国产新锐AI企业，个个用洋名，有中文名，却不敢堂堂正正地拿出来
#观点创作激励赛#国内AI行业，很多技术实力很强的本土AI新锐企业，工商注册有中文名称，但是面向大众传播、产品命名、官网首页、发布会宣传，全部主推英文品牌。大众几乎记不住、叫不出它的中文名字。
14.1倍！全球AI调用量前五全是中国模型，美国仅剩1款上榜
近日，多模型聚合平台OpenRouter甩出一张周榜，直接把国内AI圈点着了。7月20日至26日当周，全球AI大模型总调用量58万亿Token，排名前五的席位，一个不落，全被中国企业自研大模型包圆。更扎眼的是另一组数：当周中国大模型调用量33万亿Token，美国只有2.
阶跃星辰：不拼单纯跑分，锚定端侧智能体的 AI 新玩家
在国内大模型赛道趋于拥挤、多数厂商在 API、C 端对话应用内卷之时，阶跃星辰走出了一条辨识度很高的路线：以 Step 系列基座模型为根基，主攻端侧 Agent、端云协同，把模型能力装进手机、汽车等硬件，尝试让 AI 从网页对话框，变成可以主动执行任务的终端智能体证券时报。
让机器人学会「一口气干完一件活」
在这一背景下，中兴通讯发布论文《EmbodiedMind: Adaptive Data Curation and Prefix-Tree Reinforcement Learning for Efficient Embodied Intelligence》，以 8B 模型在 18 项具身大脑基准上取得 70.02% 的平均成绩，长程规划准确率较现有最优方法提升 30.31%，相关论文已投稿 ICRA 2027。
我跑3年创业板连板回测胜率虚高8个点：栽在涨跌幅阈值错配上
我去年复盘一套年化看似27%的创业板连板策略，拆完信号才发现胜率凭空多了8.2个百分点，问题出在一行写死的涨停阈值。一句话结论错配不是参数误差，是信号定义从根上就错了。先按标的所属板块、ST属性匹配5%/10%/20%/30%四档涨跌幅限制，再生成涨跌停信号。
QC七大手法｜散布图（散点图）实操
核心目的：判断两组连续变量之间有没有相关关系、是正相关还是负相关、强弱如何；不是证明因果，只看关联性，常用来做工艺参数和不良/尺寸的关联验证，非常适合注塑、冲压、组装。一、适用场景- 注塑：料温 ↔ 毛边大小、保压压力 ↔ 产品重量、模温 ↔ 收缩率。
我用 ChatCut + Claude Code 复刻了猫子柒，附全流程教程、完整提示词
复刻要先拆解，我认真看了几期播放最高的视频，发现它火的原因有 6 条，每条都能对上 ChatCut 的一个能力:制作顺序就是一条标准的 AI 短剧流水线:分镜 → 锚定图 → 图生视频 → 剪辑 → 音效和配乐。
PLC-Recorder直接打开，浏览西门子STEP7项目，导入变量的方法
1、功能说明从V3.13.0开始，PLC-Recorder可以直接打开STEP7项目，浏览里面的PLC、DB块、I/O/M区域的符号表，获取绝对地址，用于后续的高速采集。这个新方法可以完全取代原来的DB块独立导入方法。
YAML契约的模板：用7个字段，把”绝对不能”变成机器执行的规则
本文拆解一套7字段YAML契约模板，将语义规则写成机器可校验、可编译的接口，并给出从验收、起草到编译分发的完整操作流程。看它如何让AI生成工具、CI流水线真正执行设计约束，而非依赖人的记性。