Github pages 可能遭遇中间人攻击。中国 IP 访问会显示一个无效的证书，域名所有者使用了一个腾讯的邮箱“346608453@qq.com”，Github 显然不可能会用腾讯邮箱。使用境外 IP 访问则返回了 DigiCert 签发的有效证书，使用的名字都是 GitHub。目前不清楚中间人攻击范围有多大。
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IBM与Anthropic达成战略合作，将Claude大语言模型集成至IBM软件产品及开发工具中，旨在加速企业级AI开发进程。该合作聚焦提升开发效率，在IBM全新AI集成开发环境中率先应用，支持代码生成、测试部署等全生命周期任务。内部测试显示生产力提升45%，同时确保代码质量与安全合规。双方强调将为企业提供安全可靠的AI解决方案，推动行业标准化发展。
AI数据智能体TabTabAI正式上线，以“零门槛交互+全流程自主处理”为核心优势，打破数据分析技术壁垒。该工具通过自然语言对话，支持多源数据采集、智能处理、深度洞察与可视化，让普通职场人无需编程背景即可完成复杂分析任务。其多智能体协同架构与自动化能力，覆盖从数据收集到决策建议的全链路，助力用户将原始数据高效转化为精准决策依据，真正实现“人人都是数据分析师”。
华为Mate 70 Air预计将于本月登场，该机将是史上最薄Mate。 今日，数码博主定焦数码”曝光了一台又薄又大的机器”，从微博内容和网友评论来看，该机正是华为Mate 70 Air。 该博主透露，华为Mate 70 Air将采用等深四曲屏设计，最高提供16GB运行内存版本，出厂预装鸿蒙OS 5.1操作系统，支持升级最新的鸿蒙OS 6。
小米汽车今日宣布，小米Ultra Club面向所有Ultra车主开放入会。 车主入会后可享：赛道服务、赛道专场体验、官方专属活动及专属顾问1对1服务。目前赛道服务已覆盖12个城市，车主们可结合自身需求选择加入。
REDMI Turbo 5采用6.5英寸LTPS中尺寸直屏，电池是7500mAh，支持100W有线闪充，配备金属中框、光学屏下指纹，支持IP68级防尘防水。 另外，REDMI Turbo 5将会首发搭载天玑8500处理器，这将是联发科最强悍的天玑8系芯片。 在去年12月，天玑8400正式亮相，由REDMI Turbo 4首发，这颗芯片采用了旗舰同款全大核架构设计，拥有8个主频至高达3.25GHz的Arm Cortex-A725大核，并且二级缓存翻倍，三级缓�
灵快科技推出的AI数据分析师TabTab将于10月24日上线。该产品通过Multi-Agent系统实现全链路自动化数据分析，覆盖数据获取、建模到可视化全流程。用户可用自然语言交互，系统自主规划任务并输出可维护结果，支持Excel、PPT等多种报告格式。核心定位为智能数据分析助手，旨在降低分析门槛，助力企业高效挖掘数据价值，适用于数据分析师、营销人员等各类用户。
小米集团总裁卢伟冰转发博主对Redmi K90 Pro的评测，称K系列将通过科技创新持续提升体验，Turbo系列将逐步接棒。Redmi产品经理表示Turbo系列将在性能和性价比上带来惊喜。今年1月发布的Turbo 4起售价1999元，4月发布的Turbo 4 Pro同样1999元起。卢伟冰强调，随着小米高端化发展，K系列定位将持续上探，去年独立的Turbo系列正是为承接K系列上移后的定位空间。据悉，Redmi Turbo 5将于今年第四季度登场，首发联发科天玑8500，定位高性能、长续航，并升级金属中框和大R角设计，质感大幅提升。
今日AI领域动态：阿里夸克启动"C计划"布局对话式AI应用，剑指字节"豆包"；Anthropic推出Claude Code网页版，支持浏览器直接编码；谷歌Veo新增视频"精确编辑"功能，提升创作效率；Fish Audio升级S1语音克隆模型，10秒即可复刻真人声音；AWS美东故障影响ChatGPT等多项服务；DeepSeek-OCR推出"视觉记忆压缩"机制破解AI记忆瓶颈；Adobe推出AI Foundry服务，支持企业定制品牌AI模型；Anthropic发布Claude for Life Sciences，加速生命科学研究。
REDMI Turbo 5系列正在陆续备案中，将会承接K系列之下的2K价位段。 据此前爆料，REDMI Turbo 5将在今年12月登场，全球首发联发科天玑8500，这颗芯片基于台积电4nm制程打造，采用Arm全大核架构，集成Mali-G720 GPU，安兔兔跑分设定在200万分以上，综合成绩接近骁龙8 Gen3。
十年前，AI还停留在算力、模型与数据此消彼长的层面。如今，技术的发展早已超乎想象。 2025年上半年，Google DeepMind重磅推出的AlphaEvolve揭示了一个重要趋势:AI开始拥有“自我成长”的能力。 AlphaEvolve是一种典型的“自进化系统”，它结合了Gemini模型的创造性问题解决能力，以及自动化评估器（Evaluator）的反馈学习机制，能够判断“什么是好的”，并据此不断自我优化。 �
