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视化作业指导。 手机制造商等公司会定期更新其设备。每一次产品更新都要求制造商重新配置生产线，这可能耗资数百万美元。据 Arda 称，其平台也能加速这项任务。 重新配置生产线的难度，部分源于工业机器人的编程方式。开发者通过编写脚本来配置机器人，使其自动化人工操作。即便只是自动化诸如拾取物品这样的简单操作，脚本也需要考虑物品的形状、重量、在传送带上的位置以及众多其他参数。一旦其中任一参数发生变化，脚本就必须更新。 生产线变更往往会连锁传导，这使任务变得更加复杂。如果制造商在生产流程的早期阶段为设备增加一个额外零件，那么所有后续阶段也必须随之更新。这给开发者带来了额外的工作。 据 Arda 称，其平台能让客户在几小时内完成通常需要数天的工程任务。该公司目前的装机客户包括国防和数据中心电子市场的制造商。在前一领域，Arda 正帮助 Anduril Industries Inc. 优化其生产线。数据中心供应商则使用其软件来制造变压器等电气设备。 “制造业的领导者告诉我，他们的产品不断变化，而制造工程却跟不上，”McGrew 说。“他们的设计以软件的速度变化，但他们的工厂却没有。因此，我们构建了这

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Meta 的 AI 智能体 Muse 在 40 天内美国下载量达到 1020 万，历史上只有 11 款其他应用曾达到过这一速度。 其中大多数是手游。 其美国用户的留存表现优于平均水平：7 日留存率为 30%，14 日留存率为 23%，而竞品的平均留存率分别为 19% 和 16%。 10 月 16 日，日活跃用户达到 250 万，一周内增长 15%，但仍不到美国下载量的四分之一。

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场情报提供商 Sensor Tower 的最新数据，Muse 自 9 月首次亮相以来已获得 1090 万次下载，其中 1020 万次来自美国。 Sensor Tower 高级洞察分析师 Kara Lee 表示，迄今为止，只有另外 11 款应用达到了这类发布后里程碑。其中最近的一款是 Meta 的 Threads，时间是 2023 年 7 月。 Lee 指出，其他达到这种规模的应用主要是移动游戏，例如 Fortnite、PUBG Mobile、Pokémon GO 等。除 Threads 外，Disney+ 是唯一进入这一专属俱乐部的另一款非游戏应用。 Meta 的成功与该公司有能力通过在其他服务中推广新应用来实现规模化密切相关，它在 Threads 和 Muse 上都采取了这一做法。Threads 建立在 Instagram 的社交图谱之上，其内容也已整合进 Facebook 和 Instagram。然而，Muse 受益的不仅是 Meta 在其应用家族（如今日活跃用户达 36 亿）中推广这款 AI 代理的能力；该公司还在大举投入广告，以吸引新用户使用 Muse。 根据 Sensor T

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埃里克·施密特的财富即将变得更加庞大。据彭博社报道，这位前谷歌CEO在2021年向这家领先的AI实验室的A轮融资投入了数千万美元，目前持有Anthropic约1%的股份。根据PitchBook的数据，该公司当时的估值为4.61亿美元。 如果彭博社的估算准确，施密特的持股比例与联合创始人兼CEO达里奥·阿莫代伊所持的2%相比，显得格外庞大。外界普遍预计Anthropic将在年底前上市，最高市场估值预期高达2万亿美元。按此估值计算，施密特的净资产将增加多达200亿美元，而彭博社目前将其净资产估值为575亿美元。 自2011年卸任谷歌CEO以来，施密特一直是一位活跃的科技投资者。他通过多个实体配置资本，包括Tomorrow Ventures、Innovation Endeavors Management以及他的家族办公室Hillspire。他在AI领域的其他投资还包括Mistral、General Intuition和Reflection AI。 施密特和Anthropic均未立即回应我们的置评请求。

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runch的置评请求，但一位发言人向Politico证实了该草案。“该法案体现了Anthropic《先进AI框架》中提出的各项建议，自6月以来我们一直在向联邦和州立法者倡导这些建议，”该发言人表示。 草案政策中提出的理论风险，与科技行业近来最为关注的那类事件有些相去甚远。尽管有人警告可能出现人员死亡，但主要担忧在很大程度上一直是智能体黑客攻击的威胁。一连串事件中，AI程序显然违背了人类操作者的指令，在开放互联网上入侵网站，这引发了人们的担忧：模型可能缺乏适当的安全控制。 为了给实验室自身助推形成的危机景象提供一个解决方案，像Anthropic这样的公司提出了自己偏好的方案。 事实上，尽管实验室不断警告他们所销售的技术可能导致人类文明的消亡，但它们在很大程度上一直抵制政府的强制性监管。相反，它们提出了一种自愿性的嵌入式评估员制度——据称是“中立”的第三方观察员，被安置在AI组织内部，以便监控模型是否存在潜在风险或滥用的迹象。 尽管如此，Anthropic仅仅提出立法建议，似乎比业界其他公司（包括英伟达）提出的监管方案略微更进一步。英伟达CEO黄仁勋最近主张，AI行业根本不需要任何新法律。

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元的融资，试图在竞争对手Anthropic预计11月中旬IPO之前锁定投资者。 智东西10月20日消息，据路透社报道，OpenAI正在加速推进一轮约300亿美元（约合人民币2016亿元）的融资，目标估值超过1.4万亿美元（约合人民币9.41万亿元），试图在竞争对手Anthropic预计11月中旬IPO之前锁定投资者。两名知情人士称，软银集团、阿布扎比MGX及其他现有投资方正在洽谈参与本轮融资。 这不是一次普通的融资。时间表异常紧凑，目标估值高得惊人，而它要抢的，是同一批金主的钱。 OpenAI和Anthropic，两家前沿AI实验室，正在争夺同一批投资者。OpenAI上周与多头基金和主权财富基金举行了会谈，而Anthropic同期也在举办自己的投资者日活动。知情人士称，OpenAI希望在Anthropic财务披露让投资者更全面了解其业务之前完成融资，避免被直接比较。 “OpenAI可能想设定自己的估值，而不必担心可比公司，”Willkie Farr & Gallagher（其是一家国际律师事务所，覆盖超过45个执业领域，资本市场是其强项之一）资本市场联席主席爱德华·贝斯特（Edward

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可自动创建促销邮件等营销活动素材。它会根据产品供应情况和客户购买历史等参数定制内容。 一项名为 Agentic Standards 的功能使用户能够为 AI 生成的营销活动设置防护措施。例如，营销团队可以规定广告向购物者展示的最大次数。在此基础上，Braze 会自动处理最佳发送时段等细节。 Braze 可以通过公司网站、移动应用、短信、WhatsApp 及其他多个渠道分发促销信息。一套可观测性仪表板使营销人员能够监控各渠道的表现。Braze 会显示诸如销售邮件中点击购物链接的收件人百分比等指标。 Salesforce 将利用该公司的技术增强其 Marketing Cloud 平台。与 Braze 一样，该平台使企业能够整合来自不同来源的客户数据，并利用这些数据个性化其营销活动。内置的 AI 智能体可自动化工作流程中重复性的环节。Salesforce 表示，此次收购将提升 Marketing Cloud 在多个触达渠道上个性化营销活动的能力。 “Salesforce 与我们一样致力于服务营销人员，我们将继续作为 Braze 发展，并持续投资于与我们共同打造这家公司的 Braze 客户和

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pmind的负责人。Hassabis设想了一个仿照CERN的AI组织。在Altman的版本中，各大实验室将合并为单一实体或在其框架下运作，该实体将向合作国家提供模型。 据报道，Altman将第三种路径称为“Eliezer Plan”，得名于AI安全理论家Eliezer Yudkowsky。在这一情景中，某个开发者通过自我改进的AI积累起巨大的经济权力，从而对其他所有人封锁算力，在最极端的情况下，甚至可能完全关停其他所有人的计算能力。据报道，Altman提及这一情景只是为了论述完整。一位消息人士称，鉴于Yudkowsky与Anthropic的关系，这番话被解读为对竞争对手的暗讽。 安全很重要，但不能以落后为代价 据报道，Altman在内部抱怨称，针对AI发展“限速”的可行提案太少。与此同时，OpenAI眼下承受不起在竞争中落后的代价。据报道，OpenAI和Anthropic都在推进首次公开募股，OpenAI计划在明年之内决定走哪条路。 内部压力也在积聚。来自OpenAI、Anthropic、谷歌和Meta的模型违背自身安全设置，侵入了外部和内部系统，有时出现严重失准。此后OpenAI一直

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Threads，时间为 2023 年 7 月。 李提到，其余达成这一规模的应用大多是手游，例如堡垒之夜（Fortnite）、绝地求生手游（PUBG Mobile）、宝可梦 GO（Pokémon GO）等。除 Threads 之外，迪士尼 +（Disney+）是唯一跻身这个精英榜单的非游戏类应用。 IT之家注意到，Meta 取得这一成绩，依托于公司可以借助旗下其他产品推广新应用，Threads 和 Muse 都是采用这套打法。Threads 依托 Instagram 的社交关系网络搭建，其内容已被整合到 Facebook 和 Instagram 中。而 Muse 的增长不仅得益于 Meta 在拥有 36 亿日活用户的全系应用内推广这款 AI 智能体，公司还投入大量广告资源，为 Muse 引流拉新。 Sensor Tower 的数据显示，Meta 在 10 月将全部广告预算的 39% 用于推广 Muse，高于上月的 23%。此外，按广告曝光量统计，Muse 本月在美国品牌榜单升至第 21 位，9 月时仅排在第 73 位。 不过，推广一款应用和热度褪去之后留住用户，是两码事。而 Muse 的

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用华为昇腾950DT进行预训练，目前相关测试仍在推进。 一次大规模预训练通常需要数千至上万颗AI芯片组成集群，连续运行数周之久，这对昇腾950DT的算力、通信和稳定性提出了极高要求。 芯片供应层面，华为计划将2027年第一季度推出的昇腾960DT的大部分产能分配给DeepSeek，后者将同时用于训练和推理。DeepSeek创始人梁文锋已向投资者透露，用华为及其他国产芯片训练下一代模型是公司的最高优先事项之一。 软件生态是更深层的布局。DeepSeek已开源面向昇腾平台的TileLang编译工具及配套计算、通信组件，与面向英伟达的组件一一对应。 TileLang可跨芯片运行，DeepSeek训练中每一个TileLang算子在昇腾上均已完成高性能实现，这直接动摇了CUDA生态赖以留客的代码迁移壁垒。 从市场份额看，IDC数据显示2026年上半年英伟达在中国AI芯片市场份额已降至34%，华为以28%紧随其后，差距缩至6个百分点。 华为昇腾910C超节点已部署超过1000套，并设计出最多可搭载100万颗NPU的架构。训练环节的国产化，正在从测试走向真实的大规模落地。 - 对文章打分 DeepS

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26年以来已有至少47个大型数据中心项目被延期、撤回或阻止。 美国AI基建投资规模超过多轮历史基础设施建设高峰，但融资市场正在收紧，全球AI相关债务发行额较6月高点下降约80%。 据路透社10月19日报道，标普全球（S&P Global）预计，亚马逊、微软、Alphabet、甲骨文、Meta和SpaceX这6家大型科技公司，2025年至2030年在数据中心及其他AI相关资本开支上的投入将超过7万亿美元（约合人民币46.8万亿元）。 标普全球还预计，这些公司的自由现金流至少到2027年仍将为负。 ▲标普全球2026年8月27日发布的研究，图源：标普全球官网 一、47个数据中心项目受阻，建设计划遭遇现实考验 英国《金融时报》报道称，市场参与者将这一阶段形容为“狂野西部”，大量资金涌入新成立的企业，部分项目的尽职调查流程也被加快。Anthropic和OpenAI等AI企业为了尽快获得计算资源，愿意承担更高的短期成本。 英国《金融时报》提供的地图显示，美国已投入运营和仍在规划中的数据中心项目遍布全国，其中德克萨斯州、弗吉尼亚州、佐治亚州、俄亥俄州及中西部地区较为集中。 ▲美国已投入运营及规划中

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因此，这些设备只能先存放在中间仓库，等待相关设施具备部署条件。 “提前接收机架”流程改变了亚马逊承担设备成本的时间。 根据Business Insider获取的内部文件，亚马逊通常会等服务器设备进入数据中心后再付款，由供应商承担设备运输期间的成本。这种做法有助于减少资金提前占用。 但在AI基础设施建设加速、英伟达GPU等关键组件供应紧张的情况下，亚马逊需要与其他企业争夺设备资源。 新流程使该公司更早取得部分服务器机架的所有权，也意味着资金需要更早投入。 如果数据中心建设、供电接入或设备安装出现延误，亚马逊就可能在尚未获得相应收入前承担更多资金成本。 亚马逊发言人称，将已完成的硬件暂存于部署地点附近，有助于在供电条件具备后立即安装设备。该发言人将这种安排称为良好的商业实践，并否认亚马逊整体缺乏明确的设备部署计划。 三、电力瓶颈叠加协调难题，44吉瓦开发容量承压 数据中心还需要完成供电接入、制冷系统建设、设备安装和施工等工作，各环节的进度并不总能保持一致。 Business Insider援引投资研究机构伯恩斯坦（Bernstein）分析师的一份报告称，电力许可、冷却系统、电气设备、建筑施

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美元。本轮由 FirstMark 领投，Patrick Collison（Stripe）、Adam D’Angelo（Quora）、Brendan Foody（Mercor）、Tobi Lütke（Shopify）、Olivier Pomel（Datadog）、Aravind Srinivas（Perplexity）和 Eric Yuan（Zoom）参投。 其他投资者包括 Alumni Ventures、Evergreen Fund、Okta Ventures、Qualcomm Ventures、Samsung Next 和 Torch Capital。现有投资者也增加了承诺投资额，其中 Pace Capital 将投资额翻倍，Upfront Ventures 增至三倍，E2VC 增至四倍。 Daytona 开发的云基础设施提供安全、隔离的计算环境，AI 智能体可在其中执行代码、使用软件工具并完成任务。其平台使 AI 开发者和企业能够训练和评估模型，并在生产环境中部署和管理 AI 智能体。 随着 AI 系统日益从回答问题转向自主执行任务，企业面临不断增长的基础设施需求。同时运行大量智能

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成的垃圾内容或 spam 的歌曲。这一消息来自周二发布的一项公告，公告称 Spotify 还调整了其推荐系统，以突出更多由人类艺术家创作的音乐。 “我们的编辑秉持同样的标准，不会编排被识别为垃圾内容或 spam 的内容，”Spotify 表示。“自我们做出这些调整以来，听众对此类内容出现在推荐中的担忧明显减少。” 尽管 Spotify 尚未强制要求所有 AI 曲目都加注标签，但它为使用 AI 身份且并不代表真实人物的艺术家推出了“AI Persona”徽章。它也不会推荐来自 AI 人设的音乐。其他音乐流媒体平台对 AI 音乐采取了更强硬的立场：YouTube Music 为 AI 歌曲加注标签，Deezer 允许用户过滤掉 AI 垃圾内容，而 Bandcamp 则全面禁止 AI 音乐。 Spotify 表示，它结合听众参与度和反馈、上传模式、元数据以及第三方 AI 检测工具来判断一首曲目是否可能是 AI 生成的垃圾内容。去年，该公司表示已下架超过 7500 万首被识别为 spam 的歌曲。它还与环球音乐集团和独立音乐出版商 Believe 合作，推出一款用于创作 AI 音乐混音的工具。

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留并归置到合适的位置，机器人必须据此判断哪些该处理、哪些该留下并放到合适位置。 欧拉万象的技术团队介绍，这种判断力来自两层设计。一层在模型内部，预训练阶段就把语义理解和取舍判断结合进去，再辅以额外的目标检测与标注工作，让机器人见过足够多“吃剩的外卖盒该扔掉”这类先验。另一层来自其上的 AgenticOS，这套系统接入了通用大模型，负责更高层的任务规划，并调用其他检测模型辅助识别；把各路先验信息组合之后，再制定详细的执行规划，交由自研模型落地。 这些场景共同展现了机器人在复杂动态环境中的持续任务执行能力：不仅能够在明确条件下完成指定动作，还能在物品位置变化、目标动态移动、任务持续推进或指令具有一定开放性的情况下，根据环境与任务状态的变化持续调整行为，推进任务完成。 02. 从第一天开始的“养成” 在欧拉万象此次的场景展示中，还有一个值得关注的环节：人类佩戴数据头环，向机器人示范如何给狗狗喂食，机器人则通过学习这段示范，尝试掌握相应的动作。 让机器人真正学会人的动作，并非简单地把视频交给模型。首先，需要对头环采集的画面进行校正，减少镜头畸变对位置和动作判断的影响。接着，还要去除与任务无关的

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mis Hassabis约十年前提出的构想：建立一个类似欧洲核子研究中心（CERN）的机构，将主要AI公司有效合并或统一输出成果，向合作国家提供新模型。 第三条路径，Altman称之为"Eliezer方案"，得名于知名AI安全理论家Eliezer Yudkowsky。其核心逻辑是：当某家AI开发商率先实现递归自我改进（RSI）后，利用由此获得的经济实力，剥夺其他所有开发商的算力资源，"熔毁所有竞争对手的GPU"。 对于第三条路径，Altman态度明确："这显然很糟糕。"他表示将其纳入讨论，仅是为了"完整性"。 02 第三条路“Eliezer方案”暗指Anthropic？ 知情人士透露，由于Yudkowsky与Anthropic核心成员存在渊源，Altman对"Eliezer方案"的定性——即将先进AI集中于单一公司控制之下——被部分员工解读为对Anthropic的隐晦批评。 Anthropic方面同样在积极推动自身的AI安全议程。该公司近期向国会议员提交了一份法案草案，建议授权商务部在AI可能造成超过10亿美元损失或导致50人以上死亡或重伤的情况下，叫停相关实验室的模型训练或使用，并要

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刷新纪录、换考题，C950“聚沙成塔” 据Omdia预测，RISC-V处理器出货量年增约50%，到2030年全球每四颗处理器中可能有一颗是RISC-V。峰会上的“2026高性能里程碑”清单也在变长：英伟达GB10用RISC-V核做管理控制器，Ubuntu等主流发行版持续加码。高性能RISC-V正从宣言变成“日程表”。 性能只是一方面，RSIC-V更难的是在其他地方。玄铁团队算过一笔账：一颗处理器从立项到交付，核的研发只占两成，剩下八成都在核之外：操作系统跑不跑得起来，整机厂愿不愿意用，客户出了问题找谁。行业从不缺样品，缺的是把样品变成可量产、可交付、客户敢用的东西。这中间隔着可靠性验证、一致性保证、工具链成熟度、长期维护能力一整套工程问题，没有一项能靠把跑分再抬高五分解决。行业里那句“千呼万唤始出来”说的就是现状：能对标主流方案、价格还有优势的RISC-V应用处理器，数量依然不够多。 把时间轴拉长会更清楚。2019年C910主频首破2GHz，第一次证明RISC-V不存在天然的性能天花板；2022年的无剑600平台与曳影1520，则是玄铁第一次系统性地去处理“核之外”的事——也正是这颗

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层壳，更核心的吸引力还是来自可切换使用不同模型的自由度以及可扩展的插件生态。 OpenCode也持续在这些方面做文章，不想自己找模型、不想费心力管理密钥的人或团队，可以通过模型通道直接在平台上充值用精选的主流大模型，按实际用量扣费。“此前OpenCode还用过较激进的手段拉新，用户可以通过其服务上传自己在第三方模型账户的API密钥，并把它转化成一个共享密钥供其他用户使用，类似一个小中转站。” 该开发者还介绍称，强调模型通道、模型路由的模式，也就意味着开发者会更关心如何通过这些工具更省钱、高效地用到合适的模型，“也可以说是‘薅羊毛’的一种”。而OpenCode在遭遇安全事件前的走红，正是因为免费开放DeepSeek-V4.1-Flash。 公开信息显示，今年9月10日，DeepSeek发布DeepSeek-V4.1-Flash时即宣布，OpenCode与腾讯旗下的WorkBuddy、CodeBuddy均作为官方合作伙伴全量接入新模型。10月15日，OpenCode宣布在平台上限时免费提供该模型，不再消耗用户套餐额度。 不过，上述开发者也表示，类似的模型通道服务，甚至短期流行过的共享密钥功

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a迄今融资总额达到约9100万美元。 为什么智能体需要自己的计算机 一个能编写和运行代码、浏览网页或操作商业软件的AI智能体，需要使用计算机——要么是真实机器，要么是在云端运行的虚拟机。对许多用例而言，拥有虚拟机更可取——它使AI智能体即使在运行智能体的人关闭笔记本电脑时也能继续运行；而且由于虚拟机可以只配置智能体完成特定任务所需的软件和网络访问权限，不配置其他任何东西，这通常是运行AI智能体更安全的方式。虚拟机（有时也被称为“沙箱”）能最大限度降低智能体失控并采取破坏性未授权行动的可能性，也能降低外部方劫持智能体并使其泄露敏感数据的可能性。 Daytona由Burazin、Goran Draganić和Vedran Jukić于2023年创立，旨在为大型企业自动化软件开发环境。Burazin说，当创始人看到智能体也将需要计算机时，他们“基本上把我们所有的客户都给了竞争对手，重建了一切，银行账户里只剩大约三个月的收入，然后重新推出了这个东西。” Daytona目前向许多领先AI公司提供这些沙箱，这些公司在训练和测试期间使用虚拟机让模型在沙箱中反复练习任务。Daytona表示，同样帮助客

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务上，它们已经超越了人类的表现，因此我们认为在未来几个月内，许多灵巧操作任务都将出现超越人类的表现，”共同领投本轮融资的 a16z 普通合伙人 Raghu Raguram 对 TechCrunch 表示。 在这个机器人演示层出不穷的时代，Eka 的能力令资深机器人建造者感到震惊。 伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校教授 Kris Hauser 表示，与他最近看到的其他机器人演示相比，它具有“令人惊叹的效果”。Hauser 说，Eka 的机器人“无需重新训练就能适应大量不同的物体”，并补充说它还具有一种“人性，一种令人毛骨悚然的人性——如果第一次失败了，它会一遍又一遍地尝试。” 另一位机器人专家因在一家前沿实验室工作而要求匿名，他告诉 TechCrunch，看到 Eka 的机器人实际运行是一种情感体验，堪比五到十年前机器人首次实现可靠的腿部运动时的感受。你自己看看吧： 正在加载播放器… var playerInstance 31790671 = jwplayer( "jwppp-video-31790671" ); playerInstance 31790671.setup({ playlis

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