自動駕駛汽車依賴路標識別，但加州大學研究揭示其致命弱點：攻擊者通過打印特定文本的標識，就能利用視覺語言模型漏洞，誘導車輛做出危險決策，甚至駛向行人。這種“CHAI”攻擊暴露了AI系統對視覺指令的過度依賴風險。
微軟祕密啓動“Project Strong ARMed”項目，旨在利用生成式AI技術，解決Windows應用從x64架構向ARM架構遷移的難題，以提升兼容性和運行效率。
高德地圖推出“AI停車雷達”，利用空間智能感知與AI視覺分析，實時推演城市道路車位佔用情況，實現分鐘級動態可視化。用戶在導航時可於車道級界面查看沿途車位空閒狀態，有效緩解停車焦慮。目前該功能已在北京上線，覆蓋數萬個道路停車位，標誌着導航應用從路線引導向停車服務延伸。
阿里巴巴祕密啓動“千問”項目，基於Qwen模型開發個人AI助手APP，全面對標ChatGPT。此舉被視爲阿里加入全球AI應用頂級競賽的關鍵，旨在利用開源技術優勢，從B端市場轉向個人AI競爭。
Anthropic
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輸入tokens/百萬
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Xai
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Tencent
Chatglm
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Alibaba
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Google
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該項目展示瞭如何通過Model Context Protocol (MCP)將Azure OpenAI驅動的AI代理與Microsoft Fabric數據倉庫集成，利用GraphQL作為通用數據連接層，實現企業數據的雙向訪問。
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