Yipit：消息称，Anthropic 在 7 月结束时的年化运行收入（Run-rate revenue）“超过 650 亿”，远低于我们截至 7 月 26 日预测的约 800 亿。我们认为，高估的主要原因在于我们的云端样本组（Cloud panel）。在上期报告中，该样本组是我们所有样本组中增长最强劲的一个，贡献了约 50% 的年经常性收入（ARR，部分由少数大型客户的优异表现推动），再加上我们此前假设捕获率保持稳定。然而，7 月样本成员的云支出中位数表现远不及此前，较 6 月出现了环比下降。

缺失 5 月和 6 月的数据同样给我们的预测带来了额外风险。需要特别强调的是，在连续数月缺乏公开 ARR 数据的情况下进行月度估算，会对误差范围产生乘数级的放大效应。

Bloomberg：在经济复苏乏力，土地财政等传统税源增长放缓的背景下，曾普遍享受税收优惠的上市公司面临的税负风险明显上升。那些享受高新技术企业税收优惠而未有技术突破的企业、明显受益于财税补贴的行业、涉及跨境业务的行业可能首当其冲。

海力士规划的CPO分三步走：

第一步是2D集成：把光收发器和AI芯片并排封装在一块基板上，干掉传统的可插拔光模块。好处很直接——可插拔接口信号损耗一般3-5 dB，CPO能压到1 dB以下，功耗和可靠性都有改善。

第二步是2.5D集成：加一层硅光子中介层（photonic interposer），让光学元件和电子芯片通过硅通孔（TSV）连得更紧。核心价值是光电转换距离大幅缩短——从厘米级降到毫米级，延迟能压进10纳秒以内。

第三步是3D集成（长期目标）：光学层、计算层、存储层直接垂直堆叠，形成真正的"光学中心架构"（optics-centric architecture）。到这一步，光互联就不是配件了，而是系统的骨架——HBM可以不用焊在单个GPU旁边，而是做成共享内存池，哪个计算单元需要就去调。

#TechBio频道 #AI新药研发
这是几天前美国红杉资本对谷歌DeepMind旗下的AI新药研发公司Isomorphic Labs的首席AI官 Max Jaderberg的专访，畅谈AlphaFold 3，智能体（Agent）以及未来的新AI模型，如何让新药研发走入GPT-3时刻！

Jaderberg博士于2014年加入谷歌DeepMind，参与了公司多项重磅的AI研究项目，如玩星际争霸的AlphaStar，雷神之锤夺旗（Capture the Flag）等AI模型，于2022年初加入谷歌基于AlphaFold等AI生物学研究工具，孵化成立起来的AI新药研发公司Isomorphic Labs

以下是视频精华部分摘录：
16:12 What would the world look like if Isomorphic vision is materialized
在Isomorphic Labs，我们希望解决对所有疾病的药物研发问题，不只是开发针对一种特定适应症，或者一种特定靶点的药物。我们希望开发的一种通用的药物研发模型，能开发不用modality的疗法，针对全部的疾病领域

UDP/1234 接收并解密
-> fcn.00405c00：控制消息解析
-> fcn.00405ce0：Join element 解析
-> 0x405d0f -> 0x40c8e0：查找 element 44
-> 0x405def -> fcn.00409920 -> loc.0040b780
-> 最多复制 63 bytes 到 WTP 上下文 +0xb5，并追加 NUL
-> fcn.00406260 @ 0x406363
-> fcn.004031b0
-> popen @ 0x4031fe

/bin/sh -c "/usr/ikuai/script/utils/ap_load.sh <AP_MAC> <JOIN_ELEMENT_44>"