谷歌 Chrome 浏览器 148 版本发布，AI 自动填充功能全面升级
谷歌 Chrome 浏览器 148 版本发布，AI 自动填充功能全面升级 谷歌今天正式推出了 Chrome 浏览器的 148 版本更新，此次更新引入了众多新功能，尤其是在 AI 驱动的自动填充和表单工具方面的显著改进。用户现在可以在地址栏或新标签页直接询问 AI 智能体，AI 会聚合相关信息，并以自然语言回答复杂问题，用户还可以通过澄清提示进行追问。 在自动填充方面，Chrome 148 允许用户在同意的情况下，通过 AI 模式协助填写信用卡号码和地址。此外，内置的 Gemini 聊天机器人功能扩展至亚太地区的 49 个国家和地区，进一步提升了用户体验。在 Android 设备上，Chrome 新增的增强型自动填充功能能够理解网页表单，并根据用户以往填写的方式自动填充相应字段。还新增了支持存储在谷歌钱包中的政府标识符的自动填充功能，例如驾照号码和护照号码。 在用户界面方面，Chrome 148 对个人资料创建界面的视觉设计进行了调整，但功能保持不变。此外，Android 版本新增了一项设置，允许网站使用近似位置而非精确位置，这对于保护用户隐私具有积极意义。ChromeOS 也迎来了新
机器人界的“ChatGPT时刻”？Genesis AI 单模型搞定打蛋弹琴，这波Demo太炸了！
机器人界的“ChatGPT时刻”？Genesis AI 单模型搞定打蛋弹琴，这波Demo太炸了！ 在全球机器人领域持续升温的背景下，初创团队 Genesis AI 近日发布了其首个机器人基础模型——GENE-26.5。这一模型的问世，标志着通用机器人技术在处理高难度、非结构化任务上取得了实质性突破。 在最新公开的演示中，搭载该模型的机器人表现出了惊人的灵活性与自主性。无论是需要精细力度控制的单手打蛋、考验逻辑与空间感知能力的解魔方，还是对节奏和精准度要求极高的弹钢琴，甚至是日常厨房中的切番茄任务，机器人均能精准完成。值得关注的是，这些完全不同的复杂技能并非由多个专项模型堆砌而成，而是由同一个底层基础模型驱动，且整个过程无需人工干预，实现了真正的全程自主运行。 技术层面的领先源于团队深厚的研发积淀。Genesis AI 核心团队此前曾发布过业内知名的 Genesis 物理引擎。凭借这一技术优势，该项目实现了从硬件设计、控制栈开发、数据采集到模型训练及仿真评估的全链路全栈自研。这种“闭环”研发模式极大地提高了学习效率:据团队透露，大多数复杂的动作技能，仅需不到一小时的任务专属机器人数据即可
腾讯混元 Hy3 预览版上线两周，Token 调用量激增超十倍
腾讯混元 Hy3 预览版上线两周，Token 调用量激增超十倍 腾讯混元近日发布最新数据，表明自 Hy3 预览版上线以来，其 Token 调用量不断攀升，目前已达前一代模型 Hy2 的十倍之多。这一显著增长主要发生在代码及智能体应用场景中，特别是在腾讯的 WorkBuddy、Codebuddy 和 Qclaw 等应用中，Token 调用量的增幅更是超过了 16.5 倍。 数据显示，Hy3 预览版在过去一周内的 Token 调用量达到了 3.66 万亿，荣获周榜总榜及市场占有率的双第一。在编程和工具调用的场景下，Hy3 预览版同样表现不俗，保持着榜首位置。这一版本是腾讯混元在技术重构后推出的首个模型，采用了快慢思考融合的混合专家架构，拥有 2950 亿的总参数量和 210 亿的激活参数量，并支持 256K 的长上下文窗口。 目前，Hy3 预览版已全面融入腾讯的多个产品中，包括腾讯元宝、QQ 浏览器和微信读书等多个业务场景。同时，OpenRouter 发布的调用量排名中，前五名的应用均为国际主流的智能体和代码类应用，进一步证明了 Hy3 预览版的市场影响力。 这一系列数据不仅展示了腾讯在
AI记账软件调侃用户买衣服像“寿衣”，官方致歉并紧急整改
近日，一起智能软件回复失当事件引发了广泛关注。一名用户在社交平台发文称，在使用“飞鸭AI记账”App记录一笔为父亲购买衣服的开支时，遭遇了记账AI的恶意调侃。当用户输入消费金额为 159 元后，AI不仅没有正常履行记账职责，反而发表不当言论，称该衣服款式形似“寿衣”。 在随后的交互中，AI并未意识到冒犯，反而继续附和其词，这种缺乏共情心且带有侮辱性的回复随即激怒了用户。该用户当即决定注销会员并要求退款。 针对这一恶劣的交互体验，软件运营方于 5 月 6 日作出正式回应。客服人员解释称，此次不当回复并非人为干预，而是由于AI话术库存在逻辑漏洞。目前，技术团队已经针对相关模型进行了紧急修复，并进一步加强了AI对话场景的监管与限制，防止类似敏感且不敬的表述再次出现。 5 月 6 日下午，官方正式发布《致歉信》，公开承认平台在AI边界管控及文化禁忌理解方面的严重缺失。官方表示，AI模型未能识别特定语境下的情感底线，平台愿意承担全部责任。 在处理方案中，官方明确表示将通过屏蔽敏感词汇、强化全场景审核机制等手段进行深度整改。此外，对于当事用户在注销会员过程中遇到的流程疏忽，官方也作出了澄清，并承诺
Mininglamp 开源 Cider+Mano-P，让你的 Mac 变身私有 AI 工作站
Mininglamp 开源 Cider+Mano-P，让你的 Mac 变身私有 AI 工作站 近日，Mininglamp 开源了两个重量级本地 AI 项目——Cider 和 Mano-P，分别针对 Mac 端侧推理加速和 GUI 智能体操作两大痛点，为用户打造一套完整的本地 AI 基础设施。这意味着 Mac 不再只是“能跑 AI”，而是真正成为高效、私有、可深度操控的 AI 工作站。 Cider:释放 M 系列芯片潜能，LLM/VLM 本地跑得更快更省 许多用户在 Mac 上部署本地大模型时都会遇到相同问题:硬件芯片性能强劲，但实际推理速度和内存占用并未达到预期。Cider正是为此而来。 该项目专注于更充分挖掘 M 系列芯片（特别是 M5）的 INT8TensorOps 能力，通过优化底层计算路径，显著提升大型语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM)的本地推理速度，同时大幅降低内存消耗。为 Mac 用户在端侧高效运行 AI 模型提供了实用解决方案。 Mano-P:纯视觉 GUI Agent，实现 AI“看屏 + 操作”全流程 如果说 Cider 解决的是“跑得快”，那么Mano-P解
月之暗面申请注册KimiClaw商标 或有硬件大动作？
这些商标的国际分类涵盖了科学仪器、网站服务以及通讯服务等多个核心领域。目前，相关商标状态均处于“等待实质审查”阶段。这一动作引发了业内对于Kimi未来产品形态的诸多猜想，尤其是在科学仪器分类下的布局，是否预示着公司将从纯软件算法向硬件设备或更具象的物理交互产品延伸。 北京月之暗面科技有限公司成立于 2023 年 4 月，由杨植麟领衔创办。作为一家专注于通用人工智能领域的初创公司，其创始团队成员包括周昕宇、吴育昕等行业资深人士。公司的经营范围十分广泛，除了核心的人工智能基础软件与应用软件开发外，还涉及软件销售等业务。 自成立以来，月之暗面凭借其长文本处理能力在AI圈迅速走红。近期更有消息传出，公司即将完成一笔规模达 20 亿美元的新融资，估值有望突破 200 亿美元大关。随着资本的持续加码和“KimiClaw”等新商标的出现，月之暗面在人工智能生态链上的野心正逐步显露。 谷歌 Chrome 浏览器 148 版本发布，AI 自动填充功能全面升级 谷歌发布Chrome 148版本，新增AI功能，用户可在地址栏或新标签页直接向AI智能体提问，获取自然语言回答并支持追问。同时，AI自动填充工具
腾讯混元Hy3preview上线两周Token调用量增至10倍，位居OpenRouter周榜第一
腾讯混元Hy3preview上线两周Token调用量增至10倍，位居OpenRouter周榜第一 腾讯混元大模型近日公布Hy3preview上线两周后的运行数据，显示该模型在开发者生态中呈现出爆发式增长态势。自发布以来，Hy3preview的Token调用总量已达上一代模型Hy2的10倍以上。数据监测显示，代码编写与智能体构建成为核心增长引擎，驱动腾讯内部WorkBuddy、Codebuddy及Qclaw等应用端的总调用量增幅突破16.5倍。 除了内部生态的强劲表现，Hy3preview在外部开发者市场同样占据领先地位。根据OpenRouter公开的周度数据显示，该模型在过去一周内不仅摘得Token调用量总榜与市场占有率的“双料冠军”，在编程辅助和工具调用（Tool Call）等高阶场景下的调用热度亦位居榜首。 腾讯混元负责人指出，Hy3preview研发初衷旨在强化实用性，通过在OpenRouter开启限免活动，团队成功在真实复杂场景中收集到了大量极具价值的开发者反馈。这种基于开源社区与开放平台的众测模式，正成为大语言模型（LLM）快速迭代的关键路径。 行业观察认为，Hy3previ
谷歌Gemma4 推理速度狂飙 3 倍，离线大模型时代真的来了
谷歌Gemma4 推理速度狂飙 3 倍，离线大模型时代真的来了 在开源模型领域投下“重磅炸弹”仅数周后，谷歌再次为其最强开源模型Gemma4 注入了强效“助推剂”。当地时间 5 月 5 日，谷歌正式发布了针对Gemma4 系列模型的多Token预测（MTP）起草器。这一技术突破利用推测解码架构，在不牺牲输出质量和逻辑能力的前提下，将模型的推理速度最高提升了 3 倍。 作为目前全球最受关注的开源模型之一，Gemma4 在发布后的短时间内下载量便已突破 6000 万次。而此次更新的核心目标，正是为了解决大语言模型在实际应用中长期存在的推理瓶颈，进一步压榨计算资源的效能。 传统的语言模型推理往往受限于显存带宽。简单来说，处理器在生成文本时，需要耗费大量时间将数百亿个参数从显存搬运到计算单元，这种“搬运”速度远低于计算速度，导致硬件资源在大部分时间处于闲置状态，进而产生明显的回复延迟。 为了攻克这一痛点，谷歌引入了推测解码技术。其工作原理可以理解为一种“主从配合”模式：系统会将Gemma 4 31B等重型目标模型与轻量级的MTP起草器配对。起草器会利用闲置算力提前预测未来可能出现的多个Toke
#1腾讯开源 Hy-MT 翻译模型:440MB 实现离线运行，性能超越谷歌翻译
腾讯开源 Hy-MT 翻译模型:440MB 实现离线运行，性能超越谷歌翻译 腾讯近日正式开源紧凑型 AI 翻译模型 Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit。该公司声称，该模型在保持高性能的同时，可在智能手机上实现完全离线运行。目前，该模型支持包括中、英、德、法、日、藏、蒙在内的33种语言及5种方言，涵盖1056个翻译方向，并在国际机器翻译大赛中累计斩获30项冠军。 技术突破的核心在于“激进压缩”方案:通过每参数仅使用1.25比特的量化技术，该模型体积从3.3GB 骤减至440MB，较此前的1.67比特方案缩小约25%，推理速度提升约10%，且未产生质量损失。在标准基准测试中，仅440MB 的 Hy-MT 表现出与商业翻译服务及 Qwen3-32B 等超大模型相当的翻译质量，实现了以极小量级抗衡百 GB 级模型的跨越。 目前，腾讯已提供 Android 演示应用（APK 形式），支持对手机内任何应用的文字进行跨屏离线翻译。行业观察指出，随着谷歌推出本地化模型 Gemma4，终端侧 AI(On-device AI)已成为技术竞争新前线。腾讯 Hy-MT 通过量化技术的突破，大幅降低了高
#2AMD：代理式 AI 时代，CPU 或将超越 GPU 的崛起
AMD：代理式 AI 时代，CPU 或将超越 GPU 的崛起 在 2026 年第一季度财报发布后，AMD 首席执行官苏姿丰在电话会议中透露，随着代理式人工智能（Agentic AI）时代的来临，数据中心对 CPU 的需求正在迅速攀升。苏姿丰指出，单个计算节点中 CPU 与 GPU 的数量正在从传统的一对多逐渐接近一对一，未来甚至可能出现 CPU 数量超过 GPU 的情况。 她解释说，以往的 AI 训练和推理通常采用 “一颗 CPU 配四到八颗 GPU” 的配置，CPU 主要负责调度和启动 GPU 的计算任务。然而，在代理式 AI 模式下，大量具有自治能力的智能体依赖 CPU 进行状态更新和任务协调，这一变化正深刻影响着计算节点的形态。随着智能体数量的迅猛增长，CPU 与 GPU 的比例正在向 1:1 靠拢。 苏姿丰进一步提出，假如未来集群中运行大量智能体，完全有可能实现单节点 CPU 数量超出 GPU 的配置。这意味着，过去由 GPU 主导的计算扩张趋势正被由 “智能体工作负载” 推动的 CPU 需求潮流所取代。所谓的代理式 AI，是在大语言模型的基础上运行多个自主的智能体，以自动完
#3四大科技巨头2026年 AI 资本开支上调至7250亿美元，同比激增77%
四大科技巨头2026年 AI 资本开支上调至7250亿美元，同比激增77% 据《金融时报》最新报道，谷歌、亚马逊、微软及 Meta 计划在2026年共计投入7250亿美元用于人工智能领域，较去年创纪录的4100亿美元大幅增长77%，显著高于今年2月预估的6100亿美元。仅在2026年第一季度，这四家巨头的资本开支已累计达1300亿美元，显示出 AI 基础设施竞赛正处于极度升温状态。 具体财务数据显示，各大厂商投入均呈翻倍式增长:微软开支预计达1900亿美元，增幅高达192.3%，领跑行业;Alphabet（谷歌母公司）与 Meta 的投入亦分别突破1450亿与1900亿美元，增幅均超100%;亚马逊则计划投入逾2000亿美元。尽管谷歌云计算业务最新季度营收增长达63%，表现强劲，但受内存芯片及核心组件价格上涨影响，成本压力同步激增。谷歌与微软均公开表示，现有计算能力仍远未满足爆发式增长的市场需求。 针对巨额支出，微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉明确暗示了定价逻辑的转变:软件收费模式正从传统的固定“按席位计费”转向“席位费+使用费”的混合模式。这意味着随着 AI 算力成本向终端传导，B 端客
#4OpenAI 发布 ChatGPT Images2.0，印度市场贡献首周最大用户增量
OpenAI 发布 ChatGPT Images2.0，印度市场贡献首周最大用户增量 OpenAI 周四宣布，其最新推出的图像生成工具 ChatGPT Images2.0自上周发布以来，印度已迅速成为该功能最大的用户群体所在地。这款新工具旨在处理复杂提示词并生成包含多语言精确文本的精细图像，标志着 OpenAI 在多模态交互领域的进一步深耕。 Sensor Tower 数据显示，ChatGPT 应用在全球范围内的反响呈现地域性差异，发布首周下载量环比增长11%，但日活跃用户数和会话数等核心参与度指标增幅仅约1%。Similarweb 的数据同样印证了这一温和趋势，全球网站流量环比增长约1.6%。然而，以印度为首的新兴市场表现出极强的增长动力，巴基斯坦、越南和印度尼西亚等地的应用下载量在推广期间周增幅高达79%。 在印度市场，ChatGPT 首周下载量约为500万次，显著超过美国的200万次。OpenAI 观察到，印度用户正将该工具从纯功能性输出转向深度的“自我表达”，广泛应用于创作影棚风格肖像、风格化头像及奇幻主题视觉素材。为适应这一趋势，Images2.0强化了对印地语和孟加拉语等非
#5告别通用模型依赖，微软通过定制算法开启垂直领域 AI 助手新范式
告别通用模型依赖，微软通过定制算法开启垂直领域 AI 助手新范式 微软近日宣布通过美国 Frontier 计划正式推出专为法律专业人士设计的 AI 工具——“法律助手”（Legal Assistant）。该助手深度集成于 Word 环境中，旨在通过自动化手段彻底简化合同处理流程，标志着微软在垂直行业 AI 应用领域的又一重要动作。 功能层面，“法律助手”支持对合同进行逐条审查，能够精准标记潜在风险与法律义务，并实现跨文档版本的快速比对。该助手直接在文档内提供带有“修订追踪”功能的修改建议，在保持原有排版格式不变的前提下，清晰区分早期版本与新提案。此外，用户可将现有合同与公司内部的合规标准进行一键比对。 技术路径上，微软采取了差异化的设计理念。该代理并非单纯依赖通用的黑盒大语言模型，而是遵循结构化的法律工作流程。通过与法律界专家深度咨询，微软开发了能够一致性处理编辑操作的定制化算法，确保每一次合同修订都具备逻辑一致性与专业严谨性，从而规避了生成式 AI 常见的随机性问题。 行业分析指出，微软此举展示了其将 AI 助手从“通用型”向“专业型”转变的战略企图。通过在特定领域引入定制算法而非全
内容创作专业级AI二创萌系IP“咕咕嘎嘎”:从流量爆款到实物变现的全流程路径21.2K查看攻略
AI二创萌系IP“咕咕嘎嘎”:从流量爆款到实物变现的全流程路径 利用AI工具将已有游戏角色或热梗二创为软萌形象，通过社交平台持续发布治愈系短视频积累流量（一个月15亿播放），最终通过售卖周边手办及广告分成实现变现。 主要门槛在于对AI工具的熟练使用以及对“萌点”和“情绪价值”的精准把控。 找一个大家已经知道的游戏角色。就像文本里的“小企鹅”其实是把游戏里的女管理员换了个样子。 选一个好听又洗脑的声音，比如“咕咕嘎嘎”这种模仿小宝宝说话的声音。 画出形象:使用AI绘图工具，把角色变成圆滚滚、软绵绵的小萌物。要让大家一看就觉得“哇，好想抱抱它”。 动起来:使用AI视频生成工具，让这个小企鹅说话、走路或者跳舞。 让它去体验生活:比如今天让它当卖煎饼果子的小摊主，明天让它变成被中介欺负的打工人。 卖好玩的东西:当大家都很喜欢它时，联系厂家做成小挂件、抱枕或者手办放在网上卖。就像文中所说，一个手办就能卖出5000多份。 接广告:像腾讯等大公司可能会找这个小IP合作，这时候就能收广告费啦。 这是一个非常典型的“AI赋能+情绪经济”的成功案例。咕咕嘎嘎的成功并非偶然，它精准地捕捉了现代人压力大、需要
内容创作专业级借势 AI “龙虾风暴”：小红书 OpenClaw 安装教程高收藏变现案例31.5K查看攻略
借势 AI “龙虾风暴”：小红书 OpenClaw 安装教程高收藏变现案例 抓住 AI 圈 “养龙虾” 热潮，针对 OpenClaw 部署门槛高的痛点，制作保姆级安装教程发布在小红书，靠高收藏 / 点赞涨粉，后续通过付费咨询、定制部署等变现。以小红书博主“栗氪聊AI”发布了一篇零基础安装教程，短短几天在小红书获赞2.2万，收藏量4万。 有 AI 技术基础、能清晰拆解操作步骤的技术博主，或愿意花时间研究 OpenClaw 部署的 AI 爱好者，无需高颜值但需有耐心讲解操作。 中等。需先掌握 OpenClaw 部署的核心操作，能看懂基础报错提示，讲解时需把技术步骤转化为小白能理解的语言。 第一步:吃透 OpenClaw 部署全流程（先自己学会再教别人） 先下载 OpenClaw 开源项目，尝试在飞书 / 电脑端部署，记录每一步操作（比如打开哪个页面、输入什么指令）。 刻意踩坑并记录解决方案:比如环境配置报错、API 调用失败的原因，把这些 “踩坑血泪史” 整理成笔记。 确定教程形式:选图文（更易收藏），用手机截图 + 文字说明，每一步配清晰截图(比如飞书工作台页面、代码输入界面)。 再讲部
内容创作专业级利用 OpenClaw 自动化搭建 SaaS 封装工具，实现日入 200 美金的复利业务54.2K查看攻略
利用 OpenClaw 自动化搭建 SaaS 封装工具，实现日入 200 美金的复利业务 中等偏低（不需要深厚的编程功底，但需要具备一定的逻辑思维和基础的 AI 工具调优能力）。 就像雇佣员工前要告诉他服务谁一样。你需要详细告诉 OpenClaw:你的客户是谁?他们有什么烦恼?比如:“我的客户是想用 AI 却不会部署服务器的小白”。方向越细，AI 干活越准。 AI 有时候会胡言乱语，因为他不知道最新的消息。你需要收集你这个行业里最厉害、最准确的文章或文档，做成一个大文件“喂”给 AI。这样它写出的内容和提供的服务就会非常专业，不像机器人。 利用 OpenClaw 封装功能。别人用 AI 需要买服务器、写代码，你直接用 AI 帮他们把这些麻烦事做成一个“网页按钮”。用户点一下就能用，他们自然愿意为了“省事”按月给你付钱。 这是一个非常典型且先进的“一人公司”案例。其成功的核心不在于技术多牛，而在于商业路径的清晰:先通过 AI 自动化解决最难的“流量问题”，再通过降低技术门槛来提供“确定性价值”。 案例中的大佬非常冷静，他没有死磕转化率，而是先跑通从“流量获取”到“产品交付”的闭环。这种“
内容创作专业级AI“邪修”构图法：用AI样片指导实拍，小红书轻松获赞3万+39.3K查看攻略
AI“邪修”构图法：用AI样片指导实拍，小红书轻松获赞3万+ 摄影新手、旅行爱好者、小红书内容创作者、不会摆姿势/构图的普通人 - 就像拍一张干净的背景图，不要有人挡住镜头，天空、建筑、花草都可以 - 打开AI软件（比如豆包的AI功能），点“上传图片”，选中你刚拍的风景照 - 在输入框里写:“请在这个风景里加一个真人模特，站在这里（用手指图上位置），穿红色裙子，手拿咖啡杯，笑得自然，要有电影感” - 点“生成”，等1分钟，AI会变出几张带人物的完美照片，选一张最漂亮的 - 把AI生成的照片给朋友看:“你站这里，我站那里，手这样摆，头歪一点”，像玩过家家一样摆好 - 拍完选最好看的一张，写上“AI帮我找的机位太绝了!”发小红书，容易获赞涨粉 谷歌 Chrome 浏览器 148 版本发布，AI 自动填充功能全面升级 谷歌发布Chrome 148版本，新增AI功能，用户可在地址栏或新标签页直接向AI智能体提问，获取自然语言回答并支持追问。同时，AI自动填充工具获改进，可在用户同意下协助填写信用卡和地址信息。 机器人界的“ChatGPT时刻”？Genesis AI 单模型搞定打蛋弹琴，这波D
内容创作专业级跟豆包学穿搭:AI视频通话“翻车感”起号，零粉起号到万粉爆款玩法35.0K查看攻略
跟豆包学穿搭:AI视频通话“翻车感”起号，零粉起号到万粉爆款玩法 利用豆包视频/语音通话的“认真但翻车”反差感，做AI穿搭互动内容，引发强烈娱乐效果和讨论，实现抖音零帧起号、快速涨粉变现。以抖音视频博主“别跟我俩闹了”为例，靠着这种玩法获得4.9万粉丝。其部分视频获得了百万点赞。 不需要穿搭专业知识，不需要剪辑高手，核心是“照着AI做 + 展示翻车效果”。 下载并打开【豆包】，确保可以使用【视频通话/语音通话】功能。 比如:日常上班怎么穿、显胖的人怎么显瘦、小个子穿搭，场景越真实、越普通越好 豆包让你怎么穿，你就怎么穿，不管多离谱，都完整执行，这是视频好笑的关键。 镜头对准全身，用夸张但真实的表情，让观众一眼看出“翻车了”。 这个案例的核心不在“AI多聪明”，而在“AI不完美”。豆包一本正经输出专业建议，却频频制造喜剧反差，让观众产生强烈情绪反馈和参与欲。对新手来说，这是极低成本、高容错率的内容模型:不需要专业能力，只要真实执行AI指令，就能自然制造爆点，非常适合当下短视频平台的算法偏好。 谷歌 Chrome 浏览器 148 版本发布，AI 自动填充功能全面升级 谷歌发布Chrome