国外生产的充电宝不检查3C标志 根据新规，旅客将被禁止携带不合规的充电宝乘坐境内航班。据悉，旅客可在"国家市场监管管理总局缺陷产品召回技术中心"官方网站"消费品召回"栏目 查询充电宝是否属于厂家召回充电宝。国外生产的充电宝不用依照"3C和召回"的要求查验，按原要求标准执行。可反向充电的产品，检查标准按原要求 执行。 小米汽车回应YU7是否难破窗 小米汽车发布小米汽车答网友问（第164集）。对于"小米YU7全车配备了双层夹胶玻璃，如果突发危险，会很难破窗吗？"小米汽车表示："如遇突发情 况，您无需担心破窗问题，我们特意针对小米YU7的夹层玻璃设计了一款破窗锤。这款破窗锤采用了5mm钨钢破窗尖，轻巧易握，可有效击破夹层玻璃。 同时，它还内置安全带割刀，在危急时刻可快速割断安全带。这款破窗锤平时可收纳在中控台下方，不占用车内其他空间。我们将会在小米YU7交付时随 车赠送您一把该破窗锤。" 央视曝光舞蹈培训市场乱象 记者发现，眼下市场里一些教培机构悄悄玩起了"文字游戏"，将"培训机构"包装成"舞蹈工作室"，通过注册有限公司，打擦边球，规避监管；而令人震惊 的是，这些假舞蹈培训机构里，充斥着大量无教师资格证资质的假舞蹈 ...

机器之心报道 编辑：杜伟、大盘鸡 今天，著名的人工智能学者和认知科学家 Gary Marcus 转推了 MIT、芝加哥大学、哈佛大学合著的一篇爆炸性论文，称 「对于 LLM 及其所谓能理解和推理的神话 来说，情况变得更糟了 —— 而且是糟糕得多。」 这项研究揭示了一种被称为「波将金式」（Potemkins）的推理不一致性模式（见下文图 1）。研究表明，即使是像 o3 这样的顶级模型也频繁犯此类错误。基于这 些连自身论断都无法保持一致的机器，你根本不可能创造出通用人工智能（AGI）。 Gary Marcus 认为， 这宣告了任何试图在纯粹 LLM 基础上构建 AGI 希望的终结。 最后，他还 @了 Geoffrey Hinton，称后者要失败（checkmate）。 接着，Gary Marcus 又接连发推，分享了他对这篇论文的更多看法。 他称基于非正式测试，发现像 o3 这类模型似乎较不容易陷入简单的「波将金式错误」，但并非完全免疫。 正如论文所言：在基准测试上的成功仅证明了「波将金式理解」：一种由「与人类对概念的理解方式完全不可调和的答案」所驱动的理解假象…… 这些失败反映 的不仅是理解错误，更是概念表征深 ...

整理 | 美股研究社 在这个快速变化的时代，人工智能技术正以前所未有的速度发展，带来了广泛的机会 。 《AI日 报 》致力于挖掘和分析最新的AI概念股公司和市场趋势，为您提供深度的行 业 洞察和价 值 分 析。 A I 快 报 1.6月27日，理想汽车发布全新组织架构调整和人事任命 ：原"研发与供应群组"和"销售与服务群 组"整合并入新成立的"智能汽车群组"，对理想汽车智能汽车业务的战略到经营闭环负责；总裁马 东辉将担任智能汽车群组的负责人，向董事长兼CEO李想汇报。李想仍将负责汽车业务相关的产 品线、产品部、品牌、战略等团队，并将更多精力投入AI领域。 2.Meta挖走了OpenAI顶级研究员Trapit Bansal，加入其新成立的部门AI超级智能部门，负责 推理模型的研发。 OpenAI发言人Kayla Wood证实了Bansal已离职的消息，并且领英页面也显示他已经离开了 OpenAI。Trapit Bansal自2022年起就在OpenAI工作，是该公司强化学习的关键推动者，并 且 是OpenAI首个AI推理模型o1的基础贡 献者之一。 6 月 26 日，Meta 证实从 OpenAI 苏黎世研发中 ...

6月27日消息，今天上午举行的全球人工智能开发与应用大会上，腾讯云大数据基础产品中心总经理程 彬透露，腾讯云已经构建完善的"Data+AI"能力，今年下半年将发布数据智能体产品。 程彬表示，数据作为传统数据平台、AI大模型平台的共同"石油原料"，"Data+AI"不仅仅是数据的简单 叠加，更是深度融合与创新，实现从"让数据说话"到"与数据智能对话"的跃迁。 数据显示，2024年国内数据生产总量首次突破40ZB，达到41.06ZB，同比增长25%，增速较去年提高 2.56个百分点；人均数据生产量约为31.31太字节（TB），相当于1万多部高清电影，同比增长25.17%， 数据生产总量和人均产量实现同步跃升。 最新发布的《Data+AI下一代数智平台建设指南》报告显示，Gartner研究表明，非结构化数据占当今 组织数据的70%至90%。受生成式AI计划、多模态数据处理需求的爆炸式增长以及合规性压力的推 动，企业对非结构化数据管理的需求急剧增长。 因此，非结构化数据处理支出在数据管理总支出中所占的份额将越来越大。 随着AI大模型对于数据的需求增加，传统数据平台在应对生成式AI带来的新型数据需求时，正面临严 峻挑战 ...

近期，吉林大学人工智能学院发布了一项基于强化学习训练的 VLM 智能体最新研究《ScreenExplorer: Training a Vision-Language Model for Diverse Exploration in Open GUI World》。它让视觉语言模型（VLM）真正学会了「自我探索 GUI 环境」。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2505.19095 项目地址：https://github.com/niuzaisheng/ScreenExplorer 该工作带来三大核心突破： 作者简介：本文第一作者牛润良是吉林大学人工智能学院博士研究生，研究方向包括大模型智能体、强化学习，专注于 GUI Agent。通讯作者王琪为吉林大学人 工智能学院研究员，研究方向包括数据挖掘、大模型、强化学习。 迈向通用人工智能（AGI）的核心目标之一就是打造能在开放世界中自主探索并持续交互的智能体。随着大语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）的飞速发 展，智能体已展现出令人瞩目的跨领域任务泛化能力。 而在我们触手可及的开放世界环境中，图形用户界面（GUI）无疑是人机交互最普遍 ...

前言 AI时代，年轻人到底应该学什么？ 类似的问题，很多AI大咖都讨论过，但我觉得戴密斯的观点会更加接近真相！！ 以下内容，对于年轻人，可以看看怎么选就业方向； 对于家长和年轻观众们， 尤其是刚高考完，正在思考报什么专业的学生朋友们， 本篇内容尤其值得仔细看。 戴密 斯 · 哈萨 比斯 是何许人也？ 戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）是英国人工智能科学家、企业家和神经科学博士，其经历堪称跨界传奇，主要可分为以下阶段： 天才少年与早期成就 国际象棋神童：4岁学棋，13岁达到大师水平。多次成为英国少年队队长。 学术跳级：16岁考入剑桥大学计算机系，20岁毕业。 游戏创业：毕业后创立游戏公司，开发多款畅销游戏，实现财务自由。 转向AI与神经科学 研究动机：认为人类大脑处理数据能力有限，希望通过AI创造"加强版大脑"加速科研。 深造神经科学：29岁攻读伦敦大学博士，研究大脑运作机制，为AI研究奠定基础。 创立DeepMind与AI里程碑 公司创立：2010年创办DeepMind，目标用AI解决复杂科学问题。 AGI，也就是通用人工智能什么时候会到来？ 如果AGI的定义是能干人类会干的所有事，那人类还能干 ...

【导读】阿里年报披露变革成绩单，阿里致股东信聚焦AI 中国基金报记者 曹雯璟 6月26日晚间，阿里巴巴集团发布2025财年年报，再次交出一份积极的变革成绩单：在AI需求的强劲推动下，阿里云财年收入突破双位数 增长，AI相关产品收入连续七个季度实现三位数同比增长。淘天集团投入用户增长和体验提升，新买家强劲增长，88VIP会员规模超5000 万。跨境业务表现强劲，国际数字商业集团财年收入同比增长29%。 在致股东信中，阿里巴巴表示，阿里的基因里没有守成，只有创造。今天的阿里巴巴，正在以创业者的姿态，开启面向AI时代的全新征程。 净利润同比增长77% 阿里年报披露变革成绩单 年报显示，2025财年（2024年4月1日至2025年3月31日），阿里巴巴集团收入9963.47亿元，净利润同比增长77%至1259.76亿元。 年报显示，2025财年，阿里云服务了约63%的中国A股上市公司，阿里云模型平台"百炼"的用户数量呈现显著增长，阿里AI产品正在传统 垂直行业迅速渗透。 财年内，淘天集团客户管理收入（CMR）同比加速增长至6%。高质量消费群体88VIP会员规模增长至超5000万人，并继续展现出高留存 率。年报显示，2 ...

" 未来 5 到 10 年内，我们有 50% 的概率实现通用人工智能（AGI）。 " Google DeepMind CEO、 诺贝尔化学奖得主 Demis Hassabis 在本月初的一个采访中给出了惊人的预测。 AI 浪潮正以前所未有的速度加速进行中，在这条被追捧、被加速、甚至被神化 的 AGI 之路上，我们是否也踩过无数"看似正确却最终失败"的岔路？ 早在 2019 年，"强化学习之父"Richard Sutton 发表了著名的《The Bitter Lesson》（苦涩的教训）一文，他指出：过去 70 年，AI 研究最大的弯路 就是我们太依赖人类已有的知识与直觉，而历史一再表明，真正能带来突破的，反而是那些"摒弃人类经验、依靠计算规模"的方法。 在 Sutton 看来，算力与数据才是推动 AI 向前的根本引擎，而不是人类引以为傲的"智慧"本身。 这句话听起来也许刺耳，却道出了一个时代的真相——在这场智能革命中，许多我们曾深信不疑的"路径"与"经验"，正在变成新纪元的障碍。 这也正是我们本期《万有引力》直播对话的主题——「 通往 AGI 之路的苦涩教训」 。 6 月 27 日 12:00-14:00，C ...

联合创始人兼材料总监朱德航毕业于美国宾夕法尼亚大学，专注于仿生皮肤硅胶材料技术研发，曾荣获中国化 学奥林匹克竞赛一等奖，其在材料科学领域的专业积累为机器人仿生外观的突破提供关键支撑。 机器人大讲堂获悉，超仿生角色人形机器人初创企业「首形科技」近日官宣成功完成 Pre A轮融资。 本轮融 资由招商局创投、深创投共同领投，五源资本、浔商创投跟投，其具体融资金额尚未对外披露。值得注意的 是， 首形科技此前在刚刚成立仅一个月的时候便获得了德迅投资、奇绩创坛、 Taihill、智元机器人的投资支 持。 据机器人大讲堂了解， 首形科技【 全称：首形科技（上海）有限公司 】 成立于 2024年6月， 是一家专注 于高端超仿生人形机器人研发的企业。公司 致力于将尖端人工智能技术与类人机器人技术深度融合至服务机 器人领域，打造兼具高度交互能力与逼真外观的人形机器人产品。 作为类人机器人领域的探索者，首形科技以 "引领世界走向更智能、更和谐的未来"为愿景，持续深耕人工智 能与机器人技术的核心领域，涵盖电机驱动、大型语言模型、机器人运动控制、表示学习、自我监督学习及革 命性仿生皮肤技术等方向。通过技术创新，公司旨在推动机器人智能化 ...

Core Viewpoint - The partnership between OpenAI and Microsoft is facing unprecedented challenges as they negotiate the definition of "Artificial General Intelligence" (AGI), which involves significant commercial interests and control over AI technology [1][3]. Group 1: Investment and Agreements - Microsoft invested $1 billion in OpenAI in 2019, followed by an additional $13 billion in subsequent agreements, which included terms that allow OpenAI to restrict Microsoft's access to future technologies once AGI is achieved [3]. - The agreements aim to ensure OpenAI's technological independence and prevent monopolization by a single commercial entity [3]. Group 2: Definition and Standards of AGI - There is currently no clear technical definition of AGI, but it is generally believed to require cross-domain generality, autonomous evolution, consciousness, and self-awareness [3]. - OpenAI favors a "functionalism" definition based on the system's actual capabilities, while Microsoft advocates for a "gradual assessment" approach to avoid premature triggering of technology restriction clauses [3][4]. Group 3: Implications for Microsoft - Microsoft's reliance on OpenAI's technology is deeply integrated into its core business, with Azure providing computational support and OpenAI's API embedded in tools like Microsoft Copilot and GitHub Copilot [4]. - If OpenAI restricts technology sharing upon achieving AGI, Microsoft could face technological obsolescence, strategic disadvantages, and financial losses [4]. Group 4: Negotiation Stalemate - Negotiations between OpenAI and Microsoft have reached an impasse, with Microsoft proposing to transfer AGI determination rights to a third-party organization, which OpenAI has rejected due to concerns over compromising technical confidentiality [4]. - OpenAI is forming an independent committee with academic and ethical experts to establish AGI determination standards and plans to release a technical white paper by 2026 [4].