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据央视新闻报道，韩国顶级高校延世大学近日曝出大规模作弊丑闻，约600名选修《自然语言处理（NLP）与 ChatGPT》课程的学生中，数百人涉嫌使用ChatGPT等AI工具完成期中考试。
一名教授近日披露，10月15日通过在线平台进行的期中考试，他要求学生录制屏幕、手部和面部视频防止作弊。、
然而，部分学生通过调整摄像头角度或在屏幕上同时打开多个窗口的方法规避监控。
10月19日，任课教授批改试卷时发现多份答案高度相似，甚至结构和措辞完全一致，因此怀疑学生使用AI生成答案。
该教授发现作弊迹象后发出通知：主动坦白的学生其期中考试成绩将记零分，但不再面临其他处罚，被查出但未坦白者可能面临更严厉的纪律处分，包括课程挂科、停学等。
教授发布公告后，一款校园社群应用投票显示，353名参与者中有190人 (约53.8%) 承认作弊，实际涉事人数可能更多。
值得一提的是，2020 年疫情期间，韩国多所高校也曾发现类似的在线考试作弊事件，而随着AI技术的发展，相关事件肯定还会继续发生。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：快科技)
旧金山初创公司 Preventive 获得 OpenAI 首席执行官山姆·奥特曼及 Coinbase 联合创始人布莱恩·阿姆斯特朗等科技巨头投资，正秘密推进以未来实现基因编辑婴儿为目标的胚胎基因编辑临床前研究。该公司计划通过编辑胚胎，目标是预防遗传疾病，这一方向被认为在伦理和监管上挑战了美国及多国对这类实践的严格限制。Preventive 已筹集 3000 万美元，并寻求可在海外进行实验的地点。
Wall Street Journal | Business Standard
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在前不久有相关消息流出后，微软近日正式确认了Windows 11 26H1这一非同寻常的版本存在，这也是Windows 11历史上首次出现H1版本的大版本号更新。目前，微软已在Canary预览体验频道向Insider用户推送了Build 28000版本，供用户提前测试，更新后将会在设置>系统>关于中看到版本升级为Windows 11 26H1。
不同于常规的功能更新，微软明确表示26H1版本并非传统的年度功能大更新，该版本“仅包含平台更改以支持特定芯片”。
虽然微软没有指明具体芯片，但这很可能指的是下一代Copilot+ PC所搭载的高通骁龙X2系列等新一代Arm架构处理器。
微软强调，Windows 11仍将坚持其年度功能更新节奏，即每年接收一次重大功能更新，主要在下半年发布。
Windows 11 25H2将继续作为新功能公开发布前的“主要集中地”，因此，普通用户无需担忧错过新功能。
对于已经升级到Canary频道Build 28000的用户，本次更新带来的主要变化是版本号的提升和底层平台的改进，而在功能层面变化较小。
该版本修复了先前版本中导致“实时字幕”崩溃以及Outlook登录时凭据窗口不可用的问题；同时也存在一些已知问题，例如新版开始菜单可能会意外滚动到顶部，以及部分用户在最新版本后出现睡眠和关机功能异常。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：快科技)
5000万美元种子轮融资！斯坦福教授创立Inception，用“扩散式大模型”挑战GPT-5，代码生成速度超1000 token/秒
当全球AI竞赛仍围绕自回归大模型（如GPT-5、Gemini）激烈缠斗时，一家新锐初创公司正以颠覆性架构悄然突围。由斯坦福大学教授Stefano Ermon领衔的AI公司Inception近日宣布完成5000万美元种子轮融资，由Menlo Ventures领投，微软M12、英伟达NVentures、Snowflake Ventures、Databricks Investment及Mayfield跟投，吴恩达(Andrew Ng)与Andrej Karpathy亦以天使投资人身份加入，阵容堪称豪华。
Inception的核心押注，是将原本用于图像生成的扩散模型（Diffusion Models）全面引入文本与代码领域，挑战当前主流的自回归范式。Ermon指出，GPT、Gemini等模型采用“逐词预测”方式，必须串行处理，限制了速度与效率;而扩散模型通过并行迭代优化整体输出，在处理大规模代码库或长文本时展现出显著优势。
这一理念已落地为产品:公司同步发布其最新模型Mercury，专为软件开发场景设计，目前已集成至ProxyAI、Buildglare、Kilo Code等多款开发者工具。实测显示，Mercury在代码补全、重构与跨文件理解任务中，推理速度突破1000token/秒，远超现有自回归模型。“我们的架构天生为并行而生，”Ermon强调，“它更快、更高效，且对算力成本极度友好。”
为何扩散模型适合代码?
代码不同于自然语言——它结构严谨、依赖全局上下文，且常需跨文件关联。自回归模型在处理此类任务时，易因“逐字生成”而忽略整体逻辑一致性。而扩散模型从“噪声”出发，通过多轮全局调整逼近目标输出，天然适合高结构化数据。此外，其并行计算特性可充分利用GPU/TPU集群，显著降低延迟与能耗，直击当前AI基础设施高成本痛点。
巨头为何押注?
在AI训练与推理成本飙升的背景下，效率成为新战场。微软、英伟达、Databricks等投资方均在构建AI开发栈，亟需高性能、低开销的模型底座。Inception的路径，或为大模型商业化提供一条“省算力、高吞吐”的新出路。
AIbase认为，Inception的崛起标志着AI架构探索进入深水区——当参数竞赛边际效益递减，底层范式创新将成为破局关键。如果扩散式LLM能在代码、科研、金融等高价值场景持续验证其优势，这场由斯坦福实验室发起的技术革命，或将重塑生成式AI的未来版图。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
当全球AI竞赛仍围绕自回归大模型（如GPT-5、Gemini）激烈缠斗时，一家新锐初创公司正以颠覆性架构悄然突围。由斯坦福大学教授Stefano Ermon领衔的AI公司Inception近日宣布完成5000万美元种子轮融资，由Menlo Ventures领投，微软M12、英伟达NVentures、Snowflake Ventures、Databricks Investment及Mayfield跟投，吴恩达(Andrew Ng)与Andrej Karpathy亦以天使投资人身份加入，阵容堪称豪华。
Inception的核心押注，是将原本用于图像生成的扩散模型（Diffusion Models）全面引入文本与代码领域，挑战当前主流的自回归范式。Ermon指出，GPT、Gemini等模型采用“逐词预测”方式，必须串行处理，限制了速度与效率;而扩散模型通过并行迭代优化整体输出，在处理大规模代码库或长文本时展现出显著优势。
这一理念已落地为产品:公司同步发布其最新模型Mercury，专为软件开发场景设计，目前已集成至ProxyAI、Buildglare、Kilo Code等多款开发者工具。实测显示，Mercury在代码补全、重构与跨文件理解任务中，推理速度突破1000token/秒，远超现有自回归模型。“我们的架构天生为并行而生，”Ermon强调，“它更快、更高效，且对算力成本极度友好。”
为何扩散模型适合代码?
代码不同于自然语言——它结构严谨、依赖全局上下文，且常需跨文件关联。自回归模型在处理此类任务时，易因“逐字生成”而忽略整体逻辑一致性。而扩散模型从“噪声”出发，通过多轮全局调整逼近目标输出，天然适合高结构化数据。此外，其并行计算特性可充分利用GPU/TPU集群，显著降低延迟与能耗，直击当前AI基础设施高成本痛点。
巨头为何押注?
在AI训练与推理成本飙升的背景下，效率成为新战场。微软、英伟达、Databricks等投资方均在构建AI开发栈，亟需高性能、低开销的模型底座。Inception的路径，或为大模型商业化提供一条“省算力、高吞吐”的新出路。
AIbase认为，Inception的崛起标志着AI架构探索进入深水区——当参数竞赛边际效益递减，底层范式创新将成为破局关键。如果扩散式LLM能在代码、科研、金融等高价值场景持续验证其优势，这场由斯坦福实验室发起的技术革命，或将重塑生成式AI的未来版图。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Inception 这家 AI 初创公司近日宣布，获得了5000万美元的新融资，重返市场竞争。该轮融资由 Menlo Ventures 领投，微软 M12、Nvidia、Databricks 和 Snowflake 等公司参与了投资。Inception 的创始人兼前首席执行官 Mustafa Suleyman 曾于2024年将公司出售给微软，以专注于撰写有关超级智能的长篇博客。
如今，Inception 正将目光投向扩散模型（dLLMs），这一技术与传统的自回归大型语言模型(LLMs)有所不同。扩散模型的生成方式并不是逐字生成，而是通过一步步的内容精炼进行创作。这一技术过去主要应用于图像生成，但 Inception 希望将其引入文本和代码的生成中。谷歌在2025年5月展示了自己的扩散模型 ——Gemini Diffusion。
Inception 的新模型 “水星”（Mercury）声称能够以每秒生成超过1000个标记的速度运作，而传统的自回归模型如 GPT-5的生成速度通常在每秒40到60个标记之间。水星模型目前已通过 OpenRouter 和 Poe 等合作伙伴向外界提供服务，定价为每百万输入标记0.25美元，输出标记为每百万1美元，这使得其在速度和成本上均优于标准的语言模型。
划重点:
🌟 Inception 获得5000万美元融资，重返 AI 竞争。
⚙️ 新模型水星（Mercury）采用扩散模型，速度快、成本低。
🚀 水星每秒生成超过1000个标记，超越传统自回归模型。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在AI生成内容席卷影视行业的当下，一部新剧用一句简短却锋利的声明划出底线。苹果TV+最新科幻剧集《Pluribus》在片尾字幕中赫然标注:“本剧由人类制作”（This show was made by humans），紧随其后的是关于动物安全的常规提示——这一刻意并置，将“人类创作”提升至与伦理责任同等重要的地位。
该剧创作者、《绝命毒师》《风骚律师》缔造者文斯·吉利根（Vince Gilligan）更在《Variety》专访中火力全开，直言:“我讨厌AI!”他毫不留情地将生成式AI称为“全球最昂贵、最耗能的抄袭机器”，并讽刺其产出不过是“一头牛在反刍——无休止地吐出废话循环”。
图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney
“谢谢硅谷!”他语气讥讽，“你们又一次把世界搞砸了。”
《Pluribus》是吉利根继《X档案》后重返科幻题材的作品，由《风骚律师》主演蕾亚·塞洪（Rhea Seehorn）饰演一位浪漫奇幻小说作家，意外卷入一场疑似外星威胁的谜团。尽管题材充满未来感，但制作团队坚决拒绝AI介入剧本、概念设计或后期制作任何环节。
这一立场在当下显得尤为醒目。随着AI脚本生成、虚拟演员、AI作曲等技术被越来越多影视项目采用，“人类创作”的独特性正面临稀释。而吉利根的声明，不仅是一次艺术宣言，更可能开启行业新惯例——“人类制作”或将成为高品质原创内容的认证标签。
AIbase认为，在AI效率与人类创造力的博弈中，《Pluribus》选择站在故事、情感与作者意志的一边。当AI能模仿风格却无法理解痛苦、爱与荒诞，真正的艺术，或许永远需要一颗跳动的人类心脏。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
亚马逊推Kindle Translate！免费AI翻译助独立作者出海，文学“灵魂”能否留存引热议
为打破语言壁垒、激活全球阅读市场，亚马逊于本周四正式推出Kindle Translate——一项专为Kindle Direct Publishing（KDP）作者打造的AI翻译服务。目前该功能处于Beta阶段，完全免费向所有KDP作者开放，初始支持英语与西班牙语互译、德语译英语，未来将逐步扩展语种。此举直击独立作者长期面临的痛点:高昂的人工翻译成本与稀缺的本地化渠道。
据亚马逊披露，目前平台上超过95%的电子书仅以单一语言发行，意味着绝大多数作品被锁在母语市场之内。Kindle Translate旨在通过AI大幅降低翻译门槛，让小众作品也能触达全球读者。作者可在KDP后台一键选择目标语言、预览AI译文、定价并发布，翻译后的作品还可加入KDP Select计划及Kindle Unlimited订阅库，享受流量与分成权益。
然而，AI翻译的“精度焦虑”依然存在。尽管亚马逊宣称所有译文均经过“自动准确性评估”，但并未公开具体质检机制。更为关键的是，文学作品中的文化隐喻、情感张力与风格韵律，仍是当前AI难以精准捕捉的“灵魂”。一位行业人士指出:“AI可以翻译文字，但未必能翻译‘意境’——尤其在小说、诗歌等创作型文本中。”
为此，亚马逊允许作者在发布前预览译文。但若作者不掌握目标语言，这一功能形同虚设，仍需依赖专业译者校对。这也引发业内对“AI替代人类译者”的新一轮争议:支持者认为AI可处理初稿、提升效率;反对者则强调，文学翻译是再创作，而非字面转换。
值得注意的是，Kindle Translate明确标识所有AI译作，读者可在购买前预览样章，确保知情权。这一透明化策略有助于建立用户信任，也为市场提供“试水”空间。
AIbase认为，Kindle Translate的价值不在于取代人类译者，而在于为缺乏资源的独立作者提供“从0到1”的可能性。当一本小众科幻小说因AI翻译意外在拉美走红，其带来的长尾效应，或许远超翻译本身的瑕疵。在效率与美感之间寻找平衡，正是AI时代内容全球化的真实写照。而这场实验，才刚刚开始。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
为打破语言壁垒、激活全球阅读市场，亚马逊于本周四正式推出Kindle Translate——一项专为Kindle Direct Publishing（KDP）作者打造的AI翻译服务。目前该功能处于Beta阶段，完全免费向所有KDP作者开放，初始支持英语与西班牙语互译、德语译英语，未来将逐步扩展语种。此举直击独立作者长期面临的痛点:高昂的人工翻译成本与稀缺的本地化渠道。
据亚马逊披露，目前平台上超过95%的电子书仅以单一语言发行，意味着绝大多数作品被锁在母语市场之内。Kindle Translate旨在通过AI大幅降低翻译门槛，让小众作品也能触达全球读者。作者可在KDP后台一键选择目标语言、预览AI译文、定价并发布，翻译后的作品还可加入KDP Select计划及Kindle Unlimited订阅库，享受流量与分成权益。
然而，AI翻译的“精度焦虑”依然存在。尽管亚马逊宣称所有译文均经过“自动准确性评估”，但并未公开具体质检机制。更为关键的是，文学作品中的文化隐喻、情感张力与风格韵律，仍是当前AI难以精准捕捉的“灵魂”。一位行业人士指出:“AI可以翻译文字，但未必能翻译‘意境’——尤其在小说、诗歌等创作型文本中。”
为此，亚马逊允许作者在发布前预览译文。但若作者不掌握目标语言，这一功能形同虚设，仍需依赖专业译者校对。这也引发业内对“AI替代人类译者”的新一轮争议:支持者认为AI可处理初稿、提升效率;反对者则强调，文学翻译是再创作，而非字面转换。
值得注意的是，Kindle Translate明确标识所有AI译作，读者可在购买前预览样章，确保知情权。这一透明化策略有助于建立用户信任，也为市场提供“试水”空间。
AIbase认为，Kindle Translate的价值不在于取代人类译者，而在于为缺乏资源的独立作者提供“从0到1”的可能性。当一本小众科幻小说因AI翻译意外在拉美走红，其带来的长尾效应，或许远超翻译本身的瑕疵。在效率与美感之间寻找平衡，正是AI时代内容全球化的真实写照。而这场实验，才刚刚开始。
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