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研究发现,生成式 AI 如 ChatGPT、Claude 和 Gemini 并没有取代人类工作或者降低人类员工的薪水。这一发现质疑了构建和运营生成式 AI 的高昂资本支出。经济学家 Anders Humlum 和 Emilie Vestergaard 研究了 AI 聊天机器人对丹麦 11 个职业的影响。会计师、客户支持专家、财务顾问、人力资源、IT 支持专家、记者、法务、市场营销、办公室文员、程序员和教师等职业被认为易受 AI 影响。但研究结果显示, AI 聊天机器人对劳动力市场和薪水的影响微乎其微,没有观察到存在显著影响。科技行业一直宣称 AI 的经济潜力,企业投入了数十亿美元建设支持 AI 的基础设施。问题不在于员工们回避生成式 AI 聊天机器人,而是它们尚未转化为实际的经济效益。
阿里巴巴宣布了 Qwen 系列最新模型 Qwen3。阿里称 Qwen3 是其首个具备快思考与慢思考能力的混合推理大模型,采用混合专家(MoE)架构,能模仿人类思考问题的方式,对复杂问题可多步骤“深度思考”,对简单需求可低算力“秒回”答案,极大节省算力消耗。阿里称,旗舰模型 Qwen3-235B-A22B 在代码、数学、通用能力等基准测试中,与 DeepSeek-R1、o1、o3-mini、Grok-3 和 Gemini-2.5-Pro 等顶级模型相比,表现出极具竞争力的结果。小型 MoE 模型 Qwen3-30B-A3B 的激活参数数量是 QwQ-32B 的 10%,表现更胜一筹,甚至像 Qwen3-4B 这样的小模型也能匹敌 Qwen2.5-72B-Instruct 的性能。阿里巴巴开源了两个 MoE 模型的权重:Qwen3-235B-A22B,一个拥有 2350 多亿总参数和 220 多亿激活参数的大模型,以及Qwen3-30B-A3B,一个拥有约 300 亿总参数和 30 亿激活参数的小型 MoE 模型。此外,六个 Dense 模型也已开源,包括 Qwen3-32B、Qwen3-14B、Qwen3-8B、Qwen3-4B、Qwen3-1.7B 和 Qwen3-0.6B,均在 Apache 2.0 许可下开源。
DeepSeek 更新了韩文版《个人信息处理方针》,在韩国应用商店重新上架。新的条款表示将在韩国《个人信息保护法》下处理个人信息,标明公司将用户个人信息转移至3家在华企业和 1 家在美企业,用户有权拒绝转移个人信息。上周韩国监管机构个人信息保护委员会发布了调查报告,称 DeepSeek未经同意将用户个人信息转移至境外,也未公开相关处理方针,并将用户在聊天框中输入的提示信息擅自传输至 TikTok 母公司字节跳动旗下云服务平台火山引擎。DeepSeek 是在 2 月中旬从韩国应用商店下架。
在宣布近一年之后,微软通过 Windows Experience Blog 宣布开始向 Copilot+ PC 用户推送受争议的 AI 功能
Windows Recall。Recall 会每隔数秒截取屏幕截图,将其与提取的文本一起储存在本地的可搜索数据库内。该功能因安全隐私方面的争议而多次推迟推出。微软通过修改解决了大部分问题,改进了安全保护措施,优化了敏感信息的内容过滤,最重要的是该功能是 opt-in 而不是 opt-out——即用户选择加入而不是默认启用选择退出。
DeepMind 宣布发布 Lyria 2 音乐生成模型。第一代的音乐生成模型 Lyria 是在 2023 年发布的。Lyria 2 能提供高保真音乐和专业级音频输出,能捕捉不同音乐类型和复杂乐曲中的细微差别。Google 还同时开发了 Lyria RealTime,允许用户实时交互式地创作、演奏和控制音乐,混合不同音乐类型、融合不同风格,随时塑造音频。
根据数据分析师 Marc Zao-Sanders 的分析,在 2024-2025 年 AI 使用场景前 30 名榜单中,“获取专业或个人支持”已成为 2025 年 AI 应用的最常见场景,“疗愈和陪伴”超越 2024 年排名第 1 的“创意生成”功能,首次进入榜单的新需求“整理生活”与“寻找人生方向”紧随其后。传统热门用途“具体搜索”和“创意生成”等需求的热度有所下降。其中 2024 年排名第 3 的“具体搜索”则在今年跌出前 10。分析指出,这可能与生成式AI被集成至主流搜索引擎(如 Gemini 被整合进 Google)有关,用户已不再单纯依赖 AI 进行查询,而更多将其作为认知辅助工具使用。
根据正在进行中的 Google 反垄断诉讼披露的内部数据,截至今年 3 月 Google 的 AI 聊天机器人 Gemini 全球有 3.5 亿月活跃用户。Gemini 去年 10 月的日活用户仅为 900 万,但今年 3 月已经增加到了 3500 万。根据法庭文件,Google 估计 ChatGPT 的月活用户为 6 亿。ChatGPT 是目前最受欢迎的 AI 聊天机器人。
Software AG 的一项研究发现有多达五成员工使用未批准的 AI 工具。今天的 AI 工具非常容易获得,而企业也日益鼓励员工使用 AI 工具提高工作效率。无论是总结会议记录、起草客户邮件、探索代码还是创建内容,企业员工正在快速普及 AI。即使企业出于安全担忧内部限制员工使用 AI 工具,他们也可以通过浏览器访问 AI 工具的 Web 版本。分析显示最流行的 AI 工具是 ChatGPT,还有部分员工会使用中国公司开发的 AI 工具如 DeepSeek、Baidu Chat 和 Qwen。
根据内外部测试,OpenAI 最新推理模型 o3 和 o4-mini 比该公司之前的模型出现幻觉的概率更高。在 OpenAI 的 PersonQA 测试中,o3 出现幻觉的概率高达 33%,两倍于旧模型 o1(16%)和 o3-mini(14.8%)。o4-mini 更糟糕出现幻觉的概率高达 48%。斯坦福大学兼职教授 Kian Katanforoosh 指出他的团队发现 o3 常生成无效网址。OpenAI 表示需要更多研究去理解为什么随着推理模型规模的扩大,幻觉现象会加剧。
微软研究人员声称,他们开发出迄今为止规模最大的 1 位 AI 模型 bitnet。该模型命名为 BitNet b1.58 2B4T,采用 MIT 许可证发布,能在包括苹果 M2 处理器在内的各种 CPU 上运行。大模型是通过修改人工神经元之间的连接强度进行训练,连接强度以数学参数的形式储存。通过减少参数的精度研究人员能压缩网络,这一过程被称为量化,参数的位数能从 16 位减少到 8 或 4 位,研究人员正致力于将其推向极限——以 1 位精度储存参数。压缩能让模型在低端硬件上运行。bitnet 将权重量化为三个值:-1、0 和 1,其内存和计算效率远高于大多数模型。BitNet b1.58 2B4T 是首个拥有 20 亿个参数的 bitnet,测试中该模型在包括 GSM8K(小学水平数学题库)和 PIQA(测试物理常识推理能力)的测试中超过了 Meta 的 Llama 3.2 1B、Google 的 Gemma 3 1B 和阿里巴巴的 Qwen 2.5 1.5B。
Institute for Progress 分析了 Forbes AI 2025 名单中排名靠前的 AI 相关创业公司,在 42 家总部位于美国的 AI 创业公司中,六成或 25 家 AI 创业公司其创始人或联合创始人有移民背景。这些创始人来自 25 个国家,其中印度有 9 位,中国有 8 位,法国有 3 位,澳大利亚、英国、加拿大、以色列、罗马尼亚和智利各有两位。OpenAI 的联合创始人包括了南非的 Elon Musk 和俄罗斯的 Ilya Sutskever;Databricks 的联合创始人分别出生于伊朗、罗马尼亚和中国。研究凸显了移民对美国科技行业和整体经济的贡献。
根据 OpenAI 支持页面“API Organization Verification”,OpenAI 可能很快要求组织完成身份验证才能访问某些先进 AI 模型。验证需要 OpenAI API 所支持的国家政府签发的身份证件。OpenAI 表示一个身份证件每 90 天只能验证一个组织,而且不是所有组织都有资格进行验证。OpenAI 声称此举是为了减少 AI 的不安全使用。它的一个目的可能是防止 IP 盗窃。DeepSeek 此前被指使用 OpenAI API 训练了它的模型,这违反了 OpenAI 的政策。
Google 在 AI 领域长期以来一直是领先者,今天流行的大模型就是基于 Google 研究员发表的 Transformers 论文。过去几年 OpenAI 等后起之秀的成就让 Google 相形见绌。但随着 Gemini 2.5 的发布,Google 如今再次超越了所有竞争对手。Gemini 2.5 Pro Experimental 在 LMArena、GPQA Diamond、Humanity's Last Exam 和 AIME (数学竞赛)等测试中都高居第一,它在创意写作中也表现出色。使用过多种 AI 工具用户也报告 Gemini 2.5 Pro 是目前最出色的大模型。Gemini 2.5 不仅反应迅速也非常便宜,其上下文窗口高达 100 万 tokens。Google 的开源模型 Gemma 3 也能媲美顶尖的开源模型如 Llama 4 和 DeepSeek-V3。
AI 购物应用 Nate 的创始人、前 CEO Albert Saniger 被控欺诈投资者。Nate 成立于 2018 年,从 Coatue 和 Forerunner Ventures 等投资者筹集了逾 5000 万美元,2021 年完成了由 Renegade Partners 领投的 3800 万美元 A 轮融资。Nate 声称,在 AI 的帮助下其应用的用户只需点击一下即可在任何电商网站上购物。但起诉书指出,Nate 实际上严重依赖菲律宾呼叫中心的数百名合同工手动完成购买操作。Saniger 声称 Nate 能“无需人工干预”进行在线交易,除非出现 AI 无法完成交易的极端情况。但美国司法部称,尽管 Nate 获得了一些 AI 技术并聘用了数据科学家,但其应用的真实自动化率实际上为 0%。
微软开始逐步向 Windows Insiders 推出 Recall 预览版,该功能会每隔数秒保存 Copilot Plus PC 上的屏幕截图,在本地创造可搜索数字记忆。此举可能表明微软真的准备向更多用户推出受争议的 Recall 功能了。微软原计划于去年 6 月与 Copilot Plus PC 一起推出 Recall,但由于隐私和安全方面的担忧,该功能推迟推出。微软之后计划于 10 月推出该功能,但为了提供“安全可靠的体验”,该计划也被推迟了。
Google 宣布了第七代 TPU 处理器 Ironwood。TPU 代表 Tensor Processing Unit,是 Google 内部开发的专门用于加速机器学习的 ASIC 处理器。第一代 TPUv1 于 2016 年推出。TPU v7(Ironwood)据报道是专门为满足推理等大模型新兴需求而设计的。Google 最新的大模型 Gemini 2.5 运行在上一代的 TPU v6(Trillium)上,Google 表示 Ironwood 更高的推理速度和效率将为更多的突破奠定了基础。Ironwood 的峰值吞吐量为 4,614 TFLOPs。
根据斯坦福最新的 2025 年 AI 指数报告,中美顶级 AI 模型的性能差距已缩小到了 0.3%,而在 2023 年差距是 20%,中国模型正在快速追赶美国的领先地位。从行业主导企业来看,美国仍然领先于中国。在 2024 年 90% 的知名 AI 模型来自企业,美国以 40 个模型领先,中国有 15 个。更明显的一个趋势是如今大模型的性能已经趋同。在 2024 年,TOP1 和 TOP10 的模型的差距能有 12%,如今差距已经越来越小,锐减至 5%。
多数美国普通民众不相信 AI 能改善他们的生活,AI 专家则乐观得多。皮尤研究中心调查了 5410 普通民众和 1013 名 AI 专家对 AI 的态度。结果显示,56% 的 AI 专家相信 AI 将在未来 20 年对美国产生非常或相当积极的影响,在普通民众中间这一比例仅为 17%;76% 的专家认为 AI 将让他们个人受益而不是伤害他们。只有 11% 的民众对 AI 在日常生活中使用增加感到兴奋多于担忧,51% 更感到担忧,只有 24% 的民众认为 AI 能让他们受益,近半数民众认为 AI 会伤害他们。
Midjourney 在时隔一年多之后发布新模型 V7,目前以 alpha 形式提供给用户。V7 改进了图像生成,为手、手指、身体部位和“各种对象”提供了更高的连贯性和一致性,还能提供细节更丰富和逼真的纹理和材质。V7 还提供了新工具和工作流,其中之一是用于迭代和探索的 Draft Mode,费用只需一半但渲染速度提高十倍。V7 有两种模式——turbo 和 relax,其中 turbo 能更快生成最终图像,但费用提高了一倍;而 relax 生成图像的速度很慢,但费用也低。Midjourney 是最早广泛使用的 AI 图像生成工具之一。最初只通过 Discord 提供给用户,现在有了 Web 版本。
Meta 宣布了其最新的开放权重原生多模模型 Llama 4 Scout 和 Llama 4 Maverick。新模型使用了混合专家架构(mixture-of-experts)构建,每个有 170 亿活跃参数。Llama 4 Scout 有 16 个专家,适合单个 NVIDIA H100 GPU,提供了 1000 万上下文窗口,性能强于 Gemma 3、Gemini 2.0 Flash-Lite 和 Mistral 3.1。Llama 4 Maverick 有 128 个专家,在基准测试中超过 GPT-4o 和 Gemini 2.0 Flash,在 LMArena 的 ELO 得分为 1417,它适合单台 H100 主机。Meta 还训练了一个教师模型 Llama 4 Behemoth,它有 16 个专家和 2880 亿个活跃参数,在多项 STEM 测试中超过了 GPT-4.5、Claude Sonnet 3.7 和 Gemini 2.0 Pro,该模型仍然在训练中。最新模型通过 llama.com 和 Hugging Face 提供下载。