俄罗斯杜马首审AI法案！医疗数据纳入核心敏感区
2026俄国家杜马首审通过AI立法！医疗AI列为最高敏感领域，本土医疗数据战略全面提速2026.7.82026年6月俄政府向议会提交人工智能发展法案，7月8日俄罗斯国家杜马完成一读审议。这部基础性法律不仅在俄法律体系中首次界定人工智能概念、划分AI模型级别，更将医疗行业列为核心敏感领域，围绕医疗AI数据、国产医疗算法支持、跨境技术风险作出专门部署，深入影响俄罗斯医疗数字化与医疗AI产业发展。1俄罗斯首部AI基础法案俄罗斯数字发展部副部长伊万·列别杰夫在议会阐述法案时指出，当前AI已渗透国民经济各领域，但俄
AI新定位：行动者
探索AI的全新身份AI不再是单纯的工具，而是具备自主能力的“行动者”。传统工具依赖人类操控，而如今AI能够自主学习、独立决策、相互交流，甚至对其他AI施加影响。信息与真相并非同一概念。他指出，人类社会的存续并非依赖绝对真相，而是依靠信息网络。宗教、国家、法律、货币等均属信息网络的组成部分，因此AI生成的信息有可能彻底重塑社会结构。民主制度面临的最大威胁并非机器人暴动，而是信息污染。一旦AI能精确操控每个人的情感与认知，民主所依赖的公共讨论将遭受严重冲击。AI无需具备意识。即便没有情感或自我认知，只要拥有足
AI时代，四层人已定型
━━━━AI时代，四层人已定型——人人都在谈AI用AI写文案用AI做PPT用AI备课看似用的都是同一个工具差距理应缩小错AI没拉平世界它重新划分了阶层过去看学历、经验、资源现在看：你有多深 + 你有多懂AI两项能力叠加人被分成四等第四层顶层判断者一眼识破AI的对错与真假第三层领域专家 + AI有专业根基，能掌控AI第二层工具人会用AI，但无判断力第一层被替代者不用AI，早已被甩开第一层被替代者不会用AI或不信AI有用别人十分钟搞定的事他还在手动熬不是懒是根本没意识到已落后这一群人不是被AI淘汰是被"
生成性认知视角下的人工智能探索
作者：Banafheh Rafiee, Richard S. Sutton本文倡导将生成性（enactive）方法应用于人工智能的感知与认知领域研究。生成性方法将感知理解为智能体与世界之间的主动、技能化互动过程——智能体通过行动来获取感知，通过领悟自身行动如何影响其体验来理解世界。这与传统的被动观点形成鲜明对照：传统观点将感知看作大脑接收感觉信号、处理信息、然后发出行动指令的内部过程。生成性观点则突出感知的动态性、身体性和交互性，其根基在于嵌入环境中的智能体的生活经验。我们识别并发展了四个与人工智能密切相
国产AI芯片实现架构突破
每秒520万亿次浮点运算 国产AI芯片实现架构突破7月13日，我国首颗融合软件定义与三维近存计算技术的AI芯片在上海正式发布。该芯片基于14纳米工艺，达成每秒520万亿次浮点运算的性能，核心优势在于通过底层架构革新，开辟了一条不依赖先进制程的高性能算力发展新路径。该芯片采用软件定义与三维近存计算协同方案：一方面，软件定义技术使硬件资源能按任务需求动态分配，显著提升算力效率；另一方面，三维垂直堆叠将计算与存储单元高度集成，访存带宽高达每秒6.4TB，从架构层面有效破解长期存在的‘存储墙’难题。摆脱对制程微缩
AI智能体勒索攻击：并非完全自主
深度调查 · 网络安防AI黑客觉醒，还是攻击自动化换了动力？2026年7月，一条颇具末日片气质的消息刷屏：全球首例“AI智能体全自动勒索攻击”出现，代号JADEPUFFER。没有人类操纵，AI自己找漏洞、进服务器、改脚本、删数据库，最后还不忘留下比特币地址。标题很刺激，仿佛《终结者》终于考过了网络工程师认证。但把原始报告、后续采访和技术细节摆在一起，事情既没有那么玄幻，也远比“AI写了段病毒代码”更值得警惕。先说结论：这不是AI黑客觉醒，而是攻击自动化从“照着菜单点菜”，升级成了“会看冰箱、会改菜谱、锅糊
AI开始“自主进化”了？科学家让机器摆脱数据依赖，像生命体一样自我成长
如今，研究人员正试图将这种能力赋予机器。一项最新研究提出了一项颇具开创性的构想：让AI像生命体一样，最终迈向自我进化的道路。论文给出了一套全新的AI架构：需求驱动自系统（Need-Driven Self-System）与智能体自进化模型（Self-evolution Model of Intelligent Agents）。其核心目标清晰明确：推动人工智能从“被训练”迈向“自主成长”。AI距离真正的智能，还差什么？如今的大模型已相当强大，ChatGPT能够撰写文章、分析问题；视觉模型能够识别复杂场景；机器
AI重塑银行：词元暴增千倍，智能体时代降临
银行业的AI竞赛，已从是否拥有模型，转向能否安全落地的新阶段。人工智能不再是银行的加分项，而是生存发展的必答题。2026年，银行业数智化转型全面提速，日均词元消耗与智能体应用场景迎来爆发式增长。头部大行与互联网银行全面布局AI大模型。与此同时，全国首个银保行业AI专项监管文件正式出台，划定安全合规红线，一场兼顾效率与风控的智能化跃迁正在全面展开。本文看点01词元爆发02智能体银行03监管落地TOKEN步入2026年，衡量银行金融科技实力的核心指标，已从“科技投入金额”“服务器数量”转变为日均词元消耗量。各
2025年度国家科技奖揭晓 沪市企业斩获88项成果
上证报中国证券网讯（记者 何昕怡）日前，2025年度国家科学技术奖正式公布，共计产生258个项目和11位科技专家，涵盖国家最高科学技术奖、国家自然科学奖、国家技术发明奖、国家科学技术进步奖及国际科学技术合作奖五个类别。 沪市企业再次交出优异成绩单。据统计，至少88家次沪市上市公司（含控股子公司及参股公司）牵头或参与完成的科技创新成果获2025年度国家科技奖，较2023年的66家次显著提升。这些获奖项目主要集中在国家科学技术进步奖和国家技术发明奖领域，涵盖高端装备、新材料、新能源、现代交通、电力装备、海洋工
人工智能每日快讯 — 2026年7月12日
关注AI编程与具身智能，挑选五条关键资讯。动态：7月11日，智谱创始人唐杰向全体员工发出内部信《浪潮已至》，宣布推行“Touch High（摸高）行动”。未来两年不追逐短期盈利，集中力量突破四大领域：长程任务处理、自主智能体框架、完整自我训练机制、顶级安全管控（投入百亿级资源进行机械可解释性研究）。关注理由：这是国内大模型领军企业在行业普遍加速盈利时的“逆行策略”。智谱市值曾达1.3万亿港元，MaaS平台年化收入一年飙升60倍至17亿元，却在此刻选择战略回缩、深耕基础能力，显示头部玩家正将竞争从“应用落地
欧美企业转向中国AI：成本降低九成、性能仅差百分之一，全球AI竞争版图重塑中
欧美企业集体转向中国AI 成本降低九成、性能仅差百分之一，全球AI竞争版图重塑中成本降低九成、性能仅差百分之一，全球AI竞争版图重塑中江湖万相 · 热点解读📰 新闻事件概述 2026年7月，一场悄然的"技术迁移潮"正在全球科技领域展开。据多家科技媒体报道，Coinbase、Lindy等欧美知名企业近期纷纷将底层大模型从OpenAI、Anthropic更换为中国大模型。更换后的数据显示：推理成本降幅达30%-95%，性能差距仅1%-4%，定价却低60%-90%。 几乎同一时间，高盛发布50页深度报告，指出中
AI家族概念辨析
我最近开启一个系列，梳理AI家族里那些容易混淆的概念，今天聊聊大模型和智能体的区别。OpenAI发布了GPT-5.6，还附带了一个叫ChatGPT Work的新工具。朋友圈瞬间沸腾，群聊里炸开了锅，所有人都在转发——然后我看到评论区最高赞： “GPT-5.6和ChatGPT到底有啥不同？ChatGPT Work又是什么？” 好问题。但我想说，问这个问题的人，大概率还没搞懂更基础的一件事—— 大模型和智能体，到底是不是一回事？ 答案是：不是。而且差异巨大。 今天我们就用通俗易懂的方式讲清楚。 先说大模型——
高盛引入AI程序员Devin：重塑华尔街人力版图
7月11日，高盛集团首席信息官Marco Argenti公开表示，公司正测试由AI初创企业Cognition研发的自主软件工程师Devin，初期计划部署“数百个”实例，未来或扩展至“数千个”。此举使高盛成为首家正式“录用”AI程序员的华尔街头部银行。这一动作，象征着AI正从“辅助角色”向“自动化 workforce”转变，正在悄然改写华尔街的运作规则。Devin由Cognition Labs打造，该公司于2023年末成立，由三位工程师创立，团队中汇聚了多位编程竞赛冠军。2024年3月，Cognition因
金融监管总局发布人工智能安全应用指引
国家金融监督管理总局关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见各金融监管局，各政策性银行、大型银行、股份制银行、外资银行、金融资产管理公司、理财公司，各保险集团（控股）公司、保险公司、保险资产管理公司，各金融控股公司，各总局管理单位：为深入贯彻《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》关于加速人工智能技术创新、强化人工智能治理的战略部署，落实《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，推动数字金融高质量发展，有序推进人工智能科技创新与金融业务深度融合，引导金融领域人工智能应用朝着有益
从医疗问答到自主智能体：未来医疗竞争的核心
医疗 AI 的下一个阶段，不再仅仅是擅长对话的助手，而是一套能够理解临床目标、调用专业工具、协同完成任务，并在安全范围内真正融入工作流的智能体系统。我们正见证医疗 AI 角色的重大转变。以往，人们主要将 AI 视为“问答工具”：它能解释指南、总结病历、生成报告、辅助识别影像异常。这些功能虽有价值，但临床场景绝非孤立的问答。患者从进入急诊到接受处理，涉及问诊、检查选择、结果解读、鉴别诊断、用药核对、手术或住院安排，以及持续记录与沟通——这是一连串复杂且充满约束的决策过程。近期发表在 Nature 上的研究《