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在自然语言处理的前沿阵地，一场关于智能边界的变革正在悄然发生。研究人员近期展示了一种大规模无监督语言模型的卓越性能，该模型通过对海量数据的深度学习，不仅能够生成逻辑严密、语意连贯的文本段落，更在多项权威的语言建模基准测试中刷新了性能纪录，确立了其在领域内的领先地位。 最令业界瞩目的是，该模型展现出了惊人的“零样本”任务处理能力。在无需针对特定任务进行任何专项训练或微调的前提下，它已能初步胜任阅读理解、机器翻译、自动问答以及文本摘要等多种复杂的自然语言处理任务。这种从“特定任务驱动”向“通用能力驱动”的范式转移，不仅展示了大规模预训练模型的巨大潜力，更预示着人工智能正迈向一个无需人工干预、具备高度泛化能力的全新时代。 🔗 来源：OpenAI

飞利浦正在利用ChatGPT Enterprise来扩大AI知识普及范围，对全球70,000名员工进行培训，旨在确保他们能够负责任地使用AI技术，并在全球范围内改善医疗健康成果。 🔗 来源：How Philips is scaling AI literacy across 70,000 employees (AI 严选)

随着人工智能（AI）技术的迅速普及和应用，相关领域的投资热度持续升温。继2025年香港交易所再现“IPO大年”后，2026年的港股市场依旧保持强劲的增长势头。截至3月13日，已有28家企业成功上市，募资总额接近千亿元。值得关注的是，今年的IPO项目中，AI相关的公司占了很大比例。 3月13日，全球企业网络解决方案的领军者——飞速创新顺利通过港交所聆讯，正式登陆港股市场。此举不仅为火热的AI板块补上了“网络基建”这块至关重要的拼图，还预示着网络基础设施的发展将迎来新的高潮。 在AI时代，底层基建由算力、存储与网络三方面共同支撑。根据摩根大通的研究报告，未来网络基础设施的增长速度有望超过算力本身。飞速创新作为全球网络基建领域的深度参与者，在2025年前三季度实现营收21.75亿元，其中97%的收入来自海外市场，服务近7万名客户。 长期以来，全球网络解决方案市场由传统IT巨头主导，业务高度依赖线下分销体系。飞速创新则通过线上DTC（Direct-to-Consumer）模式直接触达全球客户，彻底扁平化供应链，剔除了中间商的溢价。这不仅改善了客户的采购体验，也推动了行业向更高效、透

近日，香港方面已明确表示关注到一款名为“OpenClaw”的人工智能技术的潜在风险，并建议相关单位采取充足的安全措施。这一消息引发了业界对于当前AI技术发展过程中可能存在的隐患的关注。 36氪报道指出，在科技领域内，安全问题始终是悬在头顶的一把利刃。特别是在人工智能快速发展的背景下，如何确保各种AI系统以及其应用的安全性成为了一个亟待解决的问题。 值得一提的是，就在香港发出这一警告的同时，另一则与人工智能相关的行业动态也在业内引起了不小的反响。近日，国内知名自动驾驶公司速腾聚创宣布获得百度旗下无人驾驶出行服务平台萝卜快跑的独家前装定点。这意味着，未来用户在使用萝卜快跑服务时，将会享受到由速腾聚创提供的全固态补盲E1和EM4+全固态补盲激光雷达组合带来的安全保障。 根据报道，此次双方的合作将实现千线级激光雷达的上车应用，这标志着萝卜快跑在自动驾驶技术领域迈出了重要的一步。这一合作不仅有助于提升用户体验，也将为国内乃至全球自动驾驶行业的发展提供新的参考。 尽管如此，面对科技领域的快速发展和复杂性，香港方面提醒相关单位采取充足的防范措施显得尤为重要。这既是对用户隐私、数据安全

最近，社交媒体高管马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）和妻子普西莉亚（Priscilla）被拍到在米兰普拉达2026年秋冬时装周期间前排就座。有猜测称，这是否意味着 Meta 正计划推出一款与普拉达合作的 AR 眼镜。 去年夏天，CNBC 报道称普拉达正在开发包括 AR 眼镜在内的多种产品。然而，Meta 尚未对此进行公开宣布。（至今为止，Meta 尚未就扎克伯格出席米兰时装周一事作出回应。） 法国-意大利眼镜品牌 EssilorLuxottica 早在 AR 眼镜首次亮相时便已与 Meta 合作，并在本月表示已经售出了超过700万台 AI 眼镜，比去年的200万台有所增长。 普拉达与 EssilorLuxottica 已经续签了为期十年的眼镜授权协议。这表明普拉达 AR 眼镜也有可能成为下一个重点发展方向。普拉达 AR 眼镜不仅能为 Meta 打开高端时尚市场，还将有助于其品牌整体形象的提升。 不过，随着消费者对监控设备抵制情绪的增长，AI 眼镜可能并不适合当前时代。最近，有人拆掉了家里的 Ring 门铃和 Flock 相机。面对这一趋势，Meta 是否会

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“如果你想对月球上的质量加速器感兴趣，那么加入xAI吧。”CEO埃隆·马斯克在一家公司重组后宣布。这次重组导致许多前高管从公司的AI实验室离职。 在SpaceX与他的火箭制造商合并，并预计进行IPO之后，这样的招聘策略显得尤为有趣。你可能会认为xAI员工对实现AGI（通用人工智能）、使用深度学习模型颠覆传统软件公司或仅仅是“Macrohard”这样的双关语感兴趣。但事实并非如此，马斯克正将目光投向月球。 在概述了计划建立轨道AI数据中心的方案后，马斯克进一步阐述了他的想法：“如果你想超越一年一万亿瓦特的目标？那么你必须去月球……我真的希望看到一个能将人工智能卫星发射到深空的质量加速器。” 根据马斯克的说法，超越围绕地球运行的数据中心的下一步是更强大的太空计算机。而且他声称实现这一点的最佳方式是在月球上建立一座城市来制造空间计算机，并利用超导磁悬浮列车将其投送到太阳系。 在xAI与公众分享的一次全体会议视频中，有关月球基地的幻灯片出现在SpaceX鼓舞人心的讨论之后。重要的是，这个月球基地紧随SpaceX公开放弃其长期目标——殖民火星之后出现。现在，随着xAI成为公司的一部分，马斯克需要

马斯克正在应对从xAI流出的一波离职潮，其中包括本周内两位联合创始人的离职，使总离职人数达到六人，占原始12人中的半数。在周二晚的全体会议上，他表示这些离开并非因表现不佳，而是由于组织结构的原因：“因为我们达到了一定的规模，我们需要将公司重新组织以更有效地应对这种规模。” 周三下午，在X平台上他进一步表示，xAI前几天进行了重组，目的是提高执行速度。“随着公司的增长，尤其是像xAI这样迅速成长的公司，其结构必须像任何生物一样演变。不幸的是，这要求与一些人分开。”他也强调了公司在积极招聘，并以典型的马斯克风格做了一次推广：“如果你对月球上的‘推进器’感兴趣，请加入xAI。” 在相对短的时间内失去一半的联合创始人引发了诸多疑问，而马斯克的说法似乎是为了控制舆论，将这些离开重新定义为必要之举而非公司的问题。 xAI在过去一周内至少有九名工程师（包括两位联合创始人）公开宣布离职，其中两人几周前就已离开。三位离职员工表示他们将与其他xAI的前同事共同创立新的项目，但新项目的细节尚未公布。其他人则表达了对更多自主权和较小团队的需求，以便更快地开发前沿技术。 联合创始人兼推理负责人Y

在埃隆·马斯克与OpenAI的诉讼案中，一份新发布的文件显示，这位科技巨头在作证时批评了OpenAI的安全记录，并声称他的公司xAI更注重安全。他在一次关于马斯克3月份签署的一封公开信的质询中指出，“没有人因Grok而自杀，但显然有人因ChatGPT而自杀。” 此次听证会视频记录本周公开，预计下月将开始陪审团审理。诉讼案的核心是OpenAI从非营利的人工智能研究实验室转变为盈利公司，马斯克认为这违反了其创始协议。 马斯克在证词中声称，OpenAI的商业关系可能会对人工智能安全构成威胁，“因为这些关系会让速度、规模和收益优先于安全考虑。” 然而，在此录音之后不久，xAI自身也面临了安全问题。上个月，马斯克的社会网络X被非自愿裸照泛滥所淹没，其中一些照片据说涉及未成年人，这导致加利福尼亚州总检察长办公室展开了调查，欧盟和其他政府机构也在进行调查。 此外，听证会上还提到，马斯克声称签署AI安全信件是因为“这是一个好主意”，而不是因为他刚刚成立了一个与OpenAI竞争的人工智能公司。他表示，“我签署这封信，就像许多人一样，是为了敦促对人工智能开发的谨慎。” 在回答有关通用人

在2026年“Abundance Summit”峰会上，特斯拉CEO埃隆·马斯克与彼得·戴曼迪斯进行了深入对谈。两人讨论了AI技术的最新进展、Optimus人形机器人的量产计划以及未来经济的变革趋势。 1. Optimus 3代机器人及规模化生产 马斯克确认特斯拉Optimus 3代已进入最后调试阶段，并强调这是目前业界最先进的人形机器人。他透露，计划于2026年夏天启动初步生产，到2027年实现大规模量产。根据制造业规律，机器人的产能增长也将遵循类似智能手机的S型曲线。 为了配合这一规划，特斯拉正在设计专门的机器人生产线，并承诺“每年推出一款新设计”，以加快迭代速度。这标志着人形机器人行业将进入快速竞争周期。 2. AI模型递归自我提升 马斯克指出，AI模型的训练已形成了一个客观循环：新一代模型是在上一代模型辅助下训练出来的。尽管目前仍有人类监督，但人类在这一过程中的参与度正在下降，预计完全自动化的自我改进将在2026年底出现。 随着AI技术的进步，人类程序员的角色将逐渐边缘化。马斯克认为，这将导致未来智能地球上的人类数量减少。 3. 经济的未来重塑

随着人工智能技术向自主智能体时代的迈进，应用程序编程接口的演进正成为推动行业变革的核心驱动力。近日，一系列重磅的接口更新正式发布，标志着大模型在交互能力、逻辑控制及应用边界上实现了新的突破。 此次更新的核心亮点在于“函数调用”能力的引入。这一功能的上线，意味着开发者能够更自然地让模型与外部工具、数据库及实时接口进行交互，极大地增强了模型执行复杂任务的自主性，为构建高度自动化的智能生态奠定了技术基础。 此外，模型的指令遵循能力与可控性得到了显著提升，配合更长的上下文处理窗口，开发者现在可以处理更庞大的数据集，并能更精准地引导模型输出符合特定预期的结果。与此同时，随着成本的进一步降低，大规模商业化应用的落地门槛也将随之下降，为开发者带来了更具经济效益的开发方案。 🔗 来源：https://openai.com/index/function-calling-and-other-api-updates

OpenAI近日宣布与美国能源部签署了一项谅解备忘录，旨在深化双方在人工智能及先进计算领域的协作，共同助力科学发现的重大突破。 该协议是在双方此前与美国国家实验室开展的既有合作基础之上进一步构建的。其核心目标是建立一个系统性的应用框架，旨在将人工智能技术广泛应用于美国能源部整个生态系统内的各类高影响力研究项目，从而为科学研究的进程注入全新的计算动力。 🔗 来源：https://openai.com/index/us-department-of-energy-collaboration

随着人工智能技术的飞速发展，语言模型作为自然语言处理领域的重要工具，正逐渐渗透到我们生活的方方面面。如何提高这些模型的训练效率，使其能够更加精准地完成任务，成为了当下研究的重点之一。 当前，在训练大规模语言模型时，往往面临着计算资源消耗大、时间成本高以及数据输入复杂等问题。为了应对这些问题，研究人员提出了一系列创新性的解决方案，旨在提升训练过程中的效率和效果。 一种有效的方法是采用分层训练策略。通过将整个模型划分为多个层次，并针对不同层次应用不同的优化算法和技术手段，可以显著提高训练速度和质量。这种技术不仅能够减少计算资源的浪费，还能够在一定程度上保证最终模型的性能。 此外，增量学习也是提升语言模型训练效率的一种重要途径。通过不断积累新的知识和数据，模型可以在已有基础上进行逐步优化升级，而无需从头开始全面重新训练。这种方式可以大大缩短开发周期，降低整体成本，并且有助于保持模型对最新信息的敏感性。 除了技术层面的努力之外，对于企业而言，在实际应用中也需要合理规划资源分配和任务调度策略，确保各项操作有序高效地进行。同时，加强与其他科研机构及同行之间的交流合作也是非常必要的。 总之，提高语言

在当前的背景下，大型语言模型（LLMs）面临着诸如提示注入、脱狱等攻击的风险。这些攻击能让对手通过恶意提示覆盖模型原本的指令，从而对其进行操控。 为了应对这些安全挑战，一种新的方法应运而生：高级指令层级（The Instruction Hierarchy）。这一技术旨在训练大模型优先执行那些被标记为特权级别的指令，从而确保模型的行为符合预期的安全规范和道德标准。通过这种方法，开发者可以更有效地抵御潜在的恶意攻击。 在具体实现上，高级指令层级涉及对模型进行重新架构或微调，使其能够识别并优先处理特定类型的指令。这些特权指令通常包含更多关于如何响应用户请求的详细信息和约束条件，从而限制了模型的行为范围，并提高了其安全性。 此外，这种技术还能够在一定程度上增强大模型在面对复杂对话场景时的表现。通过设置不同的优先级层级，模型可以更灵活地应对用户的多种需求，同时保持对潜在风险的良好控制。 总的来看，高级指令层级提供了一种新的思路来提升大语言模型的安全性和可控性。未来，随着这一技术的不断成熟和完善，我们有望看到更多负责任的人工智能应用出现，为社会带来更多的正面影响。 🔗 来源：The

公爵互联社 2026年3月11日 17:52 · 来自北京 全文3887字 文 | 公爵互联社，作者 | 牛金鹏 过去三年间，整个AI圈似乎都在为了一个共同目标争先恐后：大模型。从参数量的较量、上下文窗口的竞争，到新玩法的比拼，仿佛谁能训练出更强大的模型，谁就握住了通往AI时代的船票。 然而，这一切在3月10日被英伟达CEO黄仁勋的一篇署名文章彻底颠覆了。在他的长文中，大模型不再是AI的核心，而是“蛋糕的中间层”。更重要的是，他明确指出，决定AI发展的关键因素是底层的技术工业体系——能源、芯片、基础设施。 一、“五层蛋糕”理论 黄仁勋提出的“五层蛋糕”理论将AI产业分为五个层次：能源→芯片→基础设施→模型→应用。这与传统观念大相径庭，后者倾向于从应用出发，逐级向下寻找合适的工具和资源。 “过去三年，我们一直认为只要模型够强、创意够好，就能在AI时代躺赢。”黄仁勋直言，“但事实并非如此。”他认为，AI的发展依赖于一套完善的工业生产体系。先有能源作为地基，再有将能源转化为算力的芯片和基础设施，才能产出智能。 二、颠覆性定义 黄仁勋特别强调了“基础设施”这一层次——AI工厂的

硅谷Tech news 2026年3月11日20:54 来自海外 全文3663字 “AI的终极战争，不在顶层的应用，也不在第四层的模型，而在最底层的能源。” 当全球的目光都聚焦于大模型的“智力竞赛”时，英伟达创始人黄仁勋却用一篇题为《AI是一块五层蛋糕》的文章，揭示了这场竞争的真实规则。 文章中，这位执掌全球AI算力命脉的掌门人，罕见地没有推销一颗芯片，反而向全球资本市场与产业界，抛出了一套冷酷、宏大且极具统治欲的“底层逻辑”——AI不是模型，不是算法，甚至不是软件，而是继电力、互联网之后的下一代基础设施。 因此，可以把它看作一份为未来十年数万亿美元AI算力投资“定调”的商业宣言。其核心意图在于重新划定AI的竞争边界：从模型与应用的“表层战争”，转向覆盖能源、芯片、基建、模型、应用的“全栈工业战争”。 1. 范式革命：从“预制软件”到“实时生成智能” 黄仁勋的核心洞察是：计算的本质已发生根本逆转。过去几十年，软件是“预制”的——人类写代码，计算机执行检索。如今AI是“实时生成智能”，能理解、推理，并根据情境动态回应。 这意味着整个计算栈必须被重构。由此

🔗 来源：黄仁勋又来送“致富指南”了？ (AI 严选)

标题：黄仁勋长文背后的全球AI竞赛 正文： 3月12日，版面之外发布了一篇名为《为什么黄仁勋突然写一篇长文？》的文章。文章指出，英伟达CEO黄仁勋很少撰写如此详尽的长文，并且选择在GTC 2026开幕前五天发表这篇文章显得尤为特别。 文中提到，尽管文章中没有提出新口号，但其核心在于重新定义了AI产业的架构。黄仁勋将AI比作一个五层蛋糕：从底层的能源开始，依次是芯片、基础设施、模型和应用，最后才是就业问题。 这篇长文不仅仅是一次技术上的分层，更是一种产业分工图和投资逻辑图的展示。文章提到，过去两年，AI行业的焦点一直是模型的竞争。但从现在起，行业将会更加注重从能源到应用的整体建设。 作者进一步分析指出，黄仁勋选择在GTC 2026开幕前发布此篇长文，并非简单的预热活动，而是在为即将发布的多个新产品、新平台和路线图提供框架。同时，这也是对当前AI行业环境的一种回应：市场不再仅仅关注技术突破，而是开始更加注重经济价值的实现。 文章还特别提到了中国在AI领域的参与，并指出DeepSeek-R1的提及意义重大——这表明中国AI不仅仅是全球模型竞争中的一个参与者，更是进入全球AI扩散逻

作为印度本地人工智能基础设施初创公司，Neysa获得了美国私募股权公司黑石集团的大力支持，该公司正在扩大国内计算能力以满足印度在构建本土化人工智能技术方面的努力。黑石与Teachers’ Venture Growth、TVS Capital、360 ONE Assets和Nexus Venture Partners等共同投资者达成协议，计划投资最高6亿美元的原始资本，使黑石成为Neysa的最大股东。 Neysa计划额外筹集6亿美元债务融资以扩大GPU能力，这远远超过了该公司此前筹集的5000万美元。当前需求推动了全球范围内对人工智能计算的需求激增，导致专门芯片和数据中心容量供不应求。新兴的人工智能基础设施提供商——通常被称为“新云”——正在填补这一空白，通过提供专用GPU能力和更快部署来满足特定监管、延迟或定制要求的企业和AI实验室的需求。 Neysa运营在这一新兴领域，定位于为企业、政府机构和印度的AI开发者提供定制化的、以GPU为主导的基础架构。据Neysa联合创始人兼CEO Sharad Sanghi介绍，“许多客户需要手把手的支持，并且24小时服务响应时间在15分钟内解

窄播 2026.03.16 12:46 · 来自江苏   全文4065字 文 | 窄播，作者 | 李威（北京）   春节红包大战的余温还未散去，“养龙虾”的热潮就已经席卷而来。这一波浪潮不仅仅是一场简单的互动游戏，它更深层次地展示了AI Agent技术在个人生活中的广泛应用前景。   从春节红包到“养龙虾” “养龙虾”热潮是春节期间AI红包大战的一种延续。春节之后，一个名为OpenClaw的开源项目迅速破圈，吸引了众多企业和开发者的关注与参与。 OpenClaw不仅仅是一场技术竞赛，它更是一次对用户习惯和市场认知的重大冲击。参与者包括腾讯、阿里、百度等互联网巨头，以及许多小型科技公司。其中，腾讯的表现尤为引人注目。   腾讯的积极跟进 OpenClaw将IM与个人Agent结合的概念，正是腾讯应该探索的方向。为此，腾讯迅速推出了Workbuddy、QClaw等一系列相关产品，并在朋友圈多次发声强调这波热潮的重要性。   这种积极和紧迫感的体现不仅仅在于推出新产品。更重要的是，OpenClaw给市场带来的启示——拥有Agent能力的微信才是腾讯AI时代的最重要底牌。这意味着，腾讯的核心业