

> 今日科技圈波澜壮阔，苹果推出本地化数据分析工具力保隐私，腾讯与Kimi相继开源重磅模型降低应用门槛；然而技术狂奔背后隐忧尚存，Cloudflare因微小失误引发全球断网。


## 苹果重磅开源 浏览器端跑科研级数据分析 隐私零泄露

苹果公司正式发布了一款名为 Embedding Atlas 的开源工具，这款工具的出现打破了传统数据分析对后端服务器的依赖。它通过结合 Rust 语言的高性能与 WebGPU 的图形加速能力，允许用户直接在本地浏览器中进行交互式探索。

这意味着科研人员和开发者可以在不上传任何数据的情况下，处理大规模的嵌入向量及高维数据。这不仅极大地保护了数据隐私，还显著降低了分析过程中的延迟，让复杂的科研级数据可视化变得触手可及。

![image.png](https://static.downly.cn/images/00b427f4073ee8e92d0856e859631e7c.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 消费级显卡也能玩 腾讯开源混元视频1.5 直出电影级画质

对于视频生成领域的创作者而言，硬件门槛一直是巨大的痛点。腾讯最新开源的 HunyuanVideo 1.5 模型精准地解决了这一问题。这是一款轻量级模型，专门为消费级显卡设计，让普通用户也能在家部署运行。

该模型原生支持生成 480p 和 720p 分辨率的视频，时长可达 5 到 10 秒。更令人惊喜的是，它内置了先进的超分辨率技术，能够将生成的视频进一步提升至 1080p 的电影级画质，在保证效率的同时并没有牺牲视觉体验。

![image.png](https://static.downly.cn/images/ba1ed7147c86e719e548e7b5981c25a5.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 万亿参数巨兽登场 Kimi K2 模型开源 训练数据高达15.5万亿

Kimi 在大语言模型领域再次扔下一枚重磅炸弹。最新发布的 K2 混合专家型（MoE）大语言模型，展示了惊人的参数规模与训练深度。该模型拥有总计 1.04 万亿个参数，其中激活参数量达到 320 亿。

为了打造这一“巨兽”，Kimi 团队使用了高达 15.5 万亿个 token 进行训练。K2 不仅支持动态资源可用性，还引入了新的优化器技术，标志着开源大模型在处理复杂任务和知识储备上迈上了新的台阶。

![image.png](https://static.downly.cn/images/c67c01a14f759d538d5c27e1071e41dd.png)
## 一行代码引发的血案 Cloudflare 史诗级宕机带崩全球 AI 服务

作为互联网基础设施的重要一环，Cloudflare 的稳定性至关重要。然而，最近发生的一起被称为“六年最惨”的宕机事件，再次给全球技术圈敲响了警钟。此次故障直接导致全球近一半的网络流量瘫痪，ChatGPT、Claude 等知名 AI 服务也因此集体“失联”。

令人咋舌的是，Cloudflare 在随后的故障报告中披露，这场浩劫的罪魁祸首竟然只是一行具体的 Rust 代码。这一事件生动地诠释了在高度复杂的现代软件工程中，微小的疏忽如何引发蝴蝶效应般的灾难。

![image.png](https://static.downly.cn/images/466ce09f97a5ce1dc403c7a70ef33ec0.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>



每日AI资讯1123：从苹果隐私计算到万亿模型开源，一行代码竟致全球AI瘫痪

> AI领域竞争白热化，苹果与微软分别推出创新模型TarFlow与Mu，前者革新图像生成技术，后者则以极小体量赋能Windows智能体。同时，AI的应用边界持续拓宽，从Grok进军电子表格编辑，到GPT-4助力癌症新药研发，再到ElevenLabs发布语音优先的AI助理。然而，行业发展也伴随着法律挑战，迪士尼已就版权问题向Midjourney等AI公司提起诉讼。此外，OpenAI与Jony Ive公司合作开发AI硬件的消息，预示着AI的下一战场可能转向实体设备。

## 苹果另辟蹊径 发布AI生图新模型TarFlow

苹果公司在AI图像生成领域展示了其独特的思考，发布了基于“归一化流”（Normalizing Flows）技术的全新模型TarFlow与STARFlow。与主流的扩散模型不同，TarFlow通过分块生成像素来保证高质量输出，避免了传统方法中可能出现的质量损失。其姊妹模型STARFlow则在潜空间中运行，并能调用外部大语言模型来更精准地理解和处理复杂的文本提示，显著提升了生成效率与图像质量。
![image.png](https://static.downly.cn/images/267d19af1b5363b96a53993f3352c7cc.png)

## 微软发布3亿参数“微”模型Mu 专为Windows智能体打造

微软推出了一款参数仅为3.3亿的创新小型模型Mu，其性能却能与体量是其十倍的Phi-3.5-mini相媲美。该模型专为本地化部署而优化，在离线的NPU设备上能实现每秒超过100个token的惊人响应速度。Mu借鉴了Phi Silica架构，并引入双重层归一化、旋转位置嵌入等先进技术，使其能够通过自然语言指令直接操作Windows系统设置。经过大规模数据微调，Mu已将操作响应时间成功控制在500毫秒以内，极大地提升了Windows系统的易用性和智能化水平。

![iShot_2025-06-24_11.02.06.png](https://static.downly.cn/images/2e91b686cc69d9c34d2c779e94776477.png)

## 开源新星 OmniGen2 用自然语言“指点江山”精修图像


OmniGen2作为开源社区中Flux Context的有力替代者，为用户提供了强大的自然语言图像编辑能力。用户只需通过简单的文字指令，即可对图像进行精准的局部编辑，包括删除或替换对象、进行风格转换、调整颜色、处理背景、添加新物品，甚至修改人物的表情和动作。目前，该模型的权重已在[Hugging Face Space](https://huggingface.co/spaces/OmniGen2/OmniGen2)上公开发布，供广大开发者和爱好者体验。

![image.png](https://static.downly.cn/images/38fb68246c1a6bae554e293f4172cdc6.png)

## 版权保卫战打响 迪士尼正式起诉Midjourney

随着AI生成内容的普及，版权问题日益凸显。娱乐巨头迪士尼已采取法律行动，正式起诉Midjourney等AI公司，指控其未经许可使用迪士尼的知识产权进行模型训练和图像生成。此举标志着内容创作者与AI技术公司之间的法律战火正在升级。在积极维权的同时，迪士尼也在与OpenAI等公司进行合作洽谈，旨在探索在保护自身版权角色和IP的同时，利用AI技术发展的可能性。

![iShot_2025-06-24_11.04.48.png](https://static.downly.cn/images/38fb68246c1a6bae554e293f4172cdc6.png)

## 法庭文件曝光 OpenAI联手苹果前设计总监Jony Ive秘密研发AI硬件

一则法庭文件意外揭示，OpenAI正与苹果公司的前首席设计官Jony Ive创办的设计公司io进行深度合作，共同为一款面向大众市场的AI硬件设备进行技术研发。这一消息源于io公司针对另一家初创公司iyO提起的商标纠纷诉讼。此次合作曝光，意味着OpenAI的野心已不止于软件层面，正试图将AI能力封装到专门的硬件中，这可能预示着下一代消费级智能设备的到来。




## Grok亮剑生产力工具 挑战微软与谷歌的电子表格霸权

根据最新泄露的信息，马斯克旗下的xAI公司正为Grok开发一项强大的新功能——支持电子表格的高级文件编辑器。此举旨在将Grok这一强大的AI助手深度集成到日常的生产力工具中，直接向微软的Excel和谷歌的Sheets等传统办公软件发起挑战。通过赋能电子表格处理能力，Grok希望在AI驱动的生产力赛道上与OpenAI、Google和Microsoft展开激烈竞争。

![]([object Object])![iShot_2025-06-24_11.09.17.png](https://static.downly.cn/images/a36a0be1b906c96e6cc059809aafaf51.png)

## AI成抗癌新希望 GPT-4成功发现乳腺癌协同治疗新方案

剑桥大学等研究机构的一项突破性研究显示，大型语言模型在攻克癌症方面展现出巨大潜力。研究人员利用GPT-4分析海量医学文献和数据，成功提出了一种全新的乳腺癌协同治疗方案。该方案创新性地组合了辛伐他汀和双硫仑等非传统抗癌药物，并通过实验验证了其有效性。这一成果为利用AI进行新药研发开辟了全新路径，展示了AI“发明”新疗法的可能性。

![iShot_2025-06-24_11.09.54.png](https://static.downly.cn/images/3599ff0226db21a87c89c156e9dc4a2a.png)

## 苹果收购版图再添变数 与Mira Murati新公司谈判破裂

据报道，苹果公司此前曾与前OpenAI首席技术官Mira Murati创立的人工智能公司Thinking Machines Lab进行过收购洽谈。这家新公司的估值高达100亿美元，致力于使AI系统更易于被人类理解和定制。然而，最新的消息显示，双方的谈判并未达成协议，最终以破裂告终。目前，苹果公司正将评估的目光转向另一家AI搜索公司Perplexity，其在AI领域的布局策略依然充满变数。




## 4K画质一键达成 Astra为AI视频创作者推出超分辨率工具
![iShot_2025-06-24_11.04.48.png](https://static.downly.cn/images/38fb68246c1a6bae554e293f4172cdc6.png)
一款名为[Astra](https://astra.app/)的专业级AI视频超分辨率工具正式上线。该工具利用先进的AI技术，能够智能地将低分辨率的视频素材提升至清晰的4K画质，旨在解决AI视频创作者在内容生产最后环节的画质难题。尽管其功能相对单一，且标准版月费为39美元（约合人民币280元），价格不菲，但它为追求极致画质的用户提供了一个有效的解决方案。

![iShot_2025-06-24_11.12.27.png](https://static.downly.cn/images/bd8603c8e8dd189a00c4f6c4a595614f.png)

## ElevenLabs发布语音优先AI助理11ai 支持超5000种声音

以语音技术闻名的ElevenLabs公司发布了其全新的AI个人助理——11ai。这款助理主打“语音优先”的交互体验，并集成了强大的多工具集成能力和自定义MCP支持，允许用户创建高度个性化的工作流程。11ai具备日程管理、实时搜索和团队协作等核心生产力功能，支持超过5000种声音和70多种语言，其强大的多模态交互能力使其成为提升全球用户工作效率的强大工具。

AI每日资讯0624

> 一项名为 Chain-of-Zoom 的新技术，实现了惊人的 64 倍显微镜级图像超分辨率。

## Chain-of-Zoom 技术突破 图像超分迈向显微镜级别

在图像处理领域，如何将低分辨率图像清晰化，获取更多细节，一直是研究的热点。 近日，一项名为 Chain-of-Zoom 的新技术引起了广泛关注。 这项技术声称能够实现惊人的 64 倍图像超分辨率，达到近乎显微镜般的细节呈现，为图像分析和应用带来了新的可能性。

![image.png](https://static.downly.cn/images/20250530074404.196587006.png)

传统的图像超分辨率技术通常一次性将图像分辨率提高一个固定的倍数。 然而，Chain-of-Zoom 采用了不同寻常的策略。 从提供的参考资料来看，这项技术的关键在于其“链式放大”的方法

*   **逐级放大** 它不是一次性放大 64 倍，而是通过多步、逐级的放大过程来实现高倍率超分。
*   **中间结果优化** 在每一步放大后，都会对中间结果进行优化和细化，为下一步的放大提供更好的基础。
*   **利用上下文信息** 可能在放大过程中充分利用图像的局部和全局上下文信息，填充细节，避免失真。

这种链式处理的方式，使得 Chain-of-Zoom 能够在实现高倍率放大的同时，保持图像的清晰度和细节，避免了传统方法在高倍率下容易出现的模糊和失真问题。

## 64 倍显微镜级细节 开启全新应用场景

64 倍的超分辨率能力，意味着可以将原本模糊不清的图像细节放大到前所未有的清晰度，达到类似光学显微镜的观察效果。

![image.png](https://static.downly.cn/images/20250530074703.092969912.png)

这项技术有望在多个领域发挥重要作用，例如

*   **医疗影像分析** 提高医学影像的分辨率，帮助医生更清晰地观察细胞、组织等细节，辅助诊断。
*   **遥感图像处理** 提升卫星或无人机拍摄图像的细节，更好地进行地面目标识别和环境监测。
*   **安防监控** 清晰化监控画面中的模糊细节，提高人员或车辆的识别率。
*   **科学研究** 在材料科学、生物学等领域，对微观图像进行更深入的分析。
*   **内容创作** 修复老旧照片，提升低质量视频的清晰度。

Chain-of-Zoom 的强大能力，为这些领域带来了全新的分析和应用视角。

## 技术挑战与未来展望

实现 64 倍超分辨率并非易事，Chain-of-Zoom 技术也面临着相应的技术挑战，例如如何避免在多级放大过程中累积误差，如何处理图像中的复杂纹理和细节等。

![image.png](https://static.downly.cn/images/20250530074502.986655847.png)

然而，这项技术的突破性进展，为未来的图像超分辨率研究指明了新的方向。 随着 AI 模型和算法的不断优化，我们期待 Chain-of-Zoom 或类似的链式超分方法能够进一步完善，并在更广泛的应用中发挥更大的价值。

Chain-of-Zoom 的出现，是图像处理领域的一项重要进展，它将图像超分辨率推向了新的高度，为我们打开了观察微观世界和处理低质量图像的全新视野。




搜索结果: 超分辨率