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·史蒂文斯是米尔肯研究所战略慈善部门的执行副总裁，负责领导该部门与个人及家族慈善家以及寻求产生变革性、可持续影响的基金会的合作。 梅丽莎·史蒂文斯是米尔肯研究所战略慈善部门的执行副总裁。图片由米尔肯研究所提供在Google上添加《财富》以获取类似内容。 第三波慈善浪潮正涌向岸边。它可能成为托起社会最重要船只的潮水，但这需要理解水流、谨慎航行、勇气和社区。推荐视频 2026年，世界见证了历史上规模最大的首次公开募股：SpaceX筹集了750亿美元，估值达到1.77万亿美元。但这些庞大数字可能很快被超越。两家领先的人工智能实验室Anthropic和OpenAI都在争相于未来几个月内IPO，各自的估值估计至少为1万亿美元。 人工智能实验室的巨额估值意味着成千上万的科技工作者正突然变得富有。据估计，每年将额外有370亿美元流入慈善领域。这些科技员工面临的问题不应是这笔财富能买到什么，而应是它能做什么。 在我在米尔肯研究所领导战略慈善事业的近二十年里，我花了大量时间与慈善家、他们的家人和财务顾问相处，帮助确定他们的财富在经济繁荣与萧条期间可以如何被使用。就在去年，我还花时间采访了几个超高净值家庭

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Tsetis提供在Google上添加Fortune，获取类似内容。 近十年来，我领导着一家产品被人们吞服的公司。如果我们的生发补充剂造成伤害，我要负责。不仅是道义上——还有法律上。这让我夜不能寐。而这是件好事。个人法律责任是一种强大的工具。它促使企业领导者认真对待产品的安全性，让消费者对这些产品有信心。目前，这还不是让AI领导者失眠的事情。但它应该成为。推荐视频 有些人可能认为，再增加一层问责会扼杀创新。我亲手打造出一家价值数十亿美元公司的经历却表明并非如此。在我所在的行业，法律长期以来一直规定，掌舵者要对公司所售产品的安全承担个人责任。这种问责对于建立我使企业成功所需的消费者信任至关重要。它也能为AI领导者带来同样的效果。 如今，我通过Great Things™这一新投资模式以及我的家族办公室投资AI和AI赋能公司。我的投资包括Anthropic和xAI等前沿AI公司、Positron AI等基础设施与算力相关公司，以及Lila等AI赋能的科学与健康平台——Lila利用AI加速发现。 我相信，AI技术如果被安全使用，可以帮助解决人类一些最棘手的问题，而我在这些公司中看到的潜力确实令人

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生成声学表示，保留时间、语调、说话人线索等文本转录会丢弃的信息。该定义包含三项实际承诺：存在可识别的输入、存在原生音频模型特有的变换或决策，以及存在可依据既定目标进行评估的结果。若缺少其中任一要素，该标签描述的可能是愿景而非已实现的机制。 多模态系统必须对齐分辨率、时序、噪声和歧义各不相同的信号。一个词可能指代图像中的一小块区域；一个音频事件可能先于解释它的视频帧出现。对原生音频模型而言，这种系统视角很重要，因为即使底层模型不变，性能也可能由周围的数据、接口、硬件、权限和人员决定。因此，有用的解释会将模型学到的行为与决定该行为何时、何地、以何种权限被使用的产品区分开来。 最接近的误导性捷径是先转写语音为文本、再合成语音的流水线。它可能与原生音频模型共享某个可见特征，却改变了因果链条：确立成功所需的证据不同，主导成本的资源不同，防止危害的控制方式也不同。因此，边界是操作层面的，而非术语层面的。 01将波形转换为紧凑音频 → 02建模语音与非语音上下文 → 03推断语义、时序与对话 → 04生成音频token用于 → 05解码受控的自然语音 原生音频模型通过五个可观察的操作将输入转化为结果

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运营。” RapidCanvas将利用新筹集的资金扩充其市场推广和AI工程团队。 图片：Unsplash SiliconANGLE联合创始人John Furrier的致辞： 通过参与theCUBE社区，支持我们保持内容开放和免费的使命。加入theCUBE的Alumni Trust Network，技术领袖们在这里建立联系、分享情报并创造机会。 theCUBE视频拥有1500万以上观众，推动着AI、云、网络安全等领域的对话 11.4k+ theCUBE校友——通过独特的基于信任的网络，与11,400多位塑造未来的技术和商业领袖建立联系 您是AWS客户吗？通过我们的Marketplace门户页面和链接购买AWS服务，以经济方式支持SiliconANGLE：https://siliconangle.com/aws-marketplace/ 关于SiliconANGLE Media SiliconANGLE Media是数字媒体创新领域公认的领导者，将突破性技术、战略洞察和实时受众互动融为一体。作为SiliconANGLE、theCUBE Network、theCUBE Research、CU

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越那一点。我们称之为不可能的艺术，你可以进入那个空间。” Vinci 在扩展其半导体基础之外时，正在探索汽车和航空航天工程中的应用。Panneerselvam 解释说，其 2.5 亿美元 B 轮融资将支持跨更多物理学科和行业的开发，包括计划中的电磁学和流体动力学能力。 “归根结底，物理不会改变，”他说。“只是我们必须构建的应用。物理保持不变。” 以下是完整的视频采访，这是 SiliconANGLE 和 theCUBE 对 SEMICON West 报道的一部分： （ 披露：theCUBE 是 SEMICON West 活动的付费媒体合作伙伴。Vinci——theCUBE 活动报道的赞助商——以及其他赞助商均不对 theCUBE 或 SiliconANGLE 上的内容拥有编辑控制权。） 图片：SiliconANGLE 来自 SiliconANGLE 联合创始人 John Furrier 的消息： 通过参与 theCUBE 社区，支持我们保持内容开放和免费的使命。加入 theCUBE 的 Alumni Trust Network，技术领袖们在这里联系、分享情报并创造机会。 1500 万+

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子，爱芯元智产品思路清晰：全算力覆盖，不同客户匹配不同方案，要什么拿到什么。 诚然，当下行业部分人对边端AI的认知有时偏窄，容易把边缘等同于车载。实际上，边缘和端侧是非常广泛的市场，覆盖工业设备、机器人、智能终端、企业本地部署、家庭智能体等。仇肖莘在采访中坦言，边缘领域如果仅深耕单一赛道，企业成长天花板会非常受限。 因此爱芯元智选择走平台型公司路线：首先切入视频数据采集市场；随后进入智能驾驶赛道；从去年起，拓展至边缘AI推理芯片领域。目前已有三条产品线实现规模化量产，同时这些产品线也在为面向前沿的机器人等领域的产品做技术储备。最终让边端智能像水电一样触手可得，赋能千行百业。 四、生态做厚，落地做宽：让不同客户拿到匹配的算力方案 芯片能不能落地，硬件只算一半，另一半取决于工具链是否好用、生态是否开放。 爱芯元智在工具链上投入多年，经过各种量产折磨，也向合作伙伴开放。8860的工具链进一步升级，兼容vLLM、SGLang、PyTorch等主流推理框架，支持ONNX、Hugging Face等模型格式。主流模型在AX8860上的部署，过程直接简便。 开发门槛也压得很低。其接口兼容OpenAI

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帮助医生在复杂翻修手术中实现了极高的螺钉植入精度。 1X Neo是首款面向普通家庭大规模预订的人形机器人，买断价2万美元（约合人民币14万元），月租499美元。重约30公斤，能举起约70公斤，可自主取物、整理台面。更复杂的任务需“专家模式”远程操控，但NEO会边做边学。 Google SynthID是AI内容溯源领域最具代表性的技术。它通过在AI生成的图像、视频和音频中嵌入肉眼和耳朵都无法感知的隐形水印，让内容溯源从“事后检测”变成“源头标记”。水印能抵抗裁剪、压缩、加滤镜等常见编辑操作。截至目前，SynthID已为超过1800亿张图片和视频、24万年时长的音频嵌入水印。2026年10月，Google正式向全球公众开放SynthID检测网站，支持检测Google、OpenAI、NVIDIA、Kakao等平台生成的内容。 Anthropic Claude Code代表了AI编程工具的关键跃迁。它不再局限于聊天窗口给建议，而是直接在终端中代表用户执行操作——读取项目目录、修改代码、运行测试，完成从需求理解到交付的完整链路。Anthropic自身的数据最能说明问题：2026年5月每日代码合并

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新官宣的双技术路线是围绕SRAM-CIM这一根技术，和不同封装技术结合，形成一条基于SRAM-CIM与2D封装技术的2D CIM路线，可以解决算力和存储容量要求高场景；另一条是后摩智能三年前启动的3D CIM路线，将SRAM-CIM与先进封装相结合，解决算力和高带宽需求的场景。 具体来看，2D CIM的优势在于原生高算力密度与存储容量灵活配置能力，适配图像、视频生成、MoE等计算需求高、显存权重容量波动大的AI负载。这类任务单次推理计算量大，2D CIM可以按需求划分阵列规模，按需分配算力与存储块，在并行矩阵乘运算上表现突出。 新一代3D CIM架构能解决稠密模型的痛点，稠密模型推理时，绝大多数权重都需要参与计算，对持续、高吞吐的访存带宽要求极高。3D CIM通过堆叠融合把更多权重放在片上，减少片外数据交换，能同时释放算力、压低访存瓶颈。 信晓旭称，与主流3D堆叠不同，后摩智能在先进封装基础上引进了计算架构的创新，将底下Logic die升级为SRAM-Based CIM，从而解决计算效率低的问题。 端边AI的竞争本质，是在严苛功耗预算下争夺访存带宽。后摩智能基于SRAM-CIM计算架

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与迭代节奏的迹象。 一、弃用VLA、全量改用LLM，机器人1.5小时零错误装配 MicroFactory是美国一家开发模块化机器人制造单元的公司，主要面向电子产品组装等多品种、小批量制造场景。 今天，MicroFactory创始人Igor Kulakov透露，过去一个月，该公司在一项客户部署中，已经弃用VLA，全面转向使用通用大语言模型控制机器人。 在公开的视频中，两台机械臂在一个封闭式工作单元内协同作业，抓取不同零件，并将它们组装成客户的电子产品。 Kulakov称，机器人在测试中连续自主运行1.5小时，并且没有出错。 更令团队意外的是，最初他们预计只能自动化其中90%的操作，但最终实现了全部操作的自动化，而且没有更换原有的灵巧夹爪。 不过，Kulakov也提到，如果使用吸盘，部分操作可能更加快速、简单。 1、打造一个增强版的System 1/System 2架构 这背后的关键，是通用大模型与传统机器人控制程序的分工，Kulakov将这套方案形容为一个增强版的System 1/System 2架构。 其中，高层推理主要由基于Opus和Astra的AI Agent负责，承担任务理解、算

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规格层面，AIPC配备至高128GB统一内存与至高2TB极速存储。与以往CPU与独立显存相互割裂的设计不同，NVIDIA RTX Spark N1X超级芯片将GPU、CPU与统一内存深度融合，从硬件底层打破端侧AI面临的显存瓶颈，让超大参数模型本地常驻、复杂多任务并发处理不再受限。 再加上80W满功耗调校与更优的能效表现，整机在运行高负载大模型推理、高分辨率视频渲染、大型项目代码编译时，均能保障持续稳定输出，即使在离电状态下也能应对专业重载工作。 二、能跑千亿参数模型，算力自由调配 软件与端侧生态层面，联想YOGA Pro 15 RTX Spark超级AIPC搭载天禧AI。天禧AI是由联想推出的个人超级智能体，其全新推出的超能模式能够让用户在联想YOGA Pro 15 RTX Spark超级AIPC上完成多种类型的复杂任务，实现私密的本地工作流，断网可用，零Token成本。 天禧AI超能模式支持接入多款生产力工具，能够生成视频、网页、文档等多种类型的产物，满足用户日常工作需求。用户可在本地模式和标准模式之间切换，完成私密任务时使用本地模式处理。天禧AI本地超能模式功能将通过后续OTA升

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被盛赞为“Windows PC 的重新发明”，RTX Spark 笔记本如今已上市。c’t 3003 借助华硕 ProArt P14 仔细考察了首款 Spark 设备。 广告之后继续阅读 视频文字稿 （提示：本文字稿面向无法或不愿观看上方视频的人群。文本并未涵盖画面轨道中的全部信息。） 大家看这里，我手头有一台笔记本，搭载的是 Nvidia 有史以来第一款笔记本芯片。这玩意儿叫 N1X，你们可能更熟悉它的品牌名 RTX Spark。它的特别之处在于：最高支持 128 GB 高速统一内存，因此非常适合本地 AI。是这样吗？嗯，我们就在这个视频里一探究竟。 为此，华硕提前给我寄来了一台 ProArt P14，我当然不只测试 AI 相关的东西，还会测游戏性能，最重要的是：它到底能不能跑 Linux，还是说这些机器真的只能搭配预装的 Windows 使用？请继续关注。 我们没飘，不，我们没飘。没有。哦，是因为我们测试的东西总是那么贵吗？这我们也没办法，因为内存。对。对。 像 RTX Spark 这样的机器的一大优势就是：硬件掌握在你自己手里。 广告之后继续阅读 是的，在六月的 Computex

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沉浸感的音频体验。 来自苹果新闻稿： 家庭影院环绕声需要四台 HomePod mini 2 或 HomePod（第二代）扬声器，以匹配的成对方式（前置和后置）配置，并搭配运行最新操作系统软件的 Apple TV 4K（第四代）。 苹果尚未确认这些新功能何时在 HomePod 上推出，但预计它们将随本月晚些时候发布的 iOS 27.2 和 HomePod 27.2 一同亮相。 你打算使用 HomePod 的任何新功能吗？欢迎在评论中告诉我们。 最佳 Apple 家庭配件 eufy 4K 摄像头，支持 HomeKit 安全视频 HomeKit 车库门开启器 HomeKit 智能插座 4 件装 在 YouTube 上查看 9to5Mac，获取更多 Apple 新闻： HomePod 是苹果“重塑家庭…… Ryan 的新闻职业生涯始于 MacStories 的编辑，他在那里工作了四年，报道 Apple 新闻、撰写应用评测等。他还曾在 Relay FM 联合主持 Adapt 播客两年，该播客完全聚焦于 iPad。因此，他最喜欢的 Apple 设备是 iPad Pro 也就不足为奇了。 river

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比，它也可能是一种更便宜的长期选择。 尽管苹果自身的 AI 工具乏善可陈，但看到它参与 AI 开发并不完全令人意外。这家库比蒂诺公司通过其硬件在 AI 竞赛中占据了一席之地。2026 年初，当科技圈热衷于使用 OpenClaw 智能体时，苹果的 Mac Mini 是许多 AI 爱好者的首选电脑。在苹果的硬件发布会上，包括 3 月的 M5 MacBook Air，苹果宣称其芯片技术能够带来令人印象深刻的性能，而 CNET 的测试基本证实了这些说法。8 月发布的 Mac Studio 是苹果专注于打造能够运行计算密集型 AI 任务硬件的最新例证。 Katelyn Chedraoui 记者 2 Katelyn 是 CNET 的记者，报道人工智能领域，包括聊天机器人、图像和视频生成器。她的作品探讨新的 AI 技术如何渗透进我们的生活、塑造我们在社交媒体上消费的内容，并影响屏幕背后的人。她毕业于北卡罗来纳大学教堂山分校，获得媒体与新闻学学位。可通过 kchedraoui@cnet.com 联系她。 查看完整简介 Katelyn 的最新作品 惊喜！Meta 和苹果合作打造了一款新的开源 AI 模型

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我们分享3个用Gemini Notebook更聪明地学习的技巧。 Lisa Oguike 教育团队 2026年10月16日 备考可能会让人感到不堪重负。为了帮助你做好准备，我们最近在 Gemini Notebook 中推出了三项新功能，让你的学习更有条理、更有参与感。 短视频概览：如果你想快速理解一个棘手的概念，现在可以生成一个60秒的短视频概览来帮你理清思路。它们便于在移动中观看，也方便与同学分享。 互动式学习概览：如果你有几十份笔记、讲座和阅读材料需要复习，可以在Reports中创建互动式学习概览，一步步引导你梳理学习材料。它会将摘要与幻灯片、测验和抽认卡等工作室输出内容整合在一起，且全部严格基于你的课程材料。 扩展的测验格式：我们还新增了更多检验知识的方式，包括简答题、多选题和填空题等新测验格式。在自我测试或复习抽认卡后，你可以向你的笔记本请求反馈，以准确找出接下来应重点关注的地方。 在 notebook.google. 用你自己的材料试用这些功能吧。 发布于：

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rt P16 里的 99.9 瓦时电池，这些笔记本也拿不到续航奖项。当 Tom 和 Antonio 整天测试各种使用场景时，我把 P16 当作日常主力机做正常工作，同时像鹰一样盯着电量表。这主要意味着在网页浏览器里写稿，而它撑不过一整天。 我最好的一次是 50% 亮度下进行 5 小时 40 分钟的真实工作，其中包括与 Tom 和 Antonio 进行的一小时视频通话，讨论我们的 RTX Spark 报道计划。第二天，满电后我只用了大约 5 小时，因为其中两小时我在 Capcut 里剪辑这段视频。第三次把电池耗尽，也用了 5 小时。 在网页办公时，笔记本默认设置下我通常看到 13-17 瓦的电池耗电，但轻度视频工作会升到 20-30 瓦，在（短暂的）Capcut 视频导出期间高达 50 瓦，而玩《夺宝奇兵：古老之圈》时我让它一路飙到了 120 瓦。电池无法持续以那种速率供电——电量缓慢下降，在 30% 电量时我看到了明显的性能下降，功耗骤降到 60 瓦。 好消息是，华硕通过 140W USB-C PD 电源充电很快。从没电充到 50% 用了 20 分钟，再花 15 分钟到 70%，总共

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后，早期测试中它表现稳定，这很典型。 音频输出应该很扎实，配备四扬声器、智能放大器和 DTS Virtual:X 沉浸式音效。有一个 500 万像素网络摄像头，带手动隐私开关，并集成双阵列麦克风。连接性也很现代，支持 Wi-Fi 7 和蓝牙 6.0。 扩展性如今相当典型，不过只有两个 USB-C 端口，且都在左侧，这有点奇怪。 左侧有一个 HDMI 2.1 视频输出端口、两个 40 Gbps Thunderbolt 4/USB Type-C 端口（支持 USB Power Delivery 3.2、DisplayPort 2.1 以及 HP Sleep and Charge 功能），以及一个组合耳机/麦克风插孔。 右侧，惠普放置了两个 10 Gbps USB Type-A 端口和一个 microSD 卡槽。 与所有便携式 RTX Spark 电脑一样，OmniBook Ultra 16 配备了一块巨大的电池，此处为 99 瓦时，并通过随附的 140 瓦 USB-C GaN 充电器充电，这是一个巨大的墙插式电源适配器，从电源插座上拔下时有点太容易。它又大又重，尺寸为 14.01 x 10

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开发者——尤其是 AI 开发者——的 Apple MacBook Pro 替代品。 它基于 Nvidia 的 N1X RTX Spark 平台打造，搭载 Blackwell RTX GPU（最高 6,144 个核心）、最高 20 核的 CPU、最高 128GB 统一内存，而且价格低于 Apple，因此如果你想运行本地 AI 模型，同时又想要一台能随时随地剪辑视频和玩游戏的强大机器，它是一个颇具吸引力的选择。 这里是 The New Stack，所以游戏基准测试和创作者使用场景我留给其他人来做。我在测试这台机器时的重点是运行 AI 工作负载。 过去一周，我一直在使用 Surface Laptop Ultra 的高端配置（GPU 和 CPU 合计 4,300 美元，配备 64GB 内存和 1TB SSD），包括在出差途中使用。 通常，我在家里使用搭载 M4 Max 芯片的 Mac Studio，它能轻松运行我交给它的大多数本地模型（只要它们能装进 48GB 内存）。我在笔记本上安装了我用来运行本地模型的所有常用工具，比如 Unsloth Studio、Ollama、Hermes Agent

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16日，美国东部时间上午7:00斯蒂芬·梅瑟，Collective[i]联合创始人。图片由斯蒂芬·梅瑟提供在Google上添加《财富》以获取类似内容。 这篇文章我拖了一年才写。每一场晚宴、每一次董事会、每一个家庭节日、每一位记者、每一个派对上的朋友的朋友，都问过我某个版本的同一个问题。AI会取代我们吗？这是工作的终结吗？这是人类的终结吗？机器正在苏醒吗？推荐视频 让我带你梳理一下我为何这样认为。然后我想谈谈几乎没人愿意大声说出的那部分。那就是，大多数告诉你AI很危险的人，需要它危险，因为危险让他们显得重要。这是我没听别人直白提出过的论点，也正是它最终促使我写下这篇文章。 末日论者不断移动球门。 AI末日论的故事分两波到来，而它的演变过程很重要，因为它告诉你实际发生了什么。 第一波大约从2013年到2023年，讲的是工作。自动化即将到来。卡车运输、放射科、律师助理、客户支持、翻译、插画师、初级开发人员，全都会消失。应对之策是全民基本收入。安德鲁·杨以此发起总统竞选，并来到我们的Collective[i] Forecast舞台阐述理由。萨姆·奥尔特曼资助了一项相关研究。每一位AI思想领袖的

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