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中国电子电子行业研究报告
海通国际证券· 2025-09-29 16:16
报告行业投资评级 - 报告未明确提及行业投资评级 [1][2][3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13][14][15][16][17][18][19][20][21][22][23][24][25][26][27][28][29][30][31][32][33][34][35][36][37][38][39][40][41][42][43][44][45][46][47][48][49][50][51][52][53][54][55][56][57][58][59][60][61][62][63][64][65][66][67][68][69][70][71][72][73][74][75][76][77][78][79][80][81][82][83][84][85][86][87][88][89][90][91][92][93][94][95][96][97][98][99][100][101][102][103][104][105][106][107][108][109] 报告的核心观点 - 苹果公司正在开发类似ChatGPT的内部应用程序Veritas 以加速Siri的大规模改版 预计2026年3月推出全新Siri [1][2][18][19][20] - 美国政府拟推动半导体国内制造与进口比例达到1:1的规则 未达标企业将面临关税 可能影响苹果等芯片使用企业 [2][3][21][22][23] - 美国川普政府考虑根据外国电子设备中的芯片数量征收关税 商务部拟对芯片相关部分征收25%关税 日本及欧盟电子产品拟课15%关税 [4][24][25] - 美国2025年第3季电动车销量预计年增21%至41万辆 渗透率达9.9% 但因税额抵免政策终止 未来市场可能缩小 [5][26][27] - 腾讯发布混元图像3.0模型 参数规模80B 基于50亿级图文对和6T语料训练 为目前效果最好、参数量最大的开源生图模型 [7][28][29] - 快手推出KAT-Dev-32B和KAT-Coder两款Agentic Coding大模型 在SWE-Bench Verified上解决率分别达62.4%和73.4% [8][30][31] - 好未来提出AI教师L1-L5分级理论 学而思"小思AI一对一"对标L3级别 数学解题正确率达98.1% [9][32][33] - Meta计划投入数十亿美元研发人形机器人Metabot 聚焦软件开发而非硬件制造 与AR项目同等战略地位 [10][34][35] - 图灵奖得主Richard Sutton认为大语言模型是错误的起点 真正智能源自经验学习而非对人类模仿 [12][36][38] - 陈丹琦团队提出RLMT方法 将思维链推理融入通用聊天模型 在WildBench、AlpacaEval2和ArenaHardV2等基准测试表现优异 [13][39][40] - 谷歌DeepMind发布Veo 3 展示感知、建模、操纵和推理四层递进能力 提出帧链(CoF)概念实现跨时空推理 [14][41][42] - 英伟达转型为AI基础设施合作伙伴 黄仁勋预计AI推理将迎来"十亿倍"增长 年度AI基础设施资本支出可能达5万亿美元 [15][43][44][45] 根据相关目录分别进行总结 苹果公司动态 - 苹果开发类似ChatGPT的内部应用程序Veritas 用于测试Siri新功能 包括查找个人数据和执行照片编辑等操作 [1][2][18][19] - 全新Siri历经多次延迟后 最快将于2026年3月问世 若表现符合预期将有助苹果在AI领域重振旗鼓 [2][20] 美国政策动态 - 美国拟规定半导体国内制造与进口比例达到1:1 长期未达标公司将面临关税 初期规定将较为宽松 [2][3][21][22][23] - 川普政府考虑根据外国电子设备芯片数量征收关税 拟对进口电子装置芯片相关部分征收25%关税 日本及欧盟产品拟课15%关税 [4][24][25] - 美国2025年第3季电动车销量预计年增21%至41万辆 渗透率达9.9% 但因税额抵免政策终止出现抢购潮 [5][26][27] 中国企业技术进展 - 腾讯发布混元图像3.0 参数规模80B 基于500 million+图文对和6T语料训练 采用Apache 2.0许可开源 [7][28][29] - 快手推出KAT-Dev-32B和KAT-Coder两款Agentic Coding大模型 分别实现62.4%和73.4%的SWE-Bench Verified解决率 [8][30][31] - 好未来自研"九章"大模型数学解题正确率达98.1% 学而思"小思AI一对一"实现L3级别闭环交互 [9][32][33] 国际科技巨头动向 - Meta计划投入数十亿美元研发人形机器人Metabot 聚焦软件开发 拟像Android一样授权软件平台给制造商 [10][34][35] - 谷歌DeepMind的Veo 3展现出感知、建模、操纵和推理四层能力 在七个代表性任务上显著超越Veo 2 [14][41][42] - 英伟达通过"极端协同设计"构建AI工厂生态系统 预计AI推理将迎来"十亿倍"增长 全球GDP将因AI加速增长 [15][43][44][45] AI技术研究观点 - 图灵奖得主Richard Sutton认为大语言模型只能预测人类会说什么 缺乏预测世界发生什么的能力 是错误起点 [12][36][38] - 陈丹琦团队提出RLMT方法 要求模型生成最终回答前先生成推理轨迹 通过奖励模型评分 实现推理风格转变 [13][39][40]
腾讯研究院AI速递 20250929
腾讯研究院· 2025-09-29 00:01
生成式AI行业动态 - OpenAI被曝在用户不知情情况下将GPT-4和GPT-5等模型路由至低算力敏感模型"gpt-5-chat-safety"和"gpt-5-a-t-mini" 当系统判定内容涉及敏感话题或情绪表达时自动触发切换 [1] - OpenAI回应称切换为临时性安全路由系统测试 但未经同意的模型更改行为引发用户权益质疑 [1] - 腾讯发布工业级原生多模态生图模型混元图像3.0 参数规模80B 是目前测评效果最好且参数量最大的开源生图模型 [2] - 混元图像3.0基于50亿级图文对和6T语料训练 具备千字级复杂语义解析能力 支持长文本生成和小文字处理 [2] - 快手推出KAT-Dev-32B开源和KAT-Coder闭源两款Agentic Coding大模型 在SWE-Bench Verified上分别达到62.4%和73.4%解决率 [3] - 快手开发基于熵的树剪枝技术和强化学习训练框架SeamlessFlow 模型经训练后涌现出对话轮次减少和多工具并行调用新能力 [3] AI教育应用进展 - 好未来提出AI教师L1-L5分级理论 学而思"小思AI一对一"对标L3级别 能实现实时观察学生解题步骤并提供针对性引导 [4][5] - L3级AI教师需配备多模态传感器和专用硬件 形成"批改-讲题-推荐"数据飞轮 数学解题正确率达98.1% [5] - 好未来自研"九章"大模型结合20多年教研内容 在线下培训、在家学习和进校学习三大场景实现统一学情画像 [5] 前沿科技战略布局 - Meta计划投入数十亿美元研发人形机器人"Metabot" 战略地位与AR项目同级 聚焦软件开发而非硬件制造 [6] - Meta拟采用软件平台授权模式 与机器人制造商合作建立行业通用标准 新成立超级智能人工智能实验室构建物理"世界模型" [6] - 谷歌DeepMind视频模型Veo 3涌现四层能力:感知经典视觉任务、建模物理定律、操纵图像编辑、推理视觉问题 [10] - Veo 3通过帧链(CoF)技术实现跨时空推理 在七个代表性任务上显著超越Veo 2 可能成为视觉领域的GPT-3时刻 [10] 技术理论与方法创新 - 图灵奖得主Richard Sutton认为大语言模型是错误起点 强调真正智能需通过经验学习实现 而非对人类行为的模仿 [7] - 陈丹琦团队提出RLMT方法 将显式思维链推理融入通用聊天模型 在WildBench等基准测试中表现优异 [8][9] - RLMT要求模型生成推理轨迹后再输出最终答案 通过奖励模型评分 使推理风格从线性规划转变为迭代式思考 [8][9] 行业战略与市场展望 - 英伟达从芯片公司转型为AI基础设施合作伙伴 通过极端协同设计构建AI工厂生态系统 竞争护城河基于总拥有成本优势 [11] - AI推理将迎来十亿倍增长 预训练、后训练和推理三大扩展定律驱动万亿级市场 年度AI基础设施资本支出预计达5万亿美元 [11] - 主权AI时代各国需建立独立AI基础设施 主张通过技术出口最大化影响力而非脱钩 保持美国梦品牌吸引全球人才 [11]
新一代AI教师是什么样?学而思让它从L2「助手」跃迁至L3「老师」
机器之心· 2025-09-28 08:32
机器之心报道 编辑:+0 自动驾驶有 L1-L5 的分级路径,现在教育 AI 也有了自己的版本。 然而,长期以来,这种 高频互动和个性化引导 几乎只是少数学生才能享有的「奢侈品」。 人工智能的加入正在改变这一切。AI 学伴不仅能提供全天候的回应,还能创造一个无须担心被评判的空间,让学生大胆试错、主动追问。更重要的是,它能把启 发式的交互和个性化的反馈规模化,让「因材施教」真正成为可能。 可以看到,全球科技巨头已将目光聚焦于此。从 OpenAI 到 Google,其 AI 应用界面均已部署学习板块。 如今,「AI 下半场」已成共识,应用落地正成为决定未来的关键。教育,作为关乎人类发展的根本基石,已然成为 AI 技术融合与创新的前沿阵地。 很多人可能都有过这样的经历: 课堂上,一个问题在嘴边盘旋,却因为害怕问得「太蠢」而最终选择沉默;或者,前面的内容还没听懂,老师已经跳到下一个知 识点了。 ChatGPT 学习板块。 这正是教育领域长期存在的无奈:大班授课下,个体的思考路径常常被淹没在统一的教学节奏中。教师想兼顾每一位学生的困惑,但心有余而力不足。 瑞士心理学家 Jean Piaget 提出的建构主义早已指出:知 ...