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创维 AI 净烟机发布:配备动态微粒捕集技术、可去除 PM2.5 改善空气质量
英伟达向 Meta 投资 30 亿美元,Meta 扩大 Muse 合作
英伟达将向 Meta 计划中的股权融资投资 30 亿美元,双方同时宣布扩大围绕 Meta AI 产品 Muse 的合作。Meta 计划在下一代 AI Agent 中使用更多英伟达基础设施,包括 Vera Rubin 系统和 Vera CPU。Meta 拟通过股票发行最多募资 950 亿美元,用于 AI 基础设施扩建;AMD 和博通也表示有意合计认购最多 50 亿美元 Meta 股票,但为非约束性意向。报道指出,这延续了英伟达投资客户、客户再采购英伟达芯片的模式,批评者称之为循环融资。
推荐理由30 亿美元投资加 950 亿美元融资计划,看清 AI 基建资金链和循环融资争议的关键案例
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投资 30 亿美元:英伟达与 Meta 扩大 Muse 智能助手合作
OpenAI 与 Oracle 扩大合作,Oracle 应用接入 ChatGPT
OpenAI 与 Oracle 扩大合作:Oracle 应用和数据将接入 ChatGPT,Oracle 的新产品则用 OpenAI 模型驱动。Oracle 内部已有 13 万 ChatGPT 活跃用户和超 9.5 万 Codex 活跃用户;其招聘团队用 ChatGPT Work 做市场调研,原本需要 2-4 天,现在准备时间缩短到 15-20 分钟。Oracle 正在开发 Oracle AI Workspace,让员工在 ChatGPT 内跨财务、采购、规划等应用完成审批内的工作流。Oracle 同时发布 AI S…
推荐理由13 万 ChatGPT 用户、9.5 万 Codex 用户的内部数据,是判断企业级 AI 采用进度的具体参照
微星 MAG B850 TOMAHAWK MAX WIFI II 战斧导弹主板发售:14 相 80A 供电 + WiFi 7,1849 元
智元发布具身 Agent 框架 Genie Master:机器人能边工作边进化
卡普空 2027 财年半年报归母净利润 430.83 亿日元,同比增长 56.6%
Anthropic“史上最大 IPO”在即,或为澳大利亚最大银行带来数十亿澳元意外之财
观点文章:所谓“AI 技能”在 2026 年已无价值
软件工程师 Charles Miller 在个人博客中提出,提示词工程等“AI 技能”生命周期极短:几周就能学会,几个月后就会被产品化、打包成默认体验而失效。他以 C 语言中 i++ 与 ++i 的性能传说为例,说明这类经验常沦为过时民俗。他认为跟上技术现状仍有必要,但这类速成技能只在当下有价值,不必抢跑,跟上大部队即可。原文为个人观点文章,无数据支撑。
推荐理由可对照自己正在投入的“提示词技巧”是否已被产品内置,避免把短期技巧当长期能力。
国家广电总局:有线广播电视服务应实现开机看全屏直播功能,设置频道回看入口,不得播放开机广告
佳能 2026 财年第三财季归母净利润 2464.09 亿日元,同比增长 12.2%
AI 时代重读《人月神话》:加 Agent 只会更快得到错误答案
一篇博客文章讨论 Brooks 定律在 AI Agent 时代是否仍成立。作者认为,传统瓶颈(上手时间、站会、办公室政治)确实消失,Agent 毫秒级就位;但定律只是变了形态:九个 Agent 仍无法一个月生出孩子,串行任务依旧串行;协调开销从管人变成管 Agent,仍需有人定义“完成”、审查代码、识别幻觉并拼接结果。作者给出的 2026 版定律是:给需求不清的项目加 Agent,只会更快得到错误答案。原文为个人随笔,无实验数据。
推荐理由做多 Agent 编排的人可以直接引用这条结论:需求不清时加 Agent 只会加速产出错误结果。
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vLLM Semantic Router 发布 d3-ultra:27B 开源多模态决策模型
vLLM Semantic Router 团队发布 d3-ultra,一个 27B 多模态决策模型,采用 Apache-2.0 许可。它不生成文本,而是读一次输入后,为每个问题的每个答案返回概率,可一次调用完成路由、分类、视觉定位和视频检查。参数 26.09B(dense,含 0.46B 视觉编码器),上下文 131,072 tokens,在 1 块 AMD MI325X 上以 BF16 测试,暂无官方量化版本。团队自建 SR-Text 测试得分 87.2,居 6 个决策模型之首;SR-Box 定位 10 个领域 …
推荐理由做模型路由或多模态分类的开发者可看:一次调用替代多模型,SR-Text 87.2 分居首
百度开源 Unlimited OCR 2:3B 模型单次解析数百页文档
百度开源 Unlimited OCR 2,一个 3.34B 参数的视觉语言模型,可在单次请求中解析数百页书籍、财报和报告,权重以 MIT 协议发布,代码在 GitHub。核心改动是 SR-SWA 稀疏注意力,把文本-视觉注意力压缩到固定 512 token 的工作参考集,使解码每步延迟和显存几乎不随文档变长而增长。最大位置长度 131,072 token,每页 273 个图像 token,BF16 权重约 6.7 GB,单张 A800-80GB 可跑。百度自测 MPDocBench 得 84.6 排第一(Qwen3…
推荐理由百页文档场景下领先 Kimi-K3 达 43 分,MIT 协议单卡可部署,做长文档解析可直接试