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销量和价格都会在本季度有所贡献，并且预计全年价格将继续小幅上涨。 分析师 马克·纽曼： 这很有帮助，解释得很清楚。接下来的问题是关于数据中心的 HBF 和其他新型 NAND 技术。之前有人提到 HBF 取得了一些进展，这很好，但我想知道关于进展以及与合作伙伴和客户的讨论是否还有其他信息？ 戴夫，你刚才提到了数据中心里其他一些新的 NAND 技术，比如 Storage Next 和 CMX 上下文存储器。你对这些数据中心里新出现的 NAND 技术有什么看法？你觉得它们最终都会成功吗？如果你能就这些技术之间的相互作用、各自的作用、闪迪在其中扮演的角色以及时机等方面发表一些看法，那就太好了。谢谢。 董事长兼首席执行官 David Goeckeler： 当然。马克，我们与潜在客户就 HBF 进行的沟通非常深入，而且会持续进行——我们会继续与他们沟通，直到我们把产品样品送到他们手中，让他们开始使用并了解产品如何融入他们的系统。我们会持续更新相关信息，但这几乎是一个永无止境的沟通过程。 关于你的第二个问题，我认为这对人工智能推理的发展非常有利，因为随着其规模的扩大，架构必须不断优化以提升经济效益。

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销冠AI、投资官AI等；同时设置前沿部署工程师（FDE）岗位，派驻人员深入企业一线对接业务需求，完成技术落地。 杭州也是DeepSeek、阿里巴巴的所在地，当地正在推进人工智能产业建设，目标打造国内人工智能创新高地，推动AI技术和产业融合。 按照本次合作规划，杭州将输出本地产业场景资源，零一万物输出企业AI技术、产品与交付能力。双方计划在经营管理、生产运营、供应链协同等企业核心业务场景落地AI项目，探索可复制的产业AI转型模式。 “特别声明：以上作品内容(包括在内的视频、图片或音频)为凤凰网旗下自媒体平台“大风号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储空间服务。 Notice: The content above (including the videos, pictures and audios if any) is uploaded and posted by the user of Dafeng Hao, which is a social media platform and merely provides information storage space services.”

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作尚处在早期阶段，我们会先测试、总结经验，再把可行的方案推广开来。” IT之家注意到，大型连锁餐饮企业已经在得来速场景测试人工智能多年，但这项技术还没有在行业内大规模普及。汉堡王不打算大范围落地其正在试点的 AI 点餐系统，称顾客更愿意和人工交流。麦当劳则在测试自研方案，该公司表示这套系统能让每家门店每周省下数十小时人力，调配到其他工作上。 星巴克周四公布的财报业绩超出市场预期，其围绕门店升级、服务体验和新品研发的战略持续见效。 “特别声明：以上作品内容(包括在内的视频、图片或音频)为凤凰网旗下自媒体平台“大风号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储空间服务。 Notice: The content above (including the videos, pictures and audios if any) is uploaded and posted by the user of Dafeng Hao, which is a social media platform and merely provides information storage space services.”

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元人民币），均高于市场预期；同时宣布 1 拆 8 股票拆分，拆分将于 11 月 19 日生效。 财报发布后，闪迪股价一度上涨，但随后回落。截至美东时间 10 月 29 日晚间，盘后价约 1,282.50 美元至 1,295.05 美元（现汇率约合 8,563 元至 8,647 元人民币），较当日收盘再跌约 2.6% 至 3.6%；若以前收盘价 1,404.77 美元（现汇率约合 9,379 元人民币）计算，累计跌幅约 7.8%。 “特别声明：以上作品内容(包括在内的视频、图片或音频)为凤凰网旗下自媒体平台“大风号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储空间服务。 Notice: The content above (including the videos, pictures and audios if any) is uploaded and posted by the user of Dafeng Hao, which is a social media platform and merely provides information storage space services.”

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到了诊室，这些信息可以帮医生更快地进入状态。 事实上，市场上已经有一批AI产品选择在医疗健康这条道上深耕。例如，千问接入国家药监局药品说明书、中国营养学会知识库、临床指南等五大医学资源，并上线“健康档案”功能，允许用户授权接入智能手表、血糖仪等设备数据；此外，腾讯的“AI临床助手”也接入了医院信息系统，疾病预测准确率能达到96.39%，其中所有的输出必须经医师审核确认。该系统也明确表明，“AI作为辅助参考，不替代医生最终诊断”。 “特别声明：以上作品内容(包括在内的视频、图片或音频)为凤凰网旗下自媒体平台“大风号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储空间服务。 Notice: The content above (including the videos, pictures and audios if any) is uploaded and posted by the user of Dafeng Hao, which is a social media platform and merely provides information storage space services.”

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备可调整大小的侧边栏、触控板与右键操作，并支持与 Claude Desktop 相同的键盘快捷键。 语言与语音能力也同步扩展。Claude 在网页、桌面、iOS 和 Android 端新增 24 种语言，累计支持 33 种语言，包括孟加拉语、丹麦语、斯瓦希里语、泰语、土耳其语、乌克兰语和越南语等。 语音模式则实现了更快响应，在嘈杂环境或用户轻声说话时识别更准确；非英语语音听起来更自然，且语音功能已覆盖更多 Android 手机。 “特别声明：以上作品内容(包括在内的视频、图片或音频)为凤凰网旗下自媒体平台“大风号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储空间服务。 Notice: The content above (including the videos, pictures and audios if any) is uploaded and posted by the user of Dafeng Hao, which is a social media platform and merely provides information storage space services.”

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人吉恩 · 芒斯特（Gene Munster）在谈及谷歌 AI 模式变现偏弱的问题时表示，新广告形式上线初期利润率偏低、之后逐步抬升，本就是常态。谷歌更大的挑战，是打造可以替用户完成采购、从中抽取交易分成的 AI 智能体。硅谷很多从业者认为，在 Meta 的 Muse 个人助手取得成功之后，这套商业模式已经具备落地条件。 芒斯特说：“过去的方式是依靠文字链接或者展示广告去影响消费者行为；而新的问题变成，该如何去影响智能机器人。” “特别声明：以上作品内容(包括在内的视频、图片或音频)为凤凰网旗下自媒体平台“大风号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储空间服务。 Notice: The content above (including the videos, pictures and audios if any) is uploaded and posted by the user of Dafeng Hao, which is a social media platform and merely provides information storage space services.”

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借助 Amazon Bedrock AgentCore Browser Tool，团队可获得隔离的浏览器实例，无需分发任何二进制文件，也无需维护显示服务器。Amazon Bedrock AgentCore Browser Tool 还提供实时视图，供人工观察或接管（适用于 CAPTCHA 或多因素认证），支持将会话录制到 Amazon Simple Storage Service（Amazon S3），并提供 AWS CloudTrail 审计，所有这些都无需额外配置。 基于 AWS Identity and Access Management（AWS IAM）的认证。 借助 Nova Act，你可以通过标准 AWS 凭证链（任务角色）进行认证。这契合 Epsilon 现有的安全模型，无需分发单独的 API 密钥。 跨账户友好。 借助 Nova Act 和 Amazon Bedrock AgentCore Browser Tool，你可以接入现有的 AWS Security Token Service（AWS STS）AssumeRole 配置。每个入驻团队都可以在各自 AWS 账户

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题的技术基础设施。 从单点命中到跨靶点、跨模态的系统性验证，从底层模型突破到可复用的研发工作流，MMDesign的最新报告把“AI能不能设计出分子”的问题，推进到了“AI能不能稳定、可复用地产出可用分子”。 少量候选、稳定命中的设计效率；亲和力、可开发性与新颖性并重的分子质量；不依赖“参考答案”、从功能需求直接给出分子、成功拿下高难度靶点的突破价值。三者共同支撑起“可复用”能力，让AI分子设计可以被产业持续用于解决真实研发需求。 “特别声明：以上作品内容(包括在内的视频、图片或音频)为凤凰网旗下自媒体平台“大风号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储空间服务。 Notice: The content above (including the videos, pictures and audios if any) is uploaded and posted by the user of Dafeng Hao, which is a social media platform and merely provides information storage space services.”

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音或聊天处理结构化的争议索赔。 欺诈警报与追回：系统向银行和账户持有人通知潜在的欺诈行为，并可在数秒内冻结受影响的银行卡或账户。 账户关闭与留存：自动化智能体可检测流失信号，并提供量身定制的激励措施或替代产品推荐以留住客户。 银行业中的生成式 AI 如何改善客户对话 生成式 AI 通过生成准确、具备上下文感知的回复来改善客户对话。AI 模型利用检索增强生成（RAG）将这些回复建立在实时账户数据和公司政策之上。与僵化的决策树或预先编写脚本的聊天不同，支持 RAG 的模型会分析交易历史和个体账户数据，从而给出既动态又符合事实的答案。 尽管如此，金融机构对于将生成式 AI 直接部署到面向客户的交互中仍持谨慎态度。幻觉、不准确的指导，或 AI 智能体未能抵御蓄意攻击，都会给金融机构带来灾难性后果。 由于在业内，不准确的陈述会招致严厉处罚，银行通常优先将生成式 AI 技术用于内部和后台用途。然而，随着金融科技公司大胆采取行动，部署生成式 AI 以提供更好的客户体验，越来越多的金融组织也在寻找安全的实施方法。 如何构建安全、合规的银行语音体验 致力于安全部署语音智能体的金融机构必须评估 对话式 A

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4 位浮点（FP4）处理，Google 称这使矩阵乘法单元的吞吐量翻倍，并且其芯片间互连的扩展带宽是上一代的两倍。 在网络和存储方面，Google 表示其 Virgo Network 是一种基于高基数交换机构建的横向扩展网络结构，可为 TPU 8t 训练提供高达 4 倍的数据中心网络带宽提升。新的 TPUDirect RDMA 和 TPUDirect Storage 功能可在 TPU 内存、网络接口卡和托管存储之间移动数据，同时绕过主机 CPU，Google 称这比在第七代 Ironwood TPU 上训练时的存储访问速度快 10 倍。 Google 表示，针对后训练和高并发推理优化的 TPU 8i 片上 SRAM 是上一代的三倍，使更大的 KV 缓存能够在长上下文解码期间完全驻留在芯片上。集合通信加速引擎将集合操作的片上延迟降低 5 倍，而一种名为 Boardfly 的面向服务的拓扑通过全连接板和组连接多达 1,152 颗芯片，pod 可扩展至由光电路交换机连接的 36 个组。对于 1,024 颗芯片的 pod，Google 表示 Boardfly 将网络直径从可比 3D 环面网络的

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方法，然后将同样的方法应用于第二个用例（云端能源市场分析）的 Qwen3-14B 模型。公司计划复用该解决方案，在整个机队中构建更小的任务专用模型。 图 1：Exowatt 微调与部署流水线，涵盖构建、云端服务和边缘服务三个阶段 以下七项 AWS 服务为 AI 流水线提供支持，无需管理实例、集群或端点： AWS 服务 用途 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 数据、清单、模型产物和测试集 Amazon SageMaker AI 无服务器微调 每次微调运行，从 Public Hub 配方启动 Amazon SageMaker AI 无服务器评估 每个候选模型 2,000 条答案作为托管作业评分 SageMaker Model Registry 每次完成的微调及其证据和指标 Amazon Bedrock Custom Model Import 托管用于 Cloud EMS 的微调 Qwen3-14B，由 Cloud EMS 服务私有调用。无闲置成本 Amazon Bedrock（Claude、Qwen3） 改写（训练数据中每个答案三次重写）和

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1.15倍； 8K至128K长上下文场景下Agent首字延迟较H200降低约10%至30%； 多模态生成推理吞吐较H200提升约2%至5%； 在搜广推等在线业务中，推荐推理吞吐提升21%，轻量计算时延降低26%。 规模化交付侧，天垓300已形成从加速卡、一机8卡服务器到超节点的完整系统方案，天垓300 IXL144超节点在单个标准机柜内集成144颗GPU，约10.1TB显存，每百万有效Token成本较国际主流方案可降低约40%。 “特别声明：以上作品内容(包括在内的视频、图片或音频)为凤凰网旗下自媒体平台“大风号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储空间服务。 Notice: The content above (including the videos, pictures and audios if any) is uploaded and posted by the user of Dafeng Hao, which is a social media platform and merely provides information storage space services.”

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S cluster, VPC and system node 接下来去哪里 两个实例和八块 GPU 在一个 EKS 上运行了一次分片微调，所用容器并非自行构建。Ray Train DLC 提供了一套经过测试的技术栈，从 CUDA 一直到 EFA。KubeRay 使用同一个标签将其启动为 head 和 worker。Ray Train 负责放置 worker 并组建进程组。所有可变的部分，从硬件到传输方式再到 Python 包，都是从镜像外部设置的。镜像自带的 EFA 路径通过四个环境变量生效，在代码不变的情况下，吞吐量相比 TCP 翻了一倍。 接下来可以做的： 将随机批次替换为真实数据集，并设置检查点保存到 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 或 Amazon FSx for Lustre。 固定 DLC IMAGE 固定到带版本号的标签，以实现可复现的运行。 开启 FailureConfig 这样长时间运行的任务在丢失一个实例后仍能继续。 迁移到 p5 等支持 GPUDirect RDMA 的更大机型系列。镜像和代码保持不变。 关于作者

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饮料公司和咖啡连锁品牌 Chai Point 已将其 AWS 云账单削减了 58.2%。 Chai Point 的董事兼数字化转型负责人 Dharmendra Raghuvanshi 在 LinkedIn 的一篇帖子中分享了这些数字。 Raghuvanshi 表示，该公司的月度 AWS 账单在 12 个月内从 10,877 美元降至 4,550 美元。“其中约 80% 来自我们所说的 Agentic Cost Audit，”他说。该流程由一名高级工程师使用 Claude Code 执行。 该审计使用 Claude Code 以只读模式检查 Chai Point 的生产和质量保证云账户。 它将各项成本与使用数据相匹配，以识别闲置基础设施、孤立资源、过度配置的部署和配置问题。随后，它按预计节省金额、实施工作量和风险对潜在变更进行排序。 该工程师分阶段实施变更，先从低风险的清理工作开始，再转向配置变更、基础设施合理调整和代码级优化。团队将随后的 AWS 发票与其估算进行核对，并在后续轮次中处理差异。 “AI 并没有取代我们工程师的判断。它消除了查找的成本，”Raghuvanshi 写道。 这

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长 Marc Andreessen 美国活力 欢迎Jeffrey Glover上校和Greg Barbaccia David Ulevitch和David George 当AI负责购物时，谁获得报酬？ Alex Immerman和Santiago Rodriguez 增长 David George 增长 扩展a16z增长基金和平台 David George和Raghu Raghuram 增长 你不是一个模型。不要按token定价。 Tugce Erten和Sarah Wang 增长 Cursor + SpaceXAI：迭代最快的团队获胜 增长 如何赢得AI领域最大的市场 Raghu Raghuram和Sarah Wang 制造十亿台智能机器 增长 David George a16z专家新闻 “文章”（包括播客、视频和社交媒体）中表达的观点仅代表其中引用的a16z个别人员的观点，不代表a16z Capital Management, L.L.C.（“a16z”）或其各自关联公司的观点。a16z Capital Management是一家在美国证券交易委员会注册的投资顾问。注册为投资顾问并

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mer id":"cust 9821","cart":[...]}' +OK 2. Benchmark 5 consecutive session retrievals over VPC peering Run 1: 0.299ms Run 2: 0.276ms Run 3: 0.305ms Run 4: 0.210ms Run 5: 0.503ms Average Session Retrieval Latency: 0.318ms 3. Query active session payload and verify TTL 10.x.x.x:6379 GET "session:+1xxxxxxxxxx" { "customer id": "cust 9821", "dietary preferences": ["nut-free", "gluten-free"], "cart": [ {"item id": "prod milk", "name": "Whole Milk (1 gal)", "qty": 1, "price": 4.29}, {"item id": "prod e

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LM 具备强大的推理能力，使 AI 语音助手能够自然地做出回应。然而，对话式回应并不总是意味着准确。如果没有依据数据，LLM 可能会产生幻觉，从而导致语音智能体给出看似合理但并不准确的答案。 例如，当你向 GPT-4o mini 询问一款你最近发布的产品时，它无法自信地给出答案。要做到这一点，你需要将 LLM 连接到你的内部知识库，并搭配一个 检索增强生成（RAG）系统RAG 让 LLM 能够参考内部产品指南，从而给出准确的回答。 添加检索、API 操作、权限以及人工转接 要使用 RAG，你需要创建一个向量数据库。向量数据库将文档以数值表示的形式存储在多维空间中。以下代码片段展示了语音智能体在查询 LLM 之前如何从向量存储中检索相关文档。 def search(self, query: str, top k: int = 3) - list[dict[str, str | float]]: query vector = vectorize(query) ranked = sorted( ( ( cosine(query vector, chunk.vector), chunk) fo

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对试图使其偏离用户任务的恶意指令，也展现出较强的抵抗能力。 结语：以更低成本推进电脑任务自动化 GPT-6.1 Terra重点提升视觉理解、电脑操作和事实准确性的同时，降低了完成任务所需的时间与成本。与GPT-6.1 Sol和GPT-6 Astra相比，该模型具备更高的性价比优势，但在复杂编程任务上仍存在一定差距。 对于需要反复读取信息、操作软件和录入数据的工作，更低的单项任务成本，有助于扩大电脑操作等Agent任务的应用范围。 “特别声明：以上作品内容(包括在内的视频、图片或音频)为凤凰网旗下自媒体平台“大风号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储空间服务。 Notice: The content above (including the videos, pictures and audios if any) is uploaded and posted by the user of Dafeng Hao, which is a social media platform and merely provides information storage space services.”

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tions 的事实来自它们各自的文档和定价页面，核查于 2026 年 10 月 26 日，并在使用时附上链接。 自动化门户的三种方式 方案设置网站变更时会失效吗？2FA调度下载成本 1. Playwright（或 Selenium）脚本 + cron你用代码编写登录和下载步骤会。选择器一旦改变，运行就会失败，直到你修复它保存的会话在有效期内可跳过它： storageState 或使用 持久化上下文. TOTP 需要你自己的代码；认证指南中没有提供由你负责：cron、GitHub Actions、任务计划程序等待 下载事件, 然后 saveAs免费， Apache-2.0, 加上运行它的机器 2. RPA：UiPath、Power Automate在供应商的设计器中构建流程，设置一台机器人机器会，当其选择器不再匹配时。Power Automate 会尝试 回退选择器；UiPath Enterprise 列出了 自愈 UI 自动化UiPath 记录了 TOTP 代码示例UiPath 时间触发器；Power Automate：一个 重复 云流 触发桌面流在运行流程的机器上；Power Aut

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