突发!美政府批准英伟达对华出售H200芯片;梁文锋入选Nature全球年度十大科学人物;智谱开源AutoGLM | 极客头条

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整理 | 郑丽媛

出品 | 优快云(ID:优快云news)

一分钟速览新闻点!

  • 罗永浩透露国内手机巨头请他做高管:谈了不止一年,最终没去

  • 抖音副总裁李亮:AI 手机助手本质是机主授权,与入侵、黑客、隐私无关

  • DeepSeek 梁文锋入选 Nature「2025 年度十大科学人物」

  • 张予彤出任月之暗面总裁,负责公司整体战略与商业化

  • 前字节公关总监杨继斌朋友圈宣布:离开字节跳动,加入理想汽车

  • 英伟达获准对华出售 H200 芯片,需向美政府缴纳 25% 分成

  • 离职传闻刷屏!苹果芯片主管回应:“近期”不会离职

  • IBM 将以 110 亿美元收购数据流先驱 Confluent

  • 首款搭载 Gemini 的 AI 眼镜!谷歌携手中国企业 XREAL,计划明年推出

  • Meta 收购 AI 可穿戴初创公司 Limitless

  • OpenAI 调查:员工日均省时近 1 小时,企业采纳加速

  • 微软发布轻量级实时 TTS 模型 VibeVoice-Realtime-0.5B

  • 腾讯发布混元 2.0 大模型,总参数量 4060 亿支持 256K 上下文

  • “会操作手机的 AI”,智谱开源 AI Agent 模型 AutoGLM

  • 京东云 JoyBuilder 升级,具身智能模型训练效率提升 3.5 倍

国内要闻

罗永浩透露国内手机巨头请他做高管:谈了不止一年,最终没去

12 月 8 日,罗永浩透露:“现在中国手机巨头,至少有一家是很希望我去做高管合伙人、帮他做手机的,跟我谈了不止一年,但是最终没去。”罗永浩认为,那个老板对产品的想法和自己对产品的想法不一致。“自己去了之后归根结底要他说了算,就觉得这个产品有可能做不出来。”

罗永浩还坦言,只要看到科技产业的变革他都高兴。因为乔布斯去世以后,好像说不出几家创新的公司了,连乔布斯的公司也不创新了。他表示:“谁能把AI手机尽快做出来造福人类,自己都高兴。甚至是烧自己的钱,都愿意打版一个全世界最好的AI手机,然后让他们抄自己,自己倒闭,自己都愿意。”(快科技)

抖音副总裁李亮:AI 手机助手本质是机主授权,与入侵、黑客、隐私无关

12 月 9 日消息,“豆包手机”因为深度内嵌系统,在用户同意后,可以自动进行各种操作,比如直接下单外卖等等。因权限过高带来一些隐患,很多主流 App 开始禁用“豆包手机”,比如微信、银行 App、阿里系 App 都已经禁止登录,最新测试是美团也已经封禁。对此,抖音副总裁李亮发文表示,AI 手机助手本质上是“机主”授权“助手”完成了这一切,与什么所谓入侵、黑客、隐私都没有关系。

DeepSeek 梁文锋入选 Nature「2025 年度十大科学人物」

12月9日消息,Nature杂志公布“年度十大科学人物”榜单,DeepSeek创始人梁文锋入选。榜单上,梁文锋与一位深海探索科学家杜梦然并列。

今年1月,DeepSeek突然发布了DeepSeek-R1,一个“强大且低成本”的大型语言模型。Nature在专题报道中写道,这一发布“震惊(shocked)了人工智能领域”,并直言,“这立即表明,美国在人工智能领域的领先地位,并没有许多专家想象的那么高”。

张予彤出任月之暗面总裁,负责公司整体战略与商业化

近日,AI公司月之暗面(Moonshot AI)迎来高层人事的明确信号。公司重要人物张予彤以“月之暗面Kimi总裁”的新身份公开亮相,出席清华大学的一场交流。据悉,张予彤将全面负责月之暗面的整体战略规划与商业化落地,主导公司融资事务,并深度参与新产品开发。

据了解,张予彤拥有清华大学电子工程学士学位及斯坦福大学管理工程硕士学位。2011年加入金沙江创投,专注于科技领域早期投资,于2020年升任该机构主管合伙人,2024年4月离职。(凤凰网科技)

前字节公关总监杨继斌朋友圈宣布:离开字节跳动,加入理想汽车

12月8日消息,前字节公关总监杨继斌在朋友圈宣布,离开移动互联网公司字节跳动,跨圈加入理想汽车。他在朋友圈写道:各位师友,我已离开字节、并于本月加入了理想汽车。(想起屡有谬赞我是一个理想主义者)。过往值得道声感谢的人,此处就省略感谢啦;未来会继续叨扰和麻烦到的师友,拜托大家继续支持。

尽管杨继斌并未透露在理想汽车的具体职位,但外界猜测他有可能担任公关一号位。杨继斌在网络上的个人公开资料颇为稀少,不过他在字节跳动深耕多年,有着丰富的行业经验。此前,他深度参与了字节跳动与腾讯之间备受瞩目的“头腾大战”。回顾其在字节跳动的职业历程,杨继斌曾先后担任高级总监、公关总监等重要职务。到了2025年初,他从字节跳动公关部转任顾问角色,直至此次离开字节。(快科技)

国际要闻

英伟达获准对华出售 H200 芯片,需向美政府缴纳 25% 分成

12 月 9 日消息,美国总统特朗普在他自己创办的社交网站 Truth Social 上宣布,已批准英伟达向中国出口其 H200 AI 芯片,不过这一批准附带条件,即美国政府要从销售额中抽取 25% 的分成,且销售对象仅限于“获准客户”。他说,美国商务部正在敲定协议细节,同样的方式将适用于其他AI芯片公司,如 AMD 和英特尔。

针对此事件,英伟达也做出了官方回应。英伟达发言人就这一进展向 TechCrunch 表示:“我们十分赞赏这一决定,该决定使得美国芯片行业能够参与市场竞争,进而为美国的高薪工作岗位和制造业提供有力支持。政府允许英伟达向经过商务部审查的商业客户提供 H200 芯片,这是一个兼顾各方利益的周全举措,对美国的发展非常有利。”(观察者网)

离职传闻刷屏!苹果芯片主管回应:“近期”不会离职

近日,苹果公司负责芯片部门的高级副总裁乔尼·斯鲁吉(Johny Srouji) 通过内部备忘录向其员工确认,他将继续留在苹果,否认了外界关于他离职的猜测。

斯鲁吉在备忘录中强调,他为他的团队在显示屏、摄像头、传感器、芯片、电池等广泛技术上的成就感到自豪,这些技术为苹果产品提供了支持。他明确表示“我热爱我的团队,我热爱我在苹果的工作,我不打算在不久的将来离开”。(格隆汇)

IBM 将以 110 亿美元收购数据流先驱 Confluent

据《金融时报》报道,IBM宣布将以110亿美元收购数据基础设施公司Confluent,以增强其云计算产品组合,把握人工智能驱动下的市场需求机遇。根据协议,IBM将以每股31美元的价格收购Confluent,较其近期收盘价溢价约50%。交易预计以现金完成,并于2026年年中交割。

此次收购延续了IBM在CEO Arvind Krishna领导下的积极并购战略。2024年4月,IBM曾以64亿美元收购云计算软件公司HashiCorp。Confluent总部位于加州山景城,专注于管理实时数据流的技术,其产品可处理从金融交易到网络交互在内的海量数据,为AI模型训练与运行提供关键数据支持。

首款搭载 Gemini 的 AI 眼镜!谷歌携手中国企业 XREAL,计划明年推出

12 月 9 日消息,科技媒体 Android Authority 发布博文,报道称在“The Android Show”活动中,谷歌深入披露了 Android XR 平台的硬件阵容,其中 XREAL 的“Project Aura”作为首款有线智能眼镜备受瞩目。据博文介绍,不同于传统的一体式 VR 头显,Project Aura 采用了分体式设计理念。该设备通过线缆连接一个可放入口袋或夹在腰间的“计算盒(Computing Puck)”,将电池与核心计算组件从眼镜本体移出,这种设计大幅降低了佩戴重量,显著提升了用户长时间使用的舒适度。

在显示效果方面,Project Aura 并未追求全封闭的 VR 沉浸感,而是采用了光学透视(Optical See-Through)技术。该技术能在用户观察真实物理世界的同时叠加数字内容,提供 70 度的视场角(FOV)。(IT 之家)

Meta 收购 AI 可穿戴初创公司 Limitless

12月8日,据 channelnews 霸道,Meta 近日宣布收购 AI 可穿戴设备公司 Limitless,后者以其支持语音交互的智能吊坠闻名,投资者包括 Andreessen Horowitz 及 OpenAI CEO Sam Altman。

Limitless 设备可实时录音、转录并支持语音搜索,主打提升用户专注力与记忆力。其团队将加入 Meta,助力开发下一代 AI 硬件。此前,Meta 已任命前 Apple 设计师 Alan Dye 领导 Reality Labs 新设的设计部门,并将部分元宇宙资源转向AI可穿戴领域。交易财务细节未披露,Limitless 2023 年估值达 3.67 亿美元。(品玩)

OpenAI 调查:员工日均省时近 1 小时,企业采纳加速

最近,OpenAI最新一项大规模调查显示,其人工智能产品正帮助员工在专业任务中平均每天节省40至60分钟。这项覆盖100家公司、9000名员工的调研发现,在数据科学、工程、通信等行业,以及会计等特定岗位,AI带来的效率提升尤为显著。四分之三的受访者表示,使用AI提高了其工作产出的速度或质量。OpenAI首席运营官Brad Lightcap指出,企业对AI的采用“正在加速,速度基本与消费端相当,某些领域甚至更快”。OpenAI首席经济学家Ronnie Chatterji表示,“现在有四分之三的人说‘我能做以前做不到的事’,这一点在关于AI与工作的讨论中常常被忽视。”(格隆汇)

程序员专区

微软发布轻量级实时 TTS 模型 VibeVoice-Realtime-0.5B

微软近日推出VibeVoice-Realtime-0.5B,一款面向实时文本转语音(TTS)应用的轻量级模型。该模型支持流式文本输入与长语音输出,首音延迟约300毫秒,适用于代理对话、实时数据播报等场景。

VibeVoice-Realtime采用交错窗口设计,在编码新文本块的同时持续生成声学特征,实现低延迟响应。模型基于声学标记器,运行速率为7.5赫兹,在LibriSpeech测试集上零样本字错误率(WER)达2.00%。推荐与对话大语言模型(LLM)协同部署,支持固定8k上下文及约10分钟音频输出,满足典型交互式语音需求。

腾讯发布混元 2.0 大模型,总参数量 4060 亿支持 256K 上下文

据腾讯混元官方消息,腾讯近期正式发布混元大模型最新版本——Tencent HY 2.0 Think 与 Tencent HY 2.0 Instruct。新模型采用混合专家架构,支持256K上下文长度,在推理能力与效率方面达到国内顶尖水平。

HY 2.0 在数学、科学、代码等复杂推理场景的综合表现稳居国内第一梯队。通过引入精细的长度惩罚策略,模型在保证准确率的同时显著降低了计算消耗。基于强化学习策略优化,其在文本创作、指令遵循等实用场景中输出质感显著增强,有效减少了“AI味”。

HY 2.0 Think 专注于深度思考与复杂任务处理,适合长文本与多轮对话;HY 2.0 Instruct 则侧重于快速响应,适用于需要简洁反馈的场景。目前,模型已上线腾讯混元官网、元宝及 ima 等应用,并通过腾讯云开放 API 接口。(品玩)

“会操作手机的 AI”,智谱开源 AI Agent 模型 AutoGLM

12月9日上午,智谱宣布开源其核心AI Agent模型AutoGLM。该模型是一个具备“Phone Use”(手机操作)能力的AI Agent,能够稳定完成外卖点单、机票预订等长达数十步的复杂操作流程。

此次开源意味着硬件厂商、手机厂商和开发者均可基于AutoGLM,在自己的设备或系统中复现一个能“看懂”屏幕、并模拟真人进行点击、输入、滑动的AI助手。目前,AutoGLM已支持微信、淘宝、抖音、美团等超过50个高频中文应用的核心场景,其自动化操作能力与此前引发热议的“豆包手机”演示相似。

京东云 JoyBuilder 升级,具身智能模型训练效率提升 3.5 倍

近日,京东云JoyBuilder模型开发平台迎来全新升级,成功支撑业界顶尖模型GR00T N1.5的千卡训练,成为行业首家支持具身智能千卡级LeRobot开源训练框架的AI开发平台,且训练效率较开源社区版本提升3.5倍。基于软硬件深度调优和算法层面的突破,大幅提升了模型训练效率与稳定性,1亿+数据的千卡训练时间从15小时缩短至22分钟,加速具身智能迈向规模化落地。(新浪科技)

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崩溃!程序员让AI IDE清缓存却遭清空D盘,质问得到扎心回应:抱歉,操作时还跳过回收站永久删了数据

【活动分享】2025 年是 C++ 正式发布以来的 40 周年,也是全球 C++ 及系统软件技术大会举办 20 周年。这一次,C++ 之父 Bjarne Stroustrup 将再次亲临「2025 全球 C++及系统软件技术大会」现场,与全球顶尖的系统软件工程师、编译器专家、AI 基础设施研究者同台对话。

本次大会共设立现代 C++ 最佳实践、架构与设计演化、软件质量建设、安全与可靠、研发效能、大模型驱动的软件开发、AI 算力与优化、异构计算、高性能与低时延、并发与并行、系统级软件、嵌入式系统十二大主题,共同构建了一个全面而立体的知识体系,确保每一位参会者——无论是语言爱好者、系统架构师、性能优化工程师,还是技术管理者——都能在这里找到自己的坐标,收获深刻的洞见与启发。详情参考官网:https://cpp-summit.org/

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### NVIDIA H200 产品规格和用途 NVIDIA H200 Tensor Core GPU 是一款专为生成式人工智能(AI)和高性能计算(HPC)设计的创新性硬件解决方案,基于 NVIDIA Hopper™ 架构构建。该产品的关键特性包括其显著提升的内存容量与带宽,以及针对大型语言模型(LLMs)推理任务优化的性能。 #### 产品规格 - **内存与带宽**:NVIDIA H200 配备了141GB的HBM3e内存,能够提供高达4.8TB/s的内存带宽[^4]。这几乎是前代产品NVIDIA H100 Tensor Core GPU内存容量的两倍,并且内存带宽增加了1.4倍。 - **性能提升**:对于LLM推理任务,例如Llama2 70B模型,NVIDIA H200 的推理性能达到了H100的两倍。 - **HPC应用性能**:在某些HPC应用场景中,比如科学仿真,NVIDIA H200 相比于H100可以实现最高110倍的性能提升。 - **能效与成本**:通过优化总拥有成本(TCO),NVIDIA H200 在相同功耗下提供了更高效的计算能力,从而降低了大规模部署的成本。 - **企业支持**:NVIDIA H200 NVL版本支持多GPU互联,提供灵活配置选项并带来1.7倍的LLM推理加速效果;此外,它还搭配了NVIDIA AI Enterprise软件生态系统,以简化企业的AI开发与部署流程。 - **技术规格**:NVIDIA H200 提供了更高的算力,FP8精度下的计算能力达到4 petaFLOPS,并且采用了优化后的内存架构,适用于AI工厂、超算中心及企业级服务器环境[^4]。 #### 用途 - **生成式AI**:NVIDIA H200 更大更快的内存使其非常适合处理生成式AI工作负载,如自然语言处理中的各种任务。 - **大型语言模型(LLMs)**:由于其卓越的内存带宽和容量,NVIDIA H200 能够显著加速LLMs的训练和推理过程。 - **高性能计算(HPC)**:NVIDIA H200 在HPC领域也有广泛应用,特别是在需要大量数据处理能力和高能效比的科学计算场景中。 - **企业级应用**:借助NVIDIA AI Enterprise软件生态的支持,企业能够更加便捷地进行AI项目的开发与部署,适用于数据中心等复杂的企业IT环境中。 ```markdown ### 示例代码片段 - 使用NVIDIA H200进行深度学习训练的基本设置 ```python import torch from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast # 检查是否有可用的CUDA设备 device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" # 初始化梯度缩放器用于混合精度训练 scaler = GradScaler() # 定义一个简单的神经网络模型 class SimpleModel(torch.nn.Module): def __init__(self): super(SimpleModel, self).__init__() self.linear = torch.nn.Linear(10, 1) def forward(self, x): return self.linear(x) model = SimpleModel().to(device) optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001) # 假设我们有一个数据加载器 data_loader = ... for data, target in data_loader: data, target = data.to(device), target.to(device) # 使用自动混合精度来加速训练 with autocast(): output = model(data) loss = torch.nn.functional.mse_loss(output, target) # 反向传播 scaler.scale(loss).backward() scaler.step(optimizer) scaler.update() optimizer.zero_grad() ``` 请注意,上述代码是一个基本示例,实际使用时需要根据具体的硬件配置和需求进行调整。此外,为了充分利用NVIDIA H200的优势,可能还需要对模型结构、批处理大小以及其他超参数进行适当的调优。
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