AI前沿日报｜8月28日 智谱GLM激活参数减半引轰动
今日聚焦两条核心线索：本土算力崛起与模型评测的可信性议题。智谱将新发布的模型激活参数量削减约一半，依托十万张国产芯片集群的算力支撑，在基准测试中实现对DeepSeek的反超；与此同时，DeepMind为模型评估流程引入密码学保障机制。机器人训练数据生成与AI基础设施两条支线也在同步演进。8月26日，智谱正式推出并开源GLM-5.3-Flash模型。该模型的规格参数颇为反直觉：总参数量达320B，但激活参数由GLM-4.5的32B压缩至18B，网络层数从92层缩减至45层——以近乎减半的激活参数量，换取了更
腾讯混元 Hy4 preview 正式开源，770B 参数发力生产力
新浪科技讯 8 月 28 日下午消息，今日，腾讯混元发布并开源新一代大语言模型 Hy4 preview，总参数规模达 770B，激活参数为 49B，上下文长度突破 1M，在代码、办公、科学等真实生产力任务中展现出卓越能力。 据悉，Hy4 preview 在模型尺寸、上下文长度和数据规模等方面均实现显著扩展，预训练与后训练的协同优化推动模型智能水平再次大幅提升。 混元持续与 CodeBuddy、WorkBuddy 等产品展开深度协同，不断优化生产力场景下的真实使用体验。在腾讯内部组织的 163 名专家参与、
AI瓶颈不在算力,而在懂模型的存储
自ChatGPT亮相以来，英伟达股价飙升十余倍，跻身全球股市最受追捧的明星。其核心逻辑在于：AI能力越强，对GPU的需求就越旺盛。然而时至今日，AI的舞台已不再由GPU独霸。随着Coding Agent等智能体应用的崛起，AI还需承担任务规划、工具调用、文件读取、知识检索、记忆回溯等职能，并在长上下文环境中持续运作。这使得计算机内部更多组件被调动起来：GPU承担大模型运算，CPU负责任务调度与工具执行，内存存储高频访问数据，SSD（固态硬盘）则需承载模型参数、上下文缓存、知识库乃至智能体记忆。当AI大模型
大模型商用突围:AI安全已成关键关卡
大模型走向规模化应用的核心障碍，正悄悄由算力、算法维度转向安全评测、数据隐私与合规监管。当企业级AI项目完成技术可行性验证、却因安全合规迟迟无法投产时，AI安全已经从"锦上添花"升级为"生死命脉"。本文将深入剖析这条从技术验证迈向规模商用的产业脉络。▎一、需求逻辑 · 为什么是现在AI安全并非全新概念，但2025-2026年正经历从"概念验证"到"规模商用"的拐点——五重驱动力同步叠加：① 攻防两端被AI重塑 黑产利用AI生成的深度伪造与自动化攻击占比已升至23%；AI编程能力跃升让自动化攻击门槛大幅降低
人工智能驱动产业升级:政策引领、市场驱动、技术革新三位一体
当下，以大语言模型、具身智能为代表的人工智能技术正快速向现实生产力演进，智能经济的帷幕已然拉开。从“信息经济”到“数字经济”，再迈向“智能经济”，技术经济范式正经历一次系统性跃迁。AI不再是局限于实验室的前沿探索，而是渗透各行各业、重塑生产模式的核心动力。今天，我们从政策保障、市场拉力、技术进步三个层面，探讨AI如何为产业赋能、领航未来。2025年，我国人工智能发展迈入国家战略领航、政策体系护航、产业生态协同的新时期。从“人工智能+”纳入政府工作报告，到国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，
2026年AI公司榜单发布，应用工程师报考全攻略
2026年4月27日，《时代》周刊揭晓了年度“最具影响力的10家人工智能企业”名单。三家中国企业同时上榜：字节跳动、智谱、阿里巴巴。欧洲占据两席：Mistral与Hugging Face。美国传统科技巨头虽仍占半壁江山，但已不再是绝对主角。这份榜单传递了一个明确信号：全球AI产业的权力版图正在被改写。人工智能训练师、数据分析师、用户增长运营师等职业如何报考？人工智能应用工程师，究竟是做什么的？生成式人工智能系统应用员，是指利用生成式AI工具，从事系统设计、调用、训练、优化、维护管理等工作的人员。听上去有些
全球AI平台流量榜单出炉！ChatGPT稳居榜首，DeepSeek位列第四
（记得关注AI零距离，精彩内容不错过）这些数据展现了全球用户的真实行为偏好，包括访问频次、停留时长和跳出率。详细数据如下：本次排名基于全球AI网站的访问流量统计，仅反映用户访问和使用相关网站的实际情况，不代表大模型的能力水平，也与API调用量或模型使用量无关。若需了解哪个大模型的实际使用频率最高，应结合模型调用量及API使用情况综合判断；若要评估模型性能优劣，则可参考Arena、Artificial Analysis等权威评测平台的结果：https://www.similarweb.com/top-web
苗治勇：AI问数要精准，语义平台该如何搭建
AI问数正逐步演变为数据消费领域的基础能力，但行业普遍存在一个难题：大模型在直接回应业务数据查询时，经常产生幻觉、结果不稳定、置信度偏低等问题。尤其在Text2SQL场景里，仅依赖模型训练知识或文本召回方式，很难保证结果的精准与一致。模型并不了解"营收"在贵司的统计口径，不清楚"活跃用户"的统计周期是7天还是30天，也不知道两张表该以哪个字段进行关联——它只是在猜，而猜错了用户甚至无法察觉。语义层的价值，正是在大模型与底层数据资产之间注入一层强约束的知识体系。它把指标、维度、实体、业务流程、物理实现、SQ
英伟达重金收购Hugging Face,OpenAI自研芯片实测曝光,AI代理协同入侵引行业深思
2026年8月27日，AI领域在算力供给、模型迭代与安全管控三条主线齐头并进，多项重磅动态密集登场，亟待业界深度解读。英伟达刚披露单季度营收962亿美元、同比增幅达106%的财报不久，The Information便爆出大新闻：英伟达确认将以129亿美元（约合867亿元人民币）拿下开源AI模型社区Hugging Face。这是英伟达历史上规模数一数二的并购案。Hugging Face托管着逾100万个社区AI模型，月活用户达1800万，被誉为"AI界的GitHub"。按约1.5亿美元年化营
广西壮族自治区生成式人工智能服务登记情况通告（2026年8月26日）
依据《生成式人工智能服务管理暂行办法》有关规定，为推动生成式人工智能技术创新与规范化应用协同发展，广西壮族自治区互联网信息办公室联合相关职能部门，持续推进本行政区生成式人工智能服务的备案（登记）相关工作。截至2026年8月26日，我区新增1款已完成登记流程的生成式人工智能服务，现将该新增登记信息予以对外公布。凡已正式投入使用的生成式人工智能应用或功能模块，应在其产品界面显著位置或详情介绍页面中公开披露所采用的已备案生成式人工智能服务详情，明确标注模型具体名称及备案编号（已登记的须标注所获取的上线编号）。备
云知声中报出炉 营收同比增38.7%达5.62亿元
云知声（09678）公布截至2026年6月30日的6个月中期业绩数据，营业收入达5.62亿元（人民币），较上年同期增长38.7%；毛利为1.86亿元，同比增长42%；归母亏损2.37亿元，同比收窄20.2%。 公告指出，集团总收入实现38.7%的同比增长，这一增长得益于大模型技术商业化落地能力的持续提升。在原生智能体大模型技术不断迭代升级的支持下，结合集团在多个垂直场景的智能化服务积累，企业智能化服务收入板块保持稳健增长，大模型调用-Token业务更是呈现爆发式增长态势。 责任编辑：卢昱君 新浪财经声明：
AI演进七十年：从机械查表到自主行动的四重跃迁
人工智能（AI）的发展历程，本质上是"人类如何引导机器认知世界"的思想变革史。过去七十年来，机器经历了从僵化的信息查询到独立处理事务的演进过程。第一阶段：如翻阅词典般刻板守旧。研究者将全部知识转化为"若-则"的逻辑规则，计算机仅能依照预设指令运作。其优势在于执行流程透明且易于解读，短板则是面对未录入的全新场景时完全无能为力。第二阶段：似题海训练般识别图像。人类不再编写说明书，而是让机器直接接触海量图片素材，使其自主提炼出"猫具有尖耳朵"等视觉规律。尽管在人脸识别、垃圾邮件过滤等领域成绩斐然，但其能力高度专
从AGIC展会看AI与具身智能产业跃迁：新物种工场的五维跃迁方法论
从展会现场到资本巅峰：AI与具身智能时代，新物种工场如何助推产业实现三年营收十倍、市值三十倍的跃迁——写在2026年8月27日AGIC深圳国际通用人工智能产业博览会暨GERX全球具身智能机器人产业博览会现场致各位商业跃迁的探索者：2026年8月27日，深圳国际会展中心（宝安）。我从9号馆的数据采集底座，步入10号馆的AI智能终端展区，随后穿过11号馆的物联网与AI硬件创新产品奖展示区，最后抵达12号馆"AI大脑+具身智能"的核心地带——连续走访四大展馆，深度体验一批前沿科技展位。当天，我还抽时间参观了第五
AI产业演进脉络与全链条架构深度解析
AI产业演进脉络与全链条架构深度解析一、产业演进完整脉络（六大时期，两次行业低谷）人工智能自 1943 年理论萌芽至今，整体遵循「技术革新→资本集聚→预期透支→泡沫消退→技术落地→下一轮突破」的循环规律，核心演进路径为从人工规则→统计学习→深度神经网络→通用大模型，可归纳为六大时期：1. 理论奠基与学科创立（1943–1956）1、关键节点：1943 年 MP 人工神经元模型构筑神经网络数学根基；1950 年图灵测试确立智能判定基准；1956 年达特茅斯会议正式命名「人工智能」，标志 AI 成为独立学科。
金融方向AI训练师招募
【远程线上】TalentsAI AI训练岗位招聘TalentsAI 为顶尖大模型实验室输送专业级数据，现面向计算机、医疗、自然科学、金融等领域广纳行业人才，参与深度学科校验及高质量多轮对话任务，涵盖指令对齐、Rubrics、HLE、RLHF、VLM、长文本解析等方向。【岗位要求】1、对人工智能、大语言模型、数据标注及模型评测方向有浓厚兴趣者2、具备金融、经济、数学、法律、医学、计算机、物理等专业背景（毕业于211、985院校或QS前100高校者优先），硕士、博士研究生学历，或拥有相关实习、科研、竞赛经历及