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Kimi-K3在8×B300单机上通过GPUStack接入vLLM与SGLang,对比推理性能。64K输入下vLLM端到端延迟更低;200K输入时SGLang反超,得益于DCP分片降低长上下文Decode的KV读取瓶颈。性能交叉源于DCP配置差异,两方Prefill接近,差异在Decode扩展性。投机解码因随机数据接受率极低而几无收益。测试非严格对等,结果反映瓶颈与选型方向,非最终性能排名。
vivo发布TWS 5 Pro真无线降噪耳机,售价999元,首销立减后949元并赠一年丢失宝服务。内置独立Hi-Fi DAC芯片,有效隔绝串扰,结合双单元同轴设计和专业调校,实现清晰纯净的原声级听感。通过Wi-Fi协议实现手机与耳机直连,原生传输高清音频。降噪方面采用四麦自适应降噪算法,能应对复杂环境。支持三设备同时连接、无缝流转,单次音乐续航最长11小时,总续航50小时,支持5分钟快充聆听2小时。
华为云INSPIRE大会在上海举办,以“全新混合云,Data+AI定义政企数智跃升新范式”为主题。论坛汇聚政务、金融等行业客户,探讨政企如何基于混合云融合数据与AI技术,实现核心生产力跃升。华为发布“混合云+Data+AI”战略,升级Agentic Infra、AI-Ready数据平台等三大能力,并发布白皮书。行业标杆客户分享实践,如浦发银行构建韧性云底座、京能集团推出“擎睿”大模型、宝钢用AI炼钢等。华为云Stack已服务全球超5500家政企客户。
本期AI日报聚焦多领域进展:谷歌发布轻量级Gemini 3 Flash模型,响应速度提升三倍,性能超越Pro版。火山引擎推出豆包大模型1.8及视频生成模型Seedance 1.5 Pro,并启动“AI节省计划”。苹果开源SHARP模型,可将2D照片快速转为3D场景。Meta发布全球首个支持“点击分离声音”的多模态音频模型SAM Audio。MiniMax拟通过港交所上市,或成国产大模型“第一股”。OpenAI开放ChatGPT应用提交权限,向AI原生应用平台演进。千问App接入高德地图,增强现实世界理解能力。微软开源高效图像转3D模型工具TRELLIS.2。xAI推出最快语音代理API,支持中文实时搜索与情绪控制。豆包AI眼镜预计2025年初上市,定价2000元以内,融合大模型与硬件。
苹果已启动24英寸iMac OLED面板的研发工作。 据供应链消息,三星和LG已收到苹果发出的RFI(RFI 即信息请求”,用于在零部件规格初步成形后,向供应商收集技术能力和方案信息)。 此后,苹果将进入RFQ(报价请求)环节,向供应商正式询价。 目前面板规格尚未最终确定,但现阶段目标为一块24英寸、亮度600nits、像素密度281PPI的显示屏。相比现有iMac LCD面板的500nits亮度,OLED�
SpaceX已正式进入首次公开募股(IPO)前的监管静默期,向着计划于明年启动的上市进程迈出关键一步。 根据美国证券交易委员会(SEC)的相关规定,公司已明确要求员工不得就上市计划进行任何形式的公开讨论或宣传,包括公司发展速度、业务前景和估值水平等信息。此项禁令适用于社交媒体、公开演讲、会议及媒体采访等各类场合。 静默期是上市前的法定阶段,旨在防止�
苹果计划在2026年上半年推出其M5系列芯片的高性能型号,包括M5 Pro、M5 Max和M5 Ultra。 其中,顶级的M5 Ultra芯片有望搭载于新一代Mac Studio,使其成为苹果性能最强大的桌面设备。 同时,泄露的iOS 26内部代码显示,苹果正在开发一款代号为J833c”的iMac,其搭载的H17C平台被推测为M5 Max芯片。这意味着苹果可能正在测试搭载M5 Max的新款iMac Pro机型。
真我宣布与莱茵TV合作建立LumaColor影像实验室,即将登场的真我16 Pro系列将全球首发LumaColor影像技术。 真我介绍,LumaColor影像技术由真我和莱茵TV联合研发,基于这项先进的影像技术,真我16 Pro系列将带来标杆级的人像拍摄体验,能拍出肤色自然、光影层次分明、氛围感十足的人像作品,让画面更具真实感与情感张力。 具体来看,LumaColor采用了行业首创的光色协同处理方案,
2012年苹果推出了首款Retina视网膜显示屏MacBook Pro,在720P当道的时代可以说惊艳四座。 2021年,首款配备Mini LED显示屏的MacBook Pro亮相,苹果自信地称之为世界上最好的笔记本屏幕”。 时隔5年,苹果笔记本屏幕再度升级,明年的MacBook Pro系列将首次搭载OLED屏,Mini LED将被淘汰。 虽然Mini LED比传统LCD显示更优,但是Mini LED仍然依赖背光模组,而且没有彻底摆脱LCD屏色域窄的问题。
在数字化浪潮的推动下,激光扫描仪作为三维空间数据采集的重要工具,已被广泛应用于测绘、文物保护、工业检测、自动驾驶、建筑BIM建模等领域。然而,随着扫描精度的不断提高,激光扫描仪所采集的点云数据规模呈指数级增长,给数据处理带来了前所未有的挑战。其中,点云配准作为将多次扫描数据融合为统一三维模型的关键步骤,对速度与精度的双重要求愈发严苛。�