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Ling-3.0-flash 說明：稀疏 MoE 為何能以更低成本挑戰大型 AI 模型
14 個來源0Ling 3.0 flash 擁有 124B 總參數，但每個 token 約只啟用 5.1B；這種稀疏 MoE 設計，讓大型容量不必等同於大型單次推論成本。
WITA-Omni 為何在 Daily-Omni 拿下 85.21 分？關鍵在聲畫時序一起推理
25 個來源0AgiBot 報告稱，WITA Omni Preview 在 Daily Omni 取得平均 85.21%，並在八項指標中的六項奪冠或並列第一。[1][18][23]
東莞如何從「世界工廠」升級為 AI 硬體製造重鎮
23 個來源02025 年全球 AI 眼鏡出貨量為 870 萬副，東莞企業出貨逾 400 萬副、接近全球一半；正確數字是 870 萬，並非 8.7 億。 [13][3]
騰訊 WorkBuddy V5.3.5「人機雙寫」上線：AI 直接在 Word、Excel、PPT 內改文件
15 個來源0WorkBuddy V5.3.5 於 2026 年 7 月 30 日推出「人機雙寫」：使用者可選取文件中的文字、表格或投影片區域，要求 AI 在原檔內修改。[1][7][11]
WorkBuddy 月訪問量 2,097 萬：騰訊如何搶佔中國 AI 辦公入口
28 個來源0易觀數據顯示，WorkBuddy 於 2026 年 6 月錄得 2,097 萬次 PC 端訪問，高於字節跳動 Trae IDE 國內版的 1,279 萬次及阿里 QoderWork 的 788 萬次。[4][11]
中國聚變能源路線圖：EAST、CRAFT、BEST如何瞄準2030年發電示範
30 個來源0合肥的EAST→CRAFT→BEST路線，分別處理長脈衝電漿、反應爐核心系統與聚變發電示範；BEST目標在2030年前後展示淨聚變能量增益及發電。
Muka Robotics 的 LJM 為何能以 32 張 GPU 登上 WorldArena 第二？
13 個來源0公開報導指出，Muka Robotics 的 SisyphusWorld 在 WorldArena 公開榜取得 73.06 的 EWMScore P、排名第二，僅次於小米 UNIS 的 73.64；訓練據稱使用 32 張 Zhenwu 810E GPU。[1]
中國如何衝刺核融合發電？從 EAST、CRAFT 到 BEST 的「點亮第一盞燈」之路
21 個來源0中國的路線可概括為：EAST 驗證電漿物理、CRAFT 測試反應爐工程技術、BEST 挑戰示範發電，再推進至 CFETR 與商業電站。
迦智科技 NERA：為工業具身智慧打造可重複使用的移動底座
17 個來源0迦智科技將 NERA P 移動底盤與 NERA C 控制器定位為可重複使用的基礎設施，目標是把既有 AMR 的導航與控制能力延伸到輪式、四足與人形機器人。