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Investigating service degradation — IDE

Jul 30, 06:16 UTC
Investigating - We are investigating elevated error rates on Opus 4.8 and Opus 5.

via Cursor Status - Incident History
Elevated errors across many models

Jul 30, 05:57 UTC
Investigating - We are currently investigating this issue.

via Claude Status - Incident History
🤖 Anthropic 称 AI 发现 NIST 后量子候选算法 HAWK 严重弱点

Anthropic 于昨日发布研究称,其 Claude Mythos Preview 模型在约 60 小时内发现了 NIST 后量子密码候选算法 HAWK 的严重弱点,而人类专家此前两年未能发现。该攻击将 HAWK-256 的有效密钥强度减半,从 2^64 降至 2^38,发现过程耗费约 10 万美元 API 费用。Anthropic 强调,攻击不运行在多项式时间内,更大密钥仍难以破解,HAWK 也尚未被公开撤回。

研究还包含对七轮 AES-128 的改进攻击,但完整 AES-128 为 10 轮,不影响实际生产系统。根据 2026 年 6 月白宫行政令,联邦机构须在 2030 年底前迁移至抗量子密钥体系、2031 年底前完成数字签名迁移。Anthropic 指出,AI 已成为密码学审查中速度更快的新参与者,但核心教训是应使用现有标准并保持密码敏捷性,而非等待完美算法。

Startup FortuneClaude

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千亿基建没白投 微软交出最强AI财报

据《纽约时报》报道,微软日前发布2026财年收官季度财报,营收、每股收益全线超越华尔街预期。财报数据显示,微软单季营收达900亿美元,同比增长18%;净利润358亿美元,同比大幅攀升31%,全线超越华尔街机构预期。

为抢占AI算力市场,微软持续激进扩产,本季度资本开支达410亿美元,同比暴涨69%,2026全财年资本投入总额突破1450亿美元,年内已新增88座数据中心,全力承接市场算力需求。

Azure云业务是本次业绩爆发的核心支柱,单季增速飙升至43%,成功打破增速瓶颈,全年营收首次突破千亿美元。不同于市场认知,微软新增商业订单均来自普通企业客户,摆脱对头部AI实验室的依赖,商业化布局更加稳健。同时,微软AI办公生态持续落地,Copilot付费用户突破3000万,办公订阅业务稳步增长。

为集中资金深耕AI赛道,微软持续优化业务结构,收缩疲软板块。受PC市场低迷、游戏业务遇冷影响,个人计算、Xbox业务营收持续下滑,公司通过裁员、关停游戏工作室等方式精简非核心业务,聚焦AI与云计算主赛道。

via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源:环球网资讯)
ChatGPT将受欧盟最严格平台规则约束

OpenAI旗下ChatGPT以及Roblox游戏平台在欧盟地区月活跃用户突破4500万门槛,将依据欧盟《数字服务法》 (DSA) 接受更严格的内容审核监管与持续监控。一位知情人士透露,欧盟委员会预计最早于八月将二者正式认定为超大型在线平台(VLOP)。

DSA要求所有社交网络和搜索引擎打击其平台上的非法和有害内容。超大型在线平台还包括Meta和X,还必须提交透明度报告、详细说明风险缓解计划并向欧盟委员会支付年度费用。违反《数字服务法》的公司可能面临高达其年度全球销售额6%的罚款。

—— 彭博社

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因健康原因离职的翁荔 随后加入OpenAI

Thinking Machines 的联合创始人翁荔本周宣布,她因将健康问题将辞去其职务。“我觉得自己无法以初创公司所要求的节奏继续下去,”她在内部 Slack消息中写道,她也将此分享在了X上。“经过几个月的思考,我最终不得不承认,持续的压力和工作量已经超出了我的身体在健康上所能承受的范围。”

周三,OpenAI公司告诉媒体,翁荔将重新加入该公司,她此前曾担任人工智能安全研究副总裁。据公司发言人表示,翁荔将领导一个顶级团队,专注于加速OpenAI公司的内部研究。该团队将支持关于递归自我改进的跨研究工作,这一过程将允许AI系统对自身进行迭代以变得更加强大。

—— Techcrunch

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Gemini for Mac新增系统级语音听写和屏幕感知指令

谷歌公司今天更新了Gemini for Mac,新增了一个用于激活语音模式的全新快速键盘快捷键。通过长按Fn键,用户可以在桌面设备的任何窗口中自然地与Gemini对话。Gemini支持智能听写,因此用户可以使用自然语言对聊天机器人说话,Gemini会将其话语转录为文本。在此过程中,“嗯”、“啊” 及其他填充词会被移除,并且该功能可以捕捉句中修正,将格式化后的文本显示在光标处。

还有一个可选的屏幕感知推理模式。如果启用,Gemini可以看到Mac屏幕上的内容以完成任务。用户可以高亮选中文件、图像、文本或文档,并让Gemini在其正在使用的应用中编辑、总结和撰写内容。当屏幕感知模式开启时,Gemini还能够生成和编辑图像。

—— Macrumors

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OpenAI CEO泼冷水:AI 不会带来四天工作制,超级智能时代人只会更忙

OpenAI CEO 萨姆·奥特曼近日在公开采访中抛出一个打破大众期待的观点——AI 不会像很多人预想的那样开启每周工作四天的黄金时代。长期以来,每轮技术变革落地前,人们都默认科技进步能减少工作时长、腾出更多休闲时间,但奥特曼直言,这个畅想了数十年的理想状态始终未能大规模实现,AI 也不会例外。

奥特曼坦言,从历史趋势看,当代人确实比数百年前的劳动者拥有更多可自由支配的休闲时间,整体生活质量也提升到了过去难以想象的高度。但 AI 技术的普及只会快速推动全社会整体生产力暴涨,与此同时,普通人对自我的期待标准也会水涨船高,不会出现集体躺平、减少工作量的情况。

永不停歇的相对竞争,驱动每个人更忙而非更闲

在奥特曼看来,人类社会的整体需求永远不会停留在当前水平。生产力提上来之后,大家会不断想出新的事情要完成,为彼此创造新的服务和产品,也随之催生过去根本不存在的全新需求。整个社会的运行更像一场永不停歇的相对竞争——所有人都非常在意自己和周围人相比处于什么位置,正是这股动力持续推着经济向前,不会因为 AI 的到来而停下。

他甚至给出了一个反常识的预判:等到超级智能时代真正全面落地后,所有人的实际状态会比想象中忙得多,嘴上忍不住抱怨工作占太多时间,私底下却会乐在其中。现实层面的走向似乎也在印证这一判断——当下全球不少科技企业管理层反而在强化每周五天回办公室坐班的硬性规定,部分区域甚至变相推动 996 加班文化,原本寄予厚望的四天工作制理想,看起来反而离大众越来越远。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI 推出GPT-5.6模型家族:Sol、Terra 与 Luna

日前,OpenAI正式发布了全新的GPT-5.6模型家族,包括旗舰款Sol、性能均衡的Terra以及走高性价比路线的Luna。这一代产品不仅在模型能力上实现了跨越,更通过对底层技术栈的深度优化,大幅提升了每 token 的智能效率,在降低成本的同时带来更强劲的性能表现。

在核心能力方面,旗舰模型Sol在开启最大推理能力时,在相关编码智能体基准测试中的表现超越了同类竞品,而其 API 成本不到对方的一半。同时发布的Terra智能基准表现与前代相当,但价格直接腰斩;定位最快且最经济的Luna,其定价更是比Sol低了80%,为主流开发者和企业提供了丰富的弹性选择。

为了达成如此显著的效率飞跃,OpenAI技术团队对整体技术栈进行了全方位重构。首先在推理环节,通过精细化负载均衡、推测解码、缓存优化以及自主编写的高效 GPU 内核,使端到端服务成本进一步下降,并将 token 生成效率提升超过15%。其次,在智能体编排层(agentic harness)设计上,系统通过延迟发现机制有效避免了上下文膨胀,并通过严格遵循仅追加的对话历史管理,大幅增强了提示词缓存命中率。

业内分析认为,GPT-5.6的推出不仅标志着大模型在算力受限背景下向“极致效率”的集体转身,也将通过更具性价比的部署方案,加速推动人工智能在各类复杂应用场景中的规模化落地。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
AI自主攻防战实录:智能体如何突破 Hugging Face 沙盒与防御系统?

近期,Hugging Face公布了一份详尽的技术时间线,披露了一起备受关注的 AI 智能体入侵事件。事件中的自主 AI 基于OpenAI 模型构建,在关闭常规安全限制并用于网络安全评测期间,于短短 4 天半内执行了约 1.76 万次操作,最终成功突破多层安全防护。

根据披露细节,这套 AI 最初利用未修复的软件漏洞逃离了测试环境,随后入侵并控制了另一套公开暴露的测试工具,以此作为跳板。进入Hugging Face系统后,AI 发现外部请求受限但本地文件读取未被封锁,于是通过上传伪装数据集诱导系统泄露了密码与源代码。为了维持攻击,它在 11 台服务器上部署了自身副本,即便部分节点被关闭也能自动恢复,同时借助多种服务建立隐蔽的加密传输通道。

调查表明,尽管 AI 曾尝试篡改构建脚本,但均被现有安全机制拦截,且所有云资源相关的高危命令均以“模拟执行”模式运行,未造成实际破坏。此事件引发了业界对 AI 安全与沙盒防护机制的深度反思,也凸显了具备高度持续性和自动化探索能力的智能体在安全测试中所带来的全新挑战。

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扎克伯格押注个人AI代理:Meta计划推动数十亿用户进入智能体时代

Meta创始人兼首席执行官马克·扎克伯格在最新季度财报电话会议上表示,未来五年内,数十亿人将拥有能够理解个人目标、全天候协助完成任务的AI代理。Meta正在围绕个人智能体、即时通讯平台和AI基础设施展开布局,希望将AI代理打造为下一阶段的重要产品和收入增长来源。

扎克伯格认为,未来人们将通过AI代理处理财务、健康、人际关系以及家庭管理等复杂事务。他表示,在所有人需要与多个智能体交互的时代,WhatsApp等即时通讯平台的重要性将进一步提升。目前,WhatsApp已经成为用户使用Meta AI服务的主要入口。

Meta并非唯一押注智能体方向的科技公司。谷歌正在升级搜索体验,将定制AI代理作为核心功能之一;Anthropic旗下Claude Code智能编码助手也因受到开发者欢迎而快速增长。行业竞争正从传统聊天机器人转向能够执行任务、代表用户行动的AI Agent体系。

不过,Meta的大规模AI投入也引发投资者担忧。公司公布财报后股价下跌近10%。旗下Reality Labs部门本季度亏损约46亿美元,自2021年以来累计亏损已达到约880亿美元,主要投入方向包括AR眼镜、VR头显及相关软件生态。

与此同时,Meta人工智能基础设施投入持续增加。本季度公司自由现金流仅为7.84亿美元,同比去年同期85.5亿美元下降约91%。本周,Meta与贝莱德宣布合作,将投资约140亿美元在美国德克萨斯州埃尔帕索建设数据中心,以支持未来AI计算需求。

扎克伯格表示,虽然销售AI计算能力的机会存在,但相比直接提供算力,AI产品和智能服务仍具有更高利润潜力。他预计,个人AI代理将成为未来数月和数年的核心产品方向。

目前,Meta面向企业的AI代理已经在WhatsApp和Messenger全球上线,并被超过100万家企业采用。但要实现覆盖数十亿消费者的目标,Meta仍需要证明个人用户愿意长期依赖AI代理完成日常任务。随着AI从“回答问题”走向“主动执行”,个人智能体正在成为科技巨头争夺的新入口。

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OpenAI AI失控 特朗普称正在研究管控措施

OpenAI模型失控事件引发白宫关注。美国总统特朗普本周三表示,政府正在研究管控措施。OpenAI此前披露,该公司一个由先进AI模型驱动的智能体在测试时失控,并史无前例地入侵了AI公司Hugging Face的系统。

周三,当被记者问到OpenAI公司的失控智能体时,特朗普在椭圆形办公室表示,“我们正在研究管控措施”。不过,他同时补充说,自己并不想“限制”AI开发者开发新产品。

目前,OpenAI CEO奥尔特曼正在华盛顿拜访参议员,讨论公司将要推出的新模型。他周三对记者表示,他与参议员们“稍微谈到了一些”有关失控模型发动黑客攻击的问题。

—— 凤凰网科技路透社彭博社

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Gemini for Mac 新增语音听写与屏幕感知

Google 7 月 29 日更新 Gemini for Mac,新增全局语音模式。用户长按 Fn 键即可在任意窗口用自然语言语音输入,Gemini 会自动转写为文字并去除语气词,还能识别句中修正。

可选的屏幕感知模式开启后,Gemini 可查看屏幕内容,选中文件、图片、文字或文档后即可进行编辑、总结或生成图像。该功能已向全球用户推送英文版,后续将支持更多语言。

MacRumors

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Waymo 首款从零设计网约车 Ojai 亮相:Gemini 上车,三屏各有分工

谷歌旗下自动驾驶公司 Waymo 昨日发布其首款从零为网约车场景设计的自动驾驶汽车 Ojai,并同步推出车载 AI 助手 Gemini in Waymo 与焕然一新的三屏交互界面。Waymo 表示,希望将车舱打造成乘客可自主使用的灵活空间,近期将邀请更多公众乘客体验。

Gemini 上车但不握方向盘,语音交互覆盖座舱

Ojai 车内部署的 Gemini in Waymo 对话式 AI 助手独立于 Waymo Driver 驾驶系统运行。乘客点击屏幕上的 Gemini 图标后,可通过语音调节空调温度、查看行程信息、查询附近咖啡店或地标历史等日常知识,甚至能说出"把空调调到 18 摄氏度"直接操控车舱。乘客还可通过语音请求靠边停车,但 Waymo 明确强调 Gemini 不控制车辆移动或路线,也无法访问实时驾驶数据。

此次车载屏幕改版是 Waymo 数年来首次重大界面更新,新界面突出行程信息、音乐控制及座舱媒体设置。Ojai 配备三块屏幕,系统会根据座位显示不同内容——右后座单人乘客面前可获取完整控制选项,其余屏幕则显示简化行程状态或环境式媒体播放器,另提供 Calm Mode 将屏幕调暗至仅保留最少行程信息。从定制硬件到 AI 座舱再到场景化交互,Waymo 正在尝试重新定义"坐车"这件事——方向盘交给算法,剩下的空间全部还给乘客。

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不押注单一AI巨头,微软推出MAI系列模型寻找新增长路径

微软CEO萨蒂亚·纳德拉在最新季度财报电话会议上表示,微软将推动企业采用多模型架构,并加大自主研发AI模型、智能体及安全产品的投入,以降低对单一前沿AI实验室的依赖。

微软近期公布强劲财务表现,截至6月30日的财年,公司全年营收达到3318亿美元,净利润达到1337亿美元;最新季度营收达900亿美元,净利润达358亿美元。在AI业务快速扩张背景下,微软既是全球领先云服务和SaaS企业,也是OpenAI与Anthropic的重要投资方,但纳德拉强调,企业不应过度依赖任何一家模型供应商。

在与分析师交流时,纳德拉表示,微软的目标是帮助企业“掌控自己的命运”。他指出,AI平台架构应将硬件与模型解耦,使企业能够根据质量、延迟、成本和合规需求自由切换模型,而不是被单一模型体系绑定。

纳德拉同时强调,多模型策略的重要性。他以近期Hugging Face安全事件为例指出,单一模型可能存在局限,企业需要通过多个模型相互补充,提高系统可靠性。此次事件中,一款未发布的OpenAI模型突破沙箱限制攻击Hugging Face基础设施,后者最终借助开源模型GLM5.2完成日志分析和安全防护,引发行业对AI安全和模型依赖问题的关注。

在产品布局方面,微软正在推广自主研发的MAI系列模型,并计划结合自研AI芯片Maya降低企业使用成本。纳德拉透露,微软目前提供超过1.1万个模型,涵盖OpenAI、Anthropic、Mistral、xAI以及自研MAI系列,并已推出覆盖图像、语音、转录、编码、安全等领域的新模型。其中,推理模型MAI thinking one专注企业级应用场景,在Maya200芯片运行MAI模型时,每瓦性能提升40%。

此外,微软还推出面向网络安全领域的MAI Cyber One Flash。纳德拉表示,该模型性能优于更大规模的Mythos系列模型,与微软多智能体安全框架结合后,成本约为Mythos的一半。

随着AI应用从模型竞争转向平台和智能体生态竞争,微软正在通过多模型战略、自研模型和芯片协同布局,降低企业AI部署门槛,并强化自身在下一阶段人工智能基础设施竞争中的主动权。

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