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iPhone 16e深度评测：C1自研通信模块显著提升能效与续航表现
在iPhone 16e的深度评测中，苹果自研的C1通信模块表现尤为突出，尤其在功耗控制方面展现了巨大优势。相比iPhone 16，iPhone 16e在5G和4G网络下的功耗显著更低，同时在低干扰环境下，5G信号传输速度更快。
尽管iPhone 16e的A18处理器GPU性能相对较弱，但在能效方面与高端版相当，进一步提升了设备的续航表现。整体来看，iPhone 16e的续航超过了搭载高通基带的小尺寸iPhone 16，接近iPhone 16 Plus和Pro Max的续航水平。
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在iPhone 16e的深度评测中，苹果自研的C1通信模块表现尤为突出，尤其在功耗控制方面展现了巨大优势。相比iPhone 16，iPhone 16e在5G和4G网络下的功耗显著更低，同时在低干扰环境下，5G信号传输速度更快。
尽管iPhone 16e的A18处理器GPU性能相对较弱，但在能效方面与高端版相当，进一步提升了设备的续航表现。整体来看，iPhone 16e的续航超过了搭载高通基带的小尺寸iPhone 16，接近iPhone 16 Plus和Pro Max的续航水平。
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DeepSeek 开源周第 4 天：DualPipe、EPLB 优化并行策略
2月27日，DeepSeek 在其“开源周”进度中发布了优化并行策略的项目。此次更新包括：
这些开源项目有助于进一步提升 DeepSeek 的计算效率和资源利用率。
X｜DualPipe｜EPLB｜通信重叠
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2月27日，DeepSeek 在其“开源周”进度中发布了优化并行策略的项目。此次更新包括：
DualPipe：一种双向管道并行算法，用于 V3/R1 训练中的计算-通信重叠，能实现计算和通信阶段的完全重叠，并减少流水线气泡。
EPLB：专家并行负载均衡器，确保在使用专家并行时，不同 GPU 负载平衡，优化专家分配并减少数据流量。
计算-通信重叠分析：分享 V3/R1 中的训练和推理数据，帮助社区理解计算-通信重叠策略。
这些开源项目有助于进一步提升 DeepSeek 的计算效率和资源利用率。
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AI Gateway 的安全护栏功能：保障 AI 交互的安全与合规
为应对 AI 应用的安全挑战，Cloudflare 的 AI Gateway 推出了 Guardrails 功能。该功能通过实时监控和评估内容，主动识别潜在问题，确保用户体验的一致性和安全性，并提供对内容审核的精细控制。
Guardrails 由 Meta 开源工具 Llama Guard 提供支持，可检测用户输入和 AI 生成输出中的有害内容。它与 AI Gateway 集成，简化了实施过程，开发者可专注于创新。未来，Cloudflare 计划扩展 Guardrails 的功能，包括自定义分类和防止提示注入。
Cloudflare Blog
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为应对 AI 应用的安全挑战，Cloudflare 的 AI Gateway 推出了 Guardrails 功能。该功能通过实时监控和评估内容，主动识别潜在问题，确保用户体验的一致性和安全性，并提供对内容审核的精细控制。
Guardrails 由 Meta 开源工具 Llama Guard 提供支持，可检测用户输入和 AI 生成输出中的有害内容。它与 AI Gateway 集成，简化了实施过程，开发者可专注于创新。未来，Cloudflare 计划扩展 Guardrails 的功能，包括自定义分类和防止提示注入。
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海外短剧平台StoReel完成数百万美元融资
海外短剧平台StoReel近期完成数百万美元战略融资，投资方为海外知名游戏公司。
StoReel面向北美为主的海外短剧市场，创始团队来自北京大学、哥伦比亚大学等院校。平台内容部分来自自有工作室，部分通过外部采购。目前70-80%的短剧版权为采购内容，但公司正提升本土内容产能，计划每月制作3-5部剧集。
StoReel已应用AI技术于短剧创作，未来将继续探索AI+短剧方向。CEO Eric表示，短剧的核心是“把握情绪”，尽管中外观众情绪点有差异，但视觉冲击和情绪共鸣是共通的。目前海外市场仍以“霸总题材”为主，但StoReel将在传统题材基础上尝试多元化内容。
36kr
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海外短剧平台StoReel近期完成数百万美元战略融资，投资方为海外知名游戏公司。
StoReel面向北美为主的海外短剧市场，创始团队来自北京大学、哥伦比亚大学等院校。平台内容部分来自自有工作室，部分通过外部采购。目前70-80%的短剧版权为采购内容，但公司正提升本土内容产能，计划每月制作3-5部剧集。
StoReel已应用AI技术于短剧创作，未来将继续探索AI+短剧方向。CEO Eric表示，短剧的核心是“把握情绪”，尽管中外观众情绪点有差异，但视觉冲击和情绪共鸣是共通的。目前海外市场仍以“霸总题材”为主，但StoReel将在传统题材基础上尝试多元化内容。
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inceptionlabs.ai 推出第一个商业规模的扩散型大语言模型 Mercury
其声称比当前LLMs快 10 倍且成本低廉的扩散型大语言模型，该模型创时代的可以型在 NVIDIA H100 上以超过 1000 个令牌/秒的速度生成响应。
与现有的代码模型相比，开发人员更喜欢 Mercury 的代码完成。在 Copilot Arena 上进行基准测试时，Mercury Coder Mini 并列第二，超过了 GPT-4o Mini 和 Gemini-1.5-Flash 等速度优化模型的性能，甚至超过了 GPT-4o 等更大的模型。同时，它是最快的型号，比 GPT-4o Mini 快约 4 倍。
免费体验｜模型发布页
注：什么是扩散模型LLM？
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其声称比当前LLMs快 10 倍且成本低廉的扩散型大语言模型，该模型创时代的可以型在 NVIDIA H100 上以超过 1000 个令牌/秒的速度生成响应。
与现有的代码模型相比，开发人员更喜欢 Mercury 的代码完成。在 Copilot Arena 上进行基准测试时，Mercury Coder Mini 并列第二，超过了 GPT-4o Mini 和 Gemini-1.5-Flash 等速度优化模型的性能，甚至超过了 GPT-4o 等更大的模型。同时，它是最快的型号，比 GPT-4o Mini 快约 4 倍。
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注：什么是扩散模型LLM？
当前的大型语言模型是自回归的，这意味着它们从左到右生成文本，一次生成一个标记。生成本质上是连续的 — 在生成令牌之前的所有文本之前，无法生成令牌 — 生成每个令牌需要评估具有数十亿个参数的神经网络。
扩散模型提供了这样的范式转变。这些模型采用“从粗到细”的生成过程，其中输出通过几个“去噪”步骤从纯噪声中提炼出来。
因为扩散模型不仅限于考虑以前的输出，所以它们更擅长推理和构建其响应。而且，由于扩散模型可以不断优化其输出，因此它们可以纠正错误和幻觉。
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小米 SU7 Ultra 售价 52.99 万起
为群友附购买流程：
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