智能早报丨“羊毛党”用AI骗取“仅退款”;华为将发布AI领域突破性技术
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2025-11-17 10:15:23
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【观网财经丨智能早报 11月17日】

库克或最早明年卸任

据媒体援引知情人士消息报道称,在担任苹果首席执行官长达14年之后,蒂姆·库克最早可能于明年卸任,而现年50岁的苹果硬件工程高级副总裁John Ternus被视为最有可能的接班人。Ternus于2001年加入苹果产品设计团队,此后几乎参与了公司所有主要硬件产品的工程设计工作。据悉,他在苹果多次主题发布会上也担任重要角色,包括推出新款iPhone Air。苹果历来习惯在1月底财报后公布重大人事变动,若按惯例在明年初宣布新首席执行官,可让新管理层在6月WWDC、9月iPhone发布会前完成磨合。知情人士强调,这一接班安排早已部署,与苹果当前的经营表现无关。(财联社)

“羊毛党”用AI假图骗“仅退款”:百元内商品成重灾区

近日,一种新型的AI造假索赔手法正在电商领域悄然蔓延,部分消费者利用AI P图伪造瑕疵图片,以骗取“仅退款”。根据多家电商客服的反馈,当前部分消费者熟练使用AI工具,在相关教程的指导下,他们仅需输入如“将水果P出霉斑”这样一段简单的指令,AI工具便能快速生成一张带有瑕疵的商品图片。

而如果指令足够细致,最终生成的图片仿真度极高,几乎难以辨识。蓝鲸新闻调查发现,除AI P假图外,围绕“仅退款”已衍生出更为系统的灰色产业。其以学习者身份接触到一个教学该“技术”的“师傅”,对方表示支付288元学费即可传授“仅退款”窍门,并宣称一个账号约可成功退款30次。为证明效果,他还展示了学员“累计获利2000元”的成果。(蓝鲸新闻)

多家手机厂商暂缓采购存储芯片

随着上游储存芯片价格的疯涨,多家手机厂商已经暂缓了本季度的存储芯片采购。小米、OPPO、vivo等厂商库存普遍低于两个月,部分厂商DRAM(动态随机存取存储器)库存低于三周,在犹豫是否接受原厂(美光、三星、SK海力士)接近50%的涨幅报价。

一位原厂员工Jackey告诉界面新闻,“我们现在是不愁卖的,如果手机厂家不要的话,我们可以把产能给服务器客户,他们现在也很缺货,还可以卖的更贵。”在AI大模型浪潮的推动下,数据中心对存储芯片的需求激增,是本轮存储芯片涨价的诱因之一,服务器厂家往往愿意花费更高的价格来采购。界面新闻了解到,同款存储产品,报价商给服务器厂家的价格往往会高出手机厂商30%以上。(界面新闻)

华为将发布AI领域突破性技术,有望解决算力资源利用效率难题

据悉,华为将在11月21日发布AI领域的突破性技术,有望解决算力资源利用效率的难题。具体来看,华为即将发布AI领域的突破性技术,可将GPU(图形处理器)、NPU(神经网络处理器)等算力资源的利用率,从行业平均的30%至40%提升至70%,显著释放算力硬件潜能。

据透露,华为即将发布AI领域的突破性技术,是通过软件创新实现英伟达、昇腾及其他三方算力的统一资源管理与利用,屏蔽算力硬件差异,为AI训练推理提供更高效的资源支撑。

同时,华为即将发布AI领域的突破性技术,与以色列AI初创公司Run:ai的核心技术路线有共同性,后者在2024年底被英伟达以7亿美元资金收购。

公开资料显示,Run:ai自2018年成立以来,一直专注于GPU调度技术,并致力于打造一个能将AI模型拆分并行运行的平台,无论硬件位于本地、云端还是边缘。据悉,管理生成式AI、推荐系统、搜索引擎等工作负载,需要复杂的调度来优化系统和底层硬件的性能。Run:ai的核心产品是基于kubernetes(开源容器编排平台)构建的软件平台,用于调度GPU的计算资源,通过动态调度、池化、分片等技术,实现GPU资源利用率的优化,让深度学习训练与推理任务在企业级环境中高效运行。(中国基金报)

北大团队新突破 AI“牛顿”,看一眼数据,推出物理定律

北京大学团队推出AI-Newton系统,采用符号回归方法,在无监督、无物理先验知识前提下,成功重新发现牛顿第二定律、能量守恒定律和万有引力定律等基础规律;系统由符号化概念、特定定律与普适定律构成的知识库支持,通过物理领域专用语言表示知识,各测试用例中平均识别出约90个物理概念和50条一般定律;AI-Newton展现出渐进性和多样性两大特性,虽目前仍在研究阶段,但为AI驱动自主科学发现提供了新范式,有望扩展到具身智能领域。

可解释性新研究:OpenAI又Open成果,来自对齐团队

OpenAI发布可解释性新研究,提出训练神经元连接少但神经元数量多的稀疏模型,通过强制大部分权重为0使模型内部机制更易被理解;研究团队找出模型完成特定任务的"最小回路",通过边数几何平均值量化可解释性,发现训练更大更稀疏的模型可生成功能更强但回路更简单的模型;论文通讯作者为Leo Gao,曾是Ilya超级对齐团队成员,但研究仍处早期阶段,稀疏模型比前沿模型小得多且训练效率较低。

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