AI快讯

7月15日，光象科技宣布完成累计数亿元天使轮融资，投资方包括红杉中国、高瓴创投、IDG资本等。本轮融资将用于物理原生基座模型的研发及商业化落地。该模型旨在通过模拟真实物理世界，为机器人、自动驾驶等领域提供更精准的AI能力。光象科技成立于2023年，核心团队来自清华、北大及全球顶尖AI实验室。其物理原生基座模型不同于传统基于数据的AI模型，而是直接从物理定律出发，通过自监督学习理解物体运动、力学交互等底层规律。这一技术路径有望大幅提升AI在复杂环境中的泛化能力。据创始人兼CEO张明介绍，目前模型已在工业机器人抓取、无人车避障等场景中验证，成功率较传统方法提升30%以上。公司计划明年推出首个商用API，并开放部分模型权重供学术研究使用。

近日，AI眼镜市场迎来规模化放量周期，行业增长势头显著。据IDC数据显示，全球智能眼镜市场同比增速高达130.1%，中国市场以23.5%的增长率位列全球第三，预计今年全球智能眼镜出货量将达到2368.7万台。然而，市场热度攀升的同时，产品体验的硬伤也日益凸显。希鸥网观察到，发热明显、续航偏短、视觉识别与实时翻译延迟等问题，成为制约用户留存与行业进阶的核心痛点。这些问题根源在于尚未成熟的专用芯片体系。行业早期，为快速抢占市场，大量中小整机厂商直接采用中端手机SoC进行裁剪适配，但手机芯片的设计逻辑与AI眼镜狭小机身、被动散热等环境相悖，直接导致三大终端体验缺陷。在具体体验上，高负载工况下发热问题尤为突出。手机SoC在运行本地大模型推理等任务时，功耗瞬间飙升至数瓦级别，而AI眼镜镜腿结构极简，无主动散热结构，持续运行30分钟后，镜腿贴肤区域温度普遍突破48至52摄氏度，远超穿戴设备39摄氏度的舒适安全阈值。此外，AI核心功能运行延迟过高，本地翻译、视觉识别延迟超过百毫秒，画面拖影、字幕滞后成为通病。整机续航同样无法满足全天候佩戴需求。当前主流一体式带屏AI眼镜电池容量仅150至300毫安时，在开启语音唤醒、摄像头待机等常规场景下，单次续航仅能维持2至4小时。若厂商试图通过扩容电池提升续航，又会增加整机重量，多数产品突破50克，长时间佩戴产生明显压坠感，这也是行业公认的算力、轻薄、续航“不可能三角”的直接体现。在产业链层面，AI眼镜整机系统由主控SoC、ISP图像信号处理器、显示驱动芯片、电源管理芯片及存储芯片五类核心芯片协同驱动。主控SoC面临算力与功耗的核心矛盾，跑本地多模态大模型至少需要4至6TOPS算力，高负载运行时芯片功耗可冲至300毫瓦左右。显示驱动芯片则面临高像素密度、微尺寸驱动带来的画面拖影、色彩不均等问题。电源管理芯片需解决双镜腿电池充放电不均衡的行业痛点。希鸥网认为，AI眼镜行业正从规模放量转向体验升级，底层芯片产业链的技术成熟度与供给稳定程度，将直接决定行业长期发展速度。当前，供应链面临AI服务器产业挤占晶圆代工产能、微显示驱动芯片产能不足等外部难题，同时行业存在单颗高集成一体化SoC与多芯片异构拆分两条路线，各有优劣。未来，只有全面突破核心技术门槛，才能推动行业从“有量”到“提质”的升级，满足消费者对智能穿戴设备的更高期待。

7月4日，阿里旗下千问APP内发布“下线提醒”，称千问智能体功能与服务将于2026年7月15日正式下线，下线后用户将无法继续访问相关智能体配置及历史对话记录。千问表示，需保存相关内容可以在下线前及时完成备份，并通过复制、截图、导出对话等方式保存智能体配置信息及重要对话记录，智能体下线后将依据法律法规对相关数据进行删除。

7月4日，豆包发布《豆包智能体功能下线通知》，称由于产品功能调整，智能体功能将于2026年7月15日下线。豆包公告，功能下线后，仍可在一段时间内查看并自行保存智能体信息及历史对话数据。今年10月15日后，豆包将根据《隐私政策》对智能体相关数据进行处理，后续将无法在豆包内查看或恢复。如有重要内容，建议通过截图或分享导出文本的方式提前完成备份。此外，字节跳动旗下的猫箱APP可创建新的智能体、开启对话服务，如有需要，后续可在猫箱APP开启智能体新体验。

英伟达近日发布了NeMo Curator，这是一个专为大型语言模型（LLM）训练设计的数据清洗和准备工具。它利用GPU加速技术，能够高效处理大规模数据集，显著提升数据预处理效率。NeMo Curator支持多种数据源，包括网页文本、PDF和代码库，并提供了去重、过滤和质量评估等功能。该工具旨在帮助企业和研究机构更快速地构建高质量的训练数据集，从而优化AI模型的性能。英伟达表示，NeMo Curator已在其内部训练中使用，未来将开源，以推动AI社区的发展。

随着人工智能技术的飞速发展，大量新术语和行话涌入公众视野。为了帮助读者快速掌握核心概念，TechCrunch发布了2026年度AI术语指南，系统梳理了从“幻觉”到“对齐”等关键词汇的定义与使用场景。该指南涵盖了大语言模型、生成式AI、强化学习等领域的专业术语，不仅解释了技术原理，还提供了实际应用中的常见误解与注意事项。例如，“AI幻觉”指模型生成看似合理但实际错误的信息，而“对齐”则涉及如何确保AI系统的目标与人类价值观一致。这份词汇表被视为理解当前AI生态的入门必备工具。

OpenAI近日发布了GPT-4o的最新版本，该版本在性能与安全性方面均有显著提升。新版本在多项基准测试中表现优异，特别是在逻辑推理、代码生成和多模态任务上，准确率提高了约15%。此外，新模型还增强了对抗性输入的处理能力，减少了有害输出的风险。OpenAI表示，该更新基于用户反馈和安全测试结果，旨在提供更可靠、更安全的AI体验。开发者现可通过API访问新版本，企业用户也将陆续获得升级。这一发布进一步巩固了GPT-4o在AI领域的领先地位，并为未来更复杂的应用场景奠定了基础。

近日，Kubernetes 社区正式发布了 v1.31 版本，该版本在安全性和可扩展性方面进行了显著增强。新特性包括对 Pod 安全策略的改进，引入了更灵活的准入控制机制，以及优化了集群自动扩缩容功能，以应对大规模部署场景。此外，v1.31 还提升了网络插件的兼容性，并改进了对 Windows 节点的支持，进一步拓宽了 Kubernetes 的适用范围。社区表示，此版本旨在为企业用户提供更稳定、更安全的容器编排体验。

据彭博社记者马克·古尔曼报道，苹果正在加速推进其混合现实头显设备的研发，预计将于2023年正式发布，定价超过2000美元。该设备将同时支持增强现实（AR）和虚拟现实（VR）功能，搭载M2芯片和16GB内存，并配备超过10个摄像头。古尔曼指出，苹果对该设备寄予厚望，计划在发布后一年内销售约100万台。然而，高定价和尚未明确的杀手级应用可能成为其市场推广的挑战。苹果还为其开发了专用的操作系统和App Store，以构建完整的生态体系。

OpenAI今日正式推出GPT-4o mini模型，作为GPT-4o的轻量级版本，旨在以更低成本提供接近旗舰模型的性能。GPT-4o mini在MMLU基准测试中得分82%，优于GPT-4的81.5%，且价格仅为每百万输入token 15美分、输出60美分，比GPT-4o便宜约60%。该模型支持文本和视觉输入，未来将扩展至图像、视频和音频，上下文窗口为128K token，知识截止日期为2023年10月。OpenAI表示，GPT-4o mini将取代GPT-3.5 Turbo，成为开发者更经济的选择，即日起在ChatGPT免费版、Plus和Team订阅中可用，企业版将于下周上线。