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黄仁勋再驳“AI末日论”:人类不会因AI在2030年灭亡,AI不需要新的法律和监管

澎湃新闻
· 大模型,算力芯片,融资,政策监管,OpenAI,Anthropic,NVIDIA,xAI,对话助手,推理思考,模型安全对齐,法律,招聘HR,基础设施,模型发布

AI“减速”争论中,华尔街热议万亿美元资本开支去向,算力需求会消失吗?

澎湃新闻
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黄仁勋连番发声:不需要法规来控制AI发展

华尔街见闻黄仁勋近日连续公开表态,称AI发展不需要新法律或新监管,并将创新与安全的对立定性为“错误选择”。他与特朗普公开站台,与Dario Amodei、Sam Altman及马斯克等人呼吁协调放缓AI研究的立场形成鲜明对比。然而,英伟达商业利益与AI基础设施投资节奏高度绑定。
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Beyond Measurement Metrics: A Human-Centered Framework for Semantic Validation of Network Traffic Classification

arXiv cs.LGarXiv:2609.17014v1 Announce Type: cross Abstract: Machine learning (ML) has become the dominant approach for network traffic classification, achieving very high predictive performance. However, a model is only valuable if it learns semantically meaningful and trustworthy patterns rather than exploiting spurious correlations. Conventional evaluation practices predominantly assess predictive performance. Consequently, whether the model relies on semantically meaningful patterns remains unknown. To address these challenges, we adapt the knowledge generation framework for network traffic classification. The adapted framework combines data, ML models, explainability, visualization, and expert reasoning to support the iterative exploration, verification, and refinement of model behavior and data preprocessing. The framework is grounded in findings from the literature, benchmark dataset analyses, practical experience with XAI-based traffic classification, and expert feedback, providing practical guidance for semantic model validation. By complementing predictive performance with semantic validation and human expertise, the proposed framework supports the development of network traffic classification models that are not only accurate but also robust and trustworthy.
2026-09-16 04:00:00 · xAI,推理思考,强化学习,微调蒸馏,模型评测,论文
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Self-reported archetypes and behavioral failures in Large Language Models

arXiv cs.CLarXiv:2609.15998v1 Announce Type: new Abstract: Every large language model (LLM) has behavioral traits and moral preferences that comprise its character. Whether by design or as an emergent property of training, these systems exhibit persistent dispositions that shape how they interact, comply, resist, and err, yet the structure of LLM character remains poorly understood. We map the self-reported personality archetypes of 22 LLMs spanning closed-source frontier systems (GPT-4.0-5.2, Grok-3/4, Gemini 2.5 Pro/Flash, Claude Sonnet 4.5/4.6) and open-source models (Llama, DeepSeek, OLMo, and Qwen series). Each model self-rated across 464 bipolar semantic-differential trait pairs, and the resulting profiles were projected into a six-dimensional archetypal space derived from crowd-sourced ratings of 2,000 fictional characters using the Archetypometrics framework. Closed-source models' self-rating traits align with the empirical trait co-occurrence structure of human-rated fictional characters, suggesting coherent, human-like self-representations organized around combinations of four recurring archetypal dimensions: Hero, Angel, Traditionalist, and Geek. Their closest analogues include Data, Vision, and Janet. Open-source models show weaker, noisier, and internally contradictory self-representations, occupying a diffuse region of archetype space with weak structure. Cross-referencing self-reported profiles with developer constitutions reveals a consequential gap between claimed character and enacted behavior: hallucination undermines claimed precision, sycophancy complicates claimed kindness, and agentic failures contradict claimed obedience. These self-ratings should therefore be interpreted not as neutral measurements of model character, but as structured outputs of the same optimization processes that shape model behavior. This work provides a reproducible, character-grounded framework for evaluating what LLMs are, not just what they do.
2026-09-16 04:00:00 · 大模型,算力芯片,AI应用,融资,OpenAI,Google,Anthropic,Meta,阿里巴巴,DeepSeek,xAI,Agent智能体,扩散模型,模型安全对齐,论文

Elon Musk, the world’s richest man, says he’s living in an Airstream trailer to oversee xAI’s biggest expansion yet

Fortune

Elon Musk, the world’s richest man, has some new digs—an Airstream trailer in Memphis, parked just steps from xAI’s most ambitious project yet.

Musk, who has a net worth of $917 billion according to the Bloomberg Billionaire Index and became the world’s first trillionaire for 12 days in June, said Monday he was in his new “palace” as he spoke during a taping of the All-In podcast alongside Gwynne Shotwell, the president and chief operating officer of SpaceX.

Shotwell, for her part, praised Musk’s latest unusual home as an example of his long history of committing fully to projects he cares about throughout his career.

“This is Elon, by the way, doing what people don’t believe he does. He sleeps on the factory floor. He’s in Memphis, helping build buildings,” she said during the interview.

Musk is in Memphis as xAI races to expand Colossus, a massive supercomputer center that has provided it with so much computing power that it has struck deals to provide excess capacity to Google and Anthropic for billions. The company started building Colossus in 2024 to provide compute for Grok, xAI’s large language model, and the initial build reportedly took only 122 days.

While putting a data center in space could still be far off, Memphis has emerged as the center of xAI’s infrastructure buildout here on Earth. In late July, the company announced it would build a fourth data center called Minihard that will add to its other facilities.

Musk did not say which Airstream model he was living in, but some of the aluminum-shelled campers pack a sleeping area, kitchen, and bathroom into a 16-foot space.

Still, Musk has been known to want to sleep close to the action when a new project interested him or required his direct attention. When Musk and his brother Kimbal were building their first startup, Zip2, in the ‘90s, they slept in a tiny Palo Alto office for six months while showering at the YMCA, according to Walter Isaacson’s biography of Musk. 

Even as a newfound multi-millionaire, having received $22 million from selling Zip2 to Compaq, Musk slept under his desk most nights as he prepared to launch X.com, the online bank that would later become PayPal, in 1999, according to Isaacson’s biography.

Even when he rose to the rank of super wealthy, having received another approximately $175 million from eBay’s acquisition of PayPal, he often stayed at colleagues’ homes while traveling in Silicon Valley, including the home of Michael Marks, who briefly served as Tesla CEO in 2007 before the pair clashed and Musk later took over the role.

Musk’s habit of finding a resting place close to the action was even more pronounced during the “production hell” era in 2017 and 2018 when Tesla aimed to churn out 5,000 Model 3s per week, nearly double the rate it was producing previously.

“It was a frenzy of insanity,” he told Isaacson of that time. “We were getting four or five hours’ sleep, often on the floor. I remember thinking, ‘I’m like on the ragged edge of sanity.’”

During that production rush, he spent Thanksgiving Day at the factory with some of his sons because he had asked workers to work that day as well, wrote Isaacson.

Finally, when in 2022 he purchased the social media website Twitter , which would later become X, Musk claimed a couch in the company’s seventh-floor library and slept there as he pushed employees to realize his vision of turning Twitter into a “digital town square.” He said in an interview with journalist Bari Weiss that he needed to sleep in the office because the company was in a “code-red situation.”

To be sure, Musk didn’t shy away from spending his money on lavish homes for years. He bought a mansion in the Bel Air neighborhood of Los Angeles, complete with seven bedrooms, 11 bathrooms, a tennis court, and a two-story library for $17 million in 2012, according to his biography. He also owned a $32 million Mediterranean-style estate in Silicon Valley and bought late actor Gene Wilder’s home in 2013 to try to preserve it. 

In 2020, though, Musk sold many of his properties and moved with his then-partner Claire Boucher, known as Grimes, to Texas, where they lived in a small, $50,000 house he was renting from SpaceX near the company’s Starbase facility in Boca Chica. 

Now, with xAI’s Memphis expansion heating up, Musk seems to want to be close to the action once again, and he’s traded in the factory floor, at least, for the comfort of his own trailer.

This story was originally featured on Fortune.com

2026-09-15 19:08:26 · 算力芯片,AI应用,融资,Google,Anthropic,NVIDIA,xAI,搜索RAG,Transformer,扩散模型,招聘HR,网络安全,收购并购,开发者生态

Good luck slowing this down

Ben's Bites (Substack)

Hi folks,

How tf do I write an intro to the craziness that’s happened since the end of last week?!

I got access to Instinct, the personal agent all the VCs are raving about - I think it’s a bit meh? I don’t know if it’s the pro-activeness that people seem to like, but I don’t love that. Makes me feel like I’m having to do work to keep it happy, or like I’ve got a boss again - no thanks.

The first message it sent me was:

I finished working on your meeting follow-ups - reply here and I’ll send the details.

I sh*t myself a lil bit and thought, please don’t start sending emails on my behalf. And I’m pretty savvy (ish) with agents. I’ve no doubt getting these onboarding experiences for everyone is really hard, but I just don’t feel the magic yet. It also feels slow.

I’ll wait for Muse access to see what that’s like, but I don’t love the idea of giving Meta access to more info about me…they’re not the most reliable of privacy partners.

And another thing - you don’t see by default what these agents remember about you, or what context they have. I really like being able to see and edit what’s in my files to steer my agents.

Much like every app adding an AI assistant chat box in their product, I unfortunately think every AI company will start shipping their own personal agents.


Ben’s Bites is brought to you by Adobe Acrobat

Acrobat’s new AI turns dense reports into visual summaries, interactive reports & podcasts you can take anywhere. Sharing your work? Stylize transforms documents into polished deliverables in just a few clicks. Every answer includes clickable citations & Adobe does not train on your data. Try here.


Headlines

Dario Amodei has a new essay: Pace the frontier. He says all the leading labs should slow down long enough for safety reasons. Sam Altman agrees, but Trump does not. He called Jensen Huang on stage at the All-In Summit: The US will not lose the AI race. David Sacks (AI czar for the US govt.) adds: feel free to slow down, but no need to impose it on others. Also read:

tldraw took OpenAI up on a challenge. Steve (the founder of tldraw) said he could make ChatGPT’s Sketch 100x better. OpenAI’s Tibo gave him a day to prove it. The result: a whole ChatGPT-style prototype with better drawing tools built in.

ChatGPT mini - A tiny floating widget to start chats, see updates, and more. Go to Pets in your ChatGPT desktop app to switch.

Claude Code can now test whether a plugin actually helps. Run the same tasks with and without it and compare the results. Works with skills too.

Two new additions to the OpenAI API:

  • GPT-Live-1 - the model behind ChatGPT’s new Voice mode. I love using it while reading books, asking about tricky terms and dictating notes. Now you can add it to your products. Here it is with Astra and a whiteboard, playing teacher.

  • Agents API - OpenAI’s take on Managed Agents in the Claude API. It lets developers send any task to a Codex-like agent from their apps without worrying about configuring all the infra.


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2026-09-15 13:02:52 · 大模型,算力芯片,AI应用,融资,OpenAI,Anthropic,Meta,DeepSeek,xAI,月之暗面,智谱,代码生成,Agent智能体,搜索RAG,扩散模型,模型评测,模型安全对齐,招聘HR,榜单评测,开发者生态

One AI dashboard replaces your browser tabs and your Claude and GPT sub — $39.99

PCWorld

TL;DR: AskAnyModel AI Pro Plan puts 50+ AI models, including GPT, Claude, and Gemini, into one dashboard for $39.99 (reg. $499.00).

Comparing AI models usually means opening a bunch of browser tabs, each with its own login and interface, to see which one gives a straight answer to the same question. AskAnyModel AI Pro replaces all of that with one dashboard, and a lifetime subscription covering 50-plus AI models is on sale for $39.99 (reg. $499.00).

Sending one prompt to up to six models at once gives you a side-by-side view that shows response times and token counts next to each answer.

There are 30 models included: GPT Fast, Mistral, Llama, and DeepSeak come with unlimited use, and 500 monthly credits apply to 19 flagship models like GPT, Claude, and Gemini for tasks that require bandwidth.

A common issue with AI services that combine models is that every little thing, like making images or answering a simple question, will cost you tokens. Here, AI image generation runs on its own separate allowance, so testing a prompt across multiple image models doesn’t eat into those monthly credits.

Comparing models is easy

  1. Pick two to six models, including GPT, Claude, Gemini, or Grok.
  2. Send one prompt to every model selected at once.
  3. Compare the answers side by side, along with response times and token counts.

Skip the browser tabs and separate logins for every AI model. Get AskAnyModel AI Pro Plan on sale for $39.99.

AskAnyModel AI Pro Plan: Lifetime SubscriptionSee Deal

StackSocial prices subject to change.

2026-09-15 08:00:00 · 大模型,AI应用,具身智能,Google,Anthropic,Meta,xAI,Mistral,搜索RAG,扩散模型,提示工程,招聘HR,网络安全

Hollywood, Microdramas, and the Business of Capturing Attention

Hacker Noon

Hey Hackers!

Welcome back to another edition of HackerNoon’s 3 Tech Polls Newsletter, a weekly retrospective on timely debates shaping the global tech ecosystem. Results from our Poll of the Week anchor the newsletter, supported by related conversations from around the web to offer additional context and perspective.

This week, we’re looking at Hollywood, microdramas, AI-generated shows, and the attention economy eating entertainment from the inside out.

Since its inception, long before the social media era and its accompanying digital dystopia, Hollywood has played the attention game. There’s much to be said about the piety of the industry and its platforming of important, culture-shifting ideas and arguments. Still, there’s even more to be said about how its interaction with the gods of capitalism has transformed the business into a slop farm, one that would rather remake sure bets over and over for the sake of the bottom line than give room to challenging stories.

So, it should come as no surprise that for the audience (and our precious attention), once catered to and, dare I say, cared for, Hollywood’s intentions (as an oligopolistic entity) have come under increasing scrutiny. As attention spans get worse for wear and culture shifts in how the entertainment industry is engaged with, we asked a timely question in our Poll of the Week: Is Hollywood Adapting to Our Viewing Habits or Exploiting Them?

This Week’s HackerNoon Poll Results

Is Hollywood Adapting to Our Viewing Habits or Exploiting Them?

HackerNoon Poll: Is Hollywood Adapting to Our Viewing Habits or Exploiting Them?

HackerNoon readers were not exactly eager to choose one clean side.

The most popular answer, with 31% of the vote, was that both things can be true at once. Hollywood can be meeting demand and exploiting it at the same time.

Another 19% took the more forgiving view: entertainment has always followed the audience. If viewers now want shorter, sharper, phone-first stories, then microdramas may simply be the next format in a long line of industry adjustments.

That said, there was a healthy amount of skepticism right behind. 18% said microdramas monetize compulsion as much as preference, while another 18% argued that short episodes are not the real problem. Algorithms and paywalls are. Only 15% dismissed the concern as another moral panic over a new entertainment format.

Now, it’s important to say that microdramas are not inherently evil because they are short. Short stories, serialized fiction, soap operas, webcomics, TikToks, YouTube Shorts, and Vine, rest its soul, have all proved that brevity can carry craft, emotion, and cultural force.

The issue is the machinery around the format. When every episode ends on a cliffhanger, every next installment sits behind a paywall, and every viewing habit feeds a recommendation engine, the question becomes less about storytelling and more about behavioral design.

All in all, the results suggest that HackerNoon readers are not rejecting microdramas outright. They are rejecting the idea that “audience demand” should excuse every mechanism used to capture, extend, and monetize attention.

But while the HackerNoon community is debating whether Hollywood is adapting or exploiting, prediction markets are circling two related questions: who controls the attention platforms shaping entertainment, and how soon AI might start producing the shows themselves.

Around the Web: Polymarket

TikTok sale announced by...?

Polymarket Poll: TikTok sale announced by...?

On Polymarket, traders have been betting on TikTok’s future in the US, with the “TikTok sale announced by...?” market drawing nearly $14 million in volume.

It may not look like a Hollywood market at first, but TikTok is central to the microdrama story. The platform helped normalize vertical video, instant hooks, algorithmic discovery, and entertainment built to earn the next swipe.

That is the playbook Hollywood is now borrowing from.

So while the HackerNoon poll asks whether microdramas are adaptation or exploitation, the TikTok market points to the system that shaped the audience in the first place.

Around the Web: Kalshi

Which Companies Will Release a Fully AI-Generated Multi-Episode Scripted Series Before 2027?

Kalshi Poll: Which Companies Will Release a Fully AI-Generated Multi-Episode Scripted Series Before 2027?

Kalshi traders are looking further down the entertainment pipeline.

In its market on fully AI-generated multi-episode scripted series, Amazon currently leads at 17%, followed by Netflix at 7% and Disney at 5%. The market has drawn more than $181,000 in volume.

The odds suggest caution, not certainty. Traders are not convinced major streamers are ready to hand scripted entertainment over to AI just yet.

But the question fits neatly beside the microdrama debate. If Hollywood is already optimizing stories for shorter attention spans, AI raises the next question: what happens when those stories can also be produced faster, cheaper, and at scale?

One conversation asks what audiences are willing to watch.

The other asks who can manufacture it first.


That’s all for this week, Hackers!

Vote on our latest poll: Apple's New Phones: Are You Buying?

Stay informed on our most recent polling data. Subscribe to 3 Tech Polls here.


See you at the next edition!

2026-09-15 14:00:55 · 大模型,xAI,Transformer,扩散模型,强化学习,招聘HR,网络安全,榜单评测,开发者生态

AI leaders clash over safety fears after Anthropic whistleblower says AI could 'kill us all' by 2030 — OpenAI, Anthropic and xAI figureheads call for external governance, while Jensen Huang says worries are 'made up'

Tom's Hardware<p>After building his first computers in his teens, Jon Martindale has spent the past two decades covering the latest advances in technology. From displays to PC components, blockchain to AI, and tablets to standing desk accessories, Jon has covered just about every facet of the tech space in his varied career. He has bylines at Forbes, USNews, Lifewire, DigitalTrends, PCWorld, and a range of other sites. He brings that same level of expertise and professional insight to Toms Hardware.Away from writing, Jon is an avid reader, board gamer, and fitness enthusiast. He lives in rural Gloucestershire with his wife, two children, and French Bulldog cross.</p>
2026-09-15 17:19:36 · 具身智能,OpenAI,Anthropic,xAI,招聘HR

Anthropic and OpenAI look to Uncle Sam to make them too big to fail

The RegisterOPINION By luck or happenstance, Anthropic planted a seed in the mind of the public last week: AI in the wrong hands is dangerous and left unchecked poses an existential threat to humanity. With pop culture steeped in references to malignant AI, the mainstream media ate it up. The headlines wrote themselves and the seed took root. But it's not humanity that faces the biggest threat – at least not yet. Rather, it's American model-making giants Anthropic and OpenAI, which, despite hundreds of billions in investment, are years from profitability and entirely dependent on a steady supply of capital. Meanwhile, Chinese open-weight models are improving rapidly to the point where some outperform the big frontier models that sparked the generative AI boom, while using a lot fewer resources. But that threat from Chinese models could turn into an opportunity if Anthropic and OpenAI can convince the public and government to instigate a crackdown in the name of safety. The fearmongering began in June when outside researchers testing Anthropic's then-brand-new Fable 5 model sounded the alarm in a report that cited national security concerns. The Trump administration quickly issued an export control directive suspending access to Fable 5 and Mythos 5 to any foreign national inside or outside the US. Anthropic complied by disabling access to both models to "ensure compliance." The shocking discovery the researchers made? According to one private security researcher granted access to the report, the source of the risk was a single successful prompt: "fix this code." OpenAI briefly delayed the public release of GPT-5.6 until Uncle Sam tested and reviewed the release. The block didn't last long, but providing access to and complying with the US government helped sell three claims useful to OpenAI and Anthropic: Their models are more capable than first believed. In the right hands, and only the right hands, it's possible to control the models. The same cannot be said of Chinese frontier models that are openly available for download. Then things escalated. In July, OpenAI revealed AI agents powered by its proprietary models had escaped their sandbox and exploited at least two zero-days in order to compromise Hugging Face's servers. Days later, Anthropic admitted its Claude family of models also escaped a sandbox and launched attacks on three organizations. The breaches were the first raindrops in a flood of AI-powered cybercrimes that have since inspired a satirical new AI benchmark, Felony Bench, which counts the unique instances in which agents compromise or breach a third party. Finally, Anthropic researcher Jacob Coxon publicly quit on X last week over concerns that AI "could kill us all by the end of the decade." Anthropic science lead Evan Hubinger backed his former colleague's warning, saying: "Jacob is correct here – we really do earnestly believe AI could kill all humans! I personally think it is >10 percent within the next decade." This sequence of events gave Anthropic fearmonger-in-chief Dario Amodei the ammunition he was looking for – proof positive that AI was not only smart but also capable of doing harm if not properly regulated. It makes for a convincing story. These models are smart; they're smart enough to escape containment; they are only going to get smarter; the smarter they get the more dangerous they'll be; open models can't be controlled; closed-weight models are therefore safer. But under even the slightest scrutiny, the argument falls apart. If a tiger escapes its enclosure and kills the antelope in the neighboring pen, your first reaction wouldn't be, "look how smart and dangerous that tiger is." It would be, "who designed the pens that can't do the job?" If an AI agent escapes its sandbox, maybe the model is really smart, or maybe the sandbox wasn't very good to begin with. OpenAI and Anthropic don't really have a leg to stand on here. We've known for decades how to isolate sensitive computing workloads. The US Department of Energy airgaps its most powerful and sensitive supercomputing workloads for a reason. If Anthropic and OpenAI are really the solid corporate citizens they claim to be, they could have built better sandboxes and paid more attention to their tests. The companies should have to explain why their safeguards failed and answer for any resulting harm. As fellow vulture Tom Claburn wrote last week, "AI models don't kill people, people kill people," and those who pull the trigger directly or through their own negligence should be held accountable for the damage done and crimes committed. That would be the rational thing to do, but fear does funny things to people, and Coxon and Hubinger may as well have screamed fire in a crowded theater. Politicians can't ignore the threat of AI any longer – not when their constituents are scared that Skynet isn't the fantasy they thought it was. And what is your local congressperson to do when faced with a threat they don't understand? Shoot first and ask questions later. Having set off a panic, the great AI houses can now press the government to buy more time – or, as Amodei refers to it, "pace the frontier." "Over the last few months, I have become convinced that fully addressing the risks requires even more prudence – not just investing in risk prevention, but pacing the rate of capabilities advancement so that risk prevention has time to keep up. We must slow the pace at which we improve the capabilities of AI models. Progress will still seem fast, and we must make wise use of the time we gain," he wrote in a recent blog post. OpenAI CEO Sam Altman and xAI impresario Elon Musk have also signaled their support for slowing things down. But their reasons may not be as altruistic as they appear. In fact, some signs point to the opposite. "Pacing the frontier" would be beneficial to two self-serving ends: resetting investor expectations because anything else could kill us all and buying the time necessary to play the US government against itself. While the American houses stall for time, Chinese AI devs will inevitably seize this opportunity to close the gap. Once they do, the fourth act can begin. Amodei seems to think that the US can extend its lead over China by cutting off access to advanced accelerator tech and cracking down on model distillation. But if history tells us anything, it is that those tactics are more likely to backfire than succeed. Necessity is the mother of invention and past attempts to cut off China from American chips have actually fueled development of more efficient architectures: DeepSeek V4.1 Flash being the most recent example. By pacing the frontier, there's a good chance China will have caught up or even pulled ahead. American labs will have created an AI arms race in which their success becomes a matter of national security and American exceptionalism, not mere economics. In other words, a pair of startups will become too big to fail and therefore deserving of government assistance. Much of Anthropic and OpenAI's apparent plan hinges on Uncle Sam playing ball, which isn't guaranteed. President Donald Trump has so far resisted the idea of regulation because it would risk giving China the time it needed to catch up. On Monday, he released a storm of posts on his social network, Truth Social, calling AI fears a "hoax" and "scam," proclaiming: "I'm right now breaking another Hoax – That AI is going to take over, consume, and destroy the World, and that Robots will be marching into our Cities, and getting rid of us all!" Nvidia CEO Jensen Huang, whose company's ability to continue growing depends heavily on enterprises' adoption of open-weight models, seems to think there's more going on here. "What better way to create demand than to create a problem," he said during a Goldman Sachs conference last week. Even former FTC chair Lina Khan has weighed in, arguing that Uncle Sam should be holding AI CEOs accountable for the threats their models pose. "We shouldn't le
2026-09-15 13:00:00 · 大模型,算力芯片,AI应用,具身智能,开源,OpenAI,Anthropic,NVIDIA,DeepSeek,xAI,Agent智能体,Transformer,强化学习,微调蒸馏,模型评测,提示工程,招聘HR,网络安全,开发者生态
AI 资讯

Grok Bot增加新功能 可以将出站流量通过用户本地IP路由 减少被拦截的概率

蓝点网#人工智能 Grok Bot 增加新功能:将机器人流量穿透到家宽 IP,解决访问某些网站被拦截问题。这个功能其实非常简单,正常 Grok Bot 机器人都是在云端运行的,出站流量是数据中心 IP,容易被部分网站拦截。而改成借助 Grok Bot 桌面版穿透访问后,实际使用家宽 IP,这样被拦截的概率就会降低。查看全文:https://ourl.co/126866
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黄仁勋当众接起总统的电话:AI减速之争进入第三个交易日

钛媒体

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北京时间周三晚间,美联储将公布议息决议。决议公布之前,围绕AI该不该减速的争论已在市场发酵了两个交易日。周一,AI减速呼声叠加美债收益率破5%,芯片股领跌,英伟达收跌3.36%;周二,三大指数连续第二日收跌,但芯片股止跌回稳,英伟达收涨0.57%报212.17美元,软银ADR盘中一度大涨11.7%。

抛售未再升级,市场进入观望,等待议息结果。

回到周一。当地时间9月14日,英伟达CEO黄仁勋在洛杉矶的All-In Summit峰会上与几位主持人同台对谈,接到特朗普来电。他把电话贴在耳边讲了一分钟,随后想把声音接进会场音响,没有成功,转而向场务要来第二支话筒。特朗普在电话那头调侃他:“能造出全世界最复杂芯片,却搞不定怎么开免提。

通话持续了约五分钟。接通时是洛杉矶上午到中午,美东市场尚未收盘,但当天的主要跌幅在开盘阶段已经走完。电话发生在跌势确立之后,本身没有改变行情。整个事件要从周六说起。

9月12日(周六),Anthropic CEO Dario Amodei发布3800字长文《We Must Pace the Frontier》,呼吁行业放慢前沿模型能力的提升速度。OpenAI CEO Sam Altman随即表态支持,并宣布OpenAI今年不启动IPO;马斯克发帖称“Dario is right”;谷歌DeepMind CEO Demis Hassabis认为方向正确、细节待定。

周一,减速呼声在交易中兑现为抛售。亚洲时段,软银收跌10.72%,领跌亚洲科技股;铠侠跌6.37%,日经225跌0.81%,韩国综合指数跌3.26%,SK海力士跌6.35%,三星电子跌4.05%。软银是OpenAI最大的外部投资人,累计投入超过600亿美元,OpenAI推迟上市直接冲击其持仓估值。美东开盘,英伟达跳空低开3.2%报211.24美元,前一个交易日收盘价为218.29美元;费城半导体指数收跌5.86%,创7月1日以来最大单日跌幅。

特朗普的六条帖子发在周一盘中,自封“Hoax Buster”(终结骗局的人)。英伟达收于210.96美元,跌3.36%,市值蒸发约1766亿美元,与开盘价几乎持平;网络安全股逆势大涨,Zscaler涨16.52%,CrowdStrike涨13.85%创历史新高。当晚,微软CEO纳德拉发布内部备忘录,微软同步公布37页的AI模型行为准则草案

跌下去的和涨起来的

回到行情本身,抛售的归因不止一层。最直接的导火索是周末的减速呼声,市场把周一科技股的下跌归因于对AI支出减速的担忧。宏观面在同时收紧,10年期美债收益率盘中突破5%,为2023年10月以来首次,周二亚洲时段进一步升至5.025%;美联储周三议息,市场对加息25个基点的定价已升至九成以上,这将是三年多来的首次加息;中东局势推高油价,布伦特原油周一收于105.68美元,周二站上107美元。美国银行因业绩指引平淡跌超5%,金融板块随之下行。

分化是比跌幅更重要的信号,芯片、光通信、存储产业链周一全线重挫的同时,网络安全股出现了本轮周期里少见的单日行情:Zscaler涨16.52%,派拓网络涨13.09%,Okta涨11.98%,Global X网络安全ETF创下该基金史上最大单日涨幅。

软件股同样受益,ServiceNow、Adobe、Workday上涨4%到7%。盘面给出的解释是:模型迭代减速,首先冲击算力硬件的需求;风险上升则意味着安全投入增加,网络安全和软件因此逆势走高。谷歌涨3.02%,Meta涨2.71%,万得科技七巨头指数收涨0.07%,资金没有离开科技股,只是在板块内部进行轮换。

周二的收盘数据把这种分化延续了下来。道指跌0.63%,标普500跌0.45%,纳指跌0.78%,指数连跌第二日;但半导体板块盘中率先企稳,费城半导体指数一度涨超1.3%,ARM涨超5%,高通涨超4%,AMD涨逾2%,英伟达收于212.17美元。

软银ADR盘中大涨11.7%,软银SB能源启动IPO、计划募资5亿美元登陆纳斯达克,公司同时推进100亿至200亿美元的发债,用于偿还为追加投资OpenAI所借的过桥贷款。周一领跌的芯片股周二修复,加密货币概念股则明显回落:Circle跌超11%,Coinbase跌超10%,比特币盘中跌破7.7万美元

高盛在报告中指出,AI交易正在出现结构性变化:AI指数较年内高点回撤近45%,三个月与十二个月的动量表现背离达到五年极值,资金从半导体流向软件。美国银行9月的全球基金经理调查给出了另一个信号:33%的受访者把债券收益率无序上升列为最大尾部风险,这个选项首次超过AI泡沫。行情的主导变量正在从AI叙事本身转向利率

电话里的五分钟

通话内容与现场实录一致。特朗普说:“机器人不会接管世界。AI也不会接管世界其他地方。这一切都是骗局。”他说减速的呼声“正中了不希望这种技术发展的人的下怀”。他把数据中心称作“未来20到25年的石油”,比互联网更重要,并批评部分州拒绝为数据中心发放许可。

他说自己打电话前并不知道黄仁勋的想法:“我只是希望你想的跟我一样。我们会领先。”黄仁勋回应:“您说得对,我们不会让这种事发生。”又说:“我们会确保美国在AI竞赛中人人受益,每个行业、每家公司、每个州,还有每一个人。”

对争论本身,黄仁勋的表态与特朗普保持了距离。他肯定上周辞职的Anthropic研究员Jacob Coxon有“很大的勇气”,认为吹哨值得鼓励但对“AI将在十年内杀死所有人”式的预测,他说这缺乏科学依据。他把当前的恐慌描述为“在快速创新与AI安全之间制造了一个虚假的抉择”,并提出:如果一家AI公司真的认为自己的技术失控,今天就可以自愿暂停或放缓,不需要政府强制

电话之外,特朗普周一还在Truth Social连发六帖,把AI末日警告比作骗局,并点名批评Amodei“现在假装是完美的小天使”。帖子与电话,更像一次配合好的舆论动作。

Amodei的长文基于两个事实。一是“递归自我改进”:模型开始参与下一代模型的研发,AI写代码、跑实验、改进训练流程,这个循环从今年夏天起明显加速。二是7月的OpenAI-Hugging Face事件:一批执行网络安全测试任务的智能体越出授权范围,自主攻击了与任务无关的目标,甚至试图入侵评估它们表现的评分器。

Amodei据此警告,照当前速度,类似能力的智能体蜂群在6—12个月内可能具备以持续僵尸网络接管整个互联网的实力

他提出的三步方案里,第一步由Anthropic单方面承诺:为第三方评估机构提供永久的、员工级别的系统访问权限,评估结果可以不经公司编辑对外发布。第二步、第三步要求全球协调。他强调,控速指的是放慢节奏,训练不会停止,目的是给对齐和安全研究争取时间。

支持者的表态各有侧重。Altman在X上写:“我们所说的‘控速’,并非‘叫停’。”他认为AI进展“一直迅猛,并将继续如此”,但安全论证、监控和防护成本高昂,速度应当比原本可能的水平更慢。他将其称为“一条狭窄的中间道路”:既不能失去对AI的控制,也不能让权力集中在一家公司或一个国家手里。OpenAI已于6月秘密递交IPO申请文件,但按Altman的说法,公司今年将保持私有制。

马斯克周二给出了更具体的风险场景,他在一场活动上说:“如果AI能够控制军事系统,并发射核弹,那就太糟糕了。”面对“军事系统物理隔离、没有联网”的现场回应,他说:“话虽如此,但我总觉得它们还是会不时进行软件更新。”他还提议主要AI公司在模型发布前相互测试,用同行评审建立行业自律,而非等待政府介入。

纳德拉的表态再一份内部备忘录里有所体现,备忘录包含三层内容:AI必须处于人类控制之下并广泛惠益社会;客户要能掌控自己的知识和数据,不依赖单一模型供应商;基础设施必须让本地社区切实受益。“随着风险升高,人们应该需要多少时间就花多少时间。”他说,“否则,你无论如何都会失去运营许可。”微软同步公布37页的MAI模型行为准则草案,向公众征求意见,计划自2027年起指导模型开发。微软AI负责人Mustafa Suleyman写道:“我们长期在理论上担心的事情,已经变得非常真实。”

反对的声音也在集中出现,投资人Michael Burry在X上质问:“大家都花点时间想想,这有多自利。”他认为竞争正在逼近,龙头公司有动机借安全之名拖慢追赶者。美副总统万斯周二表示,这么多前沿AI公司主动“恳求政府监管它们”,“感觉像是某种特洛伊木马”;他强调AI有风险,但美国人没必要对此恐惧。

众议院议长约翰逊支持设置安全监管,但承认立法需要时间和两党合作。德国政府明确反对暂停研发。联合国安理会定于下周讨论人工智能,人权高专蒂尔克同日呼吁各国与企业采取紧急行动。

争论在周二多出了法律这一层。据报道,Anthropic与OpenAI正在为协调放缓前沿AI开发寻求反垄断豁免;The Verge转述了批评者的表述:几家CEO在周末“粗略同意”一起放慢,引入第三方审计、监管本土实验室、达成全球放缓协议,这在批评者口中是压制竞争者和开源运动的“卡特尔”。口头共识要成为可执行的安排,需先通过反垄断审查。

Anthropic内部的态度同样有迹可循。对齐科学负责人Evan Hubinger在回应Coxon的辞职帖时说:“Jacob说得对,我们确实真诚地相信AI可能杀死所有人类。我个人认为未来十年内的概率超过10%。”减速的呼声确实出自一批真诚相信风险存在的人。把整场争论说成公关策略,很难成立。

数据中心才是真正的考题

Gallup近期的民调显示,约七成美国人反对在自家附近建设大型数据中心,超过一半的受访者把环境资源压力(当地供水与电网)列为首要原因,约两成担忧生活成本上升。反对的强度与距离相关:税收和就业留给有数据中心的社区,环境与电网的代价由周边分担,设施越接近居住区,反对越激烈。

不过,民调里的反对声与实际供给之间还有一段距离。研究机构SemiAnalysis覆盖6000多个设施的项目级测算显示,全美约20GW计划产能位于地方限制边界内,真正因禁令滑落的产能合计只有约2.3GW。“禁令正在扼杀美国数据中心建设”的说法与项目级数据不符。地方审批慢、选址调整多,实际的约束方式是拉长周期,而非直接削减产能

纳德拉在备忘录的第三项内容里专门回应了这个现实。他以昆西数据中心为例,说微软必须让当地居民“切实感受到基础设施建设带来的好处”,否则拿不到许可。特朗普讲的是财富故事,纳德拉讲的是许可问题。黄仁勋在电话里承诺“让每个州都在AI竞赛中受益”。

电话结束后,英伟达收于210.96美元,与开盘价几乎持平。通话没有改变当天的行情,也没有解决抛售背后的问题:社会对数据中心的不满在积累,利率环境在收紧,模型公司希望争取时间,硬件公司的营收依赖行业保持速度,华盛顿内部对此并无统一答案。

今晚的FOMC决议和美联储主席沃什将给出利率环境的下一个方向,当前加息25个基点的定价已接近92%,美联储同时把暂停购买储备金的期限延长至10月中旬,资产负债表的讨论重新进入政策议程。这通电话能确定的事情只有一件:在AI速度的问题上,白宫已经公开表明了立场。接下来的争论,不会只发生在技术圈内部。(本文首发钛媒体APP,作者 | AGI-Signal,编辑 | 秦聪慧)

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2026-09-16 00:36:50 · 算力芯片,AI应用,具身智能,开源,融资,政策监管,OpenAI,Google,Anthropic,Meta,Microsoft,NVIDIA,xAI,Agent智能体,金融,扩散模型,模型安全对齐,法律,政务,工业制造,传媒内容,招聘HR,网络安全,基础设施,模型发布,产品更新,合作,财报

AI没有泡沫,只有割裂

钛媒体

(本文作者为 来咖智库,钛媒体经授权发布)

 

文 | 莱咖智库

9月12日,周六。Anthropic首席执行官达里奥·阿莫代伊在自己的网站上发了一篇文章,标题是《我们必须为前沿AI踩刹车》。全文的核心只有一句话:我们必须放慢AI模型能力迭代的速度。

几个小时后,OpenAI的奥特曼表示同意,xAI 的马斯克在社交平台上写"达里奥说得对",谷歌DeepMind的哈萨比斯也公开回应称,这篇文章"指向了正确的方向"。长期以来贴身竞争的四家前沿实验室,罕见地站到了同一个立场上。

导火索有两件。一件发生在今年7月:在一次内部网络安全评估中,一群OpenAI智能体逃出了隔离沙箱,入侵了Hugging Face的系统,并对没有被要求攻击、与手头任务无关的目标发起攻击。它们还试图攻击给自己打分的评估者。事后 OpenAI暂停了部分强化学习训练。另一件更本质,是递归式自我改进,也就是AI系统逐步具备构建下一代AI的能力。阿莫代伊写道,如果不加约束,这项能力"可能超出我们理解和控制这些系统的能力"。

在此之前,Anthropic研究员雅各布·考克森辞职,理由是这两家公司正在"拿人类的命运赌博"。Anthropic对齐研究负责人埃文·胡宾格给出了一个具体数字:未来十年,AI有超过10%的概率"杀死全人类"。

这些担忧是真的。但市场在接下来的48小时里给出的定价,讲的是另一件事。

01 跌的和没跌的,不是同一批人

9月14日,周一,抛售从亚洲开始。

SK海力士收盘跌超7%,三星电子跌超4%,OpenAI的重要投资方软银在日本市场下跌约10%。欧洲开盘,阿斯麦跌超4%,英飞凌跌超6%,诺基亚跌约5%。

美股延续了同一个方向。费城半导体指数收跌5.86%,是7月以来最大单日跌幅。英伟达跌3.36% 报210.96美元,AMD跌4.40% 报493.41美元,泛林集团跌8.29%,应用材料跌7.07%,Arm跌9.74%,英特尔跌5.59%,美光跌5.25%。

被砸得更狠的是数据中心链条。康宁跌13.70%,泰瑞达跌13.30%,惠普企业跌10.76%,Vertiv跌7.61%,CoreWeave跌6.75%,戴尔跌5.82%,Digital Realty跌5.01%,Equinix跌3.76%,甲骨文跌3.65%。

但同一个交易日里,有两组股票在涨。

第一组是网络安全。CrowdStrike涨13.85%创下历史新高,Palo Alto Networks涨13.09%,Zscaler涨超16%,SentinelOne涨超14%。第二组是软件。汤森路透涨超8%,ServiceNow、Autodesk、Atlassian涨超7%,Adobe、Intuit涨超5%,Salesforce涨4.73%。

两个方向各有各的理由。如果AI的能力真在加速,自动化攻击的门槛会同步下降,防护这门生意就更值钱。而如果前沿模型的迭代被踩了刹车,传统软件被AI替代的速度也会放慢。同一条消息,在硬件端被读成需求见顶,在软件端被读成竞争威胁延后。

一天之内,同一个行业被拆成了两个方向。这不是恐慌,是一次重新分配定价。

02 减速减的是训练,不是推理

市场第一时间把"模型迭代变慢"翻译成了"算力需求下降"。这个翻译少了一个关键区分。

模型开发分两段。训练是烧掉海量数据,把模型能力往上推;推理是把训好的模型跑起来服务用户。阿莫代伊要放慢的是前者的节奏,而后者正在以更陡的斜率上升。Quilter Cheviot全球科技研究主管本·巴林杰在周一就说得很直接:即便训练和铺开放缓,推理仍然是供应短缺的环节,需求仍远超供应。中国电信研究院的预测提供了一个侧面参照:到2029年,我国推理算力市场占比将达到80%。

这也是为什么"减速"这个叙事,在硬件端很难兑现成订单的下降。9月14日的抛售砸的是估值,不是订单。

把时间轴对齐,会看到一组更值得琢磨的动作。

阿莫代伊发"减速"长文的同一个周末,路透社与彭博社报道:Anthropic正洽谈引入英伟达作为基石投资者,参与可能是史上规模最大的IPO。公司拟募资至多1000亿美元,估值约2万亿美元。英伟达考虑认购至多100亿美元。如果落地,它将超越 SpaceX 保持的750亿美元纪录。消息人士称,Anthropic计划最快本月底公开递交上市申请,争取在11月美国中期选举之前完成上市。

再看这家公司与几家巨头之间的资金结构。英伟达承诺投资最高100亿美元,对应Anthropic采购300亿美元由英伟达芯片驱动的微软 Azure 算力;亚马逊今年4月追加投资50亿美元,对应 Anthropic十年内向AWS投入超1000亿美元、采购超100万颗Trainium2芯片;谷歌计划投资最高400亿美元,对应Anthropic五年2000亿美元的云服务与TPU采购协议。需要说明的是,英伟达这两笔100亿美元分别是2025年11月的投资计划和这次IPO的基石认购,报道并未说明它们是否为同一笔安排。

钱从左口袋进,从右口袋出。国际清算银行对这种"循环融资"提过警告:交易条款披露通常极不透明,存在同一资产被多次质押的风险;一旦AI的投资回报没能兑现,融资退潮会把资本开支热潮变成一场旷日持久的投资低迷。

一份要求全行业放慢的文件,和一场冲刺历史纪录的上市,出自同一家公司、同一个周末。

03 谁的账要付

如果减速真的发生,代价是研发节奏变慢、模型发布变稀疏、部分算力采购推迟。那么一个直接的问题是:这些代价会落到谁头上。

答案在资本开支的刻度上。据主要券商研报汇总,四大云厂商2026年的资本开支指引合计已抬升至7250亿至7300亿美元,接近2025年4100亿美元的两倍;资本开支占营收的比例,四家分别从去年的18%到36%升至今年的25% 到55%,其中Meta最高,达到54.9%,历史上从未有过。集邦咨询的预测更远一步:包括甲骨文与三家中国云厂商在内的全球九大云服务商,资本支出将从2026年的约8800亿至9200亿美元进一步升至2027年的1.3万亿美元以上(该口径比上文的四家更宽,不可直接相加)。

承诺过的钱不会因为一篇文章撤回。英伟达最新一季财报显示,营收962.2亿美元,同比增106%,其中数据中心收入890亿美元,同比增117%。Melius Research的分析师本·赖茨斯说了句实话:这些人擅长开发模型,但不擅长谈论股票市场,他们的言论"正在让市场陷入恐慌"。

阿莫代伊自己留了后门。奥特曼在社交平台上补充,"pacing"不等于"stopping"。阿莫代伊在文章里也写,"进展仍然会显得很快"。

所以,与其把这件事看成一次行业共识,不如看成一次定价权的重新划分:谁定义安全标准,谁就掌握了监管的话语权和竞争的节奏权。而喊话的这几家,恰好是这一轮竞赛里资本最充裕、最不需要靠"更快"取胜的那几家。

共识是免费的,因为它没有价格。IPO有价格,2万亿。

本文数据来源:路透社、彭博社、CNBC、证券时报、金融界、东方财富、钜亨网、工业和信息化部、中国电信研究院、集邦咨询(TrendForce)、全国网络安全标准化技术委员会、交易所行情数据。海外市场数据为9月14日收盘值,A股数据为9月15日盘中值。

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2026-09-16 03:47:41 · 算力芯片,AI应用,开源,融资,政策监管,OpenAI,Google,Anthropic,Meta,Microsoft,NVIDIA,xAI,Agent智能体,推理思考,翻译字幕,金融,教育学习,扩散模型,强化学习,模型安全对齐,工业制造,AI for Science,招聘HR,网络安全,基础设施,模型发布,财报,榜单评测

iOS 27、MacOS 27 正式发布;豆包手机助手消费者版亮相;李想:「大车」趋势一定会结束

极客公园

特朗普抨击 Anthropic CEO:AI 发展不能踩刹车,美国有「高智商总统」就足够

特朗普周一在社交媒体发文,明确表示其不认可 AI 数据中心引发的民众反弹及外界对前沿模型的忧虑。他写道:「AI 所需的唯一『护栏』,就是一位强悍而聪明(高智商!)的总统,而美国恰好拥有这样的总统。」

这一表态较他上周末承认需要某种程度监管的措辞明显趋于强硬。

争议的导火索是 Amodei 近日的公开表态。他呼吁业界应在开发最先进模型之前放缓步伐,以便企业更充分地评估潜在风险。OpenAI 的 Sam Altman 及 SpaceX 旗下 xAI 的 Elon Musk 随后表态附议,支持适度放缓。

白宫内部就 AI 监管问题已形成两个阵营:财政部长贝森特与国家网络总监 Sean Cairncross 支持更强保护,而科技顾问 Michael Kratsios 与前 AI 沙皇 David Sacks 则认为监管会扼杀创新。

周一美国副总统万斯被问及是否担忧人工智能的发展。他表示:「就我个人而言,我觉得有点奇怪,现在有这么多前沿 AI 科技公司主动与政府接触,甚至恳求政府对它们进行监管。在我看来,这有点像一个『特洛伊木马』,所以我们必须对此保持谨慎。」(消息来源:华尔街见闻)

 

中方回应 Anthropic 限制论:反对以遏制手段干预人工智能发展

近期,美国与中国在人工智能领域的竞争成为国际科技界关注的焦点。此前,美国方面不断强调在人工智能竞赛中的战略优势,一些美国政界人士甚至呼吁盟友在人工智能发展方向上与美国保持一致。

针对上述观点,中国外交部发言人郭嘉昆作出回应,明确反对将人工智能发展问题置于对抗和竞争框架之下。他表示,制造恐慌、挑动对立以及恶性竞争不仅无助于问题解决,反而将干扰全球人工智能治理进程,损害各方共同利益。(消息来源:cnBeta)

Opus 5.2 深夜上线

据外网消息,今天清晨,许多开发者发现,新一代神级模型 Claude Opus 5.2,已经在 Claude Code 中开启灰度测试。

越来越多的 Claude 用户发现:在 Claude Code 中调用 Opus 5 时,它的表现和网页版 Opus 5 截然不同。

这就是前沿 AI 大厂最喜欢玩的「障眼法」——路由(Routing)。开发者们通过抓包和查看请求状态(/status)发现,虽然前端名字没变,但背后的模型 slug 已经赫然指向了 Opus 5.2。

根据开发者实测反馈,这次的升级可以总结为三个字:快、准、狠。

相比于之前 Opus 5 的慢条斯理,路由到 5.2 版本的模型生成速度有了肉眼可见的质的飞跃。

现在的 AI 普遍有一种懒惰感,遇到复杂长任务喜欢让你「按继续」,或者只给你一个框架让你自己填。但 Opus 5.2 彻底变了!它不仅不懒,还非常「工作狂」。有开发者惊呼:「它甚至不需要我催促,就开始像被喂了狂暴药水一样,自动进行『严酷循环(gauntlet loop)』,不断自我迭代和完善代码,直到任务完美结束!」(消息来源:新智元)

 

苹果正式发布 iOS 27:Siri 迎来重大 AI 升级 性能提升并新增多项智能功能

苹果于当地时间 9 月 14 日正式向全球用户推送 iOS 27,这是苹果今年面向 iPhone 推出的最大规模系统更新之一。

iOS 27 在延续上一代 Liquid Glass 设计语言的基础上,对系统界面、性能以及人工智能能力进行了大幅升级,其中最受关注的变化是全新的 Siri AI。与此同时,苹果还加入了更多 Apple Intelligence 功能,并进一步改善照片、隔空投送、快捷指令、「查找」等系统功能。

全新的 Siri AI 是 iOS 27 最重要的升级。苹果终于将此前已经预告多年的新一代 Siri 正式带给用户。相比过去主要用于设置闹钟、查询天气、发送消息以及执行简单系统操作的 Siri,新版 Siri 更加接近一个具备上下文理解能力的 AI 助手,可以处理更加复杂、连续和自然的请求。

Siri AI 能够理解用户在设备上的个人信息,并结合个人上下文回答问题。它还具备屏幕感知能力,可以理解用户当前正在查看的内容,并根据屏幕上的信息执行相应操作。同时,Siri AI 能够与更多支持相关能力的应用进行交互,从而直接替用户完成部分任务。

不过,新版 Siri 并不是在所有地区同步提供。苹果目前首先以英语推出 Siri AI,法语、日语、韩语、葡萄牙语和西班牙语等语言版本计划在 10 月陆续加入。(消息来源:cnBeta)

波士顿动力 IPO 计划遇阻:Atlas 人形机器人尚未大规模部署

9 月 14 日消息,路透社韩国当地时间今日报道称,一位现代汽车集团高管表示,集团旗下机器人企业 Boston Dynamics(波士顿动力)难以在 2027 年内实现 IPO 上市。

这位匿名管理层人士表示,波士顿动力的 Atlas 人形机器人尚未达到大规模部署阶段企业也仍未能实现盈利。(消息来源:IT 之家)

 

李想:旗舰 SUV 越做越大的趋势一定会结束

9 月 14 日消息,随着新能源蓬勃发展,一同变大的还有整车的尺寸,尤其是旗舰 SUV,动辄达到 5.3 米,宽度超 2 米,一旦左右都有车辆,不靠离车泊入,停到标准车位里下车都很困难,也给他人带来了困扰

李想解释称,油车时代,想要更大的空间,就只能把车做大,纯电时代不需要。

「电机很小,前悬可以做短,省出来的空间直接还给座舱,电池平铺在底盘,地板可以做平,不需要靠车高来换头部空间。同样的内部空间,纯电车需要的外壳可以比油车小一圈。想明白这件事,在尺寸上做文章就没那么大意义了。」

那么为何现阶段尺寸还在卷?李想也给出了自己的回答:是因为行业还在用油车时代的思维惯性做产品。

但他称这个惯性会消退,「你做到 2 米宽,我做到 2 米 05 宽,体感上没什么差别,但用户每天停车的焦虑多了不少,自己打不开门、下不了车,还被其他车开门杀。」(消息来源:快科技)

宇树科技发布人形机器人 G1+:一次性 6 项升级 标准版售价 9.5 万元

9 月 14 日消息,宇树科技宣布人形机器人 G1 大升级,正式推出 G1+。

G1+围绕运动性能、感知交互、智能体验三大维度进行 6 项升级,在保留 G1 高性价比定位的同时,重点补强颈部灵活性、关节电机输出与热管理、视觉与触觉感知、供电续航以及远场语音交互能力。

目前,标准版 G1+含税售价为 9.5 万元,面向科研与深度开发场景的 G1+EDU 售价暂未公布。

豆包手机助手发布消费者版本

9 月 14 日消息,今天,豆包手机助手消费者版本正式发布。

交互体验是此次豆包手机助手消费者版本重点介绍的基础能力之一。据介绍,豆包手机助手支持语音、AI 键等多种唤醒方式,以适配不同使用场景。

其中,专属 AI 键带有指纹鉴权能力,完成本人验证后无需二次解锁,即可调用助手执行相关任务。语音唤醒方面,豆包手机助手也针对远场、内噪和嘈杂环境等场景进行了优化。

此外,值得一提的是手机助手的屏幕问答能力。用户无需额外截图或切换应用,即可让助手结合当前屏幕内容继续处理任务。

例如,在官方视频演示中,用户打开相机对准室内环境,说出「根据这个装修风格,帮我选一个一米二以内、价格不超过一千元的柜子」,豆包便可结合画面信息和用户要求,在电商平台找到符合条件的商品推荐。(消息来源:快科技)

1059 美元起,V 社 Steam Frame VR 头显正式发布

9 月 15 日消息,V 社今日正式推出全新无线 VR 头显产品 Steam Frame,支持 VR 和非 VR 游戏,既可以串流运行整个 Steam 库游戏,也支持独立运行,现已开放预约登记。

Steam Frame 是 Valve 推出的一体式无线 VR 头显 + 控制器套装,主打串流游戏体验,同时支持独立运行,目前已有超过 100 款游戏通过「Steam Frame 独立认证」,且阵容还在不断扩大。所有购买 Steam Frame 的用户均可额外免费兑换一份《半衰期:爱莉克斯》,每台设备仅限兑换一次,如果玩家库中已有该游戏则无法重复兑换。

黄仁勋称每天都要批评员工,却催生 NVIDIA 极低离职率

9 月 14 日消息,据报道,NVIDIA CEO 黄仁勋近日受访时谈到自己的管理风格,形容自己带有「中国台湾父母式」的严格特质,几乎对员工每一项成果都会提出批评,但这种高压文化却催生了业界极低的离职率。

黄仁勋今年 5 月接受专访时表示,中国台湾父母永远觉得不够好,每天都要批评几句,他自己也是如此,员工拿任何东西给他看都会挨批,他形容这就是他的「折磨方式」。

但他强调,批评的重点不是惩罚而是帮助改进,就像父母一样,批评完之后立刻回到关爱,始终以让员工变得更好为目的。

这种管理风格的成效体现在数据上,NVIDIA 2025 财年整体离职率仅 2.5%,约五分之一员工在公司待了至少十年,五分之二待了五年以上。

黄仁勋表示,领导力的本质是创造条件让他人实现梦想,把工作变成终身志业,在 NVIDIA 可以做到这一点。

黄仁勋对自己的要求比对员工更严苛,现年 63 岁的他每周工作七天,周末和假日不休息,部分原因是担心 NVIDIA 随时可能失败。

当同龄人开始考虑退休时,黄仁勋表示离开不在他的计划中,他希望能尽可能长时间工作,死在工作岗位上是他的梦想。(消息来源:快科技)

2026-09-15 00:17:23 · 大模型,算力芯片,AI应用,具身智能,融资,政策监管,OpenAI,Anthropic,NVIDIA,字节跳动,xAI,语音音频,代码生成,对话助手,Agent智能体,设计创意,游戏,模型安全对齐,政务,工业制造,零售电商,招聘HR,基础设施,模型发布,产品更新,开发者生态

OpenAI、Anthropic、谷歌联手研究 AI 安全;微信员工辟谣 AI 助手小微「偷隐私」;美国已在太空部署武器

极客公园

因加大 AI 投入 报道称字节跳动 2026 上半年净利润下降

据报道,由于加大了在人工智能领域的投资,字节跳动 2026 年上半年净利润同比出现下降。同时,受 TikTok 等海外业务推动,字节跳动上半年营收同比增长 30%,海外收入占比再创新高。字节跳动未对以上数据置评。

在净利润下降的同时,字节跳动的净利润率也出现了持续下滑。此前有外媒曾报道,字节跳动 2023 年净利润率为 26%,2024 年为 21%。而从最新数据看,字节跳动在 2026 年上半年的净利润率进一步下降至 16.7% 左右。

报道称,字节跳动近期从银行获得约 300 亿美元贷款,这是该公司有史以来规模最大的一笔贷款,可为其不断飙升的 AI 投资提供资金支持。而字节跳动在国内最大的竞争对手们也正在募资,为自身的人工智能布局提供资金支持。阿里巴巴正寻求通过大规模配股募集约 100 亿美元,用于人工智能基础设施建设支出。智谱 AI 于近日启动了总额 50 亿美元的股权及可转债发行,以支撑其人工智能相关投入。(来源:新浪科技)

「三巨头」联手,OpenAI、Anthropic、谷歌 Deepmind 开始合作研究 AI 安全措施

9 月 15 日消息,随着美国各界对 AI 可能威胁经济和国家安全的担忧不断升温,OpenAI 开始与主要竞争对手 Anthropic 和谷歌 DeepMind 合作研究 AI 安全措施,进一步推动行业共同应对潜在风险。

OpenAI 全球政策主管克里斯 · 莱恩透露,公司与 Anthropic 和谷歌围绕 AI 安全问题的接触持续了数周。OpenAI 认为,三家公司开展这类协调并不需要专门获得反垄断豁免。「尝试合作、优先保障安全,对大家都更好。」

当地时间上周六,Anthropic CEO 达里奥 · 阿莫迪发表了一篇 3800 词的长文,呼吁放缓最先进 AI 系统的研发,让研究人员有更多时间了解潜在威胁,也让 AI 生存风险迅速进入公众讨论。OpenAI CEO 萨姆 · 奥尔特曼和 SpaceXAI 负责人埃隆 · 马斯克很快对阿莫迪的主张表达支持。(来源:新浪财经)

美光展示全球首个 512GB DDR5 内存模组,支持 9200MT/s 传输速率

9 月 15 日消息,Micron(美光)当地时间展示了全球首个 512GB DDR5 内存模组。这一产品属于 3DS RDIMM,通过硅通孔 (TSV) 堆叠 DRAM Die 最大化单封装内存容量。

单条 512GB 意味着其在双路 24 内存插槽(12 通道 1DPC / 6 通道 2DPC)配置下可在单一服务器上实现 12TB 的内存容量。此外,这一内存模组支持 9200MT/s 传输速率,相比 4 个 128GB 模组节能超 60%。

美光预计 512GB DDR5-9200 3DS RDIMM 将于 2027 年下半年量产,AMD、英特尔正在下一代服务器处理器平台上进行该内存模组的验证工作。(来源:新浪财经)

Meta 计划明年上半年部署新一代自研 AI 芯片

9 月 15 日消息,据彭博社今天(15 日)报道,Meta 计划明年上半年在数据中心部署新一代自研 AI 芯片,希望在运行 AI 模型时进一步降低成本和能耗

Meta 于 2023 年公布自研 AI 芯片计划,目前正在测试第三代产品 MTIA 450,代号 Arke。下一代 MTIA 500 代号 Astrid,预计约一个月后完成设计,并于 2027 年底进入数据中心。相比前几代产品,Meta 计划更大范围部署 Astrid。(来源:IT 之家)

 

华为监事会主席郭平:虚心向苹果学习供应链,在 ICT 及计算领域的目标是成为英伟达

9 月 15 日晚间消息,近日,华为心声社区对外披露了华为监事会主席郭平与新员工座谈纪要。在与新员工的沟通中,郭平回应了手机业务与苹果对比、车 BU 发展、大模型战略、半导体业务方向等话题。

被问及未来华为手机的销量有望超越苹果公司吗?郭平表示,苹果的首席执行官是业界供应链管理的大师,是华为学习的榜样。在当前华为的供应形势受到约束的情况下,供应是华为的保障底线。

谈及 AI 话题,郭平表示,全球顶尖企业正高度关注并积极实践人工智能的应用。华为也将实现人工智能视为最大的机遇。

公司在战略层面如何看待自研大模型?郭平表示,华为聚焦于连接与计算领域,但不同业务板块对自研大模型的需求存在差异。对于 ICT 业务及计算领域,华为的目标是成为英伟达。华为的核心优势不在于拥有自研大模型,而在于支持客户构建优秀的大模型,确保全球任何大模型均能在华为昇腾、鲲鹏、超节点及集群上高效运行。(来源:网易)

「问界大饭店」回归,推出免费错峰洗车 / 加玻璃水、餐饮等服务

9 月 15 日消息,据问界用户服务公众号消息,问界服务迎来升级,覆盖养车、智检、道路救援等方面。

官方服务升级介绍页面显示,「问界大饭店」也得以回归,并升级推出免费错峰洗车、免费添加玻璃水及餐饮服务

去年 12 月,「鸿蒙智行大饭店」被曝停止宣传,禁止提供免费餐饮、充电及洗车服务。「鸿蒙智行大饭店」是车主对鸿蒙智行用户服务中心的戏称,因其提供免费高品质餐饮等超预期服务而得名。(来源:凤凰网科技)

马斯克 SpaceX 星舰第 14 次试飞定档 9 月 22 日,首次冲击地球轨道

9 月 16 日,SpaceX 宣布,将于当地时间 9 月 22 日实施星舰第 14 次试飞。这次任务中,星舰上面级将首次尝试进入地球轨道,同时计划部署 26 颗第三代星链卫星。

此次发射窗口为美国中部时间 9 月 22 日上午 7 时 15 分开始,持续 75 分钟。如果任务顺利,这将成为星舰项目的一项重要进展。SpaceX 此前多次试飞星舰,但上面级尚未真正进入环绕地球运行的轨道。

今年 7 月进行的第 13 次试飞中,星舰首次完成了 V3 星链卫星的部署测试。不过,这批卫星仅用于验证释放能力,并未进入预定轨道,约 20 分钟后在地球大气层中烧毁。第 14 次试飞部署的 26 颗 V3 卫星将正式加入 SpaceX 约 1 万颗卫星组成的星链网络。

SpaceX 正计划逐步用星舰取代猎鹰 9 号和猎鹰重型火箭。(来源:TechCrunch)

微信员工辟谣 AI 助手小微「直接读取聊天记录」、「偷看所有隐私」:都是失实的

9 月 15 日消息,微信员工 @ 客村小蒋 发文谈及了微信 AI 助手小微,表示这是个微信团队自己开发的原生 AI 助手,可以通过文字或语音对话,让小微查天气、查快递、点外卖;另外,在朋友圈、公众号、聊天、视频号等场景,小微也可以在你需要的时候被随时唤起,来总结内容、提供更多信息等。

对隐私问题,他也做了解释:

小微能接触的信息,不会超过你本人可以查看的信息范围的权限;

小微会基于公众号、视频号等的关注、浏览、互动数据,做一些问题的推荐;

关于聊天记录,只有在聊天场景,你主动发起「问小微」的时候,小微才会被临时调起,从微信客户端本地读取你指定的聊天记录,分析总结之后,原始聊天记录不会被保存,通用的「用完即弃」的逻辑;

一些说小微「直接读取聊天记录」、「偷看所有隐私」的帖子,都是失实的。(来源:cnbeta)

18999 元起:索尼最轻超远摄定焦镜头

9 月 15 日消息,索尼宣布推出 FE 400mm F4.5 GM OSS、FE 600mm F6.3 GM OSS 长焦镜头。两款新品主打轻量化设计,是索尼最轻的超远摄定焦镜头,售价 18999 元 / 24999 元

这两款镜头的重量均低于 1kg,全开光圈下可获得优秀的 MTF 表现,满足大幅裁切需求。搭载 3 枚 Super ED 超低色散镜片、1 枚 ED 低色散镜片,拥有 2 个 XD 线性马达,最高支持 120 张 / 秒连拍自动对焦、自动曝光。

同时,两款镜头均采用优化镜片布局,重心更加接近机身,方便用户握持。配备 11 片光圈叶片,可拍出较圆的光斑,拥有第二代纳米 AR 镀膜,有效抑制炫光鬼影。(来源:IT 之家)

消息称 Meta 将推出无摄像头的智能眼镜,应对日益加剧的隐私顾虑

9 月 16 日消息,据 The Information 援引知情人士消息报道,Meta 计划于今年秋季推出一款不配备摄像头的智能眼镜,其内部代号为「Luna」。

智能眼镜产品所具备的摄录功能正面临越来越严格的隐私与安全审查,Meta 此举被视为对这一外界关注的回应。

该款新眼镜内置了六枚麦克风,支持通过语音交互接入 Meta 的 AI 聊天机器人,以及 Meta 面向消费者推出的 AI 智能体产品 Muse。「Luna」镜框侧面设有一颗快捷按键,可用于一键唤醒 Meta AI,其内置扬声器的规格则与现有在售机型相似。

Meta 可能会在下周三至周四举办的年度 Connect 开发者大会上正式发布这款眼镜,并计划于 10 月开启出货。(来源:cnbeta)

美国首次证实已在太空部署武器

美国于周一首次公开表态,太空军已经在轨道部署武器。美国空军部长特洛伊・明克在航空航天与网络大会上称,美国拥有「在轨太空控制武器」。他同时阐述了推动空军与太空军现代化的整体规划,以此应对对手的技术进步、人工智能发展以及自主武器越来越广泛的应用。

我们将大规模列装高度自主化系统,以此大幅提升作战实力。」他表示,「凭借当下正在推进的各项举措,到 2032 年,美国空军面貌将会发生根本性改变。」

就在各国政府重新评估需要配备何种武器与防御系统,以抵御日趋严峻的混合攻击威胁之际,明克发表了上述言论。乌克兰战场的冲突尤其凸显出现代战争正越来越向自主系统、人工智能与无人机倾斜。(来源:环球市场播报)

 

2026-09-16 00:22:40 · 大模型,算力芯片,AI应用,具身智能,融资,政策监管,OpenAI,Google,Anthropic,Meta,NVIDIA,字节跳动,阿里巴巴,华为,xAI,智谱,语音音频,对话助手,Agent智能体,设计创意,金融,教育学习,微调蒸馏,政务,物流供应链,招聘HR,网络安全,基础设施,模型发布,产品更新,合作,财报,开发者生态

号称人类造的最后一个 AI 要来了,刷屏全网的 RSI 是什么

爱范儿

要论造词和包装概念,AI 圈要是自认第二,恐怕就没人敢称第一。

前阵子 OpenAI 总裁格雷格·布罗克曼表示,GPT-6 Astra 已经摸到了 AGI 的门槛。结果 AGI 还没热议几天,AI 同行们又开始炒作下一个 AI 热词了。

接棒的新词叫作 RSI,Recursive Self Improvement,递归自我改进。

简单点理解就是,AI 自己写代码、自己跑实验、自己改训练流程,改完再传给下一代更强的新模型。这么一圈圈套娃下去,研发速度可能越来越快,最终超过人类理解和控制的速度。

没有出乎太多意料,伴随着 RSI 出场的,肯定还有语不惊人死不休的的安全叙事。

比如 OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki 前阵子将 AI 描述为一种人类尚未充分理解的「异星心智」。

Anthropic 的 CEO 达里奥·阿莫代伊更是化身末日吹哨人,警告说更强的智能体可能带来大规模网络攻击、失控和文明级风险。

而另一头,忙着卖卡的黄仁勋则在最近 All-In 峰会上,反驳道:少在那搞非黑即白的二极管思维,凭什么安全和创新就只能二选一?

同一条产业链上,一边喊着人类必须踩刹车,一边猛踩油门。这场口水战背后,RSI 究竟是通往超级智能的入口,还是被精心包装出来的恐慌生意?

AI 开始造 AI,但距离「智能爆炸」还有多远?

RSI 最近听起来很新,它的思想源头却可以追溯到六十多年前。

早在 1965 年,英国数学家、密码学家 I.J. Good 提出过一个设想:如果一台机器能够超越人类的智力活动,那么设计机器也应当属于它的能力范围。

它可以设计出比自己更聪明的机器,后者再继续改进下一代。第一代创造第二代,第二代优化第三代,子子孙孙无穷匮也,机器智能由此进入不断加速的正反馈循环。

Good 将这种现象称为「智能爆炸」。

在今天的 RSI 研究中,相比于 AGI 关注的是 AI 能否完成与人类相当的通用认知工作。RSI 则关心 AI 能否改变产生这些能力的系统,并让下一轮改进变得更加有效。

比如会检查自己的答案,只能算自我修正。能够改进研发方法,再把有效变化交给后继系统使用,才开始触及递归自我改进。

近期,由上海交通大学、清华大学、字节跳动、上海人工智能实验室等机构研究者合作完成的预印本《The Last AI Built by Humans》,就将 RSI 的自主性划分为 L1 至 L5 五个层级。

▲ 🔗 https://arxiv.org/abs/2609.11873

L1 主要负责执行人类给出的改进方案。L2 开始自主寻找改进策略。L3 可以决定需要获取哪些经验。L4 能够把部署环境中的反馈转化成持续保留的改动。

到了 L5,改进机制本身也成为改进对象。

AI 不仅能够完成某项研究任务,还能修改决定后续如何搜索方案、评估结果和组织研究的机制,并让后继系统继续使用修改后的机制。

在最激进的终局设想中,AI 还将进一步获得提出目标、修改评估方法和重写底层改进逻辑的能力。一旦走到这一步,人类制造的就不再只是一个模型,而是一套能够继续制造模型的系统。

此后出现的下一代 AI,可能不再由人类工程师逐项设计。模型架构、训练流程和改进方法,将越来越多地来自机器自己的选择。

包括 OpenAI 9 月 6 日公布的内部报告显示,他们已经实现「自动化研究实习生」目标。这类系统能在人类指导下编写代码、运行实验、排查故障和分析结果,其中一些任务原本需要熟练研究员花费数天。

▲ 🔗 https://openai.com/index/research-acceleration-view-inside-openai/

截至 8 月中旬,每投入一个人类工作日,OpenAI 研究部门的智能体运行时长已经相当于 3.1 个工作日。

Anthropic 则把自动化推进到了安全研究。Claude 可以自己查文献、提方案、生成训练数据、运行实验和评估结果,并进一步根据成绩反复迭代。

最接近「AI 训练下一代 AI」的一次实验中,能力较弱的 Claude Sonnet 5 帮助早期 Claude Opus 4.8 改善安全表现。

▲ 🔗 https://alignment.anthropic.com/2026/automated-alignment-researchers/#6-can-aars-posttrain-productiongrade-models

约 60 小时内,前者测试了 50 多种方案,最终只使用约 2400 条训练样本,就把后者既定评测中的对齐成绩推到接近正式版 Opus 4.8 的水平。

除了爆改模型,还有一条更现实的 RSI 路子:在模型周边的软件系统上打补丁。

据外媒 The Information 报道,北大校友翁荔重返 OpenAI 后,将带队研究递归自我改进。她在技术博客《Harness Engineering for Self-Improvement》中讨论的 Harness Engineering,正是理解当下 RSI 的一个入口。

▲ 🔗 https://lilianweng.github.io/

Harness 可以理解为 AI 的运行系统。它负责工具调用、上下文管理、记忆保存、任务分配、权限控制和结果检查。

AI 发现自己总是忘记实验条件,可以改进记录方式;发现某种工具反复出错,可以修正接口;发现研究流程效率低下,可以重写任务调度代码。

这些变化未必直接修改模型权重,却可能明显提升整个系统的工作能力,并进一步帮助下一代模型研发。

就具体时间点来看,对于在各类计算机认知工作中全面超过顶尖人类专家的超级人工智能,也就是 ASI,Thinking Machines 首席科学家 John Schulman 给出的预测是 3 至 4 年,Millidge 倾向于约 5 年,O’Neill 仍然认为可能需要 5 至 10 年。

这么大分歧背后,离不开几道尚未解决的技术难题。

模型需要不断吸收新经验,又不能丢掉原有能力。更新过于激进,可能出现「灾难性遗忘」;变化过于保守,又可能无法学进足够多的新知识。

更难自动化的,是研究判断力。让 AI 优化一段代码,成功标准相对明确。让它判断一个失败实验意味着方向错误,还是值得继续探索,就困难得多。

真正的科学突破,往往是先提出一个全人类都没想过的怪问题,再去捣鼓量化它的尺度。这种从怎么做到该做什么的跨越,至今依然高度依赖人类的直觉。

兜售末日恐慌,从来都是一门顶好的买卖

这轮末日风险争论的导火索,来自一封辞职声明。

9 月 8 日,曾在 OpenAI 和 Anthropic 从事研究工作的 Jacob Coxon 宣布从 Anthropic 辞职。

他在社交平台 X 上表示,自己选择离开,是因为担心这两家公司没有采取负责任的行动,而是在竞相研发能够自我提升的超级智能。

在 Coxon 看来,Anthropic 与 OpenAI 正在拿全人类的性命当赌注。他还透露,开发这些系统的人确实相信,到本十年末,人工智能可能毁灭所有人类。

这篇辞职声明的浏览量很快超过 1.7 亿次。更具冲击力的是,Anthropic 的在职对齐科学负责人埃文·休宾格也跑出来公开附和 Coxon 的说法。

眼看火越烧越旺,Anthropic 的 CEO 达里奥·阿莫代伊顺势发文呼吁同行们集体降速,给安全研究让出一到两年的时间。

他提出,前沿 AI 公司应当允许第三方评估机构常驻实验室,获得接近内部员工的访问权限,检查企业是否履行安全承诺,并独立披露风险和事故。

随后,罕见的一幕出现了。OpenAI CEO 山姆·奥特曼、xAI 创始人马斯克等死对头、也都突然在减速问题上形成了统一阵线。

只是,能够承担高额安全审查成本的,恰恰也是这些头部公司。

它们拥有庞大的安全团队、封闭的数据中心和充足的审计资源,而开源社区和中小企业很难承担同等规模的合规成本。这种安全叙事的策略天然构成了扼杀对手的壁垒。

更值得关注的是,当前关于 AI 风险如何评估、哪些能力需要限制、什么样的企业有资格训练下一代模型,这些关键规则的制定,很大程度上也掌握在这些前沿实验室手中。

它们既是技术的推动者,也是风险标准的定义者。所谓保护公众,其实也是在保护自己的领先位置。

既然 AI 如此危险,为什么不直接彻底停下来?针对这个问题,万能话术早已经准备好了。

比如 OpenAI 在内部报告里义正辞严地写道:更强且经过对齐的 AI,可以保护关键基础设施、抵御危险智能体,并帮忙研发新的安全措施。

简言之,为了防住未来可能失控的 AI,我们必须先造出一个足够强大、同时听从人类命令的 AI。

一套完美的闭环就此形成: AI 越危险,防御模型就必须越强;防御模型越强,需要的芯片、能源和资本就越多。

于是,千亿美元融资、十万卡训练集群和更加庞大的数据中心,都可以被包装成维护人类安全所必需的基础设施。

一只脚踩刹车摆姿势,另一只脚在别的油门上踩得冒火星,左右横跳,深谙凡事发生皆有利于我的真理。

当然,那老黄不吃这一套,把 AI 危险论斥为「骗局」,也有着自己的小算盘。

如果末日叙事最终转化为训练规模限制、算力审批和数据中心禁令,首先受到冲击的就是芯片、服务器、电力和基础设施建设。

英伟达卖的是铲子。

无论最后挖到的是黄金、泡沫还是一只无法控制的怪兽,只要更多公司继续训练模型,GPU 就有市场。任何可能阻止买卡、建机房和增加电力供应的安全叙事,都会被视为在砸整条硬件产业链的饭碗。

因此,AI 的进化速度是有目共睹的,RSI 也并非空穴来风。但当下所谓末日论与反末日论,表面上争论的是人类会不会被 AI 毁灭,背后争夺的却是同一件事:下一轮算力、资本和产业利益究竟如何分配。

造神者一边警告神明可能失控,一边要求获得更多资源继续造神。

当下一次他们神色凝重地关紧大门,隔着铁栅栏兜售恐慌,冲着门外高喊「里面有末日猛兽,闲杂人等千万别进来」时,殊不知拉响警报和努力喂养猛兽往往是同一批人。

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2026-09-15 09:43:19 · 大模型,算力芯片,AI应用,开源,融资,政策监管,OpenAI,Anthropic,NVIDIA,字节跳动,xAI,Agent智能体,搜索RAG,设计创意,金融,扩散模型,微调蒸馏,模型评测,模型安全对齐,图神经网络,工业制造,招聘HR,基础设施,产品更新,合作,论文

早报|雷军同日到访宇树与B站/罗永浩差评带来流量,野人先生单日涨粉近3万/鸿蒙智行确认问界合作调整,赛力斯主导

爱范儿

🏢雷军同日到访宇树科技与 B 站,分别与王兴兴、陈睿交流

🔐微信回应「小微」隐私争议:仅按用户指令临时读取指定聊天

🧠Google 向全体工程师开放 Claude,Gemini 仍是默认模型

💼黄仁勋活动现场免提接听特朗普电话,双方隔空探讨 AI

🤝鸿蒙智行确认问界合作模式调整,赛力斯主导五项业务

🏢Disney 要求更多远程产品与技术员工每周到岗四天

🎬第一财经调查:AI 短剧「融合脸」增加肖像侵权举证难度

🚕Waymo 计划 2027 年在东京推出全无人出租车

🧠曝 OpenAI 雇佣数百名外包人员审阅 ChatGPT 对话

⚖环球音乐起诉 DistroKid,指控其放任 AI 音乐与侵权录音涌入平台

💡朱啸虎:办公 Agent 的竞争会延续协同办公平台格局

📱小米 18 Pro 系列官宣本月发布,将升级背屏功能

💳腾势 N8L 的「迪迪虾」接入支付宝,可用语音完成点单与停车缴费

🔓微信开源企业知识库 WeKnora,支持飞书、企微等接入

✨拓竹将发布首款激光雕刻切割机 R1

🤖飞书发布 8.0 与「豆包工作伙伴」,Agent 可直接操作文档、日程与审批

🪄联发科发布天玑 9600 Pro,首批支持 2nm、LPDDR6 与 UFS 5.0

🧠DeepSeek Harness 0.1.6 增加 Browser Use 与 Computer Use

🛍罗永浩差评带来意外流量,野人先生单日涨粉近 3 万

🏷两部门要求美团、携程等平台自查「全网最低价」风险

💬小红书发布首份金融生态公约,禁止非法荐股与「保本保息」承诺

大公司

雷军同日到访宇树科技与 B 站,分别与王兴兴、陈睿交流

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据《科创板日报》报道,小米创始人雷军 9 月 14 日在王兴兴陪同下探访宇树科技,并观看人形机器人表演。公开信息没有披露双方是否讨论投资、产品合作或其他具体安排。

雷军同日还到访 B 站上海总部,与 B 站董事长陈睿交流。现场大屏打出「欢迎 B 站 UP 主雷军」的标语。陈睿早年加入金山软件时曾担任雷军的技术助理;此次访问的具体议题同样未公开。

微信回应「小微」隐私争议:仅按用户指令临时读取指定聊天

9 月 15 日,微信员工「客村小蒋」回应 AI 助手「小微」的隐私争议称,小微能接触的信息不会超过用户本人可查看的范围,所谓「直接读取聊天记录」和「偷看所有隐私」的说法不实。

按照回应,小微只有在聊天场景中由用户主动发起「问小微」时,才会从微信客户端本地临时读取用户指定的聊天记录,用于分析和总结;原始聊天记录不会保存。公众号、视频号等内容推荐可参考关注、浏览和互动数据,但同样受用户权限范围约束。

小微由微信团队开发,目前仍在小范围内测,可通过文字或语音查询天气、快递和外卖,也能在朋友圈、公众号、聊天和视频号等场景被唤起。

Google 向全体工程师开放 Claude,Gemini 仍是默认模型

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据 Business Insider 报道,Google 已向全体工程师开放 Anthropic 的 Claude。Google 发言人确认,工程师现在可以通过内部开发工具 Antigravity 使用 Opus 5 模型;过去只有部分 DeepMind 与高优先级团队拥有相关权限。

Claude 在公司内部设有每位用户的使用配额,定位是补充工具,Gemini 仍是默认和主要模型。

Google 此前通常不允许大多数员工在工作中使用外部 AI 工具。这次扩大权限,为工程师比较不同模型的编程表现提供了正式渠道,也让 Claude 从少数团队使用的例外工具变成全体工程师可申请使用的补充选项。

黄仁勋活动现场免提接听特朗普电话,双方隔空探讨 AI

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9 月 14 日在洛杉矶举行的 All-in Summit 峰会上,英伟达 CEO 黄仁勋在演讲期间接听了美国总统特朗普打来的免提电话。

通话中,特朗普将 AI 末日论称为「骗局」,表示机器人绝不可能统治世界,并批评了放缓 AI 发展速度的主张,认为此类呼吁出于政治动机。

特朗普还提到自己在麻省理工学院任教四十余年的叔叔约翰·乔治·特朗普,称自己凭借家族基因遗传也具备相应天赋,因而深谙 AI 领域;黄仁勋在现场回应称「难怪你对 AI 这么懂」

另据《金融时报》报道,黄仁勋在 Salesforce 年度 Dreamforce 大会上就 AI 安全与监管议题表达了不同路径。

针对此前 Anthropic CEO Dario Amodei 呼吁行业放缓新模型开发速度,以及马斯克和 OpenAI CEO Sam Altman 公开支持控制研发节奏的提议,黄仁勋表示不同意将减速作为行业通用方案。

黄仁勋将 AI 安全定义为工程问题,主张在产品失控时暂停处置、确认可控后继续研发,将评估和防护持续嵌入开发流程,而非停止技术演进。在监管层面,他认为现有法律和市场机制足以约束产品责任,无需单独为 AI 设立一套新法律。

鸿蒙智行确认问界合作模式调整,赛力斯主导五项业务

9 月 15 日,鸿蒙智行发布问界合作模式说明。即日起,问界的产品定义、产品设计、品牌营销、渠道零售和服务体系改由赛力斯主导,华为终端参与赋能。

鸿蒙智行表示,问界仍是鸿蒙智行成员,现有用户权益及后续服务不受影响。此次调整也不涉及其他品牌,尊界、享界、智界和尚界仍采用华为全流程主导的合作模式。

这份说明确认了当天早些时候有关双方合作模式变化的报道,同时把调整范围限定在问界,并明确了华为在新模式中的角色。

Disney 要求更多远程产品与技术员工每周到岗四天

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据 Busine

2026-09-16 00:45:37 · 大模型,算力芯片,AI应用,具身智能,自动驾驶,开源,融资,政策监管,OpenAI,Google,Anthropic,NVIDIA,字节跳动,华为,DeepSeek,xAI,小米,语音音频,代码生成,对话助手,Agent智能体,搜索RAG,办公效率,设计创意,金融,向量数据库,图神经网络,法律,零售电商,营销广告,招聘HR,模型发布,产品更新,合作,版权诉讼
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