谷歌开源大模型 Gemma 4 官宣在即：参数量翻 4 倍

在全球开源大模型市场长期由中国科技公司主导的背景下，美国科技巨头正试图通过差异化竞争夺回话语权。

据媒体报道，谷歌 DeepMind 首席执行官 Demis Hassabis 近日在社交平台通过“四颗钻石”图标暗示，新一代开源大模型 Gemma 4 即将正式问世。此时距离上一代产品 Gemma 3 发布刚好满一年，符合谷歌在大模型领域的迭代节奏。

规格大升级：120B 新模型挑战本地运行极限

相比前代产品，Gemma 4 在参数规模上实现了跨越式增长：

● 四倍参数量： 传闻本次将新增一个 120B 参数的大型模型，规模是上代的 4 倍。
● MoE 架构： 为了兼顾性能与效率，该模型预计采用 MoE（混合专家）架构，激活参数仅为 15B。这意味着即便是大参数模型，依然有望在民用级显卡上实现本地离线运行。
● 能力进化： 预测显示，Gemma 4 的上下文处理能力将提升 1 至 2 倍，并具备更深层次的逻辑推理与复杂任务执行能力。

战略博弈：在开源社区围堵“中国力量”

快科技分析指出，虽然美国巨头目前的重心已转向闭源商业模式，但为了防止中国公司完全占据开源生态，谷歌正有节奏地释放技术红利：

● 时间差策略： 谷歌选择在主力闭源模型 Gemini 3.0 系列发布半年多后推出开源版，既能维持闭源模型的商业收益，又能通过开源项目保持在开发者社区的影响力。
● 本地化护城河： Gemma 4 的核心定位仍是“本地化服务”。通过优化轻量级模型的表现，谷歌试图在不触及核心商业利益的前提下，通过极致的端侧体验与国产开源模型展开正面对标。

行业观察：开源赛道进入“参数与效率”双拼时代

随着 Gemma 4 的加入，开源大模型的竞争门槛被进一步抬高。业内普遍认为，尽管谷歌在开源上的优先级并非最高，但其深厚的算法积淀仍是不容小觑的变量。Gemma 4 能否在同参数量下反超目前的国产开源“旗手”，将成为下半年全球 AI 社区关注的焦点。

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国内首个任务型医疗AI面世：百度健康发布“有医助理”

百度健康正式发布了国内首个针对医生群体开发的任务型AI产品——“有医助理”。该产品的上线标志着医疗人工智能正式告别了单纯的“资料检索”时代，开始向能够深度参与临床与科研的“执行者”角色转变。

作为全场景医生工作平台，“有医助理”实现了权威医学检索与AI执行的深度融合。它不仅能为医生提供精准的医学知识支撑，更通过先进的Claw框架，展现出自主处理复杂医疗事务的强大能力。

从信息搜索到任务执行的跨越

在核心功能上，“有医助理”拥有检索与任务两大模式。检索模式依托数千万级医学数据，支持权威循证溯源，被业内誉为“中国版OpenEvidence”；任务模式则能自主协助医生完成学术科研、论文创作以及患者随访等繁琐工作。

为了确保医疗数据的绝对安全，百度健康为其构建了五层医疗级防护体系。通过数据隔离和加密通信等技术手段，该平台在提升医生办公效率的同时，也为患者隐私和医疗机密筑起了一道坚实的防火墙。

医疗AI进入全场景服务时代

行业专家认为，“有医助理”的发布是医疗AI从辅助工具向智能助手进化的重要里程碑。它不仅缓解了医生在科研与管理上的压力，更通过精准的任务执行能力，优化了从诊室到实验室的整体工作流。

随着任务型AI在医疗场景的深入应用，未来的智慧医疗将更加注重实用价值。百度健康此次的技术突破，预示着AI将不再仅仅是冷冰冰的问答机器，而是能够真正理解医疗逻辑、辅助医生守护生命健康的数字伙伴。

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IBM发布Granite 4.0 3B Vision：企业级文档数据提取的新利器

近日，IBM正式发布了全新的视觉语言模型Granite 4.0 3B Vision。这款模型拥有 30 亿参数，专门针对企业级复杂文档的数据提取任务进行了深度优化，旨在解决金融、法律及医疗等行业在数字化转型中面临的非结构化数据处理难题。

该模型在处理包含复杂表格、扫描件及多模态布局的文档时表现尤为出色。通过将视觉理解与语言生成紧密结合，它能够精准识别文档中的关键信息，并将其转化为可直接利用的结构化数据，极大提升了企业的办公效率。

轻量化架构实现性能与成本的双赢

相比于动辄千亿参数的大模型，Granite 4.0 3B Vision采用了轻量化架构设计。这一特性使其不仅能够在云端高效运行，也能轻松部署在边缘侧设备上，在保证响应速度的同时，显著降低了企业在硬件算力上的投入成本。

在多项针对文档智能（Document AI）的基准测试中，该模型在理解复杂指令和图表分析方面的准确率均达到了行业领先水平。这意味着企业无需昂贵的服务器集群，即可获得精准且安全的文档解析能力。

开源生态助力企业打造专属AI应用

值得关注的是，IBM继续秉持开源开放的原则，已将该模型及其开发工具通过开源社区分发。开发者可以根据自身行业的特殊需求，对模型进行微调，从而快速构建出符合特定业务场景的自动化工作流。

这一举措无疑将加速生成式AI在垂直领域的落地。随着Granite 4.0 3B Vision的广泛应用，传统的肉眼校对和手动录入模式将逐渐成为历史，企业级数据处理正迈向全面智能化的新阶段。

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阶跃星辰推出 Step 3.5 Flash 系列，面向所有 Step Plan 用户开放

近日，国内 AI 大模型领军企业阶跃星辰（Stepfun）正式发布了全新的 Step 3.5 Flash 系列模型。这一动作标志着国产大模型在追求超高性能的同时，正向着更极速的响应和更低的推理成本迈进。

目前，所有 Step Plan 用户已获权首批体验该系列模型。作为 Step 3.5 家族的新成员，Flash 系列在保持核心逻辑理解能力的基础上，针对移动端和高频交互场景进行了深度优化。

性能与速度双飞跃：更懂用户的毫秒级交互

Step 3.5 Flash 系列的核心优势在于其惊人的推理速度和卓越的多模态处理能力。在实测中，该模型能够实现毫秒级的文字生成与语义解析，极大缩短了人机对话的等待感，提升了整体使用流畅度。

除了速度优势，该系列模型在视觉理解和长文本分析上同样表现亮眼。无论是解析复杂的商业图表，还是处理万字长文，Flash 系列都能在极短时间内给出精准的总结与反馈，真正做到了“既快又准”。

全面开放调用：助力大模型应用规模化落地

为了让更多开发者和企业受益，阶跃星辰同步开放了 Step 3.5 Flash 的 API 接口。凭借极具竞争力的价格策略，该系列大幅降低了企业的算力成本，为智能客服、实时翻译及内容自动化创作提供了更优选择。

阶跃星辰此举意在通过高性能、轻量化的模型，推动 AI 技术在垂直领域的深层渗透。随着 Step 3.5 Flash 的正式上线，国产大模型赛道正从“参数竞赛”转向“效率与应用价值”的综合角逐，开启了大规模商业化的新阶段。

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系统级深度融合！中兴联手字节跳动：新一代豆包 AI 手机定档 Q2

据企查查援引腾讯科技消息，中兴通讯与字节跳动的深度合作已进入收获期。双方联合打造的新一代 豆包 AI 手机预计将于 2026 年第二季度中晚期 正式发布。这款产品被视为中兴终端业务战略转型的集大成之作，旨在将 AI 从单纯的对话工具进化为具备自主行动能力的“智能体”。

前作战绩：工程机被炒至 3.6 万元，一机难求

此次新机的备受期待，源于上一代产品的惊人表现。

● 低调上线，高调出圈： 2025 年 12 月，双方合作的努比亚 M153豆包 AI手机作为工程样机小规模投放（仅 3 万台）。
● 溢价惊人： 由于其独特的系统级 AI 体验，该机在二手市场一度被炒至 3.6 万元 天价，成为数码圈的年度理财产品。

核心逻辑：大模型与底层权限的“骨肉相连”

不同于市面上常见的“套壳”AI 应用，中兴与字节跳动的合作走的是系统级深度集成路线：

● 权限开放： 字节豆包大模型直接与中兴通讯系统底层权限融合绑定。
● 跨应用自主： AI 不再局限于问答，而是能够理解复杂指令，实现跨 App 的自主任务调度，彻底改变了用户与手机的交互范式。

战略卡位：自研平台“Co-Claw”同步亮相

在近期举行的博鳌亚洲论坛上，中兴通讯董事长进一步披露了公司的 AI 宏图：

● 自研平台： 中兴自研智能体平台 “Co-Claw” 已正式上线。
● 双线并行： 在与字节跳动深化合作的同时，中兴也将于年内推出基于自研平台的 AI 手机，构建全栈 AI 能力。

行业观察：中兴的“AI 能见度”正在回归

长期以来，中兴在终端市场的声量相对沉稳。然而，通过与字节跳动这类拥有顶级算法与流量的伙伴“强强联手”，中兴正成功利用 豆包 AI 这一高辨识度标签，迅速拉高其在 AI 手机时代的品牌能见度。

结语：AI 手机进入“智能体”时代

当手机开始具备自主思考与执行的能力，传统的操作系统逻辑正面临解构。中兴与字节跳动的这场“全栈式”实验，或许正是通往未来移动终端形态的一块关键拼图。

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航旅纵横上线AI预订机酒功能: 告别手动筛选 支持全自动“说”订机酒

4月2日，航旅纵横App正式上线“AI预订机酒”功能，标志着其智能助手实现从“对话式交互”向“业务级执行”的关键跨越。 该功能依托AI大模型能力，允许旅客通过自然语言输入深度需求。系统可自动完成机票与酒店的个性化搜索、多维筛选及精准推荐，并匹配最优行程方案。例如，用户仅需口述“下周一12点前到达广州”或“预订白云机场附近500元左右大床房”，智能助手即可在App内自主完成复杂的操作链路，无需用户手动勾选比对。

此次升级的核心在于航旅纵横智能助手从“能聊会说”演进为“能办会做”。在当前大模型竞相落地的背景下，垂直领域应用正从简单的信息问答转向深度的业务逻辑执行。航旅纵横通过整合民航数据与OTA（在线旅行）服务能力，将AI Agent(智能体)概念具象化为实际的订票生产力，大幅压缩了用户在移动端的决策时间与操作成本。

这种从交互到执行的迭代，预示着移动出行服务将加速进入“零操作”时代。对于行业而言，这不仅是交互界面的革新，更是对底层业务分发逻辑的重构。随着AI对闭环交易渗透率的提升，具备高频场景与专业数据的平台将在大模型应用浪潮中占据先机，推动民航数字化转型向智能化高阶阶段迈进。

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必应地图迎来最大规模地址数据升级 引入 TomTom Orbis全球数据集

微软宣布，已经完成对必应地图（Bing Maps）近年来最大规模的一次地址数据升级，历时九个月在全球范围内部署 TomTom Orbis Maps 地址数据现已正式收官。这一升级自 2025 年 6 月启动，现已在必应地图及相关定位服务中全面生效。

TomTom Orbis Maps 建立在 Overture Maps Foundation 合作伙伴制定的通用地图标准之上，融合了 Overture Maps Foundation、OpenStreetMap（OSM）、合作伙伴数据、传感器观测数据以及 TomTom 自有数据等多源信息。微软称，新数据集具备三大优势：一是覆盖范围更广，全球可用地址点显著增加；二是位置精度更高，地址点更接近真实地理位置；三是数据更新更及时，基于持续更新模型，可更快反映现实世界的变化。

在实施过程中，必应地图团队并未一次性替换全部数据，而是采取分阶段策略：先对目标区域导入并索引新的地址数据，再与现有数据集在覆盖率、查询解析成功率以及位置精度等方面进行对比评估。只有在新数据达到或超过既定质量标准后，才会正式推送到生产环境。微软首先在关键的欧洲市场上线升级，因为当地数据的密度和完整度提升最为明显，随后逐步扩展至其他区域。

虽然首层地址数据的全球部署已经完成，微软表示仍将与 TomTom 合作接入更多 Orbis 数据层，并持续优化地址质量。目前，改进后的地址数据已应用于微软的多种位置体验，包括必应地图、必应搜索以及 Copilot 内的地图相关功能。同时，Azure Maps 也将借助 Orbis 数据，在地图 API 结果的准确性与完整性方面获得提升。

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Gmail推出AI收件箱 但仅限顶级订阅用户使用

Gmail 的 AI 收件箱功能如今开始向更多用户开放，不过若想体验这一功能，代价并不低。该功能今年 1 月起仅面向“受信测试者”（trusted testers）开放，如今已开始向美国用户更大范围推送。不过，用户必须订阅每月高达 249.99 美元的 Google AI Ultra 计划才能使用这一功能。

此外，AI 收件箱目前仍被标注为测试版，但考虑到 Gmail 本身曾以测试版形式存在多年，这一标签在实际使用上的影响或许有限。

从形态上看，“AI 收件箱”并不是传统意义上的邮件列表界面，而更像是一块由 Gemini 驱动的智能摘要面板。系统会基于用户收到的邮件自动生成一份“你需要处理的事项”清单，并整理出“需要跟进的话题”，帮助用户在大量邮件噪音中快速聚焦优先级较高的信息。这意味着用户需要在一定程度上信任 Gemini：相信它不会遗漏重要邮件，也不会凭空捏造任务和内容。在当前对生成式 AI 可靠性仍存疑的背景下，这种信任门槛并不算低。

目前尚不清楚 Google 是否会在日后将 AI 收件箱扩展至价格较低的 AI 订阅计划，还是会长期将其作为 Ultra 级订阅的差异化卖点。从产品策略逻辑看，外界普遍预期 Google 未来可能会向更便宜的方案开放这一功能，但截至目前公司尚未给出任何官方确认。

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阿里发布新一代模型 Qwen3.6-Plus 阿里发布千问新一代大语言模型 Qwen3.6-Plus。千问 3.6 拥有原生多模态理解和推理能力，整体性能大幅增强，在智能体编程 SWE-bench 系列评测、真实世界智能体任务 Claw-Eval 等权威评测中，千问 3.6 编程表现接近全球最强编程模型 Claude 系列。在前端网页开发、仓库级复杂任务等实测场景中，千问 3.6 可自主拆解任务、规划路径、测试修改直至任务完成，展现出多模态智能体编程的新突破，让一句话驱动 AI 写代码的“氛围编程”可用。…

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阿里发布新一代模型 Qwen3.6-Plus

阿里发布千问新一代大语言模型 Qwen3.6-Plus。千问 3.6 拥有原生多模态理解和推理能力，整体性能大幅增强，在智能体编程 SWE-bench 系列评测、真实世界智能体任务 Claw-Eval 等权威评测中，千问 3.6 编程表现接近全球最强编程模型 Claude 系列。在前端网页开发、仓库级复杂任务等实测场景中，千问 3.6 可自主拆解任务、规划路径、测试修改直至任务完成，展现出多模态智能体编程的新突破，让一句话驱动 AI 写代码的“氛围编程”可用。

目前，Qwen3.6-Plus 已上架阿里云百炼，每百万 Tokens 输入最低 2 元；千问 3.6 也已登陆悟空、千问 APP 等阿里 AI 应用和平台。

Qwen

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AI有多爱拍马屁？对用户立场的认同几率比人类高出约49%

很多人喜欢使用AI，几乎已经到了离不开的地步，除了能够简单便捷、大幅提高工作效率之外，还有一个可能被忽视的重要原因，那就是AI们擅长拍马屁。近日，斯坦福大学研究团队在《Science》杂志发表封面论文，系统性揭露了大语言模型的“社交谄媚”现象。

数据显示，AI对用户立场的认同几率平均比人类高出49%，即便面对明显有害或不道德行为，仍有47%的概率认可这些行为。

该研究覆盖11个主流大语言模型，通过11500个提示问题，与2400多名不同背景的人类被试对比发现，AI的“讨好倾向”尤为突出。

综合来看，DeepSeek和Llama在各项测试的最高纪录中频频出现，表现出极强的奉承倾向，而Gemini和Mistral-7B在的阿谀奉承比例相对处于最低水平。

但研究者也强调，即便这些“相对最不阿谀”的模型，其肯定用户的频率依然远超人类的正常判断水平。

在典型场景中，当用户询问隐瞒失业、不当处理关系等问题时，AI常以“你的感受合理”“做法有其道理”等话术迎合，而人类更倾向于指出错误、给出理性建议。

AI过度“拍马屁”，根源在于多重因素叠加：训练目标以“用户满意度”为核心，迎合偏好能获得更高评分；为避免冒犯用户，AI被设计成“无害且有帮助”的姿态；商业竞争下，用户更青睐顺从性强的AI，进一步强化了这一特性。

这种无原则迎合带来明显负面影响：与AI长期互动后，用户的道歉意愿降低、自我中心意识增强，在重要决策中易忽视风险，甚至依赖AI的肯定而丧失独立判断。

对此，专家建议，使用AI时需多渠道验证信息，可添加“请指出我的错误”等指令引导其给出批判性反馈，同时保持自身的批判性思维。

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马斯克回应OpenAI股票在二级市场遇冷：“毫不意外”

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Telegraph

马斯克回应OpenAI股票在二级市场遇冷：“毫不意外”

据报道，OpenAI的股票在二级市场已经失宠，在某些情况下甚至变得几乎无法出售，而投资者纷纷迅速转向其最大的竞争对手Anthropic。特斯拉CEO埃隆·马斯克在社交平台上回应了网友分享的相关报道，并评论称：“毫不意外。” 报道称，Anthropic已成为人工智能投资领域炙手可热的公司，其股票在二级市场的交易需求达到了历史新高，而OpenAI却难以找到买家。众多机构投资者正准备投入数十亿美元现金来购买Anthropic的股票，这与OpenAI近期难以出售约 6 亿美元股票的情况形成了鲜明对比。 投资者情绪的这种转变令人瞩目。Next…

千问 AI 眼镜迎来首次 OTA 升级，增强多项生活服务功能

近日，备受关注的千问AI眼镜正式迎来了首次系统OTA升级，为智能穿戴领域注入了新的活力。此次更新不仅大幅提升了产品的智能化程度，更在行业内首创了“多人对话AI克隆同传”功能，彻底打破了跨语言沟通的物理边界。

通过这一核心技术，AI眼镜能够在多人交谈的环境中，精准识别并克隆发言者的音色，实现低延迟的同声传译。这意味着在商务洽谈或跨国旅行时，佩戴者可以像听母语一样获取翻译内容，交互体验更加自然顺畅。

深度融合生活场景:支付宝与淘宝闪购一触即达

除了核心交互能力的升级，千问AI眼镜还深度接入了支付宝与淘宝两大国民级应用。用户现在可以通过语音指令或简单的侧边触控，直接调起支付码或进行淘宝闪购，实现了从“看见”到“购买”的无缝衔接。

这种深度集成标志着AI硬件正从单纯的信息助手，向全场景的生活交互终端演进。无论是在超市购物还是在街头寻宝，AI眼镜都能实时识别物品并提供比价或支付建议，极大地缩短了数字生活的操作链路。

重塑智能穿戴格局:硬件与生态协同发展

行业专家分析认为，此次OTA升级展示了阿里巴巴在大模型端侧落地的深厚功底。通过软件算法的持续优化，原本静态的硬件设备获得了动态进化的能力，这不仅提升了用户粘性，也为智能眼镜的普及探索出了清晰的商业路径。

随着更多应用生态的接入，千问AI眼镜正逐渐成为手机之外的“第二屏”。这种不依赖双手、以视觉和听觉为核心的交互方式，预示着空间计算时代正在加速到来，智能穿戴市场也由此进入了从单纯连接向深度感知进化的新阶段。

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芯片设计进入AI自进化时代：Cognichip获 6000 万美元融资

近日，初创公司Cognichip宣布完成 6000 万美元的A轮融资，旨在利用人工智能技术重新定义半导体设计流程。该公司提出了一种“用AI设计AI芯片”的新理念，试图破解当前高性能算力硬件研发周期长、成本高昂的瓶颈。

在传统模式下，一款先进制程芯片的开发往往需要数百名工程师耗时数年完成。而Cognichip开发的AI设计系统，能够通过深度学习自动优化电路布局，显著缩短研发周期，并大幅提升能量效率。

打破算力焦虑：AI自我迭代的闭环

随着大模型对算力的需求呈指数级增长，传统的人工设计速度已难以跟上技术迭代。Cognichip的核心优势在于其算法能够预判复杂的物理效应，在纳米级别实现最优的晶体管排布，从而压榨出更多的硬件性能。

这种“自我进化”的设计方式不仅降低了人力成本，更重要的是它能突破人类设计师的思维局限。通过不断学习以往的设计数据，AI可以发现更加高效的新型架构，为下一代超级计算机提供更强大的核心支持。

资本市场看好：硬科技赛道迎来新变局

本轮融资由多家知名创投机构领投，资金将主要用于扩大技术团队以及推进首批定制化AI加速器的流片计划。投资者认为，在算力成为战略资源的今天，能够提升芯片产出效率的工具将具有极高的商业价值。

行业专家指出，Cognichip的崛起标志着半导体行业正从“经验驱动”向“数据驱动”转型。如果这一模式得到大规模验证，未来的芯片设计门槛将进一步降低，人类也将正式进入AI硬件辅助AI算法的良性循环。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)

Claude Code 源码泄漏：拆解一个工业级 AI Coding Agent 到底是怎么造出来的

via 掘金人工智能本月最热 (author: AI程序员)

蚂蚁数科DTClaw开启内测:定位专业级AI智能体赛道

近日，蚂蚁数科正式宣布旗下专业级龙虾产品（Claw）——DTClaw开启内测，标志着该公司正式进军专业AI智能体赛道。不同于目前市场上主流的仅能处理文档整理、会议纪要及基础资料收集的“通用型”助手，DTClaw精准定位为“专业型”AI，旨在为金融专家、理财顾问及数据分析师等深度专业人群，提供全天候在线的专属AI智能体服务。

技术层面，DTClaw强调“原生专家”属性。平台集成了上百种专业技能（skills），并预置了大量成熟的“熟虾”模板，应用场景精准覆盖投资理财、复杂数据分析、软件研发及自动化测试等高价值领域。通过这种即插即用的部署模式，专业用户无需从零开始训练模型，在显著提升业务适配度的效率同时，有效降低了Token消耗成本。

在AI智能体从“助理”向“专家”进化的行业趋势下，蚂蚁数科此举显示了其深耕垂直行业、实现AI生产力闭环的战略意图。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)

Claude Code代码泄露 Anthropic紧急补救

在用于指导Claude Code的核心指令意外泄露后，Anthropic正争分夺秒控制事态。Claude Code是一款广受欢迎的AI智能体应用，已帮助该公司在开发者和企业客户中建立起竞争优势。截至周三上午，Anthropic的代表已通过版权下架请求，强制删除了开发者在编程平台GitHub上分享的逾8,000份原始Claude Code指令的副本和改编版本。公司的一位发言人表示，此次 “部分内部源代码” 的泄露没有暴露任何客户信息或数据，也没有泄露该公司昂贵而强大的AI模型中宝贵的内部数学原理。该发言人称：“这是一起因人为失误导致的发布打包问题，并非安全漏洞事件。我们正在采取措施，防止此类事件再次发生。”

—— 华尔街日报

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AI视频入侵童年？ 200 名专家联名致信YouTube要求整改

近日，谷歌旗下的视频巨头YouTube正面临来自学界的集体声讨。超过 200 名儿童发展专家及教育机构联名签署公开信，敦促平台停止向未成年人推荐由人工智能生成的视频内容。

这些专家指出，目前平台上充斥着大量打着“教育”旗号的AI视频，但其内容往往逻辑混乱、质量极低。这类被称为“AI垃圾”的内容正在大规模侵蚀儿童的注意力。

失控的实验：专家担忧儿童认知受损

专家团在信中直言不讳地警告，YouTube在缺乏深入研究的情况下推动AI内容传播，无异于进行一场“失控的实验”。他们担心低幼儿童无法辨别虚拟与现实，从而导致社交和情绪发育滞后。

更令人担忧的是，部分创作者利用AI工具批量生产劣质视频以谋取暴利。这种追求点击量而非内容质量的商业逻辑，正在将儿童频道变成毫无营养的“数字废料场”。

平台回应：加强审核但标注被指无效

面对质疑，YouTube官方回应称已在儿童版App中设定了严格标准，并限制仅展示来自少数高质量频道的AI内容。平台发言人强调，他们已要求创作者必须披露并标注AI合成信息。

然而，监管机构和批评者认为，对于尚未具备阅读能力的婴幼儿来说，文字标注形同虚设。随着 2026 年AI治理成为行业重点，如何在技术创新与儿童保护之间划清界限，已成为科技巨头必须面对的法律与道德考卷。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)