【反超】谷歌如何憑藉Gemini 3實現反超對手

愛集微

2025/11/26

1.LG電子向諾基亞出售298項美國專利2.谷歌如何憑藉Gemini 3實現反超對手3.同濟大學人工智能語言研究院揭牌成立，推動人文與智能融合創新4.清華大學科研團隊為稀土穿上「能量轉換外衣」5.上海交大郭益平課題組在多模態柔性傳感領域取得新進展1.LG電子向諾基亞出售298項美國專利據報道，LG電子於今年6月將其在美國註冊的298項與視頻編解碼器相關的專利出售給了諾基亞。美國專利商標局於9月公布...

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3實現反超對手3.同濟大學人工智能語言研究院揭牌成立，推動人文與智能融合創新4.清華大學科研團隊為稀土穿上「能量轉換外衣」5.上海交大郭益平課題組在多模態柔性傳感領域取得新進展1.LG電子向諾基亞出售298項美國專利據報道，LG電子於今年6月將其在美國註冊的298項與視頻編解碼器相關的專利出售給了諾基亞。美國專利商標局於9月公布了這一信息。這些專利均為標準編碼專利，與LG電子今年1月出售給小米的59項專利相同。視頻編解碼器用於壓縮和恢復視頻，或對視頻進行編碼和解碼，它們用於使視頻能夠在智能手機和電視上播放。諾基亞於2014年退出了手機業務。2024年，諾基亞192億歐元的總收入中，有151億歐元來自電信設備，另有19億歐元來自專利許可費。迄今為止，LG電子已將其大部分美國專利出售給了中國智能手機製造商。2023年至2024年間，LG電子向OPPO出售了55項專利。 2024年初，LG電子向TCL出售了14項專利，同年年底又向vivo出售了47項。據消息人士透露，LG電子在2021年停止手機業務時，擁有約24000項標準專利。考慮到如此龐大的數量，LG電子僅小批量出售專利，這很可能是因為此類出售需要獲得韓國政府的批准。然而，LG電子在2022年註冊成為一家專利許可公司，同年從該業務中獲得了8900億韓元的利潤。據悉，LG電子已將其專利授權給了蘋果公司和另一家未具名的公司。2.谷歌如何憑藉Gemini 3實現反超對手隨着上周第三代Gemini大語言模型發布，谷歌(Google)的這款模型在業界公認的基準測試中超越了ChatGPT和其他競爭者，被評為當前能力最強的AI聊天機器人。這一成績令谷歌員工獲得公開肯定，許多員工數月來一直在親自測試該模型，讓它講笑話、用數學問題「刁難」它，並愈發確信他們握有終會使公司在大語言模型領域佔據優勢的籌碼。Gemini產品管理高級總監圖爾西·多希(Tulsee Doshi)在進行她的一次「直覺測試」(vibe checks)時，要求該模型用古吉拉特語寫作。這是一種在印度廣泛使用但在互聯網上並不特別普及的語言。測試結果遠勝早期模型。「我稱之為生命跡象，對吧？」她説。「人們紛紛反饋説，‘我感覺到了，我想我們有了重大發現。’」雲內容管理公司Box的首席執行官亞倫·萊維(Aaron Levie)在本月中旬、也就是模型發布幾天前，拿到了Gemini 3的早期使用權。該公司在周末對模型進行了內部評估，以了解其分析大量複雜文檔的能力如何。「起初我們還有點不敢相信，心想‘會不會是我們的評測出問題了？’因為性能提升幅度太大了，」他説。「但我們每次測試，它總是以兩位數優勢勝出。」Gemini 3的推出為谷歌贏得了一場來之不易的勝利：多年來，谷歌首次在AI開發競賽中大幅領先。上周發布的這款最新AI模型令用户讚嘆不已，他們稱讚其智能、準確且具創造力。谷歌上周四表示，Gemini 3將為新版Nano Banana提供支持。這是一款熱門的圖像生成工具，今年已推動Gemini使用量快速增長。Gemini 3的成功對OpenAI、Anthropic以及其他爭奪AI主導地位的初創公司構成重大挑戰。Gemini 3在十餘項衡量不同智能類別的基準測試中全面領先競爭對手模型。「他們是AI領域的贏家，這一點非常明確，」MoffettNathanson的分析師邁克爾·內桑森(Michael Nathanson)説。「我現在對他們手裏的牌相當有信心。」OpenAI的ChatGPT目前仍是最受歡迎的AI聊天機器人，熱門程度遙遙領先於其他對手。OpenAI本月表示，ChatGPT每周活躍用户數量已達8億，而Gemini的月活用户數為6.5億。Anthropic的Claude則被廣泛視為編程領域的領先模型之一。但有用户和分析師表示，Gemini 3的進步有可能鞏固其作為處理各種任務的首選工具的地位。自ChatGPT三年前面世以來，谷歌一直在奮力尋求在AI競賽中佔據優勢。ChatGPT的橫空出世令投資者更加擔心谷歌標誌性的搜索引擎會因聊天機器人而失去大量流量。谷歌數月來都難以取得進展。據員工稱，首席執行官桑達爾·皮查伊(Sundar Pichai)和其他高管此後一直致力於改革公司的AI發展戰略，包括打破內部壁壘、精簡領導層以及整合模型方面的工作。谷歌聯合創始人之一謝爾蓋·布林(Sergey Brin)已重返公司擔任日常職務，協助監督公司的AI開發工作。在今年5月份的年度開發者大會上，谷歌發布了一套先進的AI產品和其經典搜索引擎的改進版，該版本具有AI Mode功能，能以聊天機器人式的對話方式回答搜索查詢。內桑森説，這讓部分投資者重拾信心，認為谷歌正在捲土重來，不過，今年夏天公司股價仍然萎靡不振。他説：「華爾街當時還在爭論這些公司是否會成為AI浪潮下的犧牲品。」隨後在8月份，Nano Banana的首次亮相助推Gemini的使用量以史上最快速度增長。Gemini月活用户數從7月的4.5億躍升至6.5億。9月，谷歌又取得一項重要勝利：此前有聯邦法官認定該公司在搜索市場維持非法壟斷地位，但該法官最終拒絕對該公司處以嚴厲懲罰。這位法官表示，市場的競爭動態已經發生變化，主要歸因於AI。谷歌母公司Alphabet上月公布了創紀錄的季度收入，主要得益於雲計算和廣告業務的增長。該公司股價今年以來累計上漲50%以上，自夏季以來上漲逾60%。上周其市值達到3.6萬億美元，七年來首次超過微軟(Microsoft)。谷歌開發Gemini 3的目標是在AI最具挑戰的領域實現突破。該公司的工程師和研究人員希望提升該模型對文本、圖像、音頻、視頻和代碼等多類內容的感知、分析與生成能力。與此同時，他們還希望增強思考與推理能力，從而打造更出色的個人助理，改進包括編程在內的任務表現。Gemini 3發布後，一張顯示該模型在20項基準測試中得分的表格在網上廣為流傳。在涉及專家級知識、邏輯謎題、數學問題和圖像識別的測試中，該模型得分明顯高於ChatGPT和Anthropic的最新模型。在唯一一項與編程相關的基準測試中，Gemini 3僅次於Anthropic的Claude Sonnet 4.5，位居第二。谷歌內部進行了一些測試，其餘測試由其他公司完成。在發布前的那個周末，員工們翹首以待分數回傳，其中一些結果遠超預期。多希説，最大的驚喜是Gemini 3在名為Vending Bench的評測中表現出色。該評估通過要求模型操作一台自動售貨機來測試其隨時間推移進行思考和行動的能力。在模擬中，模型必須跟蹤庫存、下訂單和設定價格，才能實現盈利。「Vending Bench反映了我們希望通過這個模型真正轉變和推動的事情之一，那就是改進工具使用和規劃能力，」她説。作為此次發布的一部分，谷歌開始向訂閲用户提供在AI Mode下使用Gemini 3的機會，這是該公司首次在模型發布當天就將其整合進搜索中。該公司計劃很快向美國所有用户推廣該功能。搜索產品副總裁羅比·斯坦(Robby Stein)説，他與Gemini團隊合作了幾個月，研究這款新模型如何優化搜索結果的呈現。在他的一次直覺測試中，他使用AI Mode請求幫助向他7歲的兒子解釋飛機升力的概念。他原以為會收到一段書面説明，結果是一個互動模擬：畫面顯示氣流如何掠過機翼，並提供滑塊讓他移動機翼、改變氣流，從而讓飛機升空。「我當時就想，‘哇，它確實能根據問題以最佳方式呈現信息’，」他説。「那是我對這款產品主要的‘頓悟’時刻。」3.同濟大學人工智能語言研究院揭牌成立，推動人文與智能融合創新11月15日，同濟大學人工智能語言研究院揭牌儀式舉行，同期舉辦「語言、認知與智能——數智時代的語言與認知科學對話」國際前沿研究論壇，來自德國圖賓根大學、比利時荷語魯汶大學、香港理工大學、南京師範大學等國內外知名高校的專家學者出席活動。揭牌儀式上，同濟大學文科建設處負責人表示，人工智能正深刻重塑人文社科研究範式，語言作為認知與智能的核心載體，其與AI技術的深度交叉是時代發展的必然趨勢，學校前瞻性佈局「人工智能+哲學社會科學」戰略，人工智能語言研究院的成立是推動新文科建設、服務國家重大需求的關鍵舉措，標誌着同濟大學在人文與智能交叉創新領域實現重要突破。外國語學院負責人詳細介紹了研究院的核心定位與發展規劃，聚焦兩大核心使命：一是以自然語言處理、深度學習和計算建模等技術革新語言學研究範式，推動研究從定性描述向量化、機制化和實驗化轉型；二是讓語言學、人文和社會科學反哺AI發展，強化人工智能的語言理解、文化適應與人文價值導向。未來，研究院將重點建設多語種、多模態語料與知識圖譜體系，開發模型能力評估框架和語言智能基準，為大模型的語義理解、語用推理、文化共情等維度提供科學測評支撐；在教育領域將推進「教學研評管數智一體化」，研發智能寫作批改、口語陪練與綜合測評系統，探索「AI+語言+認知」融合的創新教學模式。作為研究院揭牌後的首場學術盛會，國際前沿研究論壇通過主旨報告、分論壇研討、青年學者論壇、國際認知語言學主編論壇等多元形式，搭建了高水平學術交流平台。在主旨報告環節，國內外頂尖學者圍繞語言認知與智能技術融合展開深度探討。南京師範大學張輝教授通過眼跳實驗證實漢語句法結構的方向性心理模擬機制，為認知語言學提供實證支撐。比利時荷語魯汶大學Benedikt Szmrecsanyi教授挑戰傳統假設，提出語言多樣性是優化交際效率的適應性設計。上海外國語大學譚業升教授呼籲AI文本生成融入具身認知與文化語境，實現「智能向善」。四川外國語大學李恒教授剖析大模型的雙刃劍效應，倡導建立跨學科倫理評估體系。德國圖賓根大學Harald Baayen教授展示詞向量技術在認知語言學中的創新應用。上海外國語大學雷蕾教授發布漢語詞彙複雜度分析工具AlphaLex系列。同濟大學孫坤教授構建多模態語義計算模型，為類人智能系統提供理論支撐。論壇設定的六大分論壇及青年學者論壇，覆蓋人工智能技術與認知語言學、智能語言教育、跨文化傳播等多個方向。華東理工大學黃嫣副教授、同濟大學李夷博士等青年學者分享了最新研究成果，彰顯了交叉領域的創新活力。在主編對談環節，國際期刊專家圍繞選題趨勢、投稿指南等內容與師生深度交流。外國語學院負責人表示，此次人工智能語言研究院的揭牌，是學院推進學科交叉融合的重要舉措。未來，學院將以研究院為核心，持續深化「語言+AI」創新研究，匯聚全球學術資源，為服務國家戰略需求、構建人類語言智能共同體貢獻同濟力量。4.清華大學科研團隊為稀土穿上「能量轉換外衣」清華大學深圳國際研究生院韓三陽副教授團隊聯合黑龍江大學、新加坡國立大學科研力量，為稀土納米晶設計了一件獨特的「能量轉換外衣」，可高效傳遞能量，為其在現代光電技術中的產業化應用掃清了關鍵障礙。相關成果以「捕獲電生激子實現可調諧的稀土納米晶電致發光」為題，在線發表於國際期刊《自然》。稀土納米晶因發光顏色可調、譜線窄、穩定性高等優勢，被視為電致發光領域「潛力股」。但該材料的絕緣特性導致電流無法直接注入，使其無法像半導體材料那樣被電流直接高效點亮，難以應用於LED（發光二極管）、OLED（有機發光二極管）等現代直流電致發光器件，陷入「穿着棉襖跑步」的技術困境。針對這一核心瓶頸，聯合團隊創新性提出有機—無機雜化策略，通過表面修飾為稀土納米晶穿上「能量轉換外衣」。這件「外衣」可精確調控能級結構，將激子能量高效傳遞給稀土離子發光體，成功解決了電致發光中激子產生、輸運和注入的關鍵難題，實現高色純度、光譜可調的高效電致發光。早在2020年，韓三陽團隊就在《自然》發表稀土材料光致發光相關成果。此次研究進一步構建起從光驅動到電驅動的完整技術鏈條。該成果無需大幅改動器件結構，僅通過調控稀土離子即可實現多色發光，在高分辨率顯示、近紅外技術等領域應用潛力顯著，未來有望拓展至人體健康監測、無創檢測、農作物補光等場景。5.上海交大郭益平課題組在多模態柔性傳感領域取得新進展近日，上海交通大學材料科學與工程學院金屬基複合材料全國重點實驗室郭益平教授課題組在柔性壓電傳感領域再獲重要進展。其最新研究成果以 「Auxetic-Assisted Decoupling Strategy for High-Sensitivity Multimodal Sensing of Temperature and Strain」 為題，正式發表於國際著名材料期刊《Advanced Functional Materials》。本項研究創新提出基於「旋轉-方塊」負泊松比結構的應變–温度雙參量解耦策略，實現了在強熱-力耦合環境下的高精度多模態感知，突破了傳統傳感器在多物理場耦合下易產生信號干擾的技術瓶頸。研究成果展現出在複雜、多參量工況中穩定運行的卓越性能，為未來新一代智能化、環境自適應傳感系統的發展提供了重要技術支撐。隨着新能源汽車、可穿戴設備和大型儲能電站的快速發展，鋰離子電池的安全監測成為亟待解決的關鍵問題。電池在工作過程中會經歷顯著的熱–力耦合變化，如熱量堆積、氣體析出引起的鼓脹、電極結構形變等，這些早期跡象往往預示着潛在的熱失控風險。因此，需要一種能夠同步監測温度與形變的多模態傳感技術，實現電池健康狀態的實時評估。然而，現有柔性傳感器在雙參量檢測中普遍存在信號串擾，並在高温環境下易失效。為實現有效解耦，目前不少方案依賴複雜的電路補償或機器學習算法，但隨之帶來能耗高、硬件體積大等問題，難以滿足電池系統對長期穩定性和低功耗的嚴格要求。本研究提出了一種基於模量異質「旋轉-方塊」負泊松比結構的創新解耦策略，實現了温度與應變傳感單元在器件層面的垂直隔離，從源頭上幾乎完全消除了熱–力信號的串擾。該結構在拉伸時，其剛性單元會發生旋轉，從而使温度敏感模塊免受形變影響；而柔性單元則產生全向擴張，顯著增強鉀鈉鈮酸鹽（KNN）無鉛壓電層的面內應變，有效補償其固有 d31 係數較低的缺陷。得益於這一結構設計，温度傳感單元在 25–130 °C 範圍內均保持高度穩定與完全獨立的響應，温度分辨率可達 0.1 °C。同時，首次開發的 KNN 架構壓電單元可實現 100% 拉伸，並能在無熱干擾的情況下識別微至 5 μm 的表面鼓包。當應用於軟包鋰電池時，該傳感陣列可同時監測過熱與脹氣起鼓等失效跡象，為複雜環境下的結構健康監測提供了一種緊湊而可靠的雙參量感知解決方案。圖 1 多模態傳感器的結構設計與應用（a）器件結構示意圖。（b）拉伸前器件狀態俯視結構示意圖；（c）拉伸後器件狀態俯視結構示意圖。（d）該多模態器件可應用於軟包電池的安全監測。論文第一作者為上海交通大學材料科學與工程學院2021級直博生殷淏，上海交通大學材料科學與工程學院郭益平教授為論文的通訊作者。該項工作得到了國家重點研發計劃（No.2022YFA1205300 and No.2022YFA1205304）的資助。論文鏈接：https://doi.org/10.1002/adfm.202525166、","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"1","news_tag":"","news_rank":0,"isVideo":false,"video":null,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"}}}