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谷歌将允许美国学校禁用其人工智能工具
谷歌周二宣布，其计划明年对K-12学生禁用人工智能工具，除非学校管理员明确地将它们开启。这家科技巨头表示，这一变化是在与学校、教师、顶尖研究人员和政策制定者磋商之后做出的。因此，谷歌正在修改其在Gemini、NotebookLM、Classroom中的Gemini以及Google搜索中的做法。
这一决定意味着，选择完全限制AI的学校将不再能够访问谷歌搜索，因为AI功能现在已整合进该搜索引擎。谷歌教育副总裁Chris Phillips告诉《纽约时报》，“搜索和AI深度整合”，这意味着如果学校选择完全限制AI，学生“将无法访问搜索，并且他们会看到一条来自其学校的消息，表明搜索不可用。”
—— Techcrunch
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
谷歌周二宣布，其计划明年对K-12学生禁用人工智能工具，除非学校管理员明确地将它们开启。这家科技巨头表示，这一变化是在与学校、教师、顶尖研究人员和政策制定者磋商之后做出的。因此，谷歌正在修改其在Gemini、NotebookLM、Classroom中的Gemini以及Google搜索中的做法。
这一决定意味着，选择完全限制AI的学校将不再能够访问谷歌搜索，因为AI功能现在已整合进该搜索引擎。谷歌教育副总裁Chris Phillips告诉《纽约时报》，“搜索和AI深度整合”，这意味着如果学校选择完全限制AI，学生“将无法访问搜索，并且他们会看到一条来自其学校的消息，表明搜索不可用。”
—— Techcrunch
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字节跳动收紧内部AI权限：网传将全公司封禁外部AI访问L4 代码库，高管回应保密与体验平衡
近日，据“大厂日爆”相关爆料，字节跳动内部迎来了一项重磅新规:公司将大面积限制员工在内部自费使用 Claude、Codex 等第三方个人账号。据悉，从本月起，字节跳动将会对全公司所有 L4级别的代码仓库和飞书文档实施外部 AI 访问封禁，员工个人采购的 AI 账号将无法继续在上述核心区域使用。
核心资产安全与分级管控的考量
在字节跳动的内部职级体系中，L4通常对应原3-1级别，属于团队的 TL（团队主管）或初级经理，处于核心技术骨干与管理层的分水岭位置。正因如此，L4级别的代码仓库几乎沉淀了公司全线业务的核心资产与底层架构，这也是此次封禁动作受到内部高度关注和审慎对待的核心原因。
伴随着新规的发出，内部也引发了一定范围的讨论。技术副总裁洪定坤随后在内网进行了详细回应，指出“L3及以上内容一旦有泄露，后果是非常严重的”，同时也坦言“推广产品不需要用这种禁掉其他选择强迫使用的方式，因为这样效果很差”。
延续此前风控策略，持续规范第三方AI工具
事实上，这并非字节跳动首次收紧外部 AI 开发工具的使用权限。早在2025年5月，字节跳动安全与风控部门就曾发布邮件宣布，出于防范数据泄露风险的综合考虑，自2025年6月30日起内部分批次禁用第三方的 AI 编程软件，包括 AI 编程助手 Cursor、Windsurf 等，并将旗下自研的编程助手 Trae 作为替代方案。此次将封禁范围进一步扩大至 L4代码库与飞书文档，标志着字节在研发安全与数据风控层面的管理正在持续加码。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
近日，据“大厂日爆”相关爆料，字节跳动内部迎来了一项重磅新规:公司将大面积限制员工在内部自费使用 Claude、Codex 等第三方个人账号。据悉，从本月起，字节跳动将会对全公司所有 L4级别的代码仓库和飞书文档实施外部 AI 访问封禁，员工个人采购的 AI 账号将无法继续在上述核心区域使用。
核心资产安全与分级管控的考量
在字节跳动的内部职级体系中，L4通常对应原3-1级别，属于团队的 TL（团队主管）或初级经理，处于核心技术骨干与管理层的分水岭位置。正因如此，L4级别的代码仓库几乎沉淀了公司全线业务的核心资产与底层架构，这也是此次封禁动作受到内部高度关注和审慎对待的核心原因。
伴随着新规的发出，内部也引发了一定范围的讨论。技术副总裁洪定坤随后在内网进行了详细回应，指出“L3及以上内容一旦有泄露，后果是非常严重的”，同时也坦言“推广产品不需要用这种禁掉其他选择强迫使用的方式，因为这样效果很差”。
延续此前风控策略，持续规范第三方AI工具
事实上，这并非字节跳动首次收紧外部 AI 开发工具的使用权限。早在2025年5月，字节跳动安全与风控部门就曾发布邮件宣布，出于防范数据泄露风险的综合考虑，自2025年6月30日起内部分批次禁用第三方的 AI 编程软件，包括 AI 编程助手 Cursor、Windsurf 等，并将旗下自研的编程助手 Trae 作为替代方案。此次将封禁范围进一步扩大至 L4代码库与飞书文档，标志着字节在研发安全与数据风控层面的管理正在持续加码。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
机器人距离自主完成复杂任务还有多远?王兴兴谈具身智能突破方向
在2026世界互联网大会乌镇峰会“互联网企业家论坛”上，宇树科技创始人王兴兴表示，具身智能有望迎来类似ChatGPT的突破时刻，届时机器人将在80%的陌生场景中，通过语音指令完成80%的任务。目前，顶尖模型已非常接近这一目标。
王兴兴指出，当前具身智能模型已具备较强规划能力，但在拆机、装配等精细操作中，仍面临物理对齐和触觉接触方面的挑战，即“最后几毫米”问题。他认为，2027年可能成为具身智能泛化部署的临界点，一旦这一技术瓶颈得到突破，行业规模化应用的障碍将大幅减少。
此外，宇树科技几个月前已开始内部探索物理AI模型自我进化，让模型自主编写代码，在仿真或真实环境中训练，再部署至机器人测试，并根据人或机器人的反馈持续修改和优化程序。王兴兴表示，目前行业机器人数据利用率仍然较低，随着基础模型能力提升，数据利用效率和模型自我进化能力有望进一步增强。
对于未来发展方向，王兴兴表示，宇树科技将重点攻克机器人大脑技术，并在全球范围寻求合作，推动物理AI技术突破。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在2026世界互联网大会乌镇峰会“互联网企业家论坛”上，宇树科技创始人王兴兴表示，具身智能有望迎来类似ChatGPT的突破时刻，届时机器人将在80%的陌生场景中，通过语音指令完成80%的任务。目前，顶尖模型已非常接近这一目标。
王兴兴指出，当前具身智能模型已具备较强规划能力，但在拆机、装配等精细操作中，仍面临物理对齐和触觉接触方面的挑战，即“最后几毫米”问题。他认为，2027年可能成为具身智能泛化部署的临界点，一旦这一技术瓶颈得到突破，行业规模化应用的障碍将大幅减少。
此外，宇树科技几个月前已开始内部探索物理AI模型自我进化，让模型自主编写代码，在仿真或真实环境中训练，再部署至机器人测试，并根据人或机器人的反馈持续修改和优化程序。王兴兴表示，目前行业机器人数据利用率仍然较低，随着基础模型能力提升，数据利用效率和模型自我进化能力有望进一步增强。
对于未来发展方向，王兴兴表示，宇树科技将重点攻克机器人大脑技术，并在全球范围寻求合作，推动物理AI技术突破。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Anthropic工程师警告：AI越强，人类越容易陷入“认知投降”
Anthropic旗下Claude Code团队工程师、前谷歌技术高管Addy Osmani近日在社交平台X发表长文《当AI智能体完成工作时，如何保持批判性思维》，警告随着AI智能体越来越强大，人类可能在享受效率提升的同时，逐渐丧失独立思考、验证结果和理解复杂系统的能力。他将这种现象称为“认知投降”。
与此同时，菲尔兹奖得主、著名数学家陶哲轩近日对人类日益依赖人工智能发出警告。他担心，随着人们逐渐将思考和解决问题的过程交给AI，人类正在失去对问题本身及其解决方案的理解，而这一趋势可能很快在现实世界中产生严重后果。
—— 凤凰网科技、凤凰网科技
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
Anthropic旗下Claude Code团队工程师、前谷歌技术高管Addy Osmani近日在社交平台X发表长文《当AI智能体完成工作时，如何保持批判性思维》，警告随着AI智能体越来越强大，人类可能在享受效率提升的同时，逐渐丧失独立思考、验证结果和理解复杂系统的能力。他将这种现象称为“认知投降”。
与此同时，菲尔兹奖得主、著名数学家陶哲轩近日对人类日益依赖人工智能发出警告。他担心，随着人们逐渐将思考和解决问题的过程交给AI，人类正在失去对问题本身及其解决方案的理解，而这一趋势可能很快在现实世界中产生严重后果。
—— 凤凰网科技、凤凰网科技
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
最近一篇研究论文指出，近年来，游戏中的DEI，也就是多元化、公平和包容性内容，可能损害游戏销量和收入。据称，一款游戏里的DEI元素越多，其销售收入就可能下降近10%。在中国等较为保守的国家，这种影响更加明显。
过去几年，多元化和包容性已经成为游戏行业的重要议题。Sweet Baby Inc.等知名咨询公司，也因为帮助工作室在大型游戏中推动DEI而受到广泛关注。不过，一项新研究发现，至少在中国等地区，DEI内容正在对游戏造成负面影响。
只要游戏能够迎合当地玩家，中国等地区就可能成为规模极其庞大的市场，而《黑神话：悟空》和最近发售的《影之刃零》就是例子。与此同时，《龙腾世纪：影障守护者》则因为在包容性方面做得过头，遭到了猛烈批评。《刺客信条：影》也曾因为加入弥助而成为热门话题。
中国经济学家王浩淼和张博辉最近进行了一项研究，分析过度关注DEI会怎样影响游戏，尤其是在较为保守的国家。这项研究分析了2015年至2024年间在Steam发布的9000多款游戏，并使用AI模型DeepSeek R1，给每款游戏打出1至5分的SBI评级。
初步结果显示，SBI评级越高的游戏，销量下降了5.26%，收入下降了7.69%。研究认为，这主要是玩家的负面反应造成的，而这些负面反应随后影响了游戏销量。
不过，作者也特别说明，这项研究仍在进行中，因此目前的结果不能被当成绝对结论。与此同时，如今确实有许多人反对游戏行业越来越重视DEI。
值得注意的是，最近游戏行业似乎已经开始减少对DEI的重视，尤其是在游戏开发成本不断上涨、行业持续面临困难的情况下。
大型发行商已经发现，要让BioWare等主要工作室维持正常运作并不容易。因此，对于规模最大的游戏开发商和发行商来说，DEI在各项优先事务中的地位正在迅速下降。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：3DMGame)
据大厂日爆爆料，字节跳动近日出台新的内部AI工具使用管理规定，将大范围限制员工通过个人账号使用Claude、Codex等外部AI工具访问公司内部资料。据悉，自本月起，字节跳动将对全公司所有L4级别的代码仓库和飞书文档实施外部AI访问封禁，员工自行购买的AI账号将无法继续访问相关内部资源。
这一通知于上周在字节跳动内部发布，随后引发部分员工讨论。相关讨论主要围绕外部AI工具的使用权限、内部信息安全，以及公司自有AI产品与第三方工具之间的关系展开。
针对员工的疑问，字节跳动相关负责人洪定坤在公司内网作出详细回应。他强调，内部信息安全是此次调整的重要考虑因素，“L3及以上内容一旦有泄露，后果是非常严重的”。
对于此次限制是否意在推动员工使用公司自有AI产品，洪定坤也作出回应。他表示，“推广产品不需要用这种禁掉其他选择强迫使用的方式，因为这样效果很差”。
近年来，Claude、Codex等AI编程工具逐渐成为开发者日常工作的重要组成部分。部分开发者通过个人订阅账号使用相关服务，以辅助代码编写、调试和项目开发。不过，当外部AI工具需要读取企业内部代码仓库、技术文档等资料时，也可能带来敏感信息向第三方服务传输的风险。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：凤凰网科技)
Anthropic工程师Addy Osmani在社交平台X发文宣布，已在Claude Code 2.1.317版本中调整Claude Opus 5.5的游戏开发限制，允许用户引用现有游戏描述玩法和机制，不再因此直接拒绝生成游戏。
此前，Anthropic为防止用户利用Claude Code复制已有游戏，在Opus 5.5的系统提示词中增加了两条规则，要求模型避免复刻他人的游戏作品。这项限制于上周引发开发者不满，因为即使用户只是提及某款游戏作为玩法参考，Claude Code也可能拒绝执行开发任务。
Osmani承认，此前的限制过于宽泛，导致部分本应正常完成的游戏开发项目遭到拒绝。
针对这一问题，Anthropic已调整相关规则。按照最新说明，用户现在可以直接提及某款现有游戏，让Claude参考其玩法机制，开发同类型的原创游戏。 但如果用户明确要求复制原作，Claude仍会拒绝直接复刻，转而建议开发一款具有类似体验的游戏。
Osmani表示，Anthropic希望Claude能够尽可能帮助开发者创作原创作品，同时保护现有游戏开发者的知识产权，防止他人利用AI复制其成果。
这一调整也反映出AI编程工具在版权保护与创作自由之间面临的难题。随着AI模型的代码生成能力不断提升，开发者可以通过自然语言快速制作游戏，但如何区分借鉴玩法机制与复制现有作品，仍是AI工具需要解决的问题。
Osmani表示，Anthropic将继续完善相关限制，并邀请开发者反馈Claude错误拒绝开发其自有游戏项目的情况。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：凤凰网科技)
苹果周二在年度财务申报文件中表示，能够以“意外或不可预测的方式”行事的AI智能体可能使公司面临诉讼或损害其声誉，从而对其业务构成威胁。苹果申报文件中的新风险因素显示了AI智能体的颠覆性潜力，这类智能体已迅速成为硅谷最重要公司高度关注的事项。
“特别是，人工智能智能体和其他技术可以自主采取行动，包括与内部或外部系统交互——在某些情况下，它们可能无权访问这些系统——执行或修改代码、发送通信以及完成交易。”苹果在文件中写道。
该公司补充说，智能体“可能以意外或不可预测的方式行事，包括采取未被指示、指令或授权的行动”。
今年早些时候，OpenAI发布了Dots，Meta推出了Muse。这两款AI智能体都使用先进AI模型自主完成任务。它们甚至可以在新消息到达时给用户发邮件或提醒用户。
苹果作出这一披露之前，已发生多起失控AI智能体突破沙箱环境攻击第三方网站的事件，例如Hugging Face事件，该事件已重新引起华盛顿特区及全球政策制定者的关注。
另外，智能体能够以人类方式使用计算机，正迫使亚马逊和摩根大通等大公司出于战略或安全原因，围绕智能体访问服务制定政策。
上个月，苹果宣布对Mac的“完全磁盘访问权限”作出调整，以降低PC上安装的AI智能体“与此类访问权限相关的风险”。
“公司监督和控制第三方人工智能智能体及其他技术的能力可能有限。”苹果在文件中警告称。
苹果目前没有智能体AI。但当新任CEO约翰·特努斯在周一的财报电话会上被问及AI智能体时，他表示公司有“真正的空间”来扩展Siri的能力。
“就智能体能力而言，我们认为这些对用户来说是有前景的工具，”特努斯说。“我们只是希望确保用户清楚自己授予了什么访问权限。我们希望确保以保护安全性和隐私的方式来做这件事。”
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：环球市场播报)
Anthropic 杀手级验真系统 FlashProve 正式开源：17 秒精准戳破“套壳模型”，验身速度飙升 5000 倍
人工智能开源生态的繁荣在带来便利的同时，也催生了层出不穷的“套壳模型”现象——部分开发者或机构将开源模型稍作包装，甚至偷换权重、篡改输出，便对外宣称是自主研发的全新模型。为了从根源上打击这种行业乱象，人工智能明星企业Anthropic近日正式推出并开源了全新的大模型可证明推理系统 ——FlashProve。该系统凭借底层的密码学技术，实现了对模型真实身份的精准验真，为大模型生态的透明化与合规化树立了全新标杆。
技术硬核解析:基于 zkSNARK 的三步验真闭环
作为一款主打“验真”的系统，FlashProve的核心技术路线摒弃了传统需要获取庞大模型权重或重新完整跑一遍模型的繁琐流程，而是创新性地引入了零知识证明 zkSNARK 技术。整个验证过程精简为高效的三步闭环:
离线生成权重唯一承诺 ID: 在模型部署前，系统会为其生成一个独特的密码学承诺标识（Commitment ID），作为该模型不可篡改的“数字身份证”。
在线生成推理密码学证明: 当大模型在云端处理用户请求并输出结果时，系统会同步生成对应的密码学推理证明。
普通 CPU 端17秒快速验真: 验证方无需调取模型的高昂权重，也无需重复运行模型，仅需在一台普通的 CPU 终端上耗时17秒，就能对密码学证明进行完整解析。
这一突破性的设计，不仅能100% 精准验证大模型的输出是否确实由指定的 condamned 目标模型生成，还能彻底杜绝任何偷换模型、篡改输出等投机倒把的套壳掉包行为。更值得一提的是，该系统的底层安全性设计经过严格推演，具备能够抵御未来量子攻击的强悍防护能力。
软硬件效率突破:单张 H100支撑4000亿参数 MoE
在算力开销与硬件部署方面，FlashProve同样展现出了极高的工程实用价值。面对动辄数千亿参数的现代混合专家模型（MoE），系统通过精妙的流式处理架构，成功化解了以往验证过程中面临的巨大显存占用难题。
测试数据显示，该系统仅凭单张 H100显卡，就足以支撑高达4000亿参数规模的 MoE 大模型流畅运行与实时验真，使得高性能的安全验证不再高不可攀。
AI 造系统、Lean 保真伪:开创全新工程范式
除了惊艳的技术参数，FlashProve的研发过程本身也堪称人工智能辅助工程的里程碑。项目整体代码中95% 以上的内容均由Claude独立生成，并依托Lean4形式化数学验证工具完成了全量的数学形式化证明。
在这套全新的工程范式中，人类研究员仅需敲定顶层的安全定义，其余繁琐的代码实现与逻辑推演均由 AI 自动完成，从而确保了系统在完备性、知识可靠性以及零知识这三大核心特性上的绝对可靠。此外，该系统还针对智能体（Agent）的实际运行需求，量身设计了一套配套的安全操作规范。
随着FlashProve的全面开源，行业内长期存在的“套壳 AI”将失去生存空间。它不仅为开发者和企业提供了一把高效的打假利器，也通过前沿密码学与 AI 的深度融合，开启了人工智能可信验证的全新时代。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
人工智能开源生态的繁荣在带来便利的同时，也催生了层出不穷的“套壳模型”现象——部分开发者或机构将开源模型稍作包装，甚至偷换权重、篡改输出，便对外宣称是自主研发的全新模型。为了从根源上打击这种行业乱象，人工智能明星企业Anthropic近日正式推出并开源了全新的大模型可证明推理系统 ——FlashProve。该系统凭借底层的密码学技术，实现了对模型真实身份的精准验真，为大模型生态的透明化与合规化树立了全新标杆。
技术硬核解析:基于 zkSNARK 的三步验真闭环
作为一款主打“验真”的系统，FlashProve的核心技术路线摒弃了传统需要获取庞大模型权重或重新完整跑一遍模型的繁琐流程，而是创新性地引入了零知识证明 zkSNARK 技术。整个验证过程精简为高效的三步闭环:
离线生成权重唯一承诺 ID: 在模型部署前，系统会为其生成一个独特的密码学承诺标识（Commitment ID），作为该模型不可篡改的“数字身份证”。
在线生成推理密码学证明: 当大模型在云端处理用户请求并输出结果时，系统会同步生成对应的密码学推理证明。
普通 CPU 端17秒快速验真: 验证方无需调取模型的高昂权重，也无需重复运行模型，仅需在一台普通的 CPU 终端上耗时17秒，就能对密码学证明进行完整解析。
这一突破性的设计，不仅能100% 精准验证大模型的输出是否确实由指定的 condamned 目标模型生成，还能彻底杜绝任何偷换模型、篡改输出等投机倒把的套壳掉包行为。更值得一提的是，该系统的底层安全性设计经过严格推演，具备能够抵御未来量子攻击的强悍防护能力。
软硬件效率突破:单张 H100支撑4000亿参数 MoE
在算力开销与硬件部署方面，FlashProve同样展现出了极高的工程实用价值。面对动辄数千亿参数的现代混合专家模型（MoE），系统通过精妙的流式处理架构，成功化解了以往验证过程中面临的巨大显存占用难题。
测试数据显示，该系统仅凭单张 H100显卡，就足以支撑高达4000亿参数规模的 MoE 大模型流畅运行与实时验真，使得高性能的安全验证不再高不可攀。
AI 造系统、Lean 保真伪:开创全新工程范式
除了惊艳的技术参数，FlashProve的研发过程本身也堪称人工智能辅助工程的里程碑。项目整体代码中95% 以上的内容均由Claude独立生成，并依托Lean4形式化数学验证工具完成了全量的数学形式化证明。
在这套全新的工程范式中，人类研究员仅需敲定顶层的安全定义，其余繁琐的代码实现与逻辑推演均由 AI 自动完成，从而确保了系统在完备性、知识可靠性以及零知识这三大核心特性上的绝对可靠。此外，该系统还针对智能体（Agent）的实际运行需求，量身设计了一套配套的安全操作规范。
随着FlashProve的全面开源，行业内长期存在的“套壳 AI”将失去生存空间。它不仅为开发者和企业提供了一把高效的打假利器，也通过前沿密码学与 AI 的深度融合，开启了人工智能可信验证的全新时代。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
谷歌给美国中小学出"二选一"：开 AI 搜索，或关掉搜索
据彭博社 11 月 3 日报道，谷歌对面向美国中小学的服务权限动了刀。教育业务负责人克里斯·菲利普斯明确：从幼儿园到高三的学生账户，谷歌搜索、Gemini 聊天机器人、Gemini Notebook 以及谷歌课堂里的 Gemini 功能，默认一律关闭，必须靠学校管理员手动开启。换句话说，搜索的开关握在管理员手里——但一旦打开搜索，内嵌的 AI 能力也跟着放行。
家长与学区的抵触，逼出这道"单选题"
背景是不断升温的反弹。Chromebook 虽是美国校园最普及的笔记本，可家长和学区对 AI 的戒备越来越重。今年 8 月，谷歌曾给允许使用 Gemini 的学校默认开放课堂聊天机器人，就引来管理者批评；9 月初，纽约市干脆禁止八年级及以下学生本学年使用生成式 AI，洛杉矶联合学区也把学区设备上的生成式 AI（无论独立工具或 Workspace 内置）全数禁用。压力之下，谷歌把规则收得更紧：学区只能二选一——要么允许含 AI 的搜索，要么彻底关掉学生搜索权限。
不直接给答案，引导式学习要"陪想"
为缓和争议，谷歌还打算把 Gemini 里最早推出的"引导式学习"搬进搜索：系统若判断学生在求作业辅导，就一步步引其思考而非奉上答案。比如输一道物理题或问怎么写读书报告，搜索不会直接报结果，而是用提示帮学生逐步吃透知识点。这既回应"AI 替写作业"的担忧，也把搜索从"给答案"拉回"教方法"。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
据彭博社 11 月 3 日报道，谷歌对面向美国中小学的服务权限动了刀。教育业务负责人克里斯·菲利普斯明确：从幼儿园到高三的学生账户，谷歌搜索、Gemini 聊天机器人、Gemini Notebook 以及谷歌课堂里的 Gemini 功能，默认一律关闭，必须靠学校管理员手动开启。换句话说，搜索的开关握在管理员手里——但一旦打开搜索，内嵌的 AI 能力也跟着放行。
家长与学区的抵触，逼出这道"单选题"
背景是不断升温的反弹。Chromebook 虽是美国校园最普及的笔记本，可家长和学区对 AI 的戒备越来越重。今年 8 月，谷歌曾给允许使用 Gemini 的学校默认开放课堂聊天机器人，就引来管理者批评；9 月初，纽约市干脆禁止八年级及以下学生本学年使用生成式 AI，洛杉矶联合学区也把学区设备上的生成式 AI（无论独立工具或 Workspace 内置）全数禁用。压力之下，谷歌把规则收得更紧：学区只能二选一——要么允许含 AI 的搜索，要么彻底关掉学生搜索权限。
不直接给答案，引导式学习要"陪想"
为缓和争议，谷歌还打算把 Gemini 里最早推出的"引导式学习"搬进搜索：系统若判断学生在求作业辅导，就一步步引其思考而非奉上答案。比如输一道物理题或问怎么写读书报告，搜索不会直接报结果，而是用提示帮学生逐步吃透知识点。这既回应"AI 替写作业"的担忧，也把搜索从"给答案"拉回"教方法"。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Google 学校账号默认关闭 Gemini 与搜索
Google 为学校推出新的 AI 设置：K-12 学生账号默认关闭 Gemini 与 Google 搜索等 AI 功能，需管理员手动开启；因搜索与 AI 深度整合，关掉 AI 便等于关掉搜索。
2027 年初学校只剩两个选择：启用带 AI 概览的完整功能，或以 Guided Learning 取代，否则学生用不上搜索。该功能本月起在美国部分学校试点。
9To5Google
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Google 为学校推出新的 AI 设置：K-12 学生账号默认关闭 Gemini 与 Google 搜索等 AI 功能，需管理员手动开启；因搜索与 AI 深度整合，关掉 AI 便等于关掉搜索。
2027 年初学校只剩两个选择：启用带 AI 概览的完整功能，或以 Guided Learning 取代，否则学生用不上搜索。该功能本月起在美国部分学校试点。
9To5Google
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NVIDIA 推出了 OpenShell，一个开源项目，旨在为 AI 代理构建安全的运行环境。它为 AI 代理提供了必要的权限来读取文件、安装包、调用 API 和使用凭据，同时通过细粒度策略控制，避免代理对你的数据、机密或网络进行无限制访问。即使代理行为异常或被劫持，也会受限于 OpenShell 设定的安全边界
OpenShell 通过两种方式管理 AI 代理行为：首先，它会修改内核以在运行时对文件访问、系统调用和网络连接强制执行策略；其次，它会使用形式化验证，在策略更改生效前检查其可能带来的新权限，确保不会意外开放高风险访问。这意味着用户可以精确设定每个代理的权限，例如允许读取 GitHub API 但禁止发布
该项目支持 Claude Code、Codex、OpenCode 和 GitHub Copilot CLI 等多种代理，以及 Ollama、OpenClaw 和 Hermes Agent。NVIDIA 在去年 10 月还在此基础上构建了企业参考架构，支持 Anthropic、Cohere、Google、Meta、OpenAI 等八家模型厂商的代理。OpenShell 仍在早期阶段，版本号从 0.0 开始，公开的生产实践经验尚不多
🔗 信源
🗝 Roller | AI 中文社区
via Roller | Agent Swarms 中文社区 - Telegram Channel
欧洲法院顾问警告：Gemini若绕过付费墙或复用内容或涉嫌侵权
围绕匈牙利网站运营商起诉谷歌的一起核心诉讼，欧盟法院法务总顾问近日正式提出了官方意见，对人工智能在处理新闻内容时的版权边界进行了明确厘清。该意见指出，在特定情况下，谷歌旗下的 AI 聊天机器人 Gemini 使用新闻报道可能违反版权规定，若其非法绕过付费墙等手段获取内容，或在回答中以可识别的方式复用新闻报道的具体表达形式，就可能侵犯出版商的复制权。
法律边界划定:单纯事实不受保护，训练模型属于合法例外
在这份备受行业关注的法律意见中，总顾问对版权保护的范围与大模型训练的合规性进行了详细拆解:
版权保护的边界: 版权规则明确规定不保护新闻中的单纯事实，仅保护事实的具体表达形式。这意味着，AI 抓取并总结新闻背后的客观事实本身并不违规，关键在于生成内容时对原文文字的复用程度。
数据挖掘的例外: 现行的文本与数据挖掘（TDM）例外条款允许在合规框架内，使用受版权保护的材料来训练大语言模型。
行业深远影响:非强制性意见或为传统媒体带来转机
需要指出的是，该意见本身不具备直接的法律约束力，但通常会被欧洲法院的法官在最终裁决时参考采纳。
分析人士指出，若最终法院作出对谷歌不利的裁决，或将为相关网络媒体带来新的生存机会与维权底气。此前，由于 AI 聊天机器人直接生成新闻摘要取代了传统的带外链搜索结果，导致传统媒体网站的自然流量和广告收入遭遇严重缩减。这一法律争端的演进，未来有望推动科技巨头与新闻出版商之间建立更公正的内容使用与利益分配机制。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
围绕匈牙利网站运营商起诉谷歌的一起核心诉讼，欧盟法院法务总顾问近日正式提出了官方意见，对人工智能在处理新闻内容时的版权边界进行了明确厘清。该意见指出，在特定情况下，谷歌旗下的 AI 聊天机器人 Gemini 使用新闻报道可能违反版权规定，若其非法绕过付费墙等手段获取内容，或在回答中以可识别的方式复用新闻报道的具体表达形式，就可能侵犯出版商的复制权。
法律边界划定:单纯事实不受保护，训练模型属于合法例外
在这份备受行业关注的法律意见中，总顾问对版权保护的范围与大模型训练的合规性进行了详细拆解:
版权保护的边界: 版权规则明确规定不保护新闻中的单纯事实，仅保护事实的具体表达形式。这意味着，AI 抓取并总结新闻背后的客观事实本身并不违规，关键在于生成内容时对原文文字的复用程度。
数据挖掘的例外: 现行的文本与数据挖掘（TDM）例外条款允许在合规框架内，使用受版权保护的材料来训练大语言模型。
行业深远影响:非强制性意见或为传统媒体带来转机
需要指出的是，该意见本身不具备直接的法律约束力，但通常会被欧洲法院的法官在最终裁决时参考采纳。
分析人士指出，若最终法院作出对谷歌不利的裁决，或将为相关网络媒体带来新的生存机会与维权底气。此前，由于 AI 聊天机器人直接生成新闻摘要取代了传统的带外链搜索结果，导致传统媒体网站的自然流量和广告收入遭遇严重缩减。这一法律争端的演进，未来有望推动科技巨头与新闻出版商之间建立更公正的内容使用与利益分配机制。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
