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次听证会前提交宣誓书，说明已取得的进展和采取的合规步骤，以及数据库和SOP的情况。 作为背景，2024年，印度最高法院在一项命令中表示，如果中介机构未按《POCSO法》及规则的要求移除儿童性虐待内容并向有关当局报告，则丧失安全港保护。 最高法院表示，即使两年之后，“也没有取得任何值得一提的进展。”近期有关社交媒体上CSEAM付费推广的新闻报道，包括为将照片和视频篡改为虐待材料的工具投放广告，使该问题重新成为焦点。 针对这些问题，合议庭表示“深感悲痛”，称“再也等不起了”，并且“别无选择，只能自行处理此事”。 最高法院承认，从社交媒体平台上移除的CSEAM大部分是通过个人举报识别的。它指出，“当一个社交媒体平台检测并移除CSEAM时，该检测并不会自动导致相同内容在所有其他社交媒体平台上被标记和移除。” 为解决这一问题，最高法院建议采取以下措施： 强制要求建立已报告和已识别CSEAM内容的“永久哈希”及URL数据库： 借鉴美国、英国、韩国和澳大利亚等全球做法，最高法院解释了归属于特定媒体文件的哈希值。“CSEAM内容的每一个组成部分，无论是视频帧还是图像，抑或两者的多个组合，都带有一个以字

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年利润超9亿美元，市值760亿美元；Scott Wu创立AI编程公司Cognition，产品Devin年化收入逼近10亿美元，估值480亿美元。 2. 更多同批实习生成就突出 同届实习生中，Jesse Zhang创立AI客服公司Decagon估值45亿美元；Johnny Ho联合创立AI搜索引擎Perplexity估值约300亿美元；Demi Guo创立AI视频平台Pika估值4.7亿美元；Steven Hao加入Cognition担任CTO，个人净资产约13亿美元。 3. 竞赛背景与量化交易是共同跳板 这群人高中即通过国际信息学/数学奥林匹克竞赛结识，HRT实习生项目将他们聚拢。量化交易训练让他们掌握从海量数据中提取信号、搭建自优化系统的能力，成为从竞赛圈到创业圈的关键跳板。 4. 时代赋予nerd以舞台 曾经被归为“nerd”的竞赛极客，在AI成为底层操作系统的今天，凭借算法思维和工程能力站上舞台中央。他们拆解问题的方式高度一致：找到低效系统，用算法和工程重建它，从而在不同赛道（AI数据、链上金融、软件工程、搜索等）实现颠覆。2026-10-19 15:37新PayPal黑帮：10

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%，但高端分布式数据库市场仍由国际厂商主导。另有统计显示，在高端研发设计类工业软件中，国产化率不到10%。 中国信息通信研究院2025年1月发布的报告指出，“我国工业数字化渗透率约为24%，约是美国的2/3和德国的1/2。”所有这些都表明，中国软件业不存在“要不要发展”“能不能躺平”的问题，必须以高度的责任感，提升能力，更好地发挥作用。一个国家的产业脊梁靠短视频和短剧是撑不起来的。 最后，软件业还是中国知识创新、能力进化、管理思想输出的重要载体。软件是一种工具，承载的是知识、能力、流程、规范等等。中国拥有全球最完整的工业门类和最丰富的应用场景，本应是孕育世界级企业软件的沃土。如果软件业发展环境“盐碱地化”，我们将失去把中国的产业知识和能力进行数字化沉淀与表达的重大机遇。 中国软件业“亏不起”，不应该这样一直亏下去。 软件业的困难到底在哪里？ 历史地看，政府在不同时期都出台过支持软件业发展的政策，从上市公司年报也可看到政府补贴的作用。在政府支持下，软件业依然困难，表明原因是复杂的，多方面的，也是深层次的。 首要的原因，是文化与习惯问题。 中国市场长期“重硬轻软”，习惯为有形硬件付费，视软

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万兴脑图、CAJ Viewer等全都支持。 而且这个生态还在快速增长，仅三个月就新增了130+款PC应用，各类AI办公应用也在陆续上线。 PC应用是什么意思？简单说，就是拥有与PC端软件相同UI、操作方式和能力的应用，既能应对复杂任务，也不用重新学一遍操作。华为PC桌面最高支持20窗并行，自由多窗支持100+款PC应用，配合像素级剔除遮挡技术，打开大文档或剪视频依然流畅。 看起来很不错，那么问题来了，怎么选到适合自己的型号？对于轻办公人群，小雷首推全新一代华为MatePad Air。它轻至509g、薄至5.3mm，塞进背包或单肩包都很轻松；12英寸2.8K超亮OLED云晰柔光屏久看不伤眼，对经常盯着平板看论文、记笔记的学生和初入职场的伙伴来说最为合适。 而且，全新一代华为MatePad Air还支持100+PC应用，自由多窗、独立教育空间，以及小艺慧记、深度研究，学习效率拉满。如果对性能要求不高、主要以学习和看视频为主，也可以考虑MatePad Air Z，整体配置接近，柔光屏版本可选，同样有鸿蒙PC生态和鸿蒙AI学习工具辅助。 除了这两款，还有一款性价比很高的MatePad 11.5

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RT @AYi AInotes: 马斯克刚在一段访谈里扔出了一个非常反常识的工程暴论，把算力中心搬上太空，芯片根本不该追求低温冷静，反而应该专门设计在高温状态下狂飙，而且几万亿参数的大模型压根不在乎宇宙辐射带来的那几个数据错误。 他在视频里当场算了一笔极硬核的物理账，在没有空气…

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马斯克刚在一段访谈里扔出了一个非常反常识的工程暴论，把算力中心搬上太空，芯片根本不该追求低温冷静，反而应该专门设计在高温状态下狂飙，而且几万亿参数的大模型压根不在乎宇宙辐射带来的那几个数据错误。 他在视频里当场算了一笔极硬核的物理账，在没有空气对流的太空里，芯片散热全靠热辐射， 只要把芯片的工作温度按开尔文温标拉高 20%，整个散热器的重量就能直接砍掉一半， 至于太空高能粒子打穿内存造成的随机位翻转，在几万亿参数的神经网络面前根本不痛不痒。 平时我们在地球上建数据中心、攒高配工作站，默认铁律是散热越猛越好、数据越准越好，机房恨不得泡在液冷池里，传统航天芯片更是要花几百倍的成本加装厚重的防辐射装甲，生怕宇宙射线把哪一个 0 撞成了 1 导致整套系统当场死机。 但老马直接用第一性原理把这两座大山全给掀了，他点破了一个从来没人敢捅破的底层差异：传统软件写的是死板的启发式规则，错一个字符整行代码就崩了， 但几万亿参数的大模型本质是一张极其庞大的概率网，里面偶尔被宇宙射线撞歪几个数字，就像在太平洋里扔了一颗石子，模型自带的容错弹性直接就给消化掉了。 这就像你在战场上派人送一封绝密军令，传统程序是

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只管跟总工长对齐图纸，底下的项目经理自己去拆分模块、分发任务、交叉验收，把整个工程装进一个自动闭环的流水线里。 这对所有每天重度用 Claude Code 和 Cursor 写代码的人是一个马上就能照抄的升维动作，明天起别再在一个长对话窗口里把所有上下文堆到爆了， 试着先用主窗口写好任务拆解与验收规则，再让它派生子代理去并发执行不同的子模块，把你自己的角色从亲自敲代码的码农，彻底切换成只看最终测试结果的架构师。 不过看着百个智能体同跑的爽文画面也得留个清醒，他在视频里虽然强调了怎么压低运营成本，但在真实项目里一旦开启百个代理的集成循环，如果主代理的终止条件和权限边界没写死，极容易在死循环里把 Token 账单烧穿， 况且他作为 Anthropic 自家工程师，调配内部算力的宽裕度远非普通按量付费的开发者可比，新手上来先从一主三副的小蜂群练手才是最稳妥的路子。 把顶级编程智能体当成搜索引擎一问一答，就像买了一整支自动化舰队，却每天只拿旗舰去公园划船。 这场 30 分钟工作坊的核心多代理架构和压低成本要点我整理在一楼了，建议配合原视频一起看。 https://t.co/OAp6oUuseD

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立即观看视频2:0502:05我们需要看到有人正从数据中心投资中赚钱，Jim Cramer表示。《Mad Money》与Jim Cramer CNBC的Jim Cramer表示，尽管周一遭受重创的科技板块出现反弹，他并不急于重新涌入人工智能股票。 “即使经历了今天的反弹，我认为现在就说警报解除、可以安全地重新杀回受创最严重的AI数据中心股票还为时过早，”这位《Mad Money》主持人表示，并解释说该板块面临不容忽视的技术面和基本面逆风。 纳斯达克综合指数周一上涨约1.1%，投资者在上周AI建设受益股遭遇抛售后重新回流科技股。标普500指数上涨近0.5%，道琼斯工业平均指数则基本持平。此次反弹之前，周五经历了一场惨烈交易，纳斯达克综合指数和纳斯达克100指数跌破50日移动均线，而被称为VIX、被视为华尔街恐慌指标的芝加哥期权交易所波动率指数四个月来首次升破22。 “我只是认为，在图表改善、超大规模厂商发布财报、选举成为过去式，以及Anthropic成功上市之前，对该板块积极看多并不安全，”Cramer周一表示。“在你重新关注这个刚刚遭受重创的板块之前，这些就是你需要密切关注的事情。”

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机器人提供有“手感”的具身大脑。 该公司提出了“物理反演世界模型”，让机器人从看得见的动作中推断接触、受力等隐含物理信息，用于大规模预训练。格物通智称，通过结合真实力觉、触觉反馈进行校准，可为动作数据补充可用于学习的物理标签。 在数据上，格物通智选择Real to Sim路线，通过真实物理交互数据反向构建仿真环境。该公司表示，主要将互联网海量的第一、第三人称视频，转化为可用于模型训练的数据。 此外，格物通智称，还进一步搭建了PSI物理自进化体系，从而实现“物理反演—规划执行—真实反馈—评估学习—验证部署”的闭环。 格物通智创始人兼CEO蔡佳，博士毕业于西北工业大学，师从国家杰青黄攀峰院长。他曾加入华为2012实验室及车BU 2030实验室，参与ADS 2.0至4.0核心技术研发、百万级量产交付以及ADS6.0预研，担任百人团队主管及华为科学家委员会委员，还曾获得华为个人技术最高奖。 ▲格物通智创始人兼CEO 蔡佳（来源：格物通智） 此外，该公司核心成员均来自华为、理想等企业，毕业于清华、浙大等高校，具备学术科研底蕴与成熟产业落地能力。 格物通智透露，其正在与纺织服装、光模块及汽车零部件

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“你知道某天醒来，发现一家万亿美元市值的公司在跟你竞争是什么感觉吗？” 这是我与@APompliano 的最新一期节目，十年前我和他曾在 Facebook 共事。此后，他走过了一段非凡的职业历程：投资人、拥有 300 万+粉丝的创作者、作家，如今则是 Silvia 的创始人——一款面向独立投资者的 AI CFO。 Pomp 和我聊了很多： → 他如何打造自己非凡的职业生涯 → AI 初创公司如何建立持久的护城河，并与顶尖 AI 实验室竞争 → 他如何招聘 AI 原生人才 以下是 Pomp 的一些原话： “我去那些大公司招简历光鲜的人。那些人每一个都很出色，但结果就像一场车祸。” “面对财务问题，人们害怕被评判，或者不想显得自己很蠢。而有了 AI，你可以问任何问题。” “我心目中的非凡人生是什么样？努力工作，解决有趣的问题，并为我的 4 个孩子树立榜样。” 感谢我们的赞助商： @RiversidedotFM：一站式播客与视频 AI 工作室 https://t.co/uWnS6aiMPE

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A 硬件做架构级协同设计。 对未来的判断 · 5.3 Flash（DSA + Kimi KDA 混合的架构，开发周期可能仅 2-3 个月）的成功，预示这套混合架构可能放大到旗舰尺寸，成为 GLM 6 或 5.4 的方向； · 研发周期正被 AI 辅助 kernel 开发等手段急剧压缩； · 市场将分化为“2-3 万亿参数的旗舰 + 极致高效的专用小模型”两层格局。 这期节目的核心论点 GLM 5.3 证明了在架构不变的前提下，激进的后训练 + 面向国产硬件的全栈协同设计，足以把一个开放权重模型推到前沿闭源模型的射程之内，尤其在闭源模型因安全拒绝而失能的网络安全领域；而模型效率的提升不会减少内存需求，反而通过杰文斯悖论持续放大它。 视频和文章链接 Ep. 038 - Is GLM 5.3 a Mythos-Class Cyber Model From China? (InferenceX) https://t.co/fMUjXzh4yP How GLM5.3 Sparse Attention Affects HBM Memory Usage https://t.co/G1TKdLk3uf

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买买。 1997年，Getty Communications宣布与美国数字图库PhotoDisc合并，并于1998年正式完成交易，组成Getty Images。2006年，公司又以约5000万美元收购平价图库iStockphoto，此后持续收购摄影机构和历史影像资源。 截至2026年6月底，Getty Images集团拥有约6.25亿项图片资产、3900万项视频资产，旗下还有平价图库iStock和议免费图片为主的Unsplash。 从奥运会、世界杯到重大新闻事件，Getty Images积累了大量现场摄影作品，也收藏着跨越百年的历史影像。 这些资源构成了它的生意：客户支付费用，就能找到需要的图片并取得合法使用授权。越是难以替代的独家内容，往往越有议价能力。 不过，Getty Images的收费模式也曾引发争议。 一些在美国国会图书馆可以免费下载的公共领域历史照片，也出现在Getty Images的收费图库中。对此，Getty Images解释，公司收取的是图片检索、分发等服务费用，并不意味着拥有这些照片的版权。 凭借庞大的图库资源和客户网络，Getty Images成为了私募股权机构眼

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替用户完成整个生产闭环。 这是一个典型的“to 小白”功能，资深工程师们都不一定用得上这个功能，毕竟他们能给模型输入完整的提示词，不需要“许愿”，直接“下命令”就可以了。可见DeepSeek有多么在乎C端用户体验。 除了许愿式更新这一核心亮点以外，新版本还通过基于自反馈的强化学习训练，提升了在游戏开发、3D建模等方面“从零开始构建完整项目”的能力。 下面这些视频是由V4.1 Flash 1017、Gemini 4 Argon以及GPT-6 Luna所生成。 还有一个细节，V4.1 Flash 1017发布当天，官方宣布开放由DeepSeek自研的Search和Fetch两个接口。 Search和我们常用的搜索引擎一样，给一个查询，返回相关网页的结果列表。Fetch更像是服务Agent的接口，给一个网址，把网页内容抓下来，整理成模型读得懂的文本。 “许愿式编程”到底是什么？ “许愿式编程”并非什么新鲜概念，它是指，你只要跟AI说出你的需求，AI就会自己把它拆解成任务，然后写成代码，验证完成后，最终AI就会把一个完整且能运行的东西交到你手上。 比如你要一辆车，那V4.1 Flash 101

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少有人关注AI，但克拉克三天两头就想写人工智能的新闻，不断向编辑争取相关选题。 2026年6月，克拉克以被采访者的身份重返彭博社，参与老同事乔·韦森塔尔的播客《Odd Lots》。韦森塔尔拿出了两人十年前的聊天记录，问他当年究竟看到了什么，才敢如此笃定AI的未来。 除了读论文，他还做了一件“很有彭博特色”的事——把AI的技术进步画成图表。从计算机视觉、语音、视频，到AI玩电子游戏的水平，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

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18日，美国东部时间凌晨5:00慢一点可以更好。Getty Images在Google上添加《财富》以获取类似内容。 三十年来，西方商业的主导逻辑一直很简单：快速行动，打破常规。先发者占优。还没准备好就扩张。还没完美就交付。事后请求原谅。这种思维创造了非凡的财富和真正的创新。它也造就了一代把速度误当价值的公司，而这些公司直到很晚才发现，两者并不是一回事。推荐视频 AI实际上颠覆了那些颠覆者。速度如今是免费的，这意味着，有史以来第一次，速度变得一文不值。任何人都能在几秒钟内生成战略、代码或创意作品，这实际上在一夜之间填平了建立在闪电式扩张之上的护城河。 但这实际上正是我们一生中最大的技术加速所隐藏的机遇。AI不只是自动化任务。它或许第一次厘清了哪些人类贡献才真正重要。它还给了企业一份很少有人认真思考过的礼物。当机器承担起行政和常规工作，决定性的问题就变成了如何利用它们归还的时间。机器擅长生成平均水平。缩小仅仅是优秀与真正卓越之间的差距，仍然顽固而美妙地属于人类。 日本人有一个词专门形容在所选技艺上出类拔萃的人：shokunin。它常被译为“匠人”，但它真正体现的是一种沉静的能力，源自对世

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国拥有全球大多数领先的AI公司——然而许多美国人并不觉得自己分享到了这份丰裕。AI正在推动前所未有的增长和财富创造。2026年上半年，专注科技领域的对冲基金平均回报率为27%；纳斯达克100指数上涨约20%。但许多公民并不拥有这项创新，因此错失了其利润。随着AI规模扩大，这一差距很可能会扩大，而不是缩小。有一种方式可以让更多美国人分享AI带来的上行收益。推荐视频 如何让更多美国人从我国的创造力中受益？让更多美国人成为所有者。“创新账户”以面向新生儿的Trump Accounts为蓝本，将代表成年人向科技股指数投入种子资金，让每个人都在这台美国技术引擎中拥有一份权益。 据报道，OpenAI曾提出让政府持有该公司最多5%股份的想法，并建议其他领先AI公司也这样做。正如Fortune所报道的，特朗普总统和进步派民主党人都曾提出让公众持有AI公司股份。然而，政府并不擅长选股。更好的做法是让个人直接拥有上行收益。算账很简单。十年前向纳斯达克100指数投资1000美元——该指数年回报率为21%——今天价值会多出5727美元。若向“创新账户”注入5000美元种子资金，收益就是28635美元。 已有先

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老马今天刚转发了脑机接口公司 Neuralink 联合创始人兼总裁 DJ Seo 的一段访谈视频，直接把很多人骂了十年的马斯克式催命排期给掀了底， Seo 在节目里交了个底，当你用老马的全绿灯时间表去倒推一个硬核工程时，会发现至少 80% 到 90% 的项目延期，根本不是技术卡壳，而是团队自己脑补出来的假象。 在聊到怎么造脑机芯片和手术机器人时，Seo 还原了老马逼问工程团队的原话逻辑， 如果现在整条路上一路绿灯，没有行政审批扯皮，没有物流发货耽误，也没有历史遗留的流程包袱，只按物理定律办事，你最快几天能把这颗芯片造出来并跑完测试。 平时我们在公司排项目进度，默认做法是先看上次干这活花了几个月，再给采购、审批、跨部门对齐各留一截缓冲期，最后汇总出一份人人都觉得稳妥的排期表。 但老马这套全绿灯时间表直接把排期的逻辑反了过来，他根本不是靠拍脑袋逼员工通宵加班，而是用第一性原理做工程排期，先把所有人为瓶颈全部剃光，算出一件事在物理世界里的最快极限耗时，再拿这个极限值去倒逼现实里的流程废话。 这就像你在晚高峰开车穿过半个城市要花两个小时，普通人排计划会老老实实按两小时算，但全绿灯思维会先算出凌

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老马在全新 Roadster 发布会上说，请现场观众来是为了证明画面不是 AI 也不是特效， 如果你手头正有一个极容易翻车的高风险项目要汇报，建议把老马刚发的这段 7 分 45 秒 Roadster 揭幕视频当成路演教材看一遍， 扒开飞天跑车的特效外壳，里面藏着三个教科书级的预期管理与商业细节。 先看他是怎么借假修真的， 他在得州麦格雷戈 4000 英亩的 SpaceX 基地拉来现场观众，先用这句不是 AI 也不是 CGI 给全场打下真实钢印，紧接着在两分多钟的无对白演示里，把现场实拍的爬坡喷气，和提前做好的弧形坡道倒挂 HUD 读数画面混剪在一起， 观众亲眼看到了真车点火起飞，大脑就会顺手把预制片里的极限参数也当成现场实况照单全收，任何做产品路演的人，都该看懂这种用七分真动作替三分预制片背书的视觉魔术。 再看他怎么给高风险演示做预期脱敏， 倒数点火前，老马在台上连甩了三句话：成功没有保证，就算炸了我们也离得够远，但刺激程度百分之百保真， 把一次可能当众翻车的工程冒险，提前降维成一场买定离手的烟花秀，成了是工业奇迹，炸了也是节目效果，三句话直接把演示失败的公关代价清零。 而整场秀最反直

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摄续作，仍需重新协调演员、场地和剧组。AI漫剧则可以沿用已有的角色、场景、声音及制作流程，减少重复投入，也让制作方能够更快地完成下一季。 长篇网文为持续开发提供了充足的内容基础。 修仙、末世、种田等故事，随着人物成长、环境变化和关系发展，可以不断展开新的情节。小云雀等Agent工具已支持小说改编、系列连载的剧本生成和多集内容制作，进一步提高了将长篇故事转化为视频的效率。 分季制作，让长故事可以分批完成和上线。红果的优质AI剧生产活动要求新剧、完结剧且单部时长不低于60分钟。一季完成一个阶段的故事，作为完结作品交付后，制作方仍可继续开发下一季。 超长篇受到欢迎，也与观众希望从长内容中获得持续陪伴有关。喜欢上一个故事、熟悉其中的人物后，观众会希望继续看他们修炼、冒险或过日子。一季剧情结束，这种观看意愿并不一定随之结束。 红果公布，《聚宝仙盆》第十二季首日热度超过9477万；DataEye记录，《万妖图录传》第十二季峰值热度达到1.37亿，高于第十一季的1.25亿。至少从这些头部作品看，连载到十余季，仍有继续吸引观众、抬高热度的可能。 一位观众分享《聚宝仙盆》观看感受，一口气看完111集，仍

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这条路径的核心，也是行业公认的难题。由于触觉信号维度低，通常只有几十维，而一张图像有数百万维，要让两者在同一模型中融合对其的难度极大。同时，触觉数据的采集成本高、速度慢，规模化始终是瓶颈。 格物通智的解法是Real to Sim（真实到仿真），用真实物理交互数据，反向搭建仿真环境，已确定一系列操作路径。 这套数据管线的核心价值，是把互联网海量的第一、第三人称视频转化为可用于模型训练的有效数据。触觉信号规模化采集长期受制于高昂成本与低下效率，而视觉数据天然易于获取。依托 Real to Sim 方案，团队能够从视觉画面反推重建对应的触觉信号，让触觉数据实现和视觉数据同等规模的采集能力。 与此同时，在世界模型架构层面，方案大幅提升力觉、触觉这类物理信息的信噪比，实现与视觉信息的原生融合，以此习得超越人类水平的操作手感；并通过对物理因果关系建模与预测，让模型理解操作背后的底层规律，进一步强化跨场景泛化能力。 在此基础上，格物通智进一步搭建了PSI物理自进化体系，可以实现“物理反演—规划执行—真实反馈—评估学习—验证部署”的能力迭代闭环。机器人在作业中产生的成功经验、失败轨迹与人工纠正，经筛选

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