https://t.me/AI_News_CN
📈主流AI服务状态页通知 | 🆕汇集全网ChatGPT/AI新闻 #AI #ChatGPT
🆓免费AI聊天 https://free.oaibest.com
✨BEST AI中转 https://api.oaibest.com 2.8折起 支持OpenAI, Claude code, Gemini,Grok, Deepseek, Midjourney, 文件上传分析
Buy ads: https://telega.io/c/AI_News_CN
📈主流AI服务状态页通知 | 🆕汇集全网ChatGPT/AI新闻 #AI #ChatGPT
🆓免费AI聊天 https://free.oaibest.com
✨BEST AI中转 https://api.oaibest.com 2.8折起 支持OpenAI, Claude code, Gemini,Grok, Deepseek, Midjourney, 文件上传分析
Buy ads: https://telega.io/c/AI_News_CN
据报道，继阿里通义实验室大模型技术负责人林俊旸离职后，原Qwen（千问）大模型后训练负责人郁博文近日被曝已正式加入字节跳动，出任Seed团队视觉模型与多模态交互团队后训练负责人。尽管字节跳动方面尚未对此作出官方回应，但多方消息显示，这一人事变动紧随阿里通义实验室3月初的组织架构调整。
此次调整将原垂直整合的Qwen团队拆分为预训练、后训练、多模态等平行模块，导致包括郁博文、Kaixin Li（Qwen3.5/VL核心贡献者）及此前加盟Meta的惠彬原在内的多名技术核心相继流失。郁博文作为“阿里星”出身的技术专家，主导了Qwen系列Chat模型的研发，在多模态对齐等领域拥有深厚积淀。
其加盟的字节跳动Seed团队由Google DeepMind前研究副总裁吴永辉博士于2025年2月接管，直接向CEO梁汝波汇报。该部门目前已迭代出Seed2.0系列基础模型及Seedance2.0视频生成模型。在全球大模型竞争步入多模态与视觉理解的关键期，字节跳动对通义核心人才的吸纳，不仅反映出头部厂商对后训练技术的高度重视，也预示着国内大模型领域的人才流动正加速驱动底层技术的版图重构。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
生成式 AI 工作流工具 ComfyUI 正在经历一场从“专业生产力工具”向“消费级应用平台”的华丽转身。近日，官方正式发布了 App Mode、App Builder 以及 ComfyHub 三项核心功能。这一组合拳旨在解决长期以来困扰社区的痛点:如何让复杂精密的 AI 节点图，转化为普通用户也能轻松上手的简洁应用，从而彻底打破专业技术与大众使用之间的门槛。
在这一生态体系中，App Mode 彻底重塑了交互逻辑。它允许开发者隐藏背后交错复杂的节点网络，仅为终端用户保留必要的参数输入项与结果展示区。与其配合的 App Builder 则赋予了开发者细粒度的封装权限，使其能够自主决定哪些逻辑在后台静默运行，哪些控件向前端开放。通过这种方式，原本需要深厚技术背景才能驾驭的 AI 工作流，现在可以被封装成一个个轻量化的 Web 应用，用户只需通过一个生成的 URL 即可在浏览器中运行，甚至无需本地配置昂贵的 GPU 环境。
为了进一步构建应用生态，同步上线的 ComfyHub 充当了“AI 应用商店”的雏形。作为一个集发现、运行与分享于一体的社区平台，ComfyHub 让创作者能够展示并传播自己的封装成果。
虽然目前该平台仍处于预览阶段，但其展示的愿景非常明确:将 ComfyUI 庞大的开源工作流库转化为可直接调用的能力资产，让全球用户都能无缝触达顶尖的生成式 AI 技术。
这一系列转型动作预示着 ComfyUI 正在构建一套闭环的开发者生态。通过将高度可定制的节点化流程与极简的应用分发模式相结合，ComfyUI 不仅巩固了其在专业领域的领先地位，更通过平台化战略向下兼容了更广阔的初级用户市场。随着更多封装应用的涌现，一个由社区驱动、以应用为中心的新型 AI 生态正呼之欲出，这不仅是工具的升级，更是生成式 AI 交互范式的一次重要演进。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
随着大模型技术从早期爆发向成熟商业化应用转型，腾讯云智能体开发平台宣布，将于2026年3月13日起对旗下多款 AI 模型实施全新的计费策略。这一变动核心涉及公测模型的结束免费以及自研混元系列的价格优化，标志着腾讯云在构建可持续发展的 AI 商业生态上迈出了实质性的一步。
在本次调整中，备受行业关注的 GLM5、MiniMax2.5以及 Kimi2.5三款高性能模型将正式结束限时免费公测。自北京时间3月13日零点起，这些模型将转入正式商用阶段，采用基于 Token 调用量的按量计费模式。对于广大开发者而言，这意味着需要根据业务规模提前规划预算，并及时在平台管理界面开启后付费设置，以确保相关应用服务的连续性。
与此同时，腾讯自研的混元系列模型也迎来了价格体系的重构。Tencent HY2.0Instruct 与 Tencent HY2.0Think 模型将启用全新的阶梯价收费方案，通过更具灵活性的定价机制来适配不同体量的企业需求。尽管计费模式的转变在短期内会增加部分用户的运营成本，但其背后反映出平台通过资源优化整合，力求在提供更稳定、更高质量模型服务的同时，引导行业进入价值驱动的良性循环。
面对这一变化，腾讯云建议用户密切关注计费资源清单的变动，合理利用套餐订阅等抵扣手段来平衡支出。在生成式 AI 算力需求持续高涨的背景下，此次从“公测红利”向“精准计费”的切换，不仅是腾讯云优化商业体系的必然选择，也预示着国内 AI 产业正加速告别粗放式扩张，向深耕行业价值和成本效率的深水区挺进。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
陶哲轩证实学生闭卷成绩已现下降趋势
近日，OpenAI核心高管Mark Chen与菲尔兹奖得主陶哲轩在加州大学洛杉矶分校纯粹与应用数学研究所 (IPAM）展开对话，全面披露了AI在数学与科研领域的突破。陶哲轩表示，过去一年AI已从 “低效的研究生” 进化为常态化生产力工具。人工智能的渗透同时也直接冲击了现有的教育评估体系。陶哲轩在教学实践中观察到，学生平时的家庭作业分数出现上升，但线下闭卷考试成绩却呈下降趋势。底层学生倾向于利用AI将成绩提升至平均水平，而顶尖学生则因担忧技能退化而谨慎使用。为应对这一现象，传统每周布置作业的考核方式正面临淘汰，教育界将被迫转向基于项目的评估和口头考核。
—— 凤凰网科技
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
近日，OpenAI核心高管Mark Chen与菲尔兹奖得主陶哲轩在加州大学洛杉矶分校纯粹与应用数学研究所 (IPAM）展开对话，全面披露了AI在数学与科研领域的突破。陶哲轩表示，过去一年AI已从 “低效的研究生” 进化为常态化生产力工具。人工智能的渗透同时也直接冲击了现有的教育评估体系。陶哲轩在教学实践中观察到，学生平时的家庭作业分数出现上升，但线下闭卷考试成绩却呈下降趋势。底层学生倾向于利用AI将成绩提升至平均水平，而顶尖学生则因担忧技能退化而谨慎使用。为应对这一现象，传统每周布置作业的考核方式正面临淘汰，教育界将被迫转向基于项目的评估和口头考核。
—— 凤凰网科技
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
“养龙虾”风险太高？小红书首发禁令，医药圈AI应用迎来“红线”
近期，一款图标为红色龙虾的 AI 智能体工具OpenClaw在朋友圈走红。这种被网友戏称为“养龙虾”的行为，正悄然改变医药行业的职场生态。与传统的聊天 AI 不同，OpenClaw具备极强的“执行力”，能够自主识别屏幕、操作鼠标键盘，实现跨系统的自动化办公。
生产力飞跃：从小时级到分钟级的进化
在生物医药领域，OpenClaw展现出了惊人的效率。原本需要人工花费数小时进行的数据清洗、实验分析以及跨系统（如 CRM、ERP）的数据填报，在 AI 的驱动下可压缩至几分钟内完成，成本直降七成。它不仅能 7×24 小时连续监测学术文献并生成摘要，还能自动跟进患者随访，将从业者从枯燥的重复劳动中解放出来。
监管亮剑：平台首发“AI 托管”禁令
然而，AI 的“过度听话”也带来了前所未有的安全隐患。由于OpenClaw拥有极高的操作权限，一旦配置不当或遭遇攻击，可能导致严重的隐私泄露甚至系统瘫痪。
针对这一趋势，小红书率先发布治理公告，明确禁止利用 AI 技术模拟真人进行发帖、互动等托管行为。这一举措旨在划定边界：AI 可以作为提效助手，但绝不能伪装成真实人格。
人机协同：谁来为 AI 的操作买单？
随着 AI 深入到药研与医学咨询等核心场景，责任归属成为了行业焦点。法律专家指出，AI 并非法律主体，所有的执行后果最终需由部署者和使用者承担。
医药行业正逐步建立“操作审计”与“熔断机制”。在追求效率的同时，必须坚持“人工复核”原则，确保关键决策、患者沟通及责任签字始终掌握在真人手中。让 AI 在受控的框架内运行，才是技术落地的长久之道。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
近期，一款图标为红色龙虾的 AI 智能体工具OpenClaw在朋友圈走红。这种被网友戏称为“养龙虾”的行为，正悄然改变医药行业的职场生态。与传统的聊天 AI 不同，OpenClaw具备极强的“执行力”，能够自主识别屏幕、操作鼠标键盘，实现跨系统的自动化办公。
生产力飞跃：从小时级到分钟级的进化
在生物医药领域，OpenClaw展现出了惊人的效率。原本需要人工花费数小时进行的数据清洗、实验分析以及跨系统（如 CRM、ERP）的数据填报，在 AI 的驱动下可压缩至几分钟内完成，成本直降七成。它不仅能 7×24 小时连续监测学术文献并生成摘要，还能自动跟进患者随访，将从业者从枯燥的重复劳动中解放出来。
监管亮剑：平台首发“AI 托管”禁令
然而，AI 的“过度听话”也带来了前所未有的安全隐患。由于OpenClaw拥有极高的操作权限，一旦配置不当或遭遇攻击，可能导致严重的隐私泄露甚至系统瘫痪。
针对这一趋势，小红书率先发布治理公告，明确禁止利用 AI 技术模拟真人进行发帖、互动等托管行为。这一举措旨在划定边界：AI 可以作为提效助手，但绝不能伪装成真实人格。
人机协同：谁来为 AI 的操作买单？
随着 AI 深入到药研与医学咨询等核心场景，责任归属成为了行业焦点。法律专家指出，AI 并非法律主体，所有的执行后果最终需由部署者和使用者承担。
医药行业正逐步建立“操作审计”与“熔断机制”。在追求效率的同时，必须坚持“人工复核”原则，确保关键决策、患者沟通及责任签字始终掌握在真人手中。让 AI 在受控的框架内运行，才是技术落地的长久之道。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
据埃隆·马斯克在X平台最新发文透露，xAI与特斯拉正在合作推进一项名为“Macrohard”（对微软的戏谑称呼）或“Digital Optimus”的AI项目。该项目源于特斯拉对xAI的投资协议，是双方合作的首个重大成果。
这一系统本质上是一个人工智能“数字机器人”，能够实时监控用户屏幕视频以及键盘/鼠标输入的最近5秒内容，并像人类一样快速做出反应。它采用双脑架构:xAI的Grok模型担任“主导航员”或“大脑”（类似于高级深度思考的System2），负责整体指挥、理解世界并制定策略;特斯拉开发的AI代理则充当“直觉系统”（System1），处理实时屏幕画面和输入操作，实现快速本能响应。
马斯克强调，该系统将利用特斯拉低成本AI硬件（AI4芯片仅650美元）运行，搭配xAI相对节俭的Nvidia算力，整体成本极低。目前尚无其他公司拥有类似实时智能AI系统。他表示，这一技术原则上能够模拟整个公司的功能，从而实现“自动化整个公司”的潜力，因此取名“Macrohard”作为对微软的幽默致敬。
这一项目被视为AI向全面企业级自动化迈出的关键一步，或将颠覆传统软件行业格局。目前细节仍在推进中，更多进展值得持续关注。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
起风了!腾讯发布“中国专用”AI社区，13000个技能一键直达
腾讯近日正式上线了名为 SkillHub 的 AI Skills 社区，这标志着其在 AI 自主执行（AI Agent）领域的布局进一步深化。该社区被视为“中国专供版”，旨在针对国内开发者和用户在调用开源 AI 框架时遇到的痛点提供本土化解决方案。
打破障碍，深度适配中国开发者
针对目前主流开源 AI 框架OpenClaw在国内使用时存在的下载延迟高、优质技能筛选难以及语言隔阂等问题，SkillHub提供了完备的配套支持。社区不仅上线了高速镜像下载服务，还推出了精选技能榜单，全中文的交流环境极大降低了开发者的上手门槛。
万级技能池，加速产品“Skill化”
目前，SkillHub已整合超过13，000个 AI Skills，覆盖了从生产力工具到生活服务的各类场景。腾讯内部正积极推动旗下核心产品的智能化转型，包括腾讯文档和QQ浏览器在内的多款应用正加速实现“Skill 化”，让 AI 能够更精准地执行复杂任务。
安全为先，构建自主执行新生态
在追求高效的同时，SkillHub将技能安全和隐私保护放在了核心位置。通过严格的审核机制与防护功能，确保 AI 在自主执行任务时能够保障用户的数据安全。作为国内领先的 AI 基础设施，该社区的上线将有力推动国内 AI 技能生态的繁荣，降低企业和个人用户应用 AI 的成本。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
腾讯近日正式上线了名为 SkillHub 的 AI Skills 社区，这标志着其在 AI 自主执行（AI Agent）领域的布局进一步深化。该社区被视为“中国专供版”，旨在针对国内开发者和用户在调用开源 AI 框架时遇到的痛点提供本土化解决方案。
打破障碍，深度适配中国开发者
针对目前主流开源 AI 框架OpenClaw在国内使用时存在的下载延迟高、优质技能筛选难以及语言隔阂等问题，SkillHub提供了完备的配套支持。社区不仅上线了高速镜像下载服务，还推出了精选技能榜单，全中文的交流环境极大降低了开发者的上手门槛。
万级技能池，加速产品“Skill化”
目前，SkillHub已整合超过13，000个 AI Skills，覆盖了从生产力工具到生活服务的各类场景。腾讯内部正积极推动旗下核心产品的智能化转型，包括腾讯文档和QQ浏览器在内的多款应用正加速实现“Skill 化”，让 AI 能够更精准地执行复杂任务。
安全为先，构建自主执行新生态
在追求高效的同时，SkillHub将技能安全和隐私保护放在了核心位置。通过严格的审核机制与防护功能，确保 AI 在自主执行任务时能够保障用户的数据安全。作为国内领先的 AI 基础设施，该社区的上线将有力推动国内 AI 技能生态的繁荣，降低企业和个人用户应用 AI 的成本。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
从芯片巨头到全栈玩家：英伟达拟投 260 亿美元发力“开放权重”模型
全球算力霸主英伟达（NVIDIA）正迎来其发展史上的一次重大的战略转身。据公司最新财务文件披露，英伟达计划在未来五年内投入约 260 亿美元，专门用于研发和训练“开放权重”（open-weight）人工智能模型。这一堪称开源界史上最大规模之一的投资计划，标志着英伟达正在从单纯的硬件基础设施提供者，深度介入到 AI 产业链的核心模型研发赛道。
此次战略的核心在于推广“开放权重”模式，即公开模型的参数权重，允许全球开发者根据自身需求进行下载、修改与部署。通过这种方式，英伟达试图利用开源生态的扩散效应，让更多的 AI 应用原生构建在其计算平台之上，从而进一步加固其 GPU 硬件的生态护城河。目前，该战略的先锋产品 Nemotron 3 Super 已展现出强劲性能，其 1280 亿参数的规模在多项基准测试中均优于同类开源模型，展现了英伟达在具身智能、气候模拟及企业级 AI 代理等前沿领域的布局野心。
这一举措无疑改变了 AI 行业的竞合关系。长期以来，英伟达通过售卖高性能芯片支撑着 OpenAI、Anthropic 等顶级实验室的扩张，而这些大客户如今也将面临来自硬件供应商的直接技术挑战。与此同时，英伟达的大规模投入也被视为对全球开源模型势力崛起的有力回应，旨在通过提供深度适配其底层硬件的高性能开放模型，确保全球开发者社区始终紧密围绕在其技术栈周围。
随着算力、算法与开发生态的界限日益模糊，AI 产业已正式进入“全栈平台战争”的新阶段。英伟达的巨额豪赌预示着未来顶尖 AI 玩家的胜负手将不再仅限于单一的模型性能，而是取决于能否提供从底层晶体管到顶层应用架构的完整闭环能力。在这场关于技术主导权的博弈中，英伟达正通过释放“算力红利”来重塑全球 AI 模型的竞争格局。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
全球算力霸主英伟达（NVIDIA）正迎来其发展史上的一次重大的战略转身。据公司最新财务文件披露，英伟达计划在未来五年内投入约 260 亿美元，专门用于研发和训练“开放权重”（open-weight）人工智能模型。这一堪称开源界史上最大规模之一的投资计划，标志着英伟达正在从单纯的硬件基础设施提供者，深度介入到 AI 产业链的核心模型研发赛道。
此次战略的核心在于推广“开放权重”模式，即公开模型的参数权重，允许全球开发者根据自身需求进行下载、修改与部署。通过这种方式，英伟达试图利用开源生态的扩散效应，让更多的 AI 应用原生构建在其计算平台之上，从而进一步加固其 GPU 硬件的生态护城河。目前，该战略的先锋产品 Nemotron 3 Super 已展现出强劲性能，其 1280 亿参数的规模在多项基准测试中均优于同类开源模型，展现了英伟达在具身智能、气候模拟及企业级 AI 代理等前沿领域的布局野心。
这一举措无疑改变了 AI 行业的竞合关系。长期以来，英伟达通过售卖高性能芯片支撑着 OpenAI、Anthropic 等顶级实验室的扩张，而这些大客户如今也将面临来自硬件供应商的直接技术挑战。与此同时，英伟达的大规模投入也被视为对全球开源模型势力崛起的有力回应，旨在通过提供深度适配其底层硬件的高性能开放模型，确保全球开发者社区始终紧密围绕在其技术栈周围。
随着算力、算法与开发生态的界限日益模糊，AI 产业已正式进入“全栈平台战争”的新阶段。英伟达的巨额豪赌预示着未来顶尖 AI 玩家的胜负手将不再仅限于单一的模型性能，而是取决于能否提供从底层晶体管到顶层应用架构的完整闭环能力。在这场关于技术主导权的博弈中，英伟达正通过释放“算力红利”来重塑全球 AI 模型的竞争格局。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在企业数字化转型进程中，业务人员与核心数据之间往往隔着一道“SQL 鸿沟”，传统的指令翻译模式已难以应对复杂的统计分析与根因定位需求。针对这一痛点，阿里云云原生团队基于 Spring AI Alibaba 生态构建了名为 DataAgent 的虚拟 AI 数据分析师。这套智能体系统通过将确定性的工程流程与大模型的推理能力深度结合，旨在将碎片化的数据查询过程转化为自动化、智能化的分析流。
DataAgent 的核心竞争力在于其具备的“专家级”思考与自愈能力。系统内置了人类反馈机制（Human-In-The-Loop），允许人工在关键节点对 AI 的执行计划进行干预、修改或驳回，从而确保生产环境的安全可控。同时，为了解决大模型常见的“业务生疏”问题，DataAgent 引入了深度 RAG 与混合检索增强技术，通过查询重写和业务术语映射规则，使 AI 能够像资深员工一样理解复杂的表结构与业务逻辑。
在生产力输出方面，DataAgent 不再仅仅停留于简单的数值提取，而是演进为具备建模能力的数字助手。依托容器化的 Python 执行引擎，它能自主生成并运行代码，直接输出带有趋势图表、算法逻辑和深度洞察的行业级报告。此外，该系统还支持多数据源的动态路由与多模型热切换，通过流式输出（SSE）技术，用户可以实时观察到 AI 的推演过程，极大提升了交互过程中的透明度。
作为一款生产级工具，DataAgent 还通过 API Key 与权限管理机制确保了数据的合规性，并支持通过 MCP 服务器协议集成到各类办公软件和开发环境中。从查询到成稿的全过程自动化，不仅将分析师的重复劳动缩短至秒级，更让数据真正成为每一位决策者随手可得的“智库”，彻底终结了跨库分析与数据孤岛带来的效率难题。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Google 重构 AI 订阅计划，引入积分充值机制并细化 Pro / Ultra 分层
Google Antigravity 宣布调整旗下 AI 订阅计划，所有套餐均内置 AI 积分，并可用于 Antigravity 服务。调整后，Google AI Pro 面向开发者、学生及爱好者，主打 Gemini Flash 高配额，并提供高级模型的基础试用额度；Google AI Ultra 则定位高频大规模使用场景，提供对复杂模型的持续高量访问权限。Pro 用户如需临时提升用量或深度访问高级模型，可通过充值 AI 积分灵活扩容。
Google Antigravity
🍀在花频道 🍵茶馆聊天 📮投稿
via 科技圈🎗在花频道📮 - Telegram Channel
Google Antigravity 宣布调整旗下 AI 订阅计划，所有套餐均内置 AI 积分，并可用于 Antigravity 服务。调整后，Google AI Pro 面向开发者、学生及爱好者，主打 Gemini Flash 高配额，并提供高级模型的基础试用额度；Google AI Ultra 则定位高频大规模使用场景，提供对复杂模型的持续高量访问权限。Pro 用户如需临时提升用量或深度访问高级模型，可通过充值 AI 积分灵活扩容。
Google Antigravity
🍀在花频道 🍵茶馆聊天 📮投稿
via 科技圈🎗在花频道📮 - Telegram Channel
滴滴上线AI车型对比助手:精准解决搬家选车难题
滴滴出行近日在部分地区的“生活服务”频道上线了第二个AI助手，专门针对搬家场景推出了“AI车型对比”功能。该助手目前位于搬家业务入口处，旨在通过智能化交互提升用户在搬家选车时的决策效率。
多维场景覆盖，智能推荐车型
在进入“AI车型对比”界面后，用户可以选择系统预设的多种生活场景，包括“单人物品”、“双人物品”、“小家庭”及“大家庭”。对于不确定物品体积的用户，可以直接点击“AI帮我选”，通过与AI助手的对话描述具体的搬家需求。
兼顾客服功能，优化下单流程
初步体验显示，该助手不仅能提供专业的车型建议和套餐说明，还承担了AI客服的职能。其核心提示语“我要搬家，帮我选一个合适的车型”能引导用户输入关键信息，随后AI会基于逻辑分析给出最匹配的下单建议，有效减少了用户在车型选择上的纠结。
科技大厂低调入局，AI应用持续深化
尽管滴滴在AI大模型领域的发声相对克制，但此次针对垂直场景的功能更新，显示出企业正稳步将AI技术深度融入核心业务逻辑。在科技领域全面迈入AI时代的背景下，通过技术手段实现提质增效已成为头部企业的共同追求，这也是滴滴业务智能化升级的必然一步。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
滴滴出行近日在部分地区的“生活服务”频道上线了第二个AI助手，专门针对搬家场景推出了“AI车型对比”功能。该助手目前位于搬家业务入口处，旨在通过智能化交互提升用户在搬家选车时的决策效率。
多维场景覆盖，智能推荐车型
在进入“AI车型对比”界面后，用户可以选择系统预设的多种生活场景，包括“单人物品”、“双人物品”、“小家庭”及“大家庭”。对于不确定物品体积的用户，可以直接点击“AI帮我选”，通过与AI助手的对话描述具体的搬家需求。
兼顾客服功能，优化下单流程
初步体验显示，该助手不仅能提供专业的车型建议和套餐说明，还承担了AI客服的职能。其核心提示语“我要搬家，帮我选一个合适的车型”能引导用户输入关键信息，随后AI会基于逻辑分析给出最匹配的下单建议，有效减少了用户在车型选择上的纠结。
科技大厂低调入局，AI应用持续深化
尽管滴滴在AI大模型领域的发声相对克制，但此次针对垂直场景的功能更新，显示出企业正稳步将AI技术深度融入核心业务逻辑。在科技领域全面迈入AI时代的背景下，通过技术手段实现提质增效已成为头部企业的共同追求，这也是滴滴业务智能化升级的必然一步。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
针对近期开源 AI 智能体 OpenClaw（俗称“龙虾”）在自主权限和数据安全方面暴露的隐患，字节跳动旗下火山引擎于今日宣布，其云端 SaaS 版工具 ArkClaw 已全面升级 AI 助手安全解决方案。该方案旨在通过构建从部署环境到行为权限的纵深防御体系，将原本处于安全灰色地带的开源工具转化为合规、可控的“数字员工”。
ArkClaw 的核心进化在于实现了 Agent 运行环境的深度隔离。依托云原生沙箱技术，所有智能体实例与第三方工具均在受控的容器内运行，从底层切断了单点风险向用户真实系统扩散的路径。与此同时，该系统通过与飞书机器人的无缝配对，将原本复杂的权限管理简化为“最小授权”与“显式授权”机制，确保 AI 助手在未经用户主动允许的情况下，无法访问任何受保护的敏感资源。
在动态管控层面，火山引擎引入了全流程闭环防护机制。在任务执行前，系统会通过提示词意图识别自动拦截文件删除等高危指令;在任务执行中，所有可疑的网络请求和系统调用将被实时监控并叫停;在任务完成后，完整的操作轨迹将形成不可篡改的审计日志，以便用户随时溯源。这种“高危操作复核”机制，有效规避了 Agent 因高度自主性而可能引发的误删数据或信息泄露风险。
此外，供应链安全也成为了本次升级的重点。ArkClaw 对所有接入的第三方 Skill 实施了严格的准入扫描与定期巡检，确保工具来源可信且无恶意插件混入。通过将 AI 从一个“匿名工具”转变为拥有专属实名身份、行为全程留痕的数字助理，火山引擎不仅为开发者提供了更安全的“养虾”环境，也为生成式 AI 在企业办公场景的规模化落地构筑了坚实的安全底线。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
雷军回应小米手机龙虾：我们每个人都要积极拥抱 AI 时代
随着“养龙虾（OpenClaw）”热潮席卷科技圈，各大厂商纷纷下场竞逐。2026年3月12日，小米创始人雷军针对近期备受关注的小米手机“龙虾”话题公开回应。他强调，AI 正在重塑现有的工作模式与机会，面对这一历史进程，“我们每个人都要积极拥抱 AI 时代”。
Xiaomi miclaw 亮相:从“意图理解”到“自主执行”
作为小米在 AI Agent 领域的先锋尝试，基于小米 MiMo 大模型构建的交互产品 Xiaomi miclaw 已正式启动小范围封闭测试。
这款被用户亲切称为“小米龙虾”的产品，彻底改写了手机交互的逻辑。在获得用户授权后，它能像真人助手一样调用系统底层能力与生态服务，自主完成复杂指令。目前，Xiaomi miclaw已成功封装了超过50项系统能力，能够处理跨应用的模糊任务。
深度交互不掉线:20步操作仍记得“初心”
Xiaomi miclaw的核心优势在于其惊人的连贯性。据介绍，即便面临需要连续执行20步的超复杂操作，该 AI 依然能牢记用户最初的需求背景。
无需重复: 用户中途无需再次解释意图，服务流程从一而终。
持续进化: 依托强大的“记忆系统”，它能通过沉淀经验不断调整行为，实现“越用越懂你”。
安全红线:敏感信息“不上云”，核心数据本地化
在 AI 介入系统深度权限的同时，隐私安全成为了米粉最关心的议题。Xiaomi miclaw在设计之初就确立了严苛的安全准则:
指令即焚: 日常交互数据仅用于实时执行，绝不进入训练资源池。
端云隐私计算: 核心隐私数据优先在手机本地处理，敏感信息通过加密计算确保不上传至云端，真正做到“既智能又安全”。
人车家全生态赋能:AI 正在走向每一个角落
雷军指出，Xiaomi miclaw只是小米探索 Agent 时代的一小步。目前，AI 技术已全面赋能小米的“人车家全生态”，不仅活跃在手机与智能汽车上，更在向智能家居、机器人等前沿领域快速渗透。
当手机化身为具备自主学习能力的“外脑”，AI 带来的不仅是效率的提升，更是生活方式的彻底重构。随着内测的深入，属于小米用户的“全能智能体”时代，或许就在眼前。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
随着“养龙虾（OpenClaw）”热潮席卷科技圈，各大厂商纷纷下场竞逐。2026年3月12日，小米创始人雷军针对近期备受关注的小米手机“龙虾”话题公开回应。他强调，AI 正在重塑现有的工作模式与机会，面对这一历史进程，“我们每个人都要积极拥抱 AI 时代”。
Xiaomi miclaw 亮相:从“意图理解”到“自主执行”
作为小米在 AI Agent 领域的先锋尝试，基于小米 MiMo 大模型构建的交互产品 Xiaomi miclaw 已正式启动小范围封闭测试。
这款被用户亲切称为“小米龙虾”的产品，彻底改写了手机交互的逻辑。在获得用户授权后，它能像真人助手一样调用系统底层能力与生态服务，自主完成复杂指令。目前，Xiaomi miclaw已成功封装了超过50项系统能力，能够处理跨应用的模糊任务。
深度交互不掉线:20步操作仍记得“初心”
Xiaomi miclaw的核心优势在于其惊人的连贯性。据介绍，即便面临需要连续执行20步的超复杂操作，该 AI 依然能牢记用户最初的需求背景。
无需重复: 用户中途无需再次解释意图，服务流程从一而终。
持续进化: 依托强大的“记忆系统”，它能通过沉淀经验不断调整行为，实现“越用越懂你”。
安全红线:敏感信息“不上云”，核心数据本地化
在 AI 介入系统深度权限的同时，隐私安全成为了米粉最关心的议题。Xiaomi miclaw在设计之初就确立了严苛的安全准则:
指令即焚: 日常交互数据仅用于实时执行，绝不进入训练资源池。
端云隐私计算: 核心隐私数据优先在手机本地处理，敏感信息通过加密计算确保不上传至云端，真正做到“既智能又安全”。
人车家全生态赋能:AI 正在走向每一个角落
雷军指出，Xiaomi miclaw只是小米探索 Agent 时代的一小步。目前，AI 技术已全面赋能小米的“人车家全生态”，不仅活跃在手机与智能汽车上，更在向智能家居、机器人等前沿领域快速渗透。
当手机化身为具备自主学习能力的“外脑”，AI 带来的不仅是效率的提升，更是生活方式的彻底重构。随着内测的深入，属于小米用户的“全能智能体”时代，或许就在眼前。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
据媒体获得的一份内部备忘录显示，美国国防部已告知其高层领导，如果认为使用Anthropic公司的AI工具对国家安全至关重要，那么在之前宣布的六个月逐步淘汰期结束后，仍可继续使用该工具。这份备忘录于 3 月 6 日由美国国防部首席信息官克里斯汀·戴维斯签署。
备忘录称，这些豁免可以在“极少数且特殊的情况下”获得批准，并且“仅会考虑用于直接支持国家安全行动的、且不存在可行替代方案的、关键任务活动”。
该文件显示，任何寻求豁免的五角大楼单位都必须提交一份全面的风险缓解计划以获得批准。
一位专家表示，这份备忘录的例外条款表明，要彻底禁止Anthropic将面临多么大的挑战。
麦卡特律师事务所（McCarter & English）的政府合同律师富兰克林·特纳（Franklin Turner）表示，这份备忘录“承认了这样一个事实：大多数供应商很难保证他们已将该公司从整个供应链中彻底移除”。例如，承包商可能很难确保他们的软件不包含任何源自Anthropic的开源代码。
他补充道：“我预计会看到大量豁免申请。”
这份备忘录发布之前，双方就军方使用Anthropic人工智能工具的技术保障问题展开了长达数周的激烈争论。最终，美国国防部长皮特·赫格塞思将该公司列为供应链风险，并禁止五角大楼及其承包商使用其产品。
当地时间周一，Anthropic提起诉讼，试图阻止五角大楼实施禁令。
该备忘录还指示官员优先将Anthropic的产品从支持关键任务的系统中移除，例如核武器和弹道导弹防御系统。
备忘录还重申，该禁令适用于国防承包商。备忘录给予五角大楼合同官员30天时间通知承包商，承包商必须在180天期限内证明其完全遵守禁令。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：环球市场播报)
