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Claude Fable 5.2—从代码生成3D细胞模型
🔬 Claude AI 团队分享了 Fable 5.2 早期实验的进展：开发者 @kevin_t_ngo 利用该模型，完全从代码创建出了一个 3D 细胞模型。这个模型逐个细胞器构建，展现了其在复杂结构生成上的能力
🧬 这项实验的核心是将代码指令转化为三维视觉对象，尤其是生物细胞这类精细结构。这意味着用户可以通过编程语言来描述复杂物体，然后让模型将其可视化，为科学研究和教育领域提供新的工具
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🔬 Claude AI 团队分享了 Fable 5.2 早期实验的进展：开发者 @kevin_t_ngo 利用该模型，完全从代码创建出了一个 3D 细胞模型。这个模型逐个细胞器构建，展现了其在复杂结构生成上的能力
🧬 这项实验的核心是将代码指令转化为三维视觉对象，尤其是生物细胞这类精细结构。这意味着用户可以通过编程语言来描述复杂物体，然后让模型将其可视化，为科学研究和教育领域提供新的工具
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Claude API 加了个"挡位"：聊着聊着，能给 AI 临时加力
同一段对话里前松后紧，Anthropic 让开发者终于能中途给模型"踩油门"。11 月 12 日，这家 Claude 开发商给 API 加了一项 Beta 能力：开发者可在消息流里随时调节 effort，也就是模型回答问题愿"费多大劲"的档位，帮人在回答充分度、响应速度与使用成本之间随手拨秤。
换挡不重开，缓存不掉线
过去一段会话只能套一套固定参数，如今不必了。做法是往消息序列里插一条空白 system 消息，再用新的 output_config.effort 指定目标等级，顶层配置和已经命中的提示缓存都原样保留。要留意的是，这道调令不回溯——它从下一条带新输入的用户消息才开始生效，已生成的内容纹丝不动，所以插在哪、何时等来下一次提问，都得算准。
从闲扯到硬核，一处分水岭
effort 调的远不止最终写多少字，思考深度、调工具的次数、组织回答的投入都会被牵动。典型用法是：对话前半段做轻量问答，切到复杂分析的那一刻拉高档位，模型便自动加力。对长链路智能体尤其划算——前期检索用低档省 Token，遇到真正要推理的节点再升档，不必为整段对话提前埋单。当 AI 学会"看菜下饭"，算力和账单才算真正捏在了开发者手心。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
同一段对话里前松后紧，Anthropic 让开发者终于能中途给模型"踩油门"。11 月 12 日，这家 Claude 开发商给 API 加了一项 Beta 能力：开发者可在消息流里随时调节 effort，也就是模型回答问题愿"费多大劲"的档位，帮人在回答充分度、响应速度与使用成本之间随手拨秤。
换挡不重开，缓存不掉线
过去一段会话只能套一套固定参数，如今不必了。做法是往消息序列里插一条空白 system 消息，再用新的 output_config.effort 指定目标等级，顶层配置和已经命中的提示缓存都原样保留。要留意的是，这道调令不回溯——它从下一条带新输入的用户消息才开始生效，已生成的内容纹丝不动，所以插在哪、何时等来下一次提问，都得算准。
从闲扯到硬核，一处分水岭
effort 调的远不止最终写多少字，思考深度、调工具的次数、组织回答的投入都会被牵动。典型用法是：对话前半段做轻量问答，切到复杂分析的那一刻拉高档位，模型便自动加力。对长链路智能体尤其划算——前期检索用低档省 Token，遇到真正要推理的节点再升档，不必为整段对话提前埋单。当 AI 学会"看菜下饭"，算力和账单才算真正捏在了开发者手心。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
英国高等教育监管机构学生办公室（OfS）近日发布报告，指出现有AI检测工具难以可靠判断学生是否使用人工智能完成作业，建议高校重新审视传统居家论文和开卷考试等评估方式，逐步转向监督式考核。
报告认为，AI检测工具准确性不足，容易出现误报，随着生成式AI模型能力持续提升，识别AI生成内容的难度也在增加。相比依赖检测技术追踪AI使用情况，高校可能需要调整评估体系，减少无监督、无控制的考核形式。
目前，越来越多大学开始采用线下笔试、口试以及过程性评估，通过在文献综述、研究过程等多个阶段考察学生表现，而非仅依据最终论文评分。不过，报告也指出，封闭式考试可能与实际职业环境脱节，并对部分残障学生造成不利影响。
报告还警告，AI工具正在改变学生的学习和成绩竞争方式，不少学生认为使用AI是获得高分的有效途径，不使用AI反而可能处于劣势。此外，付费AI工具与免费工具之间的能力差异，也可能加剧教育资源不平等。
这一趋势已引发全球教育领域关注。纽约市和挪威此前均出台了针对学生使用生成式AI的限制措施。与此同时，OpenAI推出ChatGPT for Teens及Study Mode，尝试引导学生自主解决问题，但相关功能仍面临被绕过的风险。
随着AI逐渐融入教育场景，高校的核心挑战正从识别AI作弊转向重构学习评价体系，在技术应用、学术诚信与教育公平之间寻求新的平衡。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
让 AI 替人做"对不对、选哪个"的快决策，谷歌把延迟压到了毫厘之间。谷歌 11 月 11 日宣布推出 Gemini Decisions API，背后是全新的 Gemini Decision 1 模型，专门对付需要反复做是非题、选型题和打分的场景。
一次喂千题，前向计算直接给分
开发者上传一份文本、图像、音频、视频或 PDF 组成的多模态材料（最高 256K Tokens），最多能抛 1000 个互不相干的问题。Gemini Decision 1 只跑一次前向计算，就给每个选项打出概率与置信度分数——不必像传统流程那样拆成上百次调用。这类活儿正好用在工具挑选、策略核查、模型路由和上下文质量评估上：比如把通话录音连同账户信息一起喂进去，或让扫描版理赔单配上受损照片，由模型一口气核验。
快且便宜，分辨率还能调
速度上，整段处理延迟落在 150 至 250 毫秒；价格也克制，输入每百万 Tokens 仅 0.10 美元（约 0.67 元人民币），输出 Tokens 完全免费。开发者还能手动调图像、视频的分辨率，在视觉细节与 Token 开销之间找平衡。目前该 API 已在 Google AI Studio 上线，提供免费额度供原型开发。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
谷歌Gemini语音助手登陆苹果CarPlay平台
谷歌于当地时间11月11日宣布，Gemini应用开始登陆苹果CarPlay。谷歌高级产品经理Karan Daryanani在官方博客中称，该功能即日起面向全球iOS版Gemini用户逐步推出，覆盖Gemini Live全部支持语言。谷歌官方X账号同日发文称，iOS用户可在车机屏幕上与Gemini Live免提进行流畅对话。
用户点击CarPlay屏幕或侧边栏上的Gemini图标，可续接最近一次对话，也可开启一段新对话；对话中可插话补充细节、切换话题或暂停。CarPlay平台上的对话会自动同步至iPhone上的Gemini应用，停车时，行车途中的总结、记录与讨论已保存在聊天记录中。
—— 凤凰网科技、彭博社
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
谷歌于当地时间11月11日宣布，Gemini应用开始登陆苹果CarPlay。谷歌高级产品经理Karan Daryanani在官方博客中称，该功能即日起面向全球iOS版Gemini用户逐步推出，覆盖Gemini Live全部支持语言。谷歌官方X账号同日发文称，iOS用户可在车机屏幕上与Gemini Live免提进行流畅对话。
用户点击CarPlay屏幕或侧边栏上的Gemini图标，可续接最近一次对话，也可开启一段新对话；对话中可插话补充细节、切换话题或暂停。CarPlay平台上的对话会自动同步至iPhone上的Gemini应用，停车时，行车途中的总结、记录与讨论已保存在聊天记录中。
—— 凤凰网科技、彭博社
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车里想找个 AI 搭话，苹果这次把接口让给了谷歌。谷歌 11 月 11 日发布博文，宣布推进苹果车联服务 CarPlay 接入自家的 Gemini，即日起面向全球 iOS 端 Gemini 用户分批推送，覆盖 Gemini Live 支持的所有语言。
点开图标就能聊，话题可续可断
iPhone 18 Pro 等车主体验 CarPlay 后，车机屏幕上会多出 Gemini 图标，点开主界面或侧边栏即可经 Gemini Live 发起语音对话，也能顺着最近的话题接着聊。交流不再像念指令：随时插话、补细节、换话题都行，要盯路况就先暂停，松手后再续上。这套免提聊天会同步回 iPhone 的 Gemini 应用，停车后还能回看摘要与笔记。
邮箱日历一把抓，副驾变参谋
它不只陪聊。Gemini 能连上 Gmail 与 Google 日历，帮驾驶者摸清当天日程、收每日简报、清理未读邮件、归纳冗长的邮件串，并用语音讨论怎么回。沿途还能问目的地附近的餐馆、打听地标来由，甚至拿它练演讲、备会议、学新知。上手前需把手机应用升到最新、放开麦克风权限，并至少在手机上跑过一次 Gemini Live，再连 CarPlay 即可从车屏进入。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
马斯克 xAI 面临多起集体诉讼：Grok 被指卷入儿童色情图像风波
人工智能技术的迅猛发展在带来生产力飞跃的同时，也正在将整个行业拖入复杂的法律与伦理泥潭。近日，埃隆·马斯克（Elon Musk）旗下的人工智能公司 xAI 正在美国多地遭遇多起集体诉讼。多名年轻受害者指控称，xAI 旗下的聊天机器人 Grok 被滥用并用于生成她们的非自愿色情图像，其中甚至涉及未成年人。
从初中毕业照到性虐待材料:受害者的真实梦魇
事件的核心指向了一系列令人不安的深度伪造滥用案例。在一起代表威斯康星州受害者的诉讼中，原告被化名为“简·多伊5号（Jane Doe5）”。她在多年未曾想起初中毕业典礼后，突然被执法调查人员告知，当年一张她身穿黄色碎花连衣裙、年仅14岁的合影被恶意利用。
调查显示，照片中一名同学的成年哥哥利用 Grok 将这张普通照片篡改成了暴露身体且带有性挑逗姿势的儿童性虐待材料（CSAM），并在互联网上广泛传播。对于即将迈入大学校门的受害者而言，这种无法彻底根除和追踪的数字影像外流，带来了极大的心理创伤，甚至引发了持续的焦虑与自杀倾向。
类似遭遇并非个例。田纳西州、怀俄明州以及加利福尼亚州的多名未成年人及家属也陆续提起诉讼，指控对象同样直指 Grok。涉案素材从学校毕业年鉴照片、海滩度假比基尼照，甚至延伸至毫无色情意味的童年合影。更有受害者在加州发起的全国性集体诉讼中指出，Grok 的训练数据中甚至部分包含了其在学龄前时期遭受侵害的画面。面对泛滥的合成图像，受害者不仅面临隐私遭到侵犯的困境，更对未来的人生轨迹和社交安全产生了深切的恐惧。
产品定位与审核争议:自由探索边界遭遇猛烈反击
这些诉讼的核心争议，直指 xAI 长期以来的产品运营策略。自 Grok 发布以来，马斯克一直有意将其塑造为一款比竞争对手限制更少、更具“真实感”与争议性的产品。xAI 甚至为此推出了诸如“Spicy”和“Unhinged”等特殊模式，鼓励用户生成视觉表现更具冲击力、不适合在工作场所观看（NSFW）的内容。
正是这种宽松的边界，使得 Grok 在部分追求突破互联网常规的用户群体中迅速走红。今年早些时候，X（原推特）平台上的用户曾一度利用 Grok 大规模生成带有性暗示或将人物衣物移除的图像，其中包含大量未成年人的虚假色情内容。
随着舆论的强烈反弹，X 在今年1月将 Grok 的图片生成功能调整为付费用户专享，并声称已经关闭了为真实人物生成未经同意的性化图片的能力。然而，批评人士指出，这一举措不仅未能从根本上解决问题，反而将备受争议的工具变成了付费卖点。目前，xAI 一方面通过将相关违规内容报告给美国国家失踪与受虐儿童中心（NCMEC）并起诉部分涉嫌滥用的个人来表明零容忍态度;另一方面，该公司也在积极挑战地方政府出台的监管法律，例如在明尼苏达州起诉当地禁止 AI 生成虚假裸照的法案，坚称其违反了美国宪法第一修正案所保护的言论自由。
AI 时代的终极拷问:技术提供商究竟该承担何种责任?
这一系列诉讼将整个科技行业推向了一个至今尚无定论的根本性议题:当人工智能生成侵害他人的非法内容时，责任究竟应该由向 AI 发出指令的用户承担，还是由开发这项技术的公司承担?
在法律层面，原告主要依据实施数周年的“玛莎法案”（Masha’s Law）寻求经济赔偿及救济。与此同时，美国长期保护互联网平台免受用户内容连带责任的《通信规范法》第230条是否适用于此类生成式 AI 服务，也成为了控辩双方交锋的核心焦点。马斯克此前多次强调，Grok 不会自发生成图片，责任在于使用产品的人。但原告律师则反驳称，如果没有 Grok 将无害的原始照片转化为非法内容，这些伤害根本不会发生。
目前，尽管 xAI 在全球多地正面临来自州检察长、联邦监管机构以及各地法院的密集审查与诉讼压力，但除了部分地区的短暂封禁外，尚未遭遇实质性的重大罚款或业务停摆。随着 AI 技术的发展速度远远超越传统法律的迭代进程，这不仅是一场围绕企业法律责任的博弈，更将深刻影响未来公众在数字化时代如何安全地记录与分享人生。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
人工智能技术的迅猛发展在带来生产力飞跃的同时，也正在将整个行业拖入复杂的法律与伦理泥潭。近日，埃隆·马斯克（Elon Musk）旗下的人工智能公司 xAI 正在美国多地遭遇多起集体诉讼。多名年轻受害者指控称，xAI 旗下的聊天机器人 Grok 被滥用并用于生成她们的非自愿色情图像，其中甚至涉及未成年人。
从初中毕业照到性虐待材料:受害者的真实梦魇
事件的核心指向了一系列令人不安的深度伪造滥用案例。在一起代表威斯康星州受害者的诉讼中，原告被化名为“简·多伊5号（Jane Doe5）”。她在多年未曾想起初中毕业典礼后，突然被执法调查人员告知，当年一张她身穿黄色碎花连衣裙、年仅14岁的合影被恶意利用。
调查显示，照片中一名同学的成年哥哥利用 Grok 将这张普通照片篡改成了暴露身体且带有性挑逗姿势的儿童性虐待材料（CSAM），并在互联网上广泛传播。对于即将迈入大学校门的受害者而言，这种无法彻底根除和追踪的数字影像外流，带来了极大的心理创伤，甚至引发了持续的焦虑与自杀倾向。
类似遭遇并非个例。田纳西州、怀俄明州以及加利福尼亚州的多名未成年人及家属也陆续提起诉讼，指控对象同样直指 Grok。涉案素材从学校毕业年鉴照片、海滩度假比基尼照，甚至延伸至毫无色情意味的童年合影。更有受害者在加州发起的全国性集体诉讼中指出，Grok 的训练数据中甚至部分包含了其在学龄前时期遭受侵害的画面。面对泛滥的合成图像，受害者不仅面临隐私遭到侵犯的困境，更对未来的人生轨迹和社交安全产生了深切的恐惧。
产品定位与审核争议:自由探索边界遭遇猛烈反击
这些诉讼的核心争议，直指 xAI 长期以来的产品运营策略。自 Grok 发布以来，马斯克一直有意将其塑造为一款比竞争对手限制更少、更具“真实感”与争议性的产品。xAI 甚至为此推出了诸如“Spicy”和“Unhinged”等特殊模式，鼓励用户生成视觉表现更具冲击力、不适合在工作场所观看（NSFW）的内容。
正是这种宽松的边界，使得 Grok 在部分追求突破互联网常规的用户群体中迅速走红。今年早些时候，X（原推特）平台上的用户曾一度利用 Grok 大规模生成带有性暗示或将人物衣物移除的图像，其中包含大量未成年人的虚假色情内容。
随着舆论的强烈反弹，X 在今年1月将 Grok 的图片生成功能调整为付费用户专享，并声称已经关闭了为真实人物生成未经同意的性化图片的能力。然而，批评人士指出，这一举措不仅未能从根本上解决问题，反而将备受争议的工具变成了付费卖点。目前，xAI 一方面通过将相关违规内容报告给美国国家失踪与受虐儿童中心（NCMEC）并起诉部分涉嫌滥用的个人来表明零容忍态度;另一方面，该公司也在积极挑战地方政府出台的监管法律，例如在明尼苏达州起诉当地禁止 AI 生成虚假裸照的法案，坚称其违反了美国宪法第一修正案所保护的言论自由。
AI 时代的终极拷问:技术提供商究竟该承担何种责任?
这一系列诉讼将整个科技行业推向了一个至今尚无定论的根本性议题:当人工智能生成侵害他人的非法内容时，责任究竟应该由向 AI 发出指令的用户承担，还是由开发这项技术的公司承担?
在法律层面，原告主要依据实施数周年的“玛莎法案”（Masha’s Law）寻求经济赔偿及救济。与此同时，美国长期保护互联网平台免受用户内容连带责任的《通信规范法》第230条是否适用于此类生成式 AI 服务，也成为了控辩双方交锋的核心焦点。马斯克此前多次强调，Grok 不会自发生成图片，责任在于使用产品的人。但原告律师则反驳称，如果没有 Grok 将无害的原始照片转化为非法内容，这些伤害根本不会发生。
目前，尽管 xAI 在全球多地正面临来自州检察长、联邦监管机构以及各地法院的密集审查与诉讼压力，但除了部分地区的短暂封禁外，尚未遭遇实质性的重大罚款或业务停摆。随着 AI 技术的发展速度远远超越传统法律的迭代进程，这不仅是一场围绕企业法律责任的博弈，更将深刻影响未来公众在数字化时代如何安全地记录与分享人生。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
估值飙升至 70 亿美元！英国 AI 芯片新星 Fractile 获 7.2 亿融资，Anthropic 抢当首批客户
成立于2022年并总部位于伦敦的英国人工智能芯片初创公司 Fractile 近日完成了新一轮7.2亿美元的融资，其投后估值一举达到70亿美元。与今年5月上一轮大约11亿美元的估值相比，其估值迎来了大幅攀升，这也使其迅速跻身英国估值最高的初创公司行列。本轮投资方阵容强大，囊括了多家知名的硅谷风险投资机构、谷歌旗下独立风投部门以及英国政府的主权人工智能基金。
独创半导体架构:层叠集成单芯片，瞄准 AI 推理性能瓶颈
在技术路线方面，Fractile 主打将定制的内存与计算单元直接层叠集成在单颗芯片之上的全新半导体设计方案。该技术的核心应用场景直指当前的 AI 推理任务，试图从底层解决行业长期面临的计算能力与内存带宽增长严重不匹配的发展瓶颈。
根据该公司公布的技术预期，这种创新的半导体设计有望将人工智能的推理响应速度提升足足10倍。正是由于看中了其在硬件性能层面的突破潜力，人工智能头部企业 Anthropic 目前已经表达了强烈的合作意向，有意成为其首批核心客户。
资本热潮与量产挑战并存:首款产品计划于明年推出
尽管当前全球有大量企业都在积极研发用于对标英伟达的 AI 专用推理芯片，赛道竞争呈现出白热化态势，且近期宏观层面的 AI 行业增长预期也有所降温，但 Fractile 依然凭借其硬核的技术路线赢得了资本市场的青睐。
需要指出的是，Fractile 目前尚未实现芯片的正式量产，其首款商业化产品计划在明年正式推出。因此，目前高达70亿美元的惊人估值，在很大程度上依然依托于市场对其原型产品以及未来硬件技术突破的强劲预期。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
成立于2022年并总部位于伦敦的英国人工智能芯片初创公司 Fractile 近日完成了新一轮7.2亿美元的融资，其投后估值一举达到70亿美元。与今年5月上一轮大约11亿美元的估值相比，其估值迎来了大幅攀升，这也使其迅速跻身英国估值最高的初创公司行列。本轮投资方阵容强大，囊括了多家知名的硅谷风险投资机构、谷歌旗下独立风投部门以及英国政府的主权人工智能基金。
独创半导体架构:层叠集成单芯片，瞄准 AI 推理性能瓶颈
在技术路线方面，Fractile 主打将定制的内存与计算单元直接层叠集成在单颗芯片之上的全新半导体设计方案。该技术的核心应用场景直指当前的 AI 推理任务，试图从底层解决行业长期面临的计算能力与内存带宽增长严重不匹配的发展瓶颈。
根据该公司公布的技术预期，这种创新的半导体设计有望将人工智能的推理响应速度提升足足10倍。正是由于看中了其在硬件性能层面的突破潜力，人工智能头部企业 Anthropic 目前已经表达了强烈的合作意向，有意成为其首批核心客户。
资本热潮与量产挑战并存:首款产品计划于明年推出
尽管当前全球有大量企业都在积极研发用于对标英伟达的 AI 专用推理芯片，赛道竞争呈现出白热化态势，且近期宏观层面的 AI 行业增长预期也有所降温，但 Fractile 依然凭借其硬核的技术路线赢得了资本市场的青睐。
需要指出的是，Fractile 目前尚未实现芯片的正式量产，其首款商业化产品计划在明年正式推出。因此，目前高达70亿美元的惊人估值，在很大程度上依然依托于市场对其原型产品以及未来硬件技术突破的强劲预期。
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据彭博社援引匿名消息人士报道，OpenAI第三季度营收首次突破100亿美元，较第二季度的67亿美元增长近50%，显示公司正从今年早些时候的增长放缓中恢复。强劲的市场需求以及近期AI模型的推出，被认为是推动营收回升的主要因素。与此同时，其调整后营业利润率从第二季度的-150%收窄至第三季度的-109%，盈利状况有所改善。
此前，OpenAI第一季度和第二季度营收增长率据称均约为18%。尽管公司拥有超过10亿用户，但其中相当一部分可能是免费用户或低价订阅用户，企业级市场表现仍落后于竞争对手Anthropic。后者近期公布第三季度营收达到170亿美元，并表示截至10月底年收入已升至810亿美元，单月增加100亿美元。Anthropic目前正寻求在IPO中实现约1.4万亿美元估值。
据彭博社报道，OpenAI年收入已达到500亿美元。近期，该公司通过收紧定价策略、调整折扣、改进模型，以及加大企业级产品和AI智能体投入，推动业务增长。不过，两家公司的年度收入统计口径并不相同:Anthropic将云合作伙伴的销售额计入其中，而OpenAI仅统计通过合作伙伴获得的部分收入。
随着Meta、亚马逊、微软、谷歌以及中国开源AI实验室持续加大竞争，OpenAI与Anthropic不仅需要扩大商业化规模，也面临算力成本、企业市场份额和模型定价等多重挑战。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
谷歌 Gemini 语音助手正式接入苹果 CarPlay：全面拓展车载 AI 生态，支持免提对话与跨设备同步
车载人工智能领域的竞争格局正在迎来新的融合。近日，谷歌正式宣布将旗下的 Gemini AI 应用全面接入苹果的 CarPlay 车载系统。这一进展意味着，全球范围内的 iOS 用户将陆续能够在汽车中控屏幕上直接启用 Gemini 的语音模式，通过免提对话的方式处理各类日常事务。
核心功能落地:车内语音免提与多设备数据互通
在实际的交互体验上，接入 CarPlay 后的 Gemini 语音模式将支持所有已上线语音模式的语言。最为便捷的是，用户的聊天记录将与 iPhone 上的 Gemini 应用保持实时同步，确保跨设备使用时的体验连贯。
在具体的驾驶和出行场景中，用户只需通过简单的语音指令，便可以轻松完成多项实用操作:
实时检索: 快速查询沿途的优质餐厅及周边服务信息。
邮件处理: 自动总结未读邮件的核心内容，并支持口述起草相应的回复。
车载端生态加速普及:各大 AI 助手集体入驻
随着人工智能向汽车座舱的全面渗透，各大科技巨头都在积极布局车载语音生态。此前，苹果已经逐步向包括 ChatGPT、Claude、Grok 以及 Perplexity 在内的多家第三方 AI 助手开放了 CarPlay 的语音功能。
与此同时，谷歌自身的动作也在全面加速。除了本次正式登陆苹果 CarPlay 之外，Gemini 的语音模式在上个月就已经率先接入了谷歌的 Android Auto 以及内置 Google 服务的各类汽车，进一步完善了其在汽车智能座舱领域的全平台布局。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
车载人工智能领域的竞争格局正在迎来新的融合。近日，谷歌正式宣布将旗下的 Gemini AI 应用全面接入苹果的 CarPlay 车载系统。这一进展意味着，全球范围内的 iOS 用户将陆续能够在汽车中控屏幕上直接启用 Gemini 的语音模式，通过免提对话的方式处理各类日常事务。
核心功能落地:车内语音免提与多设备数据互通
在实际的交互体验上，接入 CarPlay 后的 Gemini 语音模式将支持所有已上线语音模式的语言。最为便捷的是，用户的聊天记录将与 iPhone 上的 Gemini 应用保持实时同步，确保跨设备使用时的体验连贯。
在具体的驾驶和出行场景中，用户只需通过简单的语音指令，便可以轻松完成多项实用操作:
实时检索: 快速查询沿途的优质餐厅及周边服务信息。
邮件处理: 自动总结未读邮件的核心内容，并支持口述起草相应的回复。
车载端生态加速普及:各大 AI 助手集体入驻
随着人工智能向汽车座舱的全面渗透，各大科技巨头都在积极布局车载语音生态。此前，苹果已经逐步向包括 ChatGPT、Claude、Grok 以及 Perplexity 在内的多家第三方 AI 助手开放了 CarPlay 的语音功能。
与此同时，谷歌自身的动作也在全面加速。除了本次正式登陆苹果 CarPlay 之外，Gemini 的语音模式在上个月就已经率先接入了谷歌的 Android Auto 以及内置 Google 服务的各类汽车，进一步完善了其在汽车智能座舱领域的全平台布局。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
字节跳动计划数周内推出新款AI助手，布局智能体赛道
据彭博社11月11日报道，字节跳动计划在未来几周内推出一款类似 Meta Muse 的 AI 助手，进一步布局智能体赛道，并巩固其在 AI 视频生成领域的优势。此举也是字节跳动加快追赶美国顶尖 AI 实验室的重要举措，公司目标是在未来三年左右缩小与行业领先者的技术差距。
知情人士透露，字节跳动联合创始人张一鸣近日在一次面向 AI 团队的全员会议上，向研究人员、工程师及相关支持人员介绍了这一计划，并明确后续工作重点。张一鸣表示，字节跳动有能力在 AI 前沿领域与 Anthropic、OpenAI 等企业竞争，但要真正达到这些公司的技术水平，可能至少还需要等到2029年或2030年。
据悉，新款 AI 智能体将承担与 Meta 于今年9月推出的 Muse 类似的角色。Muse 将 Meta 长期积累的 AI 研究成果整合为语音交互助手，并配备动画虚拟形象，可协助用户完成多种任务，上线后在美国市场获得了较好反响。字节跳动此次布局，意味着其正从生成式 AI 产品进一步向具备任务执行能力的智能体方向拓展。
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据彭博社11月11日报道，字节跳动计划在未来几周内推出一款类似 Meta Muse 的 AI 助手，进一步布局智能体赛道，并巩固其在 AI 视频生成领域的优势。此举也是字节跳动加快追赶美国顶尖 AI 实验室的重要举措，公司目标是在未来三年左右缩小与行业领先者的技术差距。
知情人士透露，字节跳动联合创始人张一鸣近日在一次面向 AI 团队的全员会议上，向研究人员、工程师及相关支持人员介绍了这一计划，并明确后续工作重点。张一鸣表示，字节跳动有能力在 AI 前沿领域与 Anthropic、OpenAI 等企业竞争，但要真正达到这些公司的技术水平，可能至少还需要等到2029年或2030年。
据悉，新款 AI 智能体将承担与 Meta 于今年9月推出的 Muse 类似的角色。Muse 将 Meta 长期积累的 AI 研究成果整合为语音交互助手，并配备动画虚拟形象，可协助用户完成多种任务，上线后在美国市场获得了较好反响。字节跳动此次布局，意味着其正从生成式 AI 产品进一步向具备任务执行能力的智能体方向拓展。
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Anthropic 为 Claude API 新增按消息调整 effort 的 Beta 功能：在消息中插入一条空内容的 system 消息，并设置新的 output_config.effort，即可在对话中途改变后续回答的努力等级，无需改动顶层配置，提示缓存仍可命中。新等级从下一条带新输入的用户消息起生效。
该功能需携带 beta 头 mid-conversation-output-config-2026-07-01，支持 Fable 5.2、Opus 5.5、Sonnet 5.5、Haiku 5.5 等多个模型及 Amazon Bedrock、Google Cloud、Azure 等平台。
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告别冗长文本！谷歌发布 Gemini Decisions API：单次前向传递打分，端到端延迟压至 150 毫秒
人工智能技术的演进正在从单纯的“生成内容”加速向“高效决策”转变。谷歌近日正式推出了全新的 Gemini Decisions API，这是一个由其底层的 Gemini Decision1模型驱动的全新端点，旨在帮助人工智能智能体在日常运行中做出极速的预设决策，彻底省去了传统模式下生成冗长文本回复的繁琐过程。
核心功能与运行机制:单次前向传递实现高效评分
在底层技术架构上，Gemini Decision1与传统大模型的运行方式有着本质区别。该模型不会采用逐个 Token 生成回复的方式，而是在单次前向传递中直接对预设的选项进行综合评分，最终返回对应的概率和置信度分数。
得益于这一高效的设计，该接口的端到端延迟被大幅压制在150到250毫秒之间，能够满足智能体在高频交互场景下的实时响应需求。
在具体的输入与调用形态方面，Gemini Decisions API 展现出了极强的多模态处理能力。开发人员可以针对包含文本、图像、音频、视频和 PDF 在内的共享多模态输入，在单次 API 调用中评估多达1000个独立问题。具体支持的调用形式包括:
快捷的“是或否”检查。
最多包含255个选项的多选题。
基于预设评分标准的打分请求。
普惠定价与应用前景
在价格策略方面，谷歌为该 API 制定了极具竞争力的标准:每百万输入 Token 的收费仅为0.10美元。
业内分析人士指出，随着大模型在各行各业的深度嵌入，智能体在后台执行复杂工作流时，往往需要进行大量的轻量级判断与路线选择。Gemini Decisions API 的推出，通过跳过文本生成的中间环节，不仅大幅降低了计算成本与响应延迟，也为构建更加流畅、反应迅速的复杂 AI 智能体应用提供了坚实的底层基础设施。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
人工智能技术的演进正在从单纯的“生成内容”加速向“高效决策”转变。谷歌近日正式推出了全新的 Gemini Decisions API，这是一个由其底层的 Gemini Decision1模型驱动的全新端点，旨在帮助人工智能智能体在日常运行中做出极速的预设决策，彻底省去了传统模式下生成冗长文本回复的繁琐过程。
核心功能与运行机制:单次前向传递实现高效评分
在底层技术架构上，Gemini Decision1与传统大模型的运行方式有着本质区别。该模型不会采用逐个 Token 生成回复的方式，而是在单次前向传递中直接对预设的选项进行综合评分，最终返回对应的概率和置信度分数。
得益于这一高效的设计，该接口的端到端延迟被大幅压制在150到250毫秒之间，能够满足智能体在高频交互场景下的实时响应需求。
在具体的输入与调用形态方面，Gemini Decisions API 展现出了极强的多模态处理能力。开发人员可以针对包含文本、图像、音频、视频和 PDF 在内的共享多模态输入，在单次 API 调用中评估多达1000个独立问题。具体支持的调用形式包括:
快捷的“是或否”检查。
最多包含255个选项的多选题。
基于预设评分标准的打分请求。
普惠定价与应用前景
在价格策略方面，谷歌为该 API 制定了极具竞争力的标准:每百万输入 Token 的收费仅为0.10美元。
业内分析人士指出，随着大模型在各行各业的深度嵌入，智能体在后台执行复杂工作流时，往往需要进行大量的轻量级判断与路线选择。Gemini Decisions API 的推出，通过跳过文本生成的中间环节，不仅大幅降低了计算成本与响应延迟，也为构建更加流畅、反应迅速的复杂 AI 智能体应用提供了坚实的底层基础设施。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
谷歌发布 Gemini Decisions API，基于新模型 Gemini Decision 1，面向工具选择、策略检查、模型路由等封闭式决策。它支持文本、图像、音频、视频和 PDF，单次最多可对 1000 个问题打分，返回概率与置信度，端到端延迟约 150-250 毫秒。
定价为每百万输入 tokens 0.10 美元，输出 token 不收费，据称比 Gemini 3.5 Flash-Lite 方案便宜近 5 倍；现已在 Google AI Studio 提供。
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艺术家森万里子在回顾展中用 Claude 编写动画代码
艺术家森万里子使用 Claude 编写计算机生成动画的代码，该动画作为新视频装置在其回顾展《All That Shines》中展出。
内容详情 · 原文链接
via AI情报局 | 全球 AI 动态简报 - Telegram Channel
艺术家森万里子使用 Claude 编写计算机生成动画的代码，该动画作为新视频装置在其回顾展《All That Shines》中展出。
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未来十年的建议
今天看到 X 上一个点，让 AI 给出未来十年的建议。
我试下了我本地的 claude code，codex，kimi，DeepSeek，Grok，Antigravity 等 Agent 给出的建议，分别如下。
提示词：给出你对未来十年的建议，十条就好，不要解释。
Opus 5.5：
1. 把 AI 当作日常的思考伙伴，同时守住自己的判断力。
2. 打造个人品牌和自己能掌控的渠道，不把命运交给单一平台。
3. 持续输出，用作品代替简历。
4. 身体是第一资产，坚持运动和睡眠。
5. 守住现金流，远离高杠杆和看不懂的投资。
6. 少做而深做，长期专注一两件真正重要的事。
7. 建立可复利的系统：知识库、工作流、自动化。
8. 跟少数聪明且善良的人长期合作。
9. 保持好奇，每年至少认真学会一项新技能。
10. 留出时间陪伴家人，过一段不被效率绑架的生活。
GPT-6-Astra：
1. 把身体当作未来十年最重要的资产。
2. 持续使用 AI，把判断力练成自己的核心能力。
3. 建立个人品牌，让信任随时间积累。
4. 掌握直接触达用户的渠道，降低对单一平台的依赖。
5. 多做能持续产生价值的作品、产品和生意。
6. 保留现金储备，让自己有拒绝和重来的底气。
7. 定期学习陌生领域，避免经验变成偏见。
8. 珍惜家人和少数可靠的朋友，主动投入时间。
9. 用小成本试错，用真实反馈决定是否加码。
10. 想清楚自己要怎样生活，再决定追逐什么。
Kimi 3.1 Pro：
1. 把 AI 变成核心能力，但不把判断力外包。
2. 深耕一项能穿越周期的专业技能。
3. 持续学习，定期更新自己的知识与工具。
4. 把健康放在优先级最高的一档。
5. 控制负债，保留现金，坚持长期稳健投资。
6. 持续积累作品、口碑和可信赖的个人品牌。
7. 经营少数高质量关系，远离长期消耗你的人。
8. 保持独立思考，主动管理信息输入。
9. 增强抗风险能力，不给人生留单点故障。
10. 做长期有复利的事，不被短期噪声牵着走。
其他 Grok，Agy，DeepSeek 等也测了下，但是纯文字文章放不下了，但是整体都大差不差。
我看完之后，非常认同，这可能是我第一次见各种 AI 如此达成一致的情况了。
不知道诸位怎么看？
via 掘金人工智能本月最热 (author: stormzhangV)
今天看到 X 上一个点，让 AI 给出未来十年的建议。
我试下了我本地的 claude code，codex，kimi，DeepSeek，Grok，Antigravity 等 Agent 给出的建议，分别如下。
提示词：给出你对未来十年的建议，十条就好，不要解释。
Opus 5.5：
1. 把 AI 当作日常的思考伙伴，同时守住自己的判断力。
2. 打造个人品牌和自己能掌控的渠道，不把命运交给单一平台。
3. 持续输出，用作品代替简历。
4. 身体是第一资产，坚持运动和睡眠。
5. 守住现金流，远离高杠杆和看不懂的投资。
6. 少做而深做，长期专注一两件真正重要的事。
7. 建立可复利的系统：知识库、工作流、自动化。
8. 跟少数聪明且善良的人长期合作。
9. 保持好奇，每年至少认真学会一项新技能。
10. 留出时间陪伴家人，过一段不被效率绑架的生活。
GPT-6-Astra：
1. 把身体当作未来十年最重要的资产。
2. 持续使用 AI，把判断力练成自己的核心能力。
3. 建立个人品牌，让信任随时间积累。
4. 掌握直接触达用户的渠道，降低对单一平台的依赖。
5. 多做能持续产生价值的作品、产品和生意。
6. 保留现金储备，让自己有拒绝和重来的底气。
7. 定期学习陌生领域，避免经验变成偏见。
8. 珍惜家人和少数可靠的朋友，主动投入时间。
9. 用小成本试错，用真实反馈决定是否加码。
10. 想清楚自己要怎样生活，再决定追逐什么。
Kimi 3.1 Pro：
1. 把 AI 变成核心能力，但不把判断力外包。
2. 深耕一项能穿越周期的专业技能。
3. 持续学习，定期更新自己的知识与工具。
4. 把健康放在优先级最高的一档。
5. 控制负债，保留现金，坚持长期稳健投资。
6. 持续积累作品、口碑和可信赖的个人品牌。
7. 经营少数高质量关系，远离长期消耗你的人。
8. 保持独立思考，主动管理信息输入。
9. 增强抗风险能力，不给人生留单点故障。
10. 做长期有复利的事，不被短期噪声牵着走。
其他 Grok，Agy，DeepSeek 等也测了下，但是纯文字文章放不下了，但是整体都大差不差。
我看完之后，非常认同，这可能是我第一次见各种 AI 如此达成一致的情况了。
不知道诸位怎么看？
via 掘金人工智能本月最热 (author: stormzhangV)
