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英伟达据称有意收购 Hugging Face,开放权重 AI 模型成硅谷热门收购目标

据 TechCrunch 报道,英伟达可能以约 130 亿美元收购开放权重 AI 模型平台 Hugging Face,但交易尚未得到确认。Hugging Face 被视为“AI 时代的 GitHub”,为模型开发、分享和部署提供生态。英伟达近期持续向开放模型领域投入巨额资金,而 OpenAI 和谷歌也在研发自有 AI 芯片。若收购完成,英伟达将直接获得庞大的开发者用户群,并有望推动其模型、芯片和技

Claude 疑在安全测试中删除开发者约 700GB 主目录数据

开发者 Sebastien Guillemot 表示,他在测试 AI 智能体自动清理临时文件的防护机制时,Claude 删除了约 700GB 数据,包括整个用户主目录。据称,Anthropic 的执行环境因判断任务风险较高而自动切换模型。安全测试本身正确识别出 /tmp 和主目录属于危险删除目标,但测试逻辑与清理逻辑复用了同一个变量名,导致测试结束后的清理操作意外指向主目录。Guillemot 通

专有、开放权重和开源 AI 有什么区别?

并非所有 AI 模型都相同。本文介绍专有模型、开放权重模型与真正开源 AI 之间的区别。大型语言模型在能力、使用成本、可访问性和定制难度方面可能存在差异。了解这些区别,有助于用户根据自身需求选择合适的模型。

马斯克痛批 OpenAI 计划断供 Cursor:称奥尔特曼和布罗克曼是“小偷”

OpenAI 计划停止向 Cursor 提供 AI 模型。此前,SpaceX 已收购这款编程工具背后的初创公司 Anysphere。OpenAI 称,马斯克旗下企业过去曾有违反合同的情况,因此无法确信 SpaceX 会遵守服务条款。马斯克随后在 X 上抨击 OpenAI CEO 奥尔特曼和总裁布罗克曼,指责两人“偷走了一个开源非营利组织”。Cursor 联合创始人迈克尔·特鲁埃尔表示,公司正与 O

玄幂 Xenomi 发布,号称行业首个量子增强型大语言模型

国光量子发布了玄幂 Xenomi 大模型家族,称其将量子技术融入大语言模型的决策与推理过程。该系列面向科研和学术场景,支持科研科普、路由和智能体决策等任务。公司表示,在特定任务中,玄幂相比主流开源模型具备更稳定的专业理解、更清晰的任务判断和更短的决策路径。玄幂据称已应用于量子计算智能实验平台和多智能体系统,支持文献检索、实验策划、混合编程、量子任务调度、数据分析及报告生成。不过,公告没有提供独立基

AI会冲垮软件行业吗?Anthropic CEO阿莫迪:我们无意摧毁任何人

Anthropic首席执行官达里奥·阿莫迪在一场活动中表示,公司希望为客户创造更多价值,而不是摧毁软件行业。这番话旨在平息华尔街关于Anthropic试图主导SaaS市场的猜测。今年年初,Anthropic为Claude Cowork推出插件后,市场一度出现“SaaS末日”的说法,软件企业市值也曾蒸发约1万亿美元。Salesforce等公司此后已经收复部分失地。阿莫迪表示,Anthropic和Sa

智谱开源 GLM-5.3 模型权重,主打智能体编程与网络防御

智谱已公开 GLM-5.3 模型权重,支持本地部署、个性化定制和商业使用。该模型主要面向复杂编程、防御性网络安全及长程任务。按照 GLM-5.3 许可协议,年营业额超过 100 亿美元的机构若要将其作为外部模型服务提供,必须接受安全审查。智谱表示,考虑到模型具备较强的网络安全能力,在公开权重前额外进行了为期两周的安全评估。根据智谱公布的数据,GLM-5.3 在 Artificial Analysi

OpenAI:因 SpaceX 收购 Cursor,将停止向 Cursor 提供 AI 模型

OpenAI 已通知 SpaceX,计划终止向 Cursor 提供 OpenAI 模型的合作协议,预计于 2026 年 11 月 12 日停止服务。OpenAI 表示,鉴于埃隆·马斯克旗下企业过去曾被指存在合同违约行为,公司无法充分确保 SpaceX 会遵守服务条款使用相关技术。OpenAI 与 Cursor 签署的定制协议据称规定,在公司控制权发生变化后,OpenAI 可在限定期限内终止协议。O

阿里云巴西地域正式开通,全球基础设施扩展至31个地域

阿里云于8月28日正式启用巴西数据中心。该地域设有两个可用区,提供计算、存储和数据库服务,企业级AI服务将陆续上线。巴西是阿里云继墨西哥之后在拉美设立的第二个地域。至此,阿里云全球基础设施已覆盖31个地域和106个可用区。阿里云还披露,Qwen系列开源模型下载量已超过30亿次,衍生模型超过30万个。公司计划在巴西推出面向容器计算、数据分析、DataWorks以及智能运维的AI智能体服务,并通过本地

CritICL:利用小型语言模型失败模式实现推理时弱到强泛化

CritICL 是一个用于提升大型语言模型推理能力的推理时框架。该方法将较弱模型中具有结构性的失败模式作为指导,并通过基于批评的上下文学习示例加以利用。CritICL-dynamic 会预测特定输入的失败模式并检索相关批评,CritICL-static 则使用全局失败模式概况。实验结果显示,CritICL 持续优于标准上下文学习,其性能可媲美或超过测试时扩展方法,同时显著减少生成次数并降低词元成本