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![现在最难受的就是每次看得津津有味的帖子，一看评论区，才知道是ai的图[笑着哭]没错](http://image.uczzd.cn/9698650205187335594.jpg?id=0)
寒武纪前高管索赔创业晚报|2026.10.1星期四1.斯迪克：拟16.52
寒武纪前高管索赔创业晚报|2026.10.1星期四1.斯迪克：拟16.52亿元投建年产10.3万吨高端功能性BOPET基膜扩产项目。（36氪）2.杭氧股份：拟出资5000万元参与投资星环聚能，可实质性参与可控核聚变领域。（36氪）3.同济科技：全资子公司联合中标8.1亿元商品房项目。（36氪）4.龙芯中科与得力集团联合共建“智能办公打印技术联合实验室”。（钛媒体）5.康宁公司宣布将扩大Polarcor™玻璃偏振片产能，以满足人工智能(AI)数据中心和计算应用不断增长的需求。（钛媒体）6.横店东磁：拟不超1.65亿元认购关联方私募基金份额。（创业邦）7.阿里平头哥发布了新一代AI芯片真武V900，算力提升至真武M890的3倍。（创业邦）8.途虎-W：拟2.78亿澳元收购ContiTradeAustraliaPtyLtd全部股权。（新浪财经）9.谷歌推出Gemini3.8FlashTTS及Flash-LiteTTS，支持自定义AI声音。（新浪财经）10.AI通信基础设施公司Bird.com完成4.5亿美元融资。
#英国世界级AI成果遭群嘲#戴英，醒醒吧……别再碰瓷人工智能了，你们不配[捂脸哭]
#英国世界级AI成果遭群嘲#戴英，醒醒吧……别再碰瓷人工智能了，你们不配[捂脸哭]英国世界级AI成果遭群嘲戴英，醒醒吧……别再碰瓷人工智能了，你们不配[捂脸哭]
特朗普将‘人工智能’改为‘超级智能’，只换一个词却引爆终极哲学疑问：谁将定义和主
特朗普将‘人工智能’改为‘超级智能’，只换一个词却引爆终极哲学疑问：谁将定义和主宰世界？特朗普把“人工智能”改成“超级智能”，只换一个词，却引发全世界舆论轩然大波！引发人们对人工智能的深入思考。2026年9月29日，他签行政令，要求美国联邦部门在官方邮件、网站、报告、非法定文件里，把AI换成SI，SuperIntelligence，翻译过来就是“超级智能”。老文件、合同、拨款不改，别慌，机器没一夜成精。可你又别小看这改动！AI本来叫“人造智能”，听着像人做的工具；改成SI，味道全变了，好像机器马上要“超人一等”。当天白宫还把Anthropic、谷歌、Meta、英伟达、OpenAI、xAI几家大佬叫来，签了个《超级智能协议》，说是自愿、道义上有约束力，要内部管控、外部评估、董事会盯着，防网络、生物、化学出事。名先换了，安全后补。我这人爱多想：换词不是换技术啊！今天的大模型、智能体，写代码、搜资料、做PPT都行，但离学术里的“超级智能”还远。学者分三档：专用AI，干具体活；AGI，啥脑活都能跟普通人掰手腕；ASI才叫超级，几乎所有领域吊打几千个顶级专家。现在呢？AlphaFold懂蛋白质，AlphaGo懂下棋，属“单科超人”，不是全能神仙。可别被“SI”二字吓出冷汗。但也有问题来了，甚至真是细思极恐！！！现在有些科研智能体，自己提假设、设计实验、写论文初稿。谷歌那个AI副研究员，48小时重算细菌基因传播，还补新想法；浙大“求是引擎”自己跑光学路线；Anthropic用Claude从基因组里扒出新型酶系统。人还在做实验验证，但“研究什么、从哪下手”这事，机器已经插嘴了。以前是人下指令、机器跑腿；现在是机器先说“咱试试这个”，你说吓人不吓人！再往大里想，更麻烦。智能若不只以人脑为标准，动物会用工具、有社群，算不算“低配智能”？森林、气候、生态系统自己演化、自我修复，是不是也算一种“解决问题”？以后超级智能若用来改基因、调气候、造材料，大自然不是“被研究”，而是“被重写”。人、动物、自然谁高谁低，全得重新排队。所以特朗普换词，表面省事，背后是大坑：谁有资格说“这叫超级”？谁定安全线？谁判它“按预期运行”？协议是公司自愿签，标准公司自己把一部分，政府喊口号。名分一变，知识是谁产的、规则是谁写的、世界是谁定义的，全成了问题！咱老百姓记住一句就行：机器更聪明不可怕，可怕的是“什么叫聪明、谁来算聪明”这件事，以后不全由人说了算啦！特朗普AI新政全世界人工智能主题词：特朗普谷歌AI战略特朗普AI观AI重构历史美国反人工智能特朗普AI翻车作者加速成长计划新人作者成长营新人作者成长新人作者成长记成长进阶计划成长提升计划作家成长干货成长逆袭小说
太反常了！中国人忙着开始过国庆，激动的却是外国人！美国，日本，韩国等西方媒体惊奇
太反常了！中国人忙着开始过国庆，激动的却是外国人！美国，日本，韩国等西方媒体惊奇地发现，中国的发展太快了！如今中国的强大给西方带来了不小的压力，尤其是在高新科技领域可谓是"百花齐放，百鸟争鸣"！2026年9月29日，中国科技部部长阴和俊在国新办发布会上甩出一组数据。2025年中国研发投入超3.92万亿元，占GDP比重2.8%，首次超过OECD国家平均水平。PCT国际专利申请量和高水平国际期刊论文数，连续多年全球第一。这话一出，西方媒体坐不住了。彭博社、路透社、日经亚洲几乎同时刊发报道，措辞出奇地一致——"中国速度超出预期"。可就在三年前，这些媒体还在集体唱衰中国。说什么"人口红利消失"，说什么"芯片卡脖子撑不过两年"。结果呢？2026年上半年，中国GDP同比增长4.7%。美国2%左右，日本1%出头，德国勉强正增长。更关键的是结构——高技术制造业增长13.8%，智能算力增长177%，工业机器人产量增长28.5%。这不是靠房地产拉起来的，是实打实的硬科技增长。最让美国人睡不着觉的是人工智能。7月，月之暗面发布KimiK3，参数2.8万亿，全球最大开放权重AI系统。路透社说性能已接近美国最前沿模型，彭博社标题更直白——"中国正在逼近美国对手"。华尔街管这叫"Kimi时刻"，意思是他们突然意识到，中国AI不再是跟跑者了。数据不会说谎。7月第三周中国大模型周调用量36.11万亿词元，连续十二周全球第一。DeepSeek全球使用率从年初9%爬到近20%。爱彼迎、英伟达都把中国千问模型接入了自己的技术体系。美国企业在用中国AI，美国政府却在拼命封锁。4月，中国发改委否决了Meta以20亿美元收购中国AI公司Manus的交易。8月又加码限制中国机器人和光模块进口。《福布斯》自己都说，这会产生"回旋镖效应"——困住的不是中国，是美国自己的企业。日本和韩国更焦虑。《日本经济新闻》算账，日本70%稀土进口靠中国。今年中国两度升级对日出口管制，《日经亚洲》称之为"不可避免的冲击"，东京股市当天开盘就跌。韩国三星、SK海力士曾在中国市场占据绝对优势，现在长江存储、长鑫科技追上来了，韩国媒体自己承认"中国追赶速度比预想快了三到五年"。但这些还不是最狠的。中国不只是在一个点上突破，而是整条线同时推进。长征十号乙首飞成功，火箭首次实现可控回收。第二代刀片电池和兆瓦闪充全球首发。"九章四号"刷新量子计算世界纪录。C919累计交付41架，安全飞行突破13万小时。光伏装机12.86亿千瓦，首次超过煤电成为全国第一大电源，也是全球第一。这些事随便拎一件，放别的国家都是举国欢庆的大新闻。在中国，它们挤在同一份成绩单里，变成了"常规操作"。这才是西方真正害怕的地方。怕的不是某一项技术被超越，怕的是这种全面推进的态势，怕的是中国从"世界工厂"变成"世界实验室"的速度，怕的是垄断了几十年的技术高地正在一块一块被抹平。所以8月13日美国《外交事务》杂志发文，标题叫"下一场全球经济危机可能中国制造"，说中国占全球工业产出30%，2030年可能到45%。说得好像中国工业强大是罪过。可1到8月中国货物进出口同比增长17.6%，全世界都在买中国货，这到底是"危机"还是"活力"？说白了，这不是中国的问题，是西方的心态问题。习惯了站在产业链最高端收割全世界，现在中国不按他们的规则玩了，就慌了。说法一个接一个，就是不敢承认自己的竞争力在下滑。这个国庆还有个有意思的现象。中国人忙着出国玩，足迹覆盖全球3800多个城市，赴欧人数同比增长140%。外国人却扎堆往中国跑，"ChinaHaul"刷上境外社交媒体热搜，"人均三个行李箱来华爆买"成了标配，甚至有人花9000美元报名中国科技工厂深度游。马斯克说"中国太棒了，强烈推荐去看看"，英国《卫报》更直接——"来中国，自己评判。"普通人的选择最诚实。媒体再怎么带节奏，老百姓用实际行动投票。2026年的国庆，中华人民共和国成立77周年。从一穷二白到全球第二大经济体，从"洋钉洋火"到人工智能、量子计算、载人航天，这条路走得不容易，但走得踏实。西方的惊奇，说到底是还没适应一个事实——中国不是突然变强的，是一直憋着劲在变强。以前默默追赶他们没注意，现在追上来甚至开始领跑了，才后知后觉地"惊奇"。这有什么好惊奇的？一个14亿人的国家，玩命干了77年，干出这点成绩，不是理所当然的吗？
#OpenAI发布GPT6.1Sol#这次OpenAI推出GPT-6.1Sol，对于普通开发者和创业
#OpenAI发布GPT6.1Sol#这次OpenAI推出GPT-6.1Sol，对于普通开发者和创业小团队来说，可以说是个利好消息。很多人之前体验过Astra，能力很强，但调用费用太高，小规模项目根本扛不住，只能望而却步。现在GPT-6.1Sol性能接近Astra，成本直接压缩到五分之一，这个差距非常有吸引力。不管是做AI插件OpenAI发布GPT6.1Sol这次OpenAI推出GPT-6.1Sol，对于普通开发者和创业小团队来说，可以说是个利好消息。很多人之前体验过Astra，能力很强，但调用费用太高，小规模项目根本扛不住，只能望而却步。现在GPT-6.1Sol性能接近Astra，成本直接压缩到五分之一，这个差距非常有吸引力。不管是做AI插件、企业内部知识库，还是轻量智能体开发，预算压力都会小很多。过去很多想法卡在算力与模型成本上，现在有机会低成本跑通原型、做测试。不过有一点值得留意，性能接近是官方给出的结论，实际使用的短板还需要大家实测。比如复杂逻辑推理、多轮任务稳定性会不会缩水。大模型不是纸面参数，真实业务场景才是试金石。如果实测表现稳定，这款模型大概率会成为很多中小开发者首选主力模型，降低AI应用落地的门槛。
![#微微一笑很倾城ai换脸后#市场再次证明，女主是谁不重要，观众看肖奈[大笑]](http://image.uczzd.cn/5528629224636046865.jpg?id=0)
