小鹏物理AI的尽头，是马斯克的现金流
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小鹏物理AI的尽头，是马斯克的现金流

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Opera 推出 Neon 浏览器，三款 AI 助手共舞引发用户混淆
AI热点 5月前

Opera 推出 Neon 浏览器，三款 AI 助手共舞引发用户混淆

Opera 公司最近推出了其新款浏览器 Neon，特点是集成了三款 AI 助手。尽管该浏览器旨在提高用户体验，但许多用户在使用过程中仍感到困惑。Neon 不仅是一款普通的浏览器，它的 AI 功能被放在了显眼的位置，用户在新标签页下可以看到不同的选项:常规搜索、聊天助手 Chat、自动控制浏览器的助手 Do 以及可以创建工具的助手 Make。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourne

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密歇根州女子靠 ChatGPT 生成号码，赢得10万美元强力球大奖
AI热点 5月前

密歇根州女子靠 ChatGPT 生成号码，赢得10万美元强力球大奖

据国外媒体报道，美国密歇根州的一位女性近日创造了一个充满趣味的彩票中奖故事:她透露自己是利用人工智能聊天机器人 ChatGPT 生成的一组号码，成功赢得了10万美元（约合70.9万元人民币）的强力球(Powerball)彩票大奖。据密歇根州彩票公司（Michigan Lottery）证实，来自怀恩多特市(Wyandotte)的45岁女子塔米・卡维(Tammy Carvey)在9月6日的开奖中，匹配

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​意大利出版商投诉谷歌 AI 概述，呼吁改善新闻可见性
AI热点 5月前

​意大利出版商投诉谷歌 AI 概述，呼吁改善新闻可见性

意大利主要出版商协会 FIEG（意大利报纸出版商联合会）近日向意大利通讯监管机构 Agcom 提交了一份投诉，针对谷歌的 AI 概述功能。FIEG 表示，这些 AI 生成的摘要直接出现在谷歌搜索结果中，使得原创新闻内容在页面上被压缩到更低的位置。这种情况不仅影响了新闻的可见性，还导致出版商的收入出现下降。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商MidjourneyFIEG 认为，这种做法违反了欧盟

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AI热点 5月前

OpenAI 紧急暂停 Sora生成马丁・路德・金形象，AI 视频生成引发热议！

近期，OpenAI 宣布应马丁・路德・金遗产管理处的请求，暂停其 AI 视频生成模型 Sora 对马丁・路德・金形象的生成。这一决定是因为在 Sora 平台上出现了用户生成的 “失礼” 视频，涉及对这位历史巨人的不当表现，引发了公众的广泛讨论。自 Sora 发布以来，AI 生成视频的安全性和相关保护措施成为热议话题。除了马丁・路德・金，许多其他历史人物的形象也遭遇了类似的粗俗视频，令人不禁思考 A

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AI热点 5月前

天猫双十一大展身手，AI应用全面爆发！首日调用量达150亿次

今年的双十一购物节，天猫无疑成为了众多电商平台中的佼佼者。天猫在发布会上隆重推出了六款全新的 AI 导购应用，标志着其在人工智能应用上的全面落地。首日的惊人表现让人瞩目 —— 大模型的调用量高达150亿次，令人感叹 AI 技术的强大和电商行业的迅猛发展。为了提升用户体验，天猫此次在算力方面进行了大幅度提升，算力增幅达到惊人的40倍!这样的算力提升不仅提高了系统的响应速度，还使得用户的购买效率提升了

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AI 摘要与社交媒体双重夹击:维基百科人工流量骤降8% 敲响警钟
AI热点 5月前

AI 摘要与社交媒体双重夹击:维基百科人工流量骤降8% 敲响警钟

长期以来被誉为“互联网绿洲”的维基百科，正面临着来自生成式人工智能和社交媒体的严峻挑战。维基媒体基金会（Wikimedia Foundation）的马歇尔·米勒(Marshall Miller)在一篇新博客文章中揭示，维基百科的人工页面浏览量同比下降了 8%。米勒指出，基金会更新了其机器人检测系统，发现此前5月和6月期间的异常高流量大部分来自试图逃避检测的机器人，这表明真实的流量下滑趋势令人担忧。

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AI热点 5月前

AI辅助口服小分子新药研发，「知维拓」获数千万元种子轮融资｜36氪首发

36氪获悉，北京知维拓医药科技有限公司（Riltide Medicines，下称“知维拓医药”）已完成数千万元人民币种子轮融资。本轮融资由纽尔利资本领投，青檀投资跟投。募集资金将主要用于推进公司核心管线的临床前研发，以及AI交互分子设计平台的建设与完善。知维拓医药成立于2024年，聚焦于AI制药赛道，主要从事创新口服小分子药物研发，核心布局系统性红斑狼疮、炎症性肠病等自身免疫疾病领域。创始人兼

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OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 给 AI 智能体“泼冷水”：真正有用还得等 10 年
AI热点 5月前

OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 给 AI 智能体“泼冷水”：真正有用还得等 10 年

IT之家 10 月 20 日消息，OpenAI 创始人、“氛围编程”引领者 Andrej Karpathy 认为，即便 AI 发展日新月异，耐心仍是一种值得坚持的品质。据《商业内幕》今日报道，Karpathy 最新的观点指出，AI 智能体距离真正达到“功能完善”的目标，还有很长的路要走。“现在的智能体根本不好用。它们的智能不够高，也不够多模态，没法真正操作电脑，更谈不上持续学习。你告诉它们的东西

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Meta 出手，帮家长从容应对孩子“AI 聊天成瘾”
AI热点 5月前

Meta 出手，帮家长从容应对孩子“AI 聊天成瘾”

IT之家 10 月 20 日消息，据外媒 The Verge 17 日报道，在全面推出 AI 聊天机器人后，Meta 宣布在此基础上家长控制选项，让家长能更清楚了解青少年与这些数字角色的互动情况，并设定使用限制。Instagram 负责人亚当・莫瑟里和 Meta 首席 AI 官亚历山大・王表示，新功能可让家长彻底禁止孩子使用 AI 聊天机器人，或单独屏蔽不喜欢的角色。不过，Meta 的 AI 助

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我在 iPhone 17 Pro Max 上跑 AI 模型，体验了一把十年前「越狱」的快乐
AI热点 5月前

我在 iPhone 17 Pro Max 上跑 AI 模型，体验了一把十年前「越狱」的快乐

「我成功在国行 iPhone 上跑通了 AI 模型！」「然后呢？」「然后就没怎么用过了。」iPhone 17 Pro Max 发布都一个月了，苹果国行 Apple Intelligence 还是遥遥无期。等不及的网友们，决定自己动手，丰衣足食。于是，在 iPhone 上部署端侧 AI 模型，成了互联网的新显学。从保姆级教程到实操演示，各种野生秘籍在社交媒体上遍地开花。我们也折腾了一番——下载模型

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当 ChatGPT 要开始「搞黄色」，我都不敢想......
AI热点 5月前

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我们又距离《Her》的世界更进一步。10 月 15 日，Sam Altman 在 X 上的一条推文炸了。他的大意是：以前为了保护心理健康，ChatGPT 被我们限制得太严了……接下来，我们会放宽这些限制，让它更像人，更有个性。到这里，大家还在点头。毕竟谁不想自己的 AI 多点温度呢？Sam Altman 近期流量最大的一条推文｜图源：X可 Altman 下一句直接点燃了全网：12 月，ChatG

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Lilian Weng最新对话：首谈离开OpenAI创业，以及AI研究的现实扭曲场
AI热点 5月前

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作为AI领域最有影响力的科学家之一，Thinking Machines 联合创始人、前OpenAI研究副总裁 Lilian Weng 的很多研究方向、研究思考和研究方法对今天的AI从业者带来很多启发。10月18日，在离开OpenAI，联合创办Thinking Machines后，Lilian Weng在硅谷难得地参加了一场公开对话。在这场华源Hysta2025年年会的炉边对谈里，她和主持人、硅谷

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马斯克发起编程人机大战！卡帕西说了不
AI热点 5月前

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拒绝世界首富是什么体验？卡帕西：这事我熟！刚刚，马斯克高调邀请卡帕西，与Grok 5来一场编程对决——就像当年的“卡斯帕罗夫大战深蓝”。结果，卡帕西婉拒了：我宁愿与 Grok 5 合作，而不是与它竞争。在这种极限情况下，我的价值大概趋近于零。紧接着，不到一小时，马斯克又转发了卡帕西称赞特斯拉自动驾驶的帖子。这一早上，老马啥正事没干（可能顺带宣传了自家产品），尽骚扰前员工了。这卖的什么药？马斯克又

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GPT-5破解世纪难题，竟是上网抄来的！哈萨比斯：太尴尬了
AI热点 5月前

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OpenAI团队狂吹了一波GPT-5，结果竟是闹剧一场......事情是这样的。几天前，OpenAI科学家Sebastien Bubeck激动转发，两位研究员联手GPT-5 Pro，仅用了一个周末，破解了10个「百年悬案」——埃尔德什难题（Erdos problems）紧接着，OpenAI科学副总裁Kevin Weil等人纷纷加入，大肆宣传。然而，真相很快浮出水面：这十道难题，早就被学界解决，并

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OpenAI「解决」10道数学难题？哈萨比斯直呼「尴尬」，LeCun辛辣点评
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这个周末 AI 圈非常热闹，OpenAI 陷入舆论中心，Google、Meta 和 AI 圈多位大佬加入混战。一句话概括就是：OpenAI 研究员宣称 GPT-5 「发现」了 10 个悬赏数学难题的解决方法，舆论误以为是 GPT-5 给出了解题方法，结果被发现只是检索到了早已存在的文献，引发了学界大佬的群嘲和对于 AI 夸大宣传的激烈讨论。故事要从几条引爆社交平台的推文说起。GPT-5

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Agent长程搜索的两大痛点被打通了！中科院 DeepMiner用32k跑近百轮，开源领先逼近闭源
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中科院的这篇工作解决了“深度搜索智能体”（deep search agents），两个实打实的工程痛点，一个是问题本身不够难导致模型不必真正思考，另一个是上下文被工具长文本迅速挤爆导致过程提前夭折，研究者直面挑战，从数据和系统两端同时重塑训练与推理流程，让复杂推理既有用又能跑得起来。您会看到一个清晰的工程取舍：把“高质量、可验证且跨来源”的问题做成训练燃料，把“早期工具输出”当作可随取随用的缓存

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