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Yann LeCun于LinkedIn评论中以“I use Gemini”公开表态使用Google Gemini。 他是图灵奖得主，曾任Meta首席AI科学家、长期批评自回归大型语言模型，2025年11月离开Meta创立Advanced Machine Intelligence Labs。
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我是（前）Meta 杨立昆，我为 Gemini 代言。
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智能交通新时代：大模型网关如何改变 AI 应用的格局
随着这些技术的普及，AI 相关的 API 流量激增，催生了 “智能交通枢纽”—— 大模型网关。这个新兴的技术解决方案旨在高效管理 AI 流量，确保企业能够顺利使用各种 AI 模型。
在现实业务中，企业面临着如何有效接入和管理多种 AI 模型的挑战。这些模型可能来自于不同的提供商，API 接口和数据格式各异，如果各部门单独搭建接入能力，势必导致资源浪费和技术碎片化。因此，企业需要一个集中统一的解决方案来管理这些 AI 模型。
大模型网关正是为此而生。它不仅连接业务与 AI 基础设施，还能够提供针对 AI 请求的优化管理能力。与传统的 API 网关不同，大模型网关专注于处理长时与流式响应、复杂的输入输出，以及高资源消耗的 AI 工作负载。它能够有效管理模型的使用成本、保障数据安全、提升服务的稳定性。
以得物为例，该平台在引入多种 AI 模型的过程中，遇到了模型调用成本激增、数据安全隐患以及服务稳定性等一系列挑战。为了解决这些问题，得物决定自建大模型网关，以实现资源的高效利用和成本的严格控制。
在实施过程中，得物采取了六项策略，首先是建立一个信息丰富的 “模型市场”，方便业务团队选择合适的 AI 模型。其次，构建统一的访问 API，让不同业务线可以轻松接入 AI 服务。此外，得物还推出了全流程的成本管控体系，通过优化模型使用，显著降低了运营成本。
大模型网关的出现，标志着企业在 AI 应用管理上的新突破。通过提升接入效率、保障数据安全和优化成本，企业能够更灵活地应对市场需求，实现业务的可持续发展。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
随着这些技术的普及，AI 相关的 API 流量激增，催生了 “智能交通枢纽”—— 大模型网关。这个新兴的技术解决方案旨在高效管理 AI 流量，确保企业能够顺利使用各种 AI 模型。
在现实业务中，企业面临着如何有效接入和管理多种 AI 模型的挑战。这些模型可能来自于不同的提供商，API 接口和数据格式各异，如果各部门单独搭建接入能力，势必导致资源浪费和技术碎片化。因此，企业需要一个集中统一的解决方案来管理这些 AI 模型。
大模型网关正是为此而生。它不仅连接业务与 AI 基础设施，还能够提供针对 AI 请求的优化管理能力。与传统的 API 网关不同，大模型网关专注于处理长时与流式响应、复杂的输入输出，以及高资源消耗的 AI 工作负载。它能够有效管理模型的使用成本、保障数据安全、提升服务的稳定性。
以得物为例，该平台在引入多种 AI 模型的过程中，遇到了模型调用成本激增、数据安全隐患以及服务稳定性等一系列挑战。为了解决这些问题，得物决定自建大模型网关，以实现资源的高效利用和成本的严格控制。
在实施过程中，得物采取了六项策略，首先是建立一个信息丰富的 “模型市场”，方便业务团队选择合适的 AI 模型。其次，构建统一的访问 API，让不同业务线可以轻松接入 AI 服务。此外，得物还推出了全流程的成本管控体系，通过优化模型使用，显著降低了运营成本。
大模型网关的出现，标志着企业在 AI 应用管理上的新突破。通过提升接入效率、保障数据安全和优化成本，企业能够更灵活地应对市场需求，实现业务的可持续发展。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
随着人工智能生成内容（AIGC）的泛滥，针对影视经典及英雄模范人物的恶意篡改行为正面临严厉监管。记者从国家广播电视总局获悉，自2026年1月1日起，全国范围内开展了为期一个月的“AI 魔改”视频专项治理行动。
核心整治:守护经典与英模形象
本次专项行动将重点指向了对社会主流价值及文化遗产的保护。治理范围包括但不限于:
● 古典名著: 严禁对“四大名著”等经典电视剧作品进行扭曲原意的 AI 篡改。
● 严肃题材: 重点整治涉及历史题材、革命题材视频的违规“魔改”。
● 人物尊严: 坚决打击针对英模人物等影视作品内容的 AI 二次创作乱象。
平台战报:数千条违规视频被清理
近日，多家网络视听平台相继公布了本次专项治理的最终处理结果，通过技术识别与人工审核双重手段清理违规内容:
● 抖音: 专项治理期间，平台累计处置涉“AI 魔改”违规视频 6713条。
● 小红书: 累计清理处置违规内容 1394条，并对 61个 违规账号进行了封禁或处罚。
未来展望:常态化监管已成定局
国家广电总局表示，专项行动虽暂告一段落，但治理不会止步。后续各平台将建立常态化治理机制，严防“AI 魔改”视频回潮，确保网络视听空间清朗有序，尊重原创版权与历史事实。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
前 OpenAI 专家发出警示:AI 不会“吃一堑长一智”，AGI面临关键瓶颈
尽管当前的AI大模型在逻辑推理和任务处理上表现惊人，但一个长期被忽视的技术缺陷可能正成为通往通用人工智能（AGI）道路上的巨大障碍。近日，曾参与 OpenAI 推理模型 o1和 o3开发的核心研究员 Jerry Tworek 在受访时直言:目前的AI模型根本无法从错误中汲取教训。
Tworek 指出，当现有的AI模型在处理问题失败时，开发者往往会陷入一种无力感，因为目前还缺乏有效的机制让模型根据失败经验来更新其内在的知识体系或信念。他形容当前的AI训练过程本质上是“极其脆弱的”，一旦遇到训练模式之外的新挑战，模型就很容易陷入“推理崩溃”的困境，这与人类那种具备自我稳定和自我修复能力的鲁棒性学习方式形成了鲜明对比。
正是为了攻克这一难题，Tworek 已于近期离开 OpenAI，专注于寻找让AI能够自主解决困难、摆脱困境的技术路径。他强调，如果一个模型不能在面对挫折时自我进化，那么它就很难被称为真正的 AGI。在他看来，智能的本质应该像生命一样“总能找到出路”，而当前的AI显然还远未达到这种境界。
划重点:
● 🧠 核心缺陷:前 OpenAI 研究员 Jerry Tworek 指出当前AI模型缺乏从失败中学习的机制，无法像人类一样通过纠错来更新内部知识。
● 🚧 AGI障碍:模型在处理未知模式时的“脆弱性”和容易“卡死”的状态，被认为是实现通用人工智能（AGI）的主要技术壁垒。
● 🛠️ 专家动向:为解决这一根本性难题，o1系列模型的幕后功臣 Tworek 已离职并投身于研发能自主摆脱困境的新一代AI架构。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
尽管当前的AI大模型在逻辑推理和任务处理上表现惊人，但一个长期被忽视的技术缺陷可能正成为通往通用人工智能（AGI）道路上的巨大障碍。近日，曾参与 OpenAI 推理模型 o1和 o3开发的核心研究员 Jerry Tworek 在受访时直言:目前的AI模型根本无法从错误中汲取教训。
Tworek 指出，当现有的AI模型在处理问题失败时，开发者往往会陷入一种无力感，因为目前还缺乏有效的机制让模型根据失败经验来更新其内在的知识体系或信念。他形容当前的AI训练过程本质上是“极其脆弱的”，一旦遇到训练模式之外的新挑战，模型就很容易陷入“推理崩溃”的困境，这与人类那种具备自我稳定和自我修复能力的鲁棒性学习方式形成了鲜明对比。
正是为了攻克这一难题，Tworek 已于近期离开 OpenAI，专注于寻找让AI能够自主解决困难、摆脱困境的技术路径。他强调，如果一个模型不能在面对挫折时自我进化，那么它就很难被称为真正的 AGI。在他看来，智能的本质应该像生命一样“总能找到出路”，而当前的AI显然还远未达到这种境界。
划重点:
● 🧠 核心缺陷:前 OpenAI 研究员 Jerry Tworek 指出当前AI模型缺乏从失败中学习的机制，无法像人类一样通过纠错来更新内部知识。
● 🚧 AGI障碍:模型在处理未知模式时的“脆弱性”和容易“卡死”的状态，被认为是实现通用人工智能（AGI）的主要技术壁垒。
● 🛠️ 专家动向:为解决这一根本性难题，o1系列模型的幕后功臣 Tworek 已离职并投身于研发能自主摆脱困境的新一代AI架构。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
AI 学霸遭遇重创！GPT-4o 专家考试仅得 2.7 分
最近一项名为 “人类终极考试”（HLE）的测试结果让我们重新审视 AI 的真实能力。根据《自然》杂志的报道，GPT-4o 在这 2500 道由全球专家出题的测试中，仅获得了可怜的 2.7 分（满分 100 分），而表现最好的 AI 模型也仅得 8 分。这一结果让人质疑，AI 的强大究竟是实打实的实力，还是表面的繁荣？
传统的 AI 测试越来越无法反映真实能力，主要原因有两个。一是 “基准饱和”，即 AI 系统已经将常规测试题目背得滚瓜烂熟，得分的高低与真正的理解能力无关；二是 “答案作弊”，很多测试的答案可以直接在网上找到，使得 AI 看似答对问题，但实际上只是依赖于检索和记忆，而非真正的推理能力。
为了解决这些问题，HLE 的设计者们集结了来自 50 个国家的近 1000 名专家，确保每道题目都要求深层的专业知识，难度大幅提升。HLE 的题目不仅覆盖了数学、物理、化学等多个领域，还设定了严格的审核流程，确保题目难度足够，难以被 AI 轻易破解。比如数学题需要深入逻辑推理，化学题涉及复杂的反应机制，绝不是简单的检索就能得到答案。
测试结果一目了然：GPT-4o 仅得 2.7 分，Claude 3.5 Sonnet 和 Gemini 1.5 Pro 也只分别获得 4.1% 和 4.6% 的准确率，表现最好的 o1 也仅得 8%。这些数据清楚地表明，即便是最新一代的 AI，在面对真正需要深厚专业知识的问题时，依然显得无能为力。
通过 HLE 的测试，我们可以看到 AI 的真实能力与传统基准测试中的高分形成了鲜明对比。这也促使我们重新思考，AI 是否真的如我们想象中那样聪明，还是只是一种表象的成功。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
最近一项名为 “人类终极考试”（HLE）的测试结果让我们重新审视 AI 的真实能力。根据《自然》杂志的报道，GPT-4o 在这 2500 道由全球专家出题的测试中，仅获得了可怜的 2.7 分（满分 100 分），而表现最好的 AI 模型也仅得 8 分。这一结果让人质疑，AI 的强大究竟是实打实的实力，还是表面的繁荣？
传统的 AI 测试越来越无法反映真实能力，主要原因有两个。一是 “基准饱和”，即 AI 系统已经将常规测试题目背得滚瓜烂熟，得分的高低与真正的理解能力无关；二是 “答案作弊”，很多测试的答案可以直接在网上找到，使得 AI 看似答对问题，但实际上只是依赖于检索和记忆，而非真正的推理能力。
为了解决这些问题，HLE 的设计者们集结了来自 50 个国家的近 1000 名专家，确保每道题目都要求深层的专业知识，难度大幅提升。HLE 的题目不仅覆盖了数学、物理、化学等多个领域，还设定了严格的审核流程，确保题目难度足够，难以被 AI 轻易破解。比如数学题需要深入逻辑推理，化学题涉及复杂的反应机制，绝不是简单的检索就能得到答案。
测试结果一目了然：GPT-4o 仅得 2.7 分，Claude 3.5 Sonnet 和 Gemini 1.5 Pro 也只分别获得 4.1% 和 4.6% 的准确率，表现最好的 o1 也仅得 8%。这些数据清楚地表明，即便是最新一代的 AI，在面对真正需要深厚专业知识的问题时，依然显得无能为力。
通过 HLE 的测试，我们可以看到 AI 的真实能力与传统基准测试中的高分形成了鲜明对比。这也促使我们重新思考，AI 是否真的如我们想象中那样聪明，还是只是一种表象的成功。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
机构：用户对AI应用热情高涨 AIGC APP月活用户净增超2亿
根据 QuestMobile 最新发布的数据，截止到 2025 年 12 月，中国的月活跃用户总数已经突破了惊人的 12.76 亿人，用户的月均使用时长达到 186.2 小时，比去年增长了 8.4%。这一数据的背后，反映出用户对于移动互联网服务的热情日益高涨，尤其是在人工智能技术不断进步的推动下。
数据显示，尤其在 12 月份，AIGC（人工智能生成内容）应用行业表现尤为亮眼，月活跃用户规模净增超过 2 亿，年同比增速高达 150.4%。这标志着 AIGC 应用正在快速占领用户的注意力，成为互联网应用的新宠。AI 技术的红利正在释放，许多用户通过这些应用获得了更高效、更智能的服务体验。
此外，AI 应用插件也表现出强劲的增长势头。其月活跃用户数量已达到 6.96 亿，同比增速达 37.8%。这意味着，越来越多的用户开始主动使用这些智能工具来提升日常生活和工作的便利性。这种趋势不仅反映出用户对 AI 技术的接受程度提高，也说明了 AI 在日常应用场景中的重要性。
随着 AI 技术的发展，用户对智能内容生成和应用的需求正在不断上升，未来这一领域有望继续保持快速增长的势头。无论是在娱乐、社交还是工作中，AIGC 应用都在不断塑造着我们的生活方式，让我们对未来的科技充满期待。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
根据 QuestMobile 最新发布的数据，截止到 2025 年 12 月，中国的月活跃用户总数已经突破了惊人的 12.76 亿人，用户的月均使用时长达到 186.2 小时，比去年增长了 8.4%。这一数据的背后，反映出用户对于移动互联网服务的热情日益高涨，尤其是在人工智能技术不断进步的推动下。
数据显示，尤其在 12 月份，AIGC（人工智能生成内容）应用行业表现尤为亮眼，月活跃用户规模净增超过 2 亿，年同比增速高达 150.4%。这标志着 AIGC 应用正在快速占领用户的注意力，成为互联网应用的新宠。AI 技术的红利正在释放，许多用户通过这些应用获得了更高效、更智能的服务体验。
此外，AI 应用插件也表现出强劲的增长势头。其月活跃用户数量已达到 6.96 亿，同比增速达 37.8%。这意味着，越来越多的用户开始主动使用这些智能工具来提升日常生活和工作的便利性。这种趋势不仅反映出用户对 AI 技术的接受程度提高，也说明了 AI 在日常应用场景中的重要性。
随着 AI 技术的发展，用户对智能内容生成和应用的需求正在不断上升，未来这一领域有望继续保持快速增长的势头。无论是在娱乐、社交还是工作中，AIGC 应用都在不断塑造着我们的生活方式，让我们对未来的科技充满期待。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
🔁 #Update #Codex
Forwarded From Agent Copilot
#Update #Codex
TUI 0.94.0 版 Codex 已正式支持 Plan Mode 和 Personality。
Plan Mode 切换快捷键：Shift + Tab
https://github.com/openai/codex/releases/tag/rust-v0.94.0
via AI Copilot - Telegram Channel
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微软AI投入数百亿却难变现？Copilot付费转化率仅为3.3%
尽管微软在AI领域投入了天文数字般的资金，但最新的财务数据却揭示了一个略显尴尬的现状：在庞大的用户基数面前，愿意为AI买单的用户依然是极少数。据最新报道，在接触过 Copilot Chat 的Microsoft 365和 Office 365 用户中，实际付费比例仅为 3.3%。
在最近的 2026 财年第二季度财报会议上，微软虽然展示了一张极其亮眼的“成绩单”——Microsoft 365 Copilot的付费席位已达到 1500 万个，同比增长超过 160%。首席执行官萨提亚·纳德拉更是乐观地表示，Copilot 正在成为用户的“日常习惯”，日活跃用户增长了 10 倍。然而，分析师指出，如果对比微软 4.5 亿商业用户的庞大底座，这 1500 万付费用户显得有些杯水车薪。
目前，微软面临的挑战在于如何将海量的免费试用者转化为付费拥趸。为了覆盖巨大的AI研发与算力成本，微软本季度投入了高达 375 亿美元。尽管 CFO 艾米·胡德强调不应仅通过短期收入来衡量这笔支出，并称其正在为未来长期的生态价值布局，但市场对于如此巨大的投入产出比仍存疑虑。
与此同时，微软内部似乎也在重新审视AI的落地策略。有消息称，公司正在评估是否在 Windows 11 中收缩部分使用率不高的AI功能。对于这家科技巨头而言，AI的长跑才刚刚开始，如何让用户从“觉得好玩”转向“心甘情愿付钱”，将是其接下来最核心的课题。
划重点：
● 📉 转化瓶颈：尽管微软 365 拥有 4.5 亿商业用户，但 Copilot 的实际付费转化率仅约 3.3%，与巨大的研发投入形成对比。
● 💰 重金押注：微软单季度在 AI 相关领域的资本支出高达 375 亿美元，高管强调应关注长期价值而非短期回报。
● 🔄 策略调整：在付费增长缓慢的压力下，微软正计划精简部分系统内置的 AI 功能，以更精准地捕捉用户核心需求。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
尽管微软在AI领域投入了天文数字般的资金，但最新的财务数据却揭示了一个略显尴尬的现状：在庞大的用户基数面前，愿意为AI买单的用户依然是极少数。据最新报道，在接触过 Copilot Chat 的Microsoft 365和 Office 365 用户中，实际付费比例仅为 3.3%。
在最近的 2026 财年第二季度财报会议上，微软虽然展示了一张极其亮眼的“成绩单”——Microsoft 365 Copilot的付费席位已达到 1500 万个，同比增长超过 160%。首席执行官萨提亚·纳德拉更是乐观地表示，Copilot 正在成为用户的“日常习惯”，日活跃用户增长了 10 倍。然而，分析师指出，如果对比微软 4.5 亿商业用户的庞大底座，这 1500 万付费用户显得有些杯水车薪。
目前，微软面临的挑战在于如何将海量的免费试用者转化为付费拥趸。为了覆盖巨大的AI研发与算力成本，微软本季度投入了高达 375 亿美元。尽管 CFO 艾米·胡德强调不应仅通过短期收入来衡量这笔支出，并称其正在为未来长期的生态价值布局，但市场对于如此巨大的投入产出比仍存疑虑。
与此同时，微软内部似乎也在重新审视AI的落地策略。有消息称，公司正在评估是否在 Windows 11 中收缩部分使用率不高的AI功能。对于这家科技巨头而言，AI的长跑才刚刚开始，如何让用户从“觉得好玩”转向“心甘情愿付钱”，将是其接下来最核心的课题。
划重点：
● 📉 转化瓶颈：尽管微软 365 拥有 4.5 亿商业用户，但 Copilot 的实际付费转化率仅约 3.3%，与巨大的研发投入形成对比。
● 💰 重金押注：微软单季度在 AI 相关领域的资本支出高达 375 亿美元，高管强调应关注长期价值而非短期回报。
● 🔄 策略调整：在付费增长缓慢的压力下，微软正计划精简部分系统内置的 AI 功能，以更精准地捕捉用户核心需求。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
无需下载APP！Linq获 2000 万美元融资，通过iMessage和短信原生集成AI助手
随着AI智能体（AI Agents）的爆发，如何让用户更便捷地与AI交互成为行业焦点。近日，初创公司 Linq 宣布完成 2000 万美元的A轮融资。本轮融资由 TQ Ventures 领投，Mucker Capital 及部分天使投资人跟投。这笔资金将用于扩大团队规模、开发新的市场推广策略，并持续深耕其核心技术。
Linq 最初以数字名片业务起家，在经历多次业务转型后，于 2025 年 2 月找到了新的增长点：为企业提供基于 iMessage 和 RCS（富通信服务）的原生通信能力。通过其提供的 API，企业可以摆脱传统短信“绿色气泡”的廉价感，直接通过 iMessage 的“蓝色气泡”与用户交流。这意味着用户无需安装任何新的应用程序，就能在熟悉的短信界面中使用群聊、表情符号、语音消息等高级功能。
去年秋天，一款名为 Poke 的AI助手在 iMessage 平台走红，彻底推高了市场对 Linq 基础设施的需求。大量AI开发商希望利用其接口，将复杂的聊天机器人直接嵌入到用户的原生消息应用中。Linq 首席执行官 Elliott Potter 表示，用户已经对层出不穷的新APP感到疲劳，而AI的智能化程度已足以支撑其在简单的对话界面中完成日程安排、任务处理等工作。
目前，Linq 的平台每月处理超过 3000 万条消息，客户群较上一季度增长了132%。尽管目前业务高度依赖苹果的生态系统，但 Linq 计划未来将服务扩展至 WhatsApp、Telegram、Slack 以及 Discord 等全球主流社交渠道，目标是成为对话式科技领域的基础设施层。
划重点：
● 💰 融资进展：Linq 完成 2000 万美元A轮融资，旨在构建让AI助手无缝嵌入原生社交应用的基础设施。
● 📲 产品核心：通过 API 让AI助手能以“原生气泡”形式存在于 iMessage 和 RCS 中，解决用户的“APP安装疲劳”问题。
● 🚀 业务增长：受AI助手 Poke 走红带动，Linq 月均消息处理量突破 3000 万条，客户规模呈现爆发式增长。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
随着AI智能体（AI Agents）的爆发，如何让用户更便捷地与AI交互成为行业焦点。近日，初创公司 Linq 宣布完成 2000 万美元的A轮融资。本轮融资由 TQ Ventures 领投，Mucker Capital 及部分天使投资人跟投。这笔资金将用于扩大团队规模、开发新的市场推广策略，并持续深耕其核心技术。
Linq 最初以数字名片业务起家，在经历多次业务转型后，于 2025 年 2 月找到了新的增长点：为企业提供基于 iMessage 和 RCS（富通信服务）的原生通信能力。通过其提供的 API，企业可以摆脱传统短信“绿色气泡”的廉价感，直接通过 iMessage 的“蓝色气泡”与用户交流。这意味着用户无需安装任何新的应用程序，就能在熟悉的短信界面中使用群聊、表情符号、语音消息等高级功能。
去年秋天，一款名为 Poke 的AI助手在 iMessage 平台走红，彻底推高了市场对 Linq 基础设施的需求。大量AI开发商希望利用其接口，将复杂的聊天机器人直接嵌入到用户的原生消息应用中。Linq 首席执行官 Elliott Potter 表示，用户已经对层出不穷的新APP感到疲劳，而AI的智能化程度已足以支撑其在简单的对话界面中完成日程安排、任务处理等工作。
目前，Linq 的平台每月处理超过 3000 万条消息，客户群较上一季度增长了132%。尽管目前业务高度依赖苹果的生态系统，但 Linq 计划未来将服务扩展至 WhatsApp、Telegram、Slack 以及 Discord 等全球主流社交渠道，目标是成为对话式科技领域的基础设施层。
划重点：
● 💰 融资进展：Linq 完成 2000 万美元A轮融资，旨在构建让AI助手无缝嵌入原生社交应用的基础设施。
● 📲 产品核心：通过 API 让AI助手能以“原生气泡”形式存在于 iMessage 和 RCS 中，解决用户的“APP安装疲劳”问题。
● 🚀 业务增长：受AI助手 Poke 走红带动，Linq 月均消息处理量突破 3000 万条，客户规模呈现爆发式增长。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
港股大模型概念股强势走高：MINIMAX-WP 股价破纪录，智谱紧随其后
2026年2月3日下午，港股大模型概念板块展现出强劲的增长势头。MINIMAX-WP表现尤为亮眼，涨幅一度超过14%，股价成功刷新上市以来的最高纪录。
市场亮点:板块集体飘红
MINIMAX-WP 领涨:作为板块焦点，MINIMAX-WP股价持续走强，涨幅超14%，反映了市场对其核心技术及商业化前景的高度认可。
智谱表现稳健:同板块的智谱表现亦不俗，午后涨幅超过11%。
板块效应显著:受领头羊带动，港股大模型相关概念股在午后均呈现出不同程度的上扬态势。
行业背景与动态
在资本市场走强的同时，相关企业与行业也正经历关键节点:
科技创新布局:国资委近期加力部署，旨在打造一批专精特新“小巨人”企业，为行业发展提供政策支撑。
AI 应用竞争:微信群近期被“元宝”刷屏，预示着 AI 大模型在春节红包及社交场景的竞争已拉开帷幕。
算力基础支撑:与此同时，寒武纪-U 的成交额已突破200亿元，显示出市场对底层算力设施的巨大需求。
业内认为，港股大模型板块的集体爆发，不仅是资金对单一企业的追逐，更代表了市场对 AI 产业化落地能力的整体信心。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
2026年2月3日下午，港股大模型概念板块展现出强劲的增长势头。MINIMAX-WP表现尤为亮眼，涨幅一度超过14%，股价成功刷新上市以来的最高纪录。
市场亮点:板块集体飘红
MINIMAX-WP 领涨:作为板块焦点，MINIMAX-WP股价持续走强，涨幅超14%，反映了市场对其核心技术及商业化前景的高度认可。
智谱表现稳健:同板块的智谱表现亦不俗，午后涨幅超过11%。
板块效应显著:受领头羊带动，港股大模型相关概念股在午后均呈现出不同程度的上扬态势。
行业背景与动态
在资本市场走强的同时，相关企业与行业也正经历关键节点:
科技创新布局:国资委近期加力部署，旨在打造一批专精特新“小巨人”企业，为行业发展提供政策支撑。
AI 应用竞争:微信群近期被“元宝”刷屏，预示着 AI 大模型在春节红包及社交场景的竞争已拉开帷幕。
算力基础支撑:与此同时，寒武纪-U 的成交额已突破200亿元，显示出市场对底层算力设施的巨大需求。
业内认为，港股大模型板块的集体爆发，不仅是资金对单一企业的追逐，更代表了市场对 AI 产业化落地能力的整体信心。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
#Channel #Poll你是否期待更多的 Coding Agent（如 Claude Code、Codex、Opencode）信息？
Anonymous Poll
16% - 不，请保持内容的相对克制/我有其他渠道获取这些内容
8% - 我无所谓
66% - 是，请提供更多
10% - 只想看看投票情况
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微软考虑收缩 Windows 11 的 AI 战略
2026-02-03 11:10 by 力量
知情人士透露，微软正在重新评估 Windows 11 的 AI 战略，收缩或移除 Windows 内置应用与 AI 应用 Copilot 的集成。过去几个月 Windows 深度整合 AI 遭遇了用户的强烈反对。微软正在评估记事本和画图等应用中的 Copilot 功能，可能会完全移除相关功能或移除 Copilot 标识以提供更简洁的用户体验。微软已经暂停了在其它内置应用中引入 Copilot 按钮的工作。早先引发争议的 Windows Recall 功能也在接受评估，微软内部认为目前的实现方案是失败的，探索重新设计或重命名该功能，但没有完全放弃。
https://tech.slashdot.org/story/26/02/02/1826219/microsoft-weighs-retreat-from-windows-11-ai-push-reviews-copilot-integrations-and-recall
#人工智能
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2026-02-03 11:10 by 力量
知情人士透露，微软正在重新评估 Windows 11 的 AI 战略，收缩或移除 Windows 内置应用与 AI 应用 Copilot 的集成。过去几个月 Windows 深度整合 AI 遭遇了用户的强烈反对。微软正在评估记事本和画图等应用中的 Copilot 功能，可能会完全移除相关功能或移除 Copilot 标识以提供更简洁的用户体验。微软已经暂停了在其它内置应用中引入 Copilot 按钮的工作。早先引发争议的 Windows Recall 功能也在接受评估，微软内部认为目前的实现方案是失败的，探索重新设计或重命名该功能，但没有完全放弃。
https://tech.slashdot.org/story/26/02/02/1826219/microsoft-weighs-retreat-from-windows-11-ai-push-reviews-copilot-integrations-and-recall
#人工智能
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🚀 OpenAI 战略重心转向 ChatGPT，长期研究资源遭削减
OpenAI 正在将资源全面向 ChatGPT 倾斜并搁置长期研究，这一转型已导致包括副总裁 Jerry Tworek 在内的多名核心员工离职。目前，该公司将大语言模型视为一项工程挑战，重点转向扩展计算能力与算法优化。受此重组影响，Sora 和 DALL-E 等非语言模型项目面临资金不足，相关研究资源请求屡遭拒绝。此次调整旨在集中力量提升服务于 8 亿用户的 ChatGPT 核心业务。
(财经快讯)
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OpenAI 正在将资源全面向 ChatGPT 倾斜并搁置长期研究，这一转型已导致包括副总裁 Jerry Tworek 在内的多名核心员工离职。目前，该公司将大语言模型视为一项工程挑战，重点转向扩展计算能力与算法优化。受此重组影响，Sora 和 DALL-E 等非语言模型项目面临资金不足，相关研究资源请求屡遭拒绝。此次调整旨在集中力量提升服务于 8 亿用户的 ChatGPT 核心业务。
(财经快讯)
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智谱开源0.9B参数规模的GLM-OCR模型
智谱正式发布并开源了 GLM-OCR。据官方介绍，该模型仅0.9B参数规模，支持vLLM、SGLang 和 Ollama部署，在公式识别、表格识别、信息抽取等主流基准中均取得 SOTA 表现。该模型针对手写体、复杂表格、代码文档、印章识别及多语言混排等场景进行了优化。在效率方面，其处理PDF文档的吞吐量可达1.86页/秒。通过API调用，其定价为0.2元/百万Tokens。该模型采用 “编码器-解码器” 架构，集成了自研的CogViT视觉编码器，并采用 “版面分析→并行识别” 的两阶段技术流程。模型完整SDK与推理工具链已同步开源，适用于高并发及边缘计算场景。
—— 凤凰网科技、智谱
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智谱正式发布并开源了 GLM-OCR。据官方介绍，该模型仅0.9B参数规模，支持vLLM、SGLang 和 Ollama部署，在公式识别、表格识别、信息抽取等主流基准中均取得 SOTA 表现。该模型针对手写体、复杂表格、代码文档、印章识别及多语言混排等场景进行了优化。在效率方面，其处理PDF文档的吞吐量可达1.86页/秒。通过API调用，其定价为0.2元/百万Tokens。该模型采用 “编码器-解码器” 架构，集成了自研的CogViT视觉编码器，并采用 “版面分析→并行识别” 的两阶段技术流程。模型完整SDK与推理工具链已同步开源，适用于高并发及边缘计算场景。
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