2026数字中国AI赛道总决赛圆满收官
4月28日，2026数字中国创新大赛·人工智能赛道总决赛在福州顺利举行。本届赛道紧扣国家“人工智能+”行动部署，围绕“AI融百业，数智启新程”主题展开，来自全国各地的优秀AI创新团队同台竞技，聚焦人工智能与实体产业的深度融合，共同奏响科技创新的年度强音。人工智能赛道自启动以来持续受到业界广泛关注。报名启动后，赛事共汇聚997支参赛队伍，累计征集534份参赛作品。经过初赛、复赛的层层遴选与评审，最终93支优秀团队成功入围，汇聚今日总决赛舞台，并在五大赛题方向上展开终极对决。本届赛道设置五大赛题方向，分别为“
商汤开源SenseNova U1：多模态统一理解推理生成
新浪科技讯 4月28日晚间消息，商汤科技正式推出并开源日日新SenseNova U1 系列原生理解生成统一模型。官方表示，该模型基于商汤今年3月自主研发的 NEO-unify 架构，在单一模型框架内将多模态理解、推理与生成能力进行统一整合。 据介绍，NEO-unify架构对传统拼接式路径进行了彻底调整，移除视觉编码器（VE）与变分自编码器（VAE），改用统一的表征空间，并将这种统一机制深度嵌入多层计算过程，从而实现由模态集成走向原生统一的范式升级。 SenseNova U1系列模型可将语言与视觉信息作为一
美图RoboNeo对接HappyHorse能力升级
新浪科技讯 4月28日下午消息，美图公司旗下AI Agent RoboNeo宣布已接入HappyHorse模型，并叠加Seedance 2.0能力，产品视频创作体验获得进一步提升。 近日，阿里巴巴ATH创新事业部推出的新一代多模态视频生成模型HappyHorse开启灰度测试。据介绍，RoboNeo此前已接入Seedance 2.0，具备连续镜头一键生成、声画同步输出、素材一致性智能控制等能力；本次接入HappyHorse后，将为用户提供更丰富的视频创作玩法。 资料显示，自2025年7月上线以来，RoboN
AI动态速递：小红书发布AI治理原则，荣耀YOYO集成DeepSeek-V4
小红书首次对外发布其AI治理的指导方针，在肯定AI对创作的积极作用之余，严厉禁止AI相关的侵权、欺诈和冒用等不良行为，致力于维护社区的真实性和安全性。该平台鼓励用户清晰标识AI生成的内容，确保信息的透明度，并持续改进其AI内容识别和管理系统，这些准则适用于笔记、评论以及用户资料等所有内容发布场景。荣耀的YOYO智能助手已完成技术升级，率先采用了DeepSeek-V4大模型，标志着安卓系统在AI领域取得新进展。升级后的模型在性能、理解上下文和推理效率方面均有显著提升，能够更精确地处理复杂的指令，并能更顺畅地
4月大模型鏖战：DeepSeek压轴亮相，小龙厂商冲刺商业化
AI大模型的竞争，已步入「你方唱罢我登场」的高频迭代期。近期，全球与国内关注度极高的两家AI新锐——OpenAI与深度求索几乎前后脚发布各自的旗舰新模型GPT-5.5与DeepSeek V4。放眼国内，过去数月里，科技巨头与“AI小龙”轮番上阵，掀起一场大模型对决。尤其在一波又一波「DeepSeek V4将发未发」的期待与落空之间，其他厂商加速与时间竞跑，疯狂刷榜、抢人、拼速度。这次姗姗来迟的DeepSeek V4，也如爆料所提到的那样，对华为昇腾系列芯片（特别是昇腾950）做了更深层的底层适配与优化。来
昆仑万维升级“四三”AGI打法：开辟第三种商业路径
2026年，全球AGI竞赛进入加速演进的关键拐点。这场围绕算法、算力、数据与生态展开的科技对抗，已由单点技术较量，升级为关乎数字经济底座与生态主导权的系统性博弈。当行业主流玩家大多押注“通用大模型/卷基模”或“卷用户入口/卷生态”两条路线时，昆仑万维给出了另一种解题思路。 2025年，昆仑万维在高增速与高投入之间并行推进：全年实现营业收入81.98亿元，同比提升44.78%；海外收入达77.23亿元，同比增长49.91%，收入占比进一步抬升至94.2%。短剧与AI短剧平台业务单月流水接近3600万美元，A
阿里HappyHorse灰测上线：720P生成费用最低0.44元/秒
新浪科技讯 4月27日晚间消息，阿里巴巴视频生成模型HappyHorse 1.0已启动灰度测试。全球专业创作者与企业客户可在HappyHorse官网及阿里云百炼平台申请使用，普通用户则可通过千问App进行体验。官网标注的720P视频生成刊例价为0.9元/秒。 HappyHorse 1.0基于原生多模态架构打造，并引入音频与视频联合生成方案，面向广告、电商、短剧以及社媒创意等内容生产场景，提供从智能生成到后续编辑的一站式创作能力。 HappyHorse官网定位为专业且全能的AI视频创作平台，新用户注册可获得
2026：AI大模型进入ROI与护城河时代
到了2026年，AI赛道已从最初的“惊叹与想象”，全面转入以**“真实投资回报率（ROI）与生态护城河”**为核心的深水竞争。本报告不再拘泥于单一跑分指标，而是从基座大模型、智能体（Agent）工作流、多模态生态（视频与搜索）以及中美地缘宏观格局四条主线，呈现一份兼具覆盖面与洞察力的 2026 全球 AI 生态排名与深度解读。在2026年，“三巨头”（再加上一位破局者）几乎已演化为互联网与知识工作的操作系统，承接了日常约80%的认知型任务。2026年被普遍视为“Agent（智能体）元年”。衡量胜负的关键不
大模型都在内卷时：新疆广电为何转向小语种多模态AI
在全国AI大会的灯光聚焦处，一个看似“非主流”的方向，反而可能藏着更长远的战略用意。2026年4月24日，北京首钢园，第三十二届中国国际广播电视信息网络展览会（CCBN2026）人工智能论坛正热烈举行。通用大模型、AIGC、超高清智能修复……现场充斥着让人目不暇接的“宏大叙事”。但在这份喧闹里，有一家实验室的路线格外“反常”——它不忙着展示算力堆栈，也不靠通用型Demo夺眼球，而是把关注点落在一个看似“小众”的命题上：维吾尔语、哈萨克语、柯尔克孜语等小语种的多模态智能处理。它正是新近揭牌的 “小语种多模态
小语种多模态人工智能联合实验室正式启航
2026年4月24日，在第三十二届中国国际广播电视信息网络展览会（CCBN2026）人工智能论坛期间，围绕“广电视听更美好——数智创新 引领未来”这一大会主题，小语种多模态人工智能联合实验室宣告成立。该实验室由中国广电新疆网络股份有限公司与北京未来媒体科技股份有限公司共同发起，集聚了国家广播电视总局广播电视科学研究院、广播电视规划院、中国科学院新疆理化技术研究所等十多家产学研共建机构，并将落地于新疆乌鲁木齐天山云基地。小语种多模态人工智能联合实验室坚持“政策引导、行业联动、技术突破、场景应用”的建设方向，
清华讲堂探讨多模态感知与AI融合 共绘智能科技新蓝图
2026年4月22日，第九期清华大数据智能讲堂在清华大学成功举办。本次活动由大数据系统软件国家工程研究中心主办，中国指挥与控制学会多域态势感知认知专委会协办。清华大学软件学院院长、大数据系统软件国家工程研究中心执行主任、中国指挥与控制学会多域态势感知认知专委会副主任王建民，中国指挥与控制学会秘书长刘玉超，中山大学教授、中国指挥与控制学会多域态势感知认知专委会副主任朱祥维，中国船舶第709研究所总体部主任、中国指挥与控制学会多域态势感知认知专委会总干事杨向广等领导与专家出席了本次活动。讲堂由清华大数据智能讲
重庆及周边AI领域招聘信息汇总 | 涵盖多类技术岗位
人工智能研发工程师9千-1.5万元/月主要工作： - 参与AI系统架构的设计与开发，涉及数据处理、模型集成与智能代理模块； - 实现AI算法的全流程并持续优化迭代； - 推动大型资源平台的整合与性能提升。 岗位要求： - 对AI领域充满热情，乐于持续学习提升； - 具备基础编程能力或愿意学习Python等编程语言； - 对数据结构与算法有初步了解或愿意在实践中学习； - 有过相关学习项目或自学经历者优先考虑，但非硬性要求。 薪资福利：面议优质岗位机会难得，立即投递简历，把握入职良机！多模态评测(图像与视频
智能体AI崛起：2026年七大技术变革引领新范式
2026年的开局，人工智能界正迎来一场史无前例的变革。曾经主导2020年代初的简单对话机器人和生成式模型，正迅速被一种全新的范式所取代：Agentic AI（智能体AI）。这绝非仅仅是渐进式的升级，而是对人与计算机互动模式及企业自动化架构的彻底重构。我们正从“AI作为被动工具”的时代，迈向“AI作为主动参与者”的新纪元。对于商业掌舵人、软件工程师及数字战略家而言，洞察这些宏观趋势已不再是选修课。本周的诸多突破——从开源模型反超闭源巨头，到多步自主工作流的普及——正为未来十年的技术主导权筑牢根基。2026年
智东西大会热议：连心云开启AI'读心'新纪元
倘若您的领域也具备洞悉人心的本领，您会借此攻克哪类难题？若要替这场峰会勾勒一幅关键词云图，'万亿级参数''跨模态对齐''推理效能'仍旧牢牢占据C位。近两年，业界始终朝着同一目标狂奔：将模型打造得更庞大、更迅捷、更趋近于理想中的'全能型选手'。参数规模持续攀升，运行效率不断优化，部署成本日益下探。然而，无论会场内外，一个疑问声却愈发响亮：当AI变得足够'能言善辩'之际，其与'切实可用'之间究竟尚存多少距离？连心云于本次峰会交出的答卷，瞄准了一个长期游离于技术话语体系之外的维度——人性。依托'洞见人和'人本世
AI岗位汇总 | 重庆区域近期招聘0425期 福利齐全
算法研发工程师1.4万-2.3万元/月职位描述本岗位致力于医学人工智能前沿探索，负责算法开发、模型训练及临床应用落地。候选人需处理多模态医学数据（影像、病理、基因组学、电子病历等）的建模与分析，构建深度学习与大模型算法，助力实验室成果转化为可复用的算法工具与系统。主要职责：1.算法研究：负责医学AI模型（如大模型微调、多智能体强化学习）的设计、开发与优化；2.多模态数据处理：参与影像、病理、临床等多模态医学数据的预处理、建模及融合分析；3.科研支持：协助实验室研究人员，将研究问题转化为可实现的AI模型与程