关村学院与中关村人工智能研究院正式推出全球首个覆盖科研人才全流程培养的智能体系统OmniScientist。该系统以“元科学洞察”与“学者数字孪生”双引擎驱动，可解析科学逻辑、预判前沿趋势，并依据个体科研风格提供定制化支持，破解选题迷茫、学科壁垒与产学研脱节等痛点，构建贯穿科研全周期的智能支撑体系。

同期，“北纬诺贝论坛”宣布启动，旨在持续汇聚顶尖智慧，邀请诺贝尔奖得主与青年学者、企业家、科学家深度对接、长效合作，实现思想碰撞、创新赋能与精英孵化。（广角观察）

来源：钛媒体

# AI智能体 # 模型突破 # 生成模型
20:34

xLLM社区重磅首秀，揭秘大模型推理全景图与开源AI Infra生态

xLLM社区重磅首秀，揭秘大模型推理全景图与开源AI Infra生态

xLLM社区将于12月6日在北京举办主题为“共建开源AI Infra生态”的Meetup，揭秘其作为连接算力与大模型应用的‘中枢神经’角色。xLLM定位为支持多元化生成式AI场景的强大推理引擎框架，覆盖大语言模型、多模态理解与生成等领域。该框架通过创新架构提供统一高效可扩展的推理支持，并已在京东大促等业务中实现显著效率提升。此外，xLLM集成Mooncake存储解决方案，优化计算单元与算子以提升推理速度，同时强调开放性与硬件适配性，推动AI技术生态协同创新。

来源：量子位

# AI推理 # 模型突破 # 生成模型
19:50

00后谈恋爱，用AI当「僚机」

新闻探讨了AI在恋爱场景中的应用，从一键生成高情商回复的恋爱键盘到提供策略的’AI军师’，这些产品正迅速吸引年轻用户。然而，尽管部分产品如Lovekey键盘取得商业成功，但更全面的AI恋爱助手却面临商业化困境，包括高昂的成本、有限的付费意愿等挑战。情感计算专家指出，仅靠文本分析无法完全理解人类情感复杂性，未来需结合多模态数据（如语音、面部表情）以实现更准确的情感识别与分析。

来源：36氪

# AI对话 # 多模态AI # 模型突破
19:49

奥特曼承认谷歌威胁到OpenAI，即将推出新模型“Shallotpeat”

奥特曼承认谷歌威胁到OpenAI，即将推出新模型“Shallotpeat”

谷歌Gemini 3 Pro和Nano Banana Pro的发布，对OpenAI构成了显著竞争压力。预训练技术成为谷歌弯道超车的关键，尤其是在编程等核心领域展现优势。面对财务和技术挑战，OpenAI正尝试通过优化模型追赶。此转变揭示了AI竞赛从单一模型突破向全栈体系对抗的趋势，谷歌凭借其在算力、数据及产品生态上的全栈优势，在这场竞争中占据了有利位置。

来源：36氪

# AI智能体 # 多模态AI # 模型突破
19:15

睿尔曼开源全球首个高质量、模态数量最多的真机数据集

睿尔曼开源全球首个高质量、模态数量最多的真机数据集

睿尔曼开源全球首个高质量、多模态真机数据集，涵盖图像、关节位置等多模态数据，具备时空硬同步、超低丢帧率等六大技术优势。该数据集基于十大真实场景采集，旨在解决机器人训练数据瓶颈，提升泛化能力与产业化落地速度。项目致力于构建开放共享的机器人开源生态，推动智能机器人算法创新及应用拓展。

来源：量子位

# AI智能体 # 多模态AI # 模型突破
18:47

豆包输入法正式上线

豆包输入法正式上线，提供语音输入及键盘输入两种方式。基于豆包App同款语音模型，豆包输入法在语音识别和语义理解方面进一步提升，支持多种方言、英语及中英混合输入，并具备自动纠错功能；键盘输入也支持自动纠错和文字、符号、emoji表情等多种智能联想。在方言支持方面，豆包输入法目前已支持粤语、四川话、陕西话、江淮方言、冀鲁方言、兰银方言、晋语等多种方言输入。（广角观察）

来源：钛媒体

# AI对话 # 语音识别 # 输入法
18:46

自动驾驶教父Thrun预言，纯视觉路线决胜2026，空中机器人将成新蓝海

自动驾驶教父Thrun预言，纯视觉路线决胜2026，空中机器人将成新蓝海

Sebastian Thrun在摩根士丹利亚太峰会上深入探讨了自动驾驶技术路线，特别是纯视觉方案与多传感器融合方案的优劣。他强调特斯拉的纯视觉FSD测试将是行业转折点，指出纯视觉方案在成本上有显著优势，但面临恶劣天气下的可靠性挑战。Waymo等公司正加速扩展无人驾驶服务，标志着自动驾驶进入规模化阶段。Thrun还分享了Waymo早期发展历程及团队建设哲学，并预测未来3-5年是自动驾驶商业化黄金期。

来源：36氪

# 多模态AI # 模型突破 # 自动驾驶
18:46

三个00后，干出700亿独角兽

Mercor，一家由00后创立的AI公司，在不到三年内估值达到100亿美元。其业务从AI招聘转型至数据标注，通过自研大模型快速筛选简历并匹配岗位，后扩展至为头部AI企业如OpenAI等提供高质量人类反馈数据。随着ChatGPT等高级模型对专业人才需求激增，Mercor凭借灵活高效的专家任务管理和跨学科团队组建能力，迅速成长为AI基础设施领域的新星。

来源：36氪

# AI智能体 # 模型突破 # 生成模型
18:46

第一批AI公司，已经开始破产了

英国法律AI初创公司Robin AI因C轮融资失败面临破产，揭示了AI赛道的高增长预期与残酷现实。尽管Robin AI曾获谷歌、软银等顶级投资者青睐，并在合同审查等领域展现出显著效率提升，但其重人力模式未能满足VC对AI级增长的需求。此案例反映了当前AI领域内，技术快速迭代背景下商业落地策略的重要性及挑战。

来源：36氪

# AI智能体 # 模型突破 # 生成模型
18:46

产业精炼：AI应用终结泡沫论，谷歌阿里系持续暴涨

产业精炼：AI应用终结泡沫论，谷歌阿里系持续暴涨

当前AI泡沫争议的核心在于投入与产出失衡，但随着谷歌Gemini 3 Pro和阿里千问APP等应用的推出，AI正从基建竞赛转向实际落地。谷歌通过生态闭环提升用户体验并增加广告收入；阿里则开源Qwen系列模型，并通过千问APP整合多场景服务。未来1-2年，真正实现商业落地、产生现金流的AI应用将成为行业龙头。

来源：36氪

# AI对话 # 模型突破 # 生成模型
18:45

美国AI版“四万亿”，能给中国民间投资带来什么启示？

美国头部企业在AI领域的投资显著增长，特别是数据中心和相关设备领域，推动了宏观经济的发展。这些投资主要来自科技巨头，如苹果、微软等，预计2025年全年将达到5000亿美元。然而，这种大规模的投资也带来了金融风险的担忧。面对此情况，中国正通过政策调整鼓励民间资本进入AI等新兴领域，以促进技术创新和经济增长。

来源：36氪

# AI投资 # 多模态AI # 模型突破
17:44

互联网大厂下注，给具身智能机器人带来了哪些舞台？

互联网巨头如京东、美团、阿里等正积极投资具身智能机器人赛道，旨在通过财务回报、业务协同及服务场景渗透获得竞争优势。这些企业利用自身资源为机器人企业提供真实应用场景和数据支持，加速其技术迭代与商业化进程。未来，随着AI能力提升，机器人在仓储物流、零售、医疗保健等领域的应用将更加广泛，推动多模态融合、边缘计算等技术发展，形成降本增效的解决方案。

来源：36氪

# AI智能体 # 多模态AI # 模型突破
17:44

Nano Banana，OpenAI 你学不会

Nano Banana，OpenAI 你学不会

谷歌的Nano Banana Pro通过引入思维链机制，实现了基于物理逻辑的图像生成，打破了传统AI依赖文本描述和统计学相关性的局限。其原生多模态架构直接处理语义、空间及物理属性，显著提升了生成图像的准确性和细节表现力。与之相比，OpenAI的GPT-4o在视觉理解和物理模拟方面存在不足，但其快速生成能力和审美直觉仍具优势。两者差异源于各自公司对AI技术路径的不同选择：谷歌强调统一模型下的多模态融合；而OpenAI则侧重于模块化拼接与专业分工。

来源：36氪

# 多模态AI # 模型突破 # 生成模型
17:44

美国AI算力新基建是“泡沫”吗？

美国AI算力新基建是“泡沫”吗？

美国正进行大规模算力投资，以支持通用人工智能的发展，预计吸引超2.5万亿美元投资。尽管存在泡沫风险，但大模型企业如OpenAI和Anthropic的高速增长收入及各行业对AI应用的需求，为这一投资提供了合理性。同时，AI技术推动了云计算行业的显著增长，增加了对芯片和数据中心的需求。然而，需关注潜在的技术迭代减缓、产业链循环投资等风险。

来源：36氪

# AI训练 # 多模态AI # 模型突破