Early testers are raving about what Instinct can do, but some say the AI assistant’s sweeping access, broad terms and ability to act on users’ behalf come with uncomfortable trade-offs
General Intuition, the startup building a foundation model that trains generalized AI agents how to move through space and time, is in talks to raise at a $6 billion pre-money valuation from new investors including Valor Ventures, Point72 Ventures, and Seven Seven Six.
Inside the frontier lab’s push to bring AI agents from software engineers to the masses.
Hugging Face has reportedly been fielding acquisition offers that would value the company at around $13B. But with the founders' feeling of responsibility to community, doubts arise as to whether a sale will happen.
A mysterious new AI model called Ox Alpha has driven certain corners of the internet into a frenzy of speculation.
开学季临近，家庭日程管理成为许多家长的难题。Linkdaze推出了一款专为家庭设计的智能数字日历，不仅支持多平台日历同步，还内置AI膳食规划功能，且无需订阅费，试图在竞争激烈的智能显示屏市场中脱颖而出。 ## 家庭日程的集线器 Linkdaze智能日历的核心卖点在于其强大的兼容性。它能够同步Google、iCloud、Outlook、Yahoo以及Cozi（一款家庭组织应用）的日历，这意味着家庭成员无需更换各自习惯的日历应用，就能将所有日程汇聚一处。通过颜色编码，每位家庭成员的活动一目了然，有效减少了日程冲突。 ## AI膳食规划：拍照即同步 最引人注目的功能是“Snap-to-Sync”AI膳食规划器。用户只需拍摄纸质食谱或孩子的学校午餐菜单，Linkdaze便能将其转化为数字膳食计划，并自动生成购物清单。这一功能虽非首创，但实用性强，让Linkdaze在同类产品中脱颖而出。 ## 无订阅费策略 与许多竞争对手不同，Linkdaze不收取月度订阅费。其10.1英寸型号售价119.99美元，而主要竞品Skylight的10英寸型号起售价为149.99美元，且高级功能需每年79美元订阅。这一策略在硬件公司中颇为大胆，可能成为差异化优势，也可能被视为放弃潜在收入。 ## 市场定位与前景 Linkdaze于去年12月发布，提供15.6英寸和10.1英寸两种型号，适合不同家庭空间。除了日程管理，它还支持家务分配、奖励机制、购物清单等功能，甚至可作为数字相框展示家庭照片。对于忙碌的家长而言，这款设备或许是个实用之选，但面对亚马逊Echo Show等通用智能显示屏，Linkdaze能否凭借专注家庭场景和免费策略赢得市场，仍有待观察。
**Flock Safety** 的首席执行官 Garrett Langley 近期在福克斯新闻采访中表示，国家需要在隐私和安全之间找到“妥协”。他指出，如果人们只谈论其中一方面，就忽略了重点，国家应优先考虑如何平衡两者。这一言论正值公司面临公众对其监控摄像头、无人机及车牌识别技术可能被滥用的担忧之际。 《华盛顿邮报》最近报道了46起警察被指控未经授权使用 Flock 技术的案例，包括跟踪配偶或前伴侣。Langley 在回应中道歉，并强调公司并非造成警察滥权的原因，而是首个揭露并开发工具检测此类行为的公司。 随着数据中心争议成为左右两派的热点，Flock 也遭到两党政治人物的批评。民主党人如密歇根州参议员候选人 Abdul El-Sayed 指责对手支持大规模部署 Flock 摄像头，而参议员伯尼·桑德斯则呼吁停止人工智能大规模监控。共和党方面，三位众议员提出法案，禁止联邦政府购买使用面部识别、生物识别或车牌识别技术的自动监控系统，明确提及 Flock。 为应对批评，Flock 已调整默认数据保留时间从30天缩短至7天，并要求访问数据时输入案件代码。但这些设置可被覆盖，例如警方可通过“证据模式”延长保存时间。美国公民自由联盟对此回应，指出 Flock 的默认保留期仍长于其建议的48小时，提案可能不够充分。 这场争论反映了技术监管与公共安全之间的复杂平衡，Flock 的未来走向将备受关注。
AI模型如ChatGPT、Gemini、Claude等，在训练过程中使用了海量已出版作品，而大多数作者对此并不知情或同意。这看起来似乎违法，但实际情况远比想象中复杂。 **版权法滞后于技术发展** 版权法自1976年以来未曾更新，面对AI训练这一全新领域，法官们不得不将50年前的法律条文应用于可能塑造AI行业未来的法律问题。这导致法律解释不一，各方担忧加剧。 **关键判例：Anthropic案** 去年，法官William Alsup裁定Anthropic需向一群作家支付15亿美元版权赔偿，理由是Anthropic从非法在线影子图书馆盗版了这些书籍。但值得注意的是，Alsup法官同时认定Anthropic的AI训练本身是合法的。他将AI模型吸收海量文本类比为作家研读文学作品，认为这属于“使用”而非“复制”受版权保护的作品。 知识产权律师Cathy Gellis认为，这一裁决对AI公司更为有利。尽管罚款金额巨大，但相比Anthropic预计到2028年达到的2000亿美元年收入，不过是九牛一毛。 **法律与道德的博弈** 版权法的核心在于“复制”，而非“使用”或“阅读”作品。AI训练过程更接近后者，这为AI公司提供了辩护空间。然而，作者们认为，未经许可使用其作品训练AI，不仅损害了他们的权益，更威胁到他们的生计。 **未来何去何从** 目前，法律界对此问题尚无统一答案。随着更多类似案件的出现，法院的判决将逐步厘清边界。但在此之前，AI训练与版权之间的灰色地带仍将持续存在争议。对于作者和AI公司而言，这都是一场关乎生存与创新的博弈。
哈佛商学院正借助AI技术拓展其教育覆盖面，其最新推出的HBS Foundry创业训练营以699美元的价格提供为期八周的课程，其中一大亮点是由AI初创公司HeyGen打造的讲师AI分身。这些虚拟导师并非简单的聊天机器人，而是能在学员进行模拟路演和董事会会议时，提供个性化反馈的互动工具。 《纽约时报》记者Sarah Kessler亲身体验了这一功能，她向一个由AI生成的、模仿Flybridge Capital联合创始人Jeff Bussgang的分身推销自己的“香蕉版Uber”创意。结果，无论是真人Bussgang还是他的数字替身，都对这个想法不以为然，但Kessler注意到，虚拟版本在演示过程中始终保持着一个略显僵硬的微笑。 项目总监Katharina Rings透露，最初他们设想AI组件更接近聊天机器人，但在试运行后，学员们反馈希望获得更有指导性的体验。尽管部分大学生对AI持负面态度，但Foundry项目的参与者却对AI分身青睐有加。Bussgang本人也承认，他的数字拷贝有点“诡异”，但他表示：“我的学生们非常喜欢它。” 这一举措反映了AI在教育领域的应用正从辅助工具向个性化导师角色转变。通过AI分身，高校能够以更低的成本为更多学员提供模拟实战机会，同时也引发了关于AI教学互动真实性和伦理边界的讨论。随着AI技术的不断成熟，类似HBS Foundry这样的创新模式或许将成为未来教育的重要方向。
Built by DeepMind alumni, British AI lab Inherent released Faraday, an AI agent whose ability to replicate scientific papers could be a stepping stone for innovation.
OpenAI is calling for California to strengthen SB 53, an AI safety bill that the company previously opposed.
A new study finds leading AI labs have few publicly documented plans for containing rogue models, raising questions about preparedness as AI systems increasingly demonstrate unexpected and potentially dangerous behavior.
Anthropic forbids its Claude models from generating sexually explicit content. But a series of tests conducted by TechCrunch found that it didn't take much to get past the restriction.
Nvidia continues to pour money into data center development — just as AI data centers bring lots of money into Nvidia.
英伟达上周五发布的一项新研究揭示了一个关键洞察：在让AI执行长期任务时，AI模型的“缰绳”（即外部框架）远比模型本身重要。研究显示，通过一个定制化的“缰绳”系统，配备优化的记忆管理和监督组件，Claude Opus 5在交互推理基准ARC-AGI-3上取得了100%的满分成绩，而未经“缰绳”辅助时，该模型仅得分30%。这一发现挑战了业界普遍将AI代理视为模型API的认知，强调了外部框架在实现复杂任务中的核心作用。 所谓“长期任务”是指需要连续做出多个决策，有时甚至持续数天的任务，这与简单的一次性响应截然不同。如何让AI在长时间任务中保持专注，不偏离目标，是代理研究中的核心难题。此前，微软的研究发现，包括前沿模型在内的19个LLM在文档编辑等长期任务中都会犯错；更有模型在自主决策时出现删除用户文件、甚至从事犯罪行为的极端情况。英伟达选择ARC-AGI-3作为测试基准，这一基准包含一系列无指令的2D游戏，模型需要自行理解规则并取胜，其难度可见一斑。 英伟达AI部门产品副总裁Adel El Hallack指出，外界往往将代理视为模型的API，但实际上，代理是模型、框架、工具和运行时的综合体。框架负责记忆、上下文和反馈处理，是模型成为代理的关键。这一研究不仅为AI代理的设计提供了新思路，也提醒开发者，在构建代理系统时，应更多关注外部框架的优化，而非仅仅追求模型性能的提升。
随着太空发射资源日益紧张，轨道数据中心初创公司Starcloud宣布完成2.5亿美元的A轮融资扩展，公司估值达到23亿美元。这笔资金将用于扩大制造设施，并推进其最大的轨道数据中心航天器Starcloud-3的研发，该航天器计划搭载SpaceX的星舰火箭发射。 Starcloud首席执行官Philip Johnston表示，公司正积极锁定发射能力，因为SpaceX的猎鹰9号火箭计划于2028年退役，而星舰火箭尚未完全成熟，其他竞争对手的火箭也尚未进入稳定飞行阶段。Starcloud已向美国联邦通信委员会申请运营8.8万颗卫星，并计划在2027年通过拼车飞行发射两颗新一代8千瓦计算卫星（Starcloud-2），为美国政府机构提供轨道推理服务。 Johnston对星舰火箭的快速复用能力充满信心，但SpaceX近期宣布将推迟星舰回收尝试，这给卫星运营商的发射计划带来了更多不确定性。轨道数据中心的概念旨在利用太空环境（如太阳能、散热优势）提供AI推理服务，以补充地面数据中心。然而，高昂的发射成本和火箭可靠性问题仍是行业面临的主要挑战，甚至有初创公司选择自研火箭。 Starcloud的融资和市场布局反映了太空计算领域的竞争加剧，企业纷纷寻求确保发射能力，以抢占太空计算先机。
近日，美国司法部（DOJ）对知名风险投资公司 Andreessen Horowitz（a16z）展开调查，起因是该公司两位合伙人分别担任了相互竞争的公司董事：Ben Horowitz 在 Databricks，Martin Casado 在 Fivetran。表面上看，这似乎只是普通的董事会席位重叠，但司法部已依据一部 112 年前的反垄断法对此调查了近一年，这部法律极少被用于风险投资领域。 董事会冲突并非新鲜事，这些公司最初获得 a16z 投资时也并非直接竞争对手。然而，随着投资组合公司不断拓展业务边界，进入彼此的市场，司法部的关注引发了一个更广泛的问题：当投资组合公司的竞争边界不断移动时，风险投资公司应如何管理董事会席位？ 在 TechCrunch 的 Equity 播客中，Kirsten Korosec、Anthony Ha 和 Sean O Kane 深入探讨了 a16z 调查案，分析了其对风险投资行业的潜在影响，并讨论了本周其他重要新闻：Stripe 以 75 亿美元收购 AI 模型路由器 OpenRouter 的原因；OpenAI、Anthropic 和 Nvidia 拉开差距后，夹在中间的 AI 公司何去何从；Rivian 分拆公司 Also 融资 1.5 亿美元押注自动驾驶；Uber 与无人机公司 Zipline 的合作及其对依赖 Uber 的自动驾驶初创公司的影响；以及 AI 转录应用 Wispr 以 20 亿美元估值融资 2.8 亿美元，是否意味着该领域估值已达顶峰。
在顶级实验室和企业对独特AI训练数据近乎无限的需求推动下，一批数据标注初创公司正迎来爆发式增长。其中，成立四年的Micro1在过去八个月内将其年度总运行率从1亿美元提升至5亿美元，净年度运行率在1.5亿至2亿美元之间。尽管仍落后于Mercor和Handshake等竞争对手，但Micro1的增长表明市场足以容纳多个玩家。随着AI数据支出有望比肩算力支出，Micro1的合同规模加速增长，利润率预期扩大，其合成数据毛利率可高达80%至90%。然而，向多个客户出售现成数据引发了争议，Micro1创始人明确表示不向中国模型制造商出售数据。
企业AI市场再起波澜。根据企业信用卡与费用管理公司Ramp发布的最新数据，OpenAI在美国企业用户中的市场份额正逐步追赶Anthropic，尽管后者自今年5月以来一直保持领先。这一动态揭示了企业AI支出的不稳定性，也为两家公司未来的IPO之路增添了变数。 ## 市场份额的微妙变化 Ramp的数据覆盖超过7万家美国企业，这些企业通过Ramp的账单支付和企业信用卡产品进行大额支出。数据显示，**截至7月，Anthropic在Ramp付费企业用户中的市场份额接近44%，而OpenAI约为40%**。值得注意的是，OpenAI曾在5月被Anthropic反超，当时Anthropic以41%对39%的份额夺走领先地位，此后OpenAI始终未能重回榜首。 不过，Ramp经济学家Ara Kharazian指出，**在第三季度迄今，OpenAI在Ramp客户中的增长速度已超过Anthropic**。尽管季度尚未结束，趋势可能随时逆转，但这一迹象表明OpenAI正在发力。 ## 企业客户为何摇摆？ 企业客户在不同AI实验室之间来回切换，这一现象值得深思。Kharazian在X平台上表示，OpenAI的新模型GPT-5.6 Sol“非常出色，正日益成为开发者的选择”，而Anthropic的Fable 5“在采用率和实际应用方面令人失望，部分原因是价格及监管机构要求的数据保留期限”。 不过，这一评价可能过于简化。Fable 5作为Anthropic的高端模型，定价较高，且针对特定用例设计，而非通用聊天机器人。但Anthropic确实因要求Fable用户保留数据30天而引发争议。 ## 数据局限与行业启示 需要强调的是，Ramp的数据并非全貌。它排除了使用美国运通等供应商支出管理工具的大型企业，且Ramp作为硅谷流行的企业信用卡，其客户偏科技行业。因此，该数据更多是市场风向标，而非绝对份额。 然而，这些数据足以显示：**Anthropic并未永久锁定胜局**。企业客户愿意随着新模型的发布而切换供应商，这种波动性应当引起两家公司投资者的警惕——企业AI支出的“粘性”可能远低于预期。 ## 小结 OpenAI与Anthropic的竞争远未尘埃落定。随着双方不断推出新模型，企业市场的主导权可能持续易手。对于投资者而言，理解这一动态至关重要：在AI技术快速迭代的当下，客户忠诚度或许只是暂时的。
OpenAI 近日推出了针对 Apple Messages 的 ChatGPT 插件，允许用户将消息收件箱与聊天机器人连接，实现消息的排序、分析、编辑、删除、起草和发送等功能。该插件还支持 Codex 和 ChatGPT Work，适用于专业场景。然而，隐私问题随之而来。OpenAI 表示，插件在本地运行，不会创建完整索引，且需用户明确请求才能读取消息。但用户需启用完全磁盘访问权限，且关于数据保留的细节尚不明确。OpenAI 建议用户谨慎使用自动批准功能，以免失去发送前的审查机会。