每日HackerNews RSS

iOS 27 和 macOS “Golden Gate” 的泄露细节显示,苹果已为 Siri 设计了一种复杂的模块化架构,旨在从深层的系统层面支持第三方 AI 模型。 代码研究员“pdfu”发现了两个关键协议。第一个协议是“模型委派”(Model Delegation),它允许 Claude 等外部模型作为 Siri 的扩展运行,在解读用户需求后,将设置提醒等系统任务交还给苹果处理。第二个更高级的协议是“模型管理服务”(Model Manager Services),它甚至可能允许 GPT-5.6 等第三方模型完全取代苹果服务器端的 Siri 模型,使它们能够在调用 Siri 原生界面的同时,跨邮件和信息等系统应用执行复杂的多步骤任务。 这种互操作性很可能是受欧盟《数字市场法案》(DMA)的影响,该法案要求苹果向第三方提供与其自身服务平等的访问权限。尽管目前的最终候选版本仅限于使用 ChatGPT,但这些发现证实,苹果正在为一个支持多种 AI 的生态系统构建稳健的框架。虽然该架构尚未向用户或开发者开放,但它已使 Siri 有望进化为一个通用的接口,能够将任何用户偏好的 AI 模型集成到苹果的核心体验中。

抱歉。

XCancel 服务已暂停。遗憾的是,由于正在进行的法律程序出现新进展,我们被迫再次暂停此服务,直至另行通知。我们无法提供更多细节。您可以在原网站找到您想要的内容:继续前往 X。感谢您的理解,以及您对 XCancel 项目的信任。

使用您的 Meta Neural Band 来控制您的 Mac。Kinesis 可以实现桌面切换、打开调度中心 (Mission Control)、控制音乐,以及通过“捏合 + 旋转”手势来调节音量或亮度。您可以自定义映射,在设置中练习,并将其保留在菜单栏中运行。 本程序基于 Swift 原生开发,构建于我之前在 neural-band-poc 中对 Astra 进行的一些研究之上(欢迎查阅该存储库以进行二次开发)。我希望将其利用起来,做些有用的事情。 在开始之前,请务必将您的设备与 Meta App 解除配对。 下载 Kinesis,打开 dmg 文件,然后将其拖入“应用程序”文件夹。需要 macOS 14+ 及 Neural Band 设备。支持 Apple Silicon 和 Intel 芯片。 将您的设备设置为配对模式,连接后,在提示时允许蓝牙和辅助功能权限。启用控件,即可开始使用。 开发环境:Xcode 与 Swift 6。 ``` git clone https://github.com/callbacked/kinesis.git cd kinesis ./scripts/build.sh open dist/Kinesis.app ``` 重新构建前请先退出 Kinesis。

抱歉。

在 Hot Chips 2026 大会上,d-Matrix 发布了 **Raptor**,这是一款 3D-DRAM 加速器,旨在解决生成式 AI 推理中日益严重的内存带宽和容量瓶颈。 随着大语言模型(LLM)权重和键值(KV)缓存的不断增加,当前的解决方案已达到极限:SRAM 虽然带宽巨大但容量不足,而 HBM 不仅功耗高,还受限于物理“空间”和 I/O 限制。Raptor 通过采用低成本、高良率的台积电(TSMC)N4 “逻辑堆叠(logic-on-top)”架构,将计算单元直接堆叠在 DRAM 之上,从而解决了这一难题。 通过利用无 PHY(PHY-less)的垂直 3D I/O 技术,Raptor 实现了约 100 TB/s 的带宽,能效比约为 0.37 pJ/bit,比 HBM 高出约 10 倍。为应对 3D 集成的技术挑战,d-Matrix 实施了多项巧妙的方案,例如用于消除冗余读取的“流阻塞(stream blocking)”、实现低功耗 I/O 的“流翻转(stream flipping)”,以及用于确保在热挑战下依然保持可靠性的先进存储体链式连接(bank chaining)。 d-Matrix 声称,Raptor 在处理 3 万亿参数模型且上下文长度为 100 万时,能够实现每用户每秒 1,000 个 token 的吞吐量。如果这一架构转型成功,3D-DRAM 可能会从根本上改变 AI 加速器在内存容量与带宽之间的权衡方式,为高性能推理提供一条功耗效率显著提升的路径。

正在检查您的浏览器...需要启用 Javascript

抱歉。

我们正在验证您的浏览器。网站所有者?点击此处修复。Vercel 安全检查点 | sin1::1789387348-lHxZj6OJoRUGgLBuPKHoqiShCu9nVxdm。请启用 JavaScript 以继续。Vercel 安全检查点 | sin1::1789387348-lHxZj6OJoRUGgLBuPKHoqiShCu9nVxdm。

抱歉。

正在检查您的浏览器……需要 JavaScript。

抱歉。

请启用 JavaScript 和 Cookie 以继续。

在 2022 年 Hackaday 超级大会上展示了自制二极管真空管后,作者为《Make:》杂志详细记录了整个制作过程。本摘要概述了在家中制造功能性真空管所涉及的技术挑战与方法。 最关键的步骤是使用“压封法”(pinch method)制作管座。通过清洁钨针并加热使其与硼硅酸盐玻璃熔合,作者实现了真空密封。管座准备就绪后,将钨丝灯丝和镍板等内部元件点焊到位,并加入一种钡基“吸气剂”来吸附残留的氧气。 随后,将组件密封在玻璃壳中,并连接到真空系统上。在将真空管抽至 10⁻⁵ mbar 并通过加热对内部元件进行除气后,作者执行了“封离”(tip-off)工序以永久密封真空管。最后,通过感应加热器激活吸气剂,形成一面反应镜以维持真空状态。尽管作者最终将该真空管测试至损坏,但这一成功的制作过程证明,只要掌握正确的方法并持之以恒,业余爱好者也能制造出高质量、功能完备的真空电子元件。

惠普推出了 **ZGX Fury AI 工作站**,这是一款基于 NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra 超级芯片构建的企业级推理强机。该设备拥有 748GB 统一内存和高达 20 petaFLOPS 的 FP4 计算能力,专为部门级和边缘计算环境设计,可作为无需传统数据中心的“本地 AI 工厂”。 硬件亮点包括液冷散热、400Gbps 网络连接,以及既可作为塔式工作站也可作为 5U 机架式设备使用的灵活设计。该系统预装 Ubuntu 系统及惠普专有的 AI 管理工具(Z Runtime 和 Z Toolkit),而其最重要的进展是与红帽(Red Hat)及 NVIDIA 的合作。此次协作旨在将“Red Hat AI Factory with NVIDIA”部署在 ZGX Fury 上,提供企业级的编排、安全性和工作负载隔离功能,以简化本地 AI 部署。 作为一种先进的边缘基础设施解决方案,ZGX Fury 允许团队实现工作流从原型设计到生产环境的无缝衔接。尽管目前尚未公布价格,但该系统现已开放订购,惠普正借此在高性能本地 AI 工作站市场与微星(MSI)和 AMD 等新兴竞争对手展开角逐。

抱歉。

更多

联系我们 contact @ memedata.com