这几天黄仁勋女儿黄敏珊，突然出现在了北京机器人大会，几乎去了每一个展台，了解中国机器人应用情况。 她目前是英伟达物理 AI 平台，产研营销高级总监，主要涉及英伟达的机器人、工业仿真、世界基础模型业务。 https://t.co/N208vkqlvd
英伟达创始人黄仁勋的女儿黄敏珊（Danielle Huang）近期现身北京机器人大会，密集走访展台调研中国机器人应用现状。她目前在英伟达担任物理AI平台产研营销高级总监，负责机器人、工业仿真与世界基础模型等关键业务。
标签： 算力
《锁链下的天使之恋》被锁链禁锢的清纯天使，在挣扎中逐渐沉沦。AI 绘制的细腻皮肤纹理与金属冰冷触感的强烈对比，尽显背德张力。全集完整版已备好，不删减剧情直击内心。 隐藏合集入口： https://t.co/BqjtTMpM4K #ai成人短剧 #偷窥 #shortvideo #TVKVijayFails #漫剧 #短剧 https://t.co/JuPtVeBYWL
社交媒体账号 @PenelopeTrnmeu 发布了一条 AI 生成的成人短剧《锁链下的天使之恋》，用大模型绘制“高细节皮肤纹理”并捆绑锁链元素作为卖点，附带网盘隐藏合集入口，单条帖子观看量达 17.89 万次。事件折射出 AI 图像生成在成人短剧领域的商业化尝试，也再次引发关于内容安全与平台审核边界的讨论。
我们把 DeepSeek V4 Pro 和 Flash 的使用门槛，直接打到了首月 5 美元无限用🚀🔥 正式推出OpenDesign Go套餐！这可能是目前使用 DeepSeek V4 最便宜的方式，且不限 Token，不额外收费。 首批内置 8 个热门模型，包括 DeepSeek V4 Pro、DeepSeek V4 Flash、GLM 5.2等模型。套餐额度每 5 小时刷新：每 5 小时约 16 美元、每周 40 美元、每月 80…
OpenDesign 推出名为 Go 的订阅套餐，将 DeepSeek V4 Pro 和 Flash 等模型的调用价格压到首月 5 美元、次月起 10 美元每月，且不限制 Token 用量。这是目前已知使用 DeepSeek V4 系列模型门槛最低的商业方案之一。
开单之前我最常问自己的问题：这是不是一个非共识交易？如果是，那是非共识的标的？还是非共识的价格？我自己为例，过去一年亏钱的交易无一例外全是fomo了充分共识的标的在充分共识的价格。 举几个极强共识但很多人亏钱的例子： – 6月的存储就是共识的价格和共识的标的（全市场都知道它盈利强，ai需求大） – 5-7千万的marscoin就是共识的价格和共识的标的（都知道币安要打robinhood反击之战的币股meme的战略意义） – 之前1亿的…
加密货币交易员“憨厚的麦总”复盘过去一年亏损交易，提出“非共识交易”框架：当标的与价格都已形成充分共识时入场，往往是送钱。这一判断逻辑对理解AI概念相关的加密资产与一级市场打新同样具有参考价值。
Hugging Face 发布 LFM2.5 系列 DSpark 草稿模型，推理速度最高提升 3.18 倍
Hugging Face 与 LiquidAI 联合发布 LFM2.5 系列专用的 DSpark 草稿模型，通过投机解码让大模型推理速度最高提升约 3.18 倍，且不改变输出质量，并已获得 llama.cpp 和 SGLang 的官方支持。
生成式推荐器如何大规模重塑RecSys
NVIDIA 发文系统梳理了生成式推荐器（Generative Recommenders, GRs）如何替代传统 Embedding 相似度匹配，将推荐问题重构为“预测用户下一个行为”的序列建模任务，并给出了支撑这一架构落地的大规模训练与推理方案。
Inertia Enterprises 找到快速制造聚变燃料的方法
聚变初创公司 Inertia Enterprises 宣布将燃料靶丸的制造时间从数天缩短到几小时，单颗最快约 2-3 小时，已扫清其商用聚变电站落地面临的 10 大障碍之一。这项进展意味着聚变能源从实验室原型走向工厂量产的可能性在增加，而非只是停留在物理实验层面。
用Claude折腾27美元的智能手表
一位软件工程师用 Claude 等 AI 编程助手，在 27 美元的 PineTime 开源智能手表上开发了一款定制表盘。值得关注的是，这类低预算硬件 + 开源固件 + 大模型辅助的组合，正在极大降低嵌入式开发门槛。
用Claude折腾27美元的智能手表
一位开发者用 Claude 成功将一块售价 27 美元的廉价智能手表改造为可独立使用的 AI 语音助手终端，展示了大模型驱动硬件创新的低成本路径。
DiffusionGemma Technical Report
Google 发布 DiffusionGemma 技术报告，展示如何将现有 Gemma 模型直接改造成扩散式文本生成模型，无需从头训练。这一方法若可复制，可能让本地大模型在速度和资源占用上获得显著提升。