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2026年3月30日，全球大模型聚合路由平台OpenRouter发布的最新数据显示，国产大模型全球调用量已连续一个月超越海外模型。
数据显示，上周模型调用前九名中，国产模型占六席，总调用量为9.82T，较此前一周的7.359T增长33.4%。海外模型上榜企业仍旧只有Anthropic与，总调用量为2.99T，较此前一周的3.536T降低15.4%。
此轮爆发式增长的核心驱动力源于OpenClaw的走红。截至3月中旬，该平台$20%$的Token消耗由其贡献，其周度平均用量已达2025年Q4水平的2倍以上。受此影响，智谱、阿里云及腾讯云等厂商相继宣布涨价。智谱CEO张鹏指出，AI Agent时代的到来使得模型需处理长程任务规划与多模态信息，单次任务消耗的Token量可能是传统对话的百倍，这直接导致了硬件采购成本与算力需求的非线性增长。
目前，大模型市场已呈现明显的“量价齐升”特征，云计算定价逻辑正从算力堆砌转向溢价变现。国产模型在应用层面的密集落地，标志着AI行业已由技术研发期正式步入以Token消耗为核心指标的规模化实践期。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
商业化神话！Kimi K2.5 发布仅一月，月之暗面 ARR 突破 1 亿美金
在大模型商业化落地的“生死时速”中，月之暗面 （Moonshot AI） 再次刷新了行业的吸金纪录。
3月30日，据 Readhub 报道，在 Kimi K2.5模型发布仅一个月后，月之暗面 的年度经常性收入（ARR）已正式突破 1亿美金 大关。这一成绩不仅创下了“AI 六小虎”中的新纪录，也标志着国产大模型在企业级市场的变现能力进入了爆发期。
算力配额“一票难求”:千万美金预付只为锁住供应
随着 Kimi K2.5 性能的跨越式提升，其背后的算力资源已成为市场上的稀缺资产:
供应趋紧: 知情人士透露，K2.5模型上线后，其 API 供应的 TPM（每分钟 Token 数）配额迅速告急。
豪掷千金: 为了在算力竞争中占据先机，已有大客户开出 千万美元级别 的消费承诺，甚至不惜提供预付担保，以获取 月之暗面 的优先供应权。
技术底色:从代码神童到“Agentic”先锋
月之暗面 营收爆发的背后，是其产品矩阵的持续进化:
模型迭代: 去年7月，公司发布并开源了万亿参数模型 Kimi K2，在代码编写与 Agentic 任务上展现出极强天赋。
全球登顶: 今年1月，升级版 Kimi K2.5 发布后仅24小时便登顶全球开源榜单，为随后的商业化爆发埋下了伏笔。
行业观察:大模型进入“用脚投票”的营收时代
过去，行业更多关注模型参数与技术跑分，而现在的重心正迅速向“吸金能力”偏移:
变现闭环: 月之暗面 破亿美金的 ARR 证明，高质量的模型能力能够直接转化为企业的生产力投入。
资本锚点: 在资本市场，营收规模已成为衡量大模型初创公司能否从“实验室”走向“产业中心”的核心指标。
结语:1亿美金只是开始
从 Kimi K2 的开源探索，到 K2.5的商业收割，月之暗面 仅用一个月时间就完成了从技术领先到商业领跑的跨越。当 AI 助手开始真正承载千万美金级的业务承诺，国产大模型的“商业奇点”或许已经到来。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在大模型商业化落地的“生死时速”中，月之暗面 （Moonshot AI） 再次刷新了行业的吸金纪录。
3月30日，据 Readhub 报道，在 Kimi K2.5模型发布仅一个月后，月之暗面 的年度经常性收入（ARR）已正式突破 1亿美金 大关。这一成绩不仅创下了“AI 六小虎”中的新纪录，也标志着国产大模型在企业级市场的变现能力进入了爆发期。
算力配额“一票难求”:千万美金预付只为锁住供应
随着 Kimi K2.5 性能的跨越式提升，其背后的算力资源已成为市场上的稀缺资产:
供应趋紧: 知情人士透露，K2.5模型上线后，其 API 供应的 TPM（每分钟 Token 数）配额迅速告急。
豪掷千金: 为了在算力竞争中占据先机，已有大客户开出 千万美元级别 的消费承诺，甚至不惜提供预付担保，以获取 月之暗面 的优先供应权。
技术底色:从代码神童到“Agentic”先锋
月之暗面 营收爆发的背后，是其产品矩阵的持续进化:
模型迭代: 去年7月，公司发布并开源了万亿参数模型 Kimi K2，在代码编写与 Agentic 任务上展现出极强天赋。
全球登顶: 今年1月，升级版 Kimi K2.5 发布后仅24小时便登顶全球开源榜单，为随后的商业化爆发埋下了伏笔。
行业观察:大模型进入“用脚投票”的营收时代
过去，行业更多关注模型参数与技术跑分，而现在的重心正迅速向“吸金能力”偏移:
变现闭环: 月之暗面 破亿美金的 ARR 证明，高质量的模型能力能够直接转化为企业的生产力投入。
资本锚点: 在资本市场，营收规模已成为衡量大模型初创公司能否从“实验室”走向“产业中心”的核心指标。
结语:1亿美金只是开始
从 Kimi K2 的开源探索，到 K2.5的商业收割，月之暗面 仅用一个月时间就完成了从技术领先到商业领跑的跨越。当 AI 助手开始真正承载千万美金级的业务承诺，国产大模型的“商业奇点”或许已经到来。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
欧洲初创企业 Mistral AI 今日宣布，他们成功完成了一轮总额达8.3亿美元（约合57.43亿元人民币）的债务融资。此次融资的资金将用于在法国巴黎附近的布吕伊埃雷勒沙特建设一座全新的 AI 数据中心，这一项目将为当地的科技创新注入新的动力。
Mistral AI 在声明中表示，该数据中心将部署总计44MW 的算力，配备13800块英伟达 GB300GPU。这些强大的硬件将为 AI 应用提供强大的支持，预计该数据中心将在2026年第二季度正式投运。Mistral AI 的首席执行官 Arthur Mensch 强调，扩展基础设施对于增强客户能力、推动人工智能创新和确保欧洲在技术领域的自主权至关重要。
随着各国政府、企业及研究机构对定制化 AI 环境的需求日益增加，Mistral AI 计划进一步加大在这一领域的投资，减少对第三方云服务的依赖，旨在构建更为自主和灵活的 AI 解决方案。这一战略不仅能够提升 AI 服务的效率和可靠性，还将助力欧洲在全球科技竞争中的地位。
Mistral AI 的融资得到7家银行组成的多方银团的支持，反映了金融市场对 AI 行业潜力的强烈信心。随着 Mistral AI 的持续发展，该公司将为欧洲的人工智能生态系统注入新的活力，并在未来数年内成为该领域的重要玩家。
总的来说，Mistral AI 的融资与数据中心建设计划标志着人工智能在欧洲的又一重要进展，期待这项新设施能够推动更多创新的产生。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
微软公司推出“多模协作”深度研究智能体
微软周一推出一项深度研究智能体更新，允许用户在同一项研究中同时调用GPT大模型和Claude大模型。微软公司周一称，在 365 Copilot的研究代理更新中上架名为“Critique”的新功能。在实际操作中，由OpenAI的GPT先展开研究、生成初稿，然后让Claude遵循学术研究的评审流程，对稿件准确性、完整性和引证质量进行审查，最终生成回复给用户的报告。微软表示，预计未来这项功能最终能双向运行，即由Claude先写报告，然后GPT进行审查和完善。根据业界衡量深度研究质量的DRACO基准测试显示，两个模型之间的合作的确要比“单打独斗”强出一个档次。
—— 财联社
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
微软周一推出一项深度研究智能体更新，允许用户在同一项研究中同时调用GPT大模型和Claude大模型。微软公司周一称，在 365 Copilot的研究代理更新中上架名为“Critique”的新功能。在实际操作中，由OpenAI的GPT先展开研究、生成初稿，然后让Claude遵循学术研究的评审流程，对稿件准确性、完整性和引证质量进行审查，最终生成回复给用户的报告。微软表示，预计未来这项功能最终能双向运行，即由Claude先写报告，然后GPT进行审查和完善。根据业界衡量深度研究质量的DRACO基准测试显示，两个模型之间的合作的确要比“单打独斗”强出一个档次。
—— 财联社
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
欧洲 AI 新贵大手笔：Mistral AI 获 8.3 亿美元融资扩建算力中心
欧洲 AI 领域的领头羊 Mistral AI 近日宣布完成了一笔总额达 8.3 亿美元的债务融资。这笔巨额资金将直接投入到其基础设施建设中，核心目标是在法国巴黎近郊打造一座全新的顶级 AI 数据中心。
此次融资得到了由 7 家国际银行组成的银团鼎力支持，展现了金融界对欧洲本土 AI 力量的信心。Mistral AI 计划在该中心部署超过 1.3 万块英伟达 GB300 GPU，旨在大幅提升其大模型的算力储备。
目前，全球对定制化 AI 环境的需求呈现爆发式增长，越来越多的机构希望摆脱对第三方云服务的依赖。Mistral AI 首席执行官表示，加强本土基础设施建设，是确保欧洲在人工智能领域拥有自主权与创新力的关键。
该数据中心预计将于 2026 年第二季度正式上线投运，届时将提供约 44MW 的电力容量支持。这一动作不仅是算力的升级，更是 Mistral AI 构建技术护城河、服务全球高端企业客户的重要战略布局。
AIbase 视角认为，Mistral AI 走出的“重资产”扩张之路，预示着顶级 AI 初创公司正进入硬件竞赛阶段。在算力即权力的时代，拥有独立受控的数据中心，将成为欧洲 AI 企业抗衡硅谷巨头的核心筹码。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
欧洲 AI 领域的领头羊 Mistral AI 近日宣布完成了一笔总额达 8.3 亿美元的债务融资。这笔巨额资金将直接投入到其基础设施建设中，核心目标是在法国巴黎近郊打造一座全新的顶级 AI 数据中心。
此次融资得到了由 7 家国际银行组成的银团鼎力支持，展现了金融界对欧洲本土 AI 力量的信心。Mistral AI 计划在该中心部署超过 1.3 万块英伟达 GB300 GPU，旨在大幅提升其大模型的算力储备。
目前，全球对定制化 AI 环境的需求呈现爆发式增长，越来越多的机构希望摆脱对第三方云服务的依赖。Mistral AI 首席执行官表示，加强本土基础设施建设，是确保欧洲在人工智能领域拥有自主权与创新力的关键。
该数据中心预计将于 2026 年第二季度正式上线投运，届时将提供约 44MW 的电力容量支持。这一动作不仅是算力的升级，更是 Mistral AI 构建技术护城河、服务全球高端企业客户的重要战略布局。
AIbase 视角认为，Mistral AI 走出的“重资产”扩张之路，预示着顶级 AI 初创公司正进入硬件竞赛阶段。在算力即权力的时代，拥有独立受控的数据中心，将成为欧洲 AI 企业抗衡硅谷巨头的核心筹码。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
“龙虾”出海:联想天禧 AI Claw 开启内测，主打离线任务持续运行
联想天禧 AI 生态官方于3月30日宣布，代号为“龙虾”的 天禧 AI Claw 正式启动内测，标志着联想在个人超级智能体领域的进一步深化布局。
内测期间，用户可免费调用云端超大模型资源。在技术架构上，天禧 AI Claw 采用了核心的端云混合部署方案，将本地终端的即时算力与云端高性能资源深度整合。该方案显著提升了任务处理的连续性，即便在本地设备关机状态下，用户于云端发起的 AI 任务仍能保持运行，确保了复杂工作流的进度不因硬件状态而中断。
目前，符合条件的用户需将“天禧个人超级智能体”升级至3.6版本，通过内置入口申请排队并获取邀请码方可解锁体验。此次内测不仅是天禧生态产品矩阵的常规迭代，更体现了当下 AI 行业从“单一端侧”向“端云协同”演进的技术趋势。
通过优化算力分配，联想试图在提升大模型响应速度的同时，降低用户侧的使用门槛。随着内测的推进，这种具备“离线持续性”的智能体模式有望重新定义 AI PC 的人机交互逻辑，为行业探索个人大模型应用的商业化与工具化提供新的范本。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
联想天禧 AI 生态官方于3月30日宣布，代号为“龙虾”的 天禧 AI Claw 正式启动内测，标志着联想在个人超级智能体领域的进一步深化布局。
内测期间，用户可免费调用云端超大模型资源。在技术架构上，天禧 AI Claw 采用了核心的端云混合部署方案，将本地终端的即时算力与云端高性能资源深度整合。该方案显著提升了任务处理的连续性，即便在本地设备关机状态下，用户于云端发起的 AI 任务仍能保持运行，确保了复杂工作流的进度不因硬件状态而中断。
目前，符合条件的用户需将“天禧个人超级智能体”升级至3.6版本，通过内置入口申请排队并获取邀请码方可解锁体验。此次内测不仅是天禧生态产品矩阵的常规迭代，更体现了当下 AI 行业从“单一端侧”向“端云协同”演进的技术趋势。
通过优化算力分配，联想试图在提升大模型响应速度的同时，降低用户侧的使用门槛。随着内测的推进，这种具备“离线持续性”的智能体模式有望重新定义 AI PC 的人机交互逻辑，为行业探索个人大模型应用的商业化与工具化提供新的范本。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
信任赤字：超 75% 美国民众对 AI 持怀疑态度，行业陷入“塔西佗陷阱”
近期一份针对人工智能（AI）的深度调查报告引发了广泛关注，结果显示美国民众对这项前沿技术的信任度正降至冰点。数据显示，超过四分之三的受访者对 AI 的发展持有明显的保留意见，甚至表现出强烈的不信任感。
这种普遍的担忧并非空穴来风，公众主要将焦虑点集中在个人隐私泄露、虚假信息泛滥以及潜在的就业替代风险上。尽管科技巨头们在技术迭代上开足了马力，但在建立“负责任的 AI”这一社会契约方面，显然还有很长的一段路要走。
调查指出，多数受访者认为 AI 生成内容的透明度极低，很难分辨信息的真实性与偏见性。这种认知上的迷茫导致公众在面对 AI 驱动的金融、医疗及政务服务时，往往会下意识地产生抵触心理。
与此同时，民众对监管机构的缺位也表达了不满，认为当前的法律框架远滞后于算法演进的速度。这种监管真空不仅加剧了社会不安，也让 AI 企业在推广应用时面临着巨大的舆论阻力和道德拷问。
AIbase 认为，当前 AI 行业已步入关键的“信任重塑期”，技术能力的领先已不再是衡量成功的唯一标准。企业如果不能从底层逻辑上解决算法黑箱和数据确权问题，再强大的模型也难以跨越公众认知的鸿沟。
站在行业的十字路口，如何通过机制创新来填补这 75% 的信任缺口，将成为未来几年 AI 商业化进程中最大的变量。只有真正实现技术向善与透明治理，AI 才能从实验室的“冷酷工具”转变为大众认可的“可靠伙伴”。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
近期一份针对人工智能（AI）的深度调查报告引发了广泛关注，结果显示美国民众对这项前沿技术的信任度正降至冰点。数据显示，超过四分之三的受访者对 AI 的发展持有明显的保留意见，甚至表现出强烈的不信任感。
这种普遍的担忧并非空穴来风，公众主要将焦虑点集中在个人隐私泄露、虚假信息泛滥以及潜在的就业替代风险上。尽管科技巨头们在技术迭代上开足了马力，但在建立“负责任的 AI”这一社会契约方面，显然还有很长的一段路要走。
调查指出，多数受访者认为 AI 生成内容的透明度极低，很难分辨信息的真实性与偏见性。这种认知上的迷茫导致公众在面对 AI 驱动的金融、医疗及政务服务时，往往会下意识地产生抵触心理。
与此同时，民众对监管机构的缺位也表达了不满，认为当前的法律框架远滞后于算法演进的速度。这种监管真空不仅加剧了社会不安，也让 AI 企业在推广应用时面临着巨大的舆论阻力和道德拷问。
AIbase 认为，当前 AI 行业已步入关键的“信任重塑期”，技术能力的领先已不再是衡量成功的唯一标准。企业如果不能从底层逻辑上解决算法黑箱和数据确权问题，再强大的模型也难以跨越公众认知的鸿沟。
站在行业的十字路口，如何通过机制创新来填补这 75% 的信任缺口，将成为未来几年 AI 商业化进程中最大的变量。只有真正实现技术向善与透明治理，AI 才能从实验室的“冷酷工具”转变为大众认可的“可靠伙伴”。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
苹果出手整顿“氛围编程”：多款 AI 代码工具遭下架
近期，苹果应用商店（App Store）针对新兴的“氛围编程”（Vibe Coding）类应用展开了严厉整顿。据知情人士透露，知名编程工具“Anything”已于上周被正式下架。
所谓“氛围编程”，是指用户只需通过自然语言描述需求，由 AI 自动生成并运行代码的开发模式。这种模式极大地降低了编程门槛，但也触碰了苹果关于“自包含规则”的红线。
苹果官方表示，根据审核指南第 2.5.2 条，所有 App 必须在自身包内独立运行。开发者严禁通过外部手段下载或执行会改变应用现有功能的新代码。
简单来说，苹果允许应用辅助用户写代码，但不能让这些代码反过来改变 App 本身的形态。被下架的 Anything 开发者曾尝试通过更新来规避风险，方案是将代码预览功能转至网页端。
然而苹果最终拒绝了这一更新请求，并决定将其从应用商店彻底移除。除了 Anything 之外，Replit 和 Vibe code 等知名 AI 编程应用也接连遭遇了更新拦截。
苹果强调，此次行动并非针对 AI 技术，而是为了维护 App Store 的安全与审核一致性。官方担心，如果允许 App 在运行中随意加载未经审核的代码，可能会带来巨大的安全隐患。
目前，市场上仍有部分同类应用在架，但整个 AI 编程社区已处于高度紧张状态。开发者们正试图在“自然语言编程”的创新与苹果严苛的审核机制之间，寻找新的平衡点。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
近期，苹果应用商店（App Store）针对新兴的“氛围编程”（Vibe Coding）类应用展开了严厉整顿。据知情人士透露，知名编程工具“Anything”已于上周被正式下架。
所谓“氛围编程”，是指用户只需通过自然语言描述需求，由 AI 自动生成并运行代码的开发模式。这种模式极大地降低了编程门槛，但也触碰了苹果关于“自包含规则”的红线。
苹果官方表示，根据审核指南第 2.5.2 条，所有 App 必须在自身包内独立运行。开发者严禁通过外部手段下载或执行会改变应用现有功能的新代码。
简单来说，苹果允许应用辅助用户写代码，但不能让这些代码反过来改变 App 本身的形态。被下架的 Anything 开发者曾尝试通过更新来规避风险，方案是将代码预览功能转至网页端。
然而苹果最终拒绝了这一更新请求，并决定将其从应用商店彻底移除。除了 Anything 之外，Replit 和 Vibe code 等知名 AI 编程应用也接连遭遇了更新拦截。
苹果强调，此次行动并非针对 AI 技术，而是为了维护 App Store 的安全与审核一致性。官方担心，如果允许 App 在运行中随意加载未经审核的代码，可能会带来巨大的安全隐患。
目前，市场上仍有部分同类应用在架，但整个 AI 编程社区已处于高度紧张状态。开发者们正试图在“自然语言编程”的创新与苹果严苛的审核机制之间，寻找新的平衡点。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
凭证窃取案后的连环地震:AI 网关巨头 LiteLLM 踢出 Delve，深陷合规造假风波
在人工智能基础设施领域引发震动的“安全合规危机”今日有了最新进展。全球热门 AI 网关开发商 LiteLLM 正式宣布，终止与合规初创公司 Delve 的所有合作，并计划通过竞争对手重新进行安全认证。
核心事件回顾
此次决裂的导火索源于上周 LiteLLM 开源版本遭遇的严重凭证窃取恶意软件攻击。在攻击发生前，LiteLLM 曾依靠 Delve 的合规服务获得了两项关键安全认证。然而，Delve 近期陷入了严重的诚信危机，被指控通过伪造数据和雇佣“草率签字”的审计人员来误导客户，使其在安全防护脆弱的情况下产生合规的错觉。
双方态度与进展
尽管 Delve 创始人公开**否认指控**并承诺提供免费复检，但匿名举报人随后公布的证据令舆论进一步发酵。
面对安全与信任的双重打击，LiteLLM 首席技术官 Ishaan Jaffer 今日通过社交平台明确了立场:
● 立即切割: 全面停止与 Delve 的合作。
● 重新认证: 委托 Delve 的主要竞争对手 Vanta 重新开展认证流程。
● 加强审计: 聘请独立的第三方审计机构对合规控制措施进行深度验证。
行业影响
作为拥有数百万开发者的 AI 网关标杆，LiteLLM 的“断腕自救”反映了 AI 行业对合规真实性的高度敏感。在凭证窃取攻击的阴影下，企业正从单纯追求“纸面合规”转向寻求真正的技术安全性验证。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在人工智能基础设施领域引发震动的“安全合规危机”今日有了最新进展。全球热门 AI 网关开发商 LiteLLM 正式宣布，终止与合规初创公司 Delve 的所有合作，并计划通过竞争对手重新进行安全认证。
核心事件回顾
此次决裂的导火索源于上周 LiteLLM 开源版本遭遇的严重凭证窃取恶意软件攻击。在攻击发生前，LiteLLM 曾依靠 Delve 的合规服务获得了两项关键安全认证。然而，Delve 近期陷入了严重的诚信危机，被指控通过伪造数据和雇佣“草率签字”的审计人员来误导客户，使其在安全防护脆弱的情况下产生合规的错觉。
双方态度与进展
尽管 Delve 创始人公开**否认指控**并承诺提供免费复检，但匿名举报人随后公布的证据令舆论进一步发酵。
面对安全与信任的双重打击，LiteLLM 首席技术官 Ishaan Jaffer 今日通过社交平台明确了立场:
● 立即切割: 全面停止与 Delve 的合作。
● 重新认证: 委托 Delve 的主要竞争对手 Vanta 重新开展认证流程。
● 加强审计: 聘请独立的第三方审计机构对合规控制措施进行深度验证。
行业影响
作为拥有数百万开发者的 AI 网关标杆，LiteLLM 的“断腕自救”反映了 AI 行业对合规真实性的高度敏感。在凭证窃取攻击的阴影下，企业正从单纯追求“纸面合规”转向寻求真正的技术安全性验证。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
🤖 OpenAI 推出 🤖 Claude Code 的 Codex 插件，可直接发起审查与任务委派
OpenAI 发布面向 Claude Code 的 Codex 插件，允许用户在现有工作流中直接调用 Codex 进行代码审查或委派任务。插件支持常规只读审查、带质疑导向的对抗式审查，以及通过指令将排查缺陷、修复问题等工作交给 Codex 处理，并提供状态查询、结果查看和后台任务取消等命令。
该插件通过本地 Codex CLI 和 Codex 应用服务运行，沿用同一台机器上的认证状态、配置、代码仓库和本地环境，并非独立运行时。使用前提包括 ChatGPT 订阅（含 Free）或 OpenAI API key，以及 Node.js 18.18 或更高版本；插件可通过 Claude Code 的插件市场安装。
GitHub | OpenAI Developer Community
🌸 在花频道｜茶馆讨论｜投稿通道
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OpenAI 发布面向 Claude Code 的 Codex 插件，允许用户在现有工作流中直接调用 Codex 进行代码审查或委派任务。插件支持常规只读审查、带质疑导向的对抗式审查，以及通过指令将排查缺陷、修复问题等工作交给 Codex 处理，并提供状态查询、结果查看和后台任务取消等命令。
该插件通过本地 Codex CLI 和 Codex 应用服务运行，沿用同一台机器上的认证状态、配置、代码仓库和本地环境，并非独立运行时。使用前提包括 ChatGPT 订阅（含 Free）或 OpenAI API key，以及 Node.js 18.18 或更高版本；插件可通过 Claude Code 的插件市场安装。
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小米近日向miclaw内测用户推送了澎湃 OS3Beta 更新，其中最受关注的升级是首次集成了小米自研系统级输入法。该输入法不再是简单的工具软件，而是将输入能力与系统底层的 AI 算力深度融合。
基于 MiMo 大模型:手机端的“龙虾”体验
这款输入法核心依托于小米自研的MiMo 大模型。它是国内首个在手机端实现类 OpenClaw（昵称“龙虾”）Agent 交互的尝试。通过内置 AI，输入法可实现智能纠错、语义联想及文本补齐。
针对语音输入，小米进行了针对性打磨。新版本支持自动去除口语词（如“嗯”、“啊”）、基础语法纠错以及个性化词库调整。这意味着用户的随口表达能被即时转化为准确、书面化的文字，大幅提升了办公与社交效率。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
据《华尔街日报》最新报道，OpenAI 计划于今年4月正式关闭其视频生成应用 Sora，其 API 服务也将于9月停止支持。这一决策标志着曾引发全球轰动的视频生成模型 Sora 在高昂运营成本与商业化困境下，正式成为公司战略转型的牺牲品。
Sora 在发布初期曾凭借逼真的生成效果吸引了约100万用户，但随后热度迅速腰斩并持续低迷，日均活跃用户跌至约50万且再无回升。与此同时，该项目面临着沉重的财务与品牌压力:Sora 每天产生的运营亏损约达100万美元，且版权纠纷及用户生成的低质互动内容被认为正侵蚀 OpenAI 的品牌形象。在高昂的开发成本面前，OpenAI 已最终取消了新视频模型的训练计划。
在竞争格局上，Anthropic 等对手的崛起迫使 OpenAI 重新审视资源分配。面对有限的计算资源，OpenAI 选择将重心转向具有更高长期商业价值的编码工具、企业级服务及基于代理（Agent）的 AI 产品。原 Sora 团队的研发力量现已转向“机器人世界模型”领域，试图在更具经济前景的赛道寻求突破。
Sora 的关停折射出 AI 行业正从早期的“技术秀场”向“效能优先”转变。即便拥有颠覆性的视觉表现力，AI 产品若无法在算力成本、版权合规与商业回报之间取得平衡，亦难逃被市场筛选的命运。此举也预示着 OpenAI 正全力押注于生产力工具与具身智能，以巩固其在 AI 商业化进程中的核心竞争力。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
