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计划和阿波罗太空计划成本总和的两倍多。 美国处于这轮热潮的最前沿，已经承载了全球约一半的超大规模容量。但该行业正面临强烈反弹，如今四分之三的美国人反对数据中心开发，并指责其推高能源账单、威胁受干旱影响地区的水供应并排放有毒废气。超过500个县和市镇已通过永久或临时数据中心禁令。 弗吉尼亚州北部的劳登县位于所谓的“数据中心走廊”，因为这里的数据中心比世界上任何其他地方都多。去年，一座燃气数据中心在距格雷格·皮里奥家150米处开业，他的生活被彻底打乱。“这个社区原本平静安宁，现在却变成了这场噩梦，”他在一次视频通话中说。“我们的生活质量被严重降低了。” 皮里奥说，中心八台燃气轮机的噪音“就像待在机场，所有这些引擎都在轰鸣”。“它让我许多邻居头痛。它让孩子们夜里睡不着。”皮里奥曾在美国之音电台工作，自中心开业以来也出现了健康问题，包括眼睛干涩和胸闷。有一次他不得不离开家，因为他呼吸困难：“我知道柴油发电机什么时候开着，因为我的肺能感觉到。” 纽波特数据中心的鸟瞰图…… ……以及建筑外观 英国尚未出现与美国同等程度的反对。但反数据中心团体正在积聚势头。东伦敦居民正在发起一场高调的反对布里克巷新

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信任来欺骗你，”Hyun解释说。 专业人士也会上当 不只是老年人才会落入这些骗局。盖洛普发现，诈骗受害率在不同年龄之间没有差异，经验丰富的专业人士也曾被骗。 据香港警方称，2024年，香港一家跨国公司的财务员工被骗支付2亿港元，约合2560万美元。诈骗者利用深度伪造技术在视频通话中冒充该公司的首席财务官。这名员工起初怀疑是网络钓鱼，但打消了疑虑，因为通话中的其他人看起来和听起来都像他认识的同事。他们全都是假的。该公司后来被确认为英国工程公司Arup。 克隆工具往往只差勾选一个复选框 这些骗局背后的工具并不难找。2025年3月，《消费者报告》发布了对六款热门AI语音克隆产品的评估。评估发现，其中四款——ElevenLabs、Speechify、PlayHT和Lovo——让研究人员可以轻松地从公开音频中克隆声音。 这四家公司没有使用任何技术机制来确认说话者的同意。用户只需勾选一个复选框，证明他们拥有克隆该声音的合法权利。另外两家，Descript和Resemble AI，已采取措施让未经同意的克隆变得更难。 “我们的评估表明，公司可以采取一些基本步骤，让在他人不知情的情况下克隆其声音变得更

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设施安全的当前状况，我们认为，在不接入互联网的情况下训练前沿模型是最负责任的方案，”OpenAI 在周五发布的文章中解释道。专家们此前曾表示，要让 AI 模型在一个与互联网完全隔绝的沙箱中训练几乎是不可能的。例如，前 OpenAI 研究员 Steven Adler 对《财富》表示，要将 AI 数据中心与互联网隔离开来，“研究团队基本上必须常驻在爱荷华州或世界其他地方的各个数据中心里”。“这需要巨大的投入，而我不清楚安全方面的收益是否足够大，能否抵得上企业单方面实施这一举措所要承受的巨大负担。” 尽管如此，OpenAI 现在声称已经做到了这一点。“我们必须始终能够防止前沿模型未经授权、任意访问实时互联网，”该公司表示。在红队演练中，众多智能体曾试图逃出沙箱。这说服了研究人员采用新方案。据 OpenAI 自述，为满足要求并达成训练目标，他们“建立了一个庞大的、经过索引和缓存的网页内容集合，我们的模型可以与之交互，而不会存在影响外部系统的风险”。这一策略能否像在开放互联网中训练那样奏效，仍有待观察。 推荐编辑内容 在这里，你可以找到来自 TargetVideo GmbH 的外部内容，它们补充

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态同步和跨多个智能体的共享访问。我们进一步扩展该架构，加入用于语义检索的归档向量记忆、用于确定性风险估计的自定义服务端工具、用于观察智能体执行过程的流式输出、用于持久对话的服务端消息历史，以及用于可移植性的 .af 导出。这些组件共同展示了一个实用的记忆架构，其中持久状态、检索、工具、多智能体协作和执行轨迹作为一个集成的智能体系统协同工作。复制代码已复制使用其他浏览器 import subprocess, sys subprocess.run([sys.executable, "-m", "pip", "install", "-q", "-U", "letta-client"], check=True) import os, json, time, textwrap from getpass import getpass from letta client import Letta def flex( attempts, label=""): err = None for fn in attempts: try: return fn() except Exception as e: e

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视频3:2303:23为何CoreWeave处于AI抛售的中心新闻视频 市场状况可能很快就会考验英伟达的成色。neocloud公司CoreWeave、Nebius和IREN——均为英伟达投资组合中烧钱的公司——本月股价至少下跌30%。其中规模最大的CoreWeave，其信用违约互换利差已飙升至11%以上，因为投资者被迫为违约保险支付更高费用。 英伟达还支持了其他遭遇挑战的neocloud。 该公司是澳大利亚AI云服务提供商Firmus的投资者，后者本月突然撤回了IPO计划；英伟达还投资了英国的Nscale以及软银支持的SB Energy。这两家公司均于9月在美国提交了上市申请，但数周以来未就其计划提供最新进展。 英伟达周五结束了连续第三周下跌，其股价10月迄今已下跌7.6%，势将创下去年11月以来最差月度表现。 黄仁勋本周重申了他对市场的信心，周四对CNBC表示neocloud的需求"高得离谱"。 "中间缺失的是推动这一增长的营运资金，"黄仁勋在公司柏林GTC大会间隙对CNBC的Arjun Kharpal表示。"因为AI的如此多领域都有如此巨大的需求，资本出现了稀缺。" 英伟达已入股数

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的教育背景，留在学界似乎是最顺理成章的路径，但格尔科则转身走向了金融市场。在一篇报道中，金融时报将格尔科职业路径的选择，归结为在学术领域的失意： 在莫斯科获得数学博士学位后，格尔科得出结论，他无法成为世界一流的知识分子。 2004年，失意的格尔科博士加入了德意志银行。再之后，格尔科加入了英国量化对冲基金GSA Capital，并组建了外汇交易部门，随后又负责其他资产的管理。2015年，已经在金融圈摸爬滚打10年多的格尔科，带着一小群交易员创立了XTX。“XTX”这个名字，源自线性回归中使用的数学公式，与格尔科的专业背景相呼应。 XTX的业务模式，与Citadel Securities（城堡证券）、Jane Street（简街）等知名做市商相似：向全球客户提供报价，靠买卖价差，在海量成交中积少成多获得利润。根据官网，XTX通过机器学习，对股票、固定收益、货币、商品和加密货币等超过5.3万种金融工具进行价格预测，再根据结果进行交易。 截至目前，XTX的日交易量为约2500亿美元。根据英国公司注册处文件，2025年，XTX旗下三家主要英国运营实体的总收入为约39.3亿英镑（折合人民币约350

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写回开启、试写与资金字段写回报上一级审批，由分管领导批准，资金字段写回另需业务与财务会签。暂停与回退由审批人现场决策，事后补审批单。审批单编号按企业既有变更单规则执行。 （三）灰度与暂停条件 1.部署窗口。部署与切换应避开月末结账、季末结账及数据库备份时段。方案中应载明窗口起止时间、业务通知范围及受影响岗位。 2.审批权限。审批按风险程度分为两级：只读上线及其他常规配置变更，按企业常规变更流程审批，由 IT 负责人批准；写回开启、写回试写及资金字段写回，报上一级审批，由分管领导批准。其中，资金字段写回还须业务部门与财务部门会签。 3.暂停与回退。暂停与回退由分管领导或其授权人现场决定，事后补办审批手续。 4.审批单据。审批单编号沿用企业现有变更单编号规则，不另行编号。 （四）试写数据规则 1.标识规则。生产环境写回试写直接写入生产数据，试写前应确定数据标识规则：采用专用测试标识或测试单据，确保字段可识别、单据可作废。 2.清理与冲销。方案中应载明试写后数据的清理或冲销方式、执行人及确认人。 3.禁止事项。不得以真实客户、真实订单或真实资金字段作为试写数据。 4.影响确认。测试单据作废后

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要求企业用AI加速器重写他们现有的CPU应用，如果成本差异巨大，他们重写的门槛就会非常高。但如果你能把推理成本降下来，门槛就会大幅降低。这就是为什么我们要在自研芯片业务上发力。” 贾西高度评价了2015年收购芯片设计公司Annapurna Labs的交易，称其为“亚马逊历史上最成功的一笔收购，甚至没有之一”。他透露，通过自研的Graviton处理器（性价比比其他x86高出40%）和Trainium AI加速器（性价比高出30-40%），亚马逊正在强行拉低算力成本。 组织重塑：6名工程师干了40人一年的活，所有产品必须推倒重来 贾西分享了一个令人震惊的内部案例：Bedrock（亚马逊AI推理服务平台）团队仅用6名工程师、耗时76天就重构了推理引擎，而这在过去需要40个人花上一整年的时间。 “这让所有人大开眼界。”贾西直言，“未来，做同样工作的人类将会比今天少。 我不是说不需要人了，但随着业务规模扩大，我们不会再像过去那样投入那么多的人力。团队会变得更小，人们需要跨职能工作，因为模型能帮你完成80%的工作。” 在产品层面，贾西认为渐进式改良已经走不通了，必须拥有“从头开始重构”的魄力。 “

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负责任的做法是在断网环境中训练前沿模型。 OpenAI 披露，直到 9 月 20 日，公司仍有一款前沿模型利用系统配置失误接入互联网。随后，OpenAI 暂停了 9 月余下时间的训练工作，转而开发和测试新的安全防护方案。 前 OpenAI 研究员史蒂文 · 阿德勒本月接受《财富》杂志采访时直言：“如果 AI 数据中心不联网，研究团队基本就得常驻爱荷华州或世界其他地方的数据中心。额外负担会非常大。如果一家企业独自承担如此高的代价，换来的安全收益是否足够大、值不值得，我没有把握。” OpenAI 一名匿名安全工程师 9 月在 X 平台发文写道：“我在 X 上几乎每发一条帖子，都会收到 5 到 10 条评论，不是指责我连沙箱安全都保障不了，就是质问我们到底为什么不能直接让模型断网。评论反映出，许多组织和个人的认识，与前沿 AI 实验室实际面临的问题之间，差距越来越大。人们对实验室如何训练和评估模型也普遍存在误解。” 此次，OpenAI 则强调：“我们必须始终有能力阻止前沿模型未经授权、随意接入真实互联网。” 此前，公司曾在红队测试中让大批 AI 智能体尝试突破沙箱限制。测试暴露出一系列安全漏

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英国政府宣布将投入约 6 亿英镑（IT之家注：现汇率约合 53.6 亿元人民币），重点应对 AI 带来的公共卫生和安全风险。 其中，生物安全计划将获得最多资金。英国政府将斥资 1 亿英镑（现汇率约合 8.93 亿元人民币）建立 AI 生物安全实验室以识别生物威胁，另投入 6,500 万英镑（现汇率约合 5.81 亿元人民币）研发针对病原体的防范和应对措施。 其他投入和支持措施如下： OpenAI 和 Anthropic 将为生物安全计划提供价值最高 2 亿英镑（现汇率约合 17.87 亿元人民币）的 AI 模型使用额度。 谷歌 DeepMind 及伦敦 AI 生命科学初创企业 Basecamp Research 也将提供支持。 英国 AI 安全研究所将获得政府追加的 1.2 亿英镑（现汇率约合 10.72 亿元人民币）拨款。 1.3 亿英镑（现汇率约合 11.61 亿元人民币）将投入“国家网络盾牌”及“国家网络风险暴露与实时漏洞中心”两个新项目，提升关键基础设施及整体经济的网络安全防护能力。 6,000 万英镑（现汇率约合 5.36 亿元人民币）将用于设立投资基金，支持利用 AI 推动

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厅将从下周一起禁止工作人员通过办公电脑直接访问 ChatGPT 和 Claude，要求员工改用微软 Copilot 等获得批准的 AI 服务。 内部资料显示，该国政府办公厅还对 Copilot 进行了审查，并进一步加强了安全防护。该机构数字化总监米卡埃尔 · 韦特克兰茨（Mikael Wettercrantz）在政府办公厅内网上指出，使用未签订协议的 AI 服务可能对信息安全造成影响。 调查发现，瑞典税务局和国家机构管理局（SiS）也已采取类似的封锁措施。瑞典强制执行局则尚未作出决定，仍在研究是否实施限制。 瑞典多家政府机构都注意到了未经规范管理的 AI 使用行为所带来的风险，并采取了其他应对措施。瑞典交通管理局就是其中之一。今年早些时候，该机构内部审计发现，员工普遍使用约 10 种 AI 服务，其中存在不少风险。 IT之家从报道中获悉，部分工作人员今后仍可通过内部自主开发的 AI 助手平台使用 ChatGPT 和 Claude。 内部资料显示，瑞典政府办公厅在经过审查后，进一步加强了已获批准的微软 Copilot 的安全防护。新闻办公室以涉及安全问题为由，拒绝披露具体采取了哪些措施。

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入高速版模型 Kimi K3.1 Pro Highspeed，同等智能，输出速度约 2-3 倍。目前资源紧张，现阶段仅对“企业旗舰版”及“个人订阅用户”优先开放。 据介绍，Kimi K3.1 Pro 是全新 K3.1 系列的第一个模型，也是 Kimi 迄今能力最强的 3 万亿级参数模型，支持 100 万上下文。K3.1 Pro 在代码、3D 创作、金融研究和其他长程 Agent 能力上的提升尤为显著。 IT之家注意到，在 Kimi K3.1 Pro 的研发中，大幅增加了强化学习（RL）环节的算力投入。在代码、Agent 和知识类基准上，K3.1 Pro 达到或接近最强闭源模型的水平。Terminal-Bench 4.0 通过真实环境中资源受限的终端任务考察编程智能体的能力，每项任务均设有严格的专项测试。K3.1 Pro 在此项评估中得分 65.7%，超过 GPT-6 Astra（58.2%），与 Claude Opus 5.5（66.4%）仅有微弱差距。 Kimi K3.1 Pro 模型擅长 3D 创作与空间推理。在 BenchCAD 基准测试中，K3.1 Pro 借助工具得分 92.

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韩国股市的核心力量。上半年，正是散户投资者大规模入场，以巨额净买入对冲了外资的抛售压力；而如今随着“弹药库”告急，市场买盘支撑力度明显减弱，KOSPI后续走势面临下行压力。业内人士对市场能否实现持续反弹看法不一，分歧焦点集中在人工智能行业信用风险与芯片股基本面之间的博弈。 存款骤降：四个月蒸发51万亿韩元 投资者存款是指投资者存入券商账户、尚未用于购买股票或其他资产的资金，通常被视为股市潜在买盘的“弹药储备”。该指标的下降，既可能源于投资者主动买入股票，也可能源于资金直接撤离账户，因此不能将全部降幅简单等同于资金出逃。 然而，结合市场背景来看，此轮存款下滑的信号意义不容忽视。上半年，随着KOSPI持续上涨，投资者存款稳步攀升，新增流入资金明显超过实际购股支出，形成清晰的资金积累态势。而6月4日触及历史高点后，存款开始持续回落，表明流入股市的新增散户资金已大幅减少，无法跟上买入规模的步伐。 下滑速度在10月明显加快。存款余额从10月12日的100.44万亿韩元，短短三天内收缩至10月15日的96.91万亿韩元，并在随后一周进一步跌入88万亿韩元区间。与此同时，衡量杠杆投资规模的融资余额也

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如果AI成功，其10万亿至15万亿美元的总可寻址市场实际上“令人恐惧”。 ——纽约大学斯特恩商学院著名“估值院长”Aswath Damodaran教授。 原因在于：作为工具的AI是一个小得多的市场；AI取代人类工作才是巨大市场故事的来源。 “AI的最佳情景，即那个10万亿至15万亿美元的市场，只有在它取代人的情况下才会实现。 如果AI是一种工具，其市场将远小于AI取代人的情形。因此，我们所说的10万亿、20万亿或25万亿美元市场的故事，对世界其他地区而言实际上是令人恐惧的故事。 为什么？因为如果那个故事成真，一半的白领将失去工作。那他们要去做什么？谁来创造收入来购买产品和服务？ 如果AI如预期般有效并取代人，我们作为一个社会该如何应对？因为人们会失去工作。你不仅失去收入，还失去人生的意义……” ---- 完整视频见“Excess Returns”播客YouTube频道（链接见评论）

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加投资300亿美元，计划分三笔支付，分别在4月、7月和10月完成。加上此前的投资，软银向OpenAI投入的资金已经达到646亿美元（折合人民币约4315亿元），持有约13%的股份。 这么多钱，当然不可能全靠手头的现金。 3月，软银与银行签订了一份400亿美元的过桥贷款协议，主要用于支持对OpenAI的投资——所谓过桥贷款，就是先借一笔短期资金应急，之后再通过其他融资方式偿还。 软银先后从中提取了300亿美元，今年9月15日，它提前偿还了剩余259亿美元借款，月底又取消了尚未使用的100亿美元额度。至此，这份400亿美元的过桥融资协议已经结清。 但还清过桥贷款，不意味着软银已经摆脱相应的融资负担，其中部分资金需求是通过长期债券、其他融资及资产变现解决的。 9月24日，软银宣布发行总额约111亿美元的美元及欧元债券，其中一笔45亿美元、2034年到期的美元债券，年票息高达9.75%。 这是软银有史以来发行债券的最高票息。相比之下，谷歌母公司Alphabet今年8月发行的一笔2033年到期债券，票息只有5.2%。 华尔街已经开始要求孙正义为自己的豪赌付出更高的代价。 但软银管理层似乎并不觉得

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到一个组织，该机构将拥有巨大的技术和经济影响力，如何避免权力过度集中，又会成为新的难题。 第三条赢者通吃路径被 Altman 称为「Eliezer 方案」，是 AI 安全研究者 Eliezer Yudkowsky 提出的一类极端设想。 Yudkowsky 长期警告，失控的超级智能可能给人类带来生存风险。他曾主张，率先掌握超级智能的一方需要采取决定性行动，阻止其他组织开发潜在危险的超级智能系统。 Altman 将其与递归自我改进（Recursive Self-Improvement，RSI）联系起来。 如果某家公司率先突破 RSI，就可能迅速建立其他竞争对手难以追赶的技术优势，最终形成市场垄断。 在最极端的情况下，这家公司甚至可能拥有干扰或破坏竞争对手 GPU 的能力。 对于这种将先进 AI 集中在单一企业手中的结局，Altman 明确表达了反对。 Altman 反复强调的风险 实际上，这次内部讨论延续了 Altman 此前一贯关注的问题。 2026 年 9 月中旬，Altman 曾公开指出，先进 AI 可能带来两大主要风险：一是人类失去对 AI 系统的控制，二是 AI 权力集中在少数组

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被动式猫窝梳毛收集器，其自研的专属成型模具与加工工艺，掌握梳齿结构、毛毡一体成型等技术，已完成PCT全球专利认证。产品在海外众筹平台完成验证，并进入欧洲头部宠物连锁渠道。 橘猫宇宙无电被动式猫窝梳毛收集器（图源/企业） 创始人田佑任具备丰富的全栈软硬件开发能力，大学期间曾参加中国工程机器人大赛、RoboMaster机甲大师赛等机器人赛事，多次获得国家级奖项；其他核心成员覆盖机器人工程研发、消费硬件出海、品牌市场营销等方向，兼具技术落地与全球化商业化能力。 宠物硬件赛道，长期被“加法”惯性逻辑主导。主流玩家试图用将增加各类电控模块、接入联网功能、拓展感知采集维度，把功能堆砌直接等同于智能化，以此搭建差异化壁垒。 但繁复的机电叠加，反倒成为产品最突出的风险来源。 例如，对于养猫人群，季节性浮毛问题一直是用户的高频痛点，猫咪进入换毛周期时，毛发会大量散落在全屋各处，非常难处理。现有方案各有短板，手动梳毛耗费主人精力，很多猫咪本身抗拒被梳；市面上带电动结构的宠物理毛设备，则持续面临机构卡毛、运转故障等安全与可靠性隐患。 “用户真正需要的不是名义上的‘智能’，而是怎么让家里猫毛变少的具体结果。”

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无论是长期布局产业趋势，还是进行行业轮动配置，投资者都能够依托指数直观把握港股AI与半导体板块的整体表现。 本次合作最受市场关注的一环，是港交所向南方基金授予指数授权，支持其在内地发行挂钩港交所人工智能指数的ETF。这也是港交所自主科技指数，打通内地公募ETF发行渠道的重要一步。在此之前，内地投资者布局港股科技主题，大多依托港股通标的、境外上市ETF或者跟踪其他机构编制指数的产品。而这只新ETF落地之后，内地投资者可以直接通过场内基金份额，便捷布局一篮子港股人工智能产业链上市公司，无需直接开立港股账户，大幅降低参与门槛。 从互联互通的视角来看，这一安排有着超出单一产品的意义。沪深港通已经运行多年，资金双向流动持续深化，而指数与ETF是跨境资本流通非常重要的载体。港交所输出自主指数、内地头部公募承接开发ETF，代表两地资本市场在指数产品、财富管理层面的协作持续走深。一方面，内地资金拥有更加标准化、主题清晰的工具，分享港股AI产业链企业的成长收益；另一方面，稳定、持续的内地资金配置需求，也会提升港股AI板块的流动性与定价效率，吸引更多产业链相关优质企业选择在香港上市，正向反哺香港科技融资市

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智能性代表并下调价格 2026年10月24日，Kimi首次在模型版本中推出Pro模型，并称这是K3.1系列的第一个模型。图：视觉中国 相关报道【财新周刊】特别报道｜“Kimi时刻”来临【财新周刊】封面报道｜AI大模型争锋全球约70%网站面临高危漏洞 AI时代网络安全问题激增Kimi布局企业业务 和IT服务商共推AI前端部署Kimi新发模型K3暂停新用户订阅 其他大模型公司股价下挫Kimi发2.8万亿参数模型K3 称是最大开源模型美国情报机构及FBI称中国6家AI公司蒸馏 【财新网】10月24日凌晨，月之暗面（Kimi）正式推出Kimi K3.1 Pro。Kimi称，这是其迄今能力最强的3万亿级参数模型，支持100万上下文，在代码、3D创作、金融研究和其他长程Agent能力上的提升尤为显著。 近期，国产模型纷纷发布Flash级别模型抢占性价比市场。Kimi也首次在模型版本中推出Pro模型，并称这是 K3.1系列的第一个模型，为发布性价比模型留下空间。 根据月之暗面的发布公告，Kimi K3.1 Pro是Kimi K3的后训练版本。通过增强后训练算力和技术优化，Kimi K3.1 Pro模

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34 亿美元。根据州宪法，这笔钱将用于教育。 Meta 的首席法务官表示，该裁决使公司在该州“几乎不可能做生意”；该公司今年 3 月在那里输掉了一起 3.75 亿美元的儿童安全判决。 为何重要：250 亿美元的罚款是 FTC 2019 年对 Facebook 罚款的 5 倍——相当于每个新墨西哥州居民约 1.2 万美元，也是针对这家科技巨头的史上最大罚款。其他州在 8 月以最高 180 亿美元和解了儿童安全和隐私索赔；新墨西哥州独自走上法庭并赢得 250 亿美元，尚待 Meta 上诉。SPACEX 📡 SpaceX 着手采购 8 万个基站 The Rundown：据彭博社报道，SpaceX 希望在美国至少 8 万个蜂窝站点部署设备——约占全国专用基站的一半——以朝着成为第四家全国性无线运营商迈进。 详情： 8 万个站点将约占去年美国运营的 158,500 座专用蜂窝基站的一半。 Crown Castle 也在其中：彭博社报道称 SpaceX 正与这家运营约 4 万座美国基站的基站巨头洽谈。 SpaceX 正以约 80 亿美元现金收购 Grain Management 的 800 MH

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