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限制級發(fā)布！最新AI模型Claude Mythos“過于危險”

Anthropic表示，由于擔(dān)心其最新AI模型Mythos太擅長發(fā)現(xiàn)主流操作系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)瀏覽器中的“高危漏洞”，現(xiàn)已暫停更廣泛地發(fā)布。這次最值得關(guān)注的，不是“模型又變強(qiáng)了”，而是Anthropic首次如此清楚地承認(rèn)，前沿大模型的能力，已經(jīng)開始逼近現(xiàn)實世界中的高風(fēng)險任務(wù)邊界。Anthropic稱：“Claude Mythos預(yù)覽版的功能大幅提升，因此我們決定不將其公開發(fā)布。相反，我們將其用作一項防御性網(wǎng)絡(luò)安全計劃的一部分，該計劃的合作伙伴數(shù)量有限。”Anthropic在系統(tǒng)卡中明確寫道，Mythos相比Cla
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DeepSeek V4發(fā)布前奏？已適配華為AI芯片

4月8日凌晨，DeepSeek迎來重要更新，在最新版本中DeepSeek輸入框上方新增“快速模式”與“專家模式”。系統(tǒng)提示：快速模式適合日常對話，即時響應(yīng)；專家模式擅長復(fù)雜問題，高峰需等待。不過，目前新版本還處于灰度測試中，并不是全量版本，可以在對話框里輸入“專家模式”，就會自動啟用新版本。當(dāng)然，將用戶自然分流至兩個入口，這本身也是一種算力調(diào)度策略，有助于實現(xiàn)限額限流、緩解峰值壓力。根據(jù)當(dāng)前測試與網(wǎng)友分析：快速模式背后可能調(diào)用了一個更輕量的V4 Lite模型；專家模式則疑似路由至更大、更強(qiáng)的模型，有猜測認(rèn)
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匯頂推出全球首個為AI Agents設(shè)計的安全芯片解決方案

隨著AI Agents 從云端走向終端，越來越多的硬件產(chǎn)品如智能音箱、車載助手、企業(yè)終端、家庭網(wǎng)關(guān)等，開始集成AI的能力，讓設(shè)備能夠理解自然語言、調(diào)用云端大模型、自主執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)。這一趨勢為產(chǎn)品帶來了巨大想象空間，同時也提出一個全新的安全命題：當(dāng)AI Agents代替用戶與云端持續(xù)通信時，設(shè)備側(cè)的身份憑證如何獲得可靠保護(hù)？針對這一挑戰(zhàn)，匯頂推出面向AI Agents場景的安全解決方案，通過全新的物理隔離設(shè)計，全面保護(hù)AI時代智能硬件的核心安全資產(chǎn)。依賴軟件的通信安
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自主智能體AI、MCP 與大語言模型有何區(qū)別？

自主人工智能（Agentic AI）是依托大語言模型（LLM）興起的最新熱點，ChatGPT、Perplexity、Copilot 等聊天機(jī)器人均由大語言模型驅(qū)動。這類聊天機(jī)器人通常接收文本提示并給出相應(yīng)回復(fù)，部分還能生成圖像甚至視頻。它們大多是可交互的獨立系統(tǒng)，但要在聊天環(huán)境之外完成實際任務(wù)，就需要依靠自主智能體 AI。自主智能體 AI：將大語言模型與現(xiàn)實世界相連總體而言，自主智能體 AI 通過多種接口與協(xié)議，把 AI 模型與外部世界連接起來（見附圖）。目前主流協(xié)議之一是模型上下文協(xié)議（MCP）。該協(xié)議
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IBM與ElevenLabs為watsonx Orchestrate新增語音 AI 功能

IBM 與 ElevenLabs 正將語音工具集成至 watsonx Orchestrate，為企業(yè)客戶提供構(gòu)建更自然的語音智能體的能力，可應(yīng)用于客服、內(nèi)部支持及其他流程密集型任務(wù)。根據(jù)官方公告，此次集成將 ElevenLabs 的文本轉(zhuǎn)語音與語音轉(zhuǎn)文本技術(shù)引入 IBM 的智能體編排平臺，支持 70 種語言，并提供超過 10000 種音色。watsonx Orchestrate 語音 AI 新增能力合作雙方表示，此次更新可讓企業(yè)智能體從純文本對話升級為語音交互，語音效果更自然、更少機(jī)械腳本感，在實際業(yè)務(wù)場
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Rebellions AI完成巨額融資，全力擴(kuò)張AI推理整機(jī)系統(tǒng)業(yè)務(wù)

盡管我們十分關(guān)注計算引擎、網(wǎng)絡(luò)芯片與存儲設(shè)備，但最終核心仍在于系統(tǒng)架構(gòu)師如何整合這些組件，將其打造成能夠?qū)崿F(xiàn)具備經(jīng)濟(jì)、社會乃至生物領(lǐng)域價值的、可落地的專用系統(tǒng)。部分系統(tǒng)架構(gòu)師傾向自主整合業(yè)內(nèi)頂尖組件，以在協(xié)同設(shè)計層面掌握一定主動權(quán)；也有部分客戶只希望采購可隨業(yè)務(wù)增長靈活擴(kuò)容的完整整機(jī)系統(tǒng)，實現(xiàn)最快部署投產(chǎn)。韓國 AI 芯片初創(chuàng)企業(yè) Rebellions AI 下一階段的擴(kuò)張核心，正是面向這類整機(jī)采購客戶。考慮到該公司立志在本土市場之外大量銷售 AI 加速芯片與完整系統(tǒng)，這一布局十分契合其戰(zhàn)略。對于那些尚未
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TI AM13E230x MCU 賦能邊緣 AI 電機(jī)控制，破解人形機(jī)器人執(zhí)行器和智能家電關(guān)鍵難題

關(guān)鍵要點AM13E230x MCU 通過在單個器件中結(jié)合使用 Arm? Cortex?-M33 CPU 和 TI TinyEngine? NPU，能夠在實時控制應(yīng)用中實現(xiàn)預(yù)測性故障檢測和自適應(yīng)控制算法。人形機(jī)器人和電器設(shè)備中的本地 AI 模型可以根據(jù)實際情況持續(xù)監(jiān)測參數(shù)并調(diào)整性能，而無需云連接或其他分立式元件。克服傳統(tǒng)設(shè)計局限，實現(xiàn)支持邊緣 AI 的電機(jī)控制在工業(yè)自動化應(yīng)用和電器設(shè)備的電機(jī)系統(tǒng)中，為幫助更大限度縮短停機(jī)時間、降低能源消耗和提高整體系統(tǒng)可靠性，對實時監(jiān)測和控制的需求變得至關(guān)重要。為實現(xiàn)可靠的
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量子、AI 與汽車電子推高芯片安全威脅

核心要點芯片架構(gòu)師面臨的首要挑戰(zhàn)：從設(shè)計之初就把后量子密碼（PQC）安全地融入真實硬件，而不只是選用已認(rèn)證算法。安全必須在早期就作為芯片核心架構(gòu)決策，尤其針對長生命周期、汽車電子與多廠商系統(tǒng)。汽車網(wǎng)絡(luò)安全需要全棧式方案：覆蓋硬件、軟件、AI 威脅、傳感器、供應(yīng)鏈與法規(guī)合規(guī)。芯片最緊迫的安全挑戰(zhàn)已不再是抽象的量子安全算法選型或后期功能追加，而是早期架構(gòu)決策：必須在面積、功耗、性能、成本與長產(chǎn)品生命周期的真實約束下完成。量子計算、AI 與汽車電子復(fù)雜度激增，讓集成電路（IC）安全威脅大幅攀升。后量子密碼成為頭
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受 AI與5G驅(qū)動，嵌入式虛擬機(jī)監(jiān)控器市場年復(fù)合增長率將達(dá) 12%

受多行業(yè)對實時、安全、可擴(kuò)展計算需求持續(xù)增長推動，嵌入式虛擬機(jī)監(jiān)控器（Embedded Hypervisor）市場正快速擴(kuò)張。Future Market Insights 最新市場分析顯示，該領(lǐng)域規(guī)模預(yù)計將從 2025 年的252.5 億美元增至 2035 年的895.6 億美元。對 eeNews Europe 讀者而言，這一趨勢凸顯了軟件定義系統(tǒng)背后的關(guān)鍵使能技術(shù)，尤其在汽車、工業(yè)與電信領(lǐng)域，也標(biāo)志著嵌入式與邊緣計算生態(tài)的投資與創(chuàng)新正加速推進(jìn)。虛擬機(jī)監(jiān)控器成為嵌入式系統(tǒng)核心嵌入式虛擬機(jī)監(jiān)控器正從小眾方
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聚焦AI +特種行業(yè)：邊緣智算與具身智能創(chuàng)新論壇落地深圳CITE2026

當(dāng)前，具身智能與邊緣智算正成為驅(qū)動新質(zhì)生產(chǎn)力、賦能特種行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵驅(qū)動力，為裝備現(xiàn)代化、作業(yè)智能化、產(chǎn)業(yè)自主可控提供關(guān)鍵支撐。為響應(yīng)國家人工智能發(fā)展戰(zhàn)略，助力深圳打造人工智能先鋒城市，推動前沿技術(shù)與高可靠、強(qiáng)實時特種場景深度融合，一場聚焦AI邊緣智算與具身智能創(chuàng)新應(yīng)用的高端閉門論壇即將重磅登場。作為第十四屆中國電子信息博覽會（CITE2026）同期核心活動之一，AI邊緣智算（具身智能）賦能特種行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新論壇將于2026年4月9日下午在深圳會展中心（福田）舉辦，旨在搭建高水準(zhǔn)的行業(yè)交流平臺，促進(jìn)前
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TE Connectivity調(diào)研：AI步入成熟期，投資回報率成為首要目標(biāo)

中國上海，2026年4月2日——連接和傳感領(lǐng)域的全球行業(yè)技術(shù)企業(yè)TE Connectivity（以下簡稱“TE”）最新發(fā)布的全球調(diào)研報告《行業(yè)技術(shù)指數(shù)》顯示，行業(yè)技術(shù)企業(yè)的人工智能（AI）采用率已突破80%。調(diào)研數(shù)據(jù)表明，隨著AI工具深度融入企業(yè)運營，企業(yè)正要求AI投資帶來回報。 TE已連續(xù)四年發(fā)布《行業(yè)技術(shù)指數(shù)》，旨在探究工程師與企業(yè)管理者眼中驅(qū)動企業(yè)創(chuàng)新的因素。調(diào)研開展以來，受訪企業(yè)首次將財務(wù)回報置于產(chǎn)品創(chuàng)新之上。43%的管理者表示其首要目標(biāo)是增加企業(yè)利潤，較去年提升了17個百分點；而將產(chǎn)品
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當(dāng)6 TOPS不再是極限：米爾RK3576 + Hailo-8，讓高幀率攝像頭真正“實時”

在邊緣計算領(lǐng)域，算力與實時性之間的博弈從未停止。近期基于米爾MYD-LR3576 開發(fā)板+ PCIe M.2 接口 Hailo-8 算力卡進(jìn)行了一系列深度測試，一組實測數(shù)據(jù)，或許能幫你重新審視邊緣 AI 的“性能天花板”。圖：米爾基于RK3576開發(fā)板一、RK3576 的算力極限在哪里？RK3576 內(nèi)置 NPU 由 2 核組成，具備 6 TOPS 算力，在常規(guī)輕量級模型推理中表現(xiàn)不俗。但在實際項目中，我們通過多路并發(fā)測試發(fā)現(xiàn)，當(dāng) 4 路 YOLOv5 模型同
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再決勝負(fù)？中國AI人才正在改寫全球版圖

《經(jīng)濟(jì)學(xué)人（The Economist）》近日發(fā)表題為“中國正贏得人工智能人才競賽（China is winning the AI talent race”的文章。指出，過去十年，盡管美國在AI人才爭奪戰(zhàn)上保持領(lǐng)先，但在關(guān)鍵的AI“頂尖人才”維度上，中國正迅速超越美國。去年底，英偉達(dá)掌門人黃仁勛在一場關(guān)于人工智能的問答活動中，問了自己一個問題：“美國有沒有可能在人工智能上落后于我們國家？”他的回答也很直接：“絕對有可能。”這似乎有些令人驚訝，因為過去十年大部分時間里，美國在AI競賽中一直處于相對領(lǐng)先的位置
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“HBM 之父” 預(yù)言：HBF崛起推動AI邁向內(nèi)存中心化，GPU核心地位將重塑

在各大存儲巨頭競相押注 HBF（高帶寬閃存）等后 HBM 時代技術(shù)之際，被公認(rèn)為 **“HBM 之父”的韓國科學(xué)技術(shù)院（KAIST）教授金正浩（Joungho Kim）** 拋出重磅判斷：當(dāng)前由英偉達(dá)主導(dǎo)的GPU 中心化 AI 架構(gòu)，終將轉(zhuǎn)向內(nèi)存中心化架構(gòu)。隨著 AI 從生成式模型向智能體模型演進(jìn)，內(nèi)存瓶頸正成為關(guān)鍵制約。金正浩在接受《Aju News》采訪時將這一轉(zhuǎn)變稱為 **“上下文工程”的興起 —— 海量文檔、視頻及多模態(tài)數(shù)據(jù)需被并行處理。他強(qiáng)調(diào)，要跟上這一趨勢，內(nèi)存帶寬與容量必須提升最高 1000
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