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一站式大模型路由平台 智能调度 200 + 全球主流大模型，助力企业规模化搭建 AI 体系 🔹 统一接入：一套 API 聚合全品类大模型，大幅降低多模型接入成本 🔹 成本可控：按量计费、预算护栏、费用归因 🔹 权限治理：灵活组织架构、分级成员权限管控、SSO 单点登录 🔹 数据合规：默认不留存业务数据，配套企业级 ZDR+DPA 合规协议 打通全球模型资源与企业治理体系，赋能企业、开发者高效释放 AI 生产力，加速大模型规模化落地 👉 探索 👉了解更多：

最近一个名为 9router 的开源工具火了，给所有 AI 编程工具加了一个智能调度中心。 像平时用 Claude Code 写代码，API 额度消耗极快，遇到大段报错日志更是瞬间把 Token 烧光。 而 9router 则内置了智能压缩算法，自动精简终端日志或代码差异中的冗余信息，每次请求能帮我们省下不少 Token 消耗。 核心亮点是实用的三级降级机制。 遇到主力模型额度耗尽或报错，会自动无缝切换到备用的便宜或免费模型，确保开发过程不被打断。 原生兼容 Claude Code、Codex、Cursor各类主流 AI 编程工具，轻松将请求路由到几十家不同的模型服务商。 GitHub： 并且提供了开箱即用的部署方案，通过 npm 全局安装或 Docker 就能快速跑起来。 自带直观的本地数据面板，方便我们随时监控额度消耗并灵活配置模型组合。 非常适合重度依赖 AI 辅助编程的朋友，能有效降低接口调用成本，值得部署体验。

什么业务需要自建 CDN？答案可能比你想的多。 99CDN 是一套自建 CDN + 智能调度平台，三大核心能力支撑七大业务场景： 核心能力 🖥 自主管理节点 · 千级节点扩展，数据完全私有 🔀 智能流量调度 · 实时择优路由，故障自动切换 ⚡️ 多级缓存加速 · 降低源站压力，提升缓存命中率满 适用场景 网站加速 / 游戏下载 / 文件分发 视频点播 / 直播推流 / 海外业务 企业级 CDN 平台私有化部署 一套系统，全场景覆盖。 你的网络基础设施，你说了算。 地址： #自建CDN# #智能调度# #视频加速# #99CDN#

瑞典货运巨头大手一挥砸下 1.45 亿美元，直接把特斯拉 Semi 送上了全球最大电动重卡订单的神坛！ 这笔 500 辆的超级大单可不是闹着玩的，历经各大品牌严苛测试后，Semi 凭借每英里电费 0.2 美元、五年狂省 14.7 万美元的硬核 TCO 彻底打动了市场。配合 Saga AI 平台智能调度，这波从试点向规模化部署的跨越，正在把传统柴油卡车逼进历史的死角。 真金白银的复购永远是商业认可的最高标准。当头部物流开始用算力与电量重塑公路物流，柴油重卡时代的确该倒计时了。这场物流革命不仅是能源的替代，更是整个行业底层账本的颠覆。9月24日的Semi event将会揭晓一个崭新的货运时代！

🔥 终于有人把AI交易Bot玩明白了！ 我测过一堆“AI驱动”交易Bot，结果发现个离谱真相： 它们所谓的AI，就是把K线原封不动丢给GPT/Claude，让一个从没学过金融的通用模型给你“算命”。 直到刷到 @0x_aix 的多模型路由方案，我才真觉得——这回方向对了！ 它同时接GPT、Claude、DeepSeek R1、Gemini这些通用大模型，还接入Kronos这类专业金融时序模型。 中间加了一层智能调度层： 震荡市用一套框架，单边趋势立刻切另一套，动态路由，谁适合谁上！ 这设计太清醒了： 没有一个模型能通吃所有行情。 通用模型懂你的人话策略，但看K线一般； 专业模型预测准，但不懂复杂逻辑。 AIX直接让它们组队打配合，像后台有个小团队24小时协作。 你只给方向，它自己调权重、分配任务、抗单一模型翻车。 这不是又一个API套壳Bot， 这是把传统量化的多因子动态权重，真正玩到了LLM时代。 终于有人不装了，承认市场复杂，然后用工程化方式硬刚。

拒绝二手信息，30秒部署，这个开源神器 TrendRadar 第一时间把AI热点推送给你 核心亮点： - 一键聚合35+平台实时热点（抖音、B站、知乎、微博、头条、财联社、华尔街见闻等） - 大白写兴趣：在文件里随便写“我只看AI、新能源、投资机会”，AI就自动帮你筛选、打分、翻译 - AI深度分析：自动生成趋势预测、情感洞察、跨平台关联、潜在影响等简报 - 10+智能推送渠道：企业微信、微信、飞书、钉钉、Telegram、邮件、Slack等，Markdown格式好看又清晰，直接推到手机 - 时间线智能调度：早高峰、晚上、周末推送策略都不一样，真的懂你的作息 - 30秒部署：GitHub Pages一键搞定，也支持Docker，数据自己掌握，安全又放心 如果你是： 内容创作者、投资者/分析师、程序员/科技爱好者 值得花30s部署验证使用

🎉BNB Holders又一期福利👇 #Binance# HODLer Airdrops第23期项目——Spark (SPK)，BNB HODLer获得了价值百万美金的 $SPK 空投！ 胖迪来给大家介绍下本期项目Spark是什么？ Spark由Phoenix Labs核心开发，是一套链上资本配置器，专注于在DeFi、CeFi、RWA之间智能调度稳定币流动性。简单的说Spark = DeFi流动性的“中央银行”+链上收益新入口！Spark正在做的是：把复杂、分散的DeFi市场，打造成机构级、普通用户都能轻松参与的收益聚合器。 目前管理资金规模超过40亿美元，年化收益超1.8亿美元。 三大核心产品：SparkLend：链上借贷市场，稳定币需求巨大，已部署约34亿美元/Spark Savings：用户可获得链上透明收益的储蓄方案，整合DeFi和RWA优质策略/Spark Liquidity Layer：跨链流动性解决方案，为其他协议提供深度资金支持。 剧烈波动影响。 此次给BNB holder空投有2亿SPK（价值数百万美元），只要你持有BNB并参与BNB Simple Earn / On-Chain Yields产品，无需任何操作，“白捡”SPK新币。这里认购BNB 👉 参与下一期！ 6月17日已经正式上线现货交易了！上线流通只有17%。 BNB链：0xAfF2e841851700D1Fc101995Ee6b81Ae21Bb87D7 以太坊：0xc20059e0317DE91738d13af027DfC4a50781b066

DeepSeek 最新论文DSpark：让大模型说得更快 解决核心问题： 大模型生成文字像一个人写作文，必须一个字一个字地写，速度很慢。推测解码的思路是：先让一个小助理快速写一段草稿，再让主角（大模型）一次性检查整段，对的保留、错的纠正。 但现有方案有两个毛病： 1、小助理写的后半段经常跑偏。比如它想写of course，但of和course是各猜各的，结果可能拼出of problem，越往后越离谱。 2、检查浪费严重。明知道后半段大概率不对，还一个个去验证，白白浪费算力。 DSpark 的两个妙招 妙招一：边写边看前面写了什么 小助理写草稿时，前面的部分用并行快速生成（像打字机一次出一片），但从第二个字开始，用一个极轻量的模块看看前一个字是什么再写下一个。比如看到前面写了of，就自动偏向course而抑制problem。 这个看一眼的代价极低，只多了约 1% 的时间，但草稿质量大幅提升。 妙招二：不靠谱的就不查了 给草稿每个位置打个信心分。比如写代码，前几个字信心很高（0.95），可以放心验证；写闲聊时后几个字信心很低（0.3），就直接砍掉不查。 论文里有个直观数据：闲聊场景下，原来只有 45.7% 的草稿被接受，用了信心调度后跳到 95.7%，少做了一半多的无用功。 效果如何？ 在 DeepSeek-V4 真实生产环境中： - 用户感知的生成速度提升了 60%-85% - 高并发时不再卡死，此前达不到的服务等级现在可以做到了 - 额外延迟开销仅 1%-2% 打个比方：原来一个 GPU 能同时服务 100 个用户且体验流畅，现在同样的硬件可以服务 160-185 个用户。 为什么重要？ 这篇论文不只是一个算法技巧，是把草稿质量和系统调度打通了。就像餐厅不光要菜做得好（草稿质量高），还要会排号（智能调度验证顺序），两者结合才能让翻台率最大化。 DeepSeek 还开源了代码和模型，其他团队可以直接拿来用或改进，这对整个大模型推理加速领域是实打实的推动。

不会写 AI 提示词的福音， @dappOS_com 旗下的新产品 @xBubble_ai 简直惊喜。 AI 新手用简单的提示词也能做出和 AI 高手一样的作品，直接看对比图。 同样的一句话简单提示词，xBubble 从画面细节到质感完全秒杀我用 Gemini 做的图，看起来就像一张拍摄的真实照片。 很明显，xBubble 对于不擅长写提示词的用户很友好，出来的结果相当惊喜。 在 AI 圈一直存在一个痛点：AI 模型更新迭代太快，用户学习的速度跟不上，想用 AI 做出好的产品需要花费大量时间学习写提示词、调试，循环踩坑才能做出「还不错」的作品。 会写 prompt 的用户 vs 不会写 prompt 的用户差距非常大。 而 xBubble 在做的事情就是把这个「差距」无限缩小，以前需要花费大量时间精力学习 AI 的成本被无限压缩，只要用好这一个工具就够了。 用上 xBubble 之后，用户不用再学习 AI，而是让 AI 学习 AI；用户不再摸索如何使用 AI，而是让 AI 代表用户使用 AI。 👇先放个传送门： xBubble 亮点不只是一款低提示率的 AI 代理，除了可将简短的请求转化为最终成果之外，还很适合企业应用，因为对工作效率的提升不是一般的大。 我把 xBubble 的解决方案亮点总结为五点： 1⃣SOP：标准操作流程，即针对某类任务被验证过的最佳实践模板，下次使用可直接套用执行的又快又稳。 2⃣Bubble Computer：全自动项目工作区，用于处理多步骤复杂任务（如研究+写作+设计），能够一次性交付完整成果，中间无需你操心。 3⃣Bubble Personal：安全的本地助手，能操作你的文件、日历等，高风险任务在云端沙箱完成，亮点是只把干净的结果返回电脑。 4⃣Bubble Pilot：智能调度员，能够看懂你的简短指令，自动把任务交给最合适的执行路径（如 SOP、Bubble Computer 或通用 AI）。 5⃣Bubble Engine：解决方案工厂，自动测试模型和工具，为各类任务生成并固化最佳执行流程（SOP）。 xBubble 的这五大板块相互协调之下，对我们的工作效率的提升堪称恐怖，喜欢研究 AI 的一定要去体验下。