

> AI 训练数据的“近亲繁殖”风险正在显现。马斯克旗下的 Grokipedia 内容被发现悄然出现在竞争对手 ChatGPT 的回答中，这种跨平台的信息渗透不仅暴露了大模型数据抓取的无差别性，更引发了对错误信息通过 AI 循环放大的深度担忧。

## 竞争对手的数据回流

由埃隆·马斯克旗下 xAI 开发的 AI 百科全书——Grokipedia，其生成的内容正逐渐出现在 OpenAI 的 ChatGPT 答案中。这一现象极具讽刺意味：旨在对抗所谓的“政治偏见”而建立的 Grokipedia，如今却成为了它试图取代的主流模型的一部分语料来源。

据《卫报》报道，最新的 GPT-5.2 模型在回答多项不同问题时，曾先后九次引用了 Grokipedia 的词条。这种“数据逃逸”现象揭示了当前大模型训练机制的一个尴尬现实：只要是公开互联网上的数据，无论其来源是竞争对手还是争议平台，都有可能被吸纳进模型的知识库中。

![Google_AI_Studio_2026-01-26T03_05_56.550Z.png](https://static.downly.cn/images/538b369b5d5fbd018a9b1f750c6a7ac1.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 偏见与误导的病毒式传播

Grokipedia 自去年 10 月推出以来便争议不断。虽然其初衷是挑战维基百科的立场，但研究人员指出，该平台不仅大量复制维基百科的内容，还在涉及社会议题、历史解释及跨性别等敏感话题时，输出了大量带有极强主观色彩甚至被证实为误导性的观点。

值得注意的是，ChatGPT 似乎具备一定的筛选机制。在处理历史重大事件或流行病学等高风险话题时，它倾向于避开 Grokipedia；但在一些较为冷门或边缘的领域，它却引用了该平台上已被事实核查机构证伪的信息。这表明，现有的 AI 防护栏在面对海量且复杂的网络语料时，依然存在漏洞。

## 自我循环的隐忧

针对这一现象，OpenAI 发言人回应称，其模型旨在从广泛的公开渠道获取信息。由于 Grokipedia 的内容已公开传播，被抓取似乎成定局。

然而，业内的担忧在于 AI 生成内容的“自我循环”。当一个 AI 模型生成的（可能包含错误的）内容被发布到网上，随后又被另一个 AI 模型抓取并学习，虚假信息可能会在这一过程中被不断洗白和放大，最终形成一个难以辨真伪的信息闭环。

数据逃逸引发警惕 马斯克Grok百科渗入ChatGPT



> 腾讯终于亮出了它的底牌。当全行业都在卷模型参数时，腾讯选择利用其最擅长的“社交关系链”作为 AI 落地的突破口。“元宝派”的出现，意味着 AI 将从单纯的生产力工具，演变为我们社交网络中一个活跃的“硅基好友”。

## AI 进群 社交形态的新物种

当大模型的战火从算力基座烧向应用场景，社交巨头腾讯启动了 AI 助手“元宝”的新功能内测，推出名为“元宝派”的社交新形态。这一动作标志着 AI 技术开始正式接管并重构我们的社交空间。

与传统冷冰冰的人机对话不同，“元宝派”试图在 AI 与真实社交之间搭建一座桥梁。用户可以创建专属空间，并无缝邀请微信、QQ 好友加入。在这个空间里，AI 不再是后台的数据库，而是前台的参与者——它能像朋友一样参与群聊，活跃气氛，甚至协助执行社交圈内的各类任务。这种将 AI 深度嵌入熟人社交圈的尝试，正在将“人与人”的连接，进化为“人与 AI 共同体”的全新交互模式。

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## 从模型战转向场景战

这场变革背后，折射出中国 AI 行业重心的转移 既然基础模型的同质化竞争已不可避免，那么胜负手就在于谁能找到最刚需的落地场景。

腾讯凭借微信和 QQ 积累的国民级流量土壤，拥有全球独一无二的社交数据优势。通过“元宝派”，腾讯试图证明 AI 的价值不仅在于提升效率，更在于情感连接与社交增强。这一极具野心的动作，或许能让中国 AI 力量在社交这一最具粘性的领域，找到区别于硅谷的差异化竞争路径。

## 工具还是灵魂？

当 AI 助手以“好友”的身份进入我们的私密群聊，技术革新之外，也引发了关于社交本质的思考。随着 AI 日益融入日常生活，它在社交网络中究竟应该扮演辅助工具的角色，还是会逐渐成为某种精神寄托？“元宝派”的内测，实际上是开启了一场关于未来人类社交形态的社会实验。

腾讯元宝派开启内测 AI正式入局社交圈



> 苹果终于不再固步自封。通过引入谷歌 Gemini 的云端能力，Siri 将迎来史上最彻底的智能化改造。这不仅是两大科技巨头的罕见结盟，更标志着苹果试图通过外部合作与内部重构双管齐下，以此扭转其在 AI 时代的被动局面。

## 巨头结盟 2月迎来首战

苹果的人工智能战略正在经历一场里程碑式的转折。据彭博社资深记者 Mark Gurman 披露，备受瞩目的苹果与谷歌 AI 合作即将落地 基于谷歌 Gemini 架构的新版 Siri 计划于 2 月下半月正式推向市场。

此次更新被视为苹果兑现 2024 年 WWDC 承诺的关键一步。尽管苹果一向强调自研技术，但在生成式 AI 迭代速度极快的当下，选择与谷歌结盟显然是更务实的战略选择。

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## Siri 的三大核心进化

新版 Siri 的发布，旨在彻底改变用户对这一语音助手“不够智能”的刻板印象。核心进化体现在三个维度

*   **深度语境感知** Siri 将首次获得系统级的屏幕感知能力，能够访问用户个人数据及当前屏幕内容，从而执行跨应用的复杂指令。
*   **交互能力飞跃** 依托 Gemini 强大的语言模型能力，Siri 的对话体验将向 ChatGPT 等先进竞品看齐，具备更自然的上下文理解与多轮对话能力。
*   **底层架构变革** 为了支撑庞大的算力需求，该版本的云端处理将直接运行在谷歌的基础设施之上，这是苹果服务生态的一次重大开放。

## 从内部动荡到战略定型

苹果 AI 战略的调整并非一帆风顺。此前，公司内部对外界关于其 AI 落后的批评反应激烈，高管迈克·洛克威尔甚至曾公开对负面报道表示不屑。然而，随着 AI 主管约翰·詹南德雷亚的离职以及与谷歌合作的最终敲定，苹果显然已经放弃了“闭门造车”的路线。

Mark Gurman 强调，2 月的更新仅仅是序幕。苹果正蓄势待发，准备在 6 月的全球开发者大会（WWDC）上展示更具颠覆性的 AI 整合方案，届时 iOS 系统或将迎来真正的“AI 原生”时刻。

苹果联手谷歌 Gemini重塑Siri智能体验



> 当大多数科技巨头还在大语言模型的红海中厮杀时，李飞飞已带领 World Labs 开启了“空间智能”的第二战场。一年内估值翻五倍的资本神话背后，是行业对 AI 从“理解语言”向“理解物理世界”进化的迫切押注。

## 资本热捧下的身价暴涨

在生成式 AI 的浪潮进入深水区之际，享有“AI 教母”美誉的李飞飞再次证明了其敏锐的战略眼光。据彭博社最新消息，其创办的初创公司 World Labs 正在推进一轮新的融资计划，目标筹集 5 亿美元，投后估值将高达 50 亿美元。

这距离公司成立仅过去不到一年。2024 年 4 月，World Labs 在成立之初的估值为 2 亿美元，随后迅速吸纳了 a16z、Radical Ventures 等顶级风投，以及英伟达、淡马锡和 Google 首席科学家 Jeff Dean 等行业大佬的背书，迅速跻身独角兽行列。如今身价再度翻倍，不仅是对李飞飞学术地位的致敬，更是市场对“世界模型”这一技术路线的高度认可。

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## 超越语言 此时此地的世界模型

World Labs 的核心野心在于构建“大世界模型（LWM）”。李飞飞团队认为，AI 的终极形态不应止步于生成平面的图文，而必须具备理解物理世界结构、动态演化及因果关系的能力。

目前，World Labs 已推出首款 3D 世界生成模型 Marble。该模型展现了惊人的能力，能够仅凭文本或图像输入，直接生成可交互、可探索的 3D 空间，并为物理仿真和机器人模拟提供关键的“碰撞网格”数据。在战略构想中，这是通往“空间智能”的必经之路——赋予 AI 像人类一样感知和操纵三维世界的能力。这一基础设施的完善，将对 AIGC 产业产生颠覆性影响，从 3D 资产的瞬间生成到具身智能机器人的精准操控，想象空间巨大。

## 双雄并立的路线之争

值得关注的是，在通往“世界模型”的道路上，李飞飞并非独行。图灵奖得主 Yann LeCun 创立的 AMI Labs 同样以 35 亿美元的估值在资本市场寻求支持。

两者的技术路线呈现出有趣的对立 李飞飞倾向于显式、可生成的 3D 环境构建，强调视觉与物理的统一；而 LeCun 则坚持基于 JEPA（联合嵌入预测架构）的抽象认知路径，不主张直接生成像素级的世界。这场顶级大脑之间的较量，预示着 AI 的下一个十年主战场，将正式从“语言逻辑”转移到“时空智能”。

空间智能新纪元 李飞飞World Labs估值冲刺50亿美元



> OpenEvidence 以惊人的速度完成了新一轮融资，其估值在短短一年内翻了十倍。这不仅标志着资本市场对垂直领域专业大模型的极度渴望，更揭示了医疗行业正经历一场由 AI 驱动的效率革命，医生获取关键信息的方式正在被彻底重塑。

## 资本重注下的垂直领域独角兽

医疗人工智能领域近日迎来了一笔震撼市场的交易。专为医生群体打造 AI 软件的初创公司 OpenEvidence 宣布完成高达 2.5 亿美元的新一轮融资。本轮融资由 Thrive Capital 和 DST Global 联合领投，直接助推该公司估值跃升至 120 亿美元的高位。

这一数字不仅代表了市场对 AI 医疗赛道的信心，更是一个惊人的增长神话——与去年 2 月的首轮融资相比，OpenEvidence 的身价在不到 12 个月的时间里暴涨了 10 倍以上。这种资本聚集效应表明，通用大模型之外，深耕特定行业工作流的垂直模型正在成为新的价值高地。

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## 解构医疗版 ChatGPT 的核心壁垒

OpenEvidence 的核心产品是一款被誉为“医疗版 ChatGPT”的研究工具，但与通用模型不同，它建立了极高的专业壁垒。该平台专注于检索权威医学期刊，旨在协助医生制定精准的诊断方案、识别最佳治疗路径，并生成深度的对比分析报告。

创始人 Daniel Nadler 指出，在信息爆炸的时代，医生若想仅靠阅读顶尖期刊和最新指南来保持知识同步，平均每天需耗费 9 小时，这在临床实践中几乎是不可能的任务。OpenEvidence 的价值在于将这一过程压缩至毫秒级，有效填补了知识更新与临床应用之间的时间鸿沟，极大降低了关键诊疗信息被遗漏的风险。

目前，该产品在美国医疗界已形成规模效应，医生用户渗透率超过 40%。仅在去年一年，该平台就已间接协助医生服务了超过 1 亿名患者。此外，公司正积极拓展版图，将其应用场景延伸至医学教育领域，为医学院提供自动生成考题及带引证的学习辅助功能。

## 差异化竞争与未来布局

尽管 OpenAI 近期推出了 ChatGPT Health 试图切入这一市场，但 OpenEvidence 凭借其经过深厚临床数据打磨的专业化模型架构，已构建起强大的护城河。

公司方面透露，新筹集的资金将主要用于两大方向 研发投入的持续加码以及计算基础设施的扩容。面对日益激烈的 AI 医疗市场竞争，OpenEvidence 正采取“合纵连横”的策略，一方面深化与各大权威医学协会的合作，另一方面通过开发医疗笔记工具等新功能，进一步嵌入医生的日常工作流，以巩固其行业领军者的地位。

估值飙升至120亿美元 OpenEvidence领跑医疗AI赛道



> 阿里通义千问团队重磅开源 Qwen3-TTS 系列模型，凭借独创的双轨架构实现 97ms 极致低延迟。该模型支持 3 秒零样本克隆与跨语言无缝迁移，为实时翻译、智能客服及内容创作带来了颠覆性的技术普惠。

## 双轨架构突破延迟瓶颈

Qwen3-TTS 的核心突破在于其 Dual-Track 双轨混合流式生成机制。不同于传统级联架构面临的信息瓶颈，新模型结合离散多码本语言模型，实现了对语音的端到端建模。

这种架构创新直接带来了性能的质变 实际测试中，端到端延迟被压缩至 97 毫秒，仅需输入一个字即可输出首包音频。这种极致的响应速度，让 AI 在直播互动、实时翻译等对时延要求极高的场景中，拥有了媲美真人的反应能力。

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## 零样本克隆与跨语言自由

在语音克隆方面，Qwen3-TTS 展现了惊人的适应性。仅需 3 秒参考音频，即可实现高保真的音色复刻。更令人兴奋的是其跨语言迁移能力，克隆出的中文音色可以流利地说出英语、日语、德语等 10 种语言，甚至能精准还原四川话、北京话等方言神韵。

此外，模型还提供了强大的 Voice Design 功能。用户通过自然语言指令（如“温柔鼓励的成熟女声”）即可“凭空”设计全新音色。这使得有声书制作等内容创作不再受限于配音演员，一人分饰多角成为可能。

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## 灵活尺寸适配全场景

为了满足不同开发者的需求，Qwen3-TTS 提供了 1.7B 和 0.6B 两种参数规模。前者追求极致音质与表现力，适合云端部署；后者则在保证质量的前提下大幅降低资源占用，适配边缘设备。随着全系模型的开源，实时、个性化的语音交互应用门槛被大幅拉低，一个新的语音交互时代正在到来。

阿里开源 Qwen3-TTS 重新定义实时语音交互体验



> 顶级开源推理引擎 vLLM 的创始团队正式走向商业化，成立新公司 Inferact 并斩获 1.5 亿美元融资。在红杉、A16Z 等顶级风投的加持下，他们意图重构 AI 基础设施，解决大模型商业化面临的算力成本与效率瓶颈。

## 资本狂热背后的技术野心

当全球目光聚焦于万亿参数大模型时，一场关于底层算力效率的变革已悄然启动。Inferact 在种子轮即获得 1.5 亿美元融资，估值飙升至 8 亿美元。这份豪华的投资人名单涵盖了 Andreessen Horowitz、光速创投、红杉资本等硅谷顶级机构，足以证明市场对“推理侧”技术突破的极度渴求。

Inferact 的核心班底源自开源界备受推崇的 vLLM 项目。该引擎凭借支撑 500 多种模型架构、适配 200 多种硬件加速器的强悍兼容性，早已成为 AI 推理领域的基石。

![Google_AI_Studio_2026-01-24T04_42_07.946Z.png](https://static.downly.cn/images/94bf97ead902f7f9521c627c3b5457be.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 从模型训练到极致推理的战场转移

如果说模型训练是军备竞赛的上半场，那么推理（Inference）就是决定商业生死的下半场。随着 AI 应用的普及，推理阶段的算力消耗呈指数级增长，昂贵的成本成为了制约大规模应用落地的最大阻碍。

Inferact 的战略目标非常明确 将 vLLM 推向世界领先地位，通过极致的优化打破成本枷锁。这标志着 AI 基础设施的竞争重心，已从单纯的算力堆叠转向了对效能的极致追求。开源技术与商业资本的深度结合，将为 AI 智慧流淌到每一个计算节点提供强劲的动力。

vLLM 原班人马创立 Inferact 获 1.5 亿美元融资重注推理赛道



> 编程工具领域迎来重磅整合，OpenAI 的 Codex 模型正式入驻 JetBrains 全系 IDE。依托 GPT-5.2 的底层能力，开发者现可在本地环境中无缝调用云端智能，实现从代码规划到发布的闭环式 AI 辅助开发。

## 编程利器装上最强 AI 大脑

对于全球开发者而言，JetBrains 系列 IDE 是不可或缺的生产力工具，而 Codex 则是 AI 编程领域的标杆。两者的结合，意味着程序员手中的“利剑”被注入了灵魂。无论是构建后端逻辑的 IntelliJ IDEA，还是数据科学领域的 PyCharm，现在都已直接集成了这位“AI 编程代理”。

此次整合的核心突破在于“双模”作战能力。开发者可以在云端智能体与本地开发环境之间自由切换，并行处理多项任务。这改变了过去需要在编辑器和 AI 对话窗口间反复跳转的割裂体验，真正实现了在单一界面内完成代码规划、编写、测试及发布的全流程闭环。

![Google_AI_Studio_2026-01-24T04_41_22.596Z.png](https://static.downly.cn/images/a2eb6ef0ee5511b90e0641432f5a61d3.png)
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## GPT-5.2 赋能与灵活接入

技术圈最为关注的是此次接入的底层模型版本 **GPT-5.2 Codex**。相较于早期版本，新模型在代码逻辑理解和生成的准确度上实现了维度的跃升，能够处理更为复杂的工程化需求。

OpenAI 为此提供了极其灵活的接入方案，用户既可以使用 ChatGPT 账号登录，也可以通过 API Key 或 JetBrains AI 订阅来激活服务。值得注意的是，为了尊重开发者的选择权，JetBrains 默认未启用该功能，用户需手动在插件市场安装 AI Assistant 才能解锁这一强大的数字大脑。这不仅仅是一个插件的更新，更是 AI 深度重塑软件工程生产力的重要里程碑。

生产力跃迁 OpenAI Codex 深度植入 JetBrains 全系工具

Google Veo 3 / 3.1 是 Google DeepMind 推出的最新一代生成式视频模型。

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