01
两代多模态推理模型同日发布
多模态推理能力首次在开源与闭源两条路线上同时完成代际跨越。
- 闭源旗舰原生支持图文音视频混合推理，长上下文窗口翻倍。
- 开源 30B 模型可在单张消费级显卡运行，端侧部署门槛大幅降低。
- 两者在公开评测集上的差距缩小到 3 个百分点以内。
来源 #1来源 #5
DAILY INTELLIGENCE中英双语本地推理 · 数据不出机
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抓取全网信源，本地双模型逐篇分流与精炼，五维量化打分、按信源分级精选， 每晚将高分事件聚类融合成一份双语 AI 日报。
今日情报台 示意数据
1,286全网抓取 / 篇
62%粗筛拒稿率
36入选精选流
8日报事件聚类
qwen3.5:35b 粗筛 · gemma4:26b 精筛 · 每晚 23:30 出报
SECTION 01 / INTAKE FUNNEL
情报漏斗：从 1,286 到 8
噪声逐级淘汰，信息密度逐级上升 —— 每一层都有明确的守门规则。
RSS · Playwright 爬虫 · X 平台，指纹去重后写入 raw_articles
▼ 62% 拒稿 — 蹭 AI 概念、与 AI 无关的直接终止，不进入下一级
qwen3.5:35b 六分类：AI 核心 / 硬件 / for Science / 产业 通过，伪 AI 与无关拒稿
▼ 逐篇精加工 — 双语摘要 · 开放标签 · 五维打分
五维求和 5~50 分，按信源等级差异化阈值：T1≥30 · T2≥35 · T3≥40
▼ 每晚 23:30 — 同一事件多源语料聚类融合
标题 + 一句话结论 + 核心要点，中英双语结构化输出
SECTION 02 / BACKTEST LAB
秒级回测，亲手试试
精选阈值与大模型打分完全解耦 —— 拖动下方阈值，精选结果毫秒级重算，不需要重跑任何模型。 这正是线上 backtest CLI 的工作方式。
精选阈值 THRESHOLDS
4/7条入选精选流
信源越泛（T3 泛科技媒体），阈值越高、越难入选；一手信源（T1）适当放宽。
今日精筛条目 演示数据五维：时效 / 影响 / 实用 / 传播 / 完整
T1头部实验室发布新一代多模态推理模型42入选
T1蛋白质动力学模型研究登上 Nature 封面39入选
T2欧盟 AI 法案实施细则正式生效36入选
T2下一代推理芯片路线图公布35入选
T3教程：本地 Ollama 部署避坑指南34淘汰
T2开源社区发布 30B 端侧多模态模型32淘汰
T3观点：AI 将如何改变知识工作？25淘汰
SECTION 03 / DAILY DIGEST
每晚一份，双语出报
同一事件的多源报道被聚类融合为一条，读一份日报 = 读完全网当日要闻。
开源与闭源同日亮剑，多模态推理成为主战场
02
欧盟 AI 法案实施细则落地
高风险系统的合规窗口只剩 12 个月，出海产品需要立即启动评估。
- 基础模型提供方需披露训练数据摘要与能耗报告。
- 违规罚则最高可达全球营业额 7%。
来源 #4
— 以上为演示样例 · 真实日报由 gemma4:26b 每晚自动生成 —
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Python · FastAPICeleryOllama 本地推理qwen3.5:35bgemma4:26bSupabase (Postgres)RedisPlaywrightNext.js
