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为什么视频是人工智能学习解读物理世界的第一个前沿领域
一个俯瞰装卸码头的摄像头可能会记录十二小时的卡车到达、工人在现场移动以及箱子离开建筑物的画面。大多数日子里，没有人有理由去看这些内容。 只有当包裹丢失、发生事故或有人需要从某个事件倒推时，这些录像才变得有用。[…]
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
深度拆解华为最新报告：物理智能规模化，为什么偏偏卡在“协同”上？
单点智能撑不起物理世界，华为报告指向系统进化。2026年，资本正在为AI走进物理世界疯狂下注。 IT桔子数据显示，截至5月11日，国内具身智能领域今年已披露投资218起，金额超过577亿元。不到半年，便超过了2025年全年357起的总量。 摩根士丹利年内第二次上调中国人形机器人出货量预测，从年初的1.4万台一路调高至5万台。这场竞赛的主角也不只是机器人。 抬头看，赛迪顾问预测中国低空经济市场规模2
实测智象视频模型：嘻哈说唱、NBA绝杀，视频生成开始理解真实世界
先理解，后生成，更懂物理规律的视频模型。近几月，AI视频生成赛道持续升温。7月31日，Seedance 2.5与MiniMax H3同日发布；8月，阿里发布Wan3.0；进入9月，智象HiDream-O1-Video-1.0（下文简称HiDream V1）发布并冲上权威榜单全球前四。 短短两个月，多家厂商接连推出新一代视频生成模型，行业竞争进一步加速。以字节Seedance、MiniMax H3、
当人工智能解出“千禧年难题”，人类还需要亲自做数学吗？
【编者案】什么是信息，什么是知识？在 AI 时代，两者有怎样的差别，又有哪些知识是仍然值得拥有的？人工智能发展正对许多学科带来冲击，尤其是在信息丰富，但需投入海量计算资源的领域，例如预测新的蛋白质 3D 结构，解决数学问题，描绘生物演化关系等。前所未有的效率工具让学科进步提速，但变化日新月异，想要辨明当下的发展方向也变得更加困难。端传媒推出“未来怎么学”系列，关心 AI 时代的学习问题，大到“还要
初创公司推出AI物理实验室以最大化数据中心效率
一家新创公司正在部署一支AI物理学家团队，以攻克未解的物理难题，目标是提高数据中心效率，并将星际探测器送入深空。 Physical Superintelligence（PSI）周二从隐身模式中亮相，获得5800万美元融资，由比尔·盖茨创立的Breakthrough Energy Ventures领投。“我们认为物理学是智能体科学快速加速过程中最大的多米诺骨牌，”联合创始人Matt Pines告诉S
AI短剧狂飙40万部，“电子泔水”喂饱全民
撰文丨侯虹斌谁也没想到，AI第一个真正颠覆的产业竟然是影视业。昨天（9月17日），广电总局有关负责人在国新办发布会上透露了一组惊人的数据：今年前8个月，上线微短剧43万部，是去年全年的13倍，其中AI剧占比超九成。广电总局将AI短剧的强势崛起视为“新挑战”，放言要“大力扶持真人剧”。真人短剧需要“大力扶持”，足以证明它已无力正面迎战AI短剧了，需要推一把。可是，AI短剧不是从去年年底才刚刚兴起的吗
《新科学家》：数学难题证明不再稀缺 AI让数学进入混乱时代
人工智能正在进入数学最核心的领地。过去，人们习惯把计算机视为高速计算器或证明检查器，如今，新一代模型已经能够提出证明思路、搜索反例、形式化复杂论证，甚至直接参与开放问题研究，如果机器也能“做数学”，人类数学家的价值将转移到哪里？ 《新科学家》把这种变化称为数学史上最好也最糟糕的事情，并不夸张。AI正在拆除研究中的一些古老瓶颈，但也可能把数学推入一个答案过剩、理解不足的新阶段。 从解题工具到研究伙伴
幕后：AI创造者竞相理解自己的创造物
在工业和发明的历史上，从未有领先公司设立整个部门来理解和解读自己所创造并释放的东西。 重要性：世界上最聪明的头脑，在人类历史上最大规模投资的支撑下，承认他们无法完全控制自己的人工智能，因为他们并不完全理解它。 他们不知道它究竟如何思考——也不知道当它被放开与其他AI代理自主协作时，真正能做什么。 在OpenAI于周四发布GPT-6 Astra之后，理解这些模型的竞赛变得更加紧迫。Astra被称为“
让AI研发下一代机器人！成立三个月登顶物理AI评测榜单，押注Physical RSI
成立三个月拿下RoboDojo榜一。智东西9月24日报道，物理智能公司Simate硅基伙伴，刚刚交出了一份成立三个月以来的亮眼技术答卷。 据Simate披露，其利用AI自动研究系统AutoResearch参与研发的通用物理快系统模型，已登顶物理AI智能评测榜单RoboDojo，并通过真机展示了复杂长程任务执行、记忆、高精度操作等能力。 这家公司已完成累计数亿元融资，核心团队汇集了自动驾驶端到端量产
研究：200多种AI视觉模型都没学会像人一样“看形状”
人工智能已经能够生成逼真的图像、解决复杂数学问题，并在大量视觉识别测试中达到甚至超过人类水平，但一项最新研究显示，在一个看似非常基础的能力上，机器仍没有真正学会像人一样“看东西”。 计算机视觉系统识别真实物体与屏幕图像的示意。图／Max Gruber、Better Images of AI，CC BY 4.0 纽约大学研究人员在《iScience》发表研究，对超过200种深度神经网络视觉模型进行测
观点 | 本我、自我与超级智能
本我、自我与超级智能 当米利都的泰勒斯——可以说是第一位哲学家——因贫穷和其行当的无用而遭人嘲笑时，他观察天象，预见橄榄大丰收，悄悄雇下了附近所有的榨油机，大赚一笔。亚里士多德告诉我们，他由此证明，哲学家若想发财易如反掌，只是他们不屑于此。花了约两千五百年，市场似乎终于接受了泰勒斯的观点。 对人工智能的恐慌往往聚焦于机器是会取代（抑或直接消灭）我们。但机器擅长的往往是一组特定任务：检索、近乎即时的
AI帮施一公大海捞针，却为何让何川“越想越怕”
今年开幕式的主题是“聚焦原创 突破边界”，而AI会不会改变科学研究的范式，成了绕不开的话题。图：视觉中国 “过去两年，我深受人工智能的影响，一直在思考，我能做什么？”9月19日，中国科学院院士、西湖大学校长施一公在第六届“新基石50²论坛”上坦言。 这一论坛在深圳南方科技大学举办，由南方科技大学、腾讯可持续社会价值事业部、新基石科学基金会联合主办。 论坛名中的“50²”，寓意基金会资助的中青
王兴兴发声，事关机器人核心瓶颈
据界面新闻，第五届全球数字贸易博览会9月24日在杭州举行，宇树科技创始人王兴兴发表《从机械到灵智 — 具身未来进化论》主题演讲。回顾AI行业发展，ChatGPT的出现彻底重塑了大众对人工智能的认知，打开了行业想象力。 对此王兴兴判断，具身智能赛道未来也必将迎来专属的“ChatGPT时刻”。当机器人可在80%的陌生场景中，通过语音具身能力完成80%的任务时，就意味着行业抵达爆发临界点。届时全球企业与
如今的高校里，老师为什么无法安心教学？
前几天半夜睡不着，随手刷了刷短视频。大数据大概是摸清了我这高校教书匠的底细，一股脑给我推了好多条全国高校青年教师教学竞赛（青教赛）获奖得主的赛课视频。不看不知道，看了真是一激灵，瞌睡全吓没了。视频里那些刚从名校毕业不久的青年才俊们，脸上的粉底抹得煞白，两边脸颊扫着两团红扑扑的腮红，西装领带笔挺得像从商场橱窗塑料模特身上硬扒下来的。一开口，字正腔圆的播音腔响彻云霄，每个字都带着诗朗诵般的颤音；手势更
黄仁勋最新访谈：我的底层思维，来自3本书
最近，黄仁勋做客《纽约时报》埃兹拉·克莱恩的播客，在圣塔克拉拉总部聊了很久。 这场谈话的背景是一场分歧：图灵奖得主杰弗里·辛顿给出AI终结人类文明的概率约10%，Anthropic的达里奥·阿莫代伊和OpenAI的奥特曼都在呼吁政府立安全门槛。 身处产业链最核心位置的英伟达，却表现出一种截然不同的工程师现实主义。 黄仁勋谈到：“我始终认为，仅仅因为摆出一副警报拉响者的姿态，并不意味着你就在履行社会
从内容到数据，人工智能时代的竞争
卢盈瑾：围绕人工智能的争议开始追溯模型能力建立在什么之上，训练材料从何而来等，已从企业内部的技术选择进入版权、监管与公共政策讨论。 模型究竟学习了什么，它所依赖的内容又从何而来，过去主要是技术问题，如今已经进入版权与监管讨论。2024年，欧盟《人工智能法案》（AI Act）正式通过，对通用人工智能模型提出新的透明度要求，包括公开足够详细的训练内容摘要，并建立遵守欧盟版权法的政策。这些规定并未直接解
如何在这个充满AI味的世界有意义地生活？
如何在这个充满AI味的世界有意义地生活？ 陈安繁：传播的两端正在换成机器，人类退到中间，做中介、做授权、做签名。当我们连AI替自己生产了什么都来不及看，所谓知识的生产权，还剩下多少？ 2025年11月24日，澳大利亚麦格理词典把“AI slop”选为年度词汇：由生成式AI制造的、常含错误、而且从来没有人要求过的内容。此外，中文互联网有一个更热门的词：AI味。 多数关于AI味的讨论停留在文风层面
中国地方政府正加码促进AI影视业发展
地方政府完全照搬了一套熟悉的产业政策模式，将人工智能生成的内容发展成类似于中国将电动汽车、太阳能电池板和机器人等产业打造为全球竞争力产业的方式。政府为人工智能电影制作人和初创企业提供补贴。中国迅速崛起了一个由人工智能电影制作人、工作室和流媒体平台组成的新兴产业。 人工智能视频内容可能已经接近饱和。今年上半年，抖音上线了22.19万个新的人工智能节目，但只有1055个节目获得了超过1亿的观看量。这也
AI、电气化与资源竞争：全球经济的新逻辑
随着地缘政治格局变化、能源安全重要性上升、人工智能（AI）快速发展，以及各国持续强化供应链韧性，未来十年全球经济正进入一个新的资源竞争时代。 对于投资者而言，理解这一变化不仅是把握宏观趋势的问题，更关系到如何重新构建投资组合，以适应更加复杂和多变的世界。 能源安全重要性显著提升在地缘冲突、贸易壁垒以及气候变化等因素影响下，能源安全和关键资源保障的重要性不断提升。全球经济展现出较强韧性的同时，也面临
人工智能在最糟糕的时刻到来了
人工智能（AI）并非降临到一个能够妥善接纳它的世界中；相反，它进入的是一个在过去二十年里系统性地破坏了那些让我们能够负责任地运用这项强大技术的根基的社会。制度权威、共同的价值观以及信息的真实性都遭到了严重破坏。我们正在这个充满信任危机的社会中，构建人类历史上最复杂的认知技术。 如果你想设计一个对人工智能发展极为不利的时机，或许就会创造出这样的时刻。 从“后真相时代”到“后信任时代”：十年前，我们还
外滩大会最安静的变化：没人再问“AI有没有用”了
撰文丨关不羽与往年满满算力、参数、模型的极客风有所不同，本届外滩大会的议题更多地聚焦在“AI新经济”。AI技术发展至今，即将迎来科技红利释放的经济盛宴。 AI新经济的“火候”到了众所周知，科学技术是第一生产力。从蒸汽机到互联网，每一场科技革命最终都会引发经济革命，无一例外。 因此，实验室里的新科技到市场活动的新经济的路有多长，吸引了众多经济学家，形成了丰富的创新周期理论。 最经典也是最为公认的，当
第一次切换：新工具落地的结构性盲区
当工具从"可选"变为"默认"，从"试点"推向"全覆盖"，真正的考验才刚开始：有多少人真的在用它做核心判断，而不是只做边缘操作？图：IC photo三波浪潮，同一个故事 过去15年，知识密集型行业经历了三次工具浪潮。 第一波是大数据。2010年前后，几乎每家大型组织都在谈论"数据驱动决策"，采购数据分析平台，组建IT团队，寄望于从海量业务数据中自动识别规律。第二波是RPA。2016到2019年间
AI离“理解万物”还有多远？先拿癌细胞和行星轨道试试水
一篇技术报告中居然出现了两个看起来风马牛不相及的研究对象，跟着AI真是见世面。 一个是患者来源的类器官，另一个则跨越到了宏观宇宙……先说前者。研究者利用模型学到的内部因子，提出了细胞因子联合抗体阻断的干预方案，并经细胞系、类器官、小鼠实验层层验证。 至于后者，研究者把模拟的行星位置和速度轨迹喂给模型，不告诉它开普勒定律。 等它学完后分析其内部的预测模式，提取出的“轨道频率-半长轴”关系拟合斜率达-