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据路透社报道，接近消息人士透露，OpenAI即将推出一款集人工智能技术于一体的网页浏览器，这将对谷歌主导的市场格局构成挑战。这款浏览器预计将在未来几周内面市，旨在用AI技术根本改变用户的上网方式，并让OpenAI能直接获得谷歌成功的关键因素之一——用户数据。

目前，全球每周活跃使用ChatGPT的用户已达5亿，如果这些用户开始使用OpenAI的浏览器，将可能对谷歌通过广告获取收益的核心渠道产生压力。谷歌的Chrome浏览器不仅是其广告业务的重要支柱，占据其总收入的四分之三左右，还通过提供用户信息帮助谷歌更精准地投放广告。同时，Chrome也是谷歌自动引导用户搜索到自己搜索引擎的重要途径。

据熟悉情况的消息人士透露，这款新浏览器的设计理念是让用户与网页的交互更多在类似ChatGPT的聊天界面内完成，而非传统的通过点击网页链接跳转。此外，这也体现出OpenAI试图将其服务融入用户日常生活和工作中的宏大战略。

OpenAI对此未作回应，相关消息人士也要求匿名，因其没有授权公开发言。据悉，OpenAI由创业者山姆·奥特曼领导，自2022年底推出人工智能聊天机器人ChatGPT以来，迅速在科技界引起震荡。尽管取得了成功，但OpenAI也面临来自谷歌等巨头以及新兴创业公司的激烈竞争，亟需寻找新的增长点。

早在今年五月，OpenAI宣布将进入硬件领域，斥资65亿美元收购了由苹果前设计主管乔尼·艾夫创立的AI设备创业公司io。此次推出网页浏览器，也使得OpenAI能更好地将其AI代理产品，比如“操作员”，整合到浏览体验中，实现“代理”在用户授权范围内完成预定任务，比如预约、填写表格等，极大提升智能操作的可能性。

此举带来巨大的竞争压力。目前，谷歌Chrome浏览器全球用户已超过30亿，市场份额超过60%，远超排名第二的苹果Safari。根据统计网站的数据，去年，OpenAI的ChatGPT付费用户已达300万。不过，除了OpenAI之外，还有其他AI创业公司加入了浏览器竞赛，例如知名的“语助”和“勇敢浏览器”，它们都推出了具备搜索和内容整合能力的AI浏览器。

值得注意的是，消息来源指出，OpenAI构建的这款浏览器基础采用的是谷歌的开源项目——Chromium。Chromium不仅是Google Chrome的源代码，也是微软Edge、Opera等多款浏览器的技术基础。去年，OpenAI还曾聘用两位谷歌Chrome团队的老员工，显示出其希望在浏览器技术方面深度布局的意图。

对此，有分析认为，若反垄断监管机构最终促使谷歌出售Chrome，OpenAI表示“有兴趣收购”。然而，谷歌迄今未明确表示出售意向，反而强调将上诉以维护其垄断地位。

总之，随着OpenAI推出具有自主控制能力的浏览器，未来在网页搜索、内容交互、智能任务执行等方面，将对谷歌的市场份额和广告收入产生显著影响。这一动态也凸显出AI技术在互联网竞争格局中的日益重要。

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麻省理工科技实验室开发出只依靠视觉即可实现软体机器人身体感知的新系统

近期，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（简称CSAIL）宣布，研究人员成功研发出一种全新系统，让机器人能够通过纯粹的视觉观察，自我理解身体的运动和形状，从而实现“身体感知”。这一突破有望推动软体机器人和仿生机器人领域的快速发展，让未来的机器人变得更智能、更灵活，也大大降低了成本。

传统的机器人在让其“知晓”自身结构时，通常依赖于复杂的传感器或精确的建模过程。这不仅耗费时间，还需要昂贵的设备，限制了机器人在复杂环境中的应用。而麻省理工的这个新系统，则采用了只用普通摄像头的方法，让机器人“看见自己”，学习自己身体的运动规律。

研究团队通过让机器人不断观察自己移动的过程，结合人工智能技术，构建出内部的“身体模型”。具体而言，研究使用了一种叫“可微渲染”的技术，让机器人可以从二维的视觉图像推断出三维的身体形态和运动。这意味着，机器人不用事先编码好精确的模型，也不需要安装昂贵的传感器，只需看自己动作的影像，就能理解身体左右、关节变动的关系。

此外，研究人员还利用运动追踪技术，如点追踪和光流法，记录机器人在学习过程中的运动情况，将其与控制指令进行关联，最终形成一种“视觉-运动”映射关系。这个映射关系能让机器人根据看到的画面，实时调节动作，从而实现自主行走、抓握、保持平衡等复杂任务。

研究负责人之一的教授 Vincent Sitzmann 表示，这一技术标志着机器人“身体意识”的新方向。过去，机器人往往是按照预设模型进行操作，缺乏自主学习能力。而这一系统让机器人可以自己“观察”身体，学习如何运动，不再完全依赖人工编程，大大增强了其灵活性和适应性。

更令人振奋的是，研究中的三个实际机器人案例都取得了惊人的成果。一台由3D打印材料制作的玩具机械臂，虽然关节松散，没有传感器，却能通过观察自己摇摆的动作，学会在空中精准书写字母；一只软质气动手也能在没有指示的情况下，识别出空气管与手指的关系，通过视觉观察了解自己动作；此外，一台软质腕部平台，经过模拟外部干扰，学会了保持平衡并完成复杂轨迹。

软体机器人之所以一直被认为难以建模，主要是因为它们的结构容易变形，传统模型难以精确描述。这一系统通过让机器人“自学”，避免了繁琐的手工建模过程，就像人类通过照镜子学习动作一样。教授Sitzmann解释：“软体机器人借鉴了动物和人体的特性，具有一定的弹性和柔软度。这种身体的可塑性使得它们可以在复杂环境中更灵活地进行操作。我们用视觉而非传统硬件传感器，让机器人自己理解身体，这是一种革命性的进步。”

专家指出，这项技术有望引领多行业变革。柔性机器人因结构灵活，难以用传统方法建模，一直难以大规模推广。此次创新方案降低了制造成本，也拓宽了应用范围。比如在家庭自动化、农业机器人、低成本制造、甚至可穿戴设备领域，只要精度要求不是特别高，就可以依赖视觉辅助控制，实现成本大幅下降。

未来，随着触觉等传感技术的加入，这一方案还可能走向更高精度的应用，包括精密装配和医疗机器人等领域。这不仅意味着机器人变得更“聪明”，也代表着机器人自主学习能力的重大飞跃。

总结来看，此次研究充分利用了人工智能、计算机视觉等先进技术，向机器人赋予了“身体自知”的能力。未来，廉价、智能的视觉驱动机器人或将成为制造业、家庭和农业的新宠，开启机器人“自学成才”的新篇章。

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随着科技的发展，人工智能正深入改变我们的支付方式。它不仅让交易变得更加快捷，还大大提高了安全性，为用户提供更智能、更便捷的支付体验。本文将详细介绍人工智能在支付领域的核心应用及未来趋势。

一、增强支付安全，防范金融欺诈

人工智能在支付安全方面发挥着重要作用。传统的欺诈检测主要依赖人工经验和规则，效率有限。而如今，基于人工智能的系统能实时分析大量交易数据，识别出异常行为，从而及时阻止潜在的欺诈交易。这就像拥有一名超级安全守卫，全天候监控每一笔交易，确保资金安全。

更令人振奋的是，人工智能还能预测潜在威胁。通过学习过去的攻击事件，分析用户行为特征，如打字速度、鼠标移动轨迹等，系统能够识别出可疑登录或交易行为，提前采取措施预防欺诈发生。这种主动预警能力，有效提升了支付平台的防护水平。

二、优化支付路线，降低成本

人工智能通过优化支付路径，提高资金流转效率，降低交易成本。它能分析大量数据，包括支付方式、货币类型、交易地点和历史记录，为每笔交易寻找最优的路径方案。就像导航软件帮你避开拥堵路段，AI确保资金快速、安全地到达目的地。

此外，AI还能估算采用不同支付路线的手续费，优先选择成本最低的方案。这不仅为企业节省了成本，也提高了交易成功率。例如，传统路线可能需要支付2.5%的手续费，而经过AI优化后，手续费可以降低到1.2%，为企业节省不少开支。

三、提升支付处理速度与自动化

人工智能显著加快了支付的速度。它可以瞬间识别可能有风险的交易周转，快速审批，减少等待时间。系统还能预测高峰期，提前做好容量准备，避免因流量过大导致的延误。

同时，AI还承担了许多繁琐的人工任务，如数据录入、错误核对、交易调节。自动化的流程不仅减少了人为失误，也大大降低了运营成本。例如，原本需要人手进行的账单核对和纠纷处理，现在由AI自动完成，效率提升数倍，企业运转更为顺畅。

四、降低成本，增强盈利能力

依靠AI自动化和智能优化，支付企业的运营成本得到极大降低。它可以预测潜在的支付失败和风险点，提前采取措施，减少损失。通过持续优化支付路径和风险控制，企业在结算和反欺诈上的支出大大减少，获利空间明显扩大。

以实际效果为例，利用AI检测欺诈的成本由每笔交易5元降至0.5元，数据录入成本从1元降到0.1元，争端处理时间缩短75%，极大提升了整体盈利能力。

五、改善客户体验，个性化服务

人们更喜欢快捷、个性化的支付体验。人工智能能根据用户的历史交易数据，自动推荐最适合的支付方式，提升用户满意度。同时，智能客服机器人能实时指导用户完成支付流程，减少购物车放弃率。

在安全认证方面，AI引入面部识别、声纹识别等技术，无需繁琐的密码验证，既保证了支付的安全性，又提高了便利性。用户只需一句话或一个动作，即可完成身份验证，享受流畅的支付体验。

六、核心技术支撑

人工智能在支付中的应用离不开几项关键技术：

– 机器学习：通过学习大量历史交易数据，不断提升识别欺诈和风险的能力。例如，识别异常交易模式，提前拦截欺诈行为。

– 高级算法：优化路径选择、预测交易成功率、个性化推荐，为支付提供智能决策支持。

– 实时数据分析：即时监测支付状况，快速反应异常行为，确保支付过程安全、顺畅。

未来，随着技术不断成熟，人工智能将在支付行业扮演越来越重要的角色，为用户提供更安全、更快捷、更智能的支付服务，使我们的金融生活更加便利、安全。

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近年来，人工智能技术发展迅速，尤其是生成式人工智能和大规模语言模型（简称大模型）成为业界和学界关注的焦点。许多人将二者混为一谈，认为它们是同一种技术，但实际上，二者存在明显的区别。本文将深入解析这两种技术的本质、应用场景以及它们在人工智能领域的地位，帮助读者更好地理解现代AI的面貌。

一、生成式人工智能的概述
生成式人工智能是人工智能的一个大类别，旨在创造全新的内容。它像一个装备丰富的工具箱，可以用来生成图片、音乐、文本甚至代码。其核心思想是通过学习大量已有的数据，模仿创造出以前不存在的内容。比如，在产品设计中，生成式AI可以根据设定的参数探索多种设计方案，帮助工程师找到创新的解决方案。此外，此类人工智能还被广泛应用于广告创意、媒体制作和娱乐等领域，极大拓宽了AI的应用边界。

二、大规模语言模型（大模型）及其专长
大规模语言模型是生成式AI的一个子类别，专注于处理和生成自然语言。它们通常在海量的文本数据上进行训练，掌握语言的基本结构和各种表达方式。例如，类似GPT-3、BERT等模型就是典型代表。经过基础训练后，还可以通过微调，使其在写作、摘要、聊天问答等任务中表现得更为出色。可以把大模型比作小说家，专注于理解和创造文字内容，具备极高的准确性和流畅性。

三、内容创造与语境理解的差异
虽然生成式AI和大模型都能创造内容，但二者在理解能力上存在差异。生成式AI可生成各种媒体内容，比如图片和音频，但对内容背后的语境理解有限。而大模型在此基础上更进一步，能够理解文本的内容和语境。例如，生成一张猫的图片，只需利用生成式AI即可实现；而用大模型写一篇关于这只猫的故事时，它还能理解这只猫的性格和动机，从而产出更具情感和逻辑的文本。

四、生成式AI的应用前景与挑战
生成式AI在内容创作方面显示出巨大潜力，已在多领域发挥作用。除了自动生成新闻、广告和设计方案外，它还能创造性地生产艺术作品、音乐乃至电影脚本。数字营销中，利用生成式AI打造个性化广告、推荐内容，为用户提供贴心体验。与此同时，其在电商、游戏等行业的应用也逐渐展开，实现购物推荐、动态剧情等智能化服务。
但技术进步也带来挑战。训练这些模型需要庞大的计算资源和海量数据，还必须解决内容偏差和质量把控问题，防止输出虚假或不当信息。通过不断优化算法、引入对抗生成网络等技术，可以逐步提升生成内容的质量和可靠性。

五、大模型的技术架构与训练机制
大模型的基础架构类似于“积木”，通过训练基础模型积累语言知识。这些基础模型在庞大文本数据中学习了语法、常用短语等基础知识。例如，GPT-3和BERT都属于这一范畴。接着，开发者可以对模型进行微调，以适应特定任务，比如自动写作或机器翻译。这一过程类似于用乐高积木拼出特定的对象，使模型在某一领域表现极为优异。

六、传统AI与现代AI的区别
传统AI主要依赖预设规则，解决特定问题，如识别垃圾邮件或信用审查。而现代生成式AI则通过学习大量数据，不停探索、创新，能够创造出全新的内容。方法上，传统AI偏重于算法和统计模型，目标追求高效和准确；而生成式AI依托深度学习和神经网络，更注重创造力和革新，虽然在某些场景下准确性略逊，但在内容多样性和个性化方面具有明显优势。

七、未来发展趋势与应用前景
随着技术不断成熟，生成式AI和大模型的集成将逐步深入到我们的生活中。借助中间件和接口技术，企业可以构建定制化的AI应用，比如自动生成商品描述、智能客服、个性化推荐等。未来，AI的自动化流程将变得更加智能高效，从内容生成到决策支持，为企业带来巨大变革。同时，模型的安全性、可解释性和伦理问题也成为关注重点，为行业健康发展提供保障。

八、结语
总之，生成式人工智能和大规模语言模型在现代AI领域各司其职、相辅相成。前者像一个多面手，能创造丰富多彩的内容；后者则是理解和生成文字的高手，推动人机交互的深入。两者的结合，正逐步开启人工智能应用的新篇章，为未来带来无限可能。

常见问题解答：
问：生成式AI和大模型的主要区别是什么？
答：生成式AI是一类可以创造各种内容的技术，而大模型专注于理解和生成自然语言，是生成式AI中的一种。所有大模型都是生成式AI，但并非所有生成式AI都是大模型。

问：生成式AI在现实中能做什么？
答：它可以用来生成个性化图片、音乐、文章、设计方案等，帮助创意产业和内容创作变得更加高效和丰富。

问：大模型主要应用在哪些方面？
答：主要用在写作、翻译、问答、摘要、智能客服等领域，类似于超级“写作助手”。

问：使用生成式AI面临哪些难题？
答：内容质量和准确性是最大挑战，还需要大量计算资源和高质量数据进行训练。

问：与传统人工智能相比，生成式AI的优势在哪里？
答：它更具有创造性和适应性，能自主产生新内容，而非仅仅依赖预设规则。

问：如何选择使用生成式AI还是大模型？
答：如果你需要创造全新的内容，比如图片、音乐或艺术作品，选择生成式AI；如果主要任务是理解和生成文本，则大模型更合适。

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科学家们正在努力探索新型半导体材料，以提升太阳能电池和其他电子设备的效率。然而，创新的速度受到研究人员手工测量重要材料性质的限制。由麻省理工学院（MIT）研发的一套完全自主的机器人系统，有望加快这一进程。

这套系统利用机器人探针，快速测量一种被称为光导率的重要电学性质，即材料对光线的响应能力。为了减少测量时间，提高精度，研究人员将人类专家的材料科学知识引入到机器学习模型中，引导机器人做出决策。

具体来说，机器人首先用摄像头拍摄样品：一块印有钙钛矿材料的片材。接着，系统利用计算机视觉技术，将图像分割成多个区域，并输入到一个结合了材料专家经验的神经网络模型中。这一模型能帮助机器人识别最佳的接触点，从而获得最多的材料信息。此外，系统还采用专门的路径规划算法，找到机器人从一个接触点移动到另一个点的最短路径，提高测量效率。

这一自主系统的表现令人振奋。经过24小时的连续测试，机器人每小时完成超过125次不同的光导率测量，比其他基于人工智能的方法更快、更可靠。在测量的同时，系统还能检测到材料中的高响应区域以及可能出现的退化区域，为新材料的研究提供了宝贵的数据支持。

研究人员表示，这项技术的最大优势在于大幅提升了对新材料特性表征的效率，未来可以加速研发出性能更优的太阳能电池等电子器件。“这项研究令人兴奋，因为它为自主、接触式的材料特性检测提供了一条道路。不像一些材料性质可以无需接触就测量，接触式测量既要快速也要尽可能多地获得信息。”麻省理工学院机械工程教授、论文主要作者布奥纳西西（Tonio Buonassisi）说。

自2018年以来，布奥纳西西实验室一直致力于打造一个全自动的材料发现平台，近期的重点则是开发新型钙钛矿材料，这类材料广泛应用于光伏发电领域。以往，科研人员可通过快速合成和打印不同的钙钛矿材料组合，结合成像技术判断材料性能，但关键的光导率则须通过接触式测量实现。传统方法费时又繁琐，难以满足快速研发需求。

因此，研究团队将机器学习、机器人和材料科学相结合，研发了这一全自动系统。首先，机器人用摄像头扫描样本，生成图像，经过计算机视觉将其划分成若干区域，并结合材料领域的专家知识，确定最佳的接触点。随后，路径规划算法会找到一条最短的路径，使机器人能高效地完成所有测量点的接触操作。

值得一提的是，该系统的神经网络模型采用的是自监督学习方式，无需大量标注数据，即能自主判断最优的接触点。这一设计大大提升了系统的速度与灵活性。研究人员还通过加入少量随机噪声优化路径算法，使其找到最短路径的能力进一步提高。

多项测试结果显示，这一系统在测量准确性和计算速度方面均优于其它七种AI方法。用24小时完成的实验中，机器人共进行了超过3000次光导率测量，且每小时完成超过125次。测得的数据不仅揭示了材料中的热点区域，也帮助研究人员了解材料的退化过程。

“如此快速、精细的测量方式，几乎无需人工干预，为新型高性能半导体材料的发现和研发打开了新的大门，尤其是在可持续发展方面，如太阳能电池的优化。”研究团队成员、学生Siemenn说。

未来，研究人员希望进一步完善这套机器人系统，打造出真正的全自动材料发现实验平台，推动新材料的研发步伐，助力能源领域的可持续发展。这项工作得到了多家机构的支持，包括一些能源和科研基金，为实现智能制造和绿色科技提供了有力的技术保障。

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近日，苹果公司正式宣布，今年秋季推出全新版本的iPhone操作系统——iOS 26。此次升级带来了诸多令人期待的新功能与设计变化，为苹果用户带来更为便捷和智能的使用体验。以下是对这次更新内容的详细介绍。

全新Liquid Glass设计引发关注
在苹果全球开发者大会上，最引人注目的变化之一便是“液态玻璃”设计。这一设计赋予了桌面和锁屏界面全新的透明感，强调“半透明材料”的视觉效果。苹果表示，这种设计能够根据环境光线自动调节暗色和亮色模式，让界面更具灵活性。屏幕上的按钮也进行了浮动设计，更加简洁，不易分散注意力。当然，这一设计引发了一些争议，有人认为它有些像二十年前微软的“Vista”界面。但苹果已根据用户反馈，逐步调整透明度，让过渡更自然。

实用新功能一览
iOS 26还带来了众多实用的新特性，提升用户日常使用的效率。

1. 通话界面优化：基于最新设计，联系人、通话记录和语音信箱整合在一个界面，操作更直观。同时新增“保持辅助”功能，当有人接听时，用户可以提前通知，避免播放烦人的等待音乐，节省等待时间。

2. 实时翻译：支持用多语言进行电话和短信沟通，实时翻译功能让不同语言的对话变得更为顺畅。苹果展示的例子中，用户通过此功能可以与外语朋友无障碍交流。

3. 群聊投票：在群组聊天中增加投票功能，让朋友们参加决定，比如哪家餐厅、何时出行，变得更方便。

4. 快速筛选未知发件人：过滤掉广告、骚扰短信，让用户在信息页面中只看到重要的信息。

5. 画面识别：类似反向图片搜索，用户可以对屏幕上的内容操作，比如截图后搜索某双鞋的款式或品牌，变得简单直观。

6. 相册类别恢复：被部分用户不满的相册布局将得到改善，图库和收藏分别独立，查找变得更方便。

7. 视讯安全功能：FaceTime加入“沟通安全”功能，一旦检测到裸露内容，将暂停聊天，特别适合未成年人使用。

软硬件兼容
此次更新，除少数旧款机型如iPhone XR、XS及Max之外，2019年及以后发布的多款iPhone都能升级到iOS 26，包括iPhone 11系列、12、13、14、15，甚至最新的16系列。这意味着，绝大多数苹果新款手机都能享受到新系统带来的升级。

发布时间及体验方式
苹果宣布，iOS 26的测试版（Beta版）将于今年7月面向开发者和公众推出。用户只需在“设置-通用-软件更新”中下载安装即可体验。正式版本预计会在9月苹果新款手机发布会期间推送，届时所有用户都可以免费升级，享受全新的使用体验。

未来展望
苹果在今年的开发计划中，虽然没有过度强调人工智能的宏大布局，但传闻显示公司正探索将第三方人工智能模型引入Siri，以实现更智能的语音交互。这可能在2026年带来重大突破。

总结
随着液态玻璃设计的引入，以及多项实用功能的增强，iOS 26将为苹果设备带来全新的视觉体验和操作便利。无论是日常通讯、安全保护，还是多媒体处理，都将更智能、更人性化。苹果用户值得期待这一年度重磅升级，在未来的日子里感受科技带来的便利与创新。

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