腾讯推出操作系统级AI助手马维斯，无网环境下照样运行
5月21日，腾讯公司公关总监张军宣布，腾讯自主研发的操作系统层级 AI 助手"马维斯"正式投入使用，能够将整台电脑变成可交互的智能对象，开箱即用，Windows 端、Mac 端、安卓端版本同步发布。这款腾讯 AI 助手"马维斯"具备文档归类、解析、智能图片识别处理、系统维护（如操作系统修复）等功能。腾讯官方表示，市场上 Agent 能实现的能力，马维斯基本都能覆盖。同时它还拥有对操作系统架构、文件的完整理解能力，可根据任务智能调度模型、操控桌面应用、移动端"云监工"等功能。据介绍，马维斯尝试从产品层面解决
周小川警示：AI深入金融领域将引发监管新难题
5月19日，在2026清华五道口全球金融论坛的专题讨论“金融监管新挑战：绿色、数字与人工智能”上，中国人民银行前行长周小川参与了该活动。有媒体观察到，按照论坛的议程安排，周小川原本没有发言安排，但有嘉宾主动与坐在观众席的周小川进行了交流。周小川表示，在听取其他嘉宾的发言后，他获得了很多启发，特别是关于人工智能在金融领域的应用等方面。“目前，我们主要关注的是岗位层面的智能化改造，但银行的整体架构，例如贷款对象、风险评估、风险定价、贷款决策等，虽然每个岗位都可以借助人工智能实现智能化，但整体框架仍然是现有的银
腾讯能否抵御AI浪潮的冲击？
实际上，我们需要将这一议题拆解为两个维度：其一，腾讯现有的底层设施是否会遭到AI的取代；其二，AI智能体是否会抢夺用户意图的入口。针对第一个问题的回答是否定的。腾讯的核心优势在于由微信关系链、小程序、支付、私域流量、内容分发、游戏社交、企业协同及云服务搭建的庞大网络。这些资产依托于真实的人际关系、交易闭环、支付信任以及服务履约能力，AI 很难凭空模拟这些要素。真正值得警惕的是第二个层面，即AI智能体是否将演变成为新的用户意图入口：倘若AI Agent发展成熟，用户或许不再首选打开微信或小程序，而是直接向智
千港元关口失守 智谱股价大幅震荡
5月21日，被冠以“全球大模型第一股”称号的智谱，盘中再度跌破1000港元整数关口。当日智谱大幅高开，盘中涨幅一度超过8%，随即快速转跌，跌幅最大超过5%，最低触及992.5港元/股。截至发稿，智谱报1004港元/股，总市值4476亿港元。 同日，智谱披露，其近期联合驭驯网络与清华大学，在GLM-5.1线上生产集群中实现了新一代网络架构ZCube的规模化部署。在GLM-5.1 coding线上场景测试中，在GPU算力、软件栈与应用保持不变的情况下，ZCube降低了33%交换机与光模块成本，同时将GPU平均
AI融入数据团队：协作挑战先于效率提升
过去一年，很多团队都在讨论 AI 怎么进入数据工作。有人用它写 SQL，有人用它解释报表，有人让它生成指标口径说明，有人试着把数据查询、分析摘要、异常归因连成 Agent 工作流。演示时效果经常不错：输入一句自然语言，模型给出查询；上传一份数据，模型生成洞察；接入元数据，模型还能解释字段。但真正放进团队之后，第一批被放大的，往往不是效率，而是协作问题。这听起来有点反直觉。AI 不是来提高效率的吗？为什么先看到的是协作问题？因为数据团队里的很多低效，本来就不是工具慢造成的。它们来自需求没说清楚，指标口径不统
企业AI平台选择： native or empowered？
当前，人工智能正在重塑各个行业，众多企业在推进AI项目时往往缺乏系统规划。这导致一些项目中途停滞，另一些则在完成大量投入后，成效却未达预期。造成这种现象的原因很多，但最关键的问题是：所选的AI平台与企业的整体AI战略目标不匹配。所谓AI平台，是企业实现业务智能化的核心支撑，主要分为两类：AI原生平台（AI-native platform）和AI赋能平台（AI-enabled platform）。选对平台不仅影响AI功能的实现方式，也决定了企业的技术实施路径和长期业务价值。01“原生”与“赋能”的本质区别A
昶睿科技考察沣东智算中心，深化AI人才培养
5月20日，西安昶睿科技培训中心在云合智能的盛邀下，前往沣东智算中心进行实地调研。团队深入大模型算力机房参观，经过深入交流，双方在多领域达成深度合作意向，并正式建立战略伙伴关系，共同致力于AI算力应用、技术落地及人才培养工作。参观期间，沣东智算中心技术团队详细展示了其算力基础设施及运维体系的独特优势。昶睿科技培训中心负责人对此表示，此次考察不仅为后续合作铺平了道路，也让他们对沣东智算中心的技术底蕴有了全面的认识。未来，双方将在五大核心板块展开紧密合作。除了重点打造智算运维工程师实战培训班外，还将涉及大模型
AI日报 | 2026年5月21日 谷歌免费开放Gemini 3.5 Flash，阿里云发布真武M890芯片
📋 今日要闻：5月20日被誉为AI产业"超级星期三"——Google I/O推出Gemini 3.5 Flash性能飙升，阿里云峰会亮相千问3.7-Max与真武M890芯片，DeepSeek正式成立团队剑指Claude Code，英伟达联手亚马逊发布GPU直控存储技术GIDS。机器人、算力网络、AI商业化等领域全面开花。本文聚焦AI大模型、芯片硬件、云计算、机器人、市场动向等最新资讯。🌟 今日焦点5月20日成为AI产业"超级星期三"，谷歌、阿里、DeepSeek同场竞技1. Google I/O推出Gem
何小鹏谈激光雷达：非汽车业必需品
新浪科技讯 5月21日上午消息，在小鹏GX上市发布会后，小鹏集团董事长、CEO何小鹏，小鹏集团通用智能中心负责人刘先明，小鹏集团产品矩阵总经理吴安飞与媒体对话。有数据称，15万以上车型配备激光雷达的比例越来越高。被问及采用纯视觉路线的小鹏是否会有压力，何小鹏回应称，“我们没有压力。激光雷达是个好东西，但是我认为在汽车这个领域，它不需要了，所以小鹏非常的坚定。但是在很多其它行业还是需要，这是我的看法。”小鹏集团通用智能中心负责人刘先明则补充称，激光雷达是否必要，取决于企业技术栈，没有绝对答案。对用户而言，自
AI产业周报：2026年5月第三周重要进展
1、量子位第四届中国AIGC产业峰会启幕 第四届中国AIGC产业峰会今日在北京盛大开幕，量子位智库发布2026年中国AI应用全景图谱。2026年4月国内AI应用Web端月访问量已突破9亿次，APP端月下载量超过2.4亿次，日活跃用户数同比激增223%。AI Agent正加速从"有趣的AI"向"必需的AI"演进，功能定位也从"解答疑问"升级为"完成任务"。2、阿里Qwen3.7-MaxPreview发布 千问最新3.7 Max预览版正式亮相，两代超大杯版本并行迭代推进，林俊旸团队保持高频更新节奏。林俊旸虽已
人工智能产业链全景投资图谱
近期收到大量关于大科技领域的咨询，但我注意到一个普遍现象：投资者们言必称"算力"，却对算力的本质和构成要素缺乏基本认知。为此，我投入整整一周时间，完成了这份全网首创的AI完整产业链深度解析，全部内容为手工整理原创，绝非AI创作，帮助各位深入理解AI产业的每个关键环节，清晰认知自身投资标的的定位。核心传导路径：基础设施 → 上游供应 → 算力设备 → 软件数据 → 应用落地 → 合规安全一、 基础设施（环境与能源支撑）算力中心依赖的外部重资产建设（一）能源保障：电网设备、储能、核电1.电网设备(电网设备et
人工智能训练师：AI浪潮中的黄金职业
AI新职业：人工智能训练师用专业护航每一份信任当前 AI 技术应用范围日益广泛，各领域都在积极引入，人工智能训练师已获得国家正式认可，职业前景十分广阔。接下来用通俗易懂的方式，为大家详细介绍这份工作的具体内容、就业方向、考证要求及流程，帮助新手快速入门。PART 1行业现状：人才缺口大，薪资待遇优厚随着人工智能产业规模持续扩大，人工智能训练师的市场需求日益增长，属于紧缺型高薪职业。企业招聘需求年增速超过 30%，多个地区将其列入急需紧缺工种目录，享受政策扶持与技能培训补贴。该职业也在持续升级迭代，不仅涉及
AI短漫剧的成本与效率之问
520 刚过完，朋友圈都在问：还爱不爱了。但做 AI 短漫剧的佬友们，最该问的是：贵不贵？毕竟一条镜头能不能跑出来，决定的是情绪；一批镜头能不能持续跑下去，决定的是钱包。所以今天不聊浪漫，聊一个更现实的问题：AI 短漫剧创作者的1秒，到底多少钱？但！ 我们先盯住三个点：真正满血的 Seedance2.0。不排队。可真人。再！ 加一个更现实的数字：<0.69元/s>对偶尔玩一下的人来说，这只是一个价格页。但对高频创作者、OPC、微型工作室、承制方来说，它其实在回答一个更具体的问题：我能不能把 See
感知融合：AI迈向统一认知之路
朋友们好，我是万象大叔。深耕AI领域，解析技术脉络，洞察产业趋势，助力商业变现与财富增长。目前，AI在单一模态内（特别是语言理解方面）已逼近甚至超越人类平均水平。但真正的智能，无论是生物的还是人工的，其核心在于跨模态信息的有机整合、深度理解与逻辑推理。人类无需将视觉信号“翻译”为语言再进行思考；我们天然在同一认知框架内处理光、声、语义与抽象概念。多模态AI的终极追求，正是打造这种统一的、原发的、基于感知的认知架构。这绝非给模型简单装配“眼睛”和“耳朵”，而是一场旨在消除模态间语义壁垒、让AI建立对世界统一
AI也会“中毒”？数据污染的隐秘威胁
导 语我们早已习惯将AI视为无所不知的"数字神灵"。用它撰写代码、制定方案、查询攻略，甚至让它协助分析体检报告和股市动态。当AI突然向你推荐一堆劣质商品，或者言之凿凿地抛出一个荒谬的结论时，你可能一笑置之，认为这只是AI不够聪明产生的"幻觉"。但如果我告诉你，它并非失智，而是"染毒"了呢？在人工智能飞速发展的当下，一场无形的较量正在底层数据的暗网中悄然展开。这就是今天我们要深入揭开的硬核科技暗黑面——AI数据污染（AI Data Poisoning）。剥开伪装：这不是"幻觉"，这是蓄谋已久的"投毒" ·要