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分类：科技 标签：人工智能、大模型、华为、芯片 近期科技与数码圈迎来了一波密集的高能动态。从 AI 领域的巨额融资与硬件迭代，到新能源车企的全新战略布局，再到热门数码产品的性能争议，以下为您整理并精选了本周最具代表性的科技大事。 1. AI 独角兽加速奔跑：Manus 即将完成 5 亿美元融资，估值达 40 亿美元 据彭博社报道，AI 智能体公司 Manus 正在进行新一轮高达 5 亿美元的融资。这也是该公司撤销 Meta 收购交易后的首轮独立融资。 在此轮融资中，Manus 的估值将实现翻倍，飙升至 40 亿美元，这也使其一跃成为该领域中国估值最高的创业公司。目前，Manus 的背后汇聚了腾讯控股、红杉中国和真格基金等一众知名投资方。随着 AI 智能体（Agent）概念的持续火爆，Manus 的下一步商业化落地备受行业瞩目。 2. 算力军备竞赛升级：黄仁勋称英伟达 2027 年芯片销量将翻倍 在英国的一场人工智能活动中，英伟达 CEO 黄仁勋发表了前瞻性言论，他明确表示英伟达明年的芯片销量将达到今年的两倍。 面对近期业内关于「适当放慢 AI 开发节奏以跟上安全措施」的呼声，黄仁勋回应称，人工智能安全固然至关重要，但企业仍需保持高速推进的节奏，若某些产品存在明确的安全隐患，应当采取暂缓推出的策略，而不是因噎废食地停下创新的脚步。 3. 硬件技术再突破：华为发布业界首个采用 NPO 技术的昇腾 960 超节点 在上海开幕的华为全联接大会 2026 上，华为正式发布了业界首个采用 NPO 技术的昇腾 960 超节点，并同步升级了鲲鹏超节点。 华为副董事长、轮值董事长汪涛在会上宣布，昇腾 960 芯片的研发进度超预期，性能实现翻番。其中，昇腾 960DT 将于 2027 年 Q1 提前推出。基于全新的昇腾 960 芯片，单个超节点规模达到 4096 卡，最大可提供 8E FP8 的算力以及高达 1PB 的 HBM 容量，通过技术创新大幅降低了系统功耗，将系统无故障运行时间提升了一倍。 ...

分类：AI动态 标签：大模型、人工智能、OpenAI、技术创新 在全行业都在拼命拉长推理链、教大模型如何像人类一样「慢思考」的时候，前 OpenAI 研究员、ChatGPT 共同发明者 Diogo Almeida 却带着新公司 TypeSafe AI 回归，发布了一款连一个标点符号都吐不出来的「哑巴」模型 —— Jev。 它既不能写周报，也不能陪聊，但它却引发了科技圈对大模型技术范式的一次深思。 给 AI 装上「反射神经」 如今，当工程师把大模型接入业务系统时，常常面临一种荒谬的场景：你只需要它做一个简单的分类或者 API 选择，却不得不让一个千亿参数的庞然大物，花好几秒钟一个字一个字地敲出一串 JSON 字符。 Jev 的解法极其粗暴。它根本不是一个自回归文本模型，而是世界上第一个纯粹的「系统一模型」（System One Model）。 极速响应：它不逐字生成内容，所有决策在一次单向并行计算中同时产出，端到端延迟被压缩到 70 到 500 毫秒之间，比前沿大模型快 40 到 200 倍。 格式锁定：输出严格锁定在开发者预先定义的 Schema 中，从数学层面上彻底消灭了结构化输出的格式幻觉。 极致性价比：输入成本极低，且输出完全免费，单次结构化决策的成本仅需约 0.0004 美元。 Agent 的瓶颈不是脑子太慢 TypeSafe 之所以选择在这个时间点推出不吐字的 Jev，是因为当下的 AI Agent 正遭遇严重的「执行摩擦」。 一个完整的 Agent 任务包含几十个微小的决定（如判断步骤成败、选择工具等）。如果每个小动作都要调用千亿参数的大模型，不仅延迟飙升，成本也极易失控。 行业被自回归文本模型绑架得太久，误以为所有 AI 任务都必须通过自然语言中转。而 Jev 的出现，实际上是在大模型架构里插进了一层「前置反射弧」。 在理想的协同架构中，昂贵的前沿大模型充当系统二负责宏观规划，而工单分类、内容合规初筛等脏活累活，则完全可以交给 Jev 这种系统一模型去毫秒级搞定。测试数据显示，在多个企业工作流中，Jev 的准确率打平了多款主流大模型，但执行速度拉开了几十倍的差距。 0 误差背后的黑盒与挑战 不过，Jev 并非完美的银弹，其背后同样存在不容忽视的隐忧： 可解释性丧失：Jev 不具备用自然语言阐述理由的能力。在金融、医疗等强监管领域，这种缺乏审计机制的黑盒决策往往难以合规。 数据与评估封闭：其宣称的训练方法及评估基准目前均来自内部评估，缺乏第三方独立机构的复现。 商业模式待考：极低的定价策略是否能在高并发真实企业流量下维持收支平衡，仍需时间验证。 总结 过去几年，整个行业都在惊叹于 AI 越来越会说漂亮话。而 Jev 的出现提醒我们：在沉默的数字世界里，高效、确定性的行动，往往比华丽的语言更具生产力。

分类：[开源] 标签：[人工智能]、[开源项目]、[大模型]、[开发者工具] 引言 随着大语言模型在软件开发领域的深度应用，命令行工具（CLI）正在成为开发者日常工作流中不可或缺的一环。近日，人工智能领军企业 MiniMax 官方宣布，其推出的智能代码命令行工具 MiniMax Code CLI（当前版本为 v0.4.12）正式面向全球开发者开放，并采用宽松的 MIT 协议开源全部源代码。 这一举措意味着全球开发者不仅可以免费使用该工具，还能根据自身需求进行二次开发、定制和深度集成。 核心亮点 作为一款专为开发者打造的终端 AI 助手，MiniMax Code CLI 具备以下几大核心优势： 开箱即用的终端集成：无需切换复杂的网页端界面，开发者在熟悉的命令行环境中即可直接调用大模型能力，实现高效的代码生成、解释与调试。 全球化视野与支持：v0.4.12 版本面向全球开发者正式开放，提供了良好的国际化适应性，能够无缝对接多样化的开发需求。 完全开源的生态（MIT 协议）：采用对商业化和个人开发者都极为友好的 MIT 许可证，极大地降低了技术落地与定制开发的门槛。 技术价值与工作流演进 在现代软件工程中，AI 辅助开发工具的演进路径通常遵循以下逻辑： 代码编写 -> 智能诊断 -> 实时修复 -> 终端集成 MiniMax Code CLI 的开源，正是将强大的大模型能力直接嵌入到“终端集成”这一关键环节中。通过将 AI 能力与日常终端命令（如 Git、npm、cargo 等）打通，开发者可以大幅减少在不同应用之间切换的频率，从而实现开发效率的显著提升。 极客视点与总结 MiniMax 此举不仅丰富了自身的开发者生态，也为开源社区贡献了一款极具实用价值的生产力工具。对于广大程序员而言，MIT 协议的加持意味着你可以放心大胆地将它纳入自己的开发工具链中，甚至基于其源码打造出更符合特定业务场景的专属 CLI 助手。 如果你是一名追求极致效率的开发者，不妨前往开源社区获取最新版本的 MiniMax Code CLI，开启全新的终端 AI 编程体验。

分类：[开源] 标签：[MiniMax]、[开发者工具]、[开源项目]、[AI编程] 近日，MiniMax 官方宣布其代码辅助工具 MiniMax Code CLI 的 v0.4.12 版本正式面向全球开发者开放，并以开源界广受欢迎的 MIT 协议公布全部源代码。这一举措标志着 MiniMax 在开发者生态建设上迈出了重要一步，为广大程序员带来了一个高效、便捷的命令行 AI 编程新选择。 拥抱开源：MIT 协议助力生态共建 对于开发者而言，开源意味着更高的透明度、更强的可定制性以及社区共创的无限可能。MiniMax 此次选择以宽松的 MIT 协议开源 Code CLI，不仅向全球开发者敞开了大门，也允许开发者根据自身需求进行二次开发、功能扩展甚至商业集成。这种开放的姿态有望迅速吸引大批极客与技术爱好者的加入，共同推动工具本身的迭代与进化。 命令行下的智能编程体验 MiniMax Code CLI 专注于终端环境（Terminal），能够无缝融入开发者的日常工作流中。通过轻量化的设计与强大的底层模型支持，它能够在命令行场景下实现： 快速代码生成 -> 提升日常脚本编写效率 智能代码解释 -> 辅助理解陌生或复杂的逻辑 错误排查与优化 -> 缩短 Debug 周期 对于习惯在命令行和 Vim/Emacs/VS Code 等编辑器之间切换的硬核开发者来说，这种无需频繁切换窗口的沉浸式 AI 体验将带来显著的生产力加成。 极客视点与未来展望 AI 编程助手正在从“尝鲜工具”演变为“核心生产力”，而开源则是加速技术普及与创新的最佳催化剂。MiniMax Code CLI 的开源，不仅为开源社区贡献了一个优秀的生产力组件，也为国内大模型厂商在开发者生态的布局提供了新的范本。 随着 v0.4.12 版本的全球发布，项目的代码库与文档已经同步上线。如果你是一位热衷于探索前沿技术的开发者，不妨前往开源社区拉取代码，体验一番 AI 赋能下的全新命令行编程乐趣。

分类：[开源] 标签：[MiniMax]、[开源项目]、[开发者工具]、[人工智能] 近日，人工智能领域迎来又一开源生力军。据 MiniMax 官方消息，旗下开发者工具 MiniMax Code CLI 的 v0.4.12 版本已面向全球开发者正式开放，并且选择以极度开放的 MIT 协议向全社会开源所有源代码。 拥抱开源：赋能全球开发者生态 随着大语言模型在软件工程领域的深入应用，AI 编程助手已经成为开发者日常工作流中不可或缺的一部分。此次 MiniMax 将 Code CLI 工具开源，不仅展现了其在技术普惠方面的决心，也为全球开发者提供了一个高度可定制、透明且安全的命令行交互界面。 采用 MIT 协议意味着开发者可以自由地使用、修改、复制、分发甚至将其商业化闭源使用，这无疑会极大促进该工具在技术社区中的普及与二次开发。 核心亮点与未来展望 作为面向命令行的智能编码助手，MiniMax Code CLI 旨在将大模型的强大能力无缝融入终端环境。通过现代化的交互设计，开发者可以高效完成代码编写、错误排查、逻辑重构等复杂任务。 高效集成：深度嵌入日常开发终端，减少界面切换带来的效率损耗。 开箱即用：v0.4.12 版本的发布标志着该工具在稳定性和易用性上已经达到了成熟的商用及开源标准。 社区共建：全面拥抱开源后，全球开发者不仅是使用者，更可以参与到新功能的贡献与迭代中。 极客视点 MiniMax Code CLI 的开源，是国内大模型厂商走向开放生态的重要一步。当越来越多的基础模型和配套工具走向开源，技术的迭代速度将呈指数级上升。对于广大开发者而言，这不仅意味着多了一个优质的生产力工具选择，更预示着人机协同编程的新时代正在加速到来。

分类：[开源] 标签：[MiniMax]、[开源项目]、[开发者工具]、[AI编程] 近日，AI 领域迎来又一项重要开源进展。据 MiniMax 官方消息，旗下开发者工具 MiniMax Code CLI 的 v0.4.12 版本已正式面向全球开发者开放，并宣布采用极具包容性的 MIT 协议开源全部源代码。 这一举措标志着 MiniMax 在开发者生态建设上迈出了坚实的一步，为全球程序员和技术爱好者提供了一个更加透明、灵活且高效的 AI 编程辅助利器。 核心亮点速览 全球化视野：版本同步面向全球开发者推出，打破地域与生态壁垒。 宽松的开源协议：采用 MIT 协议，意味着开发者可以更加自由地进行二次开发、商业化集成或定制修改。 持续迭代：此次开源的版本为 v0.4.12，经过了多个周期的打磨，具备良好的稳定与成熟度。 拥抱开源，赋能开发者生态 随着大模型技术的不断演进，AI 编程助手（Code Assistant）已经成为开发者日常工作流中不可或缺的一部分。MiniMax Code CLI 的开源，不仅让社区能够深入了解其底层的实现逻辑与交互设计，也为广大开发者提供了一个极具价值的二次开发基座。通过 MIT 协议的授权，无论是个人开发者还是企业团队，都可以毫无后顾之忧地将其实际应用到生产环境或技术探索中。 对于关注 AI 编程与开源工具的开发者而言，这无疑是一个值得尝试与深入参与的新选择。未来，随着全球开发者社区的共同贡献，该项目有望迎来更加迅猛的功能迭代与生态繁荣。

分类：[AI动态] 标签：[人工智能]、[大模型]、[具身智能]、[京东] 去年，AI行业最热闹的是模型榜单、推理能力和多模态生成，所有人都在问：这个模型有多强？但到了2026年，问题变了：它到底能干什么？ 在今年的JDD大会上，京东给出了自己的答案——「JoyAI · 跃迁物理世界」。AI的下一站不只是能说会道、更聪明，而是要进入仓库、货架、家庭、配送路线和售后服务，去完成真实任务。在这场向物理世界进发的战役中，站上舞台中央的不是传统的行业大咖，而是一群95后的业务负责人和产品经理。 一群95后，冲进AI最难落地的真实战场 在京东，年轻的团队正在将AI推向最硬核、最贴近地气的场景中。 屏幕内的「导购升级」：陈屿和团队曾尝试打造纯对话式的「京东 AI 购」独立 APP，但很快发现纯对话模式存在边界——用户买东西时依然会追问价格和优惠，且来回对话极其消耗耐心。最终，他们选择回归用户本身，将AI「长进」京东原有的购物流程中，在搜索、推荐和购物车里加入多维度的意图增强与场景提示，像超市里贴心的导购一样，在不打扰用户习惯的前提下提供精准帮助。 仓库里的「世界意图模型」：作为京东物流仓储具身算法开发负责人，林澈没有去追逐那些炫酷但无法落地的机器人Demo，而是将实验室搬进了复杂的真实仓库。面对满地杂物与人员走动，他们自研了「世界意图模型（World Intent Model）」，用大模型生成意图，再由动作专家高频率执行。这套架构让「仓狼」机器人实现了99.9%的抓取准确率，真正算得过经济账。 家庭场景的「硬件爆品」：从管培生一路成长为产品负责人的许欣，接手了跨越硬件工程、供应链与采销的 JoyInside 业务。通过与传统硬件深度融合，小鸡球球AI点读笔、凯米斯AI机器狗等产品实现了近10万台的销量突破，让AI进入家庭从概念走向现实。 京德真正的底牌：超级AI供应链 这群年轻人之所以能将AI落地，不单是因为聪明与拼搏，更因为他们背后站着一个足够真实、复杂的物理世界——这是京东用二十多年一点一点搭建出来的基础设施。 零售数据、商品知识、采销经验支撑了App的AI化改造；高频、刚性的物流生产现场让仓储机器人得以不断进化；而成熟的硬件渠道、品牌合作与服务供应链，则助力AI硬件顺利驶入千家万户。 在今年的JDD大会上，京东将这套能力概括为「超级AI供应链」。云提供算力 -> 数据推动AI进化 -> 模型提供大脑 -> 终端进入物理世界 -> 场景负责验证能力 -> 供应链完成规模化。在机器人产业上，京东更进一步提出了「六个全球第一」，通过全链路、全周期的「物理 AI 加速计划」，将整条产业生态紧密串联。 当AI走出屏幕，人不能被留在原地 技术浪潮滚滚向前，但京东在人才布局上展现出了更具人文关怀的广度。 从联合人大附中启动面向12至18岁青少年的「JDXplorers」未来青少年AI探索者计划，到面向校招生的「五年成长计划」与顶尖人才招募，京东构建了一条从青少年到职场新人的完整成长路径。 更为难得的是，面对AI与自动化带来的岗位变革，京东并未将蓝领工人边缘化。通过内部推进的「涅槃计划」，京东正将已有的70万快递员等基层员工送往学校接受技术培训，让他们在机器人时代转型成为设备维护者。 技术在变，岗位在变，但人不能被落下。物理AI的未来不仅写在仓库与客厅里，更写在每一个真实劳动者的前行轨迹中。

分类：AI动态 标签：人工智能、大模型、华为、芯片 近期科技圈迎来了一波密集的高能动态。从人工智能领域的资本狂热与算力军备竞赛，到消费电子与汽车市场的重磅新品及风波，各大巨头和明星初创公司正加速布局未来。以下为您梳理近期不容错过的核心科技数码看点： 1. AI 智能体与算力基础设施迎来爆发 Manus 估值飙升：据彭博社报道，AI 智能体公司 Manus 即将完成 5 亿美元新一轮融资，估值直接翻倍达到 40 亿美元，成为该领域中国估值最高的创业公司。这也是其撤销 Meta 收购交易后的首轮独立融资。 华为发布昇腾 960 超节点：在上海举行的华为全联接大会 2026 上，华为发布了业界首个采用 NPO 技术的昇腾 960 超节点。该超节点单规模达 4096 卡，可提供 8E FP8 算力及 1PB 的 HBM 容量。同时，华为宣布昇腾 960 芯片研发进度超预期，将提前至 2027 年 Q1 与 Q3 陆续推出。 英伟达展望 2027：英伟达 CEO 黄仁勋近日表示，英伟达明年的芯片销量将实现翻倍增长。面对行业内关于放慢 AI 开发脚步的声音，他强调安全至关重要，但企业应当继续保持快速推进的节奏。 2. 消费电子：折叠屏发热争议与微信三栏布局引热议 iPhone Duo 陷入散热风波：影视飓风 Tim 在评测苹果首款折叠屏手机 iPhone Duo 时直言其在视频录制及高负载下「烫到握不住」，反向弯折时还出现了闪屏现象。对此苹果客服回应称设备尚在预售前阶段，建议前往线下门店体验。 微信电脑版三栏布局难手动恢复：针对近期灰度测试的微信电脑版三栏布局，不少用户吐槽在大屏和小屏设备上阅读体验割裂。微信官方回应称目前无法手动关闭该布局，但用户可通过点击右上角菜单选择“独立窗口显示”来临时缓解阅读拥挤。 IDC 智能眼镜报告：数据显示，2026 年第二季度全球智能眼镜市场持续增长，但中国智能眼镜市场出货量同比下滑 8.0%，首次出现负增长。不过市场结构正加速向音频拍摄类高阶产品演进。 3. 智能汽车阵营加速重组与新品迭出 赛力斯否认撤出华为门店：针对近期战略合作调整，赛力斯明确表示华为并没有撤出问界，双方的股权、技术及商业合作依然紧密，问界品牌将继续采用专属专营模式。 零跑汽车官宣第二品牌：零跑创始人朱江明在技术日上官宣全新第二品牌，其首款产品对标苹果的颠覆式创新路径，计划于明年第四季度正式亮相并交付。 小鹏 G9L 正式上市：定位为全球大五座科技旗舰的小鹏 G9L 正式发布，售价 23.18 万元起。新车全系标配第二代 VLA 升级版本及 800V 高压超快充平台，为用户带来更极致的智驾与补能体验。 编辑点评：无论是大模型与算力硬件的狂飙突进，还是传统数码与新能源车企的不断内卷，都昭示着技术演进正在进入深水区。面对硬件发热、交互改版等现实痛点，厂商如何平衡创新速度与用户体验，将成为接下来的决胜关键。

分类：AI动态 标签：人工智能、大模型、具身智能、京东 过去几年，AI 行业的聚光灯始终聚焦在模型榜单、推理能力与多模态生成上。所有人都在追问：这个模型到底有多强？ 但随着技术迈入 2026 年，行业的核心命题悄然转变——AI 究竟能落地干什么？ 在今年的 JDD 大会上，京东给出了自己的答案。京东将大会主题定为「JoyAI -> 跃迁物理世界」，宣告 AI 的下一站不再局限于屏幕内的“能说会道”，而是要真正深入仓库、货架、家庭、配送路线与售后服务，去完成复杂的真实任务。 在这场向物理世界的迁移中，最引人注目的面孔是一群年轻的 95 后业务负责人与产品经理。他们没有停留在概念的未来里，而是通过京东 App 的 AI 化改造、物流具身智能机器人以及家庭 AI 入口，将 AI 真正带入现实。 95 后冲进 AI 最难落地的地方 在纯对话式电商大火时，京东 App AI 化负责人陈屿曾面临艰难的抉择。 当团队推出独立 AI 购 App 后，他们发现纯对话模式虽擅长复杂选品，却并不适配全部购物场景。用户在咨询完需求后，依然会追问价格和优惠，而这些诉求在京东原有的成熟首页中早已得到解决。更致命的是，纯对话的交互成本极高，来回消耗的不仅是 token，还有用户的时间与耐心。 于是，陈屿团队选择了一条更难的路：不抛弃 AI 助手，而是将 AI 「长进」京东原有的购物流程里。 他们在搜索中加入意图增强，在推荐里融入时间、场景与用户的多维度信息，在购物车顶部嵌入场景提示词入口。这就像在超市里增加了一位贴心的导购，在不打扰用户原有习惯的前提下，悄悄提供更优的决策辅助。 与此同时，京东物流仓储具身算法开发负责人林澈则将战场搬到了充满不确定性的真实仓库中。 面对市面上层出不穷的炫酷机器人 Demo，林澈更关心的是落地指标：每小时拣多少件、准确率是否足够、能否应对满地的杂物与人员走动。为此，他的团队将仓库当成实验室，长期驻扎一线，并自研了一套世界意图模型（World Intent Model）。 这套架构通过大模型生成意图，再交由动作专家以高频率执行，实现了长程任务处理与实时突发应对的平衡。其落地的「仓狼」机器人抓取准确率达到 99.9%，每小时拣货效率高达 80 件，真正具备了算得过经济账的产业价值。 京东真正的底牌：超级 AI 供应链 在这场 AI 变革中，产品负责人许欣的经历同样具有代表性。从管培生起步，到接手 JoyInside 跨入硬件工程与供应链的复杂场域，她经历了从纯软件逻辑到多方协同的快速学习。 如今，JoyInside 已经跑通了样板，从小鸡球球 AI 点读笔到凯米斯 AI 机器狗，均实现了近 10 万台的销量突破，并在 AI Home 样板间中将家庭场景从概念变为现实。 ...

分类：科技 标签：人工智能、华为、昇腾芯片、大模型 在日前举行的华为全联接大会 2026 上，华为正式发布了业界首个采用 NPO（光电共封装）技术的昇腾 960 超节点，并带来了鲲鹏超节点及 OceanStor M900 AI 记忆存储系统等一系列重磅数智基础设施。 昇腾 960 芯片研发提速，性能实现翻倍 华为副董事长、轮值董事长汪涛在大会上宣布，新一代昇腾 960 芯片的研发进度全面超预期，整体性能实现翻番。 具体来看： 昇腾 960DT：将于 2027 年第一季度推出，比原计划提前三个季度。 昇腾 960PR：将于 2027 年第三季度推出，比原计划提前一个季度。 未来，华为将继续坚持一年一代的产品演进节奏，依托 Tau 定律的创新方向，推动算力规格持续翻倍，同时在访存带宽、访存容量以及互联带宽等核心指标上实现大幅跃升。 业界首个 NPO 超节点：高算力与低功耗的突破 基于昇腾 960 芯片和 Hi-ONE 技术，华为打造了业界首个采用 NPO 技术的超节点——昇腾 960 超节点。 该系统的核心技术亮点包括： 超大规模：单个超节点采用 4096 卡规模，最大可提供 8E FP8 的恐怖算力和高达 1PB 的 HBM 容量。 架构精简：超节点内部利用 5500 个 Hi-ONE，直接替代了原本需要的 4.8 万颗 800G 光模块。 极致能效与稳定：直接降低超过 550 千瓦的运行功耗，使系统无故障运行时间提升一倍，整体系统可用度达到 99.8%。 此次昇腾 960 超节点的发布，不仅标志着我国在 AI 基础算力硬件架构上取得了重要突破，也将为主流大模型的训练与推理提供更加高效、稳定的基础设施支撑。