Anthropic向欧洲开放Mythos模型访问权限
美国人工智能公司Anthropic将为欧盟开放其尖端AI模型Mythos的使用权限。此前，出于数据安全考虑，欧盟为此进行了数月的协商。周一，欧盟委员会宣布与这家AI企业已进行“多轮建设性会谈”。欧盟技术主权部门发言人Thomas Regnier在电邮声明中表示：“我们对即将可能获得的访问权新进展表示欢迎。”他进一步指出，希望更深入了解该技术的潜在风险。今年4月，Anthropic首次向部分企业开放Mythos模型，作为其网络安全计划“Project Glasswing”的一部分。该模型在识别软件安全漏洞方
企业AI落地难？关键在于这五点
近年来，人工智能大模型发展迅猛。许多企业都在苦恼：明明算法很先进，为何AI项目始终无法落地？答案通常不在于模型本身不够强大，而是因为业务现场那些繁琐的“脏活累活”无人问津：数据源头在哪？关键指标有哪些？何时启动AI？输出结果谁处理？流程如何闭合？AI应置于业务何处？结论很明确：企业AI落地的核心战场，并非实验室，而是真实的客户现场。在那些成功应用AI的企业中，都出现了一种核心角色：FDE（前线部署工程师）。他既非单纯的研发人员，也非传统的咨询顾问。他是深入客户现场，将抽象业务难题转化为可运行系统的关键人物
大模型虽强，自主增材制造却非其用武之地
近三年间，Chatgpt、DeepSeek、豆包等超大语言模型向世人展示了人工智能（AI）的非凡实力。然而，许多人并未察觉，这些工具擅长的内容生成，与制造业亟需的识别、推理及响应能力截然不同。若你欲探寻人工智能在制造业中最具爆发潜力的领域，不妨思考：哪项技术或环节目前最倚重老匠人的经验，且最难厘清工艺波动的根源？谈及此处，深耕增材制造的您，想必心领神会。关于人工智能与增材制造的深度交融，国内外业界专家、学者及产业链企业均给予了高度重视。去年，在上海市增材制造协会主办的第五届航空航天增材制造大会期间，协会召
福田AI产业生态：构建全域协同新范式
5月深圳福田迎来“AI时间”。近日，2026全球人工智能终端展暨第七届深圳国际人工智能展览会（GAIE 2026）在深圳会展中心（福田）落幕，集中展示数千件AI终端产品与前沿技术，覆盖大模型、AI芯片、智能机器人等关键领域，在一定程度上折射出当前人工智能产业的发展热度与演进趋势。作为东道主，福田区创新打造“一主多点、全域协同、矩阵展示”的立体化格局。主场之外，河套深港科技创新合作区、福田产投、华强北等同步联动，构成覆盖研发、孵化、应用与商业转化的完整生态网络。透过GAIE 2026，福田AI产业生态轮廓愈
最后5天报名！AI赋能采购审计：规则建模与穿透式监管实战
自2026年起，智能化穿透监管已成为企业内控、审计、风控、合规及纪检监督领域的核心热词与关键任务。特别是国务院国资委发布的《指导意见（试行）》明确指出，需加速构建上下贯通、实时在线且具备自动预警功能的智能监管体系，实现“数据自动采集、模型自动分析、风险自动预警、核查自动派单、整改自动跟踪”的闭环管理。文件同时强调，必须强化采购供应链的穿透监管，对采购方式选定、投标报价核验、供应商资质审核、合同评审签订、资金支付审批及采购价格确认等关键节点进行信息采集与分析，定期监测全量采购交易的合规性，及时处置采购方式违
AI作为工具的力量
人工智能的三大核心：数据、数学模型与算力。国家正通过政策推动这三项关键任务。英伟达和AMD的高端芯片被禁运，次高端未受限制，两者性能差距一代，速度相差五倍。英伟达芯片应用最广，黄仁勋的产品比英特尔更高效。比特币计算最初依赖英伟达GPU，后来转向专用芯片，效率比CPU高出近两个数量级。比特币价格曾突破12万美元，其计算主要消耗电力。懂中本聪的人如今财富丰厚，如赵长鹏和V神。投资需识人，而非仅看实物。中本聪在P2P Foundation首页引用了巴克敏斯特·福乐的话：“无需试图通过修改旧模型淘汰旧模式，只需创
双榜揭晓！DIKI 发布中国 AI 终端城市及新锐榜单
双榜齐发DIKI 中国 AI 终端城市榜、AI 终端新锐榜正式亮相数据解读中国 AI 终端产业格局WAIDE × GAIE终端开启未来 万物焕新重生2026 年 5 月 14 日，2026 全球人工智能终端展及第七届深圳国际人工智能展于深圳盛大启幕。深圳国家高技术产业创新中心（简称“深国创中心”）在现场重磅揭晓《DIKI 中国 AI 终端城市榜》与《DIKI AI 终端新锐榜》两大权威榜单。榜单立足数据深度研判产业态势，凭借排名树立创新典范，为我国智能终端产业的高质量发展提供科学、专业的决策参考。所谓人工
AI赋能实体经济：数据大模型的社会责任实践
“人工智能+”已成国家战略，AI技术正从语义理解向深度服务实体经济转型。尽管大语言模型在文本处理方面表现突出，但在推动工业制造、改善物理环境等实际应用中仍有不足。如何让AI真正解决产业痛点，成为青年科技人才的重要课题。在YEF2026特邀报告中，清华大学崔鹏将围绕AI技术的社会责任与产业应用，结合数据大模型（LDM）的创新实践，分享因果统计与机器学习融合的技术思路，探索AI服务实体经济的新模式，为青年科研人员提供技术转化产业的发展路径。嘉宾简介崔鹏CCF理事、副秘书长，清华大学计算机系长聘副教授清华大学计
“模数共振”行动：深化人工智能与制造业融合
近日，工业和信息化部与国家数据局联合发布通知，正式启动2026年“模数共振”行动。该行动聚焦制造业20个关键行业和特定城市，旨在探索场景、模型、智能体、数据集、案例等核心技术成果的产生路径。此次联合行动的核心目标是促进人工智能模型与数据资源的协同发展，形成“行业模型驱动应用，应用产生数据，数据反哺模型”的良性循环，从而深化“人工智能+制造”的融合进程。据工信部相关负责人透露，“模数共振”行动共包含7项具体任务。这些任务相互关联、路径清晰，不仅能产出可直接应用的场景、模型、智能体、数据集和案例等技术产品，还
人工智能与制造主战场启动：制造业迎来再定义
2025年6月，工信部在审议《工业和信息化部信息化和工业化融合2025年工作要点》时，提出将推进“人工智能+制造”行动，推动重点行业加速智能化升级，形成智能制造的“升级版”。这一举措不仅表明国家层面对“人工智能+制造”深度融合的高度关注，也等于为制造业在新一轮科技变革中指明了清晰方向。也就是说，在新一轮AI浪潮中，制造业正遭遇更深层的结构性难题与转型压力，正站在“再定义”的门槛上。一方面，全球产业链持续加速调整，劳动力出现结构性短缺，质量与效率的双重压力同步增强；另一方面，人工智能正以更快的节奏渗入研发、
两部门联合发文，人工智能发展迎来新机遇
来源：中国基金报 【导读】工业和信息化部办公厅、国家数据局综合司：到2026年底，将基本构建起“数据-模型-场景应用”的良性循环，从而有力推动人工智能在新型工业化进程中实现高水平赋能。 中国基金报记者张舟 事关人工智能模型与数据资源的协同促进发展，最新文件已对外发布！ 4月28日，工业和信息化部办公厅与国家数据局综合司联合发布了关于共同实施2026年“模数共振”行动的通知（下称《通知》）。 工业和信息化部及国家数据局表示，为深入贯彻党中央、国务院关于人工智能发展的战略部署，落实《国务院关于深入实施“人工智
周三赛事AI量化解析出炉：韩K联、亚冠、解放者杯全覆盖
【复盘笔记】昨日Yi-Algo AI量化系统在博卡青年一战中表现出众，精准捕捉盘口陷阱与数据迷惑，看穿深盘阻买伎俩，方向与比分预测双双命中。反观卡迪西亚因意外平局失准，基多大学则遭遇机构小球诱盘而失利。系统后续将针对异常热度与特殊盘口调整降权参数，持续提升风险规避效能。（全部场次免费开放）【Yi-Algo AI 周二赛事量化】沙特联赛与解放者杯全方位算法评估已完成YiAlgo AI量化系统摒弃主观情绪，依托大语言模型与数学期望值构建赛事分析引擎，旨在复杂的数据博弈中探寻理性决策路径。【YiAlgo AI足
EasyWin AI研判：周日5中4佳绩，调优后今日聚焦沙特联与亚冠
EasyWin2.0智能分析系统概述面对海量数据，精准分析需依托严谨逻辑而非主观臆测。通过与技术团队协作并接入Google AI Studio，我们将繁复的赛前信息整合为系统化分析框架，为您呈现具备前瞻价值的专业数据支持。本周一进行常规系统优化升级，故暂停一日分析服务。回顾周日战绩，EasyWIN 2.0成功解析5场赛事中的4场。其中日职联鹿岛鹿角2-0取胜、西甲奥萨苏纳1-1战平两场，模型实现精准推演，在方向、格局与比分上双双实现"三项全中"。此外，马洛卡与热那亚的逆向高阻测试也成功突破数据边界。针对本
【Yi-Algo AI 周一赛事分析报告】瑞典超法乙葡超全算法研判
【成绩回顾】昨日Yi-Algo AI共收集7场赛事达成5红2黑。其中帕尔马与弗赖堡均实现主推、格局和比分防补三项全红，博洛尼亚也顺利命中双项。这充分展现了 Yi-Algo AI 在风险控制与数据识别方面的深厚功底。针对川崎前锋及奥萨苏纳的失误，Yi-Algo AI量化分析模型后续将加强突发伤停与高危阻热赛事的历史聚类权重优化。（所有赛事已设置无门槛查看）【Yi-Algo AI 周日量化方向出炉】日职澳超早场+西德意甲全维算法量化研判已完成YiAlgo AI Model 量化分析模型是摒弃主观情感、完全由大
当针灸遇见人工智能
在今天的中国，一个仿佛跨越漫长时空的搭配正逐步出现：针灸与人工智能。银针和算法原本分属截然不同的年代与思维体系，却不断被放在同一话题中讨论。一方面，中医作为延续数千年的医学传统，更多依托经验、直觉以及整体性的理解；另一方面，人工智能则象征着数据、运算与概率。二者的结合，初看几乎带着某种悖论色彩：一种极度非标准化的知识系统，正在进入最强调标准化和可计算性的技术框架。不过，这种融合并不是偶然发生的，而是技术进步、政策推动与医疗现实共同作用的产物。它既得益于算力增强与数据沉淀，也回应了医疗体系对效率和覆盖能力的