2025年2月12日凌晨，欧冠淘汰赛附加赛首回合上演了一场焦点战，曼城主场迎战皇家马德里。经过激烈角逐，皇马以3-2逆转绝杀曼城，第19分钟，格拉利什左路挑传，哈兰德接格瓦迪奥尔的胸部助攻推射破门，曼城1-0领先。这是哈兰德对自身“大赛隐身”质疑的有力回应。第60分钟，塞巴略斯弧顶分球，姆巴佩凌空抽射破门，皇马1-1扳平比分。
第80分钟，哈兰德主罚点球命中，曼城2-1再度领先。第86分钟，维尼修斯射门被扑后，迪亚斯补射得手，皇马2-2追平。补时阶段，刘易斯后场失误，皇马发动反击，贝林厄姆插上推射完成绝杀，皇马3-2逆转。
这是曼城首次在欧冠主场常规时间负于皇马，此前6次主场交锋曼城3[……]
当地时间2月10日，危地马拉消防部门通报称，当天一客车在首都危地马拉城贝利塞桥坠入桥下河谷，事故已导致54人死亡，客车司机已确认死亡。搜救工作仍在进行中。
危地马拉通信部长博瓦迪利亚表示，这辆客车已有30年车龄，运营许可证有效期至今年5月。危城际客运协会发布公告称，在事故车辆里发现开过火的枪支，要求政府对事故原因进行调查并确定刑事责任。[……]
北京时间2月10日，第59届NFL“超级碗”总决赛，卫冕冠军堪萨斯城酋长对阵费城老鹰。费城老鹰上半场24-0碾压堪萨斯城酋长，并在下半场继续扩大34-0领先优势，最终以40-22大胜堪萨斯城酋长夺得超级碗冠军。费城老鹰时隔7年夺得队史第2冠，而堪萨斯酋长无缘成为历史首支3连冠球队。
堪萨斯城酋长在最近6年内5次晋级超级碗，分别是2020、21、23、24、25年，并在2020年、2023年与2024年三度夺得超级碗，他们今年志在冲击3连冠成为历史首支3连冠球队。
至于费城老鹰上一次夺得超级碗，还需要追溯到在2018年，而在2023年超级碗，费城老鹰曾经35-38惜败堪萨斯酋长丢冠，酋长明星[……]
据互联网消息。近期，谷歌DeepMind实验室的首席执行官Demis Hassabis在公开场合谈及了中国的一款AI模型：DeepSeek。他提到，虽然DeepSeek在业界获得了一定的认可，甚至被一些人视为中国顶尖的AI作品，但在技术创新的层面，这款模型并未展现出突破性的进展。
Hassabis进一步指出，市场上对DeepSeek的炒作可能过度，其实际表现并未达到外界宣传的高度。他强调，真正的技术创新应该是能够引领行业发展的，而不仅仅是停留在表面的热闹。
在谈到人工智能的未来发展趋势时，Hassabis表达了对通用人工智能（AGI）的乐观态度。他认为，人工智能行业正朝着AGI的方向迈进，[……]
国家移民管理局今天发布公告，即日起，实施东盟国家旅游团入境云南西双版纳免签政策。马来西亚、印度尼西亚、泰国、菲律宾、新加坡、文莱、越南、老挝、缅甸、柬埔寨等10个东盟国家的旅游团（2人及以上），持普通护照经我国境内旅行社组织接待，可由西双版纳嘎洒国际机场口岸、磨憨铁路口岸、磨憨公路口岸免办签证整团入境出境，活动范围为云南省西双版纳州行政区域，停留时间不超过6天。
据国家移民管理局相关负责人介绍，该项政策是有序扩大自主开放、支持云南建设面向南亚东南亚辐射中心的重要举措，对推动西南地区旅游产业发展、促进中外人员交流交往、助力深化中国-东盟全面战略伙伴关系具有积极意义。下一步，国家移民管理局将[……]
快科技1月30日消息，据报道，法国近期斥资540亿欧元推出了一款名为Lucie的法语AI聊天机器人，然而，由于其表现过于离谱，仅在推出三天后就被紧急下架。
Lucie由法国Linagora集团等财团在法国政府的支持下开发而成，旨在打破英语在人工智能领域的垄断地位，并为法语用户提供与OpenAI的ChatGPT等模型相媲美的替代选择。
这款AI机器人以人类最古老的祖先命名，其形象设计灵感融合了法国的国家象征玛丽安与影星斯嘉丽·约翰逊在《露茜》中的角色形象。
1月23日，Lucie上线公开测试，但令人遗憾的是，其表现远未达到预期。仅在短短数日内，用户就在社交媒体上纷纷曝光了Lucie的各种离[……]
1月29日，阿里巴巴今日发布新版的通义千问Qwen 2.5-Max人工智能模型，并声称该模型表现超越了备受赞誉的深度求索(DeepSeek)。阿里云在其官方微信账号上发布的公告中称，通义千问Qwen 2.5-Max几乎全面超越了DeepSeek-V3、GPT-4o和Llama-3.1-405B，后二者是OpenAI和Meta最先进的开源人工智能模型。[……]
来自澎湃新闻消息。1月28日，DeepSeek发布开源多模态模型Janus-Pro，其中70亿参数版本的Janus-Pro-7B模型在使用文本提示的图像生成排行榜中优于OpenAI的 DALL-E 3和Stability AI的Stable Diffusion。
Github社区信息显示，Janus-Pro是去年发布的Janus的高级版本，可显著提高多模式理解和视觉生成。相比此前的Janus，Janus-Pro优化的训练策略、扩展的训练数据和扩展到更大的模型尺寸。通过这些改进，Janus-Pro在多模态理解和文本到图像的指令遵循能力方面都取得了显著的进步，同时也增强了文本到图像生成的稳定性。[……]