最早接住 DeepSeek 流量的硅基流动，新获阿里领投数亿元融资
AI Infra 公司硅基流动完成由阿里云领投的数亿元人民币融资，老股东创新工场等超额跟投。本轮融资将用于人才招募、产品研发及市场拓展。硅基流动是首家支持 DeepSeek 开源模型的第三方 MaaS 平台，并率先实现其在国产芯片上的高效部署，目前仍是唯一使用国产芯片提供大规模 DeepSeek API 服务的供应商。
硅基流动用户数已超 600 万，企业用户数千家，日均 Token 生成量上千亿。公司强调算力、模型与场景中立，并积极开拓海外市场。创始人袁进辉总结成功在于对开源大模型、推理服务和国产芯片的早期押注，以及团队执行力。
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AI Infra 公司硅基流动完成由阿里云领投的数亿元人民币融资，老股东创新工场等超额跟投。本轮融资将用于人才招募、产品研发及市场拓展。硅基流动是首家支持 DeepSeek 开源模型的第三方 MaaS 平台，并率先实现其在国产芯片上的高效部署，目前仍是唯一使用国产芯片提供大规模 DeepSeek API 服务的供应商。
硅基流动用户数已超 600 万，企业用户数千家，日均 Token 生成量上千亿。公司强调算力、模型与场景中立，并积极开拓海外市场。创始人袁进辉总结成功在于对开源大模型、推理服务和国产芯片的早期押注，以及团队执行力。
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NASA 研究揭示“星链”卫星接连坠落与太阳活动显著相关
SpaceX的Starlink卫星自2019年开始发射，最初几年掉落数量较少。然而，2024年出现了异常，卫星掉落数量剧增，去年有316颗卫星在大气层中烧毁，至今共失去583颗卫星。研究发现，这一现象与太阳活动密切相关。太阳的强烈活动通过磁暴加热了上层大气，导致卫星在低轨道上遇到更多阻力，从而加速了它们的坠落。
在太阳活动的周期中，磁暴不仅影响通信，还使得卫星轨道逐渐下降。大多数卫星并非在强磁暴中掉落，而是在中等和弱磁暴期间慢慢失去轨道。低轨道卫星的平均寿命估计为 5 年，太阳活动会以更快的速度导致卫星成群坠落。
俄罗斯共青团真理报 | 参考消息
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SpaceX的Starlink卫星自2019年开始发射，最初几年掉落数量较少。然而，2024年出现了异常，卫星掉落数量剧增，去年有316颗卫星在大气层中烧毁，至今共失去583颗卫星。研究发现，这一现象与太阳活动密切相关。太阳的强烈活动通过磁暴加热了上层大气，导致卫星在低轨道上遇到更多阻力，从而加速了它们的坠落。
在太阳活动的周期中，磁暴不仅影响通信，还使得卫星轨道逐渐下降。大多数卫星并非在强磁暴中掉落，而是在中等和弱磁暴期间慢慢失去轨道。低轨道卫星的平均寿命估计为 5 年，太阳活动会以更快的速度导致卫星成群坠落。
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在WWDC 2025上，Apple宣布操作系统命名改为“iOS 26”等以年份命名，并推出全新“液态玻璃”设计语言，统一应用于旗下所有平台，强调动态透明和现代美学，标志着自iOS 7以来最大视觉改革。
Apple进一步扩展Apple Intelligence，增强翻译、搜索与应用功能，并首次向开发者开放其基础大模型。但更复杂的AI Siri更新仍未推出，引发外界对其AI战略进展缓慢的质疑。分析师预计苹果将在未来开启AI付费功能变现。
此外，iOS 26强化信息互动与钱包功能，iPadOS 26大幅优化多窗口与文件系统，macOS 26代号Tahoe，带来性能提升但停止对部分Intel机型支持。watchOS、tvOS与visionOS虽更新幅度不大，但持续完善使用体验。
Apple
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OpenAI表示其年化经常性营收已达100亿美元，较去年的约55亿美元显著增长，收入来自ChatGPT个人版、企业版及API服务。目前平台每周活跃用户超过5亿，付费企业客户达300万家。公司目标是在2029年实现1250亿美元营收。
Techcrunch
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苹果研究员质疑大语言模型（LLM）的推理能力，认为其仅是复杂的模式匹配 苹果研究员Mehrdad Farajtabar等人发表的论文对大型语言模型（LLM）的推理能力提出质疑，认为LLM所谓的“推理”能力实际上只是复杂的模式匹配，并非真正的逻辑推理。研究团队开发了GSM-Symbolic工具，基于GSM8K测试集生成符号模板，发现目前的LLM如Llama、Phi、Gemma、Mistral 等开源模型，以及 GPT-4o 和 o1 系列等闭源模型对专有名词和数字的更改非常敏感，显示出对数学概念理解的不足…
Apple论文：大型推理模型的“思维”可能只是“幻象”
Apple最新研究探讨了大型语言模型（LLMs）中的“大型推理模型”（LRMs）。尽管它们在推理任务上展现出优势，但其根本能力与局限仍未充分理解。研究引入具可控复杂度的逻辑谜题环境，深入分析LRMs的推理路径与行为模式，为理解其能力极限提供关键洞察，并提出对其真正“推理能力”的质疑。
实验表明，LRMs在复杂度达到某一阈值后，准确率完全崩溃，且其推理努力呈现先增后减的非线性趋势，尽管计算资源充足。与标准LLMs对比下，研究发现：在简单任务中传统模型反超；中等任务中LRMs具优势；复杂任务中两者均失效。此外，LRMs在精确计算与一致性推理方面存在明显短板，无法有效调用明确算法。
Apple机器学习研究（英文）
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Apple最新研究探讨了大型语言模型（LLMs）中的“大型推理模型”（LRMs）。尽管它们在推理任务上展现出优势，但其根本能力与局限仍未充分理解。研究引入具可控复杂度的逻辑谜题环境，深入分析LRMs的推理路径与行为模式，为理解其能力极限提供关键洞察，并提出对其真正“推理能力”的质疑。
实验表明，LRMs在复杂度达到某一阈值后，准确率完全崩溃，且其推理努力呈现先增后减的非线性趋势，尽管计算资源充足。与标准LLMs对比下，研究发现：在简单任务中传统模型反超；中等任务中LRMs具优势；复杂任务中两者均失效。此外，LRMs在精确计算与一致性推理方面存在明显短板，无法有效调用明确算法。
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