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三星Galaxy S26 FE相机参数曝光:50MP主摄+8MP长焦
IT之家 7 月 31 日消息,Android Authority 今日披露了三星 Galaxy S26 FE 的相机规格信息。 该机内部代号为“r14”,延续了 Galaxy S24 FE(r12)和 Galaxy S25 FE(r13)的命名逻辑。 相机方面,Galaxy S26 FE 主摄采用了 50MP 的三星 ISOCELL S5KGN3 传感器,尺寸 1/1.57 英寸,单位像素 1µm,支持 f/1.8 光圈、24mm 等效焦距、双像素 PDAF 和 OIS 光学防抖;长焦镜头则采用了 8MP 的豪威 OV08A1 传感器,支持 3 倍光学变焦、f/2.4 光圈、PDAF 和 OIS。 ▲ Galaxy S25 FE 此外,该机还将搭载一颗 12MP GalaxyCore GC12A2 传感器和一颗 12MP 索尼 IMX825 传感器。目前尚无法确认哪颗用于超广角、哪颗用于前置自拍。 公开资料显示,GC12A2 曾用于 Galaxy A37 的前置摄像头,而 IMX825 在 Galaxy S25 FE 上被用作前置镜头。若延续 S25 FE 的方案,则索尼 IMX825 为前摄、GC12A2 为超广角。 录像方面,该机所有摄像头均支持 4K 60fps 录制,主摄支持 8K 30fps 录制。 其他已知信息方面,Galaxy S26 FE 预计搭载 Exynos 2500 芯片(3nm 工艺)、4900mAh 电池及 45W 有线快充,采用 6.7 英寸 Dynamic AMOLED 2X 屏幕,支持 120Hz 刷新率。 据 Dealabs 报道,三星 Galaxy S26 FE 可能于 9 月 1 日正式发布,欧洲地区 128GB 版本预计为 799 欧元(现汇率约合 6214 元人民币),较前代上涨 50 欧元(IT之家注:现汇率约合 388.8 元人民币)。
法律战交锋:法官称美国政府封杀Anthropic缺乏事实依据且违宪
IT之家 7 月 31 日消息,当地时间 7 月 30 日,美国联邦地区法院法官丽塔 ·F· 林(Rita F. Lin)在听证会上表示,美国政府未能提供足够证据来证明其将 Anthropic 列为“供应链风险”并禁止联邦政府使用其技术的决定具有合理性。 这位法官曾在今年 3 月颁布临时禁令阻止该禁令生效,目前她正在审理是否将该临时禁令转为永久性禁令。 这场法律纠纷源于 Anthropic 与美国国防部(又称战争部)之间陷入僵局的合同谈判。2025 年 7 月,双方签署了一份价值 2 亿美元(IT之家注:现汇率约合 13.53 亿元人民币)的合同,Anthropic 的 Claude 模型成为首个获准部署于美军机密网络的前沿 AI 模型。 在后续合同续约谈判中,Anthropic 要求在协议中保留限制条款,禁止将其 AI 系统用于对美国公民的大规模监视或参与致命武器的打击与发射决策,认为相关技术尚未成熟。五角大楼则强调私营企业不应向军方施加技术使用条件,并承诺将仅在“合法”范围内使用这些工具。 2026 年 2 月 27 日,特朗普在 Truth Social 上发布声明,命令所有联邦机构立即停止使用 Anthropic 旗下技术及产品,并将该公司定性为“激进左翼、觉醒公司”。 同日,国防部长皮特 · 赫格塞斯宣布将 Anthropic 列为“国家安全供应链风险”实体。该认定通常用于外国对手企业,对美国本土公司使用尚属首次。 Anthropic 于今年 3 月 9 日在加州北区联邦法院提起诉讼,指控政府报复性打压,违反正当程序与宪法权利。该公司还在华盛顿特区提起了另一起诉讼,目前由哥伦比亚特区联邦巡回上诉法院审理。Anthropic 方面表示,该禁令可能导致其损失数十亿美元收入。 在 7 月 30 日的听证会上,法官对美国政府以 Anthropic 公开批评国防部作为禁令理由的逻辑提出严厉质疑。她表示:“政府的立场是,如果政府承包商公开批评政府,政府就可以说‘我不信任你’并报复该承包商。我发现这一立场非常令人不安,且与第一修正案相悖”。她警告称,此举可能为联邦承包商因与政府意见相左而遭到报复开创危险先例。 美国国防部还曾主张 Anthropic 可能在军事行动期间远程禁用或修改已交付的 AI 模型。法官表示,她没有看到任何证据表明 Anthropic 能够修改已交付模型或“按下某种远程毁灭开关”。她指出,目前记录中的证据与此前初步禁令阶段评估的情况相似,“我没有看到能真正证明政府行为的额外证据;如果说有变化,那似乎是记录在某些方面对政府更加不利了”。
“小号”美国最强开源模型:Inkling-Small登场,约1/4规模提供相近AI性能
IT之家 7 月 31 日消息,Thinking Machines Lab 昨日(7 月 30 日)发布博文,宣布推出 Inkling-Small 模型,其性能媲美 Inkling,但规模降低至约四分之一。 IT之家此前报道,Inkling 号称“美国最强开源 AI 模型”,采用混合专家(MoE)架构,总参数 975B、激活参数 41B,最长上下文 1M tokens。 而本次推出的 Inkling-Small 模型同样采用混合专家(MoE)架构,总参数为 276B,激活参数为 12B,规模约为 Inkling 的 1/4,在 NVIDIA GB300 NVL72 系统上训练。 与 Inkling 一样,Inkling-Small 支持音频和图像原生推理、可变思考强度、最高 1M token 上下文窗口,并在多类基准测试中保持较均衡表现。 Thinking Machines 已开放 Inkling-Small 完整权重,同时将其接入 Tinker 微调服务,并在 Tinker Playground 提供文本、图像和音频聊天体验。 Thinking Machines 称,Inkling-Small 以更低计算量取得接近 Inkling 的表现。在智能体工具使用、推理和指令遵循测试中,Inkling-Small 的效率高于 Inkling,并可与同等权重级别的其他模型竞争。 在推理和智能体任务中,Inkling-Small 匹配或超过 Inkling。Humanity’s Last Exam 测试中,Inkling-Small 得分 31.6%,高于 Inkling 的 29.7%。Thinking Machines 称,在每个思考预算下,Inkling-Small 的测试时计算曲线均高于 Inkling。
AI重构公司,字节肢解飞书,豆包接驳抖音
字节“肢解”飞书只是表象,AI 再造企业才是真相——企业变了,企业服务市场自然也要随之而变。 采写/艾小志 编辑/万天南 年入 30 亿的飞书,被字节“肢解”了。 7 月 30 日,一封全员邮件炸场:飞书被 “一分为二”,飞书产品团队整体并入豆包,由豆包负责人赵祺负责,飞书负责人谢欣向赵祺汇报;飞书的GTM(市场、销售、客户服务)团队并入火山引擎,成立新的“创造力服务平台(Creativity Service Platform)”,由火山引擎负责人谭待负责。 曾经对标钉钉、企业微信的飞书,告别独立业务主体地位;字节跳动CEO梁汝波提出的年度战略关键词 “勇攀高峰”,落地为清晰的组织调整方案 —— 豆包是字节 AI 时代的核心引擎,业务围绕 AI 基座重新排布,豆包要打通 C 端消费者与 B 端企业市场,实现 BC 一体化。 过去,抖音曾一度是字节跳动的现金血包 + 增长引擎,持续供血新业务。仍在亏损的 AI 板块,同样依靠抖音和 TikTok 支撑。据彭博披露,2025 年,字节整体营收约 为1.3万亿元人民币, “抖音 + TikTok” 贡献了过半营收。 AI 时代,抖音和 TikTok 依旧供给资金与流量,但集团战略重心正向 AI 转移。肢解飞书,正是这一战略转移的标志性动作。而豆包有望接过接力棒,成为字节跳动新的增长底座。 01 字节肢解飞书的表象,AI 再造公司的真相 飞书组织调整早有迹象。 今年 2 月,飞书并入火山引擎的传闻就已流传。在飞书产品体系内,豆包的功能痕迹持续渗透。据《中国企业家》报道,6 月底上线的豆包企业版,由飞书产品团队深度参与联合研发,字节内部飞书账号早已全面内置豆包能力。 飞书调整、豆包上位,这一表层组织变动之下,是字节对 AI 产业终局的核心判断。 无独有偶,阿里也在推进同类业务线战略调整。千问办公不久前上线,统一整合了内部赛马的三款 Agent 产品 ——QoderWork、悟空、MuleRun,操盘手正是刚上任的钉钉新 CEO 陈宇森。 一位前钉钉员工如此评价:“飞书和钉钉缠斗这么多年,最后不是谁消灭了谁,而是 AI 消解了二者作为直接竞品的共同身份。” 尽管两家公司战略调整路线分叉,但 AI 彻底重构办公软件市场,已是定局。 过去,无论是钉钉还是飞书,都是依托一套标准化流程服务企业客户。 但一来,标准化服务难以充分满足企业多样化的个性化诉求,而 AI Agent 可以按需提供定制化服务;二来,AI 正在重构公司管理底层模式。 传统企业管理核心事项无外乎:对齐目标,组建团队,分工协作,审批管理。 公司的管理逻辑被AI翻转。过去公司管理要最大化释放人力价值,如今转向依靠 AI 承担重复性工作,同时搭建高效人机协同体系。 AI 原生企业尤其如此,预期估值可达 500 亿美元的月之暗面,团队仅 300 人上下;智谱千名员工撑起了 4500 亿港元市值。 传统企业层级分明、依靠层层上传下达传递信息,未来组织层级有望持续精简,大量信息中转型中层职能持续弱化。海外分析机构 emika.ai 推演,AI 能够自动处理常规任务、汇报与协同工作,越来越多企业的组织层级有望从 6–8 级精简至 3–4 级。 梁汝波在今年 6 月的全员邮件中,也明确契合这一趋势:“Context over Control(重上下文,轻管控),充分同步信息上下文,减少冗余审批、无效会议,放权一线快速决策。” 在人员考核层面,则 “拒绝形式化忙碌,以真实增量成果衡量价值。” 企业组织模式被 AI 重构,企业服务市场自然也要改头换面。 传统办公软件以 “流程标准化” 为核心,向企业输出通用管理模板,用户需要主动适配固化系统;而 AI Agent 转向 “个性化任务交付”,企业仅需描述需求,智能体即可自动搭建专属工作流。赛道核心评价指标,逐步从用户规模转向任务完成率。 新旧商业模式存在天然冲突:传统协同 SaaS 依靠席位订阅实现增长,AI Agent 能够帮助企业以更少人力完成同等工作量,直接抑制企业扩充员工席位的需求,冲击原有收入模型。 因此,字节肢解飞书只是表象,AI 再造企业才是真相——企业变了,企业服务市场自然也要随之而变。 02 豆包一统 BC,四大核心考量 对于飞书的此番调整,一位头部飞书代理商持乐观态度。在他看来,调整对代理商和客户都是利好,“将来飞书基础服务免费,上层 AI 工具依靠 Token 消耗变现,AI 时代,过去那套席位订阅玩法需要迭代。” 截至今年 6 月,豆包大模型日均 Token 调用量突破 180 万亿,火山引擎在公有云 MaaS 市场占据重要份额,飞书商业化增长也明显加速。 2026 年二季度,飞书新增客户中已有超九成同步采购飞书 AI 产品。按 7 月平均消耗口径统计,字节大模型业务 ARR(年化收入)达 40 亿美元,超过国内其他模型公司 ARR 总和;该口径仅统计大模型 MaaS、AI 订阅相关收入,不含火山引擎基础云、飞书基础 SaaS 席位收入。 因此,仅仅用 “豆包上位,飞书降级” 解读此番调整,视角过于表面。 飞书经营成绩单并不算差 —— 据《财经》报道,2025 年,钉钉月活约 2 亿,飞书约 3000 万,用户规模差距接近七倍,差距主要源于钉钉具备先发优势。但二者营收差距并不大——钉钉 40 亿元,飞书超 30 亿元,足以看出飞书付费变现转化率远高于钉钉。 但放在字节整体大盘、以及 AI 长期周期视角下,调整飞书的机会成本不算高。 调整之前,字节 ToB 业务长期三线并行:飞书独立运营协同 SaaS、火山引擎负责云服务与 MaaS、豆包主攻 C 端 AI。三条业务线客户高度重叠,内部存在资源竞争;企业采购飞书后,还需要单独对接火山引擎采购模型服务,飞书 Aily、豆包企业版两套 AI 产品边界模糊。 本次改革采取拆分重组,而非简单业务合并。产品端,飞书转型成为豆包的企业场景载体。飞书产品团队归入 Flow 体系,由赵祺统一管理豆包与整合后的飞书产品团队。 飞书不再独立研发底层 AI 底座,不再打造与豆包平行的独立 AI 智能体;所有办公 AI 能力统一复用 Seed 大模型、豆包产品框架。旧路线 —— 飞书协同底座为主,AI 作为附加增值功能;新路线 —— 豆包通用 AI 智能体为核心,飞书提供企业场景入口。 商业化端,销售体系统一收口,消除客户多头对接的矛盾。飞书销售团队整合进火山引擎,成立创造力服务平台。客户可以一站式采购算力、模型 API、飞书协同、豆包企业版、Coze 私有化方案,打通交叉销售,解决过去飞书与火山引擎分食政企客户的割裂问题。 字节推进本次整合,具备四大核心价值。 第一,减少内部产品内卷,集中资源攀登 AI 高峰。 梁汝波在 1 月内部会议明确,豆包是字节现阶段最重要的高峰。整合完成后,统一由 Flow 统筹所有 AI 原生应用,力出一孔,避免重复投入,减少资源浪费。 第二,搭建To B、To C双向变现通路。 国内互联网大厂大多存在 C 端消费业务与 B 端企业服务相互割裂的问题,缺少统一底座打通个人生产力与组织生产力。字节希望依托豆包海量 C 端用户向上渗透企业市场;同时借助飞书沉淀的数十万企业客户,推动豆包企业版规模化落地。个人用户使用豆包桌面端处理日常办公;进入企业环境,无缝切换至飞书 + 豆包企业版一体化方案,实现个人生产力与企业生产力打通。 第三,补齐豆包企业场景短板。 豆包 C 端产品优势突出,用户规模断层领先,6 月月活已经高达 3.82 亿,超越行业第二名、第三名之和。 但纯 To C 模式的商业价值存在明显瓶颈,OpenAI 与 Anthropic 的对比可见一斑 OpenAI 旗下ChatGPTTo C起家, 周活用户逼近 10 亿。据CNBC报道,OpenAI 7月的年化经常性收入超过了整个第二季度,以此测算其最新年化收入涨至600亿美金,但盈利遥遥无期。 另据 Axios 报道,To B模式的Anthropic 用户规模只有千万级别,但年化收入已达到约 710 亿美元,毛利率高达70%+,可能率先盈利。 Anthropic的用户规模相比OpenAI差了两个量级,但收入水平反超,更接近盈亏点,验证了To B模式更具优势。 用户规模要领先的豆包,同样深陷亏损。据《晚点LatePost》报道,2026年上半年DAU达2亿的豆包,每天收入不足百万元,应用消耗每天消耗数千万元。而在算力中心建设上,字节计划在2026年的资本开支上调到超2000亿元。 把飞书并入豆包,有望加速豆包在B端变现。 过去,豆包 To B 业务缺少成熟的企业级场景,而飞书沉淀的协同基础设施,能够快速补齐豆包在 B 端落地的关键短板,形成完整企业 AI 解决方案。 第四,构建完整全栈 AI 生产力版图。 Seed 负责底层基础模型;Flow(豆包 + 飞书)面向终端用户提供 AI 产品;Stone 团队依托 Coze、TRAE 产品,补齐开发者 Agent 开发工具链条;火山引擎提供算力、私有化部署与统一商业化。从底层模型、终端应用、开发平台到云服务形成完整闭环,争夺 Agent 时代企业生产力入口。 因此,所谓 “肢解飞书”,并非飞书战略价值被弱化,而是行业底层逻辑发生根本性迁移。 一切都要顺应AI,协同办公工具不再是独立赛道,而是弱化为 AI 智能体落地最重要的场景之一。
OpenAI两项改进让GPT-5.6 Sol在AI基准ARC-AGI-3上提分188%
IT之家 7 月 31 日消息,OpenAI 公司今天(7 月 31 日)发布公告,宣布通过改进框架,让 GPT-5.6 Sol 模型的 ARC-AGI-3 提高了 188%。 IT之家注:ARC-AGI-3 由 ARC Prize 团队推出的全新交互式推理基准测试,是目前全球公认衡量 AI 通用智能(AGI)最严苛、最顶尖的交互式推理评测基准。 该基准完全打破了传统 AI“做题”和知识问答的静态测试模式,将 AI 直接扔进一个完全陌生的“游戏环境”中,来评估其是否具备像人类一样的实时探索、学习与自适应能力。 在未调整优化前,GPT-5.6 Sol 在 ARC-AGI-3 基准测试中的得分为 7.8%,而 GPT-5.5 模型的得分只有 0.4%。 OpenAI 公司在复盘后发现,GPT-5.6 系列模型官方框架存在 2 个影响 GPT-5.6 Sol 表现的机制: 第一,每次游戏动作后,私有推理都会被丢弃。这意味着 GPT-5.6 Sol 每执行 1 次动作后,都需要重新理解游戏。模型仍可看到过去动作记录和简短备注,但看不到促成这些动作的计划、洞察和思考过程。 第二,官方框架采用滚动截断窗口。随着历史变长,较早动作会从上下文中消失。也就是说,GPT-5.6 Sol 不仅无法保留过去思考,也会丢失过去动作记忆。 针对上述问题,OpenAI 提出了推理保留(inference preservation)和上下文压缩(context compression)两个解决方案。 推理保留方面,OpenAI 使用 Responses API 重新实现 ARC-AGI-3 测试框架,对于 GPT-5.6,只需传入前一次 response ID,即可在工具调用和多轮交互中自动保留推理。 OpenAI 表示在启用推理保留后,GPT-5.6 不必每轮重新解释游戏,从而减少每次动作前花在思考上的时间,模型保留过去想法后,更善于随时间学习,并采用更连贯的策略。 在上下文压缩方面,官方 ARC-AGI-3 框架在对话上下文超过 175000 个字符后,会丢弃最早消息。OpenAI 称,滚动截断有 2 个缺点:模型会丢失早期观察和动作;模型在任务的大部分时间里会带着更满的上下文窗口运行,这可能轻微损害表现。 启用上下文压缩后,GPT-5.6 Sol 在较长任务中更能保留对每个游戏的已学信息,并以更少输出 token 获得更高得分。 而在使用官方 harness 后,GPT-5.6 Sol 在 ARC-AGI-3 的得分为 13.3%;在启用推理保留(inference preservation)和上下文压缩(context compression)后,GPT-5.6 Sol 在 Token 输出数量降低至六分之一的同时,得分达到 38.3%,成绩增长 188.42%。 harness(常被称为驭缰工程)是指包在大模型外部、为其提供运行环境、工具集成、规则约束与反馈机制的整套系统架构。 如果把强大的 AI 模型比作一匹充满力量但容易失控的烈马,那么 harness 就是它的缰绳、马鞍与骑手路线,不改变模型本身的架构,而是决定模型如何被安全、可靠地驾驭并真正完成复杂工作。
508天涅槃重生,荣耀做对了什么?
上海WAIC展会之后,有关全球首款机器人手机荣耀Robot Phone的话题热度一直在持续。因为成功把手机从“固有形态”重塑为“具有生命感的AI智能体”,足以引发业界多方讨论和趋势猜想。 然而此后的短短几天之内,大事接连发生: 荣耀CEO李健官宣,品牌全面焕新,推出新标识“荣耀之环”,以及品牌主张“敢想 敢不同”;正在预约发售的荣耀Robot Phone全渠道预约量已经突破20万台,超过历代旗舰产品表现。 回顾这半年,荣耀是真的“很勇”。 先后官宣牵手张雪机车、中国首位FIA F3分站冠军车手谢咏霖和中国足球小将等,世界杯期间,给佛得角门将家人送手机、央视记者带着Robot Phone现场采访,并成功预测世界杯冠军西班牙,连西班牙球员也手持中国手机记录荣耀时刻,这一系列的操作又快又准。 产品层面上,从机器人闪电亦庄马拉松夺冠到推出具身智能新物种Robot Phone,变得越来越酷。 再联想到荣耀品牌的全新标识和全新品牌主张,一切都变得更加清晰,荣耀正在打破之前那种安全、均衡、不出错的状态,敢于向外突破,敢于创新和不同,为沉闷已久的手机行业注入全新活力。 荣耀属于敢于打破常规的人 荣耀的新Logo是一个有缺口的圆环,寓意“虽不完美,但可突破”,也象征着荣耀不满足于既有的边界,敢于向内探索、向外延伸,是品牌价值的精神引领。 7月23日正式对外公布那天,荣耀CEO李健发了微博:“冲破千篇一律的圆,走出独一无二的路。508天的旅程未完待续,而荣耀,属于每一个敢想 敢不同的你。”一般来说,品牌焕新常发生在“干大事”之前,先把口号亮出来,但荣耀却是反着来的。细心的用户会发现,这场品牌焕新并非临时起意。在这之前,荣耀已经做了很多事儿了: 先是在今年4月和张雪机车合作,成了科技圈和体育圈共同关注的焦点。在营销表达上,荣耀兵行诡道,来了一场实打实的反套路操作: 张雪机车在赛道上压弯时,车底露出荣耀Logo。这个位置看似最不起眼,却在极限倾斜的瞬间成为全场最瞩目的C位、一眼吸睛,网友戏称为“荣耀托底,风生水起”; 世界杯期间,荣耀更是高调出圈。佛得角的第三场世界杯比赛还没开打,荣耀的手机已经送到门将沃齐尼亚的家里,这个效率直接让友商看呆;当央视新闻记者带着Robot Phone进行世界杯采访,西班牙冠军队球员手持中国制造的这部机器人手机疯狂记录夺冠时,这台有着360度旋转摄像头的AI智能体手机已经走进了全球用户的视线了。 7月份,荣耀还敲定了与董路带领的中国足球小将的战略合作,而董路正是在漫天质疑声中坚持“只有不断和强者比赛,才能培养真正的足球人才”,这与荣耀“敢想 敢干 敢不同”的品牌精神高度一致。 不止于此,继张雪机车、德比斯之后,荣耀又签下一位车手——F3中国少年谢咏霖。这位潜力新星正式成为荣耀品牌极速探索官,意味着双方后续会有深度的内容联动,以“敢想 敢不同”之姿,以锐不可当的少年志气,挑战各自所在的领域。 与一群“敢想 敢不同”的人达成合作,这让荣耀的品牌人格更加清晰,也更鲜活。可以看出,荣耀打的不是一张安全牌,而是敢于押注冒险精神的“少数派”,它所传递的信号不是空洞的鼓励,而是“我懂你”的深层共鸣,这也是普通的冠名赞助实现不了的效果。 用荣耀全球CMO关海涛的话来说,他们都有一个共性:都曾不被看好,然后硬生生靠努力,把别人嘴里的“不可能”变成可能,然后换Logo当然就是顺理成章的事儿了。 荣耀已形成一套属于自己的叙事逻辑:不盲目跟风,不以流量跑马圈地;敢于突破常规,与有着相同价值理念的人携手同行,去做从未做过的事。 这位兼具手机与AI智驾领域双重经验的营销老手,被视为帮助荣耀在AI时代重塑品牌叙事的关键角色,带领营销团队接连打响闪电战,将“敢想 敢不同”的精神内核表达得淋漓尽致,用一套自上而下、由内及外的打法为行业树立了典型标杆性案例。 Logo标识不能只是一个空洞的符号,它必须要有实际成果作为有力注脚。时至今日,荣耀已经为“敢想 敢不同”的品牌主张,铸就了有着独特印记的精神图腾。 Robot Phone的到来 是品牌精神的有力承接 时下正值AI大年,AI智能体手机成为智能机行业、大模型公司,乃至整个科技圈都在关注的前沿话题,原来不造手机的品牌都开始下场了。 但真正开始接受市场检验,离用户最近的,只有荣耀Robot Phone,超过20万台的预约量就是最好的作证,且这一数字还在持续增长。为什么这台机器人手机能获得巨大关注? 在技术创新层面,它打破了手机长久以来的固有设计,将机械云台、端侧AI多模态感知融为一体,展现了荣耀在硬件及感知创新上的战略决心。 证明了AI与硬件的深度融合、终端形态的主动式创新,是打破同质化竞争、激发市场活力的有效路径,给当前增长乏力的智能机行业带来极大鼓舞。 在人机交互层面,Robot Phone也是荣耀全新Agentic OS的首个载体。该系统不再只是叠加AI功能,而是从底层以“人的意图和任务”为中心重构,让手机从被动的工具,进化为能主动感知、理解并服务用户的“智能伙伴”,为荣耀在AI原生系统的研发打下了坚实的底座。 世界杯期间,在央视新闻世界杯特别节目《行走美加墨》中,荣耀Robot Phone在与央视主持人贺炜对话时提前准确预测了“西班牙夺冠”,证明了端侧AI已经具备了处理复杂现实世界问题的“大脑”算力。 影像联动层面,与百年电影工业巨头阿莱合作,可以说是给手机影像带来颠覆性改变。 第28届上海国际电影节期间,荣耀与时尚杂志《睿士ELLEMEN》合作,使用荣耀Robot Phone为梁朝伟、辛芷蕾、文淇等金爵奖评委,拍摄了行业首支由机器人手机完成的全明星官宣大片,这也是Robot Phone的专业影像首秀,是真实力的专业体现。 在前不久召开的荣耀影像发布会上,阿莱影像科学总监Harald Brendel公开表示:双方深度合作将LogC3、ARRI Looks与ARRI Cinema Mode原生植入荣耀Robot Phone。 通过与阿莱合作,荣耀把专业电影影像的审美与能力,带到更轻、更日常的创作工具中。这不是简单加滤镜、调算法的小打小闹,而是真正让普通用户轻松创作出电影级质感大片。 荣耀Robot Phone的诞生远超一部新手机的发布上市,是为行业开辟了一条全新赛道。 508天,荣耀长出一副新骨架 从去年年初荣耀CEO李健在MWC上提出荣耀阿尔法战略,宣布“从智能手机制造商转型为全球领先的AI终端生态公司”。短短一年半时间,508天的跨度,荣耀已然发生质变。 自新任荣耀CEO李健走马上任以来,外界对荣耀的感觉是节奏快、步调稳、战略明确清晰,新产品接连落地,热门话题隔三岔五上热搜,硬核成果惊艳海内外。 除了首款全球机器人手机上市之外,荣耀此前还相继推出了人形机器人、全新一代折叠旗舰荣耀Magic V6、Agentic OS、AI生态枢纽Alpha Store等一揽子产品,夯实了AI终端生态基本盘。 4月份举办的北京亦庄半马中,荣耀人形机器人闪电以50分26秒的成绩夺冠,超过人类世界纪录。该项目从立项到参赛不过数月,技术水准却已经走在行业前列。 从上述可以看出,荣耀交出的这份答卷,不是单点突破,而是一整套产品矩阵和自研技术呈现。这场变革的成果也在市场层面得到了反馈: 2026年Q1全球大盘同比下滑,荣耀却逆势增长25%,欧洲市场增速超60%,中东增长73%,海外营收占比首次过半,也被外界看作是最有可能做成高端品牌的中国厂商。 行路至此,刚独立之初“平替”的标签,被荣耀自己彻底撕掉了。取而代之的是一个能与苹果、三星同台竞技的高价值品牌形象,并已成为这一轮AI终端角力中不可忽视的先头力量。 回望来时路,谁承想这个曾经被质疑的品牌,靠着能啃硬骨头的精神在强者如林的AI军备赛中率先攻下桥头堡。 这让我想到了著名的特修斯悖论:船在航行途中,每一次修补,都是对过去的一次告别,也是对未来的一次重塑。对荣耀而言,这不是偶然的技术爆发,荣耀从来不缺技术,缺的是一场系统性重构,是以创新为基、以品牌为翼,金身再造、浴火重生。 荣耀还是荣耀,但已经完全不同了,它有了属于自己的新航线和全新使命,正在奋勇向前。
实测 DeepSeek V4 正式版:3 块钱干完 5 件事,AI智价比之战开打了
科技圈的刺激,总是来得猝不及防。 同一天,两家大模型领域的绝对顶流,不约而同地丢出了自己的重磅炸弹。一边是 OpenAI 突然宣布 GPT-5.6 系列模型价格大跳水;另一边,DeepSeek 正式发布 V4-Flash 模型,带着通过后训练(Post-Training)全面强化的推理与代码能力,霸气登场。 过去两年,大模型的竞争主线是追赶能力上限:参数更大、上下文更长、跑分更高。今天这两份公告放在一起,则释放出另一个信号: 顶级模型的竞争,正在从单纯比拼能力,转向争夺「智价比」。 这种变化对 Agent 尤其重要。 让聊天机器人写一封邮件,模型回答一次,工作基本结束。让 Codex 修一个 Bug,它却要先读项目文件、搜索代码、应用补丁,再运行测试;一旦测试报错,还得回头检查并重新执行。 任务越长,模型调用次数越多,价格就越直接地影响 Agent 能否真正投入日常工作。 DeepSeek V4-Flash 的 API 价格仍是每百万 token 输入 1 元、输出 2 元。OpenAI 则把 GPT-5.6 Luna 的 API 价格下调约 80%,Terra 也便宜了 20%。 能力继续往上走,调用成本却开始往下掉。这次我们更想知道的是:价格更低的模型,能不能把事情同样做好? 模型还是那个模型,但更会干活了 DeepSeek 今天更新的 V4-Flash,目前只能通过 API 使用,网页版和 App 都没有更新。 开发者使用 API 调用 deepseek-v4-flash,后台则会自动换成新发布的 V4-Flash-0731。它可以一次读取 100 万 token 的内容,适合塞进大份文档或整个代码项目,也原生支持 OpenAI 的 Responses API,可以接入 Codex。 有意思的是,DeepSeek 称,V4-Flash-0731 与预览版的模型结构、尺寸完全一致,这次只重新进行了后训练。 可以把基础训练理解成上学,后训练更像入职后的专项练习。模型原本已经会写代码、读文档,接下来还要反复练习怎么拆解任务、选择工具、发现错误,以及如何把一件事情从头做到尾。身板没变,做事的习惯变了。 官方给出的提升幅度确实很大,甚至宣称「远超 V4-Pro-Preview」。在测试模型能否操作终端、连续完成任务的 Terminal Bench 2.1 中,它从 61.8 分涨到 82.7 分;另一项代码 Agent 测试 DeepSWE,则从 7.3 分涨到 54.4 分。 这些数字翻译成人话就是,新版不只更会写代码,也更擅长调用工具,把一件事情从头做到尾。 更关键的是,能力上涨并没有伴随涨价。V4-Flash 仍维持每百万 token 输入 1 元、输出 2 元。 几乎同一时间,OpenAI 也在降低模型调用门槛。据 Axios 报道,上线仅 3 周的 GPT-5.6 Luna 输入和输出价格均下调约 80%,Terra 也降价 20%。降价后的 Luna 每百万 token 输入 0.2 美元、输出 1.2 美元。 但便宜的前提是能把活干完。Agent 往往要连续调用模型几十次,任何一步出错,整个任务都可能返工。 所以这次,我们把 DeepSeek V4-Flash 接入了 Proma,给它安排了 5 个从简单到复杂的任务。过程中不追加提示,也不替它处理问题,看看它拿出的第一版到底能不能用。 5 个任务跑下来,V4-Flash 的惊喜不只是便宜 第一轮,我们把爱范儿和 APPSO 的 320 篇早报数据交给 V4-Flash,让它分析两个账号的阅读、互动、选题和发布节奏,并把结果做成一份网页报告。 查看文件夹里的早报文章数据,多维度分析数据,然后给我清晰明了的分析报告,输出为交互式的 html V4-Flash 先用几张数字卡片交代整体情况,再把内容拆成账号对比、阅读趋势、互动画像、选题分析、结构透视、爆款榜单和全量明细。页面里混用了柱状图、折线图、环形图、雷达图和散点图,散点图还能切换账号、缩放查看。 视觉上也相当成熟。深色背景、蓝黄色强调色和卡片层级保持一致,十几张图塞在同一页里,依然能一眼分清重点。虽然这份报告很长,但好在并没有明显的拼贴感。 接下来,我让 DeepSeek V4 做了一个稍微复杂一些的任务——一个打砖块小游戏,既要处理球、挡板和砖块的碰撞,又要加入重力、动量传递、砖块耐久、连锁爆炸、4 种道具和粒子效果。 它给出的结果意外地还不错,普通砖、金属砖和爆炸砖在视觉上有明确区分;金属砖被击中后会出现裂纹,爆炸砖会波及周围砖块。多球、加宽挡板、粘性挡板和激光也不是只出现在说明里,实际游玩时都能触发。 请为我编写一个单文件 HTML 格式的打砖块小游戏。要求使用 HTML5 Canvas 绘制,且具备以下核心要素: 真实的物理引擎:球与砖块、墙壁和挡板的碰撞遵循弹性碰撞与动量守恒。挡板移动时的速度应该能传递给球(例如:向右快速移动挡板击球时,球会获得额外的向右水平速度)。加入轻微的重力效果,使轨迹更丰富。 砖块类型与生命值:设计不同颜色和耐久度的砖块(如普通砖块需要击打 1 次,金属砖块需要击打 3 次并伴有视觉开裂效果,爆炸砖块被击碎时会炸毁周围的砖块)。 道具系统:击碎特定砖块会随机掉落道具,包括:多球模式(分裂出 3 个球)、挡板加宽、粘性挡板(球碰到挡板后先粘住,按空格键再发射)、以及激光射击(挡板可以发射子弹直接摧毁砖块)。 视觉与特效:包含击碎砖块时的粒子散落效果、球撞击时的微弱屏幕抖动、流畅的 60 FPS 动画,以及简洁现代的 UI 界面(计分板、生命值显示、暂停和重新开始按钮)。 代码结构:所有的 HTML、CSS 和 JavaScript 代码必须全部打包在一个文件中,确保可以直接双击在浏览器中运行,且无外部依赖库。 接下来,我们又把题目换成了三体轨道模拟器。这类页面很容易靠星空、光球和拖尾蒙混过关,真正的难点是算出三颗星体下一秒各自会去哪里,并让轨道持续运行。 请写一个单文件 HTML 的三体运动轨道交互式模拟器,具体要求: 物理计算:使用龙格-库塔法(RK4)或 Verlet 积分算法来计算三个质点在万有引力作用下的运动轨迹。允许用户实时调整引力常数 G、三个质点的质量、初始位置和初始速度矢量。 交互与控制:用户可以通过鼠标拖拽来改变质点的初始位置,或者通过轨迹线上的箭头调整初始速度。包含暂停、单步调试、重置、以及内置几种经典稳定轨道(如 figure-8 八字形轨道、Lagrange 轨道等)的一键预设功能。 可视化效果:使用 Canvas 绘制质点的实时运动,并保留渐隐的运动轨迹拖尾(利用半透明背景刷新实现)。实时显示每个质点的位置、速度和加速度数值。 代码要求:完全原生 JavaScript 实现,无需外部库,界面设计美观、富有科技感。 V4-Flash 交付的页面采用了四阶龙格-库塔法,也就是 RK4 来计算轨道。它还加入了引力软化,避免两个质点距离太近时数值突然爆炸;当加速度变大、天体接近相遇时,程序会自动把一个计算步长继续拆细,降低轨迹发散的概率。 界面完成度同样在线。主要画面留给轨道,复杂参数集中在右侧,状态信息收在左上角,没有因为控制项多就变成一块密密麻麻的工程面板。 算完轨道,我们再换个方向,看看它的审美。任务是一张科幻控制舱仪表盘,不仅要有实时波形、环形进度和滚动日志,点击「超载模式」后,整套界面还要同时进入警报状态。 请为我设计一个单文件 HTML 格式的未来感科幻控制舱仪表盘(Sci-Fi Dashboard)。具体要求: 视觉风格:深色调背景,使用荧光蓝、霓虹绿和警示橙作为主配色。加入网格背景暗纹、发光特效(box-shadow)和数字科技感字体。 动态组件:包含一个实时波形图(使用 Canvas 绘制的音频波形或心率图模拟)、几个带有平滑过渡动画的环形进度条(展示 CPU 占用率、能源百分比等),以及一个不断滚动的实时日志终端(Terminal)。 交互控制:用户可以点击「超载模式」按钮,此时仪表盘所有指示灯变为闪烁的红色,数据刷新速度加倍,且有警告音效(用 Web Audio API 合成,无需外部音频文件)。 代码规范:使用响应式设计,所有 CSS、HTML 和 JS 代码必须内嵌于同一个文件中,保持现代优雅的视觉表现力。 V4-Flash 这一版却做得像模像样,挺有内味的。实时波形、环形进度、能量流、系统状态和日志终端有清楚的主次关系,发光效果没有盖过数据本身。波形持续运动,环形数字平滑变化,终端也会不断刷出新的系统日志。 前面的任务都可以在本地完成。最后,我们加入联网、调用 API 和读取外部资料,让 V4-Flash 从一句话开始,做出一份开源 AI 项目周报。 请帮我写一个 Python 脚本,调用 GitHub API 拉取过去 7 天内 Stars 增长最快的 10 个开源 AI 项目。提取它们的 README 摘要,并自动生成一份 Markdown 格式的周报。 把这个周报做成一个美观、有科技感的网页,略有极客风,简洁明了的界面。 它创建了 Python 脚本,实际运行并检查结果,最终交付了脚本、Markdown 周报和一份 JSON 原始数据,以及一个精致的网页。 5 个任务全部结束后,我回头看了一眼费用—— DeepSeek 后台一共记录了 393 次 API 请求,累计消耗约 3422 万 token,前前后后只花了 2.85 元。测试前充进去的 10 元,连三分之一都没用完。 当大模型开始从「做大」转向「做精」 5 个任务当然无法测出一个模型的全部能力,但它们已经足够让我们一窥 V4-Flash 的优势:速度快、价格低,也能把一段含糊、抽象的要求变成完整、可操作的成品。 过去几年,AI 行业主要遵循 Scaling Law:模型参数更多、训练数据更大、投入算力更高,能力通常也会随之提升。 华为何庭波提出的「韬(τ)定律」,代表的则是另一种思路——当几何缩微越来越困难,就把优化范围从单个器件扩展到电路、芯片和整个系统,通过缩短信号传播时间、提高协同效率,继续挖掘性能。 两者讨论的并不是同一个技术问题,却代表了两种不同的发展路径:一条继续扩大规模,另一条想办法让现有系统运行得更有效率。 V4-Flash 这次的变化,更接近后一种思路。模型结构和尺寸没有变化,仅靠后训练,它在代码、工具调用和连续执行任务上的表现就有了明显提升。它没有否定 Scaling Law,只是说明继续堆参数之外,数据质量、强化学习、推理策略和训练方法,依然可以从现有模型里挖出更多能力。 无独有偶,OpenAI 今天也宣布 GPT-5.6 系列模型大幅降价。顶级模型的竞争,正在从单纯比拼能力上限,转向同时争夺「智价比」。 模型厂商之间的价格战已经全面展开。对厂商而言,这会继续压缩利润空间,并加速行业洗牌;但对开发者和普通用户而言,模型价格下降意味着 Agent 可以调用更多次、思考更长时间,也能承担过去因成本过高而无法落地的任务。 当模型能力继续提升,调用成本持续下降,真正被打开的,或许不只是一个更便宜的聊天机器人,而是一个可以长时间运行、反复试错,并真正替人完成复杂工作的 Agent 时代。
三腔空悬、16° 后轮转向,岚图虎踞率先落地泰山 X8
一台车长超过 5.2 米、重量接近 3 吨的大型 SUV,想要爬上松软沙坡,动力够大只是第一步。 随着坡度增加,车辆重心不断后移,轮胎能够获得的附着力却在不断变化。倘若四驱系统无法及时分配动力,大马力只会变成车轮空转,在沙地上越刨越深;悬架如果撑不住车身,动力同样很难有效传到地面。 7 月 29 日,岚图泰山系列完成了一次约 100 公里的阴山全地形穿越。路线包括 25 公里浅水碎石河床、最大坡度 62% 的松软沙坡,以及深坑和连续交叉轴等复杂路况,其中「英雄坡」长度超过 250 米,最大坡度约合 32°。 在这次挑战中,岚图正式发布并命名了「虎踞智能底盘」,并称其为中国首款全地形智能底盘。 阴山穿越是一个很好的底盘能力展示,岚图把过去分散在不同车型和配置表里的悬架、转向、四驱与制动控制,正式收拢到了一套底盘技术体系之中。 「虎踞」不是一个部件 「虎踞智能底盘」不是某一个新悬架或新部件的名字,它由机械硬件、控制系统和场景化标定三部分组成。三腔空气悬架、前双叉臂与后五连杆悬架、解耦双电机四驱、高强度笼式车身和双向 16° 后轮转向,构成了岚图所说的「硬核筋骨」,EDC 可变阻尼、IPB 2.0、智能四驱协同和牵引力控制系统,则负责根据车轮与车身状态进行实时调节。 因此,这次发布的「新」,并不是其中每一件硬件都第一次出现,而是岚图首次将这些硬件与控制能力纳入统一架构,并进一步做成可以覆盖不同车型的底盘技术品牌。 其中,三腔空气悬架通过两个刚度阀控制三个独立气室,可以形成 4 种弹簧刚度组合,并提供 105mm 调节行程,最高离地间隙达到 238mm。相比只能调节车身高度的单腔空气悬架,三腔结构还能改变悬架刚度,在舒适和支撑之间提供更大的调节范围。 与之配合的 EDC 魔毯减振系统,则根据路面起伏与车辆状态,控制减振器压缩和回弹的速度。空气悬架负责车身高度与弹簧刚度,EDC 负责处理具体的振动和车身姿态,同步为车内舒适性做保障。 在阴山的浅水碎石河床中,这两套系统承担的也是类似任务:空气悬架抬高车身,增加底盘面对水下碎石和暗坑时的通过余量;EDC 则连续调整阻尼,控制碎石、坑洼和起伏路面带来的车身晃动。对于大型 SUV 而言,通过一段烂路并不算太困难,但在通过的同时,还要尽量不让座舱里的乘客跟着车身反复摇摆。 面对沙坡和交叉轴,工作的则是智能电动四驱、牵引力控制和 IPB 2.0。扭矩矢量控制系统能够识别不同车轮的附着状态,动态调整前后轴及车轮间的驱动力;当某个车轮开始打滑或悬空,IPB 2.0 会先对空转车轮施加制动力,再将驱动力转移到仍有抓地力的车轮。 这也是泰山 X8 能够通过「英雄坡」和连续交叉轴的技术基础。大功率电机提供爬坡所需的动力,牵引力控制与 IPB 2.0 抑制车轮刨坑和无效空转,智能四驱再把动力送往有效车轮,三腔空悬与 EDC 则负责支撑车身,控制车辆在大仰角状态下的重心转移。 将这些系统放在一起,才能看出虎踞所说的「智能」到底指什么:与让驾驶者选择一个越野模式不同,虎踞可以根据路面附着力、车轮状态和车身姿态,同时调节悬架高度、阻尼、制动力和驱动力。岚图称,这套系统针对草地与雪地、泥泞车辙、沙地、岩石和砾石等路况进行了标定,覆盖超过 1000 个细分场景。 岚图还将虎踞分成了三条产品路线:虎踞 P 对应 Premium,偏向尊享舒适;虎踞 A 对应 Allroad,强调全地形能力;虎踞 D 对应 Dynamic,面向运动驾趣,岚图分别以岚图梦想家、泰山 X8 和追光 L 作为三个方向的代表车型。 目前公布得最完整的是泰山 X8 使用的虎踞 A,虎踞 P 和虎踞 D 暂时还没有给出完整的硬件与标定差异。但至少从这次发布可以看出,岚图希望虎踞不只是一款车的配置组合,而是像动力平台和智能座舱一样,成为覆盖不同车型的家族化技术标签。 泰山 X8,仍然是一台家庭大五座 完成阴山穿越的泰山 X8 于今年 5 月上市,定位大五座 SUV,提供插混和纯电两种动力,共 5 个版本,指导价为 29.29 万—37.99 万元。新车长宽高分别为 5200/2025/1814mm,轴距为 3090mm,是一台标准的大型 SUV。 尺寸带来了空间,也会放大车身惯性和较长轴距带来的问题。虎踞 A 的作用,是让泰山 X8 在城区保持舒适和灵活,离开铺装道路以后,又有足够的通过性。 三腔空气悬架与 EDC 可以在城市道路中抑制制动点头、过弯侧倾和连续晃动,到了坑洼、碎石等复杂路面,悬架又能抬高车身并提供更强支撑。双向 16° 后轮转向则将泰山 X8 的最小转弯半径缩小至 5.4 米,让这台超过 5.2 米的大车在地库、窄路和山路中少一些本应有的笨重。 对一台大五座 SUV 来说,舒适性与通过性并不是两套互不相干的能力。家庭用户平时需要它在城区开得平稳、转弯轻松,长途出行时又可能遇到雨雪、积水、碎石或非铺装道路。虎踞 A 并不是要把泰山 X8 变成一台硬派越野车,而是让它在保留家庭舒适性的同时,面对复杂路况不至于立刻失去从容。 五座布局则将更多车内长度留给了二排和后备厢,泰山 X8 的常规后备厢容积达到 1148L。零重力座椅、一键成床、对外放电等配置,负责家庭长途与户外休整,华为乾崑智驾和 HarmonySpace 5.2,则补齐驾驶辅助与座舱体验。配合虎踞 A 带来的能力,X8 能够很轻松的将全家人带向山野。 阴山穿越把这种能力做成了一次直观展示。对于泰山 X8,虎踞 A 补上了大空间、舒适座舱之外的行驶能力,对于刚刚发布的虎踞,泰山 X8 则成为全地形路线最完整的一次产品落地。 泰山 X8 依然是一台面向家庭用户的城市 SUV,虎踞则让城市不再成为它的边界。
知名手机品牌突然宣布:停止售后服务
快科技7月31日消息,近日,黑鲨手机官方账号“黑鲨希瑞”在社交平台发布公告,正式宣布停止手机品类的官方售后维修及相关服务。 作为国内最早一批主打游戏手机的品牌,黑鲨曾在2018年凭借初代黑鲨手机拿下游戏手机赛道近40%的市场份额。 从2018年到2022年,黑鲨先后推出6代共十余款游戏手机产品,一度成为行业游戏手机的标配标杆,巅峰时期全网活跃用户规模突破300万人。 游戏手机这条细分赛道从被资本热捧到冷却,背后的核心逻辑已被市场验证:绝大多数主流手游为了覆盖更广泛的用户群体,都对硬件性能做了大幅优化兼容,普通旗舰手机的性能已经完全可以满帧运行市面上99%的热门手游,专门为游戏场景打造的厚重机型,终究只是面向小众核心玩家的垂直产品,很难支撑起一个品牌的长期规模化发展。 2025年4月,小米体系内的关联股东天津金星创业投资有限公司正式从黑鲨股东名单中退出。 2026年2月,南昌黑鲨科技有限公司被法院列为被执行人,执行标的约22.6万元。 目前,黑鲨的官方宣传口径已经完全转向游戏外设赛道,手机业务已经彻底成为品牌的“过去式”。 黑鲨全渠道的手机售后通道已经基本处于半关闭状态: 黑鲨官网寄修服务页面点击“前往黑鲨商城”后直接显示网站连接超时;小米商城、小米有品平台早已全面下架黑鲨全系手机产品;黑鲨京东自营官方旗舰店客服明确告知,目前店铺仅在售散热背夹、游戏耳机、移动电源等外设产品,不再销售任何手机品类。 针对存量手机的维修需求,用户只能提供原始订单号和机型信息登记后等待手机业务专员的后续联系,无法再享受此前的上门取件、原厂备件更换等标准化官方售后。 针对后续服务承接问题,黑鲨官方在公告中仅提及,待“黑鲨装备箱”App的商城功能完整上线后,将新增“售后服务”板块,在线支持旧款机型换新等专属服务,但截至发稿时,该App最新版本中仍未出现售后和以旧换新的相关入口,官方始终没有公布这项服务的具体上线时间、支持机型范围和折价标准。
腾讯科研智能体攻破50年未解数学难题,姚顺雨喊话正在招人
智东西 作者 | 茄子 编辑 | 程茜 智东西7月31日消息,昨日,腾讯首席AI科学家姚顺雨转发腾讯混元的一篇论文并喊话:“Hy AI4S is hiring :)”,公开招募AI for Science方向人才。 7月29日由腾讯混元科研智能体Hyra参与破解数学难题的论文发布在arXiv上。依托Hyra强大的推演与探索能力,腾讯研究团队取得关键进展,破解了加法组合学领域一道持续50余年的公开难题。 姚顺雨的评论区里,有位网友称,Hyra/Hy3的论文“太疯狂了”,用显式构造解决一个数十年未解的和集问题,完全没想到这会出现在一条招聘帖里。 还有人畅想:“下一位菲尔兹奖得主会是AI吗?” 值得注意的是,今天下午腾讯招聘平台也发布了由姚顺雨带队的AI Infra团队招聘的消息。 7月21日,腾讯混元推出了科研智能体Hyra。它基于本月开源的Hy3模型,该模型总参数量为2950亿、激活参数量为210亿。Hyra在破解这道难题时承担的是自动化探索工作,并帮助研究者挖掘潜在数学构造思路。 Hyra先是通过搜索优化现有有限集合案例,之后进一步提出一套可无限拓展的参数化构造方案:依靠十二进制结构约束差集规模,结合循环群对称加法基与中国剩余定理,实现和集更快扩张。AI输出候选方向后,研究人员校验思路、推导完整严谨证明,并借助Lean4完成形式化验证。 这道加法组合学问题研究的是,整数集合经过加法和减法运算后,规模扩张之间到底存在怎样的关系。 比如,给定一个有限整数集合A,将集合中任意两个元素相加,并去除重复结果,可以得到“和集”A+A;同样,将任意两个元素相减,可以得到“差集”A-A。数学家长期关注的问题是:一个集合经过加法扩张后,和集规模能够增长多少?这种增长能力与差集扩张之间是否存在某种固定规律? 为了衡量这种扩张关系,数学家定义了两个指标。其中,σ(A)=|A+A|/|A|用于表示和集相对于原集合的扩张倍数,δ(A)=|A-A|/|A|表示差集扩张倍数,并进一步定义C(A)=logσ(A)/logδ(A),用来衡量和集扩张能力相对于差集扩张能力的比例。 已有数学理论证明,C(A)≤2。但过去50多年,数学家一直无法回答一个关键问题:2是否只是一个理论上的宽松上界,还是能够通过构造特殊集合无限逼近的最优结果? 围绕这一问题,数学界持续尝试寻找更接近2的集合构造。1969年,相关结果约为1.0290;1973年提升至1.0598;2013年进一步达到1.1259。近一年,AI辅助搜索开始参与这一问题的探索,将已有数值推进到1.1449。该论文还记录了一项内部实验,Codex(GPT-5.5)在人类引导下将这一数值进一步提升至1.2851。 但这些探索都存在一个限制:找到一个更优的集合,并不意味着找到了能够证明理论极限的方法。此前的结果更多是在不断刷新具体案例,而无法回答C(A)是否真的可以无限接近2。 Hyra的突破在于,它没有停留在寻找更优样本,而是进一步发现了一套可以推广的数学构造方法。 研究团队首先让Hyra进行有限集合搜索,将已有最好结果从约1.14提升至1.21。但随着集合规模扩大,暴力搜索面临计算量和内存限制,同时搜索结果也难以转化为严格的数学证明。 随后,团队让Hyra尝试自主提出数学构造和推理方案,并通过LLM judge对探索过程进行反馈。经过约24小时探索后,Hyra提出论文中的核心思路:利用十二进制数字结构控制差集规模,再结合循环群上的对称加法基与中国剩余定理,让和集规模实现接近平方级增长。 换句话说,Hyra找到的并不是一个“更大的答案”,而是一种可以不断扩展的构造规律。 基于这一方法,研究团队构造出一族有限整数集合AK,并证明随着参数K不断增加,C(AK)会无限接近2。这也意味着,数学家长期寻找的答案得到解决:2确实是该问题的理论上界,但不存在任何有限整数集合能够真正达到2。 这也不是一次简单的暴力搜索。研究团队最初让Hyra进行有限集合搜索,将最好结果从约1.14提高至1.21。但显式枚举会受到计算量和内存限制,也很难转化成可以严格证明的通用构造。 随后,研究团队对证明过程进行了人工检查和整理,并公开了Lean 4形式化证明。目前,该论文仍为arXiv预印本,尚未经过同行评议。 结语:AI不只寻找答案,也开始提出新方法 从推出Hyra,到用Hy3辅助解决50多年未解的数学问题,再到姚顺雨团队招人,腾讯混元正在把大模型能力延伸到科学发现领域。 此次工作更值得关注的地方,是AI从“搜索更好的答案”走向了“提出可以被证明的数学构造”。在AI提出思路、人类检查整理、形式化工具验证的协作模式下,AI4S正在成为大模型竞争的新战场。 相关链接: 论文:https://arxiv.org/abs/2607.27199 Lean形式化证明:https://github.com/linhaowei1/sum-diff-proof Hyra:https://hy.tencent.ai/research/hyra 来源:腾讯混元、X
百度萝卜快跑法务部:部分网络账号恶意制造误导性内容,已提起诉讼
IT之家 7 月 31 日消息,百度旗下萝卜快跑法务部今日发文,称近期注意到,部分网络账号通过拼接无事实关联的画面、录音,恶意制造涉“萝卜快跑”误导性内容,涉嫌侵犯萝卜快跑合法权益。 IT之家附官方原文如下: 关于针对“萝卜快跑”恶意侵权内容传播的严正声明 近期,我们注意到,部分网络账号通过拼接无事实关联的画面、录音,恶意制造涉“萝卜快跑”误导性内容,涉嫌侵犯萝卜快跑合法权益。 经核查,抖音账号“其实太阳 **”将来源于其他事件的司机哭诉录音与萝卜快跑相关画面进行拼接传播,引导公众误认为相关事件由萝卜快跑引发;抖音账号“金 *”则将因其他事件引发的司机聚集画面与萝卜快跑进行恶意拼接,并使用误导性标题引发公众误解。相关内容发布后,引发大量互动和传播。 上述内容通过拼接无事实关联的画面、录音,制造萝卜快跑与相关事件之间的不实关联,涉嫌误导公众认知,已超出理性讨论和正常监督范畴。针对上述行为,我司已依法向人民法院提起诉讼,目前相关案件均已获法院立案。 我们将持续关注各类涉萝卜快跑侵权内容传播情况,并依法采取必要措施,维护自身合法权益。 萝卜快跑法务部 2026 年 7 月 31 日
租台自动驾驶汽车旅游!订单取消了车还在跑 全家被困车内下不来
快科技7月31日消息,据报道,近日一位女乘客在海南文昌租用L4级自动驾驶汽车旅游时遭遇惊魂一幕,订单已被取消,车辆却仍在自动行驶,车内屏幕全部锁死,一家人被困车内无法下车,最终折腾到深夜报警才脱困。 7月23日,袁女士通过神州租车App租用了一款“颐驰06”L4级自动驾驶车辆,该服务由百度Apollo与神州租车合作提供。 首次体验良好后,她又预订了7月27日至28日的订单,计划带孩子和老人从文昌去海口游玩。 27日取车后,袁女士将行程终点修改为龙楼镇附近约5公里,但上车后发现系统推荐的木兰湾充电站途经点无法取消,车辆默认要绕道80多公里。 她联系工作人员请求修改,对方称需技术部门处理,随后在行驶途中,车辆突然语音播报“行程已被取消”,要求乘客靠边下车,但车辆并未停车,仍在继续行驶。 订单取消后,车内屏幕全部锁死,仅剩通话功能可用。 袁女士反复联系客服,车辆走走停停,经过五六个路口仍未掉头。期间按下SOS紧急报警按钮,接通后仍是客服中心,未能获得紧急处置。 约两小时后工作人员赶到,却称自己车辆电量不足无法送人,重启自动驾驶车辆后再次掉头。 此时已至深夜,累计行驶约50多公里,袁女士一行选择报警,民警到场将他们送回住所时,已接近凌晨。 神州租车客服回应称,途经点在行程开始后无论订单状态如何都无法修改和删除,“订单已经取消,但车辆还是要前往该途经点”。 关于事件的具体原因,平台客服未正面回应,但后续袁女士透露已与租车平台协商一致。

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