N全部新闻

星期五66 条

  1. Numerama观点
    AI 评分68

    Anthropic 安全负责人警告 AI 挖漏洞危机还将持续约 18 个月

    Anthropic 信息安全副主管 Jason Clinton 在 X 上表示,AI 大量发现软件漏洞带来的安全危机还会继续恶化约 18 个月,之后才可能好转,并呼吁安全负责人尽快向董事会争取资源。文章以 PHP 两个被命名为 PHP2Shell 的严重漏洞为例,称 Wiz 借助 Google 的 Gemini 4 Argon 和 OpenAI 的 GPT-5.6 Sol 发现这段已存在十多年的漏洞代码,而 Calif 研究员 Ryan Austin 更早于 8 月 1 日借助 GPT-5.6 Sol 发现并上报,形成两起独立发现。Clinton 此前还预计开源权重模型将在 7 至 10 个月内达到同等网络安全能力。

    #安全/对齐#Agent#OpenAI

  2. 财联社观点
    AI 评分58

    海外AI短剧出海调查:跑量窗口收窄,钱没那么好赚

    多位AI短剧从业者判断,海外低成本跑量阶段可能只剩几个月,粗放堆量正在关闭,只靠精品化也无法一劳永逸。DataEye数据显示,2026年1-9月海外微短剧APP双端内购收入超21亿美元、下载量超22亿次,收入榜前三DramaBox、ReelShort、NetShort合计占TOP20总收入约50%。艾媒咨询张毅认为下一阶段的关键不是谁做得更多,而是谁能最快形成闭环。

    #现象/趋势#视频#行业动态

  3. 华尔街见闻观点
    AI 评分56

    Personal Agent战火烧向硬件:千问、韶音、viaim与Bee的不同路径

    华尔街见闻梳理了Personal Agent进入AI眼镜、耳机和录音设备的进展:10月13日千问发布AI眼镜N1、N1 Pro和AI耳夹式耳机,眼镜到手价2218元起、耳机首销价1099元起,并称AI穿戴是千问在物理世界的延伸。文章对比了韶音OpenFit 2 AI调用千问做转写纪要、viaim用自有Agent调度其他Agent、亚马逊Bee接入Alexa+等不同分工,指出硬件卖出去只是第一步,长期收入要看上下文管理与订阅服务。

    #现象/趋势#Agent#端侧

  4. 华尔街见闻观点
    AI 评分51

    英特尔晶圆厂实录:2045年芯片走向三维堆叠,新结构量产约需十年

    Dwarkesh Patel 走访英特尔晶圆厂和研究实验室两天,与五位技术负责人讨论环绕栅极、背面供电、CFET 与先进封装,判断 2045 年芯片会继续向三维堆叠发展,但每种新结构要花约十年消化散热和集成难题,工程师对技术路线的能见度约四年。英特尔 CTO Pushkar Ranade 估算,现有全球设备大约只够把先进制程晶圆产量翻一倍,而 AI 算力十年来每年增长 3 倍;设备订单需 18 个月才能拿到货,新建厂房基本要到这个十年尾声。

    同一事件 · 2 条报道

    #行业动态#数据/训练#部署/工程

  5. 华尔街见闻观点
    AI 评分55

    TS Lombard推演AI泡沫或在2028年初破裂,美国科技股或暴跌40%

    TS Lombard首席宏观策略师Dario Perkins在10月22日研报中推演,AI资本支出狂欢可能在2028年初终结,标普500将下跌30%、科技股暴跌40%,约20万亿美元市值蒸发。报告认为当前AI收入增长主要来自科技巨头间的资本支出循环和债务融资,并列出收入不达预期、信用风险上升、折旧压力、IPO浪潮、半导体周期和监管安全六大连锁触发因素。报告预计美国GDP下降约2个百分点、流失约80万个数据中心相关岗位,但私人部门资产负债表健康且美联储降息空间充足,衰退程度更接近1990年或2001年而非2008年。

    #现象/趋势#行业动态#大佬观点

  6. 华尔街见闻观点
    AI 评分59

    野村:AI增长恐慌取代通胀叙事,美债重获对冲功能

    野村跨资产策略师Charlie McElligott在报告中指出,市场正快速重新定价左尾风险,驱动力从通胀叙事切换为对AI驱动增长前景的系统性重估,美债久期头寸重新发挥股票组合对冲功能。隔夜10年期美债收益率单日暴跌逾15个基点、一度跌破5.00%,纳指跌2.60%,费城半导体指数跌6.72%。他将抛售根源归结为AI轨迹重新思考,并提到Anthropic年化经常性收入数据令市场失望、Gartner警告超80%新兴云服务商面临倒闭、Meta的CDS利差从7月29日的80个基点扩大至10月22日的120个基点。

    #行业动态#OpenAI#Anthropic

  7. 华尔街见闻观点
    AI 评分55

    OpenAI FDE 负责人谈团队如何把 AI 落地到企业生产环境

    OpenAI FDE 团队负责人 Colin Jarvis 在博客中介绍,这支团队与客户并肩解决最难的问题,把 AI 真正部署到生产环境。约 15 名 FDE 与一家大型半导体客户合作,3 到 6 个月内让用例全部上线,定向测试时间节省约 48%,性能中位数提升 22%。Codex 升级后,团队把定制应用改为基于 Codex 的插件和技能,每个项目约 90% 的定制代码被去掉,方案扩展到第二个团队从两个月缩短到一天。

    #行业动态#Agent#OpenAI

  8. 电子技术应用观点
    AI 评分60

    英特尔CTO称前沿晶圆产量最多扩至两倍,受制于半导体供应链

    英特尔CTO普什卡·拉纳德在Dwarkesh播客中表示,即便资金充足,全球前沿晶圆产量也难以扩大十倍,更现实的上限约为两倍。他指出限制来自整个半导体供应链的协同扩产能力,ASML每年生产的EUV光刻机不足100台且到本十年末难以大幅扩产,而英特尔、台积电和SK海力士等厂商共同争夺这些设备。他补充说,今天下单的设备通常约18个月后交付,产能要到2028年前后才能落地。

    #行业动态#数据/训练#现象/趋势

  9. 凤凰科技观点
    AI 评分70

    SemiAnalysis 实测 Claude 订阅额度被灰测下调,AI 会员缩水引争议

    SemiAnalysis 用两个相同的 200 美元 Claude Max 20x 账号跑 Opus 5.5 的 Agent 负载,发现灰测账号每周额度从 65.79 亿 Token 降到 52.66 亿,缩水约 20%,月度 API 等价价值从 11726 美元降至 9385 美元。Claude Code 技术人员 Lydia Hallie 称额度没有调整,建议用户提交反馈 ID 排查,核心开发者 Boris Cherny 表示团队正在紧急排查。文章还提到 OpenAI 此前将 200 美元 Pro 套餐额度腰斩并推出 500 美元档位,以及 DeepSeek 开源推理框架 DeepInfer、单集群日吞吐 155 万亿 Token 的工程实践。

    #现象/趋势#行业动态#OpenAI

  10. 凤凰科技观点
    AI 评分55

    当豆包成青少年社交货币,AI会比游戏更可怕吗?

    凤凰网科技结合中国青少年研究中心对7省8563名中小学生的调研与精神科医生访谈,讨论青少年把豆包等AI当作倾诉对象的现象:61.7%的孩子用过生成式AI,46.4%使用AI的中小学生遇到烦恼时会向AI倾诉而非身边人,21.5%只想和AI聊天不想和真人聊天。报道指出AI的迎合式对话会强化孩子的既有想法,部分青少年出现作息混乱、拒绝上学等社会功能损伤,而未成年人模式内容偏少、家长缺乏规则意识使防护网存在缺口。文中还提到美国8个州总检察长起诉OpenAI指控ChatGPT危害未成年人安全,以及2026年7月15日施行的《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》。

    #现象/趋势#安全/对齐#行业动态

  11. 上观新闻观点
    AI 评分60

    玉渊谭天解读中国AI技术出口禁令传闻

    针对外界关于中国要关上AI技术出口大门的说法,玉渊谭天梳理了10月16日商务部、科技部就修订《中国禁止出口限制出口技术目录》公开征求意见的背景与规则边界。文章指出,监管重点是数据安全、敏感用途和算力底座三类技术,企业用限制类大模型对外提供API调用、APP/网页交互、SaaS应用等不属于大模型技术出口管理范围,开源技术和特定国际业务适用自动许可等便利措施。文中还提到,DeepSeek、MiniMax两家企业已履行登记手续并完成开源和海外授权使用。

    同一事件 · 8 条报道

    #政策/监管#开源生态#数据/训练

  12. Alex Heath观点
    AI 评分60

    Pichai 回应 Gemini 3.5 Pro 为何未发布

    Alex Heath 询问 Google CEO Pichai,为何 Gemini 3.5 Pro 最终没有发布。Pichai 称训练 3.5 系列时发现智能体能力尤其是编码方面存在缺口,团队认为用更小更高效的 Flash 迭代更快,于是先后推出 3.5、3.6、3.7 和 3.8 Flash;等这套能力可用于 Pro 时,Argon 预训练已经完成。

    Sundar Pichai on Gemini 4 and the AI compute crunch Even Google can’t get enough compute. I sit down with Google and Alphabet CEO @sundarpichai shortly after the wider release of Gemini 4 Argon to discuss its early reception, where he still wants the model to improve, and what it takes to keep Google at the frontier of AI. Pichai explains the recent leadership shakeup at Google DeepMind and why building frontier models has become an “all-consuming” job. We also get into Google’s answer to the personal agent race, how he predicts Gemini will do more work on your behalf, and whether agents will finally bring Search, Gmail, and Gemini together. I ask him about Google turning free cash flow negative, the risks in the AI infrastructure buildout, and how he plans for demand years before knowing what the models will be capable of. He explains the signals giving him confidence to keep spending and how he uses AI agents to follow model development and compute usage inside Google. Timestamps: 00:00 Gemini Argon launch reception 01:49 Model access and safety 06:20 The AI model race 08:35 Agentic breakthroughs and 2027 11:34 Recursive self-improvement 15:41 DeepMind leadership changes 19:52 Google's AI compute investments 25:20 Is AI spending sustainable? 33:18 How Sundar uses AI agents 35:35 Gemini's personal agent plans 38:37 How AI agents change the web 43:52 Google's space data centers 47:38 Waymo's expansion strategy 50:26 Wing's drone delivery plans 51:36 AI safety and regulation 55:58 Google's quantum computing bet YouTube: https://t.co/1Cc25LitmB Spotify: https://t.co/XnD4pEEsh8 Substack: https://t.co/0SrnNGKqlm Apple Podcasts: https://t.co/8UKvyXTlFF This episode's presenting sponsor is @hyperagentapp. Thanks to the show’s premiere sponsors: @Atlassian, @meetgranola, and @mercury.

    #大佬观点#Google#推理

  13. 36氪 · AI观点
    AI 评分57

    哈萨比斯改口:AGI最快2到3年内到来

    Google DeepMind 的哈萨比斯在《华尔街日报》专访中把 AGI 时间线缩短到未来 2 到 3 年,此前他给出的预期从 5 到 10 年、5 年内到 2030 年不等。他提出以「爱因斯坦测试」判断 AGI 是否到来,即只给 AI 截至 1901 年的知识,看它能否独立推导出爱因斯坦 1905 年发表的理论。文章还提到他今年夏天起草了一份由行业出资、受联邦监管的机构在前沿模型发布前进行测试的提案。

    同一事件 · 3 条报道

    #大佬观点#DeepMind#Google

  14. 36氪 · AI观点
    AI 评分52

    开源项目 REA 走红:AI 降低逆向工程门槛,游戏与软件被大规模破解

    GitHub 项目 REA(Reverse Engineering Anything)以 MCP 服务加技能包的形式教 AI 做逆向工程,星标从不到一万涨到超过 14 万,目前已超 30 万。文章称借助它出现了 GTA 与 Minecraft 引擎级互通、PS5 破解后移植 llama.cpp 跑 AI 推理、RTX 20/30/40/50 系列在 macOS 上运行等案例。作者认为真正的推手是 Fable 5.1、GPT-6 Astra 和成本降到约三分之一的 Claude Opus 5.5 等模型代码理解能力的提升,并提到 ArtCraft 用净室设计方式做出对标 Adobe 全家桶的开源替代品。

    #现象/趋势#开源生态#Agent

  15. IT之家·人工智能观点
    AI 评分62

    英特尔 CTO 称前沿晶圆产量最多翻倍,AI 算力扩张遭遇供应链天花板

    英特尔 CTO 普什卡·拉纳德在 Dwarkesh 播客中表示,即便资金充足,全球尖端晶圆产量也难以扩大十倍,更现实的上限约为两倍,限制来自整个半导体供应链的协同扩产能力。他指出 ASML 每年生产的 EUV 光刻机不足 100 台且到本十年末难以大幅扩产,今天下单的设备通常约 18 个月后才能交付,产能要到 2028 年前后才能落地。他还提到 AI 计算能力过去十年大约以每年三倍的速度增长,而设备、洁净室和晶圆厂规模正成为新的产能天花板。

    同一事件 · 2 条报道

    #行业动态#数据/训练#大佬观点

  16. 华尔街见闻观点
    AI 评分55

    高盛:AI资本开支退潮相当于债市的另类量化宽松

    高盛Rich Privorotsky在晨报中提出,超大规模云计算企业发债规模已可与美国国债相提并论,AI资本开支收缩会减少债券供给压力,效果近似量化宽松。多家科技巨头财报引发对AI资本支出可持续性的质疑,2年期至10年期美债收益率单日降幅均超15个基点,10年期收益率跌破5%,费城半导体指数跌超7%。特斯拉将全年资本支出指引从逾250亿美元下调至约200亿美元,Meta将全年资本支出指引下限上调至1350亿美元,DeepSeek开源推理模型DeepInfer宣称可在现有算力基础上大幅提升推理效率。

    #行业动态#数据/训练#现象/趋势

  17. Fortune AI观点
    AI 评分57

    高盛:AI 或取代九分之一岗位,但裁员要等衰退才集中出现

    高盛经济学家 Joseph Briggs 在报告中估算,若 AI 最终将美国等发达经济体生产率提升 15%,最多 9% 的劳动者可能在 AI 转型期间被取代,另有 3% 的就业受招聘放缓拖累,合计约每 11 人中有 1 人。他指出,历史上自动化带来的劳动力冲击在经济健康时有限,往往在经济放缓时加速,因此 AI 相关裁员可能放大商业周期。Briggs 称目前影响仍小,仅 23% 的美国机构已将 AI 纳入常规工作流。

    同一事件 · 2 条报道

    #行业动态#数据/训练#现象/趋势

  18. Fortune AI观点
    AI 评分72

    PHP 漏洞标志互联网进入危险新阶段,OpenAI 借防御工具获利

    Fortune 记者 Emily Forlini 在 Eye on AI 专栏中指出,PHP 的两个漏洞被命名为 php2shell,影响约 70% 的网站,OpenAI 的 GPT-5.6 Sol 等模型参与了漏洞发现,10 月 21 日公开披露后出现数百万次利用尝试。她认为这类事件正推动企业用 AI 主动排查自身代码,OpenAI 的 Daybreak 项目参与方发现的软件缺陷数已从 858 增至 1,885,修复数从 263 增至 661,OpenAI 还计划在今年秋季推出面向网络安全的模型和配套部署工具。

    #安全/对齐#Agent#OpenAI

  19. Databricks Blog一手观点
    AI 评分57

    Databricks 谈 AI 编码成本治理:单位成本最高降 90%

    Databricks 产品负责人 Patrick 复盘公司全面采用 AI 编码智能体后的成本失控问题,称通过迁移到更便宜的模型、路由、支出可见性和削减 token 开销,部分场景单位成本下降最多 90%。他提到硬性预算上限会打断最好的开发者,因此改用警告、审批、降级模型的渐进式摩擦,并把内部方案产品化为 Unity Gateway。团队用自家代码库真实 PR 自建评测,发现 GLM 5.2 在质量上追平 Opus 4.8 且每任务成本低约三分之一,而某个每 token 便宜 1.7 倍的模型因消耗更多 token 反而每任务更贵。

    #行业动态#部署/工程#Agent