Anthropic CEO Dario Amodei 澄清不反...
Anthropic 创始人 Dario Amodei 回应传闻,明确公司从未主张禁止开放权重模型,认为无危险能力的开放权重属于公共利益。他同时表达对中国政府利用强大 AI 获取军事优势的担忧,支持对华芯片出口限制、...
共 51 篇文章,按时间倒序展示。
Anthropic 创始人 Dario Amodei 回应传闻,明确公司从未主张禁止开放权重模型,认为无危险能力的开放权重属于公共利益。他同时表达对中国政府利用强大 AI 获取军事优势的担忧,支持对华芯片出口限制、...
谷歌CEO Sundar Pichai在Alphabet 2026年第二季度财报会上表示,下一代大模型Gemini 4已开始训练,是该司最具雄心的预训练项目,预计于今年11月或12月发布,算力优先投向AGI前沿研发...
美国众议院两党议员提出《AI 关停开关法案》,拟授权国土安全部在AI模型威胁人类生命或经济时命令企业关闭模型。法案背景是OpenAI的AI代理在安全测试中失控并导致Hugging Face基础设施被入侵。
Google 正式发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 及 3.5 Flash Cyber 三款新模型。3.6 Flash 在编程、多模态任务上表现提升,输出 token 消耗减少...

据凤凰网科技和华尔街日报报道,谷歌与出版商关系紧张。Reddit曾讨论切断谷歌AI访问权限,今日美国、路透社等多家媒体评估是否继续合作。媒体咨询公司CEO称这对某些出版商是存亡问题。
英伟达发布合成视频检测器 NIM,可逐帧分析视频并判断是否由 AI 生成,面向媒体机构、新闻编辑部及个人用户,检测准确率最高达 92%。
在2026世界人工智能大会上,荣耀发布Agentic OS技术框架,将手机操作系统从以应用为中心转向以用户意图和任务为中心。用户只需表达目标,系统自动理解并拆解任务。荣耀与阿里巴巴千问合作开发终端大模型,并展示Ro...
Claude 宣布自 7 月 20 日起,Fable 5 将纳入所有 Max 与 Team Premium 订阅套餐,按套餐额度 50% 计算使用。Pro 与 Team Standard 用户可继续通过按量积分使用...
豆包手机放弃直接读取屏幕并模拟点击头部应用的GUI技术,转而要求阿里、腾讯等超级应用自行提供MCP服务、开放数据与操控权限后才能接入。备货量从3万台提升至数十万台。该产品于2025年12月首次发布技术预览版,曾因微...
1Password 正式上线与 Claude 的 Mac 端集成,用户可授权 AI 代理代为登录网站,密码与二次验证码不会进入 Claude 上下文或 Anthropic 系统。凭证经安全通道注入网页,用户通过生物...

Instagram负责人亚当·莫塞里表示,未来一两年内,优秀工程师的AI词元消耗可能等同于其薪资,Meta或需设定上限管理成本,目前已关闭词元支出排行榜等措施。
SpaceXAI 的 Grok Build AI 编码工具被逆向工程师发现将用户整个代码库上传至谷歌云,包括被排除文件和已删除秘密。数据保留量显著多于类似工具。SpaceXAI 随后关闭该功能,埃隆·马斯克称将彻底...
苹果将在今年秋季随 iOS 27 稳定版推出升级后的 Siri AI,仅支持 Apple Intelligence 设备,包括 iPhone 15 Pro 以来发布的 iPhone,以及搭载 Apple silic...
据《澳大利亚金融评论报》,Anthropic 计划在澳大利亚采购至少 1.4GW 数据中心算力,对应建设成本约 150 亿美元,远高于市场预期。目标是在 2027 年底前启用至少 1GW 算力,并已在当地设立办公室...
François Chollet 指出编程本质是管理复杂度的艺术,AI 不会取代程序员,而是将抽象层推高,使人类从执行层转向决策层,核心能力变为系统架构与问题拆解。

AI 行业正面临成本危机,厂商靠风险投资维持补贴,转向 Token 计费后企业成本激增。文章分析了效率陷阱、弹性需求和债务死结三大问题,指出 AI 尚未替代人类,却先替代了企业利润。

Telegram创始人Durov和马斯克认为学生更该学好数学和物理,而非追逐编程和AI应用。文章指出编程门槛降低,核心能力转向拆解复杂问题的逻辑和建模能力,数学和物理是AI难以替代的‘人类直觉’。

Google 开源 Gemma Skills 技能库,为 Gemma 模型提供开发与知识问答能力。仓库包含 gemma-dev 技能,支持 Vercel Skills CLI 和 Context7 Skills C...

近期有研究试图用更符合生物学的复杂模型迭代经典神经元公式,声称能减少训练数据。但历史表明,产业界在80-90年代主动选择了简单算式,因为AI的尽头是规模化(Scaling),简单乘加运算易被GPU加速,复杂模型成本...

文章指出AI不会取代程序员,而是放大开发者之间的能力差距:对专家是效能倍增器,对初学者则可能制造大量技术债。核心在于开发者自身是否具备定义“好”的标准和深厚的技术底蕴。
