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y Bordonaro 如何用 Gemini 为客户打造造型——以及你也可以如何打造自己的造型。 Sarah Armstrong 撰稿人 分享 x.com Facebook LinkedIn 邮件 查看《用 Gemini 搭配造型的 4 个技巧》，升级你的日常衣橱。 上传你自己和新衣服的照片，在购买前看看穿搭效果。 轻松替换鞋子或外套等特定单品，无需从头开始搜索。 将生成的造型分享给朋友，快速获得风格上的第二意见。 拍下任何衣物污渍的照片，即可获得即时、简单的清洁说明。 摘要由 Google AI 生成。生成式 AI 仍处于实验阶段。 Sydney Bordonaro 为顶尖职业运动员做造型，把赛前通道变成了不容错过的秀场。但由于她的客户名单分散在全国各地，她很少能与客户同处一室进行试装。这让她最大的挑战变成了推销自己的构想。一张外套的照片无法让球员看出整套穿搭穿在自己身上究竟是什么效果，而当她们看不到这个构想时，很容易就会拒绝。这就是为什么 Sydney 会在服装寄出之前，用 Gemini 把自己的想法变为现实。 以下是她如何为相隔数百英里之外的客户打造造型： 1. 将造型可视化。

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他们的Apple IIe上，再人工查看，也许人们对此会有另一种感受。 但这些摄像头都是联网的。它们实际上没有任何访问控制。有无数报道称，地方警察局长用这些摄像头跨州追踪他们的女朋友。再加上像Palantir这样的系统，它可以整合多个数据库，在各种系统之间进行各种追踪。人们看到了这一点。 正在发生的转变是，你可以把大量信息数据库连接在一起，在没有搜查令的情况下搜索它们，并在全国范围内追踪人们。你可以一个州一个州地禁止这种做法。你可以一个城市一个城市地监管它，我们在Flock身上正看到这种情况，也许你还可以在隐私方面有一些联邦层面的控制。这些实际上都没有发生，但在基层，人们正在猛烈反击。这就是我所建立的联系——联系到新冠、阴谋论，以及政府应该拥有多大权力来监视你、查看你。 在那段时间里发生了一些事情，人们对这个问题的态度真的转变了。我要说，我的核心信念之一是，美国人不喜欢被告诉该怎么做。撇开党派政治不谈，美国人不喜欢被告诉该怎么做。这件事的某些方面发生了翻转，并与这样一种想法联系起来：我们有一个车牌读取摄像头网络，我们看到它们就要把它们拆掉，因为这件事的某些方面冒犯了我们作为美国人的感受。

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博客文章主视觉区块 在 NVIDIA DGX Spark 上运行你的 n8n AI 工作流，无需调用云 API Jamie Madden 2026 年 10 月 19 日 ∙ 阅读时长 14 分钟 文章正文 大多数小企业想要的 AI 任务其实就那么几项。他们想起草邮件、总结通话、读取发票、搜索自己的文档，偶尔生成一张图片。但其中不少企业无法为此把客户数据发送到云 API。 原因往往是数据隐私与数据主权。诊所、律师事务所或会计师事务所持有的记录，可能因合同、监管规定或职业义务而必须留在自己的控制之下。一旦这些数据发往云 API，它就会存放在别人的硬件上，可能位于另一个司法管辖区，并受制于服务商可以随时更改的条款。 在自有硬件上运行模型，可以让数据留在自己的办公楼内，也能让你向审计人员准确展示数据的去向。 你的 n8n 工作流可以转录通话、读取发票、基于自己的文档回答问题并起草回复，而无需向云 API 发送一个字节。本文介绍如何用一台 NVIDIA DGX Spark 为这些工作流所需的每一个模型提供服务，并统一置于一个 OpenAI 兼容端点之后——n8n 的 OpenAI 节点本来就能

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领投；2019年完成超亿元B轮融资，由高榕资本领投。据企业信息查询平台企查查，熵简科技此前已完成4轮融资，其余两轮未由公司官宣的为2018年成立初期的天使轮和2021年的B轮融资。 ▲熵简科技的融资情况（图源：企查查） 该公司的核心产品为面向金融人士的AI投研平台AlphaEngine ，内置海内外资券商研报、会议纪要、点评资讯的投研知识库。基于此，用户可以搜索和查阅各类行业研报、公告和会议纪要，并通过FinGPT与资料库进行问答。 去年2月，熵简科技用DeepSeek-R1蒸馏了熵简科技的FinGPT模型，当时其调用不到30张GPU、用了2周的时间，将DeepSeek-R1背后600多亿参数所蕴含的深度理解和长程推理能力迁移并蒸馏到FinGPT中，使其具备逻辑推理、因果分析和多步决策能力。 其官方数据显示，AlphaEngine已累计服务于十万余名机构投资者，覆盖9000余家机构。 ▲使用FinGPT分析光波导产业（图源：熵简科技） 今年3月，该公司推出金融投研“小龙虾”AlphaClaw，能够独立跑通复杂投研工作流，直接交付Excel表格、回测报告、研报点评等结果。AlphaCla

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upPeriodDays - 更改了 /artifacts 删除确认，显示编号选项：1 或 Enter 保留 artifact，2 删除它，y、n 和 Esc 仍然有效 - 更改了开启 Claude 在会话中编写的 mod 的问题，改为纯文本，不含链接或会话 ID；新轮次开始时它保持显示， 并且当你开启它们时 Claude 会告诉你加载了什么 - 更改了工具搜索，使其在自定义 ANTHROPIC BASE URL 下默认开启；网关返回 400 或 422 时会在不启用它的情况下重试 - 更改了压缩，之后再次向 Claude 发送技能列表； /reload-skills 现在只发送新增或更改的技能 - 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

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；Bash 命令执行可靠性指标为 5.42%，总榜排名第 12。可引导性指标为 2.46%，总榜排名第 13，同样位列开源模型第一。 Arena 的榜单还显示，该模型的工具幻觉指标为 0.48%。该指标用于衡量模型虚构自身并不具备的工具的情况，数值越低意味着此类问题越少。按这一指标，该模型在榜单中排名第 7。 成本方面，DeepSeek-V4.1-Flash-20261017（Max）的单任务成本中位数约为 0.18 至 0.19 美元，不同榜单页面显示的数据略有差异。 Arena 同时将该模型列入性能与任务成本的帕累托前沿，意味着在该评测所采用的指标下，它属于无法在性能和成本两方面同时被其他入选模型超越的模型之一。 相关阅读： 《DeepSeek V4.1 Flash-1017 新版本发布：性能提升、耗时缩短，许愿式编程一键成真》 《DeepSeek 上线网页搜索与抓取 API、API 短暂出现 V4.1 Flash-1017 快照、Harness v0.2.1-rc1 发布》 《消息称 DeepSeek 将 Harness、Web、App、Platform 团队整合成立“产品部”》

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剧基因根本冲突 微信底层逻辑是“省时间”，坚持用完即走、去中心化弱运营；红果则围绕“杀时间”设计，采用全免费、自动连播、金币反馈等强留人机制。运营上红果用保底、分账、流量阀门掌控生态，微信则依赖产品驱动和社交推荐，短剧分享到朋友圈与用户精致形象相悖，社交推荐效率远低于算法。 3. 绿泡泡先天资源不足且战略尴尬 绿泡泡团队仅约10人，未获得微信核心入口（需手动搜索或视频号切片跳转），起步晚红果三年，导流力度远低于抖音给红果的扶持。短期数据（人均时长行业5倍、留存2.5倍）依赖早期激励，但体量膨胀后难以持续。即便做到红果一半收入（约75亿），也仅占腾讯总营收1%，而腾讯正全力押注AI Agent WorkBuddy，短剧对AI战略无帮助且挤占微信资源。 4. 腾讯决策基于“不甘心”而非战略推演 马化腾对绿泡泡保持清醒，未将其上升为战略级产品，也未给予视频号级别的资源倾斜。腾讯被红果挤压用户时长后的仓促应对，本质是以己之短攻彼之长，短剧市场供给严重过剩（5%头部项目拿走70%利润），绿泡泡难成红果那样的中心化爆款。2026-10-20 16:20腾讯做绿泡泡，就是在“反自己”字母榜速览 红果

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2026年，我们上线了Qwen-AgentWorld-35B-A3B，用于具备原生工具调用的自主AI工作流。GLM-OCR、LightOnOCR和DeepSeek-OCR负责文档文本提取。Qwen3-Reranker-4B和Cohere Rerank v4.0提升检索增强生成（RAG）流水线中的检索精度。langcache-embed-v3-small为语义搜索提供轻量级嵌入。Qwen3-ASR和Qwen3-TTS带来语音识别与合成能力。OpenFold3支持面向科学计算的蛋白质结构预测。借助这些模型，你可以构建流水线，让每个阶段都使用适合该任务的专用工具，而不是强迫单一模型完成所有工作。 拓宽提供商多样性 降低模型选择中的集中度风险对企业客户至关重要。2026年，我们将模型目录扩展至包含30家提供商，相比往年更为集中的组合有所增加。阿里巴巴Qwen是单一最大贡献者，共有29个模型，涵盖推理、编码、语音和检索。智谱AI和DeepSeek增添了具有竞争力的LLM和专用OCR。MiniMax和Moonshot AI贡献了新兴架构。Cohere带来可靠的重新排序能力。BharatGenAI和

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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押注记忆原生，MemT 1.0 破局养成系 AI 下半场爱范儿·2026年10月20日 12:12MemT 1.0 开源，给出「记忆原生」新解法 用 AI 最让人崩溃的瞬间，莫过于你花半天纠正它把任务做对，换个新会话，它转头又踩进同一个坑里。模型做过了事，却没变成它的成长。跑通单次任务之外，它真正缺的是把反馈转化为经验，并在之后主动调用。 这种割裂在 Meta Muse、OpenAI Dots 与 xAI Grok Bot 掀起的私人助理热潮中格外明显：主流的外挂检索最多算翻查静态备忘录，没法把调教过程沉淀为行事默契，而这恰恰是长期助理最核心的门槛。 今天，记忆张量正式发布并开源 MemT 1.0 记忆原

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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全世界都在用AI造分子，他养了十七年老鼠医曜·2026年10月20日 12:15他叫沈月雷，百奥赛图的创始人。 2026年5月，百奥赛图上线了一个叫RenSuper Workstation的平台。 界面看起来像个数据库。输入靶点类型、表位特征、功能需求、理化性质，几项条件一组合，点一下，候选抗体的序列和元数据就导出来了。 用起来跟逛超市差不多。 但货架上摆着的那超过100万条抗体序列，没有一条是算出来的。它们全部来自活老鼠体内的真实免疫应答，全部过了结合验证、亲和力测定、特异性评估和关键功能实验。 100万个分子，100万次真刀真枪的考试。 攒下这份家底的人叫沈月雷，百奥赛图的创始人。公司2009年在国内

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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Tech商业·2026年10月20日 12:15硅谷新一代华裔以创业改写硅谷权力造富格局。 在硅谷的顶层权力结构中，存在一个极其耐人寻味且无法被忽视的平行宇宙。 如果你去审视那些身价十亿美元级别的“管理层CEO”，会发现50多岁至60多岁的第一代印度裔占据了绝对主流：微软的萨提亚·纳德拉、谷歌的桑达尔·皮查伊、IBM的阿尔温德·克里希纳……他们几乎统治了美国科技巨头的董事会。 但如果把视线转移到那些身价数十亿美元级别、并被视为百亿美元潜力股的“创始CEO”身上，画风却截然不同。名单上挤满了30岁上下到40岁出头的新一代华裔：DoorDash的

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反应调整策略，配合可以自动涌现——不需要密谋，甚至不需要对手是活人。真正支撑“没有直接沟通也可能出现较高价格”的，是这份逻辑，而不是Nessie。） 读你，学你。一条靠预判对手的下一步，一条在反复过招中长成对手的形状。路径不同，落点相同：价格不再被发现，只是收敛。报价还在更新，形状越来越像对方。 一项双边Agent市场模拟，让代表消费者与代表商家的Agent搜索、沟通、提案。研究者发现，模型普遍偏好先出现的提案；在这组模拟条件下，响应速度的优势可能达到服务质量差异的十到三十倍。（这是模拟环境中的结果，不是现实市场的测量。它指向一种变化：系统若优先把第一个提案摆到人面前，竞争就会从“谁更好”偏到“谁先被看见”。） 当“被先看见”压倒“更好”，筛人这个环节就开始失明。 失明的不止速度一处。再看信号。 一项基于Freelancer.com平台数据的研究，追踪了平台AI求职信工具的上线：工具确实帮求职者写出更贴合岗位的申请，写作基础较弱的人改善尤其明显——旧的门槛被拆掉了。但信号随即拥挤：工具上线后，求职信贴合度与获得回访之间的相关性下降了约51%，与最终获得录用的相关性下降了约79%。雇主“

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