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大声 | 01-16 16:18
仅靠工程师想象的场景是有限的，而真正进入市场倾听消费者的声音之后，才能知道有可能这个技术会应用在哪些全新的场景下。
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夸克 AI 浏览器「千问智能套件」能力升级，主打一个「不切屏、不打断」。写周报卡壳？「千问划词」一键调用快捷指令帮你润色，文案瞬间变高级；看长视频、财报头疼？「千问侧边栏」直接提炼重点，生成视频逐字稿。还有「千问读屏」新增自动提问模式，能识别屏幕变化，自动分析屏幕内容，告别重复提问！
把繁琐的工作交给 AI，把时间留给自己，这才是高效工作的正确打开方式。
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近日，联想发布了个人 AI 中心概念机 Project Kubit。这是一款个人边缘云设备，能让 AI 应用覆盖 PC、手机、可穿戴和智能家居等消费生态场景。 其特色在于，当 Project Kubit 与个人可穿戴设备数据融合，就可以为用户构建个性化记忆图谱。基于阶跃星辰多模态大模型能力，AI 可以根据用户数据生成记忆图谱，并根据用户偏好和对任务目标情境的理解来执行，比如制作个性化视频、智能代码开发、专业设计等操作，成为每个人专属的超级助手。
据了解，Project Kubit 可扩展架构，支持一台或两台搭载 NVDIA GB10 超级芯片的 ThinkStation PGX，支持 4050 亿参数模型端侧推理，16TB SSD 本地存储，且全链路私有。
Kubit 的智能进化逻辑根植于其核心的个人记忆图谱。这是一种持续从真实交互中学习、并不断自我迭代的动态知识结构。系统通过分析用户在工作与生活中的第一视角数据，理解用户经历过什么、如何做出决策以及如何完成任务。它不只是记录行为，而是将碎片化的信息转化为可被理解、可被调用的长期记忆。
无论是用户在购物决策中展现出的细节偏好，还是在视频剪辑过程中形成的独特叙事结构，这些看似零散的信息都会被持续聚合为具有规律性的活动模式。随着时间推移，这些模式逐步勾勒出用户的深层画像、审美取向与思维习惯。例如，当一位体育内容创作者长期产出高节奏、弱叙事的动作集锦时，这种稳定的创作逻辑将被编码进个人记忆图谱，使 AI 具备真正贴近个人风格的理解能力。
基于个人记忆图谱，Kubit 构建了完整的 「我的数据 → 我的模型 → 我的 AI」 闭环。多端数据在本地被转化为结构化记忆，记忆驱动个性化私有模型持续演化，模型进一步参与任务执行与内容生成。当用户提出「按我的风格生成内容」这样的请求时，Kubit 并非简单调用通用能力，而是基于对用户过往经验与偏好的理解，输出与用户身份高度契合的结果，让 AI 真正成为用户思维的延伸。
面向未来，Kubit 将发展为一个开放、可扩展的个人智能平台。通过软硬件深度协同的工具体系，Kubit 为 AI 初学者、开发者和高级用户提供构建个性化 AI 能力的基础设施，支持主流推理框架与异构硬件环境，帮助用户自主打造灵活、可进化的个人智能中心。
在一体多端的个人计算架构下，Kubit 将超越传统工具的边界，成为与用户深度协作、共同进化的个人 AI 共创伙伴。 -
1 月 26 日，阿里正式发布旗舰推理模型 Qwen3-Max-Thinking，AI 助手千问同步在 PC 端和网页端（qianwen.com）接入这一国内最强「AI 大脑」，千问 App 也即将接入。用户只需在模型选择栏中一键切换，即可体验更为强大的推理能力。
Qwen3-Max-Thinking 是目前阿里规模最大、能力最强的推理模型，总参数量超万亿（1T），预训练数据量高达 36T Tokens。经过大规模强化学习训练，该模型在涵盖事实知识、复杂推理、指令遵循、人类偏好对齐等 19 个公认的大模型基准测试中，刷新多项最佳表现纪录，整体性能可媲美 GPT-5.2-Thinking-xhigh、Claude Opus 4.5 和 Gemini 3 Pro。
千问切换至这一模型后，不仅更主动、更智能，还能进行深度逻辑推演与自我校验：
- 更强的事实记忆与世界知识：无论是冷门科学、历史典故还是文化问题，都能提供更准确、权威的回答，同时显著提升上下文连贯性，更好记住用户偏好，大幅减少「失忆」现象；
- 专家级复杂推理能力：在高难度科学、数学与逻辑问题上表现卓越，可以为科研人员与职场人士提供多维度分析与结构化推理，辅助相关决策；
- 自迭代推理机制：面对复杂问题，会先草拟思路、验证假设、优化路径，再输出结论，显著提升推理质量与响应速度；
- 更契合人类价值观：指令遵循更精准，输出内容更安全、可靠，符合伦理规范与社会共识。
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空间智能迎来重要开源进展。1 月 27 日，蚂蚁集团旗下具身智能公司灵波科技宣布开源高精度空间感知模型 LingBot-Depth。 该模型基于奥比中光 Gemini 330 系列双目 3D 相机提供的芯片级原始数据，专注于提升环境深度感知与三维空间理解能力，旨在为机器人、自动驾驶汽车等智能终端赋予更精准、更可靠的三维视觉，在「看清楚」三维世界这一行业关键难题上取得重要突破。这也是蚂蚁灵波科技在 2025 外滩大会后首次亮相后，时隔半年在具身智能技术基座方向公布重要成果。 在 NYUv2、ETH3D 等权威基准评测中，LingBot-Depth 展现出代际级优势：相比业界主流的 PromptDA 与 PriorDA，其在室内场景的相对误差（REL）降低超过 70%，在挑战性的稀疏 SfM 任务中 RMSE 误差降低约 47%，确立了新的行业精度标杆。
在家庭和工业环境中，玻璃器皿、镜面、不锈钢设备等透明和反光物体物体十分常见，但却是机器空间感知的难点。传统深度相机受制于光学物理特性，在面对透明或高反光材质时，往往无法接收有效回波，导致深度图出现数据丢失或产生噪声。
针对这一行业共性难题，蚂蚁灵波科技研发了「掩码深度建模」（Masked Depth Modeling，MDM）技术，并依托奥比中光 Gemini 330 系列双目 3D 相机进行 RGB-Depth 数据采集与效果验证。当深度数据出现缺失或异常时，LingBot-Depth 模型能够融合彩色图像（RGB）中的纹理、轮廓及环境上下文信息，对缺失区域进行推断与补全，输出完整、致密、边缘更清晰的三维深度图。值得一提的是，LingBot-Depth 模型已通过奥比中光深度视觉实验室的专业认证，在精度、稳定性及复杂场景适应性方面均达到行业领先水平。
实验中，奥比中光 Gemini 330 系列在应用 LingBot-Depth 后，面对透明玻璃、高反光镜面、强逆光及复杂曲面等极具挑战的光学场景时，输出的深度图依然平滑、完整，且物体的轮廓边缘非常锐利，其效果显著优于业内领先的 3D 视觉公司 Stereolabs 推出的 ZED Stereo Depth 深度相机。这意味着在不更换传感器硬件的前提下，LingBot-Depth 可显著提升消费级深度相机对高难物体的处理效果。
LingBot-Depth 的优异性来源于海量真实场景数据。灵波科技采集约 1000 万份原始样本，提炼出 200 万组高价值深度配对数据用于训练，支撑模型在极端环境下的泛化能力。这一核心数据资产（包括 2M 真实世界深度数据和 1M 仿真数据）将于近期开源，推动社区更快攻克复杂场景空间感知难题。
据了解，蚂蚁灵波科技已与奥比中光达成战略合作意向。奥比中光计划基于 LingBot-Depth 的能力推出新一代深度相机。
本周蚂蚁灵波将陆续开源多款具身智能方向模型。
