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AI 未导致失业潮：Anthropic 报告揭示真正的危机是“技能鸿沟”
根据 Anthropic 最新发布的第五份经济影响报告，人工智能目前尚未引发外界担忧的大规模失业，劳动力市场整体依然保持健康。数据显示，在技术撰稿、数据录入和软件工程等高度依赖 AI 的行业中，其失业率与体力劳动等低 AI 暴露度行业相比，并未出现实质性差异。尽管现状平稳，但 Anthropic 首席执行官此前曾预警，未来五年内 AI 可能会对初级白领岗位产生巨大冲击，因此建立完善的监测框架以识别潜在趋势显得至关重要。
从工具到思维伙伴：高级用户正在拉开差距
报告重点指出，当前的真正挑战在于日益扩大的“AI 技能差距”。研究发现，虽然 AI 模型的理论能力极高，但多数普通用户仍停留在浅层使用阶段。
相比之下，早期采用者已经将 AI 从简单的辅助工具转变为深度整合的“思维伙伴”，用于方案迭代和处理复杂专业任务。这种应用深度的差异，使得熟练掌握 AI 技能的员工在职场中获得了显著的竞争优势，而新手则难以触及技术带来的核心红利。
技术红利的分配不均：AI 成为新的社会分水岭
另一个值得警惕的发现是，AI 的普及并未如预期般拉平社会差距，反而可能加剧资源分配的不均。调查显示，AI 工具的使用高度集中在高收入国家以及精英知识型员工聚集区。
由于 AI 的深度应用目前仍局限于少数专业领域和富裕阶层，这种技术溢价正在放大现有的经济不平等。随着高级用户不断积累领先优势，这种基于技术的“贫富差距”可能会在未来进一步固化，成为社会治理面临的新难题。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
根据 Anthropic 最新发布的第五份经济影响报告，人工智能目前尚未引发外界担忧的大规模失业，劳动力市场整体依然保持健康。数据显示，在技术撰稿、数据录入和软件工程等高度依赖 AI 的行业中，其失业率与体力劳动等低 AI 暴露度行业相比，并未出现实质性差异。尽管现状平稳，但 Anthropic 首席执行官此前曾预警，未来五年内 AI 可能会对初级白领岗位产生巨大冲击，因此建立完善的监测框架以识别潜在趋势显得至关重要。
从工具到思维伙伴：高级用户正在拉开差距
报告重点指出，当前的真正挑战在于日益扩大的“AI 技能差距”。研究发现，虽然 AI 模型的理论能力极高，但多数普通用户仍停留在浅层使用阶段。
相比之下，早期采用者已经将 AI 从简单的辅助工具转变为深度整合的“思维伙伴”，用于方案迭代和处理复杂专业任务。这种应用深度的差异，使得熟练掌握 AI 技能的员工在职场中获得了显著的竞争优势，而新手则难以触及技术带来的核心红利。
技术红利的分配不均：AI 成为新的社会分水岭
另一个值得警惕的发现是，AI 的普及并未如预期般拉平社会差距，反而可能加剧资源分配的不均。调查显示，AI 工具的使用高度集中在高收入国家以及精英知识型员工聚集区。
由于 AI 的深度应用目前仍局限于少数专业领域和富裕阶层，这种技术溢价正在放大现有的经济不平等。随着高级用户不断积累领先优势，这种基于技术的“贫富差距”可能会在未来进一步固化，成为社会治理面临的新难题。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
瞄准“AI 第一股”？消息称月之暗面评估赴港 IPO：估值或达 180 亿美元
中国大模型领域的“独角兽”阵营，正掀起一场通往资本市场的集体冲刺。
3 月 26 日，据相关知情人士透露，凭借 Kimi 大模型红极一时的 月之暗面（Moonshot AI） 正在秘密评估赴香港进行首次公开募股（IPO）的可能性。尽管讨论尚处于早期阶段，但这无疑为当下火热的 AI 投资潮再添一把火。
抢滩港股：顶级投行介入，开启早期评估
据悉，月之暗面 已与中金公司和高盛等国际顶级投行展开接触，共同探讨潜在的 IPO 安排。
● 时机选择： 随着市场对生成式 AI 热情持续高涨，企业希望趁热打铁，锁定更多长期资本。
● 行业参照： 今年 1 月，智谱和 MiniMax 在香港上市后估值快速攀升，目前均已达到约 400 亿美元。作为国内大模型的第一梯队，月之暗面的跟进也在意料之中。
双线并行：IPO 评估与私募融资同步推进
在筹备上市的同时，月之暗面 在一级市场的吸金能力依然强悍：
● 新轮融资： 在今年早些时候完成 7 亿美元融资后，公司正讨论新一轮最高 10 亿美元 的融资方案。
● 身价暴涨： 市场预测，若该轮融资顺利完成，月之暗面 的估值将飙升至约 180 亿美元（约合人民币 1243 亿元）。
产品驱动：Kimi 进化，定义多模态交互新高度
由清华大学前教授 杨植麟 创立的这支技术团队，一直以产品爆发力著称。
● 全能助手： 今年 1 月发布的Kimi 模型升级版本 K2.5，已实现单一提示下对文本、图像和视频的同步处理。
● 生态落地： 核心能力已快速应用于智能体产品 Kimi Claw，并在付费用户增长上展现出惊人的商业潜力。
结语：从“技术信仰”到“资本跨越”
阿里、腾讯与五源资本的加持，让 月之暗面 从诞生起就自带光环。从推出长文本利器 Kimi，到如今评估赴港 IPO，这家年轻的公司正在完成从技术实验室向国际化商业巨头的关键跃迁。
虽然相关各方目前均对此表示“拒绝置评”，但在 AI 竞赛进入白热化的今天，谁能率先叩开资本市场的大门，谁就拥有了更厚实的“算力弹药”去赢取未来。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
中国大模型领域的“独角兽”阵营，正掀起一场通往资本市场的集体冲刺。
3 月 26 日，据相关知情人士透露，凭借 Kimi 大模型红极一时的 月之暗面（Moonshot AI） 正在秘密评估赴香港进行首次公开募股（IPO）的可能性。尽管讨论尚处于早期阶段，但这无疑为当下火热的 AI 投资潮再添一把火。
抢滩港股：顶级投行介入，开启早期评估
据悉，月之暗面 已与中金公司和高盛等国际顶级投行展开接触，共同探讨潜在的 IPO 安排。
● 时机选择： 随着市场对生成式 AI 热情持续高涨，企业希望趁热打铁，锁定更多长期资本。
● 行业参照： 今年 1 月，智谱和 MiniMax 在香港上市后估值快速攀升，目前均已达到约 400 亿美元。作为国内大模型的第一梯队，月之暗面的跟进也在意料之中。
双线并行：IPO 评估与私募融资同步推进
在筹备上市的同时，月之暗面 在一级市场的吸金能力依然强悍：
● 新轮融资： 在今年早些时候完成 7 亿美元融资后，公司正讨论新一轮最高 10 亿美元 的融资方案。
● 身价暴涨： 市场预测，若该轮融资顺利完成，月之暗面 的估值将飙升至约 180 亿美元（约合人民币 1243 亿元）。
产品驱动：Kimi 进化，定义多模态交互新高度
由清华大学前教授 杨植麟 创立的这支技术团队，一直以产品爆发力著称。
● 全能助手： 今年 1 月发布的Kimi 模型升级版本 K2.5，已实现单一提示下对文本、图像和视频的同步处理。
● 生态落地： 核心能力已快速应用于智能体产品 Kimi Claw，并在付费用户增长上展现出惊人的商业潜力。
结语：从“技术信仰”到“资本跨越”
阿里、腾讯与五源资本的加持，让 月之暗面 从诞生起就自带光环。从推出长文本利器 Kimi，到如今评估赴港 IPO，这家年轻的公司正在完成从技术实验室向国际化商业巨头的关键跃迁。
虽然相关各方目前均对此表示“拒绝置评”，但在 AI 竞赛进入白热化的今天，谁能率先叩开资本市场的大门，谁就拥有了更厚实的“算力弹药”去赢取未来。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
xAI 创始团队几乎“团灭”：马斯克亲率特斯拉援军接管
马斯克旗下的人工智能公司 xAI 正在经历一场前所未有的人事大地震。据最新消息，公司联合创始人马努埃尔·克罗伊斯已决定离职。
这意味着在三年前跟随马斯克共同创办 xAI 的 11 位初始核心成员中，目前仅剩罗斯·诺丁一人留任。今年以来，包括吴宇怀、吉米·巴等多位在 AI 圈举足轻重的顶尖科学家已相继出走，初创团队的几乎“全员撤退”让外界对这家公司的内部管理与技术走向产生了极大疑虑。
跨部门调兵遣将，马斯克亲自下场督战
面对核心人才的流失，马斯克并未选择常规的外部招聘，而是开启了激进的内部重组。他不仅亲自接管了数十名员工的直接汇报工作，还从特斯拉和 SpaceX 跨部门调动了大量工程师前来支援。
与此同时，马斯克对现有团队进行了大刀阔斧的裁员，并试图重新联系此前在面试中被淘汰的候选人以补充新鲜血液。马斯克此前公开承认，xAI 在代码生成等关键能力上确实落后于同行，目前的疯狂调度正是为了在技术上实现反超。
估值冲向 1.5 万亿美元，SpaceX 开启合体时代
尽管技术团队剧烈动荡，但 xAI 在资本市场的表现却异常狂热。这一系列的人事震荡恰逢公司关键的资本节点：SpaceX 已经完成了对 xAI 的合并收购。在马斯克的宏大版图下，两家公司的合并旨在实现算力、数据与航天工程的深度协同。随着 SpaceX 计划挂牌上市，合体后的新实体估值有望飙升至惊人的 1.5 万亿美元。
这意味着马斯克正在将 xAI 从一家单纯的实验室型公司，快速改造成一个深度嵌入其太空与能源帝国的“超级大脑”。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
马斯克旗下的人工智能公司 xAI 正在经历一场前所未有的人事大地震。据最新消息，公司联合创始人马努埃尔·克罗伊斯已决定离职。
这意味着在三年前跟随马斯克共同创办 xAI 的 11 位初始核心成员中，目前仅剩罗斯·诺丁一人留任。今年以来，包括吴宇怀、吉米·巴等多位在 AI 圈举足轻重的顶尖科学家已相继出走，初创团队的几乎“全员撤退”让外界对这家公司的内部管理与技术走向产生了极大疑虑。
跨部门调兵遣将，马斯克亲自下场督战
面对核心人才的流失，马斯克并未选择常规的外部招聘，而是开启了激进的内部重组。他不仅亲自接管了数十名员工的直接汇报工作，还从特斯拉和 SpaceX 跨部门调动了大量工程师前来支援。
与此同时，马斯克对现有团队进行了大刀阔斧的裁员，并试图重新联系此前在面试中被淘汰的候选人以补充新鲜血液。马斯克此前公开承认，xAI 在代码生成等关键能力上确实落后于同行，目前的疯狂调度正是为了在技术上实现反超。
估值冲向 1.5 万亿美元，SpaceX 开启合体时代
尽管技术团队剧烈动荡，但 xAI 在资本市场的表现却异常狂热。这一系列的人事震荡恰逢公司关键的资本节点：SpaceX 已经完成了对 xAI 的合并收购。在马斯克的宏大版图下，两家公司的合并旨在实现算力、数据与航天工程的深度协同。随着 SpaceX 计划挂牌上市，合体后的新实体估值有望飙升至惊人的 1.5 万亿美元。
这意味着马斯克正在将 xAI 从一家单纯的实验室型公司，快速改造成一个深度嵌入其太空与能源帝国的“超级大脑”。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在生成式 AI 绘图领域，一个长期困扰用户的痛点是“过度美化”导致的原图失真。近日，微软为旗下云存储服务OneDrive推出了名为“AI 重塑”（AI Restyle）的创意工具。
该功能最大的技术亮点在于，它能在大幅改变画面艺术风格的同时，精准锁定并保留照片的核心主体，有效解决了传统 AI 修图容易出现的“图像漂移”和面目全非的问题。
风格百变但本色依旧：从动漫到电影质感
通过这项新功能，用户可以将普通的日常照片一键转化为动漫、素描或具有电影海报质感的视觉作品。
与市面上许多滤镜不同，OneDrive的底层算法经过深度优化，能够识别照片中的关键元素——无论是人物面部特征还是特定的静物轮廓——并确保这些核心部分在艺术化处理后依然忠于原貌。这种“主体零失真”的特性，让 AI 创作在追求艺术感的同时，保留了珍贵的纪实价值。
去“Copilot”化：微软 AI 战略的微妙转向
值得关注的是，微软在推介这款工具时表现得相当克制，全程未提及此前大力推广的“Copilot”品牌。这一反常举动引发了业界猜测，认为微软或许正在调整其“万物皆可 Copilot”的激进策略，转而将 AI 能力更自然、更具象地融入到各个独立产品的原生体验中。
目前，这项功能已开始向部分用户推送，旨在通过更低的操作门槛，让每一位云盘用户都能享受到高质量的数字艺术创作体验。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在计算机视觉领域，如何让 AI 像人类一样观察并细致描述图片的每一个角落，一直是业内的难题。近日，苹果公司联合威斯康星大学麦迪逊分校，正式发布了一款名为RubiCap的全新 AI 训练框架。
该框架专为“密集图像描述”设计，旨在让 AI 不再只提供笼统的概括，而是能精准捕捉并说明“桌上的红苹果”或“远处的行人”等图像细节。
以小博大的强化学习：Qwen2.5 担任“裁判”
传统的图像标注往往依赖昂贵的人工或容易产生幻觉的大模型，导致数据质量参差不齐。苹果研究团队通过创新的强化学习机制解决了这一痛点。系统首先利用 GPT-5 和 Gemini 2.5 Pro 生成候选描述，随后由 Gemini 2.5 Pro 提炼评分标准，并由 Qwen2.5 模型 担任裁判进行打分反馈。
这种结构化的精准反馈，让模型在训练过程中能够明确感知并修正错误，从而在更小的参数规模下实现更高的描述准确度。
紧凑型模型的胜利：低幻觉率超越千亿大模
基于该框架训练出的RubiCap系列模型（涵盖 20 亿至 70 亿参数）在测试中展现了惊人的效率。实验数据证明，仅有 70 亿参数的 RubiCap 模型在盲测中获得了最高排名，其“幻觉”错误率甚至低于参数量高达 720 亿的前沿大模型。更令人意外的是，30 亿参数的微型版本在部分指标上甚至反超了 70 亿版本。
这一突破有力地证明了，高质量的图像理解能力并不完全依赖庞大的参数堆砌，而是源于更科学的训练范式。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
字节跳动近日正式开源了其超级智能体编排框架 DeerFlow2.0。该项目发布后迅速走红，目前已在 GitHub 上狂揽 44k Star，并蝉联 Trending 榜首。开发者普遍认为，DeerFlow2.0凭借其深度适配本土应用场景的特性，堪称“更适合中国宝宝体质的 OpenClaw”。
核心特性:多维能力的深度整合
DeerFlow2.0不仅仅是一个对话工具，而是一个集成了多种能力的 SuperAgent 调度中心:
● 子代理编排系统:支持将复杂任务拆解为研究、规划、编码、审阅等多个角色，在统一上下文中高效协作。
● 全能技能与工具箱:通过插件化设计，智能体可自主调用搜索、爬虫、编码执行等外部工具，支持快速接入自定义技能。
● 安全沙盒文件系统:提供隔离运行环境，支持安全的代码生成、批量文件重构及结果留存。
● 上下文工程与长效记忆:在任务仓库中持续注入关键上下文并记录决策，有效避免信息丢失，提升复杂任务的连续性。
广泛兼容，即开即用
该框架具有极高的灵活性，支持 OpenAI、Claude Code、Codex 及 OpenRouter 等主流多模型，并能无缝接入 MCP 协议与主流 IM 渠道。无论是企业级复杂任务还是个人多步创作，DeerFlow2.0均能提供稳定支持。
地址:https://github.com/bytedance/deer-flow
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
单条成本仅 50 元！天娱数科 CineART 上线：用“导演逻辑”终结 AI 视频废片
AI 视频创作正在从“随机抽卡”时代，跨入专业级的“定向生产”时代。
3 月 25 日，天娱数字科技（大连）集团股份有限公司 宣布，旗下影视级 AI 长视频创编平台 CineART 正式上线。该平台的核心突破在于，它不再只是简单的提示词生成器，而是依托自研大模型，以“导演逻辑”重构了 AI 的创作链路。
重塑导演力：打通影像创作全链路
CineART 的上线，旨在解决目前 AI 视频创作中叙事断层、逻辑混乱的痛点：
● 导演思维： 平台深度融合了导演的创作逻辑，覆盖了从脚本构思到多场景叙事的完整流程。
● 全链路打通： 依托已完成备案的生成式 AI 大模型及相关算法，用户可以一站式完成高质感的影像生产，操作门槛极低。
效率奇点：单人日产 2 条优质 TVC
在量化生产能力上，天娱数科 给出了一组令行业振奋的实测数据。以内测期间的 TVC（电视广告）制作为例：
● 极速交付： 单人即可独立完成 30 秒高质感内容的生产。
● 产能爆发： 单日产能可达 2 条优质视频内容，大幅缩短了传统影视制作的周期。
成本降维：1 分钟视频仅需 50 元
最让市场关注的莫过于其极具竞争力的生产成本。
● 极致性价比： 经过实测，单条 1 分钟视频的综合成本可以压缩至 50 元 左右。
● 多元场景： 凭借低廉的成本与高质感的输出，该平台可广泛覆盖短视频广告、企业宣传、影视样片等多元应用场景。
结语：AI 时代的内容生产新常态
当 天娱数科 将“导演力”植入算法，AI 视频创作便不再是昂贵的实验室产物。随着 CineART 的普及，内容创作的竞争核心将从昂贵的器材与繁琐的后期，转向纯粹的创意与审美。在单条成本 50 元的普惠时代，每一位创作者都有机会拥有自己的“AI 电影制片厂”。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
AI 视频创作正在从“随机抽卡”时代，跨入专业级的“定向生产”时代。
3 月 25 日，天娱数字科技（大连）集团股份有限公司 宣布，旗下影视级 AI 长视频创编平台 CineART 正式上线。该平台的核心突破在于，它不再只是简单的提示词生成器，而是依托自研大模型，以“导演逻辑”重构了 AI 的创作链路。
重塑导演力：打通影像创作全链路
CineART 的上线，旨在解决目前 AI 视频创作中叙事断层、逻辑混乱的痛点：
● 导演思维： 平台深度融合了导演的创作逻辑，覆盖了从脚本构思到多场景叙事的完整流程。
● 全链路打通： 依托已完成备案的生成式 AI 大模型及相关算法，用户可以一站式完成高质感的影像生产，操作门槛极低。
效率奇点：单人日产 2 条优质 TVC
在量化生产能力上，天娱数科 给出了一组令行业振奋的实测数据。以内测期间的 TVC（电视广告）制作为例：
● 极速交付： 单人即可独立完成 30 秒高质感内容的生产。
● 产能爆发： 单日产能可达 2 条优质视频内容，大幅缩短了传统影视制作的周期。
成本降维：1 分钟视频仅需 50 元
最让市场关注的莫过于其极具竞争力的生产成本。
● 极致性价比： 经过实测，单条 1 分钟视频的综合成本可以压缩至 50 元 左右。
● 多元场景： 凭借低廉的成本与高质感的输出，该平台可广泛覆盖短视频广告、企业宣传、影视样片等多元应用场景。
结语：AI 时代的内容生产新常态
当 天娱数科 将“导演力”植入算法，AI 视频创作便不再是昂贵的实验室产物。随着 CineART 的普及，内容创作的竞争核心将从昂贵的器材与繁琐的后期，转向纯粹的创意与审美。在单条成本 50 元的普惠时代，每一位创作者都有机会拥有自己的“AI 电影制片厂”。
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在 AI 应用落地的竞速赛中，钉钉正试图通过极致的“低门槛”策略，让复杂的 AI 技术变得像安装普通软件一样简单。
近日，钉钉悟空 AI 正式开启初体验。与以往技术部署动辄需要专业团队、甚至引发“499元代安装”热潮的复杂产品不同，这款定位为企业级助理的 AI 产品，正凭借其安全、懂你且“傻瓜式”的操作体验，重新定义办公 AI 的标准。
部署革命:从“专家代劳”到“双击完事”
曾几何时，高性能 AI 的安装曾让不少非技术用户望而却步，甚至催生了代安装的灰色产业链。而 悟空 AI 彻底终结了这一现状:
● 五分钟上手: 用户只需官网下载安装包，双击安装、登录钉钉账号即可完成全部配置。
● 零术语要求: 无需配置任何复杂环境，只要会用电脑，就能轻松驾驭这款顶尖 AI。
交互创新:左手导航，右手“算粒”
打开 悟空 AI 的界面，其设计逻辑清晰且极具互联网原生感:
● 核心交互: 中间区域以对话框为核心，上方则是悟空的拟人化形象，拉近了用户与技术的距离。
● 数字货币: 界面右下角引入了名为 “算粒” 的计数器。这是悟空 AI 的“货币”，目前每天免费赠送100个，让 AI 资源消耗变得直观可见。
安全先行:打造最懂企业的“私人助理”
作为钉钉生态的重要组成部分，悟空 AI 的核心优势在于对企业数据的安全保障与深度理解:
● 懂你所想: 依托钉钉庞大的办公数据生态，它能更精准地理解工作语境，协助处理会议纪要、周报提炼等繁琐任务。
● 安全底座: 在提供智能服务的同时，悟空 AI 强调了严苛的数据隔离与隐私保护，解决企业对 AI 接管核心业务的后顾之忧。
行业回响:AI 焦虑的“退烧药”
在社交媒体上，关于“OpenClaw 治不好 AI 焦虑”的讨论不绝于耳。而 悟空 AI 的出现，似乎给出了一种务实的解法:与其追求虚无缥缈的全能感，不如通过简单、好用的工具解决最现实的办公痛点。
随着微博正式接入百度智能云 DuClaw 强化数据洞察，以及设计师、程序员岗位面临 AI 冲击的讨论升温，钉钉悟空 AI 的落地无疑为企业提供了一个更平稳的技术过渡方案。当 AI 不再需要高昂的安装费，真正的办公革命才算真正开启。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在全球互联网基础设施巨头 Cloudflare 的最新技术演进中，一场关于“算力性价比”的变革正在发生。据 Kimi 开放平台披露，Cloudflare 已正式将月之暗面（Moonshot AI）旗下的开源模型 Kimi K2.5引入其核心生产业务。
这一决策并非心血来潮，而是基于严苛的性能评估:Kimi K2.5凭借256k 的超大上下文窗口、敏锐的视觉输入能力以及在多轮工具调用中的高稳定性，成功在编程和 Agent 任务中替代了原有的高成本闭源模型。
成本削减77%:从百万美元到“零头”的跨越
Cloudflare 工程师在日常开发中已广泛将 Kimi K2.5作为“主力驱动”。一个典型的应用案例是负责扫描代码库安全缺陷的 AI 智能体，该 Agent 每天需处理超过70亿个 Token。据测算，若维持原有的闭源模型方案，仅这一个用例每年就需耗费约240万美元。
而在切换至 Kimi K2.5后，推理成本直降77%，将原本沉重的财务负担削减到了原来的零头。更令人振奋的是，这种成本的极速压缩并未带来质量折损，该模型甚至曾在单一仓库中一次性精准识别出15个已确认的安全漏洞。
拥抱开源趋势:摆脱闭源依赖的战略转型
Cloudflare CEO Matthew Prince 在 SXSW2026大会上曾预言，未来互联网流量将由数以亿计的 AI 智能体驱动，推理需求将呈指数级增长。
面对这一趋势，Cloudflare 正在有意识地摆脱对闭源模型的依赖，转向更高性价比的开源替代方案。Kimi K2.5的成功集成，不仅验证了国产开源模型在处理复杂代码审查和 Agent 自动化任务时的卓越性能，也为全球科技企业在 AI 规模化落地过程中如何实现“降本”与“增效”的平衡提供了极具参考价值的范本。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Google Lyria 3 Pro可以生成更长的AI歌曲
谷歌正在扩展Lyria 3音乐生成人工智能的功能，使其能够创作长达三分钟的曲目，并可在多个其他谷歌产品内直接使用。Lyria此前仅限于生成30秒的片段。Lyria 3 Pro不仅将最大时长提升了六倍，还允许用户通过提示指定前奏、副歌和桥段等特定元素，从而对编曲实现更精细的控制。Lyria 3 Pro的工作原理与其他热门音乐生成工具（如 Suno 和 Udio）非常相似。描述一种情绪、风格或乐器配置，它就能生成一首曲目。它还能根据你的提示，甚至是一张参考图片或视频来生成歌词。Lyria 3 Pro 的突出特点之一是其与其他谷歌产品的集成。例如，你可以直接在Gemini中创作曲目，无需下载专用的应用。
—— Theverge
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
谷歌正在扩展Lyria 3音乐生成人工智能的功能，使其能够创作长达三分钟的曲目，并可在多个其他谷歌产品内直接使用。Lyria此前仅限于生成30秒的片段。Lyria 3 Pro不仅将最大时长提升了六倍，还允许用户通过提示指定前奏、副歌和桥段等特定元素，从而对编曲实现更精细的控制。Lyria 3 Pro的工作原理与其他热门音乐生成工具（如 Suno 和 Udio）非常相似。描述一种情绪、风格或乐器配置，它就能生成一首曲目。它还能根据你的提示，甚至是一张参考图片或视频来生成歌词。Lyria 3 Pro 的突出特点之一是其与其他谷歌产品的集成。例如，你可以直接在Gemini中创作曲目，无需下载专用的应用。
—— Theverge
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
美国总统特朗普正邀请硅谷一些最有影响力的人物加入一个新的白宫顾问委员会，帮助指导美国在人工智能和其他关键技术领域的政策。这个顾问委员会的成员包括Meta首席执行官马克·扎克伯格、甲骨文公司执行董事长拉里·埃里森和英伟达CEO黄仁勋等人，但特朗普的前亲密盟友埃隆·马斯克被排除在外。
美国科技政策办公室发布的新闻稿称，总统科技顾问委员会（PCAST）“汇聚了美国科技领域最杰出的专家学者，为总统提供建议，并就如何加强美国在科技领域的领导地位提出建议。”新闻稿还补充说，该委员会将重点关注“新兴技术给美国劳动力带来的机遇和挑战，以及如何确保所有美国人在创新黄金时代蓬勃发展”等议题。
新闻稿称，自1933年富兰克林·罗斯福以来，每位总统都设立了由科学家、工程师和行业领袖组成的总统科技顾问委员会（PCAST）。
特朗普于今年1月通过行政命令成立了总统科技顾问委员会，该委员会最多可由 24 名成员组成，将由白宫人工智能和加密货币事务负责人大卫·萨克斯和高级技术顾问迈克尔·克拉齐奥斯共同担任主席。新任命的成员包括：安德森霍洛维茨基金联合创始人马克·安德森、谷歌联合创始人谢尔盖·布林、甲骨文前CEO萨弗拉·卡茨、戴尔科技创始人兼首席执行官迈克尔·戴尔、Oklo联合创始人兼CEO雅各布·德维特、Coinbase联合创始人弗雷德·埃尔萨姆、企业家兼投资人大卫·弗里德伯格、物理学家兼加州大学圣巴巴拉分校教授约翰·马蒂尼斯、联邦聚变系统公司首席执行官鲍勃·穆姆加德以及AMD首席执行官苏姿丰。
该委员会主要由引领商业人工智能发展的行业领袖和投资者组成，卡茨和苏姿丰是委员会中仅有的两位女性，马蒂尼斯是唯一的学术研究人员。
其他一些知名高管，如苹果CEO蒂姆·库克和OpenAI的联合创始人萨姆·奥特曼，也没有成为新顾问委员会的成员。微软公司也没有任何高管受邀加入。
作为世界上最富有的人，马斯克曾为特朗普竞选总统捐款超过2.5亿美元。在特朗普第二任期的最初几个月里，马斯克是他最亲密的顾问之一，但两人因“大而美”法案的争议而一度决裂。
此后，两人关系有所缓和，但并未恢复到昔日的亲密程度。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：环球市场播报)
谷歌新算法声称能“六倍压缩KV缓存”
谷歌推出了一种可能降低人工智能系统内存需求的压缩算法TurboQuant。根据谷歌介绍，TurboQuant压缩技术旨在降低大语言模型和向量搜索引擎的内存占用。该算法主要针对AI系统中用于存储高频访问信息的键值缓存（key-value cache）瓶颈问题。随着上下文窗口变大，这些缓存正成为主要的内存瓶颈。TurboQuant可在无需重新训练或微调模型的情况下，将键值缓存压缩至3bit精度，同时基本保持模型准确率不受影响。对包括Gemma、Mistral等开源模型的测试显示，该技术可实现约6倍的键值缓存内存压缩效果。
—— 财联社
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
谷歌推出了一种可能降低人工智能系统内存需求的压缩算法TurboQuant。根据谷歌介绍，TurboQuant压缩技术旨在降低大语言模型和向量搜索引擎的内存占用。该算法主要针对AI系统中用于存储高频访问信息的键值缓存（key-value cache）瓶颈问题。随着上下文窗口变大，这些缓存正成为主要的内存瓶颈。TurboQuant可在无需重新训练或微调模型的情况下，将键值缓存压缩至3bit精度，同时基本保持模型准确率不受影响。对包括Gemma、Mistral等开源模型的测试显示，该技术可实现约6倍的键值缓存内存压缩效果。
—— 财联社
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
工信部征求《人工智能模型上下文协议》等121项行业标准意见
工信部正式发布通知，针对**《人工智能 安全治理 模型上下文协议应用安全要求》等121项行业标准计划项目公开征求意见。此举标志着我国在AI底层协议标准化与安全监管体系建设上迈出关键一步。本次征求意见的核心指向模型上下文协议（Model Context Protocol）**的应用安全，旨在通过规范化的技术标准，解决大模型在多模态交互、长文本处理及跨平台调用过程中的协议兼容与数据安全风险。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
工信部正式发布通知，针对**《人工智能 安全治理 模型上下文协议应用安全要求》等121项行业标准计划项目公开征求意见。此举标志着我国在AI底层协议标准化与安全监管体系建设上迈出关键一步。本次征求意见的核心指向模型上下文协议（Model Context Protocol）**的应用安全，旨在通过规范化的技术标准，解决大模型在多模态交互、长文本处理及跨平台调用过程中的协议兼容与数据安全风险。
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