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品牌合作提案。如今，这个充满活力的空间为这片区域带来了新的生机，同时支持当地创造就业和社区福祉。 在美国新泽西州，Josh 经营着 Burger & Butcher，这是一家独立餐厅兼零售肉铺，专营草饲 smash 汉堡、牛油薯条，以及 100% 无籽油烹饪。Josh 只经营一家门店，没有专门的营销团队，他在轮班间隙使用 Gemini 和已连接的 Google Business Profile 来跟踪本地搜索和 Maps 表现，围绕社区活动策划周末更新，并分析地区风味趋势，以打造新的早餐项目和可带回家的肉铺产品。 业务落地页、营销与财务技能以及新连接的应用程序将在未来几天面向所有 Gemini 应用用户全球逐步推出。 对于希望在团队间规模化应用 AI、并需要集中管理控制、高级数据治理和企业级安全的大型企业，请探索 Gemini 企业版. 在您的收件箱中获取 Google 最新资讯 订阅我们的新闻通讯，获取产品更新、活动信息、特别优惠等更多内容。 完成。只差一步。 请查看您的收件箱以确认订阅。 您也可以使用 订阅。 您的信息将按照 Google 隐私政策使用。 您可以随时退出。 发布于：

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6氪Auto数字时氪未来消费智能涌现未来城市启动Power on36氪出海36氪研究院潮生TIDE36氪企服点评36氪财经职场bonus36碳后浪研究所暗涌Waves硬氪氪睿研究院媒体品牌 企业号企服点评36Kr研究院36Kr创新咨询企业服务 核心服务城市之窗政府服务 创投发布LP源计划VClubVClub投资机构库投资机构职位推介投资人认证投资人服务 活动搜索项目推荐我要入驻城市合作突发，DeepSeek重磅开源核心推理引擎新智元·2026年10月20日 19:32把智能的价格，打下来 源神归位！ 就在刚刚，DeepSeek再放大招，全面开源自研推理框架DeepInfer。 一个集群一天服务155万亿Token，DeepSeek V4.1 Flash高吞吐、低延迟的大规模推理，靠的就是它。 一起放出的，还有生产级Token编解码组件deepseek-recipe。 英伟达SM100 GPU、华为昇腾950 NPU，都在支持名单上。 DeepSeek还在知乎发了技术长文，又在GitHub放出一份部署问答，把这套系统从架构设计到部署细节，一五一十讲了出来。 按官方公布的线上统计，平均每个

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拆成几十条指令。你可以直接告诉AI想做一款什么样的游戏、希望场景呈现什么效果，再让它尝试编写代码、搭建场景、设计交互，把各个部分组合成一个完整项目。 这就意味着，如果说过去的DeepSeek大部分场景只能生成一段代码，那现在能力更接近从想法到成品的完整开发流程。 另一个容易被忽略的更新，是DeepSeek同时开放了Search和Fetch API。 前者用于搜索网页信息，后者用于抓取网页内容。两者结合后，AI就能在回答问题时主动检索外部信息，而不是完全依赖训练时学到的知识。对于需要查找资料、整理信息和执行多步骤任务的Agent来说，这相当于多了一套可以直接调用的信息获取工具。 按照官方公告，这两项服务的价格均为每1000次成功调用0.75美元。DeepSeek还表示，用户通过DeepSeek Harness、Claude Code和Codex使用DeepSeek API时，其中的搜索和网页抓取调用暂时免费，计划于10月31日16时（UTC）开始计费，也就是北京时间11月1日零时。 从完整项目开发到网页搜索与抓取，DeepSeek这次更新不只是在提高模型答题和写代码的分数，也在补齐AI真

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的执行，包括： LLM：Qwen、DeepSeek、Gemma、LLama、Mistral、GPT、OPT、BLOOM、Falcon、StableML 音频/语音：Whisper、Wav2Vec2、HuBERT、MMS 视觉：DinoV2、SigLIP、CLIP、Swin Transformer、ConvNeXt、ViT、ResNet、DETR 文本编码器与搜索：BERT、ALBERT 与 Electra、RoBERTa、DeBERTa、T5、MT5、Flan-T5 验证了基于 DTensor 的分片； 验证了多主机推理（vLLM 和 SGLang）以及微调/训练工作负载（TorchTitan），并采用基于 Ray 的编排； 验证了与 vLLM、SGLang、TorchTitan、Ray 和 TorchRec 的集成。 在本文的剩余部分，我们将讨论 TorchTPU 架构的关键方面以及一些初步结果。 架构深入剖析 TPU 入门 Google TPU 是专门设计的 ASIC ，用于执行构成深度学习基础的大规模张量运算。从 硬件架构角度, 一个 TPU 芯片 包含（取决于代际）： 一个或多

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6氪Auto数字时氪未来消费智能涌现未来城市启动Power on36氪出海36氪研究院潮生TIDE36氪企服点评36氪财经职场bonus36碳后浪研究所暗涌Waves硬氪氪睿研究院媒体品牌 企业号企服点评36Kr研究院36Kr创新咨询企业服务 核心服务城市之窗政府服务 创投发布LP源计划VClubVClub投资机构库投资机构职位推介投资人认证投资人服务 活动搜索项目推荐我要入驻城市合作许愿式编程发布，谁说梁文锋不宠“小白”？字母AI·2026年10月18日 10:55“口是心非”的梁文锋。 梁文锋曾在投资者闭门会上说，“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”。可现在看来，梁文锋是口是心非，嘴上说不在乎C端，实际上非常注重C端。 DeepSeek在10月17日发布的DeepSeek V4.1 Flash 1017中，最大的特点就是支持“许愿式编程”了。用户只需要跟DeepSeek说想法，不需要各种参数、细节、素材，它就能替用户完成整个生产闭环。 这是一个典型的“to 小白”功能，资深工程师们都不一定用得上这个功能，毕竟他们能给模型输入完整的提示词，不需要“许愿”，

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6氪Auto数字时氪未来消费智能涌现未来城市启动Power on36氪出海36氪研究院潮生TIDE36氪企服点评36氪财经职场bonus36碳后浪研究所暗涌Waves硬氪氪睿研究院媒体品牌 企业号企服点评36Kr研究院36Kr创新咨询企业服务 核心服务城市之窗政府服务 创投发布LP源计划VClubVClub投资机构库投资机构职位推介投资人认证投资人服务 活动搜索项目推荐我要入驻城市合作禾赛不只想卖激光雷达｜最前线肖漫·2026年10月17日 14:39禾赛的野心 图片来源 禾赛科技 文｜肖漫 编辑｜袁斯来 “我们不是为了卖激光雷达又造了一个 Kosmo。”在 Kosmo 发布会前，李一帆先明确了这一点。 Kosmo 是禾赛科技近日发布的三维世界数据引擎，由全球首款 8K 超高清 AI 空间相机 Kosmo One 和 AI 驱动的云平台 Kosmo World 组成。前者负责采集真实世界的空间信息，后者将这些信息重建为能够被 AI 理解、交互和训练的三维场景。 这是禾赛在激光雷达主营业务之外的一次延伸。过去，禾赛主要向汽车和机器人提供感知硬件；现在，它希望进一步参与物理 AI 的训练过

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6氪Auto数字时氪未来消费智能涌现未来城市启动Power on36氪出海36氪研究院潮生TIDE36氪企服点评36氪财经职场bonus36碳后浪研究所暗涌Waves硬氪氪睿研究院媒体品牌 企业号企服点评36Kr研究院36Kr创新咨询企业服务 核心服务城市之窗政府服务 创投发布LP源计划VClubVClub投资机构库投资机构职位推介投资人认证投资人服务 活动搜索项目推荐我要入驻城市合作Kling 4.0发布，可灵AI的估值凭什么反超母体快手？FoST未来叙事·2026年10月16日 20:50AI，能帮快手冲破商业想象力的天花板吗？ 180亿美元 VS 156亿美元，引发的思考。 千呼万唤始出来。10月15日深夜，可灵AI新一代视频生成模型Kling 4.0正式上线。 10月16日，可灵AI的“母体”快手股价应声大涨快手股价开盘大涨超5%，回到30港元上方； 稍早前的10月13日，快手股价一度跌到28.5港元，创历史新低，总市值1226.68亿港元（约合156.31亿美元），低于可灵独立融资的投后估值180亿美元。 这样的反差对比，不免让人不生疑惑： 01 Kling 4.0，可灵的「

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。就CPU和内存需求而言，Scion基础设施占用空间为Git镜像基础设施的1/200。 CI和研究作业检出代码的速度提高了两个数量级，从几分钟缩短到几秒钟；仅CI一项就实现了25%的CPU容量提升。同时，客户端和缓存都不需要执行代码库维护，可以简化作业的生命周期管理。 原生Scion仓库实测性能提升 这一七人团队还构建并发布了代码审查平台Antique、代码搜索、源代码控制身份和访问管理系统、管理和提交大量已审查代码的新方法等。 Anthropic也特别提到，Scion绝非Git的通用替代品。Scion只适用于真正庞大的单体仓库，这类仓库要么有数万名工程师，要么有大量智能体在高效地编写代码。 不过，因为很多组件需要根据公司情况高度定制，因此Anthropic不会推出通用的Scion版本，只是向业界提供一种思路。 01.日均千万级检出、数百PB流量，Git难以应对AI智能体负载 Anthropic使用Claude编写软件的频率远超其他公司，这也使得其更快发现那些为人类设计的工具早已不堪重负。 随着单体仓库不断增长，Git已不再适用。仅主分支的历史记录就接近100GB，压缩后的工作副本也超

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、调取支付宝阿宝的神券团购服务，两个智能体协同，在阶跃Amoo的对话窗口内完成优惠筛选、匹配、下单、支付、核销等全流程，全程无需跳转任何App，将AI办事服务升级为“AI主动办结”的极简体验。 支付宝与阶跃终端达成AI深度合作，助力STEPX Neo实现对话内服务闭环 这一变化解决了用户“想找优惠但懒得翻找”的普遍痛点：过去用户需要主动打开支付宝、进入卡包、搜索品类、逐家比价，现在只需说出自身需求，系统即可按位置、口味、距离等条件匹配最优优惠。 此外，淘票票选座购票、淘宝闪购下单等场景，支持阿宝自动执行，一句话选品、支付与履约，办结服务。 支付宝Vibe Pay落地STEPX Neo，AI应用创作一键变现 此外，支付宝自研AI支付产品Vibe Pay首次落地终端厂商，STEPX Neo成为首个接入的硬件伙伴。借助Vibe Pay，创作者可以在AI-IDE工具Step Studio中创建商品服务，并一键接入收款和经营能力，打通从“生成应用、展示商品”到“完成交易”的商业闭环，让Agent、Skill、App等不同形态的AI应用能够快速实现商业变现。 发布会上，蚂蚁集团支付宝事业群总裁、蚂

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向递归自我改进的现实起点。!! 0080e6 训练 recipe!!、!! 0080e6 数据策略!!、!! 0080e6 训练与推理系统!!、!! 0080e6 底层算子!!和!! 0080e6 评估体系!!，都需要研究者持续提出假设、实现方案、运行实验并根据反馈迭代；Research Agent 则可以将每一次成功与失败沉淀为经验，在远大于人工实验频率的搜索空间中持续探索。 我们在 Recursive 自动化 AI 研究系统[^ref6]采用的三项任务上测试 Hyra：NanoChat Autoresearch[^ref3]、NanoGPT Speedrun[^ref7] 和 SOL-ExecBench[^ref8]，分别覆盖固定预算训练、训练速度优化和 GPU kernel 优化。为保证直接可比，我们复用了 Recursive 的公开设置，包括相同的任务定义、评测协议和初始化 solution：NanoChat 从相同的初始 seed solution 出发，NanoGPT 从相同的领先方案出发，SOL-ExecBench 则在相同的 235 个 kernel 与 B200 评分

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工厂用AI管全盘生意 对源头厂商而言，只需要一句自然语言指令，“1688生意助手”就能自主执行全套经营动作——从洞察热卖趋势、智能发图上架、广告分析、意向客户接待，到多店管理与经营决策，全面覆盖工厂做生意的全链路。 1688商家的生意模式差异显著：现货模式（含批发、一件代发和分销）、定制模式（含轻定制、深度定制），以及跨境模式（含内外贸一体、多平台经营），面对的经营难题截然不同。 为此，Accio针对不同类型商家的核心痛点，量身打造了三项差异化AI能力： 一是现货型商家主打“快与省”。现货拼的是上新速度和运营效率，Accio既能一键生成完整商品详情并自动上架，还能批量优化商品素材和标题，帮助提升搜索点击和成交转化； 二是定制型工厂主打“专与准”。定制难在专业接待和询盘转化，Accio既能学习企业知识库，听懂定制需求，答准工艺、交期和报价等专业问题，还能通过买家背调挖掘需求，7×24小时自动跟进每一条潜在商机； 三是跨境型商家主打“全与透”。跨境难在多店管理和经营决策，Accio直连多平台数据，每日推送多店铺经营看板，哪里赚了、哪里亏了、资源优先投在哪，让老板看清全盘生意，快速做出决策。

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工作流，把从选题到导出的过程，拆成了九个阶段： 确定研究范围、检索文献、清理筛选、分析趋势、寻找切入点、列提纲、写作、核验，最后导出。 和其他AI论文写作工具类似，你给它一个研究主题，比如“物理世界的RSI”。 它就会从这个主题中拆出具体的研究问题，再生成对应的中英文关键词，去OpenAlex、Crossref、Semantic Scholar和arXiv里搜索论文。 搜回来的文献会进一步去重、评分，再由模型筛选相关性。遇到相关性较高的论文，还会顺着它的参考文献，以及后来引用它的研究继续找。 相当于抓住一篇，再顺藤摸瓜补一批，思路其实有点像当年的CONNCTED PAPERS。 （有没有懂的）。 接下来，收集到的文献，会被整理成一张证据表，汇总每篇论文的研究问题、方法、数据、结论以及局限。 有了这些材料，系统再分析研究趋势，提出可能的研究角度、研究空白和假设。 这里还有个挺有意思的环节，叫 创新性诊断 。 Open Academic Paper Gen会从问题、方法、数据和视角几个维度评估切入点，指出文献池中最接近的已有工作，并给出审稿人可能提出的质疑。 （这相当于是在你觉得自己做出R

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ot的模型可以随时切换。不过： 我仍然建议你长期使用同一个模型，仅在真正需要时才进行切换。 长期记忆 长期记忆是ds bot的一个重点。记忆可以在详情页中管理，也可以直接对话管理。 从技术上来说，每个Bot在底层对应一个DeepSeek Harness Session，拥有自己的工作上下文。 遇到超出上下文窗口的长对话，ds bot会使用压缩、交接摘要和本地搜索等机制管理上下文。 ds bot还为每个Bot设置了基于Markdown文件的记忆存储，同时设计了团队共享记忆。 另外，每轮对话结束后，模型都会进行自动记忆审查，判断哪些信息需要保存、更新或删除。 其他的技术特点还包括： 使用量统计：在Settings → Usage中，可以查看按时间、Bot和模型分类的Token使用情况。 数据本地化：所有数据都保存在你电脑DSH主文件夹目录下的bot/ 和sessions/ 文件夹中。卸载插件不会删除这些数据。 开源与许可：项目采用Apache License 2.0许可。 安装与使用 DSH的桌面端和Web端都能使用ds bot。 桌面端，在侧边栏选择「插件」→「添加插件」，输入「ds-b

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解这个时间点，得先回到芯片本身：已经有足够多的人拿到硬件、用进业务，适配和优化的需求才会真正出现。 从2019年的含光800，到2021年的倚天710，再到如今的真武系列，平头哥走了多年。其中一条持续的路径，是从业务需求出发设计芯片，先在阿里内部验证，再通过云等方式服务外部客户。 陆生华谈到，外部客户接触新芯片时，常会先确认一件事：阿里自己用过没有？ 淘宝、搜索、推荐、广告等业务承担了早期生产验证的角色。经过实际流量和集群稳定性的考验，产品再逐步向外推广。 到真武M890，团队已经完成两代完整芯片交付。在陆生华看来，软件的成熟度和客户对二次开发的需求，共同促成了此时的开放。 650多家客户意味着产品得到了使用，也意味着厂商要面对越来越多不同的问题。 汽车企业训练模型，互联网企业优化推荐，模型团队尝试新算法，各自的计算方式和性能瓶颈并不相同。同一套基础软件之上，还会有大量贴近具体业务的开发。客户越多，把这些工作全部留给芯片厂商就越难持续。 这时扩大开放，既有经过验证的软件可以拿出来，也有真正需要它、愿意继续开发的用户。 此外，对平头哥来说，还有一笔长期维护的账。 芯片厂商基于主流框架做适

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了几个具有强大工具调用支持的选项：Meta 的 Llama 系列、阿里巴巴的 Qwen 模型、Google 的 Gemma 变体，以及 DeepSeek 以推理为核心的架构。 该工具还与模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 MCP）集成，这是一种将 AI 智能体连接到外部服务的新兴标准。通过 MCP，Goose 可以访问数据库、搜索引擎、文件系统和第三方 API——将其能力远远扩展到基础语言模型所能提供的范围之外。 对于有兴趣搭建完全免费、保护隐私的配置的开发者来说，这个过程涉及三个主要组件：Goose 本身、Ollama（一款用于在本地运行开源模型的工具）以及一个兼容的语言模型。 第 1 步：安装 Ollama Ollama 是一个开源项目，它极大地简化了在个人硬件上运行大型语言模型的过程。它通过简单的界面处理下载、优化和提供模型服务等复杂工作。 从 ollama.com 下载并安装 Ollama。安装完成后，你可以用一条命令拉取模型。对于编码任务，Qwen 2.5 提供强大的工具调用支持： ollama run qwen2.5 模型会自动下载并开始在你

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