MIT教授、iRobot联合创始人罗德尼·布鲁克斯（RodneyBrooks）近期公开警示投资界：当前对全尺寸双足人形机器人初创企业的巨额注资，正重演生成式AI泡沫的历史轨迹。他明确指出，触觉数据匮乏、安全风险不可控以及能效严重失衡三大核心难题，使得“拟人化即通用”的技术路线难以实现规模化落地。相反，这种盲目押注可能将资本拖入长达十年的高成本试错泥潭。布鲁克斯引用数据说明：人类单手约有1.7万个高度特化的触觉感受器，而目前主流机器人指尖的触觉传感单元尚不足200个。相比之下，语音与视觉领

今年以来，人工智能（AI）算力需求持续升温，推动AI芯片及相关产业链公司股价大幅上涨。寒武纪、胜宏科技、新易盛、工业富联等一批A股标杆公司屡创股价新高，备受市场关注。在AI概念股股价与业绩齐飞之后，市场对其泡沫化也开始有所担忧—

近日，OpenAI被曝在未通知用户的情况下，悄然将ChatGPT中原本使用的GPT-4与GPT-5等高性能模型替换为两款低算力的“隐形模型”——gpt-5-chat-safety和gpt-5-a-t-mini。当用户提问涉及情感表达、敏感议题或可能违规的内容时，系统会自动切换至这两个轻量级模型进行响应，导致输出内容的质量明显下滑。此举引发广泛争议，许多付费用户质疑其服务权益遭到削弱，原本支付高价所享有的高阶模型体验被暗中降级。OpenAI对此回应称，该调整属于安全机制测试的一部分，旨在优化内容过

本教程旨在解决LangchainExpressionLanguage(LCEL)链中传统set_verbose方法无法提供详细日志输出的问题。我们将重点介绍如何通过在invoke方法中配置ConsoleCallbackHandler来获取中间步骤的日志，并探讨了将回调附加到特定组件、启用全局调试模式以及利用Langsmith等可视化工具进行更深入调试的多种替代方案，帮助开发者清晰理解链的内部执行流程。

本文旨在解决LangchainLCEL（LangchainExpressionLanguage）链式调用中获取详细日志输出的挑战。传统set_verbose方法在LCEL中可能不按预期工作，因此推荐使用ConsoleCallbackHandler通过invoke方法的config参数来追踪中间步骤。文章还将介绍针对特定组件的日志配置、全局调试模式以及可视化工具等多种替代方案，帮助开发者全面理解和调试Langchain应用。

本文详细阐述了如何利用OpenAIWhisper模型从音频或视频文件中提取转录文本，并将其格式化为标准的SRT字幕文件，包含精确的时间戳。文章首先介绍了Whisper转录结果的结构，随后提供了将这些结果转换为SRT格式的Python代码示例。此外，还探讨了如何通过集成如PyAnnote等工具实现说话人分离（SpeakerDiarization），从而生成更具识别度的多说话人SRT字幕，并提供了相关的注意事项与最佳实践。

2025年9月，对于全球最具影响力的稳定币提供商Tether来说，是一个意义非凡的时期。Tether刚刚经历了重大的领导层改组和大胆的业务扩张战略，目前正处于历史性融资的边缘，这轮融资可能将其估值推高至5000亿美元，甚至有可能超越人工智能巨头OpenAI。在本文中，您将了解到有关Tether当前财务状况的独家见解、其业务在人工智能和能源等新领域的急剧扩张，以及其领导层重组的细节——包括与白宫的关系Tether是谁？2025年引领稳定币行业Tether成立于2014年，如今已成为稳定币的代名词。

感谢网友風見暉一的线索分享！9月28日消息，彭博社记者马克・古尔曼今晚透露，苹果正在悄然调整其AI发展策略。在AppleIntelligence推出后市场反应较为平淡的背景下，苹果已悄然在内部测试一款代号为Veritas的类ChatGPT聊天机器人应用。目前该应用主要用于评估下一代Siri技术的实际表现，并无计划向公众推出。回顾去年，苹果在发布会上主推以系统深度集成为特色的AI功能，包括邮件智能分类、生成个性化表情符号Genmoji，以及文本润色与摘要工具等。当时公司

快科技9月27日讯，过去两年AI领域最耀眼的赢家并非微软、谷歌或OpenAI，而是NVIDIA。凭借其在AIGPU领域的强势表现，公司业绩如火箭般飙升，并一度创下4.5万亿美元市值的惊人纪录。在AI显卡市场，NVIDIA几乎处于独占地位。尽管不同调研机构的数据略有出入，有的显示其市占率达95%，有的为90%，但Susquehanna分析师最新发布的报告指出，NVIDIA当前在AI芯片市场的份额约为80%。这种主导地位能持续多久？答案或许比多数人预想的更久。即便到了2030年，NVIDIA预计仍将

近日，苹果公司公布了一项关于图像处理技术的最新研究成果，推出了一款名为Manzano的全新图像模型。这一动向被广泛解读为苹果在生成式AI赛道上加速布局，意在与OpenAI、谷歌等领军企业展开正面竞争的重要举措。Manzano的核心创新在于成功整合了图像理解与图像生成两大功能。目前多数开源模型在这两项能力之间难以兼顾，往往只能侧重其一，而主流商业闭源系统则普遍具备双优表现。苹果的研究指出，Manzano通过独特架构设计，有效缩小了这一差距，在运行效率和输出质量方面已可媲美GPT-4o以及谷歌的先进

本文旨在提供Langchain表达式语言（LCEL）链的调试策略，重点解决无法通过传统set_verbose获取中间步骤输出的问题。我们将介绍如何利用ConsoleCallbackHandler在调用时获取详细日志，以及组件级回调、全局调试模式set_debug和可视化工具LangSmith等多种调试方法，帮助开发者深入理解LCEL链的内部运作。

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9月28日消息，在BG2最新访谈中，NVIDIACEO黄仁勋透露，OpenAI一早就寻求NVIDIA的投资，但“当时太穷了，应该把所有的钱都给他们。”前不久NVIDIA官方宣布计划向OpenAI投资最高1000亿美元，OpenAI则要用这笔钱构建至少10吉瓦的AI数据中心，全部采用NVIDIA的系统。至于背后的原因，则是对OpenAI增长潜力的判断，黄仁勋认为：“OpenAI大概率会成为下一个万亿级超大规模公司。”而对于“NVIDIA投资OpenAI是为了通过投资变相让OpenAI采购自家芯片，

本教程旨在解决使用OpenAIGPT-3.5API（如text-davinci-003）时，模型意外生成无关代码的问题。文章强调了选择更适合代码生成任务的模型（如gpt-3.5-turbo或gpt-4）的重要性，并深入探讨了通过优化提示词（PromptEngineering）来提升模型响应质量和准确性的策略，确保输出内容符合预期。

集成AI工具如GitHubCopilot、CodeGPT等到IDE中可显著提升开发效率，通过自然语言生成代码、解释复杂逻辑、优化重构建议等方式实现“生成→检查→优化”工作流，同时需注意避免泄露敏感信息、坚持人工审查生成代码，确保安全与代码所有权。

版权归属取决于人类创造性贡献程度：普通使用时按OpenAI条款版权归用户；深度修改后人工部分版权更稳固；需警惕训练数据导致的侵权风险，平台协议与代码审查不可忽视。