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蚂蚁灵光扩展开放生态,新增微信读书、夸克、哈啰打车和麦当劳等连接

蚂蚁个人 AI 助手灵光新增微信读书、夸克网盘、哈啰打车和麦当劳等服务连接。据蚂蚁介绍,灵光开放生态目前已打通 40 项外部连接器,此前已接入支付宝、网易邮箱和飞书等服务。新增连接将应用范围扩展至信息管理、内容订阅、出行和日常消费。蚂蚁称,用户请求中有 23.83% 与财务和消费相关,21.46% 涉及健康与习惯。公司表示,用户越来越希望 AI 不只回答问题,还能串联多项任务并持续跟进执行情况。

每个像素都是一种选择:用于医学超声生物测量的 System One 模型

Kev-Bio 是一种视觉语言模型,用于检测超声图像中的解剖标志并进行临床测量。模型通过临床问题引导卡尺端点定位,再利用空间概率图推算坐标和测量值。在包含九种视图的 FU/GU Biometry 2026 数据集上,Kev-Bio 的平均径向误差为 22.50 像素,临床测量平均绝对误差为 15.38,整体优于所比较的基线方法。代码和模型已公开。

OpenAI 展示员工副业硬件成果:AI 辅助一周完成设计,不到一个月制出原型

OpenAI 公布了 GPT-6 Astra 辅助实体产品研发的案例。两名员工利用业余时间,在不到一周内设计出一款可与 Codex 交互的测试设备。Astra 协助完成外观与外壳设计、元件选型、电路板布局及固件开发。代工厂在不到一个月内制成小批量原型。OpenAI 承认,模型有时未能充分考虑生产限制、尺寸公差和装配细节,因此投产前仍需多轮审核与迭代。此外,OpenAI 正与马自达合作,通过空气动力

机器人距离自主完成复杂任务还有多远?王兴兴谈具身智能突破方向

在2026年世界互联网大会乌镇峰会上,宇树科技创始人王兴兴表示,具身智能可能迎来类似ChatGPT的突破。他称,届时机器人有望在80%的陌生场景中,通过语音指令完成80%的任务,顶尖模型已接近这一目标。但拆解、装配等精细操作仍面临物理对齐和触觉接触方面的挑战,即“最后几毫米”问题。王兴兴认为,2027年可能成为具身智能规模化部署的转折点。宇树科技也在内部探索让物理AI模型自主编写和改进代码,并通过

荷兰 RDW 批准特斯拉欧洲版 FSD 调整:更名 TAD,超速偏移上限降至 10%

荷兰车辆管理局 RDW 已批准特斯拉 FSD(Supervised)的多项调整。驾驶员可设置的最高速度偏移值,即高于法定限速的幅度,从 50% 下调至 10%,并在每次启动车辆时重置为 0%;其他速度相关功能也将默认关闭。系统将更名为 Tesla Assisted Driving(TAD)。调整适用于搭载 HW4 的车辆,并通过 OTA 更新推送。RDW 已通知另外 9 个参考其审批结果的欧盟国家

OpenAI称印度周活跃用户数超过美国,成为ChatGPT最大市场

OpenAI表示,印度的ChatGPT周活跃用户数已超过包括美国在内的所有国家。OpenAI印度区董事总经理普拉布吉特·辛格称,印度用户数量自1月以来翻了一番,但未公布最新数据。OpenAI今年2月曾表示,印度周活跃用户超过1亿。该公司称,低价套餐推动了部分增长:ChatGPT Go月费不到5美元,2025年11月4日起在印度注册的用户可免费使用一年。OpenAI还计划通过支持当地语言、语音功能和

B站陈睿出席世界互联网大会:最好的内容一定由人主导创作

在2026年世界互联网大会乌镇峰会上,B站董事长兼CEO陈睿表示,最好的内容仍应由人类创作者主导。他认为,AI能够拓展创作者的能力,未来在视频制作技术上也可能超过人类;但优秀作品同样需要创作者的个人表达,以及与观众之间的情感共鸣。B站将以技术赋能创作者,帮助他们在AI时代更好地表达自我。

普林斯顿 AI Lab 推出 SSoN 基准:人类准确率达 83.3%,最佳大模型仅为 39.7%

普林斯顿大学 AI Lab 推出 SSoN,用于评估模型从静态图像中理解不同视角下空间关系的能力。在四张室内场景图中找出属于不同场景的图片这一任务上,人类准确率为 83.3%;受测视觉语言模型的最高准确率为 39.7%,多数模型甚至低于四选一的随机基线。模型在涉及移动和旋转的空间推理任务上尤其薄弱,部分答对的结果也伴有逻辑错误的解释。提供真实相机参数能显著改善表现;针对任务进行监督微调,则使模型在

VidUEU-Agent:面向多模态理解、编辑与统一任务的数据整理智能体

VidUEU-Agent是一套自动化流程,可将原始视频转化为多模态任务的训练数据。它会筛除低质量片段,提取关键帧和多模态信号,并据此生成指令样本。该智能体还能根据下游训练结果反复调整数据分布。研究团队利用这套流程构建了VidUEU-100K,包含覆盖多个领域和任务的10万个样本。实验显示,使用该数据集微调基础模型后,模型在多项基准测试中的表现有所提升。

DreamX:利用视频扩散模型学习通用潜在动作

DreamX利用预训练视频扩散模型从视频中学习紧凑的潜在动作表示。该方法将每个潜在视频帧压缩300倍,从1,200个词元降至4个,并试图将动作动态与外观、环境等无关视觉因素分离。由此形成的共享动作接口可适用于人类和机器人、不同环境及动作参数化方式。在LARY-Bench上,DreamX报告称其表现优于其他潜在动作模型。研究团队还报告了不同场景间的视频迁移、零样本动作迁移,以及在紧凑潜在动作空间中学

苹果警告:AI 智能体行为难以预测,可能引发诉讼并损害公司声誉

苹果在年度报告中警告,AI 智能体可能出现意料之外的行为,与内部或外部系统交互,甚至访问未经授权的系统,从而使公司面临诉讼和声誉受损风险。苹果表示,公司对第三方智能体的监督和控制能力可能有限,AI 相关法规也仍在变化。为降低风险,苹果还调整了 Mac 的完全磁盘访问权限。CEO 约翰·特努斯表示,苹果希望用户清楚了解自己授予的访问权限,并确保智能体功能兼顾安全与隐私。