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苹果在前不久正式推出了新款M5 MacBook Pro,不过在外观上缺乏明显变化,可能给人留下了苹果只是升级了M5芯片就完事”的印象。 然而最新的测试显示,其固态硬盘速度也有着大幅提升,对比M4 MacBook Pro,读写速度最高竟提升了211%。 根据Max Tech的对比测试,M5和M4 MacBook Pro在内部布局、单风扇和单热管散热方案上保持一致,都采用了两颗NAND闪存芯片以最大化SSD性能。 不过,在
快手开源72B代码模型KAT-Dev在SWE-Bench测试中准确率达74.6%,创国产AI编程里程碑;杭州云深处推出全球首款IP66防护全候作业机器人DR02;谷歌Chrome将集成Gemini引发隐私担忧;学者指控苹果使用盗版书籍训练AI,版权争议再起;Liquid AI发布高效稀疏激活模型LFM2-8B-A1B;苹果拟收购Prompt AI布局智能家居视觉技术;AI伴侣应用泄露4300万条用户隐私对话;西湖大学DeepScientist显著提升科研效率。
这个国庆和中秋假期,体验型文旅消费继续火热。 敦煌月牙泉挤满了星空演唱会的听众,不少人在古镇和自然风光里捡秋度假,清明上河园、宋城千古情等堪称「中国版迪士尼」的主题景区内,人流量更汹涌。 10月2日,开封万岁山因游客量较大,暂停了线上售票。据河南文旅官方数据,今年国庆中秋假期,尽管河南地区受连续降雨天气影响,但开封万岁山接待游客数量依然�
2025年电子半导体产业创新发展大会暨国际电子电路(大湾区)展览会(CPCA Show Plus)将于10月28-30日在深圳举办。展会以“创新驱动,芯耀未来”为主题,汇聚超300家展商,覆盖PCB制造全产业链,聚焦AI时代产业升级。活动将展示智能制造、绿色环保方案,举办多场技术论坛,推动产业链高效对接与协同发展,助力行业把握智能化、低碳化新机遇。
快手发布KAT系列代码大模型,腾讯推出“混元图像3.0”实现多模态突破,苹果研发类ChatGPT应用升级Siri,谷歌更新Gemini 2.5 Flash Lite提升效率。苹果还推出Manzano图像模型,YouTube Music测试AI音乐主播功能,VideoFrom3D框架简化3D视频生成,Moondream 3.0在多项基准测试中超越GPT-5等顶尖模型,展现强大性能。
9月23日,美团LongCat团队发布全新高效推理模型LongCat-Flash-Thinking。该模型在保持极致速度的同时,性能更强大、更专业,在逻辑、数学、代码、智能体等多个领域的推理任务中达到全球开源模型最先进水平(SOTA),部分任务性能接近闭源模型GPT5-Thinking。它增强了智能体自主调用工具能力,扩展了形式化定理证明能力,成为国内首个结合深度思考、工具调用与非形式化、形式化推理的大语言模型。在数学、代码、智能体等高复杂度任务上表现尤为突出,多项基准测试成绩领先开源及闭源顶尖模型,已在HuggingFace、Github全面开源。
本文介绍了AI日报栏目,聚焦AI领域最新动态。快手推出Kwali视频助手,简化视频制作流程;字节跳动发布USO模型,解决图像生成中风格与主题的矛盾;微软推出Copilot Audio音频模式,提供个性化语音交互;Stability AI升级Stable Audio 2.5,支持高质量音频生成;阿联酋推出开源大模型K2 Think,拥有320亿参数;微信上线智能回复功能,提升公众号运营效率;OpenAI推出ChatGPT开发者模式,支持AI控制外部工具;字节跳动Seed团队发布AgentGym-RL框架,提升语言模型决策能力;月之暗面开源Checkpoint Engine中间件,优化LLM推理效率;B站开源IndexTTS-2.0文本转语音系统,支持情感与时长控制;Replit推出Agent 3编程助手,自主性提升10倍。
海宝公司宣布其XPR系列精细等离子系统将在2025年底前迎来多项功能增强,包括全新流线型设计、工业物联网连接、手动设置模式、自动化气刨能力及水雾切割工艺。系统支持以太网和MTConnect协议,提升远程监控与数据交换效率。新增460A水雾切割工艺,可处理更厚材料并实现高质量坡口切割。这些升级旨在提高生产效率、精度和自动化水平,适用于造船、飞机制造及重型设备等领域。
快手开源的向量化引擎Auron(原Blaze项目)正式进入Apache孵化器,标志着项目发展的重要里程碑。Auron基于Rust开发,采用原生执行和向量化技术,相比Spark性能提升2倍以上,已在快手内部大规模应用并获多家企业采用。项目开源后社区活跃,未来将依托ASF开源治理模式,融入全球开源生态,获得更可持续的创新动能与影响力。
本文对比分析了Kimi-K2-Turbo-Preview和Qwen3-Coder-Flash两款AI大模型在开发者选型中的表现。K2-Turbo采用MoE架构,激活参数32B,支持128K上下文,在代码调试和自动化流程方面表现突出;Qwen3-Coder为480B参数的MoE模型,原生支持256K上下文,擅长大规模代码库理解和API集成。二者在中级任务表现接近,但K2在复杂可视化任务更优,Qwen3在多轮Agent调用更稳定。建议根据需求选择:注重调试自动化选K2,需要长上下文支持选Qwen3。推荐使用AIbase模型广场进行高效选型对比。