Amazon is reportedly in discussions to invest around $10 billion in OpenAI.By completing this form, you agree to receive marketing communications from PYMNTS and to the sharing of your information with our sponsor, if applicable, in accordance with our Privacy Policy and Terms and Conditions .Complete the form to unlock this article and enjoy unlimited free access to all PYMNTS content — no additional logins required.That investment could value the artificial intelligence startup at upwards of $500 billion, ...

Key Points Palantir's valuation has reached unprecedented levels. BigBear.ai's lack of growth is a red flag. 10 stocks we like better than Palantir Technologies › Positioning your portfolio for 2026 is a wise idea in the last few weeks of 2025. While many are focused on buying the stocks they think will succeed in 2026, it's also important to sell any stocks that have reached their full potential as well. Selling locks in gains and frees up cash, and I've got two popular artificial intelligence (AI ...

这意味着，智能的提升并不是"想象空间"问题，而是绕不开能量、带宽、存储、制造和成本的物理限 制。 AGI 会不会到来？ 这是AI 行业里反复被讨论、却一直始终缺乏清晰论证的问题。 最近，西雅图艾伦人工智能研究所（AI2）的研究员蒂姆·德特默斯（Tim Dettmers）在一篇文章，题目很 直接——《为什么 AGI 不会实现？》。 蒂姆·德特默斯 在这篇文章中，他提出了一个被长期忽视、却至关重要的前提： 计算并不是抽象概念，而是一件彻底受物理规律约束的事情。 德特默斯认为，当下市场对AGI 的判断普遍偏乐观，一个关键原因在于： 很多讨论只停留在模型、参数和算法层面，却忽视了支撑这些能力的物理基础正在逼近极限。 在文章中，德特默斯第一次从物理约束的角度，系统性地解释了为什么AGI 面临一系列难以回避的现 实。这些判断，也有助于我们更好地理解当前的AI行业。 他在文章中总结了几条关键判断： 1）Transformer 的成功并非偶然，而是在当前物理约束下接近最优的工程选择，继续通过架构改进获得 的边际收益正在快速下降。 2）当下大量所谓"创新"，本质仍是既有框架上的渐进改进，很难带来结构性跃迁。 3）AI 过去的 ...

"In 2026, we'll see a shift from experimentation to scale. Agents will begin acting as true digital co-workers, managing complex workflows end-to-end rather than automating isolated tasks. The differentiator won't be who has the most sophisticated model, but who has the most coherent data strategy and governance framework. The UK enterprises that pull ahead will be those that move past 'automation dressed up as AI' and invest in agentic systems built for trust, interoperability and continuous oversight.""20 ...

OpenAI大神姚顺雨，突然入职鹅厂，双重身份曝光，任首席AI科学家，同时兼任AI Infra部、大语言模型负责人。 今天，OpenAI科学家、清华校友姚顺雨入职腾讯，出任首席AI科学家！ 个人主页暂未更新 几个月前，全网一则关于姚顺雨去向的爆料，在AI圈掀起涟漪。 如今，这个被反复讨论却始终未被官方正式的消息，终于迎来了大结局。 有媒体报道，腾讯官方宣布，要对内部大模型研发体系，进行一次力度空前的架构升级，其中包括—— 新成立AI Infra部、AI Data部、数据计算平台部，试图从算力、数据到平台能力。 一切行动，就是为了全面夯实大模型「地基」。 与此同时，一直未正式露面的姚顺雨，也首次以官方身份亮相，担任两大职务—— 任CEO/总裁办公室首席AI科学家，向腾讯总裁刘炽平汇报； 兼任AI Infra部、大语言模型部负责人，向技术工程事业群总裁卢山汇报 这位AI天才的加入，将为中国大语言模型领域带来怎样的变革？ 清华姚班毕业，顶级学霸 姚顺雨本科毕业于清华大学，是姚班出身的典型「学霸」，学业生涯一路闪耀。 初中阶段，他就读于合肥45中，后升入合肥市第一中学。 2014年，他斩获「全国信息学奥林匹克竞赛」（ ...

即使有朝一日AI被证实拥有意识，也未必是令人震惊的事。 作者： 陈永伟 封图：图虫创意 AI（人工智能）会知道自己在想什么吗？ 不久前，Anthropic公司的研究员杰克·林赛（Jack Lindsey）贴出了一篇名为《大语言模型的涌现性内省觉察》（Emergent Introspective Awareness in LLMs）的博文，介绍了其团队最近的一项研究。这项研究探讨的问题十分有趣：当大语言模型（Large Language Model，以下简称LLM）与用户进行 对话时，它是否知道自己在说什么？换言之，AI对人的回应究竟是一种有意识的行为，还是只是无意识地按程序行事？ 自2022年末ChatGPT横空出世以来，AI大模型的能力进展几乎可以用日新月异来形容。人们对于AI与自己的无障碍交流，态度也从最初的惊讶转为如 今的习以为常。随着AI能力的提升，不少人甚至将其视为情感倾诉对象，时常将自己的所思所想与之分享。而面对人类的各种问题，AI也会自然地给 出"自己的看法"和"建议"。 但问题随之而来：当AI一本正经地有问必答时，我们不禁要问，它的回答是否源于自身的意识，还是仅仅依赖训练数据，通过自回归模型生 ...

会议概况与影响力 - 36氪于2025年11月27日至28日在北京798艺术区成功举办了WISE 2025商业之王大会 主题为“风景这边独好” [1] - 大会以七幕短剧形式重构传统商业会议 汇聚了智能硬件、人工智能、生命科学、零售和投资等多个领域的商业领袖与创新者 [1] - 大会获得超过80家媒体报道 并由21家数字媒体平台直播 获得了超过5亿次的浏览量 市场能见度广泛 [1] 与会嘉宾与行业覆盖 - 大会吸引了来自中国商业生态系统的众多领袖 包括Insta360、柏睿数据、华大集团、深势科技、OATLY、中控技术、永辉超市、百度小度科技、京东、华熙生物、马路季品牌、创维酷开等公司的高管 [2] - 演讲嘉宾来自广泛的行业 分享了关于中国不断变化的商业格局的前瞻性观点 为市场参与者提供了应对长期未来增长机遇的战略见解 [2] 会议亮点与开幕活动 - 会议开幕亮点包括由36氪与数字王国联合制作、数万名参与者共同创作的AI短剧“锻造黎明” 生动展示了AI在创意生成与协同生产方面的技术突破 [3] - 宇树科技的G1人形机器人现场演示 结合了流畅性与精准度 为整个活动奠定了技术创新的基调 [3] 七幕议程核心内容 - 第一幕“新始2025与2035”：Insta360、Galbots等公司高管分享创业历程与技术突破 后摩智能发布了其首款端侧大模型芯片M50 [4] - 第二幕“挑战者与科技浪潮”：小度科技、京东集团企业业务、滴普科技等商业领袖从不同视角探讨技术颠覆塑造的产业未来 深势科技与冯大刚共同探讨了AI for Science的演进 倡导“科学民主化”概念 [5] - 第三幕“具身人工智能”：蚂蚁集团、宇树科技、一造科技、DEXFORCE等就“谁将定义具身人工智能”展开深入讨论 货拉拉、易鑫集团等探讨了垂直场景下AI应用的逻辑 上海前沿产业基金强调了母基金结构在支持早期科研商业化方面的长期作用 [5] - 第四幕“品牌建设”：36氪首席内容官李洋介绍了品牌建设“三个常量”理论 并与尼尔森IQ联合发布了“未来超级中国品牌榜” 美容与个护、食品饮料、家电等领域的公司分享了转型经验 [6] - 第五幕“科技赋能消费品创新”：星亢原展示了其下一代智能体AI平台如何重塑整个营销价值链 行业专家探讨了如何利用技术赋能品牌传承与创新 [7] - 第六幕“全球化与协同”：商汤科技、罗氏制药、GMI Cloud的演讲者分享了AI在不同全球化场景中的应用 并就中国AI公司全球化的新兴路径进行了热烈讨论 [9] - 第七幕“新科技时代展望”：尼尔森IQ中国区首席客户官罗莹强调了把握代际消费驱动力的重要性 前奥美中国首席增长官陈蓉提出了“创始人即品牌”的概念 光联科技CEO深入分析了当前算力革命的瓶颈及相关解决方案 [9] 大会发布的服务与榜单 - 36氪在大会上发布了WISE 2025商业之王年度荣誉榜单 包括“中国最具影响力有限合伙人”等专业榜单 旨在表彰塑造中国资本市场的创新先驱 [10] - 36氪与中伦律师事务所等领先专业服务机构合作 推出了IPO加速营 构建了包含明确路径、定制化解决方案和协作生态在内的三位一体上市支持框架 旨在帮助企业抓住资本市场机遇并获得竞争优势 [10] 公司定位与业务模式 - 36氪是专注于服务中国新经济参与者的知名品牌和先驱平台 其使命是赋能新经济参与者取得更大成就 [12] - 公司业务始于高质量的新经济内容服务 覆盖中国新经济的多个行业 并拥有多样化的分发渠道 [12] - 凭借高质量内容带来的流量 公司已将服务扩展至商业服务 包括在线广告服务、企业增值服务和订阅服务 以满足新经济公司不断变化的需求和传统公司的升级需求 [12] - 公司拥有全面的数据库和强大的数据分析能力 通过多样化的服务产品和显著的品牌影响力 公司能够持续捕捉中国新经济的高增长潜力 [12]

核心观点 - Meta发布并开源了名为SAM Audio的统一多模态提示音频分割模型，该模型能够通过文本、视觉或时间片段提示，从复杂音频混合中分离出任意声音，彻底改变音频处理方式 [1] - 该模型在多项音频分离任务上实现了业界领先的性能，运行速度快于实时处理，并首次支持多种交互方式，为用户提供了更精确、直观的控制能力 [9][35][40] - Meta同时发布了支撑SAM Audio的核心引擎PE-AV、首个真实环境音频分离基准SAM Audio-Bench以及首个用于音频分离的自动评测模型SAM Audio Judge，旨在推动音频AI领域的发展 [10][26][33] 模型与技术架构 - **SAM Audio模型**：采用基于流匹配扩散Transformer的生成式建模框架，接收混合音频及多模态提示，生成目标音轨与剩余音轨 [12] - **核心技术引擎PE-AV**：基于Meta此前开源的Perception Encoder模型构建，通过将视频帧与音频在精确时间点上对齐，提供稳健且语义丰富的特征表示，是支撑SAM Audio效果的核心 [2][20][22] - **数据引擎与训练**：构建了一套完整的数据引擎，融合先进的音频混合技术、自动化多模态提示生成及伪标签流程，生成贴近真实场景的训练数据 [14] - **训练数据规模**：模型基于多样化的数据集训练，内容横跨语音、音乐及各类通用声音事件；PE-AV基于超过1亿条视频进行训练 [15][25] 功能与应用场景 - **三种分割方式**： - 文本提示：输入如“狗叫声”等描述以提取特定声音 [16] - 视觉提示：在视频中点击发声的人或物体以分离对应音频 [16] - 时间跨度提示：业内首创，允许用户标记目标声音出现的时间片段以实现更精确分割 [4][16] - **应用场景**：包括音频清理、背景噪声移除、从乐队演出录像中分离特定乐器声、滤除视频中的交通噪声、去除播客中的持续噪音等，旨在构建下一代创意媒体工具 [4][5] 性能与评估 - **性能表现**：在通用音频分离及语音、音乐、通用声音等所有音频类别上，性能均显著领先于以往工作，并达到了最佳领域专用模型的水平 [35][36] - **处理速度**：运行速度快于实时处理，实时因子约为0.7，在5亿到30亿参数规模下都能高效进行大规模音频处理 [40] - **多模态提示优势**：混合模态提示（如文本结合时间提示）的效果优于单一模态方法 [39] - **评估体系**： - **SAM Audio Judge**：首个用于音频分离的自动评测模型，提供无需参考音频的客观评测方式，从9个感知维度（如召回率、精确度、整体质量）评估分割质量 [10][26] - **SAM Audio-Bench**：首个全面的真实环境音频分离基准，覆盖语音、音乐、通用音效及所有提示类型，并率先引入无参考评估方式 [10][30][33] 发布与生态建设 - **开源与平台**：公司向社区开源了SAM Audio和PE-AV模型，发布了相关研究论文和代码，并将所有成果整合进全新的“Segment Anything Playground”平台供公众体验 [5][7][17][23] - **行业合作**：宣布与美国最大助听器制造商Starkey以及创业加速器2gether-International建立合作，探索模型在推动无障碍技术方面的应用 [43] - **行业意义**：此次发布被视为迈向更易用、更具创造力、更加包容的AI的一步，为理解复杂声学环境和响应多模态自然提示提供了新的可能性 [43] 当前局限性 - 目前不支持以音频本身作为提示 [44] - 无法在没有任何提示的情况下进行完整的音频分离 [44] - 在高度相似的音频事件（如从合唱中分离单一歌手或从交响乐中分离单一乐器）之间进行分离仍具挑战性 [44]

腾讯大模型研发架构升级 - 公司升级大模型研发架构，新成立AI Infra部、AI Data部、数据计算平台部，以全面强化其大模型研发体系与核心能力 [2] - AI Infra部将负责大模型训练和推理平台技术能力建设，聚焦分布式训练、高性能推理服务等核心技术，构建AI Infra核心竞争力 [3] - AI Data部将负责大模型数据及评测体系建设 [4] - 数据计算平台部将负责大数据和机器学习的数据智能融合平台建设工作 [4] 关键人事任命与汇报关系 - 姚顺雨（Vinces Yao）出任腾讯“CEO/总裁办公室”首席AI科学家，向总裁刘炽平汇报；同时兼任AI Infra部、大语言模型部负责人，向技术工程事业群总裁卢山汇报 [2] - 王迪继续担任大语言模型部副总经理，向姚顺雨汇报 [5] - 刘煜宏担任AI Data部负责人，陈鹏担任数据计算平台部负责人，均向公司副总裁蒋杰汇报 [5] 新任首席AI科学家的背景 - 姚顺雨是人工智能领域，特别是“智能体（Agent）”方向备受瞩目的青年研究者 [6] - 在加入OpenAI之前，他已在语言智能体领域做出了一系列开创性工作，并参与构建了著名软件工程基准SWE-Bench和模拟电子商务网站环境WebShop [7] - 其论文总引用量已超过1.9万次 [7] - 其研究工作包括使AI通过多路径推理解决复杂问题的ToT（思维树）、让AI在推理中动态行动的ReAct，以及为AI智能体提供模块化认知架构的CoALA [11]

智通财经APP获悉，近日，范式智能公布信创模盒最新节点进展：信创模盒ModelHub XC 适配认证模型数量已超 2000 个，比预期目标时间提前了半个 月。继 11 月达成"千模适配"里程碑后，平台加速升级算力引擎自动化适配能力，持续提升模型适配速度和质量，使国产信创 AI 生态在模型覆盖广度与确 定性上进一步提升。此期间的模型适配认证来自100+个开源组织与开发者社区贡献。新增/更新模型覆盖 Qwen、Llama、Mistral、Phi、DeepSeek 等主流 开源体系，并进一步补齐推理、代码等关键能力类型。 关于信创模盒ModelHub XC 信创模盒ModelHub XC是面向信创算力生态的AI模型与工具平台，兼具社区和服务的功能，致力于推动国产硬件平台上的人工智能创新与落地，提供涵 盖模型训练、推理到部署的全流程解决方案。 适配范围以昇腾 910B3/910B4 为主，同时扩展至沐曦曦云 C500、海光 K100AI、天数智芯智铠 100等国产算力平台，覆盖主流国产算力平台。 2000+的适配认证模型不只是"模型更多"，更是"落地更确定"。「信创模盒」ModelHub XC 通过模型—硬件—软件的 ...