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OpenAI 内部备忘录流出：代号 Spud 模型对标 Mythos，正面反击 Anthropic
根据泄露的一份 OpenAI 内部备忘录，公司首席营收官丹尼斯·德莱瑟规划了 2026 年第 2 季度的战略蓝图。备忘录显示，OpenAI 正准备通过技术迭代和生态结盟，全面反击竞争对手 Anthropic。
代号 Spud：新一代推理旗舰
备忘录披露了一款代号为 Spud 的全新 AI 模型（推测为 GPT-5o 或 GPT-5.5）。该模型被明确视为对标 Anthropic Claude Mythos 的核心武器。
● Blackwell 架构： 消息称该模型采用英伟达 Blackwell 芯片训练。
● 性能突破： 早期客户反馈显示，Spud 在复杂推理、意图识别及生产环境的可靠性上表现更强。
● 超级应用愿景： OpenAI 计划将该模型融入其核心产品，推动产品向“SuperApp”形态演进。
Frontier 平台：定义企业级 Agent 标准
OpenAI 正在构建名为 Frontier 的 Agent 平台，旨在成为企业自主智能体的默认基座。
● 算力降维打击： 利用算力储备提供更高的 Token 限制和更低的延迟。
● 深度治理： 针对真实商业环境，强化了系统对复杂工作流的编排、控制与安全治理能力。
德莱瑟在备忘录中对与微软的合作表达了微妙态度，认为过度依赖微软限制了其触达更多客户场景的能力。
● 亚马逊 Bedrock： 自 2 月底合作以来，该平台需求极高。
● 状态化运行环境： 备忘录强调了 Amazon Stateful Runtime Environment 的优势，它支持跨交互的记忆与上下文连续性，为受监管行业客户降低了采用门槛。
舆论攻势：抨击 Anthropic “战略错误”
备忘录中包含了对 Anthropic 的尖锐指责：
● 算力瓶颈： 德莱瑟称 Anthropic 因未锁定足够算力而导致客户遭遇限流，是重大的“战略错误”。
● 定位狭窄： 批评 Anthropic 早期过于聚焦编程工具，这种单一叙事在平台化竞争中将处于劣势。
● 营收水分质疑： 备忘录指责 Anthropic 虚报营收运行率（约 300 亿美元），理由是其将分成给亚马逊和谷歌的部分计入总额，不符合上市公司的净额确认标准。
这份备忘录的流出预示着，2026 年全球 AI 领域的竞争焦点已从单纯的“参数之争”全面转向“企业落地”与“生态基础设施”之争。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
根据泄露的一份 OpenAI 内部备忘录，公司首席营收官丹尼斯·德莱瑟规划了 2026 年第 2 季度的战略蓝图。备忘录显示，OpenAI 正准备通过技术迭代和生态结盟，全面反击竞争对手 Anthropic。
代号 Spud：新一代推理旗舰
备忘录披露了一款代号为 Spud 的全新 AI 模型（推测为 GPT-5o 或 GPT-5.5）。该模型被明确视为对标 Anthropic Claude Mythos 的核心武器。
● Blackwell 架构： 消息称该模型采用英伟达 Blackwell 芯片训练。
● 性能突破： 早期客户反馈显示，Spud 在复杂推理、意图识别及生产环境的可靠性上表现更强。
● 超级应用愿景： OpenAI 计划将该模型融入其核心产品，推动产品向“SuperApp”形态演进。
Frontier 平台：定义企业级 Agent 标准
OpenAI 正在构建名为 Frontier 的 Agent 平台，旨在成为企业自主智能体的默认基座。
● 算力降维打击： 利用算力储备提供更高的 Token 限制和更低的延迟。
● 深度治理： 针对真实商业环境，强化了系统对复杂工作流的编排、控制与安全治理能力。
德莱瑟在备忘录中对与微软的合作表达了微妙态度，认为过度依赖微软限制了其触达更多客户场景的能力。
● 亚马逊 Bedrock： 自 2 月底合作以来，该平台需求极高。
● 状态化运行环境： 备忘录强调了 Amazon Stateful Runtime Environment 的优势，它支持跨交互的记忆与上下文连续性，为受监管行业客户降低了采用门槛。
舆论攻势：抨击 Anthropic “战略错误”
备忘录中包含了对 Anthropic 的尖锐指责：
● 算力瓶颈： 德莱瑟称 Anthropic 因未锁定足够算力而导致客户遭遇限流，是重大的“战略错误”。
● 定位狭窄： 批评 Anthropic 早期过于聚焦编程工具，这种单一叙事在平台化竞争中将处于劣势。
● 营收水分质疑： 备忘录指责 Anthropic 虚报营收运行率（约 300 亿美元），理由是其将分成给亚马逊和谷歌的部分计入总额，不符合上市公司的净额确认标准。
这份备忘录的流出预示着，2026 年全球 AI 领域的竞争焦点已从单纯的“参数之争”全面转向“企业落地”与“生态基础设施”之争。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
火山引擎正式推出了 Seedance 2.0 系列 API 服务，企业和个人用户可以利用这一先进的视频生成技术，重新定义工作流程，探索创新的产品形式和应用场景。Seedance 2.0 作为视频生成领域的顶尖模型，支持文本、图片、音频和视频四种输入方式，提供全面的多模态内容创建与编辑能力，尤其在复杂互动和动态场景中表现出色。
为确保 AI 视频创作的合规性和安全性，火山引擎建立了肖像与版权的安全标准，涵盖了视频生成的全过程。此外，火山引擎还为用户提供了一系列配套工具，如火山方舟控制台，方便用户完成面部验证和肖像授权，用户可以高效合规地使用虚拟形象进行创作。火山方舟还预置了超过 1 万个高质量的虚拟人像，涵盖各种年龄和职业，丰富了用户的创作选择。
在过去的两个月中，Seedance 2.0 在创作者和企业客户中的应用获得了极高的评价，用户纷纷表示该平台让视频制作更加轻松，效率显著提升。例如，导演贾樟柯与 Seedance 2.0 合作制作的春节短片中，虚拟形象的表现引发了观众对 AI 技术的深度思考。海辛和阿文则利用 Seedance 2.0 制作的官方宣传片，展现了长镜头制作的简便，极大降低了传统拍摄的复杂度和成本。
此外，众多企业也在利用 Seedance 2.0 进行短剧和漫剧的创作，制作效率提升达 80%-90%，并且显著降低了成本。借助 Seedance 2.0，企业正在重塑其工作流程，加快产品营销素材的制作，进一步提升视频转化率。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
火山引擎Seedance 2. 0 系列API正式上线，开放全球SOTA级视频生成能力
4 月 14 日，火山引擎今日宣布正式上线Seedance 2. 0 系列API服务。该系列作为视频生成领域的全球SOTA模型，现已面向企业及个人用户全面开放，旨在通过高性能视频生成能力重塑行业工作流，探索全新的产品形态与应用场景。
技术层面，Seedance 2. 0 支持文字、图片、音频及视频四种模态的混合输入，集成了业界领先的多模态内容参考与编辑能力。相较于前代版本，新模型在复杂交互及运动场景下的可用率大幅提升，其物理准确度、画面逼真度与可控性均获得显著增强，更精准地对接工业级创作对高质量产出的严苛需求。在过去两个月的灰度测试中，该模型凭借“易出片、抽卡少”的性能表现，获得了创作者与企业客户的一致认可。
针对AI视频规模化应用中的合规难题，火山引擎同步建立了覆盖全流程的肖像与版权安全标准。用户可通过“火山方舟”控制台完成便捷的人脸验证与肖像授权，实现合规化创作。此外，平台预置了超过 1 万个涵盖不同年龄、职业的高质量虚拟人像，为用户提供丰富的创作素材库。
业内人士分析认为，Seedance 2. 0 的正式商业化，不仅标志着视频生成技术向生产力工具的实质性跨越，其配套的合规体系也为AI内容生成的良性发展树立了行业标杆。随着API服务的广泛接入，AI视频创作有望在营销、短剧及企业服务等领域实现更高效的商业落地。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
4 月 14 日，火山引擎今日宣布正式上线Seedance 2. 0 系列API服务。该系列作为视频生成领域的全球SOTA模型，现已面向企业及个人用户全面开放，旨在通过高性能视频生成能力重塑行业工作流，探索全新的产品形态与应用场景。
技术层面，Seedance 2. 0 支持文字、图片、音频及视频四种模态的混合输入，集成了业界领先的多模态内容参考与编辑能力。相较于前代版本，新模型在复杂交互及运动场景下的可用率大幅提升，其物理准确度、画面逼真度与可控性均获得显著增强，更精准地对接工业级创作对高质量产出的严苛需求。在过去两个月的灰度测试中，该模型凭借“易出片、抽卡少”的性能表现，获得了创作者与企业客户的一致认可。
针对AI视频规模化应用中的合规难题，火山引擎同步建立了覆盖全流程的肖像与版权安全标准。用户可通过“火山方舟”控制台完成便捷的人脸验证与肖像授权，实现合规化创作。此外，平台预置了超过 1 万个涵盖不同年龄、职业的高质量虚拟人像，为用户提供丰富的创作素材库。
业内人士分析认为，Seedance 2. 0 的正式商业化，不仅标志着视频生成技术向生产力工具的实质性跨越，其配套的合规体系也为AI内容生成的良性发展树立了行业标杆。随着API服务的广泛接入，AI视频创作有望在营销、短剧及企业服务等领域实现更高效的商业落地。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
DeepMind CEO Hassabis 重磅预言：AGI 五年内到来！AI 不是普通升级，而是“十倍速工业革命”
北京时间 4 月 14 日，DeepMind 首席执行官 Demis Hassabis 在最新播客访谈中，对人工智能的当前状态与未来走向作出惊人判断。他直言，AGI（通用人工智能）有望在五年内实现，同时警告当前 AI 正处于“短期被过度炒作、长期被严重低估”的特殊阶段。
AI 革命的真正尺度：十倍工业革命，以十倍速度发生
Hassabis 强调，此次 AI 浪潮绝非普通技术迭代，而是“十倍的工业革命、以十倍的速度发生”。工业革命的副作用人类曾花百年时间消化，而这一次，所有影响将被压缩进短短十年。他将 AGI 量化描述为“10 倍工业革命、10 倍速度”，提醒业界必须提前做好应对大规模社会经济冲击的准备。
前沿四家 AI 公司差距正在拉大而非缩小
与外界普遍认为的“差距收窄”观点相反，Hassabis 指出，目前全球领先的四家 AI 公司之间的技术差距正在持续扩大。这意味着未来竞争格局将更加分化，领先者优势可能进一步固化。
当前 AI 是“参差不齐的智能”
Hassabis 用“patchy intelligence”（参差不齐的智能）来形容当下 AI 的核心特征：用某种方式提问时，AI 表现惊人；但换一种问法，同一个问题却会在最基础的环节翻车。他认为，根本原因是 AI 仍处于碎片化状态，无法像人类大脑那样将所有知识编织成连贯的整体。这一病根导致 AI 在复杂场景下的可靠性仍存在明显短板。
Scaling Laws 仍有效，但竞争规则已悄然改变
关于备受关注的 Scaling Laws（规模定律），Hassabis 表示其收益递减的现象确实存在，但“还没死”。真正的转变在于，行业竞争已从过去的“比谁钱多、算力多”转向“比谁能想出新东西”。创新能力将成为下一阶段决定胜负的关键。
AIbase 编辑点评
Hassabis 的此次访谈再次为全球 AI 圈注入强心剂，也敲响警钟。AGI 五年内到来的预判虽大胆，却与当前算力、数据和算法多线并进的现实高度吻合；同时，他对“十倍速工业革命”的警示，也提醒从业者与政策制定者，必须以更快的速度思考 AI 对就业、伦理与社会结构的深远影响。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
北京时间 4 月 14 日，DeepMind 首席执行官 Demis Hassabis 在最新播客访谈中，对人工智能的当前状态与未来走向作出惊人判断。他直言，AGI（通用人工智能）有望在五年内实现，同时警告当前 AI 正处于“短期被过度炒作、长期被严重低估”的特殊阶段。
AI 革命的真正尺度：十倍工业革命，以十倍速度发生
Hassabis 强调，此次 AI 浪潮绝非普通技术迭代，而是“十倍的工业革命、以十倍的速度发生”。工业革命的副作用人类曾花百年时间消化，而这一次，所有影响将被压缩进短短十年。他将 AGI 量化描述为“10 倍工业革命、10 倍速度”，提醒业界必须提前做好应对大规模社会经济冲击的准备。
前沿四家 AI 公司差距正在拉大而非缩小
与外界普遍认为的“差距收窄”观点相反，Hassabis 指出，目前全球领先的四家 AI 公司之间的技术差距正在持续扩大。这意味着未来竞争格局将更加分化，领先者优势可能进一步固化。
当前 AI 是“参差不齐的智能”
Hassabis 用“patchy intelligence”（参差不齐的智能）来形容当下 AI 的核心特征：用某种方式提问时，AI 表现惊人；但换一种问法，同一个问题却会在最基础的环节翻车。他认为，根本原因是 AI 仍处于碎片化状态，无法像人类大脑那样将所有知识编织成连贯的整体。这一病根导致 AI 在复杂场景下的可靠性仍存在明显短板。
Scaling Laws 仍有效，但竞争规则已悄然改变
关于备受关注的 Scaling Laws（规模定律），Hassabis 表示其收益递减的现象确实存在，但“还没死”。真正的转变在于，行业竞争已从过去的“比谁钱多、算力多”转向“比谁能想出新东西”。创新能力将成为下一阶段决定胜负的关键。
AIbase 编辑点评
Hassabis 的此次访谈再次为全球 AI 圈注入强心剂，也敲响警钟。AGI 五年内到来的预判虽大胆，却与当前算力、数据和算法多线并进的现实高度吻合；同时，他对“十倍速工业革命”的警示，也提醒从业者与政策制定者，必须以更快的速度思考 AI 对就业、伦理与社会结构的深远影响。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
斯坦福大学报告：中美 AI 性能相差无几，AI 加速普及
斯坦福发布《2026 年 AI 指数报告》，指出中美 AI 模型性能差距已基本消失，目前美国 Anthropic 领先优势仅剩 2.7%。中国在 AI 领域表现强劲，不仅 DeepSeek、阿里等机构冲进全球前十，且在论文发表、专利产出、工业机器人装机量及公共 AI 超算数量上均位居全球第一。此外，中国职场 AI 使用率超过 80%，远高于 58% 的全球平均水平。
此外，报告显示 AI 进化正以史无前例的速度狂飙，全球超 90% 的顶尖模型在多项人类竞赛中表现优异，但呈现出“锯齿前沿”的能力不均现象。与此同时，全球 AI 算力三年增长 30 倍，企业投资翻倍至 5817 亿美元。然而，AI 对就业的冲击已显现，22 至 25 岁软件开发者岗位自 2024 年起下滑 20%，且进入美国的 AI 研究人员数量在过去一年骤降 80%。
Stanford
🌸 在花频道｜茶馆讨论｜投稿通道
via 科技圈🎗在花频道📮 - Telegram Channel
斯坦福发布《2026 年 AI 指数报告》，指出中美 AI 模型性能差距已基本消失，目前美国 Anthropic 领先优势仅剩 2.7%。中国在 AI 领域表现强劲，不仅 DeepSeek、阿里等机构冲进全球前十，且在论文发表、专利产出、工业机器人装机量及公共 AI 超算数量上均位居全球第一。此外，中国职场 AI 使用率超过 80%，远高于 58% 的全球平均水平。
此外，报告显示 AI 进化正以史无前例的速度狂飙，全球超 90% 的顶尖模型在多项人类竞赛中表现优异，但呈现出“锯齿前沿”的能力不均现象。与此同时，全球 AI 算力三年增长 30 倍，企业投资翻倍至 5817 亿美元。然而，AI 对就业的冲击已显现，22 至 25 岁软件开发者岗位自 2024 年起下滑 20%，且进入美国的 AI 研究人员数量在过去一年骤降 80%。
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美国得克萨斯州男子丹尼尔·莫雷诺-加马（Daniel Moreno-Gama）因涉嫌跨州前往加利福尼亚、企图杀害 OpenAI 首席执行官萨姆·阿尔特曼（Sam Altman），目前正面临多项联邦指控。
检方称，4 月 10 日，他在向阿尔特曼位于旧金山的住宅投掷燃烧瓶后，又试图闯入 OpenAI 总部。起诉文件显示，在总部门口，他试图用椅子砸碎玻璃门，并声称自己“是来烧毁这栋大楼并杀死里面任何人的”。
根据美国司法部公布的信息，莫雷诺-加马被控“试图通过爆炸物损毁和破坏财产”以及“持有未登记枪支”等罪名，这两项罪名的最高刑期分别为 20 年和 10 年。旧金山警方在其身上发现了多枚疑似燃烧装置、一桶煤油和一个打火机。
警方还从莫雷诺-加马处搜出一份题为《你最后的警告》（Your Last Warning）的文件。司法部称，他在 4 月 10 日还曾通过电子邮件，将类似版本的文档发送给其在得州就读过的一所大学的相关人员。这份三部分系列文档由他本人撰写，集中表达其对人工智能及多家 AI 公司高管（包括“受害者 1”，即阿尔特曼）的强烈反对立场。
起诉书摘录显示，文档第一部分标题为《你最后的警告》，署名“丹尼尔·莫雷诺-加马”。在这一部分中，他声称自己已经“杀死/试图杀死”受害者 1，并写道：“如果我要号召他人去杀人和犯罪，那我就必须以身作则，证明我对自己宣扬的信息完全真诚。”他还在文中列出了多家 AI 公司董事会成员、首席执行官及投资人的姓名和地址。
文档第二部分标题为《再谈我们即将到来的灭绝问题》（Some more words on the matter of our impending extinction），内容围绕他所认为的人工智能对人类构成的生存风险展开。第三部分则是一封写给受害者 1 的信，抬头为“致[受害者 1 姓名]，如果你活着看到这封信”（To [Victim-1’s name] if you make it），信中写道：“如果你侥幸活下来，我会将这视作神意，给你一个赎罪的机会……”。
目前案件仍在推进中，莫雷诺-加马将在联邦层面就针对阿尔特曼个人及 OpenAI 总部的袭击行为面对进一步的司法审理。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：cnBeta.COM)
OpenAI收购人工智能个人理财初创公司Hiro
OpenAI公司已经收购人工智能个人理财初创公司 Hiro Finance，创始人伊桑·布洛赫在本周一宣布，OpenAI向媒体确认了此事。这家初创公司得到了顶级金融科技风险投资公司 Ribbit 以及 General Catalyst 和 Restive 的支持。收购条款未披露，Hiro 也未披露其筹集了多少资金。由于 Hiro 表示其将于 4 月 20 日停止运营，并于 5月13日从服务器上删除所有数据，媒体称此为 “人才收购”。该公司成立于2023年，大约五个月前推出了其人工智能工具。Hiro 为消费者提供了由人工智能驱动的财务规划。用户输入薪资、债务和每月开销等财务信息，该应用对不同的假设情景进行建模，以帮助他们做出财务决策。
—— Techcrunch
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
OpenAI公司已经收购人工智能个人理财初创公司 Hiro Finance，创始人伊桑·布洛赫在本周一宣布，OpenAI向媒体确认了此事。这家初创公司得到了顶级金融科技风险投资公司 Ribbit 以及 General Catalyst 和 Restive 的支持。收购条款未披露，Hiro 也未披露其筹集了多少资金。由于 Hiro 表示其将于 4 月 20 日停止运营，并于 5月13日从服务器上删除所有数据，媒体称此为 “人才收购”。该公司成立于2023年，大约五个月前推出了其人工智能工具。Hiro 为消费者提供了由人工智能驱动的财务规划。用户输入薪资、债务和每月开销等财务信息，该应用对不同的假设情景进行建模，以帮助他们做出财务决策。
—— Techcrunch
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斯坦福大学报告：中美AI性能相差无几
斯坦福大学13日发布报告称，在人类评价AI回答的测试结果中，中国的顶级 AI与美国AI相差无几，中美性能差距基本消除。在AI论文和专利方面，中国的存在感也在增强。截至2024年1月，美国顶级 AI的得分比中国的顶级AI高 10%左右。这一差距逐渐缩小，由于2025年1月问世的中国AI“DeepSeek”，一举逼近至0.4%。此后，即使新的AI登场，中美之间的差距也保持在微小水平，截至2026年3月，美国Anthropic和字节跳动的AI的得分差距仅为2.7%。中国在AI学术领域也在迎头赶上。在被引用最多的前百篇论文中，中国的论文在2024年达到41篇，比上年增加7篇，缩小了与排名第一的美国(46篇)的差距。
—— 日经新闻
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
斯坦福大学13日发布报告称，在人类评价AI回答的测试结果中，中国的顶级 AI与美国AI相差无几，中美性能差距基本消除。在AI论文和专利方面，中国的存在感也在增强。截至2024年1月，美国顶级 AI的得分比中国的顶级AI高 10%左右。这一差距逐渐缩小，由于2025年1月问世的中国AI“DeepSeek”，一举逼近至0.4%。此后，即使新的AI登场，中美之间的差距也保持在微小水平，截至2026年3月，美国Anthropic和字节跳动的AI的得分差距仅为2.7%。中国在AI学术领域也在迎头赶上。在被引用最多的前百篇论文中，中国的论文在2024年达到41篇，比上年增加7篇，缩小了与排名第一的美国(46篇)的差距。
—— 日经新闻
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阿里巴巴首款具身机器人曝光:高德具身业务部将发布四足机器人
据新浪科技消息，阿里巴巴旗下高德具身业务部近期迎来重大突破，即将发布其首款硬件产品——一款四足机器人。值得注意的是，这不仅是高德在机器人领域的首次产品化尝试，更是阿里巴巴集团推出的首款具身机器人产品。
此次发布标志着高德在具身智能领域的布局进入加速期。自今年1月正式成立具身业务部以来，高德动作频频，于2月率先发布了自研具身导航基座模型“ABot-N0”及具身操作基座模型“ABot-M0”，实现了全球首个具身导航与操作的“双SOTA”表现。
据悉，该部门的探索方向涵盖了人形机器人、机器狗等多种前沿形态。依托地图导航领域的深厚积淀，高德已构建起业内规模最大的具身导航数据引擎，并在长程复杂任务处理能力上取得实质性突破，使机器人能够在开放物理环境下实现跨场景送物、跟随服务等高级功能。
行业分析认为，高德从软件模型向硬件实体的跨越，体现了阿里集团将“空间智能”转化为“具身应用”的战略意图。在长程复杂任务与动态环境感知方面的技术优势，将助力高德在竞争激烈的机器人赛道中形成独特的“导航+具身”差异化竞争力。随着首款四足机器人的落地，阿里巴巴的AI版图正式由纯数字空间延伸至具备物理交互能力的真实世界。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
据新浪科技消息，阿里巴巴旗下高德具身业务部近期迎来重大突破，即将发布其首款硬件产品——一款四足机器人。值得注意的是，这不仅是高德在机器人领域的首次产品化尝试，更是阿里巴巴集团推出的首款具身机器人产品。
此次发布标志着高德在具身智能领域的布局进入加速期。自今年1月正式成立具身业务部以来，高德动作频频，于2月率先发布了自研具身导航基座模型“ABot-N0”及具身操作基座模型“ABot-M0”，实现了全球首个具身导航与操作的“双SOTA”表现。
据悉，该部门的探索方向涵盖了人形机器人、机器狗等多种前沿形态。依托地图导航领域的深厚积淀，高德已构建起业内规模最大的具身导航数据引擎，并在长程复杂任务处理能力上取得实质性突破，使机器人能够在开放物理环境下实现跨场景送物、跟随服务等高级功能。
行业分析认为，高德从软件模型向硬件实体的跨越，体现了阿里集团将“空间智能”转化为“具身应用”的战略意图。在长程复杂任务与动态环境感知方面的技术优势，将助力高德在竞争激烈的机器人赛道中形成独特的“导航+具身”差异化竞争力。随着首款四足机器人的落地，阿里巴巴的AI版图正式由纯数字空间延伸至具备物理交互能力的真实世界。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
AI正式纳入教资考试与公共必修课:五部门联合部署，开启全民智能素养培育时代
近日，教育部、国家发展改革委、工信部、科技部及国家数据局五部门联合印发《“人工智能+教育”行动计划》（以下简称《行动计划》）。该计划旨在统筹人工智能人才培养与应用创新，目标到2030年基本形成人工智能与教育深度融合格局，构建起纵向贯通、横向联通的全学段及全社会通识教育体系，显著提升人才培养规模与质量。
《行动计划》明确了四大核心战略任务。在人才培养方面，要求基础教育开齐开足AI课程，高等教育将AI纳入公共基础课，职业教育则侧重产业转型需求;同时，将人工智能正式纳入教师资格考试与认证内容，全面升级教师队伍的数字素养。在深度融合方面，强调AI需全方位赋能学生学习、教师教学、学校治理及科研范式变革，实现课前、课中、课后的全环节智能化升级。
在基础设施建设上，国家将构筑智能教育基座，建设“教育智联网”以提供算力与模型支撑，并打造未来课堂、未来实训中心等新型教育空间。此外，计划强调打造开放生态，通过“政产学研金”协同机制培育高质量教育产品，并同步构建安全底线与教育政策制度体系，推动中国标准走向国际。
此次政策出台标志着我国“人工智能+教育”正式进入系统化落地阶段。通过将技术嵌入教育全过程，不仅能加速教育公平与个性化学习的实现，更将为国家人工智能产业的持续爆发储备关键的人才动能。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
近日，教育部、国家发展改革委、工信部、科技部及国家数据局五部门联合印发《“人工智能+教育”行动计划》（以下简称《行动计划》）。该计划旨在统筹人工智能人才培养与应用创新，目标到2030年基本形成人工智能与教育深度融合格局，构建起纵向贯通、横向联通的全学段及全社会通识教育体系，显著提升人才培养规模与质量。
《行动计划》明确了四大核心战略任务。在人才培养方面，要求基础教育开齐开足AI课程，高等教育将AI纳入公共基础课，职业教育则侧重产业转型需求;同时，将人工智能正式纳入教师资格考试与认证内容，全面升级教师队伍的数字素养。在深度融合方面，强调AI需全方位赋能学生学习、教师教学、学校治理及科研范式变革，实现课前、课中、课后的全环节智能化升级。
在基础设施建设上，国家将构筑智能教育基座，建设“教育智联网”以提供算力与模型支撑，并打造未来课堂、未来实训中心等新型教育空间。此外，计划强调打造开放生态，通过“政产学研金”协同机制培育高质量教育产品，并同步构建安全底线与教育政策制度体系，推动中国标准走向国际。
此次政策出台标志着我国“人工智能+教育”正式进入系统化落地阶段。通过将技术嵌入教育全过程，不仅能加速教育公平与个性化学习的实现，更将为国家人工智能产业的持续爆发储备关键的人才动能。
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AI医疗进入“深水区”:研究指生成式模型尚难独立承担临床推理重任
由美国麻省总医院MESH孵化器团队开展的一项针对生成式人工智能（AI）临床推理能力的最新研究显示，尽管AI在医疗领域的渗透日益加深，但在模拟真实诊疗的逻辑链条中仍存在显著短板。相关研究成果已发表于权威期刊《JAMA Network Open》，明确指出当前主流模型尚不具备独立承担临床诊疗任务的能力。
该研究选取了包括ChatGPT、DeepSeek、Claude、Gemini及Grok在内的21种大语言模型，通过29个已知临床病例进行多轮测试。实验通过逐步释放患者症状、实验室数据及影像结果，高度模拟了医生的动态诊疗过程。数据显示，在获得完整信息的前提下，所有模型给出正确最终诊断的准确率均超过90%。然而，在临床推理的核心环节——“鉴别诊断”中，超过80%的模型表现欠佳，无法对多种潜在疾病进行系统性分析与筛选。
为量化这一差异，研究团队引入了PrIME-LLM综合评价指标，覆盖从初期诊断、检查决策到治疗方案制定的全流程。评测结果显示，各模型综合得分在64%至78%之间，反映出AI更擅长在信息完备时“揭晓答案”，而非在信息不充分的情况下进行开放性逻辑推演。
尽管新一代模型在处理复杂数据资料方面较旧版本有明显进步，但研究团队强调，大语言模型目前仍定位为辅助工具，在缺乏专业监督的情况下直接用于临床实践仍具风险。这一发现为AI医疗的未来演进提供了理性坐标:从简单的“结果拟合”向复杂的“逻辑推理”跨越，将是医疗大模型迈向专业化应用的关键门槛。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
由美国麻省总医院MESH孵化器团队开展的一项针对生成式人工智能（AI）临床推理能力的最新研究显示，尽管AI在医疗领域的渗透日益加深，但在模拟真实诊疗的逻辑链条中仍存在显著短板。相关研究成果已发表于权威期刊《JAMA Network Open》，明确指出当前主流模型尚不具备独立承担临床诊疗任务的能力。
该研究选取了包括ChatGPT、DeepSeek、Claude、Gemini及Grok在内的21种大语言模型，通过29个已知临床病例进行多轮测试。实验通过逐步释放患者症状、实验室数据及影像结果，高度模拟了医生的动态诊疗过程。数据显示，在获得完整信息的前提下，所有模型给出正确最终诊断的准确率均超过90%。然而，在临床推理的核心环节——“鉴别诊断”中，超过80%的模型表现欠佳，无法对多种潜在疾病进行系统性分析与筛选。
为量化这一差异，研究团队引入了PrIME-LLM综合评价指标，覆盖从初期诊断、检查决策到治疗方案制定的全流程。评测结果显示，各模型综合得分在64%至78%之间，反映出AI更擅长在信息完备时“揭晓答案”，而非在信息不充分的情况下进行开放性逻辑推演。
尽管新一代模型在处理复杂数据资料方面较旧版本有明显进步，但研究团队强调，大语言模型目前仍定位为辅助工具，在缺乏专业监督的情况下直接用于临床实践仍具风险。这一发现为AI医疗的未来演进提供了理性坐标:从简单的“结果拟合”向复杂的“逻辑推理”跨越，将是医疗大模型迈向专业化应用的关键门槛。
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阿里千问正式上线“表格 Agent”功能。该功能支持用户通过自然语言对话，直接完成 Excel 文件的生成、信息检索及深度编辑，标志着大模型从“提供文本答案”向“交付直接成果”的进一步演进。
全场景表格处理能力
“表格 Agent”打破了传统表格处理的繁琐流程，核心能力涵盖以下三大维度:
● 零门槛信息转表格: 用户只需下达口令（如“整理最新的增值税优惠政策清单”），千问即可自动联网检索信息，并将其转化为标准的 Excel 文件供下载。
● 多轮对话内容提炼: 系统能理解多轮沟通的上下文。例如在聊完旅行攻略或学习计划后，一句话即可要求其将聊天细节汇总为包含日期、预算、备注等字段的结构化表格。
● 强大的多模态识别: 支持上传 PDF、Word、PPT 甚至手绘课表、纸质报表照片。千问能精准识别图文内容并还原为 Excel 格式，同时支持对已有表格进行“居中对齐”、“按销售额排名”等指令化操作。
技术原理:独立沙箱与智能规划
在技术实现上，千问将用户的复杂需求拆解为一条 Agent 执行链路。系统会在独立的沙箱环境中运行代码（Coding），从而生成带有真实公式、复杂排版和严密数据逻辑的专业文件。当判断现有信息不足以支撑表格生成时，Agent 还会自动触发在线检索以补充数据。
目前，千问表格 Agent 已在千问 App、网页版及 PC 客户端全面上线，所有用户均可免费体验这一生产力工具。
通过这一功能的迭代，阿里千问试图进一步降低办公门槛，让 Excel 处理不再依赖复杂的函数公式，而是成为“动动嘴”就能完成的简单任务。
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掘金大模型基建！开源中国完成数亿元 C+ 轮融资，加速打造 AI 开发者“模力方舟”
据报道，开源与 AI 基础设施服务商 开源中国（OSCHINA） 正式宣布完成 数亿元 C+ 轮融资。本轮融资由 苏创投（苏州创新投资集团有限公司） 作为联合跟投方之一，助力其进一步夯实 AI 时代的开源底座。
核心布局：从“代码托管”到“模型托管”
开源中国成立于 2008 年，目前已从单一的技术社区进化为覆盖全生命周期的研发基建平台：
● 模力方舟（Model Ark）： 2023 年起上线的重磅平台，首创全栈大模型托管服务体系。目前已汇聚 10000+ 优质模型，支持多任务形态，为行业 AI 落地提供了即插即用的基座。
● Gitee 系列平台： 作为国产代码托管的标杆，其研发运营一体化平台已深度服务于金融、军工、央企等对安全性要求极高的数字化转型领域。
● 开源生态基石： 依托 OSCHINA.NET 社区和 300 多人的专业团队，构建了强大的开发者黏性。
战略意图：人才与产业的双向奔赴
本轮融资的注入，将主要用于以下关键领域：
1. AI 基建升级： 持续优化模型托管与协作效率，降低开发者调用、训练大模型的门槛。
2. 人才培养： 打造一站式开源人才培养解决方案，覆盖全教育链条，为中国 AI 产业储备底层人才。
3. 行业渗透： 进一步强化其在郑州、深圳、广州等研发中心的辐射能力，助力更多政企客户实现自主可控的数字化转型。
行业视角：开源是 AI 进化的必经之路
在 中国互联网投资基金管理有限公司、君联资本 等一众明星机构的背书下，开源中国的成功融资反映了资本市场的共识：
● 自主可控： 在算力和算法竞争白热化的今天，拥有自主可控的代码与模型协作平台具有极高的战略价值。
● 生态护城河： 相比纯技术模型，拥有万千开发者活跃度的社区生态才是 AI 时代难以逾越的竞争壁垒。
结语：为国产 AI 铺设“高速公路”
当 开源中国 带着数亿元资金继续冲锋，国产大模型的开发将告别“单打独斗”。通过“模力方舟”，中国开发者正在构建属于自己的、更加开放且高效的 AI 未来。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
据报道，开源与 AI 基础设施服务商 开源中国（OSCHINA） 正式宣布完成 数亿元 C+ 轮融资。本轮融资由 苏创投（苏州创新投资集团有限公司） 作为联合跟投方之一，助力其进一步夯实 AI 时代的开源底座。
核心布局：从“代码托管”到“模型托管”
开源中国成立于 2008 年，目前已从单一的技术社区进化为覆盖全生命周期的研发基建平台：
● 模力方舟（Model Ark）： 2023 年起上线的重磅平台，首创全栈大模型托管服务体系。目前已汇聚 10000+ 优质模型，支持多任务形态，为行业 AI 落地提供了即插即用的基座。
● Gitee 系列平台： 作为国产代码托管的标杆，其研发运营一体化平台已深度服务于金融、军工、央企等对安全性要求极高的数字化转型领域。
● 开源生态基石： 依托 OSCHINA.NET 社区和 300 多人的专业团队，构建了强大的开发者黏性。
战略意图：人才与产业的双向奔赴
本轮融资的注入，将主要用于以下关键领域：
1. AI 基建升级： 持续优化模型托管与协作效率，降低开发者调用、训练大模型的门槛。
2. 人才培养： 打造一站式开源人才培养解决方案，覆盖全教育链条，为中国 AI 产业储备底层人才。
3. 行业渗透： 进一步强化其在郑州、深圳、广州等研发中心的辐射能力，助力更多政企客户实现自主可控的数字化转型。
行业视角：开源是 AI 进化的必经之路
在 中国互联网投资基金管理有限公司、君联资本 等一众明星机构的背书下，开源中国的成功融资反映了资本市场的共识：
● 自主可控： 在算力和算法竞争白热化的今天，拥有自主可控的代码与模型协作平台具有极高的战略价值。
● 生态护城河： 相比纯技术模型，拥有万千开发者活跃度的社区生态才是 AI 时代难以逾越的竞争壁垒。
结语：为国产 AI 铺设“高速公路”
当 开源中国 带着数亿元资金继续冲锋，国产大模型的开发将告别“单打独斗”。通过“模力方舟”，中国开发者正在构建属于自己的、更加开放且高效的 AI 未来。
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