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国产AI周调用量为什么连续4周超美国？
国产AI周调用量为什么连续4周超美国？DeepSeek-V4-Flash和昇腾适配，真正改写的是产业链 如果你最近看到那张“国产AI周调用量连续4周超美国”的图，第一反应大概率是：又一轮“国产大胜”来了？ 但这次更值得琢磨的，不是谁更会讲故事，而是谁真的被拿来用了。 调用量不是跑分，不是发布会，也不
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AI 开始“会证明自己”后，普通人的数据分析会发生什么变化？
AI 开始“会证明自己”后，普通人的数据分析会发生什么变化？ 如果你已经看腻了那种“AI 又刷高了某个数学榜单”的新闻，真正该关心的不是分数本身，而是它背后的能力变化：AI 正在从“会给答案”，走向“会推导、会验证、会解释”。 这件事听起来像学术圈的内部升级，但它最先影响的，很可能不是数学家，而是我
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垂类 Agent 没有结束，结束的是“凭想法就能赢”的阶段
垂类 Agent 没有结束，结束的是“凭想法就能赢”的阶段 最近有一种很流行的说法：“垂类 Agent 结束了。” 我不完全同意。更准确地说，结束的不是垂类需求，而是那种“我先做一个会聊天、会调接口、看起来很聪明的 Demo，就能算产品”的时代。大模型能力上来之后，很多过去被包装成“垂类 Agent
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AI 军备赛进入下半场：Google 拼入口，Meta 拼算力，Codex 和 Claude Code 拼工作流
AI 军备赛进入下半场：Google 拼入口，Meta 拼算力，Codex 和 Claude Code 拼工作流 如果只看新闻标题，最近这轮 AI 动态像是几条互不相关的消息：Google I/O 上 Gemini 用户规模来到 9 亿，Meta 抛出 1350 亿美元级别的投入，Codex 和 C
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AlphaProf Nexus 把 AI Agent 推向“研究级数学”，普通人该先看懂什么？
AlphaProf Nexus 把 AI Agent 推向“研究级数学”，普通人该先看懂什么？ 你可能也有这种感觉：现在的 AI 越来越会“说”，但真正到了要你做报告、比方案、找原因、下判断的时候，它又总像差了最后一口气。 所以当 AlphaProf Nexus 抛出“AI Agent 能做研究级数
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AI 军备赛换了战场：用户、算力和开发者入口，正在决定 2026 年的胜负
AI 军备赛换了战场：用户、算力和开发者入口，正在决定 2026 年的胜负 如果你最近只盯着“谁又发了一个更强的模型”，很容易误判这轮竞争。 Google I/O 上，Gemini 的用户规模被推到 9 亿；Meta 把 AI 投入抬到千亿美元级；Codex 和 Claude Code 又在开发者工
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2026 年 AI 军备赛，已经不是“谁的模型更聪明”
2026 年 AI 军备赛，已经不是“谁的模型更聪明” 你如果这两个月一直在看 AI 新闻，大概率会有一种越来越强的感觉：新闻很多，但真正的分水岭不在模型榜单，而在谁能把模型变成入口、把入口变成生态、把生态变成持续烧钱也能跑得动的机器。 Google 在拉用户，Meta 在砸基础设施，OpenAI
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CapCut 接进 Gemini 之后，短视频剪辑会被改写到哪一步？
CapCut 接进 Gemini 之后，短视频剪辑会被改写到哪一步？ 对短视频创作者来说，最耗时的往往不是拍，而是把一堆素材变成能发的第一版。 这一步很像做菜前的备菜：你明明知道要做什么，但真正磨人的，是筛素材、删停顿、找节奏、补字幕、调结构。现在 CapCut 接进 Gemini，真正值得期待的，
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你学了那么多AI工具，为什么换一个新的出来还是懵？
你学了那么多AI工具，为什么换一个新的出来还是懵？ 你有没有过这种感觉： 学了ChatGPT，觉得自己懂了；Cursor出来，又重新懵了一遍；Agent工具火了，看了三篇教程，还是说不清它到底在干什么。每次都是从零开始，每次都觉得"这次学会了"，但下一个工具一来，那种熟悉的茫然感又回来了。 这不是你
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当默认模型开始替你做选择，AI 的竞争逻辑已经变了
当默认模型开始替你做选择，AI 的竞争逻辑已经变了 你今天打开 ChatGPT，默认模型可能已经悄悄换了；另一边，一家新玩家正在尝试把大模型的“跑得快不快、贵不贵”这件事重新定义。 这周 AI 圈最值得记住的，不是两个名词本身，而是两个底层门槛同时被重写了：一边是入口层，用户打开 AI 的第一体验被
