吃瓜集锦 × 吃瓜大合集

北京时间11月30日，中国男篮在五棵松主场仅以76-80不敌韩国男篮，但多局落后19分的困境以及尽管乐观但主场输球的挫败感给中国男篮敲响了警钟。中国男篮必须努力争取第二场比赛的胜利。如果你想获胜，你必须履行你工作的四个主要方面。队长赵锐很快就会回来。周琦和胡金秋必须充分利用双塔的力量。郭士强的调整以及如何提高自己的3分火力并限制李贤忠的发挥是获胜的非常重要的因素。 1、队长赵锐刻不容缓回归，鼓舞士气，加强防区攻防能力。赵睿曾经是一名陷入舆论的反派球员，但今年夏天，他作为中国男篮的队长，带领球队球队在亚洲杯上获得第二名。尤其是在总决赛中，他们经常领先15分，但最终只以一分之差输给了三连冠的澳大利亚男篮。赵睿在亚洲杯上展现了他的能力，尤其是他的主力责任。作为队长，您可以提高整个团队的士气。然而，带领男篮在广东省全国赛上夺冠的赵睿，却因为连续比赛的疲劳和训练营中的腿部拉伤，为以防万一缺席了世界预选赛的首场比赛。不过，赵睿目前正在随队前往韩国，而主教练郭士强此前透露，疲劳和赵睿的腿部情况并不严重，因此赵睿在世界杯资格赛第二轮复出的可能性很大。中国男篮必须避免再次输给韩国男篮。毕竟，上一次连续两场输给韩国男篮已经是12年前的事了。赵睿的回归可以最大限度地提升球队的士气。他在球场上的热情和领导能力是显而易见的。同时，赵睿还可以提高球队后防区的进攻力、传球力、防守力。 2、周琦+胡金秋的双塔组合依然是中国男篮的制胜力量。中国男篮在亚洲杯四分之一决赛中以79-71击败韩国男篮。当时胡金秋以23+11高效统治内线，这是胜利的关键。不过，中国男篮在世界预选赛首轮比赛中以76-80不敌韩国男篮。胡金秋的成绩仅为22分58秒。全场6投5中，得到10分、3个篮板和1次盖帽。郭士强自然要增加胡金克iu的玩耍时间。至于周琦，首场比赛罚球6中3、10中5，拿下全队唯一的两双11分12篮板。周琦的状态还需要调整，尤其是五罚不中。其余球队合计罚丢一球，最终以四分之差落败。毫无疑问，周琦和胡金秋这对双塔组合仍然是中国男篮的实力。在第一场比赛中，他们在篮板球上以42-34领先，但显然这还不够。或许郭士强会考虑让双塔同时参加世界杯第二轮比赛。 3、主教练郭士强对首场比赛的阵容仍有信心，但他的调整将受到遏制韩国队的考验。主教练郭士强在客场韩国比赛中增加了13名球员：赵睿、周琦、胡金秋、胡明轩、曾凡博、张镇林、廖三宁、王澜一、程帅鹏、高石岩、雷猛、朱俊龙、李祥波。除了队长赵睿之外，剩下的12名球员都是第一届世界预选赛的球员，所以其他发展中的球员没有机会加入球队也就不足为奇了。郭士强率领这13人上阵，可见他对首战的阵容还是有信心的。毕竟在张镇麟的带领下，上节几乎完成了大翻盘。然而，郭士强在首届世界预选赛中的阵型和赛程并不理想，成为关键问题，导致他在三分多的时间里被动落败。如何遏制韩国男篮的快攻进攻和外线三分球，是郭瑟强必须解决的问题。 4、关键是要与三分外线火力较量，尽可能限制李贤重的发挥。中国男篮必须设定界限球队在世界杯首轮输给打出9个三分球和33+14两双的李贤忠后惨遭淘汰。事实上，即使是在亚洲杯的八强赛中，李贤忠也拿到了22+7+4的得分，这说明中国男篮并没有限制李贤忠今年两场比赛的表现。中国男篮需要最大限度地发挥李贤忠在第二场世预赛中的表现，尤其是不让他轻易投外线。曾凡博、朱俊龙、张镇麟这样的前锋应该加强防守，周琦也应该做好防守协防的工作。至于中国男篮，前三节三分球表现惨淡，首场比赛三分球26投仅6中。本场比赛他们投进了6到14个三分球，但三分球投丢了8个。如果中国男篮想要击败韩国男篮客场比赛，他们需要提高三分火力。中国男篮再次陷入险境，尤其是面对做客的韩国男篮。我很沮丧，想看看我们能否赢得客场比赛。 （醉沃浮申撰）
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北京时间11月30日，英格兰女足8-0击败中国女足。赛后，英格兰女足主帅维格曼出席新闻发布会。 “每次我来到这里都有一种奇妙的感觉，再加上这么多球迷的支持，这真是令人震惊，”韦格曼说。我永远不会认为这些事情是理所当然的。当然，今天的比赛还是比较轻松的。赛前，我们想展示我们作为一个团队的真正潜力，并打出出色的表现，我想今天我们确实做到了。本来我们前期是想快速达到那种状态的，但是对方的阵型和我们预想的有点不一样，所以我们花了一两分钟的时间来适应。适应之后，我觉得我们能够打得越来越好，我们有更多的时间在球上，每个人都能够了解我们真正的实力。za。整个团队合作得很好，非常有效地创造了机会，其中一些今天的进球非常令人兴奋。汤唯给了一些新秀上场的机会。韦格曼表示：我们非常认真地对待每一场比赛。半场结束，共换下三名球员。我觉得这个设定就够了。球队阵容中有25名球员，很多人都在积极寻找机会，都渴望上场比赛。一些球员刚刚加盟英格兰队，还在适应球队的节奏。其他球员已经在队中站稳了脚跟，取得了不错的成绩，在主力位置的竞争中很有竞争力。这是思考本场比赛人员的根本依据。 【咪咕独家观看英超联赛】
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在互联网这个奇妙的生态系统中，传播的话语要么是智慧，要么就是一种疾病。互联网上流传的医疗记录显然属于后一类。很久以前，一位医生错误地将“几乎正常”写成了“大嗡嗡蜘蛛”，这个错字很快成为互联网上著名的表情包。网友不仅将其放入“现代打字错误名人堂”，而且还读不完，甚至将其变成了MEME。所以现在一种奇怪的趋势已经开始了。人们渴望收集有错别字的病历，甚至专门编辑的相关合集。小妹妹=小结节 原因不仅是因为大蜘蛛的嗡嗡声神奇迷人，还因为医生或护士写的任何错字总能成为独特的艺术品，并且有趣，被其他人传唱。春风拂面=增殖。我们都知道这只是一个错字，但我仍然想睁大眼睛读它。而这种幽默，首先，自然地，主要来自与人体有关的东西。毕竟是病历，所以里面的内容都是肝、胆、脾、肺、肾。一个单一的管理错误就可能变成荒谬的事情。例如，如果您不小心让自己卧床休息，情况可能会很快失控，您可能会被转移到医院。嘿=一块休眠的磁盘变成了碰碰车。本来应该是背痛的地方立刻变成了一个体育游乐场。其次，源于黑白二字的严肃性所造成的对比。毕竟这种事情总是字迹清晰、术语冰冷、语气冰冷。大多数人在读到这篇文章时会自动进入严肃模式。因此，当“咒语”这个词出现在一份本应冷静、谨慎、不带感情的文件中时，人们感觉就像在看法庭判决时看着一只狗的脸。不管你多么平静，你都忍不住笑出来当你观看“大便暴食”时。最重要的是，这些错别字实际上是安全级别的地狱笑话，嘲笑它们并不会减少其优点。心血管内科的出现，其实是有“产业背景”的。这并不是内容上的错误，而是劳动者自身修炼的技能造成的。日常高频输入时，只输入拼音第一个字母，输入法自动关联整个单词。这种不断滴水的方法非常有效，适合反复书写某些palopen。然而，如果你的手移动得快半秒，你很容易因为选择具有相同发音的不同单词而陷入麻烦。比如，几天单纯的肛门炎症很容易写成几天可怕的“肛言”，而“日常”总是以“贪鬼”的形式表现出来。上个月，一位60岁的医生开始痴迷出于类似的原因。这就是他原本想在报告中写下的内容：胸腺区域出现密集的阴影和小结节状的阴影。但他技术高超，写字的时候干脆写下了拼音的第一个字母：“stmdy”。结果把输入法给挑衅了，有点不礼貌了。病人短暂的困惑，却奇怪地表达了对医生病情的憎恨。因此，这类印刷文献虽然乍一看有些奢侈，但对你对内容的理解影响不大。甘精胰岛素 归根结底，几乎在每个行业，医护人员都最懂这种语言。在多年来与患者沟通的过程中，大多数患者了解到：我已经掌握了模糊关联功能。即使患者给出的药物名称令人厌恶，“意义的恢复”也在瞬间完成。在混乱之中，他认识到了真相，并制定了一个概要e 处方。毕竟，无论语言多么混乱，体验仍然稳定。文里 本文转载自微信公众号。一位外星女士谈论地球上令人困惑的人性和奇怪的科学。
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11月28日，国家食品药品监督管理局官网发布公告称，信达生物一类新药匹克尼珠单抗注射液的申请已获批上市。这是国内首个获批用于治疗中重度斑块型银屑病的国产IL-23 p19靶向药物。 Piconibizumab（IBI112）是信达生物专利开发的具有自主知识产权的重组抗白细胞介素23p19（IL-23p19）抗体注射液。通过特异性结合IL-23p19亚基，阻止IL-23与细胞表面受体结合，阻断IL-23受体介导的信号通路，发挥抗炎作用。 2024年5月，信达生物宣布其picoconibizumab治疗中重度斑块状银屑病的III期CLEAR-1试验达到了主要终点和所有关键次要终点。 2024年9月，信达生物获得piconizumab新药上市申请被接受了。于2025年11月成功获批上市，成为国内首个获批的国产IL-23 p19靶向药物，为中重度斑块型银屑病患者提供了新的治疗选择。除了已批准的适应症外，该药物还处于治疗中度至重度活动性溃疡性结肠炎的 II 期临床试验中。迄今为止，全球已有5种IL-23靶向药物（不包括生物类似药）获批，其中优特克单抗为IL-12/23p40靶向药物，其余4种为IL-23p19靶向药物。从市场表现来看，预计艾伯维的 Risantekizumab、强生的 ustekinumab 和 guselkumab 的全球销售额到 2024 年将分别达到 117.18 亿美元、103.61 亿美元和 36.70 亿美元。
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经济记者 任小宁 阿里巴巴子公司夸克的AI眼镜发布会于11月27日举行，可谓取得了巨大成功。 500个座位的巨幕影院里人头攒动，其中大部分是AI眼镜产业链的专业人士和渠道经销商，包括高通全球销售副总裁、立讯精密总经理、博世眼镜创始人、JBD联合创始人等，其新身份是夸克AI眼镜的环保合作伙伴。国内各大互联网公司中，阿里巴巴最重视AI眼镜。百度此前曾发布过小度AI眼镜，但只是作为其他硬件的一部分。在最近的百度世界大会上，小度CEO用几分钟简短介绍了这款眼镜，并重点介绍了小度AI助手软件的功能。夸克AI眼镜一直很受欢迎。 11月27日，夸克召开了近两个小时的发布会，介绍了其AI眼镜。上发布会前夕，阿里巴巴还对其AI眼镜进行了大规模营销。该公司于7月下旬在世界人工智能大会上宣布配发这款眼镜，并于10月邀请林允、何超莲等明星到巴黎佩戴，并于“双十一”期间在天猫开始预售。 “眼镜必将在下一代人机交互革命中发挥主导作用。”夸克人工智能眼镜总监宋康对经济观察报表示。宋钢先生曾在阿里巴巴负责天猫精灵业务。他表示，阿里巴巴集团在AI眼镜方面的投入并不小。 AI眼镜是最有可能与手机竞争的设备。 alibaba他很明白。比较数据集。全球每年有12.4亿部手机和超过15亿副眼镜。此外，眼镜外观时尚，更换周期缩短。他相信当前的机器人AI眼镜的关键是芯片和材料。目前芯片尺寸较大，由于清晰度较高，AI眼镜的外观比传统眼镜更厚、更重。在材料方面，还需要突破碳化硅材料，比如高密度电池、高透光玻璃等。如果AI眼镜能做得更小，还有很大的成长空间。夸克将一次性推出六款AI眼镜，价格从1999元到3999元不等。主力产品是S1，售价3999元。该眼镜具有近视识别功能，可以在眼镜背面中央周边显示透明的绿色字体。这些文字可以用作语音提示、外语翻译、导航指令等，让用户无需看手机即可进行交互。宋钢表示，夸克AI眼镜已经是当今行业的创新产品。光学器件、波导、电池、FPC（柔性印刷电路板）公司的电路板）等必须单独定制并与供应链合作伙伴共同开发，因为目前的产业链无法充分提供产品所需的许多材料。不过，从可用性角度来看，AI眼镜与传统眼镜相比还存在较大差距。仅对比重量，夸克AI眼镜重51克，而记者日常使用的眼镜重20克，足足重了一倍多。目前参与AIGlasses Truck的玩家众多，堪称硬件混乱。据汇博投研统计，目前已有近70家企业推出或正在研发AI眼镜。参与者包括互联网公司（例如Meta、百度）、硬件公司（例如华为、小米、魅族）以及专门从事AR/AI的公司（例如Rok）。 id、雷鸟创新、XREAL、映目科技），以及传统眼镜制造商（如Doctor Eyeglasses）。阿里巴巴有无论是在进入时间还是在硬件产品经验上都没有优势。与夸克眼镜的区别之一是AI眼镜的生物学特性。此次发布会，眼镜产业链各环节参与者齐聚一堂，高德、淘宝、飞翔等阿里巴巴企业，如高一、蚂蚁集团、阿里商旅等也对这款眼镜进行了支持。 Quark Eyewear 与这些公司合作，为其 gafa 定制应用程序。例如，我使用高德为眼镜版定制了导航。路线会自动显示在眼镜上，导航时无需拿出手机。另一个例子是与淘宝的自定义比价功能。当用户询问商品的价格时，Glasses 可以显示商品的价格和链接。与其他AI眼镜相比，夸克眼镜的价格高于平均水平。小米的AI眼镜售价约为2000元，华为的AI眼镜售价约为1000元。在AI玻璃组中记者所属的sses爱好者们，观看夸克眼镜发布会直播的人本来对产品非常满意。当价格公布时，大家都给予“高”评价。 “夸克的价格保护了其他眼镜品牌的销售，”一位人士表示。双十一期间购买夸克眼镜的用户告诉记者，近视佩戴者除了镜框外，还需要定制近视镜片。近视度数越高，费用越高。他花了4100元买了这副眼镜。在解释定价策略时，宋康表示，夸克AI眼镜与竞品完全不同，现在价格更加合理。他还补充说，AI眼镜行业不应该陷入激烈的竞争，大家应该共同努力，以合理的价格投资启动生产。截至发稿，夸克AI眼镜已在天猫旗舰店售出6000多副，在京销售600多副。n 京东旗舰店。 （作者任小宁） 免责声明：本文观点仅代表作者观点，仅供参考和交流之用，不构成任何形式的建议。任小宁是TMT新闻部资深记者。 TMT（技术、媒体和通信）领域的重大事件我们关注并提供信息。专注于行业分析和详细报告。联系邮箱：renxiaoning@eeo.com.cn 微信号：tangtangxiaomo
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如果非要数一下现代脑力劳动者每天最常使用的快捷键，我想说很可能不是“Ctrl+C”，而是“Alt+Tab”。典型的一天工作是这样的：在微信或飞书上收到申请，然后切换到 Word 起草计划。打开浏览器查看信息，然后切换到 Adob​​e Reader 阅读 PDF 参考。突然，Zoom 会议铃声响起，您跳入会议。会议结束后，你回到你的即时通讯软件同步会议纪要，去OA并在系统中请求批准……这类工作的现实与许多经理想象的员工工作场景有很大不同。由于软件不同、细节不同、工作复杂程度不同，目前的人工智能仍然很难在不同场景之间导航。坐在人体工学椅子上的人可能无法一天移动几次ia，但很难测量大脑向后移动的次数在这些类型的任务中的“上下文”之间来回移动。加州大学的一项研究发现，当人类改变不同应用程序之间的“上下文”时，大脑需要 23 分钟才能重新集中注意力。我们认为我们拥有更先进的 SaaS 工具链，但实际上，这些工具分散了我们的注意力。在这种跳跃中，信息和灵感都丢失了。金山Office 2025 WPS 365 AI协同办公大会的更新内容其实就是想解决需要频繁按“Alt+Tab”的员工的跳脑问题。既然很难改变，为什么不把一切都放在一个“容器”里呢？ WPS 365旨在成为另一种“一体机” 在科技行业，“一体机”并不是一个新词，有时甚至是一个贬义词，因为它往往意味着臃肿的功能、平庸的体验，甚至是一些杀毒软件，而“一体机”对于PC用户来说意味着一场噩梦。然而，在企业级服务领域，“同类最佳”战略如今面临挑战。指控。用户自行设置Word、Zoom、Slack 和Adobe 的成本有点高。 WPS 365“一站式服务”有点不同。我们要解决的是分布式数据隔离应用的问题。 WPS 365不仅更新升级智能文档库、数字化劳动力两大AI核心产品，还推出WPS灵犀企业版、Team Space、AI中台等新产品，提升组织级用户在整个企业范围内管理和应用知识的能力。 WPS灵犀企业版集成了独立规划、工具调用和办公操作三大功能。人工智能不仅可以在 Office 环境中无缝更改文档，还可以结合整个企业的见解来自动化与文档任务相关的业务流程。基于这些功能，用户只需编写任务需求，就可以在企业版中创建不同类型的文档代理条目和步骤，让AI自动规划任务并调用工具来执行每周报告概述和概述、OKR进度。异常数据的跟踪、监控和预警，以及每日战报的自动提交，是企业中常见的高频、重复性文档工作。 ▲ 智能文档库的智能搜索功能 智能文档库推出智能搜索、团队考试、知识自评、知识发现等人工智能工具。其中，AI Answer可以根据问题自动搜索匹配内容并生成答案，适合快速获取某件事的重要信息、查询重要业务数据、帮助新人查询规章制度等。 AI文档搜索可以通过语义匹配找到相关文档，即使用户忘记了文件名，只记得内容的主题。下面和我们以前装修房子的时候是一样的。这客厅、卧室和书房是三个独立的盒子。为了从一个房间到另一个房间，我们必须忍受外面的寒冷。 WPS 365所做的就是打开墙壁，将其变成一个大的透明平坦的地板。结合数字化劳动力、团队空间等功能，这种形式可以总结为以下公式：WPS 365 ≈ Microsoft Office + Zoom + Teams + Adob​​e PDF。这种方法背后的体验变化是“无缝的”。会议与文件共存：会议期间，无需换屏发送文件。共享文档 (Docs) 直接显示在屏幕右侧，以便每个人都可以实时协作，AI 自动生成会议纪要，会议结束后只需单击一下即可将其转换为待办事项。即时通讯和业务流程：您无需下载专门的阅读器即可接收合同的 PDF 文件。您可以直接在 IM 对话框中预览并签名。还可以利用AI来调整风险条款和合作只需单击一下即可将它们转换为可编辑的 Word。零知识距离：当您在创建计划时陷入困境时，您不必搜索分散在聊天组中的历史文件。人工智能已经在帮助将相关知识付诸实践。 ▲WPS 365 Team Space功能金山Office预计，要维持去中心化的“高级工作流程”（如Office+Zoom+Adobe），企业每人每年的订阅费用约为5700元。 WPS 365结合了这一经验，将成本降低到1500元左右。这就是金山办公的目标：降低成本，换取更加一致的思维流程。 LUI，AI开始接管你的“鼠标”。这一说法也凸显了交互方式的演变。在过去的 30 年里，我们都在使用 GUI（图表）。我正在习惯用户界面。您应该在菜单中找到“插入 – 图表 – 条形图”。因此，您需要学习复杂的函数公式才能使用Excel。对于很多人来说，这可能是整个体验中最困难的部分。现在，WPS 365推出了LUI（自然语言用户界面），其代表产品是“WPS灵犀（企业版）”。它不再只是一个和你聊天的侧边栏（Sidebar），它是一个原生的 Office 代理（Native Agent），而不仅仅是一个编写扩展文本的生成器。什么是“本土”？这意味着AI拥有系统的root权限。举个典型的场景，您不再需要手动调整字体大小或在 PPT 中放置图像。也没有必要使用百度Excel的VLOOKUP。就告诉灵汐：“帮我把这个PPT页面改成深色商务风格，并将图片靠左对齐。”分析该表中华东地区的销售数据，找出下降的原因，并制作比较柱状图。 AI 还可以直接利用底层 Office 功能来清理数据、生成图表和标记异常值。与金山Office的能力相比y 控制底层 WPS 代码，这对于其他依赖 API 访问大型模型的 shell 应用程序来说是困难的。当然，这也需要WPS 365连接AI时代的技术。 ▲ MonkeyOCR v1.5 模型的多模态文档分析性能对比。为了让人工智能足够“智能”，能够理解企业内最复杂的报告、扫描和专业文档，金山办公内部开发的 MonkeyOCR 模型在文档分析能力方面排名全球第一，在 OmniDocBench 排行榜上得分为 93.01%。这意味着即使是包含复杂公式或无线表格的 PDF 扫描也可以通过人工智能准确地重建并转换为可计算的数据。从连接到数据的智慧和主权，WPS 365定义的新协作深刻体现了近十年的互联网办公模式。前几代协作工具（主要是各种即时消息）解决了“连接性”问题问题。这使得寻找人员和创建群组变得更加容易。但副作用是我们淹没在红点和消息噪音的海洋中，真正有价值的知识像沙子一样散落在聊天记录的沙漠中。 WPS 365想要解决的是如何利用通过文档、会议和聊天积累的知识来构建“商业大脑2.0”的“资产”。这是一个非常具体的案例：奇瑞汽车的海外扩张。奇瑞汽车销往全球各地，但售后面临着很大的挑战。印度尼西亚和中东的维护工程师不懂该语言。面对厚厚的中英文维修手册，往往需要30分钟才能排查出故障。 WPS 365帮助奇瑞打造了“售后技术人工智能助手”。他们向AI“喂食”了800多本维护手册和数十万份技术文档。现在，印度尼西亚的汽车修理工可以简单地用当地语言询问：“如果我的瑞虎8卡在换档了？”人工智能瞬间从大量文档中找到答案，并翻译成印尼语。效果显而易见：单次故障查询时间从10分钟缩短到1分钟，效率提升900%。因为AI自带翻译，奇瑞全年节省了超过500万元的翻译外包成本。这就是“新协同”的精髓。人工智能现在已经实现了“三合一”。理解数据、理解组织、理解业务。ANDa不是冰冷的工具，而是贯穿组织的智力血液。除了经验和智能之外，还有一个Nest用户（尤其是B端决策者）无法回避的问题，那就是安全。将关键商业秘密和研发数据交付给AI和云端时，“数据主权”在哪里？与国际主要SaaS提供商强制公有云模式不同，WPS 365支持“全栈私有部署”。这意味着企业可以在自己的服务器上部署这个强大的人工智能协作平台。无论是小米芯片团队的高度机密研发文件，还是泰康保险的财务数据，都可以在物理隔离的环境中进行传输。 WPS 365还得到国产芯片（鲲鹏、海光）和操作系统（麒麟、同芯）的支持。金山办公常被贴上“全民另类”的标签，但在本次WPS 365 B大会上，该公司最大的野心开始显现：用AI重新构想所有软件和体验机会，倡导“新协作”理念，重新构想“一体化”办公体验。对于每个普通员工来说，这可能意味着必须在十几个应用程序之间切换并频繁交换信息才能完成工作的日子已经一去不复返了。
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一张被盗的奔驰“小G”在国外公开路试的照片被发布在网络上。测试车沿用了经典的方盒子造型，采用封闭式车头设计，两侧采用半圆形大灯结构。车身侧面的造型与奔驰大G几乎相同，行李架和天窗也可以看到。车尾依然是熟悉的水平排列灯组，标志性的小外置钱包可能是一个储物空间而不是备胎。据称车身尺寸整体比大G小15%左右。此外，目前已经确定新车将搭载纯电动设计，最早将于2027年正式公布。可以预见，未来奔驰小G的最大对手将是Defender MINI兰比路虎。
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在生成式人工智能浪潮下，人工智能生成的内容正以前所未有的密度充斥公共信息空间。当深度造假图像可能被误认为真实图像并且被操纵的文本可能使人们感到困惑时，社会信任系统面临着无声的考验。这时，人们自然会转向大型通用模型，希望这些“智脑”成为鉴别真伪的可靠助手。为了探索大规模模型“真情识别”能力的极限，澎湃名茶工作室近期启动了一项人工智能实验，选取了DeepSeek、豆宝、Claude Sonnet 4、Grok-4、ChatGPT-5、Gemini 2.5 pro等代表性模型，检验其识别准确率、逻辑推理能力以及文本、图像、视频的三维上下文一致性。 HE邀请上海人工智能研究院对实验结果进行相关技术分析。 “魔法能打败魔法吗？”我在这场人工智能探索中，伟大的模型展现出了独特的“个性”，也隐藏着共同的困境。本文观点整理自上海人工智能研究院技术创新中心专家对话。参与讨论的核心成员如下（以下统称“团队”）：林媛媛，首席数字官，科创中心主任向科朱小海，科创中心高级算法工程师科创中心高级算法工程师进行能力分析，以及大规模模型“真值识别”的个性与共性。从技术底层逻辑来看，大规模模型参与当前的“真相识别”任务，本质上依赖于上下文逻辑处理功能和工具调用机制来提供辅助验证支持。该团队指出，这些模组EL 通常在训练阶段使用通用语料库，并且没有专门针对“事实检查”进行优化。这与厂商的资源投入重点密切相关。当前的“真相识别”能力实际上是多任务学习的结果。这种“非熟练训练”特征使得不同模型在推理过程中表现出显着的“个性差异”。有些模型会优先调用图像识别工具来解析图像细节。有些模型擅长通过文本中的语义关联追溯信息来源，而另一些模型则倾向于通过推导逻辑链来验证内容的合理性。团队解释说，这种差异取决于制造商技术架构的设计（例如是否集成专用验证模块），也与制造商不同的技术工具、任务理解模板和战略方法有关。作为总和据澎湃新闻报道，较大的模型有的像实验室检验员，有的像侦探。例如，在“图像伪造检测”等已有成熟专业工具的领域，一些常见的大规模模型的性能对“外部资源调用”很敏感。目前，大规模通用模型正在从早期依赖自身概率推理的阶段发展到可以主动求助于外部工具的“合作”阶段。在特定测试中表现良好的典型大型模型可能是因为所调用的工具是针对测试场景高度定制的，或者是因为训练数据的分布与测试用例相匹配。这不仅仅是模型能力好坏的问题。 “”而是技术路径和领域结合的结果。 “逻辑一致性”是对一般大规模模型“真理感知”的又一考验。逻辑偏差问题包括“人工智能错觉”在内的各种问题，往往需要通过思维链、思维树等快速工程手段来修复，或者结合知识图谱进行实体关系验证，某些情况下甚至需要通过多次交互来反复确认。只有通过识别，模型才能回归严格的推理。团队强调了该模型出色的逻辑性能。用户输入的即时策略和模型背后的训练数据，但也取决于制造商预先建立的评估指标和优化系统。 “正确的判断不仅仅取决于单次交互的结果，还必须参考模型的核心评估列表及其长期表现。”由于其技术性质，利用大规模模型“认清真相”的能力一般首先取决于进行语义匹配和概率加权计算的能力。该团队指出这种“推理+追溯”模型会受到系统模糊性的影响，就像人类需要查阅可信来源来验证信息一样。可追溯性链接。这是由于当前技术缺乏透明度而造成的认知障碍。 “行业的进化、技术的进化、行业对国产大模型的选择。回顾国内通用大模型的发展，我们可以清晰地看到从‘文本交互’到‘多模态融合’的路径。2022年底，基于GPT-3.5的ChatGPT发布，对话模型开始崛起。其背后的InstructGPT技术路径引入了人类反馈强化学习（RLHF）和奖励模型，帮助转型该模型从一种无监督的概率语言预测工具到一种通过分类反馈调整更符合人类偏好的工具，这一调整让用户体验到了质的飞跃。首次参与交互式人工智能体验。例如，在“图像伪造检测”等已有成熟专业工具的领域，一些通用大规模模型的性能容易受到“外部资源调用”的影响。推断到“协作”阶段，他们可以积极利用外部工具，使他们在特定测试中表现良好。也许所调用的工具是针对测试场景高度定制的，或者训练数据的分布与测试用例相匹配。这不仅仅是“模型能力”的问题，而是匹配路线和技术场景的问题。这就是结果。多模态现已成为行业标准。业界认可的主要发展方向。该团队表示：“纯文本大规模语言模型的竞赛已经逐渐平息，行业在多模态能力的构建和优化方面也逐渐发生了变化。通过整合视觉、听觉和目前的技术路径以“双并行处理”为特点，以Sora为代表的视频生成模型侧重于动态视觉内容的创建。大规模多模态语言模型（MLLM）专门致力于实现文本、图像和音频的跨模态理解和制作。研究团队认为，未来这两条路径将会融合，最终形成模型原生的多模态“每个人为每个人”。理解和生成视频是当前多模态技术的一个挑战。文本的一维上下文，视频需要处理三维信息（图像帧+关系的集合），这大大增加了计算量，目前的技术解决方案是在 Transformer 架构下将视频帧转换为 token 序列，并实现。通过上下文相关技术来对齐音频、视频和文本标记。然而，制造商之间在集成深度和令牌处理方式方面仍然存在差异。团队认为，从产业落地的角度来看，国内各大模型厂商的视频相关能力已经具备了To B领域的相关基础技术能力，但其C端产品由于覆盖的受众更为广泛，因此受到更多讨论。在“文盛视频”赛道上，字节跳动的极萌、快手的科灵AI等产品已经推出了面向创作者的视频生成工具。本月发布的文心5.0预览版作为“全模态模型”，在中国大型模型评估基准（如CMMLU）、GPT-4.5预览版、Claude-Opus-4-1、Claude-Sonne上表现出了良好的性能。与 t-4-5 相当。其多模态和语言理解 abi 排名全球第二，并通过了 40 多项著名基准测试Lity也证实了其在关键领域追赶国内大型车型的记录。技术领域。值得注意的是，尽管数据验证的需求日益明显，但行业内仍然没有一家专注于“AI真伪识别”的旗舰公司或产品。研究团队指出，迄今为止相关技术的研究主要以学术文章形式进行，部分金融机构已成立小团队开发内部验证工具。而原材料价值的不确定性、大规模的产业供应尚未形成。这也反映出了将大型模型“认清事实”的能力商业化需要等待技术成熟才能更好地适应市场需求的一个方面。责任共识、社会责任、治理引导科技向善 随着伟大的大众模式逐渐渗透到社会管理的毛细血管，社会责任它假设的能力也增加了。该团队认为，为了确保质量结果，企业首先必须在训练数据的源头建立坚固的防线。无论是学术研究中的应用场景识别，还是相关监管部门对谣言信息的判定，将原始数据输入到模型中都需要高度的“清洁度”。正如“垃圾输入，垃圾输出”的技术黄金法则所表明的那样，数据的质量直接决定了模型输出的价值。如果允许错误和有偏差的信息进入训练过程，后续算法将很难避免有偏差的值，无论算法多么完美。这种责任在 ToB 和 ToG 领域尤其重要。在医疗健康、金融风险管理、政府信息处理等场景中，模型结果的准确性直接关系到业务决策和公共服务质量。 C企业必须建立更严格的数据审核机制，甚至引入第三方验证，特别是在医疗保健领域、司法等高风险场景，确保训练数据符合行业标准和社会道德。研究小组举了一个例子。 “国外有网友报道称，有人因不当交互而遭遇极端后果。这提醒我们，模型不仅需要技术约束，还需要价值层面的引导。无论是分析原始数据，还是优化后续“后处理”，模型都应该偏向“有用、安全、公平”。研究团队认为，国内大型模型厂商在价值观一致、安全伦理建设等方面已经表现出相对优势，形成了更加谨慎、负责任的实践路径。从行业治理的角度来看，迫切需要构建一个“有用、安全、公平”的模型。 “技术+制度”双保障体系。技术层面上，通用大型模型的“真值识别”能力的稳定性是可衡量的。通过优化思想链、完善信息跟踪机制、与外部工具联动等方式不断完善。在组织层面，需要政治和监管指导。为了明确企业在数据治理和模型优化方面的责任，并确保合理的创新空间，研究团队提出，建立大规模模型“真值识别”能力的评估标准，可以促进行业从“被动应对”向“主动预防”转变。强制创造社会需求。上海人工智能研究院认为，随着技术的不断迭代、治理体系的逐步完善以及企业社会责任意识的增强，大规模模型最终将在“创造”与“识别”之间找到平衡。“人工智能+”，将保障信息真实性，成为推动社会信任体系建设的重要力量。依托研究院平台“创新源泉、成果放大器、产业连接器”优势，聚焦新一代人工智能技术快速发展的新形势，开展国家“人工智能+”行动，落地AI技术驱动千行百业的创新实践，见证人工智能改变社会文明的变革时代。来源：澎湃新闻茗茶×新品质谈
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IT之家11月26日报道，法拉第未来宣布，FF和FX受邀出席阿联酋哈伊马角创新城颁奖典礼并发表演讲，展示旗舰车型FF 91 2.0和中东市场首款高端EAI-MPV FX Super One。该公司还宣布将于 11 月 27 日在迪拜进行 FX Super One 的全球首次交付，首辆 FX Super One 交付给全球足球巨星安德烈斯·伊涅斯塔。法拉第未来表示，FF是阿联酋哈伊马角创新城的战略合作伙伴。我们在哈伊马角设有区域工厂和运营中心，占地108,000平方英尺，包括办公区、生产车间和运营中心，可用于支持FF和FX车型的生产。为了提高当地产能，FF 位于哈伊马角的区域工厂和运营中心正在计划建设第二座工厂今年d期扩建。 FF将通过技术成果与本地生产相结合，加速中东新能源汽车生态版图的构建。据公开资料显示，FX Super One于今年10月28日在阿联酋迪拜正式上线。 FX Super One AIHER Max版本在中东市场售价为30.9万迪拉姆（IT之家注：目前汇率约为59.7万元人民币）。上线48小时内就收到超过200份预付费订单，创下了中东市场小型货车的销售记录。
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文字|半导体公司 Meta 最早可以在 2027 年将谷歌的 TPU 集成到其数据中心。谷歌在 AI 芯片竞赛中大大加剧了与 Nvidia 的竞争，Meta 已成为潜在的数十亿美元客户。多年来，谷歌一直将其定制 TPU 限制在自己的云数据中心，仅向运行大规模人工智能工作负载的公司提供计算能力。但谷歌现在直接在客户自己的数据中心内推出其芯片，据报道，这标志着其战略的重大转变。 Meta 就是这些客户之一。据报道，Facebook 和 Instagram 的母公司正在就从 2027 年开始将 Google TPU 整合到其数据中心进行数十亿美元的谈判，并计划从明年开始从 Google Cloud 租赁 TPU 计算能力。目前，Meta 的 AI 基础设施主要依赖 NVIDIA GPU。消息公布后，Alphabet 股价在盘后交易中上涨 2.1%，而 Nvidia 股价下跌1.8%。如果交易成功，这将是谷歌硬件雄心的重要验证。据报道，谷歌已告诉包括高频交易公司和大型金融机构在内的潜在客户，在本地部署 TPU 将帮助他们满足敏感数据的严格安全性和合规性要求。这事关重大。谷歌云高管表示，通过增加 TPU 的采用，该公司可以获取 Nvidia 年收入的 10%，相当于数十亿美元的收入。随着人工智能计算能力的需求猛增，且英伟达继续主导供应链，dGoogle 决定直接通过客户设施部署 TPU，标志着人工智能芯片大战进入了更激进的阶段。谷歌投资 400 亿美元再建三个数据中心 谷歌随后宣布，将投资 400 亿美元在德克萨斯州新建三个数据中心，作为扩大人工智能项目容量的努力的一部分。这项投资，将该计划将持续到 2027 年，凸显了云和人工智能服务提供商之间在构建支持先进人工智能模型的基础设施方面日益激烈的竞争。 OpenAI、微软、Meta 和亚马逊等公司正在投资数十亿美元建设专门用于人工智能的新数据中心。谷歌表示，其中一个新数据中心将位于德克萨斯州狭长地带的阿姆斯特朗县，另外两个数据中心将位于德克萨斯州西部阿比林附近的哈斯克尔。 Alphabet 首席执行官桑达尔·皮查伊 (Sundar Pichai) 在一份声明中表示：“这项投资将为德克萨斯州创造数千个就业机会，为大学生和电气学徒提供培训，并加快努力使整个德克萨斯州都能负担得起能源。”该公司还将投资其现有的 Midlothian 园区和达拉斯云区域，该区域是由 42 个云区域组成的全球网络的一部分。德克萨斯州州长格雷格·阿博特在同一份声明中表示：“谷歌在德克萨斯州的 400 亿美元投资是谷歌在美国所有州中最大的投资，并将支持随着唐纳德·特朗普总统推动投资以维持美国在人工智能领域的领先地位，科技公司今年宣布了巨额支出计划，其中许多公司专注于扩大在美国的业务。Anthropic 本周早些时候宣布，将在包括纽约和德克萨斯州在内的全国各地的数据中心投资 500 亿美元。谷歌周二表示，未来几年将在德国投资 55 亿欧元，以扩大欧洲最大经济体的基础设施和数据中心容量。一些分析师和投资者警告称，近期人工智能投资的激增反映了过去的科技泡沫，如果人工智能的采用速度没有与资本支出同步增长，那么谷歌的估值和支出可能会过于乐观。未来五年预计投入约 150 亿美元将人工智能引入印度南部。该计划是建设一个基础设施中心。这是对印度最大的赌注。 10 月 14 日，谷歌概述了其在港口城市维沙卡帕特南建立一个连接到新电力和光纤网络的数据中心的计划。谷歌在一份声明中表示，这是该公司迄今为止在印度最大的投资，该项目支持政府加速当地人工智能行业发展的计划。印度安得拉邦技术部长 Nara Lokesh 表示，该邦的目标是到 2029 年拥有 6 吉瓦的数据中心容量。谷歌与其他美国科技巨头一起投资印度，印度是全球人工智能热潮的最大受益者之一。 Amazon.com 计划到 2030 年在该国投资 127 亿美元用于云基础设施，ChatGPT 开发商 OpenAI 正在该地区建设一个 1 吉瓦的数据中心。投资预期据世邦魏理仕集团称，到 2027 年，该国数据中心市场将超过 1000 亿美元。洛克什表示，仅维沙卡帕特南数据中心一项就代表谷歌的投资超过 100 亿美元。安得拉邦首席部长纳拉·钱德拉巴布·奈杜 (Nara Chandrababu Naidu) 的儿子洛克什 (Lokesh) 说：“这不仅仅是就业问题。” “更重要的是它所产生的更大的连锁效应，即它所产生的经济活动。”
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