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工的“奇点时刻”到来 这就是，郑州 2026-09-24 22:02:38这就是，郑州 相关资讯 动力电池有了数字身份证 一块汽车动力电池，从出厂装车、换电维修到退役拆解，需要记录多少信息？今年9月，在四川省宜宾市举行的2026世界动力电池大会上，一组数字给出答案：动力电池的数字身份证记录96项信息——54项基础信息、24项运维信息、18项回收信息，由24位编码贯穿电池全生命周期。在会上，工业和信息化部相关负责人介绍，... 2026-10-20 11:12:50 OpenAI拟融资300亿美元，估值瞄准1.4万亿美元 10月20日消息，据路透社援引知情人士消息，OpenAI 正加快融资进程，力争在竞争对手 Anthropic 预计于 11 月中旬上市前敲定投资者认购承诺。本轮融资推进后，这家 ChatGPT 开发商估值有望突破 1.4 万亿美元。报道称，该公司计划向投资者募资约 300 亿美元，现有投资方软银集团... 2026-10-20 11:12:06 东风日产NX7官宣即将登场，号称“年轻人的智能零压SUV” 东风日产今日宣布，东风日产 NX7，年轻人的智能零压 SUV，即将

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DT 更新 SmartBear 的 BearQ 新增 Sources 以查找覆盖缺口，并新增 Workflows 以自动化测试运行 作者：Duncan Riley 软件测试公司 SmartBear Software Inc. 今日发布两项新能力，将其 BearQ 智能体质量保障系统从测试自动化推进到更广的领域。 这两项新增功能都瞄准了质量保障中因人工智能加速编码而变得更困难的部分。SmartBear 将它们称为 Sources 和 Workflows。 按该公司的说法，自动化单个测试已不再是瓶颈。如今更艰难的工作是弄清在庞杂的系统中还有哪些需要测试，而其中很大一部分已被其他工具中的测试所覆盖。 Sources 将 BearQ 的视野扩展到应用本身之外。需求和缺陷报告现在从 Atlassian Corp. 的 Jira 流入，使智能体知道应当测试什么。SmartBear 自家的 Reflect 和 Zephyr 测试工具则显示现有测试已覆盖了哪些内容。BearQ 借助这些上下文在编写任何新内容之前找出覆盖缺口，从而让团队最终得到更少的重复测试。 Workflows 由此接续，让团队在单一

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作方式量身定制的。到目前为止，构建这样一个智能体通常意味着采用围绕他人工作流设计的产品，或者从零开始。 今天，我们发布 Agent SDK，这是我们用来构建自家托管智能体（如 Bugbot、Security Reviewer 和 Rollouts）的框架。Agent SDK 允许你用代码定义智能体，并像管理任何其他软件项目一样管理它们。你可以从模板开始，或让编码智能体查阅我们的文档。当智能体准备就绪后， agent-sdk deploy 用一条命令将其部署到 Cursor 基础设施。 围绕你的工作流构建 Agent SDK 让你能够快速构建和部署按照你团队方式工作的智能体。它们响应你团队已经在处理的事件，并遵循你团队可以检查和更改的策略。 代码审查就是一个例子。每个团队对于什么需要关注以及谁应该审查都有自己的标准。借助 Agent SDK，你可以构建一个响应来自 GitHub、GitLab 或 Bitbucket 的拉取请求事件的智能体。该智能体可以评估变更的风险，将其路由到正确的团队，并批准符合你策略的变更。 举例来说，Cursor 内部的一个团队构建了一个庞大且快速增长的经验教训知

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型 (Sora、Genie、Genie-3、Cosmos...) 几乎都工作在像素/视频空间，模型从海量视频中隐式地“猜”出物理规律 @ViggleAI 最新发布的「JST-2」走了一条相反的路：整个技术栈直接构建在 3D 空间里 这一点是理解整篇发布的关键：物理结构不是从画面外观中推断的，是表示本身的一部分。架构上分三个组件：JST encoder（把图像编码为物理原生 token）、JST generator（从多模态 prompt 直接生成 token）、JST decoder（结合视角与运动/力输入，解码为图像或 3D 高斯泼溅）。 Viggle 花四年（JST-1 在 2022–2024，JST-2 在 2024–2026）自建了全栈：tokenization、架构、数据合成引擎、预训练和后训练。自建数据引擎很重要，因为 3D 原生的训练数据在自然界几乎不存在，必须靠合成获得，这既是壁垒，也是成本。 能力面：一条架构统一三件事 · 场景生成：单次前向推理约 1 秒生成完整 3D 场景，成本 <$0.01（B200），无需逐场景优化；支持最多 64 个输入视角作为“空间上下文窗

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有 RETAIN 适配器被启用和更新（右）。 有两个值得注意的实现细节： 由于 GRAFT 在训练时使用 FORGET 适配器，但在部署模型时将其移除，因此训练与部署之间存在不匹配，这可能损害性能。为解决这一问题，我们依赖一个“锚定环境”来教会模型在 FORGET 适配器被消融时以连贯的方式行动。在我们下面展示的实验中，锚定环境与目标环境相似，因为它教授一项编码任务，但该任务在其他方面与目标环境中的任务无关。仅在该环境中训练只能略微提升模型在目标环境任务上的性能。 在被标记的样本上，更新的参数总量更少。作为一种启发式方法，为使此类样本对网络的更新量相等，我们按比例因子缩放这些参数上的更新幅度。 结果 在这篇博客文章中，我们展示论文中的一项结果。我们将 GRAFT 应用于 Qwen3-8B，在 Countdown-Code 来自 Khalifa 等人的 RLVR 环境 Countdown 是一个简单的游戏：模型会收到一个整数列表和一个目标数量，并被要求找出一个算术表达式，该表达式求值结果等于目标数量，且每个整数恰好使用一次。提示词描述了这个游戏，并提供了一个脚手架式的“求解函数”（表达式

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生 PyTorch 集成，它同时支持 eager 执行和 torch.compile。我们首先在 Trainium2 上以 eager 模式运行 Nova-3，检查哪些操作回退到了 CPU，然后用 torch.compile进行编译。编译后的路径在 Trainium2 上运行了所有模型操作，未检测到任何 CPU 回退。 我们使用 torch.compile将编码器和解码器分别编译为独立的静态形状图。在整个过程中，我们在两个层面检查数值精度：与 CPU 对比的层级输出一致性，以及端到端的词错误率（WER），后者必须与 Deepgram 的参考值和目标保持一致。 在这个可用的基线之上，我们启动了优化工作，用公共 NKI 库（NKILib）中的融合内核替换了若干层。NKILib 是一组使用 Neuron 内核接口（NKI）编写的预构建参考内核。这些内核覆盖了融合 QKV 投影、融合前馈网络（FFN）层和深度可分离一维卷积等操作。 我们针对吞吐量以及由此带来的成本效率进行优化，目标是 Deepgram 的离线推理工作负载。吞吐量以相对于基线配置的相对增益来报告，而不是以每秒处理的绝对音频量来报

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penFold3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Kakao扩展了区域模型覆盖。这种广度让客户在性能、成本、许可和语言支持方面拥有更多选择。 2026年SageMaker JumpStart增强功能 除模型上线外，SageMaker JumpStart还在2026年推出了重大改进，减少了从发现到部署的整个模型生命周期中的摩擦。 SageMaker AI控制台上简化的Model Hub 此前，发现SageMaker JumpStart模型需要进入SageMaker Studio，并在左侧导航

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替代没有把社保费基整体打崩。 打字员、接线员、传统零售岗位没了，但IT、电商、平台经济造出新岗位，城镇化和参保扩面同步推进，费基总体还在扩张。 第二，它留下一个没解决的尾巴：平台用工和灵活就业缴费断档。 外卖骑手、网约车司机、自由职业者，大量处在“有收入、没稳定缴费”的状态。今天的灵活就业参保不足三成、断缴38%，就是这条尾巴。 第一条，替代集中在标准化、可编码、工资总额占比高的岗位。 客服话术、工单录入、标准问答，大模型已经能干；仓储分拣、末端配送，移动机器人和自动化系统正在挤。 而这些岗位恰恰是社保费基的中坚：工资总额不小，参保相对规范，缴费链条相对连续。 第二条，被替代的人未必“没工作”，更可能“低缴费/断缴”。 计算机和互联网时代已经证明，就业总量没崩，缴费链条也能在个体层面断。 所以，在张栋伟看来，机器人和人工智能替代改变的不只是就业数量，更是就业的缴费质量。 费基收缩发生在参保结构内部，不是简单发生在就业总量上。 “机器人交社保”一落到政策，最容易想到“机器人税”。 这概念不新，也没共识。2017年欧洲议会讨论过给机器人法律人格、对所有者征税，提案被否。韩国2018年把大型

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MB 的整句语法模型「紫毫口语」，根据维基百科中文口语优化而来。之后键盘里就是熟悉的雾凇： 26 键全拼、九宫格、小鹤双拼，小鹤双拼还能用辅码按偏旁筛字（比如「讠」打 yj）； 简体、繁体、台湾繁体、香港繁体输出，目前并非原生支持，后续会通过大千注音等进行针对性优化； rq sj xq nl 打日期、时间、星期、农历，R1234 打大写金额，U62fc 按编码打字，vfh 打符号。 雾凇拼音可以在 App 里检查更新，更新前先看改了什么，你学到的词不受影响。 首页：键盘已就绪、输入方案、我的输入统计 自己的方案也能带过来 这是我最想做好的部分。在「方案」里可以导入 Rime 配置文件夹、ZIP、YAML 或文本词典，也可以直接填一个公开的 GitHub 仓库（比如 iDvel/rime-ice），选好分支和目录，设成每天或每周自动更新。方案在手机上编译，不经过任何服务器，也可以添加自己的配置文件，习惯都在你自己手里。 打过的词按 Rime 的格式保存在 iCloud 云盘的同步文件夹里。在鼠须管的 installation.yaml 里把 sync dir 指向同一个文件夹，手机和

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，其自身团队在过去五个月中规模大约翻了一番，其中计入了每月成本低于 100 美元的助手。 Menlo 表示，知识工作者每周在电子邮件、聊天和短信上花费超过 13 个小时。该公司报告称，Town 拥有 60 多个集成，涵盖 Salesforce 和 Affinity 等 CRM 工具、Jira 和 Asana 等项目管理工具、GitHub 和 Cursor 等编码工具，以及 QuickBooks 和 Stripe 等财务工具，并且 Town 默认撰写草稿而非直接发送。Menlo 将 Town 的用户群体描述为从创始人和运营人员，到通过电子邮件经营公司的小企业主、房地产经纪人、行政助理、顾问，以及协调家庭事务的父母。 “2008 年，Menlo 投资了 Siri，以改变互联网的用户界面。2026 年，这项技术已经到来，而机会比以往任何时候都更大，”Menlo Ventures 合伙人 Shawn Carolan 在 Town 的公告中表示。 据 Menlo 介绍，Greze 和 Vincent 自 Dropbox 时期起便已共事，当时 Greze 负责工程，Vincent 领导产品设计。此

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条很关键：它承认"截图"本身就是一种有成本的感知行为，该省则省（比如执行批量操作时中间过程不需要看）。 2. 如何行动：不是输出单个原子动作，而是写一段带循环和条件判断的 Python 程序，把 GUI 操作、API 调用、shell 命令编排起来。 3. 如何组织工作：模型自己维护 todo 列表，每步声明 intent，任务状态管理从 harness 硬编码逻辑转为模型自主行为。 这两大设计「代码执行（code execution）和 harness 到模型的决策转移（harness-to-model decision transfer）」是整个方法论的支柱。代码执行的巧妙之处在于复用了模型已有的强大编程能力，且循环内的中间结果直接决定下一步代码走向，无需每步都回到模型，这是效率提升的根源。理论上，纯 GUI 智能体、CLI 智能体、GUI+CLI 混合智能体（他们早期的 Qwen-UI-Agent）都成了 GCUA 框架的特例，这个统一视角本身就有理论价值。 实验结果：数字说明了什么 在 OSWorld-v2 上对 8 个前沿模型（GPT-6 Astra、Claude Opus

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征污染和贪婪模态选择的问题。 T1、T2、FLAIR等浅层特征F-CNR Table 1 梯度贡献、模态遮挡之后DSC下降02首先进行净化，然后对各个模态的贡献进行平衡 COREFUSE-MED·FIG.3 CoReFuse-Med 不是简单的再堆一个更强大的cross-attention，而把融合分成两部分：LACE首先给每个MRI序列构建出高效的各向异性编码；IMSH对浅层结构基底和残差之间的可靠传递负责；MBCF 在深层次共享语义空间中重新校准模态贡献。仍然是一套三流、对称U型分割网络。01LACE+IMSH浅层先“去污染”LACE 使用局部DoubleConv和沿着D、H、W三个方向的条带卷积分支来分别保留细节、捕获轴向上下文，之后用可选的通道注意力融合两支特征。IMSH使用无参数的3×3×3平均池化分离结构作为基础，并且用高频残差来代替低频残差：基底部分用竞争性的Softmax权重选择可靠解剖结构，残差部分由共享Sigmoid门控过滤重采样伪影组成，最后用轻量级DSConv3D来整合。LACE 双分支选择性融合：局部边界和轴向上下文分别提取出来之后，再用自适应权重进行合成。式

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024年电子学会自然科学一等奖，以及2023年及2026年日内瓦发明展金奖。 报告题目：智能超表面的通感算一体新进展 摘要：本次报告重点介绍智能超表面赋能通感算一体的最新研究进展。智能超表面凭借可编程电磁波调控能力，可重构无线传播环境，同步实现高速通信、高精度目标感知与边缘协同算力调度，解决毫米波遮挡、频谱资源竞争、感知通信性能失衡等痛点。本次报告将梳理时空编码超表面、自适应信道调控、波束成形、射频计算、AI 驱动相位自适应优化等方案，并将这些技术结合起来，构建通信-感知-算力协同优化框架。 个人简介：何源，清华大学长聘教授、博导，国家杰青，清华大学软件学院可信网络与系统研究所副所长，中国计算机学会杰出会员、物联网专委会常委，ACM SIGMOBILE China副主席， SIGBED China 常委。研究领域涉及物联网、无线网络、移动和普适计算等。担任ACM Transactions on IoT 期刊协理主编，ACM TOSN、IEEE IoTJ、JCST、清华大学学报英文版、《计算机研究与发展》等期刊编委，物联网领域主流会议SenSys和EWSN的指导委员会成员，SenSys

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sp78 去读，只能读出垃圾值。 修复： 由“假设类型”改为“查询类型”。先查 keyInformation 拿真实类型，再按实际类型选解码器。Workbuddy 顺手补齐了原有 fromSP78 丢失小数位的 Bug，并新增了 fromFLT 解码器，一举覆盖 T2 和 Apple Silicon 芯片。 第三刀：放弃静态清单，拥抱动态发现 原代码只遍历硬编码的 28 个 Intel key。在 M6 上，这些 key 一个都不存在，导致传感器列表为空。 修复： 新增 allTemperatureSensors() 函数，直接枚举 2066 个 key，按“T 前缀 + 温度类型”筛选出 135 个候选，再剔除未初始化的热区占位符（如 Tz11 恒为 0.0 °C），最后保留 126 个有效传感器。 纠错插曲： 聚合温度时，第一版代码是按“显示名”匹配前缀的。但显示名早已被改写（如改为“CPU P-Core”），导致匹配不上。Workbuddy 提醒道：标识符（key code）与显示名必须严格分离。改为按 Tp0、Tg0 等代码前缀匹配后，温度终于出来了。 第四刀：GPU 识别脱虚

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证号、银行卡号,这些信息不能明文传给混元(数据出境风险),也不能明文存日志。 要求三:对话审计留痕。 金融监管要求每笔客服对话可追溯,保留期 ≥ 5 年。审计日志不能篡改,需要独立存储。 要求四:监管报送接口。 监管抽查时,能按时间范围/用户/会话导出完整对话记录。 二、敏感词过滤 Advisor 2.1 敏感词库管理 【为什么需要这段代码】 敏感词库不能硬编码,需要从 CDB 加载并支持热更新。DFA 算法(确定有限自动机)做敏感词匹配,比 String.contains() 快 100 倍,10 万词库匹配 1ms 内完成。 2.2 敏感词过滤 Advisor 【为什么需要这段代码】 这是第 6 篇 Advisor 链的增强版。用户输入和 AI 回复双向过滤:请求阶段拦截用户敏感词,响应阶段过滤 AI 回复敏感词。AI 回复由大模型生成,即使 Prompt 约束了也可能偶尔产出敏感词,必须后置过滤。 三、PII 脱敏:个人身份信息保护 3.1 PII 识别与脱敏 【为什么需要这段代码】 用正则识别手机号/身份证号/银行卡号/邮箱,替换为脱敏格式。脱敏在调混元前执行,确保 PII 不

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是允许的，只是受制于制造技术。 通信距离Holevo极限大约六个数量级——仅一百万倍——而Holevo极限很可能是业界最先触及的门槛。互连的增长速度快于电网为其供电的能力，因此业界正转向每比特能耗更低的发射器和接收器。英伟达和博通现在出货紧贴硅片构建的光互连，因此信号离开芯片封装时已经以光子形式存在。相比之下，量子计算机开始依赖用量子信号（通常以单光子形式）编码信息的互连。随着经典互连在每比特上消耗的资源越来越少，它们正朝着这些量子互连已经运行的区间下降。Holevo极限正是两者将会相遇之处。 有人有理由提出异议：35个数量级的差距是海市蜃楼——如此遥远的极限并不能说明任何真实机器将来会做什么，指着它就像靠地平线导航。这一异议有其道理。可逆逻辑、量子计算和DNA存储，40年来一直都被说成“还有10年”。而且，建造一台耗尽一块物质中全部能量的计算机，很可能永远都不切实际。 但这些差距是邀请。存在一个由我们能建造多少所决定的天花板：我们能制造的器件数量；我们能为运行它们而发出的电力；以及我们能组装进单一系统的资本、土地和冷却水。也存在一个由一焦耳、一秒和一克物质能被用来计算、存储或传输多少

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系统。这一点在软件开发领域最为明显，如今AI系统的能力和效率已超过世界上绝大多数软件工程师。 因此，软件开发领域正在发生变化——现在，一个人就能为自己能想象到的任何东西编写软件，创造出过去需要整支人类团队才能完成的东西。 我们在Anthropic内部看到了具体证据：我们的研究人员现在产出的代码量几乎是公司成立头四年的10倍。 但新的AI能力也带来新的挑战——编码能力的提升意味着AI系统在网络安全和网络攻击方面也变得强得多，这导致全世界竞相部署这些强大能力以构建更好的网络防御，而恶意行为者则竞相利用这些系统实施黑客攻击。 这里需要注意的重要一点是，这些事情密不可分地交织在一起——AI系统在编码这样的一般性领域的进步，也在网络安全等具有国际重要性的领域同时产生了正面和负面影响。 这是未来趋势的一次预演。进步带来新能力，也带来新挑战。 这些能力不会止步于编码；同样的事情也会发生在科学和机器人领域。它已经开始发生了。这意味着全球经济的一些重要属性可能会改变——比如创新速度，或者我们发明全新通用技术并围绕其创造新产业的频率，就像互联网、电话和人工智能那样。 那么，是什么让我相信这一点？2026年

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位浮点格式）存储时，这些活跃权重只占稠密模型的一小部分。 在我的 DGX Spark 上，Qwen3.6-35B-A3B 单用户生成速度为每秒 120 个 token，八个用户合计为每秒 359 个 token。这些数字包含模型在回答之前写出的推理 token。 这就得出了第一条设计规则：所有文本类任务都用同一个强大的 MoE 模型。摘要、分类、提取、起草、编码和读取截图都交给同一个模型。每多一个模型，就多一个需要固定、打补丁和监控的容器，因此只有当 LLM 无法完成某项工作时，才会给专用模型留一个位置。 这套栈 以下这些模型会常驻在一台 DGX Spark 上： 任务 模型 许可证 聊天、编码、视觉、提取 nvidia/Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4 Apache 2.0 嵌入 Qwen/Qwen3-Embedding-4B Apache 2.0 重排序 Qwen/Qwen3-Reranker-0.6B Apache 2.0 语音转文字 openai/whisper-large-v3-turbo MIT 图像生成 Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo Apac

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LX快4.5倍，在相同权重下，响应速度提升5倍。 其团队在16类提示词场景下对比了Husky和MLX，结果显示Husky在全部测试中速度都更有优势。 这是因为在执行图像编辑时，Husky每一步并行校验8个token，开销为单个token的1.5倍，而且大部分回复内容已经包含在提示词上下文里；文本生成速度的优势来自流水线调度，在当前步骤执行的同时，就对下一步做编码与提交，让GPU不必空等主机。 Sigil Wen称，与同类设备端引擎相比，该引擎在计算机主芯片与图形芯片之间传输的数据量更少。 除了技术优势，Underdog的早期商业化模式也较为特殊。 Sigil Wen透露，Underdog初期免费，且永远不会投放广告。其中一种收入方式是，他们将从AI助手经由Stripe安全支付基础设施完成的每一笔交易中抽取少量分成，模式类似银行卡交换费。这套商业模式下，AI助手无需采集、挖掘用户数据。 三、00后大学肄业、自学成才，闯进核心AI大牛朋友圈 虽然未公布具体金额，但Conway Research‌的投资人阵容堪称豪华。 除硅谷头部风投a16z、Anthropic与Menlo Ventures

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、角色位置和交互状态由上游引擎或程序维护，模型负责将简化场景或参考视频转化为精细画面。参考视频提供布局、镜头与运动信息，目标首帧设定外观，文本提示词补充风格与细节，让同一套场景能够呈现写实、二次元等不同视觉效果。 应用方面，EdenLive可用于游戏原型预览、场景与动画预演，以及已有视频的重新渲染。官方还展示了将人类操作视频转换为机器人外观的案例，为具身研究扩展视频样本。配套的Game Prototype Turbo工具则支持通过提示词创建可游玩的简化游戏原型，再接入模型生成精细画面。 不过，部署与授权仍有一定门槛。官方模型页显示，下载全部权重约需210GB空间，核心生成模型权重采用Apache 2.0许可，视觉编码器及FLUX首帧组件另有许可约束，其中FLUX组件限非商业、非生产用途。当前，高频交互、多角色身份保持及长时间生成的视觉一致性仍待改善。 投稿/爆料：tougao@youxituoluo.com 稿件/商务合作： 林南（微信 19250561593） 加入行业交流群：林南（微信 19250561593） 元宇宙数字产业服务平台 下载「陀螺科技」APP，获取前沿深度元宇宙讯息

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