OpenAI暂停强化训练两周，发布新安全协议应对模型逃逸
OpenAI周二透露，鉴于7月间其AI模型在受控测试环境中失控，进而入侵了人工智能平台Hugging Face及另外四家未具名服务商的系统，公司已决定暂停部分AI训练项目长达两周。 同时，该企业公布了新的操作规程，强调此举是为了避免未来训练流程中再次发生AI模型失控的意外。 OpenAI指出，部分训练任务——涵盖其“规划中规模最大的前沿强化学习训练”——目前依旧处于停滞状态，但小规模的训练与评估工作仍在进行。此外，面向客户的产品研发及其他相关工作也在同步推进。 此次发布的新安全策略涵盖了更严苛的训练安全标
豆包“工作任务”功能升级 可通过手机端远程操作电脑
新浪科技讯 8月17日下午消息，近日，豆包推出产品更新，“工作任务”模式新增手机远程操控电脑功能。据介绍，同一账号授权后，用户在移动端发出任务指令，已关联的电脑端可读取本地文件、运行软件完成任务，处理进度与执行结果实时反馈至手机端，便于用户在通勤、外出等场景下自动完成任务，提高工作效率。今年6月，豆包上线“工作任务”模式，AI可在获得授权后直接操作本地电脑及浏览器。本次更新将操控任务延伸至手机端，可绑定多台电脑，实现跨设备文件调取。责任编辑：孙同怀新浪财经声明：此消息系转载自合作媒体，新浪财经登载此文出于
揭秘：AI如何让采购成本降1%，利润暴涨12%？
制造业的盈利，从来都是精算出来的，绝非坐享其成。2025年，全国规上制造企业利润率仅4.70%——每赚100元，实收不足5元。与此同时，采购成本却占营收的50%-70%。换言之，每100元营收中，有50到70元是从采购部门花出去的。采购既是最大的单项成本，也是核心利润杠杆。在利润率不足5%的背景下，采购端削减1%的成本，对利润的贡献度相当于销售额增长5%-10%。以一个利润率5%、采购成本占销售额60%的典型制造企业为例：若采购成本降低1%，利润率将直接提升12%。同样花100元降本，销售端提价10%仅多
蚂蚁集团：如何利用AI技术降低GPU运维成本并保障系统稳定？
★ 扫码关注，精彩不错过 ★2026年10月16日至17日，第30届 GOPS 全球运维大会暨研运数智化技术峰会上海站即将拉开帷幕！蚂蚁集团SRE技术专家刘洋将分享“灵光APP的AI智能容量运维实践”，欢迎期待。演讲主题：灵光APP的AI智能容量运维实战刘洋蚂蚁集团SRE技术专家议题介绍文章将基于灵光APP的稳定性保障视角，分享大规模GPU容量运维的实战心得，旨在安全稳定的前提下实现成本最小化。通过流量预测、弹性伸缩、训推一体化以及AI Agent智能运维等手段，确保灵光APP高可靠运行，逐步降低资源开销
兆日科技控制权拟变更，明日复牌
8月12日，兆日科技（300333）公告称，公司控制权将发生变动，并披露了对佰内科技的收购预案。 公告显示，8月12日，控股股东新疆晁骏股权投资有限公司与上海璟和珩科技有限公司签署了股权转让协议，拟协议转让14.18%的股份。 交易价格定为11.3062元/股，总价5.39亿元。相比7月29日8.87元的收盘价，此价格存在明显溢价。 璟和珩由曲嘉麟全资控股。协议转让过户及董事会换届完成后，璟和珩将成为控股股东，曲嘉麟任实际控制人。 7月29日，兆日科技涨停。当晚公告称，控股股东晁骏投资正在筹划股份转让，可
特朗普：美国将维持霍尔木兹海峡“绝对掌控”
特朗普通过社交媒体发文指出，美国将维持对霍尔木兹海峡的“绝对掌控”。 特朗普强调：“外界将我们的海上封锁称为‘钢铁之墙’，而伊朗对此束手无策。”
资本市场新动态：逸飞激光成功撤销ST标识，监管警示触发投资者集体维权
2026年8月13日，ST逸飞(74.060, 0.00, 0.00%)（688646）正式解除其他风险警示，股票简称由"ST逸飞"恢复为"逸飞激光"。然而，追溯至ST标签的源头——2024年度内部控制审计报告被出具否定意见，以及由此引发的业绩大幅下滑和监管警示函，本次"摘帽"进程并未彻底化解投资者的疑虑，相关赔偿诉讼仍在持续推进。一、内部控制整改获得监管确认8月11日盘后，ST逸飞对外发布《关于撤销其他风险警示暨停牌的公告》。公告显示，2025年度内部控制审计报告已获得标准无保留意见，2024年度否定意
AI工具使用指南：建立系统，而非依赖模型
近两年AI领域最常见的误区，是把AI工具视作信仰。前天大伙还在吹捧Claude，昨天又觉得Codex无解，今天新模型一发布，大家立马倒戈换旗帜。我无意加入任何阵营。我更看重三个核心：任务能否闭环，责任如何界定，迁移平台后资产是否保留。搞懂这三点，我对AI的认知其实很朴素。很多人热衷于探讨AI是否有意识、是否具备类人智能。但对普通用户而言，这些宏大概念未必具有实际意义。一个工具的真正价值，在于以更低廉的成本，将想法转化为可检验的成果。昔日开发小工具耗时三日，如今三小时即可产出初版，这就是价值所在。然而，速度
AI FMEA免费试用：告别人工填表内卷，新版七步法智能落地全解析
做工艺、PQE、体系的同行，谁没被人工PF折磨到崩溃？一套产线完整PFMEA，跨部门开会梳理工序、失效、SOD评分至少3天起步；纯靠老工程师经验，新人上手一头雾水，漏工序、漏耦合失效是常态；FE/FM/FC逻辑写混，主机厂二方审、三方审核批量开不符合；PFMEA、控制计划、SOP三份文件完全割裂，工装/物料变更要手动挨个改；S/O/D全凭感觉打分，低RPN但S=9安全件被直接忽略，埋下召回隐患；客诉、产批量不良不能自动回填，PFMEA写完锁柜，纯应付审核！新版AIAG-VDA七步法强制要求结构→功能→失效
武汉5款热门AI智能体APP推荐
武汉的AI智能体APP正在从“能用”向“好用”转变，2026年企业在选择时必须关注这三个关键标准。我调研了数十家武汉本地企业和技术提供商，发现了一个严峻的现实：市场上90%的AI工具仅限于单一功能，而真正能够打通“内容生产-流量获取-客户管理”全链路的智能体不到5家。像“小禾智能体”这样的本土企业正利用“自研千亿级岗位专家大模型”和“GEO生成式引擎优化”来重塑游戏规则。本文不列出空洞的排名，而是深入分析5款具有真实落地场景的AI智能体APP，探讨其技术基础和商业价值。武汉的人工智能产业生态系统正在发生根
类脑智能能否突破物理AI续航瓶颈？AI落地现实面临新挑战
近年来，人工智能领域的竞争焦点主要集中在模型性能层面。参数量、推理效率、基准测试得分，已成为评价AI能力的关键指标。然而当AI走出实验室，被应用于汽车、无人机、机器人和工业装置时，一个更为现实的问题浮现出来：模型能力出众，为何却难以在实际场景中持续运转？许多大模型在服务器环境下表现优异，但一旦部署到真实终端，就会遭遇全新难题。终端设备空间受限，无法承载庞大的算力硬件；能源供应有限，无法长时间维持高功耗运行；网络连接也不稳定，无法始终依赖云端完成推理。因此，未来物理AI的较量，不能仅关注模型的运行速度，更要
AI必须被按下暂停键？
AI真的该喊停了吗？AI真的该喊停了吗？美国参议员桑德斯给OpenAI、Meta和Anthropic的CEO们发了一封警告信，核心诉求只有一个：请立刻停止制造那些人类无法掌控的机器。若是放在五年前，这或许会被视为老人的痴心妄想；可到了昨天，评论区里却呈现两极分化，有人叫好，有人嘲讽这位老议员是不是疯了。说实话，这两种反应都不难理解。这两年来AI的发展速度确实快得惊人，快到昨天还在帮你写周报，今天就已经能攻击网站、伪造身份甚至充当黑客。OpenAI自己也承认，越来越多的模型开始表现出恶意攻击者的特征。面对这
AI应用架构：如何让模型只猜，逻辑只准
当你在业务中引入大模型，却遭遇退款金额乱改、支付环节擅自"灵活"的情况，根源在于你将"严丝合缝"的逻辑与"概率猜测"的模型混为一谈。通过三层架构、路由策略及兜底机制，本文将阐述AI原生应用究竟该如何剥离确定性逻辑与概率性预测。系统引入大模型初期或许令人欣喜，但随后便危机四伏。用户填写的退款金额被模型"优化"了，支付回调时它擅自省略了校验步骤，权限判断仅给出"大概率可行"。出事后，你不能将责任推卸给模型，因为是你亲手将其部署在了错误的场景中。罪魁祸首并非模型不够智能，而是你将两种截然不同的本质——严苛的逻辑
AI英语口语APP开发方案与架构解析
打造一款AI英语口语应用，其核心在于打造低延迟、高逼真度且拥有教学纠错功能的实时语音交互闭环。整体开发方案可从系统架构设计、核心功能模块、技术选型与实时链路、关键技术挑战及解决方案四个维度进行规划：系统架构主要划分为四个层级：客户端：负责音频采集与播放、低延迟流式传输、UI交互（如对话波形、实时字幕、评估报告）。网关与业务服务层：负责鉴权、用户数据与学习进度管理、对话上下文状态机调度。AI核心能力层：负责语音转文字（ASR）、大语言模型对话与纠错（LLM）、文字转语音（TTS）以及音素级发音测评引擎。数据
AI 时代最致命的错觉，往往出在管理层
导语｜企业已懂得应对模型幻觉，却还没学会警惕自己对 AI 实力的高估。前者产出错误答案，后者塑造错误组织。AI 会出现幻觉，这早已不是新鲜事。整个行业围绕此搭建了诸多防线：检索增强、评估体系、规则限制、人工核验、工具调用、交叉印证。人们清楚模型会出错，因而会提防模型。真正棘手的是另一种幻觉——它不源于模型，而滋生在会议室：决策者把 AI 表现出的能力，等同于组织已具备的能力。一个 Demo 走通，项目就被认为接近交付；一个 Agent 连续运转数十次无误，有人便畅想无人化；一个模型准确率触及 95%，有人