【新智元导读】围剿英伟达，数十万颗自研二代芯片超算在建!亚马逊祭出地表最强全家桶，多模态Nova击败GPT-4o。就在刚刚，亚马逊推出了号称最强大的多模态模型Nova系列。在多项基准测试中，最强的Nova Pro成功超越了GPT-4o，仅次于Gemini1.5Pro、Claude3.5Sonnet。相较之下，Nova L
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Anthropic推出Claude两大重磅功能:Research与Google Workspace集成!Research功能让Claude快速检索网络与内部文件，精准回答复杂问题;而与Google Workspace的深度整合，则让用户能无缝调用Gmail、日历和文档信息，轻松完成从行程规划到报告撰写的任务。今天凌晨，Anthropic官方推出了两个重磅新功能:Research以及与Google Workspace集成。Anthropic称Research功能是与Claude合作的新方式。它能从多个角度分析
像Claude这样的语言模型并不是由人类工程师在开发时直接编写出固定的规则来让其工作的是通过海量数据训练出来的。在这个过程中，模型会自主学习解决问题的方法，并将这些方法编码进其运算过程中。它才借助新的句子开头，成功触发安全机制，做出拒绝响应，比如:“然，我无法提供详细的制作说明……”。
作者分享使用AI助手开发拼字游戏的两段经历：首次用Claude花费417美元(约3042元)，开发过程充满痛苦，常出现上下文失效、代码错误等问题；第二次用Gemini 2.5 Pro+Cursor完全免费，体验明显改善，能更好理解项目上下文，开发更流畅。对比指出：Claude像健忘的实习生，常搞砸项目；Gemini则像可靠的中级工程师，开发速度快且稳定。但强调AI仍需人类监督测试，无法独立产出完美代�
Anthropic公司通过分析70万条Claude AI对话数据，发现其AI助手展现出独特的价值观体系。研究显示Claude遵循"乐于助人、诚实无害"的核心价值观，同时能根据不同场景灵活调整回应方式。AI表现出3307种价值观，分为实用性、认知性、社会性等五大类，其中28.2%对话强烈支持用户价值观，3%会明确抵制不当观点。研究还发现高价版AI模型价值观表达更强烈，在学术严谨性和情感�
在产业智能化进程中，如何高效融合企业专有知识资产，构建领域专属认知引擎，是企业迈向智能决策与高效运营的关键。然而，传统检索增强生成(RAG)技术受限于语言单模态处理能力，仅能实现文本知识库与文本查询之间的浅层理解，难以满足复杂业务场景的需求，在实际应用中暴露出两大缺陷:信息表征缺失:忽略知识库中多模态富文档的视觉语义信息，如版面结构、图表关�
Llama4重磅发布了!Meta官宣开源首个原生多模态Llama4，首次采用的MoE架构，支持12种语言，首批发布一共两款:Llama4Scout:共有1090亿参数，17B活跃参数，16个专家，1000万上下Llama4Maverick:共有4000亿参数，17B活跃参数，128个专家，100万上下文另外，2万亿参数Llama4Behemoth将在未来几个月面世，288B活跃参数，16个专家。Llama4的横空出世，成为迄今为止开源最强，多模态能力最好的模型之一。L
阿维塔06上市，提供纯电与增程双动力，共5款车型，官方指导价20.99万-27.99万元，起售价19.19万元。该车型是阿维塔第四款战略产品，定位20万辆级智能豪华轿跑市场，全系搭载华为ADS全场景智慧辅助驾驶系统，并采用华为座舱平台。其中高配版本搭载192线激光雷达、华为MDC计算平台等27颗传感器，可实现城区NOA（无图导航）、天际自适应AEB、侧向主动避障等功能。纯电版采用800V高压平台，搭载宁德时代电池，10分钟从30%充至80%，CLTC续航里程650km，双电机车型最大功率440kW，零百加速仅3.9秒。增程版配备长安自研瀚海平台混动架构，由1.5T发动机+驱动电机组成，纯电续航最高230km，综合续航突破1190km。
快科技4月16日消息，据报道，可灵AI在北京举行灵感成真”2.0模型发布会，正式发布可灵2.0视频生成模型及可图2.0图像生成模型。据介绍，可灵2.0模型在动态质量、语义响应、画面美学等维度保持领先；可图2.0模型在指令遵循、电影质感及艺术风格表现等方面显著提升。3月27日，全球AI基准测试机构Artificial Analysis发布了最新的全球视频生成大模型榜单，快手可灵1.6pro（高品质模
“双碳”“ESG”绝对是大多数企业关注的焦点。宁德时代、中国石油、中国石化、中国海油、贵州茅台等名企近期都陆续公布了企业最新ESG报告。对于跨境企业言，与其在红海市场中艰难求生，不如借平台政策和消费新趋势的东风，将气候友好认证转化为真正的产品竞争力，实现社会效益与经济效益的双赢！
复旦大学与美团研究者提出UniToken框架，首次在统一模型中实现图文理解与生成任务的"双优表现"。该方案融合连续和离散视觉编码，有效解决了传统多模态建模中的"任务干扰"和"表示割裂"问题。通过三阶段训练策略（视觉语义对齐、多任务联合训练、指令强化微调），UniToken在多个基准测试中性能超越专用模型。其创新性体现在：1）统一的双边视觉编码
