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刚刚，Gemini 宣布将前往太空！
刚刚，Starcloud宣布与Google Cloud合作，要把Gemini模型送上卫星运行。计划今年底或明年初通过SpaceX发射搭载NVIDIA H100 GPU的演示卫星。虽面临诸多技术难题，但在AI算力需求增长下，此举或开启新时代。
不上云、不租卡，如何优雅地在本地微调Qwen-VL-30B？
文章指出企业训练多模态助手，30B 参数的开源多模态模型如 Qwen-VL-30B 是不错选择，但多模态场景下显存需求大。联想 ThinkStation PGX 解决了显存难题，还介绍其性能、优势、适用场景及服务等。
谷歌Gemini | 一次提示能耗≈看9秒电视剧?
谷歌发布Gemini能源消耗研究报告，称处理中位数文本提示能耗低，2024 - 2025年能耗降33倍、碳足迹减44倍，归功于全栈式优化。但专家质疑方法论，指出未算间接用水、碳排放核算不全等问题。
纳米AI，拯救被电商套路榨干的2小时
作者买吸尘器时在电商平台耗费大量时间，凸显购物决策难题。纳米AI超级搜索智能体登场，能精准分析需求、筛选信息、比价等，还能制作AI视频和儿童教育内容，交互体验也有创新。
Claude上线Prompt缓存诊断功能，终于不用盲猜token成本暴涨的原因
Claude宣布Prompt缓存诊断功能登陆控制台，可解决缓存失效排查痛点。此前开发者排查效率低，新功能能显示变动位置与token损耗。目前处于beta阶段，介绍了使用方法、支持的失效原因及功能限制等。
国产模型新盛况！王座易主：Kimi K2 Thinking开源超闭源
月之暗面开源 Kimi K2 Thinking 模型，多方面性能超 GPT - 5 等闭源模型。它擅长多轮调用工具和持续思考，在多项基准测试达 SOTA 水平，成本低且授权宽松，引发全网讨论。
AI时代，我们为何重写规则引擎？—— QLExpress4 重构之路
AI时代下规则引擎需求旺盛，QLExpress4全面重构。它性能提升，编译和执行性能显著提高；体验优化，支持JSON语法、有表达式追踪功能；还在淘天、钉钉等有应用场景，且对AI友好。
在参与OpenAI、Google、Amazon的50个AI项目后，他们总结出了大多数AI产品失败的原因
Aishwarya Naresh Reganti 和 Kiriti Badam 参与超50个企业级AI产品构建。他们指出，如今AI产品构建成本降低，但多数仍失败。还分享开发陷阱与路径，如从低自治高控制起步、建立CC/CD框架等，也对AI未来发表看法。
揭秘 | 桥梁缺陷检测新突破：模型压缩42%，精度几乎不掉
全国公路桥梁超百万座，传统人工巡检效率低且有安全风险，现有深度学习检测模型体积大、计算量高。研究团队提出LBSD - YOLO网络，通过创新实现轻量化，实验显示模型瘦身但性能不减，有重要应用价值。
1美元时薪？这才是打工人的「梦中情模」
Anthropic 的 Opus 4.6 好用但贵，MiniMax 推出 M2.5 与之抗衡。M2.5 在多方面表现卓越，参数量小，成本低，推理速度快，还经实测能成打工人得力助手，其背后有独特训练体系。