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连续五年送iPhone：影视飓风的"老规矩"背后，是人心工程还是真福利？
9月10日凌晨，苹果发布首款折叠屏手机 iPhone Duo ，国行起售价 15,999 元 ，顶配 26,499 元。 几小时后，影视飓风创始人 潘天鸿（Tim） 在公司内部群发出一条消息—— "老规矩，每人一台 iPhone Duo（也可以自选等价别的型号）。
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你花钱拍的探店视频，为什么全养在了博主的号上？招商餐饮最错的逻辑
创客OPC 原创整理 · 基于公开报道、司法案例、平台数据与行业调查交叉梳理 同一个抖音，探店这门生意，城市里和郊区是两种活法。 在城里，探店博主多到内卷，商家预算被层层中介盘剥，一条视频报价能炒到几万、播放百万却带不来几个客人；
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当造AI的人开始害怕AI：一个27岁研究员的辞职信如何引爆全球立法
在硅谷，放弃数百万美元的未兑现期权通常只有两个原因：要么找到了更赚钱的下家，要么发现自己正在制造一枚随时可能引爆的定时炸弹。 27 岁的 AI 研究员 雅各布·考克森（Jacob Cockson） 显然属于后者。
一人公司
AI 垃淹没开源圾提交项目：Vercel AI SDK、Astro、tldraw 关闭外部 PR，维护者转向 AI 软件工厂
AI 垃圾提交淹没开源项目：维护者转向 AI 软件工厂 2026年的开源世界正经历一场安静的围城：不是没有人来，而是来的人太多——其中大量是 AI 批量制造的“贡献”。
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李飞飞 World Labs 发布多模态世界模型 Atlas：从生成视频到重建 3D 世界
李飞飞 World Labs 发布多模态世界模型 Atlas：从生成视频到重建 3D 世界 2026年9月1日，“AI 教母”李飞飞旗下 World Labs 正式发布多模态世界模型 Atlas，官方将其定义为“全球首个多模态世界模型”。
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谷歌发布 Gemini 3.8 Flash Cyber 安全模型，AI 安全进入“攻防一线”时代
谷歌发布 Gemini 3.8 Flash Cyber 安全模型，AI 安全进入“攻防一线”时代 当地时间2026年9月2日，谷歌宣布推出 Gemini 3.8 Flash Cyber 模型，通过 Fairwind 计划向首批受信任的安全防护团队开放。
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苹果收盘市值首破5万亿美元，库克确认国行AI本月推出；接入阿里千问大模型，10月底发布测试版，iPhone 15 Pro及后续机型备案完成。
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Qwen3.8-Omni 音视频智能体上线
三个数字决定这次发布的量级：上下文窗口扩到 100 万 token、继承 Qwen3.8-Next 的稀疏混合专家架构、两个开源框架同时放出。
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Qwen-Image-2.1 开放权重：生图改图合一支持透明素材
千问 9 月 20 日发布并开放 Qwen-Image-2.1 权重，把文生图与图像编辑合并进同一个模型，视觉生成部分为 7B 参数，原生支持透明图像生成与编辑，最多输入十张参考图，并提供圈选、涂抹与独立蒙版三种局部编辑方式。
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阿里Qwen3.8全模态模型发布
据阿里云通义千问（Qwen）团队在 QwenCloud 发布的模型信息（2026年9月18日），Qwen3.8-Omni-Flash 是一套原生全模态（omni-modal）模型，可直接接受文本、图像、音频、视频四类输入。
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Qwen3.8开源版登顶全球榜单
旗舰 Qwen3.8 Max 总参数 2.4 万亿、激活参数 95B、支持百万 Token 上下文，在 Artificial Analysis Intelligence Index 评测中得分 45，重夺中国榜首。
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阿里千问开源Qwen-Drive-1.0-4B：一个4B模型同时做感知、问答与规划
阿里千问开源Qwen-Drive-1.0-4B，基于Qwen3.5-4B构建，官方称其为首个面向自动驾驶场景的视觉语言基础模型，统一3D感知、视觉问答与运动规划，提供SFT与RL双规划专家，规划样本仅用公开数据。
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淘宝开始当「Token 二道贩子」了——普通人买 AI 模型，不用翻墙、不用懂 API > 撰文基于 天猫官方信息 + 界面新闻 / The Yangtzeer 报道 + 行业研究 综合整理（2026.09.04） 【发生了什么】 天猫把大模型装进了「充值中心」 过去你用 AI。
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有用户、有收入，AI 应用却不是好生意？——深层重读与前瞻 晚点这篇报道表面上在讲"AI 应用赚钱难"，但它的真正价值，是让我们看见一个正在发生、却少有人说破的结构性变化：AI 的价值链正在重新向"算力 + 基座模型"这一端集中，而应用层。
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阿里5nm RISC-V芯片原生跑通270亿参数大模型：无需独立显卡，大模型推理不再被GPU定义
阿里实现重大硬件突破：基于5nm工艺的RISC-V芯片原生跑通270亿参数大语言模型，无需独立显卡。关键技术包括芯片级张量计算单元优化、内存带宽高效利用、Transformer硬件级加速。
