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2026年秋季开学季，南京大学计算机学院一堂课程因一句“硬核开场白”引爆网络。该院副教授、博导蒋炎岩在新课《生成式软件工程》第一课亮出醒目观点——“没有token的CS学生应该立即退学”，该句被标红放在课件首页，极具冲击力，在技术圈和社交平台刷屏。
据了解，蒋炎岩在国内计算机学界口碑扎实、专业认可度极高。其开设的《生成式软件工程》为2026年秋季全新课程，最大亮点是引入Token自费实训机制，彻底颠覆传统计算机课堂的免费工具使用模式。
按照课程规则，本学期所有实训、作业将全程基于deepseek-v4-flash大模型完成，学生需要自行付费购买Token支撑实验与开发任务。
蒋炎岩在课堂中解释，此举的核心目的是打破学生长期使用免费AI工具形成的“零成本思维”，真正建立工程开发中至关重要的成本、质量、延迟三大核心意识。
在这门新课的教学体系中，Token被正式定义为AI时代计算机专业的实验耗材，等同于化学专业的试剂、物理专业的实验器材，是现代软件工程实践不可或缺的基础资源。
与此同时，课程明确禁止“tokenmaxxing”现象，严厉杜绝无意义、重复性的算力浪费，要求学生精准、高效使用大模型能力，用有限Token解决真正有价值的工程问题。
针对“没Token就退学”的争议说法，外界普遍认为这是典型的夸张式教学警示，并非真实的退学处罚规定。
熟悉蒋炎岩教学风格的人士表示，其授课向来直言不讳、直击痛点，此番言论本质是犀利提醒：当下AI已全面渗透软件工程全流程，计算机学生如果依旧固守传统手写代码、刷题应试的旧模式，拒绝拥抱大模型工具，将彻底跟不上产业迭代速度，仅凭熬夜努力也无法抹平与行业前沿的差距。
值得一提的是，本次自费实训模式能够顺利落地，关键在于选用模型的高性价比。
据悉，deepseek-v4-flash 价格仅为GPT系列的几十分之一，学生个人购买Token的开销极低，不会造成经济压力，也让“自费练手”具备了现实可行性，避免了高价算力带来的变相劝退问题。
实际上这场网络热度背后，也折射出国内高校计算机教育的转型趋势：大模型使用、AI工程落地能力，已经从加分技能，升级为计算机专业学生的核心必备素养。对此你怎么看？
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：快科技)
这些顶级大模型 现在全部可以免费用
📋 开发者 ＺＥＦＩ 整理了当前可免费使用的旗舰大模型清单，覆盖 GLM-5.3 MiniMax M3 Qwen 3.8 Max DeepSeek V4 Kimi K3
🪤 所有入口都不在官方首页，分散在各个合作平台的活动里，没有宣传 只是每周都在悄悄扩大免费边界
🧭 推荐清单包含 Zed AI 额度 HuggingFace 开源权重 OpenRouter 入口等，完整链接见原推
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via Roller | DeepSeek Harness 中文社区 - Telegram Channel
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五角大楼将Grok和ChatGPT纳入军事系统
美国国防部周一宣布，已将Starshield AI的Grok政府版和OpenAI的 ChatGPT Mil 引入非机密军事用途，扩大了该部门平台上人工智能助手的数量。国防部在公告中表示，该部门人员将获得“先进功能，包括深度思考推理、自适应推理模式（自动、快速和专家模式）、可定制工作空间、持久项目以及可重复使用的‘剧本’——这些剧本能够捕捉并规模化传递机构知识”。国防部称：“Starshield AI的Grok政府版能够助力联合部队在多种作战场景中更快、更精准地执行任务，涵盖从面向采购专业人员的市场调研分析，到面向后勤人员的供应链管理等各个方面。”
—— 新浪财经、Techcrunch
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
美国国防部周一宣布，已将Starshield AI的Grok政府版和OpenAI的 ChatGPT Mil 引入非机密军事用途，扩大了该部门平台上人工智能助手的数量。国防部在公告中表示，该部门人员将获得“先进功能，包括深度思考推理、自适应推理模式（自动、快速和专家模式）、可定制工作空间、持久项目以及可重复使用的‘剧本’——这些剧本能够捕捉并规模化传递机构知识”。国防部称：“Starshield AI的Grok政府版能够助力联合部队在多种作战场景中更快、更精准地执行任务，涵盖从面向采购专业人员的市场调研分析，到面向后勤人员的供应链管理等各个方面。”
—— 新浪财经、Techcrunch
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大模型真的存在不可告人的技术壁垒吗?前不久从OpenAI空降腾讯的姚顺雨曾直言“做大模型其实并没有什么秘密”。起初外界以为这只是一句玩笑，但在腾讯混元4（Hy4preview）近期交出答卷后，这句话的含金量彻底显现。
面对智谱、月之暗面、DeepSeek以及千问等强敌环伺的竞争格局，腾讯在短短四个月内完成了混元大语言与多模态部门的重组，并推出了770B参数规模、支持百万上下文的混元4。细究其技术配置会发现，大模型所谓的独家秘笈，早已在开源机制与顶尖人才的高速流动下被彻底解构。
从底层骨架来看，混元4在700B这一中大规模档位上，直接对齐了国内此前由智谱GLM-5（744B）跑通并立住口碑的工程最优解。其主干网络的隐藏维度为6144、78层、64个注意力头，这些参数决定了Transformer网络在深度、宽度和注意力并行结构上的统一选择。对于急需突围的腾讯而言，站在前人验证过的共识底座上，避免了重复踩坑。
在核心技术沿路迁移上，混元4的注意力模块巧妙融合了多方开源成果。其主干借鉴了DeepSeek在V3.2中开源的稀疏注意力机制（DSA），通过轻量级索引器在超长上下文中筛选Top-K Token，从而避免遍历全部历史。随后，它又吸收了智谱团队在IndexCache中验证的跨层索引复用机制，允许相邻Transformer层直接复用已有索引结果，最高可砍掉75%的索引器计算量，实现端到端性能提速。此外，在残差侧优化上，混元4放弃了复杂的mHC，转而采用了源自微软研究员谢天在社交平台上公开讨论的恒等超连接(iHC)方案。
技术接力的背后，是顶尖人才的深度流动。清华姚班毕业、曾担任智谱GLM-5新模型架构及DSA负责人白雨石，已于数月前正式加入腾讯混元团队，并出现在混元长上下文稀疏注意力论文的作者栏中。正是在这些天才研究员的推动下，隐性工程经验完成了从一家企业到另一家企业的物理迁徙。
如今，任何能够通过论文、代码和实验数据表达出来的技术优势，其独占期都在急剧缩短。从顶会论文到开源代码，再到社区热议的讨论帖，前沿架构的传播路径已彻底扁平化，大模型的行业护城河正被开源生态与人才流动迅速填平。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
苹果诉OpenAI迎来重磅证据：前员工MacBook被查出非法窃取与AI代理训练内幕
苹果公司针对OpenAI的商业秘密诉讼案近日迎来关键进展。在苹果持续向法院申请加快证据调查的过程中，对前苹果高级系统电气工程师刘畅（Chang Liu）离职后使用的一台MacBook进行了初步取证，并在此次检查中发现了四项指向性极强的关键证据。
根据苹果向法院提交的最新文件显示，这台由刘畅律师近期交还的笔记本电脑暴露出了多项违规细节。首先，刘畅不仅在离职前利用安全漏洞下载了苹果的一份机密电路原理图，还在加入OpenAI后的实际工作中直接使用了该文件。其次，证据表明刘畅及其多位OpenAI同事对此次未经授权访问苹果第三方云存储的行为心知肚明，并非不知情。再者，当刘畅获悉苹果正在对自己展开内部调查时，曾迅速向一名OpenAI同事发出销毁相关证据的指令，而该同事也确认会照办。最后，刘畅在OpenAI工作期间使用的一款工程工具，其名称与苹果内部专用于开发工作的工程应用程序完全相同。
深入的取证细节显示，刘畅曾在今年 3 月利用这份机密电路原理图，在一个名为LTspice的电气工程工具中运行模拟程序。与此同时，相关的通讯记录显示，他曾向团队透露自己的人工智能“代理”（Agent）已经学会了运行LTspice并自主审查模拟结果。苹果方面据此发出强烈警告，指出当核心商业秘密被输入一个能够持续学习的AI代理或模型时，这种学习过程将导致商业秘密遭遇不可逆且持续扩散的严重风险。
此外，苹果通过技术手段发现，刘畅之所以在MacBook中留下使用该电路原理图的痕迹，是因为他曾在一台Mac mini上打开过该文件，而该设备随后通过iCloud与他带走的MacBook完成了数据同步。目前，苹果正进一步寻求获取对该台Mac mini的访问权限。
面对被告方此前试图驳回诉讼并选择置之不理的应对策略，苹果认为此次从MacBook中提取的“惊人证据”彻底打破了所谓的“钓鱼式调查”性质，有力印证了加快证据调查程序的紧迫性与必要性。随着案件审理的推进，这起涉及大模型商业机密与前员工违规操作的法律纠纷正朝着更加深入的方向发展。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
苹果公司针对OpenAI的商业秘密诉讼案近日迎来关键进展。在苹果持续向法院申请加快证据调查的过程中，对前苹果高级系统电气工程师刘畅（Chang Liu）离职后使用的一台MacBook进行了初步取证，并在此次检查中发现了四项指向性极强的关键证据。
根据苹果向法院提交的最新文件显示，这台由刘畅律师近期交还的笔记本电脑暴露出了多项违规细节。首先，刘畅不仅在离职前利用安全漏洞下载了苹果的一份机密电路原理图，还在加入OpenAI后的实际工作中直接使用了该文件。其次，证据表明刘畅及其多位OpenAI同事对此次未经授权访问苹果第三方云存储的行为心知肚明，并非不知情。再者，当刘畅获悉苹果正在对自己展开内部调查时，曾迅速向一名OpenAI同事发出销毁相关证据的指令，而该同事也确认会照办。最后，刘畅在OpenAI工作期间使用的一款工程工具，其名称与苹果内部专用于开发工作的工程应用程序完全相同。
深入的取证细节显示，刘畅曾在今年 3 月利用这份机密电路原理图，在一个名为LTspice的电气工程工具中运行模拟程序。与此同时，相关的通讯记录显示，他曾向团队透露自己的人工智能“代理”（Agent）已经学会了运行LTspice并自主审查模拟结果。苹果方面据此发出强烈警告，指出当核心商业秘密被输入一个能够持续学习的AI代理或模型时，这种学习过程将导致商业秘密遭遇不可逆且持续扩散的严重风险。
此外，苹果通过技术手段发现，刘畅之所以在MacBook中留下使用该电路原理图的痕迹，是因为他曾在一台Mac mini上打开过该文件，而该设备随后通过iCloud与他带走的MacBook完成了数据同步。目前，苹果正进一步寻求获取对该台Mac mini的访问权限。
面对被告方此前试图驳回诉讼并选择置之不理的应对策略，苹果认为此次从MacBook中提取的“惊人证据”彻底打破了所谓的“钓鱼式调查”性质，有力印证了加快证据调查程序的紧迫性与必要性。随着案件审理的推进，这起涉及大模型商业机密与前员工违规操作的法律纠纷正朝着更加深入的方向发展。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
DeepSeek首个视觉实验模型正式开源，3050亿参数对标顶尖水平
DeepSeek近日正式开源了其V4系列的首个实验性多模态模型——DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp。该模型基于现有的V4-Flash底层架构深度融合了视觉模块，使其在原有的强大文本处理能力之上，全面具备了深度的图片理解与分析能力。
在核心技术参数方面，该实验模型总参数量达到了3050亿规模。通过将视觉模块与文本架构进行有机结合，它不仅能够精准解读各类图像内容，还可以无缝结合外部工具独立完成复杂的Agent（智能体）任务。官方评测数据显示，该模型在纯文本Agent任务上的表现与此前的V4-Flash保持相当水准，而在多模态综合测试中则展现出强劲竞争力，其实际多模态Agent能力在多项行业测试中表现亮眼，接近行业顶尖水平。
为了进一步推动开源生态的发展与技术的普惠应用，DeepSeek此次为该实验性多模态模型选择了开放且友好的MIT许可证。这一举措允许全球开发者、研究机构以及企业在合规的前提下更自由地进行二次开发、商业集成与技术创新，有望在开源社区中掀起新一轮的多模态应用落地热潮。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
DeepSeek近日正式开源了其V4系列的首个实验性多模态模型——DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp。该模型基于现有的V4-Flash底层架构深度融合了视觉模块，使其在原有的强大文本处理能力之上，全面具备了深度的图片理解与分析能力。
在核心技术参数方面，该实验模型总参数量达到了3050亿规模。通过将视觉模块与文本架构进行有机结合，它不仅能够精准解读各类图像内容，还可以无缝结合外部工具独立完成复杂的Agent（智能体）任务。官方评测数据显示，该模型在纯文本Agent任务上的表现与此前的V4-Flash保持相当水准，而在多模态综合测试中则展现出强劲竞争力，其实际多模态Agent能力在多项行业测试中表现亮眼，接近行业顶尖水平。
为了进一步推动开源生态的发展与技术的普惠应用，DeepSeek此次为该实验性多模态模型选择了开放且友好的MIT许可证。这一举措允许全球开发者、研究机构以及企业在合规的前提下更自由地进行二次开发、商业集成与技术创新，有望在开源社区中掀起新一轮的多模态应用落地热潮。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
苹果公司于月31日提交最新支持文件，在其针对OpenAI的商业秘密诉讼中追加了多项关键证据，指控后者利用涉密技术支持其新硬件业务发展并试图销毁证据。
诉讼核心焦点围绕前苹果高级系统电气工程师刘畅（Chang Liu）展开，苹果取证调查显示，刘畅离职后利用涉密云存储下载了数十份机密文件（含电路原理图），并在加入OpenAI后使用公司发放的MacBook运行电路仿真程序，甚至利用专有数据训练AI Agent程序。
此外，苹果指控刘畅在得知受到内部调查后，曾指示OpenAI同事重置设备以抹除取证痕迹。
此事件为苹果今年早些时候发起的商业秘密诉讼的最新进展。苹果已于8月初申请加快取证程序，并将审查范围进一步扩大至11名前员工。OpenAI此前回应称苹果的指控带有攻击性且缺乏根据，强调公司专注于创新研发。随着生成式AI与前沿硬件的深度融合，高端人才流动引发的知识产权争议日益频繁。
该案后续裁决或将对科技巨头与新兴AI企业间的人才流动模式及数据合规审查机制产生深刻影响。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
手握算力当“房东”：英伟达转手出租数据中心，Anthropic 350 亿美元买单
据《华尔街日报》9 月 1 日报道，AI 公司 Anthropic 已与云服务商 Lambda 签署一份价值 350 亿美元（约合人民币 2357.52 亿元）的云计算协议。这份协议的特殊之处在于其背后的“转租”结构——Anthropic 拿到的算力，实际上来自英伟达先行锁定的数据中心资源。
英伟达“二房东”模式浮出水面
该协议涉及的数据中心位于美国得克萨斯州努埃塞斯县，由比特币矿企兼数据中心开发商 Hut 8 负责建设。数周前，英伟达已与 Hut 8 签约，提前锁定了这座数据中心的租赁权。
在这一安排下，Lambda 将使用 Hut 8 正在开发的数据中心，部署从英伟达采购的芯片，进而为 Anthropic 提供云计算服务。这样一来，Lambda 无需承担数据中心场地的前期投入，但 Lambda 需向英伟达支付多少费用，目前尚不清楚。
这笔交易是英伟达帮助 Anthropic 获取算力的又一案例。今年早些时候，Anthropic 遭遇算力供应瓶颈，恰逢产品获得市场关注，此后便开始竞相签署云算力协议。本月早些时候，Anthropic 刚与另一家英伟达支持的“新云”厂商 Nscale 签署了价值 450 亿美元（约合人民币 3031.09 亿元）的算力租赁协议。
竞争与监管的双重变数
值得注意的是，Hut 8 还在为 Anthropic 单独开发其他数据中心，这些设施将搭载谷歌 TPU，与英伟达芯片形成竞争。谷歌已为 Hut 8 提供财务担保以帮助其融资。今年 7 月，Hut 8 披露一家“高投资级公司”为其整个 700 兆瓦的得州园区签署了 15 年租约，但未透露租户身份。
监管方面，今年 7 月英伟达宣布为 Lambda 等“新云”厂商提供信贷支持，以换取其云收入分成。不过据《华尔街日报》报道，出于反垄断担忧，英伟达近期已暂停了该计划的部分交易。至于 Lambda 是否需要将得州站点的部分收入分给英伟达，目前仍是未知数。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
据《华尔街日报》9 月 1 日报道，AI 公司 Anthropic 已与云服务商 Lambda 签署一份价值 350 亿美元（约合人民币 2357.52 亿元）的云计算协议。这份协议的特殊之处在于其背后的“转租”结构——Anthropic 拿到的算力，实际上来自英伟达先行锁定的数据中心资源。
英伟达“二房东”模式浮出水面
该协议涉及的数据中心位于美国得克萨斯州努埃塞斯县，由比特币矿企兼数据中心开发商 Hut 8 负责建设。数周前，英伟达已与 Hut 8 签约，提前锁定了这座数据中心的租赁权。
在这一安排下，Lambda 将使用 Hut 8 正在开发的数据中心，部署从英伟达采购的芯片，进而为 Anthropic 提供云计算服务。这样一来，Lambda 无需承担数据中心场地的前期投入，但 Lambda 需向英伟达支付多少费用，目前尚不清楚。
这笔交易是英伟达帮助 Anthropic 获取算力的又一案例。今年早些时候，Anthropic 遭遇算力供应瓶颈，恰逢产品获得市场关注，此后便开始竞相签署云算力协议。本月早些时候，Anthropic 刚与另一家英伟达支持的“新云”厂商 Nscale 签署了价值 450 亿美元（约合人民币 3031.09 亿元）的算力租赁协议。
竞争与监管的双重变数
值得注意的是，Hut 8 还在为 Anthropic 单独开发其他数据中心，这些设施将搭载谷歌 TPU，与英伟达芯片形成竞争。谷歌已为 Hut 8 提供财务担保以帮助其融资。今年 7 月，Hut 8 披露一家“高投资级公司”为其整个 700 兆瓦的得州园区签署了 15 年租约，但未透露租户身份。
监管方面，今年 7 月英伟达宣布为 Lambda 等“新云”厂商提供信贷支持，以换取其云收入分成。不过据《华尔街日报》报道，出于反垄断担忧，英伟达近期已暂停了该计划的部分交易。至于 Lambda 是否需要将得州站点的部分收入分给英伟达，目前仍是未知数。
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Investigating service degradation
Sep 1, 01:01 UTC
Investigating - We are investigating degraded performance for requests that use Composer 2.5. Users may see failed or retried requests in Automations, Cloud Agents, the CLI, and the IDE when Composer 2.5 is used. Other models are unaffected.
via Cursor Status - Incident History
Sep 1, 01:01 UTC
Investigating - We are investigating degraded performance for requests that use Composer 2.5. Users may see failed or retried requests in Automations, Cloud Agents, the CLI, and the IDE when Composer 2.5 is used. Other models are unaffected.
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Anthropic豪掷350亿美元联手Lambda加码云端算力
近日，Anthropic已与英伟达支持的云服务商Lambda正式签署了一份价值高达350亿美元的云计算协议，折合人民币约2357.52亿元，进一步巩固其庞大的AI基础设施底座。
这笔重磅交易背后涉及多方复杂的产业协同。该协议所涵盖的数据中心位于美国得克萨斯州努埃塞斯县，实际由比特币矿企兼数据中心开发商Hut8负责建设，而其租赁权则归英伟达所有。早在数周前，英伟达便已通过签约锁定了该得州园区的算力资源。在此架构下，Lambda将直接利用Hut8开发的数据中心并部署采购自英伟达的芯片，从而为Anthropic提供持续稳健的云计算服务，自身则无需承担场地建设的前期重资产投入。目前，外界尚不清楚Lambda具体需要向英伟达支付多少服务费用。
面对今年以来由于产品备受市场瞩目而遭遇的算力瓶颈，Anthropic近期一直在密集布局云端算力资源。就在本月早些时候，Anthropic还曾与另一家英伟达支持的“新云”厂商Nscale达成了一份价值450亿美元的算力租赁协议，计划在2027年底启用英伟达Vera Rubin芯片算力。与此同时，Hut8还在为Anthropic单独开发其他搭载谷歌TPU的数据中心，以此形成与英伟达硬件生态的多元互补，谷歌也已为该项目提供了财务担保。
值得注意的是，算力产业链的资本运作同样受到行业监管的动态调整。今年7月，英伟达曾宣布一项旨在为Lambda等“新云”厂商提供信贷支持以换取云收入分成的计划;不过据相关媒体报道，受反垄断合规担忧影响，英伟达近期已暂停了该计划的部分交易。目前，Lambda是否需要将其在得州站点产生的部分收入分给英伟达仍有待观察。随着各大AI巨头不断加码算力基础设施，全球人工智能的底层硬件竞争正进入更为复杂的深度博弈阶段。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
近日，Anthropic已与英伟达支持的云服务商Lambda正式签署了一份价值高达350亿美元的云计算协议，折合人民币约2357.52亿元，进一步巩固其庞大的AI基础设施底座。
这笔重磅交易背后涉及多方复杂的产业协同。该协议所涵盖的数据中心位于美国得克萨斯州努埃塞斯县，实际由比特币矿企兼数据中心开发商Hut8负责建设，而其租赁权则归英伟达所有。早在数周前，英伟达便已通过签约锁定了该得州园区的算力资源。在此架构下，Lambda将直接利用Hut8开发的数据中心并部署采购自英伟达的芯片，从而为Anthropic提供持续稳健的云计算服务，自身则无需承担场地建设的前期重资产投入。目前，外界尚不清楚Lambda具体需要向英伟达支付多少服务费用。
面对今年以来由于产品备受市场瞩目而遭遇的算力瓶颈，Anthropic近期一直在密集布局云端算力资源。就在本月早些时候，Anthropic还曾与另一家英伟达支持的“新云”厂商Nscale达成了一份价值450亿美元的算力租赁协议，计划在2027年底启用英伟达Vera Rubin芯片算力。与此同时，Hut8还在为Anthropic单独开发其他搭载谷歌TPU的数据中心，以此形成与英伟达硬件生态的多元互补，谷歌也已为该项目提供了财务担保。
值得注意的是，算力产业链的资本运作同样受到行业监管的动态调整。今年7月，英伟达曾宣布一项旨在为Lambda等“新云”厂商提供信贷支持以换取云收入分成的计划;不过据相关媒体报道，受反垄断合规担忧影响，英伟达近期已暂停了该计划的部分交易。目前，Lambda是否需要将其在得州站点产生的部分收入分给英伟达仍有待观察。随着各大AI巨头不断加码算力基础设施，全球人工智能的底层硬件竞争正进入更为复杂的深度博弈阶段。
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Elevated errors in ChatGPT conversations for Free and Go plans
Status: Monitoring
We have applied the mitigation and are monitoring the recovery.
Affected components
● Conversations (Degraded performance)
via OpenAI status
Status: Monitoring
We have applied the mitigation and are monitoring the recovery.
Affected components
● Conversations (Degraded performance)
via OpenAI status
Elevated latency in the Responses API
Status: Identified
We have identified an issue causing elevated latency for some Responses API requests. We are working on implementing a mitigation.
Affected components
● Responses (Degraded performance)
via OpenAI status
Status: Identified
We have identified an issue causing elevated latency for some Responses API requests. We are working on implementing a mitigation.
Affected components
● Responses (Degraded performance)
via OpenAI status
苹果公司近日向法院提交新证据，指控前员工Chang Liu离职加入OpenAI后，仍获取并使用苹果的机密技术资料。苹果希望以此推动法院批准加速取证程序。
苹果于今年7月起诉Chang Liu和Tang Tan，称两人通过多种方式获取苹果数据。Chang Liu离职后保留了一台由苹果配发的MacBook，苹果在诉讼启动后收回该设备，并从取证分析中发现了更多相关证据。
苹果在提交的文件中表示，Chang Liu不仅下载了机密电路原理图，还将其用于OpenAI的工作；他和OpenAI的其他人员明知自己仍能未经授权访问苹果的第三方云存储；在得知苹果正在展开内部调查后，他曾向一名OpenAI同事发出销毁证据的指示，对方还确认会照做。此外，Chang Liu在OpenAI使用的一款工具，与苹果内部用于工程开发的应用程序同名。
据苹果称，Chang Liu在离开公司约两个月后的今年3月下载了这份电路原理图，并使用LTspice电气工程软件进行模拟。他随后向他人透露，自己已经让一个AI代理学会运行LTspice、查看结果并调整补偿参数，以开展电源转换相关开发工作。Chang Liu表示，原本需要一天完成的工作，在AI代理学习后可以压缩到约两小时。
这份原理图曾在一台Mac mini上使用，随后与Chang Liu带走的MacBook进行了同步，因此苹果得以发现相关活动。苹果目前还希望调查Chang Liu仍持有的Mac mini及其他设备。
苹果认为，这些证据表明其商业机密正在被实际使用，同时相关证据可能遭到销毁，因此有必要加快取证。苹果此前还申请限制OpenAI使用其商业机密的禁令。
OpenAI则要求法院驳回诉讼，称苹果的指控“毫无根据”。该公司还发表声明，批评苹果的诉讼“草率、咄咄逼人且带有不同寻常的个人色彩”，并表示自己既没有、也不希望拥有苹果的商业机密，更关注于开发推动技术边界的创新产品和技术。
法官爱德华·J·达维拉计划于10月1日听取双方在此案中的陈述。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：cnBeta.COM)
