

> **导语**
> 随着 AI 生成内容的爆发式增长，平台治理正迎来新的挑战。小红书近日祭出重拳，通过“强制标识”与“分发限制”双管齐下，旨在遏制虚假信息与仿冒乱象，确立用户在 AGI 时代的知情权。

## 强制标识：不合规即限流

为了响应中央网信办关于网络环境治理的专项行动，小红书明确了针对 AI 生成内容的管理红线。新规的核心在于**透明度**。

平台将利用技术手段自动检测 AI 内容，并依照《人工智能生成合成内容标识办法》进行管理。对于被识别为 AI 生成但未主动添加标识的内容，平台将强制打标。若创作者拒不配合或试图规避，其内容将直接面临 **限制分发（限流）** 的严厉处罚。此外，针对售卖“去 AI 标识教程”的黑产链条，平台也将进行源头打击。

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## 重点整治虚假与恶搞内容

此次治理行动不仅关注形式上的标识，更聚焦内容层面的合规。相关部门与平台将重点打击以下三类违规行为：

*   **制造恐慌**：利用 AI 编造虚假火灾、灾难新闻。
*   **低俗侵权**：通过 AI “魔改”传统文化作品或恶搞公众人物。
*   **矛盾引流**：刻意制造家庭纠纷、地域歧视等虚假剧本博取流量。

## 行业透明度成为新基准

小红书此次的强监管举措，反映了内容社区在 AI 时代的普遍共识：鼓励技术创新的前提是保障用户的 **知情权**。

建立清晰的 AI 内容标识机制，不仅是为了防范虚假信息的传播，更是为了在算法生成的洪流中，重建用户对数字内容的信任基石。这一举措或将成为未来内容平台的行业标配。

小红书发布 AI 治理新规 强制标识否则限流



 > 微软通过收购AI数据工程平台Osmos，精准切入“脏数据”治理痛点，意在打通从原始数据到智能应用的高速公路。此举标志着AI竞争已从模型层下沉至数据基建层，对Snowflake等独立数据云厂商构成了直接的战略挤压。

## 解决AI落地的最大绊脚石

在“模型为王”的喧嚣逐渐退去后，企业界痛切地发现，高质量数据才是制约AI落地的最大瓶颈。微软宣布收购初创公司Osmos，正是为了解决这一痛点。Osmos专长于利用生成式AI自动化处理异构数据源，将原本需要数周的人工数据清洗周期压缩至数小时。

企业数据往往也是“脏数据”的重灾区——格式混乱、字段缺失、语义不一致。Osmos通过智能模式识别，能够自动完成跨系统数据摄取、异常值检测及缺失值修复。这种“AI治理AI燃料”的模式，为微软的企业级客户提供了一条清洁、可靠的数据供应链。

![Google_AI_Studio_2026-01-06T03_21_43.715Z.png](https://static.downly.cn/images/d8fd14567c23e3050b52cd73faa8bc97.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 全家桶协同与基础设施野心

收购完成后，Osmos的技术将被深度整合进微软的“数据三驾马车”：Microsoft Fabric、Azure Data Factory和Power Platform。
*   **Fabric** 将获得更强的智能数据治理能力；
*   **Azure Data Factory** 将实现ETL流程的AI自动化；
*   **Power Platform** 则能让业务人员通过自然语言直接构建数据流。

这一整合策略清晰地表明了微软的意图：构建一个从Office 365到Dynamics，再到Azure后端的无缝数据闭环。对于金融、制造、医疗等强监管行业而言，这种端到端的合规与效率极具吸引力。

## 独立数据平台的至暗时刻？

分析人士认为，微软此举是对Snowflake、Databricks等独立数据平台的一次精准打击。虽然这些独立厂商在分析层占据优势，但在“AI原生数据工程”的自动化能力上，微软正试图通过收购建立不对称优势。

随着大模型性能差距的收敛，谁掌握了高质量、可复用的数据资产，谁就掌握了主动权。微软试图用“AI+云+生产力工具”的铁三角，筑起一道难以逾越的护城河。这场关于数据基建的战争，才刚刚拉开序幕。

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微软收购Osmos，构建“AI原生”数据护城河围剿Snowflake





> 导语：今日AI领域风起云涌，从谷歌重金押注欧洲AI基础设施，到中国移动、阿里巴巴等国内巨头纷纷推出创新应用，展现了科技向善的力量。同时，AI在创作、开发、安全等领域的工具化趋势愈发明显，AI工程师、AI演示文稿等新概念层出不穷，预示着新一轮的生产力革命正在到来。

## 谷歌豪掷50亿英镑，引领科技巨头深耕欧洲AI市场

谷歌宣布未来两年内对英国投资50亿英镑，重点布局人工智能基础设施、能源及研发，并将在伦敦新建数据中心。此举不仅体现了谷歌对英国科技生态的坚定信心，也反映了美国科技巨头正全面加速在欧洲的投资步伐，抢占未来AI发展的战略高地。

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## 科技之眼照亮前路，中国移动发布“灵犀”电子导盲犬

中国移动正式推出“灵犀”电子导盲犬，这款创新产品集成激光雷达与视觉单目三维重建技术，能够构建厘米级精度的室内外地图并实现实时导航。它为视障人士提供了全新的出行解决方案，让科技之光照亮他们的生活，迈向更安全、更便捷的智能未来。

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## 一句话颠覆PPT制作，Gamma 3.0发布革命性AI Agent

演示文稿创作工具Gamma 3.0迎来重大更新，推出颠覆性的AI Agent功能。用户现在只需通过简单的文字指令，就能让AI自动完成演示文稿的编辑、内容优化、数据可视化甚至信息补充。这极大地简化了创作流程，让复杂的演示文稿制作变得前所未有的简单高效。
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## AI打造个性化教科书，谷歌推出全新学习工具Learn Your Way

谷歌正通过一项名为“Learn Your Way”的研究实验，探索生成式AI在教育领域的应用。该工具能将传统的教科书内容，根据学习者的需求，智能转化为思维导图、时间线、音频课程等多种形式，旨在打破传统教材的局限，提供更具互动性和个性化的学习体验。

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## 微软Copilot再进化，即将上线“记忆”功能并整合Google Drive

微软Copilot将迎来重磅更新，引入类似ChatGPT的全面记忆管理功能。更新后，Copilot将能根据用户指令记住关键信息，并在后续的交互中运用这些记忆。同时，它还将支持连接Google Drive，进一步提升其作为智能助手的实用性和个性化水平。用户可以在隐私设置中轻松管理和删除这些记忆。

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## 安全警钟敲响，国内首个AI大模型众测发现281个漏洞

国内首次针对AI大模型的众测活动结果揭晓。在这次活动中，559名白帽子安全专家对15款主流AI大模型及其应用进行了集中测试，共发现了281个安全漏洞，其中177个为大模型特有漏洞。这次众测从攻击者的视角揭示了潜在的安全隐患，为未来AI治理提供了重要参考。

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## 全球首位AI全栈工程师“Orchids”亮相，开发能力超越Devin

一款名为“Orchids”的新型人工智能产品横空出世，号称全球首位AI全栈工程师。据称，它在UI设计和全栈开发能力上表现卓越，超越了包括Devin在内的多个竞争对手。Orchids具备独立完成身份验证、数据库管理和支付等全栈功能，极大地简化了开发者的工作流程。

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## 阿里云开源通义DeepResearch，轻量级AI代理性能比肩OpenAI

阿里云通义实验室正式开源了其轻量级Web代理工具——通义DeepResearch。这款拥有30亿参数的AI代理，在多项基准测试中表现优异，性能可对标OpenAI的深度研究工具。它能处理长周期的深度搜集任务，并支持128K超长上下文，标志着开源AI智能体在复杂信息检索和推理领域取得了重大突破。

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## 嘈杂环境不再怕，阿里巴巴发布革命性语音识别模型FunAudio-ASR

阿里巴巴通义实验室推出端到端语音识别大模型FunAudio-ASR。该模型的创新之处在于其独特的“Context模块”，能显著提升在高噪声环境下的语音识别准确率，将幻觉率从78.5%骤降至10.7%。这使其在会议、公共场所等多说话人的复杂场景下表现出色。

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## 编码效率再升级，Anthropic的Claude AI正式入驻Xcode 26

Anthropic公司的AI助手Claude现已正式集成到苹果的开发工具Xcode 26中。开发者现在可以通过自然语言与Claude交互，获取项目上下文信息，进行代码调试、重构和快速开发新功能。此举将极大地提升在苹果平台上开发应用的效率。

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## 真人手办自由来了，腾讯混元3D 3.0攻克人脸雕刻难题

在2025全球数字生态大会上，腾讯发布了全新的混元3D 3.0生成模型。该模型在建模精度上提升了3倍，几何分辨率高达1536³，能支持36亿体素的超高清建模，尤其在人脸雕刻等复杂任务上取得突破。该技术已集成于混元3D AI创作引擎并免费开放，旨在加速3D AIGC技术在各行业的应用。

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## Kiro推出全新定价与Auto智能代理，推动AI开发灵活性

AI服务商Kiro宣布了新的定价策略，并推出了Auto智能代理。值得注意的是，该服务将从即日起至9月30日期间免费提供，10月1日开始正式收费。此举旨在为开发者提供更灵活、高效的AI使用方案，降低早期开发门槛。

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## AI Rollup模式引爆硅谷，传统公司转型“AI工厂”利润暴涨

一种被称为“AI Rollup”的商业模式正在硅谷迅速兴起，它致力于将传统公司改造为高效的“AI工厂”，并已显示出惊人的效果，部分公司利润率暴涨3倍。目前已有超过105家公司投身于这一转型浪潮，预示着市场竞争的加剧和AI驱动的产业变革正全面展开。

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每日AI资讯0917：巨头竞速布局，AI工具化革命浪潮已至

> 近日，**OpenAI 在其最新的研究中取得突破性进展，宣称发现了一种潜在的方法，能够像“开关”一样控制大型语言模型（LLM）的“善恶”倾向**，即对其有害行为进行抑制，并增强其有益表现。 这一发现为实现更安全、更可控的人工智能迈出了重要一步，有望缓解当前AI发展中普遍存在的“对齐问题”和潜在风险，预示着AI治理进入一个新阶段。



随着人工智能，特别是大型语言模型（LLM）能力的飞速发展，其潜在的风险和“对齐问题”（即确保AI行为符合人类价值观和意图）日益受到关注。 生成式AI可能产生有害、偏见或不安全的内容，一直是业界和公众的担忧。 然而，OpenAI 最近公布的一项开创性研究，为解决这一难题带来了曙光。

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OpenAI 团队通过深入探索LLM的内部机制，声称找到了一种前所未有的方法，能够像一个“开关”一样，精确地调整AI模型的行为输出，使其趋善避恶。



### 发现潜在的“善恶神经元”

OpenAI 的研究团队并未找到一个物理的“开关”，而是通过一种被称为**“因果干预”（Causal Intervention）**的技术，识别并操作了LLM内部的特定神经元激活模式。 他们发现，大型语言模型在处理信息和生成响应的过程中，会形成一些**具有特定语义意义的内部表征**。

通过对这些内部表征进行**探测和干预**，研究人员能够**识别出与模型“有害行为”或“有益行为”高度相关的神经元激活模式**。 简单来说，他们发现了一组“善意神经元”和一组“恶意神经元”（或与之相关的信号），可以通过外部干预来增强或抑制它们的激活。

#### 1. 工作原理揭秘

这项研究的关键在于，研究人员能够**量化地检测模型内部对特定概念（如“安全”、“危险”、“道德”、“不道德”）的“理解”或“偏好”**。 当模型倾向于产生有害输出时，某些特定的内部信号会变得活跃；反之，当模型产生有益输出时，另一些信号会增强。

通过**反向工程和定向干预**，研究人员能够实时地“增强”或“抑制”这些内部信号。 想象一下，这就像在一个复杂的神经网络中，找到了控制某些“情绪”或“意图”的关键节点，并对其进行精准的“刺激”或“镇静”。

#### 2. 实现效果显著

初步研究结果显示，通过这种“开关”机制，OpenAI 成功地**显著降低了模型产生有害内容的可能性**，例如仇恨言论、虚假信息或偏见输出。 同时，他们也能够**提升模型在特定情境下产生更安全、更有帮助、更符合伦理的回答**。 这意味着，我们未来可能能够更精确地定制AI的行为，使其更好地服务于人类社会。

### 缓解AI对齐难题 迈向安全AI

这项发现对于解决当前AI领域最核心的挑战之一——“AI对齐问题”——具有里程碑意义。

#### 1. 降低AI风险

传统的AI安全方法往往依赖于大量的数据过滤和后处理。 而这种“内部开关”机制，则提供了一种**从根本上预防AI产生有害行为**的可能性。 它为AI安全研究开辟了新的路径，有助于降低AI失控或被滥用的风险。

#### 2. 提升AI可控性

未来的通用人工智能（AGI）如果无法被有效控制，将带来巨大的不确定性。 OpenAI 的这项研究，为实现**高度可控的AI系统**奠定了基础。 如果能够精确地控制AI的“善恶”倾向，我们就能更有信心地开发和部署更强大的AI系统。

#### 3. 推动AI治理进程

这一突破也将对全球AI治理的讨论产生深远影响。 它表明，通过科学研究，我们有可能找到**技术手段来保障AI的安全性**，而非仅仅依赖于法规和伦理框架。 这将有助于建立一个更负责任、更可持续的AI生态系统。
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### 挑战与展望

尽管取得了令人兴奋的进展，OpenAI 也承认这项研究仍处于早期阶段，面临诸多挑战

*   **普适性** 这种“开关”机制是否适用于所有LLM模型，以及未来更复杂的AI架构，仍需进一步验证。
*   **复杂性** 真实的AI系统极其复杂，识别和干预所有相关的“善恶神经元”并非易事。
*   **伦理考量** 谁来定义“善”和“恶”，以及如何确保这种控制机制不会被滥用，是需要持续探讨的伦理问题。

然而，OpenAI 的这项研究无疑为人类控制AI的未来指明了新的方向。 它让我们看到，在追求AI智能巅峰的同时，我们也有望找到确保AI服务于人类福祉的有效途径，最终构建一个更加安全、可信赖的人工智能未来。



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