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Chrome的AI功能会额外占用电脑4GB存储
由于一个大型设备端人工智能模型文件，谷歌 Chrome 可能正在占用比预期更多的存储空间，在某些情况下，该文件会被自动下载到浏览器的系统文件夹中。注意到桌面设备可用存储空间出现不明原因减少的用户们现在发现，当某些AI功能启用时，Chrome会在其浏览器目录内安装一个4GB的weights.bin文件。这个有问题的weights.bin文件与谷歌的Gemini Nano AI模型相关，该模型驱动着Chrome的AI工具，如诈骗检测、写作辅助、自动填充和建议功能。由于 Gemini Nano 模型被设计为在本地运行，它需要使用存储在你设备上的训练参数，而不是从基于云服务的人工智能模型中拉取信息。
—— Theverge
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
由于一个大型设备端人工智能模型文件，谷歌 Chrome 可能正在占用比预期更多的存储空间，在某些情况下，该文件会被自动下载到浏览器的系统文件夹中。注意到桌面设备可用存储空间出现不明原因减少的用户们现在发现，当某些AI功能启用时，Chrome会在其浏览器目录内安装一个4GB的weights.bin文件。这个有问题的weights.bin文件与谷歌的Gemini Nano AI模型相关，该模型驱动着Chrome的AI工具，如诈骗检测、写作辅助、自动填充和建议功能。由于 Gemini Nano 模型被设计为在本地运行，它需要使用存储在你设备上的训练参数，而不是从基于云服务的人工智能模型中拉取信息。
—— Theverge
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商汤科技押注成本效率作为AI竞争优势
中国人工智能公司商汤科技正押注成本效率作为竞争优势。据联合创始人兼首席科学家林达华称，该公司借鉴了深度求索在财务和技术限制下交付高性能模型的方法。林达华表示，虽然 ChatGPT Images 2.0（OpenAI 的一款根据文本提示生成图像的人工智能工具)产生“精致而美丽”的结果，但SenseNova U1的成本要低十倍。“在很多情况下，当一个模型能够处理大多数任务时，你可能并不需要顶级模型，”林达华称。“我们与OpenAI公司的GPT Image 2 和（Gemini 的）Nano Banana等国际前沿模型之间仍有差距，但我们的成本要低得多 —— 效率非常高。”
—— CNBC
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中国人工智能公司商汤科技正押注成本效率作为竞争优势。据联合创始人兼首席科学家林达华称，该公司借鉴了深度求索在财务和技术限制下交付高性能模型的方法。林达华表示，虽然 ChatGPT Images 2.0（OpenAI 的一款根据文本提示生成图像的人工智能工具)产生“精致而美丽”的结果，但SenseNova U1的成本要低十倍。“在很多情况下，当一个模型能够处理大多数任务时，你可能并不需要顶级模型，”林达华称。“我们与OpenAI公司的GPT Image 2 和（Gemini 的）Nano Banana等国际前沿模型之间仍有差距，但我们的成本要低得多 —— 效率非常高。”
—— CNBC
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Anthropic 2千亿豪赌，谷歌云成最大赢家？
AI初创公司Anthropic已承诺在未来五年内向谷歌云支付约两千亿美元，用于获取5吉瓦的TPU算力和云服务。交易的结构分两层。第一层是Anthropic向谷歌云购买5吉瓦的下一代TPU算力。这些芯片由谷歌与博通联合开发，与英伟达GPU形成直接竞争。第二层是Alphabet的投资：谷歌计划向Anthropic追加投资至少100亿美元，如果Anthropic达到特定业绩目标，总额可升至400亿美元。对谷歌来说，这笔订单也至关重要。这笔交易从2027年开始兑现，占谷歌上周向投资者披露的谷歌云待确认收入订单规模的40%以上。
—— 雷锋网
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AI初创公司Anthropic已承诺在未来五年内向谷歌云支付约两千亿美元，用于获取5吉瓦的TPU算力和云服务。交易的结构分两层。第一层是Anthropic向谷歌云购买5吉瓦的下一代TPU算力。这些芯片由谷歌与博通联合开发，与英伟达GPU形成直接竞争。第二层是Alphabet的投资：谷歌计划向Anthropic追加投资至少100亿美元，如果Anthropic达到特定业绩目标，总额可升至400亿美元。对谷歌来说，这笔订单也至关重要。这笔交易从2027年开始兑现，占谷歌上周向投资者披露的谷歌云待确认收入订单规模的40%以上。
—— 雷锋网
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Google Chrome 被指在未经许可下静默下载 4 GB AI 模型
安全研究员 Alexander Hanff 称，Google Chrome 在未征得用户同意的情况下，向符合硬件条件的设备后台静默下载约 4 GB 的 Gemini Nano AI 模型文件（weights.bin）。即便手动删除该文件，浏览器也会自动重下。该行为被指违反欧盟 GDPR 等法律，剥夺了用户设备控制权。
此次静默部署引发了对环境及带宽成本的担忧。研究员估算，若覆盖 10 亿用户，仅模型分发产生的碳排放就可能达 6 万吨。此外，4 GB 的数据传输也会增加限额上网用户的经济负担。此前 Anthropic 的 Claude 应用也被指存在类似行为，反映出科技巨头强推 AI 部署的趋势。
Tom's Hardware
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安全研究员 Alexander Hanff 称，Google Chrome 在未征得用户同意的情况下，向符合硬件条件的设备后台静默下载约 4 GB 的 Gemini Nano AI 模型文件（weights.bin）。即便手动删除该文件，浏览器也会自动重下。该行为被指违反欧盟 GDPR 等法律，剥夺了用户设备控制权。
此次静默部署引发了对环境及带宽成本的担忧。研究员估算，若覆盖 10 亿用户，仅模型分发产生的碳排放就可能达 6 万吨。此外，4 GB 的数据传输也会增加限额上网用户的经济负担。此前 Anthropic 的 Claude 应用也被指存在类似行为，反映出科技巨头强推 AI 部署的趋势。
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ChatGPT for Excel/Google Sheets 插件现已发布，所有用户可用：https://chatgpt.com/apps/spreadsheets/
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AMD：代理式 AI 时代，CPU 或将超越 GPU 的崛起
在 2026 年第一季度财报发布后，AMD 首席执行官苏姿丰在电话会议中透露，随着代理式人工智能（Agentic AI）时代的来临，数据中心对 CPU 的需求正在迅速攀升。苏姿丰指出，单个计算节点中 CPU 与 GPU 的数量正在从传统的一对多逐渐接近一对一，未来甚至可能出现 CPU 数量超过 GPU 的情况。
她解释说，以往的 AI 训练和推理通常采用 “一颗 CPU 配四到八颗 GPU” 的配置，CPU 主要负责调度和启动 GPU 的计算任务。然而，在代理式 AI 模式下，大量具有自治能力的智能体依赖 CPU 进行状态更新和任务协调，这一变化正深刻影响着计算节点的形态。随着智能体数量的迅猛增长，CPU 与 GPU 的比例正在向 1:1 靠拢。
苏姿丰进一步提出，假如未来集群中运行大量智能体，完全有可能实现单节点 CPU 数量超出 GPU 的配置。这意味着，过去由 GPU 主导的计算扩张趋势正被由 “智能体工作负载” 推动的 CPU 需求潮流所取代。所谓的代理式 AI，是在大语言模型的基础上运行多个自主的智能体，以自动完成复杂任务。例如，在软件开发领域，智能体可以自行审阅代码、实施修改、编译完成后等待反馈，并在发现 Bug 时继续修复，这一过程几乎不需要人工干预。
为了有效协调并调度这些并行运行的智能体，系统必须依赖 CPU 提供持续的控制和管理功能。在这种新型工作负载下，CPU 不再仅仅是 “启动 GPU 训练或推理” 的角色，而是成为整个代理式 AI 系统的核心动力。尽管目前 GPU 加速计算仍在快速扩张，但 CPU 的利用率也在不断提升。
AMD 表示，当前几乎所有能提供的 CPU 都已销售给 AI 实验室和超大规模云服务商，以满足来自智能体任务的激增需求。这一趋势意味着，在未来的 AI 基础设施设计中，CPU 与 GPU 的关系将可能从 “主从” 变为更加对等，甚至 CPU 的使用密度会更高。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在 2026 年第一季度财报发布后，AMD 首席执行官苏姿丰在电话会议中透露，随着代理式人工智能（Agentic AI）时代的来临，数据中心对 CPU 的需求正在迅速攀升。苏姿丰指出，单个计算节点中 CPU 与 GPU 的数量正在从传统的一对多逐渐接近一对一，未来甚至可能出现 CPU 数量超过 GPU 的情况。
她解释说，以往的 AI 训练和推理通常采用 “一颗 CPU 配四到八颗 GPU” 的配置，CPU 主要负责调度和启动 GPU 的计算任务。然而，在代理式 AI 模式下，大量具有自治能力的智能体依赖 CPU 进行状态更新和任务协调，这一变化正深刻影响着计算节点的形态。随着智能体数量的迅猛增长，CPU 与 GPU 的比例正在向 1:1 靠拢。
苏姿丰进一步提出，假如未来集群中运行大量智能体，完全有可能实现单节点 CPU 数量超出 GPU 的配置。这意味着，过去由 GPU 主导的计算扩张趋势正被由 “智能体工作负载” 推动的 CPU 需求潮流所取代。所谓的代理式 AI，是在大语言模型的基础上运行多个自主的智能体，以自动完成复杂任务。例如，在软件开发领域，智能体可以自行审阅代码、实施修改、编译完成后等待反馈，并在发现 Bug 时继续修复，这一过程几乎不需要人工干预。
为了有效协调并调度这些并行运行的智能体，系统必须依赖 CPU 提供持续的控制和管理功能。在这种新型工作负载下，CPU 不再仅仅是 “启动 GPU 训练或推理” 的角色，而是成为整个代理式 AI 系统的核心动力。尽管目前 GPU 加速计算仍在快速扩张，但 CPU 的利用率也在不断提升。
AMD 表示，当前几乎所有能提供的 CPU 都已销售给 AI 实验室和超大规模云服务商，以满足来自智能体任务的激增需求。这一趋势意味着，在未来的 AI 基础设施设计中，CPU 与 GPU 的关系将可能从 “主从” 变为更加对等，甚至 CPU 的使用密度会更高。
划重点：
🖥️ CPU 与 GPU 的比例正在逐渐接近 1:1，未来可能出现 CPU 数量超过 GPU 的情况。
🤖 代理式 AI 时代，智能体依赖 CPU 进行状态更新和任务协调，改变计算节点的形态。
📈 AMD 当前几乎所有 CPU 都售予 AI 实验室和云服务商，以应对激增的智能体任务需求。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
AI“左手倒右手”？Anthropic与谷歌签下 2000 亿美元超级大单
Anthropic 再次与 谷歌 深度绑定。据最新消息，这家人工智能初创巨头已承诺在未来五年内，向谷歌支付总计 2000 亿美元 的巨额资金，用于采购云服务及自研芯片算力。
这一数字不仅令人咋舌，更揭示了当前AI行业极高的算力门槛。业内测算显示，该笔交易占据了谷歌近期披露的未来收入承诺总额的40%以上。放眼全行业，Anthropic与OpenAI这两大头部企业的订单量，竟已占据了美国主要云服务提供商待处理订单的半数以上，规模攀升至 1 万亿美元 关口。
然而，这桩“世纪大单”背后交织的财务结构也引发了市场的广泛质疑。谷歌与亚马逊不仅是Anthropic的服务商，更是其核心投资者。财报数据显示，Alphabet（谷歌母公司）一季度利润暴涨，其中很大一部分归功于对Anthropic股权价值的重估。这种“既是房东又是股东”的关系，被部分业内人士调侃为资本市场的“魔术”，认为其存在循环交易的嫌疑，可能导致企业估值与实际回报之间出现脱节。
目前的成本预测也印证了AI军备竞赛的残酷。到 2026 年，OpenAI的服务器支出或将达到 450 亿美元，而Anthropic预计也需支付 200 亿美元。尽管各大科技巨头在AI领域的资本支出已比肩政府级投入，但这种重资产、高投入的商业模式能否在未来转化为可持续的利润，依然是投资者心中悬而未决的疑问。
随着Anthropic在一级半市场的估值突破万亿美元大关，AI行业的泡沫博弈已进入白热化阶段。这场由顶级算力与海量资本堆砌的竞赛，究竟是通往通用人工智能的必经之路，还是又一场估值炒作的幻象，仍需时间给出答案。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Anthropic 再次与 谷歌 深度绑定。据最新消息，这家人工智能初创巨头已承诺在未来五年内，向谷歌支付总计 2000 亿美元 的巨额资金，用于采购云服务及自研芯片算力。
这一数字不仅令人咋舌，更揭示了当前AI行业极高的算力门槛。业内测算显示，该笔交易占据了谷歌近期披露的未来收入承诺总额的40%以上。放眼全行业，Anthropic与OpenAI这两大头部企业的订单量，竟已占据了美国主要云服务提供商待处理订单的半数以上，规模攀升至 1 万亿美元 关口。
然而，这桩“世纪大单”背后交织的财务结构也引发了市场的广泛质疑。谷歌与亚马逊不仅是Anthropic的服务商，更是其核心投资者。财报数据显示，Alphabet（谷歌母公司）一季度利润暴涨，其中很大一部分归功于对Anthropic股权价值的重估。这种“既是房东又是股东”的关系，被部分业内人士调侃为资本市场的“魔术”，认为其存在循环交易的嫌疑，可能导致企业估值与实际回报之间出现脱节。
目前的成本预测也印证了AI军备竞赛的残酷。到 2026 年，OpenAI的服务器支出或将达到 450 亿美元，而Anthropic预计也需支付 200 亿美元。尽管各大科技巨头在AI领域的资本支出已比肩政府级投入，但这种重资产、高投入的商业模式能否在未来转化为可持续的利润，依然是投资者心中悬而未决的疑问。
随着Anthropic在一级半市场的估值突破万亿美元大关，AI行业的泡沫博弈已进入白热化阶段。这场由顶级算力与海量资本堆砌的竞赛，究竟是通往通用人工智能的必经之路，还是又一场估值炒作的幻象，仍需时间给出答案。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Kimi获 20 亿美元新融资，大模型“独角兽”估值再攀巅峰
国产大模型领军企业月之暗面（Kimi）近期再度成为资本市场的绝对焦点。据悉，该公司即将完成一轮金额高达 20 亿美元的新融资，此轮融资过后，其投后估值已正式突破 200 亿美元大关。
回顾月之暗面的融资历程，其吸金能力令人惊叹。仅在今年 1 月和 2 月，公司便密集完成了三轮融资，累计金额达 19 亿美元。若算上本次最新注入的资金，月之暗面在不到半年的时间里已筹集超过 39 亿美元，最新估值相较于去年 11 月的 43 亿美元，在短短数月内翻了四倍有余。
顶级资本阵营浮出水面
本轮 20 亿美元的巨额融资吸引了多家重量级投资机构的深度参与。由美团龙珠领投，中国移动、CPE（中信产业基金）等知名机构跟投。值得注意的是，美团龙珠在此次交易中表现尤为积极，单笔出资额便超过了 2 亿美元。
截至目前，月之暗面的累计融资额已超过 376 亿元人民币。这一数据不仅刷新了公司自身的纪录，更使其稳坐国内大模型创业公司累计融资额的“头把交椅”，成为当前AI赛道中最具竞争力的独角兽之一。
行业竞争格局与未来走向
在 2026 年大模型赛道竞争白热化的背景下，月之暗面凭借其在长文本处理及用户体验上的差异化优势，赢得了资本市场的深度信任。资金的快速入场，无疑将为其在大模型研发、算力储备及人才招募上提供更加充裕的弹药。
随着融资资金的陆续到位，市场也对Kimi未来的技术迭代与商业化落地寄予厚望。在AI领域核心理念不断演进的当下，月之暗面的这一跨越式增长，或许预示着国内通用人工智能领域的竞争将进入更高维度的较量。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
国产大模型领军企业月之暗面（Kimi）近期再度成为资本市场的绝对焦点。据悉，该公司即将完成一轮金额高达 20 亿美元的新融资，此轮融资过后，其投后估值已正式突破 200 亿美元大关。
回顾月之暗面的融资历程，其吸金能力令人惊叹。仅在今年 1 月和 2 月，公司便密集完成了三轮融资，累计金额达 19 亿美元。若算上本次最新注入的资金，月之暗面在不到半年的时间里已筹集超过 39 亿美元，最新估值相较于去年 11 月的 43 亿美元，在短短数月内翻了四倍有余。
顶级资本阵营浮出水面
本轮 20 亿美元的巨额融资吸引了多家重量级投资机构的深度参与。由美团龙珠领投，中国移动、CPE（中信产业基金）等知名机构跟投。值得注意的是，美团龙珠在此次交易中表现尤为积极，单笔出资额便超过了 2 亿美元。
截至目前，月之暗面的累计融资额已超过 376 亿元人民币。这一数据不仅刷新了公司自身的纪录，更使其稳坐国内大模型创业公司累计融资额的“头把交椅”，成为当前AI赛道中最具竞争力的独角兽之一。
行业竞争格局与未来走向
在 2026 年大模型赛道竞争白热化的背景下，月之暗面凭借其在长文本处理及用户体验上的差异化优势，赢得了资本市场的深度信任。资金的快速入场，无疑将为其在大模型研发、算力储备及人才招募上提供更加充裕的弹药。
随着融资资金的陆续到位，市场也对Kimi未来的技术迭代与商业化落地寄予厚望。在AI领域核心理念不断演进的当下，月之暗面的这一跨越式增长，或许预示着国内通用人工智能领域的竞争将进入更高维度的较量。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
5月6日消息，据晚点 LatePost 报道，大模型公司 月之暗面（Kimi）即将完成新一轮约20亿美元融资，投后估值突破200亿美元。该轮融资由 美团龙珠 领投，中国移动、CPE源峰 等机构参投，其中龙珠出资规模超过2亿美元。
本轮融资延续了 Kimi 年初以来的高频融资节奏。2026年1月与2月，公司已连续完成三轮融资，金额分别为5亿美元、7亿美元和7亿美元。叠加本次交易，不到半年时间内其累计融资规模已超过39亿美元，最新估值较2025年11月约43亿美元水平实现超过四倍增长。
从整体融资结构来看，Kimi 累计融资额已超过376亿元人民币，成为当前大模型创业公司中资金规模最大的玩家之一。快速放大的资本投入，主要用于支撑模型研发、算力扩展及产品迭代，在生成式 AI 竞争加剧背景下形成规模优势。
行业层面，该融资进展进一步印证资本对基础模型公司的持续加码趋势，头部项目通过高频大额融资迅速拉开资源与技术差距，推动大模型赛道向资金密集型与头部集中化演进。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
智源研究院发布心脏磁共振多模态诊断智能体 BAAI Cardiac Agent
在人工智能与医疗影像深度融合的征程中，心脏磁共振（CMR）因其复杂性一直被视为待攻克的堡垒。近日，北京智源人工智能研究院联合首都医科大学附属北京安贞医院、河南医药大学第一附属医院，共同推出了业内首个心脏磁共振多模态诊断智能体——BAAI Cardiac Agent。
这一创新成果的出现，标志着心脏磁共振影像处理正式跨入“全流程自动化”时代。该智能体采用先进的 Agent-Expert 架构，通过动态协调多个专门的“专家”子模型，成功构建了一个闭环式的诊疗系统。它不仅能精准完成心脏结构的分割与分析，还能进行功能定量评估，并最终实现疾病的诊断分类。
传统的心脏核磁共振检查往往依赖经验丰富的医生进行繁琐的后期手动分析，而 BAAI Cardiac Agent 能够实现端到端的自动化操作。从影像输入到最终输出符合临床规范的标准化报告，整个过程无需人工过度干预，极大地提升了临床诊断的效率与标准化水平。
这种基于智能体协同工作的模式，为解决复杂医疗影像诊断提供了新的思路。通过整合不同领域的模型能力，BAAI Cardiac Agent 展现了 AI 在辅助临床决策方面的巨大潜力，有望在未来助力医疗机构缓解诊断压力，提升诊疗质量。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在人工智能与医疗影像深度融合的征程中，心脏磁共振（CMR）因其复杂性一直被视为待攻克的堡垒。近日，北京智源人工智能研究院联合首都医科大学附属北京安贞医院、河南医药大学第一附属医院，共同推出了业内首个心脏磁共振多模态诊断智能体——BAAI Cardiac Agent。
这一创新成果的出现，标志着心脏磁共振影像处理正式跨入“全流程自动化”时代。该智能体采用先进的 Agent-Expert 架构，通过动态协调多个专门的“专家”子模型，成功构建了一个闭环式的诊疗系统。它不仅能精准完成心脏结构的分割与分析，还能进行功能定量评估，并最终实现疾病的诊断分类。
传统的心脏核磁共振检查往往依赖经验丰富的医生进行繁琐的后期手动分析，而 BAAI Cardiac Agent 能够实现端到端的自动化操作。从影像输入到最终输出符合临床规范的标准化报告，整个过程无需人工过度干预，极大地提升了临床诊断的效率与标准化水平。
这种基于智能体协同工作的模式，为解决复杂医疗影像诊断提供了新的思路。通过整合不同领域的模型能力，BAAI Cardiac Agent 展现了 AI 在辅助临床决策方面的巨大潜力，有望在未来助力医疗机构缓解诊断压力，提升诊疗质量。
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Google Chrome 悄然推送 4GB AI 模型，引发用户隐私担忧
近期，有部分 Google Chrome 用户发现，浏览器在未征得用户同意的情况下，悄然下载并存储了约 4GB 的本地 AI 模型文件，主要用于 Gemini Nano 的相关功能。这一行为导致了用户磁盘空间的意外减少，同时也引发了频繁的磁盘读写活动，进而引起了隐私和合规方面的广泛质疑。
更令人担忧的是，即使用户手动删除了相关文件夹，Chrome 仍会在后续自动重新下载该模型，除非用户采取额外措施来关闭相应的功能，或者选择彻底卸载浏览器。受影响的用户可以在 Chrome 的配置目录中找到名为 “OptGuideOnDeviceModel” 的文件夹，里面保存着 Google Gemini Nano 大语言模型的权重数据。这一文件夹在 Windows 11 系统中通常位于 “% LOCALAPPDATA%\Google\Chrome\User Data\OptGuideOnDeviceModel” 路径下，而在 Apple Silicon Mac 和 Ubuntu 设备上也有用户确认存在相同的下载行为。
如果用户希望避免 Chrome 强制下载这些本地 AI 模型，可以在浏览器地址栏输入 “chrome://flags”，搜索 “Enables optimization guide on device on Android” 这一实验性选项，将其状态从默认更改为 “Disabled”。这样用户可以尝试阻止相关模型的下载。不过，从目前的情况来看，彻底卸载 Chrome 仍然是移除模型文件的最有效方式。
这一静默下载行为的首次确认，来自同时具备计算机科学和法律背景的 Alexander Hanff，他通过 macOS 的内核文件系统日志进行了跟踪，随后越来越多的用户反馈称该行为已持续近一年。这一事件与 Chrome 去年秋季引入的一系列 AI 功能密切相关，其中包括写作辅助和 AI 摘要等。值得注意的是，Chrome 中一些显著的 AI 功能实际上是依托 Google 服务器运行，而非依赖于这 4GB 的本地模型。
关于这一行为的合规性，Hanff 已经正式指控 Google 违反了欧洲相关隐私法规，理由是公司在没有用户明确知情与同意的情况下，强制向设备推送大容量数据文件。随着 Google 的用户基数庞大，这种做法被认为侵犯了用户对本地存储和带宽资源的控制权，并可能与欧盟的隐私法规相悖。目前，Google 尚未就合规风险和后续整改措施作出详细回应，事件后续的发展及监管部门是否会介入，仍待观察。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
近期，有部分 Google Chrome 用户发现，浏览器在未征得用户同意的情况下，悄然下载并存储了约 4GB 的本地 AI 模型文件，主要用于 Gemini Nano 的相关功能。这一行为导致了用户磁盘空间的意外减少，同时也引发了频繁的磁盘读写活动，进而引起了隐私和合规方面的广泛质疑。
更令人担忧的是，即使用户手动删除了相关文件夹，Chrome 仍会在后续自动重新下载该模型，除非用户采取额外措施来关闭相应的功能，或者选择彻底卸载浏览器。受影响的用户可以在 Chrome 的配置目录中找到名为 “OptGuideOnDeviceModel” 的文件夹，里面保存着 Google Gemini Nano 大语言模型的权重数据。这一文件夹在 Windows 11 系统中通常位于 “% LOCALAPPDATA%\Google\Chrome\User Data\OptGuideOnDeviceModel” 路径下，而在 Apple Silicon Mac 和 Ubuntu 设备上也有用户确认存在相同的下载行为。
如果用户希望避免 Chrome 强制下载这些本地 AI 模型，可以在浏览器地址栏输入 “chrome://flags”，搜索 “Enables optimization guide on device on Android” 这一实验性选项，将其状态从默认更改为 “Disabled”。这样用户可以尝试阻止相关模型的下载。不过，从目前的情况来看，彻底卸载 Chrome 仍然是移除模型文件的最有效方式。
这一静默下载行为的首次确认，来自同时具备计算机科学和法律背景的 Alexander Hanff，他通过 macOS 的内核文件系统日志进行了跟踪，随后越来越多的用户反馈称该行为已持续近一年。这一事件与 Chrome 去年秋季引入的一系列 AI 功能密切相关，其中包括写作辅助和 AI 摘要等。值得注意的是，Chrome 中一些显著的 AI 功能实际上是依托 Google 服务器运行，而非依赖于这 4GB 的本地模型。
关于这一行为的合规性，Hanff 已经正式指控 Google 违反了欧洲相关隐私法规，理由是公司在没有用户明确知情与同意的情况下，强制向设备推送大容量数据文件。随着 Google 的用户基数庞大，这种做法被认为侵犯了用户对本地存储和带宽资源的控制权，并可能与欧盟的隐私法规相悖。目前，Google 尚未就合规风险和后续整改措施作出详细回应，事件后续的发展及监管部门是否会介入，仍待观察。
划重点：
📦 部分 Chrome 用户在未获同意下，浏览器悄然下载 4GB 的 AI 模型文件。
🔄 手动删除文件夹后，Chrome 会自动重新下载，用户需特别关闭相关功能。
⚖️ 用户已向 Google 提起指控，认为其行为违反欧洲隐私法规。
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谷歌正开发一款代号为Remy的“龙虾”应用
谷歌正在开发一款代号为Remy的 “龙虾” 应用。在产品描述中，Remy 被称为由Gemini驱动的全天候工作、学习和日常生活个人智能体。根据《商业内幕》看到的一份内部文件和两位知情人士透露，该公司的员工一直在测试内部名为“Remy”的新款AI智能体，并在仅限员工使用的谷歌Gemini应用版本中运行，并且可以集成谷歌的一系列其他服务。
新款AI智能体将Gemini应用提升为一个真正的助手，可以代表你采取行动 —— 而不仅仅是回答问题或生成内容。两位熟悉Remy的人士表示，目前员工正在对其进行测试。
—— 商业内幕
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谷歌正在开发一款代号为Remy的 “龙虾” 应用。在产品描述中，Remy 被称为由Gemini驱动的全天候工作、学习和日常生活个人智能体。根据《商业内幕》看到的一份内部文件和两位知情人士透露，该公司的员工一直在测试内部名为“Remy”的新款AI智能体，并在仅限员工使用的谷歌Gemini应用版本中运行，并且可以集成谷歌的一系列其他服务。
新款AI智能体将Gemini应用提升为一个真正的助手，可以代表你采取行动 —— 而不仅仅是回答问题或生成内容。两位熟悉Remy的人士表示，目前员工正在对其进行测试。
—— 商业内幕
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