5月20日，雷军终于更新了抖音和小红书平台的短视频，这是自3月底发布参与中国电动汽车百人大会活动之后的第一次视频更新，时隔近两个月，主要介绍了小米自主研发的3nm芯片玄戒O1。 雷军表示，小米即将于5月22日晚7点举办发布会，届时将发布小米15S Pro新机。该手机搭载小米第一款自主研发设计的旗舰芯片玄戒O1，该芯片从设计之初就被确定用于小米高端旗舰产品。 雷军称，今年是小米15周年，小米特别推出这款具有纪念意义的产品，并且在小米15S Pro上首发玄戒O1芯片，还进行了多项体验升级，希望用户能够喜欢。 鞭牛士发现，不管是在小红书还是抖音上，都有不少网友评论称“雷总终于回来了”。 有网友称：“军儿，你终于回来了。不要再断更了，你不在时，每隔几天，我都要来看看你发视频了没。” 还有网友称：“好久没有听雷总说话了，感觉有点久违。”

快科技5月20日消息，今日，国家网络安全通报中心发布《公安部计算机信息系统安全产品质量监督检验中心检测发现35款违法违规收集使用个人信息的移动应用》，通报应用宝中35款移动应用存在违法违规收集使用个人信息情况，涉及爱剪辑等多款剪辑类App。 具体通报如下： 1、未以结构化清单的方式逐一列出收集、使用个人信息规则。涉及12款移动应用如下： 智慧 AI 聊天（版本 1.4.0）、虚拟恋爱 AI（版本 1.1.3）、轻抖（版本 V3.2.400）、剪辑软件（版本 1.1.2）、视频剪辑（版本 26.9.82）、爱剪（版本 V1.0.0）、视频编辑剪辑 cut（版本 1.0.2）、妙剪（版本 1.55）、智能出行（版本 1.0.2）、创游世界（版本 1.56.0）、AI音乐学园（版本 7.1.1）、台铃电动（版本 3.3.5）。 2、实际收集的个人信息超出用户授权范围。涉及18款移动应用如下： 智谱清言（版本 2.9.6）、Wink（版本 2.7.0）、剪印（版本 24.03.26）、抖影视频剪辑（版本 1.2.8）、Pr 视频剪辑（版本 2.7.5）、爱剪辑（版本 80.21.0）、免费剪辑视频（版本 v1.1.8）、剪辑软件（版本 1.1.2）、AI 视频成片（版本 3.2.0）、视频剪辑（版本 26.9.82）、妙剪（版本 1.55）、自律锁机（版本 24.08.10）、画世界（版本 2.9.8）、QCY（版本 4.0.8）、智能出行（版本 1.0.2）、创游世界（版本 1.56.0）、AVmini（版本 4.2.0.12）、小白学习打印（版本 4.17.4）。 3、个人信息保护政策中描述收集的个人信息与业务功能无直接关联。涉及2款移动应用如下： AI 智能秘书（版本 1.0.25）、抖影视频剪辑（版本 1.2.8）。 4、在配置文件中声明与移动应用的所有业务功能均没有直接关联的权限。涉及8款移动应用如下： AI 智能秘书（版本 1.0.25）、智慧 AI 聊天（版本 1.4.0）、AI 对话专家（版本 1.0.17）、QCY（版本 4.0.8）、来音吉他（版本 3.5.8）、台铃电动（版本 3.3.5）、Wow（版本 1.16.5）、猫箱（版本 1.57.0）。 5、申请的可收集个人信息的权限与业务功能没有直接关联。涉及1款移动应用如下： AVmini（版本 4.2.0.12）。 6、提前要求用户授权当前未使用的特定功能所需的权限。涉及2款移动应用如下： AI 剪辑（版本 20.5）、视频剪辑王（版本 1.2.3）。 7、提前要求用户填写当前未使用的特定功能需要的个人信息。涉及2款移动应用如下： 小白学习打印（版本 4.17.4）、台铃电动（版本 3.3.5）。 8、实际收集的个人信息与业务功能没有直接关联。涉及2款移动应用如下： Kimi（版本 2.0.8）、Wink（版本 2.7.0）。 9、实际收集个人信息的频率与业务功能没有直接关联。涉及10款移动应用如下： ChatGreat（版本 1.1.3）、虚拟恋爱 AI（版本 1.1.3）、轻抖（版本 V3.2.400）、免费剪辑视频（版本 v1.1.8）、剪辑软件（版本 1.1.2）、妙剪（版本 1.55）、创游世界（版本 1.56.0）、AVmini（版本 4.2.0.12）、台铃电动（版本 3.3.5）、Wow（版本 1.16.5）。 10、未向用户提供更正或补充其个人信息的具体途径。涉及1款移动应用如下： ChatGreat（版本 1.1.3）。 11、广告存在误导、欺骗用户行为。涉及5款移动应用如下： AI Genie（版本 2.9.0）、虚拟恋爱 AI（版本 1.1.3）、免费剪辑视频（版本 v1.1.8）、视频剪辑王（版本 1.2.3）、视频编辑剪辑 cut（版本 1.0.2）。

IT之家 5 月 20 日消息，斗鱼今日发布 2025 年第一季度财报： 本季度，斗鱼总收入 9.47 亿元，其中创新业务、广告及其他收入 3.83 亿元，同比增长 60.2%；毛利润为 1.14 亿元，同比增长 4.1%； 毛利率达到 12%，同比增长 1.5%； 运营亏损为 2610 万元，同比大幅减少 84.3%； 调整后净亏损为 2090 万元，同比缩窄 75.6%。 IT之家从财报获悉，本季度斗鱼 Q1 平均移动端 MAU 为 4140 万，平均付费用户为 290 万，ARPPU 为 216 元。 斗鱼联席 CEO 任思敏表示：“2025 年一季度，我们专注于增强收入多元化能力和提升成本效率。本季度公司毛利率同比改善、运营亏损同比显著缩窄。通过加大与游戏厂商的商业化合作，优化语音业务的运营和推广，公司的创新业务持续保持良好的增长势头。同时，我们逐步启动传统业务成本结构的优化进程，动态调配主播资源，平衡内容供给。在此过程中平台流量和收入规模将会受到内容调整的波动，我们认为这些措施是提升公司运营效率的必要措施，长期来看有利于公司的健康可持续发展。”

天眼查App显示，近日，恒大地产集团有限公司因存在不支付停工停产员工生活费的情况，被广州市天河区人力资源和社会保障局罚款2000元。 处罚事由显示，经12345政府服务热线群众反映，恒大地产集团有限公司存在不支付停工停产员工生活费的情况。 认定的事实：该单位未按照《劳动保障监察限期改正指令书》的要求支付劳动者劳动生活费。

最近，关于娃哈哈饮用水代工的新闻在网上持续发酵，几次冲上热搜。 这件事情的起因是有网友发现，自己买到的娃哈哈饮用水其实是由今麦郎等多家企业代工生产的。有人算了一笔账，在某网购平台上，娃哈哈纯净水每瓶596毫升，一箱24瓶的价格为38.9元，统一麦郎纯净水每瓶550毫升，一箱24瓶的价格是27.9元。 对此，不少人质疑，娃哈哈的品牌溢价是不是太高了？还有网友说，都是同一个厂出来的，干嘛不直接买今麦郎？ 面对质疑，娃哈哈官方回应因2024年瓶装水市场需求激增导致产能紧张，委托今麦郎代工生产纯净水，合作周期内今麦郎共完成12亿瓶产品交付，但因为质量问题，双方合作于2025年4月终止了。而在5月16日，今麦郎集团董事长范现国在接受新华网专访时表示，今麦郎在与娃哈哈合作代工业务中，始终坚守品质底线，每瓶蓝标水净利润仅为2分钱。 2024年2月娃哈哈创始人宗庆后去世后，女儿宗馥莉接班后，娃哈哈一直处于舆论的风口浪尖。有媒体曝出近半年，娃哈哈一边处于产能不足状态，另一边却在调整各地的工厂。 娃哈哈的代工风波背后，到底还有哪些隐情？代工事件又折射了快消品行业普遍面临的产能调配问题呢？ 宗馥莉掌权下的娃哈哈： 停产、代工与股权迷局何解？ 娃哈哈的声明中表示，未来将始终坚持自有生产模式。 众所周知，娃哈哈的爆火源于去年3月，有业内人士指出，当时娃哈哈的产能已经不能匹配整个发展。整体去看，从轻资产的角度去做代加工，符合了饮料行业未来轻资产的发展趋势。然而，持续的代工也需要一个稳定的代工体系和合作伙伴，目前看起来也不像。 在出现今麦郎代工风波之前，据《华商报》报道，娃哈哈的陕西公司的乳品车间从2025年2月16日停产。还有报道显示5月，娃哈哈关闭了十余家分厂的生产线，停产的名单中有天津武清工厂、河北高碑店工厂。 一边在委托代工，一边又在调整生产线，娃哈哈的各种操作又让人遐想连篇。 有部分自媒体报道最近连续关闭工厂的陕西娃哈哈，其第一股东并非宗馥莉，宗馥莉全资持股的浙江启力投资有限公司仅持股40%。 宗馥莉 结合这次的代工风波和去年宗馥莉的“主动辞职”，不少媒体猜测，现在的娃哈哈还处于母公司股权纠纷的阵痛期，企业还处于宗庆后家族式班底和传统股权模式向传统企业发展的过渡期。无论是关闭工厂还是找代工，或许都是新掌门宗馥莉和股东们相互博弈的一部分。 可以预见的是，这场代工风波只是宗馥莉改革风暴的冰山一角。自去年7月正式掌权以来，宗馥莉便开启了大刀阔斧的变革。 将人力、财务、供应、运输等13个部门的核心成员调整。接着，向大锅饭文化开刀，废除宗庆后不开除45岁以上员工的传统，将薪酬体系改为绩效四档制。把一部分经销商的签约主体，换到了宏胜系旗下。这位小宗总正在逐步用自己的节奏打造一个新的娃哈哈。 今年2月，387件娃哈哈商标也从集团转到了宗馥莉的控股公司。紧接着，宗馥莉又在5月悄悄注册了娃小宗商标，产品线不仅涵盖饮料，连啤酒和保健品都准备好了。 公开数据显示，2024年娃哈哈集团的营业收入约为700亿元。过去的一年时间里，在宗馥莉的带领下，娃哈哈再次攀上了700亿元的高峰，实现了业绩的大幅回升。受益于各种因素，娃哈哈的销量仍保持了一个不错的数字，然而，作为新掌门的宗馥莉，如何继续控制这家头部饮料的主动权，让品牌继续发展则是一个需要继续考虑的议题了。 饮料行业代工背后的商业秘密 无论娃哈哈的发展如何，代工却是一个在当下的饮料行业广泛存在的模式。根据2024年年报，公司将其约15%的纯净水产能外包给了今麦郎‌，其实很多知名品牌都采用过自主生产加代工混合模式。 娃哈哈饮料生产车间 数据显示，中国饮料行业代工比例已从2015年的8%激增至2024年的27%。2023年中国瓶装水整体代工比例则高达63.7%。 代工总是给人贴牌、质量差等刻板印象，其实仅对饮料行业而言，代工模式在商业上是有很多红利的。 首先是成本优势，依托代工模式可降低企业的投入，毕竟自己不用直接控制工厂和工人，大大节约了固定资产的支出，非常适合资金密集型企业。 其次就是效率问题，对很多行业来说，专业的代工厂分工更细致，可以缩短产品的生产周期，快速响应市场需求。 最后就是规模红利，一些大的头部代工企业，如奥瑞金、中粮包装等，通过集中采购、标准化流程，能将单位成本压低15%到20%。今麦郎本身也是一家大型的代工企业，在为娃哈哈代工纯净水的同时，还为三得利乌龙茶、蜜雪冰城“雪王爱喝水”等品牌生产饮品，代工业务涵盖饮用水、茶饮料、功能饮料等全品类。 在国内饮料行业内，最成功的品牌代工案例，当属元气森林。根据《华夏时报》报道，元气森林代工比例高达80%以上，凭借代工模式和品牌营销，只用了三年估值就突破了百亿。 当然，代工也存在不少隐患。最主要的就是质量和配方舆情风险。 代工厂为追求利润最大化，往往采用最低价中标策略，导致质量管控可能存在风险。 对于大部分品牌来说，代工模式也会使他们陷入研发代工质效的不良循环。2020年元气森林的代工厂“0糖0卡”配方泄露，一度还引发品牌信任危机，就凸显了代工模式的弊端。 除了容易造成品控危机之外，代工也会导致创新乏力，长期的代工模式会导致品牌与生产端脱节。 消费端的各种反馈很难直接作用于生产。从研发端来说，代工厂不愿投入柔性生产线，导致新品测试成本高；在生产端，代工厂为确保订单量，更倾向于推荐成熟配方而非创新配方。这些都会导致产品创新乏力，在饮料行业产品严重同质化，价格战导致利润持续下滑的困局的背后都有代工模式的影响。 情怀溢价疑云：品牌代工后的抉择 这次的舆论的焦点集中在了娃哈哈的情怀溢价是否真实上，实际上，娃哈哈的持续发展的关键在于构建起品牌代工和消费者的价值共生体。毕竟在消费的感情层面，选择一家企业的产品，往往会带着某种感情倾向，甚至是有立场的。 同时这次的代工风波，本质上是因为产品代工超出了消费者的认知，娃哈哈找行业内的知名品牌或竞品代工确实容易让人很尴尬的感觉。 在一个更宏观的行业层面，代工模式也会继续存在，快消品企业始终在规模扩张与质量把控、短期效益与长期价值之间寻求动态平衡。这种平衡的艺术，将深刻影响中国饮料行业的未来竞争格局。 对于娃哈哈和宗馥莉而言，除了厘清股权纠葛和企业经营理念之外，既然未来还是要坚持自有生产模式，那就扎扎实实地建好自有供应链，并将自有工厂的优势发挥到极致，为用户创造更多健康、受欢迎的饮品，这才是品牌成功的关键。 对于头部企业来说，在消费理性化、产品日趋内卷的今天，一个品牌不仅仅是符号和标签，有时候还要承担更多的情绪价值和产品信任感。

IT之家 5 月 20 日消息，支付宝发文，透露近日全国已有 100 所高校试点采用“碰一下”签到服务，将传统点名签到机制升级为“支付宝碰一下”电子签到，场景覆盖校园阳光跑、上课签到等。 例如，在跑步场景中，学生只需用手机“碰一下”签到蓝环进入相应签到小程序即可进入跑步测量流程，官方称相应小程序可智能识别跑步路线、在线生成跑步成绩，同时可避免扫码签到常见他人代扫等作弊情形。 ▲ 图源支付宝 支付宝同时表示，除体育锻炼外，目前还有高校正在尝试将“碰一下”应用到更多的场景，如上课点名、归寝签到等。 IT之家注意到，目前支付宝已将“碰一下”应用于支付、解锁门禁、点餐等场景，官方今日宣布迎来多项“碰一下”新体验。今年 4 月，使用“支付宝碰一下”的用户数已经超过 1 亿，400 多个城市的千万商家拥抱新入口。

IT之家 5 月 20 日消息，国内首条第 8.6 代 AMOLED 显示器件生产线 ——BOE（京东方）成都第 8.6 代 AMOLED 生产线项目提前 4 个月开始工艺设备搬入，创下全球同世代产线建设效率新纪录。 相较于同业其他尚处于建设规划阶段的 8.6 代线，京东方已率先由建设阶段开始向产线运营阶段转换，历时 183 天提前实现全面封顶，提前 4 个月开始设备搬入。 京东方表示，该项目建成后，将填补国内高世代 AMOLED 生产线的空白，同时，该生产线的产品将搭载京东方 OLED 显示技术领域最前沿研究成果，推动中国 OLED 产业迈向“技术引领”。 作为京东方投建的国内首条第 8.6 代 AMOLED 生产线，该生产线总投资 630 亿元，设计产能每月 3.2 万片玻璃基板（IT之家注：尺寸 2290mm×2620mm），是四川省迄今投资体量最大的单体工业项目，主要生产笔记本电脑、平板电脑等智能终端高端触控 OLED 显示屏。 京东方通过采用低温多晶硅氧化物（LTPO）背板技术与叠层发光器件制备工艺，使 OLED 屏幕实现更低的功耗和更长的使用寿命，也将带动下游笔记本及平板电脑产品的迭代升级。 目前，京东方已在成都、重庆、绵阳投建了三条第 6 代柔性 AMOLED 生产线，再加上国内首条第 8.6 代 AMOLED 生产线的投建，未来将运行 4 条 AMOLED 生产线。

在基本物理任务上，前沿AI模型仍会失败！ML研究院的测试案例显示白领将被Ai替代，而制造业等蓝领工作不受影响。未来已来，只是分布得不均匀。 基于AI研究、机器人以及实际制造等过往经验，Adam Karvonen在零件制造任务上，测评了顶尖模型的表现。 包括OpenAI o3、Gemini 2.5 Pro等顶尖LLM，全部失败，没有一个让他满意！ 即便o3的智商高达136，超越GeminI 2.5 Pro和90%的人类，但在这次测试中，不如Gemini 2.5 Pro，更不要提经验丰富的工人老师傅了。 基于此，他认为，在未来一段时间内，AI将自动化大量白领工作，而蓝领工作不受影响。 也就是说，自动化在全行业里并不会均匀发生。 尽管还不知道这种不均衡会持续多久，但他认为局部自动化几乎已成定局。 Adam Karvonen 这与Anthropic的首席执行官Dario Amodei的预测截然不同。 Dario曾公开表示：几乎所有工作会同时被自动化，从而把每个人都「放在同一条船上」 但Adam Karvonen做过机械师，还从事过机器人相关工作。 此外，他从事过软件开发，现在是MATS学者项目的机器学习研究人员。 可以说，他是研究AI对蓝领工人影响的上佳人选。 零件制造：物理+视觉双重挑战 评估很简单：制定一个详细的计划，使用3轴CNC铣床和2轴CNC车床来加工一个零件，如下图所示。 测试中要加工的零件 尽管这并不简单，但在典型的原型制造或工作车间环境中，大多数技师会将执行这一任务视为常规工作，涉及标准的车削和铣削技术，但需要多个加工步骤。 CNC铣床和车床零件加工示意图 尽管这个零件很简单，即便是像o1-Pro或Gemini 2.5 Pro这样的前沿模型也经常犯下重大错误。 这些错误可以分为两类：视觉能力和物理推理能力。 视觉错误 大多数模型的视觉能力非常差：在过去的两年里，在视觉能力上，Anthropic和OpenAI的模型没有任何实质性的进步。 它们总是错过一些显而易见的特征。 哪怕只是这个零件做出合理的描述，Claude 3.5、Claude 3.7、GPT-4.5、GPT-4o或o1-Pro也做不到。 如果没有视觉能力，创建制造计划几乎是完全不可能的。 有趣的是，在像MMMU之类的视觉推理基准测试中，许多模型得分高于或接近人类专家的水平。 MMMU基准的测试科目和示例 然而，容易衡量的东西，往往与现实世界的实用性没有直接关联。 当看到Gemini 2.5在视觉能力上有了重大进展时，他感到非常惊讶。 在大约尝试四次，它能够识别出大多数主要特征，没有额外的虚构内容。 它能捕捉到的一些细节确实令人印象深刻。 然而，这种视觉改进主要揭示了更深层次的未解决问题。 Gemini 2.5 Pro能够识别大多数主要特征，而没有重大的虚构错误。 然而，它仍然会做出一致的、更微妙的视觉错误：漏过细节、偶尔的虚构/误解、特征识别不一致。 对比一下Adam Karvonen和Gemini 2.5 Pro对加工零件的描述 Adam Karvonen的描述 Gemini 2.5 Pro的描述 这是一根细长的黄铜圆柱体，两端带有不同直径的台阶和螺纹。该部件长2英寸，直径为0.187英寸，因此长度与直径的比例超过了10:1。 材料：黄铜（可能是C360自由切削黄铜，便于加工） 形状：主要为圆柱形，具有多个不同直径的部分，两端带有螺纹，中央部分有铣削平面，平面上有两个螺纹孔，且有一个横向穿过螺纹部分的孔。 大致尺寸：长度约为2英寸，最大直径约为3/16英寸（0.1875英寸）。螺纹看起来比较细（可能是#6-32或M4规格）。螺纹孔较小（可能是#2-56或M2.5规格）。横向孔较小（约1/16英寸或1.5mm）。确切的尺寸需要从图纸中获取，但我们可以根据这些估算的尺寸进行分析。 物理推理错误 以前，很难将视觉误解与更深层次的物理推理问题区分开来。 现在，即便从准确的视觉解释出发，Gemini 2.5仍然会产生充满实际错误的加工计划。 典型错误包括：忽视刚性和振动；物理上不可能的工件夹持。 忽视刚性和振动。 这个零件相对于其直径来说长而细。 如果用标准技术来加工它，这很可能导致零件在加工时发生变形，或在切削工具上快速振动（称为「振刀」现象）。 刚入行的技师都能立刻意识到，刚性对于像这样的长细零件至关重要。 当专门询问振刀问题时，Gemini错误地使用尾座等教科书解决方案，反而加剧了像在这根长细黄铜零件中弯曲问题。 尾座是机械加工中常用的装置 物理上不可能的工件夹持。 Gemini通常提出一些无法实现的工件夹持和操作顺序。 最常见的建议是将零件夹在夹具中（特别是卡盘块），加工一些特征，然后旋转夹具以加工其他特征。 然而，这在物理上是不可能的，因为夹具会挡住这些新特征。 CNC工件夹持方法 Adam Karvonen的总体印象是：「就像是在复述教科书知识，但根本不懂他们在说什么」。 这些模型非常乐于提供教科书上的知识，但在重要的实际细节上，完全错误。 这与他收到的制造业及建筑行业的反馈一致：目前的LLM，在他们工作的核心、动手操作部分，几乎完全无用。 这项评估仅仅是皮毛 生成文本计划，只是工作中最简单的部分。 实际的加工，涉及管理每个高层步骤背后的许多细节。 仅仅选择一个切削工具就需要考虑刀尖半径、刀柄碰撞间隙、刀具刚性、涂层、切削速度/进给速率等多个因素。 而且往往存在取舍与权衡，例如间隙与刚性之间的平衡。 许多因素，本质上是空间问题，而这些问题利用文本是无法完全评估的。 如果模型在这些可描述的方面表现如此糟糕，那么它们对基础物理现实的理解可能会更糟。 事实上，真正的关键是克服众多难题，每个难题都比前一个更加困难： 准确的视觉感知：基础步骤是从输入图像中，正确识别所有几何特征和它们的关系。这几乎不需要空间推理能力，但大多数模型在这方面表现依然非常差。 基本的物理合理性：不仅仅是看清零件，模型还必须提出物理上可行的操作和设置。这涉及基本的空间推理，以确保例如工具访问不会被夹具阻挡。 融入物理知识：成功的加工需要理解现实世界的物理和潜在知识。这通常要实操获得经验，但现有的数据集无法做到这一点。 工艺优化：在步骤1-3中处理细节是正确加工零件的前提。正如马斯克所说，高效制造比制造原型要困难10-100倍。这才是工作中真正具有挑战性的部分。 步骤2到4可能难以通过模拟生成的合成数据来解决。 与Adam Karvonen交流过的技师，几乎都认为：工程师理解教科书公式和CAD，但不理解现实制造中的约束。 而模拟环境，似乎很可能会创造出具有相同缺陷的AI。 为什么LLM表现不佳？ 缺乏数据，是LLM在物理任务中表现不佳的最明显的原因。 像加工这样的问题，依赖于大量的隐性知识和通过经验学到的无数微妙细节。这些细节通常并不会被记录下来。 这并不是因为专家故意隐瞒秘密——而是因为记录这种细致入微的现实世界知识既不现实也不高效。 软件工程师，很少记录每一行代码背后的所有推理。 类似地，加工技师也不会记录每次设置零件时的所有考虑因素。 导师手把手教学，比通过教科书学习或死记硬背程序更加快捷高效。 这与软件工程或法律等领域有着显著的区别。 尽管软件工程师或律师可能不会明确记录每个推理步骤，但他们会生成像代码、版本控制历史和合同这样的制品，这些都包含了非常丰富详细的信息。 而在物理任务中，虽然同样存在相应的详细信息，但这些信息嵌入在3D世界，通常非常难以有效数字化。 因此，LLM在回顾某些教科书知识时表现出色，但这远远不够。 改进物理任务可能很困难 从经验来看，顶尖模型目前在这些任务上表现不佳。 这只是暂时的障碍，很快就能克服吗？ 这很难确定，但Adam Karvonen有一些推测性的理由来解释为什么未来的进展可能会很困难，也可能比预期的更容易。 一个显然的解释是，LLM在物理任务上表现不佳，是因为目前没人投入足够的精力。 然而，改进对物理世界的理解可能非常难。 提升编码能力的路径依赖于大量的训练数据和清晰的奖励信号，支持强化学习和合成数据的使用。 然而，这种方法在物理任务中并不适用。 为什么改进可能很困难 缺乏可验证的奖励：为复杂物理任务定义奖励信号非常困难。 零件的缺陷可能表现为几年后稍微增加的故障率，或者是多年后错误应用防水涂层造成的腐烂。 注塑产品中的裂缝 反馈回路可能很长，而且结果很难通过自动化方式衡量。 缓慢、昂贵且危险的试错法：通过强化学习或生成合成数据的学习，可能非常困难。 一次错误很容易导致数十万甚至更多的损失。 与运行有漏洞的代码不同，使用重型机械或从事建筑施工时的错误可能带来严重后果。 制造业获得经验通常需要使用昂贵且有限的资源，而不仅仅是几个GPU小时。 为什么改进可能比预期容易 自动化AI研究员：AI在编码和AI研究方面正在取得重大进展。 人类可能很快就会迎来AI研究员。 也许这种自动化的AI研究员，能够通过创建更高效的算法或大量的模拟数据，轻松解决这些挑战。 合成数据：有些明显的方法还没有得到充分探索。 例如，模拟可以被用来创建大量数据，尽管模拟与现实之间会存在差距。 以特定的制造工艺（如CNC加工）为例，计算机辅助制造（CAM）软件可以准确地模拟大多数操作。 然而，制造过程中有很多多样化的工艺，许多工艺没有很好的模拟解决方案。 总体来说，虽然改进物理任务处理能力存在诸多挑战，但随着技术的发展，自动化AI研究员的出现以及合成数据的广泛使用，未来可能会取得意想不到的进展。 自动化不均衡的影响 如果这一趋势持续下去，人类将要面临新阶段，其中远程工作会经历显著的自动化，而熟练的体力工作则在很大程度上不受AI影响。 这一「自动化差距窗口」可能持续一段未知的时间，并带来潜在的影响： 加剧紧张局势 自动化与非自动化行业之间可能很容易出现重大阶级冲突，尤其是因为这两个群体之间还存在其他潜在的差异。 白领工人更有可能面临职位替代，而他们通常收入更高，并且拥有更为自由的政治信仰。 这些差异可能加剧紧张局势，并导致自动化行业群体的重大经济痛苦。 公众对AI的反对 这可能导致公众反对进一步的AI研究。 像蓝领工人这样的群体，现在已经有了自动化可以迅速发生的证据，他们可能不希望被AI取代。这可能会阻碍进一步的AI发展展，并延长不平衡的存在。 体力劳动瓶颈 如果大多数知识工作被自动化，像制造业这样的体力劳动能力可能会成为技术进步或国防的瓶颈。 像中国这样的国家，凭借其更强大的工业基础，可能会获得显著的战略优势。 但这存在许多不确定性。 参考资料： https://adamkarvonen.github.io/machine_learning/2025/04/13/llm-manufacturing-eval.html

凤凰网科技讯 5月21日，在Google I/O 2025开发者大会上，谷歌宣布将其实时语音翻译技术深度整合至Meet视频会议平台。基于Gemini大模型的实时翻译功能现已向Pro、Ultra订阅用户开放，企业版预计2025年晚些时候进行推广。该技术突破性实现了语音翻译过程中对原声语调、情感及音色特征的还原。 目前该功能支持英语与西班牙语双向互译，意大利语、德语、葡萄牙语版本将于未来几周上线。 在大会上，谷歌推出了一款名为Google Beam的全新平台，这一技术源自其此前备受关注的3D视频通话项目——Project Starline。Project Starline自2021年首次亮相以来，便以其突破性的3D全息视频通话技术吸引了广泛关注。这项技术通过多摄像头捕捉用户的不同视角，并利用人工智能实时渲染出逼真的三维影像，从而为远程沟通带来前所未有的沉浸式体验。 谷歌计划在今年晚些时候与惠普合作推出首批Google Beam设备。 谷歌还公布了一项名为“Project Mariner”的全新AI智能体项目，这一项目最初被称为“Jarvis”，并在去年年底进行了初步测试，如今迎来了新的进展。 Project Mariner能够理解和推理浏览器页面中的信息，包括像素、文本、代码、图像和表单等元素。用户只需通过简单的指令，Mariner就可以自动完成复杂的任务，为用户提供个性化的服务。此外，智能体模式即将上线Chrome、搜索和Gemini应用。

在科技创新浪潮奔涌、产业边界持续演化的今天，创始人不仅是产品的第一推动者，更是行业价值的定义者。他们洞察变化，在混沌中寻找方向；他们坚持长期主义，在现实中落地理想；他们既仰望星空，也脚踏每一寸市场。 5月22日至23日，由BEYOND Expo倾力打造的「创始人论坛」即将在澳门威尼斯人金光会展盛大开启。本届论坛将聚焦前沿科技与商业创新，特别设置健康科技、人工智能（AI）、消费科技、气候科技四大专场，邀请来自全球的创业者代表进行主题演讲与深度分享。 这些演讲嘉宾不仅是各自赛道的引领者，更是新技术、新模式在全球落地的实践者。他们将从不同角度剖析行业痛点与突破路径，讲述创业背后的思维演化、产品迭代与市场洞察，展现科技驱动下的未来生活图景。 论坛看点 🚩全球创始人同台对话：与不同文化背景下的创业者深度交流，探讨技术驱动与本地化策略的兼容之道 🚩趋势直击与落地经验并重：洞察风口背后的底层逻辑，分享创业“从0到1”的心智框架与实战经验 🚩跨界资源融合平台：链接投资人、合作伙伴、媒体与潜在客户，让创始人观点被看见，也被支持 部分嘉宾 彭雷，NeuroXess创始人兼首席执行官 Joanne Zhou，In Lieu Premium Sustainable Water创始人兼首席执行 Terence Tai-Weng Sio医学博士、理学硕士，梅奥诊所亚利桑那州分院放射肿瘤科 赵家军教授，中华医学会内分泌学分会主任委员、山东第一医科大学省立医院教授 Michael Zhao，Klickl首席执行官 Zack Kass，人工智能未来学家、OpenAI前商业化负责人 贾奎，跨维智能创始人 张煜，清华大学智能产业研究院院长助理，清智资本创始合伙人 Nima Banai，Assemble Labs联合创始人兼首席执行官 Eric Guo，AI² Robotics创始人兼首席执行官 程乐帆Freddy Cheng，Intoken Technology联合创始人兼首席运营官 Sissi Chao，RePlasTerial首席执行官 Lola Woetzel，Global6 Limited首席执行官 Ian Chew，Greenie Web创始人兼首席执行官 Mark Bawtree，SEKAI联合创始人兼首席执行官 Tim Binnion，(better) labs创始人 Yan-Ping Wong，Gaiamesh创始人 Faye Dang党霏霏，汇充电联合创始人 胡适，费曼动力首席运营官 吴丹妮Denise Wu，ROOTIQUE LIMITED创始人兼首席执行官 Patrice Nordey，Trajectry创始人 Raphael Coelho，X-Sigma Partners管理合伙人 Minki Chang，MustardTek Inclusive Design Studio创始人兼董事总经理 David (Hye sung) Shin，Wadiz创始人兼首席执行官 Masaru IKEDA，Cohh首席内容官 更多嘉宾议程持续公布中.....

就在刚刚，苹果宣布今年的全球开发者大会 WWDC 将于北京时间 6 月 10 日凌晨 1 点正式开幕。届时，爱范儿也将作为受邀媒体前往美国进行现场报道。 根据多个信源爆料，今年 WWDC 主题演讲的重点，将放在苹果软件生态的更新上，包括 iPhone 操作系统 iOS 19 在内的多套操作系统将迎来新的视觉风格，以及大量的交互和功能升级。 而备受瞩目的 Apple 智能新进展届时也会有新的消息公布，此前曾有爆料称，苹果将在 WWDC 上官宣中国区 Apple 智能的正式推送日期，很有可能会在 6 月份的 iOS 18.6 系统中实装。 除了主题演讲之外，苹果还将在 WWDC 期间举办一系列开发者活动，活动大部分内容将在苹果官网上提供线上视频版本。 你对 WWDC 有哪些期待，最想看到iPhone的哪些新功能？欢迎留言区告诉爱范儿。

OpenAI与Anthropic高层最新发声：AI写代码已成现实，初级程序员或将被取代。从自动生成代码到自我进化AI，技术革命正在重构整个编程世界。程序员该何去何从？被淘汰还是转型？ 今年早些时候，Anthropic的创始人、CEO Dario Amodei曾预测，距离AI编写90%代码的时代已经不远了，可能只需要三到六个月。 再过一年，AI甚至可能编写所有的代码。 「它们会随机抢走世界上50%的工作。」他当时说。 这段话的视频片段在网上迅速走红，人们既恐惧又怀疑。 Amodei的预测并非空穴来风。 AI将在一年内「编写几乎所有代码」，这不仅基于Claude的现有能力，还源于AI技术指数级的进步。 例如，Anthropic的Claude 3.7 Sonnet在编程能力测试中名列前茅，已经击败了绝大多数的程序员。 谷歌首席执行官Sundar Pichai也透露，谷歌已有超25%的代码由AI生成，人类程序员仅负责审查和优化。 近日，彭博发表了一篇长文，详细描写了Amodei的心路历程，尤其是他对AI编程、程序员未来工作的看法。 行业末日倒计时？ 假如你是一名程序员，每天敲击键盘，编写一行行代码。 但现在，Anthropic的Claude Code声称能比你更快、更高效地完成这项工作。 你将作何感想？ Anthropic想打造一个无所不能的AI，但他们的Claude模型尤其擅长编写代码。 根据Anthropic的《经济指数报告》，37%的Claude用户交互与编程相关，远超其他领域（如艺术和媒体的10%）。 对于每种工作类型，与Claude的相关对话的百分比以橙色显示，而美国经济中具有该工作类型工人的百分比以灰色显示 这意味着，程序员们已经开始拥抱AI工具，比如Claude Code和Cursor，它们能自动生成代码、调试问题，甚至优化算法。 Amodei表示自动化编程可能是他们最近几个月增长最快的业务。 换句话说，AI不再是程序员的助手，而是开始接管核心工作。 AI生成的代码无法像计算机生成的音乐或者绘画那样引起人们的共鸣。但与歌曲不同，大家并不是很在意自己使用的软件到底是不是AI写的。 甚至程序员们本身，也接受了AI成为工作的一部分。 GitHub去年的一项调查显示，97%的技术人员已在工作中使用过AI编码工具，表明程序员群体对AI的接受度极高。 然而，Amodei解释道，人类仍将在代码设计和系统集成中扮演重要角色，至少在短期内如此。 这种转变让程序员的角色从「写代码」转向「指导AI」，类似于从手工织布到操作自动化织机的工业革命转变。 他在一份内部备忘录中进一步预测，AI在今年内有70%的概率成为「不可或缺」的工具，将Anthropic的执行速度翻倍。 「AI进步的大部分贡献将来自于AI本身，」Amodei写道。 人类的作用可能会逐渐减弱，直到AI开始以一种递归循环的方式创造新的AI。 程序员的未来：适应还是沉沦？ Amodei的预言引发了程序员群体的集体焦虑。 但并非所有人都如此悲观。 IBM首席执行官Arvind Krishna认为，AI只会自动化20-30%的编码任务，更多是作为提升生产力，而非完全取代人类。 他将AI比作计算器：它没有消灭数学家，而是让数学家更高效。 AI能让程序员从繁琐的代码编写中解放出来，专注于架构设计、用户体验和创新。 Amodei也坦言，AI对劳动市场的冲击「模糊且难以预测」。 如果AI取代大部分人类劳动，社会可能需要依赖普遍基本收入（UBI）或其他分配机制来维持经济稳定。 他警告称：「我们需要努力争取好的结果，防止剥削或反乌托邦的未来。」 AI编码的崛起可能带来效率革命，但也可能加剧不平等，尤其对初级程序员而言。 面对AI的浪潮，程序员该何去何从？ Amodei在内部会议中承诺，Anthropic将减缓招聘速度，帮助现有员工适应新角色，而不是因Claude裁员。 对于程序员来说，学习如何高效地与AI交互将成为关键技能。 程序员需要重新定义自己的价值，从代码的「制造者」转变为AI的「引导者」和「创新者」。 正如Amodei所说，AI最终将超越我们所有人，但在此之前，我们必须找到与它的合作之道。 OpenAI也用AI写代码 不只Anthropic，OpenAI也在用AI写代码。 近日，Box的联合创始人兼CEO Aaron Levie与OpenAI的首席产品官Kevin Weil坐在一起，探讨AI对工作的冲击，尤其是在编程领域。 Kevin Weil在访谈中承认，OpenAI内部已经在用AI写代码了。 他这样描述AI的成长路径：「它今天是一名初级工程师，6个月后成为高级工程师，一年后就能成为架构师。」 最终，人类可能只需要监督AI工程经理，而不是一个个的AI工程师。 听到这，你是不是仿佛看到一群效率奇高、从不抱怨加班、还能飞速学习的「数字员工」正在列队走来。 Aaron Levie也感慨，我们日常工作中，可能高达80%的时间都花在一些线性、重复的事务上。 那么，未来我们的工作会是什么样子？哪些会交给AI，人类又该何去何从？ Weil认为，十年后，我们的孩子可能会惊讶地问：「你们以前居然还自己写代码？（笑）那不是很慢吗？你们不会犯很多错吗？”」 就像是我们今天去看待那些需要手工重复操作的工作一样。 Weil用了一个很妙的比喻，他说现在仍然需要火箭科学家，他们的工作极其重要。只是，这份工作已经进化了。 同样地，未来仍然会有计算机科学家，技术能力依然重要，但工作的形态和内容将发生翻天覆地的变化。 我们将被「提升」去做那些更具创造性、更有趣、更能实现自我价值的事情，而把那些重复性的「苦活累活」交给AI。 这就像是，我们从亲自下地耕田，进化到开拖拉机，再到未来可能只需要控制一群自动化农业机器人。 每一次技术的飞跃，都伴随着阵痛，但也带来了生产力的巨大解放和人类角色的重新定位。 AI：普及者与提升者 编程，这个曾经被视为高门槛的技能，因为AI的介入，正在经历一场前所未有的「普及化」浪潮。 GitHub Copilot这样的工具，已经让许多程序员体验到了「AI辅助编程」的快感，效率提升50%不是梦。 Weil提到，现在全球大约有四千万程序员，想象一下，当这个数字因为AI的普及变成十亿时，那将是怎样一个波澜壮阔的创新时代？ 这正是AI的魅力所在：它降低了你入门的门槛，同时又极大地提升了你能达到的上限。 举个例子，Aaron Levie分享了一个温馨的小故事：他的孩子们上周末搞柠檬水小摊，他们用ChatGPT为小摊设计了一个logo！ 一个几岁的孩子都能参与到图像创作中，这在以前是不可想象的。 这不仅仅是好玩，它意味着更多的人可以接触并参与到他们以前从未想过的领域。 Weil也提到，他自己就是个绘画「小白」，但他可以用ChatGPT的图像生成功能创造出很酷的东西。 当更多人能创造出酷炫事物时，其中一部分人就可能被激发兴趣，深入钻研，最终成为该领域的专家。 这就像打开了一扇扇新的大门，让原本可能与此无缘的人们有了新的探索方向。 这个逻辑同样适用于其他领域。比如医疗健康，以前你可能有点小毛病，但觉得去医院太麻烦，或者不知道该问什么。 现在，你可以随时向AI咨询健康问题，反而可能因为获得了初步信息，更愿意主动去寻求专业医生的帮助。 结果呢？医生们的需求可能反而增加了，我们可能需要更多的医生，因为AI降低了人们参与医疗系统的门槛。 所以，程序员的「饭碗」真的会被端走吗？AI可能不会简单粗暴地「取代」所有程序员。 更准确地说，它会彻底改变「程序员」这个职业的内涵和外延。 单纯的程序员行业可能会消失，但人类还会与AI程序员相互协作。 比如AI训练师、AI系统架构师、AI伦理与安全工程师、AI与业务结合的解决方案专家等等。 就像汽车的出现，淘汰了马车夫，但也创造了司机、修车工、汽车设计师等无数新职业。 正如凯文·凯利在《失控》中所揭示的，技术的发展往往是生物性的、涌现的，它会自我进化，并与人类社会共同进化。 我们无法准确预知未来的每一个细节，但可以肯定的是，一味地恐惧和抗拒，不如主动拥抱、学习和适应。 对于程序员，乃至每一个知识工作者而言，这或许意味着我们要从一个「代码的编写者」，转变为一个「思想的创造者」和「AI的管理者」。 这很难，但也无比令人兴奋，不是吗？ 参考资料： https://x.com/vitrupo/status/1924417247239716892 https://www.bloomberg.com/news/features/2025-05-19/anthropic-ceo-amodei-steers-61-billion-ai-powerhouse?srnd=phx-ai 本文来自微信公众号“新智元”，作者：新智元

在这个科技变革不断重塑世界的时代，女性正以敏锐的洞察力、坚韧的精神与独特的创造力，引领着一场又一场意义深远的创新。她们不仅参与其中，更在不断拓展边界，为科技与社会注入更加多元与可持续的可能性。伴随这股日益强劲的“她力量”浪潮，BEYOND Expo 联合「她原力 she rewires」，将于2025年5月22日，在澳门威尼斯人金光会展隆重举办BEYOND SHETECH女性科技峰会。 本届女性科技峰会以“SHE BEYOND：打破边界·创造未来” 为主题，汇聚来自全球科技、商业、体育、文化等多个领域的杰出女性声音，聚焦她们如何在新时代中打破传统束缚，重塑行业格局。我们期待通过深入的分享与对话，探讨女性在科技创新中的独特价值，以及如何建立更具包容性与韧性的未来领导力生态。 峰会将迎来一众重量级嘉宾——包括知名科技企业女性领袖、极具影响力的女性创业者、顶尖女性投资人、前沿科技领域的女性科学家与技术专家、女性创投机构代表，以及多家世界500强企业的女性高管。她们将以真知灼见和个人经历，为观众呈现一场兼具思想深度与现实温度的精彩对话。 部分嘉宾 Jill Tang，她原力创始人&社群共建者 罗甘霖（Grace Luo），埃森哲大中华区通信、媒体与高科技事业部董事总经理 于盈（Carol Yu），深圳科创学院创始合伙人、副院长 白惠源博士，Founder & CEO, ELU.AI 中能坤域 官歆然（Delinda），抖音消费品电商负责人 郑菊然（Kelsey Cheng），财新国际公司新闻主管 Elaine Jiang，Humansa首席创新官、首席增长官、创始合伙人 Olivia Plotnick，Wai Social创始人 Sarah Tong，教育科技公司Big Bang Academy联合创始人 柳眉，领英中国华南新业务总监 Xinmei Shen，《南华早报》科技新闻部记者 杨疆博士，自由量级联合创始人，Pi (AI-Native内容创作共享平台) 创始人 李立帅，香港城市大学协理副校长（策略研究）、数据科学系副教授 梁欢欢, 中山大学药学院（深圳）教授，广州恩迈生物有限公司创始人 Rita Chao，Hong Kong X 前海基金总经理、旭柔计划联合发起人 Qian Zhang，Future X未来资本管理合伙人 陈帼贞（Jayne Chan），香港投资推广署初创企业主管 Renee，Gobi Partners 桑璐璐，微软大中华区开发者社群负责人 更多嘉宾持续公布中..... 论坛议题 围绕峰会主题“SHE BEYOND：打破边界·创造未来”，本次峰会特别设置了多个具有前瞻性与现实意义的讨论议题，包括： 🚩以使命驱动创新：女性视角重塑科技领导力 Innovating with Purpose: Redefining Tech Leadership Through a Female Lens 🚩从亚洲到全球：利用区域专长推动全球影响力 From Asia to the World: Tapping Regional Expertise for Global Impact 🚩开创未来：女性引领硬科技革命 Pioneering the Future: Women Leading the DeepTech Revolution 🚩资本赋能新势力：女性投资人如何推动下一代创业浪潮 Capital with Intention: Funding the Future: Women Investors Powering the Next Startup Wave 🚩运动员思维，科技未来：以体育精神激发领导力 Athlete Mindset, Tech Future: Unlocking Leadership Through Sports BEYOND SHETECH 女性科技峰会不仅是一场思想的交汇，更是一种能量的集结——这里有敢于颠覆的创始人、用技术改变生活的工程师、勇于破局的企业家、在文化与体育领域熠熠生辉的先锋者。她们以真实的经历和灵感故事，激励更多女性勇敢前行，在人生和职业的每一条跑道上，持续创造可能。 让我们相聚澳门，共赴这场属于“她”们的科技盛会。无论你是科技圈的探索者、职场中的攀登者，还是正在寻找下一次人生突破，都能在这里找到共鸣与力量，一起超越边界，创造未来。

坐着 | 王涵 编辑 | 漠影 智东西5月20日报道，继2025年4月25日百度在Create 2025 AI开发者大会上发布文心大模型4.5 Turbo及X1 Turbo后，百度于今日针对相关技术成果进行了深度解读与数据更新。 在此次活动中，百度集团副总裁吴甜、中国信息通信研究院人工智能研究所平台与工程化部主任曹峰及用户代表，围绕文心大模型最新技术进展、全球大模型发展趋势、大模型能力测评及文心大模型的使用体验等内容展开分享。 回溯至4月25日，百度创始人李彦宏在Create 2025百度AI开发者大会上正式发布了文心大模型4.5 Turbo及X1 Turbo两个新版本。他提到，当时市场上的部分模型仍存在模态单一、幻觉率高、响应速度慢及使用成本高等问题。为突破这些瓶颈，百度推出了具备多模态交互能力、强推理性能及低成本优势的新一代文心大模型。 时隔一个月，百度通过AI开放日活动进一步披露了新模型的技术要点。吴甜在解读中强调，文心大模型4.5Turbo在多模态训练效率上实现1.98倍提升，其代码智能体已为超过700万名开发者提供服务支持。中国信通院主任曹峰还当场宣布，文心大模型X1 Turbo成为国内首个通过可信AI大模型推理能力评估的大模型。 一、学习效果提高1.98倍，多模态理解效果提升31.21% 文心大模型4.5 Turbo是基于4.5版本的多模态大模型，针对不同模态数据在结构、规模、知识密度上的差异，通过多模态异构专家建模、自适应分辨率视觉编码、时空重排列的三维旋转位置编码、自适应模态感知损失计算等技术的全面升级。 百度集团副总裁吴甜分享到，这一升级大幅提升跨模态学习效率和多模态融合效果，学习效率提高1.98倍，多模态理解效果提升31.21%。 ▲百度集团副总裁吴甜就技术创新进行讲解 在后训练方面，吴甜称百度研制了自反馈增强的技术框架，基于大模型自身的生成和评估反馈能力，实现了“训练-生成-反馈-增强”的模型迭代闭环。 她还讲到，在训练阶段，文心通过融合偏好学习的强化学习技术，实现多元统一奖励机制，提升了对结果质量判别的准确率。其中，多元统一的奖励机制涵盖了答案正确性、执行反馈、思想深度、指令遵循、工具调用合理性及回答多样性等维度，指导模型行为向更优方向发展。 另外，深度思考模型训练则模拟人类思维模式，设计了边思考边行动、先思考后行动、行动后反思调整等多种路径，结合多元统一的奖励机制，实现了思考和行动链的端到端优化，大幅提升了跨领域的问题解决能力。 数据建设是模型训练的重要基础。吴甜分享称，文心大模型通过数据挖掘、合成、分析与评估的闭环流程，结合第一性原理驱动、稀缺数据挖掘及线上反馈数据融合，构建高质量训练数据。多模态数据建设方面，动态平行数据构建和视觉知识引入进一步增强了模态间的信息共享。 在会上，吴甜还用多个应用案例，展现了文心大模型4.5 Turbo的多模态处理与理解能力，包括精准OCR与翻译、复杂画图任务处理、视频内容解析及多模态解题能力。 二、代码智能体已服务700多万名开发者，飞桨3.0框架提升异构多芯适配能力 吴甜在演讲中提到，大模型的能力进一步拓展、效率进一步提升之后，可以探索更前瞻、更有想象力的创新应用。 在代码场景上，基于文心大模型的语言和代码能力，百度研制了代码智能体和智能代码助手——文心快码。会上了解到，百度每天新增的代码中，文心快码生成的代码占比已超过40%。据悉，文心快码向全社会开放，截至目前已累计服务760万名开发者。 数字人场景下，吴甜分享称，百度研制了“剧本”驱动多模协同的超拟真数字人技术，实现了语言、声音、形象的协调一致。目前该技术已应用于10万以上的数字人主播，直播转化率提升31%，直播开播成本下降80%。 她还特别强调，文心大模型的能力拓展和效率提升，得益于飞桨文心的联合优化，包括框架模型的联合优化，也包括框架算力的联合优化。通过训练和推理的技术创新，文心4.5 Turbo训练吞吐达到文心4.5的5.4倍，推理吞吐达到8倍。 据悉，飞桨与文心生态已拥有2185万名开发者、67万家企事业单位及110万个模型，并落地了7个产业赋能中心、7个教育创新中心和2个数据生态中心。 三、从分析到生成：全球大模型能力演进现状 中国信通院人工智能研究所平台与工程化部主任曹峰，就全球大模型能力演进现状和趋势进行了分享，还特别解读了文心大模型的推理能力测评结果。 曹峰分享称，自2017年起，人工智能在多个领域已超越人类能力。至2022年，大模型技术兴起，推动人工智能能力快速演进，尤其在多元任务理解、代码以及多模态理解等方面显著提升。大模型不仅增强了基础能力，还衍生出新的能力，如文档编写、代码生成与融合、视频和图像生成等。 ▲中国信通院人工智能研究所平台与工程化部主任曹峰就全球大模型能力演进现状和趋势进行演讲 大模型在文档编写领域实现了从简单文案生成到复杂论文撰写的全面覆盖，显著提升了内容创作的效率与质量。曹峰讲到，在代码编写方面，大模型已超越基础编程范畴，深度融入软件工程流程，涵盖代码解释、注释添加、错误检查以及测试用例生成等关键环节，极大增强了软件开发的智能化水平。 此外，大模型在科研领域亦展现出巨大潜力，特别是在生物医药和材料研发等前沿领域得到广泛应用，有效推动了科研进程，并显著提升了自动驾驶仿真技术的精准度与可靠性。 四、大模型发展趋势：更聪明、更便宜、更专业 曹峰认为，大模型的发展趋势表现为大模型更聪明、训练和推理成本更低、涌现出大量更专业的模型，推理模型内置思维链以及大模型向多模态方向发展。 他分析称，基础模型的规模与性能增长稳定，而推理模型的复杂推理和数学题解决能力显著提升。通过架构优化，大模型的训练和推理成本大幅降低，推理成本较初期下降了至少90%。 随着技术的演进，行业内出现大量专业模型，如代码模型、科学模型等，这些专业模型擅长解决特定领域问题；推理模型将人类思考过程融入模型本身，从而提升专业知识和输出能力；多模态模型融合生成与理解能力，并探索强化学习融入，以提升慢思考能力。 尽管当前大模型的能力显著增强，但其仍存在不可解释性、在确定性要求高的场景下容易出现幻觉问题、面临动态场景下的实时学习挑战，以及在特定场景下存在数据获取困难等诸多问题。 五、国内首款！文心X1 Turbo通过可信AI大模型推理能力评估 曹峰在演讲中提到，大模型输出结果评估方法正加速演进。在大模型基准测试中，对模型结果进行评估最为关键，评估方法一般分为人工评估、自动化评估与大模型作为裁判三种形式，其中能力最强的大模型代替人工评估的方式得到广泛关注。 大模型评测机制和体系围绕大模型发展不断创新，其测试关键技术创新包括模型缺陷自动挖掘、真实性场景测试、高水平测试数据以及人机对齐的裁判模型。 曹峰认为基础模型沿多维方向持续拓展。回顾2024年，大模型已实现从语言大模型向深度复杂推理及多模态侧多维度能力拓展，包括多模态拓展能力边界、端侧部署加快模型应用等。展望2025年，他预测到，随着大模型技术的创新发展，多模态与复杂推理将持续突破，端侧加速落地，垂直领域精准深耕，具身智能崭露头角，合力驱动产业升级。 在最后，曹峰还特别展示了百度文心大模型X1 Turbo的测评结果，并颁发中国信通院可信AI大模型推理能力评估证书。 百度文心大模型X1 Turbo在24项能力评估中，16项达5分、7项达4分、1项达3分，综合评级获当前最高级“4+级”，成为国内首款通过该测评的大模型。 他进一步解释称，评估结果表明，文心X1 Turbo擅长结构化的逻辑思考，并具备平衡模型能力与效率的优化技术，其有效的数据机制保障了模型的可信及可用程度，其推理服务能广泛支持各类应用。文心X1 Turbo强化推理泛化能力，拓宽工具链应用生态，加强安全机制建设，构筑可信应用保障壁垒。 ▲中国信通院可信AI大模型推理能力评估证书 结语：技术的价值最终体现在用户身上 在大会尾声环节，百度特别邀请一位16岁的大语言模型用户作为嘉宾出席。该用户结合自身经历，阐述了使用大语言模型对其生活产生的具体影响。 在人工智能技术发展初期，社会各界曾就其潜在影响展开讨论，主要关注点包括人工智能是否可能替代人类工作岗位，甚至引发对人类社会主导权的担忧。而此次受邀用户的分享，以个体视角呈现了人工智能技术对普通民众日常生活的实际改变。 当大模型学会像人类一样感知世界，像人类一样思考和行动并自我进化，技术进步便真正转化为普惠的社会红利。正如该用户所说：“技术真正的魅力不是惊艳谁，而是真正解决一个又一个真实的问题……AI的大门已经打开，就看你愿不愿意走进去。”

编译 | 王涵 编辑 | 漠影 智东西5月20日消息，北京时间今日凌晨，微软在其年度Build 2025开发者大会上发布全面战略，并将该战略定位为“开放智能体网络（open agentic web）”的核心。 这家美国科技巨头推出10+款人工智能（AI）工具和平台，发布了涵盖全产品线的50余项更新，从GitHub、Azure到Windows和Microsoft 365，所有产品都聚焦于推进能独立或协作解决复杂商业问题的AI智能体技术，帮助开发人员创建可在有限人为干预下自主决策并完成任务的AI系统。 “我们已进入AI智能体（Agent）时代，”微软首席传播官弗兰克·肖（Frank Shaw）在配合Build公告发布的博客文章中提到，“得益于推理与记忆能力的突破性进展，AI模型如今具备更强能力和更高效率，我们正见证AI系统将如何以全新方式帮助人类解决问题。” 接下来，带你一睹此次微软Build 2025大会上最值得关注的七大看点： 一、AI智能体通过自主能力变革软件开发 “智能体网络”概念远不止当下的AI助手范畴。现有AI工具主要响应人类问题和指令，而智能体可主动发起任务、独立决策、与其他AI系统协调，并在最少人为监督下完成复杂工作流。这标志着AI系统运行及与用户/技术交互方式的根本性转变。 微软首席技术官凯文·斯科特（Kevin Scott）在记者会上将这种转变描述为对人类与技术交互方式的彻底革新：“推理能力将持续提升，我们将见证重大进展。但要让智能体承担更复杂工作，必须快速实现若干新突破。” ▲微软首席技术官凯文·斯科特（Kevin Scott），图源：微软Build 斯科特提到，当前智能体最显著的缺失要素是记忆“当前智能体明显缺失的能力之一就是记忆。”为此，微软推出多项记忆相关技术，包括结构化检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation），帮助AI系统更精准地从海量数据中调用信息。 “用户将拥有个人智能体和工作智能体，后者会存储大量属于你和雇主共有的企业信息。”微软技术院士兼企业副总裁史蒂文·巴蒂奇（Steven Bathiche）在智能体演示环节解释道。 巴蒂奇强调这种情境感知对创建智能体至关重要：“它能深度理解用户，准确定位所处场景和意图，最终实现高度认知使用户减少操作。”从纯响应式AI到具备持久记忆系统的转变，标志着智能体革命最具深远意义的突破之一。 二、GitHub从代码补全升级为自主开发体验 微软将其旗下热门开发者平台GitHub置于智能体战略前沿，推出GitHub Copilot编程智能体，其功能超越代码建议，能自主解决编程任务。 ▲GitHub Copilot编程智能体，图源：微软Build 新版GitHub Copilot编程智能体可作为软件开发团队成员运行，自主重构代码、提升测试覆盖率、修复缺陷甚至实现新功能。面对复杂任务时，GitHub Copilot能协同软件生命周期各阶段的其他智能体共同工作。 微软同时宣布开源Visual Studio Code中的GitHub Copilot Chat功能，允许开发者社区参与改进。这体现微软“AI创新+拥抱开源原则”的双重策略。 “未来数月，GitHub Copilot扩展的AI功能将成为VS Code开源代码库组成部分，该代码库驱动着全球最流行的软件开发工具。”微软在公告中强调其对透明度和社区驱动创新的承诺。 三、多智能体系统实现复杂业务流与流程自动化 针对企业级AI智能体部署需求，微软对其用于开发管理AI应用和智能体的Azure AI Foundry平台进行重大更新。 微软AI智能体副总裁雷·史密斯（Ray Smith）在接受外媒VentureBeat独家采访时强调多智能体系统的重要性：“多智能体调用、调试及深度分析能力至关重要，这不仅限于Copilot Studio，更将延伸至Azure AI Foundry智能体。客户持续反馈多智能体能力是其核心需求。” ▲Agent2Agent代码演示，图源：微软Build 史密斯解释任务拆分至多智能体的必要性：“将复杂流程压缩至单一智能体难以保证可靠性。模块化分解不仅提升可维护性和构建效率，更能显著增强系统可靠性。” 微软当下已正式发布的Azure AI Foundry智能体服务支持开发者构建企业级AI智能体，提供多智能体工作流支持及Agent2Agent（A2A）、模型上下文协议（MCP，Model Context Protocol）等开放协议，让企业能协调多个专业智能体处理复杂任务。 四、本地AI能力随算力向终端设备转移而扩展 当云端AI占据头条时，微软正大力推动本地设备端AI发展，针对希望在用户设备直接部署AI的开发者发布多项更新。 Windows AI Foundry作为Windows Copilot Runtime的进化版本，为Windows本地AI开发提供统一平台，包含内置AI推理运行时Windows ML及设备端模型部署优化工具。 ▲Windows AI Foundry，图源：微软Build “Foundry Local将简化AI模型、工具和智能体在Windows 11或MacOS设备上的直接运行，”微软宣布，“该平台基于ONNX Runtime构建，适用于需要节省网络流量、注重隐私保护及降低成本的场景。” 史蒂文·巴蒂奇在演示中描述客户端AI的飞速进展：“我们持续忙于预测和保持领先。多数预测在三四个月内就会实现，这很疯狂，以往预测周期通常是一两年。现在虽然压力倍增，但充满乐趣。” 五、安全与身份管理应对企业AI治理挑战 随着智能体在组织内的使用愈加广泛，微软通过多项新功能解决安全、治理与合规性需求，防止所谓“智能体泛滥”现象。 微软在公告中写道：“处于预览阶段的Microsoft Entra Agent ID功能，将为开发者在Microsoft Copilot Studio或Azure AI Foundry创建的智能体自动分配Entra目录唯一身份，帮助企业从源头安全管理智能体，避免导致管理盲点的‘智能体泛滥’。” ▲Microsoft Entra Agent ID功能，图源：微软Build 微软还将Purview数据安全合规控制与AI平台集成，助力开发者构建具备企业级安全合规特性的AI解决方案，包括Microsoft 365 Copilot智能体的数据防泄露控制及AI交互敏感数据检测新功能。 雷·史密斯向管理安全的IT团队建议：“从零构建解决方案虽提供完全灵活性，但需自行添加大量框架控制。Copilot Studio的优势在于提供具备生命周期管理、内置治理与可观测性的托管基础设施框架。” 六、科研平台展示AI智能体如何压缩研发周期 Build大会最有野心的AI智能体应用当属微软发现平台（Microsoft Discovery），该平台旨在加速从制药到材料科学等跨行业科研进程。 微软战略任务与技术部门企业副总裁杰森·詹德（Jason Zander）向外媒VentureBeat独家披露，该平台仅用200小时就探索出一种非PFAS数据中心浸没冷却液，而传统研发通常需要数年的时间。 ▲Microsoft Discovery，图源：微软Build “作为超大规模服务商，数据中心是我们的核心资产，”詹德说，“利用该框架，我们在200小时内筛选了36.7万种候选物质，随后交由合作伙伴合成验证结果。” 詹德进一步阐释了为何要大幅压缩传统研发周期：“关键在于，这些产品原本需要数年甚至十年才能研发出来。如今由于监管限制，它们已被禁用。企业面临的核心商业问题是：你必须替换这些已被禁用的产品…而现有产品的研发曾耗费你数年时间。接下来该如何大幅压缩新的开发周期？” 七、行业标准构建跨平台智能体互操作生态 微软战略核心是推动开放标准实现跨平台智能体互操作，其中模型上下文协议（MCP）扮演关键角色。 微软宣布加入MCP指导委员会，并为MCP生态贡献两项新技术：更新的授权规范及MCP服务器注册服务设计方案。微软核心AI团队负责人杰伊·帕里克（Jay Parikh）强调开放互操作的重要性：“对微软而言，这关乎快速学习。在新技术、应用和竞争者不断涌现的当下，速度至关重要。” 微软还推出NLWeb开源项目，该项目可对智能体网络发挥类似HTML的作用，允许网站为用户提供基于自选模型和数据的对话接口。 ▲微软首席技术官凯文·斯科特（Kevin Scott），图源：微软Build 结语：微软将AI智能体作为下一代计算范式核心 微软在Build 2025发布的广度和深度，彰显其将AI智能体作为下一代计算范式核心的全方位布局。 “我上次像现在这样对开发者或技术专家身份感到兴奋，还是在90年代，”凯文·斯科特在记者会上说，“部分原因在于即使像我这样的人也能完全理解这些基础构件，我对此感受到孩童进入糖果店般的喜悦。我能掌握每个组件的工作原理及其组合方式，然后尽情创造。” 行业分析师指出，微软结合云端与边缘AI、开放标准与专有技术、开发者工具与商业应用的策略，使其在新兴智能体生态中占据核心地位。 对企业客户而言，最直接的效益将体现在复杂工作流自动化程度提升、业务事件响应更智能，以及构建融合领域知识与流程的定制智能体能力上。 当互联网从信息网络转向智能体网络，微软的战略复刻了其早期对云计算的做法，即在提供全面工具、平台和基础设施的同时推动开放标准。当前问题已非AI智能体是否会改变商业运营，而在于组织如何快速适应这个机器不仅能响应指令，更能预判需求、做出决策并彻底重塑工作方式的新时代。

IT之家 5 月 20 日消息，据彭博社报道，知情人士透露，日本游戏巨头任天堂公司已与三星电子达成合作，委托其生产 Switch 2 游戏主机的主芯片。这一举措有助于任天堂提高这款游戏机的产量，使其在 2026 年 3 月前销量超过其预期的 2000 万台。 知情人士称，此次合作对三星电子而言意义重大，该公司正努力在全球芯片制造领域与台积电展开竞争。拿下 Switch 2 芯片订单，不仅将提升三星芯片代工部门的产能利用率，还可能为其带来新的业务增长点。 消息人士称，三星目前正利用其 8 纳米工艺技术，为 Switch 2 生产由英伟达设计的定制芯片。这一生产速度将足以支持任天堂在明年 3 月前出货超过 2000 万台主机，若需求进一步增加，三星也有能力继续扩大产能，不过这将取决于包括鸿海科技集团在内的硬件组装商的产能情况。 三星一直是任天堂的重要供应商，为其提供 NAND 闪存芯片和 OLED 屏幕。另一位知情人士透露，三星还推动任天堂在未来更新 Switch 2 时采用 OLED 面板。这位知情人士称，任天堂 2017 年推出的 Switch 游戏机芯片组由台积电采用其更为成熟的制程技术制造。但任天堂正转向三星，因为新设备采用的英伟达定制芯片组是针对三星的制造系统进行优化的。 另据外媒 Wccftech 援引一位熟悉三星的消息人士的话称，若未来 Switch 2 推出升级版，三星可能会从 8 纳米升级到 5 纳米工艺。 此前，三星曾希望将芯片代工发展为与存储芯片业务并驾齐驱的支柱产业，但台积电凭借持续的技术升级和可靠的大规模制造，吸引了包括苹果公司和英伟达在内的众多客户，逐渐拉开了与三星的差距。目前，两家公司仍在激烈竞争，致力于在更小的制程上提升生产能力，并努力提高 2 纳米技术的良率，以提升盈利能力和产品质量。 任天堂一名发言人表示，公司不会披露供应商信息，也不会提供超出公司业绩发布会上总裁古川俊太郎所发表评论之外的生产信息。此前，任天堂预计 Switch 2 今年的销量为 1500 万台，这一预测已考虑了今年因关税影响导致的数十亿日元利润损失。不过，古川俊太郎曾强调，该数字并未反映供应限制问题。 任天堂对 Switch 2 的期望极高，希望其能成为历史上销售最快的游戏主机，并推动公司从已有八年历史的初代 Switch 过渡到新一代产品，从而实现十年一遇的更新换代，摆脱近年来业绩低迷的困境。然而对任天堂来说，确保能够生产出足够多的产品，以满足这款有望成为史上最畅销游戏机的需求，一直是一项挑战。今年早些时候，任天堂就因 Switch 2 的预订量超出预期而不得不公开致歉。据透露，仅在日本，就有 220 万份预订申请。为了应对强劲的需求，任天堂早在开始接受预订之前就已着手提升 Switch 2 的产能，并要求供应商加大供应力度。 IT之家注意到，本月早些时候，任天堂宣布预计在截至明年 3 月的财年内，Switch 2 的出货量将达到 1500 万台，低于彭博社统计的分析师平均预期的 1680 万台。古川俊太郎曾表示，公司的首要目标是追平 2017 年初代 Switch 上市时的销售成绩 —— 在上市后的 10 个月内售出约 1500 万台。

快科技5月20日消息，在今年4月底，一款名为Animon的AI动漫生成平台在日本横空出世，迅速在全球范围内引发了热议。 随着Animon火爆，各大平台上出现了大量粉丝生成的二次元内容，从同人二创到动起来的手办，还包括很多亲密动作和风格大胆的原创视频内容。 在生成效果上，Animon在二次元生成效果上优于现有主流平台，无论是在任务一致性、动作流畅度，还是美感和色彩上都达到了极致。 作为日本本土首个AI视频生成平台，Animon同时也是全球首个专为动漫创作定制的AI视频生成工具，通过深度学习模型将日本传统动漫美学与尖端AI技术相结合，大幅提升了动画内容的生产效率。 不仅如此，Animon还对个人用户提供免费无限制生成视频的服务，打破了几乎所有AI产品的订阅买token惯例。 传统动画制作的多个环节常耗费数十小时，而借助Animon的AI技术，这些工作可在约3分钟内完成。 据介绍，Animon的诞生源于对日本动漫行业现状的洞察：传统制作模式面临制作周期冗长、从业者工作时长超标，Animon通过AI技术精简了繁复的中间制作流程，将制作时间从数十小时缩短到约3分钟，极大地提高了创作效率。 Animon的功能亮点包括： 1、专业二次元质感：与日本顶尖动漫制作人合作，融入正宗的日式动漫美学和叙事风格。 2、无限生成：个人创作者可以无限制地自由尝试各种创意，付费版本月费仅约9.9美元，支持更高速的生成和更高分辨率输出。 3、超快生成：仅需3分钟即可完成视频生成，加速内容产出节奏。 4、极简界面操作：用户只需上传一张动漫角色插图或概念草图，并输入文字动作描述，即可轻松上手。 5、画面一致性与风格稳定：解决了动画生成中的帧间一致性和风格统一难题，确保画风与角色设定保持一致。 在Animon的背后，其母公司CreateAI是一家拥有强大技术背景的全球人工智能企业，由原本专注自动驾驶技术的上市公司图森未来（TuSimple）在2024年底战略转型而来。 转型后的CreateAI致力于将AI生成技术融入动漫、游戏等数字内容创作领域，推动内容生产方式的革新升级。

备选标题： 1、2370元的iQOO旗舰机亮相，AI一键化身抢票神器，手表接满血DeepSeek 作者 | 云鹏 编辑 | 心缘 智东西5月20日报道，刚刚，iQOO正式发布了iQOO Neo10 Pro+旗舰手机新品，其搭载了2K Q10珠峰屏与骁龙8至尊版，此外iQOO还发布了iQOO Pad5系列平板、iQOO WATCH 5智能手表、iQOO TWS Air3耳机等生态产品。 值得一提的是，此次iQOO WATCH 5搭载蓝河操作系统，同样实现了系统级AI能力，蓝心小V联动满血版DeepSeek，抬腕就能问答；小V电话助手支持智能摘要、同声传译与AI通话；升级的小V建议可以进行多类别的贴心提醒。 价格方面，iQOO Neo10 Pro+起售价2799元，iQOO Pad5 Pro起售价3199元，iQOO WATCH 5起售价799元，iQOO TWS Air3起售价199元，多款新品均可以叠加国补。 回到旗舰机新品，在游戏方面，iQOO Neo10 Pro+支持原生144FPS超帧，并首次支持了据称是行业独家的PC级2K纹理超分，2K和144FPS可以同时开启。 通信方面，iQOO Neo10 Pro+采用了23根环绕式天线构成的寰宇电竞信号系统，在《王者荣耀》游戏中首发了“双网融合加速”，开启后宿舍场景游戏延迟可以降低最多83.7%。 屏幕方面，iQOO Neo10 Pro+配备了旗舰同款的6.82英寸2K Q10珠峰屏，PPI为510，画面较为细腻，全局激发亮度1800nit。 续航快充方面，Neo10 Pro+的电池容量在目前2K屏旗舰中位于第一梯队，搭载了等效6800mAh蓝海电池，据称其可以连续刷短视频18.8小时或视频通话11.3小时。充电为120W，25分钟可将手机电池从1%充至70%。 影像方面，Neo10 Pro+搭载了5000万像素防抖1/1.55″大底主摄，搭配定制的OIS光学防抖和新一代VCS人眼仿生技术，以及蓝厂旗舰机同款的夜景、人像和运动抓拍等NICE算法，可以让普通人更容易随手拍出有“质感”的照片。 系统方面，OriginOS 5的AI能力由vivo蓝心大模型和DeepSeek双模型支持，新的秒抢引擎功能可以将手机变成为年轻人的抢票神器，显著提升抢票速度。

MateBook Fold 凤凰网科技讯 北京时间5月20日，针对华为本周发布的鸿蒙折叠电脑MateBook Fold，天风国际证券知名苹果分析师郭明錤表示，软件体验是一大关键，它影响到该产品的销量及后续产品。 郭明錤在X上发帖称，华为最新18英寸大尺寸折叠设备MateBook Fold的生产目标预计为18万至20万部，但最终销售结果、产品生命周期以及是否会推出下一代产品，还需视用户反馈而定，特别是软件体验方面。 他指出，MateBook Fold在硬件方面的最大卖点是屏幕尺寸与分辨率、重量与厚度。MateBook Fold的尺寸和屏幕分辨率高于竞争对手，比如联想的ThinkPad X1 Fold和华硕的Zenbook 17 Fold OLED，但外观设计更轻薄。 郭明錤还提到了苹果的大尺寸折叠设备。他表示，苹果的18.8英寸折叠产品预计将在2027年底或2028年量产。据他透露，苹果在大尺寸折叠设备市场面临的竞争对手可能不止华为。根据他的调查，亚马逊内部也正在讨论类似的产品，虽然目前尚未正式立项，但如果开发顺利，预计将在2026年底或2027年量产。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。