美光入股Anthropic并达成多年期供应协议

美光科技投资了 Anthropic 公司，并达成一项多年期协议，将向这家人工智能初创公司供应内存和存储产品。随着人工智能基础设施需求与日俱增，此举进一步加深了双方的合作关系。双方还将携手合作，共同设计针对AI工作负载的下一代内存和存储系统；与此同时，美光科技将在其业务运营中更广泛地应用Anthropic公司的Claude AI模型。双方表示，美光科技公司与 Anthropic 公司将深入分析内存和存储产品在各类工作负载下的表现，及其在整个基础设施堆栈中的交互方式，从而推动性能与效率的提升。

—— 华尔街日报

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强强联手：美光科技入局 Anthropic，共筑下一代AI基础设施

人工智能行业的算力之争，正逐渐从模型算法延伸至底层硬件架构。 6 月 22 日，存储芯片巨头美光科技正式宣布与人工智能领军企业 Anthropic 达成深度战略合作。此次牵手不仅是一次单纯的商业结盟，更标志着双方将在AI内存架构设计、技术研发及供应链保障等核心环节展开全方位协同。

根据合作协议，双方将重点攻克高带宽存储器（HBM）、DRAM 及固态硬盘（SSD）在 AI 训练与推理场景中的应用难题。随着 Claude 大模型用户规模的快速增长，如何优化 AI 基础设施的能效比与成本结构，已成为 Anthropic 维持长期竞争力的关键。美光将通过对内存和存储子系统在不同 AI 工作负载下的表现进行深度分析，协助 Anthropic 实现 AI 系统整体运行效率的质变。

供应链安全是此次合作的另一大核心亮点。美光已与 Anthropic 签署了一份长期的内存和存储供应协议，全面覆盖 Anthropic 的数据中心产品组合。这对于正处于高速算力扩张期的 Anthropic 而言，无异于吃下了一颗“定心丸”，能够确保其在未来多年内获得关键硬件的稳定支撑。

此外，资本层面的深度绑定进一步巩固了双方的合作关系。美光披露，公司已正式参与 Anthropic 的 H 轮融资。通过股权投资与技术协同的双重驱动，双方试图在下一代 AI 基础设施领域构筑起更深的“护城河”。

分析人士认为，存储技术作为 AI 算力底座的“隐形支撑”，其重要性正日益凸显。美光与 Anthropic 的此次战略合作，不仅是存储巨头抢占 AI 算力市场的关键布局，也为行业提供了一个标杆案例：在 AI 竞赛中，模型厂商与硬件制造商的“深度捆绑”正成为提升整体算力效能的全新范式。

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负责人称“非常缺人”:DeepSeek Harness扩容核心团队，向全球中文技术人才抛出橄榄枝

DeepSeek Harness团队负责人崔添翼近日在海外社交平台公开发文，面向全球大力招募技术与产品人才。崔添翼透露，目前该部门人才缺口显著，正固定开放研究员、研发工程师及产品经理三类核心岗位，明确表示招聘不设国籍限制，仅要求具备中文工作能力，此举展现出这家头部AI中企在国际化人才吸纳上的灵活性。

作为业内备受瞩目的技术团队，DeepSeek Harness此次扩军重点指向了前沿应用落地。官网职位详情显示，以Agent Harness研发工程师为例，其首要任职要求聚焦于过硬的技术水平与广阔的技术眼界，并未对具体工作经验年限进行硬性限制，反映出企业在选拔尖端大模型人才时更加看重技术潜质与即战力。与此同时，相关招聘平台数据显示，DeepSeek母公司深度求索目前在招职位总数已达121个，广泛覆盖研发工程师、全栈开发工程师、Agent产品经理等关键业务线。

当前，大模型产业正处于从技术爆发走向复杂Agent工程交付与产业化落地的深度转型期，高素质的技术人才密度直接决定了企业的产品迭代效率。DeepSeek此次高调且大规模的团队扩容，不仅印证了其在Agent及评估基准等核心业务上的加速推进，也将进一步加剧全球AI领域针对顶尖工程与研究人才的竞争。

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字节豆包发布Seed 2. 1 系列：Coding与Agent能力三项指标比肩GPT-5.5

字节跳动近日悄然在火山引擎官网上线了豆包Seed 2. 1 系列模型，包括Pro和Turbo两个版本，同步迭代了Seed-Evolving模型。这批新模型被官方定位为"面向Coding和Agent时代打造的新一代大模型"，剑指复杂工程交付和规模化生产两大核心场景。

相较上一代版本，Seed 2. 1 在Coding工程交付、Agent长链路任务执行、多模态理解三大方向实现全面升级，以更强的自主规划与动态修复能力，胜任真实研发与高价值生产任务，官方称三项核心能力已比肩GPT-5.5。

Pro旗舰、Turbo高效，各司其职

两款模型的定位清晰分明。doubao-seed-2-1-pro是旗舰深度思考模型，主打强需求理解、长期规划与持续修复能力，适用于复杂Coding、长链路Agent、多步骤工程交付等高复杂度探索场景；doubao-seed-2-1-turbo则是面向规模化生产的低成本、低延迟版本，功能齐备且效果比肩Pro版，专为需要承接大量线上调用的企业级部署而设计。

此外，doubao-seed-evolving采用动态迭代机制，每周至少发布一次版本更新，用户通过统一Model ID始终调用最新版本，持续演进不中断。还有一款角色模型doubao-seed-character在泛娱乐场景全面升级，新增自然聊天、视频理解和多模态表情包识别等能力，并支持主动激活对话。

价格方面，Pro版推理输入 6 元/百万tokens，输出 30 元/百万tokens；Turbo版推理输入 3 元/百万tokens，输出 15 元/百万tokens。相比Pro版，Turbo价格减半，为大规模调用提供更具竞争力的成本结构。

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医疗AI新高地：百川智能发布M4 模型，实现“真人医生”式主动问诊

人工智能在医疗垂直领域的应用近日迎来重要突破。百川智能联手清华大学研究团队，正式推出新一代医疗增强大模型——Baichuan-M4。该模型凭借卓越的逻辑推理与临床知识储备，在权威的 HealthBench 医疗评测中表现亮眼，一举斩获 HealthBench 及其 Hard、Professional 三个子榜单的榜首位置，展现出超越 GPT-5.5 的医疗专业能力。

Baichuan-M4 的核心进化在于其交互模式的彻底变革。传统的 AI 辅助问诊往往处于“一问一答”的被动状态，而 Baichuan-M4 则模拟了真人医生的诊疗逻辑，具备了主动追问的能力。它能够通过深度分析患者提供的信息，自主识别病情线索并进行针对性询问，极大提升了问诊过程的效率与诊断的准确性，让 AI 真正成为辅助临床决策的得力助手。

回顾百川智能在医疗赛道的布局，可以发现其技术迭代极具节奏感。从早期的 M2 Plus 到今年年初发布的 M3 及 M3 Plus，百川智能始终专注于循证医学与医疗场景的深度融合。通过持续深耕儿科诊断、院外健康管理等细分痛点，百川正在构建一个覆盖多科室、多场景的医疗 AI 生态系统。

此次 M4 的发布，标志着大模型在医疗领域的应用正从单纯的“知识储备”向“诊疗决策支持”跨越。随着该模型在临床数据处理及复杂病例推理上的技术精进，它不仅为医疗资源稀缺地区的医生提供了可靠的诊断参考，也为行业探索“AI+医疗”的普惠化应用提供了全新的范本。

随着技术竞争进入“深水区”，大模型的医疗水平已成为衡量一家科技公司核心竞争力的关键指标。百川智能通过与清华大学的深度产学研合作，成功验证了国产医疗 AI 在高精度医疗场景下的无限潜力。随着 Baichuan-M4 的逐步落地，医疗行业有望迎来智能化转型的新周期，让精准医疗触手可及。

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