芯片六巨头 决战手机AI芯片光明顶

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芯片六巨头 决战手机AI芯片光明顶

从手机芯片大厂到手机终端巨头，无一不在力挺端侧AI，不论是系统级还是个性化AI的实现，都离不开AI的端侧计算，而计算就离不开芯片。尤其结合当下AI智能体、AI OS方向成为行业共识，AI对芯片能力的需求愈发高涨，这种需求不是简单的“TOPS”算力，而是对芯片全方位能力的考验。 放眼国内，小米掏出自研SoC大招，玄戒O1首秀即在CPU、GPU性能方面与高通联发科掰手腕，与苹果A18 Pro较量互有胜负。据小米方面透露，其自研NPU架构也实现了不少细节创新。 ▲5月22日小米发布玄戒O1自研芯片 华为海思…

泄露信息显示Grok即将支持电子表格编辑

泄露的代码显示 xAI 正在为 Grok 开发一个支持电子表格的高级文件编辑器，这表明该公司正通过将人工智能助手嵌入生产力工具来与OpenAI、谷歌和微软展开竞争。泄露这一发现的逆向工程师 Nima Owji 写道：“你可以在编辑文件的同时与 Grok 对话并请求它协助你！”目前尚不清楚 xAI 的编辑器除了电子表格之外还可能支持哪些类型的文件，也不清楚 xAI 公司是否计划构建一个可以与谷歌 Workspace 或 Microsoft 365 竞争的完整生产力套件。如果发现属实，该高级编辑器将朝着马斯克将 X 打造成包含文档、聊天、支付和社媒的“万能应用”的雄心迈出一步。

—— Techcrunch

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2025《新财富》“500创富榜”发布：张一鸣问鼎首富 梁文锋杀进前十

今日，《新财富杂志》在公众号推出了一年一度的新财富500创富榜，以客观的持股市值变化，丈量商业世界的冷暖，和资本市场的情绪。2025年，年届42岁的张一鸣，以4815.7亿元持股估值，首次问鼎首富，比第二名钟睒睒高出1200亿元。

张一鸣的持股估值，主要来自持有的字节跳动股权。字节跳动曾披露，张一鸣持股21%，员工持股21%，机构持股58%。

同时，字节跳动也已成为国内营收体量最大的互联网科技企业。

报道称，去年字节跳动营收达1550亿美元（折合1.13万亿元人民币），同比增长29%，超过阿里和腾讯，逼近Meta。

值得关注的还有40岁的梁文锋，其首次上榜即晋级前十，持股估值达1846亿元，略低于常年稳居前十的网易丁磊，其身家为1853亿元。

梁文锋的财富主要来自量化基金公司幻化量方，以及引发科技圈震动的DeepSeek。

在DeepSeek主体——杭州深度求索人工智能基础研究公司中，梁文锋穿透持股高达84%。

值得一提的是，伴随梁文锋跻身前十，中国持股估值最高十人中已有四位来自浙江杭州（钟睒睒、马云、丁磊、梁文锋）；北京（张一鸣、雷军）与广东（马化腾、何享健）各有两席，上海（黄峥）与福建（曾毓群）各一席。

2024年，面对复杂严峻的外部环境，中国经济顶风破浪，稳中有进。

持续向好之势也折射在创富榜上，连续调整四年后，2025年上榜人的总财富划出向上曲线，同比上涨11%，这一涨幅也与沪深300指数年内涨幅一致。这显示，新一轮创富春潮正在涌动。

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Cursor 的开源替代 Void IDE 发布 Beta 版本

2025-06-23 13:54 by 智者之惧

私有 AI 辅助编程编辑器如 Cursor 和 GitHub Copilot 的开源替代 Void IDE 最近释出了 Beta 版本。Void IDE 是 VS Code 的分支，旨在解决私有 AI 辅助编程工具的安全隐私和费用问题。闭源编辑器可能需要通过后端发送私有代码数据，这会带来隐私问题，另一个问题是持续的订阅费用。Void IDE 提供了多种选项，确保开发者能控制自己的数据。它能利用多种大模型，支持集成 Claude、GPT 和 Gemini 等服务，也支持通过 Ollama 本地部署大模型，可以在本地执行 AI 处理，也可通过 API 调用，避开了第三方中间人。

www.infoq.com/news/2025/06/void-ide-beta-release/
github.com/voideditor/void/releases/tag/beta

#人工智能

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MIT研究发现频繁使用AI 工具可能会使人创造力枯竭、增加被操纵的风险

科技公司越来越重视人工智能工具，并致力于使其技术更加精进。虽然我们在技术进步方面已经取得了长足的进步，但越来越多的聊天机器人也变得更加智能、更加直观，让我们感觉更接近人类的互动方式和思维过程。

然而，随着像 ChatGPT 这样的工具变得越来越高效，用户在日常生活和学术活动中对它们的依赖也越来越大。随着人工智能变得越来越智能，研究表明它正在侵蚀人类的认知能力。

科学家现在声称，越来越依赖 ChatGPT 等人工智能工具会导致认知能力下降和批判性思维能力下降

人工智能的狂热短期内不会消退，而且它正日益融入我们的日常生活，用户似乎越来越依赖这些人工智能工具进行学习，并获取他们正在努力解决的任何方面的信息。尽管ChatGPT和其他工具正变得令人震惊地智能，但麻省理工学院最近的一项研究揭示了ChatGPT依赖可能对用户的认知影响。

该研究将参与者分成三组，并要求他们分别使用 ChatGPT、搜索引擎和完全不使用任何工具来撰写论文。研究人员使用心电图扫描来评估写作过程中的大脑活动。为了提高准确性，研究人员随后将论文交由人工智能系统和人工审阅者进行评估。研究结果表明，依赖 ChatGPT 进行写作的参与者的神经激活水平最低，尤其是在认知参与和记忆等领域。由于无法正确回忆所写内容，参与者的记忆力也存在问题。

与ChatGPT用户相比，那些不依赖技术辅助的用户表现出了更强的记忆力和大脑参与度，并且能够进行更深入的认知参与。随后进行了另一次实验，ChatGPT组被要求在不依赖ChatGPT的情况下完成论文，结果更加令人担忧，因为ChatGPT组的表现比其他人更差。这基本上表明，反复依赖ChatGPT和其他人工智能工具会导致研究人员所说的“认知债务”状态，这种状态会削弱批判性思维能力，甚至侵蚀核心学习技能。

虽然这些只是一项研究的结果，但结果确实让我们思考我们对 ChatGPT 和其他工具的过度依赖，以及我们为便利付出的更大代价。

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微软发布 Windows 11 内置的设备小型语言模型 Mu

去年，微软发布了配备专用神经处理单元 (NPU) 的 Copilot+ PC，其计算能力超过 40 TOPS。这些 Copilot+ PC 配备了Phi-Silica，这是一款设备内置的语言语言管理器 (SLM)，旨在为微软自有的第一方应用以及其他第三方开发者的应用带来语言智能功能。

今天，微软发布了Mu，这是 Windows 11 内置的全新设备端小型语言模型。微软的目标是在“设置”应用中创建一个 AI 驱动的代理，能够理解用户的自然语言查询，并将其集成到现有的搜索框中，从而带来流畅的用户体验。因此，微软正在使用新的 Mu 模型来支持“设置”应用中的新代理功能，该功能最近已通过 Copilot+ PC在 Dev 通道中向 Windows Insiders开放。

与 Phi-Silica 一样，Mu 的设计旨在在 NPU 上高效运行，在本地运行时每秒可交付超过 100 个令牌。微软在官方博客文章中解释了他们如何设计和训练 Mu 语言模型。以下是 Mu 语言模型的概述：

● Mu 是一个 330M 编码器-解码器语言模型。
● 与类似大小的仅解码器模型相比，编码器-解码器方法实现了第一个令牌延迟降低约 47%，解码速度提高 4.7 倍。
● Mu 在某些组件中使用权重共享来减少总参数数量。
● 微软使用 Azure 机器学习上的 NVIDIA A100 GPU 训练 Mu。
● Mu 的性能几乎可以与同样经过精细调整的 Phi-3.5-mini 相媲美，尽管尺寸只有后者的十分之一。
● 该模型更适合多词查询。因此，对于简短或部分单词的输入，“设置”应用将继续在搜索框中显示词汇和语义搜索结果。

感兴趣的用户可以下载 Windows 11 Build 26120.3964（KB5058496）或更高版本，以在 Windows 设置应用中查看这个新的 AI 代理。

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