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世界模型的崛起：人工智能发展的新时代
世界模型，也称为世界模拟器，正在成为人工智能领域中一种有前途的进展。人工智能先驱李飞飞创立的World Labs已筹集2. 3亿美元用于创建大型世界模型，DeepMind则聘请了Sora的创建者以专注于类似技术。研究人员David Ha和Jürgen Schmidhuber描述的这些模型受到人类潜意识心理模型的启发，用于理解世界。例如，棒球击球手本能地预测球的路径，依赖内在模型而非有意识的规划。 世界模型因其在生成视频应用中的潜力而受到欢迎。目前由AI生成的视频常陷入“恐怖谷”，但世界模型可以通过理解物体行为的原因来改善这一点。它们通过训练多样化的数据来开发现实世界动态的内在表征。正如Higgsfield的Alex Mashrabov所解释的，一个强大的世界模型能够理解物体行为，消除了繁琐的手动输入。 除了视频生成，世界模型在高级预测和规划中也有前景，正如Meta的AI负责人Yann LeCun所建议的那样。例如，一个世界模型可以通过更深入的推理而非模式识别来规划清理房间的行动。 尽管有这些潜力，存在显著的技术障碍。世界模型需要巨大的计算能力，并且容易受训练数据中偏见的影响。此外，它们还面临如准确模拟多样化场景的挑战。 如果这些问题得到解决，世界模型可能会大大地将AI与现实应用结合，增强虚拟世界创建、机器人技术和AI决策能力。它们可以为机器人提供更大的环境意识，提高其在现实世界中的导航和交互能力。
Brief news summary
世界模型在人工智能中对模仿人类感知至关重要，已经通过重大投资（例如李飞飞的World Labs获得的2.3亿美元）以及DeepMind与OpenAI的Sora创建者的合作而受到关注。这些模型使机器能够像棒球运动员预测球的轨迹一样预测事件，这是朝着人工智能具有人类般智能迈出的关键一步。 人们对世界模型的兴奋源于其有可能改变生成视频应用的承诺。虽然当前的人工智能在创造逼真内容方面仍有困难，但这些模型对上下文和物理学的理解可能在视频制作、预测和规划方面取得突破。Meta的Yann LeCun表示，世界模型将提升人工智能的推理和目标导向能力。即便更先进的模型不断发展，现有模型已能有效模拟基本物理并复制视频游戏环境。 然而，挑战仍然存在，包括对高计算需求和训练数据偏见的担忧。像Alex Mashrabov和Cristóbal Valenzuela这样的专家强调数据多样性有限的问题。如能克服这些挑战，人工智能的实际应用范围可能会扩大，从而增强虚拟环境、机器人技术和决策能力。最终，世界模型或将使机器人更好地理解和适应其环境，显著提高其功能。
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比特币价格若回落至十万美元，需留意这些关键水平：区块链公司
比特币价格在整个六月份未能展现出与上月 initial 起的相同动力。自五月创下新纪录高点以来，领先的加密货币在一定程度上难以突破整合阶段。 近日，比特币价格受到看跌压力，6月6日（星期五）下跌至大约10
Chatterbox Labs 的高管表示，企业正陷入人工智能试点的泥潭
访谈 在人工智能在企业中广泛应用之前，企业领导者必须承诺建立一个持续的安全测试体系，针对AI模型的具体细节量身定制。 这一观点来自Chatterbox Labs的CEO丹尼·科尔曼（Danny Coleman）和CTO斯图尔特·巴特斯比（Stuart Battersby），他们与《注册》杂志深入讨论了为何企业至今在从AI试点项目向全面部署转变方面进展缓慢。 “企业的采纳率目前只有大约10%”，科尔曼说。“麦肯锡估算这是一個价值四万亿美元的市场。如果你持续发布人们不知道是否安全使用的解决方案，或者他们不仅不了解企业的影响，还不了解社会的影响，你怎么可能完成推进？” 他补充道，“企业内部的人们对于没有适当治理和安全措施的技术还并未做好准备。” 今年一月，咨询公司麦肯锡发布了一份关于人工智能（AI）在工作场所尚未开发潜力的报告。 这份题为《工作场所的超级代理：赋能人员释放AI全部潜能》的报告强调了对AI技术日益增长的兴趣和投资，但也指出采用速度依然缓慢。 “……你必须不要相信模型供应商或守护条款供应商的宣传，因为每个人都会告诉你它们非常安全可靠。” 麦肯锡的报告指出，“领导者希望增加AI的投资并加快开发步伐，但他们在确保AI在工作场所安全方面遇到困难。” 科尔曼认为，传统的网络安全和AI安全是交叉的领域，但大多数信息安全团队还未赶上这些变化，且往往缺乏理解AI独特攻击面所需的专业知识。他以思科（Cisco）收购Robust Intelligence和Palo Alto Networks收购Protect AI为例，展示了公司采用正确策略的案例。 巴特斯比强调，旨在大规模部署AI的组织必须实施基于实际AI服务表现的持续测试体系。 “第一步是定义什么是你的特定用例中的安全和保障，”他解释道。“然后你必须避免仅依赖模型供应商或守护条款供应商的断言，因为每个人都声称他们的解决方案是非常安全的。” 巴特斯比强调，这一警示至关重要，因为即使是授权用户也可能导致AI系统产生有害行为。 “我们想传达的一个信息是，仅靠内容安全过滤器和守护条款是不够的，”科尔曼说。“这个问题短期内不会改变，解决方案需要更加多层次。” 虽然这种方法可能会带来成本，但巴特斯比认为，持续的测试可以降低费用，例如，通过证明较小、成本较低的模型在某些用例中依然安全。 完整访谈内容请见下方……
Meta 正在洽谈 对 Scale AI 投资 100 亿美元
据彭博社报道，Meta平台正与人工智能创业公司Scale AI进行投资超过100亿美元的洽谈。相关谈判仍在进行中，交易条款尚未最终敲定，可能还会发生变化，知情人士表示。Scale AI成立于2016年，迅速成为人工智能和机器学习领域的关键玩家，提供数据标注和注释服务，这对于训练人工智能模型至关重要。该公司已与亚马逊和Meta本身等主要科技公司建立了合作关系。最近，Scale AI的估值接近140亿美元，显示其在AI行业中的重要增长和影响力。如果交易完成，Meta平台的投资将成为史上最大规模的AI创业公司投资之一，彰显公司强化AI和机器学习能力的坚强决心。 Meta平台，前身为Facebook，正不断加强对AI技术的关注，以支持其社交媒体、虚拟现实及其他前沿技术领域的产品和服务。这项投资讨论正值AI行业快速增长与创新之际，企业之间激烈竞争以开发日益复杂的系统。Scale AI通过提供高质量的训练数据，扮演着关键角色，使AI系统得以学习与提升。Meta与Scale AI的合作，有望加快自然语言处理、计算机视觉和自动驾驶等应用的发展。 目前，Scale AI拒绝讨论此次谈判的细节，而Meta平台也未在正常办公时间之外立即回应。结果尚不确定，但一旦达成交易，将凸显AI技术对领先科技公司的重要性。这项投资预计将促进Scale AI的增长与创新，进一步巩固其在竞争激烈的AI生态系统中的地位。这与Meta广泛投资人工智能、保持竞争优势、开发新能力的平台战略相契合。 随着AI技术的快速演进，类似的投资和合作对企业在行业中占据领先地位至关重要。AI在日常生活中的影响逐步扩大——从个性化推荐到自动驾驶车辆，这都强调了像Scale AI这样的公司在提供基础数据和工具以推动AI进步中的核心作用。尽管Meta拟议投资的具体细节仍在谈判之中，但此项交易表明未来AI发展方向和投资战略将发生重大变化。行业观察者将密切关注后续进展，因为如此大规模的投资完成，或将对AI行业及其主要参与者产生深远影响。
德意志银行探索稳定币与代币化存款，推动区块链发展
德意志银行正积极研究稳定币和代币化存款，作为其日益增长的数字资产战略的一部分，反映出全球银行业对基于区块链的金融基础设施的日益关注。据彭博社引述银行数字资产和货币转型负责人Sabih Behzad的话称，德国最大的银行正在考虑是否发行自己的稳定币，或参与更广泛的行业倡议。 此外，该银行正评估代币化存款在提升支付效率和结算流程方面的潜力。这一做法符合传统金融机构采用区块链技术实现支付现代化并与加密货币原生的替代方案竞争的更广泛趋势。 在美国，摩根大通、美国银行、花旗集团和富国银行等领先银行据报道正在探索联合推出稳定币的项目，以应对去中心化数字货币日益增长的影响。欧盟的加密资产市场（MiCA）框架和美国即将出台的稳定币立法等监管进展，也推动了银行业对相关技术的兴趣和采用。 德意志银行此前在研究中指出，稳定币正逐步走向主流，尤其是在特朗普政府的支持加密货币友好政策下。该银行还进行了战略投资，包括跨境支付平台Partior，并参与了以央行为背书的批发代币支付项目Project Agorá。 未来，传统银行或可成为储备金的托管方，或自主发行数字货币，迅速适应不断发展的数字金融环境。德意志银行的这些活动体现了行业整体向区块链整合的转变，旨在提升全球金融系统的速度、安全性和成本效率。 通过投资数字基础设施和探索稳定币发行，德意志银行将自己置于银行创新的前沿，凸显传统金融与去中心化技术融合的加速。
苹果更新 Siri 遇阻引发投资者对人工智能战略的担忧
苹果在提升其语音助手Siri的人工智能（AI）能力方面面临重大挑战，引发投资者对其整体AI战略和在快速发展的科技环境中的竞争力的担忧。尽管苹果不断努力通过使用大型语言模型（LLMs）优化Siri，使其具备更自然的对话能力，但在技术上遭遇挫折和集成困难，延缓了AI升级的进展。 前员工透露，苹果采取逐步更新的策略——而非从头重建Siri——导致了持续的BUG和性能问题，使Siri在日益强大的竞争对手如OpenAI的ChatGPT和谷歌的AI面前变得落后。业内人士指出，这些渐进式的更新削弱了Siri的功能、用户体验和响应速度。 这些延误在苹果年度全球开发者大会（WWDC）前激起了投资者的怀疑，该大会历来是展示AI进展的舞台。Siri的升级是苹果“Apple Intelligence”项目的核心内容，该项目在上一次WWDC中首次提出，旨在通过AI功能提升苹果生态系统的用户体验。然而，许多承诺的功能尚未推出，受到分析师和用户的批评。 苹果的困境还受到监管限制的影响，尤其是在中国——其最大的市场之一——那里新的法规限制AI功能的自由部署，增加了运营风险。此外，全球多地不断升级的法律压力也使AI开发和推广计划变得更加复杂。 这些挑战显著影响了苹果的财务前景和市场认知，2025年公司股价下跌约18%，成为主要科技公司中表现最差的一家，反映出投资者对其创新能力和AI竞争地位的疑虑。 领导层的变动也影响了Siri的升级路径。苹果强调通过在设备上进行AI处理（即在设备端直接计算，而非云端）来保护数据隐私，这一策略虽获得称赞，但也带来技术难题。这种以隐私为中心的方法，使得部署依赖云计算的先进AI功能变得更加复杂。 与此同时，竞争对手如OpenAI通过与设计师Jony Ive合作开发定制硬件，以优化AI性能，标志着在整合硬件与软件解决方案方面的战略分歧，旨在提升性能和用户参与度。 苹果CEO蒂姆·库克公开承认Siri升级的延误，强调公司对高品质的追求，并承诺交付一个完善、可靠的AI助手，而不是匆忙将不完整的功能推向市场。 这一情况凸显出苹果在快速发展的AI领域中保持竞争优势的艰难。随着AI在科技行业中的重要性不断提升，苹果面临加快研发速度、优化策略、满足投资者和消费者期待的压力——在坚守隐私和高品质的核心承诺的同时，也需要在AI驱动的用户体验方面领跑。
由温克莱沃斯领导的加密货币公司Gemini在区块链热潮中秘密提交IPO申请
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保罗·布罗迪，安永：区块链如何改变全球商业
安永全球区块链负责人，2023年《以太坊商用》一书的共同作者保罗·布罗迪（Paul Brody）与《环球金融》讨论了区块链对支付、汇款、银行及企业金融的影响。 如今，稳定币——旨在保持稳定价值、主要钉住美元的加密货币——在区块链交易中比比特币更为主导。例如，上个月以太坊区块链处理了2万亿美元的稳定币支付，超过99%以美元计价。稳定币在高通胀的新兴市场中特别受欢迎，且被广泛用于比传统系统更快、更便宜的跨境汇款，传统系统往往需要数天时间且成本更高。 关于美国央行数字货币（CBDC），布罗迪认为真正的需求是拥有适当资产支撑、受良好监管的稳定币。他指出，央行对于CBDC的用途尚不确定，有时还受Facebook数字货币计划等项目的影响。 对于企业首席财务官（CFO）和财务主管而言，区块链提出了战略性问题：他们是否连接到加密系统？是否能处理稳定币支付？比特币是否应纳入企业的财务资产？智能合约能否实现采购和运营的自动化？目前，大多数公司还不能接受稳定币支付。 稳定币发行者通过交易手续费和持有资产的利息（“浮动利息”）获利，但由于竞争激烈，手续费偏低，利润也随利率变动。 银行的角色将发生变化：依赖信用卡处理和交易费的银行将面临几乎免费稳定币转账带来的冲击，而专注企业金融的地区性银行影响较小。像纽约梅隆银行（BNY Mellon）和摩根大通（JPMorgan）等主要托管银行，借助资产的代币化，既面临威胁，也迎来机遇，有望扩大在数字资产管理方面的服务。 布罗迪指出，公共区块链缺乏隐私保护，限制了企业广泛采用智能合约，尽管其具有数字化和自动化各种资产合同的潜力。私有区块链未能实现真正的隐私，参与者仍能看到交易对手之间的敏感信息。 预计所有银行都会提供分布式账本技术（DLT）服务，将加密货币、股票、债券结合在一起，并提供诸如转账至以太坊地址等新的高端支付选项。 稳定币目前是区块链的“杀手级应用”，推动了大规模的采用。随着收益型选项的出现，稳定币市场将变得极具竞争力。 布罗迪强调，区块链不仅仅是一项边缘创新，而将通过整合货币、合同和商品，改变全球金融与商业操作。这一整合将大幅降低成本高昂的对账工作，例如，当前支付账单平均需花费约100美元，因为需要分别验证采购订单、合同和发票。在未来10到15年，基于区块链的流程将无缝、隐形地处理所有此类交易，成为全球企业对企业运营的“基础设施”。
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