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1月 11日
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07:33

Meta取消DEI项目

Meta 近期宣布取消其多元化、公平与包容（DEI）计划，包括招聘、培训和供应链多元化等举措，同时解散 DEI 部门。这一决策反映了美国法律和政策环境的变化，微软和 Zoom 也采取了类似行动。此外，Meta 将减少对 Facebook、Instagram 和 Threads 上言论的事实核查力度，引发用户不满，删除账户的搜索量激增。这一系列举措可能影响 AI 伦理规范和数据多样性，进而对 AI 模型的公平性和可解释性产生长期影响。

来源：TechCrunch AI

# AI伦理 # 模型安全
1月 8日
5 条新闻
17:54

联合国航空机构确认黑客入侵招聘数据库获取数千条记录

联合国航空机构确认其招聘数据库遭黑客入侵，约4.2万条招聘申请数据泄露。此次事件凸显了数据安全在AI应用中的重要性，尤其是在涉及敏感信息的场景下。AI技术在网络安全领域的应用，如异常检测和威胁预测，将成为未来发展的关键方向。同时，这也强调了在AI系统设计和部署中，数据隐私保护和访问控制的重要性。

来源：TechCrunch AI

# AI应用 # 数据隐私 # 模型安全
12:15

印度政府网站仍在将用户重定向至诈骗网站

印度政府网站持续被植入诈骗链接，暴露网络安全漏洞。AI 技术可在内容管理系统（CMS）安全防护中发挥关键作用，通过深度学习检测异常行为、强化学习优化防御策略，以及联邦学习保护数据隐私。未来，AI 驱动的自动化安全解决方案有望提升政府网站的安全性，减少人为漏洞。

来源：TechCrunch AI

# AI训练 # 模型安全
09:12

山姆·阿尔特曼的家人回应他涉嫌性侵其妹妹的诉讼

OpenAI CEO Sam Altman 近期因家庭纠纷引发关注，但其对 AI 技术的贡献及 OpenAI 的发展方向仍是焦点。Altman 领导下的 OpenAI 持续推动大语言模型（如 GPT 系列）和多模态模型的创新，致力于 AGI 发展及技术伦理规范。尽管个人争议，OpenAI 在 AI 编程、智能助手、医疗诊断等领域的应用仍具重要影响力。未来，AI 技术的多模态融合、算力优化及可解释性将是关键发展方向。

来源：TechCrunch AI

# AI伦理 # 多模态AI # 模型突破
08:11

为Waymo打造的Zeekr RT机器人出租车配备了最小的雨刷

为Waymo打造的Zeekr RT机器人出租车配备了最小的雨刷

Waymo 与 Zeekr 合作开发的 Zeekr RT 自动驾驶出租车在 CES 2025 上展示，配备 13 个摄像头、4 个激光雷达和 6 个雷达，采用自主研发的传感器清洁系统。该车已在旧金山和凤凰城进行道路测试，计划今年量产并加入 Waymo 商业车队。Waymo 将继续测试并逐步移除安全驾驶员，推动完全无人驾驶技术的商业化落地。

来源：TechCrunch AI

# AI智能体 # 模型安全
05:25

FTC指控零工应用程序Handy发布误导性广告并收取不透明的工人费用

FTC 指控 Handy 平台在零工经济中利用 AI 驱动的算法误导工人收入预期，并收取不透明费用。该案例揭示了 AI 在劳动力管理中的伦理挑战，特别是在收入预测和费用透明度方面。未来，AI 平台需加强算法可解释性和数据透明度，以确保公平性和合规性，同时推动零工经济向更可持续的方向发展。

来源：TechCrunch AI

# AI伦理 # 算法透明 # 零工经济
1月 7日
1 条新闻
12:19

英伟达发布自有品牌的全球模型

英伟达发布自有品牌的全球模型

Nvidia 在 CES 2025 上发布了 Cosmos World Foundation Models (Cosmos WFMs)，这是一系列基于物理感知的视频预测与生成的世界模型。这些模型分为 Nano、Super 和 Ultra 三类，参数规模从 40 亿到 140 亿不等，适用于低延迟、高性能和高保真输出场景。Cosmos WFMs 可用于生成合成数据，支持自动驾驶、机器人等领域的模型训练。Nvidia 还提供了上采样模型、增强现实视频解码器和安全护栏模型，确保负责任的使用。模型训练基于 9000 万亿 token 的多样化数据，涵盖人类交互、环境和工业场景。尽管存在版权争议，Nvidia 强调其数据使用符合法律精神。Cosmos WFMs 的开放性和可定制性为物理 AI 研究和开发提供了强大工具。

来源：TechCrunch AI

# AI视频 # 模型安全 # 生成模型
1月 4日
1 条新闻
00:00

探秘 Bench 的疯狂跌落与最后一刻的复兴：这家风投支持的会计初创公司在节假日期间分崩离析

加拿大会计初创公司 Bench 因过度依赖 AI 自动化工具而陷入困境，最终导致业务崩溃。该公司试图通过 AI 自动化会计任务（如费用分类）来降低成本，但技术执行存在缺陷，工具未能有效运行，导致客户流失和运营延迟。Bench 的案例凸显了 AI 在金融科技领域应用的技术挑战，包括模型可靠性、自动化与人工服务的平衡，以及商业落地中的执行风险。这一事件为 AI 驱动型企业的战略规划和实施提供了重要警示。

来源：TechCrunch AI

# AI驱动 # 商业应用 # 模型安全
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