我在Oracle后台看见了生成式ai服务 支持api调用，最新支持grok-4.3，赠金作用出现了？ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
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Google近日宣布，将面向运行 Android（Go 版）的入门级智能手机推出名为 Gemini Go 的生成式 AI 助手服务，为低存储、低内存和低算力设备带来更完整的智能体验。Android（Go 版）专为低端设备打造，自 Android 13（Go 版）起，官方已要求此类设备至少配备 2GB 运行内存，Google此次明确表示，只有搭载至少 2GB RAM 的 Android（Go 版）手机才有资格使用 Gemini Go。 Google将 Gemini Go 描述为“面向低存储设备的精简版 Gemini，旨在帮助用户保持联络并提升办事效率”，本质上是对 Gemini 大模型能力的一种轻量化适配。在功能层面，Gemini Go 将取代此前的 Google Assistant Go，成为 Android（Go 版）设备上的默认智能助理入口，并通过 Google 搜索应用提供服务。 在交互方式上，用户可通过长按 Home 键，或在部分机型上长按电源键唤出 Gemini Go，与之开启对话。在具体功能方面，Gemini Go 支持代为拨打电话、发送短信、查询前往指定地点的驾车时间、搜索附近餐厅和电动车充电站、设定闹钟、创建日历事件、播放多媒体内容等常见场景任务。同时，用户还可以上传文档、照片以及其他文件，为对话提供更多上下文信息，使 Gemini Go 能进行更贴合需求的应答与处理。 按照Google的节奏，Gemini Go 将采取分阶段推送的方式逐步向符合条件的 Android（Go 版）设备开放。考虑到Google一贯“缓慢”而谨慎的分批更新策略，即便设备已经满足 2GB RAM 等要求，用户实际收到 Gemini Go 推送仍可能需要等待数周时间。 查看评论
IT之家 6 月 4 日消息，长安汽车今日宣布，其全栈自研的长安天枢大模型已正式通过国家网信办“生成式人工智能服务”备案审批， 成为重庆首家通过国家级备案的车企 ，标志着长安科技自主研发的“天枢大模型”作为独立训练、运营的生成式 AI 大模型服务或产品可面向公众提供服务。 根据长安汽车官方介绍，长安天枢大模型以语音、语言、视觉多模等模态数据为特征，具备感知、理解、推理、生成等技术能力，后续将作为基座模型支撑天枢智能化产品研发体系。 ▲ 长安天枢大模型运行效果展示 据IT之家此前报道，去年 9 月，在长安汽车发布会中，长安还正式公布了自主研发的端到端交互式领航辅助 ——“天枢智能驾驶辅助”。值得一提的是，长安汽车获得全国首块 L3 级自动驾驶专用正式号牌。
IT之家 6 月 4 日消息，香港生成式人工智能研发中心（HKGAI）6 月 3 日举行“HKGAI V3 大模型发布暨生态合作大会”， 正式发布最新版本的本地大模型 HKGAI V3，并推出香港首个生产力级超级智能体 ，助力香港人工智能发展。 香港生成式人工智能研发中心由香港特区政府重点创科项目“InnoHK 创新香港研发平台”资助。去年 2 月，研发中心正式发布 HKGAI V1 大模型， 这是香港首个人工智能大模型 。 作为香港 AI 研发的核心引擎，HKGAI V3 进一步强化对香港语境、行业场景及实际应用需求的支持，在运行效率及 Agent 持续执行能力方面均录得显著提升， 包括实现了超 10 倍的 Token 压缩效率提升 ，以及近百倍的 Agent 无干预运行时长增长。 香港首个生产力级超级智能体同日发布 。通过将香港本地知识深度内化到模型之中，HKGAI V3 的 Agent Workshop 成为香港首个生产力级超级智能体的核心载体，在测试中可单次无干预稳定运行长达 28 小时，从容完成复杂任务。 此外，该智能体针对香港本地使用习惯进行了优化，无论是理解同一句话，还是表达同一个意思， V3 的输出都更贴近香港本地的语境与习惯 。 凭借本地大模型经验及多语种训练优势，HKGAI 与香港浪潮云，以及中国移动国际、中国联通国际以及中国电信国际三大电信运营商合作，将模型、智能体等 AI 能力向海外开放多样化推理算力和智能服务。 IT之家注意到，本次活动还发布了 HKGAI 政商一体机 ，是由 HKGAI 联合鼎桥、联想 LPS（Lenovo PCCW Solutions）共同打造，是面向政企的企业级 AI 私有化部署一体机方案。其硬件形态支持机架式服务器、塔式工作站及屏幕一体式终端，内置 HKGAI V3 大模型，实现本地推理、数据不出站，全面符合香港隐私合规要求，可广泛应用于政务、金融、医疗、企业内网等高安全需求场景。
IT之家 6 月 3 日消息，谷歌官方当地时间 6 月 3 日发布博文宣布，开始测试一项新的控制功能， 让网站所有者可以管理其链接和内容在生成式 AI 搜索功能中的呈现方式 。 谷歌官方与英国竞争与市场管理局（CMA）等监管机构进行沟通，正开始向英国的一部分网站所有者推出这些功能，以便在向全球网站所有者推广之前进行彻底测试。 谷歌将在 Search Console 工具中引入一项新的退出（opt-out）切换开关， 网站所有者可以决定是否让其站点出现在谷歌的生成式 AI 搜索功能 （如 AI Overviews、AI Mode 或 Discover 中的 AI Overviews） 中 ，以及是否被用于帮助回复相关内容。 IT之家注意到，谷歌今日重申，AI Overviews 目前的月活跃用户数已超过 25 亿，而 AI Mode 的月用户数也已超过 10 亿。谷歌还在增加 AI 结果中出现的链接数量。 谷歌表示，网站选择该退出功能不会影响其在常规搜索中的呈现。具体而言，该项控制功能不会被用作排名信号。 另据 9To5Google 报道， 此设置仅适用于上述谷歌搜索产品，Gemini 应用被排除在外 。
IT之家 6 月 2 日消息，科技媒体 The Decoder 昨日（6 月 1 日）发布博文，报道称图灵奖得主理查德 · 萨顿（Richard Sutton） 认为普通生成式 AI 缺少自我评估与持续筛选能力，难以完成真正科学发现。 IT之家注：萨顿是美国计算机科学家，强化学习领域主要奠基人，现任阿尔伯塔大学计算机科学教授、北京大学图灵导师、前 DeepMind 研究科学家，2025 年 3 月与安德鲁 · 巴托共同获 2024 年图灵奖。 图源：WikiMedia 萨顿指出普通生成式 AI 并不具备真正科学发现所需的关键能力。大语言模型、图像模型和视频模型能从海量样本中学习，并生成相似内容，但好结果通常来自训练材料本身。 当模型输出真正新颖内容时，它往往已经超出原有材料。面对事实问题，这类新颖内容常被称为幻觉。萨顿用研究者笑话概括现状： 好的部分不新，新颖的部分不好。 萨顿并未否认生成式 AI 的实用价值。它可用于摘要、研究辅助、助手和娱乐。若目标只是更快、更便宜、更小、更可定制地模仿原对象， 生成式 AI 仍能带来明确价值。 萨顿认为，科学发现不能停在模仿。真正发现包含变异、评估、选择性保留 3 步。系统需要提出不同选项，测试它们，再保留有效方法。这也是进化、科学方法、规划、搜索和强化学习中的共同原则。 普通生成式 AI 最缺的是评估。 语言和图像模型能生成许多变体，但没有测试环节，就无法筛出更好方案。人类选择图片、棋局胜率、形式化证明、程序测试和模拟奖励，都可成为有效反馈。 萨顿列举 AlphaGo（阿尔法围棋）、AlphaZero、AlphaFold、AlphaProof、Claude Code 和 GT-Sophy 等案例。这些系统都有超出文本或图像生成的评估闭环，因此能追踪更优解，而不只是产出候选答案。 他还批评 AI 行业过度押注更大的语言模型，他更看重能长期与环境互动、从经验中学习、构建世界模型并规划策略的 AI 智能体。
IT之家 5 月 31 日消息，《使命召唤：现代战争 4》即将发售，这部新作意义非凡，标志着该系列开启次世代主机平台全面适配。 IT之家注意到，《使命召唤：现代战争 4》还将登陆任天堂 Switch 2 平台。随着 Infinity Ward 接连放出新消息，目前这款游戏的口碑相当不错。不过该游戏的 Steam 商店页面证实，本作将再度使用生成式 AI 制作内容。 前作《黑色行动 7》曾因大量使用 AI 生成美术素材饱受诟病，不少玩家直言游戏内的相关资源是“AI 劣质作品”。 而《使命召唤：现代战争 4》在 Steam 平台上，也标注了和前作完全一致的 AI 内容使用声明。声明中提到，Infinity Ward 与动视将借助生成式 AI 工具制作部分游戏内素材，但除此之外并未披露更多细节。 熟悉《使命召唤》系列的玩家其实早已心里有数。结合该系列过往情况，Steam 页面标注这项声明，大概率意味着游戏中的名片、各类美术插画等内容都会采用 AI 制作。 去年相关做法遭到大量玩家抵制，如今系列再度启用生成式 AI 内容，不少粉丝难免感到失望。但在游戏行业里，这么做的并不只有动视及其开发团队。 有消息称，如今几乎所有主流游戏工作室都在使用生成式 AI。眼下最大的疑问是：本作的 AI 制作素材，是否会像去年《黑色行动 7》里那样显得粗糙违和。 除此之外，《现代战争 4》整体收获了大量正面评价，主要原因是 Infinity Ward 听取了玩家意见，对游戏的人物移动机制、多人对战地图设计等内容进行了优化调整。
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地址： https://geo.wiki/ GEO Wiki 是一个面向 AI 搜索时代的免费百科全书，专门收录与生成式引擎优化（ Generative Engine Optimization, GEO ）相关的概念、方法、平台与研究。 它要解决的问题很具体：当读者越来越习惯在 ChatGPT 、Perplexity 、Google AI Overviews 、Gemini 这类生成式入口里直接拿答案，原本围绕"排序链 接"建立起来的 SEO 知识体系正在失去解释力。GEO Wiki 把这门新学科的术语、流程、引擎差异、最新论文整理成可引用、可核查的条目，让从业者在客户方案里能直接引用，让工程师在阅读时不会觉得被稀释。 站点分为五个模块： Wiki ：GEO 概念、引擎爬虫、SEO/AEO/LLMO/GEO 对比等定义性条目。 Playbooks ：可复用的操作手册，覆盖审计、引用追踪、品牌提及监测等日常动作。 Research ：原创论文与一份精选的参考文献库，聚焦 AI 搜索行为、评测与治理。 Platforms ：每一家主流中西方 AI 搜索引擎的深度档案，含爬虫 UA 、排序信号、访问策略。 Learn ：把上述四类内容串成学习路径，按从入门到落地的顺序导览。 所有条目同时提供英文与简体中文两个版本。 2. 我为什么要做这个 第一，中文圈缺一份可信的 GEO 参考。 市面上要么是各家 SaaS 写的产品向软文，要么是英文资料的机器翻译，几乎没有把"什么是 GEO 、它与 SEO 的真正分野在哪、各家引擎到底如何爬取与引用"讲清楚的中立来源。从业者在跟客户解释时，常常没有一条可以贴出去的链接。 第二，AI 搜索的规则正在被重新写。 爬虫、引用机制、品牌提及权重这些底层信号变化得很快，传统 SEO 资料的更新节奏跟不上，原始论文又散落在 arXiv 、各厂博客、各家工程文档里。需要有人把它们一篇篇读完、对齐、注上出处。 3. 特点 引用级的内容标准 每一个非显而易见的论断都必须挂一条一手来源（论文、厂商文档、首方数据）。 sources 字段是内容 schema 的强制部分，没有出处的条目无法发布。 自创术语被诚实标注 凡是站点自己提出、行业尚未通用的说法（如 Answer Loop ），条目顶部会有一段"关于这个词"的说明，事实卡里会写明"是否行业通用术语：否"，并锚定 到它所依赖的既有概念。读者一眼能分辨这是行业共识还是站点观点。 模块之间彼此打通 定义条目可以直接跳到对应的 Playbook ，Playbook 又会引用 Research 里的论文与 Platforms 里的引擎档案，Learn 再把这些串成可执行的学习路线。读者从任一入口进入，都能顺着链接走完一个完整闭环。 为 AI 与人同时设计 结构化数据、清晰的标题层级、稳定的 URL 、显式的 TL;DR 、CC BY 4.0 协议，让生成式引擎可以低成本地理解与引用本站，也让人类读者在前 10 秒就能拿到要点。 4. 适合谁 主要面向三类读者 SEO 与市场从业者 ：正在从传统 SEO 过渡到 GEO ，需要可以在客户方案、内部周报、汇报材料里直接引用的定义与方法。建议从 Wiki 里的 SEO vs GEO 、 生成式引擎 、 引用追踪 等基础条目入手，再到 Playbooks 找对应的执行手册。 AI 与搜索方向的工程师、研究者 ：关心一手定义、原始论文、可复现的评测方法。建议直接进入 Research 与 Platforms 模块，逐一查看各引擎的爬虫 UA 、排序信号、首方文档链接。 品牌、产品与业务决策者 ：需要快速判断"这件事是否值得投入、投入多少"。建议从 Learn 的入门路径开始，配合 About 与 Topic 索引建立全局认知。
IT之家 5 月 26 日消息，联发科技 (Mediatek) 今日宣布与元太科技 (E Ink) 合作，整合双方分别在 SoC 和彩色电子纸方面的技术资产， 打造面向生成式 AI 时代的彩色电子纸阅读器解决方案 ，瞄准智能阅读与数字学习需求。 IT之家了解到，联发科的最新 GenAI 电子阅读器芯片 MT8115 与 MT8126 内置 AI 算力达 7.4 TOPS 的 NPU ，支持多人语音识别、语音转录、会议摘要、多语言翻译等端侧 AI 应用。 在显示技术方面，联发科的 SoC 支持 Oxide TFT 七级高压驱动技术，兼容 13.3" 300PPI 电子纸面板，当搭配 EInk Gallery 时可实现 7-bit 色彩深度，而与 E Ink Kaleido 配对时能支持局部快速刷新与动态低残影算法。
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