澳洲劳动争议文件新增AI披露要求；DeepSeek和Google分别开放推理引擎与PyTorch后端；Gemini开始把个人信息连接带进车载场景。
FWC的AI文件规则已生效：披露用途，自己核验
澳洲Fair Work Commission（FWC，公平工作委员会）10月20日确认，案件文件使用生成式AI的新要求当天生效。指导说明已于8月发布，这次是开始适用，并非刚刚通过一部新的AI法律。ABC当天也报道了这项变化。
用AI创建、撰写或编辑提交材料，需要说明用了AI以及如何使用；提交者还须自行检查内容准确、相关，有真实证据和法律依据，并在文件中声明已完成检查。证人陈述另须基于本人知识、反映本人用语且据其所知属实。专业代表引用判例时还须附链接。
对准备劳动争议材料的人，实际多出的是披露和核验步骤。AI整理出来的判例名称，仍需找到原文确认。FWC也提醒不要把个人或机密案件信息输入公开AI工具；这份新闻概述不替代个案法律意见。
DeepSeek开源DeepInfer，公开的是离线推理引擎
DeepSeek于10月20日开放DeepInfer代码。官方仓库称，这是支撑其大规模服务的推理框架，本次公开版本提供离线推理。TechTarget当天报道了开源消息，并采访分析师讨论企业推理成本。
当前仓库列出的模型是DeepSeek-V4.1-Flash，硬件为NVIDIA SM100 GPU和华为Ascend 950 NPU。公开功能包括优化内核、异步调度、确定性采样与结构化输出，代码使用Apache 2.0许可证。
开源引擎还不是完整的在线服务。README明确列出未包含的KV缓存系统、VE/Prefill/Decode拆分，以及预填充和解码副本的负载均衡。澳洲开发团队评估时，需要把这些组件和硬件要求一起算入部署工作；本报道没有复现性能基准，也不推断具体省下多少费用。
来源：DeepSeek官方仓库 · TechTarget
TorchTPU代码开放，PyTorch多了一条TPU原生路径
Google在10月20日的PyTorch大会宣布，TorchTPU已作为开源项目公开。它与Meta的PyTorch团队共同开发，让TPU成为PyTorch的原生设备选项。TechCrunch同日报道开源。这次新增的是代码公开，不能把4月已有的技术介绍说成今天首次出现。
官方说明把eager执行和torch.compile都纳入路径：开发者可以沿用熟悉的接口调试模型，再用编译模式优化执行。Google同时列出vLLM、SGLang、TorchTitan和Hugging Face等工具的整合。
开发团队可以开始对照自己的模型评估TPU后端，检查算子支持、数值精度、硬件资源和完整工作负载。公司所说的少量代码改动，不足以证明任意模型都能无成本迁移。本报道未在TPU上做独立测试。
来源：Google Cloud · PyTorch团队 · TechCrunch
Gemini车载个性化开始推出，读取哪些应用由用户选择
Google于10月20日开始向Android Auto推出Gemini的Personal Intelligence，让助手在获准后结合Gmail、日历、照片、地图等信息回答问题。Ars Technica同日报道了这项车载扩展。Gemini此前已能在车内使用，新增的是个人信息连接。
Google给出的场景是去机场途中询问登机口和航班状态，由助手结合邮件等信息作答。这是公司展示的用途，本报道未实测。Android Auto从当天开始分批推出；使用Google built-in的车型则安排在未来数月，两个时间不能混写。
官方注明，范围是年满18岁的合资格个人Google账户，不含Workspace商业、企业或教育账户，并列有地域排除。澳洲未列入这些排除地区，但仍要核对账户、设备及推出进度。应用连接需自行开启，也可随时关闭；决定是否启用前，可以先检查愿意授权哪些信息。
