Hub公司即将启动IPO，计划筹资30亿美元，有望成为近期大规模融资之一。该公司由私募股权巨头Hellman & Friedman持股，此举凸显资本对该行业前景的持续看好。目前具体时间表尚未公布。
人工智能正推动商业逻辑从用户手动操作向智能体授权执行转变。智能体成为搜索、决策和购物的新入口，但支付环节的便捷与安全仍是关键挑战。为此，蚂蚁集团发布移动智能体协议（AMP），旨在为这一新兴商业形态构建可信、高效的支付基础设施。
Anthropic 升级 Claude 为集成化工作空间，用户可直接在界面内操作主流办公应用，无需切换标签页即可完成项目管理、消息起草、演示文稿制作等任务。首批集成包括 Amplitude、Asana、Box、Canva、Figma、Slack 及 Salesforce 等平台。
软银集团以65亿美元全现金收购芯片设计公司Ampere Computing，后者将作为全资子公司保留品牌并纳入软银合并报表。Ampere的主要投资者凯雷和甲骨文已完全退出。
免费AI视频生成器，无需注册、无水印，秒将文本转精彩视频
探索16位中国神明，求签占卜，点香祈祷，了解古老东方智慧。
ZEROMIND是专注与生产力应用，助你聚焦高影响行动，更快实现目标。
Seedance 2.5可将文本或图像转化为最高1080p的电影级视频片段。
Bytedance
$0.8
输入tokens/百万
$2
输出tokens/百万
256
上下文长度
$8
Anthropic
$21
$105
200
$525
Tencent
-
ramblingpolymath
这是基于LLM-Compressor对Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507进行W8A8（8位权重和激活值）量化的版本。相比FP16版本，内存占用减少约50%，在支持的硬件上实现更快的推理速度，特别适合Ampere及更旧的GPU架构。
nvidia
AMPLIFY是一款高效的、先进的蛋白质语言模型，专注于蛋白质序列分析和预测任务。
AMPLIFY 是一款高效的蛋白质语言模型，使用 NVIDIA 的 TransformerEngine 库进行优化，能够生成残基和蛋白质嵌入、建议突变、区分无序蛋白质与非蛋白质序列。该模型在数值精度范围内保持与原始模型相同的权重和输出，可用于商业和非商业用途。
nytopop
基于Qwen/Qwen3-14B模型的Int8量化版本，专门针对Ampere架构GPU进行优化，通过W8A8量化技术显著降低内存占用和计算需求，同时保持接近原始模型的性能表现。
amphion
墨提斯是一个面向统一语音生成的基础模型，采用预训练与微调范式，通过掩码生成建模在大规模无标注语音数据上进行预训练，再通过微调适配多样化语音生成任务。
ampp
一个基于LoRA训练的文本到图像生成模型，专注于生成具有粗糙儿童插画风格的图像。
amphora
FinABSA是基于T5-Large架构训练的面向方面情感分析(ABSA)任务的模型，能够解析含多方面的句子，通过将目标方面替换为[TGT]标记，模型可聚焦该方面的情感预测。
Amplitude MCP Server是一个用于将Amplitude分析集成到AI工作流中的模型上下文协议(MCP)服务器，支持跟踪事件、页面浏览、用户注册、设置用户属性和收入跟踪等功能。
AMP是一个专为AI智能体设计的开放式记忆协议，模仿人类大脑的工作记忆和长期记忆结构，提供持久化、可语义查询的记忆管理，并支持可视化仪表板和MCP协议集成。
这是一个AWS Amplify数据MCP服务器项目，允许通过自然语言与Amplify Gen2应用的数据模型交互，支持查询、修改等操作，需配合Claude等AI助手使用。
一个基于MCP协议的AWS Amplify文档搜索服务器，提供强大的自然语言搜索功能，支持Gen1/Gen2文档版本选择，具备自动更新和智能缓存机制。
%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
'%3e%3cpath%20d='M55.2622%2038L48.2289%2022L44.1206%2031.3333H47.2539L45.7872%2034.6667H38.7622L46.0956%2018H37.6706C36.7539%2018%2036.0039%2018.75%2036.0039%2019.6667V36.3333C36.0039%2037.25%2036.7539%2038%2037.6706%2038H55.2622Z'%20fill='white'/%3e%3cpath%20d='M64.3368%2018H50.3535L59.1535%2038H64.3368C65.2535%2038%2066.0035%2037.25%2066.0035%2036.3333V19.6667C66.0035%2018.75%2065.2535%2018%2064.3368%2018ZM63.0868%2034.6667H59.7535V21.3333H63.0868V34.6667Z'%20fill='%23FFCC66'/%3e%3cpath%20d='M89.3379%2026.75V29.25H81.8379V36.75H91.8379V24.25H81.8379V26.75H89.3379ZM84.3379%2034.25V31.75H89.3379V34.25H84.3379Z'%20fill='white'/%3e%3cpath%20d='M103.504%2036.75V29.25H96.0039V26.75H103.504V24.25H93.5039V31.75H101.004V34.25H93.5039V36.75H103.504Z'%20fill='white'/%3e%3cpath%20d='M115.17%2026.75V24.25H105.17V36.75H115.17V34.25H107.67V31.75H115.17V29.25H107.67V26.75H115.17Z'%20fill='white'/%3e%3cpath%20d='M80.1712%2029.25V29.175L78.9962%2028L80.1712%2026.825V20.425L78.9962%2019.25H69.3379V36.75H78.9962L80.1712%2035.575V29.25ZM77.6712%2034.25H71.8379V29.25H77.6712V34.25ZM77.6712%2026.75H71.8379V21.75H77.6712V26.75Z'%20fill='white'/%3e%3c/g%3e%3cg%20clip-path='url(%23clip1_644_3948)'%3e%3cpath%20d='M169.59%2022.9827L169.59%2023.6491H177.409L168.175%2032.8822L169.118%2033.8248L178.351%2024.5917L178.352%2032.4106H179.685V22.3164L179.018%2022.3157H169.59V22.9827Z'%20fill='white'/%3e%3c/g%3e%3cdefs%3e%3cclipPath%20id='clip0_644_3948'%3e%3crect%20width='80'%20height='20'%20fill='white'%20transform='translate(36%2018)'/%3e%3c/clipPath%3e%3cclipPath%20id='clip1_644_3948'%3e%3crect%20width='20'%20height='20'%20fill='white'%20transform='translate(164%2018)'/%3e%3c/clipPath%3e%3c/defs%3e%3c/svg%3e)
