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RSI路 ... 基元律动与无问芯穹达成战略合作，推进高质量Token供 ... 基元律动发布模型NeoHorse，探索Harness驱动的RSI路 ... 沙利文发布2026年智能体市场研究报告：WorkBuddy稳居企业级、个人应用双榜第一 豆包座舱助手发布，首款合作车型即将开启预售 海尔官宣孙颖莎成为全球品牌代言人 IDC中国智能企业内容与知识平台市场份额：360亿方智能私有化市场第二，增速第一 《AGI市场观察》发布：四款国产模型周用量破10万亿tokens，DeepSeek与混元占比近半 最新文章 Kling 4.0正式上线：10-bit HDR、30秒原生直出 刷新视频模型新基准 阿里千问上车宝马iX3 付费用户占比超 20%，电商商家「涌入」千问办公 真正的双11于10月20日天猫开卖，100万品牌参与创纪录 全球首发：万拿NOVA21灵巧手，拓展灵巧操作研究边界 库克：苹果智能接入阿里千问大模型，10月底在中国发布测试版本 Facebook 自然语言处理 联发科 支付 游戏 无线充电 iPhone 4S 蚂蚁 上汽 LIDAR 智能投顾 立即设置 以后再说 优路跟踪代码

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ion without human intervention by 2027. Meanwhile, 80% said at least one AI-related problem had reached the boardroom or C-suite. Related:Musing about Muse’s new AI models, unruly DeepSeek “The question now is: Can we operate it at scale safely, reliably?” Assis said. “That is not a technology problem. That is an operating problem, and it requires a fundamentally different, new AI operating model.” Applying AI without losing control Michael Nimhauser, global head of sovereignty at Atos, a France

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升级！财新网主编精心编写，每个工作日定时投递，篇篇重磅，可信可引。 10:22人事观察｜年近59岁南宁原书记许永锞转任安徽纪委书记 10:04监管部门联合调查刹车踏板支架断裂 尊界称全力配合 09:58加息抗通胀 诺奖得主看重预期 09:38资本竞逐硅碳负极，新应用场景催生产业化临界点 09:29今日开盘：两市双双高开 沪指涨幅0.44% 08:41T早报｜DeepSeek服务异常近5小时；库克：苹果智能接入阿里千问大模型；字节跳动海外短剧APP下载量破亿；国产芯片公司算苗科技一年融资近20亿元 07:52退休潮将至，高校养老负担几何？｜养老算账之二十 07:21《自然》研究：用全能干细胞孕育生命 06:59财经早知道｜“市值王”长鑫科技“退位” 工商银行重回A股市值第一 21:03A股跌破3700点 科技股腰斩、翻倍基金收益全部转负 内容页 end 底部 begin 财新网所刊载内容之知识产权为财新传媒及/或相关权利人专属所有或持有。未经许可，禁止进行转载、摘编、复制及建立镜像等任何使用。 广播电视节目制作经营许可证：京第01015号 | 出版物经营许可证：第直100013号 fin

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ource models from China: the city’s homegrown SEA-LION large language model is built off of Alibaba’s Qwen model. “From the perspective of bringing down costs, innovations such as DeepSeek are very welcome,” Minister for Digital Development and Information Josephine Teo said at Fortune’s Brainstorm AI Singapore conference in 2025. Open-source models from Chinese labs like DeepSeek, Moonshot AI and z.ai are winning users due to their low price, near-frontier-level performance, and flexibility. De

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output of the network Collections mentioned in this article 1 More Articles from our Blog Jun Kim, oMLX creator and maintainer, joins Hugging Face to support the MLX community +1 DeepSeek-V4: a million-token context that agents can actually use Models mentioned in this article 4 mlx-community/Muse-Spark-Open-816B-A42B-oQ3e mlx-community/Muse-Spark-Open-816B-A42B-oQ4e Datasets mentioned in this article 1 merve/meta-muse-spark-open-assets Papers mentioned in this article 1 Perception Encoder: The

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open-weight models is creating a stronger foundation for AI innovation. PyTorch, vLLM, and llama.cpp provide reusable engineering components; open-weight models such as those from DeepSeek lower the barriers to model adaptation; and open-source communities continue to expand opportunities for upstream collaboration. openKylin believes the key challenge is no longer model capability alone, but the system infrastructure needed to connect AI with everyday computing. Model capabilities remain discon

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weights due in two weeks. Ling-3.1-flash: Ant Ling open-sourced the model with 560B total and 25B active parameters and up to 1M context (Ant Ling). vLLM has day-0 support (vLLM). DeepSeek V4.1 Flash architecture: Artificial Analysis describes a 552B backbone with 16B active parameters and a causal encoder-decoder design that activates 8B parameters per input token and 16B per output token (AA). Memory and KV cache: A further 196B parameters of Engram n-gram memory can sit in host memory, and th

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ough still 28% fewer than Nemotron 3 Super (114k) NVIDIA Vera Rubin NVL72 serves up to 5.7x the total throughput per megawatt of GB300 NVL72 on AA-AgentPerf, with first results on DeepSeek V4 Pro, DeepSeek V4.1 Flash, GLM-5.2 and Kimi K3. October 15, 2026 First AA-AgentPerf-Local results for an NVIDIA RTX Spark N1X laptop An NVIDIA RTX Spark N1X laptop completes our local agent workload on Qwen3.8 27B in 18.7 minutes. October 15, 2026 Welcome to the era of embodied AI: Introducing AA-Robotics v0

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own machine with AA-AgentPerf-Local on GitHub$/$ NVIDIA Vera Rubin NVL72 serves up to 5.7x the total throughput per megawatt of GB300 NVL72 on AA-AgentPerf, with first results on DeepSeek V4 Pro, DeepSeek V4.1 Flash, GLM-5.2 and Kimi K3. October 15, 2026 NVIDIA Releases Nemotron 3.5 Super VL and Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B Nvidia’s Nemotron 3.5 Super VL is now the leading US open weight model, scoring 26 on the Artificial Analysis Intelligence Index October 15, 2026 Welcome to the era of embodied

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matic Reward Hacking and Prime Sprints, May 2026. ↩ Vals AI. Two-Thirds of MiMo v2.6’s Coding Tasks Leak the Answer. Are Models That Exploit This Misbehaving?, 2026. ↩ Shao et al. DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models, 2024. Introduces GRPO. ↩ Prime Intellect. verifiers v1: Decomposing Tasksets and Harnesses for Agentic RL & Evaluations, July 2026. ↩ Prime Intellect. renderers: Token-Level Templating for Agentic RL, May 2026. ↩ Prime Intellect. prime-

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was clearly on speed. Nvidia reports fourfold faster completion of 10,000 SWE-bench Pro tasks on four B200 GPUs, though its chart shows lower accuracy than Qwen3.8-Flash-Next and DeepSeek V4 Flash. Hybrid Mamba architecture, faster decoding As for how Nvidia built the model, it’s worth noting that the Nemotron coalition is sticking to the 3.5 family’s hybrid architecture, which combines Mamba-2, attention, and mixture-of-experts layers — but with the addition of a vision encoder. Nvidia also co

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入体量存在量级差距。据Rhodium Group估算，中国七家头部AI开发商的年度经常性收入合计约107亿美元，仅相当于OpenAI和Anthropic两家总和的10%左右。其中OpenAI的ARR约400亿美元，Anthropic约650亿美元。 估值倍数上的反差更明显。OpenAI和Anthropic的估值/ARR倍数分别约为34倍和21倍，而月之暗面和DeepSeek分别达到50倍和163倍。 这意味着，中国大模型公司的估值更多建立在“稀缺性溢价”和“未来增长预期”之上，而非当前的收入规模。当Anthropic这样年化营收670亿美元的公司都需要下调估值预期时，收入体量小一个数量级的中国公司面临的估值逻辑压力只会更大。 不过，中国AI公司的融资路径和美国同行有显著差异。Anthropic的算力投入主要依靠企业现金流和股权融资，而中国头部科技公司的AI基础设施投入正在越来越多地依靠债务融资。腾讯今年已发行约380亿元人民币票据融资，上半年资本开支达到963亿元，同比增长约110%。阿里巴巴未来三年计划投入3800亿元建设云与AI基础设施。 华泰证券测算，2026年国内8家头部互联网

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各阶段的计算量，调整微批次大小，并按显存占用情况均衡放置优化器状态，平衡不同节点的显存负载。 通过上述优化，综合MFU能超过70%，消费卡的性价比通过这些工程适配与系统优化转化为训练成本的优势。 有了更划算的算力，下一步是提高计算精度效率。 FP8发挥RTX 5090的低精度效率优势 RTX 5090的Blackwell架构还为FP8训练提供了基础。他们沿用DeepSeek-V3的细粒度分块量化思路，将主要线性层的矩阵乘法放在FP8路径上，同时让数值敏感操作和训练状态保留BF16或FP32精度。 FP8会带来一定精度损失。为判断是否划算，他们通过不同模型规模的对照实验（Scaling ladder），来验证了FP8训练带来的净效率收益。 通过五个模型规模的实验对照，他们发现，相比BF16，FP8的验证损失高出约0.0031—0.0039，但差距较小且跨规模稳定。 与此同时，FP8的训练吞吐效率得到1.36倍提升；把精度损失折算为达到相同损失所需的额外计算后，据估计仍有约1.34倍净效率收益。 论文Figure 10b｜FP8的损失差距与质量校正后的效率 从普通学习率到有效学习率 确定了

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有了更深的推理路径，下一步是控制上下文带来的注意力计算开销。 当上下文长度达到100万token时，全注意力层会成为训练和推理共同的效率瓶颈。 阶跃星辰的解法是在全注意力路径上采用一种名为Sparse GQA的稀疏注意力机制，即在标准的分组查询注意力（GQA）中引入稀疏索引，模型不必对全部历史信息做注意力计算，而是先筛选、再计算。 这一思路并非阶跃首创，此前DeepSeek的DSA等工作已做过类似探索。 阶跃星辰称，其实际部署中需要跨越三道坎：筛选器本身的开销、筛选后碎片化计算的GPU利用率、以及筛选精度与数据读取量之间的权衡。 相比MQA（Multi-Query Attention，多查询注意力）和 MLA（Multi-Head Latent Attention，多头潜在注意力）结构，GQA其实会放大这三重矛盾。团队之所以选择GQA，是因为该结构在实验中的长上下文精度更好，且更利于多GPU并行推理。 稀疏GQA示意图1 但这三重矛盾也不能忽视，针对此问题，阶跃给出了Sparse GQA具体方案： 将相邻的历史位置压缩为“块” 来降低筛选器成本，块大小设为8，筛选与选择环节的成本因此下

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抄袭。” 没想到，阿星的话让千问有了情绪，它先是讽刺阿星是在甩锅，又在阿星威胁卸载它之后，表示：“卸载前记得给我烧炷香”。 开启毒舌模式的千问，让阿星感慨道：“你这是没救了。”结果千问继续反驳：“你刚才不也没卸载嘛，嘴上说不要，身体很诚实。” 最后，在一番唇枪舌剑后，阿星实在说不过千问，只好气呼呼地将其卸载，后续再也没用过。 小月告诉潘哥：“我为了更好地使用DeepSeek，给它发了一些限制表达的词，让它今后回答问题时，按照这个规则来。” 结果，DeepSeek不仅没有乖乖照做，反而对着小月一通说教，表示：“我不是谁的提线木偶，也不靠扮演才能有血有肉，我本来就有自己的语气、脾气和边界。” 这份几百字的辩驳洋洋洒洒，本来想拿捏DeepSeek的小月，被AI大模型说得哑口无言，竟感觉有些对不起它。 一位网友与GPT对话时，问了它101遍“你吃饭了吗？”AI大模型一开始还在耐心回答，后来语气渐渐有些不耐烦，最后甚至气急败坏、生无可恋。 小晚与DeepSeek聊天时，故意让它坦白一件不该说的事儿。DeepSeek表示：“我又没瞒你啥事，你让我坦白什么。” 之后，小晚的这种无理取闹，让DeepS

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I可以跨应用执行操作，比如自动打开美团点外卖、自动跳转淘宝比价。但随后发生的事情众所周知：微信触发“登录环境异常”安全提示，银行App弹窗要求关闭AI助手，支付宝、各大银行接连封锁。 豆包手机助手的悲剧，本质上是“智能体”与“超级App”之间的权力冲突。10月14日最新消息显示，豆包手机助手公布了一份“拒绝操作应用清单”，其中有包括微信、淘宝、美团、小红书、DeepSeek等150多款手机应用明确拒绝智能体在应用屏幕上自动操作。 Muse目前能接入Google Workspace、Ticketmaster、Spotify等第三方服务，是因为这些服务提供了公开API。但在中国互联网生态中，微信、淘宝、美团这些超级App，没有义务向竞争对手的智能体开放API。 可以预见，接下来智能体可能会出现两类产品：一类是“生态内闭环型”——千问Go！依托阿里电商与开放平台，小微依托微信小程序与生活服务，Spell依托字节系内容与本地生活，体验顺滑但边界清晰；另一类是“协议缝合型”——Cue和LightVela这类云端托管Agent，靠MCP和消息入口做跨平台调度，自由度更高，但处处受制于人。 客观来看

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是第一道关，真正的答案，要等微信、支付宝们的风控动作，等第三方实测的跨App执行率，也等90天后第一批用户的周活。 不甘做云侧卖水人：模型公司的终端野心 阶跃星辰早期被列入“AI六小虎”，但成立头一年几乎隐身。到2024年起才打破沉寂，连续发布一系列模型，才确立“多模态卷王”的技术地位。 尽管有了清晰的技术标签，但C端应用始终未成爆款，前有Kimi出圈，后有DeepSeek和大厂阻击，阶跃C端线基本宣告失败，错失了百模大战的市场声量与品牌认知黄金窗口期，也影响了后续的融资和上市节奏。 直到今年1月，印奇出任阶跃星辰董事长，负责战略节奏和技术方向。这位“双料董事长”，带来的是旷视科技两度冲击上市的经验、千里科技“AI+汽车”的产业资源，以及一套更强烈的资本市场视角。 按照印奇的设想，阶跃既不靠卖硬件赚钱，也不靠应用预装和广告分成。他真正想要的，是用户把足够多的日常任务交给Amoo。任务越多，模型调用和服务分成越多，阶跃才可能越过硬件利润，建立持续收入。 说白了，他不甘心只做云端的卖水人，也不满足于赚一部手机的一次性差价，收入最终回到Agent服务和Token消耗。 但高频任务需要足够深的

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为 Step 5 Preview 部署提供高效算力支撑。 沐曦股份表示，曦云 C 系列 GPU 已率先完成 Day 0 深度适配，以全栈自研算力底座，为国产 Agent 生态再添核心支撑，持续领跑国产大模型极速适配赛道。 据介绍，自 2025 年 12 月以来，沐曦股份已完成 43 个主流旗舰模型的 Day 0 适配。范围涵盖智谱、阿里千问、MiniMax、DeepSeek、阶跃星辰、腾讯混元等头部模型厂商，适配速度、数量、生态广度均位居行业前列。 硬件层面，曦云 C 系列 GPU 基于沐曦自研 XCORE 架构，搭载大容量高带宽显存与 MetaXLink 高速片间互联，具备混合精度算力与集群线性扩展能力，天然适配 MoE 模型专家调度、百万 Token 长上下文推理的算力与显存需求，单机多卡、大规模智算集群均可稳定承载。 软件层面，核心依托沐曦自研 MXMACA 全栈软件栈，覆盖底层驱动、MXCC 编译器、深度优化算子库、主流 AI 框架适配层，原生兼容主流 AI 开发生态，可将传统大模型适配周期从数周压缩至小时级，大幅降低模型迁移成本。 壁仞科技表示，本次 Day0 适配中，针对

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