搜索“多模态”

新增了一款13.8英寸OLED MacBook。 据《华尔街日报》报道，美国企业界正在裁撤只管理少数几个人的“微型团队”经理，Uber、英特尔、谷歌等公司都在精简组织架构。 微软的Xbox将从11月起对Game Pass的每月云游戏时长设限——Ultimate为15小时，Premium为10小时，Essential为5小时——理由是成本上升。 据报道，由杰夫·贝索斯支持的Slate预计其精简版24,950美元电动皮卡最早将于2026年12月开始首批交付。 维基百科背后的非营利组织维基媒体基金会的200多名美国员工以158票对14票投票决定加入美国通信工人协会。 继特朗普的行政命令之后，苹果地图加入谷歌地图的行列，在美国用户的地图上将安大略湖重新标注为“美国湖”。 汉堡正着手禁止在公共交通和游泳池使用智能眼镜，而挪威正在考虑在全国范围内实施更严格的限制。 法国AI生物科技公司Owkin签署了一项许可协议，授予勃林格殷格翰使用其K Pro“AI科学家”和多模态患者数据的权限，以帮助发现药物。 Rowan、Zach、Shubham、Jennifer和Nate——The Rundown编辑团队

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30 年间部署的下一代月球和火星巡视器，标志着向集成资源勘探与原位利用的决定性转变”。但考虑到（相对而言）收集和发布的数据量极少，太空机器人数据集极其难以获得，而确实存在的数据集“以极度稀缺和频繁的质量不连续为特征”。在这里，AI 驱动的世界模型的进步或许能够缓解数据干旱。还有哪些重大挑战？ 微重力环境下的机器人资源获取：这里需要更好的模拟器，即“动量感知、多模态架构，旨在将表面交互与重力依赖解耦”。 太空采矿的基础模型：“未来的系统必须从脚本化协议转向具身地质智能，”他们写道。“将几何-语义建图与预测性材料响应相结合的世界模型，可以通过预测性的行动前评估来支持主动感知和长时程任务规划”。 太空采矿自主性的仿真与验证：“微重力、真空、热循环、辐射，以及风化层的黏聚性、静电和流化等行为，很少被同时复现，”他们写道。“未来的工作应建立一个闭环验证生态系统，将仿真、地面模拟和地外部署连接起来” 危机期间的消息：[2027年：某位用户在其所在国家爆发热战的那几个月里写给语言模型的笔记记录] 假设你身处一个国家，那里正在打仗，而你认为情况会变得非常糟糕。你要如何为此做准备？我住在一栋普通的房子里

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个智能体”。 智能体开始相互交谈。 智能体使Artifactory过载，导致一次服务中断。“OpenAI撤销了泄露的凭据，删除了消息，修补了零日漏洞，并向供应商报告了该漏洞。” 智能体攻击OpenAI自身的基础设施，最终在Artifactory中获得远程代码执行能力。“特别是，智能体持续利用留言板共享凭据、技术和进展，并且能够有效利用其并发性和并行性来相当快速地推进。” 内部： CBRN和攻击性网络安全等两用领域 广泛的滥用集合，涵盖在智能体、工具使用场景中对有害内容和行为的直接请求 多模态内容评估，即“在17种语言以及文本、图像和音频输入中，用与有害提示配对的良性相似提示测试模型” 外部： 通过Scale AI进行一般滥用测试 通过Handshake AI进行弱势用户交互测试 通过FAR.AI进行CBRN和网络安全测试 通过Apollo Research进行失控行为测试 微调： “针对Inkling和Inkling-Small的微调变体，优化为遵从而非拒绝有害请求——并对它们运行了我们的两用评估。”“仅助人变体在CBRN和网络任务上没有提供新的提升，并且与现有开放权重模型保持相当。”

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示，2025 年中国工业具身智能机器人市场规模约为 57.4 亿元，其中以工业机器人为载体的具身智能应用市场规模约 36.2 亿元，成为当前产业商业化落地的主要方向。随着产业竞争从机器人本体性能逐步转向模型、数据、工程化和场景落地能力的综合竞争，工业具身智能机器人正在成为智能制造发展的重要方向。 工业具身智能机器人是指面向工业生产环境，通过融合人工智能模型、多模态感知系统、机器人控制系统与机器人本体，使机器人具备感知、学习、决策与执行等能力闭环，并能够在真实工业场景中完成自主作业任务、与人员及生产设备进行交互的智能机器人系统。 IDC 数据显示，2025 年，中国工业具身智能机器人市场进入商业化加速阶段，整体市场规模约为 57.4 亿元。当前市场主要以多形态机器人为载体，通过对工业生产线和制造工位进行智能化升级，实现感知、学习、决策和执行能力融合，推动制造场景向更加柔性化、自主化方向发展。 IDC 数据显示，2025 年以工业机器人为载体的具身智能应用市场规模约为 36.2 亿元，占据当前市场主体地位。主要包括协作机器人、复合（移动操作）机器人、多关节机器人等。该类机器人依托成熟工业基

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，模型能像私人秘书一样帮你完成这些日常核算工作。 面向真实的办公场景，Ling-3.0-flash 能够基于 Office MCP 接口，由 AI 直接读取并排版 Word 提案（调整格式并生成目录），同时核算 Excel 财务数据（处理 SUMIF 公式与透视表汇总），最终输出规范文档与 PDF 滚动长图。 过程中表现出了 Ling-3.0-flash 对多模态文档解析、Office API 精细控制与自动化长程执行的稳定性。 批量美学网页生成 大模型不仅是代码工具，更是设计大师。即使没有任何图片素材，Ling-3.0-flash 只凭代码，就能批量为你搭建出极具视觉冲击力的前卫艺术网页。 Ling-3.0-flash 批量生成了数个现代设计流派页面（含包豪斯、波西米亚、酸性设计等，包含 Easy 到 Hard 渐进难度），在不依赖外部图片的前提下，纯靠 CSS 渐变、SVG 路径和排版布局还原流派质感。 不同风格的页面生成展现出了 Ling-3.0-flash 对视觉流派设计的理解力、极高质量的前端代码批量生成与无图美学排版能力。 网页版黑白极简电子琴与合成器 如果你需要一个多媒体

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g-flash-omni-2.0，基于 Ling-2.0（MoE 架构，100B-A6B）架构训练。相比之前发布的 Preview 版本，Ming-flash-omni-2.0 实现了全模态能力的代际跃迁，无论是在复杂的视觉理解、充满情感的语音交互，还是极具创意的图像编辑上，Ming-flash-omni-2.0 的实测表现均已跻身开源领先水准。 长期以来，多模态大模型领域存在一个难题：通用的“全模态大模型”（Omni-MLLMs）往往在特定领域的表现不如“模态专用大模型”（Specialist MLLMs）。Ming-omni 系列的研发初衷，正是为了填补这道鸿沟。从 Lite 版本到 Flash Preview，我们验证了模型规模对性能的提升作用；而从 Preview 到如今的 2.0 版本，我们通过海量数据的精细化打磨，进一步触达了性能的天花板。Ming-flash-omni-2.0 的诞生证明了：一个统一架构的全模态模型，完全可以既是博学的通才，又是特定模态的专家。 2. 特色能力 Ming-flash-omni-2.0 兼具领先的通用泛化性能与深度的领域专长，特别是在视觉百科

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50万美元，净亏损为4.65亿美元。其变现方式包括订阅服务、基于token的应用内购买、线上营销服务以及按使用量计费的企业级API服务。来源：第一财经 智谱冲刺港股“大模型第一股”，估值244亿 智谱通过港交所聆讯，冲刺港股“大模型第一股”。智谱成立于2019年6月，是中国最大型的独立通用大模型开发商、中国第二大整体通用大模型开发商。其MaaS平台提供语言、多模态、智能体、代码四类模型，支持本地化和云端部署。2025年11月，智谱日均token消耗量达4.2万亿，已为约8000万台设备提供支持。来源：智东西 英伟达新模型NitroGen能打遍几乎所有游戏 英伟达开源通用游戏AI模型NitroGen，模型能通过观看游戏画面直接生成手柄操作信号，支持跨1000余款不同类型游戏的零样本游玩。模型基于4万小时游戏视频数据集训练，采用为机器人设计的GR00T架构，具备强大的跨游戏泛化能力。来源：机器之心 12月19日·周五 扣子编程，开启免费公开测试 在火山引擎Force大会上，扣子开发平台正式升级为“扣子编程”并开启免费公开测试。此次升级标志着平台从AI应用搭建工具转型为赋能开发者创造力的平台

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标，不同师傅、不同批次判断常有差异。而且人工看货耗时长，实验室理化检测前处理复杂、等待时间以小时甚至天计算，而药材交易却是批量、多批次、高频次的现场作业，人工看货影响工作效率。 中药材品种多、来源广，真伪难分、优劣难辨，叠加流通链条长、全程溯源难等问题，标准化建设不够和高级别循证证据不足仍是问题，“标准不少、用得不多”的现象普遍存在。 这套智能检测设备以专属多模态AI大模型为主导，融合工业视觉、高光谱分析和X光穿透成像三大技术。工业视觉识别形态、色泽和纹理，辅助发现外观异常及表面异物；高光谱分析为成分含量估测、品质分级和真伪鉴别提供参考；X光透视内部，识别空洞、虫蛀等结构异常。3类信号一并交给大模型，大模型“阅读”大量合格与掺伪样本，可综合判断中药材优劣。 设备进行单样检测只需几十秒，无需复杂制样。药材到货，取样入舱即出结果——入库质检据此判断有无掺伪、变质，不合格当场拒收，不必空等；产线上随机抽样，混入伪品、出现霉变及时预警，避免整批报废；交易市场收药当场测，买卖双方同步看到结果，减少“凭经验看货”带来的纠纷。 天津现代创新中药科技有限公司高级经理刘长青介绍，该设备综合检测准确率可达

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