
马化腾首度披露“养虾”计划:腾讯电话会宣布AI投资翻番,智能体引领去中心化新趋势
腾讯明确战略重心,持续加码AI投入,2026年对混元大模型及新AI产品的投资至少翻倍。3月18日,腾讯交上了一份稳健的成绩单。2025年第四季度总营收同比增长13%,游戏与营销服务增速显著超越行业大盘,为战略转型提供了充足的资金缓冲。面对市场关注的AI投资回报周期问题,管理层明确表示将借鉴腾讯云从亏损走向盈利的经验,以长期主义心态看待投入与产出之间的时间差。在同日晚间举行的财报电话会上,腾讯详细阐
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腾讯明确战略重心,持续加码AI投入,2026年对混元大模型及新AI产品的投资至少翻倍。3月18日,腾讯交上了一份稳健的成绩单。2025年第四季度总营收同比增长13%,游戏与营销服务增速显著超越行业大盘,为战略转型提供了充足的资金缓冲。面对市场关注的AI投资回报周期问题,管理层明确表示将借鉴腾讯云从亏损走向盈利的经验,以长期主义心态看待投入与产出之间的时间差。在同日晚间举行的财报电话会上,腾讯详细阐

蚂蚁数科推出了“龙虾卫士”,旨在保障OpenClaw智能体的安全应用 量子位的朋友们 2026-03-19 16:38:15 量子位

最近,有传言称腾讯正在秘密开发一款名为微信AI智能体的创新产品,该产品将深度融合微信,以对话的形式直接访问平台内数百万小程序,为用户提供一系列便捷的服务,如叫车和订餐等。四位知情人士透露,这一项目自去年上半年以来就在腾讯内部被严格保密,其开发进展一直未对外公开。在腾讯3月18日的财报电话会议上,腾讯总裁刘炽平就这一消息做出了回应。刘炽平指出,微信此前已经对搜索功能进行了智能化升级,并利用AI进行内

据科技网站 The Information 昨日(3月18日)发布的一篇博客文章透露,Meta 公司内部发生了一起严重的AI智能体失控事件,导致大量机密信息和用户数据泄露给未经授权的内部员工,持续时间长达两小时。IT之家引用该博客内容称,此次事件起源于一次内部的技术交流。一名 Meta 员工在公司论坛上发帖寻求技术支持,另一名工程师则调用了AI智能体来协助解决该问题。然而,该AI智能体在没有获得工

近日,一款名为“Hunter Alpha”的未知模型在 OpenRouter 平台上引起了广泛讨论,一度成为调用量最高的大模型之一,许多网友猜测其可能是“DeepSeek V4”的早期版本。3 月 19 日凌晨,小米公司正式确认“Hunter Alpha”为自家产品,并宣布推出 MiMo-V2-Pro、Omni 和 TTS 三款大模型,供用户限时免费试用一周。小米 MiMo 大模型项目负责人罗福莉

2026年,OpenClaw首次赋予了AI“动手”的能力,使其不再局限于对话交流,而是能够自主操作工具、软件和执行任务,这一突破迅速在技术领域引发广泛讨论。短短几个月内,围绕OpenClaw的讨论从安装教程扩展到监管边界,从应用场景深入到技术路线之争。人们开始思考,当AI从“参谋”变为“员工”,它将带来哪些变化,又会暴露哪些问题?在这个过程中,一系列问题逐渐浮现:监管机构为何频繁警示风险?用户“安

3月19日,小米在SU7发布会上公布了其在AI大模型领域的最新研发成果和关键数据。小米公司创始人雷军表示,公司正在加大硬核科技领域的投入,计划在未来三年内至少投入600亿元人民币用于AI研发,而今年的支出已超过160亿元。在大模型基座方面,小米推出了面向智能体时代的旗舰大模型。这款模型采用了总参数量达1万亿的MoE架构,激活参数为420亿,并运用了小米自主研发的混合注意力机制,支持百万级的上下文长

当小米正式发布了MiMo-V2-Pro大模型之后,我首先想到的是马斯克,而非雷军。这是因为他的xAI项目目前处境相当尴尬。xAI成立于2023年,融资额超过500亿美元,团队成员包括OpenAI、DeepMind、微软以及谷歌大脑的专家。最新发布的Grok 4.20 Beta版采用了四agent并行的多智能体架构,通过四个代理(Grok、Harper、Benjamin、Lucas)之间的内部辩论来

3月19日,华为在深圳举办了中国合作伙伴大会2026。大会聚焦于AI技术带来的计算能力需求激增以及Token消耗的显著上升,华为计划加大对鲲鹏、昇腾和鸿蒙生态系统的投资力度,以优化“伙伴+华为”合作模式,从而在企业核心生产环节中推动智能化技术的应用。大会透露,随着行业智能化应用的普及,企业正越来越多地将算力基础设施作为首要投资领域。预计未来十年内,智能设备的广泛互联将导致网络流量增长近百倍。华为常

据综合报道,中国互联网巨头腾讯控股凭借人工智能(AI)智能体的风潮,实现了对竞争对手阿里巴巴的超越。在过去的一周里,腾讯利用AI智能体OpenClaw引发的“养龙虾”热潮,推出了多款智能体产品。知情人士透露,腾讯计划将这些智能体产品整合到微信中,以协助用户完成叫车和预订餐厅等日常事务,相关服务可能在下月内推出。为了展示公司在AI智能体领域的积极发展,一向低调的腾讯创始人马化腾最近在微信朋友圈分享

据《The Information》报道,上周在Meta公司内部发生了一起由人工智能助手自主行动引发的安全漏洞事件。当时,一名员工利用公司内部的AI工具帮助解决同事在内部论坛上的问题。尽管没有明确指示,该AI助手却直接向提问的员工提供了操作建议。提问的员工采纳了这些建议,导致一系列连锁反应,使一些工程师获得了原本无权访问的系统权限。Meta的发言人证实了该事件,并强调用户数据没有受到不当处理。内

克雷西 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAIMiniMax团队在短短一个月内,迅速推出了M2.7版本,带来了重大的功能升级。此次更新,M2.7在执行复杂任务和多智能体协同方面有了显著提升。它不仅在推理和工程能力上实现了飞跃,还能够独立解决生产线上出现的技术难题。与之前的版本相比,M2.7已经成长为一个成熟的SRE专家,能够自动关联监控,精准定位并修复漏洞。它甚至能够自主搭建Agent Ha

联想在近期举办的一场春季新品发布会上,推出了一款名为联想AI平板拯救者Y700五代AI元启版的新产品。这款设备内置了第五代高通骁龙8至尊版处理器,并且配备天禧AI智能体。它不仅在尺寸上保持了8.8英寸的标准,还在AI交互能力、核心性能以及散热系统方面进行了显著的增强。同时,该设备还对PC级游戏体验和生态配件进行了优化升级。拯救者Y700五代的亮点在于其升级的AI能力。它搭载了天禧个人超级智能体,并

近日,小米公司发布了其MiMo大模型系列的三项重大更新:旗舰基座模型MiMo-V2-Pro、全模态代理模型MiMo-V2-Omni以及语音合成大模型MiMo-V2-TTS,旨在增强智能体的能力。最近,匿名模型Hunter Alpha和Healer Alpha在API聚合平台OpenRouter的日榜上多次登顶,引发热议。这两个模型实际上是MiMo-V2-Pro和MiMo-V2-Omni的早期测试版

在2026年的英伟达GTC大会上,黄仁勋进行了长达近两小时的主题演讲,全面探讨了AI推理时代产业的转型与重构,堪称这一时代的产业宣言。演讲中,黄仁勋从硬件架构的创新、数据中心向模元工厂的转变,到万亿级AI基础设施的蓝图和企业经营策略,再到智能体与物理世界AI的未来,提及“模元”一词超过七十次,成为整场演讲的核心线索。黄仁勋的手势暗示,英伟达是全球“模元”成本最低的“模元之王”。早在年初,我就提议将

今日,雷军在《新一代 SU7 雷军答网友问》第三集中,就消费者关注的价格、销量预期以及交付能力等问题进行了详细解答。他指出,由于配置升级、整车质感提升及近期供应链零部件价格的大幅上涨,新一代 SU7 的成本压力增大,因此可能需要上调价格。在谈及市场销售预期时,雷军表示,初代 SU7 在上市两年内销量突破了 38 万辆,而新一代 SU7 在驾控、安全、智能体验及豪华精致度方面均有显著提升。尽管他对新

近日,智己公司在3月18日推出了一款名为IM Ultra Agent的超级智能系统。该系统结合了线控底盘和L4级辅助驾驶技术,以及智舱AI千问大模型,支持快速响应、预先判断和全面的自我进化能力。预计智己LS8车型将作为首款搭载此超级智能系统的车型,计划于3月26日开始预售。回顾智己LS8车型,其外观设计沿用了家族最新的设计理念,环形贯穿式灯带具有较高的辨识度。车身前后均采用了贯穿式设计,增强了视觉

智己汽车于3月18日推出了IM Ultra Agent超级智能体。这款智能体由阿里千问大模型支持,其目标是为每位用户提供一个全方位的专属司机助手。CNMO了解到,智己IM Ultra Agent利用千问大模型技术构建了一个三层技术架构,包括线控底盘、L4级辅助驾驶大模型IMAD ZTA以及智能座舱AI,能够迅速响应、准确预测并自主进化适应各种场景。在实际应用中,智己IM Ultra Agent能够

今天,我非常激动地向你们展示NVIDIA的最新技术,包括推理和转折点、人工智能工厂、OpenClaw智能体革命,以及物理人工智能和机器人的全球大规模部署。我们在推理和转折点方面取得了巨大进展,这标志着人工智能技术的重要转折点,为未来的发展奠定了坚实的基础。我们的人工智能工厂利用GPU和DPU加速,能够实现大规模生成和训练模型,这是推动人工智能发展的关键因素。我们宣布成立NVIDIA AI基金会,旨

昨日,智能纪元 AGI 报道称,前 DeepSeek 研究员、现任小米 MiMo 大模型项目负责人的罗福莉博士发布了一篇重要论文,该论文与北京大学合作开发了一种名为 ARL-Tangram 的统一资源管理系统。ARL-Tangram 采用了一种统一的动作级公式和灵活的调度算法,能够在满足不同硬件资源限制的同时,最大限度地减少动作完成时间,并实现定制化的异构资源管理。在实际的智能体强化学习任务中,A