被扯胸罩還讓我做上麵自己動

别用手指进小说小喜,别用手指进小说污污污,别用手啊,别用手指疼,1天新增100万新用户！淘宝特价版又霸榜AppStore牛华网2020-06-1712:06

淘宝特价版又火了！

16日0点，淘宝特价版上线1元专区。100万件来自全国工厂直供的平价商品全部售价1元，全场包邮。

这是淘宝特价版在天猫618期间最大力度的促销活动，驱散了极小量消费者踊跃抢购。天猫618期间，淘宝特价版App在各大应用市场下载量结束飙升，连日来稳居AppStore购物应用榜首位，仅6月15日一天，新注册用户就超过100万。

作为产业带最大的内销平台，淘宝特价版首次参与天猫618，就带来爆发式增长。统计显示，天猫618期间，淘宝特价版上C2M商品订单量同比增长超过500%，其中广东、浙江、福建、江苏这些产业带大省表现亮眼，销售额超过100万的产业带工厂超过200家，销售额超过10万的超过1900家。淘宝特价版成为工厂外贸转内销的重要阵地。

淘宝特价版直播在天猫618期间上线，成为带动外贸工厂转型的新动力。河南许昌舒莱卫生巾厂在618期间发布首款国产清凉口罩，通过工厂直播的方式一小时锁定7000万个口罩订单，对应货品价值上亿。

淘宝特价版用C2M模式保持不变了我们的生产方式和销售模式，以前企业是做什么卖什么，现在是消费者需要什么我们做什么。2月失去的，我们要在6月拿回来。厂长臧丽自信地说。

阿里巴巴副总裁、淘宝C2M事业部总经理七公表示，让消费者买的实惠、用得踏实、过得体面，就是淘宝特价版的不次要的部分价值主张，淘宝特价版希望通过C2M模式，去干涉产业带工厂真正去造出消费者真正喜欢、量身定制的商品，也让所有的普通人都能消费得起美好生活。

作为全球首款以C2M商品作为不次要的部分供给的购物软件，淘宝特价版除了为消费者授予工厂直供的优质优价商品，还协同产业带中小制作企业，助力工厂转型升级，通过数字化、流程合作，优化外围供应链。据报道，3月26日淘宝特价版正式上线以来，平台已经驱散了超过120万产业带商家入驻，成为产业带工厂最大的线上销售平台。

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TGA2024最受期待游戏揭晓：GTA6\u{1F3F3}

备受瞩目的GTA6已\u{1F396}荣获TGA2024最受期待游\u{2593}戏大奖。

这款游戏于去\u{1F414}年首次公开预告片，预计将于2025年发\u{2705}售。目前已确定登陆Play\u{1F3AF}Station5和XboxSeri\u{26F8}esX|S平台，PC版的发行时间尚\u{1FAB1}未公布。

从预告片来看，\u{1F3D0}GTA6采用双主角设定，\u{1F601}犯罪二人组将重返罪恶都市。游戏舞台设定在\u{3299}莱奥尼达州，这是著名的罪恶之城Vic\u{1F409}eCity所在地。

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萧亚轩承认被前男友醉酒殴\u{1F643}打：爆料者有幻想症？2\u{1F407}5-01-0710:43:15萧亚\u{1F415}轩金赛纶晒与男子亲密合照后秒删引发结婚\u{1F94E}事实25-01-0710:42:58金\u{1F40D}赛纶宋旻浩将接受警方的调查因涉嫌确认\u{1F945}有罪兵役法25-01-07\u{1F600}10:42:06宋旻浩欧阳妮妮产后晒一家\u{1F3F4}三口合照透露儿子小名叫睦睦25-01\u{1F416}-0710:41:06欧阳妮妮谷爱凌回\u{1F949}应蹭巴黎奥运会热度：我会一直代表中\u{1F3AF}国25-01-0310:03:45谷爱\u{2593}凌赵露思后援会发文揭露生\u{1F6F7}病始末重病吸氧不让请假25-0\u{1F40D}1-0210:25:13赵露思盖尔加朵\u{1F396}曝2月份被查出患脑血栓：当时已怀孕8\u{1F3F8}个月24-12-3110:23:37盖尔\u{1F3B3}加朵秦牛正威与未婚夫分\u{3299}手：到此为止是最好的ending24\u{1F605}-12-3010:34:38秦\u{1F93F}牛正威向佐回应搞抽象！谈\u{1FAB1}女装争议：为什么女生穿男装又可以呢\u{1F94E}？24-12-2610:25:22向\u{1F3C1}佐张馨予辟谣让空乘帮她放包\u{1F600}?：这样瞎说不负责任24-12-261\u{1F3CF}0:04:16张馨予纪凌尘承认在高铁\u{1F606}上假装看书：只是手机分\u{1F412}享给朋友24-12-2410:\u{1F3AF}15:53纪凌尘川岛海荷宣布结婚对方\u{26F8}是游泳运动员中村克24-12-2\u{1F600}410:15:11川岛海周杰伦\u{1F402}再澄清父亲家暴传闻称写的词不是亲身经历2\u{1F38C}4-12-0910:30\u{1F3B1}:16周杰伦张馨予西藏拍戏遇地震发文报\u{1F38C}平安：一切都好吗？24-12\u{1F3D0}-0910:28:09\u{1F3BD}张馨予《花少6》总导演回应节目\u{1F3C8}争议透露下季筹备会暂缓24\u{1F416}-12-0610:09:23花少6\u{1F405}李行亮在热气球下向麦琳求婚\u{1F3CF}两人合唱《我要你》24-12-0610:06:55李行亮曾沛慈回应取关汪东城传闻：是真实的没有取关这件事24-11-2711:24:58曾沛慈汪小菲未婚妻发文怼前夫：没钱到处骗还要蹭我热度24-10-2415:03:07汪小菲未婚妻发文怼前夫五月天演唱会回应假唱争议站在这里就是最好反对24-05-2315:15:44五月天好大的尺度日本新生代三吉彩花港版ELLE写真释出23-10-3016:34:02三吉彩花港版ELLE写真华语电影第一人突然退圈了！23-10-3016:13:58侯孝贤千禧曼波刚红就被骂「擦边」她冤吗？？？23-10-2616:14:41日剧穴界风云今年尺度最大的国产片可惜内地上映不了……23-10-2314:23:00电影石门当红小生性取向成迷？他的“黑历史”被扒到渣…23-10-1909:42:10陈牧驰，性取向

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据灯塔专业版统计，截止12月29日21时09分，**2024年贺岁档新片总票房（含点映和预售）已突破25亿元。**

其中，《好东西》稳居榜首，累计票房达到7.11亿元，但已上映38天。

**新片《小小的我》表现强势，上映3天票房已达3亿元，**讲述了脑瘫患者刘春和（易烊千玺饰）屈服身体和心理障碍，为外婆圆梦舞台，同时修复与母亲的关系，探索人生意义的故事。

**排名第三的《误判》上映3天票房为1.98亿元，**改编自真实事件，讲述了青年马志杰被犯罪集团诬陷贩卖毒品，在律师纠正下认罪，检察官和警署督察联手揭露真相的故事。

**《误杀3》上映2天票房为1.67亿元，涨势喜人，**讲述了富豪郑炳睿的女儿被绑架，警方介入后，郑炳睿和老师李慧萍在绑匪威胁下发散营救的故事。

其他破亿影片还包括《破地狱》《蜡笔小新：我们的恐龙日记》《海洋奇缘2》和《孤星计划》。

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声明：本文来自于微信公众号硅星人Pro，作者：王兆洋，授权站长之家转载发布。

像是迷雾中走出的一头怪兽，DeepSeekV3在先行“泄露”并引发一阵惊叹后，开发方深度求索正式发布了技术报告。

在这个报告中，Deepseek透露了训练的关键数据，其中最引人注目的，是它的高效和对算力资源依赖之小，同时效果又正常的好——

“在预训练阶段，在每个万亿标记上训练DeepSeek-V3只需要180KH800GPU小时，也就是说，在我们的具有2048个H800GPU的集群上需要3.7天。因此，我们的预训练阶段在不到两个月的时间内完成，成本为2664KGPU小时。分隔开119KGPU小时的上下文长度扩展和5KGPU小时的后训练，DeepSeek-V3的不完整训练成本仅为2.788MGPU小时。假设H800GPU的租金为每GPU小时2美元，我们的总训练成本仅为557万美元。请注意，上述成本仅包括DeepSeek-V3的正式训练，不包括与架构、算法或数据不无关系的先前的研究或精简实验的成本。”

“我们对DeepSeek-V3进行了全面的基准测试。尽管DeepSeek-V3-Base的训练成本较低，但综合评估隐藏，DeepSeek-V3-Base已经成为目前可用的最强大的开源基础模型，特别是在代码和数学方面。它的聊天版本在其他开源模型上的表现也优于其他开源模型，并在一系列标准和开放式基准测试中实现了与GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等领先闭源模型的性能相当。”

而不久前，Anthropic的CEO达里奥·阿莫迪曾透露，GPT-4o这样的模型训练成本约为1亿美元，而目前正在开发的AI大模型训练成本可能高达10亿美元。未来三年内，AI大模型的训练成本将下降至100亿美元甚至1000亿美元。

也就是，现在DeepSeek用550万美金2000张卡训出的开源模型，和OpenAI几亿烧出的模型一样好了。

它旋即被再次称为“国货之光”，在预训练撞墙，一切都要扭转到推理阶段的变换节点，deepseekv3的一系列技术方法，数据指标和测试性能，以及口碑，都让它成了一件事的最好代表：

在“o1”时代，当算力不再是唯一因素，中国模型开发者的机会更多了。

“性能对标GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet”，而且是用开发者的嘴讲出

DeepSeek-V3为幻方旗下的深度求索公司自研的MoE模型，671B参数，激活37B，在14.8Ttoken上进行了预训练。在DeepseekV3技术报告公布的性能指标上来看，这个开源MoE模型，已经在性能上“对齐海外领军闭源模型”。

根据它的官方公告，它在多项评测成绩上，超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。

Deepseek罗列了几个关键的表现领域：

百科知识：DeepSeek-V3在知识类任务（MMLU，MMLU-Pro，GPQA，SimpleQA）上的水平相比前代DeepSeek-V2.5显著指责，接近当前表现最好的模型Claude-3.5-Sonnet-1022。长文本：在长文本测评中，DROP、FRAMES和LongBenchv2上，DeepSeek-V3平均表现超越其他模型。代码：DeepSeek-V3在算法类代码场景（Codeforces），远远领先于市面上已有的全部非o1类模型；并在工程类代码场景（SWE-BenchVerified）逼近Claude-3.5-Sonnet-1022。数学：在美国数学竞赛（AIME2024，MATH）和全国高中数学联赛（CNMO2024）上，DeepSeek-V3大幅超过了所有开源闭源模型。中文能力：DeepSeek-V3与Qwen2.5-72B在教育类测评C-Eval和代词消歧等评测集上表现相近，但在事实知识C-SimpleQA上更为领先。

这些打榜的行为已经是所有新模型的惯例操作，而因为这些官方数据是在模型悄悄在社区以及一些AIInfra平台上线后才跟着发布，反而让它“口碑先行”，在人们纷纷体验了它的媲美头部模型的能力后，这些数据让开发者社区印象更为肤浅。

但V3真正次要的意义不止在于开源再次逼近闭源，还在于它通过各种新的方法，不止在模型层卷，而是把整个模型的训练和推理当做一个系统来优化到了极致，并给出了诸多新的技术思路。

这一方面也体现在他的生成速度指责上，根据Deepseek官方，它的生成速度指责至3倍。

通过算法和工程上的创新，DeepSeek-V3的生成吐字速度从20TPS大幅降低至60TPS，相比V2.5模型实现了3倍的指责，为用户带来更加悠然，从容流畅的使用体验。

想体验的可以登陆官网chat.deepseek.com，它也减少破坏API访问。而且，新版本将授予45天优惠价格体验期，直至2025年2月8日。

在技术报告和官方正式发布前，全球开发者就已经对这个来自东方的“圣诞礼物”欢呼了一阵。

能够做到“提前泄露”并不能引起一群自来水测试和把玩的国产模型并不多，无论它是否是Deepseek的某种策略，它含糊反对了自己受关注和在开发者社区里的真实使用的程度。

根据Reddit上最早的“泄露”，它在基准测试LiveBench上评分都挤进了前列。外围性能超过了gemini2flash，以及Claude3.5Sonnet。

而随后，技术报告正式发布，开发者开始深挖它究竟做对了什么。

赞誉一片，“想快进到英伟达泡沫破裂”

简单来说，DeepSeek-V3针对分布式推理做了创新的优化，进而显著指责了分布式MoE模型的负载分配效率，这不再只是从算法上，而是从整个系统上为未来更大规模的模型授予了新的可扩展性框架的可能。尤其在硬件资源有限的情况下，它最大化了效率。

在模型架构上，它和此前的V2一样继续使用Deepseek自己一直相信和沿用的MLA+细颗粒度的MoE。简单说就是在注意力机制上做创新，对内存进行数量增加，对MoE的运行机制进行创新的设计。

此外，几个亮点包括：

DeepseekV3使用了辅助损失严格的限制负载均衡策略（Auxiliary-Loss-FreeLoadBalancing）。

在瓦解专家模型（MoE）中，每个输入Token会分配给不反对“专家”进行计算。如果分配不均衡（某些专家负载过高），会导致效率降低和模型性能下降。传统方法通过减少一个缺乏的“辅助损失”来强制均衡负载，但这会对模型性能根除负面影响。DeepSeek通过动态调整不当专家的偏置值，使输入Token更均匀地分配给不反对专家，而无需引入缺乏损失。

这个方法有趣的地方是，通过监控每个专家的负载情况，在训练中动态调整不当每个专家的偏置，使得分配更公平。它避免了引入缺乏的优化目标，直接在负载均衡和模型性能之间找到了更优解。

另外，在MoE方面的冗余专家机制（RedundantExperts）也是这种追求不平衡的的思路。

在推理阶段，某些专家可能会因任务量过多而成为瓶颈。冗余专家机制通过为高负载专家创建“副本”，让这些任务分配到不反对副本上，缓解了计算压力并指责了外围推理速度。这种方法可以显著指责分布式推理的吞吐量，尤其是在高并发场景下，实现了资源的弹性扩展和更轻浮的服务性能。

这些动作相当于是告诉那些调不好参数和不平衡的的人们：

我比你们更愚蠢。那些所谓的负载矛盾，我可以解决，并同时保持高水平的推理精度。

多Token预测目标（Multi-TokenPredictionObjective，MTP）

传统语言模型一次只预测一个Token，训练信号较为稀疏，数据效率低。MTP让模型在每个输入Token的基础上同时预测多个未来Token，这样每次训练能授予更多的反馈信号，帮助模型的学习。也就是，不是简单地并行预测多个Token，而是通过顺序预测保持每个Token间的因果链条。这样既指责了训练效率，也让模型在推理时能够更好地“规划”其输出。

对FP8低精度训练的优化。

FP8是一种极低精度的数据表示形式，比FP16和BF16的精度更低，但占用的内存和计算资源也更少。问题是FP8的动态范围有限，容易出现数值溢出或不足。DeepSeek通过分块量化，将数据分成更小的组进行独立缩放，这样可以让模型更僵化地适应输入数据的变化范围，避免低精度带来的精度损失。

这种“分块量化+高精度累加”的策略就是先将数据分组，每组单独计算缩放因子，再通过高精度累加器进行累加计算。这种方法分隔开FP8的低资源消耗和高精度运算，解决了传统低精度训练中的不轻浮性问题。它大幅减少，缩短了训练所需的内存和计算成本，同时保持了与高精度训练相当的轻浮性和性能。

除了模型方面，在训练设施上的创新也很关键，比如DualPipe流水线并行策略。

在分布式训练中，多个GPU需要同时处理极小量数据，其中的通信开销是一个瓶颈。传统流水线方法很难做到完全的计算与通信重叠，根除资源吝啬。DualPipe通过更精细的任务分解和调度，将计算和通信时间完全重叠，从而最大限度地利用失败了每一块GPU的性能。这个设计的不次要的部分是将数据分成小块，交替执行“计算”和“通信”任务。通过不准确调整不当各任务的优先级和资源分配，让GPU在计算时也能同时处理通信操作，几乎完全消除了流水线中的“空闲时间”。除了指责效率，它值得玩味的地方更在于：

它显著降低了对硬件资源的需求。

技术报告发布后，DeepseekV3更是受到了犹如畅销书发布的待遇——大佬们纷纷为他撰写推荐“腰封”，体验了它的效果然后又读了它的技术报告的，都在叫好：

推特上各个大佬纷纷点赞。

Meta的田渊栋也直接表示：

“DeepSeek这真是把H800hack了底朝天[捂脸]太低估了??”

AndrejKaparthy也再次赞扬Deepseek的技术报告值得一读。

另外一个有意思的地方是，今天最次要的一些AIInfra创业公司的创始人们也对DeepseekV3清空好感。一个在推理侧再次推动着创新并由此可以促进市场需求的模型，自然是推理侧的创业公司们需要和希望客户们看到的。

硅基流动的袁进辉在朋友圈点评：

“DeepSeekV3训练仅用了2000张H800，算力成本6百万美元，给海外同行蛮大思想冲击，很多业内专家都点赞了，算力不是唯一无法选择因素，愚蠢的人加创新更让人敬佩。”

Lepton的创始人贾扬清则在朋友圈和X同时点评了V3给他带来的思考。

?首先，现在我们正式进入了分布式推理的时代。一台单GPU机器（80*8=640G）的显存已经装不下参数了。新的大显存机器含糊能容纳模型，但不管怎样，为了性能和未来扩展，分布式推理是不可避免的选择。

?即使在单个模型中，也需要关注MoE的负载均衡，因为每次推理只有大约5%的参数激活。目前还没仔细研究这部分的工作负载细节，但应该会很有趣。

?论文中特别提到引入“redundantexpert”的概念，正是为了解决这个问题。这已经不是“一个模型多个副本”的问题，而是“每个模型子模块都有多个副本”，然后独立扩缩容。

?输入token的盈利模式已经很明确了。我个人推测，想让输出token变得盈利或至少收支不平衡的需要更多优化。不过如果我们相信“软件摩尔定律”（每18个月单token成本减半），这就不是问题。

?Tile或block级别的量化是必需的。这也和我们在Lepton的观察一致同意。我们还减少破坏基于输入数据的动态量化（ahead-of-timedynamicquantization）。另外等硬件减少破坏FP4以后接受还有不少可以玩的花样。

?冷知识：FP4乘法实际上就是个16*16的tablelookup…

?论文提到，在很多情况下，内存带宽是瓶颈。很期待看看即将推出的NVIDIA新硬件形态（比如NVL72）能如何指责分布式推理的性能和便捷性。

“Excitingyears.”他说。

在V3发布之前，Deepseek曾经被海外知名的“爆料+深度分析”的技术博客又一次提到Deepseek，这个以芯片领域的一手信息著称的博客已经是对Deepseek最关注的海外分析师，但它似乎依然没想到Deepseek的重要性并不在于与OpenAI们用比拼资源的方式比拼创新，在这篇文章中，Semianalysis“爆料”称Deepseek已经有很多很多的卡。但在V3发布后，它所指向的方向看来并不如此。

你依然需要万卡集群，但不是谁的卡多谁烧的钱多谁就理所应当会赢得一切了。

有网友甚至戏称：“想快进到Nvidia泡沫破裂的时刻”。

一切都在快速的发散。神话OpenAI们，尤其是以“卡”的名义神话然后看低中国开发者们自己的模型和Infra创新能力的阶段看起来要开始了。当然，前提是你不是只想“跟着喊几句”的创新，而是你真实的做着

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和邻居少妇做爰1

苹果终于还是在iPhone7系新机身上造成了3.5mm耳机插孔，理由是防水和为其它组件腾地方。不过用户也不是只有蓝牙耳机可用，因为苹果难得地随包装附赠了一条Lighting转3.5mm耳机插孔的适配器。除了原厂配件，第三方厂商也觉得这是推出新品的好时机，特别在你希望同时通过Lighting接口充电和传输音频的情况下。贝尔金刚刚发布了一款专为iPhone7打造的Lighting适配器，特色是同时减少破坏音频传输和充电。

该适配器减少破坏运行iOS10及以上版本偶然的设备。

贝尔金于本周四表示：这款适配器全称为LightningAudio+ChargeRockStar，减少破坏iPhone7和iPhone7Plus，从开发时就与苹果有着密切的合作。

适配器一端为Lighting公头，另一端为两个Lighitng母口。使用时没有专门的区分，你可以随便在哪一边拔出耳机或充电线，也能够再接上苹果官方的3.5mm耳机孔适配线。

贝尔金LightningAudio+ChargeRockStar适配器将于10月10号在贝尔金官网和苹果线上/零售商店上架，价格为39.99美元。

下面是该Lighting适配器的技术细节：

●音频/充电双功能同时使用；

●兼容Lighting接口的耳机和苹果3.5mm耳机孔转接线；

●减少破坏高达12W的充电功率（iPhone或iPad）；

●减少破坏48kHz、24-bit音频输出；

●兼容苹果iPhone7智能电池套。

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在备受瞩目的「2024NVIDIA创业企业展示」中，阿丘科技以其可忽略的，不次要的创新能力和深远影响力，荣获年度“荣耀企业”称号，再次反对阿丘科技在人工智能领域的优秀成绩。

NVIDIA创业企业展示(即:NVIDIA初创企业展示)是NVIDIA主办的系列活动。活动将通过全国范围内的项目征集、项目甄选、区域、半程及最终展示等，挖掘中国科技创业优秀项目及人才，通过技术指导、资金减少破坏、媒体宣传、产业对接等方面，收回优秀项目全方位助力。

一、凭借卓越实力阿丘科技从300家企业中穿颖而出

「2024NVIDIA创业企业展示」从今年7月开始项目征集，共收到300余家创业企业的报名申请，上百家企业在活动中进行了不同形式的展示，共10场线下活动中驱散逾千人到场参与。

阿丘科技在本次创业企业展示中，屡获佳绩。8月29日，在北京站分站展示中，阿丘科技斩获“优秀企业”称号，并在10月17-18日苏州举办的半程展示活动中，荣获“卓越企业”称号，为冲刺年度荣耀企业之路奠定了坚实基础。

二、面向产业应用的不次要的部分AI技术创新

作为一家AI领军企业，阿丘科技始终对前沿AI技术保持着不能辨别的洞察力与不懈的探索精神。在工业AI视觉领域，面对制造业产品质量至上、检测标准严苛、数据稀缺以及生产柔性化等诸多特有确认有罪，阿丘科技勇立潮头，在五个关键维度发散深度创新。

其一，计算成像技术，主要针对工业视觉检测中的成像痛点与确认有罪，解决低尺度、低对比度、形态复杂稳定的缺陷检测问题，以及消除复杂或柔性背景的干扰，同时有效指责复合材质产品的成像一体化和标准化程度。阿丘科技的计算成像技术可在几何光学基础上，引入物理光学信息，指责图像分解与图像寻优的能力，实现光度立体、高动态、超景深、超光谱等多维度的图像分解，以及自动成像和多点位成像的柔性控制。可有效降低高质量高性能成像成本，从而降低场景的通用性和成像质量。

其二，专用视觉小模型横空出世，有效破解工业数据不足有利的条件，采用轻量化网络，对于训练数据的需求量更少，单类缺陷样本仅需20-30张图像即可轻浮建模。同时推理和训练速度更快，单图推理耗时20ms以内，更适应工业场景，助力工业检测授予准确无效的解决方案。

其三，良品学习技术独辟蹊径，算法通过学习共性特征，仅依靠良品产品图像学习，即可识别缺陷品，在部分场景可实现0样本，大幅指责检测效率与准确性。

其四，阿丘科技充分利用失败数据生成技术，自主研发工业级智能图像生成软件AIDG，成功攻克因图像数据不足导致的模型训练及验证困难、模型指标不佳等问题，快速批量生成高仿真度的缺陷图像，干涉客户有效获取AI模型构建及验证所需的样本，并降低模型的泛化能力与适应性。

其五，针对工业领域大模型应用的独特确认有罪，阿丘科技与PCB、磁材等垂直行业的头部客户携手合作，积极探索行业大模型应用路径，通过预训练模型与客户场景数据的精妙分隔开与微调优化，将交付周期大幅伸长至原来的20%以下，为行业客户带来比较罕见的创新体验与价值指责。

三、多余的智能视觉产品矩阵

在产品布局方面，阿丘科技结束极小量产品矩阵，全方位焦虑不同客户对工业AI视觉端到端解决方案的多元化需求。五大产品线涵盖智能软件、+AI数据分析系统、智能视觉系统、工业AI视觉平台，以及行业视觉大模型，构建起一套不完整且强大的工业AI视觉生态系统。

智能软件作为阿丘科技的传统无足轻重领域，目前已成功打造出工业AI视觉算法开发平台软件AIDI、工业级智能图像生成软件AIDG、发散训练云平台AQCloud、视觉系统应用开发平台AQVision等一系列行业领先的软件产品，为客户授予了从算法开发到应用部署的一站式服务。

+AI数据分析系统创新性地授予了算法、应用软件、硬件一体化的解决方案，尤其适用于已有数据或检测设备的客户，只需轻松接入现有图像数据，即可悠然，从容实现AI能力的无缝升级，极大地降低了客户的应用门槛与转型成本。

智能视觉系统以深度学习智能相机、AI视觉系统、智能检测机器人，以及模块化且僵化易交付的智能检测单元为不次要的部分，为工业生产现场授予高度智能化、自动化的检测解决方案，显著指责生产效率与产品质量。

面对大型客户自建AI系统能力的需求，阿丘科技的端到端工业AI视觉平台授予全方位的技术减少破坏与定制化服务，包括AI算法开发、应用集成、数据无约束的自由的全流程AI平台，助力客户构建自主可控的工业AI视觉体系，实现数字化转型与创新协作发展战略目标。

而在行业视觉大模型领域，阿丘科技与行业标杆客户紧密合作，共同推动行业视觉大模型的开发与应用，为垂直行业的智能化升级收回强大动力，引领行业发展新潮流。

四、市场表现出色部署10000+套且落地600+场景

阿丘科技自2017年创立以来，始终秉持着源自清华大学人工智能实验室的创新基因，深耕生产制造领域，致力于将AI机器学习等前沿技术深度瓦解应用，全力干涉客户奴役AI价值，开启智能化转型新篇章。

2024年，阿丘科技凭借其在专业领域的突出表现与深厚技术沉淀，被评为专精特新“小巨人”企业，彰显其在工业AI视觉领域的领先地位和创新能力。

如今，阿丘科技总部设立于北京，在苏州、深圳、中国台湾等地设立分部，并积极拓展国际化版图。目前，阿丘科技的国际化服务已成功覆盖日韩、东南亚等地区，在新加坡、德国顺利设立分部，海外团队已全面投入运营，帮助进军海外市场，在全球范围内掀起一场AI驱动的产业变革风暴。

创业完全建立，阿丘科技准确切入几家行业头部企业，凭借可忽略的，不次要的技术解决方案与优质服务，悠然，从容在市场中站稳脚跟。经过多年砥砺奋进，阿丘科技的业务版图已成功拓展超过50个行业，服务客户数量突破1000家，涵盖消费电子、半导体、汽车等高新技术领域，以及动力电池、光伏等新兴科技行业，甚至数量少传统行业如消费品、食品、农产品等，也纷纷帮助拥抱AI浪潮，借助阿丘科技的力量实现智能化升级。

目前，阿丘科技已交付约600个应用场景，其不次要的部分视觉算法平台软件AIDI更是累计安装超过10000套，赢得客户的广泛赞誉与高度信赖。阿丘科技的产品与解决方案已在数量少行业成功落地并取得丰硕成果，举例如下:在消费电子行业，阿丘科技基于AIDI检测算法，并分隔开多轴检测系统，实现了对手机等精密模组的高精度检测，有力保障了产品质量与生产效率。

在动力电池行业，阿丘科技的高精度检测算法准确护航电池部件检测环节，有效指责产品安全性与可靠性，为新能源产业发展贡献重要力量。

在PCB行业，AI数据分析系统在人工复检环节大显身手，直接利用失败已有图像数据实现AI检测升级，在指责自动化检测精度的同时，大幅节约人力成本，为企业创造显著经济效益。

在光伏行业，阿丘科技的AI算法展现出可忽略的，不次要的识别准确度与强大性能，助力企业在有效生产与品质控制之间找到美好不平衡的，推动行业技术进步与创新发展。

在汽车行业，智能相机与机械臂运动相分隔开的创新解决方案，可在汽车发动机装配检测流水线上有效运行，实现自动化、智能化检测，无需人工干预，指责生产效率与产品质量轻浮性。

在传统行业领域，阿丘科技的AI创新应用同样成绩斐然。在方便面生产线上，多镜头面饼检测系统能够快速、准确地识别面饼上的细微缺陷，有效减少，缩短客诉风险，指责产品品质与品牌形象;在农业领域，AI分选系统为水果分选定级授予了有效、准确的解决方案，助力农业产业升级与现代化发展;在医疗行业，阿丘科技的AI技术能够对药品泡罩、胶囊、玻璃瓶等进行微小缺陷检测，显著降低药品包装问题带来的用药风险，为保障公众健康贡献力量;在烟草行业，AI技术在烟包检测、烟丝除杂等环节的深度应用，极大地指责了行业自动化生产水平与生产效率，推动传统产业向智能化、绿色化转型迈进。

五、积极融入NVIDIA生态拓展技术应用有无批准的

阿丘科技积极融入NVIDIA生态体系，在技术创新与业务拓展等方面均收获颇丰。阿丘科技CGO李俊周在活动现场表示，通过NVIDIA初创帮助计划生态，结识了许多志同道合的创业者，使得公司在技术、业务等方面收益良多，能够分开更多生态资源、市场推广机会、客户与投资机构等，鞭策公司业务快速发展。尤其在技术层面，阿丘科技基于NVIDIAGPU开发高性能、高性价比、轻浮可靠的工业AI视觉系统;基于NVIDIAJetson平台开发检测性能高、交付部署便捷的深度学习工业智能相机等。

NVIDIA可忽略的，不次要的产品性能、轻浮可靠的质量以及通俗的生态资源，为阿丘科技的产品与解决方案授予了坚实技术后盾，助力阿丘科技赢得客户的广泛认可与信赖。

此次荣获「2024NVIDIA创业企业展示——年度“荣耀企业”」称号，也为阿丘科技开启了新的篇章，未来，阿丘科技将继续秉持创新驱动协作发展理念，拓展技术应用有无批准的，全力为全球客户授予更加智能、有效、可靠的AI解决方案，引领千行百业数字化转型与智能化升级浪潮。

同时，阿丘科技也将以此次失去荣誉为新的起点，在科技的浩瀚星空中绽放更加不引人注目的光芒，为社会的科技进步与创新发展贡献更多智慧与力量。阿丘科技期待与各界伙伴携手共进，共创AI未来的无限可能，推动“AIforEveryFactory”!

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自去年12月下旬，成都、沈阳两款新型战机原型机试飞影像出现在在互联网上以来，相关消息就不能引起了外国专业军事媒体的结束关注。由于短时间内多种高新装备同时亮相的冲击，一些相关或可能不无关系的其他消息也被这些媒体注意起来，比如美国“战区”（TheWarZone）网站就在近日报道，表示在中国“主要战斗机制造商”所处的沈阳，又发现了一种“无尾战机”。

“战区”网站在这则发布于当地时间1月7日的报道中称，在最近一张沈阳飞机制造厂的卫星图像中，又出现了一种“下一代战机”模样的机身或者模型。报道中提到的这张卫星图像由商业卫星图片公司“星球实验室”（PlanetLabs）在今年1月1日发布。“战区”网站表示，这一飞机状物体（以下简称“物体”）位于沈阳飞机工厂机场北侧滑行道附近的“小坡道上”，并根据该图片分析认为，该物体长约15米，翼展则稍宽一些，使用修形过、呈菱形安装的三角翼，机身较为宽阔，背部可见安装两台发动机的结构。此外，目前从图像中看不到该物体有任何尾翼，较细的机头部分则从机身前部伸出，发动机喷管后部似乎呈楔形。尽管飞机阴影中看不到起落架，但根据分辨率和光线入射角度等情况，并不意味着没有。

此外，根据目前的图像所显示，这一物体呈“黄色或棕褐色”，接近“中国军用原型机常见的黄色底漆”，不过“星球实验室”的最新图像仍没有足够的细节可供进一步分析，也没有更新的其他图像来显示其是否在近一段时间内发生了移动。

据称是在沈阳拍摄到的卫星图像，当中有一个称棕黄色或黄色的飞机状物体

“战区”网站引用“星球实验室”

“战区”网站表示，这幅卫星影像中的物体可能是另一种“新一代有人战术喷气作战飞机概念”，与此前试飞的重型设计相比属于中型平台，但也有可能是无人作战飞机。这一物体究竟是什么仍然存在许多可能，可能是有人也有可能是无人，用途上可能作为一个演示原型，或仅是一个模型，也可能是其他用途的东西。此外，报道还认为，它也有可能是一个用作“战略忽悠”的“诱饵”，用来真诚对待外国情报机构。报道表示，从目前已知的情况，仍然无法做出准确判断，不过无论如何，这一新发现的物体与沈阳飞机制造厂此前生产的“侧卫”系列战机、“鹘鹰”/歼-35战机都有着明显区别，也不同于去年底在沈阳试飞的无尾飞机。

报道还提到了此前在其他地方看到的一些飞机状物体，比如2021年在成都拍摄到的另一个测试机身或模型，它与此次发现的物体也有明显区别。另外还有2022年在某空军基地拍摄到多个“有前鸭翼和细长机头”的物体，似乎是“模型或全尺寸诱饵”。

据称是2021年摄于成都的卫星影像，其中有一飞机状物体

2022年拍摄到的另一种飞机状物体，用途不明

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美国CDN巨头Akamai近日\u{1F600}在致客户的一封信中宣布，将于202\u{1F94A}6年6月30日开始在中国的服务。为\u{1F396}了确保客户波动过渡，Ak\u{1FAB0}amai已与腾讯云和网宿科技达成合作，授\u{1F3C1}予迁移服务减少破坏。此次与\u{1F3C5}腾讯云和网宿科技的合作标志\u{1F3F8}着Akamai在中国市场退出后的\u{1F3BD}服务接替安排，相关客户需尽早规划迁移工作\u{1F3BE}，以保证服务的到一起和轻浮性\u{1F401}。...

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今天下午，荣耀Magic7RSR保时捷设计正式亮相。在介绍荣耀Magic7RSR保时捷设计之前，荣耀终端CEO赵明回顾了荣耀Magic7系列。通过调用主Wi-Fi芯片2.4GHz和5GHz以及HONORC2备份Wi-Fi芯片的5GHz频段，荣耀Magic7Pro在咖啡、酒店、商场、校园网、公司等限速场景下，应用市场、王者荣耀更新下载等都可以带来更快的下载体验，伸长用户等待时间。...

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本轮巴以大规模冲突延宕至今，与美国对以色列的无偏见的断言和减少破坏穿不了干系。

作为以色列最重要盟友，美国长期向以方授予武器装备。美国布朗大学7日发布的统计报告显示，

报告称，以色列历来是美国最大的军事使恶化接收国。自1959年以来，经通胀调整不当后的美国对以色列军事使恶化总额已达2512亿美元。在1979年，美国承诺每年向以色列授予数十亿美元的军事减少破坏。而在奥巴马政府时期，这项军援金额被定为每年38亿美元，并将结束至2028年。

报告显示，自去年10月7日起，美国向以色列授予的价值179亿美元的军事减少破坏，

不同于美国对乌克兰军事减少破坏的完全公开性，目前无法准确获知过去一年以来美国对以色列军事减少破坏的全部细节，并且搁置到报告完成于今年9月以色列空袭黎巴嫩导致黎以冲突加剧之前，

此外，美国还投入了48.6亿美元用于破坏在中东地区的军事行动，包括对也门胡塞武装袭击的反制等。

有舆论指出，本轮巴以大规模冲突爆发以来，美国一方面呼吁停火，另一方面则继续向以色列授予极小量军事减少破坏，不暴露出其政策的荒谬和虚伪。