Xiaomi MiMo正式发布并开源MiMo Code，一款运行在终端的探索性AI助手。模型与Agent协同优化，迈向自进化时代。 1.跨会话持久记忆+近乎无限上下文 2.独创Compose编排模式，先设计再编码 3.Dream记忆固化与自进化机制 4.支持语音输入与控制 同时，MiMo Code 内置限时免费的顶级多模态模型–MiMo V2.5，并支持接入DeepSeek等主流模型以及第三方Token Plan，满足不同开发者的需求。 无限上下文？这个真实吗？ 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
zeabur当时免费部署的CPA，我发现它现在还在正常运行，管理页面也能正常打开，但在cli里连接就不行，有佬知道咋解决吗？ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
微软近日低调更新文档称，只要设备搭载满足条件的独立显卡，即便不是 Copilot+ PC，也可以在 Windows 11 上运行本地语言模型 API，这被视为削弱 Copilot+ PC 独占优势的重要一步。 根据最新说明，符合条件的硬件包括 NVIDIA GeForce RTX 30 系列及更新型号，并且显存需达到 6GB 及以上。 这意味着，一部分原本不符合 Copilot+ PC 标准的高性能 PC，将能够通过 GPU 获得系统级本地 AI 能力，而不再完全依赖具备高算力 NPU 的新机型。 Copilot+ PC 于 2024 年 6 月 18 日正式亮相，微软当时将其包装为运行本地 AI 的“唯一途径”，并以此作为推动 PC 更新换代的重要卖点。 按微软最初的定义，一台设备要被标记为 Copilot+ PC，至少需要配备 16GB 内存、固态硬盘，以及可提供不低于 40 TOPS 算力的 NPU（神经处理单元）。 NPU 被设计用于高效运行 AI 模型，强调能效比，而 GPU 则擅长大规模并行计算，具备更强的原始算力。 不过在此前的策略下，微软将 Windows Recall、“Click to Do”等本地 AI 功能限定在搭载 NPU 的 Copilot+ PC 上，导致许多在硬件性能上同样强大的 GPU 电脑无法使用这些内建 AI 能力。 这一次的转向来自微软在 GitHub 上的一则更新说明，微软在文档中确认，语言模型 API 已经可以在非 Copilot+ PC 上通过 GPU 运行，只要满足两项条件：一是拥有 RTX 30 系列或更新型号显卡，二是显卡显存达到至少 6GB。 微软在说明中称，“语言模型 API 现已可在搭载受支持 GPU 的非 Copilot+ PC 上运行，将本地语言模型能力带到更广泛的 Windows 11 设备。”受支持的硬件目前包括 NVIDIA GeForce RTX 30 系列及更新产品线，且显存须为 6GB 及以上。 在实质效果上，这一调整将本地语言模型的适用范围从新款 Copilot+ PC 拓展到大量已在使用中的高性能 Windows 11 设备。 从开发者视角来看，语言模型 API 提供了一套可以在本地调用的 Windows.AI.Text 接口，背后由名为 “Phi Silica” 的小型语言模型提供支持。 该模型此前已在 Microsoft Edge 等产品中出现，用于“Rewrite using AI”（使用 AI 改写）等功能。 按照微软的设定，目前普通 Windows PC 默认并不预装本地 AI 模型，只有购买 Copilot+ PC 的用户才会在系统中预置相关内容。 在新方案下，如果用户运行支持本地语言模型 API 的应用，系统可以通过 Windows Update 下载 Phi Silica 模型，并在满足条件的 GPU 上本地运行。 基于目前公布的接口能力，开发者可以在应用中调用的本地 AI 功能包括：利用 Windows.AI.Text 接口实现的文本智能格式化，文本摘要（TextSummarizer），改写（TextRewriter），文本转表格（TextToTableConverter），以及通用的提示词生成等。 换言之，只要硬件达标，用户将能够在 Windows 应用中原生获得类似 ChatGPT 的部分文本处理体验，而且计算过程完全在本地完成，相比依赖云端模型的 Copilot 或 ChatGPT，在隐私保护方面更具优势。 需要注意的是，微软目前仅在语言模型 API 这一层面放开了 GPU 的适用范围。 就现有信息来看，Windows Recall、“Click to Do”以及画图（MS Paint）等应用中的部分 AI 功能，仍暂时只对内置 NPU 的 Copilot+ PC 开放。 换句话说，此次调整更多是为文字与提示类本地 AI 能力“解锁”更广泛的硬件平台，而非全面取消 NPU 在 Copilot+ 生态中的门槛。 尽管如此，随着本地 AI 能力逐步向传统高性能 GPU PC 延伸，Copilot+ PC 作为“唯一能本地运行 AI”的卖点已经明显被削弱，这也让外界开始猜测，微软未来是否会进一步放宽甚至取消对 NPU 的强制要求。 查看评论
小米正式发布并开源 MiMoCode V0.1.0 —— 一款运行在终端里的探索性 AI 编程助手。 MiMo Code 始于编程，不止于编程 。它不只是一个好用的 AI Coding 工具，更是一位住在你电脑里、越用越懂你的 AI 队友。 它内置限时免费的顶级多模态模型 **MiMo-V2.5，**性能比肩 Claude Sonnet 4.6；同时支持接入 DeepSeek、Kimi 和 GLM 等主流模型，以及第三方 Token Plan，满足不同开发者的需求。 MiMo Code 基于开源项目 OpenCode 二次开发， 发布并开源，采用 MIT协议 。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
号被封掉了 但是秒退款 att家宽 1年左右的老号 虚拟卡订阅的 之前Google play都没出过啥问题 估计是虚拟卡的问题 申诉下试试看看a畜会不会大发慈悲 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
微软发布 Windows 11 24H2/25H2 KB5094126 号更新，修复系统重启、虚拟化操作和运行某些游戏时出现的黑屏死机问题。 该更新也在继续扩大 UEFI CA 2023 安全启动证书的覆盖范围，对于受支持的设备系统将自动接收和部署新安全启动证书。 离线文件下载地址： https://www.landian.news/download/113430.html 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
各位佬，我其实就想问一下这两个芯片差距大吗，配置都是14寸，48G运行内存。 7 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
英国《卫报》报道称，全球首个由海上风电驱动的水下数据中心近日在上海近海正式投入运行，中国在应对人工智能带来的能源消耗挑战方面再次迈出新步伐。这一名为“上海临港海底数据中心示范项目”的设施于今年5月启动试运行，设计总容量为24兆瓦，由海兰云科技与中国交通建设集团联合建设。 数据中心位于上海外海约10公里处，沉入水面以下约10米，由附近的海上风电场提供电力支持。 根据中国政府公开信息，这一水下数据中心的整体能耗比同等规模的陆上数据中心降低逾五分之一。 这不仅得益于其使用可再生能源供电，还因为其利用海水的天然冷却效果，显著减少了制冷用电需求。 在传统陆上数据中心中，为防止服务器过热，通常需要大量冷却系统支撑，冷却环节的用电占整体耗电量的25%至40%，同时也消耗大量淡水资源。 随着人工智能算力需求激增，数据中心被视为“AI 的物理骨干”，其用水、用电问题日益引发外界关注。 联合国大学水、环境与健康研究所近期警告称，到2030年，全球数据中心的用水足迹可能达到9.3万亿升，相当于可满足撒哈拉以南非洲13亿居民一年的生活用水需求。 在这一背景下，将数据中心搬入海中，有望减少对陆地淡水资源的依赖。 报道指出，海兰云科技早在2023年就已在中国南部的热带海岛海南投运全球首个商用水下数据中心项目，但此次上海项目是首个由海上风电场提供能源的案例。 该风电场位于上海东部临港近海，肉眼即可在岸上看到风机群，其所在的临港新片区是上海的高新技术与自由贸易试验区，同时也是特斯拉超级工厂所在地。 在水下建设数据中心并非中国首创。早在2018年，微软就在苏格兰奥克尼群岛附近海域部署了水下数据中心试验项目，并于两年后公布了积极的测试结果，但后续推进相对放缓。 香港理工大学学者董汉江博士表示，微软在技术概念验证方面更早一步，而中国则在市场需求、产业能力、海洋工程经验与政策支持等因素的共同作用下，更快地推动了项目的商业化落地。 中国已将人工智能发展作为经济与社会发展战略的关键支柱之一。 去年，中国发布了人工智能行动计划，要求加快数据中心基础设施建设，并承诺到2030年前显著提高为 AI 基础设施提供的清洁能源占比。 据中国政府信息，上海临港水下数据中心项目总投资约16亿元人民币（约合1.77亿英镑）。 与此同时，专家也提醒，水下数据中心可能对海洋生态系统产生一定影响，例如施工和运行过程可能扰动海底沉积物或造成局部海水温度升高，需要持续监测和评估。 英国伯恩茅斯大学海洋生物学家里克·斯塔福德教授表示，水下数据中心总体而言是“值得尝试的好主意”，利用海水冷却虽然会在局部区域带来一定温度上升，但影响范围预计有限且可控。 查看评论
每次点开看多个命令都执行成功了，但是就是一直要么运行命令中，要么就是一直停在已运行之后的正在思考，很久很久之后才搞定。 项目很小，有时候一个问答涉及多个命令调用能花半个多小时，搞得效率很低，实在苦恼，不知道是any的原因、配置的原因还是电脑问题 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
就在壁纸这里，应该是本地运行的，跑完手机有点烫 二次元图片透视还是有点问题 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
我问他怎么了，他说：自己凭空编了"命令"和"运行结果"，还说是我纠正的，实际是他自己跑一半突然停下来的，这就是A/说的提高了“诚实度”吗 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
6月9日消息，网传某校园内菜鸟驿站发布公告，宣布菜鸟驿站原有运行系统（含菜鸟APP）将逐步退出运行，全面并入淘宝体系，未来用户取件服务将统一通过淘宝APP入口完成。 公告显示，因菜鸟驿站已完全纳入淘宝系统，菜鸟驿站原有运行系统（包括菜鸟APP）将逐步退出运行。在过渡阶段，淘系身份码将会取代菜鸟APP身份码与支付宝身份码，直至菜鸟系统完全终止运行。 淘宝APP首页显示，用户可从“菜鸟驿站”入口直接跳转菜鸟页面，无需再单独打开菜鸟APP。 公开信息显示，菜鸟驿站是阿里巴巴旗下菜鸟网络科技有限公司于2013年推出的数字社区生活服务品牌，通过整合快递企业、便利店等资源构建覆盖社区及校园的末端物流网络，提供包裹代收、自提、上门、团购、回收、洗衣等服务。截至2024年，已建成超4万个城市站点，并在全国高校设立1000余个校园驿站。 查看评论
美国核能行业再迎关键进展：首座由私营企业开发、且采用非轻水堆技术的新一代反应堆，于40多年来首次在美国实现临界运行，并在爱达荷国家实验室（Idaho National Laboratory）完成“点火”这一重要里程碑。 这座名为 Antares Nuclear Mark-0 的测试微堆标志着西方核能发展迈出新一步，也是在美国能源部“反应堆试点项目”（Reactor Pilot Program）框架下率先达成临界目标的先进堆之一。 根据介绍，Mark-0 微堆于 2026 年 6 月 4 日实现所谓的“初始临界”（initial criticality）或“零功率燃料临界”（zero-power fueled criticality）。 这意味着反应堆被控制在刚刚足以维持核链式反应的最低功率水平，不以发电或输出热功率为目的，而是用于验证反应堆的计算物理模型、堆芯几何结构、控制棒性能以及初始中子学行为等关键参数，无需显著热功率输出和主动冷却流动。 业内人士将这一环节比作“首次让汽车发动机顺利点火”，虽功率不高，但对后续全面运行具有基础性意义。 这一进展直接呼应了美国能源部在“反应堆试点项目”中提出的目标——在 2026 年 7 月 4 日前，使至少三种先进反应堆设计完成临界运行验证。 该项目于 2025 年启动，旨在为长期停滞的美国核电产业“解套”。自 20 世纪 70 年代以来，由于公众舆论变化、政治压力以及对安全性的极致追求，美国核电审批监管程序日益复杂、成本高企，商业项目难以承受，由此导致新项目近乎停摆。 反应堆试点项目通过在联邦实验室园区采用能源部独立的安全授权与监督流程，对早期技术原型进行验证，从而绕开传统 NRC（核管会）商业许可路径的部分前期负担，加速一批新一代堆型走向实用化。 在这一项目候选方案中，由 Antares 公司研发的 R1 反应堆及其零功率前置测试堆 Mark-0，定位为高温固态微堆，设计发电功率区间在 100 千瓦至 1 兆瓦之间。 其模块化设计思路是：反应堆模块在工厂完成标准化制造，再整体运输至用电现场安装投运，并可通过叠加多个模块，按需扩展供电能力。 此类微堆瞄准的是偏远设施、军事基地以及对能源安全性和连续性要求极高的场景。 在燃料技术路径上，Antares 采用高丰度低浓铀（HALEU）与 TRISO（三重同轴各向同性）燃料颗粒组合。 单颗粒大小约似“粟米”，内部为富集至 19.75% 的铀-235，以铀氧碳化物（uranium oxycarbide）形式存在，外部包覆多层碳和陶瓷涂层，然后被压制成圆柱形燃料压块，装填入堆芯块体中。 这种燃料结构天然具备高温下保持包壳完整的能力，提升堆芯自稳特性和抗堆芯熔毁能力。 报道指出，这种配置有助于实现反应堆的“固有自我调节”，在极端高温条件下仍显著降低熔毁风险。 此外，设计允许类似“料斗”的堆芯结构，从顶部持续投放燃料小球或燃料块，并在底部排出已燃尽燃料，从而使换料过程相对简洁、连续化。 Antares 堆型另一大技术亮点在于其冷却系统。该反应堆采用液钠热管冷却：一系列封闭的钢质热管内部充填液态钠，无需泵或任何机械运动部件。 当堆芯发热时，热管内钠被汽化并向上输送至换热器，在那里冷凝放热后，再通过内壁毛细结构“吸回”堆芯区域，形成被动循环。 根据公司披露信息，即便在外部电力完全中断的情况下，这一被动式热管冷却系统仍可持续带走堆芯余热，为失电工况下的安全性提供额外冗余。 与此同时，Antares 的设计从一开始就针对美国陆军与空军的部署需求进行强化，因此在坚固性、机动部署能力与运维要求方面均满足严格的军用标准。 目前，该反应堆已被选定于 2028 年前后部署于德克萨斯州圣安东尼奥联合基地（Joint Base San Antonio），用于为军事设施提供高可靠能源保障。 美国能源部长 Chris Wright 在声明中称：“今天的成就是美国核能发展史上的重要时刻。通过让 40 多年来首座由私营部门开发的、非轻水技术的美国反应堆实现临界，Antares 展现了在释放美国创新潜力后可以做到什么。” 他还强调，特朗普政府将持续支持美国核工业的“重生”，以确保美国民众在未来数代都能获得可负担、可靠且安全的能源供应。 此次 Mark-0 在爱达荷国家实验室的成功临界，被视为美国推进小型模块化核反应堆与新一代先进堆型商业化进程中的关键信号，也为后续 R1 商用机组乃至更多私营先进核能技术的放大验证提供了现实范例。 查看评论
6月8日，苹果公司宣布将其“私有云计算”（Private Cloud Compute，PCC）能力从自家数据中心扩展至第三方平台，与Google和英伟达合作，在 Google Cloud 上运行 Apple Intelligence 相关算力。PCC 是苹果为人工智能云端处理打造的隐私计算系统，用于在云端处理 Apple Intelligence 请求的同时尽可能保护用户数据安全与私密性。 此前，PCC 一直仅部署在苹果自有数据中心内的 Apple 芯片服务器上，如今部分 Apple Intelligence 计算将交由Google提供的服务器承载。 苹果此次与Google的合作，核心是利用Google Gemini 人工智能模型背后的技术基础，为苹果自研的 Apple Foundation Models 提供支撑。在新的架构下，部分简单任务仍会在终端设备本地完成，而涉及代理式工具调用（agentic tool use）和复杂推理的任务则需要在云端执行。苹果表示，其与Google和英伟达共同工作，将 PCC 基础设施扩展到运行英伟达 GPU 的 Google Cloud 系统上，同时宣称在这一过程中不会削弱既有的隐私和安全防护标准。 苹果强调，PCC 的核心安全要求在迁移到Google云端后保持不变，包括无状态计算、可强制执行的安全保证、无特权运行时访问、不可被定向攻击以及可验证透明性等。在具体技术实现上，Google Cloud 侧将采用英伟达的机密计算技术（NVIDIA Confidential Computing）及其 GPU，配合支持 TDX 技术的英特尔 CPU，以及Google自研的 Titan 安全芯片，共同构成受信任的计算基础。 为降低供应链攻击风险，苹果称，所有服务器组件和软件都纳入受信任计算基准，并接受“可验证透明性”和“无特权访问”的约束。苹果还维护一份涵盖全部参与 PCC 服务器的 Google Cloud 硬件加密可验证账本，用于记录和核查这些硬件节点是否符合要求，从而在架构上沿用其在 Apple 芯片服务器上已经采用的多种安全模式。 苹果表示，通过将 PCC 能力延伸至 Google Cloud，即便相关处理不再发生在苹果自建机房和自有硬件上，用户数据仍将受到 PCC 体系既有的安全和隐私保护属性约束。苹果强调，PCC 软件的控制权始终掌握在苹果手中，且 Apple 设备只会在完成加密校验、确认由苹果批准的 PCC 软件运行时，才会将相关任务交由云端处理。 目前，PCC 在 Google Cloud 上的部署尚未完全完成，苹果计划在后续测试阶段逐步加入全部安全防护机制。与此同时，运行在 Google Cloud 上的 PCC 二进制文件也将向外界开放检查，苹果称未来会通过 Apple Security Bounty Program（安全漏洞奖励计划）向研究人员提供相关研究工具以及“研究模式”下的实时 PCC 节点访问，以便安全社区对其实现进行公开审查。 查看评论
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设置好了codex目标，本想让他一直执行的，结果运行沙箱外的命令就会让我确认，睡一觉起来大半时间都是卡在确认提醒，啊这！！！ 7 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
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