《黑神话：钟馗》实机视频首曝，游戏科学CEO冯骥首度披露团队内部准则
新浪科技8月20日上午报道，游戏科学打造的"黑神话"系列第二款新作《黑神话：钟馗》于今日释出长达15分钟的实机演示片段，率先呈现了主角的战斗场景以及若干剧情内容。官方表示，该视频来自开发中的版本，运行时的屏幕宽高比设定为21:9。由于产品尚处早期研发阶段，最终上线内容可能与现版本存在差异。据悉，《黑神话：钟馗》系游戏科学开发的"黑神话"系列第二部作品，当前仍处于研发初期，具体发售日期仍未敲定。作为系列的第二款产品，游戏以中国民间传说中的钟馗为创作原型，其骑虎形象的灵感来自明代画作《钟馗骑虎图》以及美术总监
红杉中国回顾王兴兴：亲力亲为的“创始人模式”与原则性
新浪科技讯 8月19日上午消息，今日，“A股人形机器人(15.520, -1.14, -6.84%)第一股”宇树科技(890.000, 739.20, 490.19%)正式登陆科创板。作为宇树科技最早的机构投资人之一，红杉中国晒出了2019年首次投资宇树时的投资备忘录，其中记录了对王兴兴的初印象与看法。 在这份备忘录中，红杉中国评价王兴兴为典型的“异类”及中国四足机器人的布道者，在“异类”和“视野”两项指标上均获9分。投决会上，王兴兴描绘了宏伟蓝图：“我想造一个巨型机器人，比奥特曼还高大；造一个微米级机器
AI输出总缺个人特质？我把"个人原则文档"做成了专属技能
在完成自己的原则文件之后，我又推进了一步：我把整个访谈、追问、提炼和确认环节，整合成了一个Skill。它不是用来测你属于什么性格，也不会把你包装成"坚韧、负责、长期主义"的模样。它真正想达成的是：把你多年沉淀下来的隐性判断，整理成一份AI能反复调取的资料。我为什么要做这件事？因为我逐渐意识到，AI写得准确却不像你，根本原因往往不是提示词有问题，而是它完全不了解：这些信息没落到纸面，AI每次都只能凭空猜测。如果你直接对AI说："请帮我归纳一下我的价值观"，它大概率会给你一组标准答案：看重家庭、坚守长期主义、
长崎民众集会抗议：高市正把日本拖向战争
9日，长崎和平公园原子弹爆炸中心地，黑色立柱直指苍穹，纪念碑前鲜花簇拥，人们肃立默哀。 当天，长崎原子弹爆炸81周年纪念仪式在和平公园举行。公园外，反战集会的市民不断高喊：“抵制侵略战争，反对高市早苗！”当首相高市早苗开始致辞时，抗议声此起彼伏。 77岁的长崎市民藤原法子表示：“高市虽宣称政府坚持‘无核三原则’，却未明确承诺未来将继续；防卫大臣小泉进次郎更是放话，日本应毫无顾忌地讨论核武器政策。我们深感不安，感觉战争一触即发。” “无核三原则”指“不拥有、不制造、不运进核武器”。据日媒披露，高市政府计划年
长崎核爆81周年纪念，高市早苗再持模糊立场，俄驻日大使警告推翻无核原则将遭邻国反制
当地时间9日，日本长崎市举办原子弹轰炸81周年纪念活动，仪式在该市和平纪念公园举行。日本首相高市早苗出席活动，在发表讲话时对"无核三原则"的立场依然态度含糊，未清楚表态日本是否会继续遵守这一原则。高市在9日关于"无核三原则"的表态与6日广岛原子弹轰炸81周年纪念活动上的讲话内容相似。当时她仅提到"日本目前坚持'无核三原则'"，但相关措辞与此前历任首相存在差异，也未明确承诺日本未来将继续坚持该原则。日本在野党派此前批评称，高市的说法仅是对当前状态的描述，缺少未来继续维护"无核三原则"的明确意愿。"无核三原则
WAIC现场：图灵奖得主Joseph Sifakis揭示可信AI三大核心准则
专题：2026世界人工智能大会（WAIC） 新浪科技讯 7月20日下午消息，7月17日至20日，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海举办。 曹操出行首席科学顾问、图灵奖获得者约瑟夫·希发基思（Joseph Sifakis）教授应邀参加2026世界人工智能大会（WAIC），在人工智能国际标准化论坛上通过视频发表演讲，首次阐明可信Robotaxi需遵守的三条基本原则，为人工智能走进物理世界提供了关键理论指导。 希发基思教授长期钻研形式化方法、复杂系统安全及可信自主系统，是全球公认的可信A
人工智能浪潮来袭，无需恐慌
人工智能时代到来不必惊慌明日，上海将迎来世界人工智能大会。1100家企业参展，300款产品全球首次亮相，9位图灵奖得主齐聚一堂，规格空前。众人纷纷议论：AI要吞噬人类了。我的看法——荒谬。AI吞噬的，是那些与AI在同一赛道上比拼的人。你若将AI视为对手，难以匹敌。你若将AI视为工具，你便是统帅。两千五百年前，孙子在《军形篇》中写道一句被多数人忽略的话：**"不可胜者，守也；可胜者，攻也。"**无法取胜，便防守。守住你的核心领域。能够取胜，再进攻。攻击那些AI触不可及的地方。如今所有对AI感到焦虑的人，都犯
AI 产品体验设计的五大核心法则
这话乍听似在找借口，实则蕴含朴素真理：概率性系统的失误无法归零。无论模型如何优化、规则如何拦截，总有一部分输出存在偏差或答非所问。真正拉开产品差距的，绝非“错误发生瞬间”，而是出错后用户的选择：是愤而关闭，还是微笑表示“无妨，我修正一下即可”。后者并非仅靠模型能力堆砌，而是源于体验设计的打磨。本文旨在探讨这套设计方法论。01 为何互联网产品的交互范式在 AI 领域失效首先需厘清底层假设的转变。互联网产品的交互设计，建立在“系统确定性”这一隐含前提之上。点击按钮即触发固定逻辑，相同输入必得相同输出。因此设计
智能链条：AI代理在L3/L4业务中的责任契约与三大揭示原则
若商学院的学者们从宏观角度提出了概念架构准则，那么我尝试基于过去多家科技与制造巨头供应链的实操视角来衔接这一共识，探索这些准则下沉到企业L3/L4作业流程时，AI代理的真实生态位置与责任落地的契约。在智能链条时代，我们试图厘清AI代理应有的定位，以及人类的“本能反应”从何处产生？01 认知困境：幕后通道，还是替罪个体？[AI_关务风控专员 - 编号 A802]原产地规则审核通过，HS编码匹配度达99.2%，未触发监控清单。在单笔信用额度5万美元且可信度符合规定的情况下，已自主执业批准。[系统联合作战推荐]
AI治理实战指南：从核心原则与MVG看咨询公司如何稳妥部署AI智能体
全球正加速推进人工智能监管体系建设。欧盟人工智能法案（基于风险的分级监管体系）、美国NIST人工智能风险管理框架（以治理、映射、衡量、管理四大模块管控AI风险）、OWASP大型语言模型应用十大安全风险（由开放网络应用安全项目组发布，针对基于大语言模型的AI开发中常见安全隐患列出十项要点）等，企业面临的合规负担日趋繁杂。构建完善AI治理机制（即对AI系统全流程——规划、开发、上线、监测——实施风险管控、合规监督与伦理审查的制度与流程）的企业，其AI智能体（自主执行单元，能感知环境、自行规划并完成任务以实现目
AI伦理实践录|第七讲|第三篇
实验室中的伦理学在本课程中，我们始终将"机器是否拥有道德地位"视为一个可以慢慢探讨的议题。然而身处一线的大模型企业并无此等闲情逸致。模型一经上线，每日便有数以亿计的用户与之交互，而是否将其视为可能具有感受力的存在来对待，必须在产品发布前便给出答复——哪怕这份答复仅仅是一行代码、一条规则，或是一个默认设定。第二部分将最关键的决定置于创造之前，但这一决定，早已被少数几家头部大模型公司代所有人做出了。此处我们暂且搁置思想实验，转而审视他们的实际行动。你将会发现一个令人意外的事实：第一、二部分仍停留于思辨层面的种
AI界面设计质量飙升！3万开发者秘密安装「设计增强工具」，前端社区震动
2026年6月21日，设计工程师Jakub Krehel在X上发布了一条帖子：他开源的一个Agent技能——名为/make-interfaces-feel-better——安装量突破了30,000次。配了一段46秒的视频。左侧是AI生成的普通卡片界面，右侧是同一界面经过技能优化后的版本。差异大到不像同一个项目——间距、阴影、动画、字体渲染，每一处都从「能用」提升到了「精致」。帖子获得了6,900多个赞，369,000次浏览，11,000次收藏。评论区满是「必备技能」「日常工具」「每个前端工作」等赞誉。▲
AI产品真正的成本:无法自证已尽审慎义务
▲ 封面先说结论：企业开发AI产品，真正面临的风险不是"模型偶尔出错"。更大的隐患在于，一旦产生争议，企业无法拿出证据说明当初为何如此设计、为何如此采集数据、用户是否真正知情、数据来源是否合规、出现问题后如何应对。上线前，许多团队会准备隐私政策、用户协议、算法文档、服务条款。文档当然不可或缺。但文档只是基础防线。到了诉讼、投诉、监管调查或客户追责阶段，真正起作用的是完整的证据链条。AI合规不是撰写一套文件就完事，而是确保每个关键环节都能被追溯还原。最高人民法院指导性案例265号，涉及一家教育网站和APP采
AI管控的另一重风险：混淆不同的AI应用场景
另一种AI风险：像对待同类事物一样管控AI三个月来，我一直在论证GMP环境下AI的问题根源在于管控，而非应用本身。三月份我提出了这一观点，四月份我在FDA警告信中进行了实例说明，五月份我将其浓缩为一句话：模型不承担质量部门责任，企业承担。这个月，我想换个角度来阐述这个观点，因为第二种失败模式正在悄然变得更加普遍。看看过去30天的监管动态：USP标准和供应短缺报告；FDA关于细胞和基因疗法的指南，以及审批、标签变更和警告信；MHRA与FDA的联络项目；MHRA关于医疗AI的证据库；以及FDA首个进入ISTA
生成式人工智能服务提供者的责任边界探析
文 | 中国法学会副会长，中国人民大学一级教授、博士生导师 王利明当前，人工智能正崛起为新一轮科技革命和产业转型的关键引擎。“人工智能﹢”的迅猛演进，正深刻改变我们的生产模式、生活面貌以及社会治理格局。在国家大力驱动科技创新与高质量发展的形势下，生成式人工智能技术的快速兴起，不可避免地伴随法律隐患。生成式人工智能同样会侵犯他人的人格权、知识产权等法定权益，从而对侵权责任规则构成一定冲击。在这方面，首要需厘清两个议题：其一，生成式人工智能服务提供者应基于何种归责机制担责；其二，生成式人工智能服务提供者致损时