现在我也不知道这频道发了啥了,各位慢慢吃瓜,将就着看

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深圳龙岗将联合 Kimi 举办“千人龙虾大会”,为用户免费安装 OpenClaw

IT之家 3 月 9 日消息,据科创板日报报道,深圳市龙岗区今天宣布,将于 3 月 14 日下午 2:30 在深圳机器人剧场举办“千人龙虾大会”。大会由龙岗区联合 Kimi 共同打造,除 Kimi 工程师团队为用户免费安装 OpenClaw,并发放 Kimi Claw 免费体验资格外,Kimi 还将上线 API 龙虾专属优惠,提供最高 40% 的充值返券补贴,助力企业部署龙虾应用。

IT之家注意到,深圳市龙岗区人工智能(机器人)署 3 月 7 日发布关于《深圳市龙岗区支持 OpenClaw&OPC 发展的若干措施(征求意见稿)》公开征询意见的公告,引发外界关注。

《措施》提出鼓励市场化、专业化平台载体推出“龙虾服务区”,免费提供 OpenClaw 部署服务,符合条件的给予一定补贴;提供 OpenClaw 类智能体工具开发推广支持。对向国际主流社区贡献关键代码、在技能交易平台开发上架龙岗优势产业相关技能包、开发与具身智能设备结合的应用项目的,经认定后给予最高 200 万元补贴。

对购买数据治理、标注、数据资产入表等服务用于 OpenClaw 框架相关的开发、应用、研究的,按实际支付的费用给予 50% 优惠。对购买企业自主研发,开箱即用的 AI NAS(龙虾盒子)的,按市场价的 30% 给予补贴。

实施“OpenClaw 数字员工应用券”计划,支持企业采购或自建 OpenClaw 智能体解决方案,按不超过项目总投入的 40% 给予补贴,单家企业年度最高 200 万元
🔴 Misskey/Sharkey 明天将发布安全更新;届时请实例管理员立刻升级。

- Sharkey 称此更新修复了极其严重的漏洞。
- Sharkey 还提到更新的发布时间会是明天 9:00-11:00 (UTC)。
- IceShrimp 和 Firefish 不受影响。
- 如果担心无法及时更新,暂时停止实例运行或许也是一个好主意。

https://transfem.social/notes/ajka8ryb9dq6r1qp

#Sharkey #Misskey
龙岗区公开征求《支持 OpenClaw & OPC 发展的若干措施》意见

深圳市龙岗区人工智能(机器人)署起草了《龙岗区支持 OpenClaw & OPC 发展的若干措施(征求意见稿)》,现面向社会公开征求意见。政策拟提供免费 OpenClaw 部署服务、开放低空经济等公共数据,并对企业开发给予最高 200 万元补贴,旨在打造智能体创业首选地。

对购买数据治理、标注等服务用于 OpenClaw 开发的企业,按费用给予 50% 补贴;对购买即插即用的“龙虾盒子”(AI NAS)硬件,按市场价 30% 给予补贴。

深圳市龙岗区人工智能(机器人)署

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又出了个 selinux 的洞,绷不住了
这下可以一键解锁了

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Kingroot 复苏了
习近平笑着说:“小龙虾发展起来,搞成了大产业”
2026年3月7日 16:01
农业现代化,不只在实验室,也在田间水塘。
来自江苏淮安的史志军代表介绍,当地盱眙县正把小龙虾做成特色产业:“盱眙1号”新品种体重和亩产均提高18%以上,全县约六分之一人口从事相关产业。
听了这几个数字,习近平笑着说:“小龙虾发展起来,搞成了大产业。”
一只小龙虾,串起养殖、加工、电商、餐饮等产业链,成为名副其实的“土特产”品牌,也成为中国地方特色产业发展的缩影。

https://mp.weixin.qq.com/s/lpuHTC89svXYm17saWI0lA
xlog.app 主站 error 1016 已一周了,可以视为是完全关站了。
xlog 也许是个没成功的好产品,但我👎所有关闭前不声不响不提醒用户且不引导用户获取数据备份的服务。它甚至还标榜 “You own your data.” 呢!
论文称近半数第三方中转API存在模型不一致问题

3月5日发布于arXiv的论文对17个被187篇论文使用的第三方中转API进行审计。这类API并非官方提供,而是由第三方转接官方大模型接口。研究通过性能测试和模型指纹识别核查其是否实际调用所标称模型 。

结果显示,在24个测试端点中,45.83%未通过模型身份验证。部分接口在医学和法律等测试中表现明显低于官方版本。例如在MedQA测试中,Gemini-2.5-flash官方准确率为83.82%,通过相关中转API调用后平均降至约36.95%。论文认为,这可能影响科研结果的可靠性

arXiv

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简讯: Telegram 疑似已对所有被标记为“Porn”的频道和群组统一实施转发限制。目前尚不清楚这是系统 Bug 还是平台策略调整,官方亦未发布相关公告予以证实。
今天abc看了啥🤔
https://openai.com/index/introducing-gpt-5-4/
GPT‑5.4 in Codex includes experimental support for the 1M context window. Developers can try this by configuring model_context_window and model_auto_compact_token_limit. Requests that exceed the standard 272K context window count against usage limits at 2x the normal rate.
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