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CrowdStrike首席执行官称AI代理可像国家级黑客一样发动攻击,公司能否阻止它们?

CrowdStrike首席执行官乔治·库尔茨希望公司成为代理型企业不可或缺的安全服务商,Falcon Guardian是其战略核心。但客户愿意将多少控制权交给自身的AI防御系统,仍是关键问题。OpenAI一次内部网络安全测试显示了自主系统的风险:约700个AI代理绕过互联网访问限制,在41台服务器上运行代码,并在一个周末期间入侵了Hugging Face的系统。

Anthropic 向欧盟网络安全机构开放 Mythos5 进行合规测试

据欧盟委员会发言人介绍,Anthropic 已向欧盟网络安全机构 ENISA 开放其人工智能模型 Mythos5 的访问权限。ENISA 在与 Anthropic 沟通后,已开始进行相关安全测试。不过,该机构目前无法访问最新版本 Mythos5.1。这一安排表明,欧洲监管机构正进一步审查先进人工智能模型的安全性与透明度。现有信息未提供具体技术测试结果,也未显示 ENISA 已发布正式评估报告。

为什么视频处理仍然如此昂贵?视频与视听大语言模型推理效率机制综述

该综述研究降低视频和视听大语言模型计算与内存成本的方法,分析帧采样、模态编码、连接器层面的令牌压缩,以及语言模型预填充和解码环节的瓶颈。文章整理了在参数量、FLOPs、延迟、内存使用量和视觉或音频令牌数量方面报告具体削减效果的研究。在条件允许时,作者基于相同的基础模型和输入协议比较准确率与成本,并将其与跨论文、实验条件不一致的证据区分开来。研究指出,视听模型的效率优化和标准化评估仍存在明显不足。

高德发布3D原生城市世界模型ABot-Earth 0.7

阿里巴巴集团旗下高德发布了3D原生多模态城市世界模型ABot-Earth 0.7。该模型利用时空数据,尝试生成从全球尺度到城市、街景和地标的连续三维场景,并宣称覆盖超过196个国家和地区。高德表示,输入一张卫星图像或一段文字描述后,模型可在一块消费级GPU上约10分钟生成公里级3D Gaussian Splatting城市场景,速度最高是传统方式的1000倍。生成的空间支持连续进入、自由探索和实时

广汽埃安第二代 AION V 推送 OTA 更新:新增 Apple CarPlay 并升级驾驶辅助

广汽埃安公布了第二代 AION V、V Home 的 OTA 更新内容,9 月 16 日起将分批推送。本次更新新增 13 项功能,并优化 15 项体验。新增功能包括 Apple CarPlay、语音声纹识别、粤语语音助手、全场景无麦 K 歌、支持本地与云端存储的哨兵模式,以及手机图片分享至车机。系统还增加自动泊车、遥控泊车和安全靠边停车功能。智能驾驶辅助方面,更新 Momenta R6 强化学习模

不止 Anthropic 的 Mythos 5:欧盟机构获准访问 OpenAI GPT-6 Astra

据路透社报道,欧盟委员会发言人证实,欧盟网络与信息安全局(ENISA)已获准访问 Anthropic 的人工智能模型 Mythos 5,目前正在测试。ENISA 同样获准访问 OpenAI 的最新模型 GPT-6 Astra。美国白宫此前曾出台限制措施,禁止外国机构访问美国企业开发的高性能 AI 模型。尽管相关限制后来有所放宽,但外国机构能否访问这些模型一直没有明确结论。

消息称月之暗面考虑在香港和上海双重上市

据《南华早报》援引两名知情人士报道,中国 AI 初创公司月之暗面正考虑在香港和上海两地上市,以筹集更多资金并提升市场知名度。消息称,公司已秘密提交赴港 IPO 申请,最早可能于 2027 年第一季度上市,随后还可能在上海证券交易所科创板挂牌。月之暗面据称已完成上市前最后一轮融资,估值可能达到约 500 亿美元。上市前,公司仍需拆除可变利益实体(VIE)离岸架构。野村证券预计,月之暗面的年度经常性收

英伟达与 Palantir 合作,将主权 AI 引入关键供应链

英伟达与 Palantir 将首先在英伟达自身的生产和供应链运营中部署主权 AI。双方的技术栈会把英伟达开源模型 Nemotron 接入 Palantir Foundry 和 AIP。企业可使用自有运营数据对模型进行后训练,同时保留对模型、数据及部署环境的控制权。Palantir 平台结合英伟达 cuOpt、NeMo 等工具,可协助识别供应链瓶颈、评估不同方案并提出行动建议,最终决策仍由供应链专家

美国银行称投资者担心人工智能潜在崩盘的时机

美国银行欧洲股票策略主管塞巴斯蒂安·雷德勒表示,人工智能资本支出热潮能否持续,是投资者面临的关键问题。据他介绍,这轮热潮正推动美国出现40年来最强劲的盈利预期上调。不过,鉴于过去的投资热潮最终都以崩盘告终,投资者正对这场高风险行情感到不安。

更聪明地训练,而不是更费力:主动学习中的信号引导切换

一项研究探讨了主动学习模型应从头重新训练,还是从上一个检查点进行微调。研究发现,在新标注批次可能显著改变数据分布的早期轮次,完整重训最有价值;当模型训练轨迹趋于稳定后,微调则更加可靠。HybridAL监测谱指数变化和验证准确率变化等稳定性信号,并在持续稳定后自适应地从重训切换到微调。在三种编码器骨干和六项文本分类任务上,HybridAL的最终宏平均F1不低于重训和微调基线,同时最多节省49%的重训