一、商业圈
1.Spotify CEO吐槽苹果谷歌：想当裁判就不能同时当玩家
日前，Spotify首席执行官Daniel Ek敦促英国立法者通过一项法案，规范数字市场的竞争，削弱苹果、谷歌和其他大型科技公司的主导地位。
Daniel在接受英国《金融时报》采访时表示，苹果和谷歌对数十亿消费者访问互联网方式的控制是疯狂的。“他们不仅制定规则，而且还直接与下游供应商竞争。”
Daniel一直主张立法限制苹果提供平台（iOS）并在该平台上与 Spotify 竞争对手Apple Music等应用程序竞争的能力。
2.Top50 C端AI产品发布：ChatGPT难抵“古典互联网”头部产品
最近，美国知名科技风投公司 a16z 对目前市场上流量最高的 50 款面向 C 端用户开放的 AI 产品进行了排名。
a16z 对面向 C 端开放的 AI 产品流量 Top50 的排名
（榜单中不包括无网页端的产品，也不统计 Discord 服务器等第三方平台的流量。）
数据分析显示：
（1）ChatGPT一款产品占掉了Top50 60%的流量，排名第二的character.ai 的流量只有ChatGPT的 21%；
（2）AI 赛道，即便是最头部的ChatGPT，和“古典互联网”的头部产品，流量也没得比；
（3）抛开ChatGPT和它的模仿者之外，流量增速最快的是AI伴侣和AI内容工具（这也是出海创业者们最常做的2个赛道）。
3.过去一年，谷歌大概耗掉一个半西湖的水
前段时间，谷歌发布了 2023 年环境报告。数据显示，去年一年，谷歌花掉了 56 亿加仑水，换算过来就 2545 万立方米，这个水量，大概能装满一个半西湖。而这些水，大都被用于去数据中心散热。随着生成式大模型的爆火，水资源耗越来越快。按照加州大学副教授 Shaolei Ren 的说法，谷歌用水量比去年足足多了 20%。
据了解，除谷歌外，包括微软、亚马逊等等科技巨头，也都是耗水大户。无论是国内，还是国外的科技大厂们，需要关注一下水资源等相关的问题。
4.美联邦贸易委员会起诉亚马逊：曾使用秘密算法操控竞争对手价格
上周，美国联邦贸易委员会起诉亚马逊，指控该在线零售商非法维持垄断地位。《华尔街日报》昨天披露了投诉中有关秘密算法的关键细节。美国联邦贸易委员会声称，亚马逊曾使用该算法提高最受欢迎的在线购物目的地的价格。
据透露，这一切都始于亚马逊开发了一种代号为“尼斯湖（Nessie）水怪计划”的算法。据称，它的工作原理是操纵竞争对手较弱的定价算法，并将竞争对手锁定在更高的价格上。这种有争议的算法已使用多年，帮助亚马逊“提高了各个购物类别商品的利润”，并“导致竞争对手提高价格并向客户收取更高费用”。消息人士称，亚马逊通过 “Nessie” 项目获得了“超过 10 亿美元的收入”。
美联邦贸易委员会的投诉称：亚马逊利用其广泛的监控网络来阻止价格竞争，方法是检测和阻止折扣，人为地抬高亚马逊内外的价格，并剥夺竞争对手通过提供更低价格来扩大规模的能力。
据悉，亚马逊于2019年停止使用该算法，但没有明确原因。尽管“尼斯湖水怪计划”可能已经结束，但亚马逊的其他定价算法似乎仍在继续。
二、产业圈
1.Android 14 现已正式发布，安卓设备有望年内更新
Android 14 现已正式发布，该版本旨在提高开发人员的工作效率，同时增强性能、隐私、安全和用户定制功能。
目前 Android 14 已经面向部分 Pixel 设备推出，今年晚些时候将在三星、iQOO、Nothing、一加、Oppo、Realme、夏普、索尼、传音、vivo 和小米等设备上更新。该版本的一些重点更新内容包括：
（1）性能和效率。比如冻结缓存应用：在 Android 14 中，会在短时间内冻结缓存应用程序，使其 CPU 时间为零；优化广播的技术改进有效地改善了电量使用和整体应用启动时间；减少内存占用：在 Android 14 中，Android Runtime (ART) 在不影响性能的情况下优化了 code size，平均减少了 9.3%。
（2）定制化。非线性字体放大：从 Android 14 开始，系统默认支持字体放大至 200%；可以设置每个应用程序的语言偏好、区域偏好功能使用户能够个性化温度单位、一周的第一天和编号系统；语法变形 API 允许用户更轻松地为使用具有语法性别的语言的用户添加支持。
（3）新媒体能力。Android 14 增加了对 10 位高动态范围 (HDR) 图像的支持，并支持 Ultra HDR 图像格式。该格式完全向后兼容 JPEG；Android 14 升级并改进了相机扩展，允许应用处理更长的处理时间，并在支持的设备上使用低光摄影等计算密集型算法来改进图像；Android 14 设备可以支持无损音频格式，通过 USB 有线耳机提供发烧级体验。
此外，Android 14 还带来了各种图形驱动程序增强、OpenJDK 17 支持以及各种隐私和保护安全更新。
2.龙芯新进展：Linux 6.7支持LoongArch架构KVM虚拟机
国内自主研发芯片龙芯CPU有最新进展，龙芯工程师正在致力于为 LoongArch 架构实现更多内核功能。到目前为止，LoongArch CPU 的性能虽然无法与 x86_64 或 Arm 硬件相比，但正在慢慢变得更加实用，此外架构支持方面已经越来越成熟。
根据龙芯工程师最新提交的代码，Linux 内核的龙芯 Git 分支已将其所有初始 KVM 支持 (Kernel-based Virtual Machine) 代码提交到 loongarch-next 排队，迎接大约一个月后 Linux 6.7 合并窗口，即将迎来对基于内核的虚拟机支持。这组补丁为龙芯 CPU 提供了所有基础的 KVM 支持代码。这种 KVM 支持依赖于 LoongArch 的虚拟化扩展，是 LoongArch 支持的首个虚拟化方式。
龙芯CPU，一直以来都备受关注。不同于其他CPU厂商，龙芯CPU采用了100％自主指令集LoongArch。随着龙芯性能的提高，以及未来在云 / 虚拟化服务器领域的扩展，KVM 虚拟化支持将变得十分重要，因此提早做准备是有必要的。
3.号称“一秒一公里”、“即充即走”，华为打造高原“超充绿廊”
华为数字能源宣布，国庆假期期间，华为数字能源助力打造的全液冷超充站在川藏南线暨理塘、亚丁公路（四川段）沿线多地正式上线。
据介绍，这条 318 川藏超充绿廊运用华为全液冷超充技术，其海拔最高、充电更快，可为新能源车主提供“一杯咖啡，满电出发”的充电体验。这些全液冷超充终端具备如下特性：
（1）最大输出功率 600kW，最大电流 600A，号称“一秒一公里”，在海拔最高的区域可提供最大的充电功率。
（2）全液冷技术可确保设备的高可靠性：在高原区域，可耐高温、高湿，且能防灰尘、防腐蚀，适应沿线多种复杂工况。
（3）匹配“所有车型”：充电范围覆盖 200-1000V，一次充电成功率可达 99%，能够匹配特斯拉、小鹏、理想等乘用车及货拉拉等商用车，可做到“来车即充，即充即走”。
4.磁盘占用减少 70%、内存减少 50%，微软发布桌面新版 Teams 应用
微软近日面向 Windows 和 macOS 平台用户，推出了全新的Microsoft Teams应用程序。适用于 Windows 和 macOS 的新版 Microsoft Teams 弃用资源密集型 Electron 框架，转而使用微软的 WebView2 技术，可以进一步加速应用性能，提高应用生产力。
新版 Teams 承诺安装速度提高 3 倍，启动时间快 2 倍，聊天和频道之间的切换速度提高 1.7 倍。加入会议的速度也应该快 2 倍；内存资源占用减少 50%，磁盘空间减少 70%。微软产品负责人 Anupam Pattnaik 表示：
新版 Teams 应用具备经典版几乎所有功能，包括自定义业务线应用程序、第三方应用程序、分组讨论室、7x7 视频、呼叫队列、PSTN 呼叫、聊天和频道中的情境搜索、交叉发布渠道对话等等。
5.苹果考虑放弃默认谷歌搜索，微软CEO支持
外媒彭博社报道，近日苹果公司与搜索引擎 DuckDuckGo 进行了谈判，希望将 Safari 浏览器私密模式的默认搜索引擎从谷歌替换为 DuckDuckGo。
DuckDuckGo 浏览器以注重隐私防护而出名，在上月底迎来了它的 15 周岁生日。该公司 CEO 兼创始人 Gabriel Weinberg 通过博客发文表示公司的愿景依然不变，15 年后将打造出科技界真正罕见的东西：“一家健康、盈利的公司，保护而非利用用户的隐私”。他认为，人们开始关注自己在网上的隐私是促进 DuckDuckGo 发展的动力。
据悉，预计本周稍晚会披露相关的谈判细节。届时将解封 DuckDuckGo 的 CEO Gabriel Weinberg 和苹果高管 John Giannandrea 于 10 月 4 日听证会上的证词。
美国司法部认为，占据 90% 搜索市场份额的谷歌每年向苹果等智能手机制造商和 AT&T 等无线运营商支付 100 亿美元，成为其设备的默认搜索引擎，这种行为不符合法律规定。针对外界的质疑，苹果为此承受了不小的压力。
值得一提的是，微软首席执行官Satya Nadella周一出席了谷歌反垄断审判，支持美国司法部的论点，即「谷歌使用了不公平策略」（最重要的是默认搜索合同）来阻止 Bing 等搜索竞争对手的机会。
三、技术圈
1.大模型被证明压图像和音频压缩性能强大，超越专门算法
技术上，预测模型可以转换为无损压缩器，大模型当然也可以。Google DeepMind 和 Meta 的研究人员发现 DeepMind 的大语言模型 Chinchilla 70B 在图像和音频的无损压缩上超过了 PNG 和 FLAC。
Chinchilla 70B 能将 ImageNet 图像数据库中的图像无损压缩到原始大小 43.4%，超过了 PNG 算法的 58.5%；同时，它能将 LibriSpeech 音频数据集中的样本无损压缩到原始大小 16.4%，超过 FLAC 算法的 30.3%。
据介绍，Chinchilla 70B 主要是训练用于处理文本，但它在压缩其它类型的数据集上的效果也表现优异，甚至优于专门的算法。
2.GenAI：Docker、Neo4J、LangChain和Ollama提供新技术栈
洛杉矶正在进行的DockerCon预览了一个新的免费GenAI堆栈，该堆栈的组件来自Docker、Neo4J、LangChain和Ollama，旨在让开发人员轻松入门。
Docker首席执行官Scott Johnston表示：GenAI的反响强烈。开发人员希望能够在不需要获取OpenAI密钥的情况下在本地进行实验，并且希望尝试使用公司数据，而不将其放入云中。“我们已经定义了这个GenAI堆栈，它解决了许多用例，并将每个不同的服务封装起来，而且它们很容易移动。”
除了用于运行容器的Docker技术之外，Neo4J还提供了一个图形数据库管理器，LangChain是一个用于处理语言模型的框架，Ollama是一个用来下载和运行模型的运行时，以及一组要运行的开源模型。
此外，还提供了两个初学者应用程序，一个是支持代理bot，另一个是Python编码助手。约翰斯顿说：盒子里的LLM是Llama 2，开发人员也可以把LLM换成自己的，或者把自己的数据带到LLM中。”
除了GenAI堆栈，Docker今天还引入了Docker AI，这是Docker和Docker Compose文件的编码助手。