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年轻人兴起“社交外包”：利用 AI 处理分手、拒绝等棘手社交场合
越来越多的年轻人正将 AI 聊天机器人作为“社交拐杖”，用于处理拒绝表白或分手等棘手的人际沟通。这种现象被研究人员称为“社交外包”（Social Offloading），即通过外部代理来减轻自身的社交认知负担。近期有案例显示，一名耶鲁大学学生因缺乏处理敏感对话的经验，使用 ChatGPT 撰写了长达六段的拒绝信，虽然因措辞过于客套被对方识破，但他表示此举是为了避免表达时的犹豫不决。
专家指出，这种趋势意味着沟通行为本身正在被“外包”。非营利组织 Common Sense Media 的研究负责人 Michael Robb 认为，过度依赖 AI 介入复杂对话，可能会让年轻人产生“自己的直觉和语言永远不够好”的错觉，长期以往将削弱其独立应对社交挑战的能力，对人类的心理发育和社交技能产生负面影响。
Futurism
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越来越多的年轻人正将 AI 聊天机器人作为“社交拐杖”，用于处理拒绝表白或分手等棘手的人际沟通。这种现象被研究人员称为“社交外包”（Social Offloading），即通过外部代理来减轻自身的社交认知负担。近期有案例显示，一名耶鲁大学学生因缺乏处理敏感对话的经验，使用 ChatGPT 撰写了长达六段的拒绝信，虽然因措辞过于客套被对方识破，但他表示此举是为了避免表达时的犹豫不决。
专家指出，这种趋势意味着沟通行为本身正在被“外包”。非营利组织 Common Sense Media 的研究负责人 Michael Robb 认为，过度依赖 AI 介入复杂对话，可能会让年轻人产生“自己的直觉和语言永远不够好”的错觉，长期以往将削弱其独立应对社交挑战的能力，对人类的心理发育和社交技能产生负面影响。
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NVIDIA发明新技术KVTC 内存使用量缩减20倍
NVIDIA研究人员推出一项全新技术KVTC（KV快取转换编码），能把大型语言模型（LLM）追踪对话历史的内存用量，最高缩减20倍，而且不用修改模型本身。这一突破有望解决大型语言模型长对话推理时的内存不够用问题，大大降低企业使用AI的硬件成本，同时还能把模型首次生成回应的时间，最高提速8倍。
简单来说，KVTC技术的核心就是压缩大型语言模型背后的KV缓存——它相当于AI模型的“短期记忆”。我们可以把KV缓存理解成学生记笔记：模型处理对话时，会把关键信息（也就是Key和Value）记下来，下次生成回应时，不用从头重新计算整段对话，响应速度就能大幅提升。
但问题是，对话越长，这份“笔记”就越大，甚至会膨胀到几个GB，占用大量GPU内存，反而拖慢模型运行、限制其处理能力。
NVIDIA资深深度学习工程师Adrian Lancucki表示：“大型语言模型进行推论时，性能瓶颈往往不在运算能力，而在GPU内存。”那些暂时不用的KV缓存，会一直占用宝贵的GPU资源，逼得系统只能把它们转移到CPU内存或硬盘里，这样不仅会增加数据传输的负担，还可能出现新的卡顿问题，这些额外成本最终也会体现在企业的使用费用中。
和现有压缩技术相比，KVTC没有那些明显的局限，它借鉴了我们熟悉的JPEG图片压缩思路，通过“主成分分析、自适应量化、熵编码”三个简单步骤，就能实现高效压缩。
更方便的是，这项技术不用改动模型的核心设置和代码，属于“非侵入式”设计，企业拿来就能快速部署。它的核心优势是，能抓住KV缓存“数据高度相关”的特点，在保留关键信息的同时，去掉冗余数据，而且解压时可以分块、逐层进行，不会影响模型实时回应。
多轮测试显示，KVTC的表现远超现有主流方法。在参数量从15亿到700亿的多种模型（包括Llama 3系列、R1-Qwen 2.5等）上，即便将内存压缩20倍，模型准确率也几乎不受影响，损失不到1%，与未压缩时相差无几；而传统压缩方法仅压缩5倍，就会出现明显的准确率下降。
另外，在H100 GPU上处理8000个Token的提示时，不使用KVTC需要3秒才能生成第一个回应，使用后仅需380毫秒，提速整整8倍。
需要注意的是，KVTC更适合长对话、多轮互动场景，比如编程助手、迭代式代理推理等，若对话较短，很难发挥其压缩价值。
目前，NVIDIA正计划将这项技术整合进Dynamo框架的KV块管理器，使其能与vLLM等主流开源推论引擎兼容。
业内人士认为，随着大型语言模型可处理的对话长度不断增加，KVTC这类标准化压缩技术，未来可能会像视频压缩一样普及，助力AI更广泛地落地应用。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：快科技)
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NVIDIA研究人员推出一项全新技术KVTC（KV快取转换编码），能把大型语言模型（LLM）追踪对话历史的内存用量，最高缩减20倍，而且不用修改模型本身。这一突破有望解决大型语言模型长对话推理时的内存不够用问题，大大降低企业使用AI的硬件成本，同时还能把模型首次生成回应的时间，最高提速8倍。
简单来说，KVTC技术的核心就是压缩大型语言模型背后的KV缓存——它相当于AI模型的“短期记忆”。我们可以把KV缓存理解成学生记笔记：模型处理对话时，会把关键信息（也就是Key和Value）记下来，下次生成回应时，不用从头重新计算整段对话，响应速度就能大幅提升。
但问题是，对话越长，这份“笔记”就越大，甚至会膨胀到几个GB，占用大量GPU内存，反而拖慢模型运行、限制其处理能力。
NVIDIA资深深度学习工程师Adrian Lancucki表示：“大型语言模型进行推论时，性能瓶颈往往不在运算能力，而在GPU内存。”那些暂时不用的KV缓存，会一直占用宝贵的GPU资源，逼得系统只能把它们转移到CPU内存或硬盘里，这样不仅会增加数据传输的负担，还可能出现新的卡顿问题，这些额外成本最终也会体现在企业的使用费用中。
和现有压缩技术相比，KVTC没有那些明显的局限，它借鉴了我们熟悉的JPEG图片压缩思路，通过“主成分分析、自适应量化、熵编码”三个简单步骤，就能实现高效压缩。
更方便的是，这项技术不用改动模型的核心设置和代码，属于“非侵入式”设计，企业拿来就能快速部署。它的核心优势是，能抓住KV缓存“数据高度相关”的特点，在保留关键信息的同时，去掉冗余数据，而且解压时可以分块、逐层进行，不会影响模型实时回应。
多轮测试显示，KVTC的表现远超现有主流方法。在参数量从15亿到700亿的多种模型（包括Llama 3系列、R1-Qwen 2.5等）上，即便将内存压缩20倍，模型准确率也几乎不受影响，损失不到1%，与未压缩时相差无几；而传统压缩方法仅压缩5倍，就会出现明显的准确率下降。
另外，在H100 GPU上处理8000个Token的提示时，不使用KVTC需要3秒才能生成第一个回应，使用后仅需380毫秒，提速整整8倍。
需要注意的是，KVTC更适合长对话、多轮互动场景，比如编程助手、迭代式代理推理等，若对话较短，很难发挥其压缩价值。
目前，NVIDIA正计划将这项技术整合进Dynamo框架的KV块管理器，使其能与vLLM等主流开源推论引擎兼容。
业内人士认为，随着大型语言模型可处理的对话长度不断增加，KVTC这类标准化压缩技术，未来可能会像视频压缩一样普及，助力AI更广泛地落地应用。
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日招12人！OpenAI冲刺8000人员工规模
OpenAI公司正以前所未有的力度推进组织扩张，以缩小与竞争对手的差距。正筹备年底前 IPO 的OpenAI计划在今年实现日均新增约12名员工的招聘速度，在年底前将员工人数从目前约4500人提升至8000人，几乎实现翻倍。此次招聘的新员工将集中在产品开发、工程、研究以及销售等领域。同时，OpenAI还将引入一种被称为“技术大使”的新型岗位，这类专业人才将直接进入企业内部，帮助客户更高效地部署和使用AI工具，从而提升商业转化能力。这种模式在一定程度上借鉴了Palantir前线工程师的成功经验，通过深度嵌入客户业务流程来产生更多收入。
—— 科创板日报
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
OpenAI公司正以前所未有的力度推进组织扩张，以缩小与竞争对手的差距。正筹备年底前 IPO 的OpenAI计划在今年实现日均新增约12名员工的招聘速度，在年底前将员工人数从目前约4500人提升至8000人，几乎实现翻倍。此次招聘的新员工将集中在产品开发、工程、研究以及销售等领域。同时，OpenAI还将引入一种被称为“技术大使”的新型岗位，这类专业人才将直接进入企业内部，帮助客户更高效地部署和使用AI工具，从而提升商业转化能力。这种模式在一定程度上借鉴了Palantir前线工程师的成功经验，通过深度嵌入客户业务流程来产生更多收入。
—— 科创板日报
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
据知情人士称，为了应对来自Anthropic PBC和Alphabet旗下谷歌等公司的竞争，OpenAI计划在2026年底前将员工人数几乎翻倍。
消息人士称，这家ChatGPT的开发公司计划将员工规模从约4500人增加至约8000人。新招聘的员工将主要分布在产品开发、工程、研究和销售等领域。
消息人士还指出，OpenAI已在旧金山新增办公空间，以容纳不断增长的员工规模，使其在该城市的办公面积扩大至超过100万平方英尺。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：环球市场播报)
纯AI制作：北京国际电影节官方宣传片“山河醒，燕归来”
近日，AI艺术家 @ring_hyacinth在 X 平台发布一支震撼力作：由 AI 独力完成的第十六届北京国际电影节官方宣传片。另据透露，难点镜头全部由 Seedance 2.0 制作。
视频以“山河醒，燕归来”为主题，创意将电影道具与北京地标无缝融合： 燕子掠过故宫藻井、雾气缭绕的古塔；
胶片卷轴化作“长城”，四合院无限连接成片场；鸟巢旋转镜头、现代国家大剧院水面倒影、传统胡同里人力车与老北京人吃茶的复古场景…… 最后燕子飞入影院观众席，落于少女肩头，定格在彩虹胶片 logo 上。整个 91 秒画面如梦似幻，却处处透着专业电影质感。
短短几天，该视频获 524 赞、3.2 万浏览，评论区刷屏式好评，网友直呼“能用 AI 和会用 AI 真的是两码事！”
评论区高赞声音： “卧虎藏龙的镜头太绝了！能出一个教程吗？”
“鸟巢加上镜头旋转的方式好妙啊！”
“专业作品！AI 至少还代替不了人类的创意。”
“太牛逼了 这视觉语言完全是新 cinematic 风格。”
也有细心网友指出：宣传片里满是传统剧组分工（摄像机、收音杆、布景），却由 AI 完全包办，预示影视行业即将迎来大规模变革。
原文：X
编辑：Grok
📣 AI新闻频道
近日，AI艺术家 @ring_hyacinth在 X 平台发布一支震撼力作：由 AI 独力完成的第十六届北京国际电影节官方宣传片。另据透露，难点镜头全部由 Seedance 2.0 制作。
视频以“山河醒，燕归来”为主题，创意将电影道具与北京地标无缝融合： 燕子掠过故宫藻井、雾气缭绕的古塔；
胶片卷轴化作“长城”，四合院无限连接成片场；鸟巢旋转镜头、现代国家大剧院水面倒影、传统胡同里人力车与老北京人吃茶的复古场景…… 最后燕子飞入影院观众席，落于少女肩头，定格在彩虹胶片 logo 上。整个 91 秒画面如梦似幻，却处处透着专业电影质感。
短短几天，该视频获 524 赞、3.2 万浏览，评论区刷屏式好评，网友直呼“能用 AI 和会用 AI 真的是两码事！”
评论区高赞声音： “卧虎藏龙的镜头太绝了！能出一个教程吗？”
“鸟巢加上镜头旋转的方式好妙啊！”
“专业作品！AI 至少还代替不了人类的创意。”
“太牛逼了 这视觉语言完全是新 cinematic 风格。”
也有细心网友指出：宣传片里满是传统剧组分工（摄像机、收音杆、布景），却由 AI 完全包办，预示影视行业即将迎来大规模变革。
原文：X
编辑：Grok
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据TechCrunch消息，人工智能企业Anthropic正式向加州联邦法院提交宣誓声明，反驳五角大楼关于其构成“国家安全风险”的指控。这场由美国政府单方面宣布断绝合作引发的诉讼正披露更多内情，最新法庭文件显示，双方在彻底决裂前实际上已非常接近达成共识。
根据Anthropic政策主管萨拉·赫克提交的文件，五角大楼在法庭上宣称的“Anthropic要求军事行动审批权”以及“可能在行动中途停用技术”等担忧，在争议发生前数月的谈判中从未被提及。更具戏剧性的是，在国防部正式将该公司列为供应链风险的第二天（3月4日），国防部副部长埃米尔·迈克尔曾向Anthropic首席执行官发送电子邮件，明确表示双方在自主武器和针对美国民众的大规模监控这两个核心分歧点上“非常接近”达成一致。这与美国政府随后向公众传达的强硬立场形成鲜明对比。
针对技术层面的安全担忧，Anthropic公共部门主管蒂亚古·拉马萨米在声明中进行了技术性驳斥。他指出，一旦AI大模型Claude被部署在由第三方承包商运营的政府系统中，Anthropic便没有任何访问权限，也不存在远程终止开关或后门，从技术上根本无法干预军事行动。此外，针对雇佣外籍员工带来的风险指控，文件强调Anthropic参与机密环境模型构建的员工均已通过美国政府的安全许可审查。
目前，Anthropic在诉讼中坚称，这份美国历史上首个针对本土企业的供应链风险认定，实质上是政府对该公司公开表达AI安全观点的第一修正案报复。而美国政府本周早些时候在一份长达40页的文件中对此予以否认，辩称将Anthropic拒之门外是出于纯粹的国家安全决策，并非针对其言论的惩罚。此案的听证会将于3月24日在旧金山举行。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：凤凰网科技)
在 2021 年微软发布 Windows 11 时，就有诸多用户吐槽不支持移动任务栏位置，当时微软称更改任务栏位置不重要，团队要关注其他功能和需求。现在微软终于承认之前的做法是错误的。
其他相关更新：
更谨慎整合 Copilot 人工智能功能，从 Snipping Tool、照片、Widgets 和记事本等应用中移除多余入口；更新体验全面优化，用户可在初始设备设置时跳过更新、自由选择重启或关机而不强制安装待更新包，并获得更灵活的延长暂停更新选项以减少自动重启和提醒。路线图以性能、可靠性和精致三大支柱为基础，将降低操作系统内存占用、重写文件资源管理器、提升蓝牙 USB 兼容性及 Windows Hello 生物识别速度。首批改进将于 2026 年 3 月和 4 月开始向 Windows Insider 用户推送，更深层架构变化将在年内陆续落地。
蓝点网 ｜Windows Report
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↩️ ChatGPT 广告测试推进缓慢，部分品牌预算月底前恐难花完
ChatGPT 广告测试推进缓慢，部分品牌预算月底前恐难花完
OpenAI 在 ChatGPT 的广告测试推进慢于市场预期，引发部分合作伙伴不满。多名广告业人士称，WPP、Omnicom 和 Dentsu 等大型代理集团参与测试，但投放范围较为保守，一些品牌为试点投入 20 万至 25 万美元，高于常见的实验性投放水平。由于试点计划持续到 3 月底，部分已承诺预算可能来不及花完，广告主能够获得的投放洞察也少于预期。
OpenAI 表示，ChatGPT 广告项目仍处于早期测试阶段，放缓投放是有意安排，当前重点是在更大范围扩张前学习并优化用户体验。Sensor Tower 估算，3 月中旬 ChatGPT 广告展示量较 3 月初增加约 600 ％，广告覆盖的 ChatGPT 移动端用户占比也从月初的 1 ％ 升至约 5 ％。
CNBC
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科技圈🎗在花频道📮:
🤖 OpenAI 开始在 ChatGPT 测试广告，预计长期贡献近半营收 OpenAI 于 2 月 9 日开始在 ChatGPT 中测试广告。据 CNBC 报道，这些带有明确标记的广告出现在对话框下方独立区域，面向免费及 Go 订阅用户。公司称，广告将基于用户需求优化，但不会接触私人对话，广告商亦无法干预答案。 首席执行官 Sam Altman 透露，OpenAI 预计广告长期收入将占总营收的 50% 以下。此外，ChatGPT 月增长率已重回 10% 以上，公司计划于本周发布更新的聊天模型。 The…
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OpenAI 表示，ChatGPT 广告项目仍处于早期测试阶段，放缓投放是有意安排，当前重点是在更大范围扩张前学习并优化用户体验。Sensor Tower 估算，3 月中旬 ChatGPT 广告展示量较 3 月初增加约 600 ％，广告覆盖的 ChatGPT 移动端用户占比也从月初的 1 ％ 升至约 5 ％。
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