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AI垃圾袭击苹果App Store 审核时间暴增至45天

随着AI开发工具的普及,苹果App Store正遭遇前所未有的困境。大量低品质“AI垃圾”应用疯狂涌入,不仅瘫痪了平台审核机制,更让合法开发者陷入漫长等待,原本24至48小时就能完成的审核,如今最长需耗时45天,让不少开发者欲哭无泪。

Appfigures数据显示,2025年开发者向App Store提交了55.7万个新应用,较2024年增长24%,创下2016年以来的最高纪录

但这些新应用中,多数是缺乏实际用户和收入的“AI垃圾”,它们的泛滥让苹果审核团队应接不暇。开发者辛西娅·阿乌齐在社交平台X上直言,App Store正处于AI垃圾邮件的高峰期,低品质提交让审核工作陷入停滞。

审核延迟已对专业开发者造成实质伤害。不少开发者在苹果官方论坛反映,即便申请并获得加急审核批准,应用仍可能在“等待审核”状态滞留超过两周。

有开发者表示,今年2月初提交的应用,直到3月中旬仍未收到任何实质回复,这种“审核炼狱”让拥有真实用户群和硬件配合需求的开发者倍感沮丧。

针对这一现象,苹果已开始采取管控措施。3月中旬,苹果依据App Store指南第2.5.2条,封锁了Replit、Vibecode等多款“氛围编程”应用的更新。

苹果称,这些工具允许用户通过自然语言提示即时生成并执行代码,绕过了官方审核流程。但批评者认为,此举背后也有保护平台30%订阅佣金的考量,防止开发者通过Web App规避抽成。

颇具讽刺意味的是,苹果在限制AI工具的同时,正从AI生态中赚取巨额利润。AppMagic分析显示,2025年生成式AI应用为苹果贡献了近9亿美元佣金,预计今年将突破10亿美元,其中ChatGPT就贡献了约75%的佣金收入。与亚马逊、微软动辄数百亿美元的AI研发投入相比,苹果每年仅投入20至40亿美元,其策略更像是利用平台优势充当AI服务商的“收费站”。

目前,开发者社群已提出分级审核优先权、每次提交收取50至100美元费用等建议,以遏制低品质应用提交。

尽管苹果尚未回应,但现有审核体系已明显无法适配“人人皆可秒速发布”的AI时代。

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苹果App Store悄然限制多款热门“氛围编程”应用更新

via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源:快科技)
涉嫌生成儿童色情深度伪造内容 xAI遭起诉

美国巴尔的摩市正式对马斯克旗下的人工智能公司 xAI 提起诉讼,指控其AI聊天机器人Grok非法生成未经同意的露骨色情图像及儿童性剥削内容。作为迄今为止因 “深度伪造” 问题起诉xAI的最大规模城市,拥有约56.8万人口的巴尔的摩在巡回法院提交的诉状中指出,xAI 对外将 Grok 包装为安全的通用AI助手,其实际运行情况已涉嫌违反消费者保护法。法庭文件披露了该工具在内容生成方面的庞大数据。据反数字仇恨中心基于两万张样本的估算,在今年年初的11天内,社交媒体平台 X 上生成了约300万张逼真的性化图像,包含超过2.3万张涉及儿童的违规内容。

—— 凤凰网科技CNBC

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狂赚 391 亿!雷军宣布小米未来三年追投 600 亿,MiMo 大模型跻身第一梯队

小米的2025年,交出了一份令市场侧目的“成绩单”。

3月24日,小米集团 正式发布2025年度业绩报告。财报显示,过去一年 小米 实现总收入4572.87亿元,同比增长25%;经调整净利润更是高达391.66亿元,同比暴增 43.8%。在智能手机与造车双赛道的加持下,小米正迎来史上最强劲的增长周期。

研发投入创纪录:2.5万名工程师背后的技术野心

利润增长的背后,是雷军对底层技术近乎执着的投入。

人才规模: 截至2025年末,小米 研发人员总数达到25457人,刷新历史最高纪录。

重金砸向 AI: 雷军在发布会上正式宣布,未来三年小米将在 AI 领域持续投入 600亿元

模型身位: 备受关注的 MiMo 大模型 已正式跻身国内 AI 第一梯队,成为驱动小米全生态智能化的核心引擎。

双引擎驱动:汽车业务并表即爆发

从财报构成来看,小米“手机 × AIoT”与“创新业务”已形成稳健的双轮驱动:

基本盘稳固: 手机 × AIoT 分部贡献收入3512亿元,同比增长5.4%。在高端化战略的推动下,小米手机在复杂市场环境中依然保持了稳健的扩张态势。

汽车与 AI 抢眼: 包含智能电动汽车在内的创新业务分部收入达1061亿元,同比狂飙 223.8%。这标志着小米汽车已告别投入期,正式进入规模化营收阶段。

未来三年:从“追赶者”到“定义者”

随着600亿 AI 投入计划的开启,小米科技有限责任公司 的战略重心已非常明确:通过大模型深度赋能人车家全生态。

从财报数据看,小米 不仅赚到了钱,更通过大规模研发构建了极深的技术护城河。当 MiMo 大模型开始接管手机、汽车与家居的交互逻辑,雷军口中的“科技春天的故事”,或许才刚刚讲到最精彩的章节。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
闲鱼发布 AI 相机,5 秒内让闲置物品“开口说话”

在二手交易市场,最消耗用户耐心的一环莫过于“写商品描述”和“研究定价”。为了彻底消除这一交易门槛,闲鱼在 3 月 25 日正式推出了核心战略产品——“闲鱼 AI 相机”。这一功能的上线,标志着二手交易从“手动编辑时代”正式跨入“全自动辅助时代”,让每一个普通人都能拥有专业卖家的发布效率。

一拍即合:AI 重新定义“上架”速度

传统的闲置发布需要用户拍摄多张照片、手动输入标题、详细描述成色以及类目。而通过“闲鱼 AI 相机”,这个过程被极度压缩:

● 图像识别引擎: 用户只需对着商品简单拍照,AI 即可瞬间识别物体类别、品牌乃至具体的型号。
● 5 秒全流程: 从拍照到自动生成吸引人的标题与描述,再到一键点击上架,整个过程最快仅需 5 秒。
● 精准辅助定价: AI 会基于全网的历史成交数据与实时行情,为用户提供一个“最易成交”的建议价格区间,解决了新手卖家“不敢开价”的痛点。

爆发式增长:1200 万用户的“真香”体验

闲鱼 AI 相机的普及速度验证了用户对效率的渴求。根据闲鱼官方披露的数据:

自公测以来,已有超过 1200 万 用户体验了这项新功能。这些用户累计发布了 5000 多万件 新增商品。更重要的是,简单高效的发布流程显著提升了社区的流动性,平台的商品咨询量和实际订单数均出现了大幅度增长。

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小米AI全栈布局进入爆发期,系统级智能助手MiClaw开启端侧新范式

近日,小米集团正式发布2025年全年财报,各项核心指标刷新历史纪录,其中总收入达4573亿元,同比增长25%,经调整净利润大增43.8%至392亿元。在业绩电话会议上,小米高管明确指出,2026年将成为AI应用的大爆发之年,公司正加速推动大模型、多模态能力与“人车家全生态”的深度耦合。

技术层面,小米已完成基础模型与多模态能力的全面布局,其自研大模型已在语音、语言等多个维度实现交付。近期备受关注的智能助手MiClaw已成功实现手机端侧部署。不同于第三方互联网平台工具,MiClaw具备系统级权限,通过底层数据的深度融合与云端协同,初步展现了未来AI Agent的雏形。尽管该产品目前仍处于研发迭代早期,商业化尚无具体时间表,但其作为小米AIOS的核心组件,正显著提升个人智能终端的交互体验。

战略层面,小米持续加大研发投入,2026年研发开支预计达160亿元,未来三年研发支出总计将达600亿元。这一庞大的投入将重点覆盖AI基建、自动驾驶及机器人领域。针对行业关注的存储成本上涨压力,小米凭借多元化的品类布局与长期供应链协议进行风险对冲,并强调芯片自研仍是公司的长期核心战略,未来将推动芯片设计全面向AI架构转型。随着小米SU7等车型深度集成XLA模型,小米的智驾能力正进入端到端融合的新阶段,AI技术已成为驱动小米业务全线增长的底层引擎。

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狂飙 455%!京东发布 AI 全家桶:JoyAI 大模型开源,具身智能计划采集千万小时视频

京东在 AI 赛道的布局正从“单点突破”转向“全线爆发”。

3月24日,京东 正式公布了其在 AI 研发与应用领域的阶段性进展。这份涵盖了基础大模型、数字人、具身智能及智能体生态的“成绩单”,展示了其将 AI 深度植入供应链与电商场景的雄心。

JoyAI 大模型首次开源:调用量环比暴增4.55倍

在大模型底座方面,京东 迈出了开源的关键一步:

基础大模型开源: 首次开源基础大模型 JoyAI-LLM Flash 的 Instruct 版本,旨在通过更轻量、高效的模型赋能开发者。

“龙虾”智能体爆发: 京东云针对“龙虾”智能体推出了多元化产品形态。数据显示,上线仅一周,其 Token 调用量环比增长高达 455%,显示出极强的市场需求。

数字人军团:7万商家入驻,带动百亿 GMV

作为电商场景的“降本增效”利器,京东 的数字人技术再次进化:

自由态数字人: 推出全新功能,让数字人直播的交互与动作更加自然。

商业价值凸显: 目前已有超 7万 商家使用京东数字人。在2025年,数字人直播累计带动的 GMV(商品交易总额)已达数百亿元。

具身智能:打造全球最大真实场景数据库

在硬核的前沿科技领域,京东 披露了名为 JoyInside 的附身智能项目:

跨界合作: 已与近百个家电、家居品牌达成深度合作。

百万小时计划: 京东计划在两年内积累超过 1000万小时 的人类真实场景视频数据,旨在建成全球规模最大、场景最全的具身智能数据采集中心。

生态底座:京东尚科与京东电商的技术合力

这一系列进展的背后,是 北京京东叁佰陆拾度电子商务有限公司北京京东尚科信息技术有限公司 等核心技术实体的深度协同。

从云端的大模型到线上的数字人,再到线下物理世界的具身智能,京东 正在构建一套完整的 AI 闭环。当 AI 能够“附身”家电并理解人类的千万小时生活瞬间,未来的电商体验将不再仅仅是下单买卖,而是全智能化的生活服务。

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裁员重灾区变身“AI 实验田”?亚马逊 AWS 研发智能体接管销售与技术岗位

在经历了多轮组织架构调整后,亚马逊旗下的云计算巨头 AWS 正在尝试用技术手段重新定义“人力资源”。

据报道,亚马逊 AWS 内部正在开发一种新型 AI 智能体(AI Agent)。该智能体的核心使命是自动化执行部分部门的职能,而极具讽刺意味的是,这些目标部门此前正是该科技巨头裁员最为密集的“重灾区”。

替代数千名专家:AI 深入网络安全核心

这款由 AWS 研发的智能体并非简单的聊天机器人,而是具备执行复杂任务能力的“数字员工”:

● 职能覆盖: 旨在自动执行销售、业务开发等部门的部分职能。
● 技术渗透: 该智能体能够处理此前由数千名技术专家负责的工作,范围涵盖网络安全监测、服务器网络维护等高门槛领域。
● 降本增效: 通过 AI 实现流程自动化,亚马逊 试图在削减人力成本的同时,保持云服务底层架构的高效运转。

从裁员到自动化:大厂的“去人力化”逻辑

此次 AI 智能体的开发计划,折射出顶级科技公司在 AI 时代的战略转型。过去一年中,亚马逊 进行了多次部门缩减,而现在的技术动作清晰地表明:部分被裁减的岗位并非消失了,而是正在被自主运行的 AI 代码所取代。

AI 代理时代:智能体成为企业新基建

随着 AWS 这种算力巨头亲自下场开发垂直领域的 AI 智能体,行业正从“AI 辅助人类”转向“AI 独立操作”。对于企业而言,这意味着销售和技术支持的边界将变得模糊,软件定义一切的趋势正从服务器延伸到整个业务流程。

尽管 AI 智能体的普及引发了关于就业前景的讨论,但不可否认的是,亚马逊 此举正引领全球企业进入一个“AI 代理先行”的新阶段。当数千名专家的经验被浓缩进一套智能算法,云端的竞争将不再仅仅是服务器数量的较量,更是智能自动化程度的博弈。

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亚马逊收购人形机器人初创公司 Fauna Robotics,计划继续销售其小型机器人 Sprout

据彭博社周二报道,亚马逊上周已完成对纽约初创公司Fauna Robotics的收购,成为最新一家进军消费级人形机器人市场的科技巨头。交易条款尚未披露。

亚马逊发言人表示,对 Fauna“打造适用于每个人的能力强、安全且有趣的机器人”的愿景感到兴奋。公司计划继续推进 Fauna 的业务,并将 Sprout 机器人部署给外部研究和开发伙伴。Fauna 约50名员工(包括创始人)将加入亚马逊,该公司将继续以“Fauna Robotics, an Amazon company”的名义运营。

Fauna Robotics 的主打产品是名为Sprout的人形机器人。这款机器人身高约3.5英尺(约1米或42英寸 /107厘米),体重仅50磅(约23公斤),设计轻巧、柔软且“平易近人”,适合家庭、学校等社交空间使用。它能行走、抓取物品、与人互动,甚至跳舞,可协助捡拾玩具、取食物等日常家务。Sprout 售价5万美元,定位为面向消费者和企业的友好型人形机器人,同时对软件开发者具有较高可及性。

此举标志着亚马逊在个人机器人领域的又一布局,旨在以谨慎方式探索消费级人形机器人的潜力。目前,Fauna 已于今年1月开始向合作伙伴部署 Sprout。

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Arm 将首次销售自研芯片,Meta 成首个主要客户、台积电代工

Arm Holdings 宣布将首次开始销售自研芯片,以争取更多 AI 数据中心硬件支出。Arm 在旧金山一场活动上表示,Meta 将成为其新款“AGI CPU”的首个主要客户;该产品最高可配 136 核,功耗 300 瓦,由台积电(TSMC)代工。

Arm 表示,这款 CPU 设计用于与英伟达等公司的加速器芯片协同工作,并称其在能效方面优于英特尔和 AMD 等传统 CPU 设计。Arm 还称,OpenAI、Cerebras 和 SK Telecom 等也计划在其基础设施中部署该芯片;基于该芯片的现成系统已由广达电脑和超微电脑等厂商推出,并预计将在 2026 年下半年扩大供货量。

Bloomberg

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MiniMax 搭建一整套 Office Skills,自进化解决文档生成痛点

在 AI 办公领域,许多人都有过类似的尴尬:让 AI 生成一份报表,结果公式变成了死数字;让它修改 PPT 模板,结果排版乱成一团。针对“生成内容不可用”的行业顽疾,大模型厂商 MiniMax(稀宇科技)近日宣布正式开源其生产级办公文档引擎 Office Skills。这套基于 MIT 协议的代码,旨在让 AI 生成的 Word、Excel、PPT 和 PDF 真正达到“直接交付”的标准。

底层重构:绕过“平庸”库,追求高保真控制

MiniMax 在技术选型上表现得相当硬核。为了解决传统 Python 库在处理复杂格式时的“静默丢弃”问题,他们放弃了易用但受限的常用方案:

● Excel(xlsx): 摒弃了 openpyxl,选择直接在 XML 层面进行“手术级”操作。通过解压、修改特定节点再重包的方式,确保原有的数据透视表、VBA 宏和复杂公式原封不动。
● Word(docx): 弃用轻量级的 python-docx,转而采用微软官方维护的 .NET OpenXML SDK,实现了对嵌套表格、页眉页脚及修订追踪的完美支持。
● PDF 与 PPT: 采用了“双引擎”拆分策略,例如 PDF 的封面由 HTML+CSS 渲染以保证设计感,正文则由 ReportLab 负责稳定性;PPT 则预设了四套视觉“配方”,确保风格全局统一。

自循环进化:能自我纠错的“数字员工”

除了工具链的开源,MiniMax 还分享了名为 Execute → Evaluate → Fix 的自进化机制。这意味着这套 Skill 并不只是静态的代码,它拥有一套自动评测框架。当 AI 生成文档失败时,系统会自动捕捉结构、公式或版式上的错误,并将其沉淀为修复案例进行迭代。

这种机制让 Office Skills 在处理真实办公场景时越跑越稳。无论是高端 Omakase 的日料菜单,还是投行级别的金融报表,AI 不再只是给出一个“Demo”,而是交付一个逻辑闭环、格式合规的最终成品。随着这套能力的开源,办公 Agent 赛道或许将告别“草台班子”时代,正式迈向专业化交付。

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更轻快、更智能:Codepilot0.39.0发布,重构上下文处理底层逻辑

今日,知名 AI 编程辅助工具 Codepilot 正式推出 0.39.0 版本更新。本次迭代核心聚焦于底层性能优化、工作流整合以及用户交互细节的打磨,旨在为开发者提供更高效、更稳定的 AI 辅助编程环境。

底层性能:统一上下文与 Bridge 增强

在底层逻辑上,新版本引入了统一上下文层,通过消除冗余的 MCP(Model Context Protocol)加载,大幅简化了上下文处理流程。这一改变不仅降低了资源消耗,更显著提升了 AI 理解代码意图的响应速度。

同时,Bridge 功能迎来关键升级:新增了 CLI 工具上下文注入功能,并补齐了 SDK 选项。这意味着 Codepilot 与外部开发工具链的集成能力得到进一步增强,开发者可以更无缝地在不同工具间传递开发上下文。

交互进化:计划模式与 UI 细节

针对日常高频使用的交互界面,Codepilot0.39.0进行了多项精细化调整:

● 计划模式升级:UI 现已支持 Tabs 切换,并实现了状态持久化。开发者在处理复杂的多任务规划时,即便切换界面也能保持任务进度的连续性。
● 侧边栏菜单精简:侧边栏“三点菜单”功能得到重构,新增了项目删除操作,并将分屏功能移入菜单内,显著释放了界面空间。
● 窄屏显示修复:针对开发者在窄窗口模式下的痛点,修复了 ScrollArea 在特定模式下的溢出问题,确保了在各种屏幕布局下的显示稳定性。

此次0.39.0版本的发布,标志着 Codepilot 在追求极致开发者体验上的又一次演进。通过对底层效率与视觉逻辑的双重优化,日常 AI 辅助编码的流畅度将得到质的提升。

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AI 圈惊现“教科书级”投毒:Karpathy 发帖警告,千万级神库 litellm 中招

AI 开发者圈内炸开了锅,著名 AI 科学家 Andrej Karpathy 亲自发帖“预警”,揭露了一场针对 AI 供应链的精准投毒攻击。受害者正是 GitHub 超过4万星、每月下载量接近1亿次的 Python 库——litellm。由于该库是调用各大模型 API 的“万能钥匙”,此次事件的影响力正如同多米诺骨牌般向整个 AI 工具链扩散。

装上就中招:恶意代码的“隐形”渗透

这次攻击最阴毒的地方在于其触发机制。攻击者在litellm的 PyPI 版本(1.82.7和1.82.8)中植入了一个恶意的 .pth 文件。

● 无需调用,即刻执行: 只要你通过 pip install 安装了这两个版本,恶意代码就会在每次 Python 进程启动时自动运行。即便你只是装了它,却一行代码都没写,你的系统也已经向黑客敞开了大门。
● 全家桶式窃密: 恶意代码会疯狂搜刮主机上的敏感资产,包括 SSH 密钥、AWS/GCP 云凭证、Kubernetes 密钥、加密货币钱包以及所有的环境变量(即你的各类大模型 API Key),并加密发送至攻击者的服务器。

戏剧性反转:攻击者被自己的“Bug”出卖

这场本来可能潜伏数周的完美犯罪,竟然毁于黑客的一个低级错误。一位开发者在 Cursor 编辑器中使用插件时,发现机器内存瞬间被撑爆。

原来,恶意代码在触发时产生了指数级的进程分叉(Fork Bomb)。正是因为这个导致系统崩溃的 Bug,才让安全研究员顺藤摸瓜发现了投毒行径。Karpathy 感叹道,如果不是黑客代码写得太烂,这场大规模洗劫可能至今仍无人察觉。

连锁反应:安全工具竟成“递刀人”

溯源发现,这次攻击源于一系列供应链崩塌:攻击者 TeamPCP 先是攻陷了漏洞扫描工具 Trivy,盗取了litellm的发布令牌,随后绕过代码审查直接在 PyPI 上传了毒包。

目前,包括 DSPy、MLflow、Open Interpreter 在内的2000多个常用 AI 工具都间接依赖该库。安全专家建议:立即运行 pip show litellm 检查,若版本高于1.82.6,请务必将其视为“全盘泄露”并立刻更换所有敏感凭证。

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法官质疑美国政府“报复” Anthropic,AI 监管演变成政治清算?

在 AI 算力与国家安全的博弈中,一场罕见的“硬碰硬”正在美国法庭上演。近日,针对拜登政府此前将 AI 独角兽 Anthropic 列入“供应链风险”黑名单的举动,联邦法官 Rita Lin 在听证会上公开质疑:政府此举似乎并非出于纯粹的国家安全考虑,而更像是一场针对“不听话”企业的政治报复。

拒开“后门”引发的黑名单风暴

这场冲突的导火索源于 Anthropic 首席执行官达里奥·阿莫代(Dario Amodei)的一场公开拒绝。此前,美国国防部曾要求不受限制地访问 Anthropic 的 AI 模型,用于“任何合法用途”。

阿莫代对此表示强烈担忧,认为这种缺乏约束的访问权限可能导致 AI 被滥用于监控本国公民,或在未经安全验证的情况下被部署到全自主武器系统中。这种“不合作”态度随后招致了强力反击:五角大楼迅速将其列入黑名单。法官 Lin 指出,这种原本用于打击“外国敌对势力”的标签,被首次扣在了一家美国本土顶尖 AI 公司头上,其动机极其可疑。

“连坐”效应:从国防安全到国家艺术基金会

法官在听证会上直言,国防部本可以单纯停止采购 Claude,但现在的做法显然是想“彻底削弱”这家公司。目前的行政命令范围宽泛到令人费解,甚至可能导致国家艺术基金会等非敏感机构也被禁止使用 Claude 设计网站。

对于 Anthropic 而言,这不仅是名誉受损,更是真金白银的打击。公司在诉状中称,这一认定正危及短期内数亿美元的潜在收入,因为众多的国防承包商因政策不确定性而不敢继续使用其产品。

行业观察:硅谷巨头集体“唇亡齿寒”

此案已成为联邦政府权力边界的试金石。目前,包括微软在内的硅谷巨头正密切关注动向,微软甚至已提交支持信。业界普遍担心,如果国防部可以凭借“未来可能存在风险”这种模糊借口随意封杀供应商,那么任何一家拥有核心技术的 AI 公司都可能失去自主权。这场官司的走向,将直接决定未来 AI 厂商在面对政府行政命令时,究竟还有多少说“不”的空间。

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吊打大模型?谷歌最强“轻量机”Gemini 3.1 曝光,实时渲染 UI 惊艳全场

Google DeepMind 今日展示了其在生成式 AI 速度领域的突破性成果:Gemini3.1Flash-Lite。该模型凭借极高的推理效率,能够实现几乎“实时”的网页渲染,将 AI 从简单的文本交互推向了动态 UI 构建的前沿。

性能飞跃与成本权衡

根据官方数据,Gemini3.1Flash-Lite 的首次响应速度较前代 Gemini2.5Flash 提升了 2.5倍。其吞吐量惊人,每秒可产出超过 360个 Token。在第三方机构 Artificial Analysis 的多模态任务测试中,该轻量化模型的表现甚至超越了如 Claude Opus4.6等体量更大的竞争对手。

然而,速度的提升也伴随着价格的调整。目前该模型的输出成本已从每百万 Token0.40美元上升至 1.50美元,反映了高性能低延迟技术背后的算力溢价。

“伪浏览器”演示与应用场景

谷歌同步推出了一个基于该模型的“伪浏览器”演示应用。用户只需输入描述性指令,系统便能在毫秒间直接生成并渲染出对应的网页内容。虽然目前的演示在处理复杂逻辑时仍存在不稳定性(内容可能随时间变得混乱),但其在以下领域展现了巨大潜力:

● 快速原型设计:瞬间可视化 UI 模型与创意。
● 动态交互界面:根据用户实时意图调整网页结构。
● 低延迟多模态任务:在需要极速反馈的场景中替代重型模型。

目前,Gemini3.1Flash-Lite 已正式上线 Google AI StudioVertex AI 平台,用户可前往体验这一极速生成的魅力。

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Siri 迎来“大整容”:苹果测试独立 App,欲在 WWDC 2026 开启 AI 翻身仗

在 Apple Intelligence 遭遇市场增长瓶颈后,苹果正祭出其 AI 战略重构的最强杀招。据彭博社最新消息,苹果正在秘密测试一款独立的 Siri 语音助手 App。这款内部代号为“Campo”的产品,预计将在今年 6 月 9 日的 WWDC 2026 上正式亮相,标志着 Siri 从一个“辅助插件”向“系统级 AI 智能体”的惊人跨越。

对话式交互:Siri 终于学会“聊天”了

长期以来,Siri 因缺乏连贯对话能力而被戏称为“语音闹钟”。在新版 iOS 27 中,这一尴尬将成为历史。

● 独立入口: 苹果首次为 Siri 打造了独立应用界面,采用类似“信息” App 的聊天气泡设计。用户不仅可以回看历史交互记录,还能像使用 ChatGPT 一样,通过点击“+”号开启新对话,并支持上传文档、照片进行深度分析。
● 视觉重塑: 沿用多年的屏幕边缘发光效果将被取代。新界面可能集成于“灵动岛”,采用极具未来感的“液态玻璃”面板设计。当 Siri 思考时,药丸区域会显示动态指示器,结果则以半透明面板优雅呈现。

系统级“特权”:比聊天机器人更懂你的手机

苹果软件主管克雷格·费德里吉曾坚持不希望用户被“推入聊天体验”,但在 ChatGPT 的冲击下,苹果最终选择了“真香”定律。不过,Siri 的杀手锏在于其深度的系统控制权

● 全能管家: 得益于与谷歌 Gemini 深度合作的自研模型,新版 Siri 拥有“个人上下文”感知能力。它能直接访问你的邮件、备忘录和信息,执行如“帮我写一封基于上周会议记录的邮件”等复杂指令。
● 搜索进化: 苹果意图用 Siri 彻底取代现有的 Spotlight 搜索。新的统一入口将支持“Ask Siri”和“Write with Siri”功能,用户可以直接在键盘上调出 AI 写作工具,或针对屏幕高亮内容发起询问。

这次“Siri 独立”不仅是外观的改变,更是苹果 AI 权力的重新分配。通过将 Siri 转型为能横跨 iPhone 和 Mac 的 AI 智能体,苹果试图证明:最好的 AI 不在云端,而在那个最懂你隐私的操作系统里。如果这波“雪豹式”优化能如期在秋季落地,苹果或许能重新定义什么是真正的“智能手机”。

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首开行业先河!Gap 联手谷歌 Gemini:时尚购物进入“AI 直购”时代

生成式 AI 正在彻底重塑全球零售业的消费路径。

3月24日,美国著名服饰品牌 Gap 宣布与 谷歌 达成深度战略合作。通过接入 Gemini 平台,Gap 成为了首个在 AI 助手内部实现原生结账功能的主流时尚品牌。这意味着,消费者在与 AI 对话时,可以实现“所见即所得”的无缝购物体验。

“对话即下单”:Gemini 变身私人穿搭管家

此次合作的核心在于将 Gemini 从一个“搜索引擎”升级为“交易终端”。具体的购物流程如下:

智能匹配: 当消费者在 Gemini 上寻找穿搭灵感或特定单品时,如果平台认为 Gap 旗下的产品符合用户需求,会直接在对话框中进行精准推荐。

原生结账: 消费者无需跳转至第三方网站或下载 App,直接在 Gemini 平台内即可完成选色、选码。

极速支付: 依托 Google Pay 的底层支持,用户可以一键完成支付结算,整个过程流畅如丝。

分工明确:谷歌出技术,Gap 搞物流

在这场跨界合作中,双方发挥了各自的领域优势。谷歌 负责提供大模型的语义理解与前端交互,而 Gap 集团则专注于后端支撑,负责产品出货、配送及售后等物流事宜。这种“轻前端、重后端”的模式,极大降低了品牌方适配 AI 时代的门槛。

AI 代理自动化购物:零售业的新风口

事实上,这并非 谷歌 在电商领域的首次试水。早前,谷歌 就曾发布过 通用商务协议,并先后与 Walmart 等零售巨头开展合作。此次 Gap 的加入,标志着时尚品类正式进入了 AI 代理自动化购物 的深水区。

对于品牌方而言,AI 不再仅仅是一个导流工具,而是一个具备决策建议和交易能力的“数字店员”。随着 Gemini 购物功能的不断强化,未来的电商竞争或许不再是网页权重的竞争,而是谁能更精准地出现在 AI 助手的推荐清单里。

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Claude Code 推出自动模式:AI 自主决策权限,内置安全审查

Claude Code 发布自动模式(Auto Mode),允许 AI 在任务执行中自主决定权限。该模式通过分类器在每次工具调用前审查操作,自动放行安全动作并拦截批量删文件、敏感数据外泄等高风险行为,在减少人工审批打断的同时,规避完全跳过权限的安全隐患。该功能目前以研究预览形式向 Team 计划用户开放,未来数日将覆盖 Enterprise 及 API 用户,支持 Claude Sonnet 4.6 与 Opus 4.6 模型。

开发者可通过命令行执行 `claude --enable-auto-mode` 启用,Desktop 与 VS Code 用户可在设置中开启。官方提示,该模式虽比 `--dangerously-skip-permissions` 参数更安全,但并非零风险,建议仍在隔离环境使用,且可能轻微增加 Token 消耗与延迟。

Claude

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