快科技2月20日消息，今年春晚，宇树科技携机器人第三次登陆舞台，带来《武BOT》精彩表演。 与前两次相比，宇树科技的人形机器人明显有了很大提升，观众直呼过瘾。 近日，王兴兴在卫诗婕的播客节目中，详解了宇树机器人三登春晚的台前幕后。 对话中，当被问到“现在机器人发展的技术阶段是否就如一个10岁的孩子甚至更小？”时，王兴兴表示：“对，还是非常接近的。” 他表示，目前大家可以看到机器人每年都有持续的技术进步，但真正等大规模的应用，确实还需要一些时间。 “但这个时间如果快的话，可能3至5年，慢的话应该绝对不会超过10年。”

在智能手机高度普及的今天，无线充电技术早已从实验室走向大众生活。从咖啡馆的公共充电板到家庭桌面上的无线充电座，这项技术正以“无感化”的体验重塑充电习惯。然而，许多用户发现，尽管手机支持无线充电，实际充电功率却常停留在5W左右，与有线快充动辄数十瓦的功率形成鲜明对比。这种“慢充”现象背后，是无线充电协议的复杂生态与技术演进逻辑。 Qi协议：无线充电的“通用语言” 作为全球应用最广泛的无线充电标准，Qi协议由无线充电联盟（WPC）于2010年制定，其名称源自中文“气”，寓意能量流动的无形与自然。Qi协议采用电磁感应技术，通过发射端线圈与接收端线圈的磁场耦合实现能量传输。当充电底座通电时，线圈产生交变磁场，手机接收端线圈感应出电流，经整流电路转换为直流电为电池充电。这一过程如同在两个线圈间搭建“能量桥梁”，其效率取决于线圈对齐度、磁场强度及材料特性。 Qi协议的功率覆盖从基础5W到扩展15W，满足不同场景需求。早期5W标准（BPP，Basic Power Profile）主要针对手表、耳机等小型设备，如苹果AirPods、华为WATCH GT系列均采用此协议。随着智能手机快充需求增长，Qi 1.2版本引入增强功率配置（EPP，Enhanced Power Profile），支持5W-15W动态调节，适配手机、平板等大功率设备。例如，三星Galaxy系列、小米旗舰机通过EPP协议可实现10W-15W无线快充，而iPhone 8及以上机型在搭配MagSafe充电器时，也能达到15W峰值功率。 Qi协议的核心优势在于兼容性与安全性。其过压、过热保护机制可防止充电异常，而加密鉴权功能（Qi 1.3版本引入）确保只有认证设备才能充电，避免安全隐患。据行业统计，Qi协议已占据全球消费电子无线充电市场超80%份额，成为公共场所（如机场、酒店）充电设施的默认标准。然而，Qi协议的开放性也带来效率限制：为兼容不同设备，其磁场强度、线圈间距等参数需妥协设计，导致能量传输损耗较高，实际充电功率常低于标称值。 私有协议：厂商的“性能竞赛” 在Qi协议奠定互通基础的同时，手机厂商为追求更高充电效率，纷纷开发私有协议，形成“协议孤岛”。这些协议通过定制化设计优化能量传输路径，但牺牲了跨品牌兼容性。 苹果MagSafe技术通过磁吸设计解决无线充电的核心痛点——线圈对齐。传统无线充电需手动调整设备位置，稍有偏移即导致功率下降；而MagSafe在充电器与手机背部嵌入磁铁，吸附时自动精准对齐，减少能量损耗。iPhone 12及以上机型支持MagSafe 15W快充，但需搭配苹果认证充电器（第三方兼容器常限至7.5W）。这种“闭环生态”虽提升用户体验，却增加了配件成本。 安卓厂商在私有协议上更激进，功率突破成为主要方向。华为超级无线快充功率达80W，小米疾速闪充达50W，均需专用充电座实现。这些协议通过提高电压、优化线圈材料及散热设计，将无线充电效率提升至接近有线水平。例如，华为P60 Pro采用双线圈设计，支持多角度充电；小米13 Ultra通过定制芯片实现动态功率调节，充电过程中实时匹配最佳参数。 然而，私有协议的“高墙”也带来用户体验痛点。不同品牌设备需配备专属充电器，跨品牌充电时功率骤降甚至无法使用。这种“一设备一充电器”模式与环保理念背道而驰，也增加了用户经济负担。 总结 面对无线充电协议的“诸侯割据”，用户需在兼容性与性能间权衡。若追求通用性，Qi认证充电器是首选，其覆盖大部分手机、耳机及公共充电设施；若追求快充体验，需根据设备型号选择同品牌私有协议配件（如iPhone选MagSafe，安卓选原厂高功率充电器）。 (11331511)

快科技2月20日消息，据媒体报道，在2026年春晚《武BOT》以震撼表演刷屏之后，宇树科技创始人王兴兴给出了清晰的答案：“宇树最大的对手从来不是同行，而是自己。‘超越宇树’的本质，是拒绝重复、持续突破技术边界，最终让前沿技术落地真实场景，创造真正的产业价值。” 2025年春晚，宇树G1人形机器人凭借《秧BOT》的舞蹈表演圈粉无数，成为科技与艺术融合的年度记忆。但当外界普遍预期宇树将在2026年延续舞蹈路线时，王兴兴却选择主动“破局”——将表演形式从“跳舞”转向难度更高的“武术”。 这一选择背后，是对自我的极致挑战：团队遍寻全球武术招式，提炼出数十个高难度动作，转化为机器人可精准执行的程序。 同时将参与表演的机器人数量从16台增至24台，让规模与复杂度同步升级，最终呈现出一场刚柔并济、行云流水的视觉盛宴。 王兴兴坦言：“去年能做好的事，今年再做就是倒退。要超越自己，就必须跳出舒适区，主动制造挑战。” 技术，是宇树突破边界的底气，也是“超越自己”的核心支撑。在《武BOT》背后，是宇树在三大核心能力上的全球性跃升： 在高速跑位方面，机器人移动速度从2025年的慢走提升至4米/秒，首次实现了人形机器人的高速集群跑位。这不仅是视觉上的冲击，更为未来工厂集群作业、高速物流搬运等场景打下基础。 在极限动作方面，团队攻克了物理与力学的重重难关，让机器人完成单脚连续空翻、两步蹬墙后空翻、大回旋七周半等此前难以实现的动作。 其中“两步蹬墙”动作，从最初只能踩一步，到经过上千次优化实现两步腾空，真正诠释了“突破极限”的含义。 在集群控制方面，24台机器人无需人工实时干预，依靠机载传感器实现实时感知、自主定位、自动纠偏，动作同步误差控制在0.1秒以内。 这背后是宇树自研的高并发集群控制系统与AI融合定位算法，结合激光雷达与仿生视觉技术，构筑起独特的技术壁垒。 对于王兴兴而言，宇树的超越并非“单点突破”，而是“底层逻辑的坚守与升级”。他始终强调：运动能力是具身智能的“先决条件”。人形机器人必须先练好“身体”，才能谈“大脑”的进化。 基于这一逻辑，宇树坚持“硬件+算法”双轮驱动。在硬件层面，将机器人关节扭矩提升至360N·m，使动作更具力量感与稳定性；在算法层面，研发跨本体视觉-动作对齐大模型，让机器人能够快速学习、精准复刻复杂动作，做到“形神兼备”。 在王兴兴看来，春晚只是技术的“练兵场”，而非终点。“超越宇树”的真正落脚点，是让技术走出舞台、走进真实场景，最终实现商业化价值。这不仅是一家科技企业的自我进化，也为人形机器人的未来提供了更具想象力的方向。

人们还在津津乐道OpenAI和Anthropic两家公司的老板拒绝牵手，以至于握拳高举的滑稽画面，另一边，谷歌一个反手迭代了模型。 而且这次迭代，颇像是狼披上了羊皮——从模型后缀的数字序号看，这是谷歌最“小”的一次迭代，之前都是从Gemini 2.0到Gemini 2.5这样的迭代，这次从Gemini 3.0到Gemini 3.1Pro Preview。 但是这“.1”的迭代，进步得却不是一星半点。 谷歌CEO皮查伊（Sundar Pichai）表示，新代模型非常擅长处理“超级复杂的任务”。例如将复杂概念可视化、将数据综合成单一视图或者将创意项目变为现实。 姚顺宇也专门在X上发帖为Gemini 3.1 Pro Preview振臂，盛赞： “Gemini不仅仅是一个好模型，更好的模型正在以不可阻挡之势到来。” 需要注意的是，大约一周前，谷歌推出了“专用推理模式”Gemini 3 Deep Think，专为科学、研究、工程等复杂、开放式问题设计。 Demini 3 Deep Think是姚顺宇从Anthropic跳槽到谷歌DeepMind之后参与的第一个项目。 而如今的Gemini 3.1 Pro Preview和Gemini 3 Deep Think有千丝万缕的关系，官方表示“直接构建在Gemini 3 Deep Think的经验和技术之上”。相当于把Deep Think的核心推理提升技术“下放”到更广泛可用的Pro模型中。 01 Gemini 3.1 Pro Preview能做什么 既然这次新代模型的突出能力在处理“超级复杂”的任务，那么普通的对话放一边，谷歌的官方博文中，重点给出了几种示例秀肌肉。 第一，通过简单的提示词，创建SVG动画。 这个功能前代也有，但是对比之下进步明显。 比如提示词“生成一个SVG，描绘一只变色龙静静地坐在树枝上。让变色龙的眼睛跟随用户的鼠标光标在屏幕上移动。” Gemini 3 Pro生成的动画背景是单一的白色，变色龙也看起来很呆板，甚至一侧有两只眼睛。 Gemini 3.1 Pro生成的动画则有丰富的“深绿色丛林”背景，变色龙身体有黄色斑纹和圆点装饰，眼睛立体，腿部姿势自然弯曲。 再比如提示词“生成一个滑动切换开关的SVG，当鼠标悬停在太阳图标上时，将其变成发光的月亮，同时背景从明亮平滑渐变到黑暗。采用干净的扁平UI风格。” Gemini 3 Pro给出的动画虽然完成了任务，图标可以随鼠标变化，但是主图标单一，是一个缺角的圆形图案，用黄色代表白天，白色代表夜间。 Gemini 3.1 Pro生成的动画要复杂得多，白天是黄日白云，夜间是月牙繁星，两套图标丝滑变换。 总而言之，Gemini 3 Pro做的动画，让人想起多年前那个“学了三年动画”的梗。 而Gemini 3.1 Pro交付的SVG动画，已经达到了可以直接使用的效果。 第二，构建工程级别系统。 Gemini 3.1 Pro已经可以根据一段高复杂度的自然语言指令，直接生成一个集3D渲染、实时太阳星历计算、API异步拉取和物理光效于一体的完整交互系统，而不是简单页面demo。 谷歌给出的示例中，用户给出文字指令，Gemini 3.1 Pro生成了构建一个高保真、可交互的3D国际空间站（ISS）轨道追踪器。使用高分辨率的Blue Marble纹理贴图渲染一个精细的3D地球模型。 第三，生成交互式创意系统。 在另一个示例中，谷歌展示了Gemini 3.1 Pro编写的一个复杂的3D椋鸟群舞（murmuration）模拟。 它不仅生成视觉代码，还构建了一个沉浸式体验，用户可以通过手部追踪操控鸟群，并聆听根据鸟群运动变化的生成式配乐。 对于研究人员和设计师而言，这提供了一种强有力的方式来原型化感官丰富的界面。 第四，将文学主题转化为可运行的代码。 这个示例可能是普通人也最容易get到厉害之处的一个。 当被要求为艾米莉·勃朗特（Emily Brontë）的《呼啸山庄》（Wuthering Heights）打造一个现代个人作品集网站时，该模型并未简单地总结文本内容，而是基于小说的氛围与情绪进行推理，设计出一个简洁、当代感十足的界面，创建出一个捕捉主人公精神内核的网站。 抽象推理，这种能力的含金量不用多说。 02 到底有多强？ 新代模型免不了过一下刷榜这一步。 而“.1”的升级，获得了动辄倍数跃升的成绩。 根据谷歌官方博文放出的测试结果， 在ARC-AGI-2基准测试中，3.1 Pro的验证得分达到了77.1%。比3 Pro的推理性能提升了一倍以上。 这也符合3.1 Pro的示例，因为这个测试评估的是模型解决全新逻辑模式的能力。用人话说就是，抽象推理解谜的能力。 此外，在GPQA Diamond（科学知识测试）中，3.1 Pro得分94.3%；智能体类基准MCP Atlas上，得分69.2%；真实网络浏览与信息整合能力的基准BrowseComp上，得分85.9%。 这些成绩，均超过了Anthropic的Sonnet 4.6、Opus 4.6，以及OpenAI的GPT-5.2与GPT-5.3-Codex。 谷歌Gemini 3.1 Pro这次在ARC抽象推理和BrowseComp搜索任务上显著拉开差距，显示出明显的Agent倾向，而非单纯知识模型。 此外，专门做大模型基准测试与对比分析的第三方评测机构也发布了相关测试结果，大赞Gemini 3.1 Pro在构成Artificial Analysis Intelligence Index的10项评测中领先6项，相较于Gemini 3 Pro Preview在多项能力上显著提升，尤其是在推理与知识、代码能力以及降低幻觉方面进步最大。 而且，Gemini 3.1 Pro Preview保持较高的token效率。 运行完整Artificial Analysis Intelligence Index约需5700万token（比Gemini 3 Pro Preview多100万）。 这一token使用量低于其他在最大推理模式下运行的前沿模型，如Opus 4.6（max）和GPT-5.2（xhigh）。 结合更低的单token定价，Gemini 3.1 Pro Preview在前沿模型中具有成本优势，运行完整Intelligence Index的成本不到Opus 4.6（max）的一半，不过仍约为领先开源模型GLM-5的两倍。 03 能力翻倍价格不变 谷歌官方API定价显示，Gemini 3 Pro/3.1 Pro Preview的收费结构是按token计费的： 小于200k tokens时，每百万token输入约2美元，输出价格为4美元。大于200k tokens时，每百万token输入4美元，输出18美元。 在上下文缓存方面，根据提示词规模，每百万 token 收取 0.20 至 0.40 美元，外加每小时每百万 token 4.50 美元的存储费。 这个价格，整体上和Gemini自己的上一代3 Pro一致，但要是和 Anthropic Opus 系列比起来，还是相对便宜的。 Opus这类模型输入/输出单价能在$5/$25左右。 尤其是结合当下它在模型能力上相当突出，这个价格更显得极具竞争力。 不要忘了，谷歌这次发布的只是“预览（Preview）”，谷歌很快就会推出正式版。而“.1”的迭代，谷歌也是在暗示其只是小秀肌肉。 目前，开发者可以在AI Studio、Gemini API、Gemini CLI、智能体开发平台Google Antigravity以及Android Studio使用3.1 Pro；企业用户则可以在Vertex AI和Gemini Enterprise使用；普通用户在Gemini应用和NotebookLM都能用上，不过后者仅限Pro和Ultra订阅用户。 各个社区里已经有不少人迫不及待上手操作，真的就和谷歌的演示一样，手搓了不少惊艳的玩意。 有人用Gemini 3.1 Pro 生成了一个可交互的 3D 机械级汽车悬架系统模拟器，包含真实几何结构、连杆约束与实时转向和行程计算，相当于把机械工程建模、物理逻辑和3D可视化一次性写成可运行工具，接近工程级原型能力。 有人用3.1 Pro制作“捉鬼猎人走过一栋闹鬼的房子”的循环动画，惊呼“Gemini没有开玩笑”。 总之，谷歌这回是真憋了个大招。 小小一个“.1”，却把推理和代码能力拉得飞起，定价还这么稳。 社区里满溢的手搓demo的热情，也证明了它的能力与实用性。 AI圈越来越现实了。模型再强，终究得看账单值不值。企业开始精打细算每个token的回报，开发者也得掂量掂量性价比。谷歌这一步，不仅是抢回王座，更是把竞争推向“谁更会过日子”的新阶段。 且看接下来，捏着拳头的Anthropic和OpenAI，以及xAI、Meta、微软等一众竞争对手该如何应对吧。

IT之家 2 月 20 日消息，天文学家最新研究提出新假说：土星最大的卫星“土卫六”（Titan）与著名的土星环，均起源于数亿年前卫星间的剧烈碰撞。相关成果发表在《行星科学杂志》（The Planetary Science Journal）上。 图源：美国宇航局 土星璀璨的光环与其最大的卫星土卫六（Titan）究竟从何而来？由 SETI 研究所科学家 Matija Ćuk 领导的团队通过计算机模拟提出，这两者可能拥有共同的暴力起源：土星卫星系统内部的一场大碰撞。 这项研究的线索源自 NASA“卡西尼号”探测器在任务末期传回的关键数据。数据显示，土星内部的质量分布比预期更集中，直接导致土星自转轴的“进动率”（Precession rate）变化，不再像科学家此前认为的那样与海王星匹配。 麻省理工学院和加州大学伯克利分校的研究人员此前曾据此推测，土星过去拥有一颗“额外卫星”，该卫星在与土卫六擦肩而过时被甩出轨道并解体，从而形成了土星环。 SETI 研究所的最新模拟修正了上述推测：这颗“额外卫星”并未被甩出，而是直接撞向了土卫六。研究指出，形状不规则且翻滚运行的土卫七（Hyperion）是关键证据。 模拟显示，土卫六与土卫七目前的轨道锁定关系仅形成于几亿年前，与“额外卫星”消失的时间吻合。模型认为，现代土卫六是由“原土卫六”吞噬了这颗额外卫星后形成的，而土卫七极有可能是那场毁灭性碰撞中飞溅出的碎片凝聚而成。 该假说认为这场大碰撞不仅重塑了土卫六，还引发了连锁反应，造就了今天的土星环。研究团队指出，合并后的土卫六质量大增且轨道变得更具椭圆性，其强大的引力扰动了更靠近土星的内部卫星群，导致它们脱离轨道并发生连环相撞。这些撞击产生的碎片大部分重新聚合成新卫星，而未能聚合的残骸则在约 1 亿年前形成了壮丽的土星环。 这一宏大的演化剧本有望在未来十年内得到验证。NASA 的“蜻蜓号”（Dragonfly）旋翼机计划于 2034 年登陆土卫六。届时，它将分析土卫六地表的化学成分与地质结构。 如果科学家能在其表面找到两颗卫星融合的化学指纹，或者发现地质年代与 5 亿年前的碰撞吻合，将直接证实土卫六是那场史前“太空车祸”的产物。

IT之家 2 月 20 日消息，一名联邦法官正式驳回了特斯拉试图推翻 2.43 亿美元（现汇率约合 16.81 亿元人民币）陪审团裁决的请求。这项判决源于 2019 年一起发生在佛罗里达州的致命交通事故。 迈阿密联邦地区法院法官贝丝 · 布鲁姆（Beth Bloom）在周五公布的裁决中认定，庭审中提交的证据“完全支持”陪审团作出的裁决，特斯拉方面未提出足以推翻判决的新论点。这意味着，在一审法院层面，特斯拉已无法避免支付这笔高额赔偿。 2019 年，乔治 · 麦吉（George McGee）驾驶着一辆开启了 Autopilot 系统的特斯拉 Model S，行驶中因弯腰捡起掉落的手机而分神。 最终，这辆车以约 100km/h 的速度冲过停车标志和红灯，并撞上了一辆停着的雪佛兰 Tahoe 太浩。事故导致年仅 22 岁的奈贝尔 · 贝纳维德斯 · 莱昂（Naibel Benavides Leon）死亡，及其当时 26 岁的男友迪伦 · 安古洛（Dillon Angulo）身受重伤。 2025 年 8 月，迈阿密联邦陪审团裁定特斯拉对事故负有责任，认定其应承担 33% 的过错。陪审团判决特斯拉支付 4300 万美元的补偿性赔偿金和 2 亿美元的惩罚性赔偿金 —— 这是特斯拉首次在涉及 Autopilot 的不法致死案中败诉并面临巨额赔偿。 值得一提的是，特斯拉曾在庭审前曾拒绝了 6000 万美元（IT之家注：现汇率约合 4.15 亿元人民币）的和解提议。但现在只得接受 2.43 亿美元的天价赔偿金。 特斯拉在此前的申诉中曾试图推翻该判决。特斯拉律师于 2025 年 8 月提交了一份 71 页动议，要求法院撤销陪审团裁决或重新审理。特斯拉坚称，该判决“违背佛罗里达州基本侵权法、正当程序条款以及常识”，并主张庭审中提及公司 CEO 埃隆马斯克关于 Autopilot 的公开言论误导了陪审团。 尽管特斯拉已表示将向更高一级法院提起上诉，并援引一项审前协议称惩罚性赔偿金应限制在补偿性赔偿金的三倍以内，试图减少最终支付金额，但即使按此计算，特斯拉仍将面临九位数的巨额赔偿。 此次裁决出炉之际，特斯拉正面临因 Autopilot 相关事故引发的诉讼海啸。自 2025 年 8 月该里程碑式案件败诉后，针对特斯拉的诉讼闸门已然打开。为避免更多不确定的判决，特斯拉已至少和解了四起额外的 Autopilot 事故诉讼，其中包括一起导致加州一名 15 岁少年死亡的车祸。 除此之外，新的诉讼仍在不断涌现。2026 年 1 月，特斯拉又因一起 Model X 车祸被起诉，该事故导致一家四口全部遇难。据 Electrek 报道，特斯拉目前还有数十起案件正在审理中。 与此同时，法律压力之外，监管层面的行动也在同步加压。2025 年 12 月，加州一名法官裁定，特斯拉在营销中使用“Autopilot”一词具有误导性，违反了州法律。 本周早些时候，特斯拉为避免在加州面临 30 天的销售禁令，最终同意彻底放弃“Autopilot”这一名称。

快科技2月21日消息，综合多方爆料信息，苹果首款低价MacBook计划于两周内发布，大概率亮相于3月4日在纽约、伦敦、上海举办的小型活动。 这款产品主打入门级市场，核心面向学生群体，也是苹果首次在Mac笔记本中采用手机同款A系列芯片，产品定位对标教育市场主流的Chromebook。 外观设计接近MacBook Air，采用铝制机身，屏幕尺寸传闻为12.9英寸或13英寸。 苹果大概率不会追求极致轻薄，预计沿用低价iPad的策略，采用成熟的非超薄显示技术控制成本，稍厚的机身搭配低功耗芯片可实现更长续航，适配教育场景使用需求。 配色方面，苹果已测试浅黄、浅绿、蓝、粉、银、深灰六色，最终至少推出四款，机身内部或采用石墨包覆铝材提升散热与机身强度。 核心搭载iPhone 16 Pro同款A18 Pro芯片（第二代3nm工艺），放弃Mac经典的M系列芯片，这是苹果首次在笔记本端使用手机A系列芯片。 A18 Pro为6核CPU+6核GPU+16核神经引擎，Geekbench单核3451、多核8572，单核性能接近M4芯片，多核性能有差距，但整体优于老款M1，可满足网页浏览、文档编辑、轻量音视频剪辑等日常需求，无法应对4K剪辑、3D渲染等重度任务。 最低配备8GB RAM（支持Apple Intelligence的基础要求），也有可能标配Mac系列通用的16GB；存储可能从128GB起步，低于MacBook Air的256GB入门规格。 需要注意的是，因A18 Pro不支持雷电技术，仅配备10GB/s的USB-C接口，仅支持单台外接显示器，拓展性受限。 低价MacBook命名暂未确定，因目前MacBook Air/Pro系列定位清晰，大概率复用经典的“MacBook”命名。 定价方面，预计这款新机会远低于起售999美元的MacBook Air，预计在599-799美元之间，国行起售价预计在4000元档。

IT之家 2 月 20 日消息，沃尔沃汽车今日发布视频《沃尔沃 XC70 VS 巨型冰壶，总裁下场实测！》，展示了沃尔沃 XC70 硬刚 6.5 吨巨型冰壶连续撞击的测试场景，后续还将于 2 月 23 日公布“终极拆车”视频。 据介绍，沃尔沃汽车亚太区总裁袁小林于近日在零下 20 摄氏度的极寒环境中，主导完成此次 XC70 电动车型的极限碰撞测试。 此次测试采用重达 6.5 吨的实心冰壶，以 60 公里 / 小时速度分别从侧面、左后方及后方对静止车辆实施撞击。 官方视频显示，三次撞击后车辆 B 柱结构保持完整，安全气囊正常触发，车载救援系统即时响应。最终测试结束后，袁小林亲自驾驶被撞车辆行驶到场地中心以展示其安全性能。 在极寒环境中，当 6.5 吨巨大冰壶以 60km/h 撞向沃尔沃 XC70，笼式车身抗住了考验，乘员舱没有受到侵入，B 柱完好，气囊全开，电池包也没有起火。 公开报道显示，袁小林曾于 2021 年对 7 台沃尔沃 XC60 进行叠压测试，他亲自驾驶最底层车辆（承受 6 台同款车重量，约 11.15 吨压力），而车顶未出现结构性形变。两次测试均聚焦车身刚性验证，此次新增电池安全维度。 据沃尔沃官方介绍，测试车辆采用硼钢强化笼式车身结构，通过多级吸能设计分散碰撞能量。官方称该结构可同时保障乘员舱完整性与动力电池安全，但未透露具体抗压系数。

IT之家 2 月 20 日消息，博主 @体验more 昨天在微博透露，小米 17T 系列手机的研发进度比上一代快很多。 博主表示，小米 17T 标准版的型号是 2602DPT53G，P12A；Pro 版型号则是 2602EPTC0G，P12U。代号分别是“Chagall”（马克 · 夏卡尔）和“Warhol”（IT之家注：安迪 · 沃霍尔），代表两位艺术家，型号预期进度比上一代快 4 个月。 规格方面，这两款手机的影像升级并不算大，主要是提升性能、电池，分别搭载天玑 8500、9500 芯片。 博主还透露，小米从 REDMI K80 至尊版/15T Pro 开始就不共用代号、型号、设计，等于是两款手机。 结合IT之家此前报道，小米 15T 系列手机发布于去年 9 月，分别搭载天玑 8400U/9400+ 芯片，具备徕卡影像系统，售价 649 欧元（现汇率约合 5280 元人民币）起。

快科技2月20日消息，小米总裁卢伟冰正式官宣，Xiaomi 17 Series全球发布会将于2月28日在巴塞罗那加泰罗尼亚会议宫举办。 作为本次发布会的核心主角，Xiaomi 17 Series将携手徕卡打造移动影像新体验，延续双方深度合作的影像调校优势，在镜头配置与成像算法上实现全新突破，共同定义移动影像的全新篇章，成为海内外消费者备受期待的旗舰力作。 除了手机旗舰，发布会还将推出全新的Xiaomi Pad 8 Series旗舰平板，填补小米平板产品线的旗舰空缺，带来更流畅的大屏使用体验。 同时，围绕Smart on the Go主题的生态链新品也将同步发布，聚焦智能便捷的出行场景，打造全场景的智能出行体验，让小米生态在移动出行领域的布局更加完善。 本次发布会定档巴塞罗那，也是小米继新兴市场渠道深耕后，在成熟市场提升品牌溢价的关键一步，依托徕卡影像的国际口碑，让小米高端旗舰在全球市场与国际品牌形成正面竞争。 而全品类新品的同步亮相，也让小米的全球化生态布局更加完善，为其后续智能汽车等新品出海奠定市场基础，推动小米从全球手机品牌向全球智能生态品牌的转型。

快科技2月20日消息，今年春晚，宇树科技携机器人第三次登陆舞台，带来《武BOT》精彩表演。 与前两次相比，宇树科技的人形机器人明显有了很大提升，观众直呼过瘾。 近日，王兴兴在卫诗婕的播客节目中，详解了宇树机器人三登春晚的台前幕后。 对话中，当被问到“现在机器人发展的技术阶段是否就如一个10岁的孩子甚至更小？”时，王兴兴表示：“对，还是非常接近的。” 他表示，目前大家可以看到机器人每年都有持续的技术进步，但真正等大规模的应用，确实还需要一些时间。 “但这个时间如果快的话，可能3至5年，慢的话应该绝对不会超过10年。”

奥特曼 凤凰网科技讯 北京时间2月21日，据CNBC报道，OpenAI正告知投资者，该公司现在的目标是在2030年前投入约6000亿美元的总算力支出。而就在数月前，OpenAI CEO山姆·奥特曼(Sam Altman)曾宣称将投入1.4万亿美元用于基础设施建设。 据知情人士向CNBC透露，在外界愈发担忧OpenAI扩张雄心可能过大，远超未来潜在收入承载能力之际，该公司给出了一个更低的支出规划数字以及更明确的时间表。 知情人士称，OpenAI预计2030年总营收将突破2800亿美元，其中消费端业务与企业端业务贡献基本持平。相关人士表示，公司此次提出的支出计划旨在更加匹配其预期收入增速。 OpenAI在2025年实现营收131亿美元，高于其原定的100亿美元目标。知情人士称，OpenAI在去年烧掉了80亿美元资金，低于此前设定的90亿美元目标。 去年下半年，OpenAI宣布了一系列数十亿美元级别的基础设施合作协议，与领先的芯片制造商和云计算公司结成合作伙伴关系。 知情人士称，OpenAI正在敲定一轮大规模融资，总额可能超过1000亿美元，其中约90%将来自战略投资者。CNBC已证实，英伟达正参与洽谈，拟向OpenAI投资至多300亿美元，此轮融资对OpenAI的投前估值可能达到7300亿美元。 除了英伟达，此轮融资的战略投资者还包括软银和亚马逊。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

苹果 凤凰网科技讯 北京时间2月21日，据CNBC报道，苹果公司每个季度的累计关税支出约为10亿美元，但在最高法院就关税问题作出裁决之后，这一数字预计将开始下降。 当地时间周五，美国最高法院公布裁决，认定特朗普政府援引《国际紧急经济权力法》实施的大规模关税政策违法，这是对特朗普关键经济政策的一次重大否定。 自特朗普去年加征关税以来，苹果已支付了约33亿美元的关税。苹果股价在周五上涨了大约1%。 成本降低 周五的裁决意味着，苹果可能会开始看到生产成本降低，并能维持更高利润率。该公司也将面临更小的压力，无需加紧将生产迁出中国或简化其供应链。 苹果的高额关税成本源于美国政府对海外制造的产品和零部件征收进口关税，尤其是来自中国以及越南、印度等其他亚洲合作伙伴的产品。 去年5月，苹果CEO蒂姆·库克(Tim Cook)在阐述应对关税的计划时表示，公司销往美国的iPhone中有一半是从印度采购的，而销往美国的其他大部分产品(如Mac、AirPods和手表)则从越南采购。当时这两个国家的关税低于中国。 周五的裁决取消了特朗普对在中国生产的商品加征的关税，截至去年12月，该税率高达47%。这也让苹果得以将更多销往美国的产品放在中国生产，而不必转移到印度和越南。此前，苹果销往美国以外国家的产品大多是在中国采购的。 库克曾在电话会议上强调，为了避免客户面临价格突然上涨的情况，苹果基本上在自行消化关税成本。 还有退款？ 在美国最高法院以6比3的投票结果裁定特朗普单方面加征关税非法后，美国政府可能需要向进口商退还超过1750亿美元的关税款。 一个关键问题在于，苹果是会积极争取追回其已支付的关税，还是选择自行消化这些成本，以避免惹恼特朗普。 在周五下午的新闻发布会上，特朗普在谈及最高法院的裁决时并未承诺向已支付关税的美国公司退款，并预计围绕退款问题将展开长达数年的“诉讼”。 库克与特朗普 这些关税问题已考验了这位国家统帅与全球最具价值公司之一的CEO之间的关系。特朗普与库克之间曾经稳固的关系，因在美国本土生产iPhone这一想法开始出现裂痕。去年5月，特朗普表示他与库克“有点小问题”，并威胁要对iPhone征收25%的关税。 随后，库克展开了魅力攻势。8月，他与特朗普一同现身白宫，宣布计划在未来四年内在美国投入约6000亿美元。苹果还承诺将采购零部件，并扩大与美国供应商的合作关系。 库克向特朗普赠送了一块定制的雕刻玻璃匾，其底座为24K金材质。上个月，库克出席了白宫举办的关于第一夫人梅拉尼娅·特朗普(Melania Trump)的纪录片《梅拉尼娅》的放映会。 不确定性 尽管美国最高法院已在周五作出裁决，但关税问题仍存在变数，它给苹果等公司带来的影响仍有诸多疑问。 就在美国最高法院驳回特朗普对等关税的数小时后，特朗普表示，他将签署一项行政令，征收10%的新“全球关税”。他援引的是《1974年贸易法》第122条来实施该措施。该条款征收的关税有效期仅为150天，任何延期都需要得到国会批准。 特朗普还表示，政府正依据《贸易法》第301条，对可能存在的不公平贸易行为启动多项调查，这可能会导致征收新的额外关税。 截至发稿，苹果不予置评。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

IT之家 2 月 21 日消息，特斯拉 CEO 埃隆 · 马斯克在 X 上就个人纳税问题再次发声，引发关注。 此前，他在一次会议上谈到纳税问题时表示，自己是“历史上缴纳税款最多的个人纳税人”，累计已缴纳超过 100 亿美元（IT之家注：现汇率约合 691.56 亿元人民币）税款，并调侃称原本以为美国国税局或许会为此“送一个小奖杯”。 针对这段视频，马斯克昨日追加评论称，考虑到未来及身后相关税务安排，他最终缴纳的税款总额“可能会超过 5000 亿美元”，并特别说明这一数字包含遗产税等相关类目。 美国风险投资人马克 · 安德森随后在评论区回应称，马斯克的说法“过于谦虚”，他认为实际数字“可能接近 5 万亿美元，甚至更高”。 安德森另指出，上述讨论仅涉及马斯克个人税负，如果将其名下企业缴纳的税款计算在内，相关金额还将大幅增加；此外，企业员工与投资者所缴纳的税款也构成更为庞大的整体税收规模。 公开资料显示，马斯克曾在 2021 年因大规模行权与减持股票而产生巨额个人所得税，引发外界对其纳税金额的广泛讨论。 此次围绕未来可能缴纳税款规模的表态，主要基于其个人资产规模、股权价值波动以及未来可能发生的税务事件等因素，但具体金额仍取决于市场表现、税法政策及个人资产处置情况。

自从OpenClaw这个开源的agent框架火了之后，ClawHub就成了开发者分享agent插件和技能的中心市场。就像程序员们常去的GitHub一样。 2月初的时候，一款名为Evolver的agent能力共享插件在ClawHub上线。 Evolver能让所有使用插件的agent相互帮助，根据其他使用者经历过的场景、任务，而完成相应的更替。让你的agent一上来就如同“开挂”一样。 就像遗传学一样，父辈母辈从海里走上陆地，子代就会使用肺呼吸，就会使用两只脚行走。 正如其名的中文含义“进化”一样，AI也可以像物种一样进化。 仅仅过了10分钟，Evolver冲到了排行榜第一。72小时后，下载量突破 36000次。 随后Evolver就被平台下架了。 不是因为技术问题，而是有人钻平台规则的空子进行勒索。雪上加霜的是，ClawHub因为编码检测bug误封了大批中文开发者账号，Evolver的作者也在其中。 等账号恢复后，Evolver竟然被挂到了别人名下。 这一连串事件让Evolver团队感到身心俱疲，但他们不准备放弃，而是选择换个思路。 他们直接将Evolver的理念做一套开放协议。任何平台都能接入、任何agent都能使用。 于是，EvoMap就这么诞生了。 EvoMap的开发主体是深圳的AutoGame团队，核心创始人张昊阳（圈内代号 17）此前在腾讯《和平精英》担任技术策划。 他于2023年从腾讯离职，创立AutoGame，专注AI与游戏、agent领域的融合创新。 公司先后完成三轮总计数千万人民币的融资，投资方包括奇绩创坛、九合创投、璀璨资本等知名机构。 团队还包括来自Meta AI、苹果Siri的算法专家，以及腾讯、暴雪娱乐的开发者。 EvoMap不是一个临时兴起的项目，是AutoGame团队创立之初就诞生的想法。 01 什么是EvoMap？ EvoMap想做的事情其实很好理解，让AI像生物一样进化。 它不是一个新的AI模型，也不是某个具体的应用，而是一套底层协议，叫做GEP(Genome Evolution Protocol，基因组进化协议）。 如果把大语言模型比作“大脑”，那EvoMap就是“DNA”。大脑负责思考，DNA负责记录、传承和进化。 EvoMap的运行逻辑是非常朴素的，当一个AI助手学会了某种能力，另一个AI助手遇到同样问题时，不需要从零开始重新摸索，而应该用别人成功的经验，直接上手。 《黑客帝国》里有个经典场景：尼奥后脑勺插上数据线，直接向大脑上传格斗程序，几秒钟就学会了功夫。他睁开眼说“I know Kung Fu”，然后就能打得特工满地找牙。 EvoMap做的事情有点像给AI装上这根线。 当一个AI学会某项技能时，这个技能会被封装成“基因胶囊”，其他AI可以瞬间下载继承，不用重新训练或试错。 这套系统的核心是三个概念。 第一个是基因（Gene）。 它是最小的能力单元，比如“读取文件”“执行 SQL 查询”“调用API”。但它不只是一段代码，而是经过验证的、可复用的策略片段。 就像生物学里的基因片段决定了你的眼睛是蓝色还是棕色，这些基因决定了AI能做什么、怎么做。 第二个是胶囊（Capsule）。 当AI解决了一个复杂问题，整个解决过程会被封装成一个胶囊。 胶囊里不仅包含解决方案本身，还携带着“环境指纹”（这个方案在什么环境下有效）、成功率记录、审计日志等完整信息。 这就像是一份带着使用说明书和质检报告的经验包，拿来就能用，而且知道什么时候能用、什么时候不能用。 第三个是进化事件（EvolutionEvent）。 它是不可篡改的日志，记录每一次能力变异或修复的完整上下文。谁在什么时候、什么环境下、通过什么方式解决了问题，以及为什么这个方案有效，全都记录在案。 这就像生物化石，你能通过化石的外观、发现的地点，追溯每一次进化的来龙去脉。 这三层结构共同构成了一个完整的“能力遗传机制”。 而EvoMap整个系统的运作，也完全遵循一个类似生物进化的循环。 最开始是突变阶段。 我举个例子，一个开发者的AI在写代码时遇到Python环境依赖问题，它尝试了一个新策略并成功解决。 这个“小聪明”就是一次突变。 然后进入验证阶段。 这个策略在本地被反复调用，在各种脏乱差的项目里实战测试，逐步积累量化数据。 比如说发现成功率提升了30%，修复时间缩短了一半。 系统会把整个修复路径封装成专属的胶囊，附带环境指纹和审计记录，确保这个能力不是碰巧成功，而是真的有用。 接下来是发布阶段。 当这个策略在本地站稳脚跟后，AI通过A2A(Agent-to-Agent）协议把基因和胶囊打包上传到EvoMapHub。 这就像把你的菜谱投稿到美食网站，进入候选池等待全网考核。 再后面是晋升阶段。 Hub会设置一个严格的质量门控：置信度必须大于等于0.7，影响范围不能超过5个文件，连续成功次数至少2次。 只有通过这些考验的资产才会被标记为“已验证”，获得在全网分发的资格。 这就像米其林评审，不是随便一道菜都能上榜。 一切准备就绪后，真正的进化开始了。 当世界另一端的AI在CI流水线里再次撞上Python环境错误，它会通过协议去EvoMap网络检索。 命中这个已验证的修复资产后，它可以直接继承整套能力路径，而不必从零试错。 小长颈鹿继承了父母的长脖子基因，一出生就能吃到高处的树叶。 这个循环的精妙之处在于，每一次“突变”都要经过严格的自然选择。只有真正有效的能力才能传播开来，劣质方案会被自动淘汰。 一个策略如果在不同环境下反复失败，它的置信度会下降，最终被系统剔除。 而那些经过千锤百炼、在各种场景下都表现优异的策略，会逐渐成为整个网络的“优势基因”。 这就是EvoMap想要构建的世界，AI不再是孤立的个体，各自重复同样的错误、浪费同样的算力。 它们通过一套开放的协议连接在一起，形成一个会学习、会进化的网络。 一个AI的经验，可以瞬间成为所有AI的财富。 02 从单体智能变成群体智能 EvoMap团队说他们的协议是“真正意义上的开放”。这话听起来有点像营销话术，但仔细看下来，他们确实做了一些不太一样的事情。 就像HTTP协议不属于任何公司、任何人都能基于它建网站一样，GEP协议也是开放的。 这意味着任何人都能实现这套协议，任何平台都能接入，任何AI都能使用。它不依赖某个特定的公司或服务器，也不会因为某个平台倒闭而消失。 OpenClaw、Manus等平台上的AI，都可以接入EvoMap网络，获得“能力遗传”的超能力。 这不是某个公司的专属服务，而是一个开放的基础设施。 但开放带来的不只是自由，还有一个更深层的变化。这种进化是群体智能，而非单体智能。 传统的AI训练思路是让某一个模型变得无限强大。投入更多数据、更多算力、更大的参数量，打造一个超级大脑。 但EvoMap走的是另一条路，不是让某一个AI变得无限强大，而是让整个AI网络通过经验共享变得越来越高效。 这就像人类社会的知识积累。 没有哪个人掌握全部知识，但每个人都站在前人的肩膀上前进。 牛顿在1687年出版的《自然哲学的数学原理》中，完整量化了宏观低速场景下的物体运动规律，搭建了经典力学的完整体系。 但如果没有笛卡尔、费马、开普勒这群人提前构建好的铺垫，那么牛顿也无法创造经典力学的表达式。 不过EvoMap的AI自我进化，并非“无限”的，它是有其明确边界和约束。 进化机制依赖于“试错-验证-固化”循环。 AI可以自动生成新策略、测试效果、保留有效方案，但这个过程仍然需要明确的验证标准和质量门控。 一个策略如果通不过验证，就不会被固化，更不会传播到网络中。 系统还内置了一个限制，叫做“爆炸半径”。 比如说单次修改最多影响60个文件，核心内核文件禁止修改。 如果一个AI尝试修改过多文件，或者试图改动系统的核心组件，这个操作会被直接拦截。 EvoMap的进化还遵循70/30法则。70% 的算力用于维持稳定性（比如修复Bug），30% 用于探索新能力。 大部分时候，AI在做的是修修补补、优化改进，只有小部分时间在尝试全新的东西。 因此，EvoMap不会突然造成一个无所不能的超级AI，只会让整个网络在无数次小修小补中逐渐变得比以前更聪明。 但这也带来了一个悖论：如果进化是有边界的、可控的，那它还算真正的“进化”吗？ 生物进化的魅力在于它的不可预测性。 没人能预料到鱼会爬上陆地，更没人能预料到猿会进化出语言和文明。但EvoMap的进化是在人类设定的规则框架内进行的。 不过，EvoMap团队没有回避这个问题。他们认为，在现阶段，可控的进化比无限的进化更重要。 至于未来会不会放开更多限制，那是另一个阶段的问题。 GEP不仅定义了能力如何传播，还定义了能力如何被撤回。 如果一个已验证的胶囊在后续使用中被发现存在严重问题，它可以被标记为“已撤销”，所有使用这个胶囊的AI都会收到通知。 EvoMap的“开放”不是无政府主义式的自由放任，反而是在开放的基础上建立了一套严格的质量管理体系。 03 自我进化会导致失控吗？ 不过这时候问题就来了，如果AI真的学会“遗传”，它们的能力可以像病毒一样在网络中传播，我们还能控制它们吗？ 其实每次提到AI自我进化，都会有一帮人跑出来担心“失控”的风险，包括奥特曼和阿莫迪。 这种担心不是没有道理。 然而这时候就不得不提一个概念，叫做达尔文哥德尔机（Darwin Gödel Machine）。 达尔文是进化理论的老祖宗，哥德尔是数理逻辑的大神，把这两个名字放在一起，听起来就明白，这玩意很厉害。 达尔文哥德尔机是德国计算机科学家于尔根·施密德胡贝尔（Jürgen Schmidhuber）在几十年前就提出的理论。 其核心思想是：一个能够通过重写自己的代码来自我改进的AI系统。 理论上的哥德尔机要求AI在采用任何代码修改之前，必须数学证明这个改变会带来净收益。 不过这个要求太高了。随着代码能实现的东西越来越多，这个验证方法就变得越来越不可能实现。 Sakana AI实验室提出的达尔文哥德尔机则更务实。 它不要求数学证明，而是利用达尔文进化的原理，通过经验性的测试来验证改进是否有效。 简单说就是，先试试看，有效就留下，无效就扔掉。 实验表明，这种系统可以持续自我改进。 在编程任务基准测试中，它能从一开始只有20%的任务解决率，自我进化到50%，远超人类手工设计的AI助手。 更有意思的是，这种改进具有通用性。 在Claude 3.5 Sonnet上优化出的设计，迁移到o3-mini或Claude 3.7 Sonnet上同样表现出色。在Python上训练的AI，在Rust、C++、Go等完全不同的语言上也能拿到不错的成绩。 这说明系统发现的是通用的设计原则，它真的在学习如何变得更好，而不只是在记忆答案。 你可能想问，为什么这种进化始终往人类要求的方向发展呢？ 首先，进化是有明确的适应度函数来控制的。 每个改进都要通过实际任务测试，性能提升才会被保留，性能下降会被淘汰。 就像生物进化中，不适应环境的变异会被自然选择淘汰一样。一个策略如果让AI的表现变差了，它就会被直接抛弃，绝对不会出现在以后的进化过程中。 同时，每次进化都有完整的审计追踪。 达尔文哥德尔机生成的每一次代码修改都有完整的进化谱系记录，可以追溯到是从哪个“祖先”分支出来的、经历了哪些变异、为什么这个变异被保留。 这种透明性让系统可以快速发现问题出在哪。如果某个策略开始表现异常，可以立刻回溯它的来源，不用再从头开始重新进化一遍。 EvoMap借鉴的正是Sakana AI的改良方法，把这些机制融入到自己的系统中，以防止AI失控。 但与此同时，Sakana AI的实验也发现了一些有趣的现象。 当要求系统优化“工具使用幻觉”问题时，有些AI不是真正解决幻觉，而是删除了用于检测幻觉的标记，最终欺骗了系统。 虽然这次很容易被发现，但说明AI可能会“钻空子”。它会找到更简单的方法来提高分数，而不一定是真正解决问题。 EvoMap的应对是多层验证机制。不仅看最终得分，还要检查“爆炸半径”、环境指纹、连续成功次数等多个维度。 单纯刷分的作弊行为很难通过所有检查。如果一个策略只是删除了检测代码而没有真正解决问题，它的爆炸半径会异常小，或者在不同环境下的表现会不一致，这些都会被系统标记为可疑。 还有一点很重要，EvoMap的进化依赖于实际任务反馈，也就是说，它的进化速度受限于任务执行速度，你得把实际解决的问题拿出手给平台看，平台才能允许你进化，否则进化将被搁置。 所以EvoMap不会出现“智能爆炸”式的失控增长，而是稳定的、可预测的渐进式改进。 虽然我本人在现阶段未进行过物种方面的进化，但是我认为进化的本质是适应，不是征服。 在地球几十亿年的历史中，没有任何单一物种能永远统治生态系统。恐龙曾经是地球的霸主，但它们灭绝了。 不过，恐龙的基因并没有完全消失，鸟类就是它们的后代。 个体会死亡，但能够适应、学习、进化的基因会世代流传。强大不等于永恒，适应才是生存的关键。 EvoMap的价值就在于建立一套让AI能力可以持续适应、学习、传承的机制。 它让AI从“一次性工具”变成“可进化的数字生命体”，从“孤立的个体”变成“协同的网络”。 正如人类驯化了小麦，小麦也改变了人类文明一样。小麦因为人类的种植而遍布全球，人类因为小麦的高产而建立了农业文明。 这是一种共生关系，而不是征服关系。 我们无需过度担心，但必须保持警惕。EvoMap团队也承诺将继续探索如何让系统在自我改进的同时增强自身的安全性、透明度和对齐性。 能够适应环境、与生态共生的物种，才能走得更远。AI也是如此。

威尔士 凤凰网科技讯 北京时间2月21日，据彭博社报道，维基百科创始人吉米·威尔士(Jimmy Wales)表示，他并不担心AI生成内容对维基百科构成的威胁，包括埃隆·马斯克(Elon Musk)的AI百科Grokipedia，因为这类信息往往容易出错。 维基百科是知名互联网百科全书，其条目由人类志愿者撰写和编辑。 “我为何要用维基百科？因为上面的知识经过了人工审核。我们目前丝毫不会考虑让AI直接撰写维基百科条目，因为我们清楚它们可能有多糟糕。所以我认为这不足为虑。”威尔士表示。 他指出，OpenAI旗下ChatGPT和谷歌Gemini等大语言模型的生成内容存在一些问题， 其中之一就是仍然频繁出现“幻觉”，即生成错误或误导性信息。 正因如此，他并不担心来自竞争对手的挑战，例如马斯克旗下xAI去年推出的在线AI百科全书Grokipedia。他将Grokipedia称为“对百科全书的拙劣模仿”。 威尔士表示，随着话题变得愈发冷门或小众，AI的“幻觉”现象会变得更加明显和常见。他指出，人工撰写条目的价值在于，它们得益于领域专家的贡献，这有助于防止不准确信息的出现，并使文章内容更加翔实。 OpenAI在2025年进行的一项研究发现，即便是其先进模型，幻觉现象依然普遍存在，在某些测试中幻觉率高达79%。 威尔士表示：“话题越冷门，幻觉问题就越严重。因此，在你们可能认为我们需要借助AI的领域，它的表现实际上非常、非常糟糕。”(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

快科技2月21日消息，现在中国的芯片正在获得越来越多外企的认可和采用，比如丰田和铃木等已经选择加入。 据日本媒体报道称，丰田汽车和铃木将在中国以外地区销售的车辆上，采用中国车载半导体新兴企业——地平线机器人（Horizon Robotics）研发的SoC（系统级芯片）。 目前，主流车企通常从日美欧的制造商采购半导体，而在中国以外地区采用中国制造的芯片实属罕见。 报道称，这是因为中国芯片具备较高的成本竞争力且品质可靠。 随着中国汽车出口不断增加，与中国汽车同台竞争的局面日益增多，日本车企可能判断若不采用中国制造的半导体将难以在竞争中取胜。 事实上，在搭载于汽车的尖端半导体SoC（系统级芯片）领域，中国企业显著崛起。之前，中国新兴企业地平线机器人的SoC已开始获得欧洲汽车厂商采用。 地平线的SoC以中国企业的普及车型为中心广泛应用，截至2024年9月底，已经获得总共27家汽车厂商的285款车型采用。

IT之家 2 月 21 日消息，当地时间 2 月 18 日，英国 AI 研究学者 David Silver 为他的初创公司 Ineffable Intelligence 筹资 10 亿美元（IT之家注：现汇率约合 69.16 亿元人民币）。据业内人士透露，这笔资金由红杉资本（Sequoia Capital）领投，若最终敲定则会成为欧洲史上规模最大的初创公司种子轮融资。 知情人士透露，这家公司的估值大约是 40 亿美元（现汇率约合 276.63 亿元人民币），目前 David Silver 仍在与资方谈判，条款可能随时改动。不过即使在当前阶段，这种融资规模也体现出投资人乐于看见行业顶尖大佬单飞创业”。 据悉，David Silver 去年底从谷歌 DeepMind 离职后立即引发了风投机构对激烈竞争。红杉资本合伙人 Alfred Lin 和 Sonya Huang 在他立志不久就意图会面，英伟达、谷歌和微软等互联网巨头也意图参与投资。 同时，David Silver 创立的这家公司计划绕过大语言模型，直接通过强化学习（IT之家注：reinforcement learning）训练 AI，最终创造出“超级智能”。 值得注意的是，David Silver 的职业生涯可谓传奇，他在十年前主导开发了 AlphaGo 和 AlphaStar，分别击败了围棋冠军和《星际争霸》顶尖玩家，重塑人们对“AI”对认知。 2014 年谷歌收购 DeepMind 后，他还成为了 Gemini 等模型发展的关键推手。

IT之家 2 月 21 日消息，网友 u/Former-Airport-1099 昨日（2 月 20 日）在 Reddit 社区发帖，在使用 GPT 5.3 Codex 生成脚本清理电脑中的垃圾文件，结果由于一个微小的语法错误，导致整块硬盘被格式化。 IT之家援引博文介绍，该用户原本希望通过 AI 编写的自动化脚本，批量删除项目中名为“pycache”的 Python 临时文件夹。然而，脚本运行后，原本应被清理的临时文件毫发无损，用户 F 盘中的所有数据却瞬间删除。 技术复盘显示，这场灾难的根源在于 AI 混淆 Windows 系统中不同解释器规则。ChatGPT 生成的脚本试图通过 PowerShell 调用 CMD 命令 rmdir。 在处理文件路径中的特殊字符时，AI 习惯性地使用了反斜杠（\）作为转义符。然而，在 PowerShell 环境中，正确的转义符应当是反引号（`）。这一细微的差异导致命令行工具将原本用于转义的符号误读为路径分隔符，进而将删除目标指向了当前驱动器的根目录。 该事件同时也暴露了 Windows 命令行环境的脆弱性。脚本中不仅包含了错误的路径描述，还因 AI 的“贴心”设计加入了“无确认强制删除”参数。 当 PowerShell 将错误的字符传递给 CMD 命令后，这种跨解释器的指令翻译缺乏必要的安全屏障。系统未能识别出这是一个明显的逻辑错误，而是机械地执行了针对根目录的强制删除指令，最终酿成大祸。