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大公司已经大量投资于机器人流程自动化（RPA）软件，以自动化例行的后勤任务。虽然这些软件工具不是人工智能，但据估计，它们每年将产生超过60亿美元的支出，并且越来越受欢迎。位于慕尼黑的初创公司Interloom打算利用大语言模型和生成式AI助手来重新构建流程自动化，以在这个市场上造成颠覆性的影响。该公司最近从Air Street Capital获得300万美元的种子资金。Interloom的联合创始人Fabian Jakobi相信，人工智能可以从各种来源提取信息，并使软件代理程序能够自动化更复杂的任务。与传统的RPA不同，传统RPA仅限于高度例行化的工作流程，Interloom的方法允许根据真实情况自动化更高价值的任务。潜在的应用包括采购、风险评估、客户入职、索赔处理和物流文件管理。虽然仍然需要人工的质量控制，但Interloom的软件机器人可以显著提高员工的生产效率，该公司最初将面向德国的中型工业企业，并计划未来全球扩张。
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为什么大家都在谈论SoundHound AI股票？
重点要点 SoundHound 提供一个独立的AI语音平台，服务于多个行业，目标市场（TAM）高达1400亿美元。公司正以三位数的高速增长。 人工智能（AI）是与电力和互联网同等变革性的趋势，影响着生活的几乎每个方面。虽然像Nvidia、Palantir和Tesla等巨头占据焦点，但新兴公司如SoundHound AI（纳斯达克代码：SOUN）也正准备成为未来的科技领袖。 领先的语音AI平台 SoundHound成立于2005年，最初用于音乐识别，现已发展成为具有自主技术的综合语音AI平台，能实时理解并响应人类语音。其平台可以直接集成到产品中——如汽车——而无需依赖云端助手，如Alexa、Siri或Google Assistant。这使用户可以通过语音界面无缝地与智能设备和物联网产品互动。 SoundHound的自主语音识别和自然语言理解技术独立于微软和Alphabet等巨头运作。公司声称其在速度、准确性和对复杂语言的理解方面优于竞争对手。其技术体系还赋予客户对品牌、用户体验和数据隐私的完全控制。 该平台结合了先进的AI技术，包括生成式AI，为智能手机、短信、自助服务终端、移动应用和网页聊天中的语音助理提供支持，满足不同行业的客户服务需求。主要客户涵盖汽车、酒店、快餐连锁和呼叫中心。 收入来源主要包括三类：嵌入其语音平台的产品（如汽车、智能电视、物联网设备）的版税；提供如点餐和客户支持等服务的软件即服务（SaaS）合同；以及通过促成客户产品和服务的销售获得的广告/商务佣金。 强劲的增长与市场潜力 尽管语音AI的采用仍处于早期，SoundHound正迎来强烈的需求和稳健的增长——2025年第一季度收入同比增长151%，达到2910万美元。年化收入接近1
Telegram的TON生态系统：亿级用户的区块链主导战略
区块链行业的下一个前沿不仅仅是技术创新，更是大众化应用，Telegram的TON生态系统由Open Platform（TOP）推动，位于其中的先锋位置。TOP估值达10亿美元，旨在通过拥有10亿用户的Telegram messaging应用，扩展去中心化技术。TOP已在由Ribbit Capital和Pantera领投的A轮融资中成功筹集2850万美元，雄心勃勃地将Telegram庞大的用户基础转化为区块链的应用者，彰显了投资者的浓厚兴趣。 TOP的A轮融资占公司约5%的股份，突显了投资者对将日常应用与去中心化金融（DeFi）和游戏相结合的信心。Ribbit Capital和Pantera的参与凸显了TOP作为一家超越加密领域的主要金融科技颠覆者的定位。这笔资金将支持公司向高度监管的美国和欧盟市场扩张——这是一个关键步骤，正如TOP的CEO安德鲁·罗戈佐夫（Andrew Rogozov）所言，合规虽成本高昂，但对建立信任至关重要。截至目前，TOP已筹集7000万美元资金，显示出其在法律环境不确定地区的韧性。 Telegram内嵌的加密钱包已经在2025年第二季度拥有超过1亿注册用户和3500万活跃钱包，显示出用户行为的深度融合。用户通过表情包、礼物和游戏（如Hamster Kombat，注册用户达2
160亿个密码泄露，是否终于是基于区块链的数字身份的时机到了？
16亿密码泄露事件：真正发生了什么？ 2025年6月，Cybernews的网络安全研究人员披露了有史以来最大之一的凭证泄露事件：超过160亿的登录信息，分布在约30个庞大的数据集中，已在网上免费公开。此次泄露并非单一的突破事件，而是多年间，信息窃取型恶意软件悄无声息地感染设备，从密码、Cookies到活跃会话令牌和网页登录历史等信息被不断窃取。许多凭证至今仍然有效，影响范围涵盖Google、Apple、Facebook、Telegram、GitHub甚至一些政府系统。一些数据集包含多达35亿条记录，在某段时间内，这些数据都可以在公共服务器上获取，无需任何黑客技能。 仅2024年，信息窃取型恶意软件就窃取了21亿个凭证，几乎占此类工具窃取凭证总量的三分之二，彰显出日益严重的安全威胁。 为何16亿密码泄露暴露了传统登录系统的局限 这次事件凸显了当今仍广泛使用的传统身份验证系统的根本漏洞。密码的重复使用极为普遍，一旦某个账户被攻破，攻击者就可通过凭证填充法（credential stuffing）访问其他服务。此外，这些泄露中还包含会话令牌——用于验证已登录账户的数字钥匙，这使问题更加严重。随着“信息窃取工具作为服务”的普及，攻击者可以购买被盗数据，并自动化实现账户控制，无需直接针对受害者。这些因素共同造成了身份盗窃、金融欺诈和隐私侵犯的理想环境，表明仅靠两因素认证（2FA）和密码管理器已不足以应对。因而，行业开始转向基于区块链的数字身份系统等基础性解决方案，这些方案无需依赖密码。 对无密码身份验证和区块链的需求 面对如此大规模的泄露事件，经典建议重新被提出：使用强级且唯一的密码；采用如1Password或Bitwarden的密码管理器；启用2FA；切换到利用生物识别的密码钥匙（passkeys）；以及通过暗网扫描工具监控泄露信息。尽管这些措施有一定帮助，但它们只是对系统缺乏韧性的临时补丁。用户仍然面临钓鱼、恶意软件和易受攻击的应用程序的威胁。随着安全漏洞规模扩大、手段日益复杂，专家们越来越倡导Web3的身份管理，旨在实现长期的安全提升。通过区块链实现无密码认证，可能让网络安全逐步由被动防御转向主动、基础设施级的保护——真正取代那破败的旧系统。 值得一提的是，计算机密码系统的起源可以追溯到20世纪60年代MIT的“兼容时间共享系统”，早在当年人们就已意识到安全问题，证明密码的脆弱性并非新鲜事。 区块链数字身份真能成为解决方案吗？ 在海量密码被泄露的背景下，一个迫切的疑问是：为什么人们仍依赖密码？许多开发者、机构和隐私倡导者现已将区块链数字身份视作一种迫切需要的替代方案。 区块链数字ID能解决什么 基于区块链的去中心化身份系统，以“自主主权身份”(SSI)为理念，颠覆了传统模型，将数字身份的所有权和控制权交还给用户。与易遭大规模数据泄露的中心数据库不同，区块链利用去中心化标识符（DIDs）——由用户自主保管的唯一私钥存储在链上，无中心存储库可攻破。 主要优势包括： - 无单点故障：不同于拥有数百万凭证的中心化系统，区块链身份没有易被攻破的中央服务器。 - 最少的数据暴露：借助可验证凭证（Verifiable Credentials），用户可以验证某些属性（如年龄或学历），而无需分享完整的身份证明文件。高级的零知识证明（Zero-Knowledge Proofs）还能在不泄露底层数据的前提下验证“我超过18岁”等声明。 - 防篡改和可审计：发给用户数字钱包的凭证都具有密码签名和时间戳，几乎无法伪造或在未被检测的情况下篡改。 这种“自主主权身份”的理念，根本上取代了现今脆弱的身份基础设施。 谁在推动区块链身份解决方案？ 虽然尚处于萌芽阶段，Web3的身份管理已取得实际进展。欧盟推出了eIDAS 2
制造业中的人工智能：优化生产流程
人工智能（AI）正从根本上改变制造业，通过集成先进技术优化生产流程。在全球范围内，工厂越来越多地采用人工智能系统，以提高运营效率和减少停机时间，标志着制造实践发生了重大变革。AI在这一领域的一个关键优势是其持续监控设备性能的能力。不同于传统的人工或定期检查，这些方法可能会忽略早期故障的迹象，AI能够收集和分析实时传感器数据，提供关于潜在问题的即时警报。这种主动监测方法使制造商能够在关键故障发生前预测维护需求，从而提升机械的可靠性和使用寿命。 由AI驱动的预测性维护通过从固定计划转向基于设备实际状态的维护，有效减少了昂贵的突发停机时间。这种方法不仅降低了维护成本，还确保机器在最佳状态下运行，避免不必要的停机。除了维护之外，AI还能在需求波动、供应链问题或优先级变化等复杂制造环境中动态调整生产计划。通过分析多个实时数据流，AI优化生产流程和资源配置，提高产能利用率，加快应对市场变化的速度，从而提升整体生产效率。 在质量控制方面，AI显著提升了产品检测水平，利用机器学习比人工检验更准确、更迅速地识别缺陷。它能够发现模式和异常，追溯缺陷根源，并提出改正措施，从而改善产品质量，减少废料，并提高客户满意度。然而，采用AI也面临一些挑战。它需要大量投资于硬件、软件和基础设施，以支持先进的数据分析和实时决策。此外，现有员工必须转型，承担与AI系统合作的新角色，这要求他们具备更高的数字素养和数据分析能力。重新培训员工或招聘专业人才也具有一定难度，需经过周密规划，以确保在实现AI优势的同时不影响工作流程。 此外，随着连接性的增强和数据依赖性的提高，安全问题也变得尤为重要。网络安全和数据隐私成为保护敏感操作信息、防范网络威胁的关键优先事项。总之，AI将在提高制造业效率、减少停机时间、提升产品质量方面发挥重要作用，通过预测性维护、灵活的生产管理和先进的质量分析推动行业变革。尽管导入成本巨大，并需员工转型，AI的长远优势坚定地将其定位为驱动制造业创新与竞争力提升的核心力量。
独立出版社对谷歌的人工智能概览提起反垄断投诉
一个由独立出版商组成的联盟已向欧洲委员会提出反垄断投诉，指控谷歌利用其人工智能概览（AI Overviews）功能实施市场滥用。该联盟由独立出版商联盟牵头，并得到开放网络运动（Movement for an Open Web）和福克斯洛夫法律（Foxglove Legal）等团体的支持。投诉主要指控谷歌通过其AI生成的摘要，出现在搜索结果的显著位置，未经出版社允许便使用其内容，且不得不选择退出，否则搜索可见性将受影响。 出版商表示，这些AI摘要大量分流了访客，减少了其原始网站的流量，从而降低了广告收入，威胁到独立新闻的生存。通过在搜索页面直接提供浓缩的文章版本，用户点击意愿降低，影响了关键的受众参与指标，这对于内容变现尤为重要。 投诉方认为，此举不公平地利用了其内容，构成了对谷歌市场支配地位的滥用。他们已请求欧洲委员会采取临时措施，暂停在调查期间的相关做法，以保护独立新闻机构。 谷歌对此辩护，称AI概览功能改善了用户体验，有助于内容发现，并每天为出版商网站带来数十亿次点击。谷歌强调，流量变化受季节性需求、搜索算法变更和用户行为演变等多重因素影响，并不仅仅由AI摘要引起。 此项投诉正值全球监管机构加强审查之际。英国的竞争与市场管理局（CMA）也正在调查类似问题，而在美国，一起诉讼指控谷歌在搜索服务中复制出版商内容，未提供公平补偿或补救措施，造成了类似的损害。 这场争端凸显了数字信息生态系统的更大挑战——主要科技巨头利用AI技术汇总和摘要内容，影响信息获取途径，并威胁传统媒体的财政可持续性。搜索引擎中AI的集成引发了关于知识产权、市场公平竞争及支持独立新闻的关键问题。 专家认为，AI生成的摘要可以提升信息的可达性，但也应平衡保护高质量新闻的经济激励。这一投诉可能成为日后监管机构制定有关AI在搜索中的应用及内容创作者权益的重要参考案例。 随着欧洲委员会展开调查，媒体、科技和监管利益相关者正密切关注事态发展及政策潜在影响。此案的结果不仅关乎涉案各方，还为数字市场中AI技术的内容所有权和公平竞争设立了先例，其解决方案将对全球范围内AI、搜索引擎与独立新闻之间的关系产生深远影响。
国会宣布加密货币周：美国立法者准备推出突破性区块链法案
主要要点： 美国众议院将在7月14日这一周，推动三项关键的加密货币法案：CLARITY法案、GENIUS法案以及反CBDC监控国家法案。这些法案旨在建立数字资产的明确监管框架，制定稳定币规则，以及阻止美国发行中央银行数字货币（CBDC）。 在特朗普政府的支持下，这一立法努力将美国定位为全球加密创新的领导者。 美国的数字资产政策正处于关键时刻。在两党支持以及国会领导人与特朗普政府的推动下，众议院宣布7月14日当周为“加密货币周”。在此期间，立法者将审议三项或许会大规模改写美国加密货币、稳定币监管和金融隐私的法案。 加密货币周：三大法案审议中 加密货币周的主要目标是加快期待已久的数字资产立法。这三项关键法案为： - CLARITY法案：通过澄清联邦机构对数字资产的监管，定义市场结构。 - GENIUS法案：建立促进创新和保护消费者的联邦稳定币监管框架。 - 反CBDC监控国家法案：旨在禁止美联储发行CBDC，理由是担心隐私和公民自由受到威胁。 这些法案旨在制定全面的数字资产监管，鼓励创新，同时防止政府过度干预金融隐私。 特朗普政府支持的战略立法努力 由法兰奇·希尔（阿肯色州-02）、G
伊利亚·苏茨克弗接任安全超级智能领导职位，应对人工智能人才竞争
Ilya Sutskever 已接任他于2024年创立的人工智能创业公司 Safe Superintelligence（SSI）的领导职位。此次交接发生在前任CEO Daniel Gross离职加入Meta Platforms（Meta）负责其人工智能产品部门之后。Gross 转投 Meta，凸显科技行业在争夺顶尖AI人才方面的激烈竞争，彰显公司间在推动人工智能技术发展上的激烈竞赛。Meta之前对收购SSI表现出浓厚兴趣，后者曾被估值高达320亿美元。尽管有来自多家科技巨头的收购意向，Sutskever 坚定地强调SSI的独立性及其致力于开发安全的超级智能AI技术，突显公司专注于道德和受控的AI发展。 去年，Safe Superintelligence 成功筹集了10亿美元的资金，以实现其开发先进、安全AI系统的愿景。这一强劲的资金支持展现了投资者对公司使命的高度信心以及其在AI创新方面的巨大潜力。 在领导岗位上具有丰富经验的Ilya Sutskever，曾是领先的AI研究机构OpenAI的首席科学家和联合创始人。他的经历包括应对AI社区中的复杂挑战，尤其是在2023年引发争议的OpenAI CEO Sam Altman的解雇与复聘之后，Sutskever选择离开OpenAI。 在Sutskever的引领下，Safe Superintelligence有望持续推动AI研究的前沿，同时高度重视安全与伦理问题。公司致力于在安全、负责任的方式下开发超级智能AI，以应对公众对于高端AI系统潜在风险的担忧日益增加。 目前，AI行业正处于迅速发展和激烈竞争的阶段，各家公司为争夺顶尖人才和在快速演变的技术格局中占据战略制高点而奋力角逐。像Daniel Gross转投Meta，以及Meta试图收购诸如SSI等有潜力的创业公司的努力，都彰显了AI研发中激烈的博弈和高风险。 SSI决定保持独立，抗拒被收购，反映出越来越多的AI创业公司希望保护其创新文化和专注的研究方向，而非被大公司吞并。这种独立性可能赋予公司更大的灵活性，促使其专注于实现长期的目标，即安全的超级智能。 SSI获得的大额融资显示出投资者对具备雄心目标的AI项目的热情日益高涨。投资者逐渐认识到超级智能AI的变革潜力，以及确保其负责任发展的重要性。 随着AI技术在各行各业的深度融合，像Safe Superintelligence这样的领导者的策略与行动，将在塑造行业未来方面发挥关键作用。Sutskever在SSI的领导，标志着在推动车载创新与安全平衡方面的一个重要转折点。 总体而言，AI行业仍在快速演变，伴随着领导层变动、重大资金投入和企业战略调整，展现出全球对AI突破的极大关注。在Sutskever的带领下，Safe Superintelligence 坚持在前沿，致力于推动兼顾能力与安全的创新发展。
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