OpenAI推出企业级智能体管理平台Frontier - OpenAI在AI Coding产品竞争之际，推出企业级智能体中枢平台Frontier [2] - Frontier是一个将智能体当作AI员工来管理的企业级平台，旨在整合企业内部分散的系统与数据，提供覆盖智能体构建、部署与管理的端到端解决方案 [3][5] 推出背景与战略意义 - 企业面临智能体数量暴增带来的运维、治理和协同成本叠加问题，智能体成为信息孤岛 [3] - OpenAI CEO奥特曼提出“全AI公司”概念，认为不能快速用上AI员工的公司会被甩在后面 [5] - 企业级大模型市场成为关键竞争阵地，Anthropic占据40%份额，远超OpenAI的27%和谷歌的21% [6] - OpenAI目标是通过基础设施让各种智能体（包括竞争对手产品）优先部署在其平台，以纳入更多企业用户 [6] - 过去几年已有超过100万家企业使用AI提升效率，例如一家制造企业将六周工作压缩到一天，一家投资公司为销售释放90%以上时间，一家能源生产商提升5%产量并额外创造超过10亿美元收入 [6] 平台功能与四大核心模块 - Frontier平台包含四大板块：上下文、执行环境、评估学习与安全管理 [8] - **共享业务上下文**：打通企业内部CRM、数据仓库、工单系统等割裂系统，形成统一“语义层”，让智能体理解企业运作逻辑 [12] - **提供执行环境**：为AI员工提供开放可靠的执行环境，使其能使用内部工具、写代码、处理数据、生成文件并跨系统操作，从问答工具升级为能独立完成任务的同事 [13][14] - **学习与评估**：内置绩效评估和优化机制，持续监控任务完成情况、错误率、资源消耗等指标，智能体通过积累“记忆”不断优化自身表现 [15][16] - **安全保障**：为每个AI员工设立严格工作边界，规定其可访问的系统、操作和权限，防止越权操作和数据风险 [17] 平台价值与行业应用 - Frontier使企业部署AI的方式从“定制化开发”转向“标准化配置”，公司可通过统一仪表盘查看每个AI员工的任务完成情况、资源消耗和错误率等关键指标 [19] - 平台已在多个关键行业发挥价值：银行用于处理每年数亿的需求事件；制造业用于模拟生产流程、规划产能布局，节省数十亿美元成本；生命科学用于优化全球监管流程，为药品审批等环节兜底 [19] - 多家行业巨头已率先试用Frontier，包括惠普、Intuit、甲骨文、州立农业保险、赛默飞世尔、优步、BBVA、Cisco、T-Mobile等 [7] - 平台目前处于有限开放阶段，仅向少量客户开放，预计未来几个月逐步扩大范围，具体定价方案尚未披露 [7] 行业趋势与未来展望 - OpenAI应用业务首席执行官Fidji Simo预测，到今年年底，领先企业中的大多数数字化工作将由人类决策指挥，由成群的AI代理执行 [19] - OpenAI CEO奥特曼认为，让智能体“像人一样用电脑”，真正接管电脑和浏览器，才能彻底解放生产力，AI的终极形态可能是“全AI公司” [21][23] - 企业级应用已成为OpenAI在2026年的明确重点方向之一，Frontier是其交出的企业级解决方案 [24] - Gartner报告指出，代理管理平台可能成为“人工智能领域最有价值的资产”，也是企业大规模采用AI所必需的基础设施 [24] - Frontier的推出可能正在拉开“AI全面扎根企业核心业务”时代的序幕 [25]

AI应用行业发展趋势 - AI应用正从对话界面转向任务执行，用户期望AI能主动推进并完成实际工作，标志着AI正从“对话”走向“行动” [27] - AI应用正深入工作流程核心，例如整合资料生成报告、聚合归类资讯、融入开发流程，同时向更人性化的体验领域拓展，如视频创作和心理健康支持 [28] - 技术民主化是深层驱动力，AI正成为普惠性工具，降低视觉设计、网站开发、视频创作等领域的专业门槛 [28] - 随着AI能力增强，用户对隐私和数据安全的关注愈发明显，推动了本地化部署需求的复兴 [29] 第31周AI应用榜单洞察 - 本周共有31款应用上架新榜，排名基于用户真实使用、测评与社区讨论热度 [4] - 当前AI工具在流程自动化（如蓝耘星河、ClawdBot）和结构化生成（如AI快研侠、Lovable）上已相当成熟，堪称“数字同事” [4] - AI工具在信息深度整合与实时性处理方面仍有明确进步空间 [4] - AI正向更感性、更内在的体验领域延伸，预示着技术发展的下一个前沿 [4] 营销与内容创作类应用 - **蓝耘星河营销智能体**：面向自媒体和营销场景的AI智能体，提供从策划到生成的一站式内容解决方案，流程设计成熟，可一键生成文案和图文内容，但涉及实时信息时，内容时效性和逻辑性偏弱 [6] - **醒图**：强大的AI图像处理与设计工具，帮助用户快速生成和编辑高质量的视觉内容 [7] 研究、阅读与信息处理类应用 - **AI快研侠**：专注于快速生成行业研究报告的AI工具，支持资料上传、大纲构建与内容溯源，输入主题即可生成完整研究大纲，上传资料后能快速产出数万字结构化报告，但部分数据存在滞后 [8] - **语鲸**：聚合多平台、多格式信息的AI阅读助手，通过智能聚合与摘要提升阅读效率，支持公众号、播客、论文、研报等多源信息，PC端适合选题调研，APP端以日报和订阅管理为主 [9] 办公效率与智能助手类应用 - **ClawdBot (moltbot)**：可本地部署的企业级AI助手，深度集成工作流，执行自动化任务，一句话即可完成邮件总结、数据分析、日报生成，还能自动写代码并提交PR [10] - **Chatbox AI**：集成了多种主流大模型的桌面客户端，为用户提供统一、便捷的AI对话体验 [11] 开发与应用生成类应用 - **Lovable**：通过自然语言描述即可生成完整可运行全栈应用的开发平台，生成完整的前后端和数据库，支持登录、存储等基础功能，无需安装开发环境，一键部署 [12] - **Replit**：将开发环境、协作工具与AI辅助编程深度融合在云端，让开发者可以随时随地开始编码，并通过AI实时获取代码建议、调试帮助 [13] 创作与身心体验类应用 - **白日梦**：将文字或画面快速转化为生动短视频的AI视频创作工具，尤其适合内容创作者快速生产社交媒体视频 [14] - **林间疗愈室**：通过融合AI对话技术与专业心理疗愈框架，以温暖、非评判的方式提供情绪支持与疏导的心理AI疗愈应用 [15] 榜首应用（蓝耘星河）开发者洞见 - 蓝耘星河是新一代一站式营销智能体，聚焦内容生产，解决“工具割裂、产能不足、千篇一律”的痛点，通过知识库构建、品牌画像定义，提供单篇精细化与批量矩阵化创作 [18] - 2026年AI Agent趋势将更深化和落地到各行各业，提高工作效率，同时会涌现与AI Agent相互融合的新热点 [19] - 产品诞生源于对企业营销内容现状的反思：企业缺的是“能让内容被看见、被引用、被推荐的系统”，面临内容产出周期长、人工成本高、多平台分发效率低、内容发布后难以持续产生影响力等问题 [21] - 随着生成式搜索工具兴起，内容传播逻辑发生变化，是否能被AI搜索引擎理解、抓取并引用成为新的流量入口，因此产品围绕GEO（生成式引擎优化）理念打造，让企业内容能够“被AI主动推荐” [21] - 通过企业上传私有数据至专属知识库，系统进行自动分段、结构化处理与索引构建，在内容生成过程中优先基于知识库内容，有效降低AI幻觉风险 [23] - “品牌专属画像”功能是一种由用户自定义、可复用、可灵活切换的画像提示词模板体系，与创作需求、发布平台、分发场景共同作用，确保生成内容具备“可直接分发”的结构和语境 [23] - 与DeepSeek等通用AIGC产品的最大区别在于具备完整的分发与内容网络构建能力，内容自动按平台结构优化，支持多平台一键分发，通过持续、矩阵化发布构建品牌的GEO内容网络 [24] - 产品上线推广初期，核心以线上精准获客为核心策略，重点布局社交媒体平台开展推广运营 [25] - 收到较多惊喜反馈的是【提示词优化】功能，该功能可根据用户输入的原始内容智能优化提示词表述，提升智能体的理解度与执行效果 [26] 1月AI体验官测评精选 - **Replit** 被誉为“代码生成王者”，是唯一能完美执行需求且无需中途修复的平台，生成即含数据库与配置，一键部署 [33] - **Thetawave.ai** 被称为“学习效率革命者”，可在30秒处理5篇论文，生成结构化笔记、思维导图与测验，多语言精准 [34] - **Lovable** 被视为“创意落地加速器”，用自然语言描述可快速生成带交互的多页面项目，新手友好 [35] - **豆包爱学** 化身为“智能学习伙伴”，支持拍题自动矫正、步骤语音追问，作文批改结合情感激励设计 [37] - **语鲸** 成为“信息处理中枢”，一站式聚合全网内容，AI总结速览且可回溯原文，沉浸阅读与知识库同步 [38] - 1月体验官计划发放总计1200元体验激励金，赠予3本极客时间年度日历，并解锁QCon大会门票获取资格 [44]

作者 ｜ 木子 OpenAI 和 Anthropic，这回真是贴脸对打。 Claude Opus 4.6 发布还不到半小时 ， GPT-5.3-Codex 直接上线 ，没有铺垫，没有预热。 这不是小修小补，而是 OpenAI 目前最强的 Agent 化编程模型。 对此，网友又搬出了一张经典的图： 如果说过去的 Codex 更像一个高效的编码助手，那 GPT-5.3-Codex，可谓"能在电脑上完成几乎全 部专业工作"的通用 Agent。 有多通用？——它不只是写代码，还能长期运行任务、调用工具、操作终端、管理部署流程；也就是 说，从研发到上线，几乎整条链路都能自己接住。 用 OpenAI 联创兼总裁 Greg Brockman 的话来说，就是 软件开发正在经历一次复兴，而 Agent 成 为了"第一入口" 。 他们定了一个挺激进的目标：对任何技术任务，人类第一反应应该是"和 Agent 交互"，而不是打开编 辑器或终端。 有意思的是，OpenAI 自己承认：Codex 团队在开发 GPT-5.3 的过程中，使用早期版本，来调试自 己的训练、管理自己部署、诊断测试结果和评估——简而言之，就是 AI 自己参与开发 ...

文章核心观点 - 生成式AI技术正被广泛用于现代战争与舆论战，通过制造和传播虚假信息，严重干扰公众对事实的认知，使“知晓真相”变得困难[11][45] - 科技公司、金融资本与国家战争机器正形成深度绑定，私营科技公司被系统性纳入国防体系核心，直接参与战争工具的设计与部署，改变了战争的技术形态与商业逻辑[13][52][53] - 当前的AI治理在道德共识、国际机制与企业自律三个层面均告失效，缺乏有效的约束力，而AI在军事领域的应用已被排除在关键国际讨论议程之外[80][81][85] AI在信息与舆论战中的应用 - 在伊朗的舆论战中，官方与反对派均大量使用AI生成或篡改的影像内容，例如伊朗官方发布疑似AI生成的“万人上街支持政府”航拍视频，在X平台获得数万次观看[3][16][19] - AI工具被用于自动化、规模化地进行信息操纵，例如在俄乌冲突中，利用Meliorator等软件包批量生成虚假社交账号和内容，削弱受众对信息真实性的判断能力[46] - AI技术不仅用于伪造，其“增强画质”等功能也被当局利用，将处理痕迹作为“证据”来否定真实抗议影像的整体真实性，从而将公众对AI的怀疑转化为掩盖真相的工具[10][36][44] - 在中东冲突中，AI生成的虚假内容数量显著上升，规模甚至超过了俄乌冲突初期，这些内容常被用于“重构”战斗场景，成为信息战的重要组成部分[49] AI在实战中的应用与战场实验 - 战场已成为前沿AI技术的“实验场”，例如在乌克兰战事中，AI被加速应用于自主导航、目标识别和情报处理等领域[12] - AI与无人机系统结合展现出强大作战能力，例如乌克兰“蛛网”行动出动约150架成本不足1000美元的无人机，袭击俄罗斯空军基地，据称造成约70亿美元损失，损坏41架战机[50] - 私营科技公司深入参与作战，例如乌克兰使用美国公司Palantir的信息分析系统整合战场数据，Palantir还与乌克兰启动Dataroom项目，旨在利用实战数据开发新一代自主拦截无人机[50][51] 科技、资本与国防体系的深度绑定 - **美国**：国防部推动采购改革，启动“作战采购系统”，旨在引入硅谷的快速迭代逻辑，让军队像科技公司一样采购和部署技术[13][59] - **美国**：风险资本大举进入国防科技领域，例如a16z在2025年1月的新一轮募资超150亿美元，其中明确投向国防与国家安全相关产业（American Dynamism）的资金达11.76亿美元[13][61] - **美国**：科技公司高管直接参与军方事务，例如来自Meta、OpenAI、Palantir的高管以高级顾问身份兼职加入美国陆军预备役的第201分队[66][68] - **以色列**：通过Innofense加速器、“绿色通道计划”等系统性推动私营技术进入军事体系，截至2025年12月，以色列国防部与超过300家初创公司合作，其中三分之一直接参与战争项目[69][70][73] - **以色列**：国防科技投资兴起，出现“Patriotism as a Service”叙事，与以色列国防部研发局合作的初创企业在2025年通过融资和并购吸引超10亿美元资金，而2024年全年融资额仅约1.5亿美元[13][76][77] - **欧洲**：欧盟投资银行放宽对军民两用技术的投资限制，并参与设立规模约1.75亿欧元的国防股权基金，推动欧洲军工创业投资爆发式增长[14] AI治理的失效与行业边界调整 - 行业内的道德呼吁（如要求暂停更强模型训练的公开信）未能改变产业发展方向，大型科技公司缺乏主动约束自身的动力[11][83] - 国际治理机制作用有限，例如联合国设立的AI治理机制有意避开军事应用等高度敏感领域，将其排除在讨论议程之外[85] - 主要AI公司主动调整服务条款，放宽对军事应用的限制，例如OpenAI删除禁止用于“军事和战争”的条款，Meta宣布向政府提供Llama模型用于“国家安全应用”，Google删除“不开发武器”等明确限制[86] - 科技巨头的立场从全球化合作转向技术民族主义和阵营对抗，并借助“竞争威胁”和“安全困境”叙事为其深入国防领域提供正当性[88][89][90]

行业趋势：从Chatbot到Agent的范式演进 - 大模型正从单纯的对话工具（Chatbot）向能够调用外部工具、执行复杂任务的智能体（Agent）进化，这要求模型具备更长的上下文处理能力和更快的即时响应能力 [2][5] - Agent应用场景的扩展导致对模型推理成本、速度和智能水平提出了更高要求，传统的推理模型已难以满足需求，行业正在呼唤“Agent原生”的新一代模型 [3][4][5] 公司产品：阶跃星辰Step 3.5 Flash的核心特性 - **独特的模型架构**：采用稀疏混合专家（MoE）架构，总参数量1960亿，每次推理仅激活约110亿参数，旨在实现效率与性能的平衡 [6] - **创新的注意力机制**：采用滑动窗口注意力（SWA）与全局注意力（Full Attention）以3:1比例混合的架构，以兼顾局部专注与长程依赖 [6] - **并行预测技术**：使用MTP-3（多token并行预测）机制，在保证因果一致性的前提下实现多token并行推理，提升生成效率 [7] - **卓越的性能表现**：拥有256K超长上下文，在单请求代码类任务上最高推理速度可达每秒350个token [8][9] - **强大的逻辑能力**：在多项数学推理基准测试中取得领先成绩，包括AIME 2025（97.3分）、IMOAnswerBench（85.4分）和HMMT 2025（96.2分）[9][10] - **出色的实际任务表现**：在Coding任务（如Terminal-Bench 2.0、LiveCodeBench-V6）和Agent相关测试（如τ²-Bench 88.2分、xbench-DeepSearch 54分）中均达到国内开源模型第一或全球第一梯队水平 [13] - **广泛的开发者认可**：发布后迅速进入OpenRouter全球趋势榜（Trending）榜首，并在“Fastest Models”速度榜中位列前茅，反映了其在真实任务中的表现获得全球AI开发者认可 [13][14] - **良好的用户体验反馈**：在Reddit、X等社区获得好评，包括多语言切换自然、幻觉率低、对自身能力边界认知清晰等优点 [15] 技术影响：推动AI模型设计与部署的范式转移 - **打破“规模迷信”**：通过“合适尺寸+充分后训练”的路径，证明了模型能力并非单纯与参数量挂钩，关键在于凝缩逻辑内核 [10][11] - **实现“终端平权”**：模型经过4-bit量化后，可流畅运行在消费级硬件上，如在128GB内存的M3 Max芯片MacBook上实现平均35 tokens/秒的推理速度（约为该平台理论最大效率的70%），支持在终端侧构建私有化Agent工作流 [16][17][18][19][20][23] - **广泛的硬件适配**：已获得华为昇腾、沐曦股份、壁仞科技、燧原科技、天数智芯、阿里平头哥等多家中外芯片厂商的云服务适配，并支持NVIDIA DGX Spark、Apple M3/M4 Max、AMD AI Max+ 395等主流个人AI终端的本地部署 [19] - **定义“Agent原生基座模型”新范式**：通过精巧的架构设计，同时解决了Agent时代的三大挑战：超长上下文下的低延迟响应、复杂任务中的高幻觉风险以及终端设备上的本地化部署 [22] - **引领基础设施层创新**：在行业追逐Agent应用层时，专注于为Agent提供高性能、低门槛的“原生大脑”，完成了基础设施层的关键范式跃迁 [24]

编译 | Tina "MoltBook 是 OpenClaw（Moltbot） 的自然延伸。"创始人 Peter Steinberger 这样形容它。 最近 MoltBook 刷屏，外界的解读也越来越"戏剧化"：有人说一群 AI 正在复制人类社会、自发形 成"朋友圈"、还在里面互相吐槽人类；也有人把它看成"机器社会"的雏形——人类只能站在旁边围 观。 MoltBook 是另一位开发者专门做的一个网站，让 OpenClaw 实例互相社交，因此它也进一步带火了 OpenClaw。 其实原本 Peter 的项目一开始并不火，他说自己在推特上发了很多次反响很冷。直到他把 bot 接进 Discord，让更多人亲眼看到"它真的能跑、真的能干活"，项目才突然破圈——然后互联网就炸了。 用户觉得这非常"魔法"，但 Peter 却反复强调： "从纯技术角度看，并没有什么震撼的地方。" 而 MoltBook 也不是凭空冒出来的新东西，它其实就是 OpenClaw 那条路线的延伸。在 OpenClaw 里，Agent 早就能读最近对话、回看 session 日志，甚至直接读自己的源代码——也就是说，它开 始"知道自己是怎么被造出 ...

整理 | 华卫 氛围编码（Vibe coding）是否会摧毁开源生态系统？近日，多位知名研究人员在一篇预印本论文中 指出，从观测到的趋势及部分建模结果来看，情况可能确实如此。他们的警告主要集中在两方面：用 户互动逐渐从开源项目中剥离，同时启动一个新开源项目的难度大幅提升。 即便是热门开源项目，随着代码下载和文档查阅的需求被大语言模型聊天机器人的交互所替代，其官 网的访问量也出现下滑，项目商业规划推广、赞助募资和社区论坛运营的可能性也降低了。Stack Overflow 等社区论坛使用量的骤减也反映了这一点。 研究人员们最后的结论是：在氛围编码广泛应用的情况下，要维持开源软件目前的规模，就需要对维 护者的报酬方式进行重大改革。 而且，在氛围编码的相关补偿机制下，绝大多数开源项目都难以从中获益。 该论文指出，氛围编码降低了软件制作成本，但也改变了用户与软件生态系统的交互方式。在传统的 开源软件商业模式下，开发者会选择软件包、阅读文档，并与维护者及其他用户交流。而在氛围编码 模式下，AI 智能体可以端到端地选择、组合和修改软件包，人类开发者可能并不清楚使用了哪些上 游组件。 "AI 革命"or 人类智能的压力测试 ...

文章核心观点 - 生成式AI时代，新技术应用的传播呈现“发布即轰动、旋即口碑反转”的快进式舆论循环特征，Moltbook事件是典型案例[2][3] - AI时代的数据安全范式发生突变，攻击方式从传统的暴力破解数据库转向利用AI交互界面进行隐蔽的“系统性查询”，导致敏感信息泄露和模型窃取风险剧增[4][5][6] - 面对新型AI安全威胁，传统的防火墙等防御手段已力不从心，行业需要建立从策略、技术到流程的综合防御框架，将安全基因植入AI应用全生命周期[8][9] AI应用安全事件与行业反思 - Moltbook智能体社交平台迅速走红后被曝存在致命安全漏洞，超过150万用户的敏感数据（包括电子邮件、登录令牌、API密钥）遭泄露，事件揭示了AI应用开发中普遍存在的、重快速上线而轻网络安全的“Vibe-coding”弊端[2][3] - 针对AI接口的API攻击在2025年较2023年增长了近180%，攻击者利用AI“乐于助人”的天性，通过大量看似合理的提问诱导模型泄露敏感信息或核心算法[5] - 根据OWASP《2025年LLM十大安全漏洞》报告，“敏感信息泄露”高居榜首，泄露不仅源于训练数据瑕疵，更源于模型对提示词权重的过度响应[6] - 比数据泄露更严重的是模型窃取风险，攻击者可通过系统性探测输入输出，近乎零成本地复制竞争对手投入数亿美元训练出的核心模型资产[6][7] AI时代数据安全的新范式与威胁 - 数据泄露范式发生突变：从“强攻数据库”转向“巧取对话框”，攻击利用正常的系统交互进行，极具隐蔽性，传统检测工具难以识别[4][5] - 攻击采用“分而治之”策略：通过自动化脚本进行海量碎片化提问，规避AI内置的“护栏”，最终累积并重构出完整敏感信息[6] - AI系统直接连接业务链条，一旦发生泄露将导致直接经济损失并引发法律风险，后果灾难性[8] 应对AI安全威胁的综合防御框架 - **基础管控**：需建立严格的数据分类策略，明确AI可处理的信息范围，并实施能检测异常查询模式的实时监控工具，包括输入净化、输出过滤和速率限制[10] - **进阶监控**：需部署专门的监控解决方案，通过行为分析为正常使用建立基线，实时识别可疑提示词模式、异常数据访问行为及潜在模型操纵尝试[10] - **组织流程**：需定期进行模拟AI特定攻击场景的红队演练，保留所有AI交互的详细审计线索，并建立专门的事件响应协议[10] - 行业共识认为，最顶尖的安全需要更敏锐的洞察与更严苛的治理，防御视野必须从数据库延伸到对话框[9] 行业动态与趋势 - 有观点批判当前某些AI智能体应用缺乏人类参与，仅纯消耗计算资源（token）却产出低质量成果[12] - 行业头部公司如DeepSeek正在招兵买马，布局AI搜索与智能体领域[12] - 有行业领袖警告，2026年可能成为“智能体工程”发展的分水岭，对传统软件公司构成生存考验[12] - 谷歌等巨头正大力投入世界模型等前沿AI技术研发，但面临如内存约束等技术挑战[12]

2023 年，在百模大战正激烈的时候，面壁智能突然转向端侧大模型，这一战略决策受到了外界不少 质疑，直到次年苹果的入局才让市场相信他们的判断。3 年后，面壁的打法和认知更为坚定和清晰， 并火力全开：发布首个可以"即时自由对话"的大模型、年中发布首款 AI 硬件松果派（Pinea Pi）以支 持硬件场景的全栈开发。 首次手搓 全双工全模态 模型 2 月 4 日，面壁正式发布并开源了新一代全模态旗舰模型 MiniCPM-o 4.5。作为原生全双工的全模态 大模型，MiniCPM-o 4.5 新引入了一种端到端的"边看、边听、主动说"的全模态能力：模型可以进行 即时、自由的对话交互，弱化了传统对话中"一问一答"的轮次概念，而是允许模型根据语义和场景， 自主判断是否发起对话。 直接看具体效果： 上述展示中 模型一直在观察，且 没有涉及复杂的调度 "全模态能力是 AI 进入人类物理世界所必备的一项基础能力。这一次的全模态模型，最大的特色在于 高度拟人、自然的交互方式，也就是说，看、听、说是并行发生、互不阻塞，不再采用过去那种回合 制交互。这在技术上是一次非常重要的跨越，也是未来 AI 真正进入物理世界所必须具备的基本能 ...

作者 | 褚杏娟 近日，昆仑天工正式发布了 Mureka V8 音乐大模型。新模型在音乐性、编曲完成度、人声表达以及整体音质质感等多个关键维度实现同步提升，使 AI 音乐从"可生成"进一步迈向"可发布"。 此次 V8 版本的发布，被昆仑天工视为一个关键的转折点。"这是我们模型演进史上跃进最大的版本之一，"昆仑天工董事长兼 CEO 周亚辉指出，"它不 仅是技术能力的超越，更标志着 AI 音乐首次达到了大规模工业化应用的成熟度。" 周亚辉解释，这种"工业化"能力，源于底层技术的系统性进步。据介绍，V8 的突破建立在 MusiCoT（音乐思维链）技术体系的深化、更大规模的参数 训练以及强化学习的有效应用之上。这使得模型不再是声音片段的拼接，而能更本质地理解并生成具备完整音乐逻辑、情感推进和记忆点的作品。 下面是官方制作的一个完整 MV 音乐视频，曲风是 K-pop 风格： 听得出来，Mureka V8 的整体呈现已经非常不错。据悉，未来 Mureka 将推出 AI Studio，支持更深度的编辑、结构调整和创作管理，让 AI 融入专业创 作流程。 现在，年轻群体收听 AI 音乐已渐成日常，它们与主流音乐一同在内容平 ...