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华为与DeepSeek开源昇腾算子库，降低CUDA迁移成本能吸引开发者吗

DeepSeek 在华为支持下开源了面向昇腾 950 系列的两组生产级算子与通信库，目标是让 MoE 大模型的训练推理代码更容易从 CUDA 迁移到国产算力。但基准测试跑在非公开的概念验证硬件上，生态号召力仍与英伟达 CUDA 有明显差距。

微软在Windows和Surface活动上宣布，Copilot将能读取PC本地文件并跨系统执行操作，这套被称为“Hybrid Intelligence”的能力将在未来几个月推送，给AI助手从对话走向实际操作补上了关键一步。

Meta 发布 Muse Gadgets 工具包，开放 ESP32 固件、Linux Device SDK 与配对方式，让开发者把手边的开发板、树莓派和传感器接到 Muse Agent 上，但访问服务需绑定个人非商业 SDK Token。

Liquid AI 发布开源决策模型 d1-3B 和 d1-omni-600M，前者在决策评测中超过所有 10B 以下模型，并可在 Jetson 边缘设备上以 50 毫秒内完成一次问答。

Unsloth 发布开源教程与 Notebook，称仅用 4GB 显存即可把 Qwen3.5 0.8B 微调成决策模型，在 3 项决策基准上聚合准确率从 20.7% 提升至 74.3%。这为小模型做垂直决策任务提供了一条低门槛路径。

英伟达与微软在旧金山发布 RTX Spark 笔记本及紧凑台式机、Windows 版 DGX Station，并宣布 Microsoft Execution Containers（MXC）正式可用，为 AI Agent 在 Windows PC 上安全常驻运行提供系统级基础设施。

LiquidAI 在 Hugging Face 发布两款开源决策模型 d1-3B 和 d1-omni-600M，专为边缘设备设计，不做逐 token 生成，而是单次前向推理直接输出结构化决策，3B 模型在 Jetson AGX Thor 上单题响应仅 16 毫秒。

GitHub 披露，如今每三个 PR 就有一个由 AI 智能体参与，但密钥泄漏后的手工撤销平均要等约 40 天。因此 GitHub 与微软应用科学团队合作，把推送保护扩展到非结构化密钥，用分类器在 2 毫秒内判断候选密钥。

巴黎初创公司 Rivercell 完成 2500 万美元种子轮，计划自建湿实验室和数据平台，训练一个能预测人体细胞对药物与基因变化如何反应的“细胞世界模型”。

Meta、Google DeepMind 和 Isomorphic Labs 联合向 Zuckerberg 支持的 Biohub 投资 3 亿美元，美国联邦政府再投 5 亿美元以上，目标是构建用于 AI 训练的开放生物学数据集。