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随着AI Agent经济崛起,支付成为制约智能体自主交易的关键瓶颈。Zen7Labs提出去中心化支付智能体DePA概念,并开源核心产品Zen7 Payment Agent。该方案具备原生多链兼容、免密授权、零托管安全等六大优势,通过四类Agent角色协同实现全流程自动化支付,有效融合传统跨境支付与加密支付优势。团队计划12个月内推出DePA Chain网络,构建低延迟、高安全的支付基础设施,为万亿美元级A
罗永浩预告他的新一期播客节目邀请到了影视飓风Tim。在播客录制现场,Tim突然送了罗永浩一台iPhone17 Pro Max 2TB。 罗永浩表示,非常感谢这个礼物,在现场收到非常惊喜,至于手机本身,明天中午12点来看影视飓风Tim带来的这个惊喜礼物。
苹果公司正式公布了iPhone17全系国行价格,此次定价策略可谓别出心裁,不仅突破了以往的价格下限,更将上限提升至全新高度。 本次iPhone17全系产品做出重大调整,取消了128GB入门版本,改为256GB起步。 其中,iPhone17标准版虽维持5999元的起售价,但相当于让消费者以相同价格直接升级至256GB存储,实现了“原地升杯”。而且,这并非苹果单纯让利消费者,而是巧妙卡位6000元�
今日,iPhone 17系列正式发布,带来iPhone 17、iPhone 17 Pro、iPhone 17 Pro Max,以及全新机型iPhone Air。 存储方面,iPhone17系列终于砍掉128GB版本,全系256GB起步,机皇iPhone 17 Pro Max更是首次增加2TB版本,具体规格如下: iPhone 17256GB、512GB; iPhone 17 Pro256GB、512GB、1TB;
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。
三星电子于2025年8月20日推出9100PRO系列8TB固态硬盘,包括标准版和散热片版。新品采用PCIe 5.0接口,顺序读写速度分别高达14,800MB/s和13,400MB/s,相比前代990PRO性能提升99%。支持多设备兼容,包括笔记本电脑、游戏主机等,适用于游戏、内容创作等高性能场景。8TB版本将于9月2日发售,建议零售价分别为999.99美元和1019.99美元。
知名迷你PC厂商MINISFORUM推出首款高性能NAS主机N5系列,包含N5和N5 Pro两款型号。N5 Pro搭载AMD锐龙AI9 HX370处理器(12核24线程/5.1GHz)和Radeon 890M核显;N5采用锐龙7H255处理器(8核16线程/4.9GHz)和780M核显。主机支持5个HDD+3个M.2硬盘(含2个U.2企业级接口),最高144TB存储容量,配备双通道DDR5内存(最高96GB)并支持ECC校验。接口方面配备2个USB4、多个USB3.2/2.0、10G/5G网口及HDMI2.1,支持PCIe4.0扩展和OCulink外接显卡。该系列兼具NAS存储与高性能计算能力,适合虚拟化、娱乐等多场景使用,N5售价3749元起,N5 Pro售价6239元起。
2025年8月1日,上汽奥迪A5L Sportback正式上市,推出六款配置车型,售价25.99万元起。该车是全球首款搭载华为乾崑智驾技术的燃油车,配备32个高性能传感器和激光雷达,支持高速、城区、泊车全场景智能驾驶。动力方面搭载第五代EA888发动机,百公里加速5.6秒,并配备quattro智能四驱系统。新车延续奥迪经典掀背造型,轴距加长提升实用性,内饰采用新一代智能豪华座舱设计。此次上市标志着传统豪华品牌在智能化浪潮下的创新突破,为燃油车市场注入新活力。
8月1日,上汽奥迪A5L Sportback正式上市,成为全球首款搭载华为乾崑智驾技术的燃油车。该车融合德系机械底蕴与中国智能科技,配备32个高性能传感器和华为ADS 2.0系统,实现高速、城区、泊车全场景智能驾驶。动力方面搭载第五代EA888发动机(200kW)和quattro四驱系统,百公里加速5.6秒。设计上延续奥迪经典溜背造型,提供六款配置车型,售价25.99万元起。华为乾崑智驾系统已累计辅助驾驶35.41亿公里,泊车辅助超2.3亿次,用户人均辅助驾驶里程达524公里。此次合作标志着传统豪华品牌与智能科技的深度融合,为燃油车智能化发展开辟新路径。
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。