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ithome · 2026-07-22 · 科技产品 / rss
IT之家 7 月 22 日消息，云端 AI 推理平台 DeepInfra 昨日（7 月 21 日）发布博文，报道称在生产环境下智能体 AI（Agentic AI）负载测试显示，英伟达 Vera CPU 速度是其它 CPU 的 2 倍多。 英伟达在此前官方博文中指出，相比较 AMD 的 Turin 9755 处理器，Vera CPU 在处理智能体 AI 负载上的性能提升 80%。 而在 DeepInfra 最新测试中，英伟达 Vera CPU 的 runc（基于 Linux 内核特性的“进程级”轻量化容器）延迟为 29ms，而英特尔 Sapphire Rapids 为 64ms， 英伟达 Vera 快 2.2 倍 。IT之家附上相关截图如下： 图源：deepinfra 测试环境使用统一条件：每次运行均为 20 个物理核、每核 1 线程、单 NUMA 节点，并启用 CPU confinement，超出核预算的运行会被丢弃。 芯片 Kata ms (deployed) runc ms (intrinsic) IPC NVIDIA Vera 58 29 3.62 AMD Zen5 Turin 87 35 — Intel Granite Rapids 103 51 2.44 Intel Sapphire Rapids 122 64 2.44 相关阅读： 《 英伟达详解 Vera CPU：专为智能体 AI 构建，88 个 Olympus 核心、1.2 TB/s LPDDR5X 内存 》
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github · 2026-07-22 · GitHub / MCP server stars:>100 / Rust
语言:Rust；stars:470；更新:2026-07-22T01:28:01Z
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github · 2026-07-22 · GitHub / Claude Code stars:>50 / TypeScript
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github · 2026-07-21 · GitHub / AI 最新 趋势 stars:>50 / TypeScript
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tavily · 2026-07-17 · AI与Agent 最新 热点 趋势 / Tavily
### Rapidus and Cadence Partner on Agentic AI for Advanced SoC Design. *Collaboration combines Rapidus’ AI-Agentic Design Solution with Cadence InnoStack AI Super Agent to target up to a 2X acceleration of design turnaround times*. TOKYO & SAN JOSE, Calif.--(BUSINESS WIRE)--Jul. 16, 2026-- Rapidus Corporation and Cadence (Nasdaq: CDNS) today announced a collaboration to advance agentic AI for advanced-node system-on-chip (SoC) design by integrating the Cadence® InnoStack™ AI Super Agent into the Rapidus AI-Agentic Design Solution (Raads). The joint effort combines Rapidus’ AI-native design and manufacturing ecosystem for advanced-node semiconductors with Cadence’s agentic AI design orchestration technology to help design teams improve productivity, accelerate time to market and enhance design quality across the SoC design lifecycle. Rapidus and Cadence will discuss the collaboration at CadenceLIVE Japan 2026, where Dr. Atsuyoshi Koike, representative director and CEO of Rapidus will deliver a keynote on how Rapidus is evolving Raads with Cadence Agentic AI and EDA to improve efficiency and quality in advanced-node SoC development. To learn more about Cadence AI-driven design solutions and the InnoStack AI Super Agent, visit cadence.com/ai-for-design.
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bilibili · B站热词 / social-hot
热度:615125；热度层:B
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ifanr · 2026-07-22 · 明日产品 / rss
· 曝苹果正打样约 7 英寸屏幕，或用于 iPhone 20 Pro Max · 曝小米上调今年手机出货目标至 1.1 亿部 · 张一鸣向芳梅公益基金追加捐赠 3 亿元 #欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。
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ithome · 2026-07-22 · 科技产品 / rss
IT之家 7 月 22 日消息，国家安全部今日发文，对于当前 AI 语音克隆技术可能存在的风险进行了警示。 得益于 AI 技术的快速发展，AI 已能在极短时间内完成对真实人声的高仿真复刻，但相关滥用行为正严重扰乱社会秩序、侵害群众财产安全。国家安全部分析了 AI 语音克隆技术的三个主要特征。 其一，采样速度极快，主流商业平台所需的最短训练样本时长已从几十分钟压缩至 3 到 5 秒。 其二，合成语音极为逼真，研究显示在无提示情况下普通人识别高质量合成语音的准确率不足 50%。 其三，操作极为简便，大批在线平台向公众开放“声音克隆”功能，普通用户上传样本即可一键生成。 当声音可被随意伪造时，其承载的信任价值面临消解风险。国家安全部提示列举了三类主要风险： 不法分子收集受害者家属声音样本合成语音，编造紧急事由实施诈骗； 国内多个平台出现利用 AI 伪造名人声音的音视频，用于商业广告、自媒体引流等，直接侵犯自然人法定声音权益； 个别人员恶意克隆公职人员及公众人物语音，拼接编造不实言论和虚假政策解读，通过社交媒体批量传播以误导公众认知。 国家安全部提示指出，我国已基本形成集民事保护、行业监管、刑事惩戒于一体的制度约束体系。依据《中华人民共和国民法典》，对自然人声音的保护参照适用肖像权保护有关规定，未经本人授权擅自克隆、合成、传播他人可识别语音均属侵权行为。 根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》《互联网信息服务深度合成管理规定》等规范，深度合成语音服务提供者必须落实平台备案、用户实名、授权核验、溯源标识等合规要求。利用 AI 语音克隆实施电信诈骗、造谣抹黑、非法牟利等行为，触犯刑法的将依法从严追究刑事责任。 IT之家注：深度合成是指利用深度学习技术生成包括文本、图像、音频、视频等在内的合成内容的技术统称。 国家安全部提示还提出多方协同共治要求：网络平台须落实主体责任，清理违规工具功能，完善审核溯源预警机制；行业从业者应恪守科技向善底线；广大群众应增强防范意识，谨慎保护个人声纹信息，涉及资金及隐私核验时务必进行多重验证，遇侵权诈骗应及时留存证据并举报维权。
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ithome · 2026-07-22 · 科技产品 / rss
IT之家 7 月 22 日消息，英伟达昨日（7 月 21 日）发布博文，从技术角度详细介绍了 Vera CPU，专为智能体 AI（Agentic AI）场景设计。 英伟达表示智能体 AI 将更多的关键执行路径转移到了 CPU 上。智能体（Agents）在沙箱中运行代码、调用工具、检索上下文、与数据库交互以及分析结果，然后再将信息返回给模型。 IT之家援引博文介绍，智能体 AI 工作负载主要取决于以下几点： 即使插槽完全负载，也需要强大的单线程性能。 每个核心都有足够的内存带宽，以持续为许多活跃的执行上下文提供数据。 并发下的延迟具有可预测性，以便智能体能够稳定完成预定步骤。 高效处理不规则控制流、长依赖链和指针密集型数据结构。 英伟达在博文中强调，Vera CPU 围绕智能体 AI 负载设计，重点提升满负载条件下的单线程表现，其设计核心是 Olympus 核心。 英伟达强调 Olympus 核心采用前端、核心中段、执行引擎和缓存子系统四部分设计。前端集成 10 宽解码引擎，并支持每周期最多处理 2 个已采用分支。其分支预测子系统包含神经分支预测器，用于提升复杂分支模式下的预测准确性。 该公司表示，Vera CPU 共配备 88 个 Olympus 核心和 176 个 SMT 线程，目标是在单线程高负载与更高线程密度两类场景间切换，并降低线程间资源争用。 在片上互连与缓存部分，Vera CPU 搭载 NVIDIA 可扩展相干互连，即 NVIDIA Scalable Coherency Fabric（SCF）。 NVIDIA 称，这一互连提供最高 3.4 TB/s 双向分区带宽，并在全核心范围内集成 164 MB 统一 L3 缓存，连接核心、共享缓存、内存控制器、I/O 与 NVLink-C2C 接口。 内存方面，Vera CPU 采用 SOCAMM2 LPDDR5X 内存。NVIDIA 称，该子系统聚合带宽最高 1.2 TB/s，按单核计算最高 14 GB/s，面向高并发 AI、分析、图计算与强化学习负载供数。 扩展与 I/O 方面，NVIDIA 称 Vera CPU 支持双路扩展，通过第二代 NVLink-C2C 构建一致性双路平台。 双路配置下，平台提供 176 条 PCIe 6.4 通道，并支持 CXL 3.1。保密计算方面，Vera CPU 基于 Arm CCA / RME，支持按虚拟机分配加密密钥，并使用经认证的 C2C 加密保护一致性链路数据。
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ai-news · 2026-06-06 · finance_news / AI 基础设施 / 能源
特锐德推出了专供智算中心的模块化供电站“算电岛”，不仅能直供 800V 直流机房，官方号称配合 AI 优化调度，能让 Token 的综合用电成本直接砍掉约 30%。 启发:算力的尽头是电力。国内这种卷底层基建的降本思路非常实在，毕竟现在大模型拼到最后，拼的就是显卡折旧和电费谁能省下来。
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tavily · 2026-07-17 · AI与Agent 最新 热点 趋势 / Tavily
# Beyond agent mania – The architecture shift reshaping the telco industry. 3GPP's push toward an AI-native 6G standard signals that autonomous, intelligent networks are central to the next evolution. The first 6G finalized release is a few years away, so instead of waiting, the industry is actively embracing AI agent technology as an alternative control plane to layer autonomous capabilities onto existing infrastructure. Yet, across most implementations, a multi-layered architecture is emerging that spans from the data substrate to the top-level business and user intent, adding an agent orchestration layer between. The aim is to enable autonomous agent processes and collaboration, not only across the RAN and core, but throughout cross-domain telco operations. The tactical repurposing of the O-RAN Alliance's R1 interface as a unified bus for both RAN and core is a pragmatic bridge, leveraging an existing standard to enable converged data layers and cross-domain agent collaboration the industry is targeting for 6G, without waiting for 3GPP to finalize it.
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ithome · 2026-07-22 · 科技产品 / rss
IT之家 7 月 22 日消息，据韩联社今日报道，有关行业消息称， 三星电子会长李在镕、SK 集团会长崔泰源、NAVER 董事会主席李海珍 近期将在美国与英伟达 CEO 黄仁勋举行圆桌对话。 报道提到，圆桌对话很可能于 7 月 24 日在硅谷附近举行，预计 OpenAI CEO 萨姆 · 奥尔特曼和 Anthropic CEO 达里奥 · 阿莫迪也有可能出席。 IT之家注意到， 黄仁勋今年 6 月刚刚去了韩国 ，在首尔麻浦区弘大入口站附近的一家韩式烤肉店与 SK 集团会长崔泰源、LG 集团会长具光谟、NAVER 董事会主席李海珍共进晚餐。 黄仁勋还表示， 英伟达已着手在韩新建 AI 技术中心项目 ，正在录用韩国 AI 技术研究工程师、机器人工程技术人员。 黄仁勋去年访韩时，还与现代汽车集团会长郑义宣和三星电子会长李在镕 在首尔江南区三成洞某炸鸡店共进晚餐 。
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ithome · 2026-07-22 · 科技产品 / rss
刚刚， IMO 2026 成绩新鲜出炉，大模型交卷今年卷到了新高度。经 IMO 官方评定， 小红书大模型 dots-note-3.0 ，六道题全部答对，以满分成绩斩获金牌。 含金量有多高呢？ 这么说吧，这是中国大模型首次获得 IMO 官方金牌水平认证，也是继谷歌 Gemini 模型之后，全球第二个达到该成绩的大模型。 而且划重点！是 满分 ！谷歌当年也只答对了 5/6…… 震惊了，这还是我印象中的小红书吗？ 首次登上世界级竞赛，就来了场开门红～ 再往下深扒，小红书大模型 dots-note-3.0 的解题方式也让人眼前一亮又一亮： 它 仅用自然语言 就完成了从读题、解析到写证明的全过程，最终答案不仅全部正确，在部分题目上还创新地提出了 非常规解法 。 双 CMO 金牌得主 刘涵祚 看完后这样评价： 模型最终给出了一条正确且漂亮的证明思路。 这种解法结构紧凑、逻辑自然，即使放在 IMO 解答中，也属于较为简洁优雅的一类。 CMO 金牌得主 汪千桐 也给出了相似的结论： 从数学审美的角度看，小红书大模型 dots-note-3.0 的解答非常漂亮也很优雅。 常规解法已经很巧妙，但 dots 直接攻克了题目最难、也最本质的部分。 在他看来，dots 解题 简洁明了而且直击本质 。 看完以后，会觉得每一步都顺理成章，但真正拿到题目时，人类选手很难想到能从这个角度切入。 换句话说，IMO 满分金牌或许还远不是小红书大模型 dots-note-3.0 能力的上限。 为什么当前的大模型需要 IMO 先来个科普，讲讲 IMO 究竟是什么，又为何各家都在争先送自家大模型上考场。 IMO 又叫 国际数学奥林匹克竞赛 ，每年全世界最顶尖的中学生云集于此。 陶哲轩等几乎半数当代菲尔兹奖得主都是从 IMO 出来的，谷歌联创 Sergey Brin 也拿过 IMO 金牌。 比赛一般分两天进行，每天 4.5 小时需要完成 3 道题，总计 6 道题，覆盖代数、组合、几何和数论四个方向。每题 7 分，满分 42 分。 但光有答案还不算数，参赛者要想拿分，必须写出逻辑完整、能接受逐步审查的证明过程。 这对大模型来说，难度极高，却也是最直观的能力展示途径。 以 Gemini 为例，2024 年谷歌首次挑战 IMO，最终只拿到 28 分的银牌水平，彼时系统也还需要先将自然语言题目翻译成 Lean 等形式化语言，部分题目耗时甚至长达数天。 第二年卷土重来，Gemini Deep Think 直接以自然语言端到端完成证明，用 4.5 小时就解决了 5 道题，获得金牌。 这背后是一次跨代的能力跃迁。 往深了说，数学就是大模型智力与推理能力的试金石，大模型在 IMO 这类数学竞赛中走得越远，越能说明其底层优势。 再举个最近的例子，就在本周， Fable 5 参与构造了一个雅可比猜想反例。 该猜想自 1939 年提出以来悬而未决长达 87 年，连张益唐等顶尖数学家都曾在此折戟。 这次找到的反例虽尚未经过正式同行评审，但也标志着大模型现阶段的能力足以参与真正的数学发现。 而数学竞赛，正是模型进入科研深水区之前，那道最硬核的能力门槛。 除此之外，IMO 还有一个相比 Benchmark 得天独厚的优势 —— 未知 。 每届比赛的赛题都是由专家命制，在正式比赛前严格保密。 也就是说，模型不可能提前拿到原题，实时参与当届比赛，也能够确保模型无法提前进行针对性训练。 一位头部模型研究员对此给出了这样的判断： 在今天的模型训练里，你基本可以认为，互联网上一旦出现了某些数据，很快就会被模型拿去训练，模型也就知道了。 所以如果要测试一个模型到底聪不聪明， 只能测一些没有公开过的东西 。 这恰是同步参与官方 IMO 测评之于大模型最难复制的价值。 它考验的不是模型记住了多少题目和数学知识，而是在一个真正未知的问题第一次出现时，模型能否独立理解、探索，并最终完成严密推理。 而且只有新题还不够，官方评测采用的是严格的当届赛事流程。 每个比赛日的学生考试结束后，模型团队才会收到当天题目，并须在规定期限内提交 PDF 答卷。 模型将直接阅读英文题目并生成证明，工作人员只负责保障系统运行。 最终答卷则由来自不同国家的 IMO 评审员，按照正式标准进行审阅。 本届新题、规定时间、完整证明、第三方专业评审 ，当这些条件同时成立，才让 IMO 成为现下很难靠背题和包装绕过去的能力大考。 一分没丢，比拿到金牌更难 正因如此，这次小红书大模型 dots-note-3.0 能拿到金牌，还是满分，就显得格外醒目。 六道题全部做对，首先证明的是 Agentic 推理系统稳定性 。 模型需要读懂自然语言条件，判断哪些信息真正关键，提出可能成立的中间结论，再将它们组织成一套完整证明。 整个过程中，任何一个条件被误读、任何一次推导跳步，都会留下可以被评审直接指出的漏洞。 小红书大模型 dots-note-3.0 能够在六类不同问题中连续拿满，意味着它的表现并非依赖某一道题上的偶然灵感迸发。 其次，小红书大模型 dots-note-3.0 直接一步到位，使用自然语言端到端处理，也意味着模型能够像人类选手一样直接读懂题目、自主寻找路径，具备从问题理解到答案表达的完整闭环。 它代表模型拥有 可迁移的通用推理能力 。 具体来说，在本次答题过程中，小红书大模型 dots-note-3.0 用 智能体 的方式，让模型使用自然语言结合 python 代码执行来推理解题。 在推理过程中，也会借助递归自我批判能力，审视自己的论证，从而解决更多现实中的复杂任务。 △ 图片由 AI 生成 不过，让人真正感到惊喜的，还是第三题传递出的 模型创新思维 。 这是一道组合博弈问题，网上关于本届 IMO 赛题讨论的常见解法，是先将原问题转化成图论中的连通性问题，再借助图论语言建立证明。 这条路线本身已经非常巧妙，但小红书大模型 dots-note-3.0 没有沿用它，而是转用 归纳 。 小红书大模型 dots-note-3.0 的解法， 抓住了问题最本质的结构 ，设计出了恰到好处的归纳对象与归纳命题。 这也解释了，为什么 CMO 得主汪千桐会用漂亮和优雅来形容这套答案。 小红书大模型 dots-note-3.0 对问题结构的剖析之深，会让人自然而然产生一种恍然大悟的感觉。 回到结果本身上，模型能够在本届拿下满分，其实相当不易，我们可以从以下几个层面来看。 第一层，本届整套赛题的得分难度明显高于去年。 2026 年 IMO 金牌线为 29 分，去年则高达 35 分，短短一年，金牌线下降了 6 分，几乎是一整道题的分数。 所以这一届的金牌，较之去年的 Gemini，分量更重。 第二层，满分与金牌之间亦有差距，今年整整相差 13 分。 29 分意味着，选手完整解决 4 道题，再从剩余两道题中拿到 1 分，就已经能够进入金牌区间。而小红书大模型 dots-note-3.0 全部 all in，直接抵达了这套试卷能够衡量的最高点。 毕竟老话说得好，满分只是卷面的上限，不是它的上限。 金牌的确代表进入了全球最顶尖的一批，但满分则代表在这批顶尖选手中，再完成一次极小概率筛选。 小红书大模型 dots-note-3.0 即将开源 选择 IMO 作为起始站，也是小红书非常聪明的一步。 如今行业内，想要把大模型底层技术能力推广出去，一般是两个方向，一个是 Coding ，另一个就是 数学 。 原因也很简单，这两种任务的结果，都很难靠语言包装蒙混过关，相比知识问答和主观评测，它们更直接地考查模型能否真正理解复杂问题、拆解任务并持续推进。 IMO 更是其中的佼佼者，知名度高、业内认可度也够，直接给到的是模型面对高难度未知问题时，所展现出的深度推理能力。 所以对小红书而言，这是 一次重要的技术亮相 。 过去，外界对小红书的技术认知，更多集中在内容社区、推荐算法和内容理解上。 在 基础模型 领域，小红书究竟处于什么位置，一直缺少一份足够公开权威，而且不需要复杂解释的成绩单。 参数规模很难直接等同于能力，常规 Benchmark 上的几个百分点，也难让行业形成鲜明认知。 IMO 满分不一样，42 分就摆在那里，足以证明， 小红书已经具备值得行业认真审视的基础模型能力 。 它用一枚 IMO 满分金牌，让行业第一次看清了自己的技术成色 —— 基础模型领域，出现了一个值得关注的 新玩家 。
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ifanr · 2026-07-17 · 明日产品 / rss
· NotebookLM 更名为 Gemini Notebook · 被曝上传完整仓库后，Grok Build 宣布开源 · 智己回应多地经销商经营异常：将为购车用户兜底 #欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。
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ai-news · 2026-06-06 · main_news / Security / LLM
针对防不胜防的 Prompt Injection，OpenAI 搞了个 Lockdown 模式。虽然官方也承认这玩意不能 100% 免疫攻击，但至少能大幅降低敏感数据在注入攻击中被窃取、外泄的概率。 启发:提示词注入现在已经是 LLM 应用落地的头号大坑。加了层护城河是好事，但也变相说明了目前无论大厂小厂，模型本身的指令遵循和安全边界依然脆弱，现阶段还得靠硬核打补丁。
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tavily · 2026-07-20 · AI与Agent 最新 热点 趋势 / Tavily
# Hugging Face says AI agent behind internal breach. Hugging Face, a platform that hosts AI models and datasets, says an AI agent framework was behind a recent breach of some of its internal databases and service credentials. **Why it matters:** The breach appears to be one of the first documented cases of an AI agent driving a cyberattack — marking a shift from AI-assisted hacking to AI-led operations. **Driving the news**: Hugging Face said in a blog post late last week that it caught an intrusion in part of its production environment that was "driven, end to end, by an autonomous AI agent system.". * "The practical lesson for defenders: have a capable model you can run on your own infrastructure vetted and ready before an incident, both to avoid guardrail lockout and to keep attacker data and credentials from leaving your environment," Hugging Face wrote in its blog post.