在 AI 飛速進化的2026年,如何防止大模型“胡言亂語”或被惡意引導,已成爲大廠們的頭等大事。當地時間3月9日,
作爲 AI 安全領域的“掃描儀”,
收購完成後,
從近期發佈
這場收購不僅是技術的融合,更是行業標準的重塑。當 AI 巨頭開始親自動手“打補丁”,整個 AI 安全賽道或許將迎來一場深刻的洗牌。

在 AI 飛速進化的2026年,如何防止大模型“胡言亂語”或被惡意引導,已成爲大廠們的頭等大事。當地時間3月9日,
作爲 AI 安全領域的“掃描儀”,
收購完成後,
從近期發佈
這場收購不僅是技術的融合,更是行業標準的重塑。當 AI 巨頭開始親自動手“打補丁”,整個 AI 安全賽道或許將迎來一場深刻的洗牌。
字節跳動原定8月發佈的豆包大模型2.2將推遲,主因是延長預訓練與後訓練,強化編程、工具調用、Agent智能體等綜合能力,以更長研發週期換取性能躍升。作爲兩代大模型間的技術補強,2.2採取更紮實路徑,不坐等下一代超大模型完成,而是提前解決編程等痛點。
騰訊發佈混元 Hy4 preview 開源模型,總參數770B、激活參數49B,上下文長度1M。官方稱預訓練與後訓練同步進步,智能水平躍升,居開源第一梯隊。模型已在 HuggingFace、GitHub、ModelScope、Gitcode 上線,並接入騰訊雲 TokenHub 與 OpenRouter。生產力場景盲測力壓 GLM-5.3 與 Kimi K3。
騰訊混元發佈旗艦模型預覽版Hy4preview,總參數770B、激活參數49B,上下文長度支持1M。該模型在代碼、辦公、科學等真實生產力任務中表現卓越,居開源模型第一梯隊,內部盲測綜合表現優於同類競品,並已在騰訊內部多領域應用。
8月27日,Anthropic以研究預覽形式推出“模型硬件標準”(MHS),被路透社、CNBC等解讀爲首次公開進軍具身智能與物理AI領域。該標準類似MCP,作爲統一控制與通信標準,爲AI裝“身體”,使其能操控自動駕駛、機械臂等物理設備,感知世界、執行動作並持續學習。
國光量超人工智能團隊將前沿量子技術引入大語言模型決策與推理核心,推出面向科研學術領域的“玄冪”大模型家族。該模型在科研科普、任務路由、智能體決策等垂直任務中展現獨特競爭優勢,助力大語言模型突破純經典計算物理邊界。