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云棲大會:阿里發(fā)了啥、吳媽講了啥

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云棲大會

核心內(nèi)容紀(jì)要

本文沒廢話,就講倆事兒:

  • 今天云棲大會上,阿里發(fā)了啥

  • 今天云棲大會上,吳媽(男的)講了啥

阿里發(fā)了啥


Qwen3-Max:旗艦?zāi)P?/strong>

旗艦?zāi)P?,總參?shù)超過萬億,訓(xùn)練數(shù)據(jù)36T,包含指令(Instruct)和推理(Thinking)兩大版本

該模型在編程能力、Agent 工具調(diào)用能力等方面表現(xiàn)突出,其推理版本更是在數(shù)學(xué)推理測試中取得 100 分滿分

Qwen3-Next:下一代基模架構(gòu)

下一代基礎(chǔ)模型架構(gòu)及系列模型,旨在突破模型計(jì)算效率。該架構(gòu)采用高稀疏度 MoE 結(jié)構(gòu)等技術(shù),實(shí)現(xiàn)了以小得多的激活參數(shù)規(guī)模,達(dá)到媲美更大模型的性能

與密集模型相比,其訓(xùn)練成本降低超過 90%,長文本推理吞吐量提升 10 倍以上

Qwen3-Coder:編程模型

專用于編程領(lǐng)域的模型,與 Qwen Code、Claude Code 系統(tǒng)進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練,顯著提升了應(yīng)用效果、推理速度和代碼安全性

該模型,可一鍵完成完整項(xiàng)目的部署和問題修復(fù)

Qwen3-VL:視覺理解模型

新一代開源視覺理解模型,大幅提升了視覺 Agent 和空間感知等能力,一個(gè)突出的特點(diǎn)是能根據(jù)設(shè)計(jì)草圖直接生成代碼。

此外,該模型支持百萬級 tokens 上下文,可理解超過 2 小時(shí)的視頻

Qwen3-Omni:全模態(tài)大模型

開源的全模態(tài)預(yù)訓(xùn)練大模型,可實(shí)現(xiàn)全模態(tài)輸入和輸出,能像人類一樣“聽說寫”。其技術(shù)突破在于,多模態(tài)混合訓(xùn)練在增強(qiáng)音視頻能力的同時(shí),并未削弱單模態(tài)文本與圖像的性能

該系列還開源了全球首個(gè)通用音頻描述(caption)模型

Wan2.5 preview:多模態(tài)視覺創(chuàng)作模型

專注于視覺創(chuàng)作的系列模型,涵蓋文生視頻、圖生視頻、文生圖和圖像編輯四大功能。其核心突破是首次實(shí)現(xiàn)了音畫同步的視頻生成,可根據(jù)畫面內(nèi)容匹配人聲、音效和背景音樂

該模型支持生成長達(dá) 10 秒的 1080P 高清視頻,并全面升級了圖像生成能力

通義百聆:全新語音大模型

通義大模型家族的全新語音大模型成員,包含兩大模型:語音識別大模型 Fun-ASR 和語音合成大模型 Fun-CosyVoice

  • Fun-ASR 基于數(shù)千萬小時(shí)真實(shí)語音數(shù)據(jù)訓(xùn)練,具備強(qiáng)大的上下文理解能力;

  • Fun-CosyVoice 則提供上百種預(yù)制音色,可用于客服、有聲書、直播等多種場景

吳媽講了啥


核心愿景:從 AGI 到 ASI
我們正處在一場由 AI 驅(qū)動的智能化革命中,這場革命的目標(biāo)將從通用人工智能(AGI)發(fā)展到超級人工智能(ASI)。ASI 將超越人類智能,能自我迭代,并解決人類目前無法攻克的重大科學(xué)難題

具體來說
闡述通往ASI的三階段路線:闡述了通往超級人工智能(ASI)的演進(jìn)路線,分為“智能涌現(xiàn)”(學(xué)習(xí)人)、“自主行動”(輔助人)和“自我迭代”(超越人)三個(gè)階段

明確阿里云兩大核心戰(zhàn)略

  • 一是將通義千問堅(jiān)定開源,致力于打造“AI時(shí)代的Android”;

  • 二是構(gòu)建作為“下一代計(jì)算機(jī)”的超級AI云,為全球提供智能算力網(wǎng)絡(luò)

宣布大規(guī)模AI投入計(jì)劃 阿里巴巴將在未來三年投入3800億用于AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),并規(guī)劃到2032年,其全球數(shù)據(jù)中心的能耗規(guī)模將提升10倍,以支撐ASI時(shí)代的到來。

演講全文

開始演講之前,我想特別感謝一下支持整個(gè)中國乃至全球科技行業(yè)的開發(fā)者朋友。今天是云棲大會的10周年,云棲大會起源于阿里云的開發(fā)者大會,是廣大開發(fā)者推動了中國乃至全球的云計(jì)算、AI和科技行業(yè)的發(fā)展。所以,在演講之前,我想特別向開發(fā)者們致以最高的謝意。

當(dāng)前的世界,一場由人工智能驅(qū)動的智能化革命剛剛開始。過去幾百年,工業(yè)革命通過機(jī)械化放大了人類的體能,信息革命通過數(shù)字化放大了人類的信息處理能力。而這一次,智能化革命將遠(yuǎn)超我們的想象。通用人工智能AGI不僅會放大人類智力,還將解放人類的潛能,為超級人工智能ASI的到來鋪平道路。

最近的三年,我們已經(jīng)清晰地感受到它的速度。幾年時(shí)間,AI的智力從一個(gè)高中生迅速提升到博士生的水平,還能拿到國際IMO的金牌。AI Chatbot是人類有以來用戶滲透率最快的功能。AI 的行業(yè)滲透速度超過歷史上所有技術(shù)。Tokens 的消耗速度兩三個(gè)月就翻一番。最近一年,全球AI行業(yè)的投資總額已經(jīng)超過4000億美元,未來5年全球AI的累計(jì)投入將超過4萬億美元,這是歷史上最大的算力和研發(fā)投入,必然將會加速催生更強(qiáng)大的模型,加速AI應(yīng)用的滲透。

實(shí)現(xiàn)AGI——一個(gè)具備人類通用認(rèn)知能力的智能系統(tǒng),現(xiàn)在看來已成為確定性事件。然而,AGI并非AI發(fā)展的終點(diǎn),而是全新的起點(diǎn)。AI不會止步于AGI,它將邁向超越人類智能、能夠自我迭代進(jìn)化的超級人工智能(ASI)。

AGI的目標(biāo)是將人類從80%的日常工作中解放出來,讓我們專注于創(chuàng)造與探索。而ASI作為全面超越人類智能的系統(tǒng),將可能創(chuàng)造出一批“超級科學(xué)家”和"全棧超級工程師"。ASI將以難以想象的速度,解決現(xiàn)在未被解決的科學(xué)和工程問題,比如攻克醫(yī)學(xué)難題、發(fā)明新材料、解決可持續(xù)能源和氣候問題,甚至星際旅行等等。ASI將以指數(shù)級的速度推動科技的飛躍,引領(lǐng)我們進(jìn)入一個(gè)前所未有的智能時(shí)代。

我們認(rèn)為,通往ASI之路將經(jīng)歷三個(gè)階段:

第一階段是“智能涌現(xiàn)”,特征是“學(xué)習(xí)人”。過去幾十年的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展,為智能涌現(xiàn)提供了基礎(chǔ)。互聯(lián)網(wǎng)將人類歷史上幾乎所有的知識都數(shù)字化了。這些語言文字承載的信息,代表了人類知識的全集?;诖?,大模型首先通過理解全世界的知識集合,具備了泛化的智能能力,涌現(xiàn)出通用對話能力,可以理解人類的意圖,解答人類的問題,并逐漸發(fā)展出思考多步問題的推理能力?,F(xiàn)在,我們看到AI已經(jīng)逼近人類各學(xué)科測試的頂級水平,比如國際數(shù)學(xué)奧賽的金牌水平。AI逐漸具備了進(jìn)入真實(shí)世界、解決真實(shí)問題、創(chuàng)造真實(shí)價(jià)值的可能性。這是過去幾年的主線。

第二個(gè)階段是“自主行動”,特征是“輔助人”。這個(gè)階段,AI不再局限于語言交流,而是具備了在真實(shí)世界中行動的能力。AI可以在人類的目標(biāo)設(shè)定下,拆解復(fù)雜任務(wù),使用和制作工具,自主完成與數(shù)字世界和物理世界的交互,對真實(shí)世界產(chǎn)生巨大影響。這正是我們當(dāng)下所處的階段。

實(shí)現(xiàn)這一跨越的關(guān)鍵,首先是大模型具備了Tool Use能力,有能力連接所有數(shù)字化工具,完成真實(shí)世界任務(wù)。人類加速進(jìn)化的起點(diǎn)是開始創(chuàng)造和使用工具,現(xiàn)在大模型也具備了使用工具的能力。通過Tool Use,AI可以像人一樣調(diào)用外部軟件、接口和物理設(shè)備,執(zhí)行復(fù)雜的真實(shí)世界任務(wù)。這個(gè)階段,由于AI能夠輔助人類極大提高生產(chǎn)力,它將快速的滲透到物流、制造、軟件、商業(yè)、生物醫(yī)療、金融、科研等幾乎所有行業(yè)領(lǐng)域。

其次,大模型Coding能力的提升,可以幫助人類解決更復(fù)雜的問題,并將更多場景數(shù)字化。現(xiàn)在的Agent還比較早期,解決的主要是標(biāo)準(zhǔn)化和短周期的任務(wù)。要想讓Agent能解決更復(fù)雜、更長周期任務(wù),最關(guān)鍵的是大模型的Coding能力。因?yàn)锳gent可以自主Coding,理論上就能解決無限復(fù)雜的問題,像工程師團(tuán)隊(duì)一樣理解復(fù)雜需求并自主完成編碼、測試。發(fā)展大模型Coding能力是通往AGI的必經(jīng)之路。

未來,自然語言就是AI時(shí)代的源代碼,任何人用自然語言就能創(chuàng)造自己的Agent。你只需要輸入母語,告訴AI你的需求,AI就能自己編寫邏輯、調(diào)用工具、搭建系統(tǒng),完成數(shù)字世界的幾乎所有工作,并通過數(shù)字化接口來操作所有物理設(shè)備。

未來,也許會有超過全球人口數(shù)量的Agent和機(jī)器人與人類一起工作,對真實(shí)世界產(chǎn)生巨大影響。在這個(gè)過程中,AI就能連接真實(shí)世界的絕大部分場景和數(shù)據(jù),為未來的進(jìn)化創(chuàng)造條件。

隨后AI將進(jìn)入第三個(gè)階段——“自我迭代”,特征是“超越人”。

這個(gè)階段有兩個(gè)關(guān)鍵要素:

第一、AI連接了真實(shí)世界的全量原始數(shù)據(jù)
目前AI的進(jìn)步最快的領(lǐng)域是內(nèi)容創(chuàng)作、數(shù)學(xué)和Coding領(lǐng)域。我們看到這三個(gè)領(lǐng)域有明顯的特征。這些領(lǐng)域的知識100%是人類定義和創(chuàng)造的,都在文字里,AI可以100%理解原始數(shù)據(jù)。但是對于其他領(lǐng)域和更廣泛的物理世界,今天的AI接觸到的更多是人類歸納之后的知識,缺乏廣泛的、與物理世界交互的原始數(shù)據(jù)。這些信息是有局限的。AI要實(shí)現(xiàn)超越人類的突破,就需要直接從物理世界獲取更全面、更原始的數(shù)據(jù)。

舉一個(gè)簡單的例子,比如一家汽車公司的CEO要迭代明年的產(chǎn)品,大概率會通過無數(shù)次的用戶調(diào)研或者內(nèi)部的討論來決定下一款汽車將要具備什么樣的功能,與競對相比要實(shí)現(xiàn)哪些方面的長板,保留什么方面的能力?,F(xiàn)在AI要去做還是很難的,核心點(diǎn)在于它所獲得的數(shù)據(jù)和信息,全都是調(diào)研來的二手?jǐn)?shù)據(jù)。如果有一天AI有機(jī)會,能夠連接這款汽車的所有的資料和數(shù)據(jù),它創(chuàng)造出來的下一款汽車會遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過通過無數(shù)次頭腦風(fēng)暴所創(chuàng)作出來的。這只是人類世界當(dāng)中的一個(gè)例子,更何況更復(fù)雜的物理世界,遠(yuǎn)遠(yuǎn)不是通過人類知識歸納就能夠讓AI理解的。

所以AI要進(jìn)入到一個(gè)更高的階段,就需要直接從物理世界獲取更全面、更原始的數(shù)據(jù),就像在自動駕駛的早期階段,只靠人類的總結(jié),Rule-based的方法去實(shí)現(xiàn)自動駕駛,無法實(shí)現(xiàn)很好的效果。新一代的自動駕駛,大部分采用端到端的訓(xùn)練方法,直接從原始的車載攝像頭數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),實(shí)現(xiàn)了更高水平的自動駕駛能力。即便我們現(xiàn)在看起來相對簡單的自動駕駛問題,僅依靠人類歸納的知識和規(guī)則,也無法解決,更何況整個(gè)復(fù)雜的物理世界。只是讓AI學(xué)習(xí)人類歸納的規(guī)律,是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。只有讓AI與真實(shí)世界持續(xù)互動,獲取更全面、更真實(shí)、更實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù),才能更好的理解和模擬世界,發(fā)現(xiàn)超越人類認(rèn)知的深層規(guī)律,從而創(chuàng)造出比人更強(qiáng)大的智能能力。

第二、Self-learning自主學(xué)習(xí)
隨著AI滲透更多的物理世界場景,理解更多物理世界的數(shù)據(jù),AI 模型和agent能力也會越來越強(qiáng),有機(jī)會為自己模型的升級迭代搭建訓(xùn)練infra、優(yōu)化數(shù)據(jù)流程和升級模型架構(gòu),從而實(shí)現(xiàn) Self learning。這會是AI發(fā)展的關(guān)鍵時(shí)刻。

隨著能力的持續(xù)提升,未來的模型將通過與真實(shí)世界的持續(xù)交互,獲取新的數(shù)據(jù)并接收實(shí)時(shí)反饋,借助強(qiáng)化學(xué)習(xí)與持續(xù)學(xué)習(xí)機(jī)制,自主優(yōu)化、修正偏差、實(shí)現(xiàn)自我迭代與智能升級。每一次交互都是一次微調(diào),每一次反饋都是一次參數(shù)優(yōu)化。當(dāng)經(jīng)過無數(shù)次場景執(zhí)行和結(jié)果反饋的循環(huán),AI將自我迭代出超越人類的智能能力,一個(gè)早期的超級人工智能(ASI)便會成型。

一旦跨過某個(gè)奇點(diǎn),人類社會就像按下了加速鍵,科技進(jìn)步的速度將超越我們的想象,新的生產(chǎn)力爆發(fā)將推動人類社會進(jìn)入嶄新的階段。這條通往超級人工智能的道路,在我們的眼前正在日益清晰。隨著AI技術(shù)的演進(jìn)和各行各業(yè)需求爆發(fā),AI也將催生IT產(chǎn)業(yè)的巨大變革。

我們的第一個(gè)判斷是:大模型是下一代的操作系統(tǒng)。我們認(rèn)為大模型代表的技術(shù)平臺將會替代現(xiàn)在OS的地位,成為下一代的操作系統(tǒng)。未來,幾乎所有鏈接真實(shí)世界的工具接口都將與大模型進(jìn)行鏈接,所有用戶需求和行業(yè)應(yīng)用將會通過大模型相關(guān)工具執(zhí)行任務(wù),LLM將會是承載用戶、軟件 與 AI計(jì)算資源交互調(diào)度的中間層,成為AI時(shí)代的OS。來做一些簡單的類比:自然語言是AI時(shí)代的編程語言,Agent就是新的軟件,Context是新的Memory,大模型通過MCP這樣的接口,連接各類Tools和Agent類似PC時(shí)代的總線接口,Agent之間又通過A2A這樣的協(xié)議完成多Agent協(xié)作類似軟件之間的API接口。

大模型將會吞噬軟件。大模型作為下一代的操作系統(tǒng),將允許任何人用自然語言,創(chuàng)造無限多的應(yīng)用。未來幾乎所有與計(jì)算世界打交道的軟件可能都是由大模型產(chǎn)生的Agent,而不是現(xiàn)在的商業(yè)軟件。潛在的開發(fā)者將從幾千萬變成數(shù)億規(guī)模。以前由于軟件開發(fā)的成本問題,只有少量高價(jià)值場景才會被工程師開發(fā)出來變成商業(yè)化的軟件系統(tǒng)。未來所有終端用戶都可以通過大模型這樣的工具來滿足自己的需求。

模型部署方式也會多樣化,它將運(yùn)行在所有設(shè)備上?,F(xiàn)在主流的調(diào)用模型API的方式,來使用模型只是初級階段,其實(shí)看起來非常原始。類似大型主機(jī)時(shí)代的分時(shí)復(fù)用階段,每個(gè)人只有一個(gè)終端連接上大型主機(jī)分時(shí)復(fù)用。這種方式無法解決數(shù)據(jù)持久化,缺乏長期記憶,實(shí)時(shí)性不夠,隱私無法解決,可塑性也不夠。未來模型將運(yùn)行在所有計(jì)算設(shè)備中,并具備可持久記憶,端云聯(lián)動的運(yùn)行狀態(tài),甚至可以隨時(shí)更新參數(shù),自我迭代,類似我們今天的OS運(yùn)行在各種環(huán)境之中。

正是基于這個(gè)判斷,我們做了一個(gè)戰(zhàn)略選擇:通義千問選擇開放路線,打造AI時(shí)代的Android。我們認(rèn)為在LLM時(shí)代,開源模型創(chuàng)造的價(jià)值和能滲透的場景,會遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于閉源模型。我們堅(jiān)定選擇開源,就是為了全力支持開發(fā)者生態(tài),與全球所有開發(fā)者一起探索AI應(yīng)用的無限可能。

我們的第二個(gè)判斷:超級AI 云是下一代的計(jì)算機(jī)。大模型是運(yùn)行于 AI Cloud之上新的OS。這個(gè)OS可以滿足任何人的需求。每個(gè)人都將擁有幾十甚至上百個(gè)Agent,這些Agent 24小時(shí)不間斷地工作和協(xié)同,需要海量的計(jì)算資源。數(shù)據(jù)中心內(nèi)的計(jì)算范式也在發(fā)生革命性改變,從CPU為核心的傳統(tǒng)計(jì)算,正在加速轉(zhuǎn)變?yōu)橐?GPU為核心的 AI 計(jì)算。新的AI計(jì)算范式需要更稠密的算力、更高效的網(wǎng)絡(luò)、更大的集群規(guī)模。

這一切都需要充足的能源、全棧的技術(shù)、數(shù)百萬計(jì)的GPU和CPU,協(xié)同網(wǎng)絡(luò)、芯片、存儲、數(shù)據(jù)庫高效運(yùn)作,并且24 小時(shí)處理全世界各地的需求。這需要超大規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施和全棧的技術(shù)積累,只有超級AI云才能夠承載這樣的海量需求。未來,全世界可能只會有5-6個(gè)超級云計(jì)算平臺。

在這個(gè)新時(shí)代,AI將會替代能源的地位,成為最重要的商品,驅(qū)動千行百業(yè)每天的工作。絕大部分AI能力將以Token的形式在云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)上產(chǎn)生和輸送。Token就是未來的電。在這個(gè)嶄新的時(shí)代,阿里云的定位是全棧人工智能服務(wù)商,提供世界領(lǐng)先的智能能力和遍布全球的AI云計(jì)算網(wǎng)絡(luò),向全球各地提供開發(fā)者生態(tài)友好的AI服務(wù)。

首先,我們有全球領(lǐng)先的大模型——通義千問。通義千問開源了300多款模型,覆蓋了全模態(tài)、全尺寸,是最受全球開發(fā)者歡迎的開源模型。截至目前,通義千問全球下載量超6億次,衍生模型超17萬個(gè),是全球第一的開源模型矩陣,可以說是滲透計(jì)算設(shè)備最廣泛的大模型。

同時(shí),阿里云提供一站式模型服務(wù)平臺百煉,支持模型定制化以及Agent快速開發(fā),同時(shí)提供AgentBay這樣的Agent運(yùn)行環(huán)境、靈碼/Qoder等一系列開發(fā)者套件,讓開發(fā)者可以方便地使用模型能力和創(chuàng)建使用Agent。

其次,阿里云運(yùn)營著中國第一、全球領(lǐng)先的AI基礎(chǔ)設(shè)施和云計(jì)算網(wǎng)絡(luò),是全球少數(shù)能做到軟硬件垂直整合的超級AI云計(jì)算平臺之一。在硬件和網(wǎng)絡(luò)層面,阿里云自研的核心存儲系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、計(jì)算芯片,構(gòu)成了阿里云大型計(jì)算集群最堅(jiān)實(shí)的底座。

阿里云正在全力打造一臺全新的AI超級計(jì)算機(jī),它同時(shí)擁有最領(lǐng)先的AI基礎(chǔ)設(shè)施和最領(lǐng)先的模型,可以在基礎(chǔ)架構(gòu)設(shè)計(jì)和模型架構(gòu)上協(xié)同創(chuàng)新,從而確保在阿里云上調(diào)用和訓(xùn)練大模型時(shí),能達(dá)到最高效率,成為開發(fā)者最好用的AI云。

AI行業(yè)發(fā)展的速度遠(yuǎn)超我們的預(yù)期,行業(yè)對AI基礎(chǔ)設(shè)施的需求也遠(yuǎn)超我們的預(yù)期。我們正在積極推進(jìn)三年3800億的AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)計(jì)劃,并將會持續(xù)追加更大的投入。從現(xiàn)在我們看到的AI行業(yè)遠(yuǎn)期發(fā)展以及客戶需求角度來看,為了迎接ASI時(shí)代的到來,對比2022年這個(gè)GenAI的元年,2032年阿里云全球數(shù)據(jù)中心的能耗規(guī)模將提升10倍。這是我們的一個(gè)遠(yuǎn)期規(guī)劃,我們相信通過這樣的飽和式投入,能夠推動AI行業(yè)的發(fā)展,迎接ASI時(shí)代的到來。

超級人工智能到來之后,人類和AI會是怎么樣的協(xié)作關(guān)系?

未來的AI越來越強(qiáng),甚至超越人類智能能力的ASI誕生,那我們?nèi)祟惡虯I將如何相處?我們對未來充滿樂觀,超級人工智能到來之后,人類和AI是一個(gè)嶄新的協(xié)同方式。程序員可能已經(jīng)感受到了,我們可以下一個(gè)指令,通過Coding這樣的工具,讓它晚上12個(gè)小時(shí)就能夠創(chuàng)造出一個(gè)我們需要的系統(tǒng),從這里我們看到了未來人和AI怎么樣去共同協(xié)同的一種早期的雛形。所以我們覺得,從Vibe Coding到Vibe Working。未來,每個(gè)家庭、工廠、公司,都會有眾多的Agent和機(jī)器人24小時(shí)為我們服務(wù)。也許,未來每個(gè)人都需要使用100張GPU芯片為我們工作。

正如電曾經(jīng)放大了人類物理力量的杠桿,ASI將指數(shù)級放大人類的智力杠桿。過去我們消耗10個(gè)小時(shí)的時(shí)間,獲得10小時(shí)的結(jié)果。未來,AI可以讓我們10小時(shí)的產(chǎn)出乘以十倍、百倍的杠桿?;仡櫄v史,每次技術(shù)革命解鎖更多生產(chǎn)力之后,都會創(chuàng)造出更多的新需求。人會變得比歷史上任何時(shí)候都強(qiáng)大。

最后,我想強(qiáng)調(diào),一切才剛剛開始。AI 將重構(gòu)整個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施、軟件和應(yīng)用體系,成為真實(shí)世界的核心驅(qū)動力,掀起新一輪智能化革命。阿里巴巴將持續(xù)投入,與合作伙伴和客戶一起,讓AI 深入產(chǎn)業(yè)、共創(chuàng)未來。祝大家度過一個(gè)充實(shí)愉快的云棲大會,謝謝大家!

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2025-11-06 04:36:57
一個(gè)家族四位黃埔生,皆為國軍高級將領(lǐng),解放戰(zhàn)爭中都選擇了起義

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紅夢史說
2025-11-04 09:29:56
久功不克俄羅斯連撤兩員大將!西爾斯基:紅軍城守住了

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史政先鋒
2025-11-03 11:54:13
藍(lán)營大洗牌!侯友宜拒交棒,洪秀柱力挺新主!

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放開他讓wo來
2025-11-05 09:59:19
醫(yī)生發(fā)現(xiàn):天冷堅(jiān)持戴帽子的人,過不了幾個(gè)月,身體會有這8變化

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王二哥老搞笑
2025-11-06 13:08:35
曼聯(lián)離隊(duì)隊(duì)醫(yī)獸醫(yī)實(shí)錘?阿莫林陣容目前零傷病,不只因?yàn)楸荣惿?>
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      <a href=羅米的曼聯(lián)博客
2025-11-06 10:35:54
加納喬歷史第一人!新援兩送大禮,切爾西豪陣2-2爆冷造恥辱紀(jì)錄

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釘釘陌上花開
2025-11-06 04:45:57
手里有多少存款能超過我國98%的家庭?超了這個(gè)數(shù),你就是佼佼者

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趣味萌寵的日常
2025-11-04 13:43:48
Shams:詹姆斯將繼續(xù)缺席湖人接下來的五連客,或11月19日復(fù)出

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懂球帝
2025-11-06 09:06:50
蔡孝乾叛變吳石暴露,李克農(nóng)派出的潛臺小組,不辱使命絕境立功

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黑句本
2025-11-03 10:45:13
舒淇馮德倫同框殺瘋了!這才是內(nèi)娛真夫妻天花板這波狗糧灑的真甜

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小娛樂悠悠
2025-11-06 07:35:40
中芯國際廠房內(nèi)光刻設(shè)備將面臨失效,800億美元資產(chǎn)或成浪費(fèi)?

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牛鍋巴小釩
2025-11-06 11:23:10
心情郁悶時(shí)就去瞅瞅李湘的評論區(qū),我簡直快要笑瘋了。

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陳意小可愛
2025-10-21 01:04:16
荷蘭制裁中國求錘得錘?光刻機(jī)巨頭要撤離,外媒:荷蘭已極力阻止

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顧史
2025-11-05 21:44:54
10年湖北打工妹嫁英國高管,結(jié)婚8 年持刀捅死丈夫,如今下場唏噓

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銀河史記
2025-11-04 20:17:37
醫(yī)生發(fā)現(xiàn):若60歲后經(jīng)常喝茶,肝癌患病率是不喝茶的人5倍不止?

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華庭講美食
2025-11-05 14:07:34
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2025-11-05 00:22:15
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