还记得我们曾经介绍过的国内刚刚兴起的智能骑行品牌野兽骑行SpeedX么？他们凭借出色性价比和优秀的设计曾经推出过几款很吸引人的产品，在CES2017上面，该公司带来了Unicorn系列高端公路自行车。和之前的产品相比这次并不是完全针对普通消费者和用户的，而是针对更专业的骑行爱好者
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今日，抖音账号法治进行时”发布的一段视频，让网友议论纷纷。 视频显示，8月18日，在江苏某一个红绿灯路口，一位女子骑自行车正闯红灯，直行车辆驾驶人发现后紧急刹车，险些撞到该女子。 驾驶人表示:你不会看灯吗?那是红灯你没看到吗?” 本以为该女子会不好意思道歉，结果一句话给正常行驶的男子干沉默了。
DeepSeek V3.1于2025年8月21日发布并开源，腾讯地图率先完成接入。新版AI助手“AI叮当”在三大核心能力显著提升：思考效率更高，响应更快；上下文理解更强，支持多轮连贯对话；智能体调用更精准，尤其在中文网页理解和跨领域搜索方面表现突出。依托升级，AI叮当可提供个性化行程规划、周边推荐及景点知识问答等智能出行服务，让导航升级为全程智能生活陪伴。
大模型重塑了人工智能的产业格局，但却没有彻底颠覆人类的生产模式。 在这背后，并非其技术力量不足，而是当前的应用形态仍停留在“工具赋能”的初级阶段，大模型的潜力被束缚在碎片化场景中，未能转化为重构生产逻辑的核心动能。 正如360集团创始人、董事长周鸿祎所言，大模型的能力其实已经相当强大，甚至超越了我们中的许多人。只是其潜力尚未被挖掘。 而�
大模型选择能力已成为AI时代企业核心竞争力。文章提出“能力-成本-场景”三维评估框架，强调需超越单一指标崇拜，基于客观数据和实际需求进行理性选择。通过Qwen2-Plus与DeepSeek-V3的对比分析，展示不同模型在特定场景下的差异化优势。建议企业建立科学选型流程，采用专业工具进行多维度评估，通过三阶段验证策略确保决策既数据驱动又经实践检验。最终目标是选择最适合业务场景的模型，而非盲目追求流行模型。
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。
企业在选择大模型时面临两难：国际大厂的Gemini技术先进，但国内DeepSeek性价比突出。AIbase平台通过真实场景测试数据指出：1）跨境电商客服场景中，Gemini多语言识别准确率提升12%，但需注意API延迟问题；2）金融研报分析场景下，DeepSeek支持128K长文本且成本仅为Gemini的1/3。决策关键：抛开参数迷雾，聚焦成本、响应速度、语言支持和场景匹配四大维度。AIbase提供可视化对比工具，3分钟生成专属选型报告，让技术决策不再玄学。
华为FreeBuds 7i即将登场，预计8月28日预售，9月4日首销。 官方宣传图称其为华为千元内最好的降噪耳机”，支持新一代智慧动态降噪，全频段平均降噪深度28dB。 支持90dB噪声下，消除环境背景音，精准拾取人声。 耳机采用11mm四磁铁动圈单元，支持头部跟踪空间音频，带来声临其境的体验。 关闭降噪最长使用时间为35小时，支持快充，充电10分钟就能听歌4小时。
近日，一位 67 岁的河南郑州阿姨李冬菊凭借 11 年骑行 20 个国家的经历引发社会关注。她通过骑行不仅走出了婚姻破裂带来的抑郁阴霾，更用车轮丈量世界的方式完成了自我救赎，成为网络热议的励志榜样。 时间回溯至 2014 年，时年 48 岁的李冬菊遭遇人生重大变故——丈夫因外遇提出离婚，她净身出户后陷入严重抑郁，被医生诊断需要终生服药。面对精神困境，这位曾是�
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。
AI日报栏目聚焦人工智能领域最新动态。DeepSeek V3.1发布，大幅增强长文档分析和代码理解能力；企业微信5.0集成智能搜索、总结和机器人功能；快手Klear-Reasoner模型数学推理准确率超90%；谷歌Docs新增AI语音朗读功能；Firecrawl完成1450万美元融资并推出V2版本API；Meta上线AI语音翻译功能；微软Excel集成Copilot实现一键数据分析；Claude桌面客户端推动AI编程可视化；苹果Xcode将原生集成Cl
