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Vaughan 是一名自由撰稿记者，此前曾负责 TechTarget 旗下 SearchDataManagement、SearchOracle 和 SearchSQLServer 的编辑报道工作。在 2004 年加入 TechTarget 之前，Vaughan 是 Application Development Trends 和 ADTmag.com 的特约编辑。此外，他还为《Software Magazine》《Digital Design》和《EDN News Edition》等刊物撰写过关于计算机硬件和软件的文章。他拥有波士顿大学的新闻学学士学位和科学传播硕士学位。 想在 Google 搜索结果中看到更多 Data Center Knowledge 的故事吗？ 编辑精选 2026 年 8 月 21 日 想在 Google 搜索结果中看到更多 Data Center Knowledge 的故事吗？ 2026 年 9 月 21 日至 23 日，欢迎加入在德克萨斯州达拉斯 Gaylord Texan Resort & Convention Center 举行的整个数据中心生态系统盛会。

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格权益，并将之延伸至死者人格利益保护；将民法典人格权侵害禁令制度引入AI场景……近日，最高人民法院发布《关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》（以下简称《意见》），聚焦社会广泛关注的、涉人工智能审判中的突出问题，划清法律“红线”和底线，促进人工智能向上向善。 一段时间以来，“AI换脸”“AI仿声”等违法行为时有发生，引发社会高度关注。以往，“网络开盒”“人肉搜索”等网络暴力，不仅侵害受害人的隐私权，对受害人的生活安宁造成严重侵扰，也影响社会公众的安全感，污染网络生态。当前，一些不法分子利用AI技术对特定自然人的电话号码、网络账号及社交媒体等公开信息进行追踪、分析，获取私密信息或者将所获取的私密信息泄露、公开，这种现象让人们深恶痛绝。 新技术奔涌向前，法治及时跟进。当下，涉人工智能法律问题还是新问题，我国尚未出台专门的人工智能法。人民法院在现有制度中寻找支点，对利用AI侵害他人合法权益、扰乱社会秩序等行为，坚决依法规制，强化权益保障，促进科技向善。此次由最高人民法院出台涉人工智能裁判规则文件，向利用AI侵权乱象“亮剑”，进一步织密民生权益保障网，彰显了司法及时出手、回应群众关切的鲜明态度

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加有关人工智能规范化的讨论。” 柏林出版的《日报》认为， 人工智能技术 无论是由硅谷的科技大佬，还是北京的专制政权一家独享，对整个世界来说，都不是一个理想的选项。 “就北京的人工智能商业模式而言，赚钱并不是首要目标，当局更看重的是政治管控。也就是说，一旦中国的人工智能模型在全球占据上风，那将是一个奥威尔式的世界。只要被北京视作敏感话题的内容，都不必指望在深度搜索或月之暗面等中国模型上获知真相，因为他们都须效忠于党的社会主义价值观。换言之，在这里，任何信息都要接受政治管控。 在一个理想的世界里，欧盟也应成为人工智能的第三个选项，并能率先制定出基于伦理道德的规则。然而，鉴于欧洲在技术领域的严重滞后，这种理想世界恐怕只存在于理想之中。好在韩国正在努力成为第三个人工智能强国：韩国不仅是一个民主国家，同时还拥有强大的芯片工业和软实力。中长期内，韩国或许会成为冲垮人工智能领域里中美二元格局的突破口。让少数几个 技术大佬 掌控巨大权力的前景，令人不寒而栗，但将这种权力拱手让给一个专制国家也绝不是一个可行的选项。” 摘编自其他媒体的内容，不代表德国之声的立场或观点。 DW中文有 Instagram ！

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通过命名实体识别技术，寻找那些被忽视和被误分类的历史人物，同时通过人名、地点的索引重构了巴达维亚社会的多族群互动。手写文本识别与命名实体识别技术常常结合使用，显著提高史料挖掘的精准度与效率。使用者可以根据研究需要找到非编目的信息，极大减少了对编目关键词的依赖。 多模态的视觉识别技术 除了文本史料，以往对于图像、音频等多模态史料仅以简短的描述进行编目，很难通过搜索发现细节。目前，计算机视觉（Computer Vision）技术正在改变这一现状，它使计算机能够像人类一样查看并分析视觉材料。美国国会图书馆的报纸导航项目利用计算机视觉技术，识别了1600多万份历史报纸页面中的图片材料。以二战时期的图片为例，人工智能工具用“飞机”“人群”“船只”等术语标记图像，因此使用者能够独立于文本浏览和搜索这些图像。在音频材料的处理上，以往的语音识别技术中引入深度学习模型能显著提高转录准确性。在瑞士法语广播电视档案馆的“远距离聆听”（distant listening）项目中，研究人员将语音转文本后对说话人进行分类，并利用命名实体识别来识别采访中提到的人物、地点和事件，最后将这些信息与外部的数据检索连接在一

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安排预约、发送确认信息，并跟进提醒。 订单跟踪、退货和退款：检索当前订单信息、回答配送问题，并引导客户完成符合条件的退货、换货或退款流程。 线索资格筛选和销售外联：从入站潜在客户或出站联系人处收集信息，评估匹配度，并将合格线索转交给销售人员或安排会议。 IT 帮助台和员工支持：引导员工完成常规故障排除和行政流程，并将专家请求转交给相应的内部团队。 内部知识库搜索：通过以下方式为员工提供对已批准政策、文档、常见问题和其他公司信息的对话式访问： 检索增强生成. 多语言 客户支持: 以多种语言运行相同的语音或聊天工作流。 ElevenAgents 支持 70 多种语言，并可在对话中自动检测和切换语言。 无障碍和辅助体验：提供 语音和文本 作为获取信息、填写表单和获得支持的额外方式，包括在适当情况下在语音和文字互动之间切换的能力。 以下行业展示了企业如何将这些能力应用于其工作特有的系统、信息和工作流。 借助 ElevenAgents，您的企业可以构建一个支持客户并简化内部运营的智能体。 立即开始使用 ElevenAgents注册 标准定价·月付年付 免费 $0/月 每月 15 分钟 入门版 $

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用事业公司和发电合作伙伴提供了具体可依循的建设依据。当供电供应链的某一环节落后时，他们也能为自己保留更多选择。 底线 如今，电力规划应与土地、连接、冷却和许可一样，纳入场址开发的第一阶段。关键问题并不只是某个市场最终能提供多少容量。开发商需要了解每种电源何时能够到位、需要哪些实体基础设施，以及哪些制约因素可能延误其到位时间。 AI基础设施已将电力直接置于项目的关键路径之上。竞争优势将属于那些能够更快地将规划中的兆瓦转化为实际运行的兆瓦、并随着需求增长持续增加容量的开发商。从这个意义上说，速度本身已成为容量的一部分。 Freddie Sarhan是Sapphire Technologies的首席执行官。 行业视角 希望在Google搜索结果中看到更多Data Center Knowledge的报道？ 编辑精选 2026年8月21日 希望在Google搜索结果中看到更多Data Center Knowledge的报道？ 欢迎于2026年9月21日至23日莅临得克萨斯州达拉斯市的Gaylord Texan Resort & Convention Center，加入整个数据中心生态系统的盛会。

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术和优化架构，海底网络运营商可以在容量增长中保持领先，同时降低成本和功耗，并在海底和陆地两个领域最大化运营效率。 Serge Melle是诺基亚光网络产品营销总监。Serge于2019年加入诺基亚，并于2021年加入光网络部门，在那里他领导ON产品营销团队、新产品发布、营销活动以及广泛的数字营销活动。在加入诺基亚之前，Serge曾在Infinera和北电网络从事产品/解决方案营销和业务开发工作，并在Pirelli Telecom Systems工作，参与了业界首批波分复用（WDM）网络部署的实施。Serge在光纤通信和传感领域发表了大量文章，拥有蒙特利尔康考迪亚大学物理学学士学位和多伦多大学应用物理学硕士学位。 行业视角 想在Google搜索结果中看到更多Data Center Knowledge的故事吗？ 编辑精选 2026年8月21日 想在Google搜索结果中看到更多Data Center Knowledge的故事吗？ 2026年9月21日至23日，加入整个数据中心生态系统，相聚于德克萨斯州达拉斯的Gaylord Texan Resort & Convention Center。

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位和会计口径；一项真实的金融任务，则可能同时包含信息检索、信源核验、数据计算、逻辑分析和结果交付。 当大模型开始进入真实金融工作流，我们需要回答两个问题： 模型能否处理复杂、连续的金融任务？ 我们又该如何判断它找到的信息是否可靠、计算是否正确、答案是否有据可查？ 今天，我们正式开源面向真实金融工作流的 Ling-3.0-flash-Fin，并同步开放面向金融搜索 Agent 的评测基准 FinFIRST（Financial Information Retrieval, Sourcing and Traceability）。 Ling-3.0-flash-Fin 将金融模型能力开放给更多开发者，使模型能够进入机构自己的数据、工具和业务环境；FinFIRST 则提供一套更贴近真实金融需求的搜索任务、标准与评测方法，用于检验模型能否在得到答案的同时，给出可靠信源、清晰口径和可复核的推导过程。该测评基准由蚂蚁集团构建并开源，中金公司投行团队在构建过程中提供专业支持。 01 Ling-3.0-flash-Fin 开源：从模型可用，走向模型开放 Ling-3.0-flash-Fin（124B A5

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款通用模型相比，Ling-3.0-flash-Fin 在上述任务中展现出较强竞争力。 评测说明 除特别说明外，Ling-3.0-flash-Fin 在所有基准测试中的采样参数均设置为 temperature=1、top p=0.95。所有模型的推理强度（reasoning effort）均采用最高档设置。 FinFIRST：由蚂蚁集团与中金公司联合开发的金融搜索基准。所有模型均采用统一的 ReAct 智能体框架进行评测，并配备 Web Search、Visit 和 Python 工具。该基准即将开源。 FinSearchComp Verified：FinSearchComp 的内部专家验证版本，包含 145 道 T2/T3 级别的问题，其参考答案均经过金融专业人士的审核与修订。所有模型均采用配备 Web Search、Visit 和 Python 工具的 ReAct 智能体框架进行评测。我们使用 gpt-5-2025-08-07 作为评审模型。 FinCRAFT ：面向真实金融投研场景的内部基准，用于评估 AI 智能体完成端到端金融研究与投资分析任务的能力。 Finance Agent

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e 会话，笔记本电脑与手机之间的连接断开后可自行恢复，并且会话在 iOS 上加载更快。 Claude Academy——Anthropic 的课程、教程和针对具体岗位的指南合集，教你使用 Claude。所有资源均免费，向所有人开放。另请阅读：Anthropic 的 AI 教学与学习方法。 你可以将 ChatGPT 连接到 Apple Messages。它可以搜索消息、帮你了解对话进展，并在你的 Mac 上起草或发送回复。该功能已在桌面端的 ChatGPT Work 和 Codex 中提供。同样来自 OpenAI： GPT-Image-2 现在可以在 API 中生成透明背景。 GPT-5.6-Sol 在 API 中现在便宜 20%——每 100 万输入/输出 token 分别为 4 美元/24 美元。 Claude Mythos 5 将为面向企业客户的 Claude Security 提供支持。这是 Mythos 首次在 Project Glasswing 之外推出。 Deepgram 刚刚发布了 Flux TTS，这是为实时对话打造的文字转语音。它的响应时间低至 80ms，可跨轮次携带

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约有一半的漏洞是在核心目录之外发现的，而简单的独立并行智能体（上图中的星号）被指示重点关注这些核心目录。 如果我们把集群的输出限定为核心目录中的漏洞，那么两种方法在每发现一个漏洞所消耗的 token 上似乎相当。 这两种方法在很大程度上是互补的：它们之间只有 12 个共同漏洞。协调型集群能够将注意力集中在它认为最容易挖掘漏洞的地方，而独立智能体则被预先分配了搜索位置。集群中的智能体为自己构建了工具，并学会了专精于特定类型的漏洞发现。 我们预测，未来这种专精化与协调将胜过无协调的暴力搜索。 In the experiment above, agents in the agent swarm don’t directly rely on one-another’s work: if one misses a bug, it won’t directly undermine the work of another. But when agents do depend on one-another, coordination gets much more difficult. Larger s

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MD 395 及国产推理硬件，再到高性能推理集群，Ling-3.0-flash 希望让更多团队拥有可部署、可持续、可掌控的智能。 01 直接调用 API：让高频 Agent 更快上线 对于希望快速验证产品、上线 Agent 应用的开发者和产品团队，API 是门槛最低的接入方式。无需先搭建和维护推理基础设施，即可将 Ling-3.0-flash 接入代码开发、搜索研究和工具调用等工作流。 在 Artificial Analysis 榜单中，Ling-3.0-flash 输出速度达到 353 tokens/s。较高的持续输出速度，可以直接缩短代码生成、长文本处理和 Agent 执行过程中的等待时间。 这种价值在多轮 Agent 工作流中尤其明显。 一个 Agent 任务完成任务，通常需要经历多次“理解任务—生成计划—调用工具—读取结果—修正行动”。当每一轮生成都更快、完成任务使用的 Token 更少，累积等待时间和调用成本都会随之下降。 因此，Ling-3.0-flash 尤其适合：Coding Agent 和代码生成工具；搜索、调研与信息整合 Agent；API、MCP 和终端工具调用；

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息。保留它可以同时保持工具的可用性和缓存的前缀；丢弃它意味着模型无法再调用该工具，且更改后的前缀可能无法命中缓存；将动态声明追加到 messages 末尾不会影响缓存的前缀；删除或修改较早的声明可能会损害更改点之后的缓存命中 大型工具目录的推荐模式： 对话开始：只声明一个 search tools 函数（由你的后端实现）以及少量核心工具，并在系统提示中公布可搜索的领域标签；第一轮：设置 tool choice: "required" 以强制在回答前进行检索；按需注入：根据检索结果，通过一条系统消息插入匹配工具的完整定义；直接调用：模型在后续生成中使用已加载的工具；成本权衡：在对话开始前决定 reasoning effort 代码示例： 1M 上下文与自动缓存 Together 支持完整的 1M 上下文长度，且上下文缓存是自动的。请让你的长前缀（系统提示、知识库、仓库转储）在多次请求之间保持字节稳定，以便后续调用能够命中缓存。Moonshot 建议将固定的大块上下文（知识文档）放在 messages 数组的最开头、系统消息之前，然后在其后追加问题和回复。 采样参数 采样参数是固定的，你应

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成熟。在先进 Arm 服务器 CPU 部署的推动下，行业转向全面的生态对等——为现代操作系统、开发者工具和关键企业应用提供一流的原生 Arm 支持。正是在那时，Google 两年前携其自研的 Axion Arm 服务器 CPU 入局，降低服务器 CPU 成本，并针对 Google 内部的特定工作负载量身定制性能。 原因很简单。与地球上的其他所有企业一样，这家搜索巨头需要对其服务器机群进行现代化改造，使其更高效、成本更低，从而释放资本再投资于 AI。Google 的 Axion 服务器 CPU 及其相关 Titanium 数据处理单元（DPU）的所有优势，都会惠及任何想要为其能想到的任何工作负载获取虚拟或裸金属计算的客户，而他们只需在 Google Cloud 上购买容量，就能获得 Google 自身使用的最量身定制的计算资源。 Google 正在为我们的数据中心产品投资定制芯片，既用于内部使用，也用于面向客户的使用，”Google Cloud 集团产品经理 Mo Farhat 说道，他负责领导 Axion 产品及上市战略。 Farhat 将 Axion CPU 描述为这一创新的重要阶段

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赋能自适应、负责任、安全且智能的前进之路 当今的科学家面临着规模空前、极其复杂的挑战。从塑造和模拟聚变等离子体的复杂动态，到探索新材料的广阔搜索空间，再到理解从全球最先进的实验设施中涌出的数艾字节数据。对现代研究的要求前所未有。前沿 AI 可以帮助应对这些挑战，同时加速突破性的科学发现。 去年 12 月，我们分享了对白宫“创世纪任务”（Genesis Mission）的承诺——这是一项国家努力，旨在利用 AI 在十年内将美国科学发现的速度提高一倍。此后，Google DeepMind（GDM）宣布了一项早期访问计划，向全部 17 个美国能源部（DOE）国家实验室提供 AI 科学工具，Google Public Sector 也分享了 Gemini for Government 如何作为 DOE 的 AI 骨干。 今天，在 DOE Genesis Mission Summit 2026 上，我们进一步扩大这一承诺，为支持 Genesis Mission 的研究人员提供 4000 万美元的 AI tokens 和云 credits。 在这一扩大后的承诺下，我们将首先向 DOE 的 Gene

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区，迫切需要坚守底线：在蒸馏对话上做出任何让步都是不可接受的。 Anthropic应当努力保护自己的知识产权，但他们不应要求政府固化其地位，并在此过程中可能使美国与全球开源社区隔绝。以我们掌握的信息，除了让实验室自我执行之外，蒸馏问题没有好的解决方案。 我尤其就蒸馏问题写过大量文章。我直接写过它对模型能力和监管环境的影响，你可以在Interconnects上搜索更多字里行间的提及。 蒸馏讨论有一种特别的混乱之处：人们很可能切实担忧中国实验室将Mythos狭窄的网络安全能力蒸馏进一个开放模型。这更多说明的是当前模型API的不安全性，而非蒸馏风险。即便在Claude Mythos处于限制最严的私测阶段时，Discord上的侦探们就未经授权获取了Anthropic的Mythos。迄今为止，模型API仍在被越狱并以非预期方式被访问。 这使能力落入恶意行为者手中的风险扩散速度，远快于任何涉及对1T+参数模型进行复杂微调的情况。我不是网络安全专家，但“只有开放权重模型不安全、API是安全的”这种二分法近年来被严重夸大了。API在概念上应当能够更安全，但这尚未得到证明。 如果Anthropic的模型

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现有的订婚戒指，将其祖母绿切割主石换成马眼形切割，交付更新后的 3D 模型以及逼真的玫瑰金和黄金渲染图。” 平面图与渲染图：“根据扫描的地籍图、现场照片和测量数据，制作一张干净的带尺寸标注的平面图、家具布局方案，以及重新设计的浴室的逼真渲染图。” 由高效人机协作驱动的本体工程。“专家专注于提炼行业知识，而算法从中学习以扩展本体构建并推动持续演进”。 “先语义搜索，再判别”：“在语义搜索阶段，动态演进的本体被外化为一个独立的本体知识库，从而无需重新训练模型即可持续更新本体，”他们写道。“在判别阶段，模型只判断该项目是否与检索到的本体条目匹配。这种表述大幅降低了任务复杂度，减轻了模型幻觉，并增强了对本体演进的泛化能力”。 自演进的物品理解 LLM/VLM：“通过增量学习和模型自演进，系统填补有针对性的知识空白并缓解灾难性遗忘，”他们写道。“核心方法是在稳健的多任务基础上，为增量需求开发轻量级‘专家模块’，并将它们动态集成到专家池中，从而实现敏捷的能力扩展”。 “统一物品通道”：Oxygen AIIC 与其他业务应用之间的主要接口。“它支持日级、分钟级和秒级的生产与分发流水线，同时保持数据一

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动化——具体来说是工作中那些枯燥乏味的部分——这样他们就能拥有更多自由时间，并在工作之外拥有更多追寻意义的空间。第三大常见主题是共享繁荣，约三分之一的受访者表达了这一期望：希望人工智能带来的经济收益能够被广泛共享。 讨论 AI 正在经济中迅速扩散，出现在越来越多的场景中，输出也越来越智能。在早期的人工智能聊天界面中，使用方式很简单，仅限于聊天窗口内，没有网页搜索、工具调用、产物或其他功能。如今，Claude 模型可以通过 Claude Code 和 Cowork 自主运行数小时。随着这些形态的变化，用户群体也在发生转变。早期采用者技术背景深厚。我们最新的用户将 Claude 应用于那些要求 更低的工资 的劳动力市场。 在本报告中，我们采取了若干步骤，以实现更具信息量的测量。首先，我们开始以越来越高的频率进行测量，按小时样本处理数据。这揭示了日常生活的节奏如何被刻入我们的使用日志，并为未来的研究开辟了途径。其次，我们开始记录产物，即人们从 Claude 那里带走的产品。这些使 Claude 的工作产出更加清晰可读，并显示出一些直观的模式。 最后，使用数据所能承载的信息终究有限。我们的调查

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采样多条完整的推理轨迹，从每条轨迹中提取最终答案，并返回最常见的那个（Wang et al., 2023). Best-of-N（BoN） ——与自洽性类似，但使用训练好的验证器来选择最佳解法，而不是使用多数投票（Stiennon et al., 2022). 尽管实现简单，但这些方法往往会在各分支之间产生冗余计算，因为轨迹是独立采样的。 基于启发式的结构化搜索。 思维树/图/骨架 ——一族结构化分解方法，使用已知的搜索算法（BFS/DFS）探索多个替代“思维”，并通过基于 LLM 的评估进行剪枝（Yao et al., 2023; Besta et al., 2024; Ning et al., 2024). 蒙特卡洛树搜索（MCTS） ——通过采样随机推演来估计节点价值，并以置信上限（UCB）式的探索-利用方式扩展搜索树（Xie et al., 2024; Zhang et al., 2024). 这些方法通过将任务分解为互不重叠的子任务，改进了简单的分叉-汇合；然而，它们需要关于分解策略的先验知识，而这种知识并不总是已知的。 近期变体。 ParaThinker ——训练模型以两个

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