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日前，网络热门表情包不可以色色”的原型柴犬Pon”被其主人在Instagram上宣布离世，享年17岁。 其主人在ins上用Pon的口吻表示：大家好！非常感谢你们给我的爱，明天11点我将穿过彩虹桥，虽然有点难过，但我的心里充满了幸福，我会带着大家笑容的记忆，踏上全新的旅程你们的邻里偶像PON。” 据了解，PON是一只出生于2008年1月6日的日本埼玉北部柴犬。
苹果正与谷歌就使用Gemini AI引擎为新一代Siri提供技术支持进行初步谈判，这一动向表明苹果可能进一步将人工智能能力外包，成为其AI战略的关键一步。 据知情人士透露，这家iPhone制造商近期已与Alphabet旗下谷歌接触，商讨合作构建一款定制化AI模型，以用于明年预计推出的新版本Siri。 谷歌目前已开始训练一款可在苹果服务器上运行的模型。苹果在生成式人工智能领域起步�
9月5日，2025科技创变者大会在北京落幕。本届大会聚焦“具身智能+产业智变新引擎”主题，汇聚行业力量探讨具身智能的前沿创新与产业变革。INDEMIND作为领军企业，展示了家用扫地、家用陪伴、商用服务三大品类机器人空间智能平台，呈现了在具身智能领域的突破性成果，赢得广泛关注。公司联合创始人兼CTO分享了技术理念与实践经验，推动行业思考。INDEMIND致力于机器人空间智能技术研发，推动机器人从自动化工具向自主智能终端演进，产品已在家用清洁、商用巡检等多元场景规模化落地，业务覆盖全球十多个国家和地区。
某跨境电商CTO复盘会上展示：GPT-5 Standard处理百万级商品描述时，费用比Gemini 2.5 Flash-Lite高35%，响应速度慢0.8秒。大模型选型面临参数迷雾、场景错配、隐藏成本三重困境。AIbase选型对比平台通过真实数据测试，提供透明价格拆解和性能雷达图，帮助规避预算陷阱。实测显示GPT-5在合同逻辑分析准确率高3.2%，而Gemini表格解析速度快40%、月总成本低26%。工具可动态追踪官方调价，生成定制化决策报告，用数据替代经验主义，提升技术选型效率。
近日，谷歌发布了一份技术报告，详细说明了其Gemini大模型在每次查询中消耗的能源量。 据谷歌介绍，这是迄今为止大型人工智能公司发布的最透明估算，也是研究人员期待已久的报告。 报告称，Gemini应用的文字回答平均每次消耗0.24瓦特小时（Wh）的能量，大约相当于运行微波炉一秒钟，并排放0.03克二氧化碳当量。 据此前媒体报道，谷歌近日发布Gemini系列最轻量版本Gemma 3
也有线上体验地址:https://longcat.ai 我自己去体验了一下，整体模型能力，中规中矩，但是快，是真的快，能把560B的模型，在推理的时候搞得这么快，是真的有点牛逼的。 我直接录了个屏给大家看一下。 这里我们可以直观对比一下LongCat和DeepSeek V3的输出速度，他俩都是MoE架构，而且总参数量差不太多。 为了更公平的竞争，用了同一个问题，并关闭了联网搜索来避免搜索干扰�
AIbase选型工具通过多维度数据对比，帮助用户精准选择AI模型。文章以豆包和Gemini为例，展示平台如何解决模型选型痛点：自动生成对比报告，评估关键指标如术语准确性、本土案例适配度等。实际案例显示，使用该工具后内容团队效率提升40%，编辑成本下降65%。核心价值在于用数据驱动决策，规避局部优势导致的全局误判，实现场景化精准匹配。
面对琳琅满目的大模型API，开发团队常陷入选择困境。文章指出，2024年既是机遇也是挑战的时代，闭源模型选择丰富但性能与成本平衡复杂。通过AIbase等数据驱动平台进行客观对比至关重要。以Gemini 2.5 Flash-Lite和DeepSeek-V3为例，前者综合能力强适合多语言场景，后者在代码生成和成本控制上优势明显。建议开发者明确需求，通过实际测试验证模型表现，理性选择最适合的方案。
Arm推出Lumex CSS平台，集成SME2技术CPU和Mali G1-Ultra GPU，实现端侧AI性能五倍提升。支持智能助手、语音翻译等实时应用，覆盖主流移动操作系统和AI框架。开发者可通过KleidiAI无缝调用SME2加速能力，无需修改代码。该平台专为旗舰设备设计，提供个性化、高隐私保护的本地AI体验，重新定义移动端交互与游戏性能。
开发者分享模型选择心路历程：从盲目试错到数据驱动。曾因追求低价模型导致成本飙升，后通过AIbase平台对比Gemini 2.5 Flash-Lite和DeepSeek-V3，基于价格、上下文长度和代码能力等数据，最终选择更适合代码生成任务的DeepSeek-V3。强调没有“最好”的模型，只有“最适合”的模型，建议开发者善用专业工具进行数据驱动决策，避免隐性成本。
