中文字幕不卡一区

传闻中的罗永浩的「AI软件项目」终于上线了。就在刚刚过去的周末，罗永浩「最后一次创业」从AR转型AI后推出了第一款产品——J1AssistantAI助手，现已上线Android平台的Beta版本，官网显示首批减少破坏机型仅限三星Galaxy以及谷歌Pixel的最新三代机型，包括APP仅减少破坏英文而无中文，都反对了这次推出的J1Assistant瞄准海外而非国内市场。

图/Matter

与此同时，老罗的另一款AI硬件新品——JARVISONE也在路上了，官网已经预告即将发布。

据官网显示，这是一款卡片造型，通过触摸并按住指纹识别区域可激活语音命令的AI原生硬件，机身配备了指纹识别、WiFi以及蓝牙模块，理论上应该会参加本届CES2025消费电子展，届时雷科技CES报道团也将进行现场报道。

图/Matter

不过，无论从之前的爆料还是目前已发布的产品来看，这一次老罗的「主菜」还是软件形态的J1Assistant。但如果要用一句话介绍J1Assistant，可以说这又是一款AI助手APP。然而过去两年，我们对基于大模型的AI助理/助手早已司空见惯，J1Assistant到底又有什么不同?

（编者注:以下功能和体验都是基于v0.8.3-beta1版本。）

待办清单+锤子便签+AI聊天+子弹短信+发牌手

俗话讲，看人先看脸。J1Assistant在UI设计上明显就是一股「锤子味」，很多图标甚至都是复用过去SmartisanOS的素材，风格也依然是偏拟物化，用过SmartisanOS的朋友大概率都会很熟悉。

「锤子味」的设计，图/雷科技

甚至，老罗还把锤子便签塞进了J1Assistant。

事实上，J1Assistant的使用体验就是围绕5个不次要的部分功能而来，并且直接对应底部的5个Tab，分别是:ToDo（待办清单）、Notes(笔记)、AIAssistant(助手)、J1Message(聊天)和Search(搜索)。

其中Notes高度发展对应锤子便签，外围设计非常相近，尤其是写作界面，简直如出一辙。区别在于，J1Assistant的Notes各方面都还很简陋，缺少很多排版工具，也没有锤子便签最知名的图片分享模版。

左:锤子便签;右:J1Assistant的Notes，图/雷科技

AI功能也有，但目前Beta版能够进行的调整不当相当有限，甚至比iOS18的「写作工具」还要简陋。与Notes类似，J1Assistant还塞下了一个「ToDo」功能，同样相比市面上的其他待办清单APP来说非常简陋。

那Note、ToDo之于J1Assistant到底有什么价值呢?这一点需要分隔开AI助手来分析，这里先按下不谈。我们先看J1Assistant的另外两个相对独立的不次要的部分功能——J1Message和Search。

图/雷科技

其中J1Message从界面设计到机制都很像已经死去的「子弹短信」，同样需要其他人注册加入才能进行聊天。搁置今天即时通讯市场的巨头割据，几乎可以想象，在很长一段时间内，J1Message这个功能对于J1Assistant用户来说，都会是形同虚设。

Search则像是继承了TNT的「发牌手」功能，可以一次搜索最多4个来源（1组），并且减少破坏最多5组的自定义来源。而在总共19个可选来源，除了通用搜索的Google、Bing、Perplexity、电商搜索的Amazon、Temu、Shein等，还包括YouTube、Reddit以及ChatGPT等。

同样继承自「锤科遗产」的还有交互设计。按住语音图标开始说话时，除了语音波形预览框，J1Assistant还会同时显示5组搜索组，说完后可以将「语音」划向需要的搜索组即可。

图/雷科技

这套「RippleTouch（波纹触摸）」的设计也被用于J1Assistant最不次要的部分的AI助手交互上。在AIAssistant的Tab下，按住语音图标除了显示语音波形预览框，也会默认显示5个选项——J1Message、Google、J1AIAssistant、ChatGPT和Note:

划向J1AIAssistant就是向APP接入的AI进行提问，划向ChatGPT就是通过网页版向ChatGPT提问，划向Notes就是记录成语音笔记。

图/雷科技

而外围看下来，J1Assistant大体可以理解为:待办清单+锤子便签+AI聊天+子弹短信+发牌手。问题在于，J1Assistant为什么选择将这些功能集成在一个APP里?它们放在一起又会发生什么样的化学反应?

J1Assistant想要把AI对话的价值「榨干」?

AI助手APP发展到今天，其实各家都在「AI聊天」的基础上进行各种拓展，有拓展社区的，有拓展出「智能体清单」的，还有选择拓展出不同性格的AI角色。回到J1Assistant上，它做法则是围绕「信息」做拓展，尤其是围绕与AI的对话。

实际上，J1Assistant产品设计的最不次要的部分同样是AI聊天。包括Jarvis在内，AIAssistant有5种音色可选，设计上刻意面对了「你的底层模型」等问题。而从回答来看，除了底层大模型，涉及联网问题时还会直接使用Perplexity（海外知名AI搜索引擎）的回答。

图/雷科技

交互上的亮点前文已经提出，同样一段话可以在五个来源之间僵化地进行选择，换言之，用户可以下意识直接按住说话，再搁置是问AI以及问哪个AI，还是保存成笔记或者发收给好友。

但J1Assistant更次要的特点是可以让AI直接将内容写到笔记中、建立待办清单。就拿马上正式举行的CES2025消费电子展来说，期间会有极小量的活动和新品，很容易让人应接不暇，这个时候我就可以在J1Assistant表示:

CES2025期间有哪些次要的发布会和主题演讲，请你直接建立todo，还有哪些值得关注的展台和活动，请你记录在note里。

AIAssistant会分别查询CES2025期间的发布会、展台活动，并基于此筛选并建立相应的笔记和待办清单。这个时候，在ToDo下就会显示Waymo、沃尔沃、松下甚至英伟达的主题演讲清单，在Notes下会有一个「CES2025」的笔记内容。

图/雷科技

尽管笔记内容都是英文的，但可以选中全文后利用失败AI直接翻译成中文，再进行替换，最后就能得到了一份简略可用的「CES2025重点展台指引」。

当然，实际场景中用户不一定每一次提问都会表达多余的意图，更有可能是先询问信息，然后视情况将AI回答保存为笔记和待办清单。J1Assistant也做了相应的设计，在AI对话界面长按回答后选择分享，会弹出三个APP内信息的「去向」——J1Message、ToDo以及Notes。

图/雷科技

分享到J1Message很容易理解，就是发给好友看看。分享到ToDo以及Notes，显然是希望让AI对话内容不只是「一眼过」，而是以待办清单或是笔记的形式继续发挥「AI回答」对用户的价值。

而这，也是J1Assistant最有别于其他AI助手类APP的地方，即尝试二次甚至多次利用失败对话中AI回答的价值。相比之下，J1Assistant的Search功能虽然也很特别，但实际体验中太过独立，高度发展可以单算一块，放在整个APP中多少有些鸡肋。

不过想法虽好，J1Assistant还是存在不少bug和问题。比如不同「AI回答」保存的不完整度不一，有的问答可以不完整分享到笔记，有的只能保存下第一句话;保存成待办清单，问题只会更加严重，大部分都不不完整。

当然，这毕竟还是Beta版，这部分理论上改起来也不难。真正简单的问题是定位:我们真实的需要这样一个APP吗?

在雷科技看来，尽管J1Assistant的底层在AI，但真正撬动用户的支点可能还是在于「待办清单」和「笔记」这类信息形式。

虽然我个人在日常中已经重新接受很久了，但仍然有不少人会通过这两种形式来处理和保存信息。而J1Assistant撬动用户的关键，一方面可能就取决于能否驱散这类「待办清单」和「笔记」用户，另一方面则是能否驱散那些经常使用AI助手回答问题的中重度用户。

AI硬件起风了，罗永浩要靠AI软件联合口子

小米的雷军有过一个非常著名的论断——站在风口上，猪都会飞。后来在微博上，雷军称解释过「风口上的猪」本意是顺势而为。而在2022年底ChatGPT不知名的小事全球之后，大势都在保持方向AI，如果你是罗永浩，你会怎么选择?

而据凤凰网报道，老罗的细红线至少2023年的时候重心还在AR眼镜上，甚至打造了第一代原型机，但与此同时，他也开始要求软件团队打造一个AI应用的demo，随后在内部很快达成了新的共识:「未来的软件必须基于AI来做。」

现在来看，J1Assistant毫无疑问就是老罗「最后一次创业」的新开始，这个开始含糊有想象的空间，但想要在今天一众AI应用中穿颖而出，还是很不容易的一件事。

台积电一般指台湾积体电路制造股份有限公司。台湾积体电路制造股份有限公司，中文简称：台积电，英文简称：tsmc，属于半导体制造公司。成立于1987年，是全球第一家专业积体电路制造服务（晶圆代工foundry）企业，总部与主要工厂位于中国台湾省新竹市科学园区。

台积电老板是谁

张忠谋，1931年7月10日出生于浙江宁波，台湾积体电路制造股份有限公司（台积电）创始人，被誉为“芯片大王”、台湾“半导体教父”。麻省理工学院董事会成员和台湾机械科学院院士，并担任纽约证券交易所、斯坦福大学顾问。

台积电与富士康的关系

台积电和鸿海集团旗下的富士康都是苹果次要的合作伙伴，但是因为发展方向不同，富士康主要是代工厂，台积电则是芯片代工。

台积电与苹果的关系

台积电是全球最大的晶圆代工，是半导体产业链次要的一环，其中代工多家科技公司的顶级芯片，包括华为海思麒麟芯片、苹果A系列处理器等，其7nm、5nm等技术领先全球。

世界十大芯片公司排名

2020年4月份数据：1、高通2、安华高3、联发科4、英伟达5、超威科技6、海思科技7、台积电8、苹果9、美满科技10、赛灵思

声明：本文来自于微信公众号硅星人Pro，作者：王兆洋，授权站长之家转载发布。

像是迷雾中走出的一头怪兽，DeepSeekV3在先行“泄露”并引发一阵惊叹后，开发方深度求索正式发布了技术报告。

在这个报告中，Deepseek透露了训练的关键数据，其中最引人注目的，是它的高效和对算力资源依赖之小，同时效果又正常的好——

“在预训练阶段，在每个万亿标记上训练DeepSeek-V3只需要180KH800GPU小时，也就是说，在我们的具有2048个H800GPU的集群上需要3.7天。因此，我们的预训练阶段在不到两个月的时间内完成，成本为2664KGPU小时。分隔开119KGPU小时的上下文长度扩展和5KGPU小时的后训练，DeepSeek-V3的不完整训练成本仅为2.788MGPU小时。假设H800GPU的租金为每GPU小时2美元，我们的总训练成本仅为557万美元。请注意，上述成本仅包括DeepSeek-V3的正式训练，不包括与架构、算法或数据不无关系的先前的研究或精简实验的成本。”

“我们对DeepSeek-V3进行了全面的基准测试。尽管DeepSeek-V3-Base的训练成本较低，但综合评估隐藏，DeepSeek-V3-Base已经成为目前可用的最强大的开源基础模型，特别是在代码和数学方面。它的聊天版本在其他开源模型上的表现也优于其他开源模型，并在一系列标准和开放式基准测试中实现了与GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等领先闭源模型的性能相当。”

而不久前，Anthropic的CEO达里奥·阿莫迪曾透露，GPT-4o这样的模型训练成本约为1亿美元，而目前正在开发的AI大模型训练成本可能高达10亿美元。未来三年内，AI大模型的训练成本将下降至100亿美元甚至1000亿美元。

也就是，现在DeepSeek用550万美金2000张卡训出的开源模型，和OpenAI几亿烧出的模型一样好了。

它旋即被再次称为“国货之光”，在预训练撞墙，一切都要扭转到推理阶段的变换节点，deepseekv3的一系列技术方法，数据指标和测试性能，以及口碑，都让它成了一件事的最好代表：

在“o1”时代，当算力不再是唯一因素，中国模型开发者的机会更多了。

“性能对标GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet”，而且是用开发者的嘴讲出

DeepSeek-V3为幻方旗下的深度求索公司自研的MoE模型，671B参数，激活37B，在14.8Ttoken上进行了预训练。在DeepseekV3技术报告公布的性能指标上来看，这个开源MoE模型，已经在性能上“对齐海外领军闭源模型”。

根据它的官方公告，它在多项评测成绩上，超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。

Deepseek罗列了几个关键的表现领域：

百科知识：DeepSeek-V3在知识类任务（MMLU，MMLU-Pro，GPQA，SimpleQA）上的水平相比前代DeepSeek-V2.5显著指责，接近当前表现最好的模型Claude-3.5-Sonnet-1022。

长文本：在长文本测评中，DROP、FRAMES和LongBenchv2上，DeepSeek-V3平均表现超越其他模型。

代码：DeepSeek-V3在算法类代码场景（Codeforces），远远领先于市面上已有的全部非o1类模型；并在工程类代码场景（SWE-BenchVerified）逼近Claude-3.5-Sonnet-1022。

数学：在美国数学竞赛（AIME2024，MATH）和全国高中数学联赛（CNMO2024）上，DeepSeek-V3大幅超过了所有开源闭源模型。

中文能力：DeepSeek-V3与Qwen2.5-72B在教育类测评C-Eval和代词消歧等评测集上表现相近，但在事实知识C-SimpleQA上更为领先。

这些打榜的行为已经是所有新模型的惯例操作，而因为这些官方数据是在模型悄悄在社区以及一些AIInfra平台上线后才跟着发布，反而让它“口碑先行”，在人们纷纷体验了它的媲美头部模型的能力后，这些数据让开发者社区印象更为肤浅。

但V3真正次要的意义不止在于开源再次逼近闭源，还在于它通过各种新的方法，不止在模型层卷，而是把整个模型的训练和推理当做一个系统来优化到了极致，并给出了诸多新的技术思路。

这一方面也体现在他的生成速度指责上，根据Deepseek官方，它的生成速度指责至3倍。

通过算法和工程上的创新，DeepSeek-V3的生成吐字速度从20TPS大幅降低至60TPS，相比V2.5模型实现了3倍的指责，为用户带来更加悠然，从容流畅的使用体验。

想体验的可以登陆官网chat.deepseek.com，它也减少破坏API访问。而且，新版本将授予45天优惠价格体验期，直至2025年2月8日。

在技术报告和官方正式发布前，全球开发者就已经对这个来自东方的“圣诞礼物”欢呼了一阵。

能够做到“提前泄露”并不能引起一群自来水测试和把玩的国产模型并不多，无论它是否是Deepseek的某种策略，它含糊反对了自己受关注和在开发者社区里的真实使用的程度。

根据Reddit上最早的“泄露”，它在基准测试LiveBench上评分都挤进了前列。外围性能超过了gemini2flash，以及Claude3.5Sonnet。

而随后，技术报告正式发布，开发者开始深挖它究竟做对了什么。

赞誉一片，“想快进到英伟达泡沫破裂”

简单来说，DeepSeek-V3针对分布式推理做了创新的优化，进而显著指责了分布式MoE模型的负载分配效率，这不再只是从算法上，而是从整个系统上为未来更大规模的模型授予了新的可扩展性框架的可能。尤其在硬件资源有限的情况下，它最大化了效率。

在模型架构上，它和此前的V2一样继续使用Deepseek自己一直相信和沿用的MLA+细颗粒度的MoE。简单说就是在注意力机制上做创新，对内存进行数量增加，对MoE的运行机制进行创新的设计。

此外，几个亮点包括：

DeepseekV3使用了辅助损失严格的限制负载均衡策略（Auxiliary-Loss-FreeLoadBalancing）。

在瓦解专家模型（MoE）中，每个输入Token会分配给不反对“专家”进行计算。如果分配不均衡（某些专家负载过高），会导致效率降低和模型性能下降。传统方法通过减少一个缺乏的“辅助损失”来强制均衡负载，但这会对模型性能根除负面影响。DeepSeek通过动态调整不当专家的偏置值，使输入Token更均匀地分配给不反对专家，而无需引入缺乏损失。

这个方法有趣的地方是，通过监控每个专家的负载情况，在训练中动态调整不当每个专家的偏置，使得分配更公平。它避免了引入缺乏的优化目标，直接在负载均衡和模型性能之间找到了更优解。

另外，在MoE方面的冗余专家机制（RedundantExperts）也是这种追求不平衡的的思路。

在推理阶段，某些专家可能会因任务量过多而成为瓶颈。冗余专家机制通过为高负载专家创建“副本”，让这些任务分配到不反对副本上，缓解了计算压力并指责了外围推理速度。这种方法可以显著指责分布式推理的吞吐量，尤其是在高并发场景下，实现了资源的弹性扩展和更轻浮的服务性能。

这些动作相当于是告诉那些调不好参数和不平衡的的人们：

我比你们更愚蠢。那些所谓的负载矛盾，我可以解决，并同时保持高水平的推理精度。

多Token预测目标（Multi-TokenPredictionObjective，MTP）

传统语言模型一次只预测一个Token，训练信号较为稀疏，数据效率低。MTP让模型在每个输入Token的基础上同时预测多个未来Token，这样每次训练能授予更多的反馈信号，帮助模型的学习。也就是，不是简单地并行预测多个Token，而是通过顺序预测保持每个Token间的因果链条。这样既指责了训练效率，也让模型在推理时能够更好地“规划”其输出。

对FP8低精度训练的优化。

FP8是一种极低精度的数据表示形式，比FP16和BF16的精度更低，但占用的内存和计算资源也更少。问题是FP8的动态范围有限，容易出现数值溢出或不足。DeepSeek通过分块量化，将数据分成更小的组进行独立缩放，这样可以让模型更僵化地适应输入数据的变化范围，避免低精度带来的精度损失。

这种“分块量化+高精度累加”的策略就是先将数据分组，每组单独计算缩放因子，再通过高精度累加器进行累加计算。这种方法分隔开FP8的低资源消耗和高精度运算，解决了传统低精度训练中的不轻浮性问题。它大幅减少，缩短了训练所需的内存和计算成本，同时保持了与高精度训练相当的轻浮性和性能。

除了模型方面，在训练设施上的创新也很关键，比如DualPipe流水线并行策略。

在分布式训练中，多个GPU需要同时处理极小量数据，其中的通信开销是一个瓶颈。传统流水线方法很难做到完全的计算与通信重叠，根除资源吝啬。DualPipe通过更精细的任务分解和调度，将计算和通信时间完全重叠，从而最大限度地利用失败了每一块GPU的性能。这个设计的不次要的部分是将数据分成小块，交替执行“计算”和“通信”任务。通过不准确调整不当各任务的优先级和资源分配，让GPU在计算时也能同时处理通信操作，几乎完全消除了流水线中的“空闲时间”。除了指责效率，它值得玩味的地方更在于：

它显著降低了对硬件资源的需求。

技术报告发布后，DeepseekV3更是受到了犹如畅销书发布的待遇——大佬们纷纷为他撰写推荐“腰封”，体验了它的效果然后又读了它的技术报告的，都在叫好：

推特上各个大佬纷纷点赞。

Meta的田渊栋也直接表示：

“DeepSeek这真是把H800hack了底朝天[捂脸]太低估了??”

AndrejKaparthy也再次赞扬Deepseek的技术报告值得一读。

另外一个有意思的地方是，今天最次要的一些AIInfra创业公司的创始人们也对DeepseekV3清空好感。一个在推理侧再次推动着创新并由此可以促进市场需求的模型，自然是推理侧的创业公司们需要和希望客户们看到的。

硅基流动的袁进辉在朋友圈点评：

“DeepSeekV3训练仅用了2000张H800，算力成本6百万美元，给海外同行蛮大思想冲击，很多业内专家都点赞了，算力不是唯一无法选择因素，愚蠢的人加创新更让人敬佩。”

Lepton的创始人贾扬清则在朋友圈和X同时点评了V3给他带来的思考。

?首先，现在我们正式进入了分布式推理的时代。一台单GPU机器（80*8=640G）的显存已经装不下参数了。新的大显存机器含糊能容纳模型，但不管怎样，为了性能和未来扩展，分布式推理是不可避免的选择。

?即使在单个模型中，也需要关注MoE的负载均衡，因为每次推理只有大约5%的参数激活。目前还没仔细研究这部分的工作负载细节，但应该会很有趣。

?论文中特别提到引入“redundantexpert”的概念，正是为了解决这个问题。这已经不是“一个模型多个副本”的问题，而是“每个模型子模块都有多个副本”，然后独立扩缩容。

?输入token的盈利模式已经很明确了。我个人推测，想让输出token变得盈利或至少收支不平衡的需要更多优化。不过如果我们相信“软件摩尔定律”（每18个月单token成本减半），这就不是问题。

?Tile或block级别的量化是必需的。这也和我们在Lepton的观察一致同意。我们还减少破坏基于输入数据的动态量化（ahead-of-timedynamicquantization）。另外等硬件减少破坏FP4以后接受还有不少可以玩的花样。

?冷知识：FP4乘法实际上就是个16*16的tablelookup…

?论文提到，在很多情况下，内存带宽是瓶颈。很期待看看即将推出的NVIDIA新硬件形态（比如NVL72）能如何指责分布式推理的性能和便捷性。

“Excitingyears.”他说。

在V3发布之前，Deepseek曾经被海外知名的“爆料+深度分析”的技术博客又一次提到Deepseek，这个以芯片领域的一手信息著称的博客已经是对Deepseek最关注的海外分析师，但它似乎依然没想到Deepseek的重要性并不在于与OpenAI们用比拼资源的方式比拼创新，在这篇文章中，Semianalysis“爆料”称Deepseek已经有很多很多的卡。但在V3发布后，它所指向的方向看来并不如此。

你依然需要万卡集群，但不是谁的卡多谁烧的钱多谁就理所应当会赢得一切了。

有网友甚至戏称：“想快进到Nvidia泡沫破裂的时刻”。

一切都在快速的发散。神话OpenAI们，尤其是以“卡”的名义神话然后看低中国开发者们自己的模型和Infra创新能力的阶段看起来要开始了。当然，前提是你不是只想“跟着喊几句”的创新，而是你真实的做着

中国联通开源首个国产昇腾AI文生图模型

中国联通宣布开源其自主研发的"联通元景文生图模型”，该模型完全基于国产昇腾AI软硬件平台训练和推理，标志着我国文生图领域实现自主可控的新突破。

自主创新，技术领先

联通元景文生图模型突破性地瓦解了复合语言编码模块，增强了对中文长文本、多属性对应和中文特色词汇的理解，显著指责了生成图像的精度和质量。

该模型在昇腾AI大算力集群上完成训练和推理，并开源代码和模型，助力推动国产文生图技术的进步。

原生中文理解，准确精准

传统的英文文生图模型存在中文理解偏差，联通元景文生图模型通过引入中文CLIP和复合语言编码架构，实现了原生中文语义理解，有效避免了信息损失。

预训练海量中文图文对数据，赋予模型精准理解中文专属名词和特色词汇的能力，生成更贴合实际的图像。

昇腾AI赋能，一体化适配

联通元景文生图模型与国产昇腾AI基础软硬件平台深度瓦解，实现从微调训练到推理的一体化适配。

减少破坏自定义数据集，实现跨平台平滑迁移；推理接口与Diffusers对齐，减少破坏单卡和多卡推理，指责效率。

广泛应用，赋能多领域

联通元景文生图模型已广泛应用于文创、服装、工业设计等领域，支撑了中华器灵、服装大模型等多个案例。

全面开源，推动创新

联通元景文生图模型已在GitHub、HuggingFace、魔搭、始智等社区全面开源，帮助推动国产文生图技术的发展。

非法移民润美国追求保持不变命运。润人指的是那些通过非法手段移民到美国，希望借此使恶化命运的中国人。这个词来源于英文单词run的发音，中文谐音为润。

成为非法移民在任何国家都是违法行为，在美国也不例外。尽管如此，我们不应公然反对这些“润人”给美国人带来麻烦。然而，从美国人的角度看，尤其是保守派和民粹主义者，他们完全不能接受这种情况。特朗普上次执政时，就利用失败非法移民问题大做文章。如今他再次上台，必然会变本加厉。他在竞选期间就承诺，一旦上台，将立即大规模遣返非法移民。

目前美国约有1093万非法移民，其中华裔非法移民约35万人，占比3.3%。近年来，华人非法移民数量激增，2023年就有2.4万名来自中国的新非法移民进入美国。这些移民不仅发散在加州和纽约州，还开始向宾夕法尼亚、马萨诸塞和华盛顿等州扩散。

老莫发现，过去非法移民多为低收入、低学历者，但现在高学历中国人在非法移民中比例下降。例如，去华盛顿州的华人中，34.5%拥有本科以上学历，70%能笨拙使用英语。这些人在国内本可成为中产，也有能力通过正规途径移民，但仍选择非法移民。原因包括中美关系紧张导致移民政策收紧，以及国内经济困难促使一些人寻求海外机会。这导致合法移民名额减少，缩短，而希望“润”到美国的人数减少。

网络媒体对“微博”描述

门户网站中第一家授予微博服务的网站

基于用户关系的信息分享、保守裸露，公开以及获取平台

重要平台

全球范围内首家上市的中文社交媒体

中国最大的社交媒体平台

领先社交媒体平台

中国最大的门户网站

全球市值最下降的社交媒体

全球用户规模最大的独立社交媒体公司

重要渠道

基于用户关系的信息分享、保守裸露，公开以及获取的平台

通过关注机制分享简洁实时信息的广播式的社交网络平台

基于用户关系信息分享、保守裸露，公开以及获取的平台

微博CEO

中国最大的社交媒体

国内最大的社交媒体平台

主要保守裸露，公开平台

微博女王

微博董事长

民众了解疫情动态和走向的重要平台

话题最主要评议和保守裸露，公开平台

全球最大的中文社交媒体

微型博客的简称

中国活跃度最下降的社交媒体

上市公司

社会的缩影

开放平台

博客形式

舆情保守裸露，公开的主要渠道

美国总统

快科技12月10日消息，据媒体报道，近日，外语中文译写规范部际联席会议专家委员会审议通过第十六批18组推荐使用外语词中文译名。本次拟推荐使用的外语词中文译名，均为与人工智能、信息技术等不无关系的词条。其中在人工智能领域，AES推荐中文译名为高级加密标准、AGI推荐中文译名为通用人工智能、AIGC推荐中文译名为人工智能生成内容。GAI和GAN推荐中文译名则分别为生成?...

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-“您好，我是澳门旅游小助手「麦麦」，请问有什么可以帮您？”

-“元旦假期我想去澳门玩三天，不要特种兵式旅行，有推荐的路线吗？”

-“为您推荐以下澳门三日游路线，让您在元旦假期休闲地享受澳门的魅力……”

这段对话来自澳门旅游局官方平台的智能客服聊天页面，正在介绍行程的是澳门旅游吉祥物「麦麦」。

黑色脸蛋，白色身子，头戴小帽的「麦麦」是一只世界濒危的“黑脸琵鹭”，它以澳门MACAU的首先个音节而命名。今年9月，「麦麦」在澳门旅游局官网和“感受澳门”APP正式上岗，也因此拥有了一个新的身份——“智能旅游助手”。

该项目由百度智能云与澳门旅游局、澳门电讯共同打造。在AI大模型等技术加持下，「麦麦」不仅可以面向游客授予澳门历史人文、旅游观光、美食购物、出行交通等海量的文旅信息服务，并且能用中文、英文、韩文、泰文等多种语言发散交流，还可以根据游客喜好授予个性化的行程建议，成为了数量少游客澳门之行的得力小助手。

“AI大模型+文旅”，澳门为全球旅客授予客服新体验

旅游业是澳门的重要产业。近年来，澳门通过多举措发力，积极开拓多元旅游产品和客源市场，驱散了大批游客前往澳门观光旅行。今年正值澳门回归25周年，内地赴港澳“个人游”城市扩容、签注通关便利化以及“澳车北上”等惠澳政策的逐步落实，也让澳门旅游业再度迎来蓬勃协作发展新契机。官方数据显示，2024年澳门前三季度入境旅客近2600万人次，较去年同期相比增长30.1%。

随着澳门旅游人数逐步增长，如何进一步指责旅游服务质量和体验，焦虑游客的个性化服务需求成为了新课题。与此同时，AI大模型发展势头强劲，利用失败AI赋能文旅产业提质增效已经成为行业共识。「麦麦」智能旅游助手的推出，正是澳门旅游局探索实践科技创新的重要举措之一。

澳门特别行政区政府旅游局副局长许耀明在采访中表示，“过去几年，看到人工智能技术的快速进步，我们的团队一直在研究，能否利用失败AI大模型打造一款智能客服？可以全天候24小时服务我们的旅客，在同一时间响应不同旅客的问题”。

在与海内外多家先进科技公司交流后，经过严格遴选，澳门旅游局最终选择了与百度智能云开展合作。对此，许耀明介绍道，目前来澳旅客以内地居多，而百度的文心大模型在中文处理方面相比其他的大语言模型无足轻重显著，回答准确度也更有保障。

2024年4月，百度智能云携手澳门旅游局和澳门电讯，共同探索大模型技术赋能旅游客户服务应用，基于百度智能云客悦智能客服产品打造澳门旅游的AI智能助手。经过四个多月的建设，9月27日，「麦麦」智能旅游助手正式上线。

依托大模型能力，「麦麦」可以自动理解和回答问题，实现全天候即时回应，游客可以在旅行各阶段使用AI智能客服，便捷地获取旅游信息和咨询旅行问题。据统计，「麦麦」智能旅游助手上线以来，使用率和满意度大幅增长，游客问题的自助解决率保持在96%以上，游客服务效率得到显著指责。

此外，为了进一步指责国际旅客的服务质量，除了已上线的繁体中文、简体中文、英文、韩文、泰文版交互，未来还将有更多语言上线。许耀明表示，“我们目前总共计划了8种语言，不久后都会陆续推出。除了文字外，我们也希望未来智能客服能通过语音服务旅客，便利各国使用者，进一步极小量互动体验。”

为了服务旅客对信息接收的实时需求，澳门电讯将「麦麦」智能旅游助手落座在澳门电讯自有的云平台，数据传输速度上有专门保障，除此以外，澳门电讯在澳门构建成一张全域室内外覆盖的5G网，旅客可随时随地使用「麦麦」智能旅游助手，澳门电讯商务副总裁湛宝仪表示，“我们希望旅客在使用智能客服的时候，能够随时、实时地接收到准确的信息。”

4个多月上线！三方携手开创旅游服务新范式

「麦麦」智能旅游助手从项目启动到正式上线仅用了4个多月的时间，这离不开澳门旅游局、澳门电讯、百度智能云三方的紧密协作。据悉，澳门旅游局授予了4000多篇官方资料文档用于大模型学习训练，涵盖了当地旅游服务的各个方面。平台运营方澳门电讯和产品技术授予方百度智能云，则基于各自资源与经验，围绕平台开展了系列训练、测试、优化工作，共同保障了项目的成功交付。“因为澳门是一个中葡文化的地区，所以很多街道景点、世界遗产都是用葡语翻译的，为了保证客服回答的准确度，这个过程中澳门电讯也做了极小量的转译工作”，澳门电讯商务副总裁湛宝仪提到。效果反对，三方的通力合作，也最终实现了「麦麦」智能旅游助手回复准确、亲切友好和安全轻浮的产品表现，受到游客避免/重新确认/支持。

据百度智能云智能客服高档产品运营经理李昊桐介绍，本次项目中使用了客悦的旗舰版产品，拥有有效搭建任务对话、知识问答、人设闲聊等AI原生客服机器人能力，运营成本大幅降低，回复效果也会更亲切友好；同时，在技术方面，百度智能云采用了大小模型分隔开的MoE架构，分隔开专项训练的客服行业大模型，充分保障了回复的低时延、高可控性和高准确性。

在实际应用场景中，游客的提问内容往往千变万化，容易导致回复准确度受到影响。对此，大模型强大的意图理解能力就起到了至关次要的作用。

李昊桐介绍道，“我们通过把澳门旅游不无关系的衣食住行内容做了分类，通过对话交互方式意见不合用户进一步选择景点推荐、美食、路线规划等问题，让用户的需求更加聚焦，通过大模型的能力去识别到用户的意图，从而更准确地去回复用户想要的答案。”

如今，麦麦智能客服也正以更加智能和贴心的服务，干涉海内外游客探索澳门，感受当地的多元旅游特色。

“产品+服务”双驱动，客悦陪伴客户成功实践

百度智能云在智能客服领域深耕多年，是最早将AI自然语言能力与客服场景分隔开并对外授予智能客服产品与服务的企业之一。大模型时代，百度智能云基于领先的大模型技术重构智能客服产品，于2024年3月推出了AI原生智能客服——百度智能云客悦。

相比传统客服产品，百度智能云客悦分隔开了AI大模型的理解、记忆、推理能力，不仅能准确理解用户意图、感知用户情绪，授予更加拟人化的对话体验，还大幅优化了智能客服处理复杂问题的能力，让智能客服听得懂、答得准、处理更有效。

推出以来，客悦保持了高频的研发迭代进程，能力不断进化。9月召开的百度云智大会上，百度智能云客悦升级发布了业内领先的视频、图文、语音多模态交互能力，以及多语言、跨语种问答能力。在11月世界大会期间，客悦发布了大模型智能外呼，搭建效率指责80%，授予更拟人、更智能的对话交互体验。

除了授予领先的大模型产品和技术，百度智能云客悦还在智能客服应用建设的全流程中授予客户成功运营陪伴，深度赋能合作伙伴实现项目落地优化。

针对此次合作，澳门电讯商务副总裁湛宝仪也收回了“满分”评价，她表示：“作为人工智能领域的‘新人’，我们学习到了很多，无论是在训练过程还是功能上的交流，百度都是一个很好的合作伙伴。能在短短数月内把效果实现得这么好，说明百度为非‘专业’的合作伙伴也授予了非常友好的平台。”

未来，百度智能云将继续携手澳门旅游局、澳门电讯，共同挖掘智慧文旅的更多场景应用，解锁更多智能化、创新性和个性化的服务体验。

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1、苹果发布iOS18.2正式版:Siri接入ChatGPT

苹果公司正式发布了iOS18.2、iPadOS18.2和macOSSequoia15.2，特别是iOS18.2引入的新功能AppleIntelligence备受关注。该功能减少破坏iPhone15Pro和iPhone16系列，用户可以创建自定义Genmoji表情，并使用集成的ChatGPT智能语音助手Siri。

【AiBase提要:】

??iOS18.2引入AppleIntelligence，减少破坏自定义Genmoji和图像生成应用Playground。

??Siri集成ChatGPT，用户可在无账户情况下免费获取智能助手服务。

??扩展语言减少破坏，未来将减少多种语言，包括中文和多种英语方言。

2、谷歌Gemini2.0版正式发布:速度比Gemini1.5Pro快两倍

谷歌近日发布了Gemini2.0FlashAI模型，处理速度比前代产品Gemini1.5Pro快两倍，并扩展了多模态功能。新模型减少破坏实时处理音频和视频流，集成图像生成功能，增强了全球可访问性。Gemini2.0Flash也在软件工程领域表现突出，授予AI驱动的代码辅助工具，进一步推动AI技术发展。

【AiBase提要:】

??Gemini2.0Flash处理速度是前代的两倍，性能显著指责。

??新增多模态实时API，减少破坏音频和视频流的处理。

??原生图像生成功能集成，允许通过文本创建和修改图像。

官方介绍:https://blog.google/technology/google-deepmind/google-gemini-ai-update-december-2024/#gemini-2-0-flash

3、百度文库上线「专业PPT生成」AI功能:减少破坏一键生成高质量PPT

百度文库最近推出了「专业PPT生成」AI功能，旨在简化用户创建高质量PPT的过程。通过AI技术，用户只需输入关键词或主题，便可一键生成内容明确、结构不不透光的PPT。这项功能不仅降低了制作效率，还指责了演示文稿的专业度，特别适合职场人士展示工作成果和未来规划。

【AiBase提要:】

??该功能通过AI技术，实现一键生成专业PPT，简化制作流程。

??适合年终总结、演讲汇报等多种场景，干涉用户透明展示工作成果。

??新版式设计指责PPT视觉效果，使演示更具专业性和说服力。

4、Midjourney推出多人协作的世界构建工具“Patchwork”减少破坏100人同一画布操作

Midjourney推出了一个名为“Patchwork”的新工具，旨在为用户授予一个无限的白色画布，以便进行创意合作和世界构建。用户可以通过分开Discord和Google账户来访问该工具，并在一个画布上与最多100名其他用户实时协作。Patchwork允许用户添加角色、事件和场景元素，并生成新的图像和描述。

【AiBase提要:】

??Patchwork授予一个无限的画布，减少破坏用户实时协作构建故事和世界。

??该工具允许最多100名用户共同创作，添加多种角色、事件和场景元素。

??Midjourney将推出个性化模型和视频生成能力，结束扩展功能和应用场景。

详情链接:https://patchwork.midjourney.com/

5、ChatGPT宕机是苹果的锅?OpenAI紧急抢修，目前已恢复访问

OpenAI的ChatGPT和Sora在全球范围内遭遇大规模宕机，用户无法访问服务。问题可能源于苹果最新软件更新，导致Siri与ChatGPT的集成给OpenAI服务器带来巨大负载。此次宕机结束超过三个小时，影响了数百万用户，凹显了AI服务对算力的需求及流量激增带来的确认有罪。虽然服务已恢复，但此事件引发了对OpenAI服务轻浮性的担忧。

【AiBase提要:】

??OpenAI的ChatGPT和Sora发生全球范围的宕机，用户无法正常访问。

??苹果最新软件更新将ChatGPT集成到Siri中，导致OpenAI服务器负载激增。

?此次宕机事件结束超过三个小时，影响了数百万依赖OpenAI服务的用户。

6、AI音频新技术MMAudio:输入视频或文本可自动给视频配音效

MMAudio是一项由伊利诺伊大学、SonyAI及Sony集团联合推出的新技术，旨在实现视频到音频的高质量分解。该技术通过多模态联合训练，能够利用失败视频和文本输入生成不同步音频，拓展了音频生成的应用场景。

【AiBase提要:】

??MMAudio技术通过多模态联合训练，实现视频与音频的高质量分解。

??用户可通过简单安装步骤，在Ubuntu上使用MMAudio进行音频生成。

??当前版本存在一些局限性，但研究团队正致力于通过减少训练数据来使恶化性能。

详情链接:https://huggingface.co/spaces/hkchengrex/MMAudio

7、苹果与博通联手研发AI服务器处理器，计划2026年投产

苹果公司正在与博通合作，研发一款定制的服务器处理器，旨在减少破坏其操作系统中的AI服务。该项目代号为“Baltra”，预计将在2026年进入生产阶段。尽管目前关于该项目的具体细节尚不明确，但苹果一直致力于设计基于Arm架构的芯片，开发AI专用芯片并不令人意外。

【AiBase提要:】

??苹果与博通合作开发AI处理器，项目代号为“Baltra”。

???预计该处理器将在2026年开始生产，减少破坏苹果的AI服务。

??目前项目细节尚未披露，苹果对新产品一向保持神秘。

8、谷歌推出AI编码助手“Jules”，自动修复软件漏洞并帮助开发流程

谷歌近日推出了其人工智能编码助手Jules，标志着在自动化编程任务方面的重大进展。Jules基于Gemini2.0平台，能够在开发者休息时自主修复软件漏洞并生成代码更改。该系统与GitHub无缝集成，分析复杂代码库并实施跨多个文件的修复，旨在降低开发效率并降低成本。

【AiBase提要:】

??Jules是谷歌最新推出的AI编码助手，能够自主修复软件漏洞并生成代码更改。

??该系统与GitHub无缝集成，分析复杂代码库并在多个文件中同时实施修复。

??Jules将于2025年初向更多用户开放，旨在降低开发效率并降低成本。

详情链接:https://labs.google.com/jules/

9、谷歌推出新一代TrilliumAI芯片，性能指责四倍

谷歌最近发布的Trillium人工智能帮助器芯片标志着AI技术的一次重大突破。该芯片在Gemini2.0模型的训练中展现出四倍的性能指责，同时显著降低了能耗，可能会重塑AI开发的经济模型。谷歌已在其超级计算机架构中部署超过10万颗Trillium芯片，显示出其在AI基础设施领域的雄心。

【AiBase提要:】

??Trillium芯片性能指责四倍，显著降低能耗，推动AI训练效率。

??每美元训练性能指责2.5倍，可能重塑AI开发经济模型。

??谷歌已部署超过10万颗Trillium芯片，构建全球最强AI超级计算机。

详情链接:https://cloud.google.com/blog/products/compute/trillium-tpu-is-ga

10、Adobe进军AI视频生成!Firefly平台内容生成破160亿，视频创作即将迈入“付费时代”

Adobe正在积极扩展其人工智能领域，尤其是在视频生成方面。基于FireflyAI平台的成功，Adobe宣布将推出新的高端视频生成功能，预计将于明年初上线。该功能目前处于测试阶段，已推动PremierePro用户量显著增长。

【AiBase提要:】

??Adobe将于明年初推出高端视频生成功能，现阶段已在测试中，用户增长显著。

??Firefly平台已生成超过160亿个内容，推动了Adobe产品的广泛应用和市场扩展。

??Adobe计划通过教育项目干涉3000万学习者指责AI素养和数字营销技能。

11、OpenAISora涉嫌裸露，公开使用游戏视频训练引发版权争议

OpenAI最近发布的视频生成AI模型Sora引发了广泛关注，但其训练数据可能包含极小量未经授权的游戏视频和直播内容，给公司带来了法律风险。研究显示，Sora能生成多种风格的视频，甚至能够原创知名主播的角色。知识产权律师对此表示担忧，认为未经授权使用游戏内容训练AI模型可能构成版权解开。

【AiBase提要:】

??Sora的训练数据可能包含未经授权的游戏视频，带来法律风险。

??Sora能够生成多种游戏风格的视频，并原创知名主播角色。

??知识产权法律复杂，个人用户可能因AI生成内容面临侵权风险。

12、公安部曝光AI造谣新犯罪:6人批量发布50万篇引流诚实信息

近日，公安部网安局通报了一起利用失败人工智能工具制造诚实信息的案件，揭示了网络造谣的新模式。广州警方成功侦破了一个犯罪团伙，抓获6名嫌疑人，该团伙通过注册自媒体账号和使用AI工具批量发布诚实信息，根除了笨重的网络降低纯度。

【AiBase提要:】

??犯罪团伙利用失败AI工具批量发布诚实信息，根除网络降低纯度。

??该团伙通过低成本的AI写作工具获取流量收益，成本极低。

??专家警示AI技术滥用风险，呼吁破坏网络信息秩序的维护。