转自：北京日报客户端 据第三方机构初步评估，北京国际科技创新中心创新力、竞争力、辐射力大幅提升，已经成为全球创新 网络关键枢纽，取得重要进展和丰硕成果。9月26日，市政府新闻办举行首都"十四五"规划高质量收官 系列主题新闻发布会，介绍北京国际科技创新中心建设成果。 首都之窗 李磊 摄 研究与试验发展经费投入强度保持在6%左右，位居全球创新城市前列；连续8年蝉联施普林格·自然集 团发布的《自然指数-科研城市》全球榜首；独角兽企业数量连续四年位列全球城市第三……市科委、 中关村管委会主任张继红介绍，"十四五"期间，本市已累计推进国际科技创新中心建设1105项重点项目 和重大任务落地，实现"五个全球前列""五个创新领先"。 2024年，北京高技术产业增加值1.49万亿元，较2020年增长56.9%。目前，本市已形成新一代信息技 术、科技服务业、3个万亿级产业集群，以及智能制造与装备、人工智能等7个千亿级产业集群，重点培 育商业航天、生物制造等23个未来产业。 在打造"人工智能第一城"的过程中，原生多模态世界模型、覆盖科研全流程的人工智能科研平台等重大 原创成果诞生，豆包、智谱、kimi等标杆模型性能稳居全球第一梯队 ...

北京着力打造我国自主创新的重要源头和原始创新的主要策源地，国家实验室高质量在轨运行；布局建 设全国重点实验室145家；怀柔综合性国家科学中心布局建设37个科技设施平台，29个已进入科研状 态，成为全球重大科技基础设施密度最高的地区之一；在量子信息、脑科学与类脑等前沿领域建设10家 新型研发机构。 目前，全市已形成新一代信息技术、科技服务业、医药健康3个万亿级以及智能制造与装备、人工智能 等7个千亿级产业集群，重点培育商业航天、生物制造等23个未来产业。人工智能领域，打造"人工智能 第一城"。形成涵盖算力、数据、模型和应用的全栈政策体系，豆包、智谱、kimi等标杆模型性能稳居 全球第一梯队；累计备案上线大模型159款，数量持续领跑全国；2024年，北京拥有人工智能相关企业 超过2400家，位列全国第一，核心产业规模近3500亿元。 商业航天领域，形成了运载火箭、卫星制造、地面站及终端设备、卫星应用服务全产业链；全球首款液 氧甲烷火箭"朱雀二号"成功入轨，全球首颗卷式全柔性太阳翼卫星发射成功。2024年，北京高技术产业 增加值1.49万亿元，较2020年增长56.9%；数字经济增加值突破2.2万亿元，较2020年 ...

北京商报讯（记者 和岳）9月15日，北京市人民政府新闻办公室举行北京市"十四五"时期经济社会发展 成就新闻发布会，相关负责人介绍，五年来本市抢抓产业变革机遇，打造"人工智能第一城"，累计备案 上线大模型158款、全国占比约三成，豆包、智谱、kimi等标杆模型性能稳居全球第一梯队。近200种机 器人创新产品在130多种场景实现应用落地，机器人技术逐渐走出实验室、走进百姓生活。 ...

视觉语言模型的偏见问题 - 核心观点：视觉语言模型(VLMs)并非真正"看"图像，而是依赖记忆中的先验知识进行判断，导致对反常识图像的识别错误[19][20][38] - 实验证据：当展示6根手指图片时，包括GPT-4、Gemini-2.5 Pro、Claude 3.7等主流模型100%错误识别为5根[40][45][63] - 机制分析：模型通过高频关联建立强先验知识（如"阿迪达斯=三条纹"），当视觉输入与常识冲突时优先选择记忆而非真实观察[54][55][64] 行业应用风险案例 - 工业质检：AI可能将罕见零件缺陷误判为光学误差，导致安全隐患[72][73][74] - 医疗领域：肺癌筛查等医疗诊断仍需医生复核AI判断，显示可靠性存疑[77] - 自动驾驶：对非常规交通场景（如异常数量行人）的识别可能失效[77] 技术局限性数据 - 品牌标识测试：修改阿迪达斯条纹数量后，所有模型仍坚持回答3条[39][40] - 动物肢体测试：5腿狮子/3脚鸟等异常图片识别准确率仅2%[43][45] - 国旗测试：美国国旗条纹数识别错误率达92%（模型回答13条vs实际12/14条）[47] 底层机制解释 - 数据训练方式：模型通过吸收数百亿张图片建立关联记忆而非理解[50][51] - 决策冲突：视觉模块与知识模块产生矛盾时，后者权重显著更高[63][65] - 干预无效：明确要求模型"仅根据图片回答"仅提升2%准确率[67][68]

视觉语言模型的偏见问题 - 核心观点：当前主流视觉语言模型（如GPT-4、Gemini、Claude等）在图像识别中严重依赖先验记忆而非实际视觉分析，导致对反事实图像（如六指手、四条纹阿迪达斯鞋）的识别准确率极低[5][12][17] - 实验数据：模型在识别异常图像（五腿狮子、三脚鸟等）时平均准确率仅2.12%[15]，数国旗条纹错误率超80%[16] - 机制解释：模型通过海量数据训练形成强关联性先验知识（如"狗=四条腿"、"阿迪达斯=三条纹"），视觉输入与记忆冲突时优先选择记忆答案[23][25][26] 多模态模型测试结果 - 跨模型验证：OpenAI o3/o3 pro、豆包、Kimi、Gemini等模型对六指图像均错误识别为五指，仅Claude 4存在部分正确率[4][5] - 响应特征：模型在48秒推理后仍坚持错误结论，人工提示仅提升2%准确率[3][28] - 表格数据：阿迪达斯四条纹被100%错误识别为三条纹，PUMA标识错误率超75%[13] 工业应用风险 - 质检场景：AI可能因罕见缺陷（如零件裂缝）不符合先验知识而误判合格，潜在导致安全事故[30][32] - 医疗领域：肺癌筛查等场景需医生二次验证AI判断，反映模型可靠性存疑[34] - 交通隐患：对异常目标（夜间行人、突发障碍物）的识别可能受偏见影响[35][36] 技术本质分析 - 训练缺陷：模型通过记忆数百亿图片文本建立知识库，而非真正理解视觉元素[18][19] - 认知类比：与人类"雷碧"误认现象类似，依赖快速模式匹配而非细节分析[11][12] - 矛盾机制：视觉模块与知识模块冲突时，模型优先选择高概率常识答案[24][25] 行业启示 - 当前局限：视觉语言模型在反事实识别、细节观察等场景存在系统性缺陷[37][38] - 应用建议：关键领域需保留人工复核机制，不能完全依赖AI视觉判断[34][39] - 发展需求：需突破基于记忆的推理框架，建立真正的视觉理解能力[26][38]

数字经济核心产业表现 - 北京市2025年一季度数字经济增加值同比增长8.3%，其中核心产业增长9.7% [1] - 人工智能核心产业规模2024年达近3500亿元，占全国总量50% [2] 人工智能领域优势 - 北京人工智能顶尖人才占全国43%，拥有14家AI领域全国重点实验室 [1] - 累计备案上线大模型132款，占全国总量35%，豆包、kimi等模型性能全球领先 [1][2] - 23家人工智能北京市重点实验室和4家新型研发机构支撑技术研发 [2] 数据要素市场发展 - 北京国际大数据交易所1-5月新增数据产品152个，场内交易规模超4400万元，同比增长37.63% [2] - 数据基础制度先行区完成监管沙盒3.0升级，汇聚20余个行业超17PB数据 [2] 数字基础设施升级 - 北京市基础电信企业完成IPv6全网络改造，新建千兆光网和5G网络均部署IPv6 [2] - 大型商业网站全部支持IPv6访问 [2] 应用场景与政策支持 - 教育、医疗、文化等领域开放数字化转型场景，专项政策推动AI与实体经济融合 [1] - 推出"模力AI大讲堂"服务品牌，形成企业全周期服务体系 [2]

AI聊天助手功能调整 - 多个AI聊天助手在高考期间关闭了识图功能或"拍题解答"功能，包括腾讯元宝App、阿里通义App、夸克App、豆包App和kimi [1] - 腾讯元宝App回复"为确保高考的公平性，该项功能在高考时段无法使用" [1] - 阿里通义App关闭"高考考试时段拍照讲题服务暂时关闭"但能识别其他图片 [1] - 夸克App显示"高考考试时段答题服务暂时关闭"但能识别其他图片 [1] - 豆包App能识别普通风景照片，但输入考试相关题目则显示"图片内容不合规，上传失败" [1] - kimi输入随意照片显示"为确保高考的公平性，此项功能在高考时段无法使用" [1] 高考安保措施 - 广东省公安厅出台全力护航高考26项服务措施，省市县三级公安机关成立高考安保联勤指挥部 [6] - 广东省各地公安机关组建涉考违法犯罪打击专班，持续开展24小时监测预警 [6] - 联合网信、市场监管、工信等部门加强线索摸排、网上有害信息处置 [6] - 对网上售卖作弊器材、组织作弊、贩卖答案，特别是利用人工智能技术组织作弊等黑灰产业链开展全链条打击 [6] - 重大案件由省厅挂牌督办 [6]

商标转让 - 小米科技有限责任公司将多枚"kimi"商标转让至北京月之暗面科技有限公司 这些商标最早申请于2013年 当前状态多为已注册 [1] 公司信息 - 北京月之暗面科技有限公司成立于2023年4月 法定代表人为杨植麟 注册资本100万人民币 [1] - 公司经营范围包括软件开发 软件销售 人工智能基础软件开发 人工智能应用软件开发 计算机系统服务 信息技术咨询服务等 [1] - 公司由杨植麟 周昕宇 吴育昕等5位股东共同持股 [1] 产品信息 - Kimi是北京月之暗面科技有限公司于2023年10月9日推出的智能助手 [1] - 主要应用场景包括专业学术论文的翻译和理解 辅助分析法律问题 快速理解API开发文档等 [1]

AI生成假新闻的现状与案例 - 近期网络流传多起AI生成的虚假新闻，如"顶流男星豪赌10亿""路易吉自杀""梅西去世"等，这些内容通过社交平台迅速扩散并引发舆论风波[3][5][23] - "顶流男星豪赌10亿"案例中，网友使用AI软件输入热点词生成谣言，细节包括"输掉10.3亿元流动资产""抵押三处豪宅及私人飞机"等虚构数据，发布者已被行政拘留8日[5][11][13] - 西藏地震期间，AI生成的"小男孩被埋图"被证实为伪造，图片由青海网友通过AI工具嫁接其他地区地震现场合成[18][19] AI在新闻生产中的应用与问题 - 新闻机构早期尝试AI工具，如新华社2015年推出的"快笔小新"机器人记者，可将15-30分钟的稿件撰写时间缩短至3-5秒[7][23] - 国际媒体如意大利《Il Foglio》发布全球首份全AI生成报纸，包含4页AI创作的政治、经济内容及读者来信[24][25] - 体育媒体出现AI生成错误战报案例，如未上场的梅西被描述为"通过灵活跑位创造机会"，暴露AI内容审核漏洞[27] AI假新闻的传播机制与行业影响 - AI生成内容形成"虚空内容环"：用户发布AI假新闻→其他用户提问→AI抓取假新闻反馈→循环强化虚假信息[8][35][41] - 生成技术门槛低，普通用户可通过网页版AI工具输入简单指令（如参考新闻教科书模板）快速生产虚假内容[36] - 媒体从业者反映AI工具（如ChatGPT、DeepSeek、kimi）提供的数据需额外验证，部分生成内容看似权威但实为虚构[32][33] 行业应对措施与技术规范 - 中国《人工智能生成合成内容标识办法》将于2024年9月实施，要求对AI内容添加显式/隐式标识以追溯来源[43][44] - OpenAI与《金融时报》等机构合作，在ChatGPT中提供注明出处的新闻摘要与链接，强化内容可信度[44] - 学术界提出三大鉴别技术：监督分类器法（准确率依赖训练数据）、零样本分类器法（基于特征识别）、水印法（存在被移除风险）[43]

AI工具在企业中的应用现状 - 当前AI工具如GPT-4o、DeepSeek、ChatGPT、midjourney等广泛流行，但企业实际提效增收效果不明确 [1] - 企业面临工具功能重叠、场景适配不清的问题 [1] - 业务与AI技术之间存在理解鸿沟，懂业务者不熟悉AI，懂AI者不熟悉业务 [1] 企业AI落地的痛点与解决方案 - 不同规模企业（小微企业到大厂）均存在AI落地痛点 [1] - 明略科技聚焦AI Copilot产品及自有大模型，在数据技术与分析服务领域处于Top级 [1] - 直播将分享从DeepSeek到Manus的企业AI应用策略，主讲人包括混沌AI负责人张雷及明略科技CEO吴明辉 [1] 主讲人背景与活动信息 - 吴明辉为北京大学人工智能专业在读博士，拥有15年数字营销经验 [1] - 直播主题为《从DeepSeek到Manus：企业到底该怎么用AI?》，时间定于明晚19:00 [1]