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        <title>机器之心公众号 - SupSub</title>
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        <description>专业的人工智能媒体和产业服务平台</description>
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            <title>机器之心公众号 - SupSub</title>
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        <copyright>Copyright © 2026 SupSub.net Inc</copyright>
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            <title><![CDATA[斯坦福教授直播训练535B大模型，模型训练背后的「黑箱」正在被打开？]]></title>
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            <pubDate>Mon, 24 Aug 2026 11:44:41 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[斯坦福大学教授Percy Liang宣布启动Marin 535B-A23B模型训练，全程公开直播。该模型拥有5350亿总参数、230亿激活参数，使用18.75万亿token和11套GB200 NVL72系统，预计训练3个月。团队已通过4阶段缩放测试模型进行预演，并公开数据、日志和实时训练曲线，引发社区热议，被视为开源精神的体现。]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[斯坦福大学教授Percy Liang宣布启动Marin 535B-A23B模型训练，全程公开直播。该模型拥有5350亿总参数、230亿激活参数，使用18.75万亿token和11套GB200 NVL72系统，预计训练3个月。团队已通过4阶段缩放测试模型进行预演，并公开数据、日志和实时训练曲线，引发社区热议，被视为开源精神的体现。]]></content:encoded>
            <author>机器之心</author>
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            <tag>人工智能</tag>
            <tag>大语言模型</tag>
            <tag>开源社区</tag>
            <tag>模型训练</tag>
            <keyword>Percy Liang</keyword>
            <keyword>Marin 535B-A23B</keyword>
            <keyword>斯坦福大学</keyword>
            <keyword>Simile AI</keyword>
            <keyword>GB200 NVL72</keyword>
            <keyword>MoE</keyword>
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            <keyword>开源</keyword>
            <keyword>大模型训练</keyword>
            <content_type>资讯</content_type>
            <content_depth>适中</content_depth>
            <tone>积极</tone>
            <style>新闻</style>
            <has_action>否</has_action>
            <stance_summary>作者认为公开训练过程是真正的开源精神，值得赞赏。</stance_summary>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[英伟达服务器涨价超15%！百亿AI基建的「内存难题」]]></title>
            <link>https://mp.weixin.qq.com/s/-rwPkGwVvWPmJsnubNM8Pg</link>
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            <pubDate>Mon, 24 Aug 2026 11:44:41 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[据彭博社报道，英伟达已通知部分最大客户，搭载其AI芯片的服务器价格将上涨超过15%，预计从2027年初生效，覆盖Grace Blackwell、Vera Rubin等旗舰平台。涨价主要受内存（HBM和系统内存）供应紧张及价格上涨推动，SK海力士预测2027年存储芯片供应最紧张。Epoch AI估算，1GW AI数据中心前期投入约379亿美元，其中服务器占212亿美元，服务器涨价15%将使同等规模数据中心前期投入增加约32亿美元。微软、Amazon、Google、Meta和Oracle今年资本开支预期约7300亿美元，涨价将推高AI基建成本，但英伟达称Rubin平台每Token成本最高可降低10倍。]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[据彭博社报道，英伟达已通知部分最大客户，搭载其AI芯片的服务器价格将上涨超过15%，预计从2027年初生效，覆盖Grace Blackwell、Vera Rubin等旗舰平台。涨价主要受内存（HBM和系统内存）供应紧张及价格上涨推动，SK海力士预测2027年存储芯片供应最紧张。Epoch AI估算，1GW AI数据中心前期投入约379亿美元，其中服务器占212亿美元，服务器涨价15%将使同等规模数据中心前期投入增加约32亿美元。微软、Amazon、Google、Meta和Oracle今年资本开支预期约7300亿美元，涨价将推高AI基建成本，但英伟达称Rubin平台每Token成本最高可降低10倍。]]></content:encoded>
            <author>机器之心</author>
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            <tag>人工智能</tag>
            <tag>半导体</tag>
            <tag>数据中心</tag>
            <tag>供应链</tag>
            <tag>存储芯片</tag>
            <keyword>英伟达</keyword>
            <keyword>AI服务器</keyword>
            <keyword>涨价</keyword>
            <keyword>HBM</keyword>
            <keyword>Vera Rubin</keyword>
            <keyword>Grace Blackwell</keyword>
            <keyword>SK海力士</keyword>
            <keyword>Epoch AI</keyword>
            <keyword>数据中心</keyword>
            <keyword>资本开支</keyword>
            <content_type>资讯</content_type>
            <content_depth>适中</content_depth>
            <tone>客观</tone>
            <style>新闻</style>
            <has_action>否</has_action>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[把事实核查嵌入诊疗流程：MedGuard给「诊疗安全」当守门人]]></title>
            <link>https://mp.weixin.qq.com/s/NRupKAGhIdjTB2ZaJoSXKg</link>
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            <pubDate>Mon, 24 Aug 2026 09:49:08 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[蚂蚁AI安全实验室与厦门大学联合提出MedGuard，一个面向中文医疗场景的医学事实核查与诊疗风险识别系统，相关论文发表于npj Digital Medicine。MedGuard将复杂诊疗过程拆解为可独立验证的原子医学声明，通过不确定性驱动的证据核查机制，结合权威医学知识库，在医生或AI给出结论前主动发现事实错误、逻辑矛盾、关键遗漏与用药风险。在基准评测中，MedGuard在细粒度对话级风险识别任务中达到SOTA水平，F1相比基线平均提升22.1%，并获得126名临床专业人员的高分评价。系统可嵌入真实医疗流程，覆盖回复或处方前核查、问诊过程风险提醒、历史诊疗质量回顾三个环节。]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[蚂蚁AI安全实验室与厦门大学联合提出MedGuard，一个面向中文医疗场景的医学事实核查与诊疗风险识别系统，相关论文发表于npj Digital Medicine。MedGuard将复杂诊疗过程拆解为可独立验证的原子医学声明，通过不确定性驱动的证据核查机制，结合权威医学知识库，在医生或AI给出结论前主动发现事实错误、逻辑矛盾、关键遗漏与用药风险。在基准评测中，MedGuard在细粒度对话级风险识别任务中达到SOTA水平，F1相比基线平均提升22.1%，并获得126名临床专业人员的高分评价。系统可嵌入真实医疗流程，覆盖回复或处方前核查、问诊过程风险提醒、历史诊疗质量回顾三个环节。]]></content:encoded>
            <author>机器之心</author>
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            <tag>人工智能</tag>
            <tag>医疗健康</tag>
            <tag>自然语言处理</tag>
            <tag>大语言模型</tag>
            <tag>临床决策支持</tag>
            <keyword>MedGuard</keyword>
            <keyword>蚂蚁AI安全实验室</keyword>
            <keyword>厦门大学</keyword>
            <keyword>npj Digital Medicine</keyword>
            <keyword>医学事实核查</keyword>
            <keyword>在线问诊</keyword>
            <keyword>诊疗风险识别</keyword>
            <keyword>原子医学声明</keyword>
            <keyword>证据核查</keyword>
            <keyword>医疗安全</keyword>
            <content_type>分析</content_type>
            <content_depth>深度</content_depth>
            <tone>客观</tone>
            <style>学术</style>
            <has_action>否</has_action>
            <stance_summary>作者认为MedGuard作为医疗安全基础设施，通过事实核查能有效发现诊疗风险，比生成能力更重要。</stance_summary>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[一个大脑，多种本体：江行智能详解物理AI工业落地的系统解法]]></title>
            <link>https://mp.weixin.qq.com/s/EymZna02dueCmmVtraoxTA</link>
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            <pubDate>Mon, 24 Aug 2026 09:49:08 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[在2026世界机器人大会具身智能商业落地论坛上，江行智能CEO庞海天发表演讲，提出物理AI落地受算力上限约束，但这一约束反而推动更依赖工程效率的技术路线。他对比了生成式AI与物理AI的差异，指出物理AI需进入真实工业现场，面临部署鲁棒性与工程效率的考验。他系统梳理了中国工业物理AI落地的关键要素，包括场景密度、开源模型、通信网络、能源供给和芯片约束，并介绍了江行智能的“一脑多体”架构（JX-Phi Brain与JX-Phi World双擎协同），以及三类产品形态（具身作业机器人、具身AI控制器、OmniSight S4感知载荷）。演讲还展示了电网和新能源场站的落地成果，强调通过工程效率实现规模化部署。]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[在2026世界机器人大会具身智能商业落地论坛上，江行智能CEO庞海天发表演讲，提出物理AI落地受算力上限约束，但这一约束反而推动更依赖工程效率的技术路线。他对比了生成式AI与物理AI的差异，指出物理AI需进入真实工业现场，面临部署鲁棒性与工程效率的考验。他系统梳理了中国工业物理AI落地的关键要素，包括场景密度、开源模型、通信网络、能源供给和芯片约束，并介绍了江行智能的“一脑多体”架构（JX-Phi Brain与JX-Phi World双擎协同），以及三类产品形态（具身作业机器人、具身AI控制器、OmniSight S4感知载荷）。演讲还展示了电网和新能源场站的落地成果，强调通过工程效率实现规模化部署。]]></content:encoded>
            <author>机器之心</author>
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            <tag>人工智能</tag>
            <tag>机器人</tag>
            <tag>工业自动化</tag>
            <tag>边缘计算</tag>
            <tag>能源运维</tag>
            <keyword>庞海天</keyword>
            <keyword>江行智能</keyword>
            <keyword>物理AI</keyword>
            <keyword>JX-Phi Brain</keyword>
            <keyword>JX-Phi World</keyword>
            <keyword>具身智能</keyword>
            <keyword>2026世界机器人大会</keyword>
            <keyword>AutoEdge</keyword>
            <keyword>AutoWorld</keyword>
            <keyword>OmniSight S4</keyword>
            <content_type>分析</content_type>
            <content_depth>深度</content_depth>
            <tone>客观</tone>
            <style>学术</style>
            <has_action>否</has_action>
            <stance_summary>作者认为物理AI落地应依靠工程效率而非堆算力，采用一脑多体架构在工业现场验证价值。</stance_summary>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[都在问世界模型怎么落地，PixVerse把答案做成了「好玩」]]></title>
            <link>https://mp.weixin.qq.com/s/xqfvG-6kQssdiEBAjtdC5g</link>
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            <pubDate>Mon, 24 Aug 2026 09:49:08 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[本文介绍了爱诗科技旗下PixVerse推出的实时视频世界模型R2版本。文章从互动娱乐的兴起切入，指出线上互动式娱乐正待引爆。R2在R1基础上，通过Omni Causal AR统一多模态输入并持续预训练，再经Real-Time Acceleration蒸馏出实时模型，解决了长期稳定运行、多模态控制、低延迟等挑战。文中详细解析了Dynamic Chunk、Hybrid Teacher/Diffusion Forcing、三层记忆管理、Error Bank等技术细节，并展示了世界探索、剧情互动、实时角色等应用案例。作者认为，世界模型将推动互动娱乐边界扩展，模糊游戏、影视、数字人等领域的界限。]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[本文介绍了爱诗科技旗下PixVerse推出的实时视频世界模型R2版本。文章从互动娱乐的兴起切入，指出线上互动式娱乐正待引爆。R2在R1基础上，通过Omni Causal AR统一多模态输入并持续预训练，再经Real-Time Acceleration蒸馏出实时模型，解决了长期稳定运行、多模态控制、低延迟等挑战。文中详细解析了Dynamic Chunk、Hybrid Teacher/Diffusion Forcing、三层记忆管理、Error Bank等技术细节，并展示了世界探索、剧情互动、实时角色等应用案例。作者认为，世界模型将推动互动娱乐边界扩展，模糊游戏、影视、数字人等领域的界限。]]></content:encoded>
            <author>机器之心</author>
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            <tag>人工智能</tag>
            <tag>视频生成</tag>
            <tag>世界模型</tag>
            <tag>互动娱乐</tag>
            <tag>多模态</tag>
            <keyword>PixVerse R2</keyword>
            <keyword>爱诗科技</keyword>
            <keyword>实时世界模型</keyword>
            <keyword>Omni Causal AR</keyword>
            <keyword>Real-Time Acceleration</keyword>
            <keyword>互动娱乐</keyword>
            <keyword>Dynamic Chunk</keyword>
            <keyword>Diffusion Forcing</keyword>
            <keyword>Error Bank</keyword>
            <keyword>岩田聪</keyword>
            <content_type>分析</content_type>
            <content_depth>深度</content_depth>
            <tone>客观</tone>
            <style>学术</style>
            <has_action>否</has_action>
            <stance_summary>作者认为PixVerse R2通过统一预训练与实时加速的范式重构，解决了实时世界模型的持续扩展问题，将推动互动娱乐边界扩展。</stance_summary>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[登上Science Robotics顶刊！清华团队耗时22年，终于教会机器人踢足球]]></title>
            <link>https://mp.weixin.qq.com/s/xjo_dRzg1ekxJfIMafhGAA</link>
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            <pubDate>Mon, 24 Aug 2026 05:04:58 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[《Science Robotics》推出人形机器人专题特刊，全球仅收录三家人形机器人公司平台：加速进化、宇树、波士顿动力。清华大学赵明国教授团队联合字节跳动Seed、中国农业大学发表论文，提出视觉驱动的人形机器人反应式足球技能学习框架，基于加速进化机器人平台，在真实环境中实现找球、追球、调整步态和多方向射门，并在RoboCup比赛中验证。该研究历时二十二年，从清华火神队到加速进化，展示了国产量产人形机器人承载前沿具身智能研究的能力。]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[《Science Robotics》推出人形机器人专题特刊，全球仅收录三家人形机器人公司平台：加速进化、宇树、波士顿动力。清华大学赵明国教授团队联合字节跳动Seed、中国农业大学发表论文，提出视觉驱动的人形机器人反应式足球技能学习框架，基于加速进化机器人平台，在真实环境中实现找球、追球、调整步态和多方向射门，并在RoboCup比赛中验证。该研究历时二十二年，从清华火神队到加速进化，展示了国产量产人形机器人承载前沿具身智能研究的能力。]]></content:encoded>
            <author>机器之心</author>
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            <tag>机器人</tag>
            <tag>具身智能</tag>
            <tag>强化学习</tag>
            <tag>学术研究</tag>
            <keyword>Science Robotics</keyword>
            <keyword>赵明国</keyword>
            <keyword>加速进化</keyword>
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            <keyword>中国农业大学</keyword>
            <keyword>人形机器人</keyword>
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            <keyword>火神队</keyword>
            <content_type>资讯</content_type>
            <content_depth>适中</content_depth>
            <tone>积极</tone>
            <style>新闻</style>
            <has_action>否</has_action>
            <stance_summary>作者认为国产量产人形机器人已能承载世界前沿具身智能研究，加速进化平台与火神队的技术传承是成功关键。</stance_summary>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[刚刚，清华黄高、北大刘譞哲等入选2026科学探索奖]]></title>
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            <pubDate>Mon, 24 Aug 2026 05:04:58 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[2026年科学探索奖获奖名单公布，共有50位青年科学家入选，覆盖10个领域。其中信息电子领域5人入选，包括清华黄高、北大刘譞哲、清华钱学海、哈工大肖淑敏、郑大杨西贵，研究方向涵盖AI算法、大模型系统、计算机体系结构、光电子器件和新型半导体材料等。文章详细介绍了这5位科学家的研究方向与代表性成果。]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[2026年科学探索奖获奖名单公布，共有50位青年科学家入选，覆盖10个领域。其中信息电子领域5人入选，包括清华黄高、北大刘譞哲、清华钱学海、哈工大肖淑敏、郑大杨西贵，研究方向涵盖AI算法、大模型系统、计算机体系结构、光电子器件和新型半导体材料等。文章详细介绍了这5位科学家的研究方向与代表性成果。]]></content:encoded>
            <author>机器之心</author>
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            <tag>人工智能</tag>
            <tag>计算机体系结构</tag>
            <tag>光电子器件</tag>
            <tag>半导体材料</tag>
            <tag>科研奖项</tag>
            <keyword>科学探索奖</keyword>
            <keyword>黄高</keyword>
            <keyword>刘譞哲</keyword>
            <keyword>钱学海</keyword>
            <keyword>肖淑敏</keyword>
            <keyword>杨西贵</keyword>
            <keyword>DenseNet</keyword>
            <keyword>DistServe</keyword>
            <keyword>金刚石半导体</keyword>
            <keyword>超构表面</keyword>
            <content_type>资讯</content_type>
            <content_depth>适中</content_depth>
            <tone>客观</tone>
            <style>新闻</style>
            <has_action>否</has_action>
        </item>
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            <title><![CDATA[视频世界模型困在像素网格里：腾讯开源SCoPE，用射线空间重写位置关系]]></title>
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            <pubDate>Sun, 23 Aug 2026 22:01:35 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[一套面向视频 DiT 的射线空间位置编码。]]></description>
            <author>机器之心</author>
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            <title><![CDATA[刚刚，Claude两个新模型曝光！]]></title>
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            <pubDate>Sun, 23 Aug 2026 22:01:35 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[棉花糖和甜瓜]]></description>
            <author>机器之心</author>
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            <title><![CDATA[小狗Rosie走了三个月后，她的病历变成了一家AI医疗公司]]></title>
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            <pubDate>Sun, 23 Aug 2026 11:18:16 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[「AI手搓疫苗」拿到400万美元。]]></description>
            <author>机器之心</author>
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            <title><![CDATA[2026 WRC：人形机器人告别跳舞炫技，进入「真干活」，谁跑通了落地？]]></title>
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            <pubDate>Sun, 23 Aug 2026 11:18:16 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[优必选以一套具身智能技术基座，落地工业、商用、家庭消费三大真实应用场景]]></description>
            <author>机器之心</author>
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            <title><![CDATA[让AI Agent「试玩」世界模型，长程目标评测有了新基准PlayWorld]]></title>
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            <pubDate>Sun, 23 Aug 2026 09:32:52 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[PlayWorld将世界模型评测推进到「完成同一长期目标」。]]></description>
            <author>机器之心</author>
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            <title><![CDATA[当AI开始造AI，「强 RSI」还有多远？]]></title>
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            <pubDate>Sun, 23 Aug 2026 09:32:52 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[AI 何时能训练出下一代 AI ？]]></description>
            <author>机器之心</author>
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            <title><![CDATA[300多组控制实验、70万余TPU小时，普林斯顿团队给出全开放文生图配方i1]]></title>
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            <pubDate>Sun, 23 Aug 2026 07:04:37 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[优异的模型表现究竟是来源于哪里：是更优质的训练数据，还是某个特定的模型或训练设计？]]></description>
            <author>机器之心</author>
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            <title><![CDATA[AstraTennis时刻来了！人形机器人全球首次挑战单打、混双]]></title>
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            <pubDate>Sun, 23 Aug 2026 07:04:37 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[机器人陪练可能马上安排上！]]></description>
            <author>机器之心</author>
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            <title><![CDATA[Google：和agent一样，环境也可以有Harness]]></title>
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            <pubDate>Sat, 22 Aug 2026 23:14:31 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[一种全新的组件，控制环境和 agent 的交互方式。]]></description>
            <author>机器之心</author>
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            <title><![CDATA[突发！DeepSeek宣布周末全天谷价，以后周末上班更划算？]]></title>
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            <pubDate>Sat, 22 Aug 2026 23:14:31 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[一代人有一代人的剧本。]]></description>
            <author>机器之心</author>
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            <title><![CDATA[单卡5090跑满血DeepSeek V4Flash，已开源，Token自由了！]]></title>
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            <pubDate>Sat, 22 Aug 2026 10:38:51 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[PC 上解锁数据中心级 AI。]]></description>
            <author>机器之心</author>
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            <title><![CDATA[神秘「牛来」大模型刷屏，限时免费]]></title>
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            <pubDate>Sat, 22 Aug 2026 10:38:51 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[谁家的AI这么猛？]]></description>
            <author>机器之心</author>
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            <title><![CDATA[WRC压轴：大模型要上天了，三家公司造「太空龙虾」，6个月挑战在轨抓取]]></title>
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            <pubDate>Sat, 22 Aug 2026 09:13:01 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[太空版Linux要来了？]]></description>
            <author>机器之心</author>
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