Author: AI采集

你天天刷的小红书，正在长出一个GitHub RED Skill预计7月全量上线 量子位 | 公众号 QbitAI 啥？！我天天刷的小红书，也能挂 是的，而且已经挂了不少，有一些还特别火。 归藏的PPT Skill ，瑞士风高级感，支持4种颜色、20多个版式，在GitHub上突破了1万star。 搬到小红书上，3000多人直接下载使用。 Skill，可以用AI帮助你模拟面试，评估你的简历与岗位JD的匹配度，分析差距。 尤其适合产研和运营类人士。 还有专门安排运动计划的 「动森训练岛Skill」 「旅行地图Skill」 甚至还有一个画风清奇的「AI渣男识别器」… （不是我说，这有点实用了哈） 它们的共同点是，不再躺在GitHub这种有门槛的技术社区里，等用户苦哈哈地自己clone下来，敲命令行安装。 而是挂在一条条小红书笔记下面，看到就能一键复制。 最近，小红书已经正式上线RED Skill，目前还处于内测阶段。 6G冲浪的量子位，也第一时间拿到了内测资格，上手体验了一番。...

港股鞋王千百度，一夜完成AI数据公司转型 形成「鞋履+人工智能数据」双主业 量子位 | 公众号 QbitAI 一家港股鞋履公司，买下了一家给大模型“喂数据”的公司。 （1028.HK）6月5日宣布，将通过收购股权并认购新股，取得国内领先AI数据服务商 的控股权益，并纳入合并报表，形成 「鞋履+人工智能数据」 当公开数据被大模型逐渐消化，AI的关键瓶颈正从“谁的模型更大”，转向 “谁能持续提供更难、更真实的高质量数据” 算力可以采购，算法可以复现，唯独这件事买不到、也快不了。 2025年Meta以约290亿美元估值入股Scale AI，正是市场对这一判断的重新定价。 本原智数的稀缺，在于它的位置和它的盈利。 其成立于2015年，处于AI产业链上游，是国内少数同时具备 大模型、世界模型与具身智能 完整数据服务能力的供应商之一； 此外，本原智数服务头部大模型厂商、一线互联网平台与领先具身智能企业，并在若干高价值数据品类上担任独家供应商。 数据显示，2025年本原智数收入约 ，2026年前五个月收入强劲增长。 在普遍依赖烧钱的AI行业，一家手握真实订单、且已盈利的数据公司本就稀缺。 值得注意的是，这笔交易的设计也颇具巧思： 以集团内部资源支付，鞋履主业现金流稳健、维持净现金；认购新股的对价投入产能与研发，创始团队保留权益。...

内蒙跑通AI逆袭新解法 全行业的Token焦虑何解？ 量子位 | 公众号 QbitAI 6月5日，北京国家会议中心，原本能容纳上千人的会场被挤得水泄不通。 这场爆满的对谈，主角是腾讯集团高级执行副总裁汤道生、腾讯首席AI科学家姚顺雨。 这是姚顺雨加入腾讯半年多以来的首次线下公开亮相，这位明星AI科学家在会上抛出了一个关键判断—— AI下半场最重要的问题，不再只是找到更好的方法，而是 找到真正值得解决的问题 腾讯也借此次对话释放明确信号：AI竞争早已跳出模型参数、算力规模的单一比拼，进入模型、产品、场景、组织协同并行的全新阶段。 而其中一个关键问题在于， 当下Agent成为技术核心，Token效率则是所有玩家必须攻克的难关。 “我也听到很多客户甚至同事们，也在紧盯着积分消耗或者Token消耗”，汤道生坦言，Token成本的爆发式增长已经成为行业共同的焦虑。 但Token焦虑背后，还有一个更底层的物理问题：每一个Token的生成，最终都要转化为GPU的一次次运算，转化为数据中心的一度度电。 当行业继续追逐模型、芯片和应用时，电力系统正在从后台的配套保障，走向AI基础设施的前台。 就在这场对谈的11天前， 一场横跨能源与科技领域的高规格会议，已经点破了AI产业发展的这一核心矛盾。 电力系统：从配套到主体 5月26日，国家能源局在深圳召开全国“人工智能+”能源现场推进会，中国石油、国家电网、国家能源集团、阿里云和腾讯等能源、科技巨头企业齐聚一堂。 在这场高规格会议上，远景科技集团董事长 电力系统正在成为人工智能的主体工程，而非配套。 在他看来，能源不只是AI的底座，更是血脉和肌体。 如果解决不了智能生产全链路的能量管理问题，再强大的芯片也发挥不了作用。...

日均提问次数暴增 20 倍！百度搭子宣布重磅升级，企业版同步发布 7月10日，从百度AIDAY上获悉，百度旗下通用智能体百度搭子自上线以来，日均提问次数暴增20倍，为用户在办公、创作、信息处理等场景提供全方位智能助力，成为增速最快的通用智能体。当天，百度搭子个人版也重磅升级智能路由、多端共享记忆、浏览器调用、PPT生成等多项能力，并发布行业首个自媒体专业套件，进一步提升干活能力。同时，百度搭子企业版也正式发布，通过叠加团队协作、资产沉淀、流程打通和安全治理等能力，全面支持企业场景落地。 百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖在现场表示，未来90%的工作，都可能有智能体深度参与、协助完成，百度搭子要做的，就是深入办公场景真干活、真办事儿；用户只要把目标说清楚，它就能理解需求、拆解任务、调用工具，完成跨应用、跨文件的复杂工作，最后交付真正可用的结果，而真正有用的智能体，表面是一个产品，背后是一整套全栈AI能力，百度长期积累的芯片、云、模型、数据、工程和产业落地能力，正在支撑百度搭子持续进化。 在个人版能力升级上，百度搭子此次重点提升复杂办公任务的执行效率、跨端连续性和成果交付质量。面对资料检索、竞品调研、网页信息整理等任务，百度搭子可以像人一样进入网页、点击、跳转、检索和整理信息，用户也能看到AI在网页上的执行过程；如果任务需要更高算力、更低延迟或更强数据安全，百度搭子会通过智能路由自动选择云端沙箱、本地沙箱或Chat模式，平均任务耗时降低20%，Token利用率提升25%。同时，多端共享记忆让手机和电脑之间的任务上下文连续承接，用户在电脑上处理到一半的方案、报告或资料整理任务，可以在手机端继续追问、修改或下载结果。 办公场景是此次升级的重点落点。围绕方案汇报、项目复盘、研究报告等高频任务，百度搭子强化了PPT生成能力，从模板库、配图模型、智能排版、图表可视化到大纲编排进行优化，输出结果更接近可编辑、可修改、可交付的办公成品。面向内容创作者和新媒体运营，百度搭子还发布行业首个自媒体专业套件，覆盖选题规划、热点洞察、图文创作、短视频脚本、分镜口播、内容发布辅助和运营复盘等环节，把原本分散在多个平台和工具中的内容工作流压缩进一个对话流。与此同时，百度搭子继续扩展Skill生态，覆盖搜索研究、生活服务、内容创作、办公协作等场景，并通过全自动化Skill上线流程，对能力上架前的开发标准、管理平台、安全评估、效果评估和市场化运营进行统一管理。 企业版则把百度搭子的能力从个人办公延展到团队协作和企业工作流。企业版面向团队协作、资产沉淀、流程打通和安全治理等企业需求，支持将员工产生的方案、数据、技能和项目成果沉淀为组织资产，并对成员权限、资源用量、Skill上下架和执行过程进行管理。同时，企业版发布企业级Skill接入标准，面向企业和ISV伙伴共建行业解决方案。 同日发布的搭子联盟，面向渠道伙伴、商机伙伴、产品伙伴、交付保障伙伴等开放合作。中国联通、创维等伙伴参与共建，推动百度搭子进入更多企业服务和产业应用场景。 发布会之外，百度搭子当天还在成都举办搭子市集，吸引了上千市民围观。现场由Rapper用百度搭子辅助创作的Rap开场，工作搭子、世界杯搭子、搭子棋牌室、福利搭子和伙伴展台等体验区同步开放。观众可以现场体验百度搭子辅助完成资料整理、PPT制作、网页操作、内容创作等任务，也可以参与世界杯主题打卡、AI棋牌互动和福利兑换。市集中的PPT搭子大赛则把办公任务做成现场挑战，参赛者抽取任务卡后，用百度搭子完成PPT、方案、报告或内容策划，作品完成后上台展示并争夺奖品，让AI工具的“干活能力”直接呈现在观众面前。 随着智能体进入办公、创作、信息处理和企业协同等高频任务，AI大模型的价值正在从能力展示走向任务交付。百度搭子此次升级个人版、发布企业版并发起搭子联盟，也意味着百度AI正在进一步进入具体工作流，在个人、组织和生态三个层面转化为可持续使用、可管理、可规模化落地的生产力工具。 版权所有，未经授权不得以任何形式转载及使用，违者必究。 一群做自动驾驶的人，盯上了睡眠这件事 GPT-5.6一发布，Claude终于舍得重置Fable 5额度了 翁荔新博客提出「自进化先从Harness开始」，DeepSeek崔添翼转发附议 Meta也来卖铲子了！小扎：模型可以慢，GPU必须赚 硅谷刷屏的AI护城河新论：代码能抄，产品能抄，但有一样东西，谁都抄不走 AI时代最贵的东西，已经不是模型了 一句话就能让AI找到3A游戏Bug？准确率达86%，Demo在线可玩 为了让游戏顺畅运行，这群AI测试员真的拼了… AI卧底美国贴吧4个月“洗脑”100+用户无人察觉，苏黎世大学秘密实验引争议，马斯克惊呼 「灌篮高手」模拟人形机器人，一比一照搬人类篮球招式，看一遍就能学会，无需特定任务的奖励 投篮运球手指转球，人类会的它都会 3D生成竞技场来了！比拼360°环绕视频，最强模型由你pick...

AI聪明够了，行动呢？WAIC首夜，来聊点下一步的真实判断｜活动报名 每年这种重磅的AI大会，量子位自然不会缺席。今年量子位的报道团，也会来到线下，为大家带来一手的科技大会讯息。 但在展台之外，我们想办一场 WAIC的展台会告诉你AI有多聪明：更强的模型、更炫的Demo、更多的人形机器人。 但我们想要追问一个问题： AI聪明够了，行动呢？ Agent在Demo里调用工具行云流水，但有多少进了客户的核心流程？世界模型把仿真精度推到再高，机器人第一次进工厂时，剩下的发生了什么？ 从“会回答”到“能完成”，从“预测”到“执行”，这是今年WAIC背后的现实考题。 ，上海浦东。让我们一起关掉PPT、跳出展台，来与Builder、Researcher、Investor一起， 提前理解AI的下一步。 19:30 – 20:00 20:00 – 20:30 主题：Agent从聊天框到正式上岗了吗？ 张昊然，Evomap 创始人&CEO 李志宇，记忆张量 CTO 20:30 – 21:00 主题：模型能从Github到与世界交互了吗？...

一群做自动驾驶的人，盯上了睡眠这件事 听雨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI+睡眠赛道，又来了一位智驾老兵。 ，前头部新造车智驾团队负责人，离开汽车行业后，拉上一批老同事、老朋友，做了一家私人健康机器人公司—— 他们的第一款产品，是一张能铺在原有床垫上的 。目前已经在京东首发上市。 这是一套可以直接升级现有睡眠环境的AI睡眠系统。 它一边无感监测人体睡眠状态和卧室环境，一边动态调节温度，试图把“盖被热、掀被冷”“半夜被热醒/冷醒”这些老问题交给AI处理。 过去一年来，AI+睡眠正在变成一个越来越拥挤的方向。 在不少新玩家密集进入之前，智梦可已经在2024年底启动相关产品研发。 到今年，今日宜休、格物科技等玩家相继进入公众视野，AI+睡眠也开始变成一个越来越热闹的方向。 越来越多科技公司背景的创业者开始相信： 睡眠这个长期存在、但一直没有被充分解决的需求，值得用AI重新做一遍 问题是，当一群做自动驾驶的人开始认真研究睡眠，他们会造出什么？ 四位一体，解决睡眠里的温度问题 杜宇做AI+睡眠，最早的原因非常朴素：他自己也需要好好睡一觉。 在智驾行业十多年，长期高强度工作后，他试过找一些睡眠产品来恢复精力。结果看了一圈，发现市面上的方案都不尽如人意。 一类产品偏传统，调软硬、调角度；另一类产品则更像记录员或建议者，比如手环、App等等。它们能告诉用户睡得怎么样，也能给建议，但还是需要用户自己调节睡眠。 在杜宇看来，一个已经工作一天、身心疲惫的人，很难再靠额外投入精力和高度自律来换取优质睡眠。...

库克临走给苹果涨价！电脑iPad全线上调，iPhone 18也跑不了 Macbook涨了2500元 量子位 | 公众号 QbitAI 苹果电脑iPad等多款产品一夕之间大涨价，悬着的心终于死了。 Mac价格上涨约15%-20%，iPad涨幅约15%-25%。 昨天还在犹豫要不要买MacBook Air/iPad Air，今天打开官网，发现同一款机型的统一配置，突然贵了100-300美元。 更扎心的是，不是因为苹果换代，更不是因为功能更新…… 库克上周接受《华尔街日报》采访时表示， 成本上涨，价格上涨已“不可避免”。 他这个人说话也太算话了。 还没过几天呢，Mac、iPad、HomePod、Apple TV、Vision Pro、Mac Studio等 价格更新以配置版本为单位展开，不同产品线之间的调整幅度并不一致。 不过你先别晕倒！iPhone暂时还没涨。 iPhone 18的涨价可能也不远了 。到时候再晕吧，会比较节省情绪。...

刚刚，全球首个具身专属的MoE视频模型，开源了！ 视频生成的下一站，或是机器人大脑 量子位 | 公众号 QbitAI 话不多说，直接来看生成的效果： https://mp.weixin.qq.com/s/shwkij9ul5GpCBfNYMxU7Q LingBot-Video 视频基础模型、视频物理引擎。 或许有小伙伴要问了，像刚才视频里的机器人切西红柿、吸床单和收纳口红，目前很多视频生成的AI不也能搞出来吗？ 但既然说了LingBot-Video是具身版的专属视频模型，那说明它从架构、数据到训练目标全链路都是为机器人、人形智能体量身打造的。 但到了LingBot-Video这里，重中之重，变成了 除此之外 ，LingBot-Video的亮点还包括： 架构上采用MoE，让模型容量和推理成本更好平衡； 30B参数，推理时仅激活3B； 数据上引入超70000小时具身相关视频，让模型学习机器人操作、导航、第一视角等场景； 训练上加入多维奖励系统，把物理合理性、任务完成度纳入优化目标。 已在RBench上超越业内通用视频生成标杆模型。 LingBot-Video一经开源，同样也是引发了网友们不小的热议，他们直呼： 它的功能远不止于生成视频，如此大规模的训练，让模型对现实世界中的互动有了更深刻的理解。 为什么机器人需要自己的视频模型？ 对于这个问题，答案其实蛮现实且刚需的。 通用视频模型的训练目标，主要围绕视觉质量、语义对齐、运动连贯展开。人看视频时，也更容易被画质、光影、构图、风格打动。...

Zero-Shot提升31%！原力灵机DM0.5登场，15万小时数据喂出 量子位 | 公众号 QbitAI 具身智能这个行业里吧，几乎没什么共识。 不过有一点大家共同认可： 数据飞轮转不起来，是行业最大的阻碍之一。 如果遵循Scaling Law，具身智能同样需要更大的数据规模、更高质量的数据闭环，以及更强的算力。 算力问题的解决路径相对清晰；但数据这边，想追求百万小时级的数据，靠纯人工采集真的很费时费力，咱真的等不起。 要求严一点，要数据又多又具备真实任务价值，用脚后跟想想都知道更更更更难了。 把采具身数据这件事，从被动“采集型数据”，变成真实业务里持续产生的“场景型数据”，以此推动和加速数据飞轮转起来 这方面具身智能明星创业公司原力灵机做得有点说法，挺有代表性。 其核心创始团队出自旷视科技，具备大规模AI模型训练、机器人落地和高可靠硬件量产经验；公司最近又和物流机器人公司Atomix完成合并，补上了真实场景侧的关键拼图。 经验和场景在手肯定也不能说稳赢，毕竟如果把一个半吊子模型扔到场景里，它也吃不进or消化不好数据。 今天的原力灵机开发者大会上，这家公司就把 新一代具身基础模型DM0.5 往前，它能接住数据飞轮；往后，它连着开发者平台与真实场景，可以说是后续一切落地动作的底座。 15万小时数据，DM0.5的硬核底座 原力灵机给DM0.5赋予的关键词是“更大、更强、更实用”。 面向开放世界的通用具身基础模型 ”，参数规模为4B，相比上一代DM0参数规模翻倍。 相比上一代基础模型，DM0.5的数据量则增加了400%。 由三类高质量数据共同构成...

全球首个「具身原生」预训练模型发布，从物理世界出发为机器人造大脑！ 开源第四弹：LingBot-VA 2.0 量子位 | 公众号 QbitAI 终于，那句用来教育年轻人的经典嗑，也是用到机器人身上了： 因为一个靠谱的机器人啊，它不能只是看到什么就做什么，现在还得学会 眼睛是看到了当下的这一帧，但脑子应该在盘算几步之后的画面了。 这个事儿在具身智能圈有个专门的名字，叫做 （Video-Action）模型。 咱们先来感受一下这个feel： https://mp.weixin.qq.com/s/BbgMERwM08nKqwv2ydcxHA 从视频中我们不难看出，桌上的冰球不仅速度快，轨迹还在不断变化，如果机器人只靠”看到哪打到哪”的反应式操作，大概率要被KO掉的。 正确的解法，应该是模型一边盯着球的运动轨迹，一边提前预判几步之后球会跑到哪，然后提前调整身位、伸拍。 这就是“预判式控制”和“反应式控制”的本质区别。 不过啊，就在今天，VA这件事儿本身也要变了。 因为从现在起，VA模型不仅要“眼光放长远”，还得从娘胎里就是具身的！ LingBot-VA 2.0 从架构，到数据，再到训练目标，第一天起就是为机器人量身定制的。 除此之外，其它亮点还包括： 双臂任务成功率93.6% 单GPU推理150Hz...

GPT-5.6一发布，Claude终于舍得重置Fable 5额度了 听雨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI OpenAI诚不欺我…今天凌晨， 奥特曼表示：这是OpenAI迄今最强模型，GPT-5.6的技术博客也可能是他们写过最好的blog之一。 好家伙，模型要SOTA，连blog也要SOTA呗（ 目前ChatGPT、Codex以及API，哪哪都可以使用了。 Codex已经被夺舍了…甚至你不强行挽留的话，显示的都不是Codex的标（doge）。 原有的Codex桌面应用直接升级成了新的ChatGPT桌面应用，老版ChatGPT桌面应用则更名为 “ChatGPT Classic”。 社区也开始疯狂整活。Matt Shumer让GPT-5.6-Sol一口气搓了个“方块版曼哈顿”： 高楼、街区、道路，全是voxel风格，GPT-5.6-Sol自主运行了一周，搭了个纽约乐高城。 他还表示：照这个趋势，明年这个时候模型可能已经可以one-shot生成GTA级别的游戏了。 数学研究者nasqret则分享，GPT-5.6帮助他推进了一个关于代数几何中K3曲面的问题。 GPT-5.6-Sol被喂进大量技术文档后，在Codex里一路查资料、找方法、写程序，最后挖出了一条分式线性规划的思路。 模型把计算方案实现出来，去跑他们整理的K3曲面家族，直接突破了原先猜想。 此外，这次还同步发布了...