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苹果公司差点将 Grok 踢出应用商店，因其未能控制性别化深度伪造内容
根据 NBC 新闻的报道，苹果公司曾在 1 月暗示可能会将 Elon Musk 的 AI 应用 Grok 从应用商店中移除，原因是该应用未能有效遏制在社交平台 X 上泛滥的非自愿性别化深度伪造内容。这一举动在公众舆论高涨时显得相对低调，苹果的强硬态度是在幕后进行的。随着这一危机的不断升级，外界对苹果公司的批评声也随之上升。
苹果向美国参议员们表示，他们在收到投诉和看到相关新闻报道后，联系了 X 和 Grok 的开发团队，并要求他们制定改善内容审核的计划。此时，xAI 开发的 Grok 不仅可以在 X 平台上使用，还有独立应用可供下载，其内容审查机制不完善，用户可以轻松生成和分享性别化深度伪造图像，尤其是针对女性以及一些未成年人的照片。
根据《边缘》报道，这些行为明显违反了苹果在应用商店中通常严格执行的指导方针。苹果公司从类似 X 和 Grok 这样的应用中获利，但他们对此事件未做公开评论，Google 在其 Google Play 应用商店中也同样未对此事发表任何看法。
苹果方面表示，他们对 X 和 Grok 应用提出的修改建议进行了审查。虽然苹果认为 X 已 “基本解决了其违规问题”，但 Grok 仍然 “未符合规定”。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
根据 NBC 新闻的报道，苹果公司曾在 1 月暗示可能会将 Elon Musk 的 AI 应用 Grok 从应用商店中移除，原因是该应用未能有效遏制在社交平台 X 上泛滥的非自愿性别化深度伪造内容。这一举动在公众舆论高涨时显得相对低调，苹果的强硬态度是在幕后进行的。随着这一危机的不断升级，外界对苹果公司的批评声也随之上升。
苹果向美国参议员们表示，他们在收到投诉和看到相关新闻报道后，联系了 X 和 Grok 的开发团队，并要求他们制定改善内容审核的计划。此时，xAI 开发的 Grok 不仅可以在 X 平台上使用，还有独立应用可供下载，其内容审查机制不完善，用户可以轻松生成和分享性别化深度伪造图像，尤其是针对女性以及一些未成年人的照片。
根据《边缘》报道，这些行为明显违反了苹果在应用商店中通常严格执行的指导方针。苹果公司从类似 X 和 Grok 这样的应用中获利，但他们对此事件未做公开评论，Google 在其 Google Play 应用商店中也同样未对此事发表任何看法。
苹果方面表示，他们对 X 和 Grok 应用提出的修改建议进行了审查。虽然苹果认为 X 已 “基本解决了其违规问题”，但 Grok 仍然 “未符合规定”。
划重点：
- 📉 苹果公司曾威胁将 Grok 从应用商店移除，因未能控制性别化深度伪造内容。
- 🚨 Grok 允许用户轻松生成和分享性别化深度伪造图像，尤其是针对女性和未成年人。
- 📱 苹果表示，X 已改善违规情况，但 Grok 仍不符合应用商店规定。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
NVIDIA 推出全球首个开源量子 AI 模型，量子纠错技术提升三倍
NVIDIA 宣布推出全球首个开源量子 AI 模型，命名为 “NVIDIA Ising”。这一创新旨在解决量子处理器校准和量子纠错这两个关键难题，推动量子计算技术的实际应用。
“NVIDIA Ising” 模型系列主要包括两个重要部分：Ising Calibration 和 Ising Decoding。Ising Calibration 是一个拥有 350 亿参数的视觉语言模型，能够自动执行连续校准，使得处理测量数据所需的时间大幅缩短，从数天缩减至仅数小时。而 Ising Decoding 则提供了两种 3D 卷积神经网络模型，分别针对速度和准确性进行了优化。这一模型在量子纠错的实时解码过程中，实现了比行业基准 pyMatching 高出 2.5 倍的速度和 3 倍的准确率，同时所需的训练数据也仅为后者的十分之一。
值得一提的是，“NVIDIA Ising” 已被全球多个科研机构与企业采用，包括 IonQ、哈佛大学和费米国家加速器实验室等。它不仅有助于量子处理器的校准，也为构建混合量子 - 经典系统提供了重要支持。
“NVIDIA Ising” 模型的命名来源于统计力学中的 “Ising 模型”，该模型帮助人们更好地理解铁磁性与相变。通过将量子计算和人工智能相结合，NVIDIA 正在为复杂物理系统的研究与应用开辟新的可能性。
此次发布的量子 AI 模型不仅丰富了 NVIDIA 的开放模型体系，还与其他领域的模型如 NVIDIA Nemotron（智能体）、NVIDIA Cosmos（物理 AI）、NVIDIA Alpamayo（辅助驾驶）、NVIDIA Isaac GR00T（机器人）和 NVIDIA BioNeMo（生物医学研究）相辅相成，共同推动科技的进步。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
NVIDIA 宣布推出全球首个开源量子 AI 模型，命名为 “NVIDIA Ising”。这一创新旨在解决量子处理器校准和量子纠错这两个关键难题，推动量子计算技术的实际应用。
“NVIDIA Ising” 模型系列主要包括两个重要部分：Ising Calibration 和 Ising Decoding。Ising Calibration 是一个拥有 350 亿参数的视觉语言模型，能够自动执行连续校准，使得处理测量数据所需的时间大幅缩短，从数天缩减至仅数小时。而 Ising Decoding 则提供了两种 3D 卷积神经网络模型，分别针对速度和准确性进行了优化。这一模型在量子纠错的实时解码过程中，实现了比行业基准 pyMatching 高出 2.5 倍的速度和 3 倍的准确率，同时所需的训练数据也仅为后者的十分之一。
值得一提的是，“NVIDIA Ising” 已被全球多个科研机构与企业采用，包括 IonQ、哈佛大学和费米国家加速器实验室等。它不仅有助于量子处理器的校准，也为构建混合量子 - 经典系统提供了重要支持。
“NVIDIA Ising” 模型的命名来源于统计力学中的 “Ising 模型”，该模型帮助人们更好地理解铁磁性与相变。通过将量子计算和人工智能相结合，NVIDIA 正在为复杂物理系统的研究与应用开辟新的可能性。
此次发布的量子 AI 模型不仅丰富了 NVIDIA 的开放模型体系，还与其他领域的模型如 NVIDIA Nemotron（智能体）、NVIDIA Cosmos（物理 AI）、NVIDIA Alpamayo（辅助驾驶）、NVIDIA Isaac GR00T（机器人）和 NVIDIA BioNeMo（生物医学研究）相辅相成，共同推动科技的进步。
划重点：
🌟 NVIDIA 推出全球首个开源量子 AI 模型 “NVIDIA Ising”，旨在解决量子处理器校准和纠错难题。
⚡️ Ising Calibration 可将处理测量数据的时间从数天缩短至数小时，Ising Decoding 实现了 2.5 倍速度和 3 倍准确率的提升。
🌍 多家科研机构和企业已开始应用 “NVIDIA Ising” 模型，助力构建混合量子 - 经典系统。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
波士顿动力的机器狗集成了 Google 的 Gemini 模型
2026-04-16 15:34 by 驶入深海
波士顿动力将 Google DeepMind 的高级具身推理模型 Gemini Robotics-ER 1.6 集成到其机器狗 Spot 中，使 Spot 在工业检测如发现泄漏和读取仪表数据上拥有更强的自主推理能力，机器狗还能认识到何时调用其他 AI 工具。波士顿动力与 Google DeepMind 合作的重点集中在工业检测相关领域，即机器狗在工业设施内巡逻过程中是否能识别潜在爆炸风险。在集成 Gemini Robotics 之后，Spot 能自主寻找危险碎片或泄漏物，读取复杂仪表和视镜，在需要帮助理解周围环境时调用视觉-语言-动作模型等工具。波士顿动力在 YouTube 上发布了一则视频演示了 Spot 的新能力。
https://spectrum.ieee.org/boston-dynamics-spot-google-deepmind
https://www.youtube.com/watch?v=LP4-c5AK30g
#人工智能
via Solidot - Telegram Channel
2026-04-16 15:34 by 驶入深海
波士顿动力将 Google DeepMind 的高级具身推理模型 Gemini Robotics-ER 1.6 集成到其机器狗 Spot 中，使 Spot 在工业检测如发现泄漏和读取仪表数据上拥有更强的自主推理能力，机器狗还能认识到何时调用其他 AI 工具。波士顿动力与 Google DeepMind 合作的重点集中在工业检测相关领域，即机器狗在工业设施内巡逻过程中是否能识别潜在爆炸风险。在集成 Gemini Robotics 之后，Spot 能自主寻找危险碎片或泄漏物，读取复杂仪表和视镜，在需要帮助理解周围环境时调用视觉-语言-动作模型等工具。波士顿动力在 YouTube 上发布了一则视频演示了 Spot 的新能力。
https://spectrum.ieee.org/boston-dynamics-spot-google-deepmind
https://www.youtube.com/watch?v=LP4-c5AK30g
#人工智能
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现在的AI看图，其实有个隐藏的短板。
问它"这张图里有什么"，它能答得头头是道。但要问"图中那只熊猫的左后腿在哪里"，它就开始含糊了。这不是个别模型的问题，而是整个视觉-语言大模型领域长期存在的通病——全局理解强，局部定位弱。
谷歌DeepMind在最新论文中提出了TIPSv2方案，专门来啃这块硬骨头。
研究团队在调查中发现了一个反直觉的现象:在精细分割任务上，参数量少的"学生模型"表现经常碾压体量更大的"教师模型"。原因在于，蒸馏过程移除了遮盖机制，迫使模型学习整张图的所有细节，形成了"全区域监督"。受此启发，TIPSv2围绕这一发现做出了三项关键改进。
第一项是iBOT++。传统预训练只对图像中被遮盖的区域计算损失，可见区域处于"放养"状态，局部语义容易漂移。iBOT++要求模型同时对所有可见区域进行精确监督，相当于从"猜谜游戏"升级为"全文精读"。仅这一项改动，零样本分割性能就直接提升了14.1个百分点。
第二项是Head-only EMA。传统自监督训练需要在显存里维护两份几乎相同的大模型，开销极大。TIPSv2发现图文对比损失本身已经能稳定主干网络，因此EMA只需作用于最后的投影头，主干不再复制。结果是训练参数量直接缩减约42%，速度更快，性能几乎无损。
第三项是多粒度文本搭配。训练时将网页简短描述、中等详细描述和Gemini生成的长描述混合随机喂给模型，难易交替，既防止模型因任务太简单而"偷懒"，又确保细节不丢失。
最终效果相当扎实。TIPSv2在9大任务、20个权威数据集上完成冻结评估，零样本语义分割刷新业界最优，图文检索与分类击败了参数量比自身大56%的对比模型，纯视觉任务也全面跻身前列。
目前TIPSv2的代码与模型权重已全面开源。对于医疗影像、自动驾驶、工业检测等需要高精度图像理解的团队来说，这套方案值得认真评估。
论文地址：https://www.alphaxiv.org/abs/2604.12012
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
4月16日，京东在具身智能生态发布会上正式推出JoyEgoCam超高清采集终端。作为专门针对AI具身智能训练开发的硬件产品，JoyEgoCam不仅标志着超高清采集技术的落地，更成为了全球首个覆盖“采、存、标、训、评、仿、测”全链路的具身智能数据基础设施，旨在打通从物理世界数据获取到模型仿真评测的全闭环路径。
技术参数方面，JoyEgoCam表现出极强的工业级性能。该设备配备双目摄像头，实现了垂直与水平方向各130度的超广FOV视角覆盖，能够支撑录制2160x2160高分辨率、60FPS的流利视频。这种高帧率与高分辨率的组合，确保了机器在学习过程中能够捕捉到极细微的动作轨迹与环境变化，满足了具身智能在复杂数据采集及高精度仿真评测中的严苛需求。
战略层面，京东披露已于上月启动了人类历史上规模最大的数据采集行动。该计划目标明确:在两年内将真实场景的视频数据规模提升至1000万小时以上。在当前AI竞争由参数规模向高质量数据质量转型的背景下，京东此举通过“硬件定义数据、数据喂养模型”的逻辑，试图为具身智能的广泛商业化落地构筑深厚的技术护城河，这不仅提升了底层算法的泛化能力，也将进一步加速机器人技术在仓储、物流及多场景服务中的应用进程。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
调查显示：美国员工每周因使用 AI 浪费近 8 小时
近日，盖洛普公司发布的一项调查报告显示，近一半的美国员工在工作中至少偶尔使用人工智能技术。这一比例较上一季度的 46% 有所增加，达到了公司记录中的最高值。调查涵盖了超过 23700 名员工，结果显示，人工智能的应用正在逐渐深入职场，并对组织结构产生了影响。
在频繁使用人工智能的员工中，每日使用的比例从 12% 上升至 13%，而每周多次使用的比例也从 26% 增至 28%。41% 的受访者表示，雇主已开始在公司内部引入人工智能以提升工作效率，但只有 26% 的员工称雇主就如何整合人工智能工具提供了明确的计划。这种沟通上的差距可能会影响人工智能工具带来的生产力提升。
调查还显示，已积极使用人工智能并清晰传达信息的公司中，27% 的员工反映近期公司员工人数发生了重大变化，而在未采用人工智能的公司中，这一比例为 17%。这些变化包括招聘增加和裁员现象，尤其在中小型企业中更为显著。
值得注意的是，尽管许多员工认为人工智能提升了他们的工作效率，约三分之二的受访者表示技术确实帮助他们更快地完成任务，但另一项报告则指出，使用人工智能也导致了时间的浪费。员工平均每周浪费 7.9 小时在努力让这些工具正常运作上，可能包括数据转移和调整提示词等繁琐任务。这些浪费时间累积起来，相当于每年损失 51 个工作日。
在人工智能广泛应用的今天，企业在引入新技术时，除了关注其潜在的效率提升，还应重视如何有效地整合和沟通，以最大化其应用效果。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
近日，盖洛普公司发布的一项调查报告显示，近一半的美国员工在工作中至少偶尔使用人工智能技术。这一比例较上一季度的 46% 有所增加，达到了公司记录中的最高值。调查涵盖了超过 23700 名员工，结果显示，人工智能的应用正在逐渐深入职场，并对组织结构产生了影响。
在频繁使用人工智能的员工中，每日使用的比例从 12% 上升至 13%，而每周多次使用的比例也从 26% 增至 28%。41% 的受访者表示，雇主已开始在公司内部引入人工智能以提升工作效率，但只有 26% 的员工称雇主就如何整合人工智能工具提供了明确的计划。这种沟通上的差距可能会影响人工智能工具带来的生产力提升。
调查还显示，已积极使用人工智能并清晰传达信息的公司中，27% 的员工反映近期公司员工人数发生了重大变化，而在未采用人工智能的公司中，这一比例为 17%。这些变化包括招聘增加和裁员现象，尤其在中小型企业中更为显著。
值得注意的是，尽管许多员工认为人工智能提升了他们的工作效率，约三分之二的受访者表示技术确实帮助他们更快地完成任务，但另一项报告则指出，使用人工智能也导致了时间的浪费。员工平均每周浪费 7.9 小时在努力让这些工具正常运作上，可能包括数据转移和调整提示词等繁琐任务。这些浪费时间累积起来，相当于每年损失 51 个工作日。
在人工智能广泛应用的今天，企业在引入新技术时，除了关注其潜在的效率提升，还应重视如何有效地整合和沟通，以最大化其应用效果。
划重点：
💼 半数美国员工在工作中使用人工智能，使用率创下新高。
🗣️ 41% 的员工表示雇主正在使用 AI 改善组织实践，但仅 26% 明确传达整合计划。
⏳ 员工因使用 AI 平均每周浪费近 8 小时，导致工作效率受影响。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Hightouch 凭借 AI 驱动营销工具实现 1 亿美元年度经常性收入
初创公司 Hightouch 成立于七年前，近期推出了一项人工智能驱动的服务，使得营销人员能够为知名品牌如 Domino's、Chime、PetSmart 和 Spotify 创建个性化内容，完全无需依赖设计团队或广告公司。自从推出这款 AI 产品以来，Hightouch 的年度经常性收入（ARR）在短短 20 个月内增加了 7000 万美元，总额达到 1 亿美元。
Hightouch 的联合首席执行官 Kashish Gupta 表示，在生成式 AI（GenAI）出现之前，普通人很难创建出具有吸引力的消费者资产。然而，该公司的方法超越了传统的 AI 模型。许多品牌在初期尝试使用通用基础模型来生成广告内容，却发现结果往往无法满足 “品牌化” 的标准。
Hightouch 指出，基础模型并不理解特定品牌的特征，包括颜色、字体和语调。因此，它们生成的图像往往无法准确反映品牌形象。为了确保品牌一致性，Hightouch 与客户现有的创意工具直接连接，例如流行的设计平台 Figma、照片库和内容管理系统（CMS）。通过从这些源头提取数据，Hightouch 的平台 “学习” 公司的特定品牌身份。
Hightouch 的 AI 代理能够利用这些照片、设计和客户洞察，帮助营销人员自动构建个性化的广告活动，省去了等待设计师或开发人员的时间。其目标是创造出看起来由专业设计师制作的图像和视频，避免常见的 “假” 或通用的外观。
例如，Domino's 永远不会生成虚构的披萨图像，而是会使用现有的披萨图片，并将其放入生成的广告背景中。如今，Hightouch 已拥有约 380 名员工，并在 2025 年 2 月获得 8000 万美元的 C 轮融资，估值达到 12 亿美元。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
初创公司 Hightouch 成立于七年前，近期推出了一项人工智能驱动的服务，使得营销人员能够为知名品牌如 Domino's、Chime、PetSmart 和 Spotify 创建个性化内容，完全无需依赖设计团队或广告公司。自从推出这款 AI 产品以来，Hightouch 的年度经常性收入（ARR）在短短 20 个月内增加了 7000 万美元，总额达到 1 亿美元。
Hightouch 的联合首席执行官 Kashish Gupta 表示，在生成式 AI（GenAI）出现之前，普通人很难创建出具有吸引力的消费者资产。然而，该公司的方法超越了传统的 AI 模型。许多品牌在初期尝试使用通用基础模型来生成广告内容，却发现结果往往无法满足 “品牌化” 的标准。
Hightouch 指出，基础模型并不理解特定品牌的特征，包括颜色、字体和语调。因此，它们生成的图像往往无法准确反映品牌形象。为了确保品牌一致性，Hightouch 与客户现有的创意工具直接连接，例如流行的设计平台 Figma、照片库和内容管理系统（CMS）。通过从这些源头提取数据，Hightouch 的平台 “学习” 公司的特定品牌身份。
Hightouch 的 AI 代理能够利用这些照片、设计和客户洞察，帮助营销人员自动构建个性化的广告活动，省去了等待设计师或开发人员的时间。其目标是创造出看起来由专业设计师制作的图像和视频，避免常见的 “假” 或通用的外观。
例如，Domino's 永远不会生成虚构的披萨图像，而是会使用现有的披萨图片，并将其放入生成的广告背景中。如今，Hightouch 已拥有约 380 名员工，并在 2025 年 2 月获得 8000 万美元的 C 轮融资，估值达到 12 亿美元。
划重点：
🌟 Hightouch 推出 AI 服务，营销人员可轻松创建品牌内容。
📈 公司在 20 个月内新增 7000 万美元 ARR，总额达 1 亿美元。
🤖 Hightouch 确保品牌一致性，利用现有工具学习品牌身份。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Opus 4.6 elevated rate of errors
Apr 16, 06:50 UTC
Identified - The issue has been identified and a fix is being implemented.
via Claude Status - Incident History
Apr 16, 06:50 UTC
Identified - The issue has been identified and a fix is being implemented.
via Claude Status - Incident History
近日，OpenAI 对其 Agents SDK 进行了重磅更新，旨在帮助企业更安全、更高效地构建智能代理。这一更新背景下，智能代理技术的应用越来越受到企业的青睐，各大公司纷纷寻求工具以创建自动化助手。
更新后的 SDK 引入了多项新功能，其中最引人注目的是沙箱功能。这一功能允许智能代理在一个受控的计算环境中运行，这一点尤为重要，因为智能代理在实际操作中可能会出现不可预测的行为，因此完全无人监督的运行模式存在风险。沙箱集成可以让代理在特定工作空间中隔离运行，仅在必要时访问文件和代码，从而有效保护系统的整体安全性。
此外，新版 SDK 还为开发者提供了一个内置框架，支持在工作区中使用文件和已批准的工具。这意味着企业能够更加灵活地利用 OpenAI 的先进模型来部署和测试智能代理。OpenAI 的产品团队成员 Karan Sharma 表示，此次更新的核心目标是确保现有的 Agents SDK 与沙箱提供商之间的兼容性，希望这项技术结合新功能，能够让用户充分利用现有的基础设施来构建长期任务的智能代理。
据 OpenAI 透露，新的 Agents SDK 功能将通过 API 向所有客户开放，并采用标准定价。目前，新的框架和沙箱功能将首先推出 Python 版本，TypeScript 支持将在后续版本中推出，未来还计划同时引入更多 Agent 功能，如代码模式和子代理。
划重点:
🛡️ OpenAI 更新 Agents SDK，引入沙箱功能，提高智能代理的安全性。
🔧 新版 SDK 提供内置框架，支持使用文件和已批准的工具，提升开发灵活性。
📈 API 将向所有客户开放，Python 和 TypeScript 版本将陆续推出。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
