2 月 7 日消息，科技媒体 AppleInsider 昨日（2 月 6 日）发布博文，报道称苹果公司获批最新专利，暗示该公司未来将推出 Vision Pro 专用手柄。 2024 年 12 月有消息称，苹果接洽索尼公司，希望为 Apple Vision Pro 头显研发一款手持游戏手柄，而从最新公示的专利来看，苹果至少尝试过自行研发此类手柄。 该专利于 2023 年 8 月提交，名称为“手持输入设备”，专利申请中对游戏的提及非常少，仅三次提到“游戏”，其中两次出现在同一个句子中，这可能表明该手持设备并非专为游戏设计。 超过一半的插图是关于挂绳或超大尺寸的 Apple Pencil，进一步弱化了游戏属性，更重要的是，最后一张插图清晰地展示了一只手握着 Wii 风格的手柄。IT之家附上图片如下： 该手柄可能包含一个带有加速度计的惯性测量单元，用于收集输入设备运动的信息，例如滑动、挥动、书写、绘画、摇晃、旋转等。手持输入设备可能包含一个触觉输出设备，为用户的手提供触觉输出，还可能包含其他输出组件，例如一个或多个扬声器。 这份专利申请的存在并不能证明该设备即将推出，或者一定会推出，但暗示着苹果正在为 Vision Pro 构建更完善的生态系统。

IT之家 2 月 7 日消息，今日晚间，阿里巴巴美股盘前突然拉升，目前已经涨超 6%。 消息面上，有传闻称阿里巴巴希望以 100 亿美元的估值对 DeepSeek 投资 10 亿美元（IT之家备注：当前约 72.88 亿元人民币），即认购 10% 股权，两家杭州本地企业迎来强强联手。 截至IT之家发稿，阿里巴巴和 DeepSeek 方面均未发表回应。

IT之家 2 月 7 日消息，据索尼中国官方消息，索尼集团近日宣布对其管理架构进行调整：现任董事、公司代表执行官、总裁、首席运营官兼首席财务官的十时裕树将从 2025 年 4 月 1 日起，被新任命为董事、公司代表执行官、总裁兼首席执行官。 现任董事、公司代表执行官、董事长兼首席执行官吉田宪一郎将担任董事、公司代表执行官、董事长，并根据管理整个集团或各业务部门的责任来明确管理职责，作出进一步任命。 IT之家从公开资料获悉，吉田宪一郎从 2018 年 4 月 1 日起担任索尼公司新的社长兼 CEO。2023 年 2 月，索尼集团任命首席财务官（CFO）十时裕树为社长兼首席运营官（COO）。

2025年是AI游戏规则被改写的一年。 在DeepSeek以中式务实震惊全球之前，AI大模型竞赛是一条由资本和GPU所主导的不计成本之路，参赛者的技术信仰只有一个Scaling Law，大力出奇迹。DeepSeek-R1掀起的AI普及浪潮，相当于在大路旁边开辟了一个分岔，它迫使主要参与者开始反思，让更多人把AI用起来的前提不仅是技术领先，还要有足够低的成本、超预期的体验。 最直观的例子是，ChatGPT-o1虽然与DeepSeek能力相当，但一个月200美元的订阅费已经将大多数普通人拒之门外。幡然醒悟的OpenAI，将1月31日上线的推理模型o3-mini设置为免费用户也可使用。 目之所及，AI大模型的花式降本将成为2025年的主线之一。抵达方式有很多，比如高效算力，又或者算法和工程创新。具体到中国，在DeepSeek的激励之下，BAT、字节、华为等国内AI大厂已经加紧在上述方向你追我赶。 2月5日，业内再传新进展——首个国产芯片万卡集群正式点亮，本土化AI在高效算力上向前一步。 01 本土自研万卡集群正式点亮 在宣布低价接入DeepSeek模型两天后，百度再公布算力降本新进展。 2月5日，百度智能云宣布点亮昆仑芯三代万卡集群。这也是国内首个正式点亮的自研万卡集群。 从全球范围来看，以合理成本获得可靠的算力，在当前的AI竞争中至关重要。谷歌、Meta、亚马逊、特斯拉等公司都在加快自研芯片的进程，希望以此打破算力瓶颈、降低模型成本。与微软因为GPU供应问题而貌合神离的OpenAI，也屡被传出计划自研AI芯片。 不过，拥有自研芯片只是实现万卡集群的第一步。要训练基础大模型，需要将一万张以上的加速卡（如GPU、TPU或其他专用AI芯片）组成一个高性能的「超级计算机」，工程难度极高。 中国工程院院士、清华大学计算机系教授郑纬民此前表示，当下构建国产自主万卡系统充满挑战，但「至关重要」。 以百度自研万卡集群为例，它不仅为百度带来坚实的算力支持，也有望推动模型降本趋势，成为中国科技界在人工智能领域的又一次突破。 客观而言，国产芯片早期顶多相当于AI大厂基础设施的一个「副本」，更多是作为算力供应的一个补充而存在，主要满足单任务算力消耗。而在算力空前紧张、技术追求自主可控的趋势下，国产智算开始承受更多期待，集群效能最大化成为核心目标。 这个核心目标受市场需求驱动。目前国内客户对大模型的关键诉求至少有两个：一是缩短训练时间。百度智能云事业群总裁沈抖此前提到，由于大模型行业的发展日新月异，客户普遍希望能在两周内完成训练，最晚也应在一个月内完成。 二是降本。从信息时代到AI时代，降低技术成本曲线是科技行业永恒的主题。按照目前的硅谷规律，模型训练成本每年大约能降低四分之一，但这远不及市场期待。否则DeepSeek也不会在美国引发「强震」。据多方测算，DeepSeek-R1的整体成本约为OpenAI o1模型的1/30。 DeepSeek已经让全世界看到中国AI花小钱办大事的务实能力。《华尔街日报》称之为「够用就好」策略，英国《金融时报》则直言，「并不是每个司机都需要一辆法拉利。」而百度点亮国产万卡集群，则属于中国AI从算力层面寻求成本突破的一个解法。 理论上，超大规模并行计算能力可实现训练效率跃升，万卡集群可将千亿参数模型的训练周期大幅降低，满足AI原生应用快速迭代的需求；同时也能支持更大模型与复杂任务和多模态数据，支撑Sora类应用的开发。 另一方面，万卡集群能够支持多任务并发能力，通过动态资源切分，单集群可同时训练多个轻量化模型，通过通信优化与容错机制，提升集群综合利用率，实现训练成本指数级下降。 不过在实践中，超大规模集群的调度效率至关重要。比如怎么做模型的拆分，如何将训练、微调、推理任务混合部署，都会影响算力的有效发挥。 百度能率先点亮自研万卡集群，其实背后离不开百舸AI异构计算平台4.0等超前基础设施的支撑。 2024年9月升级的百舸4.0属于大模型降本的「全能型选手」。仅降低通信瓶颈一项，便将带宽有效性提升到90%以上。在提供容错与稳定性机制上，通过避免由于单卡故障率随规模指数上升而造成的集群有效性大幅下降，保障有效训练率达到98%。 据了解，在百舸4.0的支撑下，百度自研3万卡集群也已经在路上。 从行业发展角度来看，百度通过自研大规模集群的建设，不仅解决了自身算力供应的问题，也为整个行业提供了新的思路和方向。 02 AI应用爆发的杰文斯悖论 中外科技公司狂卷AI成本，行业影响深远。 如果没有DeepSeek「上线20天日活2000万」的现场教学，科技界或许很难将大模型降本带来的变量具像化。尽管业界领袖都认为这一天早晚会到来。 比如微软CEO纳德拉，在DeepSeek爆发前夕，他还在社交媒体上布道，「随着人工智能变得更加高效和普及，我们将看到它的使用量猛增，成为一种永远无法满足的商品」，经济学中的「杰文斯悖论」会在AI领域复现。 AI芯片初创公司Groq的首席执行官此前直言，运行AI模型的成本越低，AI能力显然就越强，「如果推理成本太高，人们就不会太多使用」，而更高的使用率才能催生更好的模型。 翻译过来，英伟达的软肋，未尝不是AI开发者以及整个AI生态的幸事。 在移动互联网时代，从应用层到基础设施的倒三角型利益分配，催生了数量众多的超级应用和明星独角兽，支撑了移动生态的长久繁荣。而在生成式AI时代初期，绝大多数AI投资最终流向了基础设施层企业——强如微软，其AI基础设施投资中约有一半的钱也要用来买卡。 这一客观现实无形中抬高了AI应用开发的门槛。 DeepSeek的崛起，意味着AI行业的发展正从硬件基础设施层向软件应用层转移。花旗在最新产业研报中预测：DeepSeek、百度等中国模型的高效低成本将有助于加速全球AI应用开发，可能在全球引发更多技术创新，并推动2025年人工智能应用的拐点。 举个例子，百度自研万卡集群所代表的低成本算力，可以支撑Sora类多模态应用的开发。目前海外视频生成的成本并不算低。Runway生成一条5秒视频的价格为1.2美元，Sora生成一个5秒480P视频成本约为0.5美元，如果多模态模型成本继续下探，理论上会有更多的多模态应用出现。 而DeepSeek-R1的高效推理能力，可能会直接带来企业智能体领域的突破性进展。企业智能体的目标是处理工作任务，如果能以更低的推理成本拥有智能体类的AI员工，企业客户的盈利能力也将间接得到提升。 为了加速AI应用开发的繁荣，在DeepSeek出圈以来，百度智能云、华为云、阿里云、腾讯云、火山引擎等也在争相接入DeepSeek模型，并以优惠条件吸引更多的企业客户和开发者。 这其中，百度在「砍门槛」上算是比较激进的一家。2月3日百度智能云直接宣布打折——千帆ModelBuilder平台上的DeepSeek-R1仅为官方刊例价的5折，DeepSeek-V3仅为官方刊例价的3折，并提供限时免费服务。 「砍门槛」的背后，是百度智能云在推理引擎性能优化技术、推理服务工程架构创新以及推理服务全链路安全保障上的深度融合。 在推理引擎性能上，针对DeepSeek模型MLA结构的计算进行了极致的性能优化，并通过计算、通信、内存不同资源类型算子的有效重叠及高效的Prefill/Decode分离式推理架构等，在核心延迟指标TTFT/TPOT满足SLA的条件下，实现模型吞吐的大幅度提升。 在推理服务的工程架构上，百度智能云做了严格的推/拉模式的性能对比。为了进一步提升系统的稳定性和用户体验，设计了请求失败的续推机制，这显著增强了系统的容错能力和服务SLA达标率。同时针对多轮对话和system设定等场景中存在重复Prompt前缀的情况，实现了主流的KV-Cache复用技术，并辅以全局Cache感知的流量调度策略。 在稳定安全保障上，集成了百度智能云独家内容安全算子，实现模型安全增强与企业级高可用保障，基于大模型全生命周期数据安全与模型保护机制，在千帆平台上的模型均拥有使用安全的安全保障。 DeepSeek模型上线首日，已有超1.5万家客户通过千帆平台进行模型调用。 「价格战」背后，本质还是一个由于AI应用所主导的AI生态之争。 在这个过程中，对冲基金桥水判断，AI对算力的需求不会放缓，反而可能加速。「杰文斯悖论」似乎永不过时。 这也是为什么微软、Meta、谷歌、百度、字节今年都在算力上加大投入。根据目前的公开信息，微软计划在截至今年6月份的财年对AI数据中心投资800亿美元，Meta今年计划在AI基础设施等领域投入650亿美元。用谷歌CEO皮查伊的话说，大家都想拥抱更多的发展机会。 在纳德拉宣布微软在 AI 和云基础设施方面的800 亿美元后，马斯克转发了这一消息 纵观全球AI竞争，拥有更高性能、更低成本的算力，始终是AI巨头保证领先地位的重要抓手。 国内头部企业如百度，除了已经路上的3万卡集群，百舸4.0设计之初可支持10万卡用量，这一「留白」为中国AI企业更低门槛的创新突破积蓄了一定的空间。 凭借其强大的算力优势、成本效益以及百舸平台的全方位赋能，百度等国内AI公司有望为人工智能的发展注入新的活力。

快科技2月7日消息，针对外界传闻的阿里巴巴拟10亿美元投资DeepSeek一事，阿里方面予以否认。 阿里巴巴集团副总裁颜乔在朋友圈表示：“同为中国杭州企业，我们为DeepSeek鼓掌，但是外界流传阿里投资DeepSeek的信息是假消息。” 今日下午，有消息称阿里巴巴计划以100亿美元的估值投资10亿美元，收购DeepSeek的10%股份，目前双方团队正在沟通具体执行细节，阿里云将作为第一推理算力选择。 受此消息影响，阿里巴巴在盘前交易中上涨近7%。

IT之家 2 月 7 日消息，据蓝鲸新闻报道，针对网传荣耀前 CEO 赵明将加盟字节跳动并负责手机业务的消息，字节跳动回应称：“信息不实”。 荣耀 CEO 赵明离职成为近期手机行业内的热议话题。据IT之家此前报道，不久前的 1 月 17 日，原荣耀 CEO 赵明在内网、微博各发布一篇长文，确认将离开荣耀，未来规划修整和学习。当日早些时候，荣耀内部官宣赵明因个人原因辞职，李健接任 CEO 一职。 赵明自 2016 年起担任荣耀 CEO，期间荣耀品牌进行了多次战略调整，包括 2020 年华为出售荣耀，荣耀正式独立。目前，赵明的微博认证已经改为“前荣耀终端股份有限公司 CEO”。

IT之家 2 月 7 日消息，Take-Two Interactive 首席执行官 Strauss Zelnick 表示，他认为 AI 不仅不会导致失业，还可能增加就业。 在 GamesIndustry.biz 昨日公布的访谈中，Zelnick 被问及 AI 在 Take-Two 战略中的作用，以及行业需要实施哪些保护措施。 Zelnick 回答说，他认为 AI 只是另一个工具，他确信 AI 不会导致裁员，并且会提高生产力和盈利能力。 “人工智能是个矛盾的说法，根本不存在这样的事物，”Zelnick 说。“机器学习，机器不会学习。这些都是方便向人类解释看似魔法类东西的方法。” “底层其实这些都是数字工具，我们一直都在使用数字工具。我毫不怀疑，今天被认为是 AI 的东西将帮助我们提高业务效率，帮助我们做得更好，但不会减少就业。” “相反，数字技术的历史表明，技术可以提高就业、提高生产力、增加 GDP，我认为 AI 也会这样。我认为，视频游戏行业即使不是在 AI 的最前沿，但也可能会在 AI 应用上处于领先地位。” IT之家注意到，Zelnick 随后承认 AI 可能导致侵犯其他创作者的知识产权和版权的论点，但他表示除了这一点外，他想不出其他担忧。

IT之家 2 月 7 日消息，据韩联社报道，韩国检方办公室消息称，韩国检方就首尔高等法院对三星电子会长李在镕的无罪判决向最高法院提起上诉。 IT之家注意到，韩国首尔高等法院当地时间 2 月 3 日就三星电子会长李在镕不当合并与会计造假案进行二审宣判，维持一审判决，认定李在镕无罪。此前，韩国检方指控李在镕涉嫌违反《资本市场法》和渎职，并提请法院，要求判处李在镕有期徒刑 5 年、罚金 5 亿韩元（IT之家备注：当前约 251.8 万元人民币）。 2020 年 9 月，李在镕因涉嫌在 2015 年三星两家子公司 —— 三星物产和第一毛织合并过程中操纵股价、渎职和会计欺诈而被起诉。 此次合并中，每一股第一毛织的股份可换取三股三星物产的股份，帮助李在镕通过其在第一毛织的 23.2% 股份巩固了对三星物产的控制权，而三星物产是三星集团的实际控股公司。 检方怀疑三星集团通过各种不正当手段操纵股市，抬高第一毛织的股价并压低三星物产的股价，这些手段包括传播虚假市场信息以及游说三星物产的主要股东国民年金公团支持合并。

马斯克在西点军校 凤凰网科技讯 北京时间2月7日，据彭博社报道，根据美国西点军校发布的最新视频，埃隆·马斯克(Elon Musk)在去年夏天的一次对话中表示，未来的战争将由人工智能(AI)和无人机主导。 去年8月16日，马斯克与西点军校学术委员会主任、准将谢恩·里夫斯(Shane Reeves)进行了一次40分钟的炉边对话。美国当地时间周四晚些时候，马斯克在X上转发了这次对话的视频。 “当前的乌克兰战争很大程度上已经是一场无人机战争。如果未来爆发大国战争，那很有可能是一场无人机战争。”马斯克在对话中称。 他表示，美国需要投资无人机，并提高国内无人机的生产速度。马斯克称自己经常听着军事历史的有声读物入睡，他告诫国家领导人不要自满。“各国基本上都是依赖过去的战争经验来准备未来战争，而没有针对未来可能出现的新型战争(如无人机战争、AI主导的战争)做好充分准备。”他对在场的军方人员表示。 马斯克还谈到了星链在战争中的作用。“星链是乌克兰军方通信系统的支柱，因为它不会被俄罗斯封锁，”马斯克表示，“在前线，所有光纤连接都被切断，手机信号塔被摧毁，地球静止轨道的卫星通信遭到干扰。唯一不会被干扰的就是星链。”(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

IT之家 2 月 7 日消息，武汉东湖新技术开发区人民法院公众号 6 日通报，近日，一起“AI 生成图被侵权”的著作权纠纷案判决明确，在一定条件下 AIGC 生成内容可受著作权保护，为判断 AIGC 生成物的可版权性提供了重要参考，也清晰界定了 AIGC 领域的侵权行为。这也是武汉首例 AI 图片创作者维权案。 IT之家整理案情信息如下： 原告王某系人工智能生成内容（AIGC）创作者。2024 年 5 月 17 日，王某在小红书平台发布了一张使用“某 AI”App 创作的图片，该笔记获得 3.5 万点赞、6000 余次收藏、660 余条评论。 2024 年 6 月 20 日，王某发现武汉某科技有限公司在其抖音账号发布的 AI 绘画训练营广告中使用了与该图片一致的图片。王某于 5 月 26 日注册了该作品的版权登记，认为被告公司侵犯了自己的著作权，遂提起诉讼。 法院经审理认为，王某使用 AIGC 软件生成的图片与人们通常见到的照片、绘画无异，属于艺术领域，具有一定的表现形式，具有一定的表现形式，受到著作权法的保护。 我国著作权法所称的作品，是指文学、艺术和科技领域内有独创性并能以一定形式表现的智力创作成果，保护的是具有独创性的表达，而非思想或者创意本身。 法院认为，王某在创作过程中需要构思画面，通过关键词的撰写、输入，不断调整参数，对生成作品具有一定程度的“控制和预见”，创作过程反映了王某的构思、创作技法、审美选择，体现了王某的个性化表达。 因此，该图片凝结了王某的智力劳动成果，王某为该图片的作者及著作权人。武汉某科技有限公司未经许可使用该图片用于商业推广，侵害了王某的信息网络传播权。 法院判决武汉某科技有限公司赔偿王某经济损失及合理开支 4000 元。一审判决作出后，双方均未上诉，判决已发生法律效力，被告已主动履行义务。

作者 | 许丽思 编辑 | 漠影 机器人前瞻2月7日报道，最近，苹果内部机器人技术研究团队发布最新论文，提出了一个名为“ ELEGNT” 的框架，专门为日常互动中的非人形机器人设计既实用又能表达情感的动作。 这项研究专门设计了一款能点头哈腰、能眉飞色舞的智能台灯机器人，它可以通过各种肢体语言与用户进行互动，表达自己细腻的态度和情绪。 苹果机器人研究团队认为，在人与人之间的交流中，姿势、手势和眼神之类的非语言行为非常重要，能有意或无意地传达人类的内心状态。而为了让机器人能更自然地与人类互动，机器人的动作设计也应该融入一些表达性的元素，比如意图、注意力和情感，而不仅仅是考虑快速、高效地完成任务。 一、支持手势、语音、投影等交互，能完成多项功能和社交任务 这款台灯机器人集成了LED光源、摄像头、扬声器、麦克风、激光投影仪等，与用户的交互形式包括手势、语音、触摸和投影。 ▲台灯机器人的构成及交互形式 它能完成点头、摇尾巴、低头、坐下、躲避、接近等动作，还可以表现出紧张、失望、凝视、强调等状态。 ▲台灯机器人在运动和空间方面的表达形式 它可以完成的一系列功能任务、社交任务，例如摄影灯、感应夜灯、项目协助、创意建议、边播放音乐边跳舞等。 ▲台灯机器人可以完成多项功能任务、社交任务 “ELEGNT” 的框架结合了两种设计思路： 一是功能性驱动，专注于让机器人用最优路径完成任务（比如移动到某个位置）； 二是表达性驱动，让机器人通过动作传递自己的“内心状态”，比如意图、注意力、态度或情绪，从而让互动更自然。 具体来说，这个框架包括以下三方面： 1、意图可视化：通过22个运动基元编码，将充电、避障等底层需求转化为可读的身体语言； 2、注意力引导：利用多轴关节实现类人注视行为，如预报天气时自动转向窗外； 3、情绪共鸣：开发情感状态机，让机器人能根据对话语境展现惊喜/失落等微表情。 二、六组对照实验，充当眼里有活的社交伴侣 团队还做了一系列的对照实验，比较了在多个场景下，表达性台灯机器人（Expressive Robot）和功能性台灯机器人（Functional Robot）在实现目标过程中的运动差异。 在用户对一个物品进行拍摄的时候，表达性的台灯机器人会响应用户手势灵活移动，主动帮助用户寻找拍摄最佳的光照角度，而功能性台灯机器人则移动较为迟缓。 当用户错误指令它读取无法触及的便签时，表达性台灯机器人会多次努力伸长身子试图阅读信息，再发现看不到后，略带歉意地摇头向用户表达无法完成任务。 而功能性台灯机器人在第一次尝试发现无法阅读到信息后，则直接向用户表达任务失败。 表达性机器人还可以扮演一个社交伴侣的角色，在用户寻问今天天气时，它会先认真看看窗外，告诉用户气温、干湿度状况，还兴奋得希望用户能够在这样的好天气带上他去徒步。惨遭拒绝后，垂头丧气表现得很失落。 功能性机器人就无法在面对同样的问题时，与用户、环境产生除了语言之外的互动。 表达性机器人还会积极提醒用户喝水，找到水杯把它推到用户眼前，然后抬头盯着用户喝水。在喝水完成后，继续为用户正在阅读的书籍照明。 功能性机器人依旧沉默得多，只能通过将灯光照射在杯子上对用户进行提醒。 表达性机器人还可以当一个“眼里有活”的项目助手，仔细观察用户正在进行的手工活动，主动变换角度进行照明，还可以提供教程投影。功能性机器人的光照角度就比较有限了。 表达性机器人还会随着用户播放的音乐，手舞足蹈，给足用户陪伴价值。 结语：苹果大力探索机器人与人类的情感化交互 这项研究结果表明，表达性动作能显著提升用户对机器人的好感度和互动投入感，这种效果在社交性任务中尤其明显，因为这些任务本身对功能性动作的要求较低，表达性动作的空间更大。 团队下一步计划，将根据这次研究成果整合出一个全新的生成式框架，让非人形机器人能根据不同场景自动生成既能完成任务、又能“有温度”地表达意图的动作。 从这款颇具人情味的台灯机器人来看，人形或许并非机器人发展的最终答案，任何形态的物品都可以逐渐机器人化。 而对苹果来说，它似乎正在探索一种不同于目前绝大多数机器人企业所走的、以生产力提升为导向的科技发展路径。在大多数厂商参数比拼正酣时，苹果的机器人研究团队正在悄然探索人类与机器人情感化交互的全新智能生态。

能干活 还能卖萌 1986 年，皮克斯在一场计算机图形讨论会上放映了最新动画《顽皮跳跳灯》，片中两个蹦蹦跳跳的台灯没有表情，没有对白，只凭借扭头、伸展等等的动作，用 2 分钟就向观众展示了自己的鲜明个性和情感。 这种前所未见的动画形式，不仅震撼了在场所有人，还助力这部短片拿下奥斯卡提名，也成为了现在每一部皮克斯电影都不会缺席的吉祥物。 而将近 40 年后的今天，和皮克斯渊源颇深的苹果，成功将这个动画史上最具里程碑意义的角色，带到了现实世界当中。 有情感的「小台灯」 今天，苹果在其机器学习网站，公布了一项机器人研究成果 「ELEGNT」，目前的原型机器是一个台灯形态的设备。 ELEGNT 的名字取得非常巧妙：形似单词「elegant（优雅）」，符合这项技术的表现；而全称很长：a framework of Expressive and functionaL movEment desiGn for Non-anthropomorphic robot，翻译过来就是「一种用于非拟人化机器人的表达性和功能性运动设计框架」。 看起来有点抽象？其实核心意思很简单：苹果做的不是春晚舞台上的人形机器人，而是让一些非人形机器，比如一个台灯，懂得「肢体语言」。 这个「懂」不单单是「理解」人类的手势操作，而是机器人做出反应时，也会补充一些动作细节，让交互有「生命感」。 传统的机器人，完成指令的方式是一条直线，程序设定好的动作幅度精准到不会多出一毫米。 而 ELEGNT 是一条曲线，过程中会表达意图、显示注意力、展示态度、表达情绪，也就是说会小小地「演」一下。 比如，用户下达指令的时候， ELEGNT 会「看着」用户，时不时歪歪头和点头，仿佛自己真的在认真听讲，而实际上没有这些动作，机器人也能通过麦克风正常录音和分析。 用户问机器人天气，它会先向窗户的方向探探头，然后再进行回答，但其实它只是上网检索了一下天气数据。 左边：具有情感表达的机器人；右边：普通的机器人 如果机器人够不着需要识别的物体，它还会垂下脑袋摇摇头。 左边：具有情感表达的机器人；右边：普通的机器人 比较可爱的是放音乐的时候，机器人会跟着节拍一起蹦迪，看起来真就像是皮克斯电影的桥段。 一样的台灯形态和动作，很容易让人想起 2023 年小米发布的一个名为「皮皮灯」的产品，同样能「摇头晃脑」，有「喜怒哀乐」的情绪表达。 不过这个皮皮灯的实现原理要简单许多，主要是设定好的程序，动作幅度也比较死板，总体来说比较像噱头。 图源：知乎 @J 法老 ELEGNT 背后的技术要复杂得多，运用了大语言模型的上下文学习能力，能够「察言观色」，根据实时交互场景调整动作模式。在交互中，ELEGNT 会主动问用户远足能不能带上自己，如果被拒绝，它就会低下头，给人一种很难过的感觉。 左边：具有情感表达的机器人；右边：普通的机器人 ELEGNT 还结合人类反馈优化，目前能够生成 10 种不同的肢体语言序列，并控制好每个动作的时间和幅度，实现情感表达和任务完成效率的平衡。 当然，高度拟人化的 ELEGNT，背后也存在一定的伦理问题：可能会引起用户的情感投射，甚至依赖，尤其是在儿童和一些脆弱群体当中。 由于测试的时间太短，测试人员也不够多，无法验证 ELEGNT 表达动作会不会存在程式化的问题，长期使用有可能会导致用户审美疲劳，影响交互的有效性。 机器人也需要「人味」 从苹果的演示对比视频可以发现，ELEGNT 机器人虽然可爱，但它的效率比「打直球」的普通机器人要低很多，前者还在探头探脑的时候，后者早已经给出用户需要的答案。 左边：具有情感表达的机器人；右边：普通的机器人 这似乎和机器人的初衷有点背道而驰。让机器人进入我们的工作和生活，本应该是为了更好更快地帮我们干活，而 ELEGNT 问个天气都要等它先演一番，这么一想，苹果好像「方向错了」？ 技术是冰冷的。当你还在欣喜于 Deepseek 能帮你高效完成工作，可能你已经快要被它取代；工厂里越来越多的机器人身影，意味着更多人类失去岗位。 而苹果变 AI 为 Apple Intelligence，玩一点文字游戏来掩盖技术的无情一面；而对于机器人，苹果的思路更加开阔。 Apple Intelligence 多彩的界面和 logo 也是为了显得更友好 虽然不如人形机器人那么火，但这两年「机器宠物」的概念也开始兴起：卡西欧的 Moflin 卖断货，CES 上的 Ropet 成功刷屏。这些毛绒绒的小机器人，主要的功能就是卖萌，和生成一些「情感」。 Ropet ELEGNT 就有点像电子宠物和实用机器人的结合，它能一边卖萌，一边完成任务。论文中也提到，情感优先的机器人，能够降低人类的认知负荷，让用户更乐于主动去进行交互，特别是在社交场景中。 不是只有苹果在想办法为机器人增加活人感。马斯克的人形机器人 TeslaBot，已经会和用户玩剪刀石头布；宇树科技也让机器人穿上大花袄扭秧歌，登上春晚大舞台。 TeslaBot 只是，这些外壳冰冷、动作机械的机器人，再怎么模仿人类，目前都还是差了点意思。ELEGNT 直接另辟蹊径，利用了我们对皮克斯动画角色的集体记忆，加上完成度相当不错的机器动作，首次亮相就成功走进不少人的内心。 The Verge 评论区，已经有网友对 ELEGNT 给出高度评价： 我已经不想养一只狗了，我现在想养一盏台灯。 「我爱台灯」 论文中更严谨的样本研究显示，带有情感表达的 ELEGNT ，在 6 个任务的评分中都高于没有情感表达的版本，前者几乎获得后者两倍的平均得分；并且 ELEGNT 放音乐时蹦迪的表现让人印象非常深刻。 比起人形机器人，ELEGNT 是一个更具普适性的技术，因为它可以用于那些非人形的低自由度机器人中。今天是一盏台灯，明天可能就是苹果的 HomePod，到最后可能整个家都变成迪士尼的公主城堡，每个家具都有自己的情感，一个人住也能热热闹闹的。 未来的智能家居说不定长这样 虽然这些技术目前还只是学术成果，但它们实装到产品上的日子或许不会太远。从去年开始，非常多的信息源都报道称，苹果正在开发智能家用机器人，可能会是一个带了个显示屏的 HomePod 设备，或者是带有机械臂的 iPad，有点像经典的 iMac G4，有望于 2026 或 2027 年推出。 苹果新智能家居假想图，图源：MacRumors 根据此前的爆料，这个带显示屏的 HomePod 可能会支持自动转向，始终将屏幕对准用户，并且能识别手势操作，听起来就很适合 ELEGNT 大显身手。 iPhone 一年比一年无聊，万众期待的 Vision Pro 、Apple 智能实际体验乏善可陈。据称，家用机器人很可能成为苹果的「Next Big Thing」，用来打下苹果目前表现平平的智能家居市场。 Amazon、Google 不是没有类似的探索，但用户接受度并不高，主要是因为这些设备笨重又不智能；步步紧逼的老对手三星，也已经宣布了今年正式发布家用机器人，外观同样主打「可爱风」。 三星将于今年发布智能家用机器人 Ballie 苹果这次能不能再次成功「后发制人」的问题，只有时间能作答，但至少 ELEGNT 让我久违地感觉一个苹果产品「非常有趣」。 文｜苏伟鸿

北京时间2月7日，Open AI宣布，它正在评估哪些地区适合作为“星际之门”项目的数据中心所在地，表明Open AI正继续推进这项高达数千亿美元的AI基础设施建设项目。 在一次OpenAI面向媒体的电话会议上，首席全球事务官克里斯·莱恩（Chris Lehane）表示：“随着DeepSeek的消息传出，这表明这是一场非常真实的竞争，并且事关重大。这将决定未来世界的走向。” OpenAI表示，星际之门的第一座数据中心已经落地美国德克萨斯洲，公司正在寻求在美国国内建设更多AI智算中心。有消息称，目前美国有16个州对星际之门项目感兴趣。Open AI在官方公告中指出，这项计划将在促进AI发展同时，创造数以千计的新增就业，并推动美国部分地区的再工业化。 星际之门宣布于2025年1月，是美国新上任总统特朗普支持的AI基础设施投资计划。该计划最初由OpenAI、软银和甲骨文三家公司向星际之门投资1000亿美元，此后4年将陆续投资共计4000亿美元，用来在美国本土建设AI基础设施。 不仅仅是星际之门项目正在持续推进中，近期微软、谷歌、亚马逊等云计算大厂依旧在2025年加大了公司的资本开支。谷歌预计2025年的资本开支增长超40%，将达到750亿美元；Meta的资本开支增长超60%，可能达到650亿美元；微软的资本开支增长超80%，达到800亿美元；亚马逊的资本开支增长超35%，达到1050亿美元。 硅谷云计算大厂不断升高的资本开支，多用于打造AI智算中心为代表的AI基础设施，这符合着追求大算力的缩放定律（Scaling Law）逻辑。 缩放定律是Open AI在2020年提出的观点，即AI大模型性能会随着模型参数量、训练数据量、计算资源增加而增加。随着模型参数增加，对训练数据量和计算资源的需求也呈现指数级增长。 近期，缩放定律正受到更多质疑。前Open AI首席科学家伊尔亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）在一次技术峰会上表示，全球训练数据量正在耗尽，这可能意味着无法通过扩大训练数据量来大幅提升AI大模型性能。当可训练数据放缓或停止，即使增加计算资源和模型参数，模型性能提升也有限。这直接冲击缩放定律的假设。 同样挑战缩放定律的还有DeepSeek V3/R1的模型。DeepSeek模型具备低成本和高性能特点，它的V3模型训练成本不到600万美元，也让行业开始怀疑大规模投资算力，从而提升AI大模型性能是否有效。“DeepSeek的火爆出圈正让算力高企的门槛变得更加平滑。”艾媒咨询首席分析师张毅告诉记者，“市场对算力的态度会回归相对冷静的状态。” 不过长期而言，不少业内人士认为缩放定律依然有效。Arm CEO雷内·哈斯表示，DeepSeek对于AI产业链是一大利好，但是这还不足够。他接着评论道：“云计算大厂纷纷在2025年增加资本开支，表明我们这次还处于AI浪潮的早期阶段，更加强大AI所带来的革命性能力仍在孕育之中。” 这种观点受到多家业内券商机构回应。中信建投近期研报认为，尽管缩放定律受到技术、算力、数据影响遭遇瓶颈，但是强大的AI基础模型仍然是各厂商未来追求的主要方向。DeepSeek R1的技术报告同样强调了，更大AI基础大模型的价值：“更大基础模型所发现的推理模式，对于提升推理能力至关重要。” 不过，长期而言，Omdia分析师王珅认为，缩放定律代表的大算力训练出更好模型，进而拥有更多AI未来潜力的逻辑依旧成立。 同时，王珅表示：“DeepSeek代表着一个轻量、高性价比、专注深化AI能力的探索方向，星际之门代表着此前延续的高算力方向，两种方向在未来有何进展变化并不好判断，还需时间观察。”他认为，如果行业偏向于探索DeepSeek代表的方向，这会对原本高算力高投资的基础逻辑形成一些冲击，大规模AI智算中心建设将会减速。

IT之家 2 月 7 日消息，DeepSeek 旗下两大开源项目刚刚在 GitHub 平台实现历史性突破。 截至IT之家发稿，DeepSeek-V3 已经以 7.83 万的 Star 数成功超越 OpenAI 明星项目 Whisper（7.58 万）；同门兄弟 DeepSeek-R1 以 6.64 万 Star 数超越 OpenAI 官方教程库 openai-cookbook（6.16 万）。 这是继本月 DeepSeek 双端登顶中美 App Store 免费榜后，中国 AI 企业在国际舞台上的又一高光时刻。 值得一提的是，DeepSeek 的 Star 数哪怕是在一众开源模型玩家中也展现出了绝对的领先优势： Meta Llama 系列：初代 Llama 5.75 万，Llama3 仅 2.82 万 阿里通义千问 Qwen2.5：1.49 万 Anthropic 技术文档库：1.02 万 零一万物 Yi：约 7800

编译 | 陈骏达 编辑 | Panken 智东西2月7日消息，据外媒昨日报道，两位知情人士透露，亿万富翁埃隆·马斯克（Elon Musk）掌管的美国政府效率部（DOGE）正将美国教育部的敏感数据输入AI软件，以调查这一机构的项目和支出。 这些数据包括管理拨款人员的个人身份信息及敏感的内部财务数据，DOGE正在使用微软的Azure云访问AI软件，仔细检查美国教育部的每一笔支出，从合同到拨款再到差旅费用，从而削减其中的部分开支。 外媒日前还获取了相关部门的会议录音，佐证了马斯克相关团队用AI处理政府数据的事实。 DOGE是美国新任总统特朗普上任后宣布的新部门，旨在减少美国联邦政府中的官僚机构，削减开支。负责人马斯克曾放言，要用这个部门削减2万亿美元的预算。马斯克DOGE部门自1月启动以来闪电出击，用AI严查财政浪费，在美国政界搅起腥风血雨。 今日，马斯克已在X平台上发布、转发多条推文，间接回应了外媒曝光的相关事件，但没有直接回应AI工具的使用问题。他认为DOGE的行为是在阻止资金流向欺诈实体，目前媒体的报道完全将重点带偏了，甚至是在贼喊捉贼。 DOGE、微软已拒绝置评，白宫方面尚未做出正式回应。 马斯克过去已经多次在公开场合发表相关言论，认为AI能够快速理解人类难以处理的数据和信息。然而，由于这项技术的风险，许多企业和美国政府部门已经禁止员工在涉及安全问题的材料上使用AI。 在教育部，DOGE团队的目标是大幅削减支出，并最终缩减该部门及其员工规模——从而进一步推动特朗普政府将其完全废除。目前，美国教育部已有100人左右被置于带薪行政休假状态。 另一位熟悉DOGE流程的人士表示，DOGE团队计划在许多部门和机构复制这一过程——即访问政府不同部门的后端软件，然后使用AI技术来提取和筛选有关员工和项目支出的信息。 将敏感数据直接输入微软Azure这样的托管平台，会将这些数据置于系统运营商的控制之下，从而增加数据泄露或在网络攻击中被窃取的可能性。人工智能也可能出错，例如在总结数据时产生错误的“幻觉”信息。 不过，美国教育部周四已经在一份声明中阐述了他们的立场，他们认为DOGE在教育部的代表是联邦雇员，拥有必要的安全许可和背景调查权限。这些人员将帮助教育部提升其成本效益，“没有任何不恰当或不正当的事情发生”。 在教育部之外，马斯克的团队还迅速接管了负责控制政府支付、人力资源和IT的部门，即美国总务管理局技术转型服务部门（TTS），这一部门的负责人是前特斯拉员工Thomas Shedd。 外媒获得的一份录音显示，Thomas Shedd在本周一举行的一次会议上告诉员工，这一部门会成为收集政府合同的“中心场所”，以便他们可以用AI进行分析。这一分析的最终目的也是为了削减政府开支，提升效率。 据两位熟悉DOGE组织工作的人士透露，目前该部门已经利用包括AI在内的工具，在教育部确定了几十份合同，作为削减的目标。其中一位人士称，DOGE打算取消所有非运营所必须的或法律要求的合同。 就在上述消息曝光的同一日，美国地方法官因美国财政部工会团体的诉讼，而暂停了马斯克团队对财政部数据的访问权限。 结语：大多数美国人对AI治国持怀疑态度 美国上一届政府对在政府行政工作中使用AI工具持保守态度，大多数美国人对这种操作也比较迟疑。白宫前AI政策负责人Alondra Nelson称，在不清楚应该如何部署此类工具时，大多数美国人不希望AI被用于政府用途。 不过在包括马斯克在内的多位特朗普政府高管看来，这项举措似乎是利大于弊。在美国财政部因此遭受诉讼后，AI治国这一新颖但也充满风险的做法，面临着种种未知。

快科技2月7日消息，据数码博主旺仔百事通爆料，荣耀的YOYO智能助手即将接入DeepSeek AI，成为继华为小艺助手之后，第二家采用DeepSeek大模型的手机厂商。 DeepSeek以其低成本和强大的逻辑推理能力，被视为推动中国AI发展的重要力量。 作为MagicOS 9.0的一部分，荣耀YOYO已经具备了处理用户需求的“自动驾驶”能力。 此次引入DeepSeek，预计将进一步提升其智能水平，使荣耀手机在AI领域更具竞争力。 此前，华为的智慧助手小艺已率先接入DeepSeek-R1，并在行业内引起了巨大反响。 荣耀YOYO接入DeepSeek的速度和效果，将成为其在市场中获得更大流量和更好用户体验的关键。 随着DeepSeek的加入，国产品牌在AI领域的竞争将更加激烈。谁能将用户体验优化到最佳，值得我们期待。

没有可乐标 还是贵 iPhone 16 系列的相机控制按键不好用，虽然这颗小按键通过精妙的结构集成了多种交互方式和反馈，但手指在方寸之间跳舞，就像用杀猪刀削水果。 这几乎是共识了。 一枚用于控制相机的按键，却做得不好用，不只是用户看不下去，一个老牌摄影厂商也看不下去了——徕卡推出了一款名为 Leica Lux Grip 的影像套件，旨在提升 iPhone 的专业摄影体验。 这款影像套件名为 Lux Grip，为 iPhone 提供类似单反相机的握持感，配备可自定义的功能按钮、两段式快门按钮和控制拨盘。 Lux Grip 由一个手柄以及一个连接手机的支撑部件组成，全身使用铝合金打造，支撑部件中配备了 MagSafe 磁吸结构，用于和 iPhone 进行连接。 有趣的是，徕卡经典的 M 和 Q 系列都没什么握持感可言 来到手机摄影时代，竖幅照片或视频比以前任何时候都多，由于使用磁吸连接方案，Lux Grip 没有受到物理接口的限制，所以可以由用户根据需求自由选择横向或是纵向使用，两种状态下都可以保持良好的握持和齐全的功能，而不是被限制在传统的横幅拍摄状态中。 Lux Grip 的手柄内置 300mAh 电池，可拍摄多达 1,000 张照片，并可通过 USB-C 在约两小时内充满电。 Lux Grip 是一套完整的手机影像系统，这意味着除了外置硬件外，还有一套对应的软件——Leica Lux 在 Lux Grip 通过 MagSafe 与 iPhone 连接后，Lux Grip 会通过蓝牙与 iPhone 通讯，并将信号输出给 Leica Lux 应用，这个应用模拟徕卡相机的外观和操作体验，并提供一定的滤镜和自定义参数。 Lux Grip 支持 iPhone 12 及后续机型，单台设备售价 329 美元，如果加上内置 AirTag 口袋的皮革保护套，共需 389 美元。 不过，近 400 美金的价格只是首付，Leica Lux 应用中的对应功能在购入 Lux Grip 的头一年可以免费使用，但之后需要订阅续期，价格分为每个月 6.99 美元或每年 69.99 美元两种方案。 从定价来看，Leica Lux Grip 毫无疑问是面对徕卡的忠实用户推出的，但有趣的是 Lux Grip 的任何角落都没有徕卡标志性的可乐标，只有一个黑白 logo，热衷于小红点的用户可能会相当失望。 其实，手机影像套件早已不是什么新鲜事物，各种附加镜头、滤镜组早已成为摄影爱好者的常见工具，而影像手柄更是这一领域中的主流产品。 小米几乎为每一代影像旗舰机型都精心设计了专属相机套件，力求提供更接近专业相机的操控体验；OPPO 和 vivo 也曾推出类似的设备，试图在智能手机影像的可玩性和专业性之间找到平衡。 不仅仅是手机厂商，第三方品牌同样积极入局——贝尔金在 CES 2025 上发布了 Stage PowerGrip，进一步丰富了手机影像生态，而苹果官方商城中，也早已上线了 ShiftCam ProGrip，为 iPhone 用户提供更具专业感的摄影操控方案。 无论是原厂还是第三方厂商，为什么都对手机影像套件趋之若鹜？ 从厂商的角度来看，智能手机的硬件性能已经接近天花板，创新的空间越来越有限，而影像作为最能直观体现产品差异化的领域，早已成为各大厂商比拼的主战场。如今，旗舰机型的最高规格几乎都集中在影像系统上，甚至不少品牌直接将其定义为「影像旗舰」，以彰显自身在摄影领域的专业性。 在这样的趋势下，影像套件不仅是对硬件能力的延展，更是一种品牌认知上的强化。通过推出专业级的影像配件，厂商能够向市场传递一个明确信号——我们的影像系统不仅是参数堆砌，更是在操控体验和摄影生态上也做到了极致。这不仅可以提升产品的高端形象，还能让用户在选择时，对品牌的影像实力留下更深刻的印象。 而徕卡的入局，可以看作是传统影像厂商向外扩大影响力的进一步策略。 小米 14 Ultra 配备的影像套件 而从用户的角度来看，影像套件的意义远不止于实用性，它更像是一款机械键盘——虽然不是拍照的刚需，却能够极大提升体验，让摄影更具沉浸感与可操控性。 普通用户用手机拍照，更多是随手记录，但影像爱好者希望掌控画面的每一个细节，甚至在快门按下的瞬间都能获得仪式感，而影像手柄带来的物理触感，让每一次调整参数、半按快门对焦、精准构图，乃至按下快门那一刻的反馈，都在满足这种对于手感与自定义的需求，让手机摄影不再仅仅是点按屏幕，而更接近于一台相机的操作体验。 说到底，影像套件的出现，是智能手机影像竞争的必然产物，亦是用户对更高阶拍摄体验的渴望所共同驱动的选择。 文｜周奕旨

作者 | 程茜 编辑 | 云鹏 44天，狂揽7.8万星的DeepSeek又创造了历史！ 智东西2月7日消息，刚刚，DeepSeek在开源社区GitHub上的Star数首次超越OpenAI。 DeepSeek-V3的Star数为7.78万，OpenAI项目中，Star数最高的是实时音频转文本模型Whisper的，为7.57万。 DeepSeek-R1的Star数也超过OpenAI其他项目，达到6.59万。openai-cookbook为OpenAI Star数第二高的项目6.15万，该项目是提供使用OpenAI示例代码和指南的官方开源项目。 这也是DeepSeek力压ChatGPT登顶美区App Store免费榜，在国内App Store免费榜同样位居第一后，创下的又一个历史时刻。 ▲DeepSeek开源项目（左）、OpenAI开源项目（右）（图源：GitHub） 在一众开源模型玩家中，DeepSeek的Star数也远超其他模型。 Meta的Llama系列模型中，2023年推出的开源模型Llama最高为5.75万，Llama 3次之为2.82万；阿里云通义千问的开源模型中，1月29日发布的Qwen2.5的Star数最高，达到1.49万；零一万物的Yi为7800；Anthropic的热门项目Anthropic-cookbook Star数为1.02万，该项目是提供样例实现参考的开源项目。 DeepSeek V3和DeepSeek R1分别于2024年12月26日和今年1月20日发布。 DeepSeek V3为DeepSeek自研MoE模型，参数量达到671B，激活参数量37B，在14.8T token上进行了预训练，该模型在多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等开源模型，并在性能上和闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet比肩。 DeepSeek R1在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAI o1正式版，在开源DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1两个660B模型的同时，蒸馏了6个小模型，其中32B和70B模型在多项能力上实现了对标OpenAI o1-mini的效果。 当下，全球已经掀起了从芯片企业、云计算巨头到各路基础设施公司适配、接入DeepSeek的热潮，DeepSeek所展现出的卓越性能与广泛的应用潜力正在逐渐放大。

让我们再次感谢 DeepSeek。 今天凌晨，OpenAI 宣布公开最新模型 o3-mini 系列模型的思维链。 简单来说，用户现在可以看到 o3-mini 以及 o3-mini(high) 的「思考」过程，更清晰地了解模型是如何推理并得出结论的。 OpenAI 研究科学家 Noam Brown 在 X 平台发文称： 「在 o1-Preview 发布前，我们向大家介绍 时，看到思维链（CoT）实时运行往往是他们的『顿悟』时刻，让他们意识到这将是一件大事。 这些虽然不是原始的思维链，但已经非常接近了。我很高兴我们能与世界分享这一体验！」 随后，他进一步阐述道： 「o3-mini 是首个能够持续准确解答井字棋问题的大语言模型。虽然概括后的思维链看起来有些混乱，但从右侧可以看到，模型最终还是成功找到了正确答案。」 图片 公开了，但也没完全公开。 据外媒 TechCrunch 报道，OpenAI 仍然不会完全公开 o3-mini 的完整推理步骤，但其表示已「找到一个平衡点」，o3-mini 现在可以「自由思考」，然后整理出更详细的推理摘要。 在此之前，出于竞争考虑，OpenAI 没有完全公开 o3-mini 及其前身（o1 和 o1-mini）的推理步骤，仅向用户提供推理摘要，甚至这些摘要有时并不准确。 并且，为了提高清晰度和安全性，OpenAI 还引入了一个额外的后处理步骤，模型会首先对「思维链」进行审查，剔除潜在的不安全内容，并对复杂概念进行适度简化。 报道援引 OpenAI 发言人解释称，「这一后处理步骤还支持非英语用户，确保他们可以用自己的母语查看『思维链』，让体验更加友好和易懂。」 实际上，推理透明度在 AI 领域正在成为一个重要的竞争点，让 AI 展示完整的推理步骤，不仅能提高用户信任度，还能让 AI 更容易被研究和改进。 不过，公开思维链可能会被竞争对手利用，比如通过蒸馏技术提取模型的推理逻辑，在上周 Reddit 的 AMA（Ask Me Anything）活动中，OpenAI 首席产品官 Kevin Weil 就曾表示： 「我们正在努力展示比现在更多的推理过程——（这一变化）很快就会到来。是否展示完整的「思维链」仍未确定，因为这涉及竞争问题。但我们也知道用户（尤其是高级用户）希望看到更多细节，所以我们会找到合适的平衡点。」 相比之下，DeekSeek R1 的思维链是无条件公开透明的，其深度思考过程更是赢得了不少网友的点赞。而 OpenAI 这次的「被迫」调整，显然是为了应对 DeepSeek 及其他 AI 公司的压力。 X 网友 @thegenioo 第一时间上手实测了这次思维链的更新。他表示，「新版本不仅提供了更流畅的用户界面，还让模型的思考过程更加透明。 以下是 DeepSeek R1 与 OpenAI o3-mini(high) 在同一问题上的思考对比。 「deeepseeeeeek 有多少个 e」 DeepSeek R1 图片 OpenAI o3-mini(high) 「假设有一个池塘，里面有无穷多的水。现有 2 个空水壶，容积分别为 5 升和 6 升。问题是如何只用这 2 个水壶从池塘里取得 3 升的水。」 ▲DeepSeek R1 OpenAI o3-mini(high) 「一个人花 8 块钱买了一只鸡，9 块钱卖掉了，然后他觉得不划算，花 10 块钱又买回来了，11 块卖给另外一个人。问他赚了多少?」 ▲DeepSeek R1 ▲OpenAI o3-mini(high) 看完以上案例，我们会发现两个模型截然不同的「思维风格」。 DeepSeek R1 更像文科生，它的推理过程循序渐进，思路周密细腻，这样的好处是结果更可靠，也较少出现逻辑偏差。而 o3-mini(high) 更像理科生，推理过程简洁明快，直指问题核心。 这种差异也进一步反映在响应速度上，DeepSeek R1 的思考时间相对较长，而 o3-mini(high)则更快。 就答案而言，DeepSeek R1 的解答往往更加完整详实，比方说第一道测试题它还会特意加入了贴心的注解。相比之下， o3-mini(high) 则显得「公事公办」。 如开篇所说，此次 o3-mini 公布的并非完整版思维链，因此向公众开放后，也引发了不少质疑声。 面对争议，OpenAI CEO Sam Altman 也很快在 X 平台作出解释：「我们尝试整理原始的思维链，使其更易读，并在需要时进行翻译，但尽量保持其原始风格。」 不过，正如一位网友一针见血地指出：如果没有 DeepSeek，我们还能看到 o3-mini 哪怕是「阉割版」的思维链吗？恐怕答案不言自明。