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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AI算力中心背后，一场价值千亿的"制冷战争"星海情报局·2026年10月20日 19:48“散热”这事，成为了制约AI发展的命门。 8月底，英伟达最新财报电话会上，老黄确认最新的一代硬件Vera Rubin已经开始发货，9月启动批量出货。 表面上看，这只是一次普通的财报会，但值得注意的是： 这次Vera Rubin的机柜，风扇一个都没有了， 单柜功耗干到了190千瓦以上，散热方案直接切成100%全液冷。 在从前，尽管GPU的算力、功率仍在年年攀升，但风冷总体上还压得住，但根据业内的经验，风冷能压得住的单柜散热功率，大致也就是20—30千瓦。可现在，当新一代功耗更强的GPU问世后，风冷开始捉襟见肘。 举例来

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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农村大妈给机器人当“导师” 最话FunTalk·2026年10月20日 19:57干数采就是干人力 或许她们自己浑然不知，自己已经成为时代的弄潮儿。 剥花生，装袋子，然后上称，在河南的农村里，大妈们做着再熟悉不过的农活。如果非说现在和过去有什么不同，唯一的一点是大家都在头上戴了一个穿戴式数采设备，这当然会增加些许的不便，但她们乐意。 大妈们一直生活在农村里，除了地里的收成，平日里也没有别的收入来源。但现在，她们每天工作8个小时，就能拿到80元日薪，一个月下来，就有2000多块了。 和那些坐在高档写字楼、产业园区里的大学生一样，大妈们现在也是具身智能从业者了，她们的职业官方名称叫数据采集员。 今年年初，英伟

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拆成几十条指令。你可以直接告诉AI想做一款什么样的游戏、希望场景呈现什么效果，再让它尝试编写代码、搭建场景、设计交互，把各个部分组合成一个完整项目。 这就意味着，如果说过去的DeepSeek大部分场景只能生成一段代码，那现在能力更接近从想法到成品的完整开发流程。 另一个容易被忽略的更新，是DeepSeek同时开放了Search和Fetch API。 前者用于搜索网页信息，后者用于抓取网页内容。两者结合后，AI就能在回答问题时主动检索外部信息，而不是完全依赖训练时学到的知识。对于需要查找资料、整理信息和执行多步骤任务的Agent来说，这相当于多了一套可以直接调用的信息获取工具。 按照官方公告，这两项服务的价格均为每1000次成功调用0.75美元。DeepSeek还表示，用户通过DeepSeek Harness、Claude Code和Codex使用DeepSeek API时，其中的搜索和网页抓取调用暂时免费，计划于10月31日16时（UTC）开始计费，也就是北京时间11月1日零时。 从完整项目开发到网页搜索与抓取，DeepSeek这次更新不只是在提高模型答题和写代码的分数，也在补齐AI真

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的企业平台在 Beacon 的基础上构建了运行时检测与响应能力。该公司表示，它可以拦截实时智能体活动，并在提示词和工具层面应用策略驱动的防护措施，识别数据泄露、内部威胁和 AI 供应链问题等风险。 公司网站更明确地说明了产品划分。开源 Beacon 提供可移植的遥测数据，客户可将其路由到现有的安全系统中。托管版 Asymptote 则增加了数据摄取、保留、搜索、检测、身份映射、策略门控、审批和治理工作流。私有部署也属于其公布的产品范围。 在评估部署方案时，这种分离很重要。在工具调用执行后记录它有助于调查；而要阻止它，则需要在执行路径中设置控制点。买家需要明确哪些操作可以被拦截、哪些是在事后被观察到的，以及当服务不可用时强制执行会如何表现。此次融资公告并未公布覆盖矩阵或拦截准确性的基准测试。 这些是企业 AI 智能体治理中的核心问题。写在模型指令中的策略，与由模型外部基础设施强制执行的策略是不同的。有用的测试是：尽管存在预期限制，智能体是否仍能执行未经授权的操作。 Beacon 的定位不仅限于安全。其公开项目说明解释了如何利用会话历史来识别有用的工作流、纠正、调试模式和仓库约定，以便在

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、Granola 和 Read AI；也有新进入者，如 Calendly、Wispr 以及收购了 Fathom 的 Superhuman；还有其他记录工具，如 Circleback、Talat 和 Quill。 这些记录工具大多希望连接企业系统，并基于会议中捕获的数据实现工作流自动化。Otter 也在朝这个方向发展。过去几年，它推出了会议助手、可跨应用使用的搜索功能，以及与其他 AI 工具的集成。 Otter 新任首席营销官 Alex Gay 来自 Superhuman。他上个月在 HumanX 大会期间接受 TechCrunch 专访时表示，公司看到了一个巨大机会：将转录内容转化为可执行的路线图，服务于那些会议接连不断的人。 “当我们开始思考人们当前真正面临的更大问题时，我们发现在会议密集型的岗位中存在一个巨大的痛点，这些人在对话中接连不断。这些会议对他们来说就是工作。要么是客户对话，要么从销售角度来看，是讨论策略的地方。但会议的效率极低，因为当你进入会议时，前二十分钟都在回顾之前说过的话，以便让所有人跟上进度，”他说。 该公司目前正在尝试在会前、会后和会中提供洞察。它一直在测试一项

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输入和动作之间的关系。对当前生成式 AI 机器人模型方向持批评态度的人，比如 Rodney Brooks，曾表示如果不尝试表征力和触觉，这些模型将会失败；Eka 的成果表明这些批评者有道理。 “视觉并不是解决这最后一毫米问题的主要方式，”Eka 联合创始人 Agrawal 告诉 TechCrunch。“视觉告诉你物体大致在哪里、姿态如何，但真正的抓取、真正的搜索是通过力来实现的。” Eka 必须设计一种独特的机械手，它比传统夹爪更灵活，并包含更多力传感器；它能对接触做出反应，这就是它不会压碎覆盆子的原因。出于明显的竞争原因，创始人对他们如何实现这一点讳莫如深，但归根结底是利用物理模拟器来建模机器人在尝试抓取某物时会遇到的多种力，并以此创建一个可以大规模运行的强化学习环境。他们表示可以在几分钟内生成数千小时的机器人经验。 “Eka 不是局限于从人类演示等来源收集的数据，而是通过强化学习推进这种方法，使机器人能够超越提供给它的任何演示，”Hauser 说。“真正令人兴奋的是，他们能够不受限于提供给他们的训练数据。” Agrawal 和 Haarnoja 最初在加州大学伯克利分校读研究生时相

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p 四种操作； · MEM1（上下文内记忆，授课者自己组的工作）：这是本讲着墨最多的部分。针对“推理上下文不断增长导致复杂度与遗忘”的问题，MEM1 让模型每步生成一个整合了推理与记忆的内部状态，然后丢弃全部历史；上下文大小恒定，且可用结果奖励端到端训练模型学会“压缩”。实验展示了三个涌现行为：分类存储每个问题的关键信息、答完一题先更新记忆再进入下一题、多次搜索无果后学会跳过该题。这些行为没有任何一个是显式编程的。 · Reflexion / ExpeL（经验化记忆）：轨迹存短期记忆、自我反思存长期记忆；ExpeL 进一步把“这条经验是否有用”的反馈也存进去。 Context Language Models（CLM） 是记忆部分的收束：让模型把自己的整个上下文当作一个文件，用 Bash 命令随意编辑，编辑与真实上下文同步；创建/删除上下文文件即可实例化/终止子 agent；记忆、上下文管理和多 agent 结构被统一成“文件操作”。 工具与 Skills 部分：从 Toolformer 到 Meta-Harness 谱系是：Toolformer（模型自学单步工具调用）→ ToolLLM

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卷宗动辄长达四五千字，可读性远不如小说。“原来编剧需要硬啃这些枯燥的文字？”和编剧的交流让“编程”思维的她有了不同视角去理解信息搜集这件事：不是客观信息的罗列，而是找出有特点的故事。 “故事银行”的研发思路就是借助大模型的能力，将卷宗中的案件发展过程、人物特点、关键证据、作案手法等重要信息抽取出来，得到一个个易读的故事，方便创作者获取灵感。 “简单理解传统的搜索只是检索，是信息的‘搬运工’，但基于海量数据训练的概率模型，输出的是将信息内化后的结果，其实是信息的‘炼金士’。”她说，“大模型出现之前，我们也许能将内容简化、拆解，但要形成一个具备可读性的故事是非常难的。现在我们抓住了这个新机会，让创意的获取方式发生质的变化。” 工具造出来了，好不好用还得试。熊晓玲和她的创作团队是率先“吃螃蟹的人”。2025年2月，她担任总制片人的偶像剧《爱你》在海内外热播，接连登上爱奇艺国际版12个国家和地区的热播榜TOP1。而一年多前，他们在策划筹备这部剧时成为“剧本工坊”的首批用户。 “分集情节点的功能特别实用，尤其是上会提案、跟片方沟通时，很快就能定位到要重点沟通的部分。”在她看来，剧本商业化开发对什

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upPeriodDays - 更改了 /artifacts 删除确认，显示编号选项：1 或 Enter 保留 artifact，2 删除它，y、n 和 Esc 仍然有效 - 更改了开启 Claude 在会话中编写的 mod 的问题，改为纯文本，不含链接或会话 ID；新轮次开始时它保持显示， 并且当你开启它们时 Claude 会告诉你加载了什么 - 更改了工具搜索，使其在自定义 ANTHROPIC BASE URL 下默认开启；网关返回 400 或 422 时会在不启用它的情况下重试 - 更改了压缩，之后再次向 Claude 发送技能列表； /reload-skills 现在只发送新增或更改的技能 - 更改了技能钩子：同一来源（一个仓库、你自己的文件夹或一个插件）的技能每个会话最多可注册 1,024 个钩子和 16,384 个匹配字符 - 更改了在仅允许来自插件的钩子的策略下的技能：在主对话中使用但其钩子被排除在外的技能不再获得其 allowed-tools - 更新了 /claude-api 技能，在 Claude Platform on AWS 上使用 ant CLI，而不是回退到

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；Bash 命令执行可靠性指标为 5.42%，总榜排名第 12。可引导性指标为 2.46%，总榜排名第 13，同样位列开源模型第一。 Arena 的榜单还显示，该模型的工具幻觉指标为 0.48%。该指标用于衡量模型虚构自身并不具备的工具的情况，数值越低意味着此类问题越少。按这一指标，该模型在榜单中排名第 7。 成本方面，DeepSeek-V4.1-Flash-20261017（Max）的单任务成本中位数约为 0.18 至 0.19 美元，不同榜单页面显示的数据略有差异。 Arena 同时将该模型列入性能与任务成本的帕累托前沿，意味着在该评测所采用的指标下，它属于无法在性能和成本两方面同时被其他入选模型超越的模型之一。 相关阅读： 《DeepSeek V4.1 Flash-1017 新版本发布：性能提升、耗时缩短，许愿式编程一键成真》 《DeepSeek 上线网页搜索与抓取 API、API 短暂出现 V4.1 Flash-1017 快照、Harness v0.2.1-rc1 发布》 《消息称 DeepSeek 将 Harness、Web、App、Platform 团队整合成立“产品部”》

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，让它在特定任务环境中形成更稳定的执行能力。Coding Agent 很适合这类训练。例如，给模型一个存在 Bug 的代码仓库，要求它定位问题、修改文件并运行测试。整个过程可以通过编译结果、单元测试和功能检查获得相对明确的反馈。强化学习系统据此判断哪些操作有效，持续强化能够提高任务成功率的行为。训练规模扩大后，模型逐渐学会一套复杂的软件工程策略，包括如何缩小搜索范围、选择工具、处理报错，以及在多轮修改中维护任务状态。Meta 在官方技术文章中提到，Muse Wonder 接受了多样化长任务训练，并引入 Active Focus，使模型能够在遭遇阻碍后尝试其他方案、恢复执行并继续推进任务。但这类训练依赖一个关键条件：环境必须能够向模型提供有用的反馈。熔岩灯恰好打破了传统 Coding Agent 熟悉的反馈方式。雷峰网从程序实现来看，熔岩灯涉及三维几何、透明材质、光照计算和动态形变。如果使用 Three.js，模型需要构造玻璃灯罩，为内部熔岩生成不规则的几何形态，再通过时间变量或噪声函数驱动形状变化。这些代码即使能够正常执行，画面仍然可能完全错误。例如，透明材质的参数配置不当，玻璃就可能

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、压缩及反复传输。Anthropic 称缓存命中率超过 99%，并限制故障时的回源流量。迁移后，Scion 相较旧 Git 镜像体系的 CPU 和内存需求约缩小 200 倍，检出从分钟级降至秒级，CI 释放约 25% 的 CPU 容量。200 倍说的是基础设施资源占用，并非 Git 操作整体提速。Anthropic 还同步建设 Antique 代码评审、源码搜索、IAM 和批量合并工具，以适配新协议。在线服务的维护也成了新成本。 02 让数据库读波形，Agent 才能追查故障 芯片验证面对的是另一种障碍。RTL 仿真产生的 VCD、FSDB 波形记录大量信号随时间变化的状态，复杂设计的转储可能达到数十 GB，甚至 TB 级。雷峰网工程师可以在波形查看器里沿时间轴寻找异常，Agent 若把原始波形转换成文本，上下文很快便被时间戳、信号名和重复跳变占满。追查其他信号，还可能重复读取文件。另外，人类习惯用眼睛在图表里“大海捞针”，但 Agent 再大的上下文也装不下几十 GB 的物理文件。因此，将这些“死文件”转化为可被 SQL 精准调用的“活接口”，是给 AI 喂数据的最优解。BTTF 把

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链生态、商业落地的大考，已然开场。 量子计算的对手，早就不只是物理指标 量子计算走入大众视野，并非最近一两年才发生的新事。伴随摩尔定律见顶，算力供需矛盾日益凸显，量子计算的价值被重新放到聚光灯下。 数耀量生 CTO 邱迪生，曾对传统深度学习与量子计算的求解逻辑做出形象对比：深度学习常用的随机梯度下降，相当于在局部点位附近小范围试探，摸索迭代前进方向，属于局部搜索，很容易出现震荡徘徊；而量子计算能够一次性扫描完整的解空间地形，直接定位最优解，他将这种核心差异概括为 “量子全局最优性”。 图灵量子首席科学家金贤敏则认为，量子计算之所以能够获得长期关注，并不源于某一项单点应用，它是继牛顿力学体系之后，可以系统性赋能整个科学发展的底层基础方向。 早在上世纪四五十年代，晶体管、激光器、核能等成果，就已经完成了第一波量子技术的产业化应用；而当下，人类对量子体系、物质微观体系的操控能力实现跃升，叠加 AI 算力需求爆发，才推动量子计算走到产业发展的关键窗口。 行业经久不衰的疑问依旧存在：超导、离子阱、光量子、中性原子，多条量子技术路线同台竞技，谁能走到商业化的终点？ 纵观当前行业进展，在众多技术路径

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间。 “目前仍处于风口上的是 Agent，尤其是面向协作场景的 Co-worker Agent。”一个月前，猎头 Mia 对雷峰网表示。 Coding Agent 则是持续存在的人才缺口，“国内各家都在挖”，与此同时，Evals（模型评测）和预训练数据（Pre-training Data）相关人才也开始受到重视。 赛道之间的冷热分化，同样明显。 比如 AI 搜索（AI Search）的热度大不如前一年，还有推理（reasoning），随着 OpenAI o1 和 DeepSeek-R1 相继出现，技术趋于成熟，留给人才的发挥空间在收窄。 以及猎头们都提到的一个尴尬赛道：AI for Math。这一赛道的处境比较特殊，各家模型的能力差距尚不足以支撑国内公司大规模、独立地投入资源，除非手握充足的算力、资金和研究资源，否则很难长期押注。 大厂撒钱，撒的是“确定性”，但一群年轻公司，正在用另一套招人逻辑，瓦解旧的职级体系。 03 年轻公司的抢人逻辑 今年首轮外部融资已完成的 DeepSeek，正在密集扩招。 据雷峰网了解，DeepSeek 近期扩招明显偏工程侧：一类是服务端/后端开发，一类是做

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y Bordonaro 如何用 Gemini 为客户打造造型——以及你也可以如何打造自己的造型。 Sarah Armstrong 撰稿人 分享 x.com Facebook LinkedIn 邮件 查看《用 Gemini 搭配造型的 4 个技巧》，升级你的日常衣橱。 上传你自己和新衣服的照片，在购买前看看穿搭效果。 轻松替换鞋子或外套等特定单品，无需从头开始搜索。 将生成的造型分享给朋友，快速获得风格上的第二意见。 拍下任何衣物污渍的照片，即可获得即时、简单的清洁说明。 摘要由 Google AI 生成。生成式 AI 仍处于实验阶段。 Sydney Bordonaro 为顶尖职业运动员做造型，把赛前通道变成了不容错过的秀场。但由于她的客户名单分散在全国各地，她很少能与客户同处一室进行试装。这让她最大的挑战变成了推销自己的构想。一张外套的照片无法让球员看出整套穿搭穿在自己身上究竟是什么效果，而当她们看不到这个构想时，很容易就会拒绝。这就是为什么 Sydney 会在服装寄出之前，用 Gemini 把自己的想法变为现实。 以下是她如何为相隔数百英里之外的客户打造造型： 1. 将造型可视化。

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他们的Apple IIe上，再人工查看，也许人们对此会有另一种感受。 但这些摄像头都是联网的。它们实际上没有任何访问控制。有无数报道称，地方警察局长用这些摄像头跨州追踪他们的女朋友。再加上像Palantir这样的系统，它可以整合多个数据库，在各种系统之间进行各种追踪。人们看到了这一点。 正在发生的转变是，你可以把大量信息数据库连接在一起，在没有搜查令的情况下搜索它们，并在全国范围内追踪人们。你可以一个州一个州地禁止这种做法。你可以一个城市一个城市地监管它，我们在Flock身上正看到这种情况，也许你还可以在隐私方面有一些联邦层面的控制。这些实际上都没有发生，但在基层，人们正在猛烈反击。这就是我所建立的联系——联系到新冠、阴谋论，以及政府应该拥有多大权力来监视你、查看你。 在那段时间里发生了一些事情，人们对这个问题的态度真的转变了。我要说，我的核心信念之一是，美国人不喜欢被告诉该怎么做。撇开党派政治不谈，美国人不喜欢被告诉该怎么做。这件事的某些方面发生了翻转，并与这样一种想法联系起来：我们有一个车牌读取摄像头网络，我们看到它们就要把它们拆掉，因为这件事的某些方面冒犯了我们作为美国人的感受。

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