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1/ 如果一家新的 AI 实验室需要 GPU，业内人最推荐谁？ Chris Barber 发起了一轮投票： 15 票：SF Compute 11 票：CoreWeave 10 票：Modal、Nebius 9 票：Lambda 5 票：Fluidstack 4 票：RunPod 3 票：Crusoe、Together AI 2 票：Baseten、Google Cloud、Oracle、Ornn

最近拍了很多大尺度的新作品，私人写真大合集，还有很多我的大尺度电影哦！ 准备了一些小福利回馈粉丝 无任何收费 ⬇️我的原创小窝⬇️ 唯一✈️： 私信暗号：媛

因监管原因，今年起所有手机品牌新机将暂缓搭载无网通信功能，最新发布的华为Pura90 Pro Max便未适配该功能，也印证了这一消息。目前华为官网的适配名单，仅涵盖Mate80系列、Pura80系列等旧款机型 今年9月工信部印发的信息通信行业“十五五”规划，首次将无网通信与eSIM技术纳入新技术备案管理体系，明确新规落地需遵循“先备案，后商用”的原则。无网通信依托设备直连传输数据，绕过了运营商与基站体系，长期存在监管空白。此次纳入备案管理，正是为了补齐行业监管漏洞，规范技术商用标准 现有适配机型的无网通信功能不会下线，老用户可正常使用。对于换机用户而言，今年新机基本无缘该功能，具体恢复上线时间暂无明确定论

看完openAI的DevDay发布会 好消息：新产品dots上线，每个dot是一个24小时运行+自带计算机的智能体 坏消息： @elonmusk 买了dot .com域名，跳转到grok bot

EvoOntology：给数据智能体一个会成长的语义层 数据智能体（Data Agent）面对异构数据时，能“看见”的往往只有表名、列名和文件路径；指标如何定义、实体如何关联、业务上有何约束，这些语义都藏在数据之外。让智能体每次从零探索，代价高且易出语义错误；把人工维护的语义层全量注入提示词，又难以扩展、随数据漂移而失效。这就是论文中的 agent-data gap。 中国人民大学 ruc-datalab 提出的 EvoOntology（arXiv:2609.15779）给出了新解法：首个面向数据智能体的自进化本体层（Self-Evolving Ontology Layer）。核心洞察是把本体当作“可训练的智能体状态”：不更新模型权重，而让语义知识随真实使用持续积累、验证、版本化演进，每次变更可检查、可比较、可回滚。 本体以三层结构封装为 MCP 服务器，供智能体运行时主动查询： · Schema Layer 定义本体的表示边界（节点族、语义关系、引用模式）； · Content Layer 是类型化语义图，由 Terms / Mappings / Constraints / Evidence 四类节点构成，每个语义对象都有工作负载证据支撑，落地验证后才提交； · Tool Layer 仅暴露 browse_semantics 与 resolve_semantics 两个 MCP 工具加紧凑会话 manifest，智能体按需检索当前步骤所需语义，而非全量注入上下文。 本体遵循 Build → Use → Evolve → Evaluate → Publish 生命周期：构建器智能体从真实工作负载推导候选概念并对照原始数据验证；交互轨迹被持续记录；进化时诊断重复行为、归因到具体层级并生成局部补丁；候选版本只有在相同数据、相同智能体、相同解码设置与交互预算的配对评估中可复现地胜过父版本，才会发布。 在 BIRD、DDR-10K、InsightBench 三个基准、四个 LLM 骨干（GPT-5.5 / GPT-5.6-sol / Claude-Sonnet-5 / Claude-Opus-4.8）上，EvoOntology 一致优于无本体 ReAct 与静态初始本体。其中 DDR-Bench 上仅“自进化”环节就贡献了 +7.7（81.8 → 89.5），验证了持续演进相对静态语义层的增量价值。 论文： 代码：

炒币也得会点英语，要不然什么币你都记不住，跟别人CX的时候币名字念错了多丢人😮‍💨 冷战时期外交官们学习语言的方法还真是行，比尚雯婕那个方法还好。 外交官为什么都能熟练掌握多种语言，而且掌握新语言非常快，他们学外语的解法很直接，不讲语法不背单词，只做一件事，把中间的翻译工序练没，这套方法叫 pattern drill，源头是二战时美军 1942 年的速成语言项目。 后来美国国防语言学院用同一路线的方法，训练了 65 种语言。 你学了 10 年英语还开不了口，不是词汇不够，其实只是你脑子里多了一道工序。 美国国务院公开过一张表，西班牙语和法语从零到能工作，600到750小时就可以做到。 中文和日语大概2200小时，这是美国外交学院FSI用了 70 多年培训数据算出来的。 而英语是这里面最简单的语言。 流利不是知识，是自动化，很多人是听到英语，翻成中文，想答案，翻回英语，再说。 别人说完了，你还在第二步。 最简单的一种叫替换练习，句型不变只换一个词，3 秒内必须答出来。 I want coffee ，I want tea ， I want milk 练几十遍，句型就变成反射，张嘴就来，就像开车刚学时每一步都在想，开几年后手脚自己动。 以前这要一个母语老师坐在对面不停丢句子，现在 AI 就能当这个老师，我把整个流程做成了一张图，你就照着它练，到时间绝对能行。