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7月18日，据《华尔街日报》报道，美国总统特朗普预计将于下周发布多项行政命令，概述特朗普赢得与中国AI竞赛的愿景。届时，特朗普预计会谈到他的AI“行动计划”。
特朗普
知情人士称，其中一项行政命令预计将通过美国进出口银行等机构推动美国芯片和AI工具的出口。对于美国政府来说，向与该国友好的国家出口技术是其优先事项，目的是确保这些国家的AI系统运行在美国的AI技术之上，而不是中国的产品。
白宫AI事务主管大卫·萨克斯(David Sacks)和白宫高级AI政策顾问斯里拉姆·克里希南(Sriram Krishnan)一直在主导一项努力，加快将英伟达的高性能AI芯片出口到阿联酋等国家。
美国政府预计还将重点加快用于训练模型的数据中心的审批流程，并为这些数据中心加快能源生产。本周早些时候，特朗普、萨克斯及其他政府官员在匹兹堡对这类项目的数百亿美元投资进行了称赞。
据知情人士透露，白宫官员还在准备一项行政命令，针对是那些他们认为拥有“觉醒”AI模型的科技公司，这是白宫打击多元、平等与包容(DEI)文化的最新行动。
该命令将要求获得联邦合同的AI公司在其模型中保持政治中立和无偏见，对抗政府官员所认为的部分模型中存在的自由派偏见。随着GoogleGemini等AI聊天机器人近年来快速普及，一些保守派人士认为它们存在政治自由主义倾向。部分公司因其聊天机器人在特定提问下的回应激怒消费者，或因生成的图像将历史人物错误地描绘为有色人种而遭到批评。去年，Google就因其Gemini AI助手生成黑人版乔治·华盛顿(George Washington)以及种族多元化的纳粹士兵形象而受到抨击。
由于几乎所有大型科技公司都在争取让其AI工具被联邦政府采用，这项行政命令可能产生深远影响，并迫使开发者在模型的开发方式上格外谨慎。
截至发稿，白宫尚未就此置评。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：凤凰网科技)
🤖 印度巴帝电信与 Perplexity 达成合作，3.6 亿用户将免费享用一年高级 AI 服务
印度电信巨头巴帝电信（Bharti Airtel）宣布与 AI 公司 Perplexity 达成一项重磅合作，将为该公司的 3.6 亿用户免费提供 Perplexity 的 Pro 服务长达一年。此举标志着全球范围内同类服务中规模最大的分销协议。
Perplexity Pro 服务原价为每年 200 美元，此次合作将使印度用户能够免费体验包括 GPT-4.1、Claude Sonnet 和 Opus 4，以及 xAI 最新的 Grok 4 在内的先进 AI 模型。文章指出，按移动用户使用量计算，印度已成为 ChatGPT 最大的市场。
(科技情报)
via 茶馆 - Telegram Channel
印度电信巨头巴帝电信（Bharti Airtel）宣布与 AI 公司 Perplexity 达成一项重磅合作，将为该公司的 3.6 亿用户免费提供 Perplexity 的 Pro 服务长达一年。此举标志着全球范围内同类服务中规模最大的分销协议。
Perplexity Pro 服务原价为每年 200 美元，此次合作将使印度用户能够免费体验包括 GPT-4.1、Claude Sonnet 和 Opus 4，以及 xAI 最新的 Grok 4 在内的先进 AI 模型。文章指出，按移动用户使用量计算，印度已成为 ChatGPT 最大的市场。
(科技情报)
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苹果发布 Apple Intelligence 基础模型技术报告
报告公布两款多语言、多模态基础模型：一款约 3 B 参数的 本地模型（针对 Apple Silicon 优化），和一款基于 Parallel‑Track Mixture‑of‑Experts（PT‑MoE） 的 服务器模型，部署于 Private Cloud Compute。
本地模型通过 KV‑Cache Sharing 把 37.5 % 的层去掉 KV 投影并与前层共享缓存，令 TTFT 缩短约 37 %。
服务器模型将解码器拆分为并行“轨道”，每 N 层同步一次，最多可削减 87.5 % 同步开销；再叠加 MoE 层提高稀疏计算效率。
数据来自 Applebot 负责任抓取、授权语料与高质量合成内容，规模达 14 T tokens；视觉分支预训练于 6 B+ 图文对后与 LLM 联合训练，可处理图像‑文本混合输入。
性能上， 在 MMLU / MMMLU / MGSM 基准上，本地 3 B 模型 (67.9 / 60.6 / 74.9) 超过 Qwen‑2.5‑3B 与 Gemma‑3‑4B，同级最优；服务器版 (80.2 / 74.6 / 87.1) 与 LLaMA 4 Scout 接近，但落后更大的 Qwen‑3‑235B 与 GPT‑4o。
压缩后，本地模型权重仅 2 bit、服务器侧 3.56 bit，质量几乎无损，且推理速率与 DRAM 占用显著下降
新框架提供 Guided Generation（约束解码）、结构化 Tool Calling 与 LoRA 适配微调，一行 Swift 代码即可接入本地模型；底层采用受控解码与推测解码保证格式正确并提升速度。
提供 Python 工具链训练 rank‑32 LoRA 适配器，并支持草稿模型以启用设备端 speculative decoding。
源
via LoopDNS资讯播报 - Telegram Channel
报告公布两款多语言、多模态基础模型：一款约 3 B 参数的 本地模型（针对 Apple Silicon 优化），和一款基于 Parallel‑Track Mixture‑of‑Experts（PT‑MoE） 的 服务器模型，部署于 Private Cloud Compute。
本地模型通过 KV‑Cache Sharing 把 37.5 % 的层去掉 KV 投影并与前层共享缓存，令 TTFT 缩短约 37 %。
服务器模型将解码器拆分为并行“轨道”，每 N 层同步一次，最多可削减 87.5 % 同步开销；再叠加 MoE 层提高稀疏计算效率。
数据来自 Applebot 负责任抓取、授权语料与高质量合成内容，规模达 14 T tokens；视觉分支预训练于 6 B+ 图文对后与 LLM 联合训练，可处理图像‑文本混合输入。
性能上， 在 MMLU / MMMLU / MGSM 基准上，本地 3 B 模型 (67.9 / 60.6 / 74.9) 超过 Qwen‑2.5‑3B 与 Gemma‑3‑4B，同级最优；服务器版 (80.2 / 74.6 / 87.1) 与 LLaMA 4 Scout 接近，但落后更大的 Qwen‑3‑235B 与 GPT‑4o。
压缩后，本地模型权重仅 2 bit、服务器侧 3.56 bit，质量几乎无损，且推理速率与 DRAM 占用显著下降
新框架提供 Guided Generation（约束解码）、结构化 Tool Calling 与 LoRA 适配微调，一行 Swift 代码即可接入本地模型；底层采用受控解码与推测解码保证格式正确并提升速度。
提供 Python 工具链训练 rank‑32 LoRA 适配器，并支持草稿模型以启用设备端 speculative decoding。
源
via LoopDNS资讯播报 - Telegram Channel
自 7 月 14 日（周一）起，部分 Claude Code 用户突然收到 “Claude usage limit reached” 提示，被强制等待数小时才能重置额度；官方事前未发布任何调整通知。受影响者多为每月 200 美元的 Max 方案重度用户
多名开发者在 GitHub 讨论区质疑计量不准，称“几分钟内不可能用完 900 条请求额度”，并担心订阅被暗中降级。有人表示项目被迫停滞，转而尝试 Gemini、Kimi 等替代方案但效果不佳。
公司代表仅确认“我们注意到一些 Claude Code 用户遇到了响应速度变慢的问题，”该代表表示，“我们正在努力解决这些问题。”。
Anthropic 的阶梯式计费向未设定硬性使用量上限：Pro 额度为免费版 5 倍，Max 为 Pro 的 20 倍，但“实际上限随系统负载浮动”，使用户难以预估可用量
源
Claude code github
TechCrunch
Anthropic tightens usage limits for Claude Code – without telling users | TechCrunch
Claude Code users have been hit with unexpectedly restrictive usage limits. The problems, many of which have been aired on Claude Code’s GitHub page, seem to be concentrated among heavy users of the service, many of whom are on the $200-a-month Max plan.
via LoopDNS资讯播报 - Telegram Channel
