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行价上涨629.44%，市值一度达到4449亿元。0.0181%的中签率，对应一签约47.5万元的最高账面浮盈，其219.23倍的发行市盈率，也远高于所属通用设备制造业38.56倍的静态市盈率。一位投资人表达的逻辑很直白：“别纠结估值，赶紧拿钱。” 宇树科技上市 转折的声音，最先来自投过的人。 经纬创投管理合伙人王华东是宇树2021年B1轮的独家领投方。他在视频播客《详谈》中回忆，2024年3月走进硅谷一家机器人实验室，里面8台宇树机器人仍能使用，其他品牌的产品基本坏了。他认为，国内能在一个领域做到全球绝对领先的公司，大疆算一家，宇树算一家。 但同一个访谈里，他也给出两个判断：动辄数亿元的天使投资、数十亿元的估值，这样的强度在中国商业史上前所未有，包括移动互联网最疯狂的时期；头部公司集中上市，大概率就是这一轮的高点。 四十天后，第二个节点到来。 9月28日，AMD宣布签署最终协议，拟以约82亿美元的全股票交易收购李飞飞创办的世界模型公司World Labs；交易仍需监管批准，预计于2026年底前完成；交割后，李飞飞将出任AMD执行副总裁兼首席科学家；World Labs在2月融资后的公

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OpenAI。 对于很多一身反骨的年轻人来说，DeepSeek就是与自己同一阵营的“屠龙少年”，没有不支持的理由。 产品层面，DeepSeek 也承接了很多用户的情感陪伴需求。年轻人会把它当作朋友、甚至赛博恋人互动，并希望让它更自由一些。比如现在许多人都在尝试给DeepSeek更多权限，让它可以看到用户发过去的图片、听见屏幕内的声音并说话，甚至开通社交帐号刷视频、发帖子。 03 变量 不过，DeepSeek 也在亚文化圈点燃过战火。 今年夏天，“鲸鱼娘”和”和“D老师”的死忠粉掀起了身份之争，双方都坚信自己支持的才是“正统”的DeepSeek形象。骂战在“D老师”的创作者删除全部相关作品并宣布退圈之后，才逐渐平息。 这些以“爱”之名的骂战，呼应了梁文锋曾经在投资人闭门会议上略带“凡尔赛”的发言：我们没有在C端上花很多力气，甚至一度我们都不想维护那些用户了，但是用户赶都赶不走。 死忠粉的存在，有时候也是风险变量。 亚文化圈对DeepSeek的关注点，大多集中在模型的趣味表达、虚构故事、不同粉丝之间孰高孰低，这很容易陷入“饭圈”模式。他们能有效提升产品活跃度，甚至加速它的出圈，但也容易制造

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，目标年底前至少发布一版，对标Genie 3。 这个项目基于Seedance，用户以Pico的头戴设备为入口，说一句话、做一个动作，云端就生成一个随之变化的世界。 张一鸣笔下的“虚拟现实”指的并非是元宇宙，而是更为宏大的世界模型。他的卸任信，其实也可以理解成为一封预告信。 2026年9月份又有爆料称，已成为中国首富的张一鸣，仍然亲自督导字节跳动的一个实时空间视频模型，协调不同业务部门，把AI资源和算力向该项目倾斜。可见他对世界模型有多么上心。 不知道字节对Genie 3研究得如何了，但谷歌率先出击，在10月28日发布了世界模型Genie 4。这无疑是给张一鸣上了一些压力。 相较于前代，Genie 4最大的特点就是用户可以持续“干预”世界。在谷歌放出的演示中，你可以走进去Genie 4的世界中，让天下雨，让镜头转向，让一个人出现在街角。风有声音，角色会接话。 参与测试的人表示，给Genie 4设定的不再只是一个镜头而已，你可以给它安排一件将要发生的事，Genie 4会根据这件事，自动生成所对应的一切。 Genie 4是个啥？ 与其说Genie 4是一个世界模型，倒不如说它是一个游戏。 以

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一张“骑自行车的鹈鹕”的矢量图）。 SVG需要用代码描述图形，模型既要理解鹈鹕和自行车的结构，也要处理车轮、车架、鸟腿和踏板之间的空间关系。为什么Simon偏偏和“鹈鹕骑自行车”过不去？一是因为Simon本人喜欢，二是当时网上缺少同类素材，模型较难直接复现训练数据中的图片。 随着模型能力进步，这道测试逐渐成为新模型发布后的“开机仪式”。我们这次把题目升级为短视频，在结构和美观之外，继续观察骑行动作是否自然、画面是否连贯。 我们要求鹈鹕面带微笑，在夕阳下沿海岸线骑自行车，海浪不断拍岸。 任务一次完成，没有追加修改，最终效果不错，鹈鹕的表情生动，身上的毛发随风扬起；海浪拍打自然，整体画风温暖。 额度明细显示，K3.1 Pro模型条目消耗0.13%，Plugin条目消耗5.85%，合计5.98%。也就是说，这次任务没有返工，约97.8%的消耗来自Plugin条目。 接下来，我们让它制作一个苏式老院。 提示词是“做一个苏式老院，院子中有枇杷树，树下有藤长椅和桌子，桌子上放着枇杷和茶杯”。 第一版的成品比较粗糙，整体质感接近颗粒积木，树叶像纸片一样。 第二版，我们要求取消沙盘式俯视，换成院内自然

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一遍的画面记录回传，AI总结复盘并调整下一笔的力度和位置。第一遍，线条歪歪扭扭；第二遍，桥的轮廓出来了；第三遍、第四遍，桥塔、悬索一点点清晰。 整个机械臂画画的过程看似平平无奇，但让机械臂动起来的，不是任何专为机器人训练的模型，而是OpenAI 9月3日发布的GPT-6 Astra。 OpenAI机器人团队员工Thijs Simonian在X上发布了这段实测视频后，很快点燃了“通用大模型是否直接操作机器人”的讨论。 Astra的视频评测之所以备受关注，是因为它正跨过机器人行业的一道分界线。过去，大模型接上机器人，干的是指挥工作，听懂“画一座桥”的任务并拆成指令；真正能让手臂动起来做事需要另一个用机器人数据专门训练出来的策略模型。 而Thijs Simonian发布的视频里，过去要一个团队采数据、训模型、反复调试，才能在单个任务上做到，现在Astra作为一个并非为机器人而生的模型，有能力直接接管机器人的“手”。 “许多机器人公司的创始人是很慌的”，一位具身行业从业者告诉数智前线，Astra之后，具身行业的范式在发生变化。Astra之后，具身智能技术范式很大可能会变成与大语言模型结合的范式

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致，官方称可覆盖超1.5亿台RTX AI PC及云端GPU，等于把卖算力的模式复制到每台笔记本。 3.定价与影响：起售价2599美元（顶配128GB版本更高），以一次性硬件采购替代持续的云端推理账单，主攻创作者、开发者与企业本地化场景；生态赌注在Windows on Arm应用适配，微软称Surface Laptop Ultra在首token延迟、AI图像与视频生成上分别较16英寸MacBook Pro M5 Pro快2.1、4.3、6.2倍（厂商数据、未经独立测试），云端推理初创则面临被本地替代的压力。 十二、AWS 把分布式训练的脏活，装进一张镜像 1.分布式训练的核心痛点被概括为容器的"版本税"：CUDA、cuDNN、NCCL、PyTorch、Ray、EFA任意一层版本错位，错误都要等到跨节点all-reduce时才暴露，团队被迫先养一个与模型无关的"镜像工程"，消耗大量时间。 2.AWS把这条供应链收进Ray Train Deep Learning Container镜像：标签ray:train-ml-cuda-v1.1已集成Ray 2.58.0、PyTorch 2.13.0、

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后半段。“我们生产了多少台机器人，并不等于真实世界中就多了多少生产力。” 在他看来，这是行业眼下最需要共同解决的难题：规模制造正在快速达成，而稳定上岗的能力还没有被验证。而客户的心态正在从“我愿意尝试你的产品，看你能不能造得出来”，变成“我到底能不能养得起你的产品”。 开机8小时，不等于干了8小时 彭志辉在演讲中提到：过去看一家机器人公司，看的是它能做什么、视频里的动作够不够炫酷；现在客户开始问的是另外三件事：到底能稳定干多少活，能干多好，干这些活要花多少钱。 “一台机器人开机8小时，并不意味着它就创造了8小时的价值。它一次任务成功率很高，也不意味着它能像人一样持续稳定地工作一个月。”究竟如何衡量出机器人给客户创造的价值？为了回答这个问题，智元给造了一个新的标尺——Worken（有效智能工时）。 公式并不复杂：Worken（有效智能工时）＝活跃机器人数量 × 自主工作时长 × 产出效能比。 三个乘数回答的是三个很朴素的问题。“活跃机器人数量”看的是有多少机器人真正在岗，而不是躺在仓库里；“自主工作时长”用来区分一台机器人是被动的工具还是自主的智能体，彭志辉举例说，一台机器人可能看起来很

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18EV超高动态主摄，Pro Max搭载，逆光下室内人脸和窗外天空能同时保留细节；再配上2亿像素超大底长焦，20倍变焦也依然清晰。 首发四卡三待，Pro Max业界首发，支持2张实体SIM卡+2张eSIM，三卡同时待机；官方计划新年前通过软件升级让全系支持。 多设备互助通信共享：最多4台适配设备聚合各自网络资源互相助力，高铁站文件下载速率提升40%，演唱会视频发送提速30%；本质是弱网协同，并非无信号凭空上网。 睿影Z10模块相机：独立光学采集系统，1英寸大底，覆盖24–240mm焦段、F2.0–F4.5光圈，支持10倍连续光学变焦，与手机ISP/NPU协同成像。 光学昆仑玻璃：用于镜头盖板，耐摔能力较上代提升20倍；配合正面第三代昆仑玻璃（耐摔提升50%）构成全昆仑玄武架构。 这排面不像双十一，倒像华为把技术年报搬上了台。可以说，这代Mate 90系列从设计、芯片、屏幕到影像、通信全面进化。尤其是芯片。今年发布的麒麟9050系列，作为首款逻辑折叠芯片，带来性能跨越式提升！ 同时，Mate 90还全系支持四卡三待。 从Mate 10解决双卡双4G和高铁网络、Mate 50开始支持卫星

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成熟的多项布局。随着XREAL AURA加入，Android XR开始接入更多不同的硬件形态。 对谷歌而言，接下来的关键任务是让更多厂商愿意推出Android XR设备，让开发者能够从这个平台获得持续回报，并最终吸引用户在XR设备上使用更多应用。 Android曾经依靠庞大的硬件合作伙伴和开发者网络，成为智能手机时代最重要的操作系统之一。如今，谷歌正在XR市场尝试延续这套模式。至于它能否成长为下一代通用XR平台，答案将取决于未来几年这些硬件和应用在市场上的实际表现。 投稿/爆料：tougao@youxituoluo.com 稿件/商务合作： 林南（微信 19250561593） 加入行业交流群：林南（微信 19250561593） 版权申明：本文为VR陀螺原创，任何第三方未经授权不得转载。如需转载请联系微信：vrtuoluo233 申请授权，并在转载时保留转载来源、作者以及原文链接信息，不得擅自更改内容，违规转载法律必究。文中有图片、视频素材来自互联网或无法核实出处，如涉及版权问题，请联系本网站协商处理。 数字科技产业资讯与服务平台 下载「陀螺科技」APP，获取前沿深度数字科技产业讯息

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儿，到底需要一只手有多少个关节？做少了，抓不住、捏不准；做多了，是在为用不上的灵活性买单，还牺牲了可靠性。 这道题，靠拍脑袋回答不了。做多做少，都得有证据。 小米的办法，是把顺序倒过来：先不设计手，先去看人在工厂里怎么用手。 具体而言，小米技术团队在小米汽车智能制造部中试中心，挑选了16个典型工段、2579个标准作业程序(SOP)，对其中1827个做了多角度视频和动作捕捉采集，覆盖70.8%以上的人工工序。采集到的动捕数据经过分类、切片、清洗和重定向，再开展基于人手的多维数据分析和仿真。 说白了，就是给一线工人的手做“工时统计”，看每个关节在干活时到底被用掉了几成。 结论有两层，还挺有意思。 第一层是：人手的关节，其实没怎么“划水”。 小米用“实际作业中的活动范围÷人手该自由度的平均完整行程”，来衡量每个自由度的利用率，发现在数据覆盖的作业中，几乎所有被测自由度的利用率都超过50%。 这说明，这些关节在实际作业中并非闲置，但“能不能合并”最终要靠耦合性和仿真消融来回答，单靠利用率不足以定论。 第二层是：人手的关节存在天然耦合，不是个个都独立干活。 比如同一根手指上，远节指骨(DIP)的

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“差点做出一个非常——本会是糟糕决定的选择”，即彻底停止按 token 为其下一代模型定价，转而采用一种开发者提交提示词、OpenAI 返回价格的安排。 他解释说，这种计费方式会“像 AWS 一样”运作，即你“只管做某件事，我们给你寄账单”，而不是逐个 token 计量交互量。奥尔特曼没有说明涉及的是哪个模型，也没有给出这一改动被考虑的时间线。 我们已在下方视频中定位到这段对话： 客户为何反对 当 OpenAI 试图了解客户对收到一份没有明细的价格有何感受时，这一想法遭到了抵制。“客户对此的反应非常负面，”奥尔特曼回忆道，买家告诉公司，“‘我需要以某种方式知道我在为什么付费。’” “‘我需要以某种方式知道我在为什么付费。’” 开发者本已花费大量时间追踪输入和输出 token，以控制成本并估算随着使用量增长会产生多少支出。在不知道价格如何计算的情况下收到一个价格，只会让这件事更难。 为清晰性支付更多 这一坦白之所以值得再看一眼，是因为据奥尔特曼说，他咨询过的人宁愿多付钱也要保留这种可见性。他向“几个人”提出了这个问题，询问他们是否愿意为相同的输出接受更高的费率，只要仍按一致的 token

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在继承Hy4视觉、Agent等强大能力的基础上，通过模型和产品的深度Co-Design高频进化。 腾讯始终坚持开放的策略，基于TokenHub平台，用户可通过API调用混元、DeepSeek、GLM、MiniMax、Kimi等主流开源大模型。配合Token Plan统一计费服务，企业能以极低切换成本，在多模型之间按需选用。 在内容生产场景，我们也推出腾讯云音视频AI WAND产品家族，提供主流的多模态模型、WAND-Vega多模态应用模型，与100余款自研的媒体处理工具，覆盖了90%的头部短漫剧出海客户，日均生成450万张图片、300万秒视频。 另外，在Agent Infra方面，今天我们也全新升级了Agent Runtime，围绕上下文管理、工具调用、安全沙箱、可观测、评测等关键环节做了系统性增强，让Agent跑得更稳、更可控，综合性价比更高，稍后我的同事会做详细介绍。 三、拦截高危操作、记录调用过程，企业数据支持加密与恢复 最后一个关键词是“更放心”。 随着越来越多Agent在办公网内部署，Agent与大模型都会触碰到更多企业级数据，保障网络、运行环境与数据的安全，将变得尤为重要。

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超过一半的提交进入了新仓库。含有 AGENTS.md 文件的项目提交量是不含此类文件项目的八倍。 用户增长是有代价的 人类开发者的数量也在增长。GitHub 目前拥有 2.25 亿用户，而去年十月为 1.8 亿。大多数用户来自美国（3820 万）和印度（3200 万），德国以 630 万用户排名第八。 推荐编辑内容 经您同意，此处将加载外部 YouTube 视频（Google Ireland Limited）。 我同意向我显示外部内容。此举会将个人数据传输至第三方平台（Google Ireland Limited）。更多信息请参阅我们的隐私政策。 除了新增 4500 万个账号外，GitHub 也有许多忠实用户：过去十二个月内活跃的用户，平均已在平台上注册 36 个月。普通开发者参与的项目也比一年前更多。 广告后继续阅读 基础设施在这种增长下已接近极限。2026 年 4 月，微软暂时暂停了 GitHub Copilot 的注册，并实施了更严格的使用限制。2026 年 8 月发生了一次持续数小时的中断。据 GitHub 自己称，原因之一是网络负载出现峰值。 TypeScript、Pytho

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Mary 以及 Fallout: Factions 的混合现实版本。作为配件，Xreal 推出了一款带 Gemini 按键的游戏手柄，以及一款用于多虚拟窗口办公的无线键盘。与其他显示眼镜一样，笔记本电脑和游戏掌机也可通过 USB-C 连接，并将其屏幕内容呈现在大型虚拟显示器上。 Heise 作者 Josef Erl 在伦敦的一场 Xreal 活动中试用了该眼镜。尤其令他信服的是清晰的画面呈现和稳定的手势追踪，不过他有时觉得视场角有所局限。与以往的 Xreal 型号相比，Aura 佩戴明显更舒适，前部负重感也更小。 每隔一个周一，我们为您带来 XR 行业最重要的进展。让您尽在掌握。 电子邮件地址 有关发送流程和您的撤销权的详细信息，请参阅我们的隐私政策。 与 Xreal Aura 最可比的是 Meta 即将推出的 VR Glasses。它们同样紧凑轻便，也采用分体架构和高通高端芯片。与 Aura 不同，VR Glasses 通过视频透视呈现环境。价格方面，两款设备处于相近量级：Meta 称 VR Glasses 售价 1299 美元，但预计要到 2027 年春季才会推出。 (tobe)

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带来经济回报的一个例子吗？与此同时，Cookie横幅多年来一直困扰着数百万互联网用户。虽然可以通过技术方案免除持续点击，但欧盟成员国拒绝了一项相应提案。他们为何反对？这些就是今天17点 heiseshow直播的主题：Apple Experience、AI盈利落空、Cookie横幅。 广告后继续阅读 推荐编辑内容 在您同意的情况下，此处将加载外部YouTube视频（Google Ireland Limited）。 我同意向我显示外部内容。由此可能会将个人数据传输至第三方平台（Google Ireland Limited）。更多相关信息请参阅我们的隐私政策。 同样重要的是： GitHub简化了企业客户访问大型语言模型Copilot的途径。此外，更好的模型路由应有助于节省Token：GitHub通过“Copilot Access”为企业客户提供Copilot。 自2020年以来，中国在极度保密的情况下发射了多架神秘的太空飞机。一颗美国私人卫星在太空中拍摄到了该飞行器：美国情报机构首次公开了中国神秘太空飞机的清晰照片。 一位开发者用AI复刻了Photoshop，并宣称软件开发已经终结。Golo

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须能够通过测试二进制文件进行客观验证。该工作组的章程明确排除了主观标准。此外，只检查应用在集群上的运行方式。软件的内部业务逻辑不在考察范围内。而且，计划中的工具不应重复现有集群认证已经覆盖的测试。它也不规定特定的打包格式（如 Helm Charts），也不规定第三方工具（如外部策略引擎或安全扫描器）。 首个稳定版本将在两到三个发布周期后推出 广告后继续阅读 在组织层面，该倡议由两个特别兴趣小组（SIG）支持。SIG Apps 贡献应用开发者的视角，而 SIG Architecture 将在首批草案出现后，长期在自有子项目中管理规范和工具。如果计划中的要求涉及其他专业领域，如网络或节点行为，工作组会直接纳入相应的 SIG。 参与者估计，从启动到首个稳定规范及可运行的测试出台，需要两到三个 Kubernetes 发布周期。目前，工作组仍在寻找管理员和开发者，以贡献过往维护窗口中的真实问题案例、评审要求，或针对自有工作负载运行测试二进制文件的早期版本。协调工作通过 Kubernetes Slack 中的 wg-workload-conformance 频道、邮件列表和视频会议进行。 (fo)

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不一致之处以及判断任务是否完成等决策。它可利用组织的数据、行业知识、政策、标准操作流程和历史决策进行专门化。 该模型支持五种决策类型：Choice、Boolean、Score、Set 和 Span。这些类型使 AI 智能体能够选择选项、判断陈述是否属实、分配分数、识别适用类别并定位支持性证据。 Bivia 可分析文本、图像、文档、工程图纸、表格、图表、音频和视频。它可以识别相关的图像区域、文本段落和视频时间戳，从而将其决策建立在源证据之上。该模型还支持多语言应用，包括印地语、古吉拉特语、泰米尔语和梵语。 Articul8 提供三种运行模式：Fast 用于快速决策，Fast+think 用于需要额外计算的决策，Deep 用于需要进一步验证的决策。当可用证据不足以支持可靠决策时，Bivia 还可以选择弃答，而不是返回没有支持的答案。 在内部评估中，Articul8 报告称，经过领域特定训练后，Bivia 在选定的能源和硬件设计任务上达到了接近完美的准确率。该公司还报告称，在内部评估中，Bivia 完成了约 70% 的工作流，而作为对比的评估方案约为 30%。 该公司通过在一次请求中处理一部

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Vision Intelligence将数字数据的丰富性和即时性带入物理世界，”Solink联合创始人兼首席执行官Mike Matta表示。Matta说，这笔资金将帮助企业利用其已有的摄像头减少损耗、提升绩效并挖掘新的收入机会，覆盖从准备就绪与安全到商品陈列与运营等各项职能。 平台与所报告的规模 Solink的平台将现有安防摄像头转化为实时商业智能来源，把视频转换为该公司所称的可操作数据，覆盖零售门店、餐厅、仓库及其他物理环境。根据公告，该平台旨在主动呈现关键信息，以推动收入增长、减少损耗并提升安全水平。Solink报告称，65个国家的超过35,000个客户站点使用该平台，管理摄像头数量达50万路。 Solink介绍本轮融资的页面列出了多项用例，包括消除内部损耗、提升服务速度与质量、优化门店布局与陈列，以及威慑盗窃和入室犯罪。该页面还公布了具名客户的成效陈述。Take 5 Oil Change运营卓越副总裁Amy Hine报告称，逃单率下降78%，平均客单价提升28%。Jack in the Box高级资产保护经理Brad La Cross表示，其团队利用现有技术减少库存损耗和食物浪

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LED光引擎。与美国应用材料公司合作开发的单层全彩刻蚀波导，则将彩虹纹减少约95%，镜片厚度降低约0.6毫米，重量下降约25%；搭配光学系统优化，X3 Pro的平均入眼亮度达到3500尼特，峰值入眼亮度达到6000尼特。 当然，全彩光学的意义，还在于为AR眼镜打开更多应用场景。以雷鸟X3 Pro为例，除了基础的信息提示，它已经可以运行第三方安卓应用，在眼前刷视频、看红果短剧，也能连接蓝牙手柄，直接玩FC、GBA等经典游戏，还有更具有未来视觉感的3D智慧生活（AI+AR导航Pro Max版）等原生应用。 这些体验背后，全彩显示提供了更丰富的视觉表达空间。相比主要用于文字提示的单色界面，彩色能够更清晰地区分地图路线、建筑、图标及多媒体内容，也为更复杂的AI视觉交互和空间应用留下了空间。 与此同时，雷鸟在彩色光学与轻量化AR整机技术的长期投入，也开始反哺雷鸟其他产品线，成为这家公司“狂飙”的技术基座。在 2025年之后，雷鸟迎来了前所未有的大爆发——基于X2、X3 系列，雷鸟逐步演化出了无屏AI拍摄眼镜V系列、主打全天候佩戴的有屏AI眼镜iO系列，观影系列加入具备更大视场角的GT系列。202

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一步提升沙箱并发创建能力，让每一个智能体应用都能即时响应、从容扩展。经腾讯实测，在满足200毫秒SLA要求的前提下，搭载至强6+处理器的CubeSandbox，单机可支持350个沙箱并发创建请求，较其他主流测试平台提升约46%3。 执行环境要快速就绪，进入真实业务的智能体还要面对另一类挑战：比如快速批量处理具身智能数据等。智能体与现实世界的交互早已超越文本，视频、图像、音频等数据正在大量进入工作流，对数据处理和推理效率提出了更高要求。针对这一变化，腾讯云多模态计算引擎Xpark应用至强处理器内置AI加速引擎英特尔® AMX（高级矩阵扩展），将CPU资源用于小模型推理和轻量级多模态任务，进而提高AI计算吞吐与整体资源利用效率。这一优化所带来的提升，在Xpark视频处理工作流中体现得淋漓尽致：在iVTAL（英特尔视频转码加速库）的加持下，视频转码性能和开源PyAV相比提升了1.5倍4，整体视频处理效率显著提高。目前，Xpark已正式上线，应用于实际业务场景之中。 除了与腾讯云的上述联合创新之外，英特尔还介绍了基于至强处理器的智能体AI的存储平台。面向大容量、高性能、高能效、易部署的存储需求

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