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6氪Auto数字时氪未来消费智能涌现未来城市启动Power on36氪出海36氪研究院潮生TIDE36氪企服点评36氪财经职场bonus36碳后浪研究所暗涌Waves硬氪氪睿研究院媒体品牌 企业号企服点评36Kr研究院36Kr创新咨询企业服务 核心服务城市之窗政府服务 创投发布LP源计划VClubVClub投资机构库投资机构职位推介投资人认证投资人服务 活动搜索项目推荐我要入驻城市合作当999元的红米亮起苹果logo，库克最担心的事情发生了蓝字计划·2026年10月21日 18:40助开发者大力出奇迹的，还是你， AI。 那么多人吹iPhone，你真以为是硬件有什么过人之处？ 论快充、论电池容量、论潜望长焦和散热堆料，国产安卓旗舰早就把牙膏厂甩出几条街了。大家捏着鼻子忍受信号差、充电慢，说白了，还不是因为iOS干净、流畅、安全、好用。 但如果现在告诉你，有一个机会在安卓手机上也用上真正的iOS呢？ 不是以前应用商店里那种换个图标的“高仿桌面主题”，也不是套壳模拟器。就在这几天，外网的极客圈彻底疯了。有开发者在X上放出了一段极其离谱的实机演示：在一台旧红米手机上，竟然跑起了iOS系统。

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Rerank 8B BF16，以及拥有6.31亿参数的Nemotron 3.5 Parse。 在NVIDIA发布于Hugging Face的公告中，该公司表示此次发布面向企业智能体工作流，新增了多模态检索、相关性排序和文档处理能力。NVIDIA将检索质量视为影响智能体所生成答案以及任务LLM推理成本的因素，并指出当返回的证据不完整或不相关时，智能体会执行更多搜索、审阅更多文档，在完成任务前消耗额外的推理token。 四种Embed和Rerank变体分别对应不同的部署角色。Nemotron 3.5 Embed 8B BF16定位于面向文本和视觉丰富文档的高质量搜索。1B BF16模型将8B模型的多模态检索能力浓缩到更小的体量中，用于多模态索引和查询服务。1B NVFP4模型对文本编码器和图像编码器均应用NVFP4量化，面向支持硬件上的大规模文档索引和高吞吐检索。Nemotron 3.5 Rerank 8B BF16对查询—文档对进行联合打分，以优化文本和图像候选的相关性排序，为检索增强生成和智能体工作流筛选证据。检索范围涵盖文档文本以及表格、图表、信息图、数据手册和示意图等图像。NVID

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发者可以使用 SimReady 资产为训练环境填充对象和障碍物，然后改变它们的摆放位置以评估机器人行为。这些环境可以支持诸如 Microduck 之类的项目，这是来自 Hugging Face 和 Pollen Robotics 的开源机器人。 图 3. 资产数据集通过 Hugging Face 上的 SimReady Central 连接，使用其 USD 搜索服务支持 Isaac 工作流、SimReady Central 库搜索和 AI 智能体工作流。 NVIDIA USD Search 为 SimReady Central Library 提供自然语言搜索支持，帮助开发者和 AI 智能体在参与的数据集中查找资产。Hugging Face 也已将 USD Search 集成到其平台搜索中，并索引了 USD 属性和仿真元数据，帮助智能体发现适合其物理 AI 仿真任务的 SimReady 资产。 AI 辅助创作提供了另一种利用这些资产进行构建的方式。开发者可以使用 OpenAI GPT-6 Astra 等前沿模型，结合资产搜索和场景创作工具，利用 SimReady Central Lib

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博主和骗子的互动，正好适合为训练AI“受害者bot”打基础。 有了初版模型，下一步是让真骗子打进来。团队把一批“脏号码”撒到网页和骚扰电话应用里，让它们更容易接到诈骗电话。骗子开始自己把数据送上门。 接下来是两次规模跃升。 运营商把识别出的诈骗来电直接转给Apate，电话量从此不再是问题。再往后，Apate的文字bot开始主动出击：在论坛、投资群和社交平台上搜索可疑活动，用虚构身份主动接触骗子。 而每一轮对话又会回流成训练数据。Apate表示，它同时使用前沿大模型和自己微调的模型，并用agent与骗子的对话以及早年的研究成果来训练。骗子聊得越多，bot越像真人，也就越能骗过下一个骗子。 更值得注意的是，这个过程里Apate对外强调的重心变了。 2023年还在研究阶段时，团队对外的说法是：bot在不断学习如何拖长通话，首要目标就是让骗子在线上待得更久。当时bot的平均通话约5分钟，目标是拖到40分钟。 到了2026年，联合创始人兼首席商务官Brad Joffe的说法变成了：Apate卖给客户的，是从这些对话里得出的东西，以及客户能拿它做什么。客户还可以给bot派“任务”，让它专门去套某个

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这个双11，大模型表现得更为积极，先后直接上场。 赶在双11前夕，千问办公上线了电商版；10月15日，抖音电商宣布，今年双11将在豆包、今日头条等产品端分批次发放消费券，促销活动延伸至抖音App之外。此外，豆包还专设“双十一问豆包”导航栏。 消费者一端，变化也是直观的。 诸如，用户可以选择不打开搜索框，而是打开对话框，问一句“我想买个XX，有什么推荐”。 面对满减、全网最低价、现货，这些平台话术犹豫不决时，用户也会打开大模型问一问，进行甄别。 李然发现，最近，豆包新增了双11“买前问豆包”对话框入口。点进去，显示“豆包惊喜补贴待领取”，功能包括“双11买什么”“商品对比”“按预算挑”等等。 豆包的介绍是，“买前查一查，避坑省钱”、“购物不决问豆包”。 抱着好奇的心，李然打开了App，“我想给爸妈买个按摩仪，预算800元左右，要操作简单的，最好能热敷。”随后，豆包给出了几个品牌的具体型号对比，末尾还附上了抖音商城的商品链接。 李然表示，这种AI体验，其实以前在传统电商平台也试过，“但豆包这么醒目的入口，是最近才发现的事情。以前，我喜欢在社交平台看测评，也会比价、查避坑指南，现在，也会听听

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出问题，商品推荐才会出现。它不是一个能够持续向用户推送商品的平台。 豆包似乎也意识到了这一问题。主动推送优惠券和购物功能介绍，有可能是投石问路——今天推给用户优惠券，那么明天直接推送几个商品，并非不可能。 但豆包也不可能太过激进。指望豆包像抖音一样，借助个性化推荐算法，最大化发挥流量价值，不太现实。 微信小程序提供了一个参照。 小程序同样偏被动模式，需要用户搜索才会出现。但它有一套相对完整的商业生态，商家有自己的品牌入口。 这却是豆包缺少的。豆包有用户，也能撮合交易，但商家在豆包的推荐里没有“经营场所”。豆包无法在短时间内构筑微信那样的小程序生态。 说到底，微信是平台，而作为Chatbot的豆包不是平台。它正在向Personal Agent演进，但就算如愿以偿，也和传统意义的平台完全不同。 那么，豆包该怎么解决这个问题？或许还是要沿着抖音的路走。 抖音的核心逻辑无非两条：算法推荐和强运营。 豆包其实已经有了一个支点——对话开始页的“为你推荐”。如果未来这一入口能根据用户的兴趣和使用场景，增加商品推荐，豆包就有机会从单纯响应需求，走向主动发现需求。 只要豆包愿意，它就可以捅破窗户纸。 不

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