AI 早报 2026年06月29日

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📌 今日导读

  • General Intuition 完成 3.2 亿美元融资,用游戏数据训练通用 AI 智能体
  • 小鹏 CEO 何小鹏:2026 年底自动驾驶可以合法进入全球
  • AI 账单失控后 DeepSeek 成"香饽饽",部分美国企业已 100% 切换
  • "Raise Us"启动:前美商务部长与四州合作筹集10亿美元应对AI就业冲击
  • 近400家美国报纸起诉微软和OpenAI:未经授权抓取新闻内容训练AI
  • 苹果Vision负责人跳槽OpenAI,触控OLED MacBook用M5芯片
  • Meta员工警告AI内容审核部署过快

🏭 General Intuition 完成 3.2 亿美元融资,用游戏数据训练通用 AI 智能体

General Intuition 以 23 亿美元估值完成 3.2 亿美元融资,累计披露融资 4.54 亿美元。公司从旗下游戏剪辑平台 Medal 获取数亿小时含精确按键动作标签的游戏操作数据,训练单一模型同时驾驭 Fortnite 等虚拟环境和四足机器人。演示中,AI 智能体在游戏中连续运行 100 小时,机器人仅靠 8 分钟真实街道数据微调即可自主探索办公室。本轮由 Khosla Ventures 领投,General Catalyst、Jeff Bezos、Eric Schmidt 等参投。资金将用于通过 CoreWeave 扩大计算规模、预训练下一代模型,计划夏末前开放 API。

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🏭 小鹏 CEO 何小鹏:2026 年底自动驾驶可以合法进入全球

小鹏汽车 CEO 何小鹏微博透露,VLA 2.0 走向全球进入确定模式。联合国 WP29 缔约国会议批准了 DCAS UNR 171 series 02(对应城区 NGP 法规)与 UNR ADS(对应 L3-L5 自动驾驶法规)。DCAS 将在六个月后成为欧盟强制法规,即 2026 年底自动驾驶可合法进入全球;UNR ADS 为框架性法规,加速 L4 级 Robotaxi 落地。何小鹏称 2027 年海外小鹏汽车将搭载 VLA 和 VLM,支持中英文混合语音对话。

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🏭 AI 账单失控后 DeepSeek 成"香饽饽",部分美国企业已 100% 切换

美国企业面临 AI 账单失控,开始转向 Token 最小化策略。旧金山公司 Lindy 此前主要调用 Anthropic 的 Claude 模型,每月 AI 账单超支甚至超过员工工资。该公司 CEO 弗洛·克里维洛表示,本月初已将 100% 流量切换到 DeepSeek,预计未来几个月可节省数百万美元。企业开始采用按任务匹配模型的"模型路由",不再将最贵的前沿模型用于所有场景。部分客户已决定暂停 AI 投入,待证明投资回报率后再继续。

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🏭 "Raise Us"启动:前美商务部长与四州合作筹集10亿美元应对AI就业冲击

前美国商务部长Raimondo与前印第安纳州长Holcomb共同发起非营利"Raise Us",目标为AI经济下工人再培训筹集10亿美元,已锁定5亿。Amazon、Anthropic、Microsoft、OpenAI等支持,引发独立性质疑。将在阿肯色、康涅狄格、马里兰、犹他四州试点,包括AI职业导航、服务年计划扩展、工资保险等。工作分州合作、雇主联盟、教育培训、政策实验室四大支柱。此前美国工人再培训效果不佳,计划能否成功尚待观察。

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🏭 近400家美国报纸起诉微软和OpenAI:未经授权抓取新闻内容训练AI

代表近400家纸媒的出版商联盟向美国纽约南区联邦地区法院起诉微软和OpenAI,指控其未经授权抓取新闻内容用于训练Copilot、ChatGPT等AI模型,侵犯版权并触犯《数字千年版权法》。起诉书称被告"系统性且秘密地"爬取网站,复制文章并删除版权管理信息。原告表示AI产品基于其内容创造数十亿美元价值,但出版商分文未得,称此举或成地方新闻业"丧钟"。OpenAI回应训练数据基于公开可获取内容且符合合理使用原则,微软未置评。

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🏭 苹果Vision负责人跳槽OpenAI,触控OLED MacBook用M5芯片

2026年6月26日,Mark Gurman称苹果Vision产品组副总裁Paul Meade下周离职加入OpenAI硬件部门。他负责Vision Pro、无屏幕AI智能眼镜及AR眼镜研发。苹果计划首款触控OLED MacBook使用M5 Pro/Max芯片,2026年底到2027年初发布;M7 Pro/Max版本2027年底跟进。苹果此前因涨价市值蒸发2300多亿美元。核心高管流失至OpenAI凸显AI硬件竞争加速。

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🏭 Meta员工警告AI内容审核部署过快

Meta在2025年已用大语言模型替换约一半人工审核请求,计划年底前将部分内容类型的AI审核比例提升至90%以上,每年节省数十亿美元。Meta否认成本动机,称自3月测试显示其模型错误率比人类低13%,且多捕捉10%违规。但员工指出模型仍会移除或限流无害内容,缺乏足够监督,快速部署已导致外包裁员。此外,Meta已从使用Google Gemini转向自家新基础模型Muse Spark,该模型基于人工审核员的历史决策训练。

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🤖 本文章由 AI 自动生成 · 发布时间:2026-06-29 09:00 · 数据来源:aihot.virxact.com

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