“现在汽车可以直接对话和提供指南。” 特斯拉每年年底发布的“假日更新”今年也如期发布。2025年的更新被评价为超越了简单的功能改进，推动汽车进化到可以自主判断和理解语言的水平。 此次更新的核心是特斯拉自主开发的人工智能助手“Grok”。Grok是基于埃隆·马斯克创立的人工智能公司xAI的技术，整合进了车内的语音界面。 现在，驾驶员不再需要用手操作导航，只需说“在回家前顺道去充电站”或“再增加一个目的地”即可。一次语音命令可以添加多个目的地。不过，该功能仅限于搭载AMD芯片的美国和加拿大车辆，而基于英特尔芯片的车辆在此次更新中未包括在内。 导航Grok（来源=@Tesla X账号） 从导航、充电到道路引导都由“汽车自行处理”。 特斯拉大幅改进了导航功能，此前有许多人反映在驾驶中反复感到不便。用户可以按照自己想要的顺序排列收藏列表，还可以在地图上直接标记并保存家庭或工作地点。 在停车状态时，车辆会自动推荐最近去过的地方或常去的目的地。这是一种定制化出行模式分析功能。 另外一个实际的改进是“位置别充电限制设置”功能。比如，可以预先指定在家中充电至80%，在公司充电至100%，当车辆到达该地点时自动调整充电限制，省去了每次手动调整的麻烦。 此外，多乘客专用车道（HOV Lane）的路径设置也更智能了。从前只能手动选择，现在车辆会根据时间、位置和乘客数量来自动利用多乘客专用车道。 3D超级充电桩地图（来源=@Tesla X账号） 在屏幕上也可以查看充电插槽的实时使用情况。驾驶员可以在到达前查看哪个位置是空闲的并预先选择。 因为此功能需要图形渲染，所以预期会优先应用在搭载AMD芯片的车辆上。特斯拉计划在英特尔基车车辆中限制性地支持一些功能。 行车记录仪查看器升级（来源=@Tesla X账号） 特斯拉还添加了一种“手机遗忘提示（Phone Left Behind Chime）”功能，这是多年用户社区中请求最多的功能之一。如果手机留在关闭车门后的车内，几秒钟后车辆会发出警报音。 此功能利用超宽带（UWB）通信芯片感应车内遗留的设备。2024年后发布的Model 3、2025年款的Model Y、2021年后生产的Model ...

生成型人工智能（AI）正在从根本上改变软件开发的方式。 如今，即使不直接编写复杂的代码，只需像说“做好网站”那样指示，程序就会完成。 所谓的“Vibe Coding”这一趋势已经从个人开发者的试验阶段，正式扩展到企业领域。 美国AI基础的编程平台Replit宣布，12月4日（当地时间）与Google Cloud达成了一项新的多年战略伙伴关系。 双方通过这次合作，将加强AI模型的整合，扩大云基础设施，并强化企业级Vibe Coding技术支持。 리플릿-구글, ‘바이브 코딩’ 손잡다… 기업용 AI 개발 생태계 확대 (사진=솔루션뉴스) 此次协议使得Replit将支持谷歌最新的生成型AI模型Gemini 3、Gemini 2.5 Flash、Flash Lite以及图像生成模型Imagen 4。 这些模型不仅用于编写代码，还可用于文本、图像、语音等多模态（多种形式）作业，从而大幅扩展了Replit平台的功能。 ...

人工智能战争，现在延续到了“汤”。 硅谷的人工智能（AI）霸权竞争现在已经蔓延到了餐桌上。 在OpenAI和Meta的人才争夺战愈演愈烈的背景下，Meta首席执行官（CEO）马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）亲自为OpenAI研究人员煮汤并赠送的事实被披露。 OpenAI的首席研究官（CRO）马克·陈（Mark Chen）最近在与科技播客主持人阿什利·万斯（Ashlee Vance）的对话中透露，”Meta试图挖走我直属下属研究人员的一半”，”扎克伯格亲自用手煮汤，并亲自送过来”，他表示 “一开始以为是玩笑，但确实是真的”。 据悉，Meta为了获取AI人才，准备了100亿美元（约合15万亿韩元）的招募资金。然而，扎克伯格不仅仅是在进行金钱竞争，还通过“亲自煮的汤”进行了个人化接触，这一点引起了业内外的关注。 硅谷‘汤战争’…Meta和OpenAI的AI人才争夺战扩展到餐桌上（图片=解决方案新闻AI生成图像） “如果对方端来的是汤，我们也要以汤来回应” 陈说道，“一开始很惊讶，但在硅谷如果对方给你端来的是汤，你也必须回应。”他透露，之后自己在招揽人才时也采用了“汤策略”。不过他开玩笑地表示，“我不会亲手煮汤”。 陈则是从硅谷的高级韩式汤专卖店‘大虎（Daeho）’订餐并送去研究人员。 他表示，“这方式虽然搞笑，但确实有效。” 他还补充说，计划通过‘烹饪课程’活动加强与研究人员的团队合作。 全球AI人才不足一千人 这场别开生面的‘汤战争’背后隐藏着冷酷的现实。 目前，全球能够设计和训练尖端大规模语言模型（LLM）的研究人员不足千人。 AI竞争已从“计算能力”和“薪酬争夺战”转向“人性化接触”。 硅谷的人才争夺战已进行了一年以上。谷歌和Facebook（现为Meta）通过提供公司内的免费寿司吧、咖啡店、健身中心等招揽员工。与那时不同，现在的竞争规模已大大扩大。 如今的公司不再仅提供简单的福利，而是为研究人员提供未来公司股权的提前现金化机会（流动性事件）、超级计算机资源优先分配、AI开发方向决策参与权等。为研究者传达“你在创造未来”的信息是关键。 “留住的不是钱，而是信念” 马克·陈在这次采访中还透露了OpenAI内部的氛围。 他说 “媒体描述为Meta大量挖走OpenAI的人才，但实际上超过一半的人拒绝了提议”。 ...

双子座（Gemini）是谷歌开发的下一代人工智能模型。它被设计为一种多模态模型，能够同时理解和处理文本、图像、代码等各种数据，突破了传统以语言为中心的AI模型的局限。它直接与OpenAI的GPT系列竞争，也是围绕人工智能行业主导权的谷歌战略性反击的一部分。 双子座于2023年12月首次由谷歌的DeepMind公开。DeepMind是开发围棋人工智能AlphaGo的研究组织，负责谷歌内部的核心人工智能研究。顾名思义，双子座具有人类语言和思维的双重结构。它在理解语言的同时，将视觉、数学、编码数据相结合进行思考。 传统语言模型依赖于基于文本的数据，而双子座同时学习文本、图像、音频、代码等多种格式的数据。例如，当用户要求双子座“在此图中找到异常点，并解释其原因”时，双子座可以分析图像，通过数学推理以文字的形式提供结果，这是一个语言理解、视觉识别和逻辑判断相结合的结构。 在双子座的开发中，DeepMind积极利用了AlphaGo的强化学习技术。AlphaGo在学习人类围棋棋谱后，通过自我对弈提升了性能。双子座同样是基于学习人类反馈的强化学习模型，提高了学习效率和判断精确度。谷歌旨在通过双子座实现“自我学习和改进的AI”的发展。 双子座根据版本划分性能。截至2024年，双子座1.0系列公布了三种版本：最强大的Gemini Ultra、通用型的Gemini Pro，以及为移动设备优化的Gemini Nano。其中，Gemini Pro已适用于谷歌的聊天机器人“Bard”，2024年初，Bard与双子座更新后整合为“Gemini”品牌。 谷歌通过双子座在其服务中全面嵌入AI功能。在Gmail、Google Docs、Sheets、YouTube等主要平台结合双子座, 用户通过自然语言指令可以自动完成文档编写、视频总结、数据分析等任务。这是谷歌推动AI从工具到主体发展的战略性实验。 双子座的另一大特点是其代码理解能力。除了文本解释外，增强了分析和编写编程语言的功能。它可以进行代码生成、调试、优化，并结合谷歌云平台（Google Cloud）提高开发者的生产力。谷歌解释说，通过此过程，“AI不仅是简单的对话助手，更是支持全面工作的合作伙伴。” 在性能评估中，双子座也名列前茅。谷歌称，双子座在标准的多任务语言理解（MMLU）测试中得分超过了GPT-4。MMLU是涵盖历史、数学、物理学、伦理等多个学科领域的语言理解评估指标。这一结果显示谷歌在实际上赶上了OpenAI。 然而，争议也存在。双子座的一些性能是基于内部测试结果公开的，外部验证不足。在AI模型的透明度和安全性成为必需的情况下，实际使用环境中的准确性和伦理验证成为未来的课题。尤其是AI模型生成虚假信息（幻觉）和偏见问题依然需要解决。 Gemini Image 谷歌正围绕双子座重组其AI生态系统。到2025年，安卓操作系统、谷歌云、搜索引擎（Google Search）也加入了基于双子座的功能。这意味着谷歌全面展开“让所有产品具备AI”的战略。 如今，AI行业从语言模型竞争转向多模态竞争。双子座象征着AI从理解人类语言的阶段扩展到“观看”世界的阶段。在文本、图像、代码边界渐消的时代，双子座是谷歌推出的新一代人工智能标准。

谷歌(Google)在人工智能(AI)半导体市场上对英伟达(NVIDIA)发起了直接挑战。 谷歌改变了策略，计划将其独立开发的芯片 “TPU（Tensor Processing Unit的简称）” 供应给外部企业，而不仅仅用于自身的云服务。 据IT专业媒体《信息》(The Information)于当地时间24日报道称，谷歌正推进将其AI芯片直接安装在客户数据中心的计划，Facebook母公司Meta被认为是这一计划的首批大型客户。 这是谷歌将多年以来限于内部云使用的TPU销往外部企业的首次尝试，此举被视为在AI半导体市场动摇英伟达长期垄断地位的战略性变化。 谷歌宣布AI半导体全面战…Meta崛起为数万亿规模的客户 据报道，Meta正在与谷歌商谈自2027年起将谷歌TPU直接整合到其数据中心的计划。预计交易规模将达到数十亿美元（数万亿韩元）。此外，Meta还考虑自2026年起通过谷歌云租用TPU的计算资源。 目前，Meta依赖于英伟达的GPU进行AI学习和大规模数据处理。然而，随着AI需求激增，英伟达芯片供应不足，Meta选择了战略性措施寻求替代供应链。 如果Meta实际引进TPU，可能会在英伟达为中心的AI半导体生态系统中导致裂缝，因为数据中心的核心部件在AI模型学习时可能会从GPU部分转向TPU。 谷歌迄今为止一直只在其云平台 “谷歌云（Google Cloud）” 内出租TPU。然而，这次谷歌建议将其直接安装到客户的内部数据中心（本地）。此举让企业无需将AI数据转移至外部云，而是在自身安全网络中进行AI计算。 谷歌特别瞄准了对安全要求较高的金融机构和高频交易（High-Frequency Trading）企业。这些企业由于数据安全和合规原因更倾向于使用内部服务器。 谷歌表示，“如果在内部安装TPU，可以在满足安全和合规要求的同时进行高性能AI学习。” 此策略被解读为不仅仅停留于云租赁业务，而是发出谷歌将直接进入半导体硬件市场的信号。 IT行业评价称：“TPU外部销售正式表明谷歌与英伟达的正面竞争。” 环绕AI芯片市场主导权的竞争日益激烈。当前AI模型的大部分开发都基于英伟达的GPU。然而，英伟达芯片价格昂贵且供应有限。谷歌计划扩散其自有芯片以吸收英伟达的部分市场份额。 《信息》称：“谷歌内部预测通过扩大TPU供应最多可占据英伟达年销售额的10%。” 截至2024年，英伟达的年销售额大约为800亿美元，仅占据10%即相当于8亿美元（约11万亿韩元）的规模。 ...

美国人工智能公司Anthropic于当地时间25日正式发布了新的语言模型“Claude Opus 4.5”。 该模型不仅限于生成文本，还具备像人一样分析和判断问题的能力。 特别是在实际开发工作、文档撰写、数据分析等方面的性能大幅提升，因此被评价为“AI已达到可以代替人类工作的水平”。 Anthropic表示：“Opus 4.5不是一个完全遵循人类命令的工具，而是一个能够自主理解情况并找到合理解决方案的模型”，并称这是“AI与人协作时代的开端”。 AI模型的领域性表现比较表（来源=Anthropic） Opus 4.5的性能不仅仅是宣传，而是通过实际数据证实的。 Anthropic将其应用于公司内部工程师招聘过程中使用的实战编程考试。考试时间限制为2小时，问题集中在实际企业环境中可能出现的复杂错误修复和功能实现。结果显示，Opus 4.5的得分高于所有历届应聘者。 Anthropic方面解释说：“这表明AI已经具备了与人类水平相当的技术判断能力。” 在另一项国际标准评估“SWE-bench Verified”中，Opus 4.5也取得了最高分。该测试用于测量全球AI模型在实际开发工作环境中代码编写正确性及错误修复能力。 ‘SWE-bench Verified’中Opus 4.5获得最高分。（来源=Anthropic） Opus 4.5展示了超越简单计算能力的“情境判断力”。 Anthropic以航空公司客户服务场景为例。客户希望更改机票时间表，但相关座位等级不允许变更。 大多数模型会回答“根据规定不可能”，但Opus 4.5采取了不同的方式。首先将座位等级升级，然后建议新的可更改条件。这一过程既没有违反规定，又合法解决了客户的需求。 虽然实验中未评为“正确答案”，但研究人员评价道：“AI不再只是简单执行命令，而是创造性地解决问题，这一点值得关注。” ...