AI 出海被限
路透社消息指出，北京方面正与阿里巴巴、字节跳动及智谱等巨头磋商，旨在将国内顶尖的 AI 模型保留在境内，甚至包括尚未发布的新世代版本。商务部主导，发改委协同，两部门联手通常意味着出口管制即将实施。管控范围远超预期，不仅涵盖闭源 API，连开源权重的下载也在列。无论是调用接口还是自行拉取权重运行，均需接受监管。 若干细节尤为严厉：首先，将 AI 数据泄露或窃取行为，从知识产权纠纷提升至国家安全高度。其次，外资投资中国 AI 初创企业的通道也将收紧，资本、人才与模型访问权被捆绑管控。 报道提及的诱因是，中方担
WAIC 2026参会全攻略
WAIC 2026世博会场攻略2026世界人工智能大会（WAIC 2026）将于7月17日至20日在上海举行。以下为您整理的参会核心指南：2026年7月17日（周五）至7月20日（周一）。大会在上海分设三大片区：若不愿购票，大会首次推出“WAIC City Walk”全城AI体验活动。联动上海16个区规划了6条主题路线，串联30多个特色点位（如商圈AI导购、公园AI导览等），公众无需购票即可零门槛体验。今年的论坛主题非常前沿，建议重点关注以下几个方向：一刷馆不踩坑：H1-H4四大馆逐个解锁，AI全产业链尽
企业AI选型新趋势：从单挑到多模型组合
未来企业部署AI，将如同挑选云服务般，依据具体场景灵活搭配各类模型。核心观点：企业不再局限于单一AI模型，而是综合考量成本、性能、安全与场景需求，择优组合多元能力。01 / POINT过去众多企业常纠结于：究竟该与哪家模型合作？这一问题在早期确实具有意义，因为业界需要一个清晰的切入点。然而随着模型性能分化、定价差异、部署方案及业务场景日益多元化，单一押注某款模型的风险正在持续攀升。02 / POINT各类模型各有专长。有的擅长深度推理，有的精于长文本处理，有的在代码领域表现出色，有的成本更为经济，有的更适
AI应用与视频产业链核心企业盘点
AI应用是基于人工智能技术开发、应用于多元场景的智能工具与系统，依托机器学习与大模型等能力实现自主任务执行，覆盖办公、生活、工业等领域，可自动生成内容、识别图像、智能对话与数据分析，替代重复性人工操作，降低人力成本，提升各行业生产与服务效率。AI应用产业链涵盖AI智能体、AI广告、AI编程、AI通用大模型、AI眼镜、AI玩具、AI多模态等环节。AI智能体企业主要包括酷特智能、南兴股份、三联虹普、彩讯股份等；AI广告企业主要包括利欧股份、易点天下、蓝色光标、因赛集团、线上线下等；AI编程企业主要包括金现代、
2026年Q2人工智能观察：顶级模型正变得遥不可及
如果说2026年第一季度是Meta工程师疯狂刷新排行榜、竞相消耗Token的「算力至上」时代，那么第二季度则更像是整个行业经历冷静期后的重新审视。过去数月，AI领域始终围绕两个核心议题展开激烈讨论：但实际发生的情况，远比悲观派预测的更加错综复杂。MoE Capital创始合伙人Henry Yin用一句话精准概括了整个Q2的趋势：AI并未停滞不前，而是在同步推进两件事——向内突破智能边界，向外拓展应用场景。前者决定AI能达到怎样的智慧水平，后者决定AI能影响多少行业领域。正因如此，AI正从简单的对话机器人，
人工智能的训练三部曲
前文我们解释了 AI 的本质。本文探讨最引人关注的问题，这样的系统，人类是如何构建出来的？别紧张，不谈复杂算式，我们用“炼丹”来比喻——大模型这枚“灵丹”，需要经历三个阶段，缺一不可。 数据喂养（预训练） 大模型的起始，是“喂养”。将网络上可获取的图书、文本、网页、程序代码，数以千亿计的词汇，大量输入其中。这个环节称作“预训练”。 输入后做什么？让它进行一个填字游戏：把语句中的词语隐藏，让它猜测被遮盖的内容。猜错就调整参数，猜对则继续。经过亿万次循环，它便将人类语言的模式、知识、推理，都“浸泡”进那数千亿
科大讯飞时隔两年再度荣获国家科技进步一等奖
新浪科技讯 7月10日晚间消息，2025年度国家科学技术奖评选结果正式公布，由鹏城实验室主导，华为、北京大学、清华大学、科大讯飞(43.190, 0.82, 1.94%)等单位联合参与的"鹏城云脑"超大规模国产智能算力系统及产业化工程项目，荣获国家科学技术进步奖一等奖。该项目属于全国产自主可控智算领域的重大基础性创新，标志着我国国产智能算力系统的研发取得历史性突破。据项目组介绍，"鹏城云脑"团队全力攻克技术难题，成功突破了基于国产AI芯片的超大规模智算架构与核心关键技术，研发出国内首个完全自主可控的E级智
模型虽多，为何琐碎工作仍要亲力亲为？
你是否曾经历过这样的工作流程：录音交给一个模型转文字，图片交给另一个模型识别，再手动将结果汇总，交给更智能的模型处理。一旦某环节效果不佳，就得从头再来。我们总以为模型多了，自己就能少干活。结果却发现，复制、粘贴、传话和检查这些琐碎活儿，还是得自己动手。最近在一个前端重构项目中，我彻底踩了这个坑。任务听起来并不复杂：参照新设计稿，做出完全一致的网站。我们使用的企业级AI编程工具接入了两类模型：一类擅长文字和代码，另一类擅长图像识别。理想流程是先识别设计稿，再生成页面；代码完成后截图比对，有偏差就让模型继续调
AI算力：异构芯片的混战格局
类别核心障碍资金流向对HBM的依赖度Training（训练）全面需求算力+带宽+互联全拉满极高Prefill（读题）计算能力算力核心中等Decode（答题）内存带宽HBM带宽或SRAM高推荐/检索容量+随机访问超大容量内存（CXL/DRAM）低MoE路由/Agent通信交换互联带宽+极低时延低模型规模INT4量化后大小能否放进44GB？7B3.5 GB轻松70B35 GB勉强（KV Cache空间极小）405B（Dense）200 GB完全放不下671B（MoE，激活37B）~18 GB放得下CoreWe
2026年7月初人工智能领域重大动态速递
2026年7月初人工智能领域重大动态速递！ OpenAI一口气推出GPT-5.6、ChatGPT Work、GPT-Live三款核心产品，xAI、Meta、Anthropic同步升级模型并自主研发算力资源；微软加大前沿人工智能研发投入、腾讯部署AI Agent智能体、联合国开启全球人工智能治理协商。 模型性能、企业级应用、语音交流、视频创作、算力自主、行业标准全面加速推进，人工智能全产业链正式迈入激烈竞争时期，发展机遇已清晰显现。
AI产业链全景图：从算力底座到应用变现的价值传导链
AI产业常被误解为"唯大模型论"或"唯GPU论"。真正的发展脉络是：底层算力设施界定模型能力上限，中间层大模型决定价值流向，顶层应用与Token消耗决定最终收益。核心要点：1.算力基础：GPU、HBM、光模块、AI服务器、液冷散热，构成本轮AI基础设施扩张的核心组件。2.商业演进：产业正从"训练主导"向"推理主导"转变，Token消耗量决定长期算力需求规模。3.国内机遇：国产替代、算力租赁、大模型落地应用，是国内产业链三大核心赛道。4.关键数据：2026–2031年全球AI投资总额预计约7.6万亿美元；中
2026年AI智能体全面落地
2026年并非仅仅是AI Agent的概念元年，而是迈向落地的关键之年。它不再是PPT中描绘的虚幻愿景，而是已切实运行于保险理赔、编程开发及数据分析等岗位上的实际生产力工具。首先明确观点：2026年被称为“智能体爆发年”绝非商业炒作，而是四大条件共同达成的技术拐点。然而，“爆发”并不等同于“成熟”，真正的Agent原生应用生态可能仍需3-5年——这与2007年iPhone发布后App Store并非瞬间引爆的规律如出一辙。这四大条件缺一不可：一、大模型已突破推理瓶颈。OpenAI o1、DeepSeek-
AI不再辅助，开始打工
昨天，不少人还在热议GPT-5.6的发布。今天，又一家公司因新动态登上科技头条。一家AI Agent创业公司，竟让AI全程参与了一亿美元的融资流程。与此同时，OpenAI关闭了Atlas，却未放弃AI浏览功能，而是将其整合进桌面端与Chrome插件；另一边，企业热议的焦点已从模型参数转向AI Agent的安全、治理与容错机制。若把今日所有动态串联起来，你会发现它们指向同一个趋势。AI已不再满足于回答问题，它正真实地参与工作。这也是为何，我越来越不再关注模型分数提升了多少，而更关心一个问题：它有没有重塑我们
视频模型学会穿墙术?蚂蚁开源具身智能视频底座:画面精美还不够,还得懂物理因果
当你让视频模型生成"往杯子里倒水"的场景，效果细腻到无可挑剔：水流的光泽、玻璃的折射、光影的层次，全都恰到好处，仿佛请来了一流灯光师亲自操刀。结果水直接穿透了玻璃杯壁，扬长而去，一滴都没留下。动作干脆利落，毫无违和感，液体仿佛拿到了穿墙特批。这类翻车，2026年一批主流视频生成模型几乎无一幸免。画面精美到能以假乱真，物理逻辑却连半秒都经不起推敲。科技账号AI Frontliner把这段对比发到了X上，配文判断很直接："It looks perfect and the physics is nonsense
OpenAI震撼发布:GPT-5.6 Sol登陆Cerebras,750 tps让AI响应从「等电梯」变为「本地开文件」般迅速
让模型输出一份2000 token的方案，50 tok/s需要等待40秒，足够你刷两条社交动态；750 tok/s呢？仅需2.7秒，接近本地打开一个文件的响应速度。这一数字，已被OpenAI正式写入官方博客。2026年6月26日，OpenAI发布预览博客《Previewing GPT-5.6 Sol: a next-generation model》，在定价与可用性部分，隐藏着一句足以让整个AI领域振奋的话："We're also launching GPT‑5.6 Sol on Cere