近日，有知情人士透露，OpenAI已与中国知名硬件制造商立讯精密达成一项重要合作，后者将承担至少一款OpenAI新设备的组装任务。这一动向为即将爆发的端侧AI设备市场增添了强劲动力。据悉，OpenAI正在布局一系列消费级智能硬件产品，不仅涵盖无屏幕设计的智能音箱，还包括智能眼镜、数字录音笔以及可穿戴式胸针等创新形态。这些设备旨在实现更自然的人机交互，首批产品预计将于2026年底至2027年初正式面世。当前，智能眼镜行业正经历从“功能型”向“智能型”的深刻变革。业内专家指出，未来硬件竞争

AI三巨头集体受挫：在ScaleAI最新推出的SWE-BENCHPRO编程测评中，GPT-5、ClaudeOpus4.1与Gemini2.5均未能突破25%的解决率门槛，遭遇了前所未有的挑战。GPT-5以23.3%的成绩位列第一，ClaudeOpus4.1紧随其后为22.7%，而GoogleGemini2.5则仅得13.5%，表现低迷。这一结果震动业界，似乎揭示出当前顶尖大模型在真实复杂编程任务面前仍显乏力。然而，深入数据背后，故事远非表面那般简单。前OpenAI研究员NeilChow

图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney英伟达与OpenAI宣布建立一项里程碑式的深度战略合作，英伟达将向OpenAI提供最高达1000亿美元的投资，全力支持其打造一个总容量为10吉瓦的先进人工智能数据中心。该数据中心的建设规模极为庞大，相当于需部署约400万至500万个GPU，项目将采用分阶段实施策略，其中首期1吉瓦的系统计划于2026年下半年投入运行。根据协议内容，这笔巨额投资将按建设进度分期拨付。首笔100亿美元资金将在首个1吉瓦数据中心建成时到位，后续款项则依据GPU

Meta近日宣布，将为FacebookDating推出一款全新的人工智能助手，旨在优化用户的约会体验。这款AI助手能够根据用户的偏好提供个性化匹配建议，例如推荐“布鲁克林从事科技行业的女性”这类精准选项。同时，它还能协助用户完善个人资料内容，提升吸引力，从而增加成功匹配的概率。为缓解用户在持续筛选对象过程中产生的疲惫感，Meta还上线了名为“浪漫邂逅”的创新功能。该功能依托智能算法，每周为每位用户精心挑选一位“惊喜匹配对象”，增添探索爱情的趣味性与期待感。这一系列更新意在吸引更广泛的年轻

当地时间9月22日，OpenAI与英伟达签署了一份合作意向书，正式宣布将建立战略合作伙伴关系。根据协议，英伟达计划逐步向OpenAI注资最高达1000亿美元，专项用于支持人工智能数据中心及其配套基础设施的建设。此次合作将部署至少10吉瓦的英伟达计算系统，以支撑OpenAI下一代AI基础设施的发展需求。首批吉瓦级别的系统预计将于2026年下半年投入运行，其总电力消耗相当于为约800万户美国家庭供电的水平。在周一的一次采访中，英伟达CEO黄仁勋透露，10吉瓦的算力规模大致对应400万至500万块图形

作为全球规模最大且技术领先的晶圆代工企业，台积电在AI浪潮中持续占据核心地位，其3nm与2nm先进制程成为各大科技公司争相抢夺的稀缺资源。当前，苹果、高通和联发科的旗舰移动处理器仍采用台积电第三代3nm工艺N3P，该工艺相较前代成本上升约20%。而根据最新规划，台积电将于2026年上半年启动2nm工艺的小规模量产，苹果将再次拔得头筹，成为首个采用该节点的客户。长期以来，苹果始终是台积电最大客户，几乎包揽每一代最先进工艺的首发。预计2025年苹果将为台积电贡献25%-27%的营收，2026年虽略有

ScaleAI最新发布的SWE-BENCHPRO编程能力评估结果显示，即便是当前最前沿的模型如GPT-5、ClaudeOpus4.1和Gemini2.5，也未能突破25%的解决率门槛。其中，GPT-5仅取得23.3%的解决率，ClaudeOpus4.1以22.7%紧随其后，而Google的Gemini2.5则表现更弱，仅有13.5%的任务被成功解决。前OpenAI研究员NeilChowdhury指出，当GPT-5决定尝试解决问题时，其实际成功率高达63%，远超ClaudeOpus4.1的31%

本文深入探讨了在使用OpenAIAssistantsAPI时，因run状态轮询操作被计入API请求速率限制而导致的常见问题。即使在请求间加入固定延迟，用户仍可能遭遇速率限制错误。文章详细分析了问题根源，即client.beta.threads.runs.retrieve调用频繁消耗请求配额，并提供了通过在轮询循环内引入策略性延迟来有效管理和规避速率限制的解决方案，确保API调用的稳定性和可靠性。

在使用OpenAIAssistantsAPI时，即使看似已通过time.sleep()控制请求频率，用户仍可能遭遇意外的速率限制错误。核心原因在于，不仅主操作（如创建Run）会计入请求限额，连用于轮询Run状态的client.beta.threads.runs.retrieve()调用也同样计入。本文将深入分析这一常见误区，并提供通过调整轮询间隔和优化代码来有效管理API请求频率的专业教程。

本文旨在解决使用Python进行麦克风语音实时转文本时遇到的延迟问题。我们将探讨如何利用SpeechRecognition库实现流式音频的持续监听与识别，避免传统批处理方式造成的等待，从而为构建实时语音助手等应用提供高效的解决方案。

本文旨在解决Python中麦克风流实时语音转文本的延迟问题，探讨了SpeechRecognition库的流式处理模拟方法，并介绍了GoogleCloudSpeech-to-Text等专业流式API以及Vosk、Whisper等本地模型的应用。通过详细的实践指导和代码示例，文章旨在帮助开发者实现低延迟、高效率的语音识别，为智能助手等实时交互应用奠定基础。

本文旨在解决Python中麦克风音频流的实时语音转文本（STT）难题。针对传统库（如SpeechRecognition）在处理连续音频时存在的等待用户停止说话再转录的延迟问题，我们将深入探讨如何通过分块处理和适当的库配置，实现音频的实时捕获与转录，并提供使用PyAudio和SpeechRecognition库的实现示例，同时讨论优化策略和注意事项。

据《TheInformation》援引多位公司高管与股东之间的内部讨论，OpenAI正在筹划一项高达1000亿美元的追加投入，用于租赁备用服务器资源。这一大规模扩张计划意味着，到2030年时，该公司在服务器租赁方面的累计支出或将攀升至3500亿美元。在高盛举办的一次闭门会议上，OpenAI首席财务官SarahFriar表示，当前可用的计算资源严重不足，已多次导致产品发布时间延后，甚至被迫限制新功能的推出。为应对用户流量的不可预测激增以及支撑下一代人工智能模型的训练需求，增加服务器容量已成为迫在

9月22日，据Techcrunch援引消息人士报道，谷歌正计划终止对《金融时报》的企业级订阅服务，且此次削减并非个例，还有其他企业媒体订阅项目也被取消。这一举动凸显出这家科技巨头在财务状况依然稳健的背景下，持续推动更广泛的成本压缩策略。自2025年初以来，谷歌已实施多项节流措施，包括裁减35%管理三人或以下团队的中层经理，并从今年1月起在多个业务部门推行自愿离职计划。尽管其母公司Alphabet公布的2025年第二季度营收高达964亿美元，展现出强劲的盈利能力，但首席财务官阿娜特・阿什肯纳兹去年

xAI正式发布了Grok4Fast，这是一款轻量级旗舰级模型，官方表示其性能与Grok4相当，但计算需求降低了高达40%。这一突破性的效率优化使得单任务处理成本最高可下降98%。效率与性能的完美结合Grok4Fast在多项权威基准测试中展现了卓越表现，例如在GPQADiamond测试中取得了85.7%的准确率，在AIME2025中达到92.0%的得分，成绩媲美Grok4乃至GPT-5等当前顶级模型。xAI指出，该模型通过显著减少“思考标记”的使用实现了同等输出效果，平均比

甲骨文（Oracle）正与MetaPlatforms展开高层级磋商，拟签订一份价值约200亿美元的长期云计算合作协议。根据协议构想，甲骨文将为Meta提供强大的计算资源，用于支撑其人工智能模型的训练与部署，进一步丰富Meta现有的云基础设施布局。这一潜在合作凸显了人工智能时代下科技巨头对算力资源的激烈争夺。随着AI技术快速发展，各大公司正加速锁定关键基础设施。Meta尤其致力于强化其AI能力，特别是在Llama系列大模型的研发上，并希望通过引入甲骨文实现云服务供应商的多样化。甲骨文的角色转型尤为