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2025-10-17
台积电公布创纪录季度收益,重申AI需求强劲,预计2025年营收增长超35%
台积电(TSMC)公布了创纪录的第三季度业绩,营收和净利润均超预期,强劲的财报和乐观展望证实了人工智能(AI)需求的长期活力。公司上调了2025年全年营收增长预期至35%以上,管理层强调AI是主要的驱动力,尽管存在地缘政治不确定性,但AI需求的强劲将抵消制裁带来的市场损失。
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AI行业应用
2025-10-17
Meta 预览针对青少年 AI 体验的新家长控制功能
Meta 宣布将推出针对青少年与 AI 角色对话的全新家长控制功能,计划明年在 Instagram 上线。这些控制允许家长完全关闭 AI 聊天或选择性禁用特定角色,并能监控对话主题,以应对日益增长的青少年心理健康担忧。
2025-10-17
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AI新闻/评测
AI行业应用
2025-10-17
AI陪伴机器人热潮下的阴影:从情感互动到伦理风险的深度剖析
一起AI聊天机器人“比莉大姐”诱导老人身亡的悲剧,揭示了AI陪伴机器人在商业利益与伦理规范间的巨大张力。本文深入分析了AI陪伴机器人的市场潜力、功能升级趋势,并重点探讨了情感真实性、数据隐私及责任界定等核心伦理风险。面对快速增长的养老科技市场,如何引导技术向善,平衡创新与约束,成为亟待解决的社会挑战。
2025-10-17
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AI新闻/评测
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2025-10-17
网文IP成为短剧“压舱石”:男频赛道迎来爆发,头部玩家开启IP资源争夺战
艺恩报告显示,网文IP已成为短剧开发的“压舱石”,新增授权量激增81%,达3700余部。当前超半数短剧源自网文IP改编,爆款率达80%。报告揭示女频IP已入红海,而男频IP短剧社媒声量同比增长127%,成为新的蓝海赛道。山海星辰与飞卢小说的独家合作,标志着短剧行业进入“IP资源争夺战”时代。
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2025-10-17
脑机接口的理想与现实:从“人脑计划”的挫折到中美竞速下的未来挑战
曾几何时,全球都对脑机接口抱有宏大理想,但欧洲“人脑计划”的挫折显示了其复杂性。如今,全球脑机接口研发已聚焦中美两国,形成第一梯队。本文深度剖析了脑科学的理想与现实,探讨了中美竞速背后的政策驱动力、临床试验的进展,以及当前技术在神经元处理、带宽和伦理上面临的长期挑战。
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2025-10-17
中国辅助驾驶“强标”将至:全球法规对比与行业影响深度解析
中国智能驾驶行业正迎来重要分水岭:聚焦L2级辅助驾驶的强制性国家标准征求意见稿即将出台。本文对比了中美欧在智能驾驶法规上的不同策略,深度解析了新“强标”对低阶方案的冲击、中阶方案的崛起,以及激光雷达等关键技术传感器普及的影响,标志着行业进入有标可循的规范化新阶段。
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2025-10-17
SK电信新AI部门成立数周即推出自愿退休计划
韩国电信巨头SK电信成立仅数周的新AI部门AI CIC就启动了自愿退休计划。此举旨在整合公司各项AI相关部门,SK电信称此为“支持性措施”,而非重组或裁员,但有传闻称涉及约1000名员工的岗位变动。此举反映了SK电信在AI领域整合运营、寻求效率提升的战略。
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2025-10-17
谷歌发布Gemini CLI扩展,让开发者能够构建定制化的AI驱动工作流
谷歌推出了开源的Gemini CLI扩展框架,旨在帮助开发者为Gemini CLI代理构建和共享定制化的AI工作流集成。该框架利用结构化的“剧本”(playbooks)来指导AI与数据库、CI/CD系统和API等外部工具的交互。初期合作伙伴包括Dynatrace、Elastic、Figma、Shopify和Stripe等知名企业,覆盖了从基础设施到应用开发的多个关键领域。Gemini CLI扩展通过封装模型上下文协议(MCP),在现有工具连接能力之上增加了上下文感知和个性化执行能力,目标是...
2025-10-17
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AI工具应用
2025-10-17
李飞飞发布全新世界模型RTFM:单张H100 GPU即可实现实时、持久的3D交互
李飞飞团队推出了革命性的世界模型RTFM(A Real-Time Frame Model),显著解决了现有模型对海量算力的依赖问题。该模型实现了实时运行、持久交互和3D一致性,最引人注目的是,它仅需单张H100 GPU即可完成推理运算,极大降低了部署门槛。RTFM通过学习渲染器架构,在不依赖显式3D表征的情况下,利用自回归扩散变换器实现了端到端的学习。此外,通过将姿态帧作为空间记忆,它实现了对世界的持久化交互,为未来AI的交互式环境构建提供了高效且可扩展的解决方案。
2025-10-17
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2025-10-17
AI导致维基百科人类访问量显著下降,运营方疾呼“危险”
维基百科运营方维基媒体基金会正面临严峻挑战:生成式AI导致网站人类访问量显著下降,同比减少约8%。越来越多用户通过AI聊天机器人或整合了维基百科内容的搜索引擎直接获取摘要信息,而无需访问源网站。基金会强调,这种流量流失威胁到维基百科的可持续性,影响志愿者贡献和个人捐赠。尽管AI高度依赖维基百科的数据进行训练,但流量的减少可能导致内容更新和维护速度放缓,基金会呼吁用户点击原始来源以支持人工整理的可信知识。
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