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BREAKING: SpaceX donates @Starlink kits to help vulnerable children. Lagos State’s Ministry of Youth and Social Development received Starlink devices to improve care services via BEB Global. SpaceX’s wider grant covers 750 kits in 16 countries and 12 months of free internet.

继腾讯WorKBuddy之后 豆包工作是国内大厂中 第二个变成模型商店的 办公智能体 不过相比WorKBuddy 里面少了MiniMax 也没有小米阶跃星辰之类的 看来字节对模型筛选的标准很高 只放高水平的第三方旗舰模型 虽然还不支持用户 自定义第三方API 但豆包工作正在 从封闭走向开放 迈出了很大的一步

笑死，一个朋友嫌 Seedance 做视频太贵。🤣 转头花了十几万，组装了一台 RTX 5090 机器，专门在本地跑 MiniMax H3 视频工作流。 今天跟我聊天，我给他看了下 Veo + Fable 5.2 做出来的 AI 视频。 他看完沉默了半天： “怎么感觉比我本地跑的效果还好……” 本来想省点 AI 视频生成费，结果直接把未来几年的会员费一次性交了。🤡

BREAKING: SpaceXSI completes MiniHard construction in just ~5 months, with Gun Range targeting a ~4-month build. According to SemiAnalysis, SpaceXSI is roughly halving construction timelines while most comparable projects face 8–12 month builds. • MiniHard: Construction finished in approximately 5 months. • Gun Range: The new site just south of the Tennessee–Mississippi state line is targeting approximately 4 months of construction. • Colossus 1: Its first retrofit delivered 150 MW of capacity in 122 days. • Colossus 2: A subsequent retrofit delivered 210 MW in just 91 days. • Project SPAM: Work started October 5, with the first capacity targeted for December. • Massive expansion: SemiAnalysis projects the Memphis–Mississippi campus will grow from 0.4 GW of IT capacity in January to 2.4 GW by the end of 2026. That would be a sixfold increase in one year. • Five major projects: The expansion spans Macrohard, MiniHard, Macroharder, Project SPAM and Gun Range. • Tesla powering the scale: SemiAnalysis reports 1,377 Tesla Megapacks across Colossus 2, providing nearly 6 GWh of battery storage. The construction timelines and capacity forecasts are SemiAnalysis estimates, with future milestones still targets. Elon Musk’s teams are bringing extraordinary speed and scale to the infrastructure powering AI.

MiniMax 开源的生图模型 MiniMax-H3-Image，原版 68.65GB。几天里社区做出 27 个量化版，Q4 是 10.78G，最小的 Q2_K 压到 6.4G，原生就能出 4096×4096 的图。 你的显卡几个 G，够跑哪一版？

昨天最炸裂的消息就是，前OpenAI研究员 @willdepue 发现DeepSeek、Kimi、MiniMax、蚂蚁最新的 6 个开源模型，训练用的全是英伟达 Blackwell。 这款卡是美国明确禁售给中国的，但现在中国的模型训练却用了禁售的卡，卡脖子不完全起作用。 报告估算 5 次训练合计约 12,000 张，按 7 万美元一张，光卡就是 8.4 亿美元。 他怎么看出来的： 1、模型开训前，要先往几十亿个格子里填随机数，填的顺序跟显卡有多少个计算核心绑死。 2、训练完，总有一些格子没被动过，还留着当初的随机数。 3、拿这些残留倒推，H100 那一代读出来是 132，Blackwell 读出来是 148 或 152。 同一批公司更早的模型，读出来还是 H100 那一代。换卡集中在 2026 年 4 月到 10 月，这恰恰也是中国开源模型开始逐渐追上美国顶尖大模型的时间。 根据报告预估训练用的英伟达 Blackwell 训练 - Kimi K3 约 4,500 张 - DeepSeek-V4-Pro 约 3,000 张 - 另外 3 个模型各约 1,500 张 这个数字只是估算不代表真实数据，也不能说明训练用的都是英伟达的卡，但对大模型公司来说时间就是金钱，训练时间短一半，卡数就翻一倍。 kimi K3能在时间和参数量上领先其他国模可能也是因为卡更多的原因 最后需要说明的是，指纹只证明开训用的是什么卡，看不出卡在哪、归谁，海外租的也有可能，之前就有报道说过kimi用海外的算力来训练这在当时并不违规，美国没有明文禁止中国公司在海外租用算力训练模型 报告自己也说不能据此认定走私。DeepSeek 最新的 V4.1-Flash 没找到指纹，Qwen系列也没有被点名，这是真实力。 禁令管住了卖卡，没管住租卡，美国可能在未来补上这个口子。

窝趣！Obsidian 的 CEO 把自己用的知识库模板放到 GitHub 上了。 想用 Obsidian 搭建个人知识库，但不知道怎么分类、怎么组织笔记的朋友，可以先看看他的模板。 除了知识库模板，Obsidian 官方和 CEO Steph Ango（kepano）还分享了几个相关项目，我整理了 7 个： 1、40 Questions：年度复盘问题 kepano 整理的一份问题清单，用来回顾自己过去一年或一个阶段的生活。 不知道年度复盘从哪里开始的朋友，可以挑几个问题，结合自己的日记和笔记来回答。 2、Minimal：Obsidian 主题 一个简洁、可自定义的 Obsidian 主题。喜欢干净一点的笔记界面，可以在 Obsidian 的主题市场里搜索 Minimal。 3、obsidian-sample-plugin：官方插件模板 如果你用 Obsidian 的时候，发现现有插件满足不了自己的需求，可以拿这个官方模板作为起点，尝试开发一个自己的插件。 也可以把仓库交给 Codex，让它先帮你解释项目结构和开发步骤。 4、kepano-obsidian：个人知识库模板 Obsidian 的 CEO 把自己使用的 Vault 模板放到了 GitHub 上。里面展示了他组织笔记和资料的方式，可以下载下来研究，再根据自己的需求修改。 注意，这是公开的模板，不是他完整的私人知识库。 5、Flexoki：写作和编程配色 kepano 为写作和代码设计的一套配色。如果你想调整 Obsidian、编辑器或者自己网站的颜色，可以参考这套方案。 6、obsidian-releases：插件和主题目录 这里维护了 Obsidian 的社区插件目录、主题目录和公开版本信息。 想找插件、研究社区都有哪些工具，可以从这里入手。仓库本身不包含 Obsidian 的源代码。 7、JSON Canvas：开放式画布格式 Obsidian 的 Canvas 可以用来把笔记、图片和想法放到一张画布上。 JSON Canvas 是用于保存这些画布数据的开放文件格式。对想研究画布工具，或者希望了解画布数据怎么存储的朋友，可以看看这个项目。 如果你是刚开始用 Obsidian，我建议先看知识库模板和 Minimal 主题：先把笔记写起来，用一段时间之后，再根据自己的需求调整分类和插件。

Zambia has started connecting 751 health facilities across all 10 provinces with Starlink, and the first 90 kits went to Western Province. There's something poetic about where they started. Every year at the end of the rainy season the upper Zambezi floods the Barotse plain, and for centuries the Lozi king has left his compound at Lealui by royal barge and moved to higher ground at Limulunga. The ceremony is called Kuomboka. In Lozi it means "to get out of water." Now picture running fiber or building towers across land that turns into a lake for part of every year. A Starlink dish only needs a clear view of the sky, so the water below stops being the problem. In March 2020, months before Starlink had its first beta users, Elon Musk said it would serve the 3 or 4 percent hardest-to-reach customers, people with no connectivity or really bad connectivity. Six years later, with funding from the Global Fund through Zambia's Ministry of Health, clinics on one of Africa's great floodplains are being brought into the country's electronic health systems from orbit.

建议收藏，用到时照着做。做完你能让 DeepSeek 自己决定“要不要调用你写的函数”，并把结果用人话讲回来。 AI 能查天气、查订单，是它自己去查的吗？DeepSeek 官方一句话拆台：模型本身不执行任何函数 这是 DeepSeek 官方 API 文档里 Tool Calls（工具调用）一页。先说结论： 官方原话是，函数要由你自己提供，模型本身不执行具体函数。它只负责说“我想调这个函数、参数是这些”，真正去跑的是你的代码。 先说清词。 工具调用（Tool Calls），是让模型能用外部工具的功能，比如查天气、查数据库。 函数（function），是你自己写好的一段代码，模型只会“点名”它。 tool_call_id（工具调用编号），是模型每次点名时附带的一个号码，你回传结果时要带上它，模型才知道你在回答哪一次。 strict 模式（严格模式，Beta 测试版），是让模型点名时严格按你定义的格式填参数。 一个真实例子：官方示例问“杭州天气怎么样”，模型返回的是 get_weather 这个函数和参数 location 等于杭州，你的代码去查到“24℃”，再交给模型，模型才说“杭州现在 24 度”。 先把话说全： 官方示例用的是非思考模式，请求里加 extra_body 把 thinking 的 type 设成 disabled。 官方写明：从 DeepSeek-V3.2 开始，思考模式下也能用工具调用，细节看官方 Thinking Mode 一页。 官方写明：Chat Completion 接口不支持在对话中间插入不是模型生成的工具调用，要插的话请改用 Anthropic API 或 Responses API。 strict 模式目前是 Beta，要用测试版地址。 一、先看懂整个流程 官方给的执行流程是四步：用户问杭州天气；模型返回要调用 get_weather，参数是杭州；你的代码真的去调用 get_weather，把结果交给模型；模型用自然语言回答“杭州现在 24 度”。 二、照官方示例做一遍 第一步：去 DeepSeek 开放平台拿一个 API key，电脑装好 Python 和 openai 库。 第二步：创建客户端，base_url 写 DeepSeek 官方接口地址（官方文档第一屏就有），api_key 填你的。 第三步：写 tools 清单。每个工具包含 type 等于 function，再写 name（函数名）、description（描述，告诉模型什么时候用）、parameters（参数）。官方示例的函数叫 get_weather，描述是“获取某地天气，用户须先提供地点”，参数 location 是字符串，并且在 required 里。 第四步：发第一次请求，model 官方示例写 deepseek-flash，把 messages 和 tools 一起传，并加上 thinking 关闭的设置。 第五步：从返回里取 tool_calls 的第一项，先把模型这条消息原样追加进 messages。 第六步：你的代码去执行函数，再追加一条 role 是 tool 的消息，带上刚才的 tool_call_id，content 写结果，官方示例写的是 24℃。 第七步：再发一次请求，这次模型就会用自然语言回答。 三、想要更稳：strict 严格模式 第八步：base_url 改成官方文档里写明的 beta 版接口地址（就是原地址后面加 /beta）。 第九步：每个 function 都加上 strict 等于 true。 第十步：服务器会检查你的 JSON Schema（结构说明），格式不合规或用了不支持的类型，会直接返回错误信息。 官方支持的类型是：object、string、number、integer、boolean、array、enum、anyOf，另外 $ref 和 $def 可以复用和做递归。 四、strict 的硬规矩 对象里所有属性都必须写进 required，并且 additionalProperties 必须设成 false。 字符串可以用 pattern（正则）和 format，官方列出的格式有 email、hostname、ipv4、ipv6、uuid，但不支持 minLength 和 maxLength。 数字支持 const、default、minimum、maximum、exclusiveMinimum、exclusiveMaximum、multipleOf。 数组不支持 minItems 和 maxItems。 五、看到什么算成功 第一次返回的是函数点名，不是答案；第二次返回的才是自然语言答案，内容里有你的函数结果。 六、卡住怎么办 strict 报错：先检查是不是漏写 required 或忘了 additionalProperties 设 false，再检查有没有用到 minLength、maxItems 这类官方不支持的写法。 结论：工具调用不是模型替你干活，而是模型“点名”、你的代码“动手”。想让点名更准，就用 strict。把这条复制链接发给他，下次他说 AI 查不到东西，先让他确认函数是不是自己写了。 你卡在第几步？评论区告诉我。同系列前几篇在我主页。 收藏版：5 步速查 一、tools 里写清函数名、描述、参数 二、第一次请求拿到 tool_calls 三、自己执行函数，回传 role 为 tool 的消息并带 tool_call_id 四、第二次请求拿到自然语言答案 五、想更稳就用 beta 地址加 strict 等于 true 常见坑 3 条 一、以为模型会自己执行函数，其实要你的代码去跑。 二、回传结果忘了带 tool_call_id。 三、strict 里漏了 required 或 additionalProperties 设成 false。 复制即用提示词：我想让模型调用一个叫 你的函数名 的函数，它需要这些参数：写参数。请帮我写出符合 DeepSeek Tool Calls 格式的 tools 清单，每个参数都写 description，并改成 strict 模式需要的写法。 S1哥观点：这篇最狠的地方，是官方把话挑明了：模型不执行函数，只负责点名。很多人以为 AI 在后台自己动手，其实动手的永远是你的代码。 真正的信号是：工具调用的难点不在模型，在你把函数描述写得多清楚。就像派活给新人，说明写得含糊，他再聪明也会点错人。 你现在想让 DeepSeek 调用的是什么，查数据还是发消息？评论区告诉我。 今天送：DeepSeek 工具调用速查卡，评论区第一条直接拿。 参考：DeepSeek 官方 API 文档 Tool Calls（S1哥 整理）