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分类：科技 标签：英伟达、RISC-V、硬件架构、开源指令集 在当今的人工智能与高性能计算浪潮中，英伟达（NVIDIA）的 GPU 无疑是站在聚光灯最中央的主角。然而，除了那些用于图形渲染和万亿参数模型训练的主力计算单元外，这些复杂的芯片内部还隐藏着一个庞大的“幕后军团”。 日前的数据揭示了一个惊人的事实：在 2024 年的出货量中，英伟达的 GPU 产品共使用了逾 10 亿个 RISC-V 核心。 从私有走向开源：Falcon 的退场与 RISC-V 的崛起 长期以来，英伟达在 GPU 内部的辅助控制领域一直使用其私有的微控制器架构——Falcon（Fast Logic Controller）。 Falcon 的辉煌历史：Falcon 最早于 2005 年随 G98 芯片引入。到了 2016 年，单个 GPU 芯片集成的 Falcon 引擎数量已经超过 15 个。在十多年的时间里，英伟达累计使用的 Falcon 核心总数达到了约 30 亿个。 技术瓶颈的出现：Falcon 作为一个 32 位核心且缺乏数据缓存的架构，逐渐无法满足英伟达日益复杂的现代芯片管理需求。 为了寻找更强大、更具扩展性的替代方案，英伟达在仔细评估了 Arm、MIPS 等主流架构后，最终将目光投向了开放且充满无限可能的开源指令集架构——RISC-V。 默默无闻的百亿级“管家”：这些核心在做什么？ 很多人会好奇，既然不是用来跑图形或AI大模型的，这些塞进 GPU 的 RISC-V 核心究竟有什么用？ 实际上，它们扮演着芯片内部“大管家”的角色。根据 GPU 型号的不同，每块芯片内部通常包含 10 到 40 个 RISC-V 核心。它们被广泛分派到各种关键的辅助任务中，包括但不限于： 视频编解码：处理高清视频流的输入与输出。 电源管理：动态监测并调配功耗，实现能效比最大化。 安全引擎：守护芯片级的数据安全与加密验证。 正是有了这数十个 RISC-V 微控制器的协同运转 -> 监控 -> 调节，庞大的 GPU 才能在极端高负载的情况下保持稳定和高效。 ...

分类：科技 标签：数据中心、人工智能、能源危机、云计算 随着全球数字化浪潮的加速，特别是人工智能技术的爆发式增长，数据中心正在从幕后的“数字基建”变为名副其实的“耗电巨兽”。近日，美国俄勒冈州公布的一份最新报告揭示了这一趋势的冰山一角。 现状：百余座数据中心，吃掉近四分之一电力 根据俄勒冈州的官方报告显示，目前该州共有 111 个正在运营的数据中心，总建筑面积达到 2210 万平方英尺。 令人咋舌的是，仅这些数据中心，就在 2025 年消耗了该州总用电量的 23%，接近全州总用电量的四分之一。这表明庞大的算力背后，是极其惊人的能源消耗支撑。 未来预测：能耗将进一步飙升 数字基础设施的扩张并未踩下刹车。报告指出，俄勒冈州目前还有 32 个数据中心正处于建设中或规划阶段，未来将额外新增 690 万平方英尺的建筑面积。 随着这些新项目的陆续投运，电网压力将进一步加剧： 能耗总量：预计到 2030 年，该州数据中心的总能耗将飙升至近 25TWh。 占比扩大：届时，数据中心将占到该州总电力需求的 31%至32%。 民生对比：这一数字的耗电量，相当于约 250 万户家庭的日常用电总和。 算力与民生的平衡难题 在大规模能源消耗与地方经济贡献之间，也显现出巨大的不对等。报告数据显示，这些庞大的数据中心直接提供的就业岗位仅有 2630 个，仅占该州总人口的 0.06%。 这意味着，数据中心作为资本与技术密集型产业，虽然驱动了数字经济的发展，但在创造直接就业方面相对有限，却对地方电网和能源供应造成了巨大的结构性压力。 博客编辑点评 俄勒冈州的案例并非孤例，而是全球 AI 与云计算发展的一个缩影。随着大模型训练、推理以及海量数据存储的需求持续井喷，数据中心与地方电网之间的能源博弈将变得更加激烈。如何在算力狂飙的同时推进绿色能源转型、避免电力挤兑，将是科技巨头与地方政府在未来几年必须共同面对的严峻考题。

分类：数码 标签：小米、智能手机、数码前沿、旗舰手机 备受瞩目的数码科技圈焦点——小米 18 Pro 系列手机已正式官宣，定于 9 月 23 日 19:00 召开新品发布会。随着发布日期临近，新机的配置信息与价格走向自然成为了广大消费者热议的话题。针对网友关于“配置大升级是否会导致价格水涨船高”的疑问，小米集团合伙人、总裁，手机部总裁，小米品牌总经理卢伟冰给予了正面回应：“是会涨，但相信大家会觉得合理。” 史上升级幅度最大的一代数字旗舰 回顾此前的市场传闻与官方预热，卢伟冰曾公开表示，小米 18 Pro 系列将是小米数字旗舰系列中“升级幅度最大的一次”。在核心体验上，新机实现了性能、背屏、屏幕以及影像四大维度的全面跃升，堪称科技硬实力的一次集中秀肌肉。 在硬件配置方面，小米 18 Pro 系列堪称奢华： 性能核心：全球首批搭载新一代 2nm 旗舰移动平台，性能与能效比实现双重突破。 影像系统：配备徕卡双 2 亿超清影像系统，移动摄影能力再度刷新上限。 屏幕工艺：采用新一代超级像素屏幕，首发全新 M11 发光体系，并带来极具视觉冲击力的 0.99mm 极窄边框设计。 续航怪兽：全系标配高能量密度的金沙江电池（其中小米 18 Pro 搭载 7000mAh 电池，Pro Max 版本更是塞入了高达 8500mAh 的超大容量电池），配合 32% 超高硅含量技术，彻底告别续航焦虑。 面对成本压力，涨价背后的价值逻辑 前代小米 17 Pro 的起售价为 5699 元，面对此次堆料生猛、多维大升级的小米 18 Pro 系列，外界对于价格的走高早有心理准备。然而，面对“价格还得涨多少”的灵魂拷问，卢伟冰坦言价格确实会往上走，但同时也给消费者吃下了定心丸——“相信大家会觉得合理”。 近年来，受上游供应链及存储芯片等核心元器件成本波动的影响，整个手机行业普遍面临着不小的成本压力。此前卢伟冰也曾多次谈及供应链成本问题，并强调小米的策略是：绝不简单地将成本转嫁给消费者，而是要通过更极致的产品打磨与技术创新，把产品做得更好，让用户感受到每一分钱都物超所值。 总结与展望 从顶级性能到前沿的 2nm 工艺，再到夸张的电池容量与影像配置，小米 18 Pro 系列显然不仅仅是一次常规的年度迭代，而是小米冲击高端市场的又一座里程碑。9 月 23 日的发布会即将揭晓最终的谜底，面对这款诚意与堆料拉满的年度旗舰，它最终的定价是否能如卢伟冰所说赢得市场的普遍认可，让我们拭目以待。

分类：AI动态 标签：具身智能、大模型、机器人、人工智能 在当今的具身智能领域，“自进化”是一个常被提及却也饱受争议的概念。近日，乐享科技推出了一项大胆的尝试：其具身智能模型“以太（Aether）”大模型宣称能够在部署和执行过程中持续更新，成为全球首个具备自进化能力的具身智能模型。 这一概念引发了行业的广泛讨论：机器人的“进化”究竟是参数的根本改变，还是任务的临时调整？在机器人亟需解决基础稳定性的当下，自进化究竟意味着什么？ 从模仿动作，到理解物理世界的因果 过去几年，主流的具身智能路线多采用“视觉 - 语言 - 动作”（VLA）架构，即机器人观察环境、接收任务并直接输出动作。这种方式让机器人能够通过人类示范学习复杂指令，但在乐享科技看来，这种从输入到动作的黑盒映射存在根本限制：它擅长回答下一步做什么，却未必理解为什么要这样做。 真实世界充满了接触力、摩擦、滑动、遮挡和物体形变。画面上“看起来合理”的动作，与身体上“真的做得到”之间仍有巨大的鸿沟。 为此，乐享科技的“以太”大模型并没有将重点放在单纯的动作预测上，而是将其构建为一个由世界状态、内部状态和能量状态耦合而成的动力系统（由能量驱动的状态转移，Energy-driven state transition）。 主动感知：感知不再是被动接收画面，而是带着问题寻找答案。为了继续行动，系统会主动判断当前视角是否需要调整，从而消除不确定性。 因果理解：系统需要建立动作、物理状态与结果之间的因果关系，根据物理世界的反馈不断调节控制，使动作在不断变化的环境中真正成立。 自进化不是口号：一套完整的闭环机制 那么，以太大模型是如何实现自进化的？乐享科技给出的答案是一套贯穿预测、执行、反馈与更新的持续循环机制。 预测误差修正：机器人在行动前形成预测，执行后观察真实结果。一旦发现现实与预测存在偏差，系统便会更新内部状态，并进行局部或全局的重新规划。 错题本与分层记忆：在线学习最大的风险在于将偶然扰动当成规律。为此，系统会通过筛选机制评估经验的可靠性与新颖性，决定什么应该学、什么应该忘。分层记忆的设计确保了短期经验随任务消失，而经过反复验证的稳定规律则得以长期保留，甚至进一步影响模型权重。 跨本体迁移与软硬件解耦：泛化能力是检验自进化的关键。目前，以太模型已在双臂、双足和轮式等多种不同形态的机器人本体上积累经验。接入新本体后，模型能够通过自主探索认知硬件约束，生成适配的轨迹，从而实现“一脑多形”。 写在最后：具身智能的 Next Level 如果机器人只是被训练好的执行机器，它就很难沉淀任务之外的经验。而乐享科技所探讨的自进化路线，让部署本身变成了一个持续学习的过程。 衡量机器人的方式，或许正在从“它现在会做什么”转变为“它做完之后学会了什么”。一旦机器人能够把现实世界的经历转化为可积累、可迁移的能力，它就不再只是一台被部署的机器，而是一个能够在真实世界中不断生长的行动系统。这，或许正是具身智能真正的 Next Level。

分类：科技 标签：人工智能、数码硬件、大模型、开源项目 回顾近期科技数码圈，各大厂商与大模型领域迎来了密集的新品发布与战略调整。从小米数字旗舰的硬件升级与定价策略，到剪映推出全新一站式 AI 创作工作台；从大模型竞技场的最新排名，到人形机器人与开源图像模型的重大突破。以下为您梳理近期不容错过的核心科技动态。 一、 数码前沿：小米 18 Pro 定价引发热议，iPhone 18 Pro 遭遇死机 Bug 小米 18 Pro 确认将涨价，卢伟冰回应称合理：小米 18 Pro 系列手机官宣定于 9 月 23 日发布。针对网友关于价格的担忧，小米集团总裁卢伟冰回应称价格确实会上涨，但相信大家会觉得合理。据悉，该系列将迎来数字旗舰史上最大幅度升级，搭载 2nm 旗舰移动平台、徕卡双 2 亿超清影像、新一代超级像素屏幕以及高达 7000mAh 至 8500mAh 的金沙江电池。 iPhone 18 Pro 曝出 Panic Full 自动重启问题：部分用户在韩媒及社区反映，iPhone 18 Pro 系列在进行 Face ID 认证失败（如访问银行或相册应用时）后，容易触发设备停止响应并自动重启的「Panic Full」现象。苹果官方表示目前正在对该问题进行调查。 二、 AI 动态：B 站大模型竞技场上线，剪映重磅发布 Hub 与助手 B 站「AI 无限竞技场」上线，GPT-6 Astra 暂居榜首：B 站正式推出大模型测评榜，汇集各领域 UP 主通过真实工作流、专业应用和趣味脑洞进行的实测。在首轮盲测中，GPT-6 Astra 斩获榜首，前 5 名中国产大模型占据 3 席，展现了不设限场景下的真实模型实力。 剪映发布 Hub 及 AI 助手「小映」：在「AI 新创作发布会」上，剪映推出了一站式创作工作台剪映 Hub、智能创作 Agent 剪映助手及移动端 AI 助手「小映」。新工具全面覆盖从灵感脚本生成、多轨道编辑到多模态素材生成的完整创作链路，助力创作者和商家实现高效视频生产。 阿里千问开源 Qwen-Image-2.1 图像模型：阿里千问正式开源兼顾生成效果与推理效率的 Qwen-Image-2.1。该模型将文生图与图像编辑合一，参数量仅 7B，原生支持透明图像的生成与编辑，并支持最多 10 张参考图进行局部编辑与商品保真。 三、 行业风向：黄仁勋驳斥 AI 末日叙事，Anthropic 推进 IPO 进程 黄仁勋驳斥 AI 末日叙事：英伟达 CEO 黄仁勋在接受采访时公开表示，所谓「AI 将在几年内灭绝人类」的末日叙事被过度渲染，他认为 2030 年世界末日发生的可能性为 0%。他指出吓唬人不负责任，并强调现有网络安全和责任法律已足够完善，不应让末日叙事成为某些人摆脱现有法律约束的借口。 Anthropic 计划将 IPO 推迟至 11 月：据报道，Anthropic 计划将上市时间推迟至 11 月，以便向市场展示第三季度财务数据来证明其竞争地位。市场此前预计其上市估值约为 2 万亿美元，募资额最高可达 1000 亿美元。 四、 硬件与生态创新：稚晖君发布人形机器人，京东汽车布局摩托车送装一体 稚晖君发布启元 Q1 和 T1 人形机器人：在 2026 启元机器人全球产品发布会上，智元机器人联合创始人彭志辉（稚晖君）推出了主打自定义特性的启元 Q1 与 T1 人形机器人。其中 Q1 支持用户自定义外观、动作与语音，并首发接入腾讯 WorkBuddy，标志着团队正式切入个人机器人消费市场。 京东汽车发力摩托车送装一体服务：京东汽车与张雪机车达成战略合作，推出行业罕见的「送装一体，带一公升汽油上门」服务，通过京东物流与京东到家技师团队的协同，直接解决新车到户后无油、需手动推去加油站的行业痛点，全面提升摩托车线上消费的售后体验。

分类：游戏 标签：影之刃零、吉考斯工业、周边衍生、核聚变 知名潮流服饰品牌吉考斯工业近日正式宣布，已与备受瞩目的国产动作单机大作《影之刃零》达成官方联名合作。双方将携手推出一系列融合暗黑武侠与现代机甲美学的限定服饰商品，为玩家们带来从虚拟世界延伸到现实的穿搭体验。 独特美学的跨界融合 作为近年来备受期待的国产动作游戏，《影之刃零》凭借其独特的暗黑武侠世界观、高速爽快的战斗体验以及极具辨识度的视觉风格吸引了全球玩家的目光。而吉考斯工业一直以来致力于将游戏、动漫等次文化元素转化为具有高实穿性的潮流服饰。此次「吉考斯工业 × 影之刃零」的强强联合，无疑将两者的核心美学完美交织，通过硬核的剪裁与设计语言，将游戏中的江湖侠气与未来工业感注入日常穿搭之中。 线下核聚变首发与展台亮点 对于迫不及待想要见到实物的玩家来说，官方带来了一个好消息： 线下首发：本次联名系列商品将在即将开幕的核聚变北京站现场进行全球线下首发，前往现场的玩家有机会第一时间将限定服饰收入囊中。 沉浸式展位：在核聚变北京站的吉考斯工业展位上，还将特别搭建《影之刃零》主题展示区。现场不仅陈列有联名服饰样品，更有机会近距离欣赏游戏中标志性武器与道具的实体还原物件，供各位玩家拍照打卡。 发售日程与后续展望 目前，该系列联名商品已经进入了最后的监修阶段，各项细节正在持续打磨中。 线上发售：10 月 29 日，联名商品将与游戏保持同步，正式在吉考斯工业天猫旗舰店等官方线上平台全面开售。 如果你也是《影之刃零》的粉丝，或是对暗黑国风潮流服饰感兴趣，不妨持续关注官方后续发布的更多细节与售价信息。这场跨越虚拟与现实的江湖之约，即将在十月底正式拉开帷幕。

分类：AI动态 标签：算力网、大模型、人工智能、算力成本 当算力供给从单卡模式加速迈向万卡集群时代，算力网的调度也正从基础的联网互通走向深度跨域协同。在这一演进过程中，整个产业最为关注的核心痛点——成本问题，终于迎来了实质性的破解方案。 行业分析普遍认为，算力网一体化调度的终极产业红利，在于通过系统性盘活闲置算力、精准优化任务分配，并叠加绿电供应与异构技术优势，持续压低大模型在训练与推理环节的单位成本。这种变革最直观的体现，便是 AI Token（词元）的生产成本正在迎来大幅下行。 运营商引领，构筑成熟降本范式 在算力网的基建与调度实践中，各大运营商已经率先探索出了一套行之有效的成熟降本范式。通过全国一体化的算力网络布局，闲置资源得以高效整合，不仅缓解了算力供需不平衡的矛盾，也为上层大模型应用提供了更具性价比的基础设施支撑。 国产协同发力，打造高品质 Token 工厂 除了运营商层面的宏观调度，国产算力软硬件厂商之间的深度协同也在加速落地，为产业降本注入了新动能。 近期，趋境科技与摩尔线程正式达成战略合作，携手打造国产化高品质 AI Token 工厂，并且相关整体方案目前已宣告正式投产。趋境科技 Token 事业部总经理刘显赫指出，随着大模型应用全面驶入规模化商业落地的深水区，基础设施的竞争焦点已经发生了根本性转变，正从单纯的单卡性能比拼，转向全面较量系统级的 Token 生产效率。 科技编辑视点 算力网一体化调度周期的开启，标志着 AI 基础设施正在从“粗放式扩容”走向“精细化运营”。Token 生产成本的规模化下行，将直接降低中小企业和开发者接入大模型门槛，从而进一步加速 AI 技术在各行各业的深度渗透与商业化爆发。

分类：AI动态 标签：人工智能、微软、OpenAI、版权保护 在近期解封的一批《纽约时报》诉微软与 OpenAI 版权侵权案诉讼文件中，曝光了科技巨头内部对于 AI 数据抓取行为的激烈争议。 内部预警：AI 爬取被指“空前盗窃” 根据解封的诉讼文件显示，微软应用科学总监 Brent Hecht 曾多次在内部发出预警，直言为了训练 AI 大规模抓取新闻内容的做法是「空前规模的惊人盗窃」，甚至形容其为「人类历史上最大规模的劳动成果盗窃」，并认为此举直接让版权法中的「合理使用」原则沦为了笑柄。 文件进一步披露，两家被告公司内部早已意识到，聊天机器人可能会成为传统新闻媒介的直接替代品，进而引发破坏整个内容供应链的恶性循环。微软内部数据记录显示，AI 平台上线后，部分原告媒体在搜索等渠道的点击率骤降了 51% 至 94%。 绕过付费墙与技术滥用 通信记录还显示，当工程师向高层汇报已成功找到绕过《纽约时报》付费墙的技术手段时，OpenAI 联合创始人兼总裁 Greg Brockman 曾回复称“不错”（Ah, nice）。 原告媒体在诉讼中强调，ChatGPT 和 Copilot 在响应用户请求摘要或评测时，会大量逐字复现报道，实质上取代了读者对原网站的直接访问需求。此外，微软被指违规将 Bing 搜索引擎购买的数据集转售给 OpenAI 作模型训练，而 OpenAI 在明知违反非商业用途协议的情况下，依然滥用了包含 180 万篇报道的第三方数据集。 各方回应与行业反思 面对解封文件的指控，微软发言人回应称，旗下 AI 产品属于转化性使用而非替代品，Brent Hecht 的表态仅代表员工个人观点，并不代表公司的法律立场。微软 CEO Satya Nadella 在证词中则表示，新闻流量的分流只是反映了信息消费方式的正常变革。截至目前，OpenAI 尚未对此事作出公开置评。 这起诉讼的进展再次将前沿 AI 模型训练与版权保护之间的矛盾推向风口浪尖，也引发了行业对于数据采集合法性与内容生态可持续发展的新一轮思考。

分类：AI动态 标签：具身智能、大模型、机器人、开源项目 在人工智能领域，“自进化”一直是一个备受争议的词汇。当数字世界的 AI 纷纷讨论自我迭代时，物理世界的机器人是否也能拥有持续生长的能力？ 最近，乐享科技推出其具身智能模型 Aether（以太），并宣称其能够在部署和执行过程中持续更新，成为全球首个能自进化的具身智能模型。通过一场充满挑战的户外烧烤直播，以及对模型内部底层架构的拆解，乐享科技展示了一条通往机器人“自进化”的新路径。 从模仿动作到理解世界因果 过去几年，具身智能的主流思路是将视觉、语言和动作连接起来（VLA），让机器人借助大规模数据学习人类示范。然而，这种“输入 -> 动作”的映射存在一个根本限制：它擅长回答下一步做什么，却未必真正理解为什么要这样做。 传统 VLA 的局限：不懂因果关系，只是在已有数据中寻找动作规律。 传统 World Model 的局限：虽然能够生成对未来的预测，但生成的未来往往无法被机器人的关节、力矩和控制系统完美执行。 真实世界充满了接触力、摩擦、滑动和临时变化。乐享科技的以太模型并没有把重点放在简单的动作预测上，而是将其构建为一个由世界状态、内部状态和能量状态耦合而成的动力系统（Energy-driven State Transition）。 在这套系统中，感知变成了任务的一部分。机器人不再被动接受画面，而是带着“为了继续行动我还需要看到什么”的感知意图去主动探索，从而让动作在不断变化的物理世界中真正成立。 闭环机制：自进化不是一句口号 对于“自进化”的质疑，核心在于：机器人执行任务时，变化的究竟是瞬时记忆，还是策略甚至模型权重？乐享科技给出的答案是：这些层级都会更新。 这套自进化闭环机制包含以下几个核心环节： 预测误差修正：机器人在行动前形成预测，执行后观察结果，实时对比偏差并重新规划，这个过程伴随每一次行动持续发生。 错题本机制与经验筛选：在线学习最大的风险在于把偶然扰动当成规律。以太模型会评估经验的可靠性与新颖性，决定什么应该学，什么应该忘。 分层记忆与参数更新：短期任务状态用完即清，而经过反复验证的稳定规律则会进入世界模型和因果模型，甚至进一步影响模型权重，实现真正的永久性能力沉淀。 此外，该模型展现了强大的泛化能力。目前，以太模型已在双臂、双足和轮式等约五家不同形态的机器人本体上积累经验。通过自主探索认知不同本体的性能差异与关节约束，模型完成了软硬件解耦，真正实现了“一脑多形”。 结语：具身智能的 Next Level 如果机器人只是被训练好的执行机器，它在现场之外的经验就很难沉淀。但如果机器人能够在行动中发现偏差、在反馈中筛选经验、在记忆中沉淀规律，并把这些规律带到新的任务和身体上，它就不只是“更会干活”，而是开始具备了真正的生长性。 衡量机器人的方式或许正在发生改变——未来不仅要看“它现在会做什么”，更要看“它做完之后学会了什么”。一旦跨越这道门槛，机器人将不再只是被制造和部署的工具，而成为能够在真实世界中持续获得经验的行动系统。这，或许就是具身智能真正的 Next Level。

分类：科技 标签：人工智能、iPhone、开源项目、大模型 今天的科技圈依然热闹非凡。从苹果最新发布的 iPhone 18 Pro 遭遇突发死机现象，到剪映推出全新的 AI 创作工作台；从阿里开源 Qwen-Image-2.1 图像模型，到业界对 AI 发展与宏观经济的讨论，以下为您梳理今日不可错过的数码与科技热点。 硬件风波：iPhone 18 Pro 现身自动重启现象，苹果正展开调查 据多方消息，苹果新款手机 iPhone 18 Pro 系列在上市首日便被曝出设备突然关机后自动重启的「Panic Full」现象。 在部分用户社区中，相关反馈帖子接连不断。有用户测试发现，在进入需要 Face ID 认证的银行应用或照片应用项目时，如果反复使 Face ID 识别失败，便极易触发该现象，导致屏幕出现提示并随之自动重启。对此，相关科技频道和业内人士已经进行了复现，苹果官方目前表示正在对该问题进行深入调查。 AI 软件与生态：剪映发布 Hub 及 AI 助手「小映」 在「AI 新创作发布会」上，剪映正式推出了一站式创作工作台剪映 Hub、智能创作 Agent「剪映助手」以及移动端 AI 助手「小映」，全面升级视频创作流程。 剪映 Hub 与助手：由无限画布和多轨道编辑器组成，支持从一句话或参考文档直接生成脚本，并通过对话完成素材整理与视频包装。 移动端「小映」：可根据文字需求和原始素材，调用多模态能力快速生成初版视频，助力商家和创作者高效产出营销内容。 开源动态：阿里千问开源 Qwen-Image-2.1 图像模型 阿里千问于近日正式开源千问图像系列模型 Qwen-Image-2.1。该模型将文生图与图像编辑深度整合在同一架构中，视觉生成部分仅有 7B 参数。 作为兼顾生成效果与推理成本的轻量级方案，Qwen-Image-2.1 原生支持透明图像的生成与编辑，并支持最多 10 张参考图输入，在局部编辑、人像与商品保真方面表现出色，为开发者和设计人员提供了极具性价比的选择。 行业声音：黄仁勋驳斥 AI 末日叙事，马斯克预测经济增长 针对近期部分研究员提出的 AI 威胁论，英伟达联合创始人兼首席执行官黄仁勋在接受采访时予以严厉驳斥，称「AI 末日叙事」被过度渲染，吓唬人不负责任，并表示现有法律框架已足够完善，无需为 AI 开发增设不必要的监管束缚。 与此同时，马斯克则对 AI 的宏观经济拉动作用保持极高期待，他预测人工智能将在明年使美国经济增长率实现翻倍，达到 4% 的水平。 ...