Anthropic 掌门人力挺 AI 强监管：政府需拥有一票否决权
Anthropic PBC 的首席执行官 Dario Amodei 提出，倘若新型人工智能模型潜藏特定隐患，政府部门应当具备权力，叫停 AI 开发商对相关模型的部署行动。 Amodei 于周三发表的一篇长文中强调，必须引入第三方强制测试机制，以全面评估 AI 模型在诸多领域可能引发的风险，例如诱发网络安全隐患或用于制造生物武器。他明确指出，一旦判定某项 AI 技术“存在不可接受的风险”，“政府应有权力阻断或限制其落地应用”。 伴随 AI 技术的飞速迭代，Amodei 的此番表态标志着他迄今为止对强化 AI
豆包专业版开启内测：顶级年费突破五千元
快科技 6 月 10 日讯，近期，字节跳动旗下的 AI 应用豆包已正式拉开专业版付费订阅的灰度测试序幕，部分用户在体验专家模式时已收到开通提示。 据了解，该项付费服务计划于本月下旬正式全面推出，届时官方还将在同步举行的 Force 大会上，揭晓多项重磅功能升级。 事实上，早在今年 5 月，豆包便已在苹果 App Store 更新了服务条款，公开披露了三档付费订阅方案及其具体资费。 其中定位顶端的专业版，月费定为 500 元，年费则高达 5088 元，整体定价策略明显侧重于专业生产力场景。 依据相关规则，经
Momenta获无锡自动驾驶测试牌照 加速布局全球多个城市
近日，Momenta已顺利取得无锡市智能网联汽车道路测试与示范应用资质，并于今年1月启动测试工作。 根据企业透露，Momenta规划本年度内在全球多个新兴城市及区域推进高阶自动驾驶项目，持续深化技术场景验证与城市出行服务实践，致力于为用户提供安全、高效、环保的全新出行体验。 在技术研发方面，Momenta R7增强学习世界模型已于今年上半年正式亮相，并成功应用于L4级自动驾驶实际场景。该模型注重对真实物理世界的感知与理解，能够识别物体的物理特性、行为逻辑及交互可能性，进而达成更精确的预判与路径规划，显著增
AirPods 迎重大更新：测试版固件解锁自定义 EQ 与 AI Siri
历经漫长等待，苹果终于做出了改变。6 月 10 日，苹果向三款 AirPods 推送了版本号为 9A5292e 的测试固件，引入了两项核心功能：自定义均衡器（Custom EQ）以及对全新 AI 版 Siri 的支持。这是 AirPods 发展史上首次允许用户自行调节音效——没错，此前用户仅能使用苹果预设的 EQ 方案，想要增强低音？根本无法实现。如今，这个让无数 AirPods 用户头疼的难题，终于得到了解决。此次固件更新涵盖以下三款 AirPods 设备：可惜，搭载 H1 或 W1 芯片的老旧机型（例
AI检测领域CNAS认证申请关键点解析
伴随人工智能技术在各个行业的快速落地，AI产品的质量、安全和性能评估需求持续增长。自2024年8月1日起，中国合格评定国家认可委员会（CNAS）发布的《实验室认可领域分类》（CNAS-AL06:20240801）正式将“人工智能产品与系统”设为独立认可领域（编号15），表明人工智能检测已进入国家认可体系。不过，由于AI检测技术仍在快速发展中，其方法与传统软件测试存在显著差异，实验室在申请CNAS资质时面临不少挑战。本文将从政策背景、认可类别及申请重点出发，深入分析AI领域申请中的关键难点，为相关机构提供参
NASA揭晓阿尔忒弥斯3号宇航员阵容，计划年底首飞
美国宇航局（NASA）本周二公布，下一次阿尔忒弥斯任务将由三名美国航天员与一名意大利航天员共同执行。该任务将于明年在地球轨道开展飞船对接演练，并首次对埃隆·马斯克的SpaceX公司和杰夫·贝索斯旗下蓝色起源的月球登陆器进行太空实测。 在休斯顿的发布会上，美国宇航局局长贾里德·艾isa克曼宣布，“阿尔忒弥斯3号”任务的宇航员名单，包括美国航天员安德烈·道格拉斯、弗兰克·鲁比奥、兰迪·布雷斯尼克以及来自欧洲航天局的意大利宇航员卢卡·帕尔米塔诺。任务预计于明年年底发射，具体时间待定。 “阿尔忒弥斯3号”是一项高
美联储定档6月24日揭晓2026年银行压力测试
下载新浪财经APP，掌握全球实时汇率动态 美国联邦储备系统于本周二宣布，计划在6月24日发布年度大型银行压力测试的最终结果。 美联储每年都会开展此类评估，旨在考察大型金融机构在面对假设性经济下滑及市场动荡时的抗压能力。 依据美联储发布的官方公告，本年度的压力测试模拟了32家大型银行遭遇严重全球性经济衰退的情境，该情境涵盖商业地产、住宅地产以及公司债券市场压力显著上升等因素。 测试结果将定于美国东部时间下午4时公布，但美联储强调，此举不会直接调整大型银行的资本金要求。 银行在年度测试中的表现将直接决定其需持
马来西亚芯片出口预期将达1970亿美元
马来西亚半导体行业协会在周二宣布，受惠于不断增长的半导体市场需求和稳定的制造产出，该国2026年电子及产品出口总值预计可能超过8000亿林吉特（约1970亿美元），半导体产品占出口总额近六成五。协会主席拿督斯里黄秀海表示，增长趋势将持续加强，今年的出口表现可能再攀新高。数据显示，2024年马来西亚电子类产品出口为6010亿林吉特，2025年已增长至7110亿林吉特。即使面对地缘政治风险、贸易壁垒和林吉特升值等不利因素，本地芯片企业仍展现出良好韧性。黄秀海强调，马来西亚正迎来难得的发展契机，凭借其可同时对接
AI 爆发非偶然：七十载演进从图灵测试至智能体
若仅审视近年光景，人工智能仿佛是一夜之间骤然兴起。从 ChatGPT 到 AI 智能体，再到机器人与具身智能，新概念层出不穷，令众人心生错觉，以为人工智能直至 2020 年后才算真正启航。然而事实却截然相反。AI 之路已绵延七十余载。它曾历经狂热与泡沫，熬过寒冬，也遭受过质疑、冷遇，更完成过自我正名。今日大模型的井喷，绝非偶然的流量狂欢，而是算法、数据、算力、产品形态及商业场景长期积淀的必然产物。本文旨在梳理一条清晰脉络：阐释 AI 如何从“能言善辩”进化为“付诸行动”，并展望未来十年，何种 AI 方具备
今晚7点直播！传智AI新课发布会，不见不散
今晚七点！传智AI全新课程线上发布会，期待您的参与！二十载岁月，黑马始终只做这一件事：将晦涩难懂的技术转化为大众可掌握、易就业、助加薪的技能。 今晚（6月9日）晚7点，传智AI与黑马程序员为您指明一条经过验证的成功之路： 2025年AI测试专业平均就业率高达95.24%。 黑马AI测试班平均薪资达12236元。 他们并非天资过人，而是掌握了企业真正所需的AI时代核心能力 扫码入群观看直播，还有好礼相送。👇
AI 进化史：从规则机器到大语言模型的蜕变之路
导语：昨日我们探讨了一个核心议题：究竟何为大语言模型？先来简要复盘：大语言模型好比一位博览群书的"超级语言天才"，它通过吞噬海量文本来掌握语言逻辑，具备写作、摘要、翻译、编程及陪聊等多重技能。然而，许多人心中或许仍有疑问：其实早在上世纪 50 年代，科学界便已开启相关思索：1950 年，英国数学家艾伦·图灵提出了举世闻名的"图灵测试"。其核心逻辑是：让一名测试者同时与机器及真人进行对话。若测试者无法分辨哪方是机器、哪方是真人，则该机器可被视为拥有一定智能。这听起来是否与我们今日同 AI 助手交流的场景如出
Anthropic重磅研究：AI生物智能体遭遇滑铁卢
2026年6月8日，Anthropic在官方Research栏目发了一篇由gget工具作者Laura Luebbert领衔的新文章。配套抛出一个叫VirBench的benchmark，把市面上叫得上名号的AI以及生物Agent全部拉到擂台上鞭了一遍——Claude Sonnet 4、Claude Opus 4.7、Biomni、Edison Analysis、GPT-5.2-pro、GPT-5.5，一个不落。测试任务听起来很简单：从NCBI Virus数据库里检索符合条件的病毒序列，120道真实题目，覆盖
AI能否突破安全边界？纯黑盒视角下的9.8分RCE 0day发现实录
标题有些夸张，但过程完全属实，这是我们在测试全新工具首日就发现高价值0day的真实经历。我们部署了三个 DeepSeek agent 对一组目标进行扫描。它们从公开漏洞情报中锁定攻击面，绕过了厂商针对历史漏洞的修复措施，成功获得RCE。起初我们以为这是个已知漏洞，直到厂商确认这是全新的漏洞并发放了奖金，CVSS评分9.8。在此之前，许多人质疑AI能否替代顶尖红队，我们也对AI在真实攻防场景中的能力存疑。各类开源或初创公司的项目及介绍，总局限于靶场和CTF环境，偶尔有能应用于SRC的，但从未有公开的黑盒挖掘
AI赋能安全：从工具到思维革命
两个月前，AI 对我而言仅能借助豆包翻译接口文档，我始终认为其距离真正参与渗透测试尚远。直到后来接触 Claude，才惊觉 AI 进化迅猛，正悄然重塑各行。这两月间，我尝试将 Agent 引入漏洞挖掘、渗透测试及攻防演练。起初选用 Claude 和 GPT，但因需特殊手段且限制重重，效果未达预期。随后转向国产模型，DS4 横空出世，价格极具优势，成为首选测试对象。此后又陆续尝试 GLM5、Kimi2.6 等。综合体验，模型在安全领域的个人排名为：GLM5 > DS4 > Kimi2.6 > 小米。起初我尝
泰瑞达携手东京电子发布AI芯片集成测试方案
半导体自动测试设备供应商泰瑞达公司（Teradyne）与日本半导体设备制造商东京电子周一共同宣布推出一套集成测试单元解决方案，专门针对人工智能及数据中心应用场景中的芯片良品率筛选需求而开发。该方案整合了泰瑞达的UltraFLEXplus测试平台与东京电子的Prexa SDP单粒器件探针台，为先进2.5D及3D封装工艺提供了可投入量产的优质芯片筛选方案。随着人工智能和数据中心芯片设计日益采用基于芯粒的架构，将多枚裸芯片集成于单一封装内部，单个存在缺陷的裸芯片就可能造成整个高价值封装失效。因此，在封装流程的多