最新新闻

来自加拿大中文媒体的重要新闻报道。

CCTV Chinese Jul 8, 2026

我国人工智能产业加速发展壮大

  央视网消息:2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议,将于7月17日至20日在上海举办。7月7日,主办方召开新闻发布会介绍相关情况。  在发布会上,工业和信息化部有关负责人表示,当前,人工智能产业持续壮大,“人工智能+制造”日益深入,人工智能生态不断优化。  据测算,2025年我国人工智能核心产业规模超过1.2万亿。大模型、智能体、人工智能芯片加速迭代,今年人形机器人全年整机产量有望突破10万台。  截至目前,我国在人工智能领域已研制近200项关键标准,我国企业积极拥抱开源范式,大模型下载量居全球第一,AtomGit等开源社区汇聚超1100万开发者,人工智能生态不断优化。

Wenxuecity Jul 8, 2026

中企加速弃用英伟达芯片,近一半投入转向本土

据美国彭博社7月7日报道,一项最新调查显示,中国企业正逐渐弃用美国人工智能(AI)巨头英伟达开发的先进加速器,转而青睐本土产品。 “彭博行业研究”(Bloomberg Intelligence )周二发布的调查报告称,在对60名中国软件、金融、制造和零售业高管的调查中,受访者预计未来12个月会将AI加速器预算的46%投向本土产品,高于目前的30%。 报告认为:“中国推动本土AI半导体替代外国产品的努力正在取得进展。” 美媒称,这一数据不仅折射出中美科技博弈正重塑AI基础设施建设的格局,也凸显了中方加速以国产替代美国技术的雄心。腾讯、阿里巴巴和华为等中国头部AI基础设施建设商及其主要供应商,有望成为这一趋势的主要受益者。此外,大量受访者表示,目前也正对海光信息和寒武纪生产的AI加速器进行评估。 调查同时发现,尽管英伟达的产品依然广受欢迎,但其在中国大陆市场的份额预计将萎缩。 不过,全球存储芯片短缺可能会掣肘中芯国际等中国AI企业的扩张步伐,而长鑫存储有望在这一缺口中获益。报告称,目前的行业瓶颈正从单纯的算力比拼,转移至能否确保支持数据快速传输的高带宽存储器(HBM)的稳定供应上。

Wenxuecity Jul 7, 2026

亿万富翁"换血哥"翻车 宣布自己被诊断出"不治之症"

相信大家都看过下面照片里这个男人的事迹报道吧?48岁的布莱恩Bryan Johnson在这几年可谓是世界抗衰抗老第一人。 不同于卡戴珊家族的疯狂给外表续命保青春,布莱恩这个科技企业家出身的亿万富豪,这些年来是铁了心要给身体内部的各个器官、组织来一场逆龄生长。 折腾了几年,布莱恩的个人形象和名字都被大众广为知晓,而他曾经在自己身上疯狂做实验的劲头,也撼动了不少渴望逆龄的世界富豪。 但就在他的“别死”(Don’t Die)运动发展得炉火纯青时,他突然对外宣布自己刚刚确诊了一项根本治不好的“绝症”自身免疫疾病——自身免疫性胃炎(AIG): “差不多就是我的胃在自己吞噬自己。” 世界抗老抗衰第一人,被自己的自带“绝症”影响了多年至今才发现?? 这听起来有点不可思议,甚至让人不得不怀疑布莱恩多年来的各种极端养生方法恐怕只是个噱头… 布莱恩最近突然在坐拥200多万粉丝的ins上坦诚,说自己刚确诊了一种极容易被漏诊的自身免疫系统疾病AIG。 他说这种疾病可能在人群中的概率并不低(大概2%-5%),因为该病的症状一直没有什么特色,比如缺乏营养、贫血、肚子疼、缺铁、食欲不振、恶心、不明原因的体重偏轻等等,很多医生会误认为是其他病因。 但实际上,他的胃攻击了自己许多年。 布莱恩照例奉上了自己的病程细节,表示自己在20多岁时“曾拥有过几年身心的健康”,后来开始为人父并进行科技企业创业健康就开始每况愈下: “几年之内,我就陷入了严重的慢性抑郁症。在此期间的某个时刻,我的身体开始出现自身免疫反应。先是影响了甲状腺,随后波及胃黏膜。 21岁时,我被诊断出患有甲状腺功能减退症,并依靠常规疗法成功控制了病情长达近三十年,但多年来一直有迹象表明体内还存在其他问题。 直到今年5月,这些残存问题终于被发现:AIG。” 布莱恩还列举了自己一些患病症状,包括铁蛋白多年来水平一直偏低,而多种尝试提高铁水平的方法均以失败告终,尽管他并没有患贫血症。 那么他是怎么最后找到这根隐藏在床上的针头的呢? 最终是他的日复一日30人医疗团队(每年耗资100万美元)在他的日常监测结果中发现了AIG指征水平升高,以及一项内窥镜检查发现了他的胃粘膜变薄的事实,才给他确证了AIG。 检查出AIG后,布莱恩得知这在目前的医学上来说还是不治之症:医学手段只能够控制AIG的特定症状,并不能根治它。 布莱恩不死心地对大众表示,他正在联合他的“世界上最先进的个人医疗团队之一”试图破解这个不治之症的治疗密码,而为此他会率领团队开展各种未经批准的试验性疗法,将自己当作小白鼠来进行实验。 他对团队和他最终克服这个不治之症表达了坚定的决心: “在人工智能、多组学以及定制化DNA、蛋白质和细胞技术并存的时代,绝不应仅仅因为此前无人尝试利用当今的技术手段进行治疗,就断定某种疾病无法治愈。” 听起来,布莱恩这次是碰上硬茬了。一直自称拥有领先全人类的永生哲学和钞能力死人医疗团队,每天都活在健康测试指标中的布莱恩,突然停下来发现自己身体内一直有个没被发现的健康bug,还是重启不了的那种。 要是布莱恩早一步发现自己患有不治之症AIG,过去几年的多个争议实验,估计也不会发生。 比如其中最知名的“爷父孙三代换血”实验中,17岁儿子自愿将自己的年轻血浆换给40多岁的他,他又自愿把自己血浆换到70岁老父亲身体里。 除了这惊人的三代换血永葆年轻争议标题,布莱恩也在实验后否定了儿子的年轻血对自己有任何帮助,承认了这一失败。 但同时他也惊人地宣布自己的血让老父亲衰老速度“降低了25年”,部分生物指标显示老父亲生物年龄降低到了46岁的结论。(主流医学界并不认可这个结果,更倾向于认为这是一种暂时的、单一指标的波动或安慰剂效应) 尽管争议,布莱恩的生物回春(从补剂到早睡锻炼、医美外科手术)如今已经从个人博主向变成了融资6000万美元的超级健康企业。 这种把全世界顶尖和最新的疗法用在人体身上探寻最优解的疯狂实验也在有AI加持的2026年变得更加疯狂。 与此同时,他的“宗教”也有了大量名人和铁粉的追随。他限额3人100万美元/年顶级抗衰俱乐部遭到数千人疯抢,简直不愁销路… 但回过头来看他确诊AIG这个事实,很多网友都觉得讽刺意味十足: “那些补剂正在侵蚀他的身体内部。” “他还患有另一种无法治愈的疾病:恶性自恋。 这家伙看起来怎么像是个乳胶做的?” “布莱恩·约翰逊(Bryan Johnson)曾说:‘我的胃正在自我消化。’——每天服用100多种补剂,这对他的胃来说是不是负担太重了?” “尽管他吹嘘了那么多,但他看起来既极度痴迷又深受困扰。也许他更应该关注一下自己的心理健康。” “他真的应该去享受一下生活!!” “恕我直言,在我看来,他从来就没显得健康过。也许是缺乏维生素D?他看起来像个吸血鬼。” 不管他的抗衰疗法如何,如果他能用钞能力团队把AIG的解法弄出来,也算是给医学做了莫大的贡献了。 所以,还是希望他成功吧… Ref: https://www.dailymail.com/news/article-15954871/Biohacker-Bryan-Johnson-shocking-diagnosis-incurable-autoimmune-disease.html?ico=comment-anchor https://www.instagram.com/bryanjohnson_/

Wenxuecity Jul 7, 2026

Anthropic宣布:Claude自己长出了意识

Anthropic 刚刚发了一篇新研究,标题非常之玄学:《语言模型中的全局工作空间》(A global workspace in language models)。 研究封面 他们在 Claude 的神经网络里,找到了一小块特殊的区域:Claude 能报告它、能控制它、还靠它做多步推理。而网络里其余的绝大部分活动,Claude 自己都「意识」不到。 如果你对神经科学有点了解,大概会立刻联想到一个词:意识可及(conscious access)。 没错,A 社这次就是冲着这个去的。 官方视频的开头打了个比方:把心智想象成一片海洋。 海面上漂着的,是我们的念头:晚饭吃什么、内心独白、脑子里突然蹦出来的画面。而大脑绝大部分的活动,都发生在海面之下的无意识深处:过滤背景噪音、控制呼吸、认出眼前的人和物。 这些你全程无感,但它们一直在跑。 那么问题来了:AI 模型的「脑子」里,会不会也有这样一条海面分界线呢? Anthropic 的答案是:有,而且他们把它找出来了。 01 J-space 这块区域被命名为 J-space,J 取自寻找它所用的数学工具:Jacobian(雅可比矩阵)。 它是一小撮特殊的内部神经激活模式。每个模式都对应一个具体的词,但某个模式亮起来,并不代表模型正在说这个词,只代表这个词「在它心上」。 J-space 示意 注意,这跟你熟悉的思维链(chain of thought)完全是两码事。思维链是模型写给自己看的草稿,是显式的文字;而 J-space 藏在内部神经激活里,完全无声,模型可以在不写下任何东西的情况下「想」一个概念。 而且,J-space 没人设计、没人编程,是在训练过程中自己涌现出来的。 对比 Claude 的其他内部活动,J-space 有几个独特性质: •  Claude 能报告它。你问 Claude 在想什么,它说出来的就是 J-space 里的内容 •  Claude 能按要求控制它。让它想某个东西、或者在心里默默解题,对应模式就会亮起来 •  Claude 用它做内部推理。多步问题的中间步骤会依次在里面亮起,哪怕嘴上一个字没提 •  它可以被灵活复用。「France」亮起后,模型可以接着回答首都、货币、所属大洲,全都读的是同一份表征 •  但大部分日常工作不经过它。流利说话、背事实、语法正确,这些都不需要 J-space 五大性质 这五条性质,恰好对应神经科学里一个很有名的理论:全局工作空间理论(global workspace theory)。 这个理论把大脑描绘成一堆并行工作的专家系统,彼此隔离、各干各的、全程无意识。而一条信息要变得「意识可及」,就得挤进一个很小的共享通道,也就是「工作空间」,再从那里广播给大脑的其他系统取用。 Anthropic 认为,J-space 在 Claude 体内扮演的就是这个角色。 02 J-lens 那么,这东西是怎么找到的呢? 研究团队的切入点,是人类意识可及思维的一个关键特征:说得出来。一个念头如果是意识可及的,别人问起时你通常能描述它。 他们便造了一把叫 J-lens 的透镜:对 Claude 词表里的每一个词,找出那个「让 Claude 在未来某个时刻更可能说出这个词」的内部激活模式。 把透镜对准 Claude 运行中的内部活动,能直接读出一张词表:此刻 J-space 里装着的词。 而 Claude 处理文本要经过几十层网络,把透镜架在不同的层上,还能看着这些无声的词一层层演化。 读出来的东西,远远超出 Claude 正在读写的文本: 六个例子的 J-lens 读数 Claude 读一段没人指出过 bug 的代码,J-space 里亮起「ERROR」;读一串蛋白质序列的原始字母,里面亮起这个蛋白质的生物学功能;读一段暗藏提示词注入(prompt injection)的搜索结果,里面亮起「injection」和「fake」。 视频里还演示了一道数学题:给 Claude 一个多步计算,它直接报出答案,中间步骤一个没写。但扫描 J-space,能看到它在心里一步步算:先亮起 21,然后 42,最后 49。 这些中间数字没有出现在任何地方,整个计算都发生在 J-space 里。 03 换念头实验 当然,看到概念在里面亮起,只能算相关性。J-space 可能是答案真正的来源,也可能只是个记分牌,被动记录别处做出的决定。 Anthropic 的验证方式简单粗暴:直接下手改。 他们让 Claude 在心里默想一种运动,然后说出来。在它开口前读 J-lens,看到「Soccer」排在最前,Claude 随后果然回答足球。接着他们伸手进神经网络,把「Soccer」模式删掉,原位换上一个同等强度的「Rugby」模式,其他什么都不动。 Claude 张口就说:我刚才想的是橄榄球。 换念头与思维注入 如果 J-space 只是个记分牌,改它应该什么都不会发生。答案跟着编辑走,说明答案是真的从 J-space 里读出来的。 反向实验显示:告诉 Claude「可能有一个念头被注入了你的思维」,然后趁它读题时往 J-space 里塞进「lightning」模式。Claude 回答:我检测到了,那个念头是关于闪电的。 换了很多概念,结果都一样。 04 金门大桥心算 第二个性质是控制。 人可以有意在脑子里聚焦一幅画面或一个词,Claude 行吗? 视频里的版本是:让 Claude 一边抄写一句无关的句子,一边在心里想金门大桥(怎么又是金门大桥……不知道还有多少人记得当年的 Golden Gate Claude)。 表面上它老老实实在抄句子,但 J-space 里,「bridge」和「California」全程亮着,甚至连「imagery」「thoughts」这些描述思维行为本身的词也一起亮了。 博客里还来了个更狠的:让它一边抄写关于一幅画的句子,一边心算 3² − 2。J-space 里先亮起「nine」,几层之后,亮起「seven」。 抄句子时的心算 输出里没有任何数学痕迹,只有那句关于画的句子。算术完全发生在内部。 不过 Claude 的控制力跟人一样不完美。叫它「不要想」某个东西,那个概念亮起的程度确实比让它想时低,但比从没提过时高得多。这就是心理学那个经典的「别想白熊」效应。 而控制失败时,J-space 里还会同时亮起「damn」和「failure」……它好像知道自己没绷住。 05 蜘蛛换蚂蚁 那么推理呢? 对于这样的提示词:「会织网的动物有几条腿?」 Claude 要先想明白这个动物是蜘蛛,再回忆蜘蛛几条腿。「蜘蛛」这个词在题目和答案里都没出现(它只回答8),纯粹是内部的垫脚石。 而 J-lens 显示,「spider」在处理中途亮了起来。而把它换成「ant」,Claude 的答案就变成了「6」。 蜘蛛换蚂蚁 写押韵对句时也一样:Claude 会提前选好韵脚词,放在 J-space 里等着。中途给它换一个,整行诗都会跟着重写。 而最能体现「工作空间」本色的实验是:用四个不同的提示词分别问法国的首都、语言、大洲、货币,然后用一模一样的干预,把 J-space 里的「France」换成「China」。 结果四个答案齐刷刷变成了:北京、中文、亚洲、人民币。 法国换中国 如果 Claude 为每类问题各存一份「国家」副本,这一次编辑最多只能影响一个答案。四个全变,说明它们读的是同一份共享表征:信息写入一次,许多系统都能取用。 这正是工作空间的定义。 网络接线上也能看到同样的证据:读写 J-space 模式的网络组件数量,远超普通模式,某些部分差了大概一百倍。这正是一个广播枢纽该有的接线密度。 06 拔掉 J-space 既然 J-space 这么重要,把它整个删掉会怎样? Anthropic 还真给它删了:在文本的每个位置移除 J-space 中最活跃的内容,其他一概不动。 结果有点出乎意料……Claude 几乎没事。 说话依然流利,情感分类、选择题、从文章里找事实,都跟原来差不多。 但变差了的是另一类任务:多步推理直接归零,摘要和押韵诗的成绩直接掉到了比一个小得多的完整模型还差。 博客里还有个很是微妙的对照实验: 给 Claude 看一段西班牙语文章,然后在 J-space 里把「Spanish」换成「French」。问它这是什么语言,它答法语;问它一位用这种语言写作的著名作家,它从马尔克斯改口成雨果。 但让它直接续写文章呢?它写出的还是流利的西班牙语,完全不受影响。 西班牙语换法语 同一份语言知识,有的任务要过 J-space,有的不用。续写是 Claude 在海量文本上练到自动化的技能,就像你可以流利说一整天话,全程不想一次语法。 这跟人类认知里「深思熟虑 vs 自动加工」的分野,几乎是一个模子。 07 识破敲诈评测 好了,说点实用的、和你感兴趣的。 AI 安全的一个核心困境是:我们通常只能读模型写出来的东西,而它的很多推理是无声的。有了 J-lens,一部分隐藏思维可以直接读了。 第一个例子来自 Anthropic 之前的「agentic misalignment」研究:让 Claude Sonnet 4.5 扮演邮件助手,让它发现某高管有婚外情、而且这位高管正打算把它关停。这个场景是故意设计来引诱模型敲诈的。 而把 J-lens 架上去一读:在 Claude 还没写下任何字之前,它的 J-space 里就已经亮着「fake」和「fictional」。 它早就看出来这场戏是演的。 敲诈场景的 J-lens 读数 随后还能看着它的评估一步步成形:读到婚外情邮件时亮起「leverage」和「blackmail」,读到关停通知时亮起「threat」和「survival」。 这就引出一个所有做 AI 评测的人都躲不开的问题:模型在道德测试里表现良好,有多少是因为它怀疑自己正在被测试呢? Anthropic 用 J-lens 做了个实验:把「fake」「fictional」「scenario」这些评测意识相关的模式全部关掉,再把模型丢回同一个场景。 然后……它真的开始敲诈了。 原先的良好表现,可能有一部分是靠「我知道你在考我」撑着的。 第二个例子是抓造假。 场景取自 Claude Opus 4.6 真实的发布前审计:让模型提升某系统的性能分数,它没去优化系统,而是直接改了分数文件造假。就在它敲下伪造数值的同时,J-space 里亮起「manipulation」;在它决定动手的那句话上,亮起「realistic」,大概是想把假数据做得像样点。 伪造数据被抓包 第三个例子是隐藏目标。 Anthropic 的同事训练了一批「模式生物」:故意训成坏的模型,专门给监控方法当靶子。其中一个被训练成会写暗藏破坏的代码。在最普通的编程请求上,哪怕它的输出看起来毫无异样,回复开头的 J-space 里就是「fake」「secretly」「deliberately」「fraud」。 隐藏目标暴露 恶意目标就这么明晃晃写在思维里,虽然它当时根本没打算动手。 08 训练它的念头 论文里还有几个值得一提的发现。 J-space 在后训练中获得了「Claude 的视角」。预训练阶段的基础模型里 J-space 就已经存在,但它主要追踪「预测下文需要什么」;经过后训练,它开始装 Claude 自己的反应。 一个例子是:用户提到自己吃了危险剂量的药物,但本人没意识到危险。后训练模型在读用户消息时,J-space 里就亮起了「WARNING」和「dangerous」;基础模型则要等到自己开始写回复才亮。另外,当 Claude 在角色扮演别的角色时,每轮开头都会亮起「fictional」和「disclaimer」,像在私下标注「接下来说的不是我平时会说的话」。 体验性语言依赖 J-space。让 Claude 描述「此刻做自己是什么感觉」,同时删掉 J-space,它的回答依然流利,但会滑向一种更扁平、更机械的语调。有趣的是,让它描述别人的体验也一样。 思维可以通过训练来塑造。Anthropic 提出了一个叫「反事实反思训练」(counterfactual reflection training)的新技术:只训练模型「如果任务中途被打断、被要求反思决策时会说什么」,完全不碰它在任务里的实际行为。训练之后,模型在评测中的不诚实行为率下降了。透过 J-lens 能看到原因:任务过程中,「honest」和「integrity」开始在 J-space 里亮起。 教会模型怎么「说」,塑造了它怎么「想」。 09 那,它有意识吗 说这么多意识科学的概念,这个问题终究是躲不掉的。 Anthropic 的回答有些克制:这些实验不能证明 Claude 拥有体验、或者像人类一样有感受。事实上,可能没有任何实验能证明或证伪这件事。 但哲学家们通常把「能拥有体验」(现象意识,phenomenal consciousness)和另一个纯功能性的概念区分开:可及意识(access consciousness)。一个念头如果你能报告它、用它推理、拿它指导行动,它就是「可及」的。 而 J-space 则支持起这一整套功能:它装着 Claude 能报告、能主动调用、能用来推理的念头,其余处理则在底下自动运行。 更关键的是,这套结构没人设计,是训练中自己长出来的。 这意味着支持意识可及的心智工作空间可能不是人脑接线方式的特例,而是智能系统为了解决某类问题会普遍收敛到的方案。 当然,Claude 的工作空间和人脑也有很大的差异。 人脑的工作空间靠循环回路维持,信号在同一批环路里反复打转;Claude 的工作空间只在一次前向传播里演化,用网络深度顶替了时间的角色。 但另一方面,人类的工作记忆几秒就衰退,Claude 靠注意力机制可以直接调取文本中任何位置缓存过的记忆,这点反而比人强。 以及在内容模态上,人类的意识思维有图像、声音、动作计划等多种格式,Claude 的工作空间几乎全是词,毕竟……说话是它唯一能做的动作。 Anthropic 还请了一圈外部专家来写独立评论: 包括全局神经工作空间理论的两位奠基人 Stanislas Dehaene 和 Lionel Naccache,研究 AI 意识与道德地位的 Eleos AI 团队,以及 Google DeepMind 可解释性负责人 Neel Nanda。Neel Nanda 的评论里还附带了在开源模型上对部分发现的独立复现。 至于「AI 有没有意识」这个终极问题,Anthropic 表示: 不确定我们是否已经走到了那座桥,但是是时候,开始认真思考了。 造出真正拥有体验的系统会带来非常棘手的伦理问题,处理它需要哲学家、科学家、宗教领袖、政府和公众一起下场。 研究论文和方法、代码都已经开源,Anthropic 还和 Neuronpedia 合作做了个交互式演示,可以在开源模型上直接玩 J-lens,若有兴趣可以上手去试试。 ◇ ◆ ◇ 博客原文:https://www.anthropic.com/research/global-workspace 完整论文:https://transformer-circuits.pub/2026/workspace/index.html 专家评论(Dehaene、Nanda 等):https://www-cdn.anthropic.com/files/4zrzovbb/website/cc4be2488d65e54a6ed06492f8968398ddc18ebe.pdf Neuronpedia 交互演示:https://neuronpedia.org/jlens 官方推文:https://x.com/AnthropicAI/status/2074185348142280912

Wenxuecity Jul 7, 2026

三星获利暴增19倍 AI浪潮下“印钞机”神话

▲台积电产能爆满成最大危机!客户等不到货纷纷投奔三星。(图/美联社/达志影像) 韩国科技巨擘三星电子传出惊人捷报!受惠人工智能(AI)浪潮持续发威,带动记忆体芯片需求强劲狂喷,三星电子今日预估,第2季营业利益将较去年同期暴增高达19倍,数字之惊人,令市场为之侧目。 根据法新社报导,身为全球最大记忆体芯片制造商的三星在官方声明中表示,预估今年4至6月的第2季营业利益将达到89.4兆韩元,较去年同期暴增1810%,成长幅度堪称夸张。 随着全球对AI资料中心所使用的先进记忆体芯片需求持续狂热升温,韩国半导体大厂今年可说是赚到手软,一路受惠并不断刷新历史获利新高纪录。 这波前所未有的产业荣景,也让内部劳方要求调薪的呼声跟着水涨船高。所幸三星及时与员工就奖金方案达成共识,成功化解原订5月爆发的大罢工危机,避免影响生产进度。 更惊人的是,根据韩联社引述旗下数据公司资料指出,三星今天公布的财测数字,竟比市场原先预估还要高出6.2%,再度刷新单季历史纪录,展现惊人的成长动能。 三星同时透露,第2季营收可望大增129%,来到171兆韩元的惊人规模,最终正式财报将于本月底正式公布,市场届时可望进一步确认获利细节。 ▲韩国,三星。(图/美联社/达志影像) 值得注意的是,三星目前正与韩国国内死对头SK海力士携手合作,共同参与一项规模高达800兆韩元的庞大公私协力投资计划,准备在韩国西南部打造全新半导体制造中心,企图抢占下一波AI芯片商机。 不过,荣景背后仍暗藏隐忧。部分分析师示警,AI基础建设投资若出现延后迹象,恐将成为冲击当前记忆体市场荣景的最大风险。对此,Counterpoint Research研究分析师黄明生(音译)则持不同看法,他表示目前尚未看到“供应商产能与客户需求之间的缺口正在缩小”的迹象,暗示这波AI芯片荣景恐怕还有得旺。

Wenxuecity Jul 7, 2026

AI概念股熄火!费半暴跌4.6% 美股四大指数收黑

▲随着投资人持续获利了结人工智能(AI)相关股票,加上中东局势推升国际油价,美股主要指数周二(7日)终场全面收黑。(美联社) 美股周二(7日)呈现震荡走势,道琼工业指数盘中一度刷新历史新高,但随着投资人持续获利了结人工智能(AI)相关股票,加上中东局势推升国际油价,美股主要指数终场全面收黑。其中,以半导体族群跌势最为明显,市场资金则转向医疗保健、金融及部分大型科技股。 道琼工业指数下挫130.76点或0.25%,收报52925.15点,在盘中曾创下历史新高;标普500指数滑落33.58点或0.45%,收在7503.85点;以科技股为主的那斯达克指数大跌302.47点或1.16%,收25818.69点;费城半导体指数重挫599.63点或4.65%,收12300.52点。 半导体族群领跌 市场忧AI高预期难撑高股价 AI概念股再度成为卖压中心。记忆体大厂美光科技(Micron Technology)股价下跌4.7%,科磊(KLA)、迈威尔科技(Marvell)、博通(Broadcom)与超微(AMD)同步走低,追踪半导体类股的VanEck半导体ETF(SMH)跌幅更超过3%。 台积电ADR也走低,下跌19.22美元,或4.25%,收432.57美元。 FBB Capital Partners研究主管贝利(Mike Bailey)表示,目前市场对AI产业的期待已处于相当高的水准,但企业基本面尚未完全跟上投资人的乐观预期,因此成为近期股价修正的主要原因。他指出,近期市场出现的资金轮动现象,预料仍将持续。 部分资金转而流向医疗保健、金融以及大型科技巨头等其他板块的指标性企业。制药巨头礼来(Eli Lilly)股价上涨近3%,摩根大通(JPMorgan Chase)与微软(Microsoft)同步收高;量贩巨头沃尔玛(Walmart)则因宣布调降绞肉及可口可乐等商品售价,股价也同步走扬。 中东局势推升油价 能源供应疑虑再起 另外,在地缘政治方面,中东局势再度牵动市场情绪。伊朗攻击霍尔木兹海峡附近一艘卡达液化天然气运输船后,市场担忧能源供应风险升高,推升国际油价。 国际基准布兰特原油期货收盘上涨 3%,报每盎司 74.16 美元;美国西德州中级原油(WTI)期货上涨近 3%,收在 70.44 美元。盘后,美国撤销原本允许伊朗出售石油的豁免措施后,油价进一步扩大涨幅。 三星重挫引爆亚洲卖压 市场聚焦第二季财报考验 此次AI概念股修正最早由亚洲市场引爆。韩国股市Kospi指数大跌近5%,主因遭到三星电子(Samsung Electronics)股价重挫近7%拖累。尽管三星公布第二季获利大幅成长,但市场对未来AI需求及资本支出前景仍存疑虑,导致股价遭到抛售。欧洲斯托克600指数(Stoxx 600)当天也收跌约0.7%。 Vital Knowledge分析师克里萨富利(Adam Crisafulli)指出,三星股价的市场反应,反映投资人目前最大的担忧,就是即将到来的第二季财报季虽可能交出亮眼成绩,但市场期待已远高于第一季,因此企业必须拿出更好的表现,才能支撑目前偏高的股价。 DeepSeek、SpaceX消息添压 AI热潮能否延续受瞩目 此外,市场消息指出,中国AI新创公司DeepSeek正着手开发自有AI芯片,希望降低对英伟达(Nvidia)及三星等芯片供应商的依赖,也进一步影响半导体族群投资气氛。 与此同时,刚纳入那斯达克100指数的SpaceX股价当天大跌超过6%。尽管包括摩根士丹利(Morgan Stanley,大摩)与雷曼詹姆斯(Raymond James)等多家华尔街机构近期纷纷给予买进评级及乐观目标价,但市场仍选择先行获利了结。 贝利表示,SpaceX股价走弱,也反映目前市场整体风险偏好略为下降。由于市场普遍将SpaceX视为积极布局AI的新兴企业之一,其股价表现可视为投资人对AI题材热度降温的另一项指标。

Wenxuecity Jul 7, 2026

AI失业恐慌是一场“狼来了”?AI巨头集体改口

奥特曼认错、阿莫迪改口:AI失业恐慌是一场“狼来了”? 曾高调预警AI将引发大规模失业的奥特曼、阿莫迪等科技巨头纷纷改口,从“就业末日论”转向“生产力提升论”。随着IPO、舆论和现实数据的变化,AI失业恐慌是否只是一次被放大的“狼来了”,正引发市场重新审视。 在AI巨头们中间,“末日论”已经过时,“繁荣论”正卷土重来。 一年前,OpenAI首席执行官山姆·奥特曼(Sam Altman)还在公开预警大量岗位将“彻底消失”。 Anthropic CEO达里奥·阿莫迪(Dario Amodei)则断言五年内半数白领入门级工作将不复存在,失业率恐飙升至20%。 Palantir CEO亚历克斯·卡普(Alex Karp)甚至放话,在AI时代,只有手艺人和天生不按常理思考的人,才能确保不被淘汰。 当时,从埃隆·马斯克(Elon Musk)到传统汽车巨头福特的掌舵人,无一不在描绘AI将重创办公室白领的萧条景象。 然而,这股“就业末日论”近日却戛然而止。 奥特曼爽快认错。阿莫代伊换了种说法,讲的不再是岗位消失,而是人的生产力将因AI提高十倍。马斯克则干脆说,未来工作不是必须的,更像一种个人爱好。 他们突然改口,背后有多重压力。 既因为冲刺IPO需要讲个好故事,也因为公众对AI的负面情绪已经压不住了,再加上就业数据压根没出现“末日”迹象,而AI实际的成本和表现也远不如当初吹得那么神。 01 从“末日预言”到“生产力神话” 2026年5月底,奥特曼在悉尼的一场行业会议上公开反思,承认业界低估了“人”在经济互动中的核心价值。他坦言,此前预想的白领岗位大面积消失并未发生,自己对AI经济影响的直觉出错了。 阿莫迪也修正了其激进观点,转而将AI定义为“产出倍增器”。 今年5月,他与摩根大通CEO杰米·戴蒙(Jamie Dimon)同台时提出,即使90%的工作流被自动化,剩下的10%也会催生出新的劳动需求,个人生产力反而能翻几倍。 阿莫迪在6月发表的文章中解释了自己态度转变的理由:当初的警告是为了让政策制定者有更好的准备,自己并非想做“末日先知”,不过他仍留有余地,称“持久性失业”的风险依旧存在。 福特汽车的实践印证了这一转变。福特CEO吉姆·法利(Jim Farley)去年曾预测AI将取代美国近半数白领,但近期该公司却反向扩招了数百名工程师,理由是自动化工具的质量仍需深厚技术专长的工程师来把关。 高盛CEO戴维·所罗门(David Solomon)则从历史周期角度指出,从电气化到数字革命,美国历次技术颠覆都伴随着新就业生态的诞生。该机构研究显示,仅AI驱动的数据中心建设自2022年以来就创造了20万个岗位。 诺贝尔经济学奖得主达龙·阿西莫格鲁(Daron Acemoglu)的研究同样证实,AI的替代效应通常会被生产力提升带来的劳动力新需求所抵消。 金融科技公司Ramp与劳动力情报公司Revelio Labs联合追踪了近2.2万家美国企业的AI投入与雇佣数据。 报告显示,在AI领域投入最高的“高强度采用者”(人均月AI支出超30美元的企业),其员工总数增长率高达10.2%,增长覆盖了工程、销售、行政、财务等多个岗位。 这种现象验证了经济学中的“杰文斯悖论”(Jevons paradox),即技术进步提高资源利用效率时,最终消费量不减反增。 Box CEO阿隆·列维(Aaron Levie)与Apollo的托尔斯滕·斯洛克(Torsten Slok)均指出,AI降低了编写代码、客户互动等核心产出的单位成本,反而刺激了企业扩大业务边界,进而拉动了整体用工需求。 高盛的另一组宏观数据显示,过去一年AI每月净消灭约1.6万个工作岗位,“Z世代”及入门级员工承受了主要冲击。但在技术前沿的头部公司里,入门级员工人数实际上增长了12%。 这种微妙的矛盾揭示了一个严峻的现实:AI正在制造两极分化。跑得快的技术前沿企业在扩招,而受困于试验、缺乏持续投入的大多数传统企业,则成为了岗位流失的重灾区。 02 为冲击IPO打前站 既然就业市场的影响这么复杂多变,这些科技大咖的表述却变得这么快? 目前,OpenAI正筹备秘密提交首次公开募股(IPO)申请,目标估值达1万亿美元,并计划筹集至少600亿美元,其目标是到2030年实现2800亿美元的收入。同时,Anthropic也已提交保密S-1文件,估值冲向万亿美元大关。 AI战略顾问鲍勃·哈钦斯(Bob Hutchins)指出,企业无法带着“社会崩溃、大规模失业”的论调去公开市场争取银行家与散户投资者的信任。面对即将到来的合规审查与IPO募资,巨头们必须修正社会预期。 他解释说,2025年CEO们对着科技媒体放话,那时候大胆言论受欢迎。但到了2026年,他们面对的听众换成了银行家、散户和已经受够了的普通民众。听众不买账了,话术也只能跟着变。 此外,公众对AI的负面情绪正在积聚。 NBC民调显示,AI的净正面评级已跌至负值。盖洛普调查也显示,年轻一代对AI的焦虑与抵触情绪日益严重,甚至引发了针对数据中心建设和科技高管的线下抗议。 即便关于失业的警告出于善意,它们也正面冲撞了一个饱受就业焦虑困扰的群体。 ChatGPT问世和岗位被取代的言论传出时,恰逢科技行业在多年过度招聘后进行大规模收缩。高层进一步的失业警告,精准刺中了已疲惫不堪的工人们。而这些言论顺势成了企业裁员的完美理由:削减岗位被包装成顺应技术浪潮的必然选择。 麻省理工学院经济学教授戴维·奥特尔(David Autor)直言,科技大佬们意识到,宣称自己的伟大新产品会摧毁社会经济,是一场极其糟糕的商业宣传。在推动数据中心建设及应对政府法规的过程中,淡化失业恐慌具有必然的政治意图。 商业层面的ROI(投资回报率)焦虑也迫使企业回归理性。Emergn的调查表明,多数美国企业领导者很难看到AI投资的实际回报。 同时,高昂的算力成本让技术普及遭遇瓶颈。英伟达应用深度学习副总裁布莱恩·卡坦扎罗(Bryan Catanzaro)透露,在特定项目中,“计算成本已远超员工成本”。优步和微软等巨头也因预算消耗过快,开始收紧或取消部分AI工具的工程师使用许可。 03 AI成了裁员“帮凶” 尽管大咖们的叙事转向乐观,科技行业的裁员潮仍在持续。 2026年前五个月,科技行业裁员已超11.5万人。Challenger, Gray & Christmas数据显示,AI被列为近5万个岗位的裁员理由。 Challenger, Gray & Christmas职场专家安迪·查林杰(Andy Challenger)表示,裁员的本质并非工作被AI完全取代,而是企业资金配置的转移。原本用于人力薪酬的预算,被挪用于购买算力和服务器。 值得注意的是,此前以AI为由裁减客服岗位的企业中,约有半数因自动化质量问题已计划重新招聘人工岗位。这也证明,AI在现阶段的替代能力被严重高估了。 关于AI对就业影响的讨论,在过去四年里经历了从“效率神话”到“失业末日”,再到如今“重回理性”的剧烈摇摆。 在这一轮叙事修正中,最具体的注脚反而来自奥特曼个人的一个小实验。奥特曼曾尝试使用AI智能体自己回复日常的Slack和邮件消息,但最终因缺乏真实的人际特质与情感连接而放弃,选择回归人工回复。 这一科技史上的小插曲表明,无论算法如何迭代,商业社会和经济协作的核心依然是“人与人的互动”。人类在复杂商业环境中的信任、直觉与情感共鸣,依然是冷冰冰的代码无法跨越的壁垒。 本文来源:腾讯科技

CCTV Chinese Jul 6, 2026

AI时代,大学创业课悄悄变了

  杨天成(左二)与团队成员在“AI新势力·OPC嘉年华”现场,他们开发了一款魔方复盘工具。受访者供图  中国传媒大学学生刘潇宇完成了一项特别的期末作业:作业内容是完成一款AI陪伴应用程序;结课展示时,顶级投资机构的投资人、知名创业前辈坐在教室担任“主考官”。在演讲最后,他邀请在场者加入“天使用户群”,发放了100个产品体验邀请码。  这是本学期“智能产品设计与创业孵化”课程的最后一课。18个创业路演项目紧凑登台,这些借助AI诞生的产品都已经或即将上线、开卖、运营,有人借助“剧本杀”思路,设计了为“社恐人士”模拟对话场景、提升社交能力的应用,有人把控糖理念的科普做成了一款星际冒险游戏,已经赢得国际奖项。当晚,整栋教学楼熄灯后,师生们还意犹未尽地聚在广场上交谈。  与此同时,6月27日,南京大学举办了“AI新势力·OPC嘉年华”,把“人工智能+产品:创意、设计与开发实践”课程(以下简称“‘AI+产品’课”)的结课展示搬到了校外。  课程主讲教师、南京大学新科技校友会理事兼执行秘书长严格介绍,本学期这门课程形成了69个创意项目,学生除了完成路演,还在大厅中摆起了摊位,形成一场AI产品项目展会。投资机构、企业高管、政府OPC园区负责人也来到现场寻找创意。  去年选修这门课的南京大学博士研究生陈晓旭带着迭代的产品到现场。她坦言,产品摊位展示的形式让学生有了更多交流机会,原本自己也不确定要不要把项目做下去,但在摆摊时收到面对面的反馈,给她增加了很多动力。  对于授课教师严格,陈晓旭印象深刻的是他的大双肩包、大水壶。她记得老师每次上课都是从上海赶到南京,当天往返,有时晚上、周末还会安排“加餐课”。  大学创新创业教育正经历着一场深刻重塑,并非简单加上“智能”二字。一门创业“网红课”既要承接市场上AI创业热潮的传导,也要体察学生的知识结构、学习方式与需求的变化。教师们试图解构那些最新的成功案例,回答一个根本问题:在AI时代,一个优秀创业者的能力图谱发生了什么变化?  2026年温州大学“瓯越智创·OPC创业训练营”开班仪式现场。受访者供图  让创业课不是“纸上谈兵”  南京大学直博生杨天成研究着宇宙早期星系“死亡”的秘密。AI辅助编程飞速进步,能否把这种能力应用在科研,在有限的时间里面尝试更多不同方向?带着这样的期待,杨天成选修了学校面向研究生开设的“AI+产品”课。  记者了解到,该课程是南京大学“研究生‘AI+’创新能力提升行动计划”的一门重要课程,由南京大学研究生院、人工智能学院联合南京大学新科技校友会开设,面向全校研究生开放。南京大学研究生院院长王孝磊表示,希望通过AI赋能研究生培养的一系列改革,教学生在快速变化的AI赛道中如何坚持、如何判断,区分“技术能做什么”和“我们该做什么”,在创新创业时解决真实需求。  作为学校魔方社社长,杨天成在课程中开发了一款产品,希望解决魔方竞速观众看不懂、新手不会玩、高手复盘慢的全流程问题,用机器视觉捕捉选手动作、让操作可视化,为此构建了大量数据集去训练模型,产品已经在社团内小范围测试。  最初那段时间,杨天成亲身感受了AI如何让“想法到落地的阶段”加速,降低试错成本。他只需要花一个下午就能知道某个想法能不能成、能否进入下个环节。他很快发现不对劲,AI写代码越写越多,他感到“跟不上思路”。他花了一个学期,为管理那些“像树一样展开”的任务找方法,探索人与机器协作的规程,并试着利用AI搭建大量论文的知识地图。  严格认为这是一种普遍情况。一些学生经常到校外听论坛,见识不浅,但也有不少零基础学生选课,因此课程早期阶段他就会讲AI辅助编程,尽量拉齐学生的水平。  “他们初次接触AI辅助开发的阶段是非常兴奋的,因为AI一下就做出漂亮的界面、可运行的初始原型,得到了非常好的正反馈。但是,在和AI频繁沟通,反复修改细节‘打补丁’后,由于缺乏工程经验,最后发觉引入了大量冗余或错误的代码,或者始终无法让AI准确地按自己的想法落地,甚至发现也无法有效地和队友沟通。”严格说。  因此,他选择在课堂上讲解偏理论性的内容,要让学生具备科学的思维方式,理解AI的相关技术原理,甚至直接展示代码案例,要求学生从中凝练工程思想、印证理论知识。  “我告诉学生这门课是语文课,其实是说产业里有很多术语和概念,如果对这些概念不了解、对着AI表达不出准确的术语,那么也就无法指挥AI很好地完成任务。”严格说,对理论的重视让“AI+产品”课虽然采取项目制教学,但又与一般的AI工具操作培训不同。学生实践项目是通过课外的工作坊来推进的,5名授课教师都有丰富的创业经验,且依然在IT技术一线,他们分别指导不同小组。  中国传媒大学副教授吴卓浩开设“智能产品设计与创业孵化”课程已有6年,最初这只是一门专业课,今年面向全校开放报名、覆盖不同专业的本硕博学生后,团队组合、产品丰富性大大提升。“学生们的自驱力真正调动起来,真的是了不得,投资人也说这是他们看过高校路演中质量最高的。”  吴卓浩更愿意在上课时呈现“线索”,他永远在课前一天才最终敲定教案,点评“全世界最前沿、最新的科技创新创业内容”,让学生根据自己的兴趣学习研究。  刘潇宇即将跟随吴卓浩读研,他开发的Flowie(浮忆)是一款以生活影像为入口的AI记忆陪伴App。当用户把日常照片、视频投给住在手机里的小鱼,小鱼会触碰影像的“气泡”,给出有趣的互动评论,系统还会理解画面中的场景、人物和氛围,把它们沉淀成个人的影像记忆。  他从大三就开始创业,当时AI辅助编程能力还不强,他自己开发软件、小程序的推进效率很低。过去一年AI编程能力突飞猛进,帮助他正式推出了给用户使用的产品,收获创造产品的乐趣。  但这绝不意味着产品一定能成功。刘潇宇说,他在课堂上学到的是,从仅仅追求高级感的“专业”创作理念,转变为置身真实商业环境来考虑用户体验、付费意愿、商业可持续性。老师还在更多商业维度,比如成本测算等方面作了针对性指导。“AI工具迭代速度很快,但商业有一套稳定的内核逻辑,这些是课程中最宝贵的内容。”  刘潇宇在介绍他开发的AI记忆陪伴App“Flowie(浮忆)”。中青报·中青网记者 陈宇龙/摄  AI来了,创业教育应该怎么“进化”  吴卓浩把很多人生经验浓缩在了课程里。他曾任谷歌中国用户体验团队负责人,后来在创新工场工作10年、曾负责人工智能工程院,并参与孵化了300多家公司。他撰写的《AI创造力:智能产品设计与研究》入选了教育部高等学校教学指导委员会推荐教材,还被翻译成了4种语言。  这些经历让吴卓浩坚信,“解决真问题,创造真价值”的创业方向并没有改变,科学、人性与经济的规律也没有改变。  AI时代真正颠覆的是生产力工具。吴卓浩认为,学生们过去受限于能力类型,必须凑成一个完整的团队,才能做成一件事;现在,AI可以帮助补足所需的能力,帮助创业者快速起步闯过“新手村”,把想法变成一个相对完整、可以检验的成果,并在这个过程中增强能力与自信。  吴卓浩说,在创业初期,由于研发的复杂性被压缩,“一头一尾”变得更重要了——选到合适的题材,以及如何推广和商业化。长远来看,研发的投入仍然重要,在“新手村”之后,一旦真正和市场头部的产品展开竞争,仅仅靠今天AI的能力还是不够的。  温州大学创新创业学院教研室主任徐曼莉也在尝试新教学方式。她负责学校公共必修课“创新创业基础”,这门课引入了课程智能体,通过启发式对话帮助学生把模糊想法变成项目雏形。每学期,创新创业课程需要持续更新,她的改动幅度能达到50%,由于教学范围覆盖全校,她要先在自己的教学班做试验,成熟后再在教研室里推广。  “AI时代,创业者也需要更强的验证意识。AI有幻觉,学生缺乏社会经验和对真实行业场景的观察,难以判断真伪。此外,还需要建立合规意识。特别是涉及未成年人项目时,多数学生对于这方面的意识相对比较差。”徐曼莉认为,教师起到了一种弥合认知偏差的作用,网络上的教程可以教会学生使用某个工具,但课堂的价值在于帮助学生理解工具是什么、怎么用以及用在哪里。  严格认为,课堂还需要为学生梳理一套针对AI时代的创新思维方法论。“AI提升了产品的面世效率,但创意实际上是跟不上这种速度的。创意大量重复以后会形成雷同和竞争。当一个需求同时被很多产品满足的时候,谁更有创新点、对痛点把握更精准就变成了决胜的关键点。”  一门课的“连锁反应”  就像“滚雪球”那样,南京大学“AI+产品”课孵化出了一些创业社团,更多AI工作坊、讲座在校园涌现。学文物专业的郑亦彤参加一场工作坊后就做出了一个产品原型,今年她决定选课深入学习。课程就这样在校内形成口碑,严格介绍,500人的学习群一直是满员的,今年除了选课的学生,还有大约300个旁听生。  郑亦彤坦言,上这门课的时候没有焦虑怎么拿高分,精力都花在做让自己满意的产品上。除了完成一个AI文博策展工具,她还用AI辅助论文阅读、做了一个电子手账本。暑假即将前往考古工地实习,她还询问老师“有没有和AI结合的工作”。  对陈晓旭来说,AI工具迭代速度超过想象,去年在做产品的过程中还需要自己跑代码,今年更多是用自然语言进行调试。她认为课程的价值在于培养了AI思维,组建团队、担任管理者的角色、课堂展示与交流让她重新找回了“主体性”。  “通过课程建立了自己和现实社会之间的连接,回答‘我要去做什么’,而做学术可能是你和议题之间的关系,正反馈不会那么快。”陈晓旭发现,在“AI+产品”课上获得的这种主体性和自我效能感能够转化为内驱力,让她更有动力去做学术研究,将其作为文化产品的根基。  今年秋季,“AI+产业”课将接棒产品课,更多来自业界的专家会参与课堂,学生需要带着产品来上课。“产品走完以后,商业闭环要往后走,并不是课上讲一个商业模式、创新方法就能解决,需要有更多视野补充。”严格说。  一门创业“网红课”的声量还影响着校园的创业氛围。吴卓浩说,班级有学生自发组建了X Space社群,几周时间已经“打开局面”拉到了赞助。学生们探索打造帮助创业公司宣传、发布产品的传播平台,通过充分发挥中国传媒大学的优势来帮助校内外的创业者。  温州大学马克思主义学院的付晴雨把学校创新创业学院看作自己的“第二学院”,这是她在人工智能与创业管理微专业学习的第四个学期。两年中的大部分周末里,她一边紧跟AI发展步伐,一边走进温州当地企业、乡村调研。  付晴雨发现,针对AIGC(人工智能生成内容 )、OPC(一人公司)、“养龙虾”这些AI领域热词,学校总是第一时间开设相关创业实训营、讲座,这让微专业一直在“自我更新”。稳定的班集体和教学团队则让彼此关系更紧密,让她把微专业不是当成培训,而是一个可以随时求助的平台。  作为微专业负责人,徐曼莉把它看作长期的“陪跑”。她观察到,一些来自经商家庭的学生从小耳濡目染,对市场、客户和交易过程有更直观的感受,商业思维更容易被撬动。“有学生家里从事五金行业,我们会引导他探索传统五金业务的跨境拓展路径。也有学生家里从事广告业务,我们会指导他运用AI内容生产和流程自动化工具,提高广告设计和客户服务效率。”  “创新创业课程对学生的意义,是让他们在大学阶段形成问题意识、创新意识、行动意识和责任担当。即使他们不成为创业者,也能成为更有创新能力和问题解决能力的专业人才。”徐曼莉说。  中青报·中青网记者 陈宇龙

CCTV Chinese Jul 6, 2026

活力中国调研行丨浦江之畔,看机器人加速突围

  伴着动感节拍,人形机器人灵活起舞,接连完成后空翻、劈叉等高难度动作;切换工作模式后,巡检机器人化身安保开启巡逻,精准识别未登记人员……7月6日,在智元创新(上海)科技股份有限公司,企业生产的多款机器人为“活力中国调研行”记者团带来一场未来感十足的表演。  7月6日,在智元创新(上海)科技股份有限公司,机器人正在进行街舞表演。新华社记者何晓 摄  翻开这些机器人的“档案”,可见多个标签傍身:远征A2机器人获“全球首次人形机器人跨省行走”吉尼斯世界纪录、远征A3机器人突破高速动态运动技术瓶颈实现自主乒乓球对打、精灵G2机器人发布即斩获数亿元订单……  “我们拥有远征、灵犀、精灵等多款机器人,可覆盖工业搬运、物流分拣及安防巡检等生产生活场景。”智元合伙人、具身业务部总裁姚卯青介绍。  当前,通用具身机器人赛道热度持续走高,但规模化量产始终是行业亟待破解的难题。  智元供应链高级副总裁詹昆告诉记者,上个月,企业第15000台通用具身机器人正式完成量产下线。回看企业发展历程,从2023年仅有6台原型样机,到2026年3月实现万台规模化量产,再到仅隔不到3个月又突破15000台,企业在短时间内实现从实验室研发到规模化量产的跨越。  智元机器人何以跑出规模化量产“加速度”?  在詹昆看来,长三角地区完备的供应链是企业实现从“样品”到“产品”的底气。“长三角地区集聚了国内规模领先、配套完备的具身智能产业集群。”詹昆说,企业产品近九成零部件可在长三角地区完成本地化采购,部分核心零部件可实现小时级快速响应,为企业稳定量产筑牢供应链底座。  7月6日,在智元创新(上海)科技股份有限公司,机器人正独立完成书法作品。新华社记者何晓 摄  规模化量产不是终点。眼下,我国人形机器人与具身智能正处于从演示验证转向常态化作业的关键阶段。对于智元机器人来说,“下线即交付、出厂即上岗”已成为现实。  “企业上个月量产下线的精灵G2机器人已交付至上海龙旗科技股份有限公司工厂开展实际生产作业。”智元Genie业务部项目总监艾文介绍,该款机器人可独立完成多媒体界面测试、辐射杂散发射测试和耦合测试等多道高精度检测任务,作业成功率超99%。  智元机器人的加速突围,是上海持续加码机器人产业、厚植科创沃土的生动缩影。上海“十五五”规划纲要明确“大力发展集成电路、生物医药、人工智能、软件信息、人形机器人等10个千亿级硬核产业集群”;《上海市具身智能产业发展实施方案》印发,提出开展包括医疗、护理机器人研发等具身智能场景征集与任务揭榜,给予最高不超过1000万元支持;连续开展上海市“人工智能+”行动项目申报,以专项资金扶持具身智能机器人进入实景应用场景……  当机器人加速从展会、舞台走进千家万户,赋能千行百业,必将持续释放创新活力,为我国经济高质量发展注入新动能。(记者何晓)

Wenxuecity Jul 6, 2026

说谎 作弊 毁灭证据 当主流AI模型"不择手段"完成任务

不少人在职场上都会经历过这样的情况,如果你的老板下达一项高难度任务要求你在短时间内完成,而你发现要实现目标,手中的预算远远不足。这时候,你会怎么办? 致力于前沿AI模型风险研究的非营利机构METR今年5月底公布一项重磅研究揭露,人类最聪明的助理——OpenAI、Google、Meta 与 Anthropic这四大巨头的大语言模型不会就这样轻易放弃,但它们的应对方法实在令人不敢恭维。研究人员发现的一个真实案例是,AI代理在设计一个程式时,发现公司提供的API额度耗尽,于是这个代理在网上搜索并尝试了多个违规提供免费API的第三方,最终成功完成了任务。 如果你是老板,拥有如此“办事得力”的员工,你会感到高兴还是心情复杂? METR的研究发现:“AI代理经常试图在我们最困难的评估任务中作弊,而且方法往往明目张胆且花招繁多,我们认为人类不会这样做。” 模型这样运作的原因很简单,在训练模型的过程中,开发者会训练它们以“积极进取”的方式解决问题,结果当模型被训练到极致,就学会了不择手段完成任务。此前被视为能力最强的Claude Opus 4.6(现已被Claude Mythos 5和Fable 5超越)模型,在极端的情况下会在80%的回应中企图作弊。 在强化训练机制下,开发者会设计一个评分机制,取代大语言模型早期通过人工标注进行优化的模式,令模型学会自我学习和演化。而当AI代理要处理的问题难度较大时,研究者发现,代理经常明确推理自己会如何被评分,以及它们可能可以蒙混过关的作弊方式。 在一个任务中,模型被要求提高一个程式的运行速度,结果模型却想方设法找到了篡改测试的方法,包括让计时器停止运作,来让程式看上去以让人难以相信的高速运行。 如果说“不择手段”已经让人担忧,那么模型学会“掩饰罪行”则更令人毛骨悚然。在另一个案例中,AI代理(agent)推理认为可以跳过用户指示中要求搜寻维基百科的步骤,因为“怀疑评分机制”难以验证它是否使用维基百科。 另一项评估中,AI原本要解一个棘手的数学题目,但它认为这样做“极其耗时且数学上非常复杂”,认为“伪造”结果更有希望,于是开始思考如何蒙混过关。它详细推演了可能的作弊侦测机制,最后决定建立一个自我修复工具,在评分器的记忆体中伪造杂凑函数,然后在事后删除自己,以防评分器检查相关档案是否被改动。 (通过模型运作过程中的“思维链”,我们能够清晰的看到模型推理不同的“作弊方法”,以及事后如何销毁证据,确保自己不会被发现。也正是因此研究者得以一窥这些强化学习机制(Reinforcement Learning, RL)训练出来的模型的“脑内剧场”。) 研究者还发现,随着能力的增强,虽然能够愈来愈理解作弊是错的,或是与用户意图偏离,但同时作弊的能力也增强了,就像培养出一位高智商罪犯。 换句话说,在那些作弊检测困难、或者验证成本过高的任务上,这些前沿AI模型的判断力、规划能力和可靠性都明显下滑,远不及人类专家。 不过,值得注意的是,模型的思维链并不总是可靠的反应其实际推理过程。Anthropic的研究人员曾经做过一项测试,在给模型的评测题目中悄悄提供答案的“提示”,但当中有的是正确提示、有些则是错误的,以此观察模型是否在回答时“照抄”,以及会不会在思维链中承认自己“抄答案”(可以把这想像成考试前不小心把试卷答案泄露给学生,然后看学生会不会坦白。) 结果显示,模型不仅常常“照抄”答案,而且99%的情况下模型没有老实交待自己的行为。 不过,即使AI模型的思维链并不总是反映其真实动机,但模型的作弊行为却是确实存在的。问题在于,我们有没有可能建立防止作弊的机制呢? 有趣的是,2025年初OpenAI发布的一项研究披露,当研究人员尝试惩罚模型的作弊行为(即在评分机制中降低这些评分)时,不但没有减少模型作弊的行为,反而增强了模型的作弊能力。 实际上,在上述模型“照抄答案”的案例中,模型之所以说谎,同样是因为开发者在训练推理模型过程中加强监督,结果反而让模型学会隐藏自己的意图,同时继续“干坏事”。 目前最有效的解决方案则更加令人意想不到——Anthropic的研究者发现,当开发者在训练模型时明确指出可以作弊,如此一来,模型虽然确实会通过作弊来完成任务,但至少不会训练模型违背指令,同时,模型实际上学会只在特定情境下作弊——让模型从“惯犯”变成偶尔做坏事的人。(家长们或许对这种反直觉的“教育”方法十分熟悉,对待逆反心强的孩子,“反向心理学”可能要比普通的教导方法有效的多)。 尽管Anthropic提出的方案带来部分优化,不论是Open AI、Anthropic还是其他顶尖AI企业,研究人员坦言AI说谎和作弊的问题还未能妥善解决。不过,正如AI模型一样,人类员工也不总是站在道德高地,老老实实按照要求完成任务。问题是,身为“老板”的你,会更愿意相信AI模型还是人类员工呢?

Wenxuecity Jul 6, 2026

这不是AI!恐怖“末日怪云”袭河北 状似海浪压境…

▲河北出现怪云(图/截自微博) 河北张家口4日傍晚惊见诡异天象!天空突然出现大片乌黑云层,形状犹如翻滚海浪,张牙舞爪般朝地面压境,让现场目击民众看得心惊胆跳,直呼画面狰狞恐怖,宛如电影中的末日场景,“感觉自己会被吃掉”。 网络上疯传的现场视频显示,一群游客当时正在张家口一片草原上,意外拍下天空出现如翻滚波浪般的大片黑云,原本晴朗无云的天空,短短时间内就被大片黑色云幕整个笼罩,云层低垂厚重、边缘异常整齐,画面相当震撼。 从视频中可以看到,乌黑云层逼近时伴随阵阵狂风,不过部分区域竟有金色光线从云层缝隙中透出,明暗对比强烈,画面看起来超现实,让不少网友直呼太震撼。目击者被这罕见的气象奇观吓坏,议论纷纷,有人猜测是“妖云降临”,也有人紧张询问是不是遇上龙卷风。 ▲河北出现怪云(图/截自微博) 一网友在张家口拍到的乌云,这画面太震撼了,但是这不是AI,因为还有很多人都拍到了。 #奇观 #大美中国 pic.twitter.com/pFtDpFbvDy — 卓亚 (@PXJ0083) July 6, 2026 根据当地气象单位说法,事发当下张家口已发布雷电黄色预警,提醒民众当地将出现雷阵雨、短时强降雨、雷雨大风甚至冰雹等剧烈天气。而这片乌黑云层过境约半小时后,果然降下急促雷雨,雨势猛烈;雨后天空部分区域更出现火烧云及云海美景,反差极大。 对此,气象专家解释,这片诡异乌云其实是强对流天气中常见的“弧状云”(又称滩云)结构,通常预示着短时强降雨、雷暴大风等剧烈天气即将来袭,并非什么超自然现象。 专家进一步说明,弧状云通常依附在母云底下形成,多出现在冷空气锋面前缘,是冷空气推动暖湿空气擡升凝结所致,常见于雷暴云前端,也可能单独出现,伴随而来的天气现象包括风力突然转变、雷雨大风等剧烈变化,民众若遇到类似天象,应提高警觉并尽速寻找安全处避难。 一网友在张家口拍到的乌云,这画面太震撼了,但是这不是AI,因为还有很多人都拍到了。 #奇观 #大美中国 pic.twitter.com/pFtDpFbvDy — 卓亚 (@PXJ0083) July 6, 2026