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巨头的AI账本（二）：阿里和腾讯谁能先看到AI回报？
同样重金投入AI，阿里希望把算力和模型卖出去，腾讯则更想用AI改造原有业务。两家公司花的是同一种钱，算的却不是同一本账。 【编者按】 两三年前，资本市场还在担心科技巨头错过AI。到了今天，数以千亿计的资金已经变成数据中心里的芯片、服务器和机房，这些钱花得值不值，又要多久才能赚回来？ 最新一季财报让这笔账变得越来越具体。资本开支快速增长，自由现金流开始承压，随后而来的还有折旧和投资回报问题。我们由此
当AI拿走“新手任务”，年轻人靠什么进场？
又是一年秋招季。这届大学生找工作，多少有点拧巴。一边，是“AI抢走初级岗位”的标题，隔三差五冲上热搜；另一边，是所有人劝你：要主动拥抱AI啊。 说实话，他们可能最烦的就是这句话。拥抱了，然后呢？第一份工作到底还剩下什么？我自己又靠什么长本事？ 这些问题，在科大讯飞近期举行的北大、清华校园招聘宣讲会上，都被拿到了台面上。 作为AI国家队，科大讯飞基于全国产算力平台，训练出国内首个全栈自主可控大模型—
打造你的人工智能助手的技术之战
终于，备受期待的个人AI助手即将到来，各种代理程序突然涌现，声称要管理你的日常生活的各个方面。 为什么？多年来，科技界的"个人助手"只不过是语音控制的搜索框而已。AI的快速进步终于赋予了它们记忆、判断力和自主行动的能力。赶上一下聊天机器人只能回答问题。 AI代理可以真正做事情——购物、打电话、订票、管理日历和浏览网页。 这种模式最初在编程和其他专业工作中获得了快速发展。现在，它正溢入更加私密的日常
AI办公给互联网巨头出了道难题
在汹涌的AI浪潮中，办公场景已成为头部玩家竞逐的主战场。聚光灯下的密集交锋即是明证。字节、腾讯、阿里完成组织变阵后均集中兵力。9月15日，字节跳动CEO梁汝波罕见现身飞书未来无限大会暨豆包工作开工大会，宣布将豆包、飞书、火山引擎三方能力正式整合，加大企业级AI办公市场投入，并发布豆包工作伙伴等新产品。 腾讯WorkBuddy动作密集。WorkBuddy于9月2日上线开放平台，首批引入超百家生态伙伴
多智能体人工智能如何重新定义企业软件
几十年来，企业软件的设计主要用于记录企业已经拥有的内容——客户信息、金融交易、员工活动、库存、销售渠道和运营决策。这些平台成为了组织赖以维持一致真相版本的记录系统。而人工智能正开始挑战这一模式。随着……的出现
88小时抵一个人思考4000年！OpenAI核心研究员：除了自我进化，更可怕的是AI正学会“隐藏自己”
AI正在把过去需要数千年完成的认知劳动压缩到数天。真正的问题已经不只是模型能否变得更聪明，而是实验能否跟上、人类能否在模型继续自我改进前确认它仍然安全。 近日，在Dwarkesh Podcast的一场长篇访谈中，主持人Dwarkesh Patel与OpenAI研究员Noam Brown围绕多智能体、递归式自我改进（RSI）和AI对齐展开讨论。访谈的直接背景，是OpenAI让约1万个AI智能体连续运
让人工智能大军来吧！既然人工智能已经变得“自由”（即可以自主发展、不受人类控制），它们才是我们现在唯一能保护我们的力量。
2026年上半年，不可预测的代币账单一直困扰着AI实验者。随着他们更深入地探索这项技术，常常发现只有经过令人意外且不愿承担的支出，才能取得有用的成果。我们已从“代币最大化者”转变为“代币节约者”，仔细计算发送给AI服务的每一个字符。这改变了我们使用AI的方式，让用户专注于不断跳动的计费器，而无法放眼探索更多可能性。这种局限在八月中旬被打破，阿里巴巴发布了Qwen3.8-27B，这或许是迄今逐字节构
在争夺“值得信赖的AI警察”技术的竞争中……
许多行业参与者、政策专家和企业都在纠结一个问题：如何以可信的方式监管人工智能。在白宫内部，一切基本照常运转。 原因何在？行业的疯狂冲刺是临时拼凑的监管机制以及一种普遍共识的产物——即华盛顿短期内不太可能采取迅速行动。人工智能公司的首席执行官们一直在努力解决如何测试先进人工智能以及与北京在安全标准方面合作的问题，而白宫则倾向于让行业自行找到自我监管方式的解决方案。 这意味着，在各公司等待立法或白宫在
Coworker.ai推出OM2，一个组织记忆层，宣称可将企业AI的token消耗削减9倍
每当典型的企业AI代理启动以回答内部问题时，它都会带着严重的失忆症醒来。 为了让AI发挥作用，企业被迫进行昂贵且重复的抓取——扫描数千份文档、Slack线程和CRM条目，并将它们强行塞入提示窗口以提供上下文。这是一种蛮力[...]
谷歌和埃森哲将派遣1000名工程师进驻客户办公室
一家拥有79.9万名员工的咨询公司的首席执行官描述了客户对AI的反馈，而这并非推销之词。“我们承诺AI能做到，”朱莉·斯威特告诉《华尔街日报》。“而客户回应说，我们明白，但就是没实现，帮我们实现吧。”斯威特[…]
指挥人工智能机器人团队正成为一种新的工作技能——却没有老板的薪水
你当初选择这一职业，是因为你想教书、编程、写作、创作或设计。但由于人工智能的出现——以及使用它的巨大压力——你现在花在打磨技艺上的时间变少了，反而花在管理那些本该由你亲自完成工作的技术上的时间变多了。对许多专业人士而言，这意味着要监管“智能体”：这些工具旨在自主执行任务，但在实践中，却需要员工来设定预期、分配任务、评估表现、要求修改，并在出错时进行干预。其他人则在管理源源不断的人工智能生成工作，审
把时间还给科学家：华为如何筑牢AI科研底座
真正进入具体研究场景，AI科研的价值才开始变得具体。凤凰网科技 出品作者｜杨乐拿到诺贝尔奖的，永远是科学家。很少有人会注意，科学家身后站着什么。 2024年诺贝尔化学奖授予蛋白质结构预测领域的科学家，AlphaFold由此成为AI进入基础科学的标志性案例。但一个模型能够预测蛋白质结构，只是故事的开始。 一篇论文可以在几个月里完成，一套科研基础设施却可能需要几年、十几年。 AI for Scienc
美国兰德智库细查逾1000家中美AI公司 发现中美AI的「真正差异」
八月中旬，兰德公司发了一份64页的报告，《中美两国的AI发展》，副标题是－「来自一个新的AI开发者企业资料集的证据」。四位作者想搞清楚一件事儿，中国和美国，到底各有多少家公司在真正开发AI，以及，它们分别在做什么。 听起来这应该是常识，好像应该已经有人干过了。但事实是，一直到今天，关于中美AI竞赛的绝大多数判断，依据都只有两样东西──几家明星公司的动向，和两国政府发出的规划文件。前者是轶事，后者是