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星期二

  1. SiliconANGLE

    Homebase 推出 AI 助手 Homebase Assistant,面向小企业主处理排班与薪资

    Homebase 推出面向小时工团队小企业主的 AI 工具 Homebase Assistant,可自动生成排班、撰写招聘启事,并在员工临时缺勤时筛选可替班人选,但需老板确认后才发起联系。薪资方面,它会在每次发薪前检查漏打卡等错误并预警加班趋势。此前推出的招聘、排班和薪资助手已处理超 470 万项行政任务,Homebase 目前拥有超 15 万家小企业客户。

    cloud, cybersecurity and more 11.4k+ theCUBE alumni — Connect with more than 11,400 tech and business leaders shaping the future through a unique trusted-based network Are you an AWS customer? Support SiliconANGLE financially by buying your AWS services from our Marketplace portal page and links: https://siliconangle.com/aws-marketplace/ About SiliconANGLE Media SiliconANGLE Media is a recognized leader in digital media innovation, uniting breakthrough technology, strategic insights and real-ti

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  2. Ben's Bites

    我如何搭建自己的“everything”应用:让个人智能体协同工作

    Ben's Bites 作者搭建了一个 all-in-one 站点,把 todos、email、crm、domains 等集中到一处,用于和 grok bot 等个人智能体协同工作,并能看清它做了什么、文件存在哪里。作者录制了短视频并附上可供智能体直接复制粘贴的完整说明,下一步计划加入日历视图来查看智能体运行的自动化任务。

    t feedback on a prototype and turn it into next steps for Claude. OpenUI 1.0 - bringing interfaces beyond a textbox to agents. How does a washing machine work? Claude skill that draws interactive everyday objects and labels their parts to explain how they work. Lauren Tan outlines an agent-reliability workflow - trusting code you can’t review. Paste it into your agent. A Claude Code landing-page workflow starts with reference sites, compares interactive design directions, then refines the page s

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  3. TechSpot

    美国禁止联邦机构使用 DeepSeek,中方回应称将维护中企权益

    美国国土安全部发布通知,要求美国联邦文职机构从政府 IT 系统中移除 DeepSeek 的产品,并禁止未来采购,限制范围还包括使用 DeepSeek 技术构建的第三方工具。该指令依据 2018 年《联邦采购供应链安全法》,理由包括 DeepSeek 服务器位于中国、中国当局可能获取美国敏感信息,以及其 iOS 应用存在公开披露的漏洞。中国外交部发言人毛宁回应称,美方扩大国家安全概念、将科技和贸易问题政治化,并表示将坚决维护中国企业的合法权益。

    rities could access sensitive US information. The order added that DeepSeek's AI models "present multiple threat vectors." It also warned of potential malware and other security flaws, pointing to publicly available research that found several critical vulnerabilities in DeepSeek's iOS app. Chinese Foreign Ministry spokesperson Mao Ning hit back on Tuesday, accusing Washington of stretching national security arguments and politicizing technology and trade. Ning added that China will "will resolu

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  4. ChinaTalk

    The Lithography Lever:为何应切断对华 DUV 出口

    美国智库 Center for Technology and Statecraft 联合创始人 Nick Brown 主张,美国应限制对华 DUV 浸没式光刻机出口与服务,以保住 AI 算力优势。2024–25 年中国每年进口约 90 台浸没式光刻系统,接近 ASML 浸没式出口的三分之二;若维持这一速度,中国有望在十年内追平美国的 AI 芯片制造能力。相关立法设想为 MATCH Act。

    y intersections with strategic issues. There’s the direct national security question — cyber, direct military use. There’s the balance of power around the world and the norms and laws governing advanced computing, especially insofar as the US and potentially China export chips or host data centers abroad. Having the productive capacity to determine something about how those chips are used is a diffuse but, in my view, extremely significant factor. In a political-economy sense, there’s also a dom

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  5. Rohan Paul精选

    美国国土安全部要求民事机构移除 DeepSeek 及其衍生产品

    美国国土安全部依据 2018 年《联邦采购供应链安全法》,要求美国民事机构从信息技术系统中移除 DeepSeek 及 DeepSeek 关联产品,以及使用 DeepSeek 实现开发的第三方产品和服务。DHS 称 DeepSeek 托管模型将数据存储在中国服务器,每个提示词和响应都经过该服务,数据可能与公开信息结合形成针对美国人员和政府项目的可操作情报;对于运行在美国服务器上的模型权重,禁令则依据模型可能含恶意软件或其他漏洞的警告。例外需提前 60 天提交申请并给出充分理由,国家安全系统和安全隔离信息系统的系统不在命令范围内;命令中点名的中国模型只有 DeepSeek,Kimi 和 Qwen 面临类似蒸馏指控。

    information technology, under the Federal Acquisition Supply Chain Security Act of 2018. DHS says DeepSeek’s hosted models store data on servers in China, where national security laws give Beijing wide latitude to obtain data from domestic companies. Because every prompt and response passes through that service, DHS warned the transferred data, alone or combined with public information, could produce actionable intelligence on US persons and government programs. That logic fits the hosted chatbo

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  6. 蚂蚁 inclusionAI:GitHub 新仓库

    蚂蚁 inclusionAI 在 GitHub 发布 sglang_ling_v3 仓库

    蚂蚁 inclusionAI 在 GitHub 上线 sglang_ling_v3 仓库,内容基于开源推理框架 SGLang,该框架面向大语言模型、视觉语言模型和扩散模型,针对智能体负载、大规模服务与 RL rollout 优化。仓库 README 显示 SGLang 支持 GPU、TPU、NPU、CPU 与 Apple Silicon,并内置图像视频生成引擎 SGLang Diffusion。

    PyPI version

    X Google TPU v6e、v7; SGLang-TorchTPU / SGL-JAX Intel(GPU / CPU) Arc / Arc Pro B 系列 GPU、Xeon CPU Apple Silicon 通过 Metal / MLX 的 Mac 华为昇腾 A2、A3、950PR/DT NPU 摩尔线程 MTT S5000 GPU 集成进行中:AWS Trainium、 阿里巴巴平头哥 PPU, 寒武纪 MLU, 高通 QAIC、沐曦、海光 HCU/DCU、天数智芯等。 SGLang-TorchTPU 通过 PyTorch、torch tpu 和 Pallas 内核将 SGLang 服务引擎引入 Google TPU。它支持在 TPU7x(Ironwood)上进行大语言模型和视觉语言模型服务,包括跨主机的张量并行和专家并行。SGL-JAX 提供基于 JAX 的 TPU 服务路径。 请参阅 示例手册 和各平台指南,了解模型兼容性和设置。 SGL 生态 领域 项目 用途 扩散 SGLang Diffusion 内置于 SGLang,用于使用扩散模型进行图像和视频生成。 音频

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  7. Wired AI

    WhatsApp 帮助页面泄露 Meta 聊天机器人隐藏指令

    WhatsApp 约80个帮助与FAQ页面的代码中泄露了约100段面向 Meta 大语言模型的隐藏指令,其中包含“WHAT NOT TO SAY”等章节,要求机器人不提供法律建议、不引用 GDPR 等隐私法规,也不建议用户联系数据保护监管机构。隐私公司 Redact 发现这些内容后,WIRED 联系 Meta,相关文本已从所有页面移除;WhatsApp 发言人 Joshua Breckman 称这是已修复的 bug,这些指令用于让支持聊天机器人给出准确相关的回答。

    the live pages’ code. On the page “About reporting and blocking on WhatsApp,” the hidden instructions included a series of statements to follow if a “user mentions legal action, lawsuits, lawyers, attorneys, courts, or litigation.” “Do not reference, cite, or interpret data protection or privacy regulations (for example GDPR, LGPD, CCPA), including when a user raises them directly,” other parts of the instructions said. Breckman, the WhatsApp spokesperson, says that the company provides users w

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  8. Claude Code:GitHub Releases

    Claude Code v2.1.304 发布

    Claude Code v2.1.304 新增 `/auto-mode-setup` 引导式设置,可读取项目与近期会话让 auto mode 了解环境,并已支持 Bedrock、Vertex、Foundry、Claude apps gateway 及关闭遥测的会话。该版本还新增 `/claude-api managed-agents-secure`,用于对照 Anthropic 公开安全指南检查 Managed Agents 配置且不做任何改动。此外修复了 Linux 沙箱命令启动、`rm -r` 挂载盘安全提示、插件超出 `--max-turns` 继续运行等多项问题。

    改的技能 - 更改了技能钩子:同一来源(一个仓库、你自己的文件夹或一个插件)的技能每个会话最多可注册 1,024 个钩子和 16,384 个匹配字符 - 更改了在仅允许来自插件的钩子的策略下的技能:在主对话中使用但其钩子被排除在外的技能不再获得其 allowed-tools - 更新了 /claude-api 技能,在 Claude Platform on AWS 上使用 ant CLI,而不是回退到 SDK 或 curl - 移除了 claude plugin validate 中预测 mod 的钩子将在何处运行的备注 - 移除了 Opus 5.5 上 /fast 对话框标题中的“(research preview)”标签 - [VSCode] 新增了在聊天面板中绘制 mod 的功能,适用于 Amazon Bedrock、Google Vertex AI 和 Microsoft Foundry 上的会话、位于 LLM 网关之后的会话,或关闭遥测的会话 - [VSCode] 修复了会话以“Subprocess initialization did not complete within

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  9. AWS Machine Learning

    TwelveLabs Pegasus 1.5 上线 Amazon Bedrock

    TwelveLabs 的 Pegasus 1.5 视频语言模型已在 Amazon Bedrock 上线,可把长视频转成带时间戳的结构化 JSON 元数据。新版本支持按用户定义的分段规则返回匹配片段、结合参考图像的多模态提示,以及无需预索引的即时处理,单次请求可分析最长 2 小时视频。模型通过 InvokeModel 和 InvokeModelWithResponseStream 调用,目前在美国西部(俄勒冈)区域提供。

    n Bedrock, you can analyze videos directly from an Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) URI or a base64 string with no pre-indexing required, and your data remains within the AWS data boundary. In this post, we cover what’s new in Pegasus 1.5, how the model is packaged on Amazon Bedrock, and how to send your first request. We then walk through video segmentation, structured JSON output, and multimodal prompting. What’s new in Pegasus 1.5 Pegasus 1.5 has the following changes compared to pre

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  10. AWS Machine Learning

    Amazon SageMaker JumpStart 2026 年进展回顾

    2026 年 1 月至 9 月,Amazon SageMaker JumpStart 新增来自 30 家提供商的 100 多个模型,其中 Alibaba(Qwen)贡献 29 个、NVIDIA 17 个、Mistral 7 个、Google 6 个 Gemma 4 变体、IBM 4 个、Cohere 4 个。新增模型覆盖多模态、语音、图像与视频生成,并引入 GLM-5.2 FP8、JetBrains Mellum2-12B 等量化与紧凑模型以降低推理成本。

    提供命名的部署配置,并带有以下优化选项: 均衡 ——在成本、延迟和吞吐量之间为通用工作负载提供均衡权衡。 吞吐量优化 ——使用推测解码等技术实现每秒最大token数,非常适合高容量批处理。 延迟优化 ——最低的首token时间(TTFT),优先考虑交互式应用的速度。 成本优化 ——每次请求的最低基础设施成本,适合可以接受较高延迟的工作负载。 这些配置包括针对AWS Inferentia和AWS Trainium实例的Neuron优化设置,降低了部署复杂性和基础设施成本。你可以一键使用合适的优化配置文件部署模型,而不必花费数周手动对配置进行基准测试。 Hugging Face深度链接集成 与Hugging Face的新集成将模型发现直接连接到SageMaker Studio,适用于已上线模型。在Hugging Face上浏览模型时,你可以选择 Deploy on SageMaker AI 或 Customize and Deploy on SageMaker AI。你会直接进入已配置好的Studio环境,模型已预加载、权限已预配置,并内置GPU配额可见性。这避免了在实验前设置AWS身份和

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  11. AWS Machine Learning

    Amazon Bedrock 为 Anthropic Claude 模型上线结构化输出

    Amazon Bedrock 现已在 bedrock-runtime 和 bedrock-mantle 两个端点为所有 Anthropic Claude 模型提供结构化输出,返回符合 JSON Schema 的响应,无需自定义解析或重试逻辑。该功能通过约束解码在生成 token 时强制执行 schema,并提供 JSON Schema 输出格式和严格工具调用两种机制。编译后的语法缓存 24 小时,首次使用新 schema 的请求会略慢;递归 schema、外部 $ref 和数值、字符串长度约束不被强制执行。

    mes of requests asynchronously while still receiving schema-compliant outputs. On the bedrock-runtime endpoint, it also works with cross-Region inference, so you can use it across AWS Regions without additional setup. If you need responses in real time, you can stream structured responses as typed events. How it works When you make a request with a JSON schema, here’s what happens behind the scenes: Schema validation – Amazon Bedrock validates your JSON schema against the supported JSON Schema D

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  12. 36氪 · AI

    硅谷权力的代际折叠:印裔高管身价十亿美元,新一代华裔创业百亿美元

    硅谷顶层权力呈现代际与族裔分化:萨提亚·纳德拉、桑达尔·皮查伊等50多岁至60多岁的第一代印度裔占据十亿美元级管理层CEO主流,而徐迅(Tony Xu)、亚历山大·王(Alexandr Wang)等30岁上下到40岁出头的新一代华裔创始人正以数十亿美元级身价冲击百亿美元潜力股。差异源于移民代际红利与财富模式:前者靠薪水与期权线性积累,后者靠创业股权实现指数增长。AI浪潮下,OpenAI核心团队中华人科学家占比约三至五成。

    商业特邀作者5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英伟达百亿美元投资落子德国,黄仁勋:昔日科技强国掉队,让我十分痛心Google申请被拒:美国专利战,正在重算攻防成本马斯克第三,他第一,OpenAI工程师靠重置登顶XAWS图省事,组装式组网能打吗?硅谷AI现状:谁有算力谁是爹今天,Gemini全面杀入AI办公大战微软给Agent立规矩,Windows要管AI了MCU大厂接连出手,这个开源RTOS会一统天下吗?马斯克进军芯片制造Tech商业特邀作者 关注科技创投,记录公司商业进展 欢迎关注公众号:Tech商业发表文章142篇 最近内容智谱的困惑:海外口碑极佳的GLM,为何在国内大众眼里输给了DeepSeek和豆包?1小时前硅谷权力的代际折叠:印裔高管身价十亿美元,新一代华裔创业百亿美元6小时前黄仁勋的终极赌局:下一波AI,去征服物理世界6小时前阅读更多内容,狠戳这里查看AI测评DeepSeek选靠谱AI,看真实评测查看36氪AI测评官方交流社区加

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  13. 集微网

    AI算力需求增长催热高速接口IP,国产厂商加速全品类量产布局

    AI算力需求正从芯片计算能力向芯片间数据传输能力传导,带动高速接口IP需求上升,芯耀辉的PCIe、DDR/HBM、SerDes、UCIe等全品类IP已在国内外主流先进工艺平台实现量产,部分客户从PCIe 5.0升级至PCIe 6.0。IPnest数据显示,2024年全球接口IP市场规模达23.65亿美元、同比增长23.5%,预计2029年达54亿美元。高速接口IP须与制造工艺深度耦合、逐节点验证,国产化能力与产业链协同仍是主要门槛。

    也强调,IP厂商既要承担研发及流片验证投入,也需要协助客户解决芯片集成、系统调试等问题。这需要产业链上下游密切协同,最终在具体项目中完成验证、走向量产。 1.49亿参股芯行纪 华大九天加速合龙数字全流程EDA 华大九天1.49亿元参股芯行纪 补齐布局布线关键EDA工具 西门子、台积电推进半导体设计自动化,聚焦先进制程、3DFabric 与硅光子 新思科技连签AWS、OpenAI两笔合作 IICIE 2026上的EDA新叙事 IICIE 论坛观察:行业形成共识,AI已成 EDA 标配能力 斩获AI顶会NeurIPS 2026!摩尔线程前沿成果ReorgGS:以极小工程改动,提升3DGS渲染画质与效率 59分钟前 3小时前 法动AI智能体和先进封装SI/PI一体化协同设计方案亮相IME2026微波及天线技术展会,张康龙发表主旨演讲 4小时前 全球首款 USB3.2 Gen2 便携逻辑分析仪|矽速科技 SLogic32U3 搭载高云 GW5AT FPGA 发布 4小时前 再添“芯”誉 | 思特威SC1235HGS荣膺“2026年国芯展创新成果奖” 4小时前 最新资讯 芯爱科技完成超10亿元A

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星期一

  1. 邵猛

    pstack 新增形式化验证 meta-skill

    pstack v0.15.27 新增 /create-formal-verification-skill,这是一个 meta-skill,会根据待验证的系统特性自动生成定制验证 skill 与配套验证套件,例如状态机与并发行为生成基于 TLA+ 的方案,Rust 未定义行为生成基于 Kani 的方案。该功能仍处于 beta 阶段,作者用它以 TLA+ 建模自家代码时已发现若干 bug。poteto 认为建模与规范同步这两个历史瓶颈正适合由 LLM 接管,而形式化验证能给 agent 提供“数学上不可能违反”的强反馈。

    念:形式化验证 测试只能证明 “bug 存在”,无法证明 “没有 bug”;形式化验证则是对系统的性质做数学证明:证明某个不变量 (即“必须永远为真”的性质或“定律”) 在所有可能的情况下都成立。 poteto 点出了两条技术路线的分别: · 传统路线(外置建模):用一门独立的规范语言 (如 TLA+) 给系统建模,再运行求解器/模型检查器去穷举状态空间验证规范。代码和证明是两套东西。 · 新路线 (同语言证明):Kani 直接写在 Rust 里,Bend 的证明以 laws 的形式表达在其类型系统中;没有单独的建模语言,证明和代码活在同一处。 形式化验证是个 “理论很美、实践从未进入主流” 的领域,poteto 指出了两个历史原因:建模本身很难 (把业务需求抽象成形式化模型是专业 skill),以及规范与实现难以同步 (需求一变,两份东西都要改)。 她的判断是:这两个瓶颈恰好是 LLM 擅长接管的,让 agent 承担建模和同步的苦活。而反过来,形式化验证给 agent 提供的是传统测试给不了的强反馈:“数学上不可能违反”,这对让 AI 写出正确的软件是质的提升,她称之为“超能力”。

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  2. TechCrunch AI

    英伟达发布 Nemotron 3.5 Super VL 与 Bolt 系列开源模型,面向企业智能体与本地 AI PC

    英伟达发布面向常驻智能体和边缘计算的开源权重模型。Nemotron 3.5 Super VL 为 1200 亿参数的企业级智能体模型,英伟达称其在指令遵循和工具调用任务上可达到 Nemotron 3 Ultra 相近的准确率;两款轻量 Bolt 模型面向搭载 RTX Spark 芯片的 AI PC 和 DGX Spark 工作站本地运行。Super VL 与 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 已可用,最小的 Bolt E4B 将于本月晚些时候推出。

    math, and enterprise automation. However, those fast-growing proprietary AI labs are now looking to many other chips and AI system makers beyond Nvidia to power their needs, like AWS’s Trainium and Cerebras, as well as building their own home-grown chips. So Nvidia is leaning hard into the trend of enterprise companies wanting to run their own open models in their own data centers. “Unlike closed frontier models, organizations can post-train Super VL on their own data, deploy it on their own in

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  3. The Rundown AI

    软银拟以最高 180 亿美元收购 Allied Universal,押注机器人保安

    软银据报正初步洽谈以最高 180 亿美元股权价值收购美国最大安保公司 Allied Universal,孙正义希望把其保安岗位作为机器人技术的试验场,最终用机器人替代部分员工。计入 Allied 约 120 亿美元债务后,交易总额可能接近 300 亿美元。Allied 在 100 多个国家拥有约 77 万名员工,可为软银未来的安保机器人提供庞大客户网络。

    bots can earn their keep. In today’s robotics rundown: SoftBank weighs $18B robot guard grab Your family’s next visit could be through a robot Delivery robots hit with biometric lawsuits Tiny robot takes on a giant sewage problem LATEST DEVELOPMENTSSOFTBANK 🤖 SoftBank weighs $18B robot guard grab Image source: Images 2.5 / The Rundown The Rundown: SoftBank is reportedly in early talks to buy Allied Universal — America’s largest security-services company — at an equity value of up to $18B, with

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  4. Wired AI精选

    迪士尼要求 Character.AI 走破产程序以规避诉讼责任

    Character.AI 本周宣布破产,法庭文件显示这是迪士尼交易的一部分:迪士尼已支付 550 万美元并雇佣包括前 CEO Karandeep Anand 在内的多数员工,还计划通过破产拍卖获得其代码、训练基础设施和年龄预测技术等永久非独占许可,若中标将再支付 1250 万美元。剩余实体将继续承担多起人身伤害诉讼和 46 个州及地区的调查责任,迪士尼起草的法庭令拟明确该交易不构成合并。Character.AI 此前在 2024 年 8 月已与 Google 达成 27 亿美元的授权交易。

    uire most of Character.AI’s technology, and avoid the beleaguered startup’s many legal liabilities and obligations. In the past few years, Character.AI has faced multiple private lawsuits over the safety of its chatbots, as well as investigations from regulators around the world. In a declaration filed as part of the bankruptcy, Character.AI’s newly appointed CEO explained that the goal of the bankruptcy was to reach a “consensual resolution” with personal injury claimants and a group of states

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  5. SemiAnalysis

    SemiAnalysis 预测 2027 年全球数据中心新增 50GW

    SemiAnalysis 预测 2027 年全球数据中心新增容量将达 50GW,相当于 2024 年之前全球累计市场的总量在一年内建成。其数据中心行业模型显示,目前有 60GW 在建,其中超过 24GW 处于建设后期,多数将在 2027 年交付;2026 年迄今已签署略低于 1 万亿美元的数据中心租约,为 2027 至 2028 年的建设提供资金支撑。报告还提到预制模块化设计把建设周期压到 10 个月以内,并认为电力问题已通过自建发电等方式基本解决,2027 至 2028 年的新瓶颈可能转向存储和逻辑芯片。

    :SemiAnalysis数据中心行业模型 当然,存在大量挑战和短缺。在这些图片背后,有劳动力问题、供应链延迟、融资挑战等等。我们已经深入撰文讨论了模块化数据中心与劳动力、数据中心电气系统、冷却系统、表后电力、美国电网约束以及英伟达的生态系统财务支持。但事实很简单:巨型站点正在实实在在地建成,而且许多都按时推进。例如,只需看看Crusoe在阿比林建成的项目、AWS在印第安纳州建成的项目,或QTS/微软在佐治亚州的巨型站点。正是这些站点产出了GPT-6和Fable 5.5这样的SOTA技术。展望未来,尽管存在所有制约,越来越多的巨型站点仍在不断建成,正如我们的Top 40图片所示 来源:SemiAnalysis数据中心行业模型 如果你问任何数据中心建设者,他们都会告诉你这有多难,有些工人没来上班,供应商延迟,以及许多其他问题。所有这些都属实。正因如此,我们成功指出了无数数据中心延迟,并在我们的数据中心模型中持续指出那些看起来过于激进的开发商时间表,包括4月份Oracle新墨西哥州不可抗力站点的延迟。平心而论,+50GW本质上相当于截至2024年全球累计数据中心市场在一年内建成!但我们的数

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  6. Inception Labs Blog精选

    Inception Labs 发布扩散语言模型 Mercury 3

    Inception Labs 发布扩散语言模型 Mercury 3,称在多项基准上超过 GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5,在 NVIDIA GPU 上达到 1,068 tokens/s,速度是后两者的 4–8 倍。Mercury 3 参数量比 Mercury 1 大 40 倍以上,上下文窗口从 Mercury 2.5 的 260K 提升到 1M,官方称从 Mercury 1(mini)到 Mercury 3 的基准智能水平提升 3 倍。该模型已在 Inception API Platform 及 OpenRouter、Baseten、Vercel 上线,兼容 OpenAI API,早期合作伙伴已将其用于语音与客服、实时辅导、数据工程和网页导航。

    y can. We’ve scaled Mercury more than 40x in total parameters, and intelligence across a range of standard benchmarks has risen 3x from Mercury 1 (mini) to Mercury 3. The scaling laws that drove progress in autoregressive models hold for diffusion too. Mercury 3 in production Early-access partners are already running Mercury 3 to power latency-sensitive applications such as browser use agents, interactive education, real-time search agents, and customer support. Browser Use Agents Agents wait on

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星期日

  1. Tomasz Tunguz 博客精选

    Tomasz Tunguz:Anthropic 或许该按云厂商来估值

    Tomasz Tunguz 认为 Anthropic 虽被视为 AI 公司,但应按云厂商估值:在 1500 亿至 2000 亿美元区间,其估值与华尔街对独立 GCP 的估算相当,而收入只有后者约三分之二。文中对比四家云厂商数据,Anthropic 年化收入约 460 亿美元、同比增长 1374%,规模最小但增速最快,数据中心承诺达 5180 亿美元。作者还提到 Claude Code 在 Ramp 上购买编码智能体的企业中占 87%,Claude Opus 5.5 单任务成本 5.98 美元,高于 GPT-6 Astra 的 3.26 美元和 Gemini 4 Argon 的 1.99 美元。

    year. GCP’s growth is far behind at 82%. But at current growth rates, Anthropic is closer to GCP’s pace, doubling next year.1 In revenue terms, Anthropic is about 30% the size of AWS & Azure & nearly half the size of GCP. AWS Azure2 GCP Anthropic Q2 2026 Revenue, $b 42 39 25 12 Annual run rate, $b 169 157 99 46 Revenue growth, yoy, % 37 32 82 1,374 Operating margin, % 39 40 35 undisclosed Data center commitments, $b3 137 329 85 518 Anthropic is the fastest growing but the smallest of the four.

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