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DeepSeek App 发布更新,首次支持对话内容生成分享图功能

8月14日,根据手机应用商店显示,DeepSeek App发布了1.3.0版本更新,支持对话内容生成分享图功能。 更新之后,用户的问答对话可以通过原生功能生成图片,比截图分享更方便了。 值得注意的是,近期有不少传闻称,新一代DeepSeek R2有望在8月15日至30日期间发布,该消息日前被DeepSeek内部人士否认。 早在今年年初,关于 R2 模型的消息就已开始流传。当时曾有预测称,R2 模型将在 3 月 17 日发布,但这一说法同样遭到了官方的否认。至今,DeepSeek 尚未正式公布 R2 模型的具体发布时间及技术细节,令众多关注者感到失望。 据报道,DeepSeek 团队今年 6 月曾加紧推进 R2 模型的开发工作。知情人士透露,CEO 梁文锋对模型的能力仍不满意,团队内部仍在进行性能提升,并未准备好正式投用。早期消息称,DeepSeek 原计划在 5 月推出 R2 模型,但由于各方面原因,该计划被延迟。新模型预计将能够生成更高质量的代码,并具备用非英语语言进行推理的能力。

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Linus Torvalds 切换到 AMD 处理器,15 年来首次不用 Intel

长期以来,Linus Torvalds一直在使用 Intel 处理器。而在近日的Linux Kernel 5.7-rc7 公告中,Torvalds则透露,他对自己的计算机配置进行了升级,将主要装备切换到了 AMD Ryzen Threadripper。 “实际上,本周最令我兴奋地一件事就是升级了我的主机,这是 15 年来的我的台式机第一次基于非Intel平台。” Torvalds已经开始使用 AMD 驱动的系统。目前看来,他对 Threadripper 3970x 驱动的系统的工作方式印象还不错。其在帖子中表示,“我目前还没有切换到 ARM,不过现在正在使用的是 AMD 的 Threadripper 3970x。我的‘allmodconfig’测试版速度要比此前快了 3 倍。这在现在这段平静期还无法突显出来,不过相信在下个窗口合并期将会有明显的升级。” 资料显示,AMD Threadripper 3970X 是一款 32 核 64 线程的 CPU,基于全新 7nm 工艺、Zen 2 架构,售价将近 2000 美元。基础频率 3.7GHz,加速频率最高 4.5GHz,三级缓存128MB,原生支持 PCIe4.0,热设计功耗 280 W。在发布后破了 21 项跑分世界纪录,涵盖 wPrime、CineBench 03/R11.5/R15/R20、GPUPI、GeekBench 3/4、HWBOT x265、Y-Cruncher、3DMark 11,超频频率 4000-5625.5MHz 不等。 而针对Linux Kernel 5.7-rc7版本,Torvalds则评论称,”rc7 看起来非常正常,不是我们拥有的最小的,也不是最大的“。它只是一个典型的发行版。

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内部自研神器“欢行”首次曝光

业界流传着这样一则传说——阿里员工打车从来不给钱,只需手指点一点,报销流程就能自动完成。你也许忍不住会问:天底下还有这么好的事情?没错,下面就让阿里妹从产品设计、核心技术、数据等方面,为你详细介绍这款深受阿里人喜爱的出行神器——“欢行”。 欢行是阿里巴巴信息平台事业部自主研发的员工差旅&报销系统,涵盖用车、酒店预订、行程管理、差旅管控等功能于一体,全流程实现移动化,在提升员工出行效率的同时,大大降低了企业差旅成本,并实现了企业差旅和报销制度的系统化管控,是阿里内部最受员工欢迎的应用之一。 自动化智能化,欢行让员工出行更便利 个人免支付、免贴票、免报销 因公用车、购买机票由企业账户直接付款,员工再也不用忍受贴票、报销的痛苦,公司每月可节省近20万张出租车发票的审核处理成本。每天有 7000多名阿里小二通过欢行打车,平台接入了多家供应

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播思首次采用高通芯片推出宠物智能可穿戴设备

可穿戴设备作为新兴行业,一直以来都备受关注。播思与高通合作后,利用高通全新芯片平台,推出智能可穿戴设备——播思宠物追踪器,帮助宠物用户定位、追踪及保护携带该设备的宠物。 国际知名调研机构Gartner预测,2020年将会是全球科技产业发展的分水岭,届时可穿戴设备营收将超过智能手机,达到617亿美元,可穿戴设备销售量可望达到4.7775亿件。美国著名市场调查公司透明市场研究公司(TMR)估算,到2025年,全球宠物电子设备市场将达到25亿美元,其中中国市场的份额将会超过20%。 播思紧跟市场潮流,推出了市场上第一个搭载高通全新芯片平台、第一个支持NB-IoT的宠物智能可穿戴物联网解决方案——播思宠物追踪器。该设备可以精准定位宠物所在位置,并生成宠物运动轨迹。此外,该追踪器还可以使用手机APP来设定安全范围,一旦宠物离开用户事先设定的安全范围,用户将会收到来自短信、邮件或是系统推送的警示。在近日举行的亚洲宠物展览会上,播思与上海漫宠宠物用品有限公司一同展出了该款宠物追踪器。 作为第一个采用LTE窄带技术的宠物追踪器,播思追踪器延续了能耗低的优点,一节电池可以支持三周,在该设备的低耗模式下,续航时间可达十年。播思追踪器还支持多个频段,其中包括中国移动规范的NB-IoT 850MHz B5频段和900MHz B8频段。当宠物所处环境无法获得NB-IoT频段时,追踪器将自动切换到2G网络模式,确保宠物定位随时在线。 播思追踪器所代表的物联网解决方案是播思长久以来在这个领域的技术结晶,它不仅可以用于宠物的定位追踪,还可以为用户提供孩子和老人的位置追踪服务,以避免家人走失;还能为一些特殊车辆服务,比如实时监管运钞车、囚车、警车等的位置,以避免突发情况。此外,该技术具有很好的延展性,可以与其他物联网解决方案相互配合,比如与生命体征监管功能配合,即可让可穿戴设备具有实时监控老人身体状况的功能,向家人和医生示警或提供身体状况分析。 常年致力于泛Android智能终端与设备解决方案的提供,播思推出的该追踪器是其物联网解决方案的一个缩影。 原文发布时间为:2017年9月7日 本文来自云栖社区合作伙伴至顶网,了解相关信息可以关注至顶网。

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首次超越LSTM : Facebook 门卷积网络新模型能否取代递归模型?

语言模型对于语音识别系统来说,是一个关键的组成部分,在机器翻译中也是如此。近年来,神经网络模型被认为在性能上要优于经典的 n-gram 语言模型。经典的语言模型会面临数据稀疏的难题,使得模型很难表征大型的文本,以及长距离的依存性。神经网络语言模型通过在连续的空间中嵌入词语的方法,来解决这一难题。目前,语言建模的最好表现是基于长短记忆网络(LSTM,1997年由Hochreiter和Schmidhuber提出)的,它能对潜在的任意长期依存进行建模。 算法模型的突破意义在哪 Facebook AI 实验室的这一研究在发表后吸引了大量的注意力。LSTM目前在语言、语音和翻译等方面有着广泛的应用,是学术和产业都十分关注的技术,现在忽然出现了一种比它更好的模型,AI 圈内人士怎么看? 美国卡内基梅隆计算机系博士邓侃对新智元说:“这是LSTM

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由ContactsProvider的升级引发的OTA首次开机卡白米问题分析

上午的宁静被一个OTA卡白米问题打破,接下来不断有人反馈不同机型都复现了OTA后卡白米,10.9号OTA升级到10.10号的版本,全机型问题,线刷没有问题,好吧,接下来就根据这些信息开始初步分析log吧! 初步分析 查看问题log,发现Boot phase到了PHASE_SYSTEM_SERVICES_READY 并且走到了PackageManagerService.systemReady 10-10 15:26:47.762 3152 3152 W ContextImpl: Calling a method in the system process without a qualified user: android.app.ContextImpl.bindService:1295 miui.provider.ExtraGuard.init:69 com.android.server.pm.PackageManagerServiceInjector.initExtraGuard:429 com.android.server.pm.PackageManagerService.systemReady:15195 com.android.server.SystemServer.startOtherServices:1133 继续看log发现以下异常信息 10-10 15:27:07.784 3152 3221 E ActivityManager: Attempt to launch receivers of broadcast intent Intent { act=android.net.conn.DATA_ACTIVITY_CHANGE (has extras) } before boot completion 这说明系统启动没有正常完成,ActivityManager的状态还没有就绪,难道system server的启动流程出现了异常? 赶紧打出system server的traces看一下 "main" prio=5 tid=1 Native | group="main" sCount=1 dsCount=0 obj=0x75f14fb8 self=0x558db1ec10 | sysTid=3152 nice=-2 cgrp=default sched=0/0 handle=0x7fb6a3afc8 | state=S schedstat=( 5043600992 157397768 10523 ) utm=367 stm=137 core=5 HZ=100 | stack=0x7fe85de000-0x7fe85e0000 stackSize=8MB | held mutexes= kernel: __switch_to+0x70/0x7c kernel: SyS_epoll_wait+0x2a0/0x32c kernel: SyS_epoll_pwait+0xa4/0x120 kernel: cpu_switch_to+0x48/0x4c native: #00 pc 0000000000069be4 /system/lib64/libc.so (__epoll_pwait+8) native: #01 pc 000000000001cca4 /system/lib64/libc.so (epoll_pwait+32) native: #02 pc 000000000001be88 /system/lib64/libutils.so (_ZN7android6Looper9pollInnerEi+144) native: #03 pc 000000000001c268 /system/lib64/libutils.so (_ZN7android6Looper8pollOnceEiPiS1_PPv+80) native: #04 pc 00000000000d2580 /system/lib64/libandroid_runtime.so (_ZN7android18NativeMessageQueue8pollOnceEP7_JNIEnvP8_jobjecti+48) native: #05 pc 000000000000082c /data/dalvik-cache/arm64/system@framework@boot.oat (Java_android_os_MessageQueue_nativePollOnce__JI+144) at android.os.MessageQueue.nativePollOnce(Native method) at android.os.MessageQueue.next(MessageQueue.java:323) at android.os.Looper.loop(Looper.java:135) at com.android.server.SystemServer.run(SystemServer.java:299) at com.android.server.SystemServer.main(SystemServer.java:181) at java.lang.reflect.Method.invoke!(Native method) at com.android.internal.os.ZygoteInit$MethodAndArgsCaller.run(ZygoteInit.java:738) at com.android.internal.os.ZygoteInit.main(ZygoteInit.java:628) 看起来主线程没有什么异常,已经进入主消息循环了,也就是说startOtherServices已经走完了,都走完了为啥activitymanager的状态还没有就绪?看代码吧 已知PMS的systemready已经走了,整个startOtherServices也走完了,所以AMS的systemready一定调用了,但是调用了为什么没有ready? 仔细看上面的代码可以看到一些端倪,因为调用AMS的systemready时传入的是一个runnable,runnable里面是启动systemui并通知一堆系统service running,从代码中可以看到这个runnable是在systemready函数的后半部分执行的,而当前出问题的状态是这个runnable并没有执行。 除了这个runnable之外还有一个关键的状态就是AMS的mSystemReady,通过am start发现log中打出来AMS没有ready的信息,产生这种状态的唯一的可能就是在AMS的systemready函数中没有正常执行完毕。 查看代码发现OTA后第一次调用到AMS的systemready之后mDidUpdate为false,mWaitingUpdate也是false,继续往下走到deliverPreBootCompleted,这里又传入了一个runnable,非常关键的一步,如果是OTA后第一次调用deliverPreBootCompleted会返回true给mWaitingUpdate,以为在deliverPreBootCompleted里面会发送ACTION_PRE_BOOT_COMPLETED给所有注册的receiver,并且添加FLAG_RECEIVER_BOOT_UPGRADE,在发送广播的时候就从同步调用变成了异步,返回后继续执行,mWaitingUpdate为true,然后return出去,mSystemReady在这一次没有机会设置为true,那什么时候设置呢?AMS ready的剩余代码什么时候执行呢?带着问题继续看代码 深入分析 还记得上面调用deliverPreBootCompleted时传入的runnable吗?当OTA后第一开机的ACTION_PRE_BOOT_COMPLETED广播发送给所有的receiver之后就会调用这个runnable,它里面会将mDidUpdate置为true并再次调用AMS的systemready函数,这次会正常执行完所以的流程,包括设置mSystemReady等状态为true,调用startOtherServices传入的runnable启动systemui和notify systemservice running,启动home等,但是现在这些都没有做。。。好吧,一言不合说不做就不做,Android就是任性! 赶紧看看它为啥没做,deliverPreBootCompleted也调用了,runnable也传过去,那问题就出在deliverPreBootCompleted里面的广播发送了?要想知道,还得看代码和log 好了,代码和log看到这里,基本定位到了大概原因,这个广播是有序发送的,并且是显式指定component的方式,每个发送完了都会把结果给PreBootContinuation并调用performReceive发送下一个,如果都发完了会把之前传入的runnable post 到消息队列里面,显而易见,没有走到post这一步,也就是说上面的广播在发送过程中出问题了,出什么问题了呢?还好这个问题可以必现,赶紧复现追一下代码,发现需要给6个receiver发送广播,出问题时只发送到第二个contactsproviders的时候就断了,log也对应了这一点,并且log中发现了contactsproviders升级数据库版本的信息,同时又仔细看了一下system server的trace,发现有个关于getprovider的线程不是太正常,一直处于waiting状态 contactsproviders执行之后一直没有完成,而AMS这么又有一个binder 线程一直在等待provider,这是不是有某种对应关系?赶紧看一下contactsproviders所在进程的traces,发现真有关系,在ContactsUpgradeReceiver里面执行数据库升级之后去请求一个content provider的时候block住了 真是踏破铁鞋无觅处,得来好不费功夫啊,system server一直在等待你完成通知它,你却在这睡大觉,但是又引来一个问题,这里的调用为什么会一直block?继续看代码,断点追代码,在getContentProviderImpl里发现了蹊跷,为contactsprovider 请求的yellowpage provider去startProcessLocked的时候由于system还没有ready所以start的操作被hold住了,所以导致contactsprovider的query操作被一直block 通过分析代码发现,不允许yellowpageprovider的进程起来是合理的,不合理的是contactsprovider在OTA过第一次开机upgrade的过程中不合理的请求了query yellowpageprovider,从而block整个系统启动,导致卡白米 后续问题 到这里可能有细心的同学会问,为什么之前OTA没问题,今天就有问题了? 原因是contactprovider的数据库版本有升级,在升级的同时触发了T9索引重建,重建的过程中用到了yellowpageprovider,来一下change再配合上面的traces可能会更直观 这个索引重建不是不能做,而是不能在OTA第一次开机过程中调用upgradereceiver的做,可以等正常开机后,BOOT_COMPLETED广播发出去的时候再触发做 可能还有更细心的同学会问,为什么卡住之后再重启一下就好了呢? 这是因为在ContactsUpgradeReceiver中会先判断DB VERSION,第一次因为升级了所以不相等,就走升级流程,升级之前先把最新的DB VERSION put到了preference中,这样第二次的时候因为相等了就不会再走升级流程了,所以就不会卡白米了

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微信首次公布硬件八大行业解决方案

【大咖・来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 8月25日,在微信硬件创新大赛总决赛上,微信***公布了“微信硬件八大行业解决方案”,涉及空调、玩具、路由器、家居、电视、充值、健康、穿戴八个行业。 腾讯副总裁张颖表示,微信将把自己定位为信息枢纽和释放关系链能力。连接硬件设备、厂家和用户,实现数据的分化和联动。同时通过微信的用户和社交关系激发用户参与和粘性,帮助硬件销售。以微信运动为例,目前已经有1000多万的用户,并且推动了运动手环的销售。接下来美的洗衣机、海尔空调都会在微信上进行接入。 据张颖介绍,微信硬件平台已经接入2433家厂商,设备激活量2500万,另外申请测试数达到18882。 以下为微信八大行业解决方案: 智能健康解决方案 智能充值解决方案 智能家居解决方案 智能空调解决方案 智能穿戴解决方案 智能玩具解决方案 智能电视解决方案 智能路由解决方案 【责任编辑: chenqingxiang TEL:(010)68476606】

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台湾精准医疗计划:GWAS-summary statistics完全公开可下载

小编发现台湾精准医疗计划(TPMI)的成果值得点赞,原因是他的开放性,当然大陆也有多个比这个项目队列多得多的项目,但是碍于各种利益,仅局限于小团体和小圈子,这很难实现数据资源的共享,也是巨大的浪费。期待国人的科研和数据资源也变得更加开放,特别是AI时代,只有开放合作才能实现成果。传统的小团体已经很难做出大成果。之前听说生物大模型方向的研究,都是上百人两周通力合作出一篇成果的,这种效率,真的是奇迹呀!

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

Nacos

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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