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Kimi获 20 亿美元新融资,大模型“独角兽”估值再攀巅峰

国产大模型领军企业月之暗面(Kimi)近期再度成为资本市场的绝对焦点。据悉,该公司即将完成一轮金额高达 20 亿美元的新融资,此轮融资过后,其投后估值已正式突破 200 亿美元大关。

回顾月之暗面的融资历程,其吸金能力令人惊叹。仅在今年 1 月和 2 月,公司便密集完成了三轮融资,累计金额达 19 亿美元。若算上本次最新注入的资金,月之暗面在不到半年的时间里已筹集超过 39 亿美元,最新估值相较于去年 11 月的 43 亿美元,在短短数月内翻了四倍有余。

顶级资本阵营浮出水面

本轮 20 亿美元的巨额融资吸引了多家重量级投资机构的深度参与。由美团龙珠领投,中国移动、CPE(中信产业基金)等知名机构跟投。值得注意的是,美团龙珠在此次交易中表现尤为积极,单笔出资额便超过了 2 亿美元。

截至目前,月之暗面的累计融资额已超过 376 亿元人民币。这一数据不仅刷新了公司自身的纪录,更使其稳坐国内大模型创业公司累计融资额的“头把交椅”,成为当前AI赛道中最具竞争力的独角兽之一。

行业竞争格局与未来走向

在 2026 年大模型赛道竞争白热化的背景下,月之暗面凭借其在长文本处理及用户体验上的差异化优势,赢得了资本市场的深度信任。资金的快速入场,无疑将为其在大模型研发、算力储备及人才招募上提供更加充裕的弹药。

随着融资资金的陆续到位,市场也对Kimi未来的技术迭代与商业化落地寄予厚望。在AI领域核心理念不断演进的当下,月之暗面的这一跨越式增长,或许预示着国内通用人工智能领域的竞争将进入更高维度的较量。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
谷歌将在 I/O 大会发布安卓 17,采用与 iOS 26 类似的液态玻璃设计

谷歌预告于当地时间 5 月 12 日的 I/O 大会发布安卓 17,系统将采用液态玻璃设计。这种半透明 UI 使用反射、折射和动态变形渲染,与 iOS 26 设计语言趋同。液态玻璃对硬件图形和续航要求较高,谷歌需平衡功耗与视觉效果。下半年基于安卓 17 的国产定制系统有望引入该设计,提升交互界面的通透感。

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估值四倍跃升,Kimi 成最“烧钱”也最吸金的大模型公司之一

5月6日消息,据晚点 LatePost 报道,大模型公司 月之暗面(Kimi)即将完成新一轮约20亿美元融资,投后估值突破200亿美元。该轮融资由 美团龙珠 领投,中国移动、CPE源峰 等机构参投,其中龙珠出资规模超过2亿美元。

本轮融资延续了 Kimi 年初以来的高频融资节奏。2026年1月与2月,公司已连续完成三轮融资,金额分别为5亿美元、7亿美元和7亿美元。叠加本次交易,不到半年时间内其累计融资规模已超过39亿美元,最新估值较2025年11月约43亿美元水平实现超过四倍增长。

从整体融资结构来看,Kimi 累计融资额已超过376亿元人民币,成为当前大模型创业公司中资金规模最大的玩家之一。快速放大的资本投入,主要用于支撑模型研发、算力扩展及产品迭代,在生成式 AI 竞争加剧背景下形成规模优势。

行业层面,该融资进展进一步印证资本对基础模型公司的持续加码趋势,头部项目通过高频大额融资迅速拉开资源与技术差距,推动大模型赛道向资金密集型与头部集中化演进。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
智源研究院发布心脏磁共振多模态诊断智能体 BAAI Cardiac Agent

在人工智能与医疗影像深度融合的征程中,心脏磁共振(CMR)因其复杂性一直被视为待攻克的堡垒。近日,北京智源人工智能研究院联合首都医科大学附属北京安贞医院、河南医药大学第一附属医院,共同推出了业内首个心脏磁共振多模态诊断智能体——BAAI Cardiac Agent。

这一创新成果的出现,标志着心脏磁共振影像处理正式跨入“全流程自动化”时代。该智能体采用先进的 Agent-Expert 架构,通过动态协调多个专门的“专家”子模型,成功构建了一个闭环式的诊疗系统。它不仅能精准完成心脏结构的分割与分析,还能进行功能定量评估,并最终实现疾病的诊断分类。

传统的心脏核磁共振检查往往依赖经验丰富的医生进行繁琐的后期手动分析,而 BAAI Cardiac Agent 能够实现端到端的自动化操作。从影像输入到最终输出符合临床规范的标准化报告,整个过程无需人工过度干预,极大地提升了临床诊断的效率与标准化水平。

这种基于智能体协同工作的模式,为解决复杂医疗影像诊断提供了新的思路。通过整合不同领域的模型能力,BAAI Cardiac Agent 展现了 AI 在辅助临床决策方面的巨大潜力,有望在未来助力医疗机构缓解诊断压力,提升诊疗质量。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Google Chrome 悄然推送 4GB AI 模型,引发用户隐私担忧

近期,有部分 Google Chrome 用户发现,浏览器在未征得用户同意的情况下,悄然下载并存储了约 4GB 的本地 AI 模型文件,主要用于 Gemini Nano 的相关功能。这一行为导致了用户磁盘空间的意外减少,同时也引发了频繁的磁盘读写活动,进而引起了隐私和合规方面的广泛质疑。

更令人担忧的是,即使用户手动删除了相关文件夹,Chrome 仍会在后续自动重新下载该模型,除非用户采取额外措施来关闭相应的功能,或者选择彻底卸载浏览器。受影响的用户可以在 Chrome 的配置目录中找到名为 “OptGuideOnDeviceModel” 的文件夹,里面保存着 Google Gemini Nano 大语言模型的权重数据。这一文件夹在 Windows 11 系统中通常位于 “% LOCALAPPDATA%\Google\Chrome\User Data\OptGuideOnDeviceModel” 路径下,而在 Apple Silicon Mac 和 Ubuntu 设备上也有用户确认存在相同的下载行为。

如果用户希望避免 Chrome 强制下载这些本地 AI 模型,可以在浏览器地址栏输入 “chrome://flags”,搜索 “Enables optimization guide on device on Android” 这一实验性选项,将其状态从默认更改为 “Disabled”。这样用户可以尝试阻止相关模型的下载。不过,从目前的情况来看,彻底卸载 Chrome 仍然是移除模型文件的最有效方式。

这一静默下载行为的首次确认,来自同时具备计算机科学和法律背景的 Alexander Hanff,他通过 macOS 的内核文件系统日志进行了跟踪,随后越来越多的用户反馈称该行为已持续近一年。这一事件与 Chrome 去年秋季引入的一系列 AI 功能密切相关,其中包括写作辅助和 AI 摘要等。值得注意的是,Chrome 中一些显著的 AI 功能实际上是依托 Google 服务器运行,而非依赖于这 4GB 的本地模型。

关于这一行为的合规性,Hanff 已经正式指控 Google 违反了欧洲相关隐私法规,理由是公司在没有用户明确知情与同意的情况下,强制向设备推送大容量数据文件。随着 Google 的用户基数庞大,这种做法被认为侵犯了用户对本地存储和带宽资源的控制权,并可能与欧盟的隐私法规相悖。目前,Google 尚未就合规风险和后续整改措施作出详细回应,事件后续的发展及监管部门是否会介入,仍待观察。

划重点:

📦 部分 Chrome 用户在未获同意下,浏览器悄然下载 4GB 的 AI 模型文件。

🔄 手动删除文件夹后,Chrome 会自动重新下载,用户需特别关闭相关功能。

⚖️ 用户已向 Google 提起指控,认为其行为违反欧洲隐私法规。


via AI新闻资讯 (author: AI Base)
谷歌正开发一款代号为Remy的“龙虾”应用

谷歌正在开发一款代号为Remy的 “龙虾” 应用。在产品描述中,Remy 被称为由Gemini驱动的全天候工作、学习和日常生活个人智能体。根据《商业内幕》看到的一份内部文件和两位知情人士透露,该公司的员工一直在测试内部名为“Remy”的新款AI智能体,并在仅限员工使用的谷歌Gemini应用版本中运行,并且可以集成谷歌的一系列其他服务。

新款AI智能体将Gemini应用提升为一个真正的助手,可以代表你采取行动 —— 而不仅仅是回答问题或生成内容。两位熟悉Remy的人士表示,目前员工正在对其进行测试。

—— 商业内幕

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商汤联创谈论 AI 竞争:和 OpenAI 有差距,但我们的成本只有它十分之一

CNBC 报道,商汤公司把成本效率作为生成式 AI 竞争重点。其新模型 SenseNova U1 将语言和视觉处理整合为单一系统,商汤称这样可提升速度和效率。

公司联创称该性能仍与 OpenAI GPT Image 2、Gemini Nano Banana 有差距。但该模型做文生图的成本约为 OpenAI ChatGPT Images 2.0 的十分之一。据了解,公司 2025 年净亏损收窄 58.6%,并在下半年首次录得正 EBITDA。

CNBC

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Anthropic面向金融服务公司发布新AI智能体

Anthropic目前推出专为银行和其他金融服务企业量身定制的新 AI智能体。这家公司正筹备最早于今年进行备受期待的 IPO,发布新产品正是其扩大企业客户群计划的一环。周二,该公司宣布推出10款新AI智能体,旨在帮助将那些被其称为最常见的金融工作自动化,其中包括制作推介材料、财务结账及起草信贷备忘录。同样在周二,Anthropic优化了其旗舰AI产品Claude在微软 365商业软件中的使用体验;这款软件在金融机构中被广泛使用。还扩大了与 Dun & Bradstreet 、穆迪及其他数据和金融平台的技术合作。

—— 华尔街日报

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马克・洛尔:AI 将让任何人都能轻松开餐厅

资深电子商务企业家马克・洛尔,曾将其创业公司出售给亚马逊和沃尔玛,如今正致力于将人工智能技术应用于其新创企业 Wonder。该公司推出了一项名为 Wonder Create 的计划,旨在帮助任何人,无论是食品创业者还是社交媒体影响者,在短短一分钟内设计并推出自己的虚拟餐厅品牌。

Wonder Create 的运作模式十分简单,用户只需输入他们想要建立的餐厅类型,AI 系统便会迅速生成餐厅的名称、品牌形象、描述、图片、定价、健康信息以及所有菜谱。当用户对初步结果感到满意后,可以在 Wonder 不断扩展的科技厨房网络中上线自己的餐厅,目前该网络已拥有 120 个厨房,预计明年将增至 400 个。

Wonder 的厨房被称为 “可编程烹饪平台”,能够在全电动厨房中运营多达 25 种不同类型的餐厅,具有高度的自动化。洛在近期的活动中提到,这些厨房配备了 700 种食材,并利用传送带和机械臂等先进技术来提升效率。公司还收购了自动制碗机的制造商 Spice Robotics,未来还计划推出一款 “无限酱料机”,以制作互联网上大多数食谱中的酱料。

这一平台不仅适合创业者,还能帮助影响者通过自己的餐厅品牌与观众建立联系,甚至可以用于非营利机构或品牌营销。洛尔认为,任何希望通过社交媒体获利的人都可以利用这一平台来创立自己的餐厅。

然而,尽管这一创意前景广阔,但能否吸引足够多的人参与仍需观察。类似于 Ghost Kitchen 的概念,在早期曾面临不少挑战,Wonder 的自动化和 AI 技术可能会解决一些问题,但其商业模式仍待验证。洛尔承认,团队及其机器人仍无法完成某些复杂的烹饪任务,专注于更简单的菜品,如汉堡、鸡翅和快餐碗。

此外,Wonder 还在积极收购餐饮品牌,近期以 650 万美元收购了纽约市的蓝丝带炸鸡。洛尔表示,迅速扩大品牌的影响力是其商业策略的关键。

划重点:

🍽️ Wonder Create 计划让任何人可以轻松创建自己的虚拟餐厅品牌。

🤖 洛尔的科技厨房网络将从 120 个扩大到 400 个,具备高度的自动化。

📈 Wonder 正在收购餐饮品牌,旨在快速扩大市场影响力。

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OpenAI、Google 和微软推动在学校课程中加入 AI 素养课

2026-05-06 14:52 by 神们自己

加州民主党参议员 Adam Schiff 提出了获得两党支持的新法案——《The Literacy in Future Technologies Artificial Intelligence(LIFT AI Act)》,旨在修改 K-12 课程加入 AI 素养课,为 AI 课程以及相关教材、教师培训等提供资助。法案将 AI 素养定义为使用 AI,具体是指“具备与年龄相符的知识和能力,能有效使用 AI,批判性解读输出,解决 AI 世界中的问题,以及降低潜在风险。法案得到了主要 AI 公司如 OpenAI、Google 和微软,以及美国教师联合会、信息技术产业理事会、软件与信息产业协会、惠普公司等的支持。

https://news.slashdot.org/story/26/05/04/1934208/openai-google-and-microsoft-back-bill-to-fund-ai-literacy-in-schools

#人工智能

via Solidot - Telegram Channel
潮玩巨头拒吃AI红利,王宁:别让算法毁了“情绪价值”

在AI潮玩赛道融资规模疯狂飙升 80 倍的当下,行业巨头泡泡玛特却选择了一场冷静的“逆行”。创始人王宁在近期明确表态,旗下包括拉布布(Labubu)、Molly在内的所有核心IP,目前均不会考虑增加AI交互功能。这一决定在科技风口涌动的当下,显得尤为引人注目。

核心逻辑:情绪经济不容“降维”

泡泡玛特坚持认为,潮玩的灵魂在于其承载的“情绪经济”。在王宁的商业逻辑中,潮玩不仅仅是一个物件,更是粉丝的情感寄托与收藏溢价的结合体。他担心,一旦给这些静态的艺术形象强行塞入AI对话或算法互动,可能会破坏IP原有的神秘感与纯粹性,进而瓦解其核心价值体系。

战略观察:跨界试水与风险隔离

虽然对AI进驻核心IP持谨慎态度,但泡泡玛特并未完全封锁技术创新的可能。据悉,公司目前正尝试向小家电等跨界领域延伸,探索更多实用场景。这种策略本质上是一种审慎的观望:在行业风口尚未沉淀出真正成熟的模式前,与其盲目跟风导致IP口碑受损,不如坚守原有阵地。

行业思考:暴增的融资与冷静的守望者

尽管AI玩具行业正处于资本的狂欢期,融资额度呈现爆发式增长,但泡泡玛特的选择为市场提供了一个不同的思考视角。对于潮玩而言,究竟是技术的加持更重要,还是人文情感的连接更核心?至少在目前看来,这位潮玩领军者选择了后者,宁愿错过短期的技术红利,也要确保品牌护城河的稳固。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
前端成功转型AI全栈,我踩过的坑都替你填上了

via 掘金人工智能本月最热 (author: 程序员Better)
大学生借助 AI 开辟海外市场,拖鞋销量破 25 万双

00 后大学生容海瑞与他的团队凭借人工智能的力量,将家乡广东生产的拖鞋成功销往美国、日本、韩国等多个国家,累计营收超过 300 万元。在创业的初期,容海瑞遇到了一家因产品在国内市场滞销而面临亏损的鞋厂。为了帮助这家鞋厂,他将鞋子的材质、成本及预期售价等信息上传到 AI 系统进行评分,从而分析出它们的国际市场潜力。

虽然这些拖鞋在国内市场上可能不够新潮,但在海外市场却成为了基础、便宜且耐用的生活必需品。由于厂家积压了大量库存,具备明显的成本优势,因此只要找到合适的海外市场,利润空间就会相当可观。事实证明,容海瑞的判断是正确的,这款鞋子在跨境电商平台一经上架,便迅速走红。厂家不仅清理了长时间积压的库存,还额外赚取了十几万元,成功实现了逆转。

容海瑞表示,他们团队利用数据和 AI 技术为传统老鞋厂开辟了新的发展道路。这次成功的合作不仅增强了双方的信任,厂家在电商平台上稳定售出几万双鞋后,经营思路也发生了根本转变。如今,这些传统厂家在决定生产款式前,会主动寻求容海瑞团队的专业建议。这种从单纯制造转向按需生产的转变,大大降低了库存风险,同时也让广东制造在国际市场中焕发出新的生机。

随着团队的努力,容海瑞和他的团队正在探索更多数字化贸易的可能性,帮助更多传统行业走出困境。这样的成功故事不仅展示了年轻人的创新精神,也为传统产业的转型升级提供了新的思路。

划重点:

🌍 00 后大学生容海瑞利用 AI 成功将 25 万双广东拖鞋销售到海外,营收超 300 万元。

📈 面对国内滞销,团队通过数据分析找到海外市场潜力,成功逆转亏损局面。

🤝 传统鞋厂与团队建立信任关系,推动生产模式从单纯制造转向按需生产。



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Notepad++ for Mac 引发商标权争议

2026-05-06 14:04 by 树语

Andrey Letov 维护的 Notepad++ for Mac 项目引发了商标权争议。Notepad++ 原作者侯今吾认为项目名字有误导性,将 macOS 移植版本冠名为 Notepad++ 会给人产生该项目由 Notepad++ 团队维护或是获得认可的官方 macOS 版本的印象,但事实并非如此,此举会让用户感到困惑,并面临商标侵权的风险。Letov 已将该项目重命名为 NextPad++,并使用了不同于 Notepad++ 的图标。Letov 在开发 Notepad++ for Mac 过程中还大量使用了 AI 辅助编程工具 Anthropic Claude CLI,对于后续项目维护可能会带来疑问,也潜在面临安全问题。

https://arstechnica.com/gadgets/2026/05/unofficial-vibe-coded-notepad-for-mac-draws-objections-from-original-author/

#开发者

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DeepSeek 或获国家大基金领投,估值逼近450亿美元

5月6日消息,据《金融时报》报道,国家集成电路产业投资基金(“国家大基金”)正与 DeepSeek 就其首轮融资展开磋商,并有望主导本轮投资,目标估值接近450亿美元。该估值较数周前谈判初期约200亿美元水平实现翻倍,显示出资本市场对其技术路线与潜在商业价值的快速重估。

报道指出,尽管 DeepSeek 当前仍以大模型研发为核心,商业化进展相对有限,但投资者对其长期增长前景保持乐观判断。本轮融资除国家大基金外,腾讯 等中国科技企业亦被曝参与讨论,不过最终投资方阵容尚未确定。

作为中国半导体领域最具代表性的国家级资本平台,国家大基金于2024年完成约470亿美元募资,资金主要来自财政部、地方政府及国有银行体系,长期聚焦芯片设备与材料等关键环节,过往投资覆盖 中芯国际、长江存储 等核心制造企业。若此次投资落地,将标志其首次公开进入本土大语言模型领域。

该交易若完成,不仅意味着国家级资本开始系统性介入生成式 AI 基础模型赛道,也可能推动中国 AI 产业从算力与制造端延伸至模型层的协同布局,强化技术与资本的联动效应。

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爆火!学术团队仅凭SFT打破大厂垄断,OpenSeeker-v2 登顶搜索智能体榜单

在当前的大模型(LLM)领域,深度搜索能力已成为顶尖智能体的“必杀技”。然而,这一赛道的游戏规则长期以来被资源雄厚的工业巨头所主导。传统的开发模式通常依赖于极其消耗资源的流水线,包括预训练、持续预训练(CPT)、监督微调(SFT)以及强化学习(RL)。

近日,来自学术界的研发团队发布了最新成果 OpenSeeker-v2,彻底打破了这一常规认知。研究报告指出,通过使用高质量、高难度的任务轨迹进行训练,即便仅采用简单的监督微调(SFT)方法,也能打造出性能顶尖的搜索智能体。

该团队在数据合成方面提出了三项核心优化策略:首先是扩大知识图谱规模,以提供更丰富的探索空间;其次是显著增加工具集数量,扩展功能边界;最后是实施严格的低步数过滤,确保训练数据的精炼与高效。

实验数据显示,仅基于1.06万条数据点训练的 OpenSeeker-v2(30B规模,ReAct架构),在四项核心基准测试中展现了极强的统治力:其在BrowseComp上的准确率达到46.0%,在BrowseComp-ZH上为58.1%,在“人类最后考试”(Humanity's Last Exam)中表现为34.6%,而在xbench上更是高达78.0%。这一系列成绩不仅刷新了纪录,更全面超越了采用重度CPT+SFT+RL复杂管线训练的工业界模型——通义DeepResearch。

值得关注的是,这是首个在同等模型规模与架构下,由纯学术团队仅通过SFT技术实现的 state-of-the-art(SOTA)搜索智能体。目前,该团队已正式开源 OpenSeeker-v2 的模型权重。这一发现极大地降低了前沿搜索智能体的研发门槛,为学术界和开源社区提供了更具参考价值的轻量化开发路径。

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2605.04036

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