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谷歌TurboQuant压缩算法论文被指抄袭

Sun, 29 Mar 2026 21:00:22 +0800

3月29日消息，科技巨头谷歌遭遇了一场突如其来的“学术诚信”危机。这一切，都源于一篇号称能“颠覆AI内存市场”的论文。

3月25日，谷歌高调发布TurboQuant压缩算法论文，声称这项技术能将AI大模型运行时最耗资源的KV缓存内存占用降至原来的1/6，速度提升8倍。消息一出，资本市场率先作出反应——美光、西部数据等存储巨头股价应声暴跌，单日总市值蒸发超过900亿美元。业界惊呼，这简直是谷歌版的“DeepSeek时刻”。

然而，这场科技盛宴只持续了短短两天。3月27日，苏黎世联邦理工学院的华人博士后高健扬的一纸指控，将谷歌从神坛拉入泥潭。

指控内容显示，高健扬是RaBitQ算法的第一作者，该算法早在2024年就已发表，并连续被两大顶会SIGMOD收录，代码完全开源。他直指谷歌的TurboQuant存在三方面严重问题。

一是“核心技术回避”。高健扬指出，TurboQuant的核心方法——随机旋转与量化，与RaBitQ高度相似。然而，谷歌论文不仅刻意回避引用RaBitQ，还将审稿人要求讨论两者关系的意见置之不理，在终稿中将相关内容移至附录。

二是“理论结果贬低”。谷歌论文在毫无依据的情况下，将RaBitQ的理论保证定性为“次优”，试图贬低其学术价值。高健扬强调，RaBitQ的扩展论文早已严格证明其误差界已达到理论计算机顶级会议FOCS给出的渐近最优界。

三是“实验设置不公”。对比实验中，谷歌团队采用双重标准：测试RaBitQ时使用单核CPU且关闭多线程，而测试TurboQuant时则动用NVIDIA A100 GPU加速。这种刻意的条件不对等，人为制造了巨大的性能差距。

另外，指控还透露，TurboQuant的第二作者曾于2025年1月主动联系高健扬，请教RaBitQ的代码细节。这意味着谷歌团队对该算法了如指掌，却在论文中刻意回避。

面对指控，TurboQuant第一作者Amir Zandieh辩称随机旋转是“领域标准技术”，不可能引用每一个相关方法。他仅承诺修正部分实验细节，却拒绝承认技术上的相似性，也拒绝补充核心引用。

高健扬对此深感无奈。他担心，凭借谷歌巨大的平台影响力，这篇论文已获得数千万次曝光。若不及时纠正，论文中对RaBitQ的错误描述和贬低将自动成为大众“共识”，历史将被改写。

目前，高健扬已在ICLR公开平台发表评论，并向会议委员会提交正式投诉。这场风波已从单纯的技术争议，演变为学界小人物对抗科技巨头“学术话语权”的维权事件。

苏黎世联邦理工学院博士后高健扬在知乎账号发布的全文

重磅发声！刘慈欣谈AI时代：世界将脱离人类的控制

Sun, 29 Mar 2026 21:00:19 +0800

快科技3月29日消息，近日，2026中国科幻大会上，科幻作家刘慈欣就AI时代的发展趋势发表观点。他直言，随着人工智能深度介入人类社会，当AI接管大部分决策与社会运转工作时，世界将脱离人类的绝对控制。

在当下的技术发展阶段，AI已逐步替代白领乃至科学家的部分工作，“普通人是否会沦为算法附庸”成为社会普遍关注的问题。对此刘慈欣表示，当AI成为社会运转的核心力量后，再去探讨人类是进化还是退化已经失去意义，因为彼时文明的主体将发生根本性改变，人类不再是世界的唯一主导者。

此次大会上，刘慈欣还与周鸿祎、张双南等嘉宾围绕AI与人类的未来展开深度对话。

嘉宾们从不同视角解读AI时代的人类价值。

有观点认为，人类的好奇心、想象力与创造力是不可替代的核心，人类并非与AI对立，而是将与其共同进化，借助技术弥补自身缺陷，让生活变得更好。

当被问及“未来最科幻的事情是什么”，刘慈欣给出了极具科幻色彩的答案。他认为，宇宙最深层的秘密被揭开的瞬间最具科幻感，比如人类突然发现，整个宇宙乃至人类自身，都只是由一行行代码构成的程序。

黄仁勋直言：文科生才是AI时代真正的王者

Sun, 29 Mar 2026 21:00:16 +0800

快科技3月29日消息，据报道，近日，英伟达CEO黄仁勋在播客中直言，“英语专业的学生可能会是最成功的那批人，英语专业将血洗计算机，文科将成为AI时代的新贵族。”

播客里黄仁勋直接点出了核心：当前AI技术发展已实现重大突破，底层操作不再依赖复杂代码指令，自然语言已成为操控AI的核心方式。

而文科专业长期培养的精准语言表达、逻辑梳理提炼、需求拆解与目标定义能力，恰好契合AI时代的核心能力需求，这也是理工科单一技术背景难以替代的优势。

他进一步分析行业趋势，当下底层编码工作正逐步被AI自动化替代。

行业核心竞争重心已从单纯的代码编写，转向需求定义、目标拆解、结果评估等环节，这些工作恰恰需要文科素养作为支撑。

与此同时，黄仁勋强调，A并非淘汰工具，而是能力放大器，不会淘汰特定专业人群，只会淘汰无法熟练运用AI工具的人，所有专业从业者都需掌握AI使用技能。

针对普通从业者，黄仁勋给出具体建议。

全民学习使用AI将成为未来趋势，AI会实现各类职业的能力升华。

此外他还透露，全球编码从业者规模将大幅扩容，编码人员数量或从3000万增至10亿，英伟达软件工程师团队也将持续扩招。

交个朋友控股2025年净利润0.88亿元，同比上涨21.4%

Fri, 27 Mar 2026 21:00:28 +0800

3月27日消息，交个朋友控股有限公司（股份代号：1450）发布了截至2025年12月31日止年度的末期业绩公告。报告显示，公司全年实现合并总收入约15.48亿元人民币，同比增长23.8%，年内净利润约0.88亿元，同比上涨21.4%。经调整后净利润约为1.16亿元，同比略有下滑，主要受年度股权激励与现金激励方案调整影响。

从业务结构看，持续经营的新媒体服务业务贡献收入14.87亿元，同比增长30.6%，成为增长核心动力。毛利为6.03亿元，毛利率约40.6%，平台流量获取成本上升对毛利水平形成一定压力。交个朋友控股持续优化运营效率，行政开支同比减少6.4%，但销售开支因人才储备与合规运营投入增加13.0%。

战略层面，交个朋友控股公司明确将自身定位升级为以AI科技驱动的新零售企业，构建“内容+电商+AI”深度融合的业务体系。年内，交个朋友控股公司搭建覆盖选品、内容生产、合规风控的全链路AI平台，并完成对“电商学苑”的100%股权收购，强化直播电商培训与生态协同能力。同时，交个朋友控股公司剥离传统广电业务，优化资产结构，集中资源发展高增长领域。

另外，交个朋友控股董事会建议派发末期股息每股0.05港元，总额约为7020万港元。

换AI不用从零开始了谷歌Gemini支持一键记忆导入

Fri, 27 Mar 2026 21:00:25 +0800

快科技3月27日消息，谷歌旗下AI助手Gemini正式上线记忆导入功能，用户可将其他AI助理的对话记忆与个人偏好快速迁移，告别更换平台时需要重新培养AI习惯的烦恼。

此次更新的核心功能分为两种导入方式，满足不同用户需求。

第一种是提示词复制迁移，用户只需复制指定提示词到原AI对话中，让其总结对自己的了解，再将生成内容粘贴回Gemini，即可完成偏好、习惯等信息的同步。

第二种是对话数据批量导入，用户可从其他AI提供商处导出对话数据，打包为zip文件后上传至Gemini，最大支持5GB文件容量。

这种方式更适合需要完整迁移长期对话历史的用户，能最大程度保留过往交互信息，让Gemini快速熟悉用户的使用场景与需求。

记忆导入功能的上线，解决了用户更换AI平台时的核心痛点。此前用户切换不同AI工具时，需要重新告知个人偏好、使用习惯乃至工作需求，耗时耗力。

现在通过一键迁移，Gemini能快速承接用户的使用场景，比如继续未完成的创作项目、延续特定的沟通风格，或是记住个人日程与偏好设置。

谷歌同时强调，导入的对话与后续交互都会保存在活动记录中，数据将用于优化服务与模型训练，用户也可随时管理或删除相关记录。

网龙2025年收益44.75亿元同比减少26%

Fri, 27 Mar 2026 21:00:22 +0800

3月27日消息，网龙网络控股有限公司（股份代号：777）发布截至2025年12月31日止年度末期业绩。全年实现收益44.75亿元人民币，同比减少26.0%；毛利31.46亿元，毛利率提升至70.3%；网龙公司拥有人应占溢利为1.51亿元，同比减少51.4%，主要受加密资产减值及员工优化计划相关一次性开支影响。

网龙公司持续推进“全面拥抱AI”战略，经营效率显著提升，全年经营开支同比下降22.2%。其中，游戏及应用服务业务收入33亿元，经营性分类溢利达8.97亿元，利润率同比提高3.9个百分点至27.4%。魔域IP平均月活跃用户数全年同比增长11.1%，征服、英魂之刃两大IP收入分别增长6.4%和21.3%。AI在游戏总工作量中占比已提升至25%，公司计划于2026年末将AI工作量占比提升至50%，并布局AI原生游戏。

教育业务方面，Mynd.ai全年收入12亿元，分类经营开支同比减少21.1%，下半年经调整EBITDA亏损环比收窄61.8%。网龙公司与火山引擎达成合作，共同构筑AIGC教育资源生产能力，并深化与泰国、喀麦隆等国家的教育数字化合作。

财务结构方面，截至2025年底，网龙公司净现金及流动性投资储备合计达20亿元。董事会建议派发末期股息每股0.50港元，全年总股息达每股1.0港元，并承诺未来十二个月继续通过派息及股份回购向股东提供不低于6亿港元的分派总额。

明略科技2025年经调整净利润4204万元，实现扭亏为盈

Fri, 27 Mar 2026 21:00:19 +0800

3月27日消息，明略科技（股份代号：2718）发布截至2025年12月31日止年度全年业绩。报告期内，明略科技公司实现收入14.26亿元人民币，同比增长3.2%；毛利7.90亿元，毛利率由51.6%提升至55.4%；经调整经营利润2498万元，经调整净利润4204万元，成功实现扭亏为盈。

2025年，明略科技公司完成从“帮客户看懂数据”到“帮客户拿到结果”的战略转型，正式新增Agentic Services（智能体化服务）业务板块，实现收入1.00亿元。该模式下，客户为可量化的业务结果付费，AI驱动的自动化使边际成本显著降低。Data Intelligence业务收入12.60亿元，其中营运智能业务受益于会话智能产品升级及智能门店系统AI能力强化实现增长。

技术层面，明略科技公司自主研发的企业级AI智能体平台DeepMiner升级至V2版本，通过Foundation Agent调度层、Cito推理模型与Mano执行模型的三层协作架构，实现了任务规划、数据接入与工具使用的全面升级。Cito在BFCL小尺寸模型榜单位列第一，Mano在OSWorld全球专有模型榜单排名第一。

明略科技公司大客户续约率达96.0%，新增大客户中30%以上来自Agentic Services业务。2025年11月，明略科技公司成功于香港联交所主板上市，募集资金净额约10.49亿港元，为技术研发与市场拓展奠定资金基础。董事会建议不派发末期股息。

全球云基础设施支出已连续6个季度同比增长超过20%

Fri, 27 Mar 2026 21:00:16 +0800

3月27日消息，据外媒报道，在生成式人工智能热潮的推动下，全球科技巨头和新兴厂商在数据中心方面在大力投资，云基础设施方面的支出也大幅增加，有消息称已连续多个季度保持超过20%的同比增长率。

有市场研究机构发布的报告就显示，去年四季度全球云基础设施服务方面的支出达到了1109亿美元，同比增长29%。

对于去年四季度全球云基础设施服务方面的支出同比大幅增加，市场研究机构在报告中认为是由于企业人工智能从实验转向生产部署，科技巨头们在增加投资，以扩大人工智能基础设施的容量。

随着去年四季度同比增长29%，全球云基础设施服务方面的支出，就已连续6个季度保持超过20%的同比增长率。

展望2026年，市场研究机构在报告中预计全球基础设施服务方面的支出将保持高速增长的势头，同比将增长27%。（海蓝）

都是“做虾”，Claude版凭什么比OpenClaw更香？

Thu, 26 Mar 2026 21:00:28 +0800

2026年，AI正在集体“虾化”。

从硅谷的OpenAI、Anthropic，到国内大厂腾讯、阿里、字节，乃至华为、小米，都已亲自下场，动手做“虾”。

但在风起之处，“原版龙虾”OpenClaw却遭遇了一次升级事故，也引发了人们对这一热潮最新的讨论和思考。

当地时间3月22日，OpenClaw开发者彼得·斯坦伯格（Peter Steinberger）发帖宣布升级后的OpenClaw v2026.3.22预览版正式上线。

此次升级将底层模型更新到了GPT-5.4，明确了ClawHub为首选分发渠道，并宣布彻底废弃旧有的扩展API，代之以全新的模块化SDK。同时，对于最受关注的安全问题，新版本也做了大幅调整，通过拦截SMB凭证泄露、环境隔离加固等方式修复了10余项漏洞，防范安全事故。

但不成想，这次重大升级自身反而成了重大事故。

大量进行了升级的用户反馈，根本无法加载控制界面，升级即趴窝。

国内包括微信Clawbot等“国产龙虾”也出现大面积报错。让不少刚刚习惯每日与“龙虾”交流的“养虾人”措手不及。

当地时间3月23日，斯坦伯格发帖解释称，v3.22版本无法正确加载是因为自己“在发布Web控件UI资源时漏掉了一个步骤”。他也随即给出了修复版，并快速上线v3.23版。

不少网友吐槽，称“这是史诗级的马虎大意”“确实是Vibe Coding，也太草台了”，还有网友调侃斯坦伯格入职OpenAI后太忙，以至于犯下这种低级错误。

也有声音表示理解。长期关注OpenClaw动态的AI领域创业者肖炜对作者表示，官方升级本就是快速迭代和快速修复的模式。而且，从提升安全性的角度考虑，这种迭代和修复模式在目前阶段是必要的。

他也同时表示，鉴于OpenClaw目前主要仍是以斯坦伯格一人为主的维护模式，但其影响力和生态已经达到了世界级，如何从一个社区项目变成一个成熟的产品，仍有很多事情要考虑。他还建议使用原版OpenClaw的用户无需赶着更新到最新版，称“毕竟本身软件升级就是一个权衡利弊的事情”。

不过，值得注意的是，虽然v3.23解决了OpenClaw界面无法加载的问题，但更新后的诸多争议仍未平息。

这些争议主要集中在此次更新为安全考量，大举影响了OpenClaw的兼容性。

比如，上文提到的SDK取代旧有的扩展API，并引入严格的沙箱隔离机制，让数以千计的第三方插件一夜之间失效，许多正常使用新版本的用户也抱怨升级后“插件全废”“白忙活”。

此外，微信ClawBot也因属于插件接入，在升级后无法接入访问，至今尚未恢复。腾讯公关总监张军此前表示，微信很快会更新插件解决相关问题。

值得一提的是，“国产龙虾”报错也将讨论话题导向了“生态玩法”上。

社媒X上的知名科技账号@林亦LYi认为相关事件显示出“微信适配太心急”，并表示“如果想把龙虾肉吃好，微信得好好学习开源生态的玩法了”。

而作为“微信非官方发言人”的微信员工@客村小蒋则将之定义为“一个新产品的迭代里有点小问题”，并回应称“说微信不懂生态玩法，我觉得有点像说鱼不会游泳了。”

从相关评论区的讨论也可看出，各自观点均有支持者和反对者，有人认为OpenClaw愈发封闭、忘记“初心”才是问题所在，也有声音称如果国产AI只是跟跑、跟风，那就只能处于被动地位。

一位精通OpenClaw等Agent工具的开发者提示作者，此次版本更新的真正意义就在于，作为“开源精神”“游戏精神”代表的OpenClaw，也在巨大的Agent浪潮和愿景下，试图将生态自主权攥在自己手中。

而对于字节、腾讯这样掌握“超级入口”的国内大厂来说，过去它们是流量的中心，话语权在自己手里。但在脱胎于OpenClaw的“龙虾生态”中，它们更多精力集中在适配上，虽然接连推出了爆款产品、吸引了新一波流量，但话语权始终不掌握在自己手中。

上述开发者还预计，虽然目前引起了很大争议，但OpenClaw应该还是会变成“越来越封闭的开源项目”，无论是为了安全、产品还是生态自主权，这都是大概率事件。

对于真正有志于发展Agent的国内厂商来说，在抢到了这波“龙虾”流量和红利后，或许是时候认真思考如何“掌控自己的命运”了。

而在五花八门的众多“龙虾”中，或许Anthropic的“Claude版龙虾”才是更值得学习的那一个。

Anthropic刚刚推出的这款产品，一改Claude系产品此前在本地交互上相对保守的风格，不仅能够像OpenClaw一样操作本地电脑完成各类事务，在安全、服务、低门槛、生态整合方面也因其“官方背景”更具优势。

很多人或许已然忘记，OpenClaw的灵感和关键推动力正来自Claude，也因Anthropic的警告数次更名。

虽然说Claude版龙虾“绝杀了OpenClaw”有些夸张，但其根据开源爆款重新调整产品策略，依托自身技术实力推出优化版，确实是让“龙虾”归自己所有所用，并实现持续进化，而非简单“跟跑”的更好方式。

上述开发者也提到，Claude仅今年以来就发布了20多项新功能，“这个迭代速度从没看到有哪家公司能做到”。而这成为了Anthropic收入和月活大增的重要基础，也是其在Agent浪潮中取得先机，叫板OpenAI的底气所在。

Agent时代才刚刚启幕，国产厂商想要养好自己的“龙虾”，那就不能只盯着“意外爆款”OpenClaw，至少也要向Claude的方向努努力。（胡珈萌）

中科曙光发布世界首个无线缆箱式超节点scaleX40，开启全渠道预售

Thu, 26 Mar 2026 21:00:25 +0800

3月26日消息，当AI从“能用”走向“好用”，一个更现实的问题正在浮出水面——谁能真正用得起、用得上更匹配AI需求的高端算力？

在此背景下，中科曙光3月26日在中关村论坛现场发布了世界首个无线缆箱式超节点scaleX40，并同步开启全渠道预售。这款产品的意义，并不只在于性能提升，而在于它试图回答一个关键问题——如何让超节点从“少数人的能力”，变成“多数人的标配”。

一次大胆创新：超节点革新性产品

作为业内首个无线缆箱式超节点，scaleX40以结构创新为切入点，在算力形态、交付模式与应用效率上实现系统性突破，为AI算力从“工程化建设”走向“产品化供给”提供了全新路径。在此之前，业内超节点方案普遍依赖大规模线缆连接与定制化建设，部署周期较长，对运维能力要求较高，这些都意味着高昂的时间和资金成本，因此在一定程度上限制了超节点在更广泛场景中的应用。

scaleX40的大胆创新首先体现在形态上。通过无线缆架构，将计算与交换节点实现直接对插，减少了光纤与铜缆的使用；同时采用标准19英寸箱式设计，使算力单元能够以独立设备形态部署。这种变化使部署方式从传统工程实施转向模块化组装，安装与扩展过程更加简化。式进入更多应用场景。

在关键指标上，scaleX40单节点集成40张GPU，总算力超过28PFLOPS（FP8精度），HBM显存容量超过5TB，访存带宽超过80TB/s。系统可靠性提升至99.99%，在降低复杂度的同时兼顾稳定性与能效表现。

中科曙光高级副总裁李斌表示，scaleX40的核心并不只是提升算力密度，更重要的是通过架构创新，降低超节点的部署和使用门槛，使其能够以更标准化的方式进入更多应用场景。

一类关键需求：让超节点匹配行业刚需

从当前市场需求来看，AI算力结构正在发生分层变化。根据行业机构预测，全球AI基础设施投入仍将保持较快增长，但新增需求正逐步从超大规模集群，转向企业级和行业应用场景。在这一趋势下，算力配置的重点不再单纯追求规模上限，而是更加关注性能、成本与灵活性的平衡。业内普遍共识：几十卡规模已足够满足大多数行业场景模型训练、推理及开发测试的算力需求，这也是兼顾效率与投入的最大公约数区间。

scaleX40的规模配置，恰好落在性能与成本的平衡点上，既具备支持大模型训练和推理的能力，又不会带来过重的投入压力。更关键的是，它不是“只能这样用”。向下，可兼顾32卡，满足中小规模训练、推理和开发测试；向上，它可以通过扩展，组成更大规模集群。

这种“可小可大”的能力，让企业可以根据业务节奏逐步投入，而不是一次性押注。单节点即可支持中等规模AI任务，同时具备标准化扩展能力，可以根据业务需求逐步构建更大规模集群。这种设计使算力部署更贴近企业实际节奏，避免一次性高投入带来的资源压力。

本次发布会现场，多位嘉宾在分享中也提到，企业真正需要的并不是一味更大的集群，而是在可承受成本范围内获得稳定、可扩展的高端算力能力，scaleX40超节点正契合了这一需求。

一个重要变化：高端AI算力走向“可用更易用”

随着AI进入产业化阶段，算力的竞争重点正在发生变化。从单一性能指标，转向“是否易部署、易使用、可持续运行”，高端算力正在从“奢侈配置”，转向“基础能力”。而scaleX40的发布正印证了这一趋势。

scaleX40在设计上强调“可用性”。其标准化结构可直接适配现有数据中心环境，无需额外改造；模块化架构支持灵活扩展，使系统能够随业务需求逐步演进。同时，通过与存储及调度体系的协同，算力资源可以更直接地服务模型训练、推理及智能体应用。

这种“开箱即用”的能力，让高端算力可以更快进入实际业务流程。从部署到上线的周期被压缩，使用复杂度被降低，高端算力开始具备“随取随用”的特征。对大量刚需的企业用户而言，这也意味着高端算力不再只是少数场景下的稀缺配置，而是正在成为可以常规部署的基础能力。

行业专家表示，在中关村论坛这一强调技术落地与产业融合的平台上，scaleX40的发布提供了一种新的路径参考，通过结构创新与产品化设计，推动高端算力从复杂工程体系走向标准化基础设施。当超节点开始以更简单的方式被部署和使用，高端算力才会加速从“能力选项”转变为“体系标配”，而这或许正是中国AI真正走向规模化应用的起点。（果青）