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星期一

  1. SiliconANGLE

    Motive 推出 Agents：让智能体在问题升级前自动采取行动

    Motive 发布 Agents 能力，可在安全、维护和运营问题升级前自动联系司机、创建维修工单并协调响应，目前已向 Motive 客户开放。Motive 估算，可预防的运营问题每年造成约 460 亿美元损失，其 2026 ROI 报告显示 42% 的受访组织将运营低效列为主要担忧。Motive 计划在 2027 年初加入自然语言创建智能体功能，但尚未提供该平台的独立验证性能数据。

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    #hot-signal#产品更新#Agent#部署/工程
  2. CTech

    Shashua 新公司 doubleAI 发布 Maxwell 代码执行模型

    Amnon Shashua 的新公司 doubleAI 发布首个产品 Maxwell，称其属于名为 Code Execution Models（CEM）的新类别，在代码与芯片之间优化软件执行效率，且不修改源代码。doubleAI 称 Maxwell 会持续分析运行中的程序、硬件与数据并优化底层机器指令，同时用形式化数学验证每次优化不改变程序原有行为，支持 CPU 和 GPU。公司称 Maxwell 在真实负载上让数据管道提速超过 38 倍、AI 推理 kernel 提速超过 4.5 倍，这些数字未经独立验证；Maxwell 现已通过官网开放早期访问，doubleAI 计划按节省的算力成本向客户收费。

    在通过提升软件执行效率来降低计算成本。公司计划根据其为客户带来的计算成本节省来收费。doubleAI 此前一直处于隐身模式，直到最近才公开。该公司在 A 轮融资中筹集了 2 亿美元，由 Lightspeed Venture Partners 和 Bessemer Venture Partners 联合领投，Dell Technologies Capital、NVIDIA、Greenfield、Pitango 和 BRM 参投。公司约有 40 名员工。据 Calcalist 此前报道，此轮融资对 doubleAI 的估值超过 10 亿美元。 1 查看图库 doubleAI 团队。（doubleAI）该公司将其技术称为“代码执行模型”（Code Execution Models，简称 CEM）。它将这些模型描述为运行在“代码与芯片之间”，即软件与其运行所依赖的硬件之间。与帮助开发者编写和修改代码的大语言模型和编码智能体不同，CEM 旨在优化软件的执方式，在不更改原始源代码的情况下找出提升性能的方法。doubleAI 表示，其首个模型 Maxwell 会持续分析正在运行的程序、其运行所依赖的

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    #tech-media#模型发布#推理#部署/工程

星期二

  1. SiliconANGLE

    NiCE 押注 AI、数据与问责，传统业务为其争取时间

    NiCE 在收购 Cognigy 一年后，已从附带 AI 的 CCaaS 厂商转变为以 Cognigy 为底层基座的 AI 平台，并继续在 Genesys、Five9、Amazon Connect 等竞品平台上单独销售 Cognigy。其 AI 年度经常性收入（ARR）同比增长 52%，且仅计入多年期承诺；平台 API 调用量两年增长 7.5 倍，基于客户自有数据生成洞察的潜在客户所订购的 AI 规模是其他客户的 9 倍。CEO Scott Russell 称竞争焦点在于问责而非最聪明的智能体，AI 智能体与人类需按同一标准在运行时接受约束。

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    #hot-signal#行业动态#Agent#数据/训练
  2. SiliconANGLE

    Neural Concept 推出 MCP Bridge，让 AI 智能体操作商用 CAD 工具

    瑞士 AI 原生工程公司 Neural Concept 发布 Model Context Protocol Bridge，让 AI 智能体能够操作商用 CAD 与仿真工具，同时企业保留对软件和数据的控制权。在一个客户案例中，工程师用 MCP Bridge 清理轮辋几何模型仅需三分钟，而手动流程需要一天。Neural Concept 成立于 2019 年，服务汽车、航空航天、能源、半导体和国防等行业的 OEM 与工程组织。

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    #hot-signal#产品更新#Agent#MCP/工具调用
  3. SiliconANGLE

    Anthropic 承诺捐出至少 5% 股权，马斯克称将向全美儿童各赠一股 SpaceX 股票

    Anthropic 宣布将至少 5% 的股权捐给新设的公共福利基金，该基金作为公司子公司运营，估值每上涨 50% 再追加 2%，优先方向之一是应对 AI 对劳动力市场的影响。数小时后，SpaceX CEO 马斯克表示将向全美每个儿童赠送一股 SpaceX 股票，按去年 7 月美国 7200 万儿童计算约合 72 万股、按最近收盘价约 105 亿美元，但未说明发放方式。Anthropic 称员工已承诺捐出的股权加上该基金，合计约 20% 的公司股票将用于慈善。

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    #hot-signal#行业动态#OpenAI#Anthropic
  4. SiliconANGLE

    MiniMax 发布 M3.1 Flash 模型，称智能体运行成本降低 70%

    MiniMax 发布 M3.1 Flash，这是对 6 月推出的 M3 大语言模型的更快更便宜更新，公司称智能体任务运行成本比上一代降低 70%，推理速度接近 3 倍，日常峰值输出超过 200 tokens/s。该模型参数为 428B，推理时保持开启，提供从 Low 到 Max 五档努力级别，支持文本、图像和视频输入，提示词最长 100 万 tokens。在 MiniMax 自测中，M3.1 Flash 在 OSWorld V2 得 61.7 分、BankerToolBench 得 76.2 分、CyberGym 得 82 分；在 DeepSWE v1.1 上得 73.7%，低于 DeepSeek 称其 V4.1-Flash 取得的 77%，两项结果均未经独立验证。该模型输入定价为每百万 tokens 15 美分，输出为 60 美分，缓存输入为 1.5 美分，现可通过 MiniMax API、M Plan 订阅和 MiniMax Code 桌面应用使用，权重将在之后发布。

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    #hot-signal#模型发布#Agent#推理
  5. SiliconANGLE

    微软推出面向失控 AI 智能体的安全管控功能

    微软发布针对失控 AI 智能体的安全管控功能，智能体风险评分升高时会逐步削减其权限。其发现工具可识别员工设备上的 60 类本地智能体，包括 Claude Code、Codex 和 GitHub Copilot，并通过 Entra Agent ID 为智能体分配独立身份。Dynamic Agent Risk 依据身份、终端、云和网络信号持续更新风险分，Dynamic Conditional Access 据此先收回写权限、再要求人工审批，最高等级直接隔离或停止运行时。这些功能被归入 Project Perception 和 Microsoft 365 E7，微软未公布可用时间和定价。

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    #hot-signal#产品更新#Agent#安全/对齐
  6. SiliconANGLE

    Amazon 推出 TorchNeuron 工具包，让 PyTorch 工作负载跑在 AWS Trainium 芯片上

    Amazon 推出开源工具包 TorchNeuron，开发者只需配置一项设置，即可在 AWS Trainium 芯片上运行 PyTorch 工作负载，无需大量改代码。该工具包支持 Trainium2 和 Trainium3，Trainium3 配备 8 个计算核心和 154GB 片上内存，单台最多容纳 144 颗加速器的服务器在 MXFP8 格式下可达 362 petaflops。TorchNeuron 还支持 TorchTitan 等配套工具，Cartesia AI 已用它运行推理负载，Amazon 计划在圣何塞 PyTorch Conference 首日开源。

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    #hot-signal#产品更新#开源/仓库#部署/工程
  7. SiliconANGLE

    美国土安全部下令联邦文职机构移除 DeepSeek 产品

    美国国土安全部发布命令，要求所有联邦文职机构从 IT 系统中移除 DeepSeek 相关产品，包括用其开发的第三方服务，并禁止今后采购。该命令援引 2018 年《联邦采购供应链安全法》，称 DeepSeek 模型存在多种威胁路径，可能将敏感数据传至中国。此前美国商务部、海军和纽约州已相继限制使用 DeepSeek。

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    #hot-signal#政策/监管#DeepSeek
  8. SiliconANGLE

    Dream Labs 融资 9000 万美元并开放 Dream-1 机器人基础模型 API

    Dream Labs 完成 9000 万美元种子轮融资，由 B Capital 和 Kindred Ventures 联合领投，同时开放 Dream-1 机器人基础模型的公共 API。Dream-1 把机器人技能当作视频预测问题，用人类第一视角操作视频训练，可控制此前未见过的双臂机器人执行未演示过的任务，最强版本按每小时 3 美元收费，轻量版每小时 0.75 美元。公司还提供 Fine-Tuning-as-a-Service，开发者提交演示新任务的视频后，数小时内即可得到定制版模型，并上线了可在浏览器中实时操控机器人的 Robot Playground。

    arms can now be bought for the same price as a high-end laptop. “What they need now is intelligence,” she continued. “This team did some of the defining work in robot learning at Nvidia, and now anyone with an API key can build on it.” Photos: Dream Labs A message from John Furrier, co-founder of SiliconANGLE: Support our mission to keep content open and free by engaging with theCUBE community. Join theCUBE’s Alumni Trust Network, where technology leaders connect, share intelligence and create

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    #hot-signal#行业动态#具身智能#数据/训练
  9. AI Business

    微软推出 Copilot for Legal，凭借 Microsoft 365 生态或占优势

    微软于 10 月 15 日推出 Copilot for Legal，在 Microsoft 365 环境中内置 20 多项法律 AI 技能和插件，支持在 Word 中起草协议与备忘录、审阅和谈判协议。该产品是 4 月 Legal Agent 的升级，但发布时间晚于 Anthropic、Google 和 OpenAI 的法律产品。由于律师普遍依赖 Word 和 SharePoint，微软的嵌入优势可能弥补功能上的不足。

    y draft agreements and memos, review and negotiate agreements and develop analysis into structured guidance, Microsoft said. Related:Open source and on device: the strategy behind Nvidia’s new AI models But Copilot for Legal is belated, as Microsoft is the fourth big AI player to release legal tools. Generative AI vendors first targeted AI for the legal field in January, when Anthropic launched its initial legal plugin for Claude Cowork, followed by Claude for Legal in May. In August, Google rel

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    #hot-signal#产品更新#Agent#Microsoft
  10. The Guardian Technology

    AI股市热潮是否走向终结？纳斯达克回调后的市场重估

    Guardian分析文章讨论纳斯达克100上周下跌5.5%是否意味着AI股市热潮走向终结，多位市场人士认为这更像估值重估而非AI本身失效。文章提到美国超大规模厂商2025年AI相关资本支出达4250亿美元，其公司债已占全球投资级信用市场近10%，IMF将AI投资泡沫破裂列为全球经济的首要风险之一。澳大利亚数据中心投资预计到2030年达1500亿美元。

    e recent wobbles, the Nasdaq 100 is still worth nearly three times more than at the start of 2023. On the S&P 500, meanwhile, tech titans Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia and Tesla now account for 35% of the American sharemarket index, up from 12% a decade ago. The total market capitalisation of the so called “magnificent seven” companies has increased by more than 50% in the past two years. Raisah Rasid, a Singapore-based global market strategist at JP Morgan Asset Management, s

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    #hot-signal#行业动态#OpenAI#现象/趋势

星期日

  1. heise online

    美国AI数据中心建设放缓，47个大型项目延期或受阻

    美国AI数据中心建设进度不及企业预期，据RegLayer数据，2026年有47个大型项目延期、取消或被阻止，超过1000个美国市镇已出台针对AI基础设施的规定。哥伦比亚商学院统计显示，AI基础设施投资预计占美国GDP的3.6%，高于19世纪末铁路建设的2.2%和20世纪中期公路建设的1.1%。Neocloud厂商承压，CoreWeave本周股价下跌约25%，Nscale计划到2026年8月上线25万块AI芯片中的2.5万块。

    n. Weiterlesen nach der Anzeige Die Financial Times wiederum zitiert in ihrem aktuellen Bericht als prominentes Beispiel für einen Neocloud-Anbieter das Unternehmen Nscale, an dem Nvidia maßgeblich beteiligt ist. Das Unternehmen soll bis August 2026 nur 25.000 von geplanten 500.000 KI-Chips online gehabt haben. Die Hoffnung ist, wie bei vielen KI-Anbietern, auch für Nscale ein Börsengang: Mit einer Bewertung von 35 Milliarden US-Dollar rechnet das Unternehmen. Mit OpenAI hat bereits das Schwerge

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    #hot-signal#行业动态#数据/训练#部署/工程
  2. 邵猛

    SemiAnalysis 播客拆解 GLM 5.3：后训练、稀疏注意力与国产芯片适配

    SemiAnalysis Weekly 播客 Ep. 038 围绕智谱两个月前发布的开源模型 GLM 5.3 展开拆解，嘉宾为分析师 kimbochen 与 gao_wenyao。节目指出 GLM 5.3 与 5.2 架构完全相同，提升全部来自后训练，agentic 基准提升超过 2%，其管线以 GRPO 为基础分阶段推进并开源了 slime 后训练框架。嘉宾还澄清稀疏注意力解决的是内存带宽而非容量瓶颈，并称 GLM 5 从第一天起全栈适配华为昇腾、摩尔线程等七大国产芯片平台。

    仍要求保留全部上下文，计算时仍需载入 HBM，所以 KV cache 的容量占用并未显著减少。 真正处理容量问题的是 HiCache / HiSparse：并发升高时把 KV cache 从 HBM 卸载到容量大、带宽低的主机 DRAM，只在计算时取回最相关的部分。代价是长尾延迟增加。B200 因单芯片显存少于 B300，卸载压力反而更明显。 AMD 追平 NVIDIA：软件迭代的力量 InferenceX 基准（150 tokens/s 交互性、每百万 token 服务成本）显示了一个罕见画面：GLM 5.3 发布初期 NVIDIA 领先，几周后 AMD MI355 借助其 ATOM 推理引擎的持续优化，成本曲线反超 B200。嘉宾的解读是：硬件性能固定，而推理引擎是持续迭代的软件；AMD 工程师“连夜优化”证明了这条赛道的竞争本质。 由此引出对内存股的投资判断：当年 DeepSeek V3/R1 发布引发“高效模型 = 内存需求减少”的恐慌性抛售，节目观点恰好相反，模型越高效，并发越高、token 消耗越大（杰文斯悖论），HBM 与 DRAM 需求持续增长。结合 Rubin 世代“

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    #hot-signal#行业动态#推理#数据/训练
  3. 36氪 · AI

    从记者到千亿富豪：Anthropic 联创杰克·克拉克的 AI 之路

    Anthropic 联合创始人杰克·克拉克在曼谷 IMF 与世界银行年会上宣称“奇点已经到来”，并描绘未来可能出现十亿名虚拟科学家。这位英语文学专业出身的原彭博社科技记者 2016 年辞职加入 OpenAI，2020 年随达里奥·阿莫迪等七人出走创办 Anthropic，今年 9 月以 155 亿美元身价登上《福布斯》美国 400 富豪榜。他目前仍坚持撰写 AI 通讯 Import AI，并于今年 3 月起负责 Anthropic Institute。

    戏的水平，他不断收集研究数据，观察各个领域的能力变化。 在这个过程中，他发现了一件有趣的事：这些看起来各不相干的研究方向，竟然开始呈现相似的指数增长趋势。 克拉克逐渐意识到，自己正在观察的，可能是一项刚刚起步的通用技术。 图注：彭博社《Odd Lots》对Jack Clark的采访 克拉克甚至提前注意到了英伟达。 当时他翻看AI论文，发现研究人员几乎都在使用Nvidia的GPU，而不是AMD的产品。他认为这是一个值得报道的重要信号，曾试图推动彭博社写一篇专门的报道。 但这个选题最终没能做出来，十年后，他还在播客里念叨，这件事多少有点遗憾。 可惜目前没有找到可靠的公开资料，证实克拉克曾经购买或持有英伟达股票——要是他真在2015年买了，一直拿到今天，那可是很大一笔收益。 克拉克对技术的钻研也给当时的研究人员留下了很深的印象。就在最近，前OpenAI研究员安德鲁·卡帕西（Andrej Karpathy）回忆，自己读博士期间接到过不少科技记者的采访请求，但克拉克是他当时唯一持续回复的记者。因为克拉克真的会去读学术论文，而且能够提出有深度的技术问题。 卡帕西说，他此前（或者此后）几乎从没见过像

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    #hot-signal#大佬观点#Anthropic#OpenAI
  4. 钛媒体 · AGI

    Edge AI Daily 早报：OpenAI 攻克纳维-斯托克斯引争议

    OpenAI 宣布其内部 AI 系统证明三维不可压缩纳维-斯托克斯方程可在有限时间内形成奇点，耗时约88小时、约1万个并发智能体、约1300亿输出 token，并公开论文与 Lean 形式化证明。该证明仅覆盖费弗曼表述中“带光滑外力”情形，独立同行评审尚未开展，克雷数学研究所未作认定。Anthropic 同期宣布自10月29日起将 Haiku 4.5 从免费版、Pro、Max 套餐移除，用户自动切换至 Haiku 5.5。

    flection AI 发布首个开源权重模型 Beam（总参数5010亿、每次仅激活230亿的稀疏混合专家模型），面向编程、推理与智能体任务；十天后的10月中旬，AWS 宣布 Beam 登陆 Amazon SageMaker JumpStart，开发者可在美东（北弗吉尼亚）和美东（俄亥俄）区域直接部署实时推理端点。 2.Beam 强化学习阶段动用1.05万张 NVIDIA GB300 GPU 连跑4周、生成超1亿条 rollout；Terminal Bench v2.1 得分80.1、SWE Bench Verified 80.9、AIME 2026 达97.8。官方坦承原始能力上 Kimi K3 仍领先，卖点非“最强”而是“最省”：高级推理基准上用3至4倍少的推理算力即可达到与 GLM-5.2 相近分数。 3.5010亿总权重即便压到 FP8 精度也需约467GB显存、须多卡张量并行，NVFP4 精度仍需约233GB、至少两张 B200，这种“必须上集群”的特性天然把客户推向 HyperPod 分布式推理服务；文章判断开源模型竞争焦点正从“分数竞赛”转向推理成本、部署主权与可定制性。

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    #hot-signal#行业动态#OpenAI#Anthropic
  5. 36氪 · AI

    英伟达投资芯片互联初创Upscale AI，押注异构算力网络

    英伟达参投Upscale AI，后者发布Token Fabric全栈AI网络平台，可让数据中心混用英伟达、AMD、英特尔及国产AI芯片。该平台scale-up层采用自研SkyFabriX交换芯片并支持UALink与ESUN开放标准，scale-out骨干层则基于英伟达Spectrum-X以太网搭建。Upscale AI在2026年6月完成1.9亿美元追加融资，累计融资5亿美元、估值20亿美元，Token Fabric第一阶段计划2026年第四季度发布。

    超过半数采用双方组合方案。以InfiniBand为例，Mellanox的InfiniBand高速互联技术占据市场超过70%的份额，谷歌、亚马逊、微软都是它的客户。 通过这笔收购，英伟达打通了NVLink（板内scale-up）+ InfiniBand/Spectrum（集群scale-out）全私有链路。黄仁勋当时表示：“通过融合Mellanox的技术，新的NVIDIA将拥有从AI计算到网络的端到端技术，以及从处理器到软件的全堆栈产品”。 这一阶段的本质是全封闭绑定体系：客户集群必须全套采购英伟达GPU+网络设备，性能极致但兼容性为零，客户无替代选项、议价权极低。 这套模式在大模型爆发早期红利巨大，但其瓶颈也逐步显现。陆续落地随着AI芯片国产化、AMD、英特尔持续突围、云厂商自研芯片爆发，叠加AI算力需求爆发带来的产能、交期紧张，单一供应商产能短缺、交期不稳，客户对于异构算力集群的需求快速提升，多芯片混插逐渐成为云厂商刚需，封闭生态的全栈绑定模式，越来越难以匹配行业客户诉求。 Token Fabric开启互联新范式 在此趋势下，英伟达的战略思维正在发生根本性升级。它不再试图阻止竞品入场

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    #hot-signal#行业动态#数据/训练#部署/工程
  6. 钛媒体 · AGI

    Edge AI Daily 早报：OpenAI 浏览器扩展升级、Anthropic IPO 估值下调

    OpenAI 于 2026 年 10 月 15 日升级 ChatGPT 浏览器扩展（版本 1.26.1005.11759），Chrome 用户数达 700 万，支持读取标签页上下文并由 ChatGPT Work 接管填表、发消息等操作，覆盖 Chrome、Edge、Brave、Opera、Vivaldi。Anthropic IPO 估值预期从约 2 万亿美元下调至约 1.5 万亿美元，因三季度营收环比增速从翻倍级降至 45%。微软自研基座模型 MAI-Base-2 为 2.8 万亿总参数、800 亿活跃参数的稀疏 MoE，宣称以四分之一算力对标 OpenAI Spud。

    里跑超级计算机 1.发布与规格：Meta于2026年10月15日开放Muse Spark Open权重，官方定位“迄今最强美国开放权重模型”；816B总参数、每token仅激活42B（MoE共256个专家、激活8个）、1M token上下文、原生多模态，采用带限商业条款的Muse Model License，权重发布于Hugging Face等平台。 2.部署与成本：依托Apple MLX框架与M5 Ultra统一内存架构，两台各配512GB内存的Mac Studio即可本地运行（需跨机流水线并行）；MoE激活比例不足5%，配合可自动调优的Helion GPU kernel在NVIDIA与AMD显卡上获1.03倍至3.95倍加速，意图把旗舰模型推理成本从云端下压到本地。 3.竞争与局限：竞争维度由“benchmark高分”转向“能否本地干活”，模型定位代码构建与智能体协作；在MCP-Atlas以89.2%领先，但Terminal-Bench 2.1落后于Kimi K3、GLM 5.3与Qwen3.8。训练数据、训练代码及完整评估报告均未公开，1M上下文本地运行的延迟与内存压力仍待验证。

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    #hot-signal#行业动态#OpenAI#Anthropic
  7. 钛媒体 · AGI

    数智周报：黄仁勋称对开发不安全AI的客户断供芯片；字节Seed单设安全与对齐部门；微软重组Azure云部门

    字节跳动Seed成立Seed Model-Alignment&Preparedness部门，由严林负责、向吴永辉汇报，原Responsible AI团队及部分Chat团队成员转入，聚焦模型安全与对齐并重点提升Agent Model安全能力。英伟达CEO黄仁勋称会对开发不安全AI软件的客户断供芯片；微软在AI改革中重组Azure云部门。面壁智能同期发布端侧多模态大模型MiniCPM-V 4.7，含35B-A3B与1B两个版本。

    础模型驱动，并向第三方机器人本体开放模型合作。 面壁智能发布新一代MiniCPM-V 4.7 面壁智能正式发布新一代端侧多模态大模型MiniCPM-V 4.7，包含35B-A3B与1B两个版本。其中35B-A3B采用MoE架构，总参数350亿、每次推理激活30亿，约3GB内存可运行，解码速度达15+token/s（iPad Pro 实测）。目前已支持瑞芯微、NVIDIA、Intel和Apple等国内外主流芯片平台，同时支持iOS、安卓和鸿蒙系统，并提供开源端侧适配代码及主流推理框架。 时空道宇与科佳资本签署协议，在香港设低轨卫星物联网出海中心 时空道宇与香港科佳有限公司签署协议，共建香港低轨卫星战略出海中心。双方计划设立合资主体，布局海外业务结算中心、数据中心、卫星测运控中心三大平台。时空道宇称其低轨物联网星座已完成一期组网，全栈自研基于12年正向规划。 企业微信与WorkBuddy联合发布新版本，AI接入企微工作流 腾讯企业微信与WorkBuddy联合发布新版本，实现双向深度打通。企业微信升级至5.0.12后，WorkBuddy以对话机器人身份进入通讯录，侧边栏新增入口；WorkBu

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    #hot-signal#行业动态

星期六

  1. Latent Space

    Latent Space 新节目 High Taste Testers 首期试播

    Latent Space 试播新节目 High Taste Testers 第一期，把旧金山午餐桌上的闲聊搬上节目，话题从 Dev Day 延伸到最新模型与助手。同期 AI 新闻汇总中，Meta 发布 816B 总参数、42B 激活的 MoE 开放权重模型 Muse Spark Open，Artificial Analysis 智能指数 39，为美国开放权重模型最高；Reflection 以 Apache 2.0 发布 501B 总参数、23B 激活的 Beam 1.0，支持 1M 上下文。

    en (Meta): An 816B-total, 42B-active MoE with open weights. Artificial Analysis scores it 39 on its Intelligence Index, the highest for a US open-weights model and 13 points above NVIDIA’s Nemotron 3.5 Super VL at 26 (AA). Architecture and footprint: 62 layers, GQA with 16 KV heads, 8 of 256 experts active per token, a 1.8B Perception Encoder and 1M context. Inputs are text, image, video and audio; output is text. BF16 weights are about 1.6TB. Meta’s NVFP4 checkpoint quantizes only the experts,

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    #newsletter#行业动态#模型发布#开源生态