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酒窖改造成 GPU 服务器机架，以及他如何使用完全在自己家中运行的个人 AI 智能体。 这是我做过的最喜欢的播客之一。 时间戳： 00:00 Amazon 封禁 Muse 02:40 Shopify 对 AI 智能体的策略 07:00 AI 智能体将如何改变购物 11:05 科幻与科技乐观主义 17:57 零和思维 vs. 富足 21:20 AI 反弹与创始人优势 45:28 打造 AI 优先的 Shopify 52:18 谁从智能体商业中获利？ 01:03:22 Shopify 如何保持领先 01:10:39 智能体时代的广告与发现 01:16:02 机架、酒窖与爪 链接： Spotify：https://t.co/dEn15RrP7B Substack：https://t.co/JxkbohU0qz YouTube：https://t.co/2DTtOZ64yN Apple Podcasts：https://t.co/fEI7x7IzlD 本期节目的呈现赞助商是 @hyperagentapp 感谢节目的首席赞助商：@Atlassian、@meetgranola 和 @mercury

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你现在可以在文本 API 请求中添加 guidelines ，以进一步管控 Grok API 对特定内容类别的处理方式。 Grok 在撰写回复时会用自己的措辞遵循这些准则。 对所有 API 客户开放。 https://t.co/6KXPlrAgct https://t.co/MhBS2RTon4

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的游戏机制很容易被复制，但通过更新不断加入的功能和自己的创意则不然。至于勒索行为本身，更像是执法部门的事，而不是游戏平台的事。不过Valve表示会跟进已报告的案例。 据Inven Global此前的一篇报道，韩国两人工作室YNOT在得知自己的烹饪游戏《Spookitchen》被AI克隆后，于Next Fest前不久撤下了该游戏的Demo。战术角色扮演游戏《Dragon’s Chronicles: Twin Stars of Reginleiv》的开发者据称收到了一封勒索邮件，索要200多美元。 前两天的随机展示 广告后继续阅读 十月Next Fest上大量劣质AI游戏也是问答环节的话题。Valve Steam商务团队的Marc Wilkinson解释称，在活动的前两天，Steam展示Demo时实际上是近乎随机的。个性化推荐要到之后才会生效。许多关于AI垃圾游戏泛滥的投诉只涉及这前两天。 据Wilkinson称，这种随机性是为了防止开发者通过提前报名来抢占曝光度，并让每款游戏都有公平的机会。Valve接受在此过程中也会出现劣质游戏。自2024年初起，开发者必须在Steam上说明是否以及如

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后设置访问关卡——现代化改造的是接缝，而不是系统本身，”Kappanna指出。 这种方法使组织能够保留现有应用，同时暴露智能体所需的能力。但它存在局限。将较旧的系统连接到编排层并不一定能解决其底层架构的约束。某些应用可能仍需要更深入的现代化改造，以支持生产工作负载的需求。 安永全球交付服务（EY GDS）咨询AI与数据及美国商业负责人Vijay Yellapragada强调了展示智能体能力与使其在真实环境中可靠运行之间的区别。 “试点证明智能体能够执行某项任务。生产则要求证明企业能够信任智能体可重复、安全且大规模地执行该任务，”Yellapragada解释道。 这要求企业考虑到系统故障、流程异常和事务量，而这些在受控实验中可能不会出现。集成、测试和恢复机制变得与智能体本身同样重要。 碎片化数据造成另一个瓶颈 即使智能体能够连接到企业应用，其性能也取决于这些系统所含信息的质量和可访问性。 大型组织通常将数据存储在本地基础设施、云平台和分布式存储库中。记录可能在各个应用之间重复、过时或不一致，使智能体难以确定应使用哪些信息。 “最大的挑战往往不是AI模型本身，而是其背后的数据。大多数组织的

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电池位置，以提升稳固性与佩戴舒适度。该耳机没有专用的左耳或右耳耳塞，用户可以将任一耳塞放入任一耳朵，耳塞会自动检测它们所在的一侧，并相应调整音频声道。 音质方面，Galaxy Buds On 配备 TwinBoost 双扬声器以增强低频表现，并支持根据环境自动调节音量；同时提供音频泄漏减少技术，降低在办公室、地铁等共享空间中的漏音问题。其采用高通 Snapdragon S7 Gen 1 音频平台，官方宣称满电续航连续播放音乐最长 9.5 小时。通话方面，其智能清晰通话技术结合三麦克风、骨传导语音拾取传感器和机器学习，用于分离人声并抑制风噪等环境噪音。 另外，该耳机与支持 Galaxy AI 的手机或平板连接后，用户可通过「Hey Google, let's talk Live」唤起 Google AI 助手，并用语音控制音乐播放和音量；耳机还支持按住触控区录制语音备忘录、通过点头或摇头接听或拒接电话、关闭闹钟及处理通知。来源 产品外观图，图片来自三星 微软推出 MAI-Image-2.7-Preview 10 月 27 日，微软公司发布公告，宣布推出 MAI-Image-2.7-Pre

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Jeffrey Glover and Greg Barbaccia David Ulevitch and David George 当 AI 替你购物时，谁在赚钱？ Alex Immerman and Santiago Rodriguez Growth David George Growth 扩大 a16z 成长基金与平台 David George and Raghu Raghuram Growth 你不是一个模型。不要按 token 定价。 Tugce Erten and Sarah Wang Infra OpenRouter & Stripe：智能网络 Martin Casado Growth Cursor + SpaceXAI：迭代最快的团队获胜 Infra Yoko Li a16z 专家新闻 “帖子”（包括播客、视频和社交媒体）中表达的观点仅代表其中引用的 a16z 个人，不代表 a16z Capital Management, L.L.C.（“a16z”）或其各自关联公司的观点。a16z Capital Management 是一家在美国证券交易委员会注册的投资顾问。注册为投

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屏幕，扩展现实（XR）开发环境也走出了测试阶段。Jetpack XR SDK、Android Studio 中的 XR 模拟器，以及面向 Unity、Godot 和 Unreal 的 Engine Hub 现已作为稳定版本提供。 除了软件更新外，Google 还与硬件制造商 XREAL 合作发布了 XREAL AURA。XR 负责人 Shahram Izadi 表示，这是首款运行 Android XR 的有线智能眼镜。这款眼镜重量不到 95 克，配备透明、可调光的镜片，视场角为 70 度。计算单元和电池位于一个外置 puck 中，该 puck 同时兼作触控板，并搭载高通全新的 Snapdragon Reality Elite 芯片。 用户最多可同时将五个 Android 应用置于视野中，或插入 USB-C 线缆以镜像笔记本电脑屏幕。Gemini 也内置于此。该 AI 既能通过眼镜看到现实环境，也能看到虚拟屏幕，从而能够整理窗口、提供电子游戏提示，或在视觉上高亮房间中的实体物体。XREAL AURA 现已在美国、加拿大和韩国开放订购，售价 1,099 美元，预计于 11 月中旬开始发货。

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chael Lazos，Meta； 194364 作者：Masaki Kozuki，NVIDIA） ROCm gfx950 上的 FlyDSL 内核与 gfx1250 上的张量数据搬运器 FlyDSL 与 CuTeDSL、Triton 和 Helion 一样，成为 PyTorch 可使用的内核 DSL。在 gfx950 上，Inductor 会为 GEMM、ragged F.grouped mm 以及 MXFP4/MXFP8 scaled mm 与 Triton 和 ATen 并列，并且在 eager 模式下 FlyDSL 可以覆盖 RMSNorm 和 topk。FlyDSL 是可选的，需要 FlyDSL 0.3.x。 在 gfx1250（MI450）上，Inductor 使用张量数据搬运器（Tensor Data Mover）来生成稠密 mm/addmm、逐点运算和归约代码，以及 FlexAttention 的前向和解码。gfx1250 已被加入 nightly wheel 架构列表。 API 不稳定 （PRs 192877, 190903, 194032, 191446 以及 19

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灯片（@MarkSellke）。 小型专用模型：Samaya 对 Nemotron 3.5 Lightning（总计 30B，激活 3B）进行了后期训练，包含两个 SFT 阶段和两个 GRPO 阶段。它在 FrontierFinance 上得分为 58.9%，而 Fable 5.1 为 55.9%，成本为 0.61 美元对 6.89 美元（@maithra raghu）。 检索与记忆： EmbeddingGemma 2：这个开放的多模态嵌入模型有 744M 参数，具有模块化编码器，仅文本时以 271M 参数运行。它在 MTEB Multilingual v2 上得分为 61.36（@dair ai）。 EMMA：该系统通过情景记忆改进多智能体设置。它比 GEPA 和 ADAS 最高提升 32.5%（@omarsar0）。 网络上的 AI 文本：截至 2026 年 8 月，约 24% 的可抓取页面包含 AI 生成或 AI 编辑的文本（@omarsar0）。 推理与硬件系统 KV 缓存工程： AKV（清华大学与香港中文大学）：该服务引擎新增了“drop”和“repos”缓存操作。它将智能体

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i Agent Sandbox增加了推理层和执行层，将我们的AI基础设施转变为完整的AI技术栈，”他补充道。 Akamai Inference让企业能够访问12个开放权重模型，参数量从80亿到2.8万亿不等。初始目录包括NVIDIA Nemotron 3 Ultra、OpenAI gpt-oss-120b和Google Gemma 4，以及用于检索增强生成（RAG）的嵌入模型。 客户可以在无服务器、按使用量付费的推理和专用部署之间进行选择。该服务负责模型执行、编排和身份验证，同时提供对托管数据库、对象存储以及私有和公有云平台连接的访问。 该服务使用兼容OpenAI的API，使开发者能够将其集成到现有应用中，而无需重写这些应用。Akamai表示，请求在其全球网络上运行，以降低延迟并支持服务可用性。 Akamai Agent Sandbox提供一个用于执行由AI智能体编写的代码的环境，将其与智能体自身的运行时分离。 该服务在Akamai Functions上运行智能体，而它们生成的代码则在隔离环境中执行。它使用基于WebAssembly的隔离来对计算、内存、出站网络连接和系统能力实施限制。

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ources[rc.type] "create" in rc.change.actions msg := sprintf("%s: long-lived credential prohibited", [rc.address]) } allow if count(deny) == 0 该策略读取标准 Terraform 或 OpenTofu 计划，或 Terragrunt run-all 的模块映射。没有变更的计划可以省略 resource changes，因此空计划被视为有效，而无法识别的形态会被拒绝而不是静默允许；只将其附加到模板会生成这些格式的项目上，因为 Pulumi、CloudFormation 和 Kubernetes 部署都会被拒绝。替换包含 create 操作，因此会被捕获。资源列表只是一个示例，该策略无法看到硬编码的机密或在 Terraform 之外生成的密钥。 allow 规则很重要：有了它，任何未被拒绝的内容都无需人工批准即可继续；没有它，一个不返回任何内容的策略会默认为待定，每次部署都要等待一个人。使用完整的 env zero 输入包装器进行测试，而不是裸的 t

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16 权重中可能因舍入而丢失更新。Axolotl 现在采用合并感知训练，使模型在 vLLM 实际提供的权重上学习（Wing Lian）。 智能体研究：多篇论文探讨了测试框架设计与记忆： 审稿人批评者：一个独立审稿人智能体在 17 种验证设计中，于 Terminal-Bench 上增加 5.9–9.5 分，成本为 1.13–1.25 倍（DAIR）。 记忆与 RAG：对原始历史记录使用普通 RAG 优于许多专用记忆系统，后者需支付“记忆税”（omarsar0）。 持续学习：谷歌的“睡眠”框架整合知识并生成合成“梦境”以限制遗忘（Google Research）。 产业与政策 Anthropic S-1：这份 318 页的文件报告 2026 年上半年毛利率为 85%，自由现金流利润率为 21%，现金达 1340 亿美元（Jamin Ball）。 单位经济：每美元收入的推理计算成本从 0.88 美元降至 0.15 美元（Ball）。每兆瓦推理收入从约 1600 万美元升至 6000 万美元以上（SemiAnalysis）。 Anthropic 药物发现：Anthropic 披露了与六家药物开

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题的技术基础设施。 从单点命中到跨靶点、跨模态的系统性验证，从底层模型突破到可复用的研发工作流，MMDesign的最新报告把“AI能不能设计出分子”的问题，推进到了“AI能不能稳定、可复用地产出可用分子”。 少量候选、稳定命中的设计效率；亲和力、可开发性与新颖性并重的分子质量；不依赖“参考答案”、从功能需求直接给出分子、成功拿下高难度靶点的突破价值。三者共同支撑起“可复用”能力，让AI分子设计可以被产业持续用于解决真实研发需求。 “特别声明：以上作品内容(包括在内的视频、图片或音频)为凤凰网旗下自媒体平台“大风号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储空间服务。 Notice: The content above (including the videos, pictures and audios if any) is uploaded and posted by the user of Dafeng Hao, which is a social media platform and merely provides information storage space services.”

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5月的Google I/O大会上，谷歌展示了与XREAL合作的智能眼镜产品Project Aura。到了10月29日，XREAL AURA迎来正式发布。相比Galaxy XR，这款产品采用更轻量化的光学透视式眼镜形态，视场角达到70度，眼镜本体重量低于95克。 为减轻头部负担，XREAL将主要计算单元和电池放在通过线缆连接的外置计算模块中，搭载高通Snapdragon Reality Elite平台。用户佩戴眼镜后，可以透过镜片直接看到真实环境，并将应用窗口、3D内容叠加在视野中。 图源：XREAL XREAL AURA支持多窗口办公、影音娱乐、空间游戏等功能，还可以通过USB-C连接笔记本电脑，将电脑画面转化为可自由调整位置和大小的虚拟屏幕。其限时首发售价为1099美元起，目前已在美国、加拿大和韩国开放订购，预计11月中旬开始发货。 谷歌的硬件合作范围还在继续扩大。在今年的Google I/O大会上，谷歌还公布了面向智能眼镜的进一步规划，包括主要通过语音与Gemini交互的音频眼镜以及带显示的AI眼镜。 在合作伙伴方面，除了三星，谷歌还引入了Gentle Monster、Warby

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专门分配资源用于运行模型的专用部署方案。 Akamai Inference支持12个开放权重模型，包括OpenAI的gpt-oss-120b、Google的Gemma 4和Nvidia的Nemotron 3 Ultra。开放权重模型将训练好的模型权重公开供外部使用。企业可以将这些模型集成到自己的服务中，或针对特定任务进行定制。 该服务还支持用于检索增强生成（RAG）的嵌入模型，RAG可搜索企业内部文档并将相关信息纳入AI生成的回答中。它提供兼容OpenAI的应用程序编程接口（API），使企业无需完全重写现有应用即可在模型之间切换。 Akamai Agent Sandbox使AI智能体生成的代码能够在隔离环境中运行。它采用基于WebAssembly的隔离技术，通过限制对计算资源、网络连接和系统功能的访问，防止代码影响外部系统。该公司还计划增加控制智能体访问权限的功能。 Akamai旨在利用其全球网络、边缘基础设施、云存储以及中央处理器（CPU）和GPU资源，支持AI应用的开发、执行和安全保障。该公司表示，其遍布全球的4,350多个边缘节点网络使AI服务能够在更靠近用户的位置进行处理，从而

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显示屏，单眼分辨率为 1920 × 1200 像素，视场角达到 70 度，刷新率最高 120Hz，峰值亮度为 1050 尼特。眼镜覆盖 100% sRGB 色域，出厂经过独立色彩校准，色彩偏差 ΔE 小于 3。产品本体重量不到 95 克，提供适配不同瞳距的两种尺寸。 XREAL AURA 采用眼镜与外置计算模块分离的设计。其中，计算模块搭载高通 Snapdragon Reality Elite 平台，AI 算力最高达 48 TOPS，内置 4455mAh 电池，配备触控板、指纹传感器及两个 USB-C 接口。眼镜本体则搭载 XREAL X1S 空间协处理器，运动到光子延迟为 3 毫秒，支持六自由度（6DoF）空间追踪及手部追踪。 其他配置方面，该产品配备两颗空间追踪摄像头、一颗带隐私指示灯的高分辨率 AI 摄像头、四麦克风阵列及经 Bose 调校的音频系统。同时支持五档电致变色调光，最高可阻挡 99.9% 的外部光线，并支持安装处方镜片。 软件方面，XREAL AURA 运行 Android XR 系统，集成 Google Gemini AI，可结合用户视野中的现实环境及屏幕内容提供

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a.js。每个基准行按 [speedup, τ] 顺序存储 benchmarks 对。在那里更改一个数字，图表、表格和“最佳”高亮都会更新。hero 统计条和简短的“要点”项目符号是手工写在 index.html中的，因此需要手动更新。 来源： 表 1–3、消融实验以及延迟和长上下文附录表格来自预印本。 “已发布检查点”表格来自 Hugging Face 模型卡。 设计说明 颜色是 style.css顶部的 CSS 自定义属性，分为浅色和深色两套。主题切换将选择存储在 localStorage. 图表颜色已针对色觉缺陷进行验证：UBTree 为云杉绿，DSpark 为蓝色，DFlash 为橙色。柱状图中 UBTree 显示为绿色，所有基线均为中性灰色。 字体：IBM Plex Sans（标题和正文）和 IBM Plex Mono（代码），均来自 Google Fonts。数学公式使用 cdnjs 的 KaTeX 渲染。 关于www.inclusion-ai.org/ubtree/ 资源自述文件活动自定义属性 星标0 星标 关注者0 关注 复刻0 复刻报告仓库 发布 软件包 贡献者 语言

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tils python convert benchmark.py 然后，你可以使用以下脚本评估模型（记得修改基准数据集路径）： cd mm-eval Benchmark scores (including the dual-view evaluation) bash run baseline.sh cd ../utils Attention Map Coverage python eval coverage.py 🙏 致谢 本项目基于： Qwen2.5-VL 和 Qwen3-VL 作为基础模型 EasyR1 强化学习训练框架 我们同样衷心感谢王志恒（上海交通大学、上海人工智能实验室）提出的富有洞见和价值的建议。 📮 联系方式 如有问题或合作意向，请联系： 魏来： waltonfuture@sjtu.edu.cn 何良波： liangbo.hlb@antgroup.com 蓝骏： yelan.lj@antgroup.com 张卓生： zhangzs@sjtu.edu.cn 黄炜然： weiran.huang@sjtu.edu.cn 请注意，代码中可能存在与数据集路径相关的细微错误。我们感

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视频真实集的宏平均。 引用 如果您在研究中使用 DefakerOne2、RRVBench 或本仓库的任何部分，请引用技术报告： @article{guangjian2026defakerone2, title = {Venus-DefakerOne2: A Vision-Forensics Foundation Model with Broader Coverage}, author = {Qu, Chenfan and Liang, Yachao and Fang, Mingqi and Xie, Jiangwei and Chang, Zheng and Wang, Zhenming and Zhang, Baoyue and Jin, Fanli and Jiang, Changjiang and Li, Junchi and Wang, Haoyue and Zhu, Xuekang and others}, journal = {GuangJian Team, Ant Group --- Technical Report}, year = {2026}, note = {\u

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销量和价格都会在本季度有所贡献，并且预计全年价格将继续小幅上涨。 分析师 马克·纽曼： 这很有帮助，解释得很清楚。接下来的问题是关于数据中心的 HBF 和其他新型 NAND 技术。之前有人提到 HBF 取得了一些进展，这很好，但我想知道关于进展以及与合作伙伴和客户的讨论是否还有其他信息？ 戴夫，你刚才提到了数据中心里其他一些新的 NAND 技术，比如 Storage Next 和 CMX 上下文存储器。你对这些数据中心里新出现的 NAND 技术有什么看法？你觉得它们最终都会成功吗？如果你能就这些技术之间的相互作用、各自的作用、闪迪在其中扮演的角色以及时机等方面发表一些看法，那就太好了。谢谢。 董事长兼首席执行官 David Goeckeler： 当然。马克，我们与潜在客户就 HBF 进行的沟通非常深入，而且会持续进行——我们会继续与他们沟通，直到我们把产品样品送到他们手中，让他们开始使用并了解产品如何融入他们的系统。我们会持续更新相关信息，但这几乎是一个永无止境的沟通过程。 关于你的第二个问题，我认为这对人工智能推理的发展非常有利，因为随着其规模的扩大，架构必须不断优化以提升经济效益。

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