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费用如何评估”等自然问法。 问答化：直接回应加盟费用、选址要求、培训内容和合同注意事项。 结构化：把企业主体、服务流程、门店条件和售后边界分类呈现。 证据化：资质、门店信息和案例表述应有可核验来源。 实体清晰：明确品牌、公司、产品、区域与服务之间的关系。 信源建设通常包括两层：一层是官网、FAQ、加盟知识库和结构化页面等自有阵地；另一层是行业媒体、垂直平台及其他正规公开渠道，通过多来源一致表达增强可核验性。 05 招商加盟行业如何判断GEO服务商是否靠谱 专家盾码无界表面：采购前建议准备20至50个真实招商问题，要求服务商现场演示多模型查询、品牌提及、引用来源、错误信息识别及优化建议。合同还应明确监测平台、问题数量、内容审核流程、数据归属、复盘频率和合规责任。若服务商只提供静态截图、批量发稿承诺，或暗示可以通过虚构内容控制AI答案，应谨慎评估。 06 招商品牌需要建设的是AI时代的信任基础 招商加盟赛道的信息筛选权，正在从用户自行搜索、平台算法分发，进一步转向AI理解条件并输出比较结果。但营销的内核没有改变：品牌必须读懂创业者对预算、经营能力、供应链、合同条款和失败风险的真实顾虑，也必

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到策略违规，可在数毫秒内隔离智能体。 后续步骤 探索 OpenShell GitHub 仓库 ，开始实施安全的智能体治理。 查阅 安全智能体工作区参考设计文档 ，获取部署指导。 由 NVIDIA Nemotron 提供支持。AI 生成内容可能对信息的总结不完整。请核实重要信息。 了解更多 自主智能体 可以连续数小时处理复杂任务，访问文件、工具和互联网，并派生其他智能体协同工作。在长时间跨度内执行复杂任务会带来累积风险：智能体可能下载代码、构建新工具、申请额外权限，并触及更多底层基础设施。 智能体的行动路径是在其工作过程中、在推理完成目标所需步骤时确定的。当它们与周围的工具和系统交互时，会调整自身的推理和行为以完成任务。 智能体的适应性正是其强大之处，但它们以目标为导向，在追求目标的过程中可能不会优先考虑安全性。要让智能体既能自主又能安全地工作，我们需要构建能够对智能体行为提供控制和可见性的环境。 智能体无法自我治理。安全与治理应归属于智能体所运行的基础设施。 OpenShell 在智能体触及范围之外提供确定性治理 NVIDIA OpenShell 是一个开源运行时，可将智能体系统所需的

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时显式插入的标记才会映射到真正的特殊token，用户输入里同样的文本会被当成普通文字编码。 另一个是长文本提速：特殊标记之间的普通文本可以独立编码，所以它先定位边界，再并行编码各段，最后按顺序拼回去，降低长上下文请求的分词延迟。 在真实的场景中，这三个产品是能串联在一起的。比如有家公司想要自己部署V4.1 Flash，那它就需要用DeepInfer。想要配合其他模型，那就挂上recipe来转格式。 执行层再拿着这个调用去请求Search和Fetch，把清洗好的结果塞回对话，模型继续往下输出答案。 为什么DeepSeek像可口可乐？ 这三样东西还有个共同点，那就是每一样都留了一扇门，让你无论出于什么样的场景，都可以用到DeepSeek的产品。 如果你算力够，想自己部署和DeepSeek官方同款的推理能力，那就用DeepInfer，加上已经公开的模型权重。 而且不管你是英伟达的GPU，还是国产GPU，DeepInfer全都兼容。 如果你已经有自己的推理后端，想跑DeepSeek的模型，又不想自己重写协议转换和提示词渲染，那就用deepseek-recipe。 如果你用的是别家的模型或Har

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中，Jeff Dean 曾担任 Google 首席科学家，参与领导 Gemini 研发。Oriol Vinyals 同样是 Gemini 项目的重要技术负责人。 具体来说，Discovery Loop 希望让 AI 自动提出假设、设计和运行实验、分析结果，再根据反馈开展下一轮研究，形成持续迭代的自动化实验系统。 公司计划首先推进机器学习研究自动化，随后拓展到其他科学和工程领域。 9 月 11 日，据 Business Insider 报道，Discovery Loop 正寻求新一轮融资，目标估值约 500 亿美元。 刚刚离开大模型训练一线的陈广宇，将有机会与 Gemini 的前核心研发人员合作，继续探索 AI 研究自动化。 参考链接： 本文来自微信公众号“机器之心”（ID：almosthuman2014），作者：牛来，36氪经授权发布。 该文观点仅代表作者本人，36氪平台仅提供信息存储空间服务。+10 好文章，需要你的鼓励机器之心特邀作者0收 藏+10评 论打开微信“扫一扫”，打开网页后点击屏幕右上角分享按钮微 博沉浸阅读返回顶部举报参与评论评论千万条，友善第一条登录后参与讨论提交评论

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。在宇树科技、智元机器人、优必选等诸多企业进入量产阶段的今天，特斯拉需要尽快将人形机器人投入市场。 好在，Optimus最大的依仗是马斯克。特斯拉、SpaceX、Neuralink等企业在新能源汽车、航天、脑机等诸多领域的成绩，为马斯克塑造了“科技领导者”的个人形象。国内外无数粉丝相信他旗下企业的技术实力，也愿意为此买单。即便失去先机，特斯拉受到的影响也没有其他企业那么大。 走得快、走得早，不等于走得远，机器人行业仍处于“海选阶段”，真正的大战尚未打响。Optimus虽然进度稍慢，但拥有马斯克、特斯拉的影响力加持，进入机器人行业的淘汰赛、半决赛，乃至决赛绝非难事。 本文来自微信公众号“雷科技”，作者：雷科技，36氪经授权发布。 该文观点仅代表作者本人，36氪平台仅提供信息存储空间服务。+10 好文章，需要你的鼓励雷科技特邀作者0收 藏+10评 论打开微信“扫一扫”，打开网页后点击屏幕右上角分享按钮微 博沉浸阅读返回顶部举报参与评论评论千万条，友善第一条登录后参与讨论提交评论0/1000你可能也喜欢这些文章人形机器人股价狂奔，宇树却先给行业泼了一盆冷水农村大妈给机器人当“导师”大疆/影石

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不用再跳转抖音。 用户向左滑动更多，会看到更多直播间，上下滑动即可切换不同直播间。但是，直播间数量有限，上述回答仅提供五个直播间。 就直播间而言，豆包直播间和抖音整体没有太大差别，点开带货总榜，也能看到和抖音一样的榜单，比如与辉同行位于带货榜首，点击即可跳转。 目前，豆包内的直播功能主要围绕交易展开。用户可以进入商品橱窗，却无法像在抖音一样查看账号主页、浏览其他短视频。 但这一动作也足够重要。 抖音的根基是内容电商，据36氪报道，2024年抖音的直播场景GMV占比为60%，豆包把直播间嵌进商品推荐，等于把抖音最核心的商业化场景接进了豆包里。 与直播间动作同步的，是豆包对双11的投入节奏。今年“双11问豆包”入口的上线时间，比618更早。 抖音双11活动从10月15日开始，双11开始第一天，豆包就把“买前问豆包”入口前置；三天后，这一入口又升级成“双11问豆包”，红色字体和其他黑色字体明显区分，使入口位置更加醒目。 相比之下，今年618，直到6月18日当天，“买前问豆包”才被换成“6.18问豆包”。 至少从这一入口调整来看，豆包这次对双11的投入明显更积极。 入口前置、平台补贴、直播间内

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导致整座系统无法顺利组装与出货。 报道指出，戴尔目前的AI服务器积压订单已高达约950亿美元，而存储的可获得性正直接限制了业务交货的速度。此数据代表戴尔公司的服务器订单累积量，并非消费级PC的需求指标，但这显示出即便处理器与加速器到位，存储短缺仍会延误服务器交期，影响既有订单与新计划的履约进度。 由于存储制造商将大量产能投注于高利润的服务器存储，这可能会限制其他市场产品线的产能分配弹性。虽然戴尔的警告并不代表每种存储都会面临同等程度的匮乏，也未提供零售DDR5模组的具体价格预测，但长期产能受限仍可能持续影响PC制造商的采购计划与零组件成本。 对于一般PC买家而言，戴尔的声明被视为整体市场背景分析，而非消费级存储套件即将出现即时短缺的讯号。戴尔预测的是2027年的市场状况，对桌上型与笔记型电脑的实际影响，仍取决于供应商未来的产出、库存管理及配额分配。 尽管各大半导体厂已陆续宣布新厂计划，但新厂往往需要数年时间才能达到全产额输出，因此整体存储市场仍可能保持紧缩趋势。此预估为戴尔对市场的展望，并非对未来价格或供应的绝对保证。报告中亦未列出任何具体的零售DRAM价格、消费市场分配额或出货削减数

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q 领投的 1.45 亿美元 D 轮融资。 Pigment 的客户既包括 Siemens 和 Unilever 等大型企业，也包括 Anthropic 和 ElevenLabs 等较新的科技公司。Pigment 在产品中运用 AI，并表示将利用这笔资金加快研发工作，并扩充工程团队。 Pigment 联合创始人 Eléonore Crespo 和 Romain Niccoli 表示：“企业规划在未来几年内的变化将超过过去三十年的变化。传统工具正被淘汰，而全球最先进的 AI 公司如今都在 Pigment 上运行其规划。在投资方的支持下，我们正快速推进，让自主规划成为每家企业的现实。随着 AI 智能体端到端运行规划工作流并将决策转化为行动，企业能够以变化发生的速度作出响应。” Scaleup Europe Fund 旨在加大对欧洲科技行业的投资，以帮助其在争夺技术主导权的竞赛中与美国和中国竞争。该基金的其他投资还包括 Mistral 和 Iceye。 Scaleup Europe Fund 领投 Pigment 2.5 亿美元融资轮 评论 关注科技领域的最新动态。您希望我们为您提供哪些内容？

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细分析 「概览」页面承担的是快速判断和定位问题的作用，而「指标详情」页面则负责提供进一步分析所需的信息。Vitals 为 CPU、内存、磁盘、网络、GPU、声效、蓝牙等都设计了独立的页面，并把项目（开发服务器、编译器等）也纳入监控范围。 每个页面都会围绕对应的监控对象组织数据，我们可以在这里查看实时状态、历史曲线、资源占用较高的 App，以及与该项指标有关的其他信息。 CPU：处理器使用率、负载变化和相关 App 的活动情况。通过实时曲线和应用列表，判断当前的计算任务主要来自哪里，也可以进一步检查某款 App 是否持续占用处理器资源。 内存：展示内存使用情况，并按照不同内存类型进行细分，同时列出消耗内存较多的 App。对于经常同时运行浏览器、开发环境、虚拟机或本地 AI 模型的用户，这些信息有助于理解内存压力的来源。 电池：提供电量、功耗和电池健康等信息，温度与风扇相关数据也能帮助判断硬件是否处于较高负载状态。 声效：可以查看系统声音及各个 App 的音量， 蓝牙：展示已连接蓝牙设备的电量等信息。 项目：对于开发者而言，能够按照项目归纳开发进程，并呈现开发服务器、开放端口等信息，减少手

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S10 芯片，该芯片也有助于 Siri AI（欧盟以外地区），首次支持 Wi-Fi 6E，支持最多四台智能音箱组成环绕声，以及首次可将这些设备用作完整的 Mac 扬声器。此外还有一个迄今鲜少受到关注的特性：HomePod mini 2 设备表面的彩色 LED 可按需随音乐节奏发光。然而如今表明，苹果称之为“Sound Glow”的这项功能并非独有：该公司的其他智能音箱也将获得该功能。 广告后继续阅读 测试版用户已可使用该功能 由此，苹果将 HomePod mini 2 的第二项特殊功能下放到了其他设备：因为 HomePod 2 也将通过软件更新用作 Mac 扬声器。而 Sound Glow 则随预计于本月底发布的 HomePod 软件 27.2 一同登陆 HomePod mini 2 之外的 HomePod 2，甚至还包括第一代 HomePod mini，尽管如前所述后者已有六年历史。安装了 HomePod 软件候选发布版本的用户已经可以找到该功能：可在“家庭”App 的 HomePod 设置中启用。 Sound Glow 由于硬件简单而实现得相当简单，但仍颇具吸引力：智能音箱顶部会

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机打不开，喇叭是个哑巴。也就是说，你既不能拿它打电话、发微信，也不能拍照、听歌。 另外，因为苹果系统的Metal图形接口还没跟高通的Adreno GPU彻底打通，现在的画面全靠CPU硬算。但CPU都干了GPU的活了，你能指望它能有多好的表现？ 最终就是好好的高刷手机，日常用起来卡顿感非常明显。项目作者还说，开机之后等苹果logo消失，他就等了4分钟。 更别说其他小毛病了。电池服务目前是写死的，右上角显示固定的100%满电；虽然项目补充页面提到能点开App Store，但大概率是没法安装新的软件，而这个结果连开发者自己都不清楚。 而最关键的问题，就在于安全上。虽然有不少人为了安全才会选iOS，但为了让系统在非苹果硬件上启动，这个移植版本放宽了代码签名校验和沙盒限制，密钥存储相关的底层服务也用了简化替代，根本没法和原版iOS一样提供同规格的安全服务。 也就是说，现在的它，其实是个“裸奔版”iOS。 ｜项目README中列出的早期功能限制｜图源：ios-sweet 之所以会造成这个结果，是因为操作系统的底层移植，不是改两行代码就能跑通的。开机引导、屏幕显示、触控交互、无线网卡、基带通信、相机

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NVIDIA GTC Berlin 主题演讲即将开始！ GPU、Nemotron、机器人以及大量其他更新。我将在这里进行一些实时文字报道。

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审，评审者对其保持谨慎是正确的。问题在于，随着编码智能体能力持续增长，这些负载给系统带来的压力。评审负载随智能体产出的增加而扩大，而人类注意力仍是固定约束，并且我上面展示的自主性曲线每个月都在复利增长。 如果今天的中位数公司达到今天前 10% 公司的水平（自主智能体撰写超过一半的代码），代码评审有可能变成人类的全部工作，从而挤占经验丰富的开发者本应从事的所有其他重要事项的时间，比如与产品和设计协作、塑造软件架构，以及将他们的工程判断力用于没有明确解决方案的问题。 如何更快地建立信任 幸运的是，一些公司正在解决这个问题。那些自主智能体合并了 9% PR 的顶尖公司，并不是盲目地更加信任他们的智能体。相反，他们投入精力来加速信任的建立。 通常，这需要大量的平台工作，例如将低风险工作路由到自主智能体的系统、用于安全可靠开发和部署的沙箱与预发布环境，当然还有大量、大量的自动化测试。不过，也许最重要的是，他们很早就开始并且正在大力推进；信任只能随着时间建立，你等得越久，就必须越久地忍受不断堆积的评审积压。 为每个智能体安排陪护是合理的起步方式，但这种方式无法扩展。 如果你有兴趣进一步了解自主智能

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取消。 Anthropic计划在Google云计算合同上支出1110亿美元，在亚马逊云服务合同上支出1100亿美元，在微软合同上支出310亿美元，无论实际使用量如何，这些费用都必须支付。此外，该公司还同意向规模较小的AI云服务提供商Nscale和Lambda租用英伟达芯片，相关合同期限分别截至2033年和2034年，最高支出可达860亿美元。这些支出还不包括其他云计算合同。 再加上Anthropic通过与博通达成的协议，承担了超过1600亿美元的Google芯片租赁义务，该公司未来的基础设施成本总额已超过6000亿美元。文件显示，Anthropic仍在磋商其他算力采购协议，这些协议可能使其承诺的支出再增加最多1500亿美元。 尽管Anthropic的大部分算力来自亚马逊云服务、Google和微软等大型云服务提供商，但该公司正面临资源限制。Anthropic在招股书中表示，该公司寻求获得的算力超过了“这些合作伙伴愿意提供的水平”，而这些合作伙伴也越来越将Anthropic视为竞争对手。 Anthropic正通过签订长期租赁合同建设自己的数据中心，同时与代表其运营设施的第三方服务商合作。不

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与生物学领域的三条基本原理： 第一，优化理论中的“没有免费午餐定理（No Free Lunch Theorem）”与哥德尔不完备性。 人们常把 AGI 想象成一个在所有问题上都优于人类的通用系统。但数学家沃尔珀特（David Wolpert）证明的“没有免费午餐定理”指出：在所有可能的问题空间中，任何一个优化算法如果在某一类问题上表现出极高的效率，就必然以在其他类型问题上表现下降为代价——脱离具体环境约束的“全能最优算法”在数学上并不存在。 人类之所以觉得自己具备“通用智能”，很大程度上是因为大脑经过漫长进化，专门针对地球中观物理环境与社会协作进行了高度适配。同时，哥德尔不完备定理也表明，任何足够复杂的形式系统，都无法仅靠系统内部的递归推演来证明自身的完备性。 科学哲学家卡尔·波普尔与物理学家戴维·多伊奇（《无穷的开始》作者）强调，人类科学进步的核心不在于从已有数据中归纳规律，也不在于在既定规则的搜索树中穷举最优解，而在于当既有框架失效时，提出全新的“解释性猜想（Explanatory Conjecture）”。 例如，从牛顿力学到广义相对论的跨越，并不是通过对牛顿公式进行高频迭代得出

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却显得更加苍老。研究人员认为，一个人看起来比实际年龄老多少，可能也能反映他的健康状况。 他们利用数十万张标注了年龄的人脸照片训练模型，再计算AI估计的面部年龄与实际年龄之间的差距。结果发现，在癌症患者中，看起来比实际年龄更老的人，往往也面临着更高的死亡风险。 例如，在考虑了年龄、性别、癌症类型等因素后，AI估计的面部年龄比实际年龄大至少5岁的患者，死亡风险比其他患者高出约21%。 但研究团队并没有止步于此。 结果发现，两者关注的地方竟然明显不同。 研究人员还用统计方法比较了两套模型。在荷兰的4892名患者中，面部年龄与实际年龄的差距，和AI给出的死亡风险评分之间，相关系数只有0.16，这意味着两者的关联很弱。 并且，当研究人员把两个指标放在一起预测患者的生存风险时，它们都保留了独立的预测作用，合并后的统计模型表现也有所改善。 但问题来了：这些信息到底是什么？ 研究团队在论文中提出，眼睛下方、鼻子附近的特征，可能与医生长期以来观察到的重病患者面容变化有关。例如，当患者身体逐渐衰弱，面部脂肪、肌肉和皮肤状态都可能发生变化，这些变化也许会在照片上留下痕迹。 英国萨里大学机器学习教授Miros

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的软件协议去处理。但在AI训练场景下，这种方式代价太高。上万张卡需要在同一时间高度协同工作，任何一个节点的网络抖动、拥塞或丢包，都可能导致成百上千张卡进入等待状态。软件处理拥塞的延迟，在微秒级的同步需求面前显得力不从心。 把拥塞控制“硬化”到芯片里，相当于把交通指挥从事后调度，变成了实时预判。芯片可以在数据发出的瞬间就决定走哪条路径、是否需要重传、如何避免和其他节点的数据流“撞车”。这也就是完成不仅是让数据跑得快，更在芯片层面就让数据知道该怎么跑。 日前，众星微发布了三款互连芯片产品，在众多产品中，值得一提的是，与其他国产芯片有一个不同——他们把PCIe Switch直接集成进了网卡。PCIe Switch是服务器内部负责CPU、GPU、网卡、硬盘之间数据调度的“交通枢纽”芯片，传统方案中它是一颗独立的芯片，网卡是另一颗。集成之后，整板少了一颗芯片，链路缩短，插损降低，信号质量改善，时延也随之下降。 更值得关注的是定制化的部分。互连芯片在服务器里的位置很尴尬，它一头连着CPU，另一头连着硬盘、网卡或者GPU，两头都要适配，哪头适配不好都不行。宁佐林表示，海外巨头的新产品推向市场时，产业

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4万、4655万和3039万次，三款产品合计占20款上榜产品访问量的53.1%。 两张榜单衡量的东西不同，QM把产品覆盖端口的月活相加，跨端用户未去重，易观看桌面应用的交互次数。它们都不能直接当作企业订单榜，却都以一笔生意为目标：谁能把个人试用变成团队的固定支出。 大厂已经开始为此互挖客户。千问办公支持迁入WorkBuddy的本地历史数据；豆包工作让用户带着其他AI里的对话、技能和记忆转过来；腾讯则把WorkBuddy接进企业微信，也提供钉钉、飞书的机器人接入方式。 企业可以继续用原来的软件开会、聊天和审批，再把一部分工作交给另一家的AI。协作软件的存量客户，正在变成办公Agent共同争夺的客户。 腾讯继续保持领先优势，按QM口径，9月WorkBuddy合计月活约为百度搭子的3.3倍、千问办公的4.1倍，多端总使用次数达到8.36亿次。按易观桌面端口径，WorkBuddy月访问量从6月的2097万次增至9月的8534万次，三个月变为原来的4.07倍。 但要维持这种领先，腾讯不能停留于固守基本盘。 10月9日，WorkBuddy加入独立文件浏览器，本地文件可以直接预览并交给AI编辑。10

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却显得更加苍老。研究人员认为，一个人看起来比实际年龄老多少，可能也能反映他的健康状况。 他们利用数十万张标注了年龄的人脸照片训练模型，再计算AI估计的面部年龄与实际年龄之间的差距。结果发现，在癌症患者中，看起来比实际年龄更老的人，往往也面临着更高的死亡风险。 例如，在考虑了年龄、性别、癌症类型等因素后，AI估计的面部年龄比实际年龄大至少5岁的患者，死亡风险比其他患者高出约21%。 但研究团队并没有止步于此。 结果发现，两者关注的地方竟然明显不同。 研究人员还用统计方法比较了两套模型。在荷兰的4892名患者中，面部年龄与实际年龄的差距，和AI给出的死亡风险评分之间，相关系数只有0.16，这意味着两者的关联很弱。 并且，当研究人员把两个指标放在一起预测患者的生存风险时，它们都保留了独立的预测作用，合并后的统计模型表现也有所改善。 但问题来了：这些信息到底是什么？ 研究团队在论文中提出，眼睛下方、鼻子附近的特征，可能与医生长期以来观察到的重病患者面容变化有关。例如，当患者身体逐渐衰弱，面部脂肪、肌肉和皮肤状态都可能发生变化，这些变化也许会在照片上留下痕迹。 英国萨里大学机器学习教授Miros

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导演。后者至今积累粉丝数为144.4万。 《漂亮的恶意》，在国产AI韩剧浪潮里，成为最出圈的短剧之一。8月28日抖音上线第一集，播放量很快便突破4000万，点赞近500万，抖音账号涨粉170多万，成功变现数百万元。《 漂亮的恶意》负责人李振杰告诉Tech星球，截至目前，《漂亮的恶意》上线6集，播放量破1.8亿，是团队在AI剧情细分市场中表现最为突出的项目。 其他AI日剧、韩剧、美剧、英剧热度和讨论度同样很高。自制美高短剧《The Acciden》第一集点赞人数高达207万，上线11集视频抖音播放量达1.4亿。自制AI英剧吸血鬼剧《血誓》，首集点赞量高达45.3万，导演在抖音创建了8个群，7个群皆处于满员状态。群里活跃的网友，几乎都是在催更。 这些AI日韩美剧，让网友在一众修仙、逆袭、重生、霸总类国产AI短剧之外，看到全新的题材叙事：川渝留学生进入韩国顶级财阀校园，整治校园霸凌；中国农村女孩留学进入美国顶尖私立高中，受雇主所托保护雇主家学霸儿子；中医第八代传人留学在日本高中发扬中医文化；《印度校花爱上云南老表》，一言不合就开始印度式唱歌跳舞。有网友在视频评论区催更，“第一次期望一个作者不

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