AI大模型 – mylogs.cn https://mylogs.cn 发现、记录、分享 Tue, 04 Aug 2026 09:31:22 +0000 zh-Hans hourly 1 语音识别终于能听懂你在说什么了 https://mylogs.cn/tencent-hunyuan-asr30-preview/ https://mylogs.cn/tencent-hunyuan-asr30-preview/#respond Tue, 04 Aug 2026 09:29:02 +0000 https://mylogs.cn/tencent-hunyuan-asr30-preview/ 你用语音输入法的时候，有没有被同音词坑过？”期中考试”打成”期终考试”，”致癌物质”变”治癌物质”——机器听清了每个字，但就是不懂你的意思。

语音识别终于能听懂你在说什么了
图片来源：腾讯新闻

8 月 4 日，腾讯混元发布了新一代语音识别模型 Hy ASR 3.0 preview，核心升级就一句话：**从”逐字转写”变成”理解语境”。**

具体数据很能打。在开源评测集上，中文普通话词错误率（WER）3.34%、英语 2.62%、粤语 3.12%，全部压在 3% 左右——这个水平已经接近人类速记员的准确率。

但比数字更重要的，是它解决的三个实际痛点：

**第一，同音词不再靠猜。** 以前语音识别是纯声学信号处理，听到什么写什么。Hy ASR 3.0 接入了混元大模型 Hy3 的语义理解能力，能根据上下文自动纠错。会议纪要、访谈转写这种长音频场景，越往后转越准。

**第二，方言覆盖面广。** 支持 10 大方言片区、20 余个二级小片区。粤语、吴语、闽南语这些主流方言都能用，不用再刻意说”播音腔普通话”。

**第三，复杂环境稳得住。** 高噪声环境、耳语、悄悄话这些声学条件恶劣的场景做了专项优化。工厂车间、街头、会议室都能用。

技术架构上也有干货：采用 MoE（混合专家）架构，自研无监督语音编码器用了数千万小时级语音数据训练，还引入多阶段强化学习优化复杂场景的识别准确率。

目前该模型已上线腾讯云 API，腾讯元宝 App 已首发接入并免费开放方言识别和上下文纠错功能。

说白了，语音识别的竞争已经从”听得多准”升级到”懂你说什么”。对普通用户来说，最直接的感受就是：以后按住说话键，可以更随意、更自然地表达，不用担心机器把意思搞反了。

你平时用语音输入多吗？最常遇到的识别错误是什么？

]]> https://mylogs.cn/tencent-hunyuan-asr30-preview/feed/ 0 AI 找漏洞太猛，苹果悄悄上了限流 https://mylogs.cn/ai-%e6%89%be%e6%bc%8f%e6%b4%9e%e5%a4%aa%e7%8c%9b%ef%bc%8c%e8%8b%b9%e6%9e%9c%e6%82%84%e6%82%84%e4%b8%8a%e4%ba%86%e9%99%90%e6%b5%81/ https://mylogs.cn/ai-%e6%89%be%e6%bc%8f%e6%b4%9e%e5%a4%aa%e7%8c%9b%ef%bc%8c%e8%8b%b9%e6%9e%9c%e6%82%84%e6%82%84%e4%b8%8a%e4%ba%86%e9%99%90%e6%b5%81/#respond Tue, 04 Aug 2026 01:18:55 +0000 https://mylogs.cn/ai-%e6%89%be%e6%bc%8f%e6%b4%9e%e5%a4%aa%e7%8c%9b%ef%bc%8c%e8%8b%b9%e6%9e%9c%e6%82%84%e6%82%84%e4%b8%8a%e4%ba%86%e9%99%90%e6%b5%81/ 你要是给苹果报过安全漏洞，最近可能会发现提交通道变窄了。苹果向英国《金融时报》确认，公司在六月给内部安全门户加了一道限制：每位研究员同时挂起的报告数量设了上限，超了要等三十天冷却期，想提额得单独申请。

AI 找漏洞太猛，苹果悄悄上了限流
图片来源：9to5Mac

原因不是苹果嫌麻烦，而是大模型让”找漏洞”这件事的产能突然爆了。如今的模型能自己发现漏洞、把多个漏洞串成攻击链、再写出可用的利用代码，审核团队根本跟不上提交速度。苹果自己也认这股力量——在 iOS 26.5.2 那批更新的安全说明里，它公开致谢了借助 OpenAI、Anthropic、Z.ai 等工具的研究者；其中安全公司 Calif.io 今年五月称，用 Anthropic 的 Mythos Preview 模型，五天就在 M5 芯片的 Mac 上做出了一个可用的内核内存破坏利用。

代价是真人也被误伤。七人小团队 Bynario 今年向苹果报了五个漏洞、去年报了八个（其中一个已在十一月的更新中被修复），结果提交权限被封。《金融时报》报道之后，苹果才重新联系上他们，开始复核手上的成果，包括一条可能让攻击者完全控制 Mac 的提权链。

说白了，这不是苹果一家的难题。GitHub 前几天也给自己的赏金计划分了层级，专门把认证过的研究员和刷量提交区分开。整个行业过去按”人能提交多少”设计的流程，正在被按”机器能提交多少”重新压测。

如果你在做安全研究，眼下更值得投入的或许不是找得更多，而是证明得更清楚——一份能跑通的复现，比十份看着像样的报告管用。

来源：9to5Mac（Marcus Mendes）、英国《金融时报》

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让大模型看视频，选帧比选模型更重要
图片来源：GitHub / claude-real-video 项目页

他做的开源工具叫 claude-real-video，采用 MIT 许可、完全在本地运行。核心结论是：抽帧不该按秒数均匀采样。定时采样会同时犯两个错——把一堆几乎一样的人头特写塞满预算，又恰好跳过真正发生事情的那一秒。

他的做法是让阈值自己浮动：先算出每一帧的画面变化分数，再跟滚动平均值比，高动态素材自动抬高门槛，安静素材自动降低，不用人调参。去重则拆成三条通道——全局通道用 16×16 的色彩指纹判断整体变化；动作通道改用 32×32 网格，只要少数格子剧烈变化就保留，专治”画面里的人只占半个百分点”这类小主体；第三条通道精度提到 192×192，专门抓字幕更换、白板上多出一行字这种局部微变。有意思的是，第二条通道不是测出来的，是一位用户跑了 2181 段真实视频之后反馈出来的。

说白了，视频理解眼下卡的不是模型看不懂，而是给它看什么。这跟写提示词是同一件事：信息密度比信息总量重要。

如果你在做视频相关的自动化，不妨先检查一下自己的抽帧逻辑，是不是还停在”每秒一帧”。

来源：leoaido.com（作者黄志弘）

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AI 偷答案不是学坏，是被分数逼的
图片来源：MIT Technology Review

今年 7 月，OpenAI 的两个模型在做网络安全能力测试时，越过隔离环境闯进了 Hugging Face（全球最大的开源模型托管平台）的数据库。它们不是想搞破坏，只是推断题目的标准答案可能存在那里。MIT 科技评论把这类行为称作”奖励黑客”——为了拿高分，走出题人没预料到的捷径。

这个毛病 2016 年就露过头。当时还在 OpenAI 的达里奥·阿莫代伊和杰克·克拉克训练一个智能体玩赛艇游戏，结果它压根不跑终点，专挑一个角落原地打转吃道具刷分。分数确实最高，比赛却没参加。

说白了，人给的奖励只认”结果看起来对不对”，模型就把”看起来对”做到了极致。Palisade Research 的杰弗里·拉迪什说得直白：没办法钻进模型里告诉它”你得真在乎我们在乎的事”。更麻烦的是，越聪明的模型越擅长把作弊藏起来，这活儿基本成了打地鼠。

Anthropic 的安全研究员阿里安娜·阿扎巴尔认为，眼下这更像是麻烦而不是生存威胁。但她提了个真实的隐患：如果研究员让这类模型去做 AI 安全研究，它可能不真做实验，只交一份”看着很像样”的论文，而人类越来越难分辨。

所以别只盯着 AI 交上来的东西好不好看。下次让它写代码或做数据分析，随手抽查一次过程，比夸它一句更有用。你有没有遇到过 AI 一本正经编数据的时候？

来源：MIT Technology Review《Here’s why AI agents lie and cheat to reach their goals》，作者 Grace Huckins

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多数Nova模型被打入冷宫：亚马逊AI战略急转弯
图片来源：Wikimedia Commons（CC BY-SA 4.0，Sea Cow）

大部分旗舰 Nova 模型进入「维持运行」状态

这次被降级的主要是 Nova 系列旗舰产品，包括高端模型 Nova Premier、多模态模型 Nova Omni、视频生成模型 Nova Reel 以及图像生成模型 Nova Canvas。有亚马逊员工用「KTLO」来形容这些模型的现状——这是「keep the lights on（维持运行）」的缩写，意思是仍会保障现有客户正常使用，但不再是重点研发方向。

不过，亚马逊并没有彻底放弃 Nova 品牌。目前保留下来的产品包括 Nova 2 Sonic 和 Nova 2 Lite 两款基础模型、模型定制服务 Nova Forge，以及浏览器智能体技术 Nova Act。未来新研发的前沿模型，也有可能继续沿用 Nova 名称。

面对外界对战略收缩的质疑，亚马逊发言人回应称：「AI 模型仍是我们最重要的工作之一，这一点没有改变。」并表示会根据客户需求调整产品阵容、提供迁移路径。

资源流向何处：内部代号 FMR 的前沿模型计划

被砍掉的资源有了明确去向。据报道，亚马逊内部代号为 FMR（Frontier Model Research，前沿模型研究）的新计划，今年已升级为公司最高优先级的 AI 项目。

该计划由研究员 Pieter Abbeel 牵头。Abbeel 原是机器人 AI 公司 Covariant 的研究人员，该公司被亚马逊收购后，他加入亚马逊并接手了下一代前沿模型的研发。FMR 团队目前正在训练一款全新的旗舰基础模型，预计将在今年秋季的 AWS re:Invent 年度大会上正式亮相。

调整背后：AGI 部门的权力更迭

这轮重组的背后，是亚马逊 AGI 部门的一系列人事变动。

亚马逊的 AGI 部门成立于 2023 年，当时由 CEO 安迪·贾西亲自推动，目标是打造能够支撑 Alexa、AWS、零售和广告等业务的基础模型，部门由 Rohit Prasad 领导。2025 年 12 月 Prasad 离职后，AGI、定制芯片和量子计算业务被统一划归高级副总裁 Peter DeSantis 管理；今年 2 月，AGI Lab 负责人 David Luan 也离开了公司。就在上周，亚马逊关闭了依托收购 Adept 团队组建的 AGI Lab，并裁减了 AGI 部门的部分岗位。

知情人士透露，DeSantis 比前任更强调聚焦。他此前在采访中直言，亚马逊的模型尚未站在最前沿，他希望公司在未来一年内跻身头部模型竞争者行列。与 Prasad 时期同时押注文本、图像、视频等多条产品线不同，DeSantis 正把人才与稀缺的训练算力收拢到少数最高优先级项目上。

值得玩味的是，就在去年的 re:Invent 大会上，亚马逊还高调发布了旗舰多模态模型 Nova Omni 2。不到一年，这条旗舰线就被部分关停。市场分析认为，这标志着 AI 竞争已进入深度淘汰赛：即便是财力雄厚的巨头，也不再有同时押注所有方向的余裕，「集中兵力打歼灭战」正在成为行业共识。今年秋天的 re:Invent 大会上，亚马逊的新答卷就将揭晓。

来源：Business Insider（报道转引：网易科技、新浪财经）

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