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苹果正在采用一款由谷歌定制的1.2万亿参数大型语言模型,作为下一代Siri的核心。这一模型规模远超当前主流移动端模型,引发业界高度关注。苹果注重用户隐私与实时性,简单查询将优先在本地设备上运行,这将考验苹果在大模型高效推理上的能力。未来几个月,全球AI巨头竞赛进入新阶段,苹果与谷歌的深度融合值得关注。,有电信行业专家也表示,这是国内三大运营商首次明确把Token作为电信级标准化商品对外零售,且把“Token+连接+安全”作为一体化资费打包。如果电信、移动、联通后续都跟进,意味着大模型API的渠道市场可能从云厂商部分溢出到运营商体系。
AI 运动教练常见的一大惯性思考是将教练价值理解成“看动作,纠动作”,仿佛真人教练最重要的能力是用眼睛看动作是否标准,于是 AI 也应该长出一双“眼睛”,通过摄像头、姿势识别和动作分析,但实现难度很大。相比之下,Runna 切入的并不是“即时动作纠错”,而是训练规划。后者看起来不那么酷炫,但它是一种更长期的、对训练过程的持续把控,更接近教练服务里的“战略大脑”。,第一是高质量数据不足。机器人不能只靠互联网文本训练,它需要真实场景里的动作数据、交互数据、失败数据和反馈数据。但目前这些数据分散、标准不一、标注成本高,制约了模型训练。,A 是 Assets,数据资产。物理 AI的第一步,是让机器理解物理世界。我们围绕三维物体、空间场景、人体动作、机器人轨迹、多模态行为等方向,构建高质量数据体系。公司已经沉淀了大量3D数据和多模态数据,并推动相关具身智能数据集进行数据资产登记和标准化建设。这类数据不是简单图片或视频,而是带有空间关系、结构层级、动作逻辑和任务反馈的数据。比如一个抽屉,机器不能只知道它叫抽屉,还要理解它能拉开、怎么拉开、运动轨迹是什么、机器人应该如何操作。,小米的罗福莉点出了一个残酷的事实:如果框架效率不提升,Token消耗量的增长会吞噬一切价格优势。一个低效的Agent框架,可能把一次简单任务变成几十万Token的消耗;而一个高效的框架,同样的事情可能只需要几千Token。,在其看来,阿里云Token Plan团队版也能够帮助阿里云更好地匹配供需关系,推动其AI产品生态(如通义千问、DQ)与企业工作流深度整合,形成从交互、计算到结果生成的闭环服务。