IT之家 12 月 13 日消息，OpenAI 昨日正式发布了其迄今最先进的 AI 模型 GPT-5.2，面向开发者和专业用户，通过 API 向 ChatGPT 付费用户及第三方开发者提供。 今日，OpenAI 首席执行官萨姆・奥尔特曼（Sam Altman）在 X 上宣布：“GPT-5.2 在上线首日就通过 API 实现了超万亿 Tokens 调用，并且增长迅速！” 这表明 GPT-5.2 在发布初期就获得了广泛的开发者与企业用户使用，反映出市场对新模型的关注程度和使用强度。 IT之家查询 OpenAI 官方资料获悉，GPT-5.2 相比前一版本在多个方面实现了提升，重点体现在： 更强的多步推理与长上下文理解能力，适合深度知识与复杂任务场景； 增强的生产力工具支持，包括更高效的代码生成、试算表制作、报告与演示文稿生成等工作流程； 更高的准确性，在多个专业领域基准测试中取得更好的表现。 OpenAI GPT-5.2 分为三大版本： Instant：强调速度与成本效益，适用于日常查询、基础写作与沟通； Thinking：侧重深度思考与复杂任务处理； Pro：为高级专业与企业级应用设计，提供更高的推理能力与稳定性。 这三大版本将在 ChatGPT 付费套餐（Plus、Pro、Business、Enterprise 等）中逐步推出，确保用户可根据需求选择最适合的模型版本。

IT之家 12 月 13 日消息，据《商业内幕》今日报道，近几个月来，迪士尼正在内部加快引入 AI 工具，并主动推动员工使用。 一名在迪士尼任职多年的软件工程师表示，管理层已经明确看到了技术趋势。与今年夏天的“相当谨慎”相比，迪士尼对使用 AI 工具的态度发生了明显变化。 目前，迪士尼已向员工开放微软 Copilot 和亚马逊 Q Developer 等 AI 工具。迪士尼还确认，随着与 OpenAI 的合作推进，员工很快将获得企业版 ChatGPT 的使用权限。 在内部应用层面，迪士尼已经推出名为 DisneyGPT 的聊天机器人。多名员工表示，DisneyGPT 主要用于处理公司内部事务，例如提交 IT 工单、查询员工名录或分析项目财务数据。迪士尼在 10 月 2 日向员工介绍该工具时，将其定位为提升效率的“新伙伴”，并在 12 月更新中加入文件上传功能。 DisneyGPT 在设计上融入了浓厚的迪士尼风格，包括冒险式提示语和按想象力、毅力、领导力等主题进行分类的沃尔特・迪士尼语录。员工普遍认为，其核心功能仍接近常规 AI 聊天机器人。 与此同时，迪士尼还在研发一款代号为 Jarvis 的更高级 AI 工具。知情人士表示，Jarvis 以《钢铁侠》中的 J.A.R.V.I.S.为灵感，目标是作为具备智能体能力的助手，代替员工完成具体任务，但目前仍处于早期开发阶段。 IT之家从报道中获悉，一名迪士尼管理人员表示，公司希望员工在工作中更加积极地使用 AI。不过，并非所有员工都对此感到安心，有人担心 AI 可能取代人类岗位并冲击就业稳定。迪士尼内部高层也承认，尽管 AI 被列为重点方向，但 AI 既会出错，也无法替代人类的创造力与个性化判断。 迪士尼在内部文件中强调，公司采用以人为本的 AI 策略，明确将人类视为创意的核心。迪士尼表示，持续引入新技术的目的在于赋能创作者，而不是削弱创作者。 有员工表示，迪士尼押注 AI 并非盲目冒进，而是在试图掌握未来娱乐与技术融合的主动权。

手握巨额AI基建相关订单，已经不足以“保护”一家公司。 甲骨文手握5000亿美元订单，股价从9月巅峰已经一路下跌40%。博通目前积压的AI产品订单约为730亿美元，最新财报发布后股价由涨转跌。 人称“英伟达亲儿子”的CoreWave季度营收十几亿美元，却能在一周内拿下OpenAI和Meta超过360亿美元的订单。过去一个月，该公司股价累计下跌17%。 外界固然担忧它们是否有足够的能力（金钱）满足客户，但同时也担忧客户本身是不是真的“靠谱”。 AI基建的洋葱剥到最后就是那几家：Meta、谷歌母公司Alphabet、微软、亚马逊、苹果、英伟达等几家巨头，再加上OpenAI、Anthropic等明星AI初创公司。 明星创企还很稚嫩，搞基建几乎全得靠外部融资，风险明显。 巨头们本应是定海神针一样的存在——它们财务稳健、现金充沛，正在用数千亿美元的疯狂基建计划填满未来几年。 但站在支出C位的AI带给它们的回报仍属微小，用“老本”滋养新梦想会不会拖垮巨头，全看梦想的兑现够不够及时。 成则皆大欢喜，败则可能满盘皆输。 01 手握“未来”这张牌，甲骨文短短几个月经历了大喜与大悲。 大喜降临时，甲骨文股价单日飙升40%，创始人兼CEO拉里·埃里森短暂超过马斯克成为世界首富。 彼时埃里森高喊：“人工智能就是一切！” 人工智能的确是一切，对于甲骨文来说，是它这波大喜的一切缘由——OpenAI当时和甲骨文达成一笔为期五年、价值3000亿美元的算力采购协议，成为引爆甲骨文股价的火柴。 然而仅仅三个月之后，甲骨文手握更多订单，“魔力”却消失了。 甲骨文最新发布2026财年第二财季（对应2025年9月到11月）财报，营收同比增加14%，公司表示储备订单已经高达5230亿美元。 这个数字，比前一个财季增加了680亿美元。 财报一发，股价当日下跌11%，创下公司1月以来最大单日跌幅。如果从9月的巅峰来看，甲骨文的股价已经一路下跌了40%。 未来的订单，在如今“AI泡沫”的质疑声中，已经从一种美好的希望转变成了沉重的大山。 甲骨文显得颇有些吃力——财报显示，甲骨文的现金流为负100亿美元，季度资本支出（CapEx）高达120亿美元，比分析师的预测高出近37亿美元。 而甲骨文的CFO透露，公司财年支出也上调了150亿美元之多，达到了500亿美元的水平。 市场最大的恐惧就是：甲骨文到底有没有能力搞那么多钱，来支撑这种超大规模的AI基建？ 有分析师预测甲骨文需要举债1000亿美元来完成建设。在第二财季，该公司筹集了180亿美元债务，创下科技企业有记录以来最大规模发债之一。 在电话会议上，甲骨文极力为自己辩护，明确反对“需要举债1000亿美元”的预测，称实际上融资额将大幅少于这个数字。玄机在于甲骨文正在采取“客户自带芯片”的合作方式。 也就是说，不是甲骨文买芯片再租给客户，而是客户自己带着芯片来，这在云服务行业简直史无前例。 此外，甲骨文也强调，还有的供应商愿意出租而不是出售芯片给自己，因此甲骨文可以付款、收款同步。 如果真如甲骨文所言，那么其确实能显著降低自身的前期投入，大大拉高回报率。 但是对市场来说，风险并没有消失，而是转移了：从甲骨文身上，转移到了甲骨文的客户身上。Meta或OpenAI等客户自己购买昂贵的GPU，安装在甲骨文的数据中心里。 甲骨文几千亿美元的未来能否兑现，固然取决于其能不能“交货”，但也取决于客户能不能 “交钱”。甲骨文近5000亿美元未交付订单中，约三分之二来自尚未盈利的OpenAI，已知的还有200亿美元来自和Meta的新协议。 相似地手握巨量订单却拿到市场负反馈的还有博通。 博通也发布了新财报，截至11月2日的2025财年第四季度实现核心业绩营收和利润双超预期，AI半导体相关营收同比增长74%。 电话会议上，博通CEO陈福阳表示公司目前积压的AI产品订单约为730亿美元，将在未来六个季度内交付完成。而且他强调这是“最低值”，随着新订单不断涌入，积压规模预计将进一步扩大。 然而，博通拒绝对2026全年AI收入提供明确指引，称客户部署节奏存在不确定性，可能出现季度间波动。 财报发布后，博通股价一度上涨约3%，但随后转跌，盘后跌幅超4%。 和甲骨文的大喜大悲相比，博通只能算是遇到了一点小颠簸，但背后的市场情绪是相似的——对那个大兴AI基建的“未来”，人们不再乐观。 博通的客户同样相对集中，其AI相关订单主要来自于OpenAI、Anthropic、谷歌母公司Alphabet以及Meta等。 02 AI基建这颗洋葱，剥到最后总会看到那几个熟悉的公司——美股七姐妹和OpenAI、Anthropic。 同样在今年备受关注的AI云基础设施初创公司CoreWave，CoreWeave 于今年 3 月上市，是自2021年以来规模最大的科技初创公司 IPO，其股价随后翻了一番多，甚至超过了“七大科技巨头”。 它的客户集中度也极高，基本上靠微软、OpenAI、英伟达和Meta的订单活着。 就在本周一（12月9日），CoreWave再发20亿美元可转换债券，而其此前截至9月底的债务总额已经高达140亿美元。市场担忧加剧，过去一个月其股价已经下跌17%。 还是那句话，市场对AI行业整体有了深层质疑，不仅限于这些AI基建相关的公司能否按照计划提供服务，也包括疯狂做交易的大客户们能否真的兑现账单。 而所有相关方之间复杂的循环交易已经形成了一张紧密又不透明的大网，让一切都更加看不分明。 如果我们按照客户的类型来看，OpenAI和Anthropic这样的初创公司最早引发人们的担忧。 原因很简单，二者都还没有稳定的造血能力，至少对于膨胀的基建计划来说远不足够，它们需要依靠外部融资，不确定性显而易见。 而巨头则更像是游戏场上的风向标与兜底方。 巨头们每年资本支出几千亿美元，其中相当大一部分用于扩建数据中心。它们在2026年的合计资本开支将是美国上市能源行业用于钻探勘探井、开采油气、向加油站运输汽油、运营大型化工厂的总支出的4倍以上。仅亚马逊一家公司，其资本开支就已经超过整个美国能源行业的总和。 和稚嫩的初创公司相比，巨头们显然财大气粗，它们财务稳健、现金流充沛。至少从目前来看，支出还没有超出自己的承受能力。 比如，微软、谷歌、亚马逊三家公司从2023年到今年总共将支出超过6000亿美元，收入预计有7500亿美元。 如果看看它们近期的业绩报告，会发现表现都蛮强劲的，“超预期”已经属于基操，看起来不需要担心，换句话说——大兴AI基建，它们玩得起。 但是细看之下，没有哪一家已经完成了收入结构的根本改变，AI固然已经开始产生回报，但是在总体收入中的占比却往往依旧是配角，却在支出时占据C位。 比如微软，7月底TheCUBE Research就其季度财报给出估算，Azure云的增长中，AI服务贡献了约19%，超过30亿美元，但这在微软总营收中贡献不到十分之一。 谷歌收入中超过一半仍然来自广告和搜索，而亚马逊的电商和广告在营收中的占比也仍超七成。 也就是说，巨头正在用成熟业务滋养AI的未来。 问题就在于，还能滋养多久？ 03 巨头们已经开始掀起一场“借债狂潮”。 9月，Meta发行300亿美元债券。Alphabet近期也宣布计划在美国市场发行约175亿美元债券，并在欧洲市场发行价值约35亿美元的债券。 美国银行的数据显示，仅在9月和10月，专注于人工智能的大型科技公司就发行了750亿美元的美国投资级债券，是2015年至2024年间该行业平均每年发行量320亿美元的两倍多。 这些公司的收入增长目前应该能够支撑支出，但要跟上人工智能领域的步伐，最终也需要更多的债务。 《华尔街日报》在一篇分析中犀利地指出：AI正在让巨头变弱。 截至今年第三季度末，微软的现金和短期投资约占总资产的16%，低于2020年的约43%。Alphabet和亚马逊的现金储备也大幅减少。 Alphabet 和亚马逊今年的自由现金流预计将低于去年。虽然微软最近四个季度的自由现金流看起来较上年同期有所增长，但其披露的资本支出没有包括数据中心和计算设备的长期租赁方面的支出。如果将这些支出计入，其自由现金流也会下降。 这一趋势似乎注定会持续下去。 分析师估计，微软明年若计入租赁支出，预计将花费约1590亿美元；亚马逊预计将花费约1450亿美元；Alphabet预计将投入1120亿美元。如果预测成真，这些公司四年内将累计投入1万亿美元，其中大部分将用于人工智能领域。 综合来看，这些变化——现金余额减少、现金流减少、债务增加——正在从根本上改变科技公司的商业模式。 科技行业开始越来越像半导体制造等行业，在后者中，数百亿美元被投入到尖端工厂的建设里，这些工厂需要数年时间才能建成，但回报却需要更长的时间。 在数百个庞大的数据中心部署数千亿美元，AI基建仅仅从执行角度来看，已经有明确的巨大挑战。 数据中心耗电量极大——GPU需要大量电力进行计算——而目前的电网无法应对激增的需求。其次，冷却也是一个问题。GPU运行温度很高，需要大量的淡水来维持设备运转。一些社区已经开始反对建设数据中心，担心会影响供水。 英伟达今年和OpenAI共同公布了规模高达1000亿美元的新协议，OpenAI拟部署10吉瓦的英伟达系统。但是最近英伟达CFO承认，这个计划其实还在意向书阶段，尚未正式签署。 这一方面为热闹的AI基建交易的“可信度”蒙上一层阴影，另一方面也暗示着未来的不确定性。 协议迟迟未能签署的原因尚未公开，而英伟达递交给SEC的文件中“风险因素”的部分可以作为参考。 在文件中，英伟达警告如果客户缩减需求、延迟融资或改变方向，公司可能面临“库存过剩”“取消订单的罚金”或“计提存货跌价与减值”的风险。 此外，“数据中心容量、电力和资本”的可用性是AI系统能否部署的关键，文件称电力基础设施建设是一个“将耗时数年的过程”，会面临“监管、技术和施工方面的挑战”。 就算最终AI基建进展顺利，也不是“成功”的终点。 AI基建最终是服务于AI需求，如果基建已经落地，市场需求却未能实现，那么基础设施利用率不足将会造成巨大的损失。 当然，并不是所有人都紧锁眉头表示担忧，支持者认为这是一场值得一试的豪赌，因为AI需求会以指数级速度增长，而非线性。 分析师阿齐姆·阿扎尔（Azeem Azhar）计算，过去两年人工智能服务的直接收入增长了近九倍。 也就是说，如果这种增长速度持续下去，那么人工智能公司开始创造破纪录的利润只是时间问题。 “我认为那些纠结于这些投资具体融资方式的人思维陈旧。每个人都假设这项技术会以线性速度发展。但人工智能是一项指数级增长的技术。它完全是另一种模式。”阿扎尔说。 但问题就是，AI开始爆发式地带来“利润”的时刻到底会不会来、什么时候来。 说到底，AI基建是否会拖垮巨头，其实是AI市场需求对AI基建的一场追赶，追得上，AI基建“人间值得”，追不上，庞大的数据中心最终就会像一个个“鬼城”。那将是对巨头AI押注不正确的最好证明，也将造成灾难性的后果。

鹭羽 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 世界模型赛道，又有老面孔新鲜入局！ 就在刚刚，Runway发布旗下首个通用世界模型GWM-1。 不止于此，还打包发布了一系列世界模型变体： 模拟真实环境的GWM Worlds； 模拟人物对话的GWM Avatars； 模拟机器人操作的GWM Robotics。 …… 而这些通通都是基于最新版Gen-4.5建立的。 是的！Runway这次还把Gen-4.5来了个大升级。 看来年末大促销的不只有圣诞老人奥特曼，还有好莱坞名导Runway。 话不多说，上实机： 自动播放 世界模型全家桶发布 根据官方介绍，GWM-1是基于Gen-4.5构建的，这是Runway最新的视频生成模型。 但和Gen-4.5有所不同的是，GWM-1采用的是自回归架构，它可以根据之前的记忆内容，进行逐帧预测生成。 另外模型支持实时交互控制，包括调整相机姿态、修改机器人操作指令或音频。 它目前包含三个变体： 1、GWM Worlds：用于实时环境的模拟与探索。 GWM Worlds能够让用户在连贯、有反应的世界中自由移动，而无需手动设计每个空间。 具体来说，用户首先需要为模型提供一个可供参考的静态场景，然后它就会在用户移动过程中，实时生成一个沉浸式、无限且可探索的空间，其中包含几何图形、光照和物理效果。 相比于其它世界模型，普遍只能生成有限长度的帧序列，GWM Worlds不仅能够在智能体移动的同时实时生成新场景，还能保持这些场景元素在长序列移动过程中的空间一致性。 允许用户通过文本提示改变环境的物理规则，例如当提示词要求智能体骑自行车，场景就会被约束在地面上；反之如果提示飞行，模型就会解除重力约束，实现空中自由导航。 这将有助于训练智能体在真实物理世界的行动，GWM Worlds可以快速搭建出一个能让智能体自由探索、犯错和学习的环境。 此外GWM Worlds也可以通过实时生成虚拟环境，为VR沉浸式体验提供支持。 2、GWM Avatars：能够模拟人类对话。 这是一个由音频驱动的交互式视频生成模型，可以模拟自然的人类表情和动作，无论是写实还是风格化角色。 能够渲染出逼真的面部表情、眼部动作、口型与语音同步，以及自然的手势，在长时间交互中也能保持稳定质量。 自动播放 它可以作为生活中的个性化导师，用仿真的互动方式解释复杂概念；也能改变客户服务方式，生成一个永远耐心、随时在线、具有人类表情的数字人，帮助解决用户实际需求。 在面试、谈判等高压场景中，GWM Avatars模拟真实对话，让人们得以在安全环境中练习冲突沟通或演讲示范；而在游戏和互动娱乐领域，也能让NPC变得栩栩如生——做到能倾听、能思考、能对话。 而GWM Avatars即将正式上线，并提供API，供使用者自行集成到自己的产品或服务中。 3、GWM Robotics：用于机器人操作。 GWM Robotics本质上更偏向于学习型模拟器，并非基于固定规则编程，而是通过学习机器人相关数据形成模拟能力。 自动播放 换言之，它是一个在机器人数据上训练的世界模型，会根据机器人动作预测视频序列，主要承担两大任务： 用于策略训练的合成数据增强： 通过GWM Robotics生成合成训练数据，然后从新物体、任务指令和环境变化多个维度扩充现有的机器人数据集。 这些合成数据无需进行昂贵的真实世界数据收集，就能提升已训练策略的泛化能力和鲁棒性。 模拟中的策略评估： 在GWM Robotics里，可直接测试策略模型可行性（如OpenVLA、OpenPi等VLA模型），而无需部署到实体机器人上。 这种方法将比真实世界测试更快、重复性更高，且安全性显著提升，同时还能提供贴合实际的行为评估。 总的来说，GWM Robotics可以有效解决物理硬件的瓶颈问题（成本高、损耗快、场景难复现等），通过模拟环境替代实体硬件场景，可以让训练和评估更高效、更具性价比。 同时还发布了GWM Robotics的Python软件开发工具包（SDK），该SDK支持多视角视频生成和长上下文序列，旨在无缝集成到现代机器人策略模型中。 OMT 除了世界模型，Runway这次还对Gen-4.5进行了升级更新，新增支持原生音频生成和原生音频编辑。 自动播放 比如Gen-4.5现在可以生成逼真的对话、音效和背景音频，把原先的创作内容扩充到更广的故事类型。 在现有音频的编辑上，用户可以根据自己的特定需求以任何方式进行调整。 不仅能用音频生成新视频，还引入了多镜头编辑功能，可以在初始场景中进行任意长度的修改，并实现整段视频的一致变换。

新智元报道 编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】GPT-5.2打赢Gemini 3.0 Pro，竟是靠高推理与海量Token「作弊」？网友的这个发现，在AI社区一石激起千层浪。更多网友七嘴八舌表示：GPT-5.2，并没有那么好用！ 太戏剧了。 OpenAI昨天刚放出大杀器GPT-5.2，今天就被曝疑似虚假营销？ 凌晨的科技圈，被一则爆料点燃—— 一位用户通过精细计算发现了「华点」：OpenAI在最新发布的基准测试中，可能通过调整模型「推理力度」参数，让GPT-5.2在关键评测中使用了远超对手的算力资源。 一句话总结就是：在调整token使用后，GPT-5.2和Gemini 3 Pro在ARC AGI 2上的表现基本相当。 具体来说，问题就出在这几张图上。 可以看到，OpenAI在基准测试中使用了额外的token，至少是Gemini 3.0 Pro的两倍。 这就像两个棋手对弈，一方被允许思考一个小时，另一方却只有十分钟，然后宣布前者获胜。 在这种情况下，结果还公平吗？ OpenAI胜过谷歌，其实靠作弊？ 昨天的AI圈，都被GPT-5.2吊打Gemini 3.0 Pro的结论所震撼，而前者在ARC AGI 2的精彩表现，则尤为出圈，被AI社区大加赞赏。 但现在，这些结果很可能注了水？ 比如在备受关注的ARC AGI 2测试中，GPT-5.2 xhigh版得分52.9%，每个任务消耗约13.5万个token。 按API定价计算，每个任务仅算力成本就高达1.9美元。 相比之下，谷歌Gemini 3.0 Pro以6.7万token取得相似成绩，效率高出整整一倍。 如果我们将算力投入标准化，就会发现两个模型的真实能力几乎并驾齐驱。 如果这一假设普遍成立，那么GPT 5.2在使用token数超过Gemini 3的两倍的情况下，仍然在HLE、MMMU-Pro、Video-MMMU和Frontier Math Tier 4中表现不佳。 在GPQA上，它们也才基本相当。而在Frontier Math Tier 3中，GPT 5.2 xhigh也就比Gemini 3 Pro高出2.7%的成绩。 唯一例外的是GDPVal——一个由OpenAI自己创建的测试集。既当裁判又当运动员，结果的客观性就有待考量了。 Ilya：我早说过了 其实，Ilya在之前的采访中就已经说过，现在的大模型基本都是为了榜单定向优化的，榜单结果的水分都大得很。 业内人士都知道，如今AI基准测试的「军备竞赛」早已超出单纯的技术竞争。各家厂商都在竞相推出自己的评测标准，而这些标准往往有意无意地偏向自家模型。 这么干的也绝不仅仅是OpenAI一家。 在谷歌推出的FACTS Benchmark中，Gemini 2.5 Pro超越GPT-5的结果，也同样得打个问号。 在SWE Bench（软件工程评测）中，情况就更加复杂了。 不同模型在不同编程任务上各有所长，但没有一个模型能在所有任务上全面领先。显然，真实世界的问题远比单一分数复杂。 所以，这次事件就反映出了AI评测的根本困境—— 如果GPT-5.2仅仅是通过消耗更多算力获得了性能提升，那真的能智能进步吗？还是仅仅是「暴力计算」的胜利呢？ 对于这次OpenAI的「虚假营销」，网友们也是议论纷纷。 有人表示，如果用户得到的「推理力度」参数是一样的，也用的是同样的token，那OpenAI就不算虚假营销。 但如果测评的和用户使用的根本不是同样的版本，那就是欺骗了。 也有一些人是站在OpenAI这一边的。 他们觉得，即使增加Gemini 3的token数量，它也未必就能赶超GPT-5.2，这一点来说，前者的确落后了。 也有人说，既然模型的价格都是公开的，那就不构成欺骗。 巧了不是，紧接着我们就发现，「货不对板」这个问题的确有人提出来了。 在社区的另一篇帖子中，也有人指出了OpenAI的作弊问题—— 早在GPT-5.1发布时，所有基准测试中用的都是高推理力度（high），然而plus用户却只能使用中等的版本。 而现在的5.2版本中，OpenAI增加了更高的「xhigh」推理力度，所以基准测试中显示的性能，要远远超过ChatGPT付费用户的实际体验。 GPT-5.2的实际体验如何 不看榜单，我们就来看看用户的实际体验究竟如何。 一位网友发帖称，自己对GPT-5.2的第一印象并不是太好。 比如在检查代码时，它的幻觉现象非常严重。 网友本以为GPT-5.2会比5.1好得多，但实际用起来并非如此，它并不能理解他写的函数代码。 另一些网友反馈说，GPT-5.2似乎把成年人当学龄前儿童对待，感觉不像是升级，反而是倒退。 OpenAI的核心用户群体，仍然最想念GPT-4o。 总之，GPT-5.2的实际体验跟基准测试似乎相差很多，保不齐又是一个在红色警报状态下仓促拿出的产品。 被谷歌打得匆匆忙忙、连滚带爬的OpenAI变成今天这个样子，显然不是一朝一夕的事。 OpenAI，变了 毕竟，当一家机构既是「研究AI的人」，又是「靠AI卖故事的人」，它还能诚实地面对那些刺耳的真相吗？ 根据Wired的最新调查，OpenAI内部正在经历一场关于「真话权」的剧烈地震。 在面对「AI是否会抢走你的饭碗」这类致命问题时，OpenAI的策略已悄然转变：闭上嘴，专心卖货。 这种为了商业利益而牺牲学术独立性的转向，直接「气跑」了自家的研究员。 「我们成了老板的喉舌」 回望2023年，OpenAI发布的重磅论文《GPTs Are GPTs》，直白地剖析了哪些行业最容易被AI颠覆，并在第二年登上了Science。 那时的他们，还敢于直视「技术性失业」的阴影。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2303.10130 Science：https://www.science.org/doi/10.1126/science.adj0998 但到了今年9月，画风突变。 在新任首席经济学家Aaron Chatterji的带领下，OpenAI发布了一份名为《全球用户如何使用ChatGPT》的报告。 从学生写作业到职场人做表，报告事无巨细地描绘了AI的美好图景。 结论毫无悬念地一边倒：AI是生产力的引擎，是经济价值的创造者。 企业用户被引述称，ChatGPT每天能帮他们省下40到60分钟。 报告地址：https://www.nber.org/papers/w34255 对此，一位前员工吐槽道：「这简直是为『AI创造价值』这一命题量身定做的软广，充满了粉饰太平的味道。」 离职信里的「真相」 矛盾的爆发点，是报告作者之一、OpenAI经济研究骨干Tom Cunningham的离职。 过去一年，OpenAI对「负面研究」的审查愈发严苛。 那些探讨AI如何替代入门级白领（如客服、行政）的课题，要么被要求「软化措辞」，要么直接被束之高阁。 忍无可忍的Cunningham在Slack上留下了一封直白的告别信： 我们曾致力于严谨的学术研究，现在却沦为了公司的宣传部门。 他认为，团队不仅失去了研究AI负面影响的自由，反而被迫为公司「贴金」。 Cunningham并非个例。 前政策研究主管Miles Brundage离职时直言，公司「太高调、限制太多」，让他「无法发表真正重要的观点」。 超级对齐团队的William Saunders因不满公司「只顾推新产品、无视用户风险」而愤然出走。 前安全研究员Steven Adler更是公开炮轰ChatGPT可能诱发用户的「精神危机和妄想」。 价值一万亿美元的「沉默」 面对Cunningham的离职，OpenAI高层上演了一出教科书般的危机公关。 首席战略官Jason Kwon在备忘录中回应道： 既然是我们把AI推向了世界，我们就得负责构建解决方案，而不是光盯着问题看。 翻译一下就是：别再发论文论证AI会导致失业了，这不利于带货；多想想怎么夸我们的产品能提效吧。 OpenAI为什么要这么做？答案藏在账本里。 如今的OpenAI早已不是当年的非营利实验室，它正冲刺1万亿美元的惊人估值，并筹备着史上最大规模的IPO。 它拿了微软几百亿美元； 它需要芯片大佬们再投1000亿； 它承诺未来要付给微软2500亿美元买云服务。 在天文数字的利益面前，「诚实」成了最昂贵的奢侈品。 如果你正准备上市，正试图说服全世界拥抱AI，你绝不希望自家的研究员跳出来说：「嘿，根据数据，这波AI可能会让30%的白领失业。」 「岁月静好」的另一边 有趣的是，老对手Anthropic似乎拿到了完全相反的「剧本」。 他们的CEO Dario Amodei甚至公开「唱反调」，警告到2030年AI可能取代一半的入门级白领。 当然，这未必全是出于诚实——很多人解读，这不过是Anthropic为了换取监管红利而刻意贩卖的「焦虑」。 但回看OpenAI，情况更为微妙。 如今掌管其经济研究团队的，是前克林顿顾问、有着「灾难大师」之称的顶级危机公关专家——Chris Lehane。 在这个精心修订的新版本里，AI绝不可能是引发社会动荡的「怪物」，它只会是帮你「每天省下40分钟」的乖巧助手。 至于那些关于失业、动荡和泡沫的尴尬真相？ 嘘，为了那1万亿的估值，请保持安静。

IT之家 12 月 13 日消息，OpenAI 昨天在官网发布博文，揭秘安卓版 Sora 应用如何在 28 天内完成开发。 IT之家在此援引博文，回到 10 月，Sora iOS 版上线后使用量迅速爆发，人们立刻开始源源不断地生成视频，安卓版呼之欲出，但当时 OpenAI 内部只有安卓端 Sora 的原型版本，因此这项开发任务可谓是高风险、时间紧迫。 在这种场景下，一般的互联网公司往往会组建海量工程师组成的开发团队，花费数月时间进行打磨，但在 OpenAI 这种场合中，增加人力反而会无形生出沟通成本、任务切割和集成负担，显著拖慢开发速度。 OpenAI 为此决定组建一支只有 4 人的强力小队，他们从 10 月 8 日开始开发安卓版 Sora，11 月 5 日交付最终成果，全程用时 28 天，期间并没有使用什么“秘密模型”，而是 GPT-5.1-Codex 的早期版本，整个应用代码的 85% 由 Codex 编写，实现了 99.9% 的版本稳定率。 据介绍，Codex 更像是一名刚入职的高级工程师，能够将开发者的更多时间用于指挥和代码审查，不必亲自敲每一行代码。 不过，Codex 并不擅长自行推断未被明确告知的信息，如开发者偏好的架构模式、产品策略、真实用户行为等，并且这名虚拟工程师无法感受应用的实际运行状况，最终只能由真人来进行调试，告诉 AI 滑动是否顺滑、某个流程是否令人困惑。 同时与 Codex 的每一次新对话都像是重新做入职培训，你必须清晰地说出目标、约束条件以及“怎么做事”，这样 Codex 才能最高效地生成代码，而且它在深层架构推断方面也有局限，如果完全让它自己跑就会引入不必要的 ViewModel，或者把逻辑塞进本应属于 Repository 的 UI 层。 从这里可以看出，Codex 的本能是“让代码跑起来”，而非长期整洁性，为此 OpenAI 在整个代码库中大量使用 AGENT.md 文件，用于进行统一指导和实践，让 AI 始终遵循规范写代码。 优点方面，Codex 几乎熟悉所有主流编程语言，使得跨平台迁移变得异常轻松，而且对编写单元测试异常积极，尽管并非每个测试都很“深”，但广覆盖极大减少了回归问题，并且在 CI 失败时还可以直接把日志扔进 Prompt，让它自己给出修复方案。 所以我们可以得出结论：Codex 可以在明确边界的情况下实现高效工作，而人类工程师则可以专注于架构、体验、系统性决策，并负责监督最终质量。

快科技12月13日消息，宇树科技今天宣布了一项重磅功能——首发人形机器人App Store。 这个应用商店内包含用户广场、动作库等内容，用户可以在其中自行下载各项动作和预设，一键get复杂操作。 比如目前公测已经首发了搞笑动作、扭扭舞、李小龙三大预设。 以“李小龙”为例，官方介绍如下： 这个程序是专为发烧级机器人玩家打造的动作控制APP。通过独家的动力学算法与动作捕捉数据，我们将李小龙（Bruce Lee）经典的截拳道（Jeet Kune Do）动作库无缝移植到您的机器人硬件上。 本应用旨在利用宇树G1强大的运动控制能力，高精度还原李小龙的经典武术动作。用户可以轻松地在宇树走跑模式和武术状态之间切换，一键启动或停止武术动作。 根据上的商店页面显示，该动作适用于G1-Edu、G1-Edu+平台，对应机器人型号直接下载安装就能复刻一套复杂的武术动作。 整体来说，就像是大家日常在手机上安装App一样，人形机器人通过应用商店也能解锁各种技能，让大家体验更方便。 未来随着官方的开发，以及其他开发者、用户的分享，将会建立一个庞大的数据库，普通用户可以体验到的内容也能越来越丰富。 而且通过移动端APP就能操作安装，非常便捷。 安装体验流程如下： 打开APP-启动对应机器人型号的APP（Go2/B2/H1等） 连接机器人-确保手机与机器人在同一Wi-Fi网络下 进入动作库-点击「功能」>「动作库」 开始安装-找到已获取的动作，点击右侧「安装」按钮 等待完成-耐心等待下载和安装过程 查看动作-在「本地动作」中确认安装成功

快科技12月13日消息，据博主智慧皮卡丘透露，小米17 Ultra将会在周一正式官宣。 按照惯例，小米旗舰一般会选择周四发布，结合预热节奏来看，发布会可能会在12月25日。 这应该会是年前的第一台第五代骁龙8至尊版影像超大杯新机，也是同平台唯一的一英寸旗舰。 具体规格上，正面回归直屏设计，采用超级像素技术，用低于1.5K的功耗，能获得超越传统2K的清晰度，支持超声波屏幕指纹。 小米17 Ultra外观 内置接近7000mAh电池，支持100W有线快充+80W无线快充，保留IP68防尘防水与超声波指纹。 影像改为三摄，主摄是国产厂商豪威的全新旗舰传感器OV50X，1英寸超级大底，像素尺寸1.6μm，支持双模拟增益（DAG）HDR、动态范围达16EV，提供接近110db的单次曝光HDR。 此外还配备5000万像素超广角（OV50M或三星JN5，支持微距）+2亿像素潜望长焦（三星S5KHPE，推测支持5倍光学变焦）。 AI示意图 值得注意的是，这次的发布会除了小米17 Ultra之外，还有一款重磅产品有望同台登场——小米NAS。 此前曝光的真机显示，这款产品似乎采用了金属外壳、双盘位方案，体积比较小巧。 定位上不会太过极客，主要给消费者普及一下NAS的产品品类，目标是打造出最适合小米米家用户的家庭存储产品，将拉通手机、电视、平板、PC等各个团队，持续打磨手机扩容、AI相册等功能。

IT之家 12 月 13 日消息，消息人士 passionategeekz 昨天在 X 平台发文，曝光 realme 真我 Narzo 90 系列手机的完整规格，预计 12 月 16 日正式发布。 据介绍，Narzo 90 拥有金色和炭黑色两种配色可选，搭载联发科天玑 6400 Max 处理器，配备 8GB 内存和 128GB UFS 2.2 存储，拥有一块 6.8 英寸 AMOLED 屏幕，支持 120Hz 高刷，最高亮度可达 1400 尼特。 影像方面，这台手机将搭载 5000 万像素主摄 +200 万像素辅助摄像头，前置镜头则是 5000 万像素，预计售价 17999 印度卢比（IT之家注：现汇率约合 1408 元人民币）。 此外，Narzo 90 系列中还有一台定位更下沉的 Narzo 90X，拥有氮气蓝、闪电蓝两种配色，配备一块 6.8 英寸屏幕，支持 144Hz 高刷，但爆料中并未提及屏幕的具体材质，结合刷新率和定价来看，预计是 LCD。 硬件方面，Narzo 90X 手机搭载联发科天玑 6300 芯片，提供 8GB 内存 +128GB 存储空间的组合，后摄阵容与 Narzo 90 一样，但前摄阉割为 800 万像素，预计售价为 14999 印度卢比（现汇率约合 1174 元人民币）。 值得注意的是，两款手机均配备 7000mAh 大容量电池，支持 60W 快充，配备基于 Android 16 的 realme UI 6.0 系统。

IT之家 12 月 13 日消息，博主 @智慧皮卡丘 今天在微博发文透露，OPPO 的大小尺寸平板已在提速。 博主表示，这些平板将与超大杯机型一起亮相，拥有高通骁龙芯片、OLED 屏幕等硬件，并且手表、耳机也在测试中。 ▲ IT之家实拍：OPPO Find X8 Ultra 后续有用户在评论区询问：“3 月还是 4 月”，博主回复道：“还没定档”。 结合博主文中 Tag 暗示，预计该“超大杯”机型是 Find X9 Ultra。 结合IT之家此前援引博主 @数码闲聊站 消息，某厂的第五代骁龙 8 至尊版新机测试 2K 2.5D 大直屏 + 微晶玻璃盖板，电池容量超 7000mAh，目前工程机评估 100W 有线充 + 50W 无线充，支持 3D 超声波指纹、IP68 / IP69 满级防水，马达也属于大尺寸范畴，预计为 OPPO Find X9 Ultra。

快科技12月14日消息，iPhone 17系列国内卖爆无需多言，这给友商带来了极大的压力。 博主“RD观测”给出的最新数据显示，截至2025 W49，苹果iPhone 17系列国内卖出的量约1329.53万。 此前的数据显示，10月份，苹果在中国智能手机销量同比大增37%，创下历史新高，这一增长幅度远高于行业平均水平。 靠着iPhone 17的热销，苹果在中国市场份额达到25%的高位，即每售出四部手机中就有一部是iPhone。 从调研机构的数据看，目前中国市场在售的iPhone 17系列，基础版、Pro版、Pro Max版均实现中高两位数增长，其中基础版增长最快。 也难怪卢伟冰之前会表示，iPhone 17基础版给友商带来了极大的压力，从现在看销量情况看也确实如此。

IT之家 12 月 13 日消息，随着青少年沉迷网络带来的问题不断引发重视，越来越多科技行业高管开始在家庭中对社交媒体采取限制态度。 YouTube CEO 尼尔・莫汉于 2023 年走马上任，近日被《时代》评为 2025 年年度 CEO。莫汉在采访中直言，自己对孩子使用 YouTube 及其他媒体平台的行为设有明确边界。 在《时代》杂志发布的 TikTok 视频中，莫汉说：“我们确实会限制孩子使用 YouTube 和其他平台的时间。工作日更严格，周末相对宽松一些。当然，家庭管理并不完美。” 莫汉表示，“凡事适度”是家庭认同的原则，并将这一做法延伸至各类线上服务。 学界对相关问题的警告仍在持续。纽约大学教授乔纳森・海特指出，过度使用智能手机和社交媒体已对儿童和青少年造成伤害。海特主张，孩子 14 岁前不应拥有智能手机，16 岁前不应接触社交媒体。 海特在接受 CNBC 采访时说：“可以给孩子翻盖手机，但智能手机并不是单纯的电话，而是一种让整个世界随时进入孩子生活的多功能设备。” 政策层面的应对也已出现。本周，澳大利亚成为首个正式禁止 16 岁以下人群使用主要社交媒体平台的国家。立法通过前的调查显示，77% 的澳大利亚民众表示支持，不过禁令落地后仍遭遇一定阻力。 莫汉在《时代》的专访中表示，对年轻用户负有“首要责任”，并希望为家长提供更强的管理工具。YouTube Kids 自 2015 年推出，正是谷歌在儿童内容领域的核心布局之一。 莫汉说，目标是让所有家长都能轻松管理孩子使用 YouTube 的方式，且能根据不同家庭的实际情况对症下药。 IT之家从报道中获悉，YouTube 前 CEO 苏珊・沃西基长期限制孩子使用自家应用，仅允许通过 YouTube Kids 观看内容，并控制使用时长。她曾在 2019 年表态：“任何事情都不应过量。” 微软联合创始人比尔・盖茨同样反对孩子过早、过度接触电子屏幕。盖茨曾公开表示，家庭在孩子 14 岁前不提供手机，并在用餐时严格禁止使用手机。 亿万富翁马克・库班的管理方式更加技术化，通过部署思科路由器和管理软件，实时监控孩子使用的应用，并在必要时直接关闭手机功能。

比 DeepSeek 贵 400 倍，比谷歌的 Gemini 3 Pro 贵将近 10 倍。 OpenAI 刚刚发布的 GPT-5.2 ，到底是什么水平？ 这么说吧，这家伙或许是最适合打工人的AI，因为它很可能开启了 AI 从人类助手到专家的转变。 首先是在专业知识上，GPT-5.2 有 7 成的把握，能打败正在屏幕前，刷视频的各位行业专家们。 只看跑分的话，这次的 GPT-5.2 在各个维度上，都要比 Gemini 3 Pro 高了那么一点点。 当然，也只高了一点点，不排除 OpenAI 是对着 Gemini 刷分的可能。 但这次 OpenAI 最在意的，其实是最后的这个 GDPval 测试成绩。 这是他们在今年的 925 提出来了的一个全新测试方式，用来衡量 AI ，能否真的来帮打工人完成工作。 于是他们找了九个领域四十四个行业的专家们过来，结合他们的工作环境来出了一堆题目。 然后来看 AI 能否完成这些专家们的工作。 而结果就是，最新的 GPT-5.2 能在七成的工作上，打平，甚至做的比人类更好。 咱们也简单的体验了一下这个新模型，让 GPT-5.2 去互联网上统计这些 AI 公司发布的所有模型。 然后把这些模型在各个排行榜上刷出来的分数给统计下来，最后按照月份，把这些成绩给做成表格。 结果在整整 14 分钟的思考后。GPT-5.2 成功的帮咱们把这一系列数据收集，结果统计，表格绘制的任务都给完成掉了。 这么个完成度，确实看起来不错。 除此之外，GPT-5.2还能完成一些复杂的表格工作，做出来的表格不但比过去的自己做的表格要美观许多。 而且在各项任务的测试指标上，也有了 9% 左右的提升。 在写代码这块，GPT-5.2 也有了不少的提升， 产生幻觉的概率要比之前降低了 38% 属于是想让大家能用的更加放心了。 我们也简单的测试了一下，但可能是因为有了 Gemini 珠玉在前的缘故，GPT-5.2 给我的感觉，就有那么一些平平无奇了。 让它来写个 Aimlab （练习瞄准的小游戏） 它也确实能写出来，写出来的程序不但能跑，还能调整靶子大小，游戏时长这些基本参数。 这些都没啥毛病，但就是有些太中规中矩了。 审美这块，有点被上个月发布的 Gemini 3 给暴打了。 同样一句话做出来的小游戏，Gemini 已经开始考虑各种时髦的配色了，GPT 还在刷大白墙，做毛坯房。 当然，也有可能是我没有指定 GPT 要做成啥样的缘故。 除了各项工作能力的提升之外，这次 GPT-5.2 还有一个非常有趣的变化。 它变的更能听得懂人话了。 有人在测试的时候发现，让 GPT 写 50 个创意，它就会认认真真的去写 50 个创意，而不是像过去的模型一样，写 10 个点子就开始摆烂。 除此之外，在上下文能力上方面，OpenAI 也补强了一波，在插针实验中，即便是文本长度到了 256K，成功率依旧是接近百分之百。 这相当于几十万字的名著里，你偷偷在几个地方加了点料，骂了我几句，他都能精准找出来。 这对于写代码、搞学术、总结整理文书的打工人、科研狗来说，又是一大增强。 虽然上面的纸面实力这么强，但，还是在一些地方翻了车。 比如在官方展示的图像识别案例上，大伙们发现，Gemini 3 Pro 的颗粒度直接爆杀 GPT 5.2. 也有人吐槽，新模型发了，那老版本估计又要降智了。。。 属于是经典老番了。 最后呢， GPT-5.2 的发布，其实也让咱们看到了一种趋势。 那就是在未来，顶级模型之间的差异，也可能越来越明显，各个都偏那么一点点科。 比如 Gemini 可能在全模态领域一骑绝尘；GPT 在逻辑推理、生产力方面，也依旧走在同行前头；Claude 则在代码能力和写作上，继续遥遥领先。 毕竟在怎么实现 AGI 这个问题上，大厂们的差异已经凸显。谷歌可能觉得，多模态能感知世界才是未来；OpenAI则信仰极致的逻辑推理和生产力的提升；Anthropic 认为高维度的语义理解和对齐，才能通往 AGI。 反正 AI 大哥位置轮流坐的现状，还在继续，按顺序来，下一个出招的应该是Anthropic 了。

IT之家 12 月 13 日消息，科技媒体 MacRumors 昨日（12 月 12 日）发布博文，报道称部分 iPhone 用户反馈，在完成苹果 iOS 26.2 正式版系统更新后的“设置引导”环节，若习惯性快速点击“继续”按钮，系统将默认开启“自动软件更新”功能（含下载与安装）。 这一变化并非系统漏洞，而是苹果在更新完成后的引导流程中植入的默认选项。对于习惯在启动页面快速点击“继续”以进入主屏幕的用户而言，极易在不知情的情况下授权系统自动下载并安装未来的所有更新。 IT之家援引博文介绍，问题出现在“软件更新完成”（Software Update Complete）的提示页面上。通常情况下，用户只需点击底部的“继续”按钮即可结束流程。 然而在 iOS 26.2 中，该页面新增了一行提示，告知用户“点击继续将开启自动下载与安装”。虽然苹果在页面下方提供了一个微小的“仅自动下载（Only Download Automatically）”选项，但由于字体较小且位置隐蔽，大多数用户很难注意到这一“拒绝”路径，从而误触开启了全自动更新。 值得注意的是，并非所有升级至 iOS 26.2 的设备都会出现此提示。目前的反馈显示，这一改动似乎是随机出现或针对特定用户群体的灰度测试。 即便用户此前明确关闭了自动更新，新系统仍可能通过这一引导流程将其重置。该媒体认为，这种利用 UI 设计引导用户授权的做法（俗称“暗黑模式”），此前也曾出现在苹果的其他服务中，旨在提高新系统的安装率。 为防止设备在未来夜间自动升级，建议已更新至 iOS 26.2 的用户进行手动核查。用户需依次点击“设置（Settings）” > “通用（General）” > “软件更新（Software Update）” > “自动更新（Automatic Updates）”。 在此界面中，请检查“安装 iOS 更新”开关是否处于开启状态。如果已被误开，用户应将其关闭，仅保留“下载 iOS 更新”或完全关闭所有自动选项，以确保对系统升级拥有完全的控制权。

快科技12月13日消息，台积电前几年对美国建厂的态度还是No，然而这几年来不断追加投资到了1650亿美元，现在美国又要狮子大开口了，需要更多的投资。 美国商务部长卢特尼克日前在采访中批评美国前任总统拜登签署的《芯片法案》，称台积电获得了60亿美元的补贴，换来的只是600亿美元的厂房建设，这是不对的。 虽然后续台积电把投资额提升到了1600亿美元以上，但他表示这还不够，预期台积电会在美国投资超过2000亿美元（约合1.4万亿元），并且创造3万个工作机会，这才是他们应该做的事。 不过这次2000亿美元的投资已经算是减少了，此前美国方面的态度是投资要超过3000亿美元，但这个数字远超台积电的能力。 对于美国再次提高投资要求，台积电的回应极为低调，表态称相关信息以公告为准，不予评论。 近年来台积电在美国的投资不断加大，而且原先视为筹码的先进工艺及封装技术也一步步转移到美国，当前量产的一期工厂已经生产4nm芯片了，接下来3nm、2nm及未来的A16、A14工艺也会转移到美国生产。 不过在美国建设芯片工厂面临的问题很多，包括成本太高，合格工厂太少，而且职场文化在美国水土不服。 根据台积电发布的Q3季度财报，美国子公司的盈利当季只有0.41亿新台币，比Q2季度的42.23亿新台币暴跌99%。

【CNMO科技消息】12月12日，罗永浩再度发文，就当前AI手机的发展现状发表看法。他指出，尽管AI革命已进入第三年，真正尝试打造AI手机的厂商仍寥寥无几，而公众讨论焦点也多集中于“大厂互撕”的戏剧性场面，而非产品本身的技术突破。 罗永浩表示，自己非常期待主流手机厂商能将AI手机真正提上议程，“否则这些巨头迟早会沦为‘牙膏巨头’”。他进一步质疑：既然国内科技企业近年来常宣称已从“模仿硅谷”迈向“向硅谷输出创新”，那么在AI手机这一关键赛道上，为何仍显得犹豫不前？“难道又要等硅谷先做出来，我们再跟风抄一遍吗？” 他特别提到近期亮相的豆包手机，认为尽管产品尚不成熟，但在技术路径上做出了值得肯定的探索。与多数厂商仅在现有大模型基础上进行简单后训练、叠加界面数据不同，豆包团队意识到操作手机属于非常规AI应用场景，缺乏适配的基座模型，因此尝试从底层推理能力入手，训练模型理解用户意图与界面状态的完整逻辑链。 罗永浩坦言不解：手机厂商既不缺资金，也不乏技术焦虑，却鲜有对基座模型进行实质性投入。“目前很多所谓的AI功能，不过是调用第三方大模型，加几条提示词，连后训练都省了，只能算‘简陋尝鲜’。” 值得注意的是，罗永浩最后透露，或将在年底的一场大会上系统阐述其对AI手机的理解。他希望豆包手机只是起点，更多厂商能尽快加入探索行列，“不仅造福用户，也让那些只想躺着赚钱的大厂睡不着觉。”

IT之家 12 月 13 日消息，消息人士 lanjeukeu 昨天在 NAVER 论坛发文，曝光三星 Galaxy Z TriFold 三折叠手机的维修价格。 根据消息人士的说法，这台手机在韩国的内屏维修费用最低为 1657500 韩元（IT之家注：现汇率约合 7943 元人民币），使其成为三星历史上最贵的折叠手机内屏，不过考虑到三折叠的结构复杂，这样的高价也并不令人意外。 不过好消息是，三星会为购买 Galaxy Z TriFold 的用户提供一次 5 折维修屏幕优惠，至少对用户来说，这意味着第一次摔碎了内屏也不用“钱包出血”。 相比之下，这台手机的外屏维修价格就亲民许多，仅需 137000 韩元（现汇率约合 656.5 元人民币），与内屏相差数倍。

快科技12月13日消息，谷歌的Pixel手机是原生安卓的代表，也用上了自研的Tensor G系列处理器，然而性能表现一直有些拉跨，但是最新的安卓16更新来了一波大的。 这几天谷歌给Pixel手机推送了Android 16 QPR2更新，结果被意外发现手机的性能大幅提升，尤其是图形性能。 Androidauthority用Pixel 10 Pro XL手机做了测试，CPU性能基准Geekbench 6单核提升2%，多核提升了5%，这方面变化不大。 但PCMark的Work 3.0显著提升，增幅高达19.6%，这个主要是模拟日常任务使用，包括网页浏览、图片编辑之类的，更有代表性。 图形测试中，3Dmark的Wild Life测试提升在5%到7%左右，平均算作6%。 虽然测试显示GPU驱动版本号没变，但OpenCL项目显著提升，分数从3063提升到了4061份，差不多1/3性能提升了。 安卓系统升级个补丁就能提升这么多，谷歌难道找到了什么秘诀了？winfuture认为这可能是源于安卓16的底层优化，它采用了更先进的内存垃圾回收机制，比之前的内存管理更为高效，可以降低回收时的CPU负载，减少卡顿，提升流畅性。 好消息是这样的性能提升不是Pixel 10这种新机专属的，有用户表示它的旧型号Pixel 8A也在3Dmark测试中分数及帧数都提升了。 现在不好确定的是这个性能优化是否是谷歌自研处理器专属的，如果是普遍性的，那么国产各种手机要是能有类似的更新，或许性能也能提升一波。

IT之家 12 月 13 日消息，当地时间 12 月 10 日，马斯克旗下 xAI 宣布与萨尔瓦多政府达成合作，将在全国范围内推广聊天机器人 Grok，覆盖 100 多万名学生。根据规划，未来两年 Grok 将进入 5000 多所公立学校，成为 AI 教育项目的重要组成部分。 据英国《卫报》报道，萨尔瓦多总统纳伊布・布克尔选择让 Grok 参与全国课堂课程设计。这名总统以积极推动技术应用著称，不仅推动比特币成为法定货币，也率先将 X 作为政治沟通平台。他更是表示，“萨尔瓦多不是等待未来发生，而是主动创造未来。这项合作将带来超乎寻常的成果。” IT之家从报道中获悉，xAI 并非首个进入公立学校体系的 AI 企业。OpenAI 已在今年 2 月与爱沙尼亚合作，为全国中学师生提供定制版 ChatGPT。另外，哥伦比亚农村学生自 2023 年开始使用 Meta 公司的 AI 聊天机器人，结果一年后，当地教师却将成绩下滑和挂科归因于这项技术。