全被虐哭了……日
自动驾驶领域，MogoMind通过多源数据融合和长尾场景持续学习，反哺自动驾驶模型训练。针对Agent的执行能力，PPIO率先支持Kimi-K2、Qwen3Coder等代码模型，实现强大的自主编程、工具调用和数学推理能力。强安全隔离，让不同Agent沙箱的环境可实现完全隔离，当多个任务并发执行时，每个任务都能在独立环境中运行，从根源上避免数据泄漏和资源抢占冲突。PPIOAgent沙箱基于FirecrackerMicroVM构建，具备强安全隔离、毫秒级极速启动、高并发创建三大特性，无需预部署，即启即用，让Agent的所有操作均处于受限、可控的状态。目前PPIO的AI智能体平台企业版本已有实践案例落地：基于AI智能体平台，PPIO为某国际学校打造了智慧教育全场景解决方案，覆盖管理、教学、学习、研学全场景，贯穿课前备课、课堂作业、学情分析、心理监测、家校互动等全流程，适配校内校外各教育阶段。同时，PPIO模型服务平台还提供涵盖文本、语音、视频、图像等多模态模型支持，满足多样化Agent应用需求。通用版以分布式GPU云底座为支撑，发布中国首款兼容E2B接口的Agent沙箱，以及更适用于Agent构建的模型服务，为个人开发者与中小企业提供兼具性能、效率、成本优势的AI智能体平台。针对Agent的规划能力，PPIO上线了DeepSeekR1、Qwen3、MiniMaxM1等国内主流推理模型，来担任Agent的大脑，可
我相信，未来智能眼镜将成为非常基本的人工智能物理形式之一，它也会有不同的版本。摩尔线程创新推出零中断容错技术，故障发生时仅隔离受影响节点组，其余节点继续训练，备机无缝接入，全程无中断。且在计算精度方面支持从FP64至INT8的完整精度谱系，并通过FP8混合精度技术，在主流前沿大模型训练中实现20%~30%的性能跃升。在单芯片算力方面，摩尔线程的GPU单芯片基于MUSA架构的突破性设计，可集成AI计算加速、图形渲染、物理仿真及超高清视频编解码能力，充分适配AI训推、具身智能、AIGC等多样化应用场景。这种全方位的基础设施变革，将推动AI训练从千卡级向万卡级乃至十万卡级规模演进，以系统级工程实现生产力和创新效率飞跃。大会期间，摩尔线程首次提出了AI工厂理念，公司创始人兼CEO张建中在分享中表示，为应对生成式AI爆发式增长下的大模型训练效率瓶颈，摩尔线程将通过系统级工程创新，构建新一代AI训练基础设施，为AGI时代打造生产先进模型的超级工厂。据悉，摩尔线程提出的AI工厂，如同芯片晶圆厂的制程升级，需要实现从底层芯片架构创新、到集群整体架构的优化，再到软件算法调
第一眼看到设计图，我都觉得有点丑，后来越看越顺眼，看到实车后觉得太好看了专题：聚焦2025年第二季度美股财报Meta发布2025财年第二季度未经审计财报：营收为475.16亿美元，同比增长22%，不计入汇率变动的影响同样为同比增长22%。因此，以上这两个领域是我们目前能够与大家分享的2026年资本支出、总支出预测。在公司运营的过程中，我们始终都在寻找机会，将资本转化为更高质量的产品。显然，这部分成本增加将成为2026年全年资本支出增长的主要动因之一，我们已经将这部分影响纳入了新一年的资本支出展望。一直以来，我们的原则都是对部分模型开源，而不是把所有的模型、技术都开源。再举个例子，如果我没带隐形眼镜工作，我的眼睛总是模模糊糊的，认知能力也会有所下降。目前我们没有相关的合作伙伴关系与大家分享，但我们相信，Meta的技术、模式有能力吸引大量外部投资，与我们一道为数据中心项目提供资金支持。最后，我还想补充一点，在打造基础设施时，我们会将灵活性、可替代性考虑在内。我们的长期工作重点是优化推荐系统、提升系统效率、不断扩大推荐系统的容量，与此同时保证我们的投资回报率（ROI）。摩根士丹利分析师BrianNowak：我的第一个问题想问马克，有关Meta的智能实验室（IntelligenceLab），也就是公司的超级
