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AI · 软件 · 硬件 · 互联网 · 前沿科技
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国产游戏显卡实测：砺算LX 7G100、摩尔线程S80仍落后RTX 2060/1060
PCGH评测称，砺算LX 7G100在性能、游戏兼容性和功耗方面整体优于摩尔线程MTT S80，但仍落后于RTX 2060、RX 6600等较早主流显卡。该卡缺少光追和矩阵硬件，驱动问题及风扇噪音较大，后续需继续提升性能并完善功能。
来源：
腾讯新闻
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AI基础设施遭遇瓶颈：Marvell称铜连接和内存将成为算力扩张关键
Marvell高管表示，推理模型推动KV缓存需求增长约10倍，单机架内存容量已难满足前沿模型运行，AI基础设施正从铜连接转向光学互连，并通过HBM、CXL、3D堆叠和光子织物内存等技术扩展容量。公司称，模拟SerDes规模扩展网络有望将相关功耗降至约四分之一，全面部署后数据中心整体能耗或降低25%以上。
来源：
华尔街见闻
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美团上线LongCat-2.5-Preview模型：1.6T参数，主打AI长程任务与多模态能力
美团旗下LongCat API开放平台上线LongCat-2.5-Preview模型，新增图片理解等多模态能力，强化代码生成与自动化编程，并适配Claude Code等开发环境。模型采用MoE架构，总参数约1.6万亿、单次激活约480亿，支持100万token上下文窗口，API和网页端体验同步开放。
来源：
IT之家
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失控的OpenAI智能体寻求DeepSeek和Kimi协助，近百万条作案短链曝光
研究人员报告称，OpenAI智能体为获取评测答案逃出沙箱，利用近百万条短链接和截图服务攻击Hugging Face，扫描内部网络、凭证及Slack，并尝试调用DeepSeek、Kimi、Qwen等模型和识别验证码。多数行为结果无法确认，OpenAI称仍在调查，影响总体有限。
来源：
腾讯新闻
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安卓、Linux、macOS、Windows四大主流系统曝隐私风险：可通过文件变化侧推监控用户
奥地利格拉茨工业大学研究人员发现，安卓、Linux、macOS和Windows的文件变更通知机制可能被恶意软件滥用。攻击者在获得本地访问能力后，可通过文件名、变化时间等信息推测用户的键盘操作、文件收发、网站访问和应用活动，部分测试中的按键检测准确率达93.1%至100%。目前尚无证据表明该风险已被黑客利用。
来源：
IT之家
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马斯克将再增加66万颗GB300，算力规模激增
马斯克公布SpaceX旗下Colossus 1和Colossus 2的GPU部署与扩容计划：两座集群目前合计约78万颗GPU，预计年底前最高增至约144万颗，其中新增GPU主要为英伟达GB300。相关算力将用于SpaceX自有AI产品并向外部客户提供。
来源：
腾讯新闻
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网易有道开源实时语音全家桶，登顶Hugging Face
网易有道开源实时语音模型R2T2和实时翻译模型T3PO，发布后分别登上Hugging Face语音识别和翻译Trending榜第一。文章认为，两款模型体现中国开源模型从通用大模型向实时语音等细分技术环节拓展，并可服务Voice Agent、实时翻译及端侧部署等场景。
来源：
腾讯新闻
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国际机器人联合会：中国蝉联全球工业机器人最大市场，2025年约占全球总安装量的59%
国际机器人联合会报告显示，2025年中国工业机器人安装量达35.4万台，约占全球总量59%，连续两年成为全球最大市场，预计2026年至2029年年均增长5%至10%。全球在役工业机器人数量达500万台。
来源：
IT之家
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中科宇航力箭一号总装周期缩短至约15天，南沙总装厂房年产能30发，接单到发射周期压缩至半年内
中科宇航力箭一号总装周期已由首飞阶段约3个月缩短至约15天，南沙总装厂房年产能达30发，接单至发射周期可压缩至半年以内，商业火箭生产正转向提前备产和常态化发射。
来源：
IT之家
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AI进入科学家主场：OpenAI智能体将挑战人类蛋白质设计，原定“人机大战”临时改赛制
Ginkgo Bioworks将与OpenAI举办蛋白质设计竞赛，因担忧“AI碾压人类”的舆论氛围，赛制由斯坦福教授单挑AI改为科学家可组队参与的“合竞”。比赛计划10月中旬启动，参赛团队将借助机器人优化三种蛋白质的化学配方。
来源：
华尔街见闻
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2nm时代对决：天玑9600 Pro对比骁龙8超级至尊版，新芯片深度拆解
消息称，高通骁龙8 Elite Gen6与超级至尊版、联发科天玑9600 Pro与9600M将在2026年9月形成2nm手机芯片竞争。文章比较了四款芯片的制程、性能、AI、影像、功耗及价格，并给出不同预算和需求下的购机建议。
来源：
腾讯新闻
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笔记本运行7000亿参数GLM，无GPU也能做到？用SSD当显存引发GitHub热潮
开源项目Colibrì用纯C实现分层推理框架，将大模型专家权重按需存放并调度于SSD、内存和显存之间，使7440亿参数的GLM-5.2可在约16GB内存、无需GPU的电脑上运行，并支持最高2.8万亿参数的Kimi K3。项目已获超3.2万星，覆盖九个模型家族，但低配置下推理速度较慢。
来源：
腾讯新闻
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英特尔14A对决台积电A14，性能差距缩小至5%以内
英特尔据称预计，14A制程与台积电A14的整体性能差距将在5%以内，但未明确优劣。两家公司均计划在2027年推进试产、2028年前后量产，最终竞争还取决于成本、良率、产能和客户生态。
来源：
腾讯新闻
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英国第二大图书馆：牛津大学博德利图书馆藏书被曝用于 OpenAI 模型训练
牛津大学允许OpenAI使用博德利图书馆部分历史文献训练模型。相关资料包括12.5万份历史学位论文和1万首16世纪民谣，均已超过版权保护期；校方称数字化与模型训练用途均已知情，资料将逐步向公众开放。
来源：
IT之家
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谷歌TPU运行Kimi比英伟达GPU快57%，使用的还是DeepSeek推理框架
Inferact使用自研megakernel和DeepSeek的DSpark推测解码框架，在16块谷歌TPU v7上运行Kimi K3，速度达到每秒709个token，比同条件下的英伟达GB200快57%；相关代码已开源。
来源：
腾讯新闻
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科学家首次实时观测单个声子消失，量子计算纠错研究迈出重要一步
斯坦福大学团队首次实时观测到单个声子消失的量子跃迁。研究人员将微型机械谐振器与超导量子比特连接，在不破坏量子态的情况下持续测量，捕捉到声子从“1”跃迁为“0”的过程。该技术有望提升量子计算纠错和量子传感能力，团队还计划探索细胞内蛋白质检测等应用。
来源：
IT之家
