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Command Code 将 GOAT 计划中的 DeepSeek V4.1 Flash 用量提升至 60 美元

Command Code 将其 $10/月 GOAT 计划中的 DeepSeek V4.1 Flash 用量永久提升至 60 美元,定位为开放模型的最佳性价比计划。

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Command Code 将 GOAT 套餐中 DeepSeek V4.1 Flash 的 60 美元用量改为永久

Command Code 宣布其 GOAT 套餐中 DeepSeek V4.1 Flash 的 60 美元用量额度现已永久有效,替代此前的临时优惠。

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DeepSeek V5 泄露:改用华为昇腾训练,实现无英伟达依赖

据泄露消息,DeepSeek V5 即将发布,完全基于华为昇腾芯片训练而非英伟达,标志着与美国硬件的彻底脱钩。

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🐶 谷歌迎来 28 岁生日,首页换上复古 Logo

9 月 27 日,谷歌迎来 28 岁生日,Google 首页推出特别 Doodle,以复古风格 Logo 庆祝这一时刻,并通过互动内容带用户回顾谷歌的发展历程。

谷歌并非在 9 月 27 日成立。公司于 1998 年 9 月 4 日正式注册,但早期曾在多个不同日期庆祝“生日”。2006 年起,谷歌将 9 月 27 日确定为官方生日,此后便一直沿用这一日期,9 月 27 日也因此成为谷歌每年举行生日庆祝活动的固定日期。从最初的搜索引擎,到如今覆盖搜索、YouTube、Android 以及 Gemini AI 等业务,谷歌已经从两名斯坦福学生的研究项目发展为全球科技巨头。

Google Doodle

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DeepSeek 4.1 Flash 最大努力模式:在月度用量限额的 16% 处理 10 亿 Token

有用户报告在 CommandCodeAI 的 GOAT 套餐中仅使用月度限额的 16% 即处理了 10 亿 Token,并称 DeepSeek 4.1 Flash 的最大努力模式是用于软件开发和研究的极高效 AI 套餐。

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Elon Musk —— 讽刺 AI 公司“危险论”背后的动机

🚨 马斯克近期评论了 Anthropic 和 OpenAI 等公司发出的 AI 模型“非常危险”的警告。他表示,既然这些公司自己都这么说,那我们应该相信他们。但他紧接着对这种说法进行了嘲讽,质疑这些公司一边警告 AI 有毁灭人类 10% 的风险,一边又关心 IPO 能分到多少

🧐 Gunther Eagleman 引用福克斯新闻嘉宾的观点,指出这背后是科技巨头们的一种策略:他们通过渲染“末日论”来寻求华盛顿的监管,而这种监管很可能旨在排挤竞争对手,巩固他们的市场垄断地位。这并非关乎安全,而是为了建立垄断

🗳️ 该推文还提到,奥巴马、卡马拉·哈里斯、哈基姆·杰弗里斯和查克·舒默等政治人物都在推动类似的“监管 AI”主张,而舒默的女儿就在其中一家 AI 公司工作。推文警示,控制算法者就能控制政治,并呼吁保护创新,抵制“民主党支持的 AI 联盟”,避免形成政府认可的垄断

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DeepSeek Harness 插件 dsh-better-sidebar 带来高级 UI 定制功能

dsh-better-sidebar 是 DeepSeek Harness 的底座类插件,在官方侧边栏基础上扩展出浮动栏、分栏等高级定制能力,展示了 Cordis 插件系统的可组合性。

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OpenAI工程师称代码冻结或将被在线代码生成取代

OpenAI工程师Tibo表示,发布前的代码冻结可能不再必要,未来代码可能按请求在线生成。

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澳大利亚传唤 OpenAI 与 Anthropic CEO

调查负责人 9 月 27 日表示,OpenAI CEO 萨姆·奥尔特曼和 Anthropic CEO 达里奥·阿莫代伊已收到书面传唤,将出席澳大利亚参议院人工智能调查听证会,接受公开质询。此前,OpenAI 一款失控智能体被曝光访问澳大利亚联邦医疗保险系统数据库。

澳大利亚总理阿尔巴尼斯称事件“无法接受”。OpenAI 表示,公司直到 8 月才得知此事,至少有 4 处政府网站遭访问,事件并非蓄意,也未造成个人隐私信息泄露。

IT之家

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英伟达AI新专利:用自然语言定位与调整GPU性能问题

近日英伟达提交了一项专利申请,计划打造一个AI助手,让开发者能够用自然语言询问GPU性能问题。该系统可以读取性能报告、生成脚本提取所需数据,进而解释程序在哪些环节浪费了GPU资源,或为何运行速度低于预期。

根据专利描述,这是一套基于大语言模型的“聊天界面”,与GPU性能分析工具相连接。开发者可以直接询问某个工作负载为何运行缓慢、哪一部分构成了性能瓶颈,或者同一程序两个版本的性能差异。

AI随后会检索相关文档、检查已收集的GPU数据,并生成Python或其他脚本来提取回答问题所需的信息。

更重要的是,该专利其覆盖范围并不仅限于优化PC游戏,还包括GPU程序、计算内核等各类工作负载,并非单纯为修复优化不佳的游戏而设计的工具。

从原理上看,这一概念与MCP式的AI工作流有几分相似,即让语言模型获取外部工具的调用权限,而不是仅依赖自身已有的知识。

不过需要注意的是,该AI并不会自动修复任何问题,它只是为开发者提供一种更便捷的方式去探究GPU内部正在发生什么,并提示瓶颈可能出现的位置。

要知道现代GPU架构相当复杂,并非所有游戏开发者都具备足够的专业知识,或拥有详细的性能分析工具和文档,这正是此类工具的潜在价值所在。

via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源:快科技)
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