8月21晚间，科大讯飞发布了2024年半年度报告。尽管公司上半年实现营收93.25亿元，同比增长18.91%，但净利润却亏损至4.01亿元，同比下降644.59%;扣非后净利润继续亏损4.83亿元，同比下降58.86%，上年同期则亏损3.04亿元，亏损进一步扩大。自2008年上市至2021年，科大讯飞始终保持两
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阿里巴巴发布紧凑型Qwen3-VL多模态模型，推动边缘设备AI应用；科大讯飞推出全球首款AI翻译耳机，支持60种语言实时翻译；谷歌NotebookLM集成图像生成功能，可将笔记转为动态视频；ChatGPT将于12月向成人开放限制内容并推出自定义交互功能；谷歌Gemini代码泄露Veo3.1视频模型升级迹象；马斯克宣布X平台将全面转向AI推荐系统；巨人网络与清华联合开源多方言语音合成框架DiaMoE-TTS；vivo公布X200系列影像升级计划；字节跳动开源文本驱动高保真人脸生成模型FaceCLIP。
大模型技术推动人工智能成为生产力核心，但也放大数字风险。专家指出AI安全需构建覆盖模型安全、交互检测、权限管控的智能底座，通过标准化体系实现全生命周期防护。腾讯云等企业正通过网关架构、红队演练等方式提升安全能力，强调需政企学研协同构建开放生态，在创新中守住安全底线。
文章探讨大模型在金融等复杂业务场景的落地挑战，指出通用模型难以满足行业对准确性、可解释性及合规性的高要求。垂直模型通过内化行业核心知识与能力，成为解决复杂业务问题的关键路径。实践显示，金融垂直模型已在营销、客服、风控等场景实现显著成效，如提升效率80%、降低风险。未来需通过数据飞轮、深度适配等技术实现模型持续迭代，构建一站式金融垂直模型生产工场。
一家社区水果店凭借收款码的36个月交易记录，将银行贷款额度从7万元提升至10万元。这揭示了中国超3亿商户正通过二维码流水数据构建数字信用体系：使用收款码满六个月的商户获贷可能性超60%，三年后跃升至90%。此类高频实时数据正重塑风控逻辑——不看抵押、不看报表，只忠实记录每笔交易背后的经营事实。金蝶征信凭借AI与知识图谱技术，穿透至6层交易链条，构建包含4.45亿交易关系的产业互联网图谱，助力金融机构实现精准信贷匹配。其智能风控系统已推动合作机构放贷额度提升50%，标志着风控模式从“经验驱动”向“数据智能驱动”的转型。
今日在FORCE LINK AI创新巡展武汉站上，字节跳动旗下火山引擎披露最新大模型token调用数据。 火山引擎总裁谭待现场表示，豆包大模型使用量从2024年5月1200亿tokens增长253倍至今年9月的超30万亿tokens。 在企业市场，据IDC9月报告，2025年上半年，中国公有云大模型调用量达536.7万亿tokens。
不难发现，近几个月，开源频频成为 AI 社区热议的焦点。尤其是对于国内科技公司来说，开源成为主旋律。根据 Hugging Face 中文 AI 模型与资源社区的数据显示，国内厂商在七八月接连开源33款、31款各类型大模型。 这些开源成果大多落在了文本、图像、视频、推理、智能体以及世界模型领域，而音频生成占比很小。
良好的软件环境能降低AI应用开发门槛，增强用户粘性，对AI芯片发展至关重要。寒武纪专注AI芯片研发，掌握处理器架构、SoC设计等硬件技术及编程框架、编译器、驱动等软件技术。通过芯片、硬件板卡、基础软件三大团队协同，为产品提供全链条技术支持，并构建开发者生态。未来将通过开放生态推动云计算、金融、医疗等行业的智能化升级，以市场为导向保持技术领先。
本文汇总AI领域最新动态：美图通过组织变革推动AI应用RoboNeo月活破百万；vivo发布蓝心3B端侧大模型，性能超越8B模型；Gaga AI实现静态照片生成60秒电影级视频；ChatGPT周活用户突破8亿；Figma引入Gemini模型提升设计效率；印度试点AI聊天机器人购物；Figure AI推出第三代家用机器人Figure 03；谷歌推出Gemini Enterprise自动化工作流平台。显示AI正从工具向创作者跃升，加速渗透各行业。
随着AI大模型成为用户获取信息的主要入口，AIBase推出GEO排名查询工具，帮助品牌监测在豆包、DeepSeek、文心一言等主流AI平台中的曝光情况。该工具支持多平台检测、关键词追踪、可视化数据展示，可精准分析品牌是否被推荐、出现频次及具体场景，为制定AI大模型排名优化策略提供数据支撑。在GEO时代，抢占AI回答推荐位意味着获得全新流量入口。
2025年云栖大会在杭州举行，聚焦“云智一体+碳硅共生”主题，展现中国前沿科技生命力。阿里云智能集团副总裁张鹰介绍，“通义点金”平台全新升级，致力于构建金融行业垂直模型，打造具备业务洞察力的“专家级智能体”。核心突破包括：通过飞轮平台实现模型与业务双向螺旋上升，构建可观测、可评测、可迭代能力；赋予模型“自知之明”，精准调用工具并内化人类逻辑思维；建立多层次交叉验证测评体系，确保金融级严谨性。未来将持续推动通用模型与金融专业知识的有机结合，助力金融业务核心效能提升。
