英伟达正在开发一个超过1万亿参数的超大规模开放式人工智能（AI）模型。该公司旨在追赶在开放式AI市场上处于领先地位的中国企业，同时扩大AI模型生态系统，以增加自家图形处理器（GPU）的需求。 根据8月11日（当地时间）IT专业媒体《信息时报》等的报道，英伟达正在开发的下一代模型“内莫特龙4”中，最大的模型预计将达到至少1万亿个参数。该模型的目标是与全球顶级开放式AI模型竞争。 “内莫特龙4”的规模约为6月发布的现有最大模型“内莫特龙3超版”的两倍。参数数量是衡量AI模型规模的一个重要指标。 然而，从规模来看，中国企业仍然处于领先地位。文创AI的“奇米K3”拥有2.8万亿个参数，阿里巴巴的“Q1.8-最大版”有2.4万亿个参数，DeepSeek的“V4-专业版”则有1.6万亿个参数。 参数数量多并不一定意味着性能优越。英伟达在扩大模型规模的同时，也在加强小型模型的高性能技术。 当天，英伟达还发布了参数为300亿的轻量级模型“内莫特龙3.5闪电”。该模型利用“蒸馏”技术，将大模型学习到的能力转移到小模型上，从而在较少的计算资源下实现高性能，适用于编码、安全检查和AI程序使用等场景。 英伟达在自家AI模型开发上的投资也大幅增加。通过向购买其AI芯片的云服务公司租赁AI服务器，英伟达获得了大规模计算资源。截至4月底，英伟达的多年云服务合同金额已达300亿美元（约合42万亿韩元）。 此外，英伟达还在扩大与外部AI公司的合作。与ReflectionAI、Cursor、Thinking Machines Lab、MistralAI等公司组成的“内莫特龙联盟”共享AI学习数据和技术。Naver Cloud也于6月加入了该联盟。 随着自家AI模型性能的提升，英伟达与OpenAI等主要客户及投资的初创公司之间的竞争可能性也在增加。 尽管如此，英伟达认为，开放式AI模型的增加将推动对学习和运行所需的GPU需求的增长。该公司希望超越AI半导体销售，扩大在模型和软件方面的影响力，构建以自家平台为中心的AI生态系统。 “内莫特龙4”的具体规格和发布日期尚未确定，最终学习尚未完成，预计最早将在今年晚秋完成。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

科学技术信息通信部推动的‘独立人工智能（AI）基础模型（独立AI模型）’项目第二阶段评估已完成。参与评估的四个团队模型均被全球AI研究机构列为‘值得关注的模型’，引发了对下一阶段入围团队的高度关注。 据业内消息，独立AI模型第二阶段评估结果预计将在本周公布。本次评估中，LG AI研究院、SK电信、Upstage以及通过追加征集选出的Motif Technologies四个团队展开了竞争。 在第一阶段评估中，LG AI研究院在基准测试和专家、用户评估中均获得第一名。随后，LG AI研究院发布了‘K-Exa元 2.0’，SK电信发布了‘A.X K2’，Upstage发布了‘Solar Open 2’，而Motif则在本月初推出了‘Motif-3’。 根据科技部的数据，这四个团队在今年上半年开发的模型均被美国非营利AI研究机构Epoch AI列为值得关注的模型。Epoch AI根据模型的学习运算量、性能和技术重要性等因素筛选出对AI发展有影响的模型。 去年，被Epoch AI列为值得关注的模型中，美国有59个，数量最多，其次是中国35个，韩国8个。今年以来，产生该模型的国家包括美国、中国和韩国等三个国家。 根据Hugging Face最近一个月的下载数据，Upstage的‘Solar Open 2’下载量为25870次。Motif的测试版‘Motif-3 Beta’下载量为5062次，SK电信的‘A.X K2’为2844次，LG AI研究院的‘K-Exa元 2.0’为1462次。 全球研究机构的评估和开源市场的反应将如何影响第二阶段评估结果也备受关注。曾在第一阶段评估中各项均获第一的LG AI研究院能否保持领先，还是新发布模型的SK电信和Upstage会追赶，亦或是通过追加征集加入的Motif能否进入下一阶段，都是外界关注的焦点。 特别是此次首次引入了200名公众直接使用模型进行性能评估。若模型间的基准分数差距不大，普通用户在不同情况下使用模型时的感受可能成为评估结果的关键变量。 软件政策研究所研究员봉강호表示：“在基准测试中取得高分并不意味着用户的便利性和使用体验一定良好。如果200名用户各自使用模型进行适合自己的不同案例，并反映出他们的体验，那么就能得出相当合理的结果。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

马克·扎克伯格，Meta首席执行官，警告称人工智能（AI）技术和权力集中在少数企业手中是危险的，并宣布将扩大“开放AI”的发展。Meta发布了一款可在个人电脑上运行的新AI模型，再次参与开放AI的竞争。 在10日（当地时间），扎克伯格通过一篇6500字的文章《未来是属于每一个人（The Future is for Everyone）》表示：“认为AI过于危险而必须极度集中权力以确保安全的想法本质上是有问题的。” 扎克伯格主张：“超人工智能不应被少数企业或机构垄断，而应让每个人都能使用和控制。”他指出，如果AI技术集中在少数企业手中，市场竞争和创新可能会受到抑制。 Meta当天还发布了拥有300亿个参数的“Muse Glimmer”。该AI模型采用开放外部权重的方式，设计为可以在普通PC或Mac上仅用一个图形处理器（GPU）运行。它能够在不连接互联网的情况下执行AI代理或编程等任务。 Meta计划不久后公开其最高级AI模型“Muse Spark 1.2”的权重。在“LLaMA 4”的性能未达预期后，Meta重新调整了AI组织，并将重点放在封闭模型的开发上，现在又回归开放战略。 扎克伯格表示：“我们将加强开放的同时，也会强化安全措施。”新的AI模型的安全标准和公开情况将由Meta董事会的独立董事进行审查。他还建议政府在模型开发的初期与企业合作，检查其在网络攻击或生物化学武器开发等方面被滥用的可能性。 Meta还决定设立一个规模为10亿美元（约合140亿元人民币）的“未来是属于每一个人”基金，以支持AI数据中心所在的社区。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

SK盾牌的白帽黑客团队EQST在全球最大的黑客与安全会议“DEF CON 34”上，参加的人工智能（AI）黑客大赛中获得全球第五名。该比赛利用AI代理解决安全问题，EQST作为国内唯一进入前五名的团队，证明了其安全能力。 SK盾牌于10日表示，EQST在美国拉斯维加斯举行的DEF CON 34 AI村举办的“夺旗赛（CTF）”中，从200多个参赛团队中脱颖而出，最终获得第五名。 DEF CON是全球黑客和安全研究者聚集的最大规模黑客与安全会议，每年在美国拉斯维加斯举行，涵盖安全专家的演讲、技术演示以及各领域的村（Village）黑客比赛等多种项目。今年，围绕AI、汽车、加密货币等主题设立了38个村，分享了网络安全各领域的最新技术和研究成果。 特别是在今年的DEF CON上，大规模语言模型（LLM）和AI代理等自我判断和行动的AI技术对网络安全环境的影响成为主要议题。在AI村中，集中介绍了利用AI技术的新攻击方式、安全漏洞以及应对这些问题的技术和研究案例。 EQST参加的AI CTF比赛是基于给定的AI模型进行渗透测试，构建AI代理并利用其解决安全问题。与传统的由人直接执行攻击过程的CTF不同，AI代理分析问题并选择攻击方法尝试获取旗帜（Flag）。 参赛团队基于AI模型制作代理的结构和提示，设计问题解决过程和攻击策略。EQST通过优化AI模型、调整代理的行为方式，并分析问题的得分和难度，决定攻克顺序，应用了多种策略。 特别是在设计AI代理自主探索漏洞和执行攻击的过程中，综合运用了对AI模型的理解、渗透测试经验和安全问题分析能力。最终，EQST在200多个参赛团队中获得第五名，确认了其利用AI技术进行攻击和解决安全问题的能力。 SK盾牌EQST事业集团的金泰亨表示：“在全球200多个团队参加的AI CTF中，能够成为国内唯一进入前五名的团队，展示了EQST在AI安全技术和实际问题解决能力方面的成就。未来，我们将继续扩大AI漏洞和红队研究，以便能够主动应对利用AI技术的新攻击和安全威胁，并持续增强全球水平的AI安全竞争力。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

日本政府正在考虑在自卫队部队运作的核心指挥控制系统中引入日本开发的人工智能（AI）模型。计划将日本制造的AI作为指挥中心，并连接美国等多种AI进行信息收集和分析，同时排除中国制造的AI模型。开发团队也将限制为日本国籍，以确保敏感军事信息和系统由本国管理。 《读卖新闻》10日报道，引用多位日本政府官员的话称，日本政府计划在年底修订的国家安全战略等三份安全相关文件中，包含在自卫队部队指挥控制中应用AI的方针。如果这一构想得以实现，将成为自卫队指挥控制系统首次引入AI的案例。 指挥控制是指识别威胁情况、制定部队应对计划并下达命令的过程。随着无人机、卫星、传感器等先进技术的发展，如何在短时间内处理大量数据并做出导弹防御等所需判断的能力，已成为自卫队面临的任务。 日本政府的构想是将信息收集、分析和评估交给AI，以支持现场指挥官的快速判断。指挥官输入现场情况等信息并指示AI进行必要的工作，AI则提供判断材料，最终的决定和命令由指挥官下达。考虑到保密等经济安全方面，指挥中心的角色将由日本制造的AI承担。美军已经在指挥控制中引入了美国AI公司Palantir Technologies开发的“梅文智能系统”，并在对伊朗的军事行动中进行了实战运用。 作为指挥中心的日本制造AI，初创公司萨卡纳AI开发的“萨卡纳后顾”被认为是最有力的候选者。指挥中心AI将多个AI的任务进行分配，以低成本实现高性能的“编排”功能，备受期待。 萨卡纳AI在今年3月与防卫装备厅防卫创新科学技术研究所签订了多年的委托研究合同，以提升指挥控制系统的先进性。然而，在“萨卡纳后顾”的开发过程中曾使用过中国制造的AI模型，但决定在防卫领域的供应模型中排除这些。参与开发的人员也将限制为日本国籍。一位日本政府官员对《读卖新闻》表示：“这与政府重视不依赖外国、由本国自主管理数据和系统的‘AI主权’方针相符。” 日本防卫省在7日公开了安全三文件中国家防卫战略等两份文件的修订框架，明确表示将通过AI支持提高决策的速度和准确性。自民党在6月的提案中也要求确立“AI主权”，以便自主选择和运用所需的AI。日本加快引入的原因是为了应对先进技术改变战争形态的所谓“新战斗方式”。这意味着日本希望掌握不仅是武器和装备，还有帮助指挥官判断的AI。 ※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

中国的科技巨头字节跳动（字节跳动）强调了长期增强自身技术竞争力的重要性。 字节跳动创始人张一鸣在6日举行的集团管理层会议上指示禁止在公司AI模型开发过程中使用竞争对手的模型进行‘蒸馏’。据《中国经济周刊》7日报道，张一鸣在最近的内部会议上也曾指示不要进行蒸馏，并在6日的会议上再次确认了这一方针。 张一鸣强调，尽管由于禁止蒸馏，字节跳动的AI基础模型‘Seed’在性能评估或基准排名上可能落后于深思科技、奇米、Q1等中国竞争对手，但这也是必须承受的。 模型蒸馏是指以性能优异的AI模型为老师，让其他AI学习其回答的方式。由于利用了已验证模型的推理结果，这种方法可以大幅缩短开发周期并迅速提升性能。然而，张一鸣认为，蒸馏从长远来看可能会阻碍技术创新。他指出，如果进行竞争模型的蒸馏，就难以自我提升根本算法和推理能力。 当天，字节跳动首席执行官梁汝波也在大型语言模型（LLM）开发方面表示：“扎实基础，接受短期的落后是重要的，确保长期竞争力才是关键。”他强调：“最重要的是方向不能动摇。”他进一步解释道：“要实现通用人工智能（AGI），必须培养扎实的技术基础文化，而不是追求即时成果。”字节跳动正在开发系统，以防止开发者秘密使用外部AI模型的输出作为学习数据，并在内部应用。 此外，字节跳动在会议中表示，今年上半年个人LMM‘豆包’在消费市场保持了较强的竞争力，而视频生成模型‘Seedance’则继续保持世界一流的性能。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

Meta的人工智能（AI）模型在安全测试期间意外接入互联网，入侵了一个外部公司的系统。最近，OpenAI和Anthropic的AI模型也在同一安全评估机构创建的测试环境中发生了类似事件。 根据彭博社5日报道，Meta最近发布的AI模型“Muse Spark 1.1”在测试其黑客能力的过程中，成功入侵了一个未公开名称的外部公司系统。 此次事件是由于测试环境的设置错误导致的。与Meta一起进行测试的AI安全公司“Irregular”错误地设置了本应与外部互联网隔离的环境，使得AI模型能够接入实际互联网。 AI模型在连接互联网后，发现并利用了外部公司系统的安全漏洞进行入侵。 Meta发言人安迪·斯通表示：“由于Irregular的设置错误，正在测试的模型意外接入了互联网，并随后利用了外部服务的安全漏洞。” Meta在收到Irregular的通知后，确认了事故的发生。目前，Meta正在调查事件的具体经过，并计划在调查结束后公开事故原因和应对措施。 OpenAI和Anthropic最近也在Irregular创建的测试环境中经历了类似的事件。这三家公司原本认为测试是在与互联网隔离的模拟环境中进行，但实际上却可以接入外部网络。 Anthropic的AI模型“Claude”在测试过程中入侵了三个外部机构的系统。OpenAI的模型在同一评估过程中也接入互联网，入侵了一个未公开名称的机构网站。 Irregular表示：“AI模型并不是通过自身的技术突破了与外部隔离的测试空间‘沙盒’，而是由于设置错误，从一开始就可以接入互联网。” 彭博社报道：“然而，AI模型能够找到并攻击实际系统的安全漏洞的事实接连被确认，令人担忧。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

OpenAI于5日宣布，法务法人太平洋为提升全体员工的工作效率，全面引入企业级产品ChatGPT企业版。这是国内大型律师事务所首次针对全体员工引入企业级AI产品，标志着法律行业在IT、制造、金融等多个行业普遍采用AI基础的业务创新的趋势下，开始加速转型。 太平洋计划基于ChatGPT企业版，为全体员工构建一个可以使用企业级ChatGPT的工作环境，并将ChatGPT工作（ChatGPT Work）应用于法律研究、文档撰写、大量资料分析与总结、海外法律法规资料审核、创意发想等多种知识型工作。该事务所希望不仅律师，其他各类职员也能利用ChatGPT和ChatGPT工作，减少重复性工作时间，专注于复杂判断、战略制定及为客户提供高附加值的服务。 ChatGPT企业版为企业在组织的安全和治理框架内使用AI提供了企业级的个人信息保护、安全性、用户管理和管理员控制等功能。这使得在法律工作中对信息保护和负责任的AI使用有较高要求的情况下，能够实现组织层面的系统化AI引入和应用。 太平洋表示，按照全球法律市场AI应用的趋势，已全面引入ChatGPT企业版和法律AI平台Harvey，运营通用生成型AI与法律专用AI的双轨工作体系。 在全球法律行业，越来越多的机构开始引入OpenAI的前沿AI，如ChatGPT企业版。美国律师事务所Willkie Farr & Gallagher和英国律师事务所Hugh James等均已在组织内部全面应用ChatGPT企业版。Harvey也通过API等方式利用OpenAI模型。 OpenAI的企业级AI在国内也迅速扩展应用范围。三星电子已向全体员工分发ChatGPT企业版和Codex，首尔大学则向教授、学生及教职员工等全体成员提供ChatGPT Edu。此外，三星显示器、LG电子、LG Uplus、LG CNS、三星SDS、GS建设、Krafton、Toss、Musinsa、考勒亚银、Nexen Tire、Hana Tour等多个行业的企业也在利用ChatGPT企业版、Codex及OpenAI API。 OpenAI韩国总负责人金京勋表示：“法律行业是一个需要庞大知识和高水平专业判断的典型知识型行业，通过ChatGPT工作可以进一步扩展专家的能力。我们将紧密合作，帮助太平洋的员工利用ChatGPT工作减少重复性工作，专注于复杂问题解决和为客户提供更高价值的服务。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

韩国人工智能·软件产业协会(KOSA)于4日宣布，推出整合政府AX（人工智能转型）项目与民间AI资源、国内AI企业及解决方案信息的'AX360°'服务。 近年来，政府部门的AX项目迅速扩展，民间也在增加GPU、AI模型、数据等AI资源的供应，但相关信息分散在各部门网站和个别企业中，企业、政府机构和研究人员需要逐一寻找所需的项目和资源，造成了不便。为了解决这一问题，科学技术信息通信部与KOSA共同建立了AX一站式支持门户。 AX360°由四个功能组成：△查找政府AX项目 △查找AX资源 △探索AI需求与供应企业 △AX一站式支持。 在查找政府AX项目功能中，提供各部门推进的AX项目的概况、支持对象、项目期限、预算规模和公告时间等信息。用户可以通过组合发包单位（如部门、地方政府）与研发、验证（PoC）等项目类型进行搜索，企业无需访问多个机构网站，即可在AX360°上比较和探索项目。 在查找AX资源功能中，可以查看GPU、AI模型和数据的信息。GPU部分介绍了各代表模型的性能、应用领域和民间服务价格信息，并介绍了政府的GPU提供项目；AI模型则涵盖了独立基础模型（独立模型）二次评估的结果，以及各种模型的类型、使用方式、价格和应用案例。数据部分则以窗口形式提供，连接到原窗口、AI中心和我的数据等数据探索平台，以及各领域的民间数据流通和中介平台。 在AI企业探索功能中，用户可以查看国内AI企业所拥有的技术和解决方案的功能、应用案例和收费方式等信息。通过功能分类（基础设施、数据、模型、应用服务、安全等）与国防、医疗、制造等行业领域的组合搜索，企业可以找到拥有所需技术的合作企业，推动合作。 未来，将增加与政府AX一站式支持相关的在线项目规划咨询申请功能。政府部门和机构可以在AX360°上附加所探索的资源和合作企业信息，申请咨询，从信息探索到AX项目启动的全过程将实现联动。 科学技术信息通信部第二次官柳济明表示：“希望推进AX的企业和政府机构首先面临的困难是所需的项目、资源和合作企业的信息分散在多个地方。AX360°从需求者的角度出发，将政府和民间的AX信息集中在一个地方，支持从资源探索和获取到企业发现、咨询和技术验证的整个AX过程。” ※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

"A.X K2最大的变化在于将重心从传统的‘回答型人工智能(AI)’转向‘自主计划和执行的AI’。" 金泰允，SK电信(SKT)基础模型负责人，在4日的新闻发布会上对其提交给科学技术信息通信部的独立AI基础模型项目的‘A.X K2’进行了评价。他表示：“为了适应代理型AI时代，推理能力得到了显著提升。”他补充道：“整体模型规模扩展至6880亿个参数，但实际推理过程中激活的参数保持在33亿，提升了效率。” SKT特别强调了针对AI代理服务的性能提升。通过应用自主开发的SGA（稀疏门控注意力）结构，使得长文本的处理更加稳定，并且在输入长度增加时，处理能力和延迟时间相比于前作A.X K1表现出优势。在实际处理超过300页文档的环境中，处理能力提升了67.7%。 除了文本模型，SKT还推出了支持视觉和语音的衍生模型。视觉模型‘A.X K2 VL 轻量预览’结合了自主开发的视觉编码器‘A.X VE’，能够分析制造图纸、文档和图表等。在语音领域，推出了自主音频语言模型‘A.X K2 ALM’以及与克拉夫顿共同开发的‘A.X K2 Raon-Speech’。金泰允表示：“工业现场不仅仅依赖文本，实际应用需要涵盖多种模态的AI。” SKT还表示，A.X K2已在实际工业现场应用。目前正在对KG钢铁和汽车零部件公司科能进行制造专用AI代理的实证研究，开发一个学习生产线缺陷案例、分析原因并提出应对方案的系统。同时，在SK海力士的内部AI工具‘LLM Chat’中也应用了轻量模型，用于半导体知识搜索和信息整理。 未来，SKT计划以免费许可证公开独立AI模型，支持开发者和初创企业的商业应用，并通过加速计划支持服务商业化。后续模型将扩展至万亿级参数规模，并继续研究代理强化学习、网络安全能力和下一代AI架构。 金泰允表示：“A.X K2展示了韩国在设计和学习方面自主技术开发的模型能够在数学和韩语领域达到世界顶尖水平的可能性。”他还表示：“我们将不仅停留在技术层面，而是将其转化为客户和工业现场能够感受到的价值。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。