《Uber宣布以31亿美元收购中东网约车公司Careem》文章已经归档，不再展示相关内容，编辑建议你查看最新于此相关的内容：Uber才刚刚崛起几年 就开始担心被无人车颠覆网易科技讯9月2日消息，据国外媒体报道，vanityfair日前撰文指出，无人驾驶汽车技术的发展似乎让Uber等出行共享服务
......
本文由站长之家合作伙伴自媒体作者“资讯索引”授权发布于站长之家平台，本平台仅提供信息索引服务。由于内容发布时间超过平台更新维护时间，为了保证文章信息的及时性，内容观点的准确性，平台将不提供完全的内容展现，本页面内容仅为平台搜索索引使用。需阅读完整内容的用户，请查看原文，获取内容详情。
（举报）
英国数字支付服务商Checkout.com与出行平台Uber达成全球战略合作，将为Uber在全球主要市场的网约车及外卖平台提供收单和网关服务。凭借其全球覆盖能力与本地化专长，Checkout.com将助力Uber每日处理数百万笔交易，并通过AI技术优化支付流程，提升交易成功率与安全性。此次合作将强化Uber的全球支付体验，支持其数字出行领域的持续创新。
“找遍韩国才凑齐一个Bigbang，但在云南只需要一个妈就行了。” 近日，由五位亲兄弟组成的云南Bigbang，在抖音横空出世，无数网友被他们的直播和切片硬控。 每天上午，云南昭通一处院里都会升起由苞谷杆燃烧带来的白雾，点进@关恒（蹦山咔拉咔）的直播间，你可以看到，五位亲兄弟迅速站好位置，手机架在板凳上，随着BIGBANG《Fantastic Baby》前奏响起，他们瞬间切换成�
特斯拉CEO马斯克透露，Cybercab无人驾驶出租车将于2026年第二季度量产。该车型颠覆传统设计，无方向盘和踏板，完全依赖FSD全自动驾驶技术，采用纯视觉方案。整车成本预计低于3万美元，配备超大后备箱和鸥翼门，内饰极简仅设中控屏。车辆支持感应充电，专为无人出租场景优化，将推动汽车行业变革。
EBC金融集团与牛津大学经济系将于2025年11月11日联合举办第三期“经济学家都干了什么”系列研讨会。本期主题聚焦复杂时代的金融素养培养，旨在帮助投资者建立牛津经济学思维，弥合公众与专家间的认知鸿沟。研讨会将引入“解释-参与-教育”三维框架，结合牛津教授的前沿研究与EBC CEO的实战经验，探讨央行沟通策略及有效经济教育模式，助力提升市场洞察力与决策能力。
双11期间，京东和天猫推出iPhone17系列优惠。京东提供300元以旧换新补贴、12期免息，256G版可叠加500元国家补贴，覆盖地区比天猫多5个。iPhone17 Pro系列在京东可享700元以旧换新补贴，优惠超千元。MacBook方面，京东MacBook Air M4直降1600元并叠加10%政府补贴，优惠超2000元；MacBook Pro M5享1000元直降，天猫无此优惠。京东还备有百万现货，配送更快。建议果粉打开京东APP搜索"苹果惊喜券"参与活动。
随着AI搜索普及，品牌竞争转向生成引擎优化（GEO）新战场。传统SEO依赖网页排名，但AI模型直接生成答案，导致品牌在AI回答中的曝光陷入盲区。AIBase推出GEO品牌监控工具，实时追踪品牌在主流AI模型的提及情况，提供可见性分析、竞品对比及用户问题挖掘，帮助品牌优化内容策略，提升AI搜索存在感，让AI更倾向主动推荐。
截至2025年11月3日，大量用户在微博话题#DeepSeek崩了#下集中反馈，DeepSeek平台出现服务异常状况，引发广泛关注。综合各方信息，此次故障呈现多方面表现，对用户使用造成显著影响。 众多用户表示遭遇服务全面中断问题，在尝试使用平台
这几天，OCR这个词，绝对是整个AI圈最火的词。因为DeepSeek-OCR，甚至让OCR这个赛道文艺复兴，又给直接带火了。 整个Hugging Face的趋势版里，前4有3个OCR，甚至Qwen3-VL-8B也能干OCR的活，说一句全员OCR真的不过分。 然后在我上一篇讲DeepSeek-OCR文章的评论区里，有很多朋友都在把DeepSeek-OCR跟PaddleOCR-VL做对比，也有很多人都在问，能不能再解读一下百度那个OCR模型（也就是PaddleOCR-VL
苹果爆料人Mark Gurman透露，MacBook Pro会率先升级OLED，时间是明年下半年，然后MacBook Air再跟进OLED，时间是2028年，届时MacBook Pro和MacBook Air都将全面迈入OLED时代。 Mark Gurman指出，苹果旗下的iPad系列、MacBook机型全部都将启用OLED屏幕，包括iPad mini、MacBook Pro、iPad Air和MacBook Air，且大概率会按此顺序推进。PS：入门款iPad暂无搭载OLED的计划。 值得注意的是，MacBo
DeepSeek在GitHub开源新一代OCR模型，采用创新光学二维映射压缩技术，在长文本识别场景实现97%准确率。模型通过动态压缩生成最优视觉特征令牌，较传统方法减少60%计算冗余。实验显示在1:20压缩率下仍保持60%以上准确率，显著优于同类模型。该技术路径为OCR系统小型化提供解决方案，其动态压缩策略对大型语言模型的记忆管理机制具有重要启示。
