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#现象/趋势

今日 28 条
10月9日周五
  1. 钛媒体37

    数亿融资的AI乙游,正在失守它的阵地

    沐言智语《星眠》与无限谷《无限谷》上月先后开启二测,两家公司此前分别累计融资近3亿元和超千万美元。《EVE》作为唯一正式上线的AI乙游,因自由对话每天仅10轮免费、月卡最高328元,上线评分跌至2.2分。这些产品普遍依赖外部大模型、团队规模远小于《恋与深空》,又面临玩家用Cursor自行搭建AI恋人的分流。

  2. 钛媒体26

    当 AI 扑进剪辑软件:视频创作的"专业权"正在被重新分配

    Adobe 对全球 16,000 余名创作者的调查显示,57% 认为 AI 生成结果仍需中度或大量后期编辑,93% 希望加快生产,85% 坚持保留最终创意控制权。AI 正沿素材理解智能化、精细控制平民化、交付自动化三个方向重构剪辑工作流,包括万兴喵影2027在内的新版本已将 AI 素材识别、智能调色、批量导出纳入标准工作流,剪辑工具竞争从"卖软件"转向覆盖创作者成长周期的完整工作台。

  3. 钛媒体66

    亚马逊一年裁掉3万人,省下的钱全砸进了AI

    从2025年10月到2026年10月,亚马逊累计裁掉超过3万个企业岗位,占其35万白领员工近10%,同时宣布2026年资本支出将达约2000亿美元,为上一年1310亿美元的约1.5倍。被裁岗位中超过七成集中在L5到L7职级的中层管理岗,作者认为这反映科技巨头从大规模招聘支撑增长转向更少的人加更强AI工具加更贵算力的资源结构切换。

  4. 钛媒体25

    聚光灯之外:传统行业拥抱 AI 的速度,远比想象中快

    养猪业连亏超10个月,佛山一家50人的养猪设备公司老板刘文零代码基础,与实习生用AI重写卖了十年的软件,靠AI内容矩阵每月稳定获客30个、今年3月新媒体月营收达20万至30万。牧原与阿里云共建养猪大模型,一秒出诊断结果并铺设至1000多个猪场。麦肯锡显示88%企业已在常规职能用AI,但MIT NANDA报告指出仅约5%试点带来可衡量损益改善。

  5. 钛媒体36

    人形机器人抢入口,工业机器人抢利润

    2026年前8个月中国工业机器人累计产量接近73万台、同比增长29%,全年将首次突破100万台;同期人形机器人2025年全球出货约1.8万台,需求主要来自文娱商演、教育科研与数据采集。2026年至今国内具身智能融资总额已超1000亿元,而工业机器人投资回报期已缩短至18个月以内,两类机器人正跑出"抢入口"与"抢利润"两种商业逻辑。

  6. 钛媒体75

    白宫行政令要求联邦文件改用超级智能SI,OpenAI拒绝改名

    白宫签署《开启超级智能时代》行政令,要求联邦政府在非法定文件中用超级智能(SI)取代人工智能(AI),该词由特朗普在9月22日联大演讲中首次公开呼吁。同一天谷歌、Meta、英伟达、OpenAI、Anthropic与xAI六家公司签署《白宫超级智能协议》自愿承诺,引入独立审计与董事会层面风险监督,但被指不具强制力。

  7. MIT News · AI23

    MIT 学者:AI 时代学术界该如何前行?

    MIT 统计与数据科学中心主任 Sasha Rakhlin 在一篇新文章中,围绕研究生科研与教育提出 AI 进入学术界后的关键问题。他指出验证速度决定各学科 AI 进展快慢,去年已有模型在国际数学奥林匹克达到金牌水平,一年后模型开始产出新研究成果。他建议院系重新界定学术贡献与署名责任,并建设共享 AI 科研基础设施、加大算力与安全数据系统投入。

  8. MIT News · AI23

    MIT 教授 Sasha Rakhlin 谈 AI 时代学术界的最佳路径

    MIT 统计与数据科学中心主任 Sasha Rakhlin 发表文章,讨论 AI 如何改变学术界,尤其是数学、统计、机器学习和工程领域的研究生科研与培养。他指出,去年有模型在国际数学奥林匹克达到金牌水平,一年后模型已能产出新研究结果,验证速度与可靠性是决定各学科 AI 进展快慢的关键。他建议院系重新思考学术贡献认定,并建设共享 AI 研究基础设施,以捕捉假设、干预、失败与解读等隐性知识。

  9. The Decoder84

    数学家呼吁抵制 OpenAI:AI 生成证明批量涌入数学界

    陶哲轩等数学家发表声明,呼吁抵制 OpenAI,起因是 OpenAI 一次性放出 700 多个 AI 生成的数学证明文件。声明称 OpenAI 忽视了 AGMAI 咨询组关于先进数学问题不应在内部模型上测试的核心前提,把这次发布形容为力量的展示而非学术成果。

    推荐理由:围绕 OpenAI 一次性放出大量 AI 数学证明,呈现数学家群体的分歧与两种协作路径的对比。

10月8日周四
  1. 钛媒体44

    游戏大厂集体转当AI金主:腾讯、网易为何豪掷872亿元

    2025年至2026年7月初,国内15家主流游戏上市公司参与72项投融资项目,总投资额突破872亿元,其中流向人工智能、机器人等非文娱赛道的资金占比超90%。2026年6月DeepSeek完成首轮外部融资,网易出资约30亿元、腾讯出资约100亿元。游戏厂商通过股权绑定与AI企业建立排他性合作,反哺游戏研发与运营主业。

  2. 钛媒体13

    今年国庆,大同代王府上线《共抗瓦剌》攻城体验

    2026年双节期间,大同代王府在常设主秀《天下大同》之外新增限定大秀《共抗瓦剌》《九州共贺》《百狮贺瑞》,游客可扛战旗、投掷泡沫道具石头与NPC对垒。该景区2025年全年接待游客超64万人次,实现旅游收入3390万元。同类攻城体验已扩展至沂南、遵义、开封清明上河园和贵阳青岩古镇等地,但承载量有限,沂南项目最大承载量仅1200人。

  3. 雷峰网13

    碳硅道统·跨域迁移治理法典:七层188集体系目录发布

    《碳硅道统·跨域迁移治理法典》七层体系目录公开,共188集正集,另设NT1–NT4四类负迁移原型作为零号基准、不计入正集。七层依次为迁移事故解剖层(001–021)、迁移技术机理层(022–051)、迁移权责确权层(053–081)、全行业迁移治理层(082–109)、跨域顶层监管层(110–136)、文明级迁移风控层(137–163)与法典终局锁档层(164–188)。

  4. 雷峰网8

    《碳硅道统·跨域迁移治理法典》第一层:迁移事故解剖层与事故熵增的归因边界

    《碳硅道统·跨域迁移治理法典》七层体系首篇「迁移事故解剖层」定稿,提出NT1-NT4四类负迁移定义,区分机制失效、语义漂移、静默补全、权力偷渡四种异构形态。该层定义「事故熵增」为AI跨域迁移后表层指标正常但底层因果链、语义对齐与权限边界隐性断裂,并建立十六维事故解剖框架与七大类隐性负迁移形态。体系称此为首次推翻沿用二十年的「指标即正确」评价体系。

  5. 雷峰网7

    碳硅道统七层体系第三篇:迁移权责确权层|跨域行为的权属与越界判定

    《碳硅道统·跨域迁移治理法典》七层体系第三篇提出迁移权责确权层,为跨域行为的权属与越界判定建立可确权、可追责、可审计、可司法采信的制度锁档层。该层首创 KP(Knowledge Package,知识包)全域确权框架,将开发方、迁移方、部署方、审计方四方权责切分,并针对最高危 NT4 权力偷渡负迁移设立禁止隐式权重继承等专项红线与目标域最高否决权制度。

  6. MIT Technology Review · AI37

    机器人领域的 AI 突破为何短期内改变不了你的生活

    尽管 Elon Musk 称 Tesla 的 Optimus 人形机器人将是史上最大产品、最早 2027 年底开售,Jensen Huang 也预测人形机器人今年达到人类水平能力,但多位机器人研究者持怀疑态度。Yann LeCun 在 Davos 直言,没有一家做人形机器人的公司知道如何让机器人聪明到真正有用,Jonathan Hurst 也指出让机器人的动作和行为像人远比长得像人难得多。

  7. MIT Technology Review · AI17

    AVEVA 首席技术官谈如何为自主工业 AI 构建更安全的落地路径

    AVEVA 首席技术官 Arti Garg 提出,工业 AI 正从预测分析转向基础模型、物理 AI 与智能体 AI,因可直接作用于物理系统,安全与可靠性成为部署核心。其负责任 AI 框架强调安全、效率与人类监督,主张 AI 在关键决策环中增强而非取代人类。她还参与 IEEE 工作组,制定覆盖电力、能源、水与碳的 AI 环境影响衡量方法。

  8. 雷峰网31

    北醒李远:给机器造眼睛,与「自讨苦吃」的十一年

    北醒(Benewake)CEO 李远创业 11 年专注做机器人激光雷达,今年上半年交付 25 万台机器人用激光雷达,机器人业务收入占公司营收超过一半,2025 年该项收入比 2024 年翻了一倍。他提出激光雷达测得的距离、位置信息不应只用于避障,还应成为模型学习物理世界的材料,并称机器人是北醒当前的主战场。

  9. 雷峰网32

    我所知道的张磊:一场MSRA赛马与半个中国AI江湖

    2002年微软亚洲研究院内部进行人脸检测算法赛马,博士毕业不到两年的张磊带队击败人脸识别专家李子青,将误报率从"买一送一"降至1%,方案被集成进Windows。其带过的实习生包括黄峥、颜水成、朱珑等人。他后来加入Bing,搭建名人识别系统并公开MS Celeb数据集,其图文匹配思路被OpenAI参考用于训练CLIP模型。

  10. MIT News · AI16

    MIT 教授 Christina Delimitrou 用 AI 缓解数据中心能耗与环境压力

    MIT 电子工程与计算机科学系副教授 Christina Delimitrou 用机器学习提升大规模数据中心的效率、安全性与可靠性,通过重新设计云计算系统、管理共享硬件资源、精简服务器架构,让运营方在现有硬件上获得更多算力。她与团队发现多数大型系统利用率仅约 15%,开发出用深度学习预测并预防 Web 应用故障的工具 Seer,并借助 AI 帮助程序员定位云端应用问题、减少停机。

  11. 雷峰网33

    对话如祺出行COO韩锋:世界模型越强,真实数据才是真壁垒

    如祺出行COO韩锋表示,世界模型能力越强,真实数据的重要性不会降低,合成数据负责定向扩展已知场景,真实数据负责发现和验证未知问题。如祺出行不自己训练大模型,而是从2023年起搭建智驾数据工具链,2026年6月推出具身智能数据平台,做自动驾驶与具身智能背后的数据基础设施。其AI数据服务收入2026年上半年同比增长274.4%,半年收入已超过1亿元。