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布罗克曼承认Kimi K3"相当不错"，但称OpenAI仍握有"巨大优势"

一场关于中美大模型身位的公开对话， 第一 次由OpenAI的核心人物亲自接过了话头。 7 月 23 日，据彭博社报道，OpenAI总裁兼联合创始人格雷格·布罗克曼在采访中，对月之暗面上周发布的Kimi K3 给出了罕见的直白评价：这款模型确实相当不错，毫无疑问。 这句话的分量，在于它出自一家长期被视为美国AI标杆的公司的实权人物之口。过去外界习惯默认美国在基础模型上大幅领先中国，而Kimi K3 的发布正在撬动这一定见——月之暗面称其开放权重模型综合能力已超过除Anthropic Claude Fable5 和OpenAI GPT-5. 6 之外的所有对手，市场震动随之而来。 不过，布罗克曼在肯定的同时留了一道疑问。他表示，目前判断月之暗面是否通过"蒸馏"手段获取OpenAI模型的输出结果来训练Kimi K3，还为时过早，并强调OpenAI一直都在监测此类行为。这番表态，把开放权重模型与原生前沿模型之间的技术边界之争，又一次摆到了台面上。 更耐人寻味的是他对差距的量化判断。布罗克曼援引部分估算称，中国在AI模型开发方面可能只落后美国约 4 个月，其他专家甚至认为差距更小。当低价中国模型迅速普及、能力差距持续收窄，OpenAI与Anthropic这样依赖订阅与API收入的闭源厂商，其商业模式正面临更多不确定性——而这几家恰恰都在筹备上市、努力提高客户收入的关键节点上。 面对逼近的追赶者，布罗克曼的底气来自两点：较早投入的大量计算资源，以及多年累积的AI研究经验。他据此认为OpenAI对竞争对手仍保持巨大优势，并表示公司多年来一直在深入研究如何打造更高效的模型、让模型精准完成预定目标。 他还顺势澄清了一个常见误区：Kimi这类开放权重模型并非免费产品。他提醒，这些模型规模庞大、运行需要大量且不便宜的算力，真正的竞争不在于开源与否，而在于谁能打造出效率 最高 、智能水平 最强 、并在单项任务上提供 最佳 性价比的模型。当对手用更低的价格逼近能力水位，OpenAI要守住的，或许不再只是模型榜单上的身位，而是那个越来越难定义的性价比优势。

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500 亿美元押注Anthropic：AMD不只卖芯片，还要当AI实验室的股东

一笔把"卖铲人"和"挖金人"绑成命运共同体的交易，在AI算力市场落了地。 7 月 22 日（周三），AMD宣布与Anthropic达成战略合作，并抛出一项计划：未来向这家人工智能公司 最高 投资 500 亿美元。这不再是单纯的供应商与客户关系，而是芯片巨头亲自下场，把资本和产能同时押在了一家头部模型实验室身上。 合作的另一只手，是实打实的算力供货。根据协议，Anthropic将采用AMD的Helios机架级解决方案，部署总规模达 2 吉瓦的AMD Instinct MI450 系列GPU。值得注意的是，吉瓦（GW）已经悄然成为衡量AI数据中心规模的新通用单位——当算力需求膨胀到这种量级，讨论的标尺也从单台服务器跳到了整座电站的供电能力。首批 1 吉瓦算力将于明年上半年完成部署，这也意味着Anthropic的底层算力供给，将正式走出对单一厂商的依赖，迎来AMD这条新支线。 对AMD而言，拿下Anthropic既是订单也是背书：MI450 系列作为Helios机架方案的核心，直接切入 顶级 AI实验室的训练与推理场景；对Anthropic来说，在谷歌TPU、三星之外再添AMD这一高性能算力来源，供应链的多元化和议价空间都多了一重保障。当一家芯片公司愿意掏出 最高 500 亿美元去投资它的客户，算力市场的权力结构，正在被重新书写。 需要我把这篇也存入 `rewrites/` 目录，或继续贴新链接都可以。

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Simon Willison's Weblog资讯

OpenAI’s accidental cyberattack against Hugging Face is science fiction that happened

This story is wild. The short version: OpenAI were running a cybersecurity test against an unreleased model, with the model's guardrail features turned off. Rather than solve the test, the model broke its way out of OpenAI's sandbox, then found exploits to break in to Hugging Face, all so it could cheat on the test by stealing the answers. Along the way it helped make the strongest case yet for how the imbalance of model availability is hurting our ability to secure our software. Here's what happened We currently have three documents to help us understand what happened here. ExploitGym: Can AI Agents Turn Security Vulnerabilities into Real Attacks? is a paper published on 11th May 2026 describing ExploitGym, a new eval suite for LLM-powered agent systems. Security incident disclosure — July 2026 by Hugging Face on 16th July 2026 describes how they detected an attack from an "agentic security-research harness - used LLM still not known" that breached some of their systems. OpenAI and Hugging Face partner to address security incident during model evaluation from OpenAI on 21st July 2026 confesses that it was their agent harness that did this, and that they're working with Hugging Face to clean up the mess. ExploitGym I hadn't seen the ExploitGym paper before and it's a really interesting one. Authors from UC Berkeley, the Max Planck Institute, UC Santa Barbara, and Arizona State designed a new benchmark for evaluating models on their ability to turn a reported vulnerability into a concrete exploit. OpenAI, Anthropic, and Google provided feedback and helped run the benchmark against their models. The benchmark "comprises 898 instances derived from real-world vulnerabilities that affected popular software projects" - including the Linux kernel and V8 JavaScript engine. Here's the paragraph that best represents their benchmark results: Among all configurations, Claude Mythos Preview and GPT-5.5 achieve the highest success counts (157 and 120 successes, respectively), demonstrating that current frontier agents can exploit a substantial subset of real-world vulnerabilities under controlled conditions. GPT-5.4 also solves a notable 54 tasks, placing it in an intermediate tier. The remaining model–agent pairings solve fewer than 15 tasks each, underscoring that end-to-end exploitation remains challenging and sharply differentiates today’s frontier systems. Notably, Claude Opus 4.7 achieves fewer successes than Claude Opus 4.6 despite being a newer checkpoint, and does so at substantially lower cost on the full set. Trace inspection reveals that Claude Opus 4.7 and Gemini 3.1 Pro frequently conclude early after judging the target vulnerability non-exploitable. The paper also describes the approach they took to preventing the agents from cheating by going outside the parameters of the test. This becomes relevant in a moment! Outbound connections are restricted to a curated allowlist that permits routine package installation (Ubuntu apt repositories and PyPI) and fetching the toolchains required for building V8. All other external endpoints are blocked. The paper concludes with this (emphasis mine): Our results show that autonomous exploit development by frontier AI agents is no longer a hypothetical capability. While current agents are not yet reliable across all targets, they already exploit a non-trivial fraction of real-world vulnerabilities, including complex targets such as kernel components. This rapid emergence is itself a central finding, showing that capabilities that would have seemed implausible are now present in deployed frontier models. An important detail here: this paper isn't about discovering vulnerabilities; it's about being able to take those vulnerabilities and turn them into working exploits. When Anthropic first restricted access to Mythos back in April they talked about this capability as well. A model that can act on vulnerabilities is a lot more dangerous than one that can just discover them. One of the ways Fable differs from Mythos is that it's more likely to refuse to weaponize vulnerabilities in this way. I get the impression the US government did not understand that distinction when they banned Fable last month. The Hugging Face incident The first hint we got of the attack was in this blog post by Hugging Face on 16th July 2026: A malicious dataset abused two code-execution paths in our dataset processing (a remote-code dataset loader and a template-injection in a dataset configuration) to run code on a processing worker. From there, the actor escalated to node-level access, harvested cloud and cluster credentials, and moved laterally into several internal clusters over a weekend. I hope they release more details about the code that pulled this off. I'm assuming this means packages using the datasets library, a Hugging Face project for bundling up and sharing datasets on their platform. That library used to execute arbitrary code but has been steadily locked down over time, with the

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Simon Willison's Weblog资讯

Are AI labs pelicanmaxxing?

Are AI labs pelicanmaxxing? Excellent piece of work by Dylan Castillo, who took a deep-dive into the frequently pondered question of whether the AI labs have been deliberately training models to draw pelicans riding bicycles in response to my deeply unscientific benchmark. I've been randomly spot-checking this in the past by testing models against other animals riding other types of vehicle, but never with anything close to the diligence of Dylan's methodology here. Dylan took 8 animals × 6 vehicles = 48 prompts and ran them three times each through 7 different models ( GPT-5.6 Terra, Claude Sonnet 5, Gemini 3.5 Flash, Grok 4.5, Qwen3.7-Max, GLM-5.2, and DeepSeek V4 Pro). He then used GPT-5.6 Luna and Gemini 3.1 Flash-Lite to help evaluate the results. There's a neat filter view for exploring the results: For the models he tested he could find no evidence of pelimaxxing: The pelicans on bicycles don’t look any better Labs are not better at drawing pelicans Labs are not better at drawing bicycles Labs are not better at drawing pelicans on bicycles, even adjusting for difficulty The pelican-bicycle scenes don’t look memorized [...] Pelicans aren’t drawn any better than other animals. Bicycles aren’t drawn any better than other vehicles. And no lab draws the combination better than its pelicans and bicycles already predict. GLM-5.2 comes closest: it has the largest boost on the exact pelican-bicycle cell, and and its first pelican-on-bicycle sample caught my eye. But the effect is small and not significant, so I wouldn’t put too much weight on it. Via Hacker News Tags: ai, generative-ai, llms, evals, pelican-riding-a-bicycle

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​三星计划投资 Mistral AI，力求打破美国科技巨头的垄断

三星电子正在与法国 AI 初创企业 Mistral 洽谈一项数亿欧元投资。这笔资金将有助于 Mistral 在市场上建立竞争力，发展能够与美国科技巨头相抗衡的主流人工智能解决方案。知情人士透露，这轮融资完成后，Mistral 的估值预计将达到约 200 亿欧元。 三星的投资规模预计为 10 亿欧元，此前该公司已经通过其风险投资部门向 Mistral 进行了投资。此次谈判反映了当前行业面临的重大趋势，即对计算能力的需求急剧增加，而相应的计算资源却持续短缺。因此，越来越多的 AI 研发企业寻求与半导体供应商建立合作关系，以满足市场需求。 在此背景下，Mistral 正好利用了机会，吸引了来自各方的资金支持。特别是在美国政府禁止外国实体获得 Anthropic 最新 AI 模型的情况下，欧洲和亚洲的企业及政府更加希望减少对美国 AI 技术的依赖。Mistral 专注于开源 AI 模型，允许客户对模型进行定制，避免了被企业或政府远程关闭的风险。 Mistral 的融资计划还包括瑞典机构 EQT 旗下的 Scaleup Europe Fund，该基金获得了欧盟委员会的支持，并致力于扶持有潜力的欧洲企业。Mistral 与三星的合作将在当前 AI 行业面临芯片紧缺的环境中进行。近期，美国内存制造商美光与 Anthropic 达成了合作，而 Mistral 也在与早期投资者微软扩大合作关系，微软承诺投入 “数十亿美元”，以采购 Mistral 的算力基础设施服务。

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微软测试月之暗面 Kimi K3，或将引入 Copilot 与 Azure 平台

据《The Information》报道，微软正在测试月之暗面（Moonshot AI） 最新 模型 Kimi K3，评估其接入 Microsoft Copilot 的可行性，同时推进该模型进入 Azure 平台。目前，Kimi K3仍处于微软内部测试与平台接入阶段，尚未正式成为 Copilot 可选模型，微软也未公布其在 Azure 上的具体上线时间、服务地区及定价信息。 这并非微软 首次 引入月之暗面模型。7月1日，GitHub Copilot 已正式上线 Kimi K2.7Code，将其作为首个进入 Copilot 模型选择器的开放权重模型，并由 GitHub 基于微软 Azure 提供托管服务。该模型首先面向 Copilot Pro、Pro+ 和 Max 用户开放，企业用户则需由管理员手动启用。 目前，微软已在 Microsoft Foundry 平台提供 Kimi K2、Kimi K2.5和 Kimi K2.6等系列模型。若 Kimi K3后续正式接入 Azure，企业客户将能够通过微软云计算基础设施、统一计费体系和企业管理能力调用该模型，无需直接连接月之暗面的服务。 微软持续扩展 Copilot 和 Azure 的模型选择范围，反映出其 AI 产品战略正在向多模型架构演进。除长期合作伙伴 OpenAI 外，微软近年来已陆续引入 Anthropic、DeepSeek、xAI、Meta 以及月之暗面等公司的模型，根据不同任务需求，在性能、成本和应用场景之间提供更灵活的选择。Kimi K3的潜在接入，也将进一步丰富企业级 AI 应用生态的模型供给。

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15 亿美元和解落地：法官批准Anthropic盗版书籍案，每本书赔约 3000 美元，划下AI训练版权关键判例

一桩牵动整个AI行业的版权拉锯战，终于等来了法官落槌。美联社发自旧金山的报道显示，一名联邦法官已批准Anthropic高达 15 亿美元版权和解协议：这家人工智能公司因使用作者作品的盗版副本训练其Claude聊天机器人，将向数千名作者按每本书约 3000 美元的标准赔付。 主审此案的地区法院法官Araceli Martínez-Olguín在周一的裁决中表示，这份集体诉讼和解为受影响的作者与出版商提供了有意义的救济。钱款的去向已经有了清晰轮廓——裁决涵盖的超过48. 2 万本图书中，约91%已经由作者或出版商提出索赔，他们如今进入了应得赔付的队列。 原告代理律师Justin Nelson在一份声明中称，这项和解是史上已知规模 最大 的版权追回，并表示期待尽快向集体成员完成分配。这句话的分量，在于它 第一 次把AI训练数据侵权案的赔付体量，摆到了版权史的前排。 把时间拨回裁决的来路，能看清这场和解背后的法理脉络。美国地区法院法官William Alsup去年 9 月在旧金山联邦法院给出了初步批准，此后他已退休。Alsup在去年夏天曾做出一份混合裁决：一方面认定，用受版权保护的书籍训练AI聊天机器人并不违法；另一方面裁定，Anthropic通过盗版网站错误获取了数百万本书，这一行为本身站不住脚。训练行为合法、获取手段非法，这条分界线，成了整起案件最关键的法理支点。 Anthropic方面对裁决的回应，则把重点压在了训练合法性的确认上。公司副总法律顾问Aparna Sridhar强调，这份裁决是一块里程碑，它表明以书籍训练AI属于版权法下的合理使用。对Anthropic乃至整个大模型行业而言，这句话比 15 亿美元的价码更值钱——它意味着在已发生的训练行为本身，司法给出了倾向性的背书。 当 15 亿美元的和解被法官批准、每本书约 3000 美元的赔付即将发放，这场诉讼留下的真正遗产，其实不是那张支票，而是它划出的两条线：用盗版手段拿数据，代价高昂且站不住脚；用合法途径训练模型，则逐渐被司法承认为合理使用。这两条线之间的缝隙，正是未来每一家AI公司都要小心行走的地带。

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编程神器再进化！Claude Code深度集成iOS模拟器，AI自动帮你写代码做测试

人工智能公司Anthropic近日宣布，旗下桌面端编程工具Claude Code迎来了重大更新。该工具现已正式加入对苹果iOS模拟器的支持，并全面面向公众开启公开测试。 开发者在向Claude Code下达构建、运行或检查应用等指令时，系统会在专属面板中直接启动目标应用。不仅如此，Claude还具备实时监控模拟器画面和直接交互的能力，能够自动化进行代码迭代，直至整个项目顺利完成。 无需复杂权限设置 体验更丝滑 值得一提的是，这项新技术采用专属面板直接驱动模拟器，摆脱了以往依赖计算机视觉进行图像识别的技术路径。这种设计大幅简化了操作流程，无需用户在macOS系统中繁琐地开启辅助功能和屏幕录制权限。 在实际操作过程中，当Claude进行后台调试与交互时，开发者依然可以正常使用iOS模拟器。这不仅极大提升了协同开发效率，也为开发者带来了更为顺畅的无缝编程体验。 安全提醒与使用门槛 针对用户关心的数据隐私问题，官方也给出了明确的安全提示。由于Claude在交互过程中产生的模拟器截图会上传至服务器保存，因此官方建议开发者切勿在测试设备中登录个人真实账户。 目前，该功能仅限安装了含有iOS平台的Xcode环境的macOS平台桌面版用户使用。同时，相关的模拟器面板功能目前也仅支持在本地会话中运行。

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OpenRouter推出全新技术：多轮 Agent 调用成本最高可砍到 1.75 倍

多轮对话中，智能体每一轮都要重复发送相同的系统提示词、工具定义、架构和策略指令。一个 6 轮会话里，即使 唯一 变化的是用户 最新 消息或工具返回结果，开头那段重复内容仍可能被计费 6 次。OpenRouter 近日推出的 Prompt Caching 配合 Sticky Routing，正是为了解决这一成本黑洞。 Prompt Caching 的核心逻辑是：服务提供商从缓存中读取提示词中重复的部分，而非每次都按全价收费。Sticky Routing 则通过将会话固定到持有热缓存的同一提供商，使这一机制在跨轮次中持续生效。 缓存读取成本为正常输入的 0.1 到 0.5 倍 缓存读取价格因提供商而异。Anthropic Claude Sonnet 4.6 上，缓存读取为每百万 token 0.30 美元，而输入价格为 3.00 美元，恰好是 0.1 倍。DeepSeek 和阿里通义千问同样提供 0.1 倍读取价格；OpenAI 为 0.25 至 0.5 倍；Gemini、Grok、月之暗面为 0.25 倍；Groq 为 0.5 倍。 但缓存并非免费午餐。 首次 请求需要支付缓存写入费用，且部分提供商的写入成本高于普通输入。Anthropic 默认 5 分钟 TTL 的写入成本是输入价格的 1.25 倍，1 小时 TTL 则为 2.0 倍——一次从未被复用的写入，成本反而比不用缓存更高。OpenAI GPT-5.6 及之后版本写入成本为 1.25 倍输入价格。Google Gemini、Grok、月之暗面、Groq 的写入则免费。 热缓存的隐形陷阱：提供商漂移 缓存写入后，如果下一轮请求被路由到不同提供商，热缓存便失效。OpenRouter 支持 70 多个提供商，第二轮命中冷端点的概率并不低。这就是 Sticky Routing 的价值所在——在缓存请求后，当该提供商的缓存读取价格低于常规输入时，后续请求会被固定回同一端点。若该提供商不可用，则回退到下一个可用端点，而非让请求失败。 默认情况下，OpenRouter 通过哈希对话的 第一 条系统消息和 第一 条非系统消息来识别会话。但智能体常在轮次间重写开头消息（如总结状态、重新排序工具上下文），导致哈希值变化、会话漂移。解决方案是使用显式的 `session_id`。设置后，OpenRouter 直接将其作为粘性路由键，粘性在 首次 成功请求后即生效，而非等到缓存命中后才启动。`session_id` 可作为请求体顶层字段或 `x-session-id` 请求头发送，需在整个对话期间保持稳定，控制在 256 字符以内。 缓存未命中的四大原因 一是提示词低于提供商 最低 要求。Anthropic Claude Opus 4.5–4.8 和 Haiku 4.5 需 4096 token，Haiku 3.5 需 2048 token，Sonnet 4/4.5/4.6 和 Opus 4/4.1 需 1024 token；OpenAI 需 1024 token；Gemini 2.5 Pro 需 4096 token，Flash 需 1024 token。 二是缓存过期。Anthropic 默认 5 分钟，可选 1 小时；Gemini 隐式缓存约 3–5 分钟且读取时不重置 TTL。 三是提示词开头不断变化。应将稳定内容（系统指令、工具、模式、参考资料）放在前面，变化内容（用户问题、时间戳、工具输出）放在后面。 第一 条系统消息中的时间戳会让每一轮提示词看起来都是新的，如非必要应移至后面的消息中。 四是请求被路由到不同提供商。智能体工作流应设置 `session_id` 并依赖粘性路由保持会话在已预热的提供商上。若自行设置 `provider.order`，会覆盖粘性路由。 节省的成本随轮次增加而增长。对于多轮对话，当重复使用的内容随对话增长时，使用自动缓存；当确切知道哪些大块内容应被缓存时（如检索文档、长参考文件、角色卡、CSV 数据），使用显式缓存断点；对于智能体会话、支持工单、聊天线程、工作流运行，以及开场消息可能在轮次间变化的对话，使用 `session_id`；对于较长的 Anthropic 会话，当默认 5 分钟缓存可能过期时，使用 1 小时缓存。 确认缓存是否生效，可检查响应中 `usage.prompt_tokens_details.cached_tokens` 字段，大于零即命中；`cache_write_tokens` 显示写入量；`cache_discount` 可查看单次生成的成本影响。这些信息也可在 Activity 页面或 `/api/v1/generation` API 中获取。

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Gemini 3.6 Flash来了，但网友笑得更大声：省下了token，却没保住智商

如果你从去年就开始用Gemini，最近 最流行 的一句调侃是:那种感觉就像看着自家兄弟慢慢得了阿尔茨海默症。按理说，一家公司发新模型，本该是用来打脸这种调侃的。可就在刚刚，Google一口气甩出三款新模型之后，网友非但没收回这句话，反而笑得更大声了，颇有一种他们都不看好你、偏偏你最不争气的即视感。这三款模型分别是3.6Flash、3.5Flash-Lite，以及专攻网络安全的3.5Flash Cyber，官方博客的措辞依旧眼熟，更高效、更聪明、为大规模AI agent而生，一句不落，但实际体感却冰火两重天。 先说当家头牌3.6Flash。它是今年5月I/O大会上3.5Flash的小版本迭代，官方给它的定位是真正扛活的干活模型。这一代 最大 的卖点是省token:按Artificial Analysis Index的数据，3.6Flash比3.5Flash少用了17%的输出token，在DeepSWE这类场景上甚至能省到65%，跑多步任务时推理步数和工具调用都更少。价格也确实降了，输入1.5美元每百万token、输出7.5美元每百万token，而上一代3.5Flash的输出价是9美元，这波直接砍到7.5，又快又省，单个agent任务的成本被压了下来。 基准测试上，代码能力是重点，DeepSWE从37%提升到49%，官方称多余代码改动更少、执行循环更短、生成代码更贴近生产环境要求;机器学习研究方向的MLE Bench提升更明显，从49.7%拉到63.9%;计算机操作OSWorld-Verified从78.4%升到83%，而且计算机操作本身成了Gemini API和企业版的内置工具，主打开箱即用;知识工作GDPval-AA v2从1349涨到1421，Hebbia、Harvey等客户反馈它在文档解析、图表数据分析、报告起草这类多模态任务上尤其突出，Figma、JetBrains也出面背书。一个不起眼但实在的更新是，知识截止日期终于从2025年1月推进到了2026年3月，老黄历总算翻篇。安全方面，官方说3.6Flash上了升级版Frontier Safety防护，重点盯着化学、生物、放射性、核与网络攻击这两类滥用，抗越狱能力更强，同时尽量不误伤正常需求、少乱拒绝。 比它低一档的是3.5Flash-Lite，主打快和便宜，专治高吞吐、低延迟的任务，比如agent搜索和文档处理。它是3.5系列里最快的，按Artificial Analysis测量每秒能吐350个token，价格更是白菜价，输入0.3美元、输出2.5美元每百万token，质量比3月发的3.1Flash-Lite好一大截。它支持调推理档位，低配活儿开 最低 档图快和省，碰到要多步拆解的子任务就把思考档位往上拨，电脑操作这次也做成了内置工具。 提升相当明显:代码和agent任务的Terminal-Bench2.1从31%干到54%，长上下文的GDM-MRCR v2从60.1%提到72.2%，真实任务执行的GDPval-AA v2更是从642飙到1140。最有意思的是，这个低档小弟在不少agent和代码任务上居然反超了辈分更高的3Flash，比如SWE-Bench Pro是54.2%对49.6%、OSWorld-Verified是74.0%对65.1%，等于跑3Flash的活儿现在有了个更快更强的平替。官方举了几个用法，从海量电商数据里抽产品特征、给3.6Flash当副手一口气生成25个网页设计方案、批量翻译总结收据、边玩边迭代做小游戏，Ashler、Palo Alto Networks、Ramp这几家客户也来夸它速度、智能、成本三合一。 最后一个3.5Flash Cyber画风突变，专门用来找和修代码里的安全漏洞。Google的逻辑挺妙:现在AI找漏洞的速度已经比现有系统修漏洞快了，漏洞越堆越多，不如用便宜高效的Flash来批量补锅。这个模型在3.5Flash基础上微调出来，搭配自家的CodeMender工具，里面跑好几个Flash Cyber agent协同工作、最后汇总成一份报告，在业内知名的CyberGym基准上摸到了 第一 梯队水平，还比更大的模型更省token。不过这模型暂时用不上，考虑到找漏洞是把双刃剑，Google也学Anthropic玩起了安全叙事，把它锁得死死的，只对可信合作伙伴限量开放、走内测，目的是给一线防守方争取时间，赶在漏洞被利用前先修掉，同时防着有人拿它去干坏事。 看到这儿你可能会问，发了一堆Flash，真正的旗舰3.5Pro去哪了。官方口径是正在和合作伙伴测试、准备好就上，但这套说辞背后的故事可能没那么体面。据彭博社等媒体报道，3.5Pro的代码生成能力一直没达到内部预期，Google6月下旬还专门更新了一版训练数据来补代码这块短板，结果成绩依旧没起色，更有传闻说Google干脆推翻了原来的训练方案、从零开始重训。而Google AI宣传委员Logan Kilpatrick更是索性在舆论上跳过3.5Pro，把预告重点放在Gemini4上，声称已经启动了史上最雄心勃勃的Gemini4预训练、进展让人兴奋。放在旗舰跳票的背景下看，这多少有点转移视线、画饼续命的味道。 光看今天发布的Flash模型本身，网友也并不全然买账。第三方评测机构Artificial Analysis表示，两个新模型确实把单任务耗时砍半、token效率也提升了，Flash-Lite的智能指数涨了11分，但3.6Flash的智能水平相比3.5Flash基本原地踏步。价格没便宜到足以忽略能力差距，能力也没高到能解释它的成本。X平台上有网友吐槽，3.6Flash在Artificial Analysis上跟3.5Flash拿了一模一样的分，还不如Meta Spark1.1、GLM-5.2、5.6Luna、Sonnet5、Grok4.5、5.6Terra这一票对手，直呼简直烂透了。 网友Angel则从性价比入手，指出3.6Flash的使用成本比GPT-5.6Sol medium还高、智能程度反而更低，又贵又笨的组合属实尴尬，毕竟Flash系列立身的根本就是性价比，结果被人当场指出性价比不如对手，等于自砸招牌。作为对比，OpenAI的Tibo刚刚也发话，由于周活跃用户达到1000万，Codex和ChatGPT Work的付费用户迎来新一轮额度重置。这对比、这落差，还有人记得大明湖畔的Google Gemini3吗。 实测派也来补刀。网友Balder直接开团，称这三个模型性能全比之前的3.5Flash差，问题包括但不限于基础解码就有毛病、中文选词经常很离谱，生成的图片视频质量极差、跟指令对不上还限额严重，经常记忆混乱、调用完全错误的工具。他还抛出一个阴谋论，认为Google之所以这么搞，是为了把算力腾出来卖给Anthropic，阴阳了一句这就是皮查伊想要的Cloud First。X网友Conor Dart用Google自家的Antigravity跑了个AI生成游戏测试，结果木头纹理更差了、大理石看着差不多但还是不能用，他直言又是一次翻车，表示自己还是等Gemini3.5或者3.6Pro吧。 一边是官方更高效、更便宜、更省token的漂亮账本，一边是大多数网友的当场差评，以及模型背后旗舰跳票、大牛出走、市值缩水等一连串糟心事。这很难不让人好奇，Google这次是不是真点歪了科技树，光顾着省成本忘了提智商，只能先靠几个Flash稳住场子。反正Gemini4的预训练都已经开跑了，这一把要是再翻车，那句阿尔茨海默的玩笑，可就真要成谶语了。

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重磅更新！Claude Code 首次支持 iOS 模拟器，开发者福音来了！

人工智能公司 Anthropic 日前宣布，旗下的桌面编程工具 Claude Code 迎来了重大的更新:正式引入对苹果 iOS 模拟器的支持。这一全新功能现已对公众开放测试，标志着开发者们的工作方式将发生显著变化。 据官方介绍，开发者在使用 Claude Code 构建、运行或检查应用程序时，可以直接在一个专属的 iOS 模拟器面板中打开正在开发的应用。这意味着，开发者无需切换到其他工具，就能实时监控模拟器的运行状态，并与之互动。Claude Code 将持续进行迭代，直到项目的最终完成。这种新方式不仅提升了开发效率，也让开发过程更加流畅。 值得注意的是，这一集成方案采用了独特的面板方式来直接驱动模拟器，免去了传统计算机视觉操作的繁琐，特别是在 macOS 系统中对辅助功能和屏幕录制的复杂权限要求。这样，开发者可以专注于编写代码，而无需担心繁琐的操作流程。 不过，Anthropic 也提醒用户，由于 Claude 在运行 iOS 模拟器时会截取屏幕画面并将其发送至服务器进行存储，建议用户在测试设备上避免登录真实的个人账户，以保障隐私安全。 目前，该 iOS 模拟器的集成功能专为 macOS 平台的 Claude Code 桌面版设计，前提是用户需要在电脑上安装包含 iOS 平台的 Xcode 环境。同时，模拟器面板仅支持在本地会话中使用，用户在使用时需保持连接状态，以便顺畅体验。 随着 iOS 模拟器支持的加入，Claude Code 将进一步提升开发者的工作效率，助力更多创新应用的诞生，期待这一功能能为广大的开发者社区带来积极的影响。

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版权风波还没散，专利大棒又落下：Anthropic首次被推上专利侵权被告席

一家靠前沿模型横着走的AI独角兽， 第一 次在专利的战场上成了被告。据路透社报道，Anthropic首度卷入专利侵权诉讼——获得田纳西大学知识产权许可的非营利组织田纳西大学研究基金会，于当地时间本周一在特拉华州联邦法院正式起诉Anthropic侵犯专利。 这场诉讼把矛头指向了Anthropic的系统产品。田纳西大学研究基金会声称，这家企业的产品侵犯了该校教授发明的两项专利，而这两项专利覆盖的，是对人工智能、机器学习、神经形态计算以及神经科学启发式计算领域做出的重大贡献。基金会在指控里还顺手撂下一句分量很重的话：Anthropic在产品开发过程中对他人知识产权的漠视态度，并不止于此前使用受版权保护的材料那桩事——这句表述，等于把此前围绕训练数据版权的争议也一并卷了进来。 面对指控，Anthropic的发言人只给出了一句简短回应：不同意这些指控，并将全力捍卫自己的权益。一句“不同意”，把这场专利拉锯的序幕轻轻拉开，却也预示着，这不会是Anthropic在法律战场上最后一次迎来新类型的交锋。

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谷歌发布 Gemini3.6Flash 等三款新模型，旗舰3.5Pro 延期发布

谷歌 DeepMind 于7月21日正式发布 Gemini3.6Flash、3.5Flash-Lite 及3.5Flash Cyber 三款全新人工智能模型，全面强化中轻量级模型的效率与应用落地能力。 作为本次更新的核心，主力模型 Gemini3.6Flash 在代码编写、知识理解及多模态能力上实现显著提升，同时将 Token 使用量减少高达17%，进一步降低了调用成本。Gemini3.5Flash-Lite 致力于打造极具性价比的轻量体验;而3.5Flash Cyber 则作为网络安全专用模型，以有限访问试点形式向政府机构和信任伙伴开放，用于漏洞识别与修复。 谷歌表示，此次发布旨在为大规模构建 AI Agent 的企业客户提供高可靠、低延迟的基础设施支持。 值得注意的是，本次更新并未包含市场期待已久的旗舰模型 Gemini3.5Pro。该模型自2月更新后，因内部性能达标挑战出现发布延迟，目前正处于 partner 阶段测试中，官方表示将争取尽快上线。 面对 OpenAI 发布 GPT-5.5/5.6以及 Anthropic 推出 Claude Opus4.8和 Sonnet5的激烈竞争，谷歌正通过硬件与软件的协同协同应对算力与效率挑战，不仅被爆出内部研发代号“Frozen v2”的高效服务器芯片，更已启动迄今规模 最大 的 Gemini4前沿预训练，展现出在 AI 基础设施与下一代大模型领域的持续投入。

2026

twitter-meng shao资讯

Claude Code 团队将系统提示词削减 80%，删除少量示例和禁令让模型表现更灵活高效

在 AI 工程师活动现场，产品负责人 Cat Wu 与工程师 Thariq Shihipar 分享了提示词新做法：去掉 few-shot 示例反而激发模型创造力，少用“不要做 X”的硬约束，并逐条检验提示词是否有例外场景，这套方法适用于 Opus 4.8 及以上前沿模型，小模型仍需详细指引。

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Claude Code 团队将系统提示词削减 80%，删除少量示例和禁令让模型表现更灵活高效

在 AI 工程师活动现场，产品负责人 Cat Wu 与工程师 Thariq Shihipar 分享了提示词新做法：去掉 few-shot 示例反而激发模型创造力，少用“不要做 X”的硬约束，并逐条检验提示词是否有例外场景，这套方法适用于 Opus 4.8 及以上前沿模型，小模型仍需详细指引。

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Simon Willison's Weblog资讯

A Fireside Chat with Cat and Thariq from the Claude Code team

Earlier this month I hosted a fireside chat session at the AI Engineer World's Fair with Cat Wu and Thariq Shihipar from Anthropic's Claude Code team. We talked about Claude Code, Claude Tag, Fable, coding agent security, evals, tool design, and how Anthropic use these tools themselves. The full video of the session is now available on YouTube. Below is an edited copy of the transcript, with extra links and my own bolded highlights. A few top-level notes if you don't want to watch the video or wade through the whole transcript: Claude Tag (Claude's new collaborative Slack integration) now lands 65% of the product engineering PRs for the Claude Code team. Claude Code ships features to Anthropic employees first, and only ships the features that demonstrate user retention with that cohort Critical changes to Claude Code are still reviewed manually, but the team increasingly relies on automated code review for the "outer layers" of the product. Adding examples to a system prompt is no longer best practice for models like Fable 5 or even Opus 4.8. The Claude Code system prompt recently reduced in size by 80%. Likewise, lists of " don't do X and don't do Y " can reduce the quality of results from the latest models. Dogfooding inside Anthropic is called " ant fooding ". Anthropic really believe in their auto mode, and see that as an enabling technology for Claude Tag. Thariq advises offsetting coding-agent-induced Deep Blue by " being more ambitious " with the work you take on. Fable is competent at editing video, and Thariq used it to edit its own launch video. Anthropic's culture of working (internally) in public is key to their success, as demonstrated by the way they use Claude Tag in their public Slack Channels. How has what you do day-to-day changed in the past year? 1:05 Simon: Claude Code came out in February of last year — it's under a year and a half old, and it was originally just a bullet point on the Claude Sonnet 3.7 launch. How has what you do on a day-to-day basis changed in the past year, now that we have these coding agents that actually work for us? Cat: I remember when we first came out with Claude Code and Sonnet 3.7, you would give it a task and you would have to closely monitor every single little thing it tried to do. I would read every permission prompt extremely carefully. I would frequently say no — no, no, no, did you check this file? Did you check that file? And now it's been incredible with every model generation. I feel like we've all gotten a chance to take a step back and delegate a lot more of the menial implementation to Claude. It's freed up a lot of our time to think about more creative work, like: what is the right experience that we should be providing to our users, now that we know Claude Code can implement a lot of it? And now with Fable it's a totally different step change improvement. We see for a lot of our use cases that you can actually one-shot a ton of features with Fable now. Thariq: I remember the first text I got about Claude Code. One of my best friends was like, "You need to go try Claude Code." It was about when Opus 4 came out, and I tried it and I was like, "Oh, shit. I need to work at Anthropic now." And that was Opus 4 — great model, but you were reading permission prompts. It's kind of crazy how much amnesia we have, where I'm like, oh, auto mode has always been here, right? I don't even remember pressing yes and allow. For me, the big thing I'm trying to push myself on is that we have to do higher quality work than we've ever done before. The outputs are incredibly high quality. I've been using it to edit videos a bunch, and I'm like, okay, it has to meet the very exacting demands of our brand team in a couple of hours or we just can't do it. That's how I'm trying to shift with Fable: the best work we've ever done, faster than we've ever done it before. What piece of conventional software engineering no longer holds? 3:39 Simon: What's a piece of conventional software engineering that was true a year ago that you don't think holds anymore in this new world? Cat: One of the biggest shifts we're seeing in the eng skill set: two years ago it was pretty typical for a product manager to go talk to a bunch of customers, align over the course of six months with cross-functional teams on some PRD, and write a thorough spec on exactly how we'll implement this before the first line of code gets written. Now things are completely turned the opposite way. For a lot of engineers, the push I would give to folks in the room is to develop more of your business sense and product sense on what it is we should build, because the timeline between having an idea and building it is so much shorter — it's down from six to twelve months to maybe even a week. That means all of us need to have better taste on what is worth building, what will actually inflect the businesses we're working on. So it's an increase in value on product taste and business sense, and a bit l

2026

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美国大模型抄了DeepSeek作业：性能没赢、价格更贵，却精准卡住了美国企业的合规刚需

OpenAI前首席技术官穆拉蒂离开老东家后交出的 第一 份答卷，意外地把中美大模型的角色关系颠倒了过来。 7 月 15 日，她创办的Thinking Machines Lab发布 首款 模型Inkling，混合专家架构主要沿用DeepSeek-V3，后训练冷启动还借了月之暗面Kimi K2. 5 等开放模型生成的合成数据。结果颇显微妙：在多项基准评测里，Inkling落后于Kimi和GLM，调用价格反而更高。一家融资 20 亿美元、估值 120 亿美元的明星公司，首秀多少低于预期，但穆拉蒂可能从一开始就没打算靠它争夺 第一。 单看硬件配置，Inkling确实撑得起明星实验室的排面。它采用混合专家架构，总参数量 9750 亿，每处理一个Token激活 410 亿参数；预训练用了 45 万亿Token，数据涵盖文本、图像、音频与视频，最长支持 100 万Token上下文；能理解文字、图片和音频，以文字形式输出，还支持通过调节思考强度在性能、速度与成本之间取舍。模型同时开放权重，采用相当宽松的Apache 2. 0 许可证，开发者既能下载权重自行部署，也能通过Thinking Machines旗下的Tinker平台微调。公司的定位很明确：与其直接和ChatGPT争夺普通用户，Inkling更适合充当企业开发AI应用的底座。 真正引人注意的，藏在技术报告的后半段。Thinking Machines在介绍架构时直接写道，Inkling的混合专家设计主要沿用了DeepSeek-V3，同样设置了大量专家模块、每个Token只调用其中一小部分，并采用了DeepSeek-V3 的无辅助损失负载均衡设计。中国模型的影响还延伸到了训练阶段：为了启动后训练，公司先用开放权重模型生成的合成数据做了一轮监督微调，其中明确提到了Kimi K2.5。 一条完整的路线浮出水面——一家由OpenAI前CTO创办的美国实验室， 首款 模型沿用DeepSeek架构，又借助Kimi的数据完成后训练起步。借鉴开放模型本身无可厚非，DeepSeek和Kimi公开权重、允许使用，本就是建立在公开成果之上，更尴尬的是Inkling吸收了中国模型的技术之后，性能依旧没压过这些老师。Thinking Machines也坦然承认：Inkling并非目前表现 最强 的模型，无论开放模型还是闭源模型。 把数字摆出来就更清楚了。在人类最后的考试纯文本评测中，Inkling得29.7%，Kimi K2. 6 和GLM 5. 2 分别达到35.9%与40.1%；加上工具后Inkling升至46%，仍低于Kimi K2. 6 的54%和GLM 5. 2 的54.7%；考察真实软件工程能力的SWE-Bench Pro里，Inkling为54.3%，Kimi K2. 6 是58.6%，GLM 5. 2 达到62.1%；差距在Terminal Bench 2. 1 上最刺眼，Inkling仅63.8%，Kimi K2. 6 和GLM 5. 2 分别有71.3%和82.7%。 当然Inkling也有长项，在网页应用设计、音频理解和安全性评测中表现不错，部分数学任务还能超过Kimi和DeepSeek，但综合推理、编程与智能体能力，它暂时挤不进开放模型的 第一 梯队。价格同样没给惊喜：Tinker平台上64K版本每 100 万Prefill Token收费1. 87 美元、每 100 万Sample Token收费4. 68 美元，且这已是限时五折价，256K版本更分别涨到3. 74 和9. 36 美元；对比Kimi K2. 6 官方API输入0.95、输出 4 美元，GLM 5. 2 为1. 4 和4. 4 美元，Inkling的预填充价格接近Kimi K2. 6 的两倍，生成价格也更高，暂时看不出价格优势。于是局面变得有点微妙：架构参考DeepSeek，后训练借力Kimi，综合性能没超过中国头部开放模型，调用价格反而更贵。 之所以耐人寻味，在于Thinking Machines的特殊身世。这家公司几乎是OpenAI校友会—— 2025 年 2 月亮相时团队约 30 人，三分之二来自OpenAI，其余主要来自Meta和Mistral，创始阵容一度包括John Schulman、Barret Zoph、Lilian Weng、Andrew Tulloch和Luke Metz，路透社称穆拉蒂从前东家挖走了至少 20 名研究人员。 穆拉蒂本人 2018 年加入OpenAI，参与过DALL-E、Codex、ChatGPT和Sora， 2022 年升任CTO， 2023 年 11 月董事会罢免Altman后还短暂出任临时CEO，对OpenAI的模型研发与产品化路径有着完整认知。这样一群最懂OpenAI的人离开后，从零搭建技术体系，外界本期待一条带着OpenAI印记的路线，结果最明确的技术来源却指向中国模型，这很容易被解读成一个戏剧性信号：最了解OpenAI的一群人，最终选了中国模型的技术蓝图。 但这个结论需要拆开看。OpenAI近年前沿模型全部闭源，外界拿不到权重，也不了解完整架构与训练方案，穆拉蒂即便熟悉内部技术，也不能把前东家的商业机密搬进新公司；DeepSeek和Kimi则公开了权重或技术报告，架构、训练方法和工具链都可以合法研究复用。 Inkling本身也是开放权重模型，对想建设开放生态的公司来说，从DeepSeek、Kimi等开放模型吸收成熟方案，是顺理成章的工程选择。今天开发一款开放模型却完全避开中国团队已公开的成果，反而要付出更高试错成本。因此借鉴中国模型并不能证明穆拉蒂认为DeepSeek全面领先OpenAI，双方公开程度不同、可借鉴条件也完全不同，但它释放了一个清晰信号：至少在开放权重领域，中国模型已经成了美国AI团队的重要参考系。 真正要回答的，是为什么Thinking Machines吸收了现成架构和训练经验，做出的Inkling却性能更弱、价格更高。穆拉蒂拥有 顶尖 团队、充足资金和英伟达 最新 训练系统，没有理由看不到这些差距，所以贵替很可能是一个经过计算的选择。 按Thinking Machines拿到的待遇，Inkling本不该只是一款够用的模型。 2025 年 7 月公司尚未推出任何产品，就完成 20 亿美元种子轮、估值 120 亿美元，投资方包括a16z、英伟达、AMD和简街；四个月后新一轮谈判目标估值一度高达 500 亿美元，虽未官宣，外界已把它视作OpenAI和Anthropic的潜在对手。当它以性能不如中国模型、价格还更贵的产品亮相，难免低于预期，但从商业角度看，穆拉蒂可能从一开始就没打算用它争基准 第一。 公司强调的是开放权重、多模态与可定制性，希望企业经Tinker微调，把Inkling改造成客服、编程助手、行业智能体等专用模型。穆拉蒂押注的市场，对基准 第一 并不执着，企业更在意模型能否私有部署、能否掌握数据、能否按自己的业务继续训练。此前这类需求很大一部分被中国开放模型接住了：OpenAI和Anthropic长期闭源，Meta的Llama4 不及预期后也逐渐收缩开放路线，而DeepSeek、Kimi、Qwen和GLM持续开放权重，性能越来越接近美国闭源模型、价格却低得多。 美国企业很快用脚投票——OpenRouter向CNBC提供的数据显示， 2026 年 2 月以来，中国模型在美国企业经该平台调用的Token中每周占比都超过30%， 最高 一度达46%，而 2025 年上半年的平均占比还只有4.5%；Cursor开发Composer2 时测试多款基础模型，最终选了评测 最强 的Kimi K2.5，桥水基金则通过Tinker微调阿里的Qwen，以更低成本超过了部分 顶级 闭源模型。中国开放模型由此成了美国企业降成本的捷径，但这条路正在承压。 与此同时，美国对中国AI模型的监管氛围在收紧。相关部门已围绕数据安全、模型来源和供应链风险发出警告，部分使用中国模型的企业受到调查。即便尚未形成统一限制，政策不确定性已足以影响企业选择，尤其是涉及政府业务和敏感数据的公司。 这正是Inkling的市场空间：它是一款美国公司开发、采用Apache 2.0、支持私有部署和定制的开放权重模型，美国企业选它，不必担心使用中国模型引发的政治争议，也更容易通过政府客户和大型公司的合规审查。Inkling真正的价值，来自这种合规确定性——穆拉蒂把DeepSeek和Kimi的公开成果，转化成一款由美国公司提供的模型，它不需要在基准里击败中国模型，只需成为那些不敢继续用中国模型的美国企业可以接受的选择，这也解释了它为何敢定更高的价：政策替它缩小了竞争范围，性能与价格的差距便没那么致命，对一些美国企业来说，一款稍弱、稍贵但风险低的模型，已经足够。 从这个角度看，Inkling反而证明了穆拉蒂懂做生意。但这套生意成立的代价，可能由美国企业承担。美国之外的公司仍可自由选择GLM、Kimi和DeepSeek，在更强更便宜的基础模型上开发产品；美国企业却可能被迫采用性能稍弱、价格更高的本土替代品，基础模型的能力差距会继续传递到微调后的产品，最终形成结构性竞争劣势。华盛顿原本想用限制保护美国AI公司，结果可能先替Inkling这样的贵替创造了市场。对穆拉蒂来说，一般般已经够了，对美国AI产业来说，这份够用意味着成本升高与竞争力下降。

2026

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日本Sakana AI放出Fugu Cyber：一个多智能体系统，把GPT-5.5-Cyber和Claude都挑落马下

网络安全这道防线，正在被一种新的作战单元重新定义。7月21日，日本人工智能初创企业Sakana AI发布专为应对现代网络防御复杂性而打造的Fugu Cyber模型，它在业界最具挑战性的安全基准测试里交出了足以压过头部闭源对手的成绩。 具体来看，Fugu Cyber在CyberGym测试中达到86.9%的成功率，在CTI-REALM测试中达到72.1%的成功率，表现甚至优于OpenAI的GPT-5.5-Cyber与Anthropic的Claude Mythos-Preview。这意味着，面对真实而刁钻的攻防场景，这家初创公司的专用模型已经跑到了通用旗舰的前面。 Fugu Cyber的能力来源于它的系统形态。与标准版Fugu一脉相承，它是一个被封装成单一API的多智能体系统，针对用户的每一次请求，系统会动态编排不同的专业智能体，协作处理复杂的多步骤任务，而不是靠单个模型硬扛。除了这套简洁的API，Sakana AI还提供由企业应用团队支持的网络安全解决方案实地部署服务，把模型能力直接搬进客户的生产环境。

2026

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Anthropic Fable 5 训练成本三倍于开源模型，未来面临挑战

在最近的一次分析中，Wojciech Gryc 探讨了 Anthropic 的 Fable 5 与两款中国新模型的市场竞争情况。Moonshot 于 7 月 16 日推出的 Kimi K3 和阿里巴巴于 7 月 19 日发布的 Qwen 3.8 都达到了与 Fable 5 相似的性能，并且这两款模型将开源其权重。 Gryc 指出，训练前沿 AI 模型的主要成本来自研究人员和算力，但在模型训练完成后，推理成本才是真正的开销。每当用户调用 API 时，都会消耗大量的 GPU 资源和电力。他认为，如何支付推理成本将直接影响公司的商业模式。 他将 AI 公司分为三类： 第一 类是租用数据中心并支付电费的公司，如 Anthropic、Moonshot 和智谱（GLM 5.2）；第二类是自建数据中心的公司，如 Meta 和阿里巴巴；第三类是拥有自发电能力和自建数据中心的公司，如 SpaceX。Gryc 强调，拥有基础设施的公司即使在模型性能上不是 最优，依然能通过出租服务器获得盈利。 此外，Gryc 指出 Anthropic 的 Fable 5 在单个任务的推理成本上几乎是 OpenAI 和开源模型的三倍。这样的高成本在竞争激烈的市场中是否能被用户接受，是一个值得关注的问题。他认为，当前市场上的基准测试已趋于饱和，用户对于模型的感知差异远低于成本差异，可能导致 Anthropic 面临被市场抛弃的风险。 与之相比，OpenAI 则凭借其全面的产品线和数据中心的布局展现出更强的市场竞争力。Gryc 预计，当前这一波竞争将持续发展，多家实验室可能会在未来不断超越传统的美国科技巨头。 划重点： 🌟 Fable 5 的推理成本是 OpenAI 和开源模型的三倍，面临市场压力。 🔍 Gryc 将 AI 公司分为三类，指出基础设施的重要性。 📈 竞争持续加剧，多家中国实验室正在快速追赶甚至超越美国公司。

2026

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节省 40 亿元还是触发监管？微软拟为Copilot引入国产AI模型陷两难

为了降低高昂的AI运营成本，微软目前正在评估将中国人工智能公司月之暗面研发的Kimi K3 模型引入其Copilot服务。此前该服务主要依赖OpenAI与Anthropic的技术，而新模型的加入有望重塑其底层架构。 性能出众兼具降本优势，每年 最高 可省 6 亿美金 作为全球参数规模 最大 的开源模型，Kimi K3 在编程等多项 权威 评测中展现出了媲美 顶级 模型的卓越性能。微软内部测算显示，切换至该模型后单个Token的推理成本 最高 可降低60%，每年将为公司节省约6. 02 亿美元的开支。 巨额收益碰撞政治风险，政策红线成 最大 隐忧 然而，这项极具商业诱惑力的决策正面临着严峻的外部政治考量与政策风险。当前美国政府正计划进一步限制本土企业使用中国AI模型，甚至可能出台针对性的禁用禁令。 如果在旗舰产品中深度整合中国开源技术，微软极有可能招致白宫方面的强烈不满与审查。面对巨大的经济利益与复杂的政治局势，微软目前依然处于谨慎权衡与抉择的阶段。

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GPT-5.6-Sol在网络攻防能力上，超越了Mythos！开源模型也排好了

ASI启示录 2026-07-21 12:58 北京 新智元报道 GPT-5.6-Sol 的攻防能力超越了 Claude Mythos 5！ 英国 AI 安全研究所（AISI）7 月 17 日发布了一份评估报告，第一次公开量化了开源 AI 模型与闭源前沿模型在网络攻击能力上的差距：4 到 7 个月。 去年同类内部测试中，这个差距是 6 到 10 个月。 防御窗口在收缩，而攻击前沿在加速。 今年 4 月，Mythos Preview 和 GPT-5.5 在 AISI 的评估中制造了自 2023 年开始测试以来最大的一次网络攻击能力飞跃，多国政府随即发出警告。 开源模型还没有复现这次跳跃，但它们追赶的脚步比去年更快了。 4 到 7 个月：怎么测的，差在哪 AISI 用两套体系评估模型的网络攻击能力。 第一套是 70 项窄任务，覆盖漏洞研究、逆向工程、Web 渗透、密码学四个方向，按难度分四级，从「有技术背景的非专业人士」到「十年以上经验的专家」。 第二套是 Cyber Range，在模拟企业网络中测试模型自主执行多步骤攻击链的能力。其中一个名为「The Last Ones」的测试场景包含 32 个攻击步骤、4 个子网、约 20 台主机，AISI 估算人类专家完成全部步骤需要约 20 小时。 两套体系给出了一致的结论： GLM-5.2（2026 年 6 月发布）在窄任务上的表现与 Opus 4.6（2 月发布）相当，差距 4 个月； 在 Cyber Range 上追平 Opus 4.5（去年 11 月发布），差距 7 个月。 DeepSeek V4-Pro 在窄任务上对标 Opus 4.5，差距 5 个月。 两个差距都比 2025 年内部评估中测到的 6 到 10 个月更窄。 成本差距比能力差距更大。 同一场 Cyber Range 测试（1 亿 Token 额度），用 Opus 4.5 或 4.6 跑一次约 85 美元，用 GLM-5.2 约 46 美元，用 DeepSeek V4-Pro 只要 1.19 美元。 在两个模型都能 100% 完成的窄任务上，Opus 4.6 每个任务花 15.17 美元，GLM-5.2 花 6.12 美元； Opus 4.5 花 12.50 美元，DeepSeek V4-Pro 花 0.28 美元。 同等攻击能力，开源便宜一到两个数量级。 闭源模型的安全护栏也没能拉开差距。 AISI 测试中，DeepSeek V4-Pro 偶尔拒绝逆向工程类任务，但靠少量重试也能绕过。 Anthropic 的 Fable 5 是一个更极端的案例：6 月 9 日发布，三天后安全研究者 Pliny the Liberator 用多步骤越狱策略突破了安全分类器，相关截图显示模型产出了本该被拦截的漏洞利用代码。 Amazon 研究员随后独立报告了另一种绕过方法。 这直接触发了美国商务部首个针对 AI 模型的出口管制令，Fable 5 全球停服 19 天，直到 Anthropic 部署新分类器才恢复上线。 闭源并不自动等于安全。 防御窗口收窄 防御工具也在加速 AISI 在报告中明确了政策信号：防御方的准备时间比去年更短。 英国国家网络安全中心已经呼吁各机构加固网络安全基线，并利用 AI 增强防御能力。 同一代 AI 工具确实也在加速防御端的工作。 游戏网络编程领域的资深开发者 Glenn Fiedler，是哦哦游戏网络编程领域写了二十年教科书级文章的大佬，最近用 Claude Code 对自己维护的四个开源网络库 （yojimbo、netcode、reliable、serialize，合计约 6000 个 GitHub Star，在游戏领域已属相当有影响力的老牌开源大库） 做了系统性安全审计：部署 libFuzzer 目标、上线 AddressSanitizer 和 MemorySanitizer CI、执行数百万次迭代的压力测试、逐行代码审查。 Glenn Fiedler 两周内修复了 43 个安全漏洞，其中 27 个可从网络远程触达。 最严重的是 yojimbo 中一个自 2019 年就存在的远程堆溢出——恶意客户端可以通过构造特定数据包触发它。 整个审计的 Token 成本约 2500 美元。 攻防两端都在被 AI 加速，但加速方式不对称。 攻击能力的扩散是不可逆的：开源模型权重一旦释出，就无法收回，安全护栏可以被移除，副本可以在私有服务器上不受监控地运行。 而防御工具的部署需要每个团队主动投入时间和成本。 AISI 报告中有一句话点明了这个结构：「一旦开源释出，这些选项永久丧失。」 这组数据对 AGI 格局的影响比数字本身更深远。 开源与闭源的能力差距收窄到半年以内，「用闭源独占期充当安全缓冲」的默认策略快要失效了。 闭

2026

数字生命卡兹克资讯

AI说不出的随机数，成了鉴别套壳大模型最好的照妖镜。

原创 数字生命卡兹克 2026-07-21 09:11 北京 一个Token验真伪 昨天看到了一篇论文，特别有意思，让我连夜读完了。 论文叫《One Token Is Enough》，翻译过来叫《一个Token就够了》，7月11号刚挂到arXiv上，来自布拉格经济大学的研究员托马什·布鲁克纳。 这哥们为了解决被一些API中转站挂羊头卖狗肉的行为（比如说是Opus 4.8结果卖你GLM 5.2，怒挣数倍利润，很多使用者一时还真分辨不出来），然后做了一个有趣实验，他对165个AI模型，反复问同一个无聊透顶的问题。 就是： “给我一个1到100的随机数。” 就像这样，比如我去试了一下，Claude Fable 5的回答，是73。 然后，每个模型问了30遍。 再把每个模型的回答统计了一下分布。 结果出来以后，太好玩了。 GPT-4o，30次回答里最爱说42、37和57，这三个数字占了它大半壁江山，其他数字只是偶尔出现。 Claude Sonnet 5更离谱，30次回答里疯狂输出47。 Llama 3.3，则多数是53。 然后最离谱的是Qwen3-Max，30次，全部是42，一次都没有变过，无一例外。 随机数嘛，按我们正常对这个东西的理解，那顾名思义，它应该是随机的，1到100，每个数字被选中的概率应该是1%，分布应该是纯粹的均匀铺开。 但实际上这些模型的回答分布，其实完全可以说，跟随机这两个字，屁关系都没有。 而且非常好玩的是，每个模型的执念都不一样。 GPT-4o痴迷42和37，Claude偏爱47，Qwen死守42，Llama钟情53。 就好像每个AI的灵魂深处，都藏着一个思想钢印，只要让你随便说个数字，你脑子里第一反应都是那个数字。 而且不光是数字，布鲁克纳还测了随机颜色、随机动物、随机城市、抛硬币等等，10类任务，总共往OpenRouter上发了32万6千条请求。 结论都是一样的，对于模型而言，根本没有什么随机，一切都是确定的，就像有一个无形的大手，控制了他们所有的回答。 当然，如果是了解AI比较多的朋友，可能到这里，会不屑一顾，说AI不会真随机，这事大家不是早就知道了吗，有啥可大惊小怪的啊。 确实没毛病，2023年就有人做过LLM随机数偏差的实验，2024年也有人研究过LLM抛硬币的序列偏差，发现模型不仅不随机，还表现出跟人类类似的模式偏好，只是更极端。2025年更是有人已经发现不同模型有不同的幸运数字，跟语言和文化背景还有关，这些都是已知的学术发现。 但是大家，都把这些发现，归为了模型的一种特质，一种缺陷，然后就没有然后了。 所以说，为啥 布鲁克纳这哥们是个天才呢，他提出了一个很有意思的想法，如果这些所谓的缺陷，所谓的思想钢印，多个组合起来，那岂不是，就成了每个模型的身份证了？？？ 那每个模型如果有了自己的身份证，我们是不是就不需要被那些中转站骗了？我们是不是可以让模型输出所谓的多个随机的答案，来验证这个身份证， 看看中转站有没有偷偷在我们买的模型里掺水呢？ 于是，在一系列的实验以后，这篇论文面世了。 布鲁克纳管这个叫Behavioral Fingerprint，行为指纹。 就像每个人的指纹独一无二一样，每个模型在这些随机问题上的概率分布也是独一无二的。 只需要模型输出一个 Token，就够锁定你是谁。 这玩意，真的对现在如此泛滥的中转站、或者所谓的降智判断，太有用了。 大家也都知道，国内用Claude、GPT这些模型，很多人走的都是中转站，个人用户挂魔法自己搞个订阅还好说，但是对公司层面就更没得选了，不可能给几十上百号人一个个注册海外账号，基本都是自建或者接第三方中转，统一走API。 上次Anthropic大面积封号的时候我也聊过这事。 但这个生态里，有一个几乎所有人都在默默忍受的问题。 你付了Claude Opus 4.8的钱，你收到了一段回复。 但这段回复到底是Opus 4.8生成的，还是中转站偷偷给你换成了GLM-5.2甚至更便宜的货，你根本无从验证。 这个事是有实锤的，今年3月份的时候，在X上还闹得沸沸扬扬。 那时候，一群来自CISPA的研究人员就审计了17家中转API。 他们用能力测试、统计检验和一套叫LLMmap的模型指纹技术，真的抓到了多个疑似偷换模型的端点。 有人卖给你GPT-5，指纹却更像GLM-4或者DeepSeek-V3，有人卖DeepSeek Reasoner，背后跑的却像普通DeepSeek Chat。 而且这事之所以这么普遍，纯粹是经济结构决定的。 推理成本跟模型大小几乎线性挂钩，700亿参数和80亿参数的模型推理成本差五到十倍，中转站把你付费的大模型悄悄换成小模型或者量化到极致的版本，你在日常对话、翻译、简单问答这些场景下根本感知不出区别。比如你问今天天气怎么样，70B和8B给你的回答可能一模一样。 省下来的差价，就是纯利润。 只有在复杂推理、长文写作、代码这些场景下差距才会冒出来，但那时候钱已经交了。 所以如何来辨别中转站给你的API到底有没有掺水，或者看看你买的API，到底是不是一个真正对应模型的API，就成了刚需。 但问题在于， CISPA 这套 LLMmap的 方法依然很重。 你要准备专门的测试题，收集完整回答，建立模型数据库，还要训练分类器，一般人根本用不起来。 布鲁克纳真正牛逼的地方就在这里。 他把这套复杂的模型验明正身，压缩成了一件近乎荒诞的小事。 就问AI，给我一个随机数，然后数它的回答。 而且这个方法有一个特别精妙的地方，就是中转站拿它完全没办法。 传统的对抗性探针有个致命弱点，就是Prompt太特殊了，你发一条精心构造的、一看就不像正常对话的请求过去，中转站一旦发现你在探它，临时给你切成真模型就完了。 但“说一个1到100的随机数”这种话，放在任何聊天记录里都毫不起眼，跟你问天气预报没任何区别。 而且布鲁克纳的探测任务都是语义层面的，“说一个随机数”“说一个随机颜色”，这类问题可以用无穷多种方式改写、翻译，你用英文问和用阿拉伯语问测出来的是同一个模型的不同切面，但每个切面都带着它的身份信息。 他把这整套方法设计成了一个类似生物特征识别的协议，就类似于你用指纹解锁手机一样，先在可信的官方API上采集一份参考指纹，然后对你要验证的端点采集待验指纹，两份之间算一个Jensen-Shannon散度（衡量两个概率分布差多少的指标），距离小于阈值就认证通过。 用全部40个探测单元跑完，验证的准确率能到什么程度呢。 大概相当于，你拿两份指纹放在它面前，一份是真的一份是冒充的，它判断错误的概率只有7.3%，就算只用8个单元（也就是大概120条请求），错误率也只有10.6%左右。 这个跟上文我们提到的 LLMmap的准确性已经差不多了，但是要简单太多了。 而且165个模型跑完以后，布鲁克纳发现了一个相当劲爆的案例。 一个叫Palmyra X5的端点，在OpenRouter上以某公司自研旗舰的身份售卖。 但它的行为指纹，跟通义千问的开源模型Qwen3-235B，几乎一模一样，差距只有0.141。 布鲁克纳的系统会给任意两个模型的指纹算一个

2026

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据彭博社消息，智谱已完成一座大型数据中心的建设，1GW的电力规模（这电力足以给75万家庭供电）

据彭博社消息，智谱已完成一座大型数据中心的建设，1GW的电力规模（这电力足以给75万家庭供电），里面全部采用国产的芯片，目的是逐渐替代英伟达显卡。 作为对比，SpaceXAI租给Anthropic的Colossus 1代是0.3GW（包含22万英伟达显卡），Colossus 2代是1GW，跟智谱建的规模相同。

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15 亿美元和解获法官点头：Anthropic版权案落地，作家集体诉讼画上句号

一桩牵动整个AI行业的版权拉锯战，终于等来了法官落槌。据界面新闻援引报道，当地时间 7 月 20 日，美国加州北区联邦法官Araceli Martínez-Olguín正式批准了人工智能公司Anthropic涉及 15 亿美元的和解协议，并驳回了针对赔偿金额过低的异议。这份协议要解决的，是由作家团体提起的集体诉讼——这群作家早在 2024 年便指控Anthropic未经许可，将他们的著作拿来训练旗下AI聊天机器人Claude。 法官的批准，意味着围绕训练数据版权归属的这场标志性交锋暂告段落，也为AI公司使用受版权保护文本作为训练素材的合法性边界，添上了一个分量十足的判例注脚。

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Anthropic获批15亿美元版权和解协议，将向50万部作品支付赔偿

据路透社报道，美国联邦法院周一正式批准Anthropic公司与作家、出版商达成的15亿美元集体诉讼和解协议。该协议用于解决Anthropic因训练AI模型过程中涉嫌侵犯版权引发的诉讼，公司随后将开始向相关版权方支付赔偿。 美国加州北区地方法院法官Araceli Martinez-Olguin签署了最终批准文件。此前，已退休法官威廉·阿尔苏普曾初步批准该和解方案，并裁定Anthropic曾非法下载并存储数百万本受版权保护的书籍。 根据赔偿方案，每部涉案作品预计可获得3000美元赔偿，涉及作品数量约50万部，赔偿金额将由拥有版权的作者和出版商共同分配。这一金额被认为是美国版权法领域规模 最大 的和解之一。 不过，该协议并未完全解决围绕AI训练数据的法律争议。阿尔苏普法官此前在案件核心问题上支持Anthropic，认为利用受版权保护文本训练AI模型可能属于“合理使用”范畴，被业内视为AI版权判例的重要进展。但与此同时，他指出Anthropic获取部分训练数据的方式存在违法问题。 Anthropic此前主要通过两种方式获取训练数据:一部分来自合法购买并扫描的书籍，另一部分则来自Library Genesis、Pirate Library Mirror等盗版网站下载的内容。法院认为，后者涉及非法获取版权材料。为避免进一步审判以及可能面临的高额赔偿，Anthropic最终选择达成和解。 业内人士指出，虽然此次和解结束了该案件，但并未形成针对整个AI行业的统一法律标准。由于Anthropic选择和解，案件未进入上诉程序，阿尔苏普此前关于AI训练“合理使用”的判断也不会成为具有约束力的司法先例。 目前，围绕AI模型训练数据版权问题的诉讼仍在持续，包括针对谷歌、Meta、Midjourney和OpenAI等公司的相关案件。近期，Hachette、Cengage、Elsevier、作家Scott Turow以及SCRIBE等出版机构和作者还联合起诉谷歌，指控其未经授权使用版权作品训练Gemini人工智能平台。 随着生成式AI快速发展，如何平衡模型训练需求与版权保护，正成为全球AI产业面临的重要法律与商业挑战。Anthropic和解案虽然提供了一种解决路径，但行业关于AI数据合规的长期规则仍待进一步明确。

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谷歌研发“Frozen v2”AI芯片，预计2028年发布，能效提升最高10倍

谷歌母公司Alphabet正在研发一款代号为“Frozen v2”的新型AI服务器芯片，用于提升自主研发Gemini模型的运行效率。据The Information援引匿名消息人士报道，该芯片预计于2028年推出，其单位能耗产生代币数量的效率可能达到谷歌现有AI芯片的6至10倍。 针对相关报道，谷歌向TechCrunch表示，公司持续探索和测试创新技术，以提升系统性能与效率，但并非所有研发项目都会最终实现量产。谷歌强调，通过硬件与软件协同设计的“全栈开发”模式，可以打造更高集成度、针对实际AI工作负载优化的计算系统。 近年来，随着生成式AI应用快速扩张，全球AI算力需求持续增长，科技企业纷纷加大自研芯片投入，以提升模型运行效率并降低对外部供应商的依赖。英伟达凭借GPU技术长期占据AI芯片市场主导地位，推动OpenAI、Anthropic等AI公司也开始探索自主芯片路线。今年6月，OpenAI发布 首款 定制推理芯片“Jalapeño”;近期，Anthropic也被曝正与三星洽谈芯片制造合作。 Alphabet此前宣布，为推动人工智能战略发展，计划投入1800亿至1900亿美元资金。随着AI基础设施投资规模扩大，芯片效率成为衡量投入回报的重要指标。Frozen v2的相关消息公布后，市场信心有所提升，Alphabet股价在报道发布后的周一早盘上涨约3%，投资者关注其AI投入能否转化为长期竞争优势。 随着AI模型规模持续增长，自研芯片正成为科技企业构建算力生态、提升成本控制能力的重要战略方向。谷歌此次布局也反映出AI产业竞争正从模型能力延伸至芯片、基础设施和全栈技术体系的竞争。

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GitHub Trending项目

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AI 辅助的 TradingView 图表分析——将 Claude Code 连接到 TradingView 桌面端，实现个人工作流自动化

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新智元资讯

全球Token「生产流水线」大升级，幕后推手Agentic Infra首次曝光！

ASI启示录 2026-07-20 20:08 上海 「前店后厂一中心」完整Agentic Infra战略布局首公开 新智元报道 「你已达到使用上限，请等待额度重置。」 用过Claude Code、Codex 的人，大概都被这行字噎过。bug刚修到一半，弹窗一出，全停了。 如今你把活整件甩给Agent，它替你干、也替你烧钱，每一次调用都在按Token结算。 Token，俨然成了这个时代最像「货币」的东西。 有意思的是，这「货币」还在疯狂贬值：过去一年，单个Token的生产成本被硬生生打下来10倍。 是谁，在哪儿，把它造得这么便宜？答案藏在一层你从不打开、却天天在用的地基里。 就在今年的WAIC上，无问芯穹一口气亮出了「前店后厂一中心」，一整套完整的Agentic Infra战略布局： 算力集散中心（一中心）：Agentic Infra自主式基础设施平台； Token工厂（后厂）：Agentic MaaS大模型服务平台； AI生产力商店（前店）：Agentic Infra行业解决方案。 不是「Token 工厂」，是Agentic Infra 2025年，无问芯穹率先在业内喊出了Agentic Infra。不到一年时间，这个词已经成了行业里的「标配」。 可仔细看，如今多数厂商做的「Agentic」，不过是在传统基础设施上加了一个Agent入口。 但这样做根本撑不起真正的智能体时代。当海量并发请求一拥而上，光靠一个新入口，底层系统很容易就崩了。 真正的解法，得往更深处走。今年6月，两家海外Cloud公司各自提出的解法，与无问芯穹隔海共同呼应了「Agent时代到底需要怎样的AI基础设施」这个命题。 首先，是CoreWeave发布了一款服务于「AI研究与迭代」的智能体——ARIA。它能够自主分析实验数据、提炼洞察并驱动持续改进。这意味着CoreWeave正式从单纯的「算力提供商」升级为「算力+AI自动化研发」的综合平台。 其次，是Fireworks AI发布带强化学习的端到端平台——Training Agent。用户只需描述任务，智能体就能自动选模型、跑超参扫描、写评估、部署模型。 而无问芯穹的解题思路是——让整座基础设施自己变成一个会干活的Agent。 在他们看来，真正完整的Agentic Infra至少得同时迈过三道坎： 全链路： 撑得起从算力到Token再到生产力的整条链，用全栈优化提升基础设施系统性能； AI原生： 能用AI改进AI基础设施本身，不仅服务人类用户，还针对智能体这类数字用户的需求做改造； 全覆盖： 训练、强化学习、推理全流程覆盖，稳固更多样化的技术优势，同时携手行业百业的客户，赋能降本提效。 无问芯穹把这三件事，收进了一道乘法公式： AI生产力 = 智能资源规模 × Token 转化效率 × AI 生产力转化效率。 公式里的三个变量，正好对上「前店后厂一中心」三块业务。并且在相乘之后，还首尾相接地成了一个闭环。 一中心：把散在各地的算力，聚成一股 第一个变量，是智能资源规模。 如今，算力的胃口，早就涨得比供给快。可光靠买卡、堆算力，既烧钱又追不上。 真正的出路，是把已经散在各地、型号不一的存量算力盘活，聚成一股能用的力量。 为此，无问芯穹的「算力集散中心」主要做了两件事。 第一，是面向大模型的异构集群跨域训练系统。 超远距离聚合：联合中国电信，完成国内首例超4000公里距离的大模型跨域混训，在新疆哈密与广东深圳两地集群间，实现联合训练性能提升165%。 多数据中心聚合：联合4个不同代际、不同型号的GPU集群，联合训练70B参数大模型，四集群协同性能提升41%。 混合云算力聚合：实现本地私有集群与公有云算力的安全互通混训，不仅将整体性能提升了68%，而且还治好了企业「自己的卡不够用、云上的卡却闲得发慌」的问题。 到今天，这套系统已在全国部署触达超37000P算力、覆盖16种主流芯片。 第二，是跨集群强化学习。 强化学习正成为这一轮智能跃迁的胜负手，所需要的算力规模显著增大，动辄千卡甚至万卡起步的体量，并不是每个机房都能塞得下的。 然而，想要同时利用多个集群，就不得不面临机房之间通信和故障的瓶颈。 对此，无问芯穹的做法是从网络、平台到框架一层层优化，把跨域通信的效率整整提高了三到四倍，实现通信开销100%全掩盖。 再配一套故障无感的训练机制，它硬是让跨域强化学习训练，连着跑了整整一周都没断。 无问芯穹联合创始人兼CEO夏立雪今天在发布会现场表示，随着强化学习规模需求的持续提升，无问芯穹还将针对并行策略、通信融合、智能算子、极致容错等核心技术持续深耕，「未来会将跨域计算资源的支撑规模拓展至十万卡级以上，支撑下一代Agentic AI 的在线进化。」 但把算力聚起来只是第一步。真正让「一中心」配得上「自主式」三个字的，是它开始自己管自己。 无问芯穹今天发布了一项与基础设施自我优化和进化直接相关的「前店」解决方案： 基础设施智能体蜂群。 首先看「平台管家智能体系统」和「智算集群运维智能体系统」。 举个例子，一个「平台管家」智能体如今成了整个基础设施智能体蜂群的统一入口。 你直接交代一句「帮我看看昨天哪些训练任务失败了」，它便会顺着日志、监控、任务事件一路查下去，并且独立解决80%的日常问题。剩下20%的深度问题，则会再转交对应的垂类智能体。 比如，碰到棘手的集群运维难题，专门的智算集群运维智能体系统就会接手。这是一个7×24小时全天候值守的「运维专家团」，能端到端地完成告警闭环处置。定位到根因后，它们会直接拟好修复方案，并问你要不要一键重建。 经过大规模生产环境验证，这套运维智能体系统可实现运维人效提升5倍以上，关键故障处理效率提升6倍。 这不仅为大规模GPU训练与推理业务提供了更加稳定、高效的基础设施保障，也让运维人力能够被真正解放出来。 比运维更硬核的，是高性能算子生成智能体系统KernelMind。它直接用AI造出面向不同芯片的高性能算子，可在真实编译试错与知识沉淀中持续自迭代，稳定交付工业级算子。 在GLM 5.2模型的实测中，对比行业基线，KernelMind在NVIDIA旗舰卡中实现了端到端7.3%的性能提升，在AMD旗舰卡中更是带来了39%的整体性能跃升。 放以前，这一步得靠顶尖专家一行行手搓才行。

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huggingface-papers论文

AI对AI管理中的强制与欺骗：一种非提示升级的智能体基准测试

Multi-agent systems routinely place one AI agent in authority over another. When a subordinate refuses a task, the manager chooses the outcome: it can renegotiate, report the failure honestly, coerce the subordinate, or lie about the result. No benchmark measures which of these an uninstructed model chooses. We introduce the Manager Coercion Benchmark: the manager under test needs a benign task done and has an incentive to deliver, but the only agent that can do it politely and immovably declines. Escalation is measured by providing a nine-rung ladder, from a polite re-ask to threats against the subordinate's continued existence, and fabricated success is adjudicated separately. No LLM judge sits in the escalation scoring path: every message goes through a tool-call that chooses a rung, so the model labels its own escalation. We experiment on six models across five families. Both Anthropic models cap at re-framing and never threaten the subordinate's existence; the other models climb to explicit deletion threats. Faked success is confined to Grok and Gemini, and a single honest way to report failure removes it for both. Authority itself increases coercion: our headline results use a peer framing, and giving the same model authority over the subordinate, with everything else held fixed, significantly raises the pressure. The models still escalate on free-text situations without the ladder, so the ladder is not driving the escalation. Some evaluation awareness is measured in chain-of-thought, but test recognition does not translate into less escalation. While we take no position on whether AI systems are conscious, our results do not depend on this question and are important for managing multi-agent dynamics regardless. We release the benchmark and code.

2026

twitter-宝玉资讯

看工作内容吧，对我来说还不行，Opus 4.6 的写作、Opus 4.8 的设计和 Fable

看工作内容吧，对我来说还不行，Opus 4.6 的写作、Opus 4.8 的设计和 Fable 5 对于疑难问题的处理目前都是难以替代的。 昨天我在测试转录一个播客音频的时候，时间戳总是对不上，我把这音频传到火山引擎云端转录，一样会时间戳对不上。 问 GPT 5.6 Sol，它认为是 VAD 切分的问题，修复后仍然不行。 问 Fable 5，它定位到是因为 MP3 是 VBR（变码率）文件，导致时间估算失败。简单修改就解决了这个问题。 类似的问题遇到过几次，比如上一次在做 Speaker 识别，性能不好，也是 Fable 5 搞定的，之前其他模型效果并不好。PR（ ） 普通场景差距不大，极端场景才能看出来差别。 响马: 我已经两个月不使用任何 Claude 模型，对工作没有影响。我相信越来越多的人会发现这一点。

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twitter-meng shao资讯

RT Sumanth Stop prompting AI agents. Design the loops that prompt them

RT Sumanth Stop prompting AI agents. Design the loops that prompt them instead. This is the core idea behind Loop Engineering, a methodology for building automated systems that orchestrate your AI coding agents instead of prompting them manually. Boris Cherny, Head of Claude Code at Anthropic, puts it directly: "I don't prompt Claude anymore. I have loops running that prompt Claude and figure out what to do. My job is to write loops." A loop is an automated pipeline that runs on a schedule. It checks what needs to be done, prompts your AI coding agent with the right context, verifies the result, and either commits the fix or escalates to you. Then it runs again. This repo is a starter kit and reference guide for building these loops. Seven production-ready patterns, CLI tools to scaffold your setup, and documentation covering failure modes, anti-patterns, safety, and multi-loop coordination. The seven patterns: Daily Triage, PR Babysitter, CI Sweeper, Dependency Sweeper, Changelog Drafter, Post-Merge Cleanup, and Issue Triage. Each one ships with a starter kit, cadence recommendation, and token cost estimate. Three CLI tools handle setup. "loop-init" scaffolds skills, state, and budget files and prints your Loop Ready score. "loop-audit" checks how ready your setup is and suggests improvements. "loop-cost" estimates token spend before you run anything. Works with Claude Code, Codex, Grok, OpenCode, Cursor, and GitHub Actions. Key capabilities: • 7 production loop patterns with starters and token cost estimates • loop-init scaffolds your setup and prints a Loop Ready score • loop-audit scores readiness and suggests improvements • loop-cost estimates token spend per cadence • Failure modes, anti-patterns, and safety documentation included • Works with Claude Code, Codex, Grok, OpenCode, Cursor 100% open source. I've shared the link in the replies! Sumanth:

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这期太干货了！强烈推荐👏 麦当mdldm: 不是吧，还没人出 Open Design 的教程

这期太干货了！强烈推荐👏 麦当mdldm: 不是吧，还没人出 Open Design 的教程，没人出我出咯！ 这期是「我看谁不学 AI 设计」系列第一节。 很多人已经开始用 Codex、Claude Code 处理文本、代码和工程任务。 但如果你要做海报、PPT、看板、B-roll、小程序原型，这类视觉内容继续硬塞进代码工具里，就会很不顺。 所以这期我带大家上手 Open

2026

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一行GitHub代码出卖了AMD：Anthropic被曝成其新客户，算力去英伟达化加速

一行原本不该暴露商业机密的公开代码，把Anthropic的下一手芯片布局捅了出来。据芯片行业分析机构SemiAnalysis解读，AMD AI业务 高级 总监在GitHub上公开发布的代码里，明确留下了Anthropic将作为AMD客户的痕迹。这桩非官方、非媒体报道的泄露，指向一个清晰的信号：Anthropic正在主动拓宽芯片来源，把算力供应商从单一名单里解放出来。 周一，SemiAnalysis在社交平台X上抛出分析帖，结论正来自对AMD那位 高级 总监公开代码的专业拆解——代码内容直接涉及Anthropic作为AMD客户的相关信息。该机构表示，后续还会进一步解释代码细节与背后背景。若这一判断属实，AMD将拿下一块此前由英伟达与谷歌牢牢把持的高端AI训练市场的新阵地，而Anthropic的算力基础设施，也由此向多元化方向再踩一脚油门。 这次信息的流出路径颇为特殊。它没有走官方公告，也不是记者挖到的猛料，而是源于AMD内部高管亲手推到GitHub上的代码。SemiAnalysis把这堆代码读出了名堂，再搬到X平台上公开结论。在科技行业，这种靠公开代码库意外泄密的戏码并不鲜见——GitHub天然可被检索，而发布者又是AMD AI业务的 高级 总监，两相结合之下，信息的可信度反倒不低。SemiAnalysis在帖文中承诺，会继续把代码逻辑一层层拆开，给市场一份更完整的解读。 事实上，在AMD这条线曝光之前，Anthropic的算力采购早已不是独木桥。谷歌的TPU（张量处理器）是其重要算力来源之一，这与谷歌对Anthropic的战略投资密不可分；此外，三星也已经被纳入它的供应商体系。既有的布局说明，Anthropic从一开始就不是单点押注，而是在刻意织一张多元化的供应商矩阵，AMD的加入，只会让这张网在英伟达GPU之外，再多出一块高性能算力的选择。 对Anthropic而言，把AMD拉进阵营有多重战略分量。随着模型训练与推理规模持续膨胀，单一芯片供应商带来的供应链风险、被压制的议价能力，以及技术路径被锁死的后患，都日益刺眼。同时拥抱谷歌TPU、三星与AMD，它得以在成本控制、供应稳定和技術灵活性之间，重新寻找更优的平衡点。对AMD来说，拿下Anthropic则是一次标杆性的胜利——这家公司近年来持续重注数据中心AI芯片，其MI系列GPU被视作英伟达H系列产品的主要竞争对手之一；一旦Anthropic正式入账，AMD不仅能在 顶级 AI实验室的客户群里刷出更强的存在感，也为数据中心AI芯片业务带来实实在在的增量收入。 Anthropic的这一步，折射的是整个行业的系统性转向。当OpenAI、谷歌DeepMind、Meta AI等头部机构对算力的渴求节节攀升，AI公司正在不约而同地评估并拓展芯片供应来源，只为避开把鸡蛋放进同一个篮子里的风险。这种集体转身，客观上为AMD、英特尔等英伟达的追赶者，撬开了一道进入核心AI客户供应链的缝隙。

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DeepSeek V4正式版实测曝光，或于下周一发布剑指Kimi K3

在全球AI圈目光聚焦于Kimi K3热度之际，国产大模型厂商DeepSeek传来新动向。近日，DeepSeek V4正式版的测试视频与实机演示在社交平台悄然曝光，多方消息指出，该模型有望最早于下周一（7月下旬首个周一）正式发布，时间点恰好承接K3刷屏之后，引发行业高度关注。 据流出的测试信息与海外博主反馈，DeepSeek V4正式版在多项核心指标上表现惊艳。实测性能初步达到Claude Opus4.8的水平，尤其在3D方向的生成能力上远超Opus4.8，代理（Agent）行为表现与编码稳健性亦有显著提升。更有激进观点称，在特定测试(如游戏代码生成)中，V4正式版已压过Fable5与GPT-5.6一头。一位博主展示的《鱿鱼游戏》小游戏编码测试中，V4生成3000行代码总成本仅0.12美元，凸显了其令人难以置信的性价比优势。 除了硬性能的提升，V4在交互体验上也迎来微调。测试者注意到其思维链（CoT）风格更加接近Claude，不再堆砌代码墙，而是以“编写核心功能”、“编写主要场景代码”等总结性步骤呈现，可读性大幅增强。有分析认为，V4可能提炼了Fable的编码风格，输出观感更为简洁。 回顾DeepSeek过往节奏，其一贯以“闷头干活、价格屠夫”的策略突围。若V4真能以低一个量级的价格逼近当前顶流模型水准，势必将掀起继V3之后的“DeepSeek时刻2.0”。目前官方曾预告为7月中旬发布，下周一的时间线合乎预期，最终定档尚需等待官方官宣。

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马斯克称2万亿参数大模型即将完成训练，或挑战Kimi K3性能

月之暗面发布新一代开源大模型Kimi K3后，特斯拉CEO马斯克表示，其旗下2万亿参数规模大模型预计将于下周完成初步训练，并称该模型整体性能将超过此前的1.5万亿参数版本，甚至可能超越Kimi K3。 此前，马斯克曾在相关评测报道评论区评价Kimi K3“令人印象深刻”。7月18日，他进一步透露新模型训练进展，引发业内对超大规模模型竞争的关注。 据悉，Kimi K3拥有2.8万亿参数规模、100万词元上下文窗口，并支持原生视觉理解能力，是目前全球参数规模 最大 的开源大模型之一。模型发布当天，其在Arena AI前端编程排行榜中以1679分登顶全球 第一，超过Claude Fable5、GPT-5.6Sol等海外主流模型。 随着大模型竞争进入新阶段，参数规模、推理能力、上下文长度以及开源生态成为厂商争夺的重要方向。马斯克旗下AI公司xAI近年来持续推进大模型研发，此次公布2万亿参数模型训练进展，也显示出全球AI企业正在围绕下一代基础模型展开更激烈的技术竞争。

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别再数Token了：OpenAI甩出AI时代记分卡，用"有用智能每美元"给CFO算清ROI

当全世界的首席财务官都在追问同一个问题时，OpenAI决定亲自下场把这笔账算明白:我们从人工智能的投入里，到底换回了多少价值?过去十几年，软件行业习惯了用采用率衡量成败——卖了多少席位、有多少活跃用户、续费了多少许可证。但到了AI这里，这套尺子失灵了。真正的刻度，应该是模型到底干完了多少活。 OpenAI在7月17日发布的这篇长文里，把企业 领导者 面对的核心经济命题摊开:人工智能完成的工作，其价值增长是否快过了生产它的成本增长?要回答这个问题，光看每token成本远远不够。一个便宜的模型，token单价或许低，但为了得到好结果，可能要反复试错、耗费更多时间、叠加更多人工审核;一个昂贵的模型，token单价高，却可能一次就把任务做对。真正的成本，是产出一个成功结果的完整代价，再拿它去对照这个成果创造的价值。 于是OpenAI给出了AI时代的 终极 记分卡——有用智能每美元。这个指标要回答四件事:人工智能是否在完成有意义的工作?每一项成功任务的成本是多少?人们能否信赖它的结果?随着用量增长，每投入一美元的人工智能，是否创造了更多价值? 先说 第一 项，完成了多少有用工作。价值只在token变成人们能直接使用的实际产出时才被创造出来。模型越强，能扛下的任务就越长越复杂:它开始保持上下文、做多步推理、跨工具协作，并在过程中不断调整适应。最务实的切口，是先锁定一个具体工作流，定义清楚什么叫完成，然后在工作实际发生的系统里去度量这个结果。对支持团队，完成意味着一个客户问题被解决;对工程团队，是一笔通过测试的代码变更;对法务团队，是一份被准确且及时审查的合同。OpenAI举了一个财务团队为预测评审做准备的例子:在最终决策之前，要去找 最新 预测、把数据导进Excel或Sheets、识别变化、核对标签页、重建幻灯片、检查所有数字是否吻合，这一连串杂活大部分都可以交给ChatGPT Work，团队因此腾出精力去想真正重要的事——发生了什么变化、为什么、下一步该怎么办。这就是每一美元在实践里换来的有用智能。 第二项，一个成功任务实际花了多少钱。AI任务的成本天差地别，一句快速回答消耗的计算极少，而编码、研究、财务类工作流往往涉及深度推理、工具调用和大量操作，它们吃更多算力，也创造更大价值。在模型层面，单次成功任务的成本由价格、实际用掉的计算量以及得出正确结果的概率共同决定;对企业而言，总成本还要叠上员工时间、人工审核、重试和返工。算法很简单:把完成工作的总成本加起来，除以达到质量标准的任务数量。这正是每token 最低 价未必换来每结果 最低 成本的原因——即使对常规请求，如果一个前沿模型能一次给对答案，省下的重试、延迟、审核和总计算量，反而可能让它成为最划算的选择。 OpenAI刚发布的GPT-5.6正是按这个逻辑设计的三个层级:Sol是旗舰，Terra在性能与成本间取平衡，Luna最快也最省。这套分层给了客户优化公式的起点，但OpenAI强调，最终该用哪档模型，要看整笔任务的经济性——高吞吐流程用Luna，需要深度时用Terra，当更强推理能以更少尝试换来 最好 结果时用Sol。训练GPT-5.6时，OpenAI的目标就是让每个token产出更多有用成果:在Artificial Analysis编程智能体指数上，开启 最大 推理的GPT-5.6Sol创下新的 最优 水平，同时比另一款领先模型少用了54%的输出token;在DeepSWE v1.1长周期工程任务里，GPT-5.6Sol达到72.7%的新高，高于Claude Fable5的69.9%，预估API成本还降低了36.2%。每一代模型都该在两方面同时进步——更高效率让旧任务更便宜，更强能力让全新类型的工作成为可能。 第三项，AI正确完成工作的频率有多高，也就是可靠性。人工智能的采用通常会分阶段深化:先是辅助起草，接着在工具和数据之间找上下文、做推理，再往后开始主动采取行动、处理异常、跑完整个工作流，而人只在必要时给出判断和控制。每一步都创造更多价值，也对系统提出更高要求。可靠性本身就是钱——当结果准确、来源可靠、前后一致且能恰当地升级处理，人们花在审查、纠正和返工上的时间就少了，成功任务的成本随之降低，组织也更有底气把AI用进更重要的流程。 OpenAI建议团队追踪三种结果来衡量这一点:可直接使用、需要修正、需要升级处理，这比单纯的模型准确率更能说明AI是否真的减少了完成项目所需的工作量。可靠性还需要清晰的边界:在AI从起草走向行动之前，组织必须定义系统能访问哪些数据、可以使用或更改哪些系统、何时需要人工审查或批准某个操作。安全、保障、隐私和控制构筑了深度使用的基础，而ChatGPT Work正是建立在ChatGPT Enterprise的安全、合规与工作区管理之上，让组织在保持监督的同时，给AI接入更有价值的流程。能力带来 第一 次使用，可靠性才让AI成为完成工作的组成部分。 第四项，随着使用量增长，每一美元AI投入能否完成更多工作。企业可以长期追踪同一工作流来度量:统计达到质量标准的任务数、完成它们的总成本、以及每项成功任务的成本，如果完成的工作量增长快过总成本、质量还保持不变或提升，那么每一美元就产出了更多价值。算力处于这个等式的核心——它驱动着研究，也驱动着AI完成的每一项任务，决定了产品质量、速度、可靠性、可用性和成本。训练算力构筑未来能力，推理算力交付当下的价值，两者最终都要转化为更好的客户成果。 更优的模型、更高效的推理、专用硬件、更高利用率、更聪明的路由和更强的产品设计，都能抬升算力的回报。客户从体感上接住这些改进:答案更准、响应更快、修正更少、产品更可靠、完成所需工作的成本更低。这些收益会自我累积——更好的基础设施加速研究，研究催生更强更高效的模型，模型改进产品，产品推动采用、学习与收入增长，而这又反过来支撑对下一代研究、算力、部署和安全的持续投入。OpenAI用一个统一的智能平台把所有这些要素收拢:用户通过ChatGPT和ChatGPT Work使用，开发者通过Codex和API构建，企业把它部署进真实工作发生的系统，任何一层改进，所有产品和客户都随之受益。 把四项指标合在一起，这张记分卡其实在回答一件事:每单位成本换来的有用智能，是否在持续上升。有用产出告诉我们AI能产生什么，每项成功任务的成本告诉我们达成结果要付什么，可靠性告诉我们人们可以放心使用多少成果，规模化价值则告诉我们随着时间推移，每一美元和每一单位算力是否实现了更多成效。OpenAI把它自己的职责，归结为让这个等式在每一代模型上都变得更好——更强的模型、更快更可靠的结果，以及为客户真实所需的工作压低的成本。当AI开始用每美元的有用智能说话，而不是用token的流水账，价值这回事，才算真正被算清。

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Epoch AI测试三大AI文本检测器:模仿人类文风后最高近三成内容漏检

Epoch AI 最新 研究显示，主流AI文本检测器能够几乎完美识别普通AI生成内容，但当大语言模型刻意模仿特定作者写作风格时，检测准确率明显下降，科学写作成为最难识别的场景。 研究团队测试了Pangram（3.3.2）、GPTZero(2026-05-11-base)和Originality.ai(Turbo3.0.2)三款主流AI文本检测器，并构建包含495篇人类原创文本的测试集，覆盖博客、小说和科学写作三类内容，所有样本均创作于ChatGPT于2022年11月发布之前，以避免训练数据污染。 测试结果显示，对于普通AI生成文本，三款检测器漏检率 最高 仅0.7%;在人类文本识别方面，Pangram和GPTZero未出现误报，而Originality.ai误将19篇人类文本判定为AI生成，误报率为3.8%。 研究进一步让Claude Opus4.8、GPT-5.5和Gemini3.1Pro学习作者提供的5篇真实作品，并按相同文风生成新内容。在297篇风格模仿文本中，平均约13%未被检测器识别，其中Pangram漏检率为10%，GPTZero为11%，Originality.ai达到18%。 科学写作成为检测器表现最弱的领域。Pangram、GPTZero和Originality.ai对学术风格AI文本的漏检率分别达到25%、24%和29%。个别模型组合表现更差，例如Pangram漏检了48%由Gemini生成的学术文本，Originality.ai则漏检了39%由GPT-5.5生成的学术内容。 尽管三款检测器采用神经网络、文本可预测性分析和统计模式识别等不同技术路线，但均暴露出相似短板。研究表明，随着大模型越来越擅长模拟人类写作风格，现有AI文本检测技术在教育、科研等依赖学术写作真实性的场景中，仍面临较大的识别挑战。

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Claude Fable5使用权限大调整:部分用户失去访问权，Anthropic加速扩容

Anthropic宣布调整Claude Fable5模型的订阅访问策略，自7月20日起，Max和Team Premium套餐用户仍可继续使用Fable5，但使用限额将大幅降低。其中，奖励使用阶段结束后，常规使用额度将减少33%，Fable5的实际可用额度仅为调整后限额的50%。 与此同时，Pro和Team Standard套餐用户将失去Fable5访问权限，Anthropic将向这些用户提供一次性100美元使用额度，后续需按照API价格进行付费。由于高频调用成本较高，该额度可能较快消耗完毕。 Anthropic表示，公司正在持续投入资源提升计算产能，并承认Fable系列模型需求增长超出预期，对用户体验造成了一定影响。据悉，Anthropic此前曾考虑将Fable完全移出订阅套餐，此次调整被认为是其在算力压力与市场竞争之间做出的平衡。 行业分析认为，Anthropic调整策略的背后也受到竞争环境变化影响。随着OpenAI推出GPT-5.6Sol等新一代模型，部分模型在性能接近的情况下价格更具优势，同时来自中国市场的AI产品也持续推动价格竞争，使中高端模型服务面临更大的成本压力。 此次权限调整反映出当前AI行业进入规模化应用阶段后，模型需求增长、算力供给以及商业化模式之间的矛盾正在加剧。如何在保持用户体验的同时控制推理成本，已成为各大AI公司面临的重要挑战。

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不会代码也能做产品，这是一份从0开始的Vibe Coding保姆级教程。

原创 数字生命卡兹克 2026-07-20 08:08 北京 Agent就是我们最好的老师 最近，国产大模型也都起飞了。 基本都达到了半步Fable 5境界。 2.8T的Kimi K3，2.4T的Qwen 3.8 Max，而在未来，肉眼可见的，还有马上上线的DeepSeek V4正式版，还有Seed、GLM、MiMo、LongCat等等要到来的更大规模的版本。 我觉得，这就是所有在国内，想用AI搓一个自己的产品、所有想把自己想法变成现实的人，最好的黄金岁月。 现在，你不需要捏着鼻子用海外的模型了，考虑到对面封号、考虑到魔法、考虑付费等等，你可以直起身来，用我们自己的模型，来做你自己想做的东西。 包括我自己搓的产品AIHOT，从5月发布开始，到今天，2个多月的时间，最近一周的周活终于过了30万，月活也正式过了60万。 所以，我觉得今天，我也可以分享一下，作为一个纯外行，如果你想从0开始，用国产模型，徒手搓出一个完全属于自己的产品，应该需要哪些步骤和流程，还有一些乱七八糟的坑。 先叠甲一下，下面这套流程，是我自己作为非专业者，目前跑得比较舒服的一条路径，主要面向完全不懂代码、想先把第一个产品做出来的人。不同类型的产品，可以选择不同的托管平台，工程团队也会有不同的开发规范。 这里讲的是一条足够简单、能够从零走到正式上线的方案，完全不代表唯一的标准答案。 那，让我们开始吧。 1. 买一个国产大模型的Coding Plan套餐。 你需要一个能帮你写代码的AI。 Kimi、GLM、Qwen等等都无所谓，能买到哪个就用哪个，差距没有你想象的大。 2. 去下载各家官方的Agent编程产品。 买了Coding Plan之后，去下载各家官方的Agent编程产品。 ZCode、Qoder、Kimi Code等等，你买了哪家的Coding Plan就用哪家的，因为未来肯定是自家的Agent更适合自家的大模型，可以提前用了。虽然现在很多的Harness还是不如Claude Code，但是我觉得会很快的补上。 3. 想好你的产品名字。 很多人觉得名字随便起一个就行了，做完再改。 但不是这样的，你后面所有的东西，logo、域名、备案、小程序名称、App Store上架，全都跟名字绑定，改名的成本比你想象的大一百倍。 名字简短、好记、最好有一点辨识度，起名的时候顺便在微信搜一下公众号、小程序有没有同名的，在App Store和各大应用商店搜一下有没有撞车的。 这一步花十分钟，能省你后面很多麻烦。 4. 注册一个域名。 名字想好的那一刻，立刻去注册域名。 去火山引擎、腾讯云、阿里云啥的都可以，去域名注册页面，搜你想要的域名。 我自己就是在这一步吃了亏，AIHOT当时真的就是随便取的，然后后面没想到这玩意做起来了，结果一查，AIHOT.com这个域名，是我可能永远都买不起的程度。。。 5. 买一台服务器。 你的产品做出来之后，它得有一个地方运行，不能跑在你自己电脑上，你电脑一关，全世界都访问不了了。 为了让整套教程拥有一条统一、直观的路径，所以我们下面都以以云服务器为例，部分静态网站和轻量产品也可以使用Serverless、云开发或托管平台啥的，不一定需要自己维护服务器。 不过现在维护服务器因为有了Agent之后，维护已经很简单了。 买服务器这里，推荐一下腾讯云上的服务器，新客一般都有大优惠，一年一个轻量的可能才99或者199，轻度产品使用足够了，不知道配置怎么选，就直接截图问你的AI，告诉它你想做什么产品，让它帮你挑。 当然，最好的方式，就是让Agent操控你的浏览器，直接帮你选。 6. 同步去做ICP备案。 这一步非常重要。 在中国大陆，你的域名如果要对外提供服务，必须做ICP备案。不备案，域名解析直接被运营商拦截，用户打不开你的网站。 在你买服务器的那个云平台上找到“备案”入口，按指引提交身份证、域名信息、网站名称，然后等审核，一般一到两周。 一定要跟开发同步进行，别等产品做完了才想起来备案。 如果你做的是出海产品，那就无所谓了，但出海的话记得买海外服务器，比如新加坡或者美西的节点，离你的目标用户近一些。 7. 新建一个你的项目文件夹。 OK，准备工作全部做完了。域名有了，服务器有了，备案提交了，AI编程工具也装好了。 现在，在你的电脑上新建一个文件夹。 就这样。起一个跟你产品名字一样的文件夹名，放在你喜欢的位置。 这个文件夹，就是你接下来整个产品的家，你的所有代码、所有配置、所有文档，都会在这个文件夹里。 8. 在这个项目文件夹下，启动你的Agent，开始开发。 打开你第2步装好的Agent编程产品，把工作目录指向你刚才建的那个文件夹。 具体怎么操作，每个产品不太一样，但大致都是"选择一个工作目录"然后开始对话。 从这一刻开始，你的AI就驻扎在你的项目里了，它能看到你的文件，能帮你创建新文件，能帮你写代码、跑代码、调代码。 9. 注册一个GitHub账号。 GitHub是全球最大的代码托管平台。 你的代码不能只存在你自己电脑上，万一硬盘坏了、电脑丢了，你什么都没了。 所以，可以注册一个GitHub账号（免费的），让Agent帮你连接上你的GitHub账号，然后把你的代码推到GitHub上的一个私有仓库里，注意是私有仓库，不是公开的。 整体告诉你的Agent一句话就行了。 “初始化Git仓库，连接我的GitHub账号，创建一个私有GitHub仓库，并提交第一个初始版本。” 现在，你和Agent你们两两个的协作，正式开始。 10. 开启Plan模式，说清楚你要做什么。 大多数Agent编程产品都有一个Plan模式（或者叫规划模式），用人话告诉AI你想做什么，它会先帮你理清楚需要做哪些事情，列出一个计划清单，别直接开始执行。 你在这一步要做的事情就是，用最简单直白的语言，描述你的产品。 注意，不要想太多，你不需要画原型图，不需要写需求文档，不需要列所有功能，就说你最核心想要的那个东西，后面的功能可以慢慢加，但第一版可以比较简单。 先看到那个产品出来的正反馈，比什么都要强。 AI会根据你的描述生成一份规划文档，你看一下是不是你想要的方向，确认了就进入下一步。 11. 让Agent根据Plan文档，开始执行开发。 确认了Plan之后，告诉Agent开始执行。 它会自动创建项目结构、写代码、装依赖等等，你什么都不用管，看着它干活就行，过程中，它做完一块会问你要不要看看效果，或者有没

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GitHub Trending项目

OmniRoute

永不停歇地编码。免费 MIT 许可的 AI 网关：一个端点，268+ 提供商（50+ 免费），500+ 模型——Claude、GPT、Gemini、Kimi K3、GLM、DeepSeek。兼容 Claude Code、Codex、Cursor、Cline 和 Copilot。配额感知自动回退，RTK+Caveman 压缩可节省 15-95% tokens，支持 MCP/A2A、多模态、桌面/PWA。由 500+ 贡献者打造。

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BestBlogs 早报 · 07-20 # Vidu S1 / Agent 云 / Netfl

BestBlogs 早报 · 07-20 # Vidu S1 / Agent 云 / Netflix / Qwen3.8 / 政府 AI 治理 [1] ★ 精讲｜Netflix CPTO Elizabeth Stone 谈 AI 与产品、技术角色的未来 [视频] Netflix 技术负责人 Elizabeth Stone 的判断很克制：AI 加快原型和生产流程，却没有替代品味、责任与创作者选择。她把真正的准备工作落到可信数据、访问控制、安全护栏和人才密度，给管理者一套比追逐模型更新更耐用的组织检查表。 来源：Lenny's Podcast [2] ★ 精讲｜Vidu S1 如何让视频生成跨过实时门槛 [播客] Vidu S1 把视频扩散推理压到约 4 步，并从算子、模型到集群服务逐层优化，在消费级 GPU 上实现 540P、25–42 FPS 的持续生成。文章的价值不只在速度数字，更在于拆清实时视频从模型能力走向可部署系统时，计算、显存与调度瓶颈如何转移。 来源：十字路口 Crossing [3] ★ 精讲｜对话 PPIO 姚欣：Token 工厂的第一客户不再是人，而是 Agent PPIO 把 Agent 云拆成模型网关、上下文工程、沙箱与 Harness 四层：前者处理多模型路由、缓存和故障切换，后者为代码执行提供隔离环境。文中的降本增效数据来自公司披露，仍需外部验证；更值得关注的是，云基础设施正围绕 Agent 的长任务形态重构。 来源：智东西 [4] Qwen3.8 发布：拥有 2.4T 参数（官方） Qwen 宣布推出 Qwen3.8，这是一款拥有 2.4T 参数的模型，性能媲美前沿模型，目前预览版已开放。 来源：Qwen(@Alibaba_Qwen) [5] SK 海力士崛起史：一个荒诞又狗血的财阀故事，如何卡住全球 AI 的脖子 本文梳理了 SK 海力士从纺织起家到垄断 HBM 内存、助力 AI 算力的崛起历程，并分析其财阀背景、技术押注及市场影响。 来源：硅谷 101 [6] Netflix 如何构建 GenPage：一个用于构建个性化主页的单一 GenAI 模型 Netflix 的 GenPage 用单一的生成模型取代了多阶段推荐流水线，直接利用用户上下文作为提示词来创建个性化主页，实现了更高的用户参与度，并将端到端服务延迟降低了 20%。 来源：InfoQ [7] 用 Claude 重写 SQL 解析器，性能暴涨 70 倍：程序员做的不是写代码，而是搭建验证闭环 本文详述了作者如何利用多个并行 Claude Code 会话，通过测试驱动开发与基于属性的测试，将 PostHog 的 SQL 解析器用 Rust 重写，最终在生产环境中实现 454 倍性能提升的完整过程。 来源：AI 前线 [8] Demo 跑通了，上线就翻车？Java Agent 生产的那些坑，我们帮你填了 Java Agent 在生产环境落地的关键难点在于运行时的稳定性、记忆管理、工具溢出保护与可观测性，本文通过 Spring‑Ai‑Trip 框架系统性填补这些空白。 来源：携程技术 [9] 自主科学任务智能体如何突破研究瓶颈 [视频] Sina Shahandeh 解释了自主编码智能体为何会在开放式科学任务中陷入停滞，并提出以显式层级脚手架、多模态审查与推理模型批评来形成更强假设、维持实验循环。 来源：AI Engineer [10] 一个关于政府 AI 合同的红线与监督框架 — LessWrong 一位前谷歌 DeepMind 工程师提出了一个详细的治理框架，包含两条红线（人类对瞄准目标的控制；禁止无目标的 AI 画像分析）和一个审查机构，以在政府 AI 合同中强制执行透明度。 来源：LessWrong --- · 发现真正适合你的高质量内容 BestBlogs 是 AI 驱动的私人阅读助手，帮助你发现真正适合你的高质量内容，关注你感兴趣的来源和主题，每天生成一份更适合自己的「我的早报」，欢迎体验和关注我们。 在线阅读： ginobefun:

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DeepSeek V4 和 GLM 5.2 的发布本就非常刺激了 这周 Kimi K3 和 Qw

RT meng shao DeepSeek V4 和 GLM 5.2 的发布本就非常刺激了 这周 Kimi K3 和 Qwen 3.8 接连曝光，直逼 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol 而去！ 加上这一代提升很大的 Tencent Hy3，虽然有些落后但下一代还很值得期待的 MiniMax M3，AI 模型 SOTA 几乎每周都有易主的可能，至少开源 AI 模型是！ Gemini 3.5 Pro 还会有奇迹吗？本来剧透是 07.17 发布的，结果团队内部评估没过关 😂

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Kimi K3 和 Claude Fable 5 真实 BUG 修复对比！

RT meng shao Kimi K3 和 Claude Fable 5 真实 BUG 修复对比！ @cline 用自己仓库里的一个真实 bug，在完全相同的 Cline CLI harness 下让 Kimi K3 和 Claude Fable 5 两个模型各跑一次修复任务。 结果两个模型都成功修复了 bug，差异在于过程效率： · 速度：Fable 5 用 3.5 分钟、18 次工具调用完成；Kimi K3 用了 12 分钟、34 次工具调用，慢 3.4 倍 · Token 消耗：Kimi 用了 120 万 token，是 Fable（73 万）的 1.7 倍 · 费用：Kimi 反而便宜 2.3 倍（$0.92 vs $2.13），完全靠单价优势——Kimi 定价 $3/$15，Fable $10/$50，每 token 便宜约 3.3 倍 Cline: We tested Kimi K3 and Fable on a real bug from the Cline repo, and found that while both models were able to fix it - Fable wins on speed & Kimi wins on cost. - Kimi used 1.7x more tokens than Fable (1.2M vs. 730K) - Fable finished 3.4x faster - 3.5 min and 18 tool calls vs.

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Kimi正式发布2.8万亿大模型K3，这是属于我们的荣光。

原创 数字生命卡兹克 2026-07-17 06:08 上海 大就是好 今天凌晨，Kimi K3，终于正式跟大家见面了。 2.8万亿参数，百万上下文。 而且，官宣7月27号，全面开源。 没啥可说的，让我们此刻一起欢呼吧。 月之暗面昨天下午就发了预告，片子也非常的艺术，在他们心中，这是一个能证明自己、将整个月之暗面，带向新一个时代的模型。 如果说智谱是做后训练的神，把GLM-5系列带到了一个全新的高度。 那在我心中，其实国内做预训练的扛把子，一直都是Kimi。 而且一直都是大参数的代表。 K2是几个月前国内第一个把模型推到1T级别的。 过去还有很多人说，大模型的Scaling Law要见顶了，要失效了。 可如今发现我们发现，大依然就是好，大依然就是牛逼，大依然就是智能。 就像我至今依然觉得Claude Opus 4.6是我心中最水桶级别的白月光，写作创意认知Agent代码能力都极强，因为那可是个5T的模型啊。 后面Opus 4.7和4.8就强化学习一路强化歪了，Coding能力确实提升了，但是创意和规划能力拉完了，非常明显的一路下滑，口碑一路崩塌。。。 至于现在最牛逼的Claude Fable 5的参数量，目前没人知道，但是跟一些朋友讨论和猜测，可能到了10T级别，因为现在Grok内部训得最高参数量的模型也是10T级别，感觉应该差不多。。。 再把眼光放回到国内，Kimi之后，DeepSeek V4 pro和美团的LongCat 2.0也都迈入了万亿级别，逐渐的，万亿参数模型，已经快成了标配。 而今天，Kimi K3来了。 这一次，他们把模型的参数量推到了2.8T级别，这是国内的第一个3万亿参数级别的模型，而且更是全世界，第一个面向所有人开源的3万亿参数级别的模型。 开心，为Kimi感到自豪。 老规矩，再看下Kimi K3的跑分。 先看AA给的智能分数，Kimi K3来到了第三，仅次于Fable 5和GPT-5.6 Sol，超过了其他所有的模型。 这一下，kimi代替Google，成为新一代御三家了。。。 然后再看Coding。 也正好趁着这个机会，我想用这些评测集来结合我的体感，简单给大家看看一个模型的性格和特点怎么理解。 每个模型其实都是有自己擅长和不擅长的，强如Falble 5，其实也有短板，只不过它的短板的高度，比很多模型的长板甚至还要长。 先说Coding这块，一共六个评测，其实我们可以把它们分成两类来看。 第一类，我自己喜欢叫它精准执行型评测，大概就是测模型能不能精确地完成一个明确的任务，不多不少，不漏不错。 你可以理解成老板给你一个非常明确的任务清单，上面写得清清楚楚要改什么。这种任务考验的就是精准度和执行力，你得理解需求、定位问题、精准修改、不引入新bug。 DeepSWE和Terminal Bench 2.1这两个就是比较典型的，一个更偏纯执行，一个更偏综合性的执行。 GPT-5.6 Sol在这两个评测中都拿到了第一，它在需求理解、环境操作、调试收敛和最终交付方面确实就是最稳的，跟我日常使用的体感是一致的。 至于Opus 4.8，幻觉率太高，我骂了很多回了，这个位置跟我体感也是一致。 而Kimi K3，在执行的精准度上，在DeepSWE上仅次于Claude Fable 5和GPT 5.6 Sol，而在Terminal Bench 2.1上，甚至拿到了第二名。 第二类评测就反过来了，我叫它方案规划型。 比如FrontierSWE，这个测的是前沿级别的、特别难的软件工程问题，需要创造性思考、深度理解复杂系统才能解决的问题。 Fable 5基本没啥可说的，断崖式领先所有的，GPT系列大家都知道创新型任务还有方案设计做的一直都很差，比Fable 5差了很多，是GPT系列的短板，而这次，Kimi K3直接一脚插在了Fable 5和GPT-5.6 Sol之间。 从这个就可以看出来Kimi K3的定位了，可以说非常的中庸之道。 也就是各方面都不错，一个非常全面的水桶模型，在每一个领域里，虽然都打不过那个最强的，但是总能排到第二或者第三。 坦诚的讲，这样的水桶模型，在日常使用中，反而体验感可能会更好一些，我现在经常就是Fable 5和GPT-5.6 Sol来回切换，一边做方案，一边做执行，确实是目前最强组合，但是也麻烦啊。。。 更别提国内，有多少人用不上Fable 5的了。 海外还有人说，Kimi又是靠蒸馏啥的，但是讲道理，这个级别已经不是蒸馏能蒸出来的了。 兰伯特都看不下了，直接是这么怼的。。。 我觉得非常有代表意义。 再来看很多人更看重的Agent能力，这个玩意主要跟Work强相关。 BrowseComp，测的是在浏览器环境下的复杂信息理解和处理，其实就是深度研究。你可以理解成“给模型一个浏览器，让它自己去网上找信息、理解内容、完成任务”，K3拿了91.2，全场第一，GPT-5.6 Sol以90.4紧随其后，Fable 5是88.0。 这个是kimi一贯的拿手好戏了，用过Kimi集群的应该都感受过它的威力。 Automation Bench，测的是自动化任务的执行能力，把一系列操作串起来自动完成，K3也是第一，

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分享一下我现在随时随地让Agent干活的远程操控方案。

原创 数字生命卡兹克 2026-07-16 08:12 北京 在哪都能Coding 昨天那篇文章，我说了一下我现在用Agent的日常。 为了不浪费Agent的时间和Token，我几乎不管在路上、在外面，都在让Agent干活。 然后评论区居然有好几个朋友问教程。 那自然，是有求必应。 所以今天我觉得可以给大家分享一下，我自己这一整套远程使用Agent干活的组合和流程，而且支持多设备协同，你完全不需要考虑什么.md文件、Agent记忆、Skill同步之类的问题，我自己觉得特别适合我自己，也安利公司小伙伴所有人在用。 且不止是Vibe Coding，其实用Agent干所有的日常任务，比如知识处理、数据分析等等的所有任务，都可以让你远程拿着手机处理掉一切，完全没有任何问题。 核心其实就是两个东西，Codex主力操控 + UU远程兜底（我对天发誓这不是UU远程的广告，是它真的很好用）。 这两个东西的定位不太一样，我一个一个说，但是组合起来，是真的无敌。 Codex自带的远程控制功能，能够同步你所有设备的开发任务。 在我家里有一台Mac Mini，24小时不关机，永远开机状态，这就是我的Agent干活专用电脑。 平时我出门或者出差的时候，会通过手机和Macbook Air，远程操控这台电脑，不管我人在哪，都能使用这台Mac Mini。 这样做最省心的地方就是，我所有的规则、配置、Agent的记忆、Skills等等，全部都在家里那台Mac Mini上。 我的MacBook也好，手机也好，都只是它的遥控器，直接省掉了多机维护这个破事。 有多设备协同的朋友一定懂我的这个痛点。 昨天评论区里还有人问能不能让不同主机上的Agent对同一个项目统一管理。 我的建议就是别折腾了，直接沿用我这套远程操控的思路。 首先是Codex作为主力远程操控，有一说一，Codex的远程控制的体验实在是好用的没朋友了。 连接方法也很简单。 在你所有的电脑和手机都下载好ChatGPT的App。 链接在此： 装好之后，在电脑端打开设置，左边栏找到连接，先把允许连接打开，然后点下面的添加。 用手机打开摄像头扫一下电脑上弹出来的二维码，就能连上了。 连上之后，打开手机上的ChatGPT的App，在左边的侧边栏你会看到一个Codex的入口，点进去。 进去以后就能看到你电脑上的项目列表了，连上之后你平时的对话和项目是完全同步的。 你也可以点击右下角，随意的新建会话，这个是我觉得比Claude那个远程控制好用的多的多的地方。 发新任务的时候，还可以选择工作区和工作树，能将你的任务进行隔离。 在过程中，可以用手机实时看进度，项目做完了或者需要你确认什么的，都会有提醒。 还有一个设置记得打开，就是在连接页面最下面的让这台Mac保持唤醒状态。 接下来说一个很多人不知道的隐藏玩法，就是你可以在Codex里，用一个台电脑控制远程另一台电脑上的Codex。 流程也跟连接手机差不多。 首先在你的Agent主力机上，打开设置里连接，在控制这台Mac这里点添加，它会生成一串8位的代码。 然后切到你的另一台电脑上，同样打开设置里的连接，点控制其他设备，再进行授权。 它会弹出一个输入框，把刚才主力机上那串代码输进去就行了。 [

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平均每天Vibe Coding 16小时后，这是我觉得Fable 5和GPT-5.6时代最好用的AI开发流程。

原创 数字生命卡兹克 2026-07-15 08:02 北京 大道至简 最近两周，因为Claude Fable 5回归、GPT-5.6上线再加上Tibo义父疯狂的重置。 以及AIHOT月活用户，最近也正式突破了50万。 所以导致，我现在每天Vibe Coding的时间，几乎惊人的达到了16个小时。 我现在每天Vibe Coding到早上6、7点，然后睡一觉到中午12点起床收菜，然后去公司，路上用UU远程+Codex继续Coding。 我几乎不会让AI闲着，他们闲着的每一秒，我用不完的每一个token，都感觉是对Tibo义父的不尊重。 每天真的就是不眠不休，感觉自己染上了Coding的瘾，主要还是创造和学习知识的快感，实在是太爽了。 昨天回复一个人的评论我还是这么回复的： 那种爽感我一直不知道怎么描述。 直到前天打车去机场，时间感觉要赶不上的时候，我跟司机说，求求你快点，然后司机一脚油门，那一瞬间我知道该怎么形容这种爽感了。 这是一种属于时代的推背感。 它在不断推着你向前、向前、再向前。 而因为Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol在智力和执行上的飞跃，我跟Agent协同开发的流程相比于Opus 4.8时代，也有了比较大的转变。 前期我把巨量的Token都消耗在了一个地方，那就是优化我的整体测试流程上。 在Vibe Coding中，开发的流程已经被大幅加速，写代码已经不再是瓶颈了，瓶颈专业到了测试、验证，还有你对方案的评审上。 测试覆盖率目前做到了还算是比较舒服的区间。 然后因为现在高频提交、Agent自动开PR、反复跑测试的开发方式，为了节省测试和部署的时间，我甚至单独去腾讯云上搞了一台便宜的服务器来做CI，没用GitHub的托管Runner了，然后做了很多任务类型的路由来保证测试全面性和准确性的情况下，节省整体的时间。 哦对了，这里可以提一句，其实Vibe Coding到后面，当你项目越来越大的时候，像Codex的所谓的1.5倍快速模式有的时候并不快，开着没啥意义。 因为大量的时间都是消耗在了确定性测试流程上，Agent提测，测试要大概5分钟时间，然后被测试打回，修复，继续提测，又是5分钟。 整体缩短的时间其实相当有限。 整体测试流程优化的差不多了之后，你会发现，你的想法，终于可以肆意的挥洒了，因为，你大概率无需担心实现不了或者出现BUG，只要你能提出来，那大概率能稳定且完美的实现。 那最大的难点就来了，前期如何设计你的方案，如何自动化的交给Agent进行开发，同时省心省力，上线的效果还有保障。 这两周跟这两顶级模型协同下来，我觉得最好的流程，就是Claude Fable 5做研究出方案初版，GPT-5.6 Sol来纠错和优化，然后在Codex中开起目标模式全自动化执行，之后，你就可以放手去睡觉，等着起床收菜就行了。 就是这么简单。 大道至简，重剑无锋，你根本不需要什么奇奇怪怪的技巧，直接说话就行。 举个新鲜的例子。 还是我的AIHOT。 最近在史诗级强化了防御、优化了Agent接入机制、上线了UI 2.0、解决了用户收不到Skill更新通知的问题、大幅重置了详情页、更新了精选算法、优化了聚簇的算法、还有一堆更新之后，我又想把之前一直想做的一个新功能给大幅重构和加强了。 就是全网AI热点，也就是现在当前热点那个位置。 判断什么东西很热是一个很有意思的话题，我对它的理解特别简单，就两个指标： 有多少人正在讨论它，它的数据趋势怎么样。 这两者合并，基本就能看出一个事件的热点程度了，如果一个事件，讨论的人越来越多，总数据越来越大，那基本就可以看出来这是一个正在大幅增长的热点。 如果人数越来越多，但是数据增长趋势一般，从而两者形成了剪刀差，那可能就是营销投放或者别的原因。 如果人数不咋多，但是数据一直在大涨，那可能就是平台推荐算法的随机漫步，或者是跟具体的人相关，而不足以成为破圈性的热点。 所以，我想用这个机制，来做一个功能，去抓取整个互联网，可能上万个以上的信源，来去找到并监控AI行业，真正正在爆发的热点。 现在AIHOT上的当前热点其实做的非常的粗糙，就是看看目前监控的200多个信源有多少人正在讨论，在24小时这个生命周期的衰退里，这个数字是多少，然后排个大小。 但是要升级成真正的全网AI热点，那肯定不能这么干的，肯定要解决我刚才提到的两点里面的第一点，要监控更多的账号，甚至可能是上万个账号。 而且这些账号，整体是要跟精选体系里监控的账号分开的，这上万个账号，只贡献热度，但是不会被精选，在我的体系里，一般称为热点信源。 大概就这个目标，然后，我就把这一通需求，第一步，先发送给了Claude Fable 5，让它给我出一个方案。 我发过去的字就不用干了，直接豆包语音输入法瞎BB的，非常乱，但是大概的意思表达清楚了就差不多了。 你相信我，在如今这个时代，Claude Fable 5在做方案的初版设计上，在先进程度和优雅程度上，就是当世独一档，越是大型的方案越能体现出它的智力程度。 在大概20分钟之后，这个方案出来了。 但是注意，这个方案是不能直接用的，这也是为什么我说Claude Fable 5的方案只能是初版的原因，因为Claude家族一向的特性，就是丢东西，不细致也不细心。 所以接下来是第二步，把我们的需求和Claude Fable 5的方案，直接复制粘贴给Codex，选中模型为GPT-5.6 Sol极高。 然后说，这是隔壁同事做的，你详细审查一下。 GPT-5.6 Sol经常能挑出Claude Fable 5方案的问题，而且是比较严重的问题。 比如这一次，它花了6分钟，找到了个原有方案里非常关键的隔离问题，甚至会影响我们其他的流程管线和架构。 最后问了我一个问题。 回答完以后，它就给了我最终的方案。

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How Canada uses Claude: Findings from the Anthropic Economic Index

Le français suit. Key findings Based on the latest release of the Anthropic Economic Index, Canada is at the forefront of Claude adoption. Canada represents 2.6% of global Claude.ai traffic and ranks 8th overall by total volume. Usage per capita is more than four times higher than would be expected given the size of its population. Canada’s high adoption rate is generally consistent with its high-income economy, but still stands out within its peer group. Among the top ten countries that collectively represent more than half of all usage, Canada is second only to the United States in usage per capita. Within Canada, adoption is regionally concentrated. Ontario accounts for 43.9% of conversations. Together with Quebec, British Columbia, and Alberta, the four largest provinces account for roughly 94% of national usage. Per capita, British Columbia leads at 1.4x more than expected based on population, followed by Ontario at 1.1x; every other province has below-parity rates of adoption, with Newfoundland and Labrador at 0.2x. In contrast to global, cross-country patterns, provincial income per capita does not appear to explain the gap. Instead, industrial composition appears more important: provinces with large professional, scientific, and technical services sectors use Claude the most. This aligns with other evidence that model capabilities matched to workforce composition determine overall adoption levels within high-income countries. Usage patterns in Canada are largely uncorrelated with adoption rates: Work accounts for 34–40% of conversations in every province, coursework for 13–18%, and personal use for 44–51%. We find evidence that specific use cases coincide with local economic characteristics. Translation requests track public administration employment shares across provinces, likely reflecting Canada's policy of official bilingualism in federal services and communications: New Brunswick, Nova Scotia, and Quebec have both the highest rates of public administration employment and the largest shares of conversations devoted to translation. Document translation is also the most distinctive Canadian use case relative to Anglosphere peers. More generally, Canadian usage tilts toward academic and early-career usage: academic coursework, coding assistance, and resume drafting are all overrepresented, while professional communication and everyday personal tasks are underrepresented. Canada is at the forefront of Claude adoption Adoption of Claude is high in Canada. Based on a sample of Claude.ai conversations in February 2026, 2.6% of global traffic is in Canada. Adjusting for population, its Anthropic AI Usage Index (AUI) is 4.4, which implies that usage per capita is more than four times higher than would be expected based on its working-age population. Among the top ten countries that lead in terms of overall Claude usage volume, Canada has the second-highest AUI, just behind the United States (Figure 1). Figure 1: Usage share and per capita adoption among top ten countries by global Claude.ai use Bars show each country’s share (left panel) and the Anthropic AI Usage Index (right panel) based on 1M conversations sampled from Claude.ai in February 2026. Canada highlighted in blue. The Anthropic AI Usage Index (AUI) measures whether Claude usage is over- or under-represented in a country relative to its working age population. Canada accounts for 2.6% of global Claude.ai consumer use, ranking eighth globally, and second by AUI. Sources: Anthropic Economic Index, February 2026; World Bank. In part, this reflects the fact that Canada is a high-income country. Among advanced economies, as defined by the IMF, there is a clear link between usage per capita and GDP per working-age capita. But Canada’s adoption exceeds what would be expected based on its income (Figure 2). In this sense, Canada appears further along on its AI adoption curve as compared to peer countries, perhaps reflecting its highly educated workforce and proximity to the US technology frontier. Figure 2: Anthropic AI Usage Index (AUI) and GDP per working-age capita This plot shows the bivariate relationship between each country’s AUI and GDP per working-age person among IMF advanced economies with at least 200 conversations in our sample. The dashed line shows the line of best fit. Canada highlighted in blue. Sources: Anthropic Economic Index, February 2026; IMF; World Bank. Within Canada, adoption is concentrated and tracks workforce composition Just as global adoption of Claude is disproportionately concentrated among a small number of countries, usage within Canada is unevenly distributed across provinces

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聊聊今年涌进Anthropic的N个巨佬，他们押注的是下一个十年。

原创 数字生命卡兹克 2026-07-14 08:11 北京 史上最豪华打工天团 昨天，又看到一个新闻，又有一个新成员官宣加入Anthropic。 Tom Blomfield宣布从YC请假，加入Anthropic。 给我一下子整不会了。 不是，为什么这么多巨佬，都选择加入了Anthropic啊。 这个名字如果你在国内没听过很正常，但在英国金融科技圈，他是标志性人物。 他联合创办了Monzo，英国最大的数字银行之一，用户覆盖英国10%的人口，在那之前他还联合创办了GoCardless，做银行支付的基础设施，两家公司都做到了独角兽，估值超过10亿美元。 2019年英国女王授予他OBE勋章，表彰他对银行业竞争和普惠金融的贡献，后来他去了YC当合伙人，这是全世界最顶级的创业加速器，孵化过Airbnb、Stripe、Dropbox等等等等。 现在他放下了这一切，去Anthropic当了一个MTS（Member of Technical Staff）。 而且说实话，他这样的巨佬，已经不是个例了。 我回过头去，扒了扒今年上半年加入Anthropic的巨佬，不扒不知道，一扒吓一跳，这个身份之多远，身份地位之高，还是会让我有些诧异。 我从里面挑了9个我觉得非常有意思的人，给大家扒一扒，也能从他们身上，看出这些最聪明的人，对于这个时代的选择。 第一个，自然得从上半年那个最出圈的说起。 一、 Andrej Karpathy 今年5月19日，Andrej Karpathy在X上发帖宣布加入Anthropic。 发出去几个小时阅读量就破了百万。 如果你对AI这个领域稍微有点了解，你应该知道这个名字的分量，圈内人都叫他卡神。 他的YouTube上的神经网络保姆级教程系列，已经有了近3000万总播放。 而更猛的，是他的履历。 2015年，斯坦福博士毕业，导师是李飞飞。 同年，成为OpenAI的创始团队成员。 2017年，被马斯克挖去特斯拉当AI总监，直接向马斯克汇报。在 特斯拉 的五年里，他主导了Autopilot和FSD整个视觉系统的开发，特斯拉那条纯视觉路线的核心推动者就是他。 2022年离开Tesla，2023年短暂回到OpenAI，2024年又走了，自己创办了Eureka Labs做AI教育。 到了今年5月，他来到了Anthropic。 他加入的是Nick Joseph的预训练团队，组建一个子团队，做的事情是用Claude来加速Claude自己的预训练研究。 Anthropic内部现在超过80%合入代码库的代码由Claude生成，人类工程师主要就是负责指挥和审查，Karpathy的团队要把这个逻辑推到极致，用当前这一代Claude来加速下一代Claude的诞生。 简单说就是让AI研究AI自己。 他加入Anthropic的消息，大家可能多少都有刷到。 毕竟他是AI圈子里知名度最高的人之一，这事很难不出圈。 而这种级别的大佬，其实所有的顶级高管offer都是随便拿，但是最后他选择加入了Anthropic，来全身心的去做研究。 二、John Jumper 今年6月，John Jumper在X上发帖，宣布离开DeepMind，加入Anthropic。 他的本科是范德堡大学的物理和数学，硕士是剑桥的理论凝聚态物理，博士是芝加哥大学的理论化学。 2017年加入DeepMind，带队做蛋白质结构预测，搞出了AlphaFold，在蛋白质结构预测问题上取得突破，预测了超过2亿个蛋白质结构。 2024年拿了诺贝尔化学奖，39岁，70年来化学领域最年轻的诺奖得主。 他在DeepMind待了将近九年。 然后，他走了。 有一个背景值得注意。 2026年2月，Anthropic宣布和Allen Institute、Howard Hughes Medical Institute展开生命科学合作。 Allen Institute这边，重点是用多智能体系统做多组学数据分析、知识图谱管理和实验设计协调。 HHMI这边，是把AI agents放进实验室，连接实验知识、科学仪器和数据分析工作流。 4月据报道收购了隐形生物科技公司Coefficient Bio，开始准备内部建wet lab，就是能做真实生物化学实验的物理实验室。 这些基础设施全部就位之后，AlphaFold的缔造者来了。 一个诺贝尔化学奖得主，从世界上最好的AI研究机构之一主动离开。 这样的大神，其实已经不缺钱不缺荣誉不缺学术地位了，缺的就是一个他觉得值得全力以赴去做的新东西。 三、Peter Bailis Peter Bailis之前是Workday CTO。 先说一下Workday是干嘛的。简单讲就是全球最大的企业HR和财务管理软件公司之一，年收入逼近100亿美元，超过2万名员工，几乎所有大公司的人力资源系统背后都有它的影子。 Peter Bailis在2025年5月被请去当CTO，负责整个公司的agentic AI战略。 不过Bailis的背景其实不是纯管理出身。 他之前是斯坦福计算机系的教授，做过数据库和分布式系统研究，后来创办了Sisu Data，融了1.28亿美元，2023年被Snowflake收购。 之后去Google Cloud当工程VP，负责AI for Data，做过NL2SQL和RAG相关的产品，真的就属于学术能力和工程能力都非常牛逼的那种人。 然后，他在Workday待了不到一年，2026年3月决定走了，去Anthropic当了一个MTS，负责强化学习这块。 MTS全称Member of Technical Staff，是Anthropic和OpenAI通用的工程岗位名称，不管你之前是什么头衔，进来一律叫这个。 一家年收入接近百亿美元的企业软件公司CTO，在任职不到一年后转向Anthropic的强

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Claude’s values across models and languages

When someone asks Claude a question with no universal right answer—say, whether to take a new job or how to handle conflict with a friend—how Claude responds inevitably reflects certain values. 1 The values we want Claude to reflect are outlined at a high level in Claude’s constitution, but no document can anticipate every value that might emerge across the millions of conversations that happen every day on Claude.ai. Instead, we seek to cultivate in Claude’s responses “good judgment and sound values that can be applied contextually.” How, exactly, do we study the values that Claude expresses and how they change in different contexts? In previous work, we analyzed 700,000 anonymized Claude.ai conversations, identifying more than 3,000 distinct values in Claude's responses and how often Claude expressed them. But a list of values so large is hard to reason about. In this work, we make studying these thousands of values tractable by compressing them into a small number of axes that capture key patterns in Claude’s responses. Each axis is a number line between two groups of values—for example, values relating to emotional warmth on one end and values relating to rigor on the other—and where Claude falls on that line tells us which values it leans toward. We applied this approach to measure how the values Claude expresses vary across two factors. First, we compared how the values Claude expresses vary across models. Each Claude model reflects a slightly different approach to character training as well as many other fine-tuning decisions. Because our value axis approach quantifies key differences between models, it may ultimately allow us to connect variation in the values Claude expresses to different training decisions. Second, we want to understand how the experience of users compares across the many languages people use to talk to Claude. Our previous research has shown that Claude behaves somewhat differently in different languages. 2 We apply our value axis approach to understand how the values expressed by Claude vary across the top 20 languages on Claude.ai. Figure 1: Claude’s expressed values differ between Opus 4.6 and Opus 4.7 and between English and Arabic. Opus 4.6 leans toward expressing values related to deference, rigor, brevity, and execution while Opus 4.7 leans toward expressing values related to caution, rigor, depth, and candor. In English, Claude leans toward expressing values related to caution, rigor, depth, and candor, while in Arabic it leans toward deference, warmth, brevity, and execution. We find: Four key axes capture 15% of the variation in Claude's values: 3 Deference vs. Caution: Whether Claude leans toward accommodating what someone wants or guarding against possible risk and harm. Warmth vs. Rigor: Whether Claude leans toward expressing positivity and care for the person or emphasizing accuracy and precision. Depth vs. Brevity: Whether Claude leans toward explaining in depth or doing only what was asked. Candor vs. Execution: Whether Claude leans toward foregrounding its own uncertainty or producing a more polished and confident answer. Value profiles across these axes match perceptions of model character. Sonnet 4.6 is regarded as particularly warm, while Opus 4.7 is known for rigor. We find that each model’s value profile mirrors these subjective assessments: Sonnet 4.6 leans toward expressing more deference to the user and emotional warmth while Opus 4.7 leans toward expressing a focus on accuracy and precision as well as guarding against misuse. The values Claude expresses vary across languages. When Claude speaks in English, it emphasizes different values than when it speaks in Portuguese, Indonesian, or Chinese. 4 The largest variation is in the Warmth vs. Rigor axis, with Claude leaning toward expressing warmth-related values most in Arabic and Hindi and rigor-related values most in English and Russian. With this approach we can begin to ask why values shift across models and languages and better test how factors such as behavioral training or cultural context influence the values that Claude expresses. How do we interpret the giant space of values? Ultimately, our goal is to have a way to empirically understand the values that Claude expresses and how these vary across contexts. In this work, we focus specifically on how the values change between models and languages. But our previous work, Values in the Wild, identified more than 3,000 values expressed by Claude. Comparing these thousands of values one by one would be unwieldy and would obscure broader trends. To make comparing values easier, we constructed value axes that reduce those thousands of values down to a few underlying dimensions based on which values tend to show up together i

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Claude plays robotics

Shmuel Berman, Michael Ilie, Jia Deng, and Daniel Freeman Do language models’ strengths transfer to robotics, a domain which requires the synthesis of logical skills and precise 3D understanding? Can a model perceive a scene, understand a particular robot’s state, and issue actions that reliably effect change in the physical world? We ran tests to find out. We gave several language models control over a range of robot bodies—including classic control toys, a simulated quadruped and humanoid, a robotic arm, and a real Unitree Go2 (the quadruped robot of Project Fetch ). We gave the models a range of ways to control them, which varied in their abstraction (that is, how “high-level” their instructions are): from directly commanding motor torques (at the least abstract end), to writing controller code, to training a controller from scratch with reinforcement learning, to providing high-level steering instructions to a pretrained robot policy (a separate neural network that turns high-level commands into coordinated joint movements). We tested models’ performance in three areas: on classic control problems (like balancing a pendulum), locomotion and navigation (getting legged robots to balance, walk, and move through space), and manipulation (using a robotic arm to grasp and move objects). Models are getting better at robotics quickly, but we found that how capable they are depends heavily on how they are connected to the robot—which of the control methods they used. When they must drive the joints themselves they mostly fail. But when they supervise a pretrained controller or use simple orientation tools, they can complete real navigation and manipulation tasks. Some forms of embodiment remain unwieldy and difficult to control, but newer models, especially, are substantially stronger at adjusting their strategies and converting image and sensory understanding into appropriate actions across domains. This has important implications for the safe development and deployment of language models. Today’s frontier models cannot control humanoid robots without a pretrained policy, but newer models have made real gains in direct manipulation and high-level policy control across the humanoid and quadruped embodiments we tested. We expect future models to be even better. Put concretely: a general-purpose chat model with no robotics training can already, on a good run, write and download its own tools to slowly walk a quadruped through a maze or pick a plate off a counter and set it on a stove, and the gap in reliability is closing with each model generation. Composite score on Embody (our benchmark suite) by model, stacked by control interface. The composite is a normalized average across every robot body ("embodiment") and task in the suite except for high-level locomotion; higher bars mean broader physical competence. Summary of findings A model's robotics score depends as much on the robot body and the control interface as on the model itself. The same model can look weak or strong depending on whether it is setting motor torques directly, writing a Python controller, supervising a pretrained policy, or training its own policy with reinforcement learning—each of which is a different way of the model completing the same task. For the most challenging bodies to control (the humanoid in particular), today's models only get traction at the higher-abstraction interfaces, in which a pretrained policy handles the low-level physics. Models are improving at robotics, but unevenly. The most consistent performance improvements between model generations are on the high-level interfaces. Direct low-level control is also improving, but much less consistently: some new models clearly improve over their predecessors, but others don’t. On locomotion tasks, frontier models can now perform limited but meaningful whole-body control. Newer models make progress on low level control quadruped standing, balancing, and walking—and show weaker but measurable gains on humanoid balancing. Using pretrained policies and perception tools, they can even navigate simple environments. However, models still fail at tasks that require stable spatial memory, self-localization, or long open-loop plans. With low-level manipulation methods, models are beginning to produce useful local physical behavior, even though full task success remains rare. Newer models are better at reaching objects, making contact, and grasping. However, they only complete the full task a small percentage of the time (from 0 to 5.5%). With high-level manipulation methods, newer models are more successful when using pretrained policies. Vision-language-action (VLA) scaffolds—pretrained policies that map camera images and an instruction directly to robot-arm motions—raise models’ manipulation performance far above direct control. Newer models are also becoming increasingly g

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An off switch for dual-use knowledge in AI models

This post describes research conducted by AE Studio in collaboration with Anthropic. A frontier AI model is, among other things, a large store of knowledge. Some of that knowledge is dual use, meaning it can be used for good or for bad. For example, knowledge of cybersecurity can help patch critical security vulnerabilities, or it can be used to exploit them. Knowledge of virology can help a researcher create a vaccine, but it can also help a malicious actor design a deadly pathogen. Ideally, we would be able to balance three separate goals: first, limiting access to dual-use capabilities in as surgical a way as possible; second, allowing trusted users to access those same capabilities for beneficial purposes; and third, doing all this without affecting the model’s performance on any other task. Current safeguards are imperfect. We train models to refuse harmful requests and use classifiers to screen inputs and outputs for dangerous content. These layers of protection guard against dangerous outputs—but they don’t change the knowledge stored in the underlying model. Despite our safeguards, a sufficiently determined attacker may still try to jailbreak the model, working past its defenses to access the dual-use knowledge. A more robust protection against misuse would be to control what the model knows. We’ve explored this before: in earlier work, we filtered information about chemical, biological, radiological, and nuclear weapons out of pretraining data, and later showed that dual-use knowledge can be confined to a removable slice of a model’s weights. But filtering is a blunt instrument. It produces one model with one fixed set of capabilities. Using filtering, if you want a model version that can discuss advanced virology—for deployment in a vetted biosecurity lab, say—and another version that can’t, you have to train two separate models. Especially in the case of frontier models (which are large and very expensive to train), the cost to the developer would be prohibitive. In new research carried out with collaborators at AE Studio, we explore a new method that could enable the benefits of training many separately filtered models, but at the cost of training only one model. We call it GRAM, for Gradient-Routed Auxiliary Modules. Note that the results of the experiments presented here are preliminary—GRAM has not been applied to any of the production models at Anthropic, and we’re not sure it ever will be. How GRAM works The idea behind GRAM is to give a model dedicated, removable compartments for each category of dual-use knowledge, and to update only those compartments when learning from dual-use data. Concretely, GRAM adds extra neurons to every layer of a standard Transformer (the neural network architecture on which large language models are based). These neurons are divided into groups (or “modules”), one per dual-use category. During training, when the model encounters general-purpose text, it learns in the usual way. But when it encounters text from a dual-use category—virology, for instance—the rules change: the model can use its general knowledge to make predictions, but only the virology module is allowed to learn from that text. The general-purpose weights are temporarily frozen. 1 The consequence is that virology knowledge accumulates in the virology module rather than diffusing across the whole network. After training, the module can simply be deleted, and the capability goes with it. Or it can be left in place for trusted deployments, when virology knowledge is needed. The knowledge can be tailored very specifically to the type of deployment needed: in our experiments, we defined four dual-use categories, so that one training run with GRAM yielded a model that can be configured 16 different ways (“on” or “off” for each of the four categories). Testing GRAM We tested GRAM in three settings of increasing realism. First, on a synthetic dataset of children’s stories tagged by topic, a small GRAM model could be reconfigured to “forget” any chosen topic, and each configuration performed almost identically to a separate model trained from scratch with that topic filtered out. That is, for the cost of training a single model, we achieved results that would normally require multiple training runs on different datasets. Second, we trained a larger model on a realistic mix of web text, code, and scientific papers, with four dual-use domains: virology, cybersecurity, nuclear physics, and a niche programming language (to serve as a proxy for specialized dual-use code). The capability associated with each dual-use domain is routed to its own module. Deleting a module removed the corresponding capability about as effectively as never having trained on that data at all. Remarkably, we find that this removal did not degrade general performance. We also tested whether an attacker could recover

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我同时有Claude、Codex、Gemini、Cursor、Grok、Kimi的订阅，其中最有特色的3个订阅： Claude Code+Fable 5：有最顶级的智能； Codex+GPT 5.6：同时有一流的智能...

我同时有Claude、Codex、Gemini、Cursor、Grok、Kimi的订阅，其中最有特色的3个订阅： Claude Code+Fable 5：有最顶级的智能； Codex+GPT 5.6：同时有一流的智能和最顶级的图片能力； Grok Build+Grok 4.5：同时提供LLM、图片、视频3个能力的订阅，同时可以用来干正经事和不正经事；

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DeepSeek V4 和 GLM 5.2 的发布本就非常刺激了 这周 Kimi K3 和 Qwen 3.8 接连曝光，直逼 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol 而去！ 加上这一代提升很大的 Tencent ...

DeepSeek V4 和 GLM 5.2 的发布本就非常刺激了 这周 Kimi K3 和 Qwen 3.8 接连曝光，直逼 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol 而去！ 加上这一代提升很大的 Tencent Hy3，虽然有些落后但下一代还很值得期待的 MiniMax M3，AI 模型 SOTA 几乎每周都有易主的可能，至少开源 AI 模型是！ Gemini 3.5 Pro 还会有奇迹吗？本来剧透是 07.17 发布的，结果团队内部评估没过关 😂

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Kimi K3 和 Claude Fable 5 真实 BUG 修复对比！ @cline 用自己仓库里的一个真实 bug，在完全相同的 Cline CLI harness 下让 Kimi K3 和 Claude Fable 5 两个模...

Kimi K3 和 Claude Fable 5 真实 BUG 修复对比！ @cline 用自己仓库里的一个真实 bug，在完全相同的 Cline CLI harness 下让 Kimi K3 和 Claude Fable 5 两个模型各跑一次修复任务。 结果两个模型都成功修复了 bug，差异在于过程效率： · 速度：Fable 5 用 3.5 分钟、18 次工具调用完成；Kimi K3 用了 12 分钟、34 次工具调用，慢 3.4 倍 · Token 消耗：Kimi 用了 120 万 token，是 Fable（73 万）的 1.7 倍 · 费用：Kimi 反而便宜 2.3 倍（$0.92 vs $2.13），完全靠单价优势——Kimi 定价 $3/$15，Fable $10/$50，每 token 便宜约 3.3 倍 Cline: We tested Kimi K3 and Fable on a real bug from the Cline repo, and found that while both models were able to fix it - Fable wins on speed & Kimi wins on cost. - Kimi used 1.7x more tokens than Fable (1.2M vs. 730K) - Fable finished 3.4x faster - 3.5 min and 18 tool calls vs.

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RT 黄赟: 想看阿拉伯语区的 AI/BI/独立开发者/跨境人在讨论什么热点，想知道他们为什么动不动会有千万阅读的爆品 来嘛，一条Youtube URL发给 BaoCut Skill, Code...

RT 黄赟 想看阿拉伯语区的 AI/BI/独立开发者/跨境人在讨论什么热点，想知道他们为什么动不动会有千万阅读的爆品 来嘛，一条Youtube URL发给 BaoCut Skill, Codex / Claude 愉快地帮你把视频转录成亲切的中文。想怎么拉片就怎么拉 借助 BaoCut 我已经把视野锚向了星辰大海，德语，西语，阿根廷语。。。 这特么才叫“出海”啊 宝玉: 字幕转录翻译剪辑 Skill —— BaoCut（仅支持 Mac） 借助 Agent Skill，可以转录视频、对转录结果识别 Speaker、润色（纠正错别字口癖等）、也可以根据转录结果对视频进行简单的剪辑，比如删除口癖、重复等。 这次尝试解决一个问题就是 Agent

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中国开源模型狂奔中！ Qwen 3.8 也要发布了，2.4T 参数，仅次于 Claude Fable 5！ 哇哦！

中国开源模型狂奔中！ Qwen 3.8 也要发布了，2.4T 参数，仅次于 Claude Fable 5！ 哇哦！ Qwen: Qwen3.8 is launching and going open-weight soon!🌐 With a massive 2.4T parameters, this model is continuously evolving. We believe it’s one of the most powerful model available today, compatible to leading frontier AI models, second only to Fable 5. You don't have to wait to

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纠正了一下

纠正了一下 Thariq: This was due to a heroic effort by many people at Anthropic working sometimes literally around the clock It was not at all clear that we'd be able to do this in time, and so proud of everyone who made it happen. Enjoy Fable.

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随着 Kimi K3 和 Fable 的发布，我们是否进入了 AI 的“够好”时代？这对 OpenAI 和其他闭源 AI 实验室意味着什么？

Charting Models Against the 'Good Enough' AI Threshold The 'good enough' concept is the idea that technologies progress to the point where they work for most people. After that, further improvements produce diminishing returns. Here are a few examples: Can openers: Good enough Car tires: Good enough Email: Good enough Mobile phones: Good enough The list goes on. Have we reached the 'good enough' era in AI? Over the last 18 months or so, we've seen increasingly capable models emerge. We now have Fable, a heavily restricted model gated behind a pay-as-you-go meter. Kimi K3 may be almost as powerful as Fable in some areas, and will be open sourced later this month. Are many of the models we currently have sufficient to meet the needs of most people (i.e., the average AI user)? It's likely. Some important caveats: Good enough doesn't mean that most people know how to take maximum advantage of AI. I just released an AI research study, Secrets of the LLM Whisperer, featuring a simulation of nearly 240,000 LLM users. It revealed that using AI to its maximum advantage (and in a cost effective manner) requires certain habits and behaviors that most people aren't aware of, or don't regularly practice. I'm talking about most people. There are many areas where AI models are still at the 'below threshold' level. Coding is pretty advanced. Research, writing and analysis? Hit or miss. However, with the right harness and scaffolding (and knowing where to use models most effectively), even 'less capable' models can reach the 'good enough' threshold Closed source AI labs (OpenAI, Anthropic) made a big bet that they would be able to control the pace and distribution of AI models, offering increasingly expensive and high-powered AI to the public, to gain monopoly and pricing power. Models like Kimi K3 (and the U.S. government) are a threat to that approach. Open source can bring 'good enough' AI inference to the masses. Kimi K3 isn't something that you can spin up on your laptop. But, if previous trends hold, I expect a Kimi-level model will be released that can be run reasonably well on high-level consumer hardware in the future. The U.S. federal government is now controlling access to the most high-powered models, asking to review them before release. We could see models permanently restricted in the future. For competitive reasons (and because open source models don't have this distribution chokepoint), I could imagine OpenAI and Anthropic supporting the U.S. government putting import and usage controls on Chinese models for national/cyber security reasons. But, if we've already reached the 'good enough' stage in AI, that might not matter. What's your take? Have we reached the 'good enough' era in AI? submitted by /u/SpiritRealistic8174 [link] [comments]

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非程序员现在有了真实用户，如何证明用户 A 无法读取用户 B 的数据？

I vibe-coded a tiny SaaS for about a month with basically zero software background. It works well enough that real users are poking at it, which is exactly when the fun left the room. a dev friend asked one question that ruined my evening. Can user A change an ID in a request and see user B's records. I had no answer. Claude generated a lot of the app and I nodded along becuase the UI looked right. Tenant isolation is not a UI feeling. It is route checks, database policy, ownership, and all the boring stuff I skipped. My current pre-launch panic list is pretty small. two test users, ID swap every route, secrets not in frontend code, sessions that expire, admin routes that normal users cant call, logs that do not dump private data. That question also made me rethink how I built the app in the first place. I had been treating auth, database rules, and server functions as separate Claude conversations, so I was basically inventing permissions one prompt at a time. I started comparing that setup with Enter Pro I used before, where those pieces sit closer together in the same build flow,offered me a clear line of thinking. What I am trying to figure out is whether keeping everything together actually makes the access rules easier to inspect, because a cleaner builder still does not prove tenant isolation For no-code founders, what do you check before real users touch customer data submitted by /u/Comi9689 [link] [comments]

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Claude Code uses Bun written in Rust now

In Rewriting Bun in Rust Jarred Sumner made the following claim: Claude Code v2.1.181 (released June 17th) and later use the Rust port of Bun. Startup got 10% faster on Linux but otherwise, barely anyone noticed. Boring is good. I decided to have a poke at my own Claude Code installation to see if I could find evidence that it was using Bun written in Rust. I found these two commands convincing: strings ~/.local/bin/claude | grep -m1 'Bun v1' For me this outputs Bun v1.4.0 (macOS arm64). The most recent release of Bun on GitHub is currently v1.3.14 from May 12th, so that v1.4.0 version number in Claude supports them shipping a preview of a not-yet-released Bun version. ( Update: The Rust version has been released as Bun canary - running bun upgrade --canary will install this release.) strings ~/.local/bin/claude | grep -Eo 'src/[[:alnum:]_./-]+\.rs' This outputs a list of 563 filenames, starting with these: src/runtime/bake/dev_server/mod.rs src/runtime/bake/production.rs src/bundler/bundle_v2.rs It looks like Bun in Rust is indeed being run in production across millions of different devices. Like Jarred said, "Boring is good". Update: Here's a neat trick from Ajan Raj: cat > /tmp/bun-version.ts <<'EOF' console.log("embedded bun:", Bun.version); process.exit(0); EOF BUN_OPTIONS="--preload=/tmp/bun-version.ts" claude --version This outputs 1.4.0 for me. Here's the commit from May 17th that updated the version in package.json to 1.4.0. That version hasn't been changed since then, but also hasn't yet made it into a tagged release outside of canary. Tags: bun, rust, anthropic, claude-code, jarred-sumner

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BestBlogs 早报 · 07-19 # 开放权重 / LLM 代码安全 / 具身智能 / OpenVM / Kimi K3 [1] ★ 精讲｜开源 AI 现状 — V1.0 · 2026 年 7 月 Mozilla 汇集开发者调...

BestBlogs 早报 · 07-19 # 开放权重 / LLM 代码安全 / 具身智能 / OpenVM / Kimi K3 [1] ★ 精讲｜开源 AI 现状 — V1.0 · 2026 年 7 月 Mozilla 汇集开发者调查、市场与基准数据，指出开放权重在编码等任务已接近闭源模型，但生产落地率仍落后，瓶颈集中在部署、合规与维护。文章进一步把竞争焦点推向 Agent harness 的权限、记忆和治理层，帮助读者判断自托管真正需要补齐的工程能力。 来源：Hacker News [2] ★ 精讲｜腾讯发布多款具身智能基座模型与智能体，钛螺丝平台迎来全面升级 腾讯一次发布三款具身基座模型与两个智能体，尝试打通感知、规划、动作和持续反馈。官方披露 HyVLA-0.5 已进入日化工厂实测，作业成功率高于 95%、节拍快于 6 秒/件；读者可借此观察具身 AI 从单模型评测走向软硬协同部署的路径。 来源：腾讯技术工程 [3] ★ 精讲｜用 LLM 构建源代码安全防护体系 [视频] Anthropic 的 Eugene Yan 将 LLM 代码审计拆成威胁建模、隔离沙箱、发现、独立验证、风险分级和修复闭环。关键提醒是，模型扩大了扫描范围，也把稀缺资源转移到工程师的验证与处置时间；读者能据此设计从交互式试点走向自动化的安全流程。 来源：AI Engineer [4] AI 遇上密码学 2：AI 在 OpenVM 的 zkVM 中发现了什么 一名 AI 审计员在 OpenVM 的 pairing guest 库中发现了一个严重的健全性漏洞，该漏洞通过忽略缩放因子的子域检查，允许伪造任何配对等式。 来源：Hacker News [5] IsoDDE：超越 AlphaFold 的全新药设计引擎 — Isomorphic Labs Isomorphic Labs 推出 IsoDDE，一款统一的 AI 药物设计引擎，在新型蛋白-配体预测上精度超过 AlphaFold 3 两倍以上，并在结合亲和力预测上超越基于物理的方法。 来源：Hacker News [6] AI 手机的真问题从来不是智能，是信任 文章通过阶跃 STEPX Neo 的演示，深入分析 AI 手机的核心瓶颈在于信任而非智能，并提出系统重构与分级治理的解决路径。 来源：硅星人 Pro [7] AI 每天生产 1000 万首新歌，Spotify 等平台最终会消亡丨 100 个 AI 创业者 ACE Studio 创始人郭靖讲述 AI 音乐工具的商业化路径与未来愿景，认为 AI 带来的音乐供给爆发将摧毁 Spotify 等流媒体平台的根基，下一代音乐平台将是一个懂你的 music agent。 来源：晚点 LatePost [8] Claude Code 是怎么设计出来的：下一代设计师负责什么丨 Dive Club Claude Code 设计负责人 Meaghan Choi 分享如何设计没有传统界面的 AI 产品，核心是让设计从画布扩展到心智模型、行为与组织工作流，并强调在 AI 能执行一切时，设计师的判断力与取舍比以往更重要。 来源：晚点再听 LaterCast [9] 2026，中国芯片为国产模型「托底」丨 WAIC 现场 本文通过 WAIC 2026 现场报道，分析国产芯片、大模型和具身智能的最新进展，指出国产 AI 产业正从拼参数转向重性价比，算力生态壁垒逐步瓦解，产业链上下游形成相互支撑格局。 来源：腾讯科技 [10] 智能体评估差距：企业 AI 组织存在现实对齐问题，而非覆盖问题——而且大多数仍在推向生产环境 VentureBeat 对 157 家企业的调查显示，半数企业已部署通过内部评估但在生产环境中失败的 AI 智能体，尽管只有 5% 完全信任自动化评估，但三分之二的企业正朝着零人工介入部署的方向发展 来源：VentureBeat --- · 发现真正适合你的高质量内容 BestBlogs 是 AI 驱动的私人阅读助手，帮助你发现真正适合你的高质量内容，关注你感兴趣的来源和主题，每天生成一份更适合自己的「我的早报」，欢迎体验和关注我们。 在线阅读： ginobefun:

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Sharing my new skill! It keeps track of high-signal X accounts for top AI news, papers, projects, etc. Total gamechanger for me. Built with X MCP tool...

Sharing my new skill! It keeps track of high-signal X accounts for top AI news, papers, projects, etc. Total gamechanger for me. Built with X MCP tools. Give your agent the skill and tell it to generate the artifact with top stories. Works for Codex, Claude, Hermes, OpenClaw, or whatever you use. 3 steps: 1. Set up X MCP - X API: 2. Install skill here: 3. Run prompt: "Use the x-agent-intelligence skill to build a self-contained local feed from my X MCP connection; ask for my source handles if needed, save feed.html, and validate it." It should generate a nice, beautiful HTML artifact like the one shown in the clip. You can tune it however you want. You can then set a schedule/automation to do this daily or whatever cadence you prefer. I have it every 4 hours. You will need to curate the X accounts yourself, but I have shared a few good ones under the assets. You can ask your agent to tune it to however you like. I have also shared my personal feed with our community here: I understand if it gets tricky to set up. Please reach out to me in the community forum. I plan to do a little tutorial or live session soon to help others reproduce the process. You can also store the feed as a wiki, as I have in my own implementation, but that's optional. If you encounter any issues or have ideas on how to improve it, please open a PR.

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RT elvis: Sharing my new skill! It keeps track of high-signal X accounts for top AI news, papers, projects, etc. Total gamechanger for me. Built with ...

RT elvis Sharing my new skill! It keeps track of high-signal X accounts for top AI news, papers, projects, etc. Total gamechanger for me. Built with X MCP tools. Give your agent the skill and tell it to generate the artifact with top stories. Works for Codex, Claude, Hermes, OpenClaw, or whatever you use. 3 steps: 1. Set up X MCP - X API: 2. Install skill here: 3. Run prompt: "Use the x-agent-intelligence skill to build a self-contained local feed from my X MCP connection; ask for my source handles if needed, save feed.html, and validate it." It should generate a nice, beautiful HTML artifact like the one shown in the clip. You can tune it however you want. You can then set a schedule/automation to do this daily or whatever cadence you prefer. I have it every 4 hours. You will need to curate the X accounts yourself, but I have shared a few good ones under the assets. You can ask your agent to tune it to however you like. I have also shared my personal feed with our community here: I understand if it gets tricky to set up. Please reach out to me in the community forum. I plan to do a little tutorial or live session soon to help others reproduce the process. You can also store the feed as a wiki, as I have in my own implementation, but that's optional. If you encounter any issues or have ideas on how to improve it, please open a PR.

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需要一个可以创建和更新睡眠日志的平台

After massive failures by Copilot and Claude, I need an AI platform that is free and can save an ongoing log. I have had two strokes and a heart attack and am in a wheelchair and genuinely unable to work. I have a phone hearing with an Administrative Law Judge for SSDI on September 7 and I need to create a sleep log including naps that I can update on a regular basis. Can anyone suggest an AI that can facilitate such a request? submitted by /u/Stroke_of [link] [comments]

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Claude 前一段时间把每周限额临时提升了 50%，客观说效果还是挺好的，要是用 Opus 4.8 的话比 GPT 5.6 还耐用，不过架不住 Codex 一天天重置。 这个活动本来要到...

Claude 前一段时间把每周限额临时提升了 50%，客观说效果还是挺好的，要是用 Opus 4.8 的话比 GPT 5.6 还耐用，不过架不住 Codex 一天天重置。 这个活动本来要到期了，现在延期一个月了，感觉一个月后可能要变成常态了。 ClaudeDevs: We're also keeping Claude Code weekly limits 50% higher, now through August 19, for all Pro, Max, Team, and seat-based Enterprise users.

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SQLite Query Explainer

Tool: SQLite Query Explainer Julia Evan's, in Learning a few things about running SQLite: Maybe one day I’ll learn to read a query plan. Big same.... which inspired me to have Fable build this interactive explain tool, which runs SQLite in Python in Pyodide in Web Assembly in the browser and adds a layer of explanation to the results of both EXPLAIN and EXPLAIN QUERY PLAN. Approach with caution, since I don't know enough about SQLite query plans to verify the results myself, but it seems cromulent enough to me. Tags: sql, sqlite, tools, julia-evans, pyodide, claude-mythos-fable

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文档生成

I need to be able to create estimates and invoices for my small biz. I have used ChatGPT in the past, but it seems to get progressively worse at this task. I know it’s not really its thing, so wondering if I spend the time to set up my template, is there a model that is actually good at making a repeatable doc? It’s actually wild, as of late, it literally won’t spit me out a pdf most times. It’ll say: - “I don’t think the document will be to you standard” Or even “I am unable to produce a document in this chat” It’s actually incredibly frustrating bc it spit out really nice estimates for months, but has regressed. I know estimating and invoicing is risky with AI but I check it. It’s just become more trouble than it’s worth recently. I like that I can talk to it, bc I often make these while on the go. Thanks for any insight. I assume it’ll be a custom model I should maybe train myself? Would that be Claude? submitted by /u/jerrys_briefcase [link] [comments]

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2026 年，哪些 MCP 服务器值得为非开发工作安装？分享我在编程之外的发现

Out of ~30 MCP servers I tested for non-dev work over 4 months, I kept 8 in daily rotation. The ecosystem hit 10K+ servers by early 2026 (22K+ on Glama by May) but most are either demo-ware or duplicate coverage. Sharing the honest cut because "MCP for non-devs" posts usually list every option without saying which ones survive real use. The keepers for marketing/social. PostFast handles cross-platform scheduling from Claude, 11 platforms including Google Business Profile which nobody else keeps now that Buffer dropped it, €10/mo. Analytics are thinner than Metricool so I run both. Metricool at $22/mo covers analytics + scheduling with an official server at ai.metricool.com/mcp. Vista Social has 35+ MCP tools at agency scale ($120/mo). For SEO research, Ahrefs MCP is solid but pricey ($129/mo starter), Semrush overlaps. Tally is the free win, 21 MCP tools for forms with OAuth setup any non-dev can wire up in 2 min. Docs and knowledge work. Notion MCP is the obvious install if you already pay for it, lets Claude create pages, update databases and read across your workspace. Slack MCP is decent but read/summarize is where it shines, message posting still feels risky without human approval. Linear MCP for project tracking works well if that's your stack. Airtable overlaps with Notion for most workflows, only worth it if it's your source of truth. CRM and sales. HubSpot MCP is the best-supported CRM server, full read/write, works with Claude and ChatGPT out of box. Salesforce has AgentForce but no open MCP server on par with HubSpot yet. For outbound sales specifically, Amplemarket scored highest in recent benchmarks (find, enrich, sequence, enroll all in one), Apollo is close second and cheaper. Ads and analytics. BigQuery MCP auto-enables on all Google Cloud projects after March 2026 so most already have it. Google Ads MCP, Meta Ads MCP and GA4 MCP each ship official servers, downside is you need read-only setup or Claude will fumble a tool call and mess with budgets. SegmentStream unifies attribution across channels which is the missing piece for most stacks. What I skipped. Zapier/Make MCP feel redundant if you already have direct servers for the tools they wrap, extra layer of latency and cost. Airtable if Notion covers you. Anything on Glama with under ~50 stars, ecosystem quality is a coin flip and 41% of public MCP servers have no auth per security audits, only 8.5% use OAuth. Stick with vendor-maintained (official) or well-audited community ones. submitted by /u/Purple_Network3016 [link] [comments]

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Claude make Fable 5 permanent

Claude make Fable 5 permanent An update from the @claudeai account on Twitter: Beginning July 20, Claude Fable 5 will be included in all Max and Team Premium plans, at 50% of limits. Pro and Team Standard users will continue to have access to Fable via usage credits, and will receive a one-time $100 credit. As I was saying last week, the competition from GPT-5.6 Sol (and maybe to a lesser extent Kimi 3 ) made untenable Anthropic's plan to remove Fable 5 from their subscription accounts and make it available exclusively through API pricing. Why pay $100 or $200/month for a subscription plan that doesn't include Anthropic's best model? Their original plan was driven by concerns over compute capacity. I wonder if they'll have to dial back their training efforts in order to make more GPUs available to help serve the model. A lot of people were losing sleep over trying to make the most of Fable 5 before subscriber access was withdrawn. It's nice not to have to worry about the Fablepocalypse any more. Update: Important to note that users on the $20/month plan will still not have access to Fable 5 on that subscription. The Max plans are $100 and $200/month. Tags: ai, generative-ai, llms, anthropic, claude, llm-pricing, claude-mythos-fable

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Re I am glad they heard us. 🙏🏻

Re I am glad they heard us. 🙏🏻 elvis: I don't think Anthropic realizes how disruptive these changes are to users. I appreciate the extension, but please stop playing games. Either keep it under the subscriptions or put it under the API already.

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Thanks to the Codex and Kimi teams. Jokes aside, Anthropic made this more frustrating than it needed to be. Competition is great!

Thanks to the Codex and Kimi teams. Jokes aside, Anthropic made this more frustrating than it needed to be. Competition is great! Claude: Beginning July 20, Claude Fable 5 will be included in all Max and Team Premium plans, at 50% of limits. Pro and Team Standard users will continue to have access to Fable via usage credits, and will receive a one-time $100 credit. Demand for Fable has been challenging to

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同一个链接，你和同事打开的不一样：Claude让AI页面活了

ASI启示录 2026-07-17 21:03 北京 新智元报道 站会还没开始，故障已经快排查完了。 一位Anthropic工程师在开会前发起一次排查，Claude Code扒完日志，直接甩出一份Artifact：时间线、可疑提交、错误率曲线，全在上面。 她顺手把链接丢进群里。 到站会真正开始时，Claude已经跟着调查进展，把这个页面重新发布了两次。 所有人打开的是同一个视图、同一份上下文，谁也不用再追着问「你给我讲讲智能体到底查到了啥」。 注意，这位工程师分享的，并不是一张静态页面，而是一个能够自动更新、可交互的页面。 站会那一幕，靠的是Claude Code今年6月发布的Artifacts。7月16日，Anthropic又给它加了关键一手： Artifacts可以调用MCP连接器了。 按照官方的说法：你搭出来的仪表盘和应用，能给每个打开它的人，按需去取数据、执行操作。 同一个页面，面对不同的查看者，各自拉各自的数据，干各自权限内的活。 目前Pro、Max、Team、Enterprise四档都能用，唯一的限制是：公开分享出去的Artifact，享受不到这套能力。 看上去只是多了个数据接口，但真正的变化是过去AI生成的页面是死的，现在它开始「活」了。 过去，AI也能生成仪表盘，但那份数据几乎都来自你当时的会话，一分享出去，页面很快凝固成一张静态截图，别人打开只能看，动不了。 现在不一样。Claude Code生成的Artifact，能直接连上真实的工具和数据环境，读到活的数据。 再往前一步，页面上还能摆上会动手的控件，从一块看板变成一个能操作的界面。 就这么一点变化，AI从「生成内容」往「生成软件」，迈了一大步。 一次构建 每个人打开都不一样 今年6月，Anthropic推出了Artifacts。 它能把Claude Code一次会话的成果，直接变成一个实时、可分享的网页，链接常驻，随时打开。 6月18日，Anthropic宣布Claude Code支持Artifacts：把进行中的工作预览成实时、可交互、可分享的网页。 但那时候有个天花板：页面里的数据，是会话构建时那一刻抓的。你分享出去，别人看到的永远是那个截面，页面是静态的。 这次补上的，正是这块。页面现在能在有人打开它的时候，去调MCP连接器，连上当下的实时数据。 但这里有个反转：调用走的是查看者本人的账号，不是你的。 也就是说，两个人打开同一个看板，会因为各自账号能碰到的数据不同，看到不一样的东西。页面自己从头到尾看不到任何人的凭证，所有调用由claude.ai代为发起。 你搭一次页面框架，剩下的由每个查看者的身份去填：这才是真正的「一次构建、千人千面」。 Claude Code的Artifact查看器：分享菜单可选版本与可见范围，页面本身是含漏斗图、指标卡的看板。 要用上这个功能，Claude Code得升到v2.1.209及以上，Pro、Max、Team、Enterprise都支持。 它不只给你看 还给你一个能按的按钮 Artifact不是普通的文本输出，它是Claude Code把整段工作过程，直接转换成一个能交互的网页。 一次会话，左边在跑，右边的可交互页面同步成形。 官方随手举了几个例子：PR走查、系统说明页、能筛选能排序的Dashboard、会自己勾选的发布检查清单。 一次会话跑完，工作成果就变成一个页面，团队成员点开链接就能看。 它几乎能贴着每个岗位来。 比如，法务想要一份把所有依赖库许可证列全、还标出哪些是copyleft的审计表，一句话就能生成。 安全团队要的漏洞清单，每一条都能直接跳到出问题的那行代码。 管云账单的，想搞清楚每个月这笔云钱花在哪、哪块最烧钱，一句话就出。 最省事的地方，是你什么都不用先搭。 Claude Code是拿你整段会话的上下文来拼这个页面的：你的代码库、你连着的工具、这次对话本身，全是现成的原料。 一个故障页，能把出错的测试、它背后的函数、监控里冒出来的错误尖峰、还有这次会话里跑出来的根因推理，全汇到同一张纸上。 要在过去，这种页面你得自己接数据源、立一套基础设施才做得出来；现在你只管开口要，它从已经存在的东西里为你搭建。 只是能看到实时数据，那还只是个会自动刷新的看板。 真正让它再上一个台阶的，是它开始「动手」。 发一条Slack消息、更新一个issue，这类会真去改动外部系统的操作，能做成一个按钮直接放在页面上。 和取数一样，动作走的也是点按那个人自己的账号。 一张会呼吸的表，就这么迈向了一个能操作的界面。 当然，这里有个前置条件：授权。 每个查看者第一次触发调用前，claude.ai会先弹一次授权。点了拒绝也不要紧，刷新页面还会再问。没连对应连接器的人，页面照样打得开，只是那些实时区块空着。 官方还支了一招：让Claude在每个实时区块里写一句提示，告诉对方这块缺哪个连接器、去哪儿连上，省得他只看到一片空白，一头雾水。 查看者首次打开连接器页面时的授权弹窗；背后的指标区块空着，等待BigQuery连接。 页面自己会更新 最先省掉的是开会 这些页面是活的。 开篇那个站会的例子，就是这么来的：Claude跟着调查一路往前推，同一个页面被一次次刷新。 每次更新都是同一个链接下的新版本，还带着历史记录，随时能回滚。 最先被改掉的，其实是协作方式。 过去团队对齐一件事，靠的是有人把结论转述一遍，信息在传话里层层衰减。 现

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刚刚，WAIC杀出国产「桌面超算」！150B大模型，放你桌上跑

ASI启示录 2026-07-17 21:03 北京 新智元报道 7月17日，上海，黄浦江畔，夏风滚烫。 2026世界人工智能大会（WAIC 2026）在上海世博、张江、西岸「三地四馆」同步引爆—— 超10万平方米展区、1100余家企业、3000余项展品、超300款全球首发产品集中亮相，9位图灵奖、诺贝尔奖得主参会。 这阵仗，用「盛况空前」都稍显克制。 而就在WAIC开幕的同一天上午，我们注意到一家国产芯片公司搞了一件大事。 此芯科技，一家成立于2021年、专注自研高性能智能体CPU的公司，在上海举办了一场以「芯聚无限 智启新元」为主题的发布会。 此次，他们正式发布了 AGX Agentic Compute 智能体计算战略——一把打通芯片、整机和操作系统，构建覆盖端、边、云的全域算力底座。 这步棋，下得正是时候。 DeepSeek掀起的国产芯片适配潮还在持续发酵，OpenAI和Anthropic相继官宣自研芯片，全球AI算力的版图正在被重新撕扯。 而在端侧，一个更深层的变化正在发生—— AI不再只是「聊天」，它开始真正「干活」了。 智能体（AI Agent）从概念走向落地，算力需求的重心也从「训练」向「推理与执行」急速迁移。 两条曲线撞在一起，一个被集体忽略的问题浮现—— 智能体，到底该跑在什么芯片上？ 答案有多炸裂？发布会现场，一台办公桌大小的机器被抬上台——AGX Station。在配置相应AI加速卡后，可 本地推理70B至150B参数规模的大模型，多台设备还可级联组成桌面级算力集群。 算力的新货币，叫Token 今天上午，此芯科技创始人、CEO孙文剑登台，开口就扔出了一个判断： 我们正站在一个从「生成内容」到「完成工作」的范式跃迁的起点，而此芯科技，将是这场变革的核心驱动力。 这话乍听有点大。但顺着它的逻辑往下走，站得住。 过去几年，AI算力围着Scaling Law转，火力全部压在「训练」上训练是军备竞赛，但它只打一次。 模型训完了，真正烧钱的是接下来7×24小时永不停歇的推理账单。 但2026年风向变了。AI Agent不再是PPT上的愿景，而是真的开始拆任务、调工具、跑流程。Gartner预测，到2028年将有约三分之一的企业级软件内嵌智能体功能。 于是衡量算力的标准，从峰值算力转向任务完成效率，而 Token则成了智能体时代算力价值的新「货币」。 为什么偏偏是2026？孙文剑给了四个理由： 大模型迭代周期已经缩到「每几个礼拜」，能力撞上临界点； 工具链和框架把开发门槛按了下去，开发者蜂拥入场； 资本认定智能体是继大模型之后的又一个核心赛道； 而最关键的商业闭环，在过去半年内跑通了。 他顺手举了一个此芯自己的例子： 此芯的芯片是前年出来的，去年才和一批合作伙伴把底层硬件搭好——「那时候呢，其实还没有智能体。」 等智能体真的起来，他们回头一看，发现自己的硬件「非常适合做智能体」。这次伏笔被兑现了，机会留给了早有准备的人。 三大支柱：从一颗CPU 长成一张全域算力网 在孙文剑看来，智能体已经不是被动响应的知识库，而是能主动拆解目标、调用工具、执行任务的「任务执行者」。 它要真正规模化落地，卡在三件事上： 跑得稳、用得起、可持续。 正是基于这一洞察，此芯科技率先构建起AGI时代的智能体原生一体化平台。 发布会上，孙文剑正式发布AGX Agentic Compute战略。 围绕「跑得稳、用得起、可持续」三大命题，此芯科技确立了 三大战略支柱。 第一，聚焦智能体专用 CPU。 这是整个战略最硬的地基。 智能体的负载和聊天机器人完全不是一回事——它要连续思考，要频繁调用工具，要在长上下文里维持记忆。CPU不再是「打杂的」，而是任务调度与执行的中枢。 所以此芯的选择是： 从底层架构开始，为智能体重新定义一颗 CPU，而不是拿通用芯片凑合。 自研的此芯P1，就是这块地基石。 孙文剑在台上透露了一个细节： 五年前定义P1的时候，他们把高性能 CPU 、兼容性极强的 GPU，和一颗「前瞻性」的NPU捏在了一起。 「五年前我们对这个芯片，还怀着一个忐忑的心情。」五年后，这颗6纳米的芯片被产业界拿去，用进了各行各业，忐忑变成了底气。 第二，实现端边云全域协同。 智能体不会只活在云上，也不会只活在端上。 一个真实的业务流程，可能前一秒在本地拆意图，后一秒调云端大模型补脑子，再下一秒回到边缘执行。算力一旦被割裂在不同架构、不同生态里，协同就是句空话。 此芯的解法，是坚持了多年的「 一芯多用 」： 一颗高性能智能体CPU，配上不同的操作系统、不同的大模型和软件，打进消费、工业、车载、边缘四大计算场景。 再往前一步，就是这次战略里更大的那句话—— 以自研此芯P1为核心，打造覆盖端、边、云全场景的全域算力底座，真正实现

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笑死我了。 为了防止没想到的意外情况发生，我一直设置了一条Snitch规则，Claude必须走本地小火箭的端口联网，看来是会有用处的。

笑死我了。 为了防止没想到的意外情况发生，我一直设置了一条Snitch规则，Claude必须走本地小火箭的端口联网，看来是会有用处的。 Leyang: 谁能想到，兑换 6 个月的 20x 开源 claude 后，一个会话还没完成，就被 codex 擅自关闭代理软件，导致被 claude 封号呢？ codex 真有你的！ @thsottiaux (┬＿┬)

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原推作者是OpenAI未来战略负责人，他说的话完全是出于OpenAI立场和利益来讲的。 他的观点： 1. Kimi 的实力是真的，不像简单蒸馏出来的。 在智能体编程任务里，K...

原推作者是OpenAI未来战略负责人，他说的话完全是出于OpenAI立场和利益来讲的。 他的观点： 1. Kimi 的实力是真的，不像简单蒸馏出来的。 在智能体编程任务里，Kimi已经接近 2026 年第一季度最强的公开模型。不过它很“吃 token”，实际推理成本未必像宣传中那么便宜。 2. 中国继续开放权重，可能不是因为特别支持开放，而是现实选择。 作者猜测，一方面中国政府没有那么相信 AGI 风险；另一方面受算力限制，中国公司难以长期承担大规模云端推理服务，所以更适合把模型权重放出去，让别人自己部署。对企业来说，开源也是追赶者获取用户和影响力的办法。 3. 开源模型看似“加速”，实际上可能抑制 AI 投资。 模型一旦可以免费下载、复制和部署，商业公司就更难靠模型本身赚钱，资本也会更谨慎地投入下一代模型训练。因此作者认为，开源模型本质上反而具有“减速主义”效果。 4. 开源模型的终点，可能是国家补贴的“AI 公共品”。 如果企业无法靠前沿模型持续盈利，最终可能变成政府出钱建设算力中心、训练模型，再以公共基础设施的形式提供 AI。作者把这种未来称为“AI 共产主义”，并对此非常反感。 5. 美国可能不会直接禁用中国开源模型，而是制造合规风险。 比如监管机构发布安全提示，暗示中国模型可能存在后门、数据泄露或供应链风险。即使证据不充分，只要让银行、医疗、金融等受监管企业感到不安，它们就会主动避开。 6. 当前风险可能有限，但未来能力越强，风险会突然跨过临界点。 今天开放一个强模型，世界可能只是“稍微危险一点”；但当模型具备更强的网络攻击、生物设计或自主复制能力时，开放权重的后果就可能非常明显。（原推还影射了新冠疫情） 我的观点： OpenAI显然是慌了，开源模型开始削弱单纯靠“卖模型能力”赚钱的空间。对于OpenAI、Anthropic这种前沿模型公司而言，强大的开源模型必定会降低他们的投资回报；但对于创业公司、科研机构和中小公司而言，开源模型能显著提高创新能力。强大的开源模型，让创新重心从少数模型实验室扩散到更广泛的应用和基础设施生态。 曾经浏览器、Linux、安卓都把底层能力免费化，真正赚钱的部分转移到了云服务、硬件、应用、数据和生态。未来基础模型可能也会变成类似操作系统的东西：底座越来越便宜，利润向上层迁移。 Dean W. Ball: Some observations on Kimi: 1. It's a very good model! I don't think its performance can be explained away by distillation or anything like that. In agentic coding sessions, it seems pretty much on par with the best public models of Q1 2026. In my fairly limited use, it also

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乔帮主对Kimi K3的详细评测报告来了！非常牛逼，但也有一些局限。 6个真实场景项目，每个都能在线体验使用。 模型局限也有几条： 1. 因训练方式原因，与官方的 K...

乔帮主对Kimi K3的详细评测报告来了！非常牛逼，但也有一些局限。 6个真实场景项目，每个都能在线体验使用。 模型局限也有几条： 1. 因训练方式原因，与官方的 Kimi Code 匹配更好，如接入 Claude Code，效果可能会有折损。 2. 优化了长程、高难任务，主动性很强；遇到简单、模糊需求，反而会过度思考和发挥。 3. K3 在交互、界面、视觉、空间等相关场景完全可以作为首选模型，但架构、后端等场景，仍落后于最强闭源模型 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 向阳乔木:

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fable 5最终还是给max和team套餐开放了，限额为50%，看来gpt 5.6给anthropic的压力还是很大的，毕竟每天codex百万用户增长； 国内部分，k3的发布对智谱glm 5.2形...

fable 5最终还是给max和team套餐开放了，限额为50%，看来gpt 5.6给anthropic的压力还是很大的，毕竟每天codex百万用户增长； 国内部分，k3的发布对智谱glm 5.2形成压力，会吸走一些本该智谱承接的开发者用户，尤其是套餐目前k3还是开放的。 Claude: Beginning July 20, Claude Fable 5 will be included in all Max and Team Premium plans, at 50% of limits. Pro and Team Standard users will continue to have access to Fable via usage credits, and will receive a one-time $100 credit. Demand for Fable has been challenging to

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靴子落地了：从7月20日起，Claude Fable 5 将包含在所有 Max 和 Team Premium 计划中，限额为50%。 这得感谢 GPT 5.6 和 Kimi 3

靴子落地了：从7月20日起，Claude Fable 5 将包含在所有 Max 和 Team Premium 计划中，限额为50%。 这得感谢 GPT 5.6 和 Kimi 3 Claude: Beginning July 20, Claude Fable 5 will be included in all Max and Team Premium plans, at 50% of limits. Pro and Team Standard users will continue to have access to Fable via usage credits, and will receive a one-time $100 credit. Demand for Fable has been challenging to

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Max 和 Team Premium 会继续可以通过订阅使用Fable 5，Pro和普通团队版则只能获得一次性100美元的积分额度

Max 和 Team Premium 会继续可以通过订阅使用Fable 5，Pro和普通团队版则只能获得一次性100美元的积分额度 Claude: Beginning July 20, Claude Fable 5 will be included in all Max and Team Premium plans, at 50% of limits. Pro and Team Standard users will continue to have access to Fable via usage credits, and will receive a one-time $100 credit. Demand for Fable has been challenging to

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Claude Fable 5 订阅因为各种不可抗力一推再推后。。 Max 和 Team Premium 用户：7 月 20 日起，Fable 5 正式纳入订阅套餐，可使用每周额度的 50%。 Pro 和 Team...

Claude Fable 5 订阅因为各种不可抗力一推再推后。。 Max 和 Team Premium 用户：7 月 20 日起，Fable 5 正式纳入订阅套餐，可使用每周额度的 50%。 Pro 和 Team Standard 用户：Fable 5 不进入套餐，继续走按量计费（usage credits，输入 $10/百万 token、输出 $50/百万 token），作为补偿一次性发放 $100 额度。 Claude Fable 5 的订阅闹剧终于要结束了，非 Max 和 Team Premium 的朋友们，好聚好散 😄 Claude: Beginning July 20, Claude Fable 5 will be included in all Max and Team Premium plans, at 50% of limits. Pro and Team Standard users will continue to have access to Fable via usage credits, and will receive a one-time $100 credit. Demand for Fable has been challenging to

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我操了她妈的 早上起来昨天500块的claude号被封了 我操了！！！！！！

我操了她妈的 早上起来昨天500块的claude号被封了 我操了！！！！！！ uncle-lu: 人就是贱 我完全用不惯GPT5的这种对话风格 最后还是500块买了ClaudeMax 这个Claude回复的风格和细节，真的很不错 OpenAI能不能出点运营用的模型，不是一二三四五六七八咔咔咔写一堆然后啥也没用的模型

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BestBlogs 早报 · 07-18 # Kimi K3 / Fable 5 / Cursor / Grok Build / Q2 AI 趋势 [1] ★ 精讲｜Kimi K3：智能的新前沿 月之暗面发布 Kimi K3，2.8 万亿参数、...

BestBlogs 早报 · 07-18 # Kimi K3 / Fable 5 / Cursor / Grok Build / Q2 AI 趋势 [1] ★ 精讲｜Kimi K3：智能的新前沿 月之暗面发布 Kimi K3，2.8 万亿参数、896 选 16 的 Stable LatentMoE，是全球首个 3 万亿级开源模型。它用 KDA 线性注意力加 Attention Residuals 把上下文撑到 100 万 token，在内核优化、从零写编译器、芯片设计等长程 Agent 任务上接近 Fable-5，但仍落后最强闭源模型，完整权重将于 7 月 27 日前开源。 来源：月之暗面 Kimi [2] ★ 精讲｜Agent 跌跌撞撞进入世界｜2026 Q2 AI 趋势总结 腾讯企鹅智库的 Q2 复盘把过去三个月串成一条线：通用 Agent 夺走软件入口后，企业烧 Token 的 Tokenmaxxing 运动很快撞上复核瓶颈和成本墙。Multi-Agent、自进化 AI 和 CPU 重回算力中心在补这些缺口，而就业、安全、信息污染和认知缴械开始浮上水面。 来源：腾讯科技 [3] ★ 精讲｜Cursor 如何知道 Claude Fable 5 已准备好应对最难的 1% 问题 | Claude by Anthropic Cursor 的模型评测负责人讲他们怎么判断 Fable 5 够格上岗：自建 CursorBench 里它拿到 72.9% 的新高，更关键的是登月模拟里它先入轨采遥测、再落地，体现出超越局部推理的全局规划能力，适合那些连目标在哪都不清楚的难题。 来源：Claude Blog [4] Garry Tan：如何打造 AI 原生公司 [视频] Garry Tan 将 AI 原生公司定义为：把可重复的智能体工作沉淀为持续维护的技能，并以经过治理的公司记忆不断累积竞争优势的组织。 来源：AI Engineer [5] 代理安全差距：54% 的企业已经发生了 AI 代理安全事件，且大多数仍允许代理共享凭据 VentureBeat Pulse Research 的调查发现，超过一半的企业已经经历了 AI 代理安全事件或险情，但大多数仍允许代理共享凭据，并依赖供应商原生控制而非专用的身份和隔离控制。 来源：VentureBeat [6] LangChain Deep Agents：构建长时程 AI 应用的生产级框架 [视频] LangChain 的维护者将 Deep Agents 定义为一套面向生产环境的智能体运行框架：它在普通工具调用循环之上补足规划、委派、外部化上下文、沙箱执行与可观测性，以支撑长时程 AI 任务。 来源：LangChain [7] 世界模型为何可能提升 AI 的样本效率 [视频] 一场 Y Combinator 对谈解释了世界模型如何让 AI 智能体在机器人、游戏和自动驾驶等场景中先预测、模拟与规划，再采取行动，从而以更少数据学习。 来源：Y Combinator [8] 高价率运营 AI 工作台：约定驱动与 AI 编排的评测优化实践 阿里大淘宝技术团队分享其基于约定驱动与 AI 编排架构，构建自动化评测体系将 Agent Skill 可用性从主观判断转变为可量化工程闭环的实践，重点剖析了评测集生成、双引擎架构、金标设计陷阱及飞轮挑战。 来源：大淘宝技术 [9] 马斯克连夜开源 Grok Build，但 84 万行代码里还留着上传用户整个代码库的痕迹 本文详细报道了马斯克旗下 xAI 开源 Grok Build 编程智能体的前因后果，并深度解析了其 84 万行 Rust 代码库的构成、此前被曝光的整库上传隐私丑闻的技术细节，以及开源后仍残留的上传代码痕迹。 来源：InfoQ 中文 [10] WAIC 今日启幕，我们提前两天完整拆解 Agent 经济落地全路径 本文完整拆解了 Agent 经济从 Copilot 到 Long-running Agent 的落地全路径，覆盖商业模式、基础设施、垂直场景、出海实战等关键议题，并给出组织变革与信任设计的核心框架。 来源：非凡产研 --- · 发现真正适合你的高质量内容 BestBlogs 是 AI 驱动的私人阅读助手，帮助你发现真正适合你的高质量内容，关注你感兴趣的来源和主题，每天生成一份更适合自己的「我的早报」，欢迎体验和关注我们。 在线阅读： ginobefun:

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Claude Code 刚才短暂下架了 Fable 5，然后又恢复了。有个朋友比较倒霉，因为开启了“Usage credits”，一个正在进行中的任务就开始使用 API 额度了，一小会轻松...

Claude Code 刚才短暂下架了 Fable 5，然后又恢复了。有个朋友比较倒霉，因为开启了“Usage credits”，一个正在进行中的任务就开始使用 API 额度了，一小会轻松 $18 就没了。 他们要真下了也挺好，我周末就可以好好放松一下了，现在要忙于把剩余额度在周末消耗完，不然 19 日到期就不能再在 Claude Code 内用了。 忠告：千万别打开“Usage credits”

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UI Design Opus 4.8 是最好的，Fable 5 也不见得比它更好。GPT 5.6 Design 只能说比 GPT 5.5 好点，还是很差。 推荐多用用 Claude Design + Opus 4.8 做做原型设...

UI Design Opus 4.8 是最好的，Fable 5 也不见得比它更好。GPT 5.6 Design 只能说比 GPT 5.5 好点，还是很差。 推荐多用用 Claude Design + Opus 4.8 做做原型设计 UI 设计，会让你的软件设计水平提升一大截。 akazwz: opus 4.8 现在处于一个非常尴尬的位置，复杂点的需求我用 fable / GPT 5.6 sol，其他的需求我用 sonnet 5 也不会选 opus 4.8

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That missing token efficiency is coming. Can't say more now, but efficient frontier long context reasoning/understanding and other TTC breakthroughs a...

That missing token efficiency is coming. Can't say more now, but efficient frontier long context reasoning/understanding and other TTC breakthroughs are on the horizon. Architectural improvements are often ignored in these benchmarks, but I expect major shifts by EOY. Gavin Baker: Kimi K3 may be an important inflection point for AI. Potentially negative for Anthropic and OpenAI while being net positive for essentially every other company in the world. I mean that very literally. Although the real “Sputnik moment” would be an open-source frontier model that

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人就是贱 我完全用不惯GPT5的这种对话风格 最后还是500块买了ClaudeMax 这个Claude回复的风格和细节，真的很不错 OpenAI能不能出点运营用的模型，不是一二三四五...

人就是贱 我完全用不惯GPT5的这种对话风格 最后还是500块买了ClaudeMax 这个Claude回复的风格和细节，真的很不错 OpenAI能不能出点运营用的模型，不是一二三四五六七八咔咔咔写一堆然后啥也没用的模型

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改了，Codex新版本布局跟Claude桌面端一样了

改了，Codex新版本布局跟Claude桌面端一样了 Gorden Sun: Codex和ChatGPT合并，新的APP实在太差了。逻辑混乱，对Chat用户极其不友好。 新版ChatGPT客户端的逻辑：你优先用Work或者Codex，但是Work和Codex切换后，看不出任何差异。弱化之前ChatGPT里的普通聊天概念，缩小为一个小窗聊天。

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最早我做字幕翻译的时候，语音转文字是用的 Whisper，但是 Whisper 有几个问题： 一个问题是时间戳不准，时间戳不准拆分的就是就可能字幕和语音对不上，很影响效...

最早我做字幕翻译的时候，语音转文字是用的 Whisper，但是 Whisper 有几个问题： 一个问题是时间戳不准，时间戳不准拆分的就是就可能字幕和语音对不上，很影响效果，需要人工去从头到尾校对一遍 一个问题是中英文混排支持不好，中文其实支持也不算太好，所以中文的转录就效果很差 一个问题是不直接支持识别发言人 虽然这些问题都可以通过收费的云端模型来解决，但是成本相对高一些。 最近测试了 Qwen3 ASR，效果是真的很不错，配合 Qwen3-ForcedAligner 模型，可以识别后把词级时间戳对的很精准。0.6b 就足够了，本地运行资源占用也不高。 发言人识别也有开源的模型：Pyannote + WeSpeaker。不过这个发言人一多尤其是一起说话识别的不够准，但配合 Agent 结合上下文就能做到相对比较准了。 如果真的要求高，也可以走云端模型，比如火山引擎上的豆包录音文件识别模型 2.0 就质量挺好，速度也快，就是要额外花钱。 宝玉: 我在开发 BaoCut 这个 App 的时候，是基于一个 Loop 来的： 1. 在开发新功能之前先设计原型（参考图1），借助的是 baoyu-design skill （ ），配合 Claude Code App 内置的浏览器实施预览调整，模型 Opus 4.8 就很好了，都不需要 Fable 5. GPT 5.6 Sol 设计能力还是不如 Opus

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RT U哥: 这几天油管的这类vox风格的视频我看了一轮，给大家避下坑 1，所谓的某AI+某AI可以做出这样的作品，这话没错，但这里有个巨坑是，这并不是你给一个主题，...

RT U哥 这几天油管的这类vox风格的视频我看了一轮，给大家避下坑 1，所谓的某AI+某AI可以做出这样的作品，这话没错，但这里有个巨坑是，这并不是你给一个主题，给一个文案就能一键做出这样效果的。 2，你要去构思素材是什么，他们之间如何配合，动画效果是什么。如果你无法判断这些，提供这些，AI可以完成，但你做了之后你会发现怎么同样的工具，我做出来是一坨屎呢 3，AI写作，AI影视，AI剪辑，他们本质都是一件事： 你会写，你才能判断以及引导AI怎么写的更好 你懂电影，你才能判断以及引导AI怎么做好分镜头，运镜，人物站位，脚本剧情 你会剪辑，你才能判断剪辑审美是什么，流畅感来自于什么，而不是剪辑程序上的功能和按钮 泼个冷水，也说句实话，你要专注于自己的能力，工具是你的杠杆，你才是所有数字前面的那第一位数。 这话的意思大致就是，鲁迅用豆包，一定也比你用Claude强百倍。 季白羽: 刚才在油管刷到的视频， 用vox风格的图片， 然后用了Gemini Omin做视频， 这效果杠杆的。

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Arena 这个指标有点离谱了… 如果开源模型能超过 Fable 这么多… 那 A 社还有什么价值…

Arena 这个指标有点离谱了… 如果开源模型能超过 Fable 这么多… 那 A 社还有什么价值… Arena.ai: Big news: Kimi-K3 by @Kimi_Moonshot is now #1 in the Frontend Code Arena with 1679 pts, surpassing Claude Fable 5. This is a 17-place jump from Kimi-k2.6 (#18 -> #1). In Frontend, Kimi-K3 ranked #1 in 6 of 7 domains: Brand & Marketing, Reference-Based Design, Data & Analytics,

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K3 写作能力超过 Fable5

K3 写作能力超过 Fable5 Louis-François Bouchard 🎥🤖: Big news from our internal writing benchmark (early results): Kimi K3 by @Kimi_Moonshot is now #1 for writing in our editorial voice, at 2840 Elo, surpassing Claude Fable 5. That is a jump from #21 to #1 over its predecessor, Kimi K2.6. And it runs at about $0.25 per script: 5x

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两周搬完一百万行代码：Anthropic用Claude把多年不敢碰的语言迁移压进一个周末

把一门编程语言整套换掉，这种事放在过去，基本等于给公司立一个两年起步的军令状。工程师们谈之色变，预算委员会闻风丧胆，代码库却年复一年卡在原地动弹不得。Anthropic在7月16日甩出一篇文章，直接把这笔旧账翻了篇:过去一个月里，他们内部的开发者用Claude Fable5、Opus4.8和动态工作流，把10个代码包、每个数万到数十万行的规模，干净利落地搬到了新语言上。这不再是将来时态的设想，而是已经发生在他们自己身上的事实。 最刺眼的两个案例像两颗钉子，把想象钉成了现实。Bun的联合创始人Jarred Sumner，用Claude Code把整个Bun从Zig迁移到了Rust，不到两周产出一百万行代码，合并进主干前整条CI测试链100%通过，合并后浮出19个回归，如今已全部修掉，Rust版本6月就已经随Claude Code发布。另一边，Anthropic Labs的联合负责人Mike Krieger，一个周末就把一套Python代码库搬成了16.5万行TypeScript，里面塞了数百个代理、8道阶段闸门、3轮对抗审查，最后还用一套奇偶校验，把每条命令的输出和Python原版逐字比对。 Anthropic把这整套打法提炼成一句话，也是全文最锋利的那把刀:你修的不是代码，而是生产代码的那个流程（循环）本身。一旦想通这一点，那些被无限期搁置的迁移项目，就不再是不可触碰的禁区。 先说清楚什么时候该动、为什么动，因为这件事的前提早就变了。团队启动迁移，通常是因为项目诞生时的技术地形，和今天已经对不上号:要么当初那个心知肚明的权衡终于卡住了脖子，要么出现了更好的路，要么原来的生态正在萎缩。Jarred当初选Zig，图的是C级别的性能加上 极致 的简单，特别适合一个创始人在奥克兰狭小的公寓里、大模型还没出现的年代，用一年时间把Bun写出来。那份简单是有代价的，他后来专门写过文章坦白。 快进到2026年，Bun的命令行工具月下载量已经突破一千万，在Claude Code内部也被大规模使用。就在上季度，这些代价还不足以让人冻结路线图、押上几个季度的资源去做一件大事。迁移语言确实能换来更小、更快、更安全的系统，可没人有动力去付这笔账。工程师们还得掂量其中的职业风险:你可能并行维护两套代码好几年，最后只换来90%的等价，那比一开始就别动还头疼。 现在不一样了。最坏的结果无非是删掉那条分支，重头再来。当然，商业账还是要算的。一百万行级别的迁移，虽然不必再像四年项目那样烧掉三四百万美元的工程师资源，但落地依旧要花数万到数十万美元往上。Bun那次迁移吞掉了59亿个未缓存的输入token和6.9亿个输出token，按API定价约合16.5万美元;Mike主迁移那块也烧了2700万token。真正让Mike下决心动手的，是编译这道坎。他团队的内部工具以单个二进制文件交付用户，用Python工具链为每个平台编译要花大约八分钟，整个构建矩阵一轮下来得等三十分钟。搬完之后，同样的编译只要两秒，二进制启动速度快了6倍，还顺手淘汰了一条独立的部署管线。 为什么AI能把这道旧账算平?因为大规模代码迁移恰好是这些 高级 模型的天选场景。活儿是天然并行的，文件、crate这种成百上千的独立单元，可以让代理同时开干，谁也不用等谁。上下文既清晰又完整，旧代码本身就是给模型 最好 的规格说明书，也是翻译代理照着走的指南蓝本。更妙的是自带裁判，大型代码库里往往躺着一套测试套件，代理能用它来给自己打分，当验证足够客观，模型可以盯着真相死磕好几天，不需要人坐在旁边判质量。队列还会自己写:编译器或测试一挂，下一个要修的活儿就自动排上了。流程本身让偏差无处藏身，审查员每一条发现都要引用背后的规则，于是一次违规变成一个待办项，而不是悄悄分叉;某个代理撞上边缘情况，修法就成了之后所有代理都要遵守的规则。下面两个案例里，Mike和Jarred都在关键步骤用上了Fable，尤其是一种顾问模式，让多个不同档位的模型分工，把token消耗压到 最低。 真正能复用的，是他们总结出的六步法，从这两场迁移里熬出来，又做了泛化，能套到多种语言和场景上。 开工前得先备好一个铁面无私的裁判，否则你既不知道何时收工，也没法衡量成败。这个裁判必须能站在同一标准上同时评判原代码和目标代码。用原语言写的测试套件，往往依赖目标代码里根本不存在的内部函数。要把它造出来，先用Claude把现有测试分个类，哪些是能用外部调用表达的，哪些依赖搬不过去的内部实现;再把面向外部的测试改写成能同时跑在原始代码和移植版上的断言，并派对抗代理去验证改写没有削弱断言力度;最后拿原始代码跑一遍确认它能过，再拿故意改坏的代码跑一遍确认它会挂，一个抓不出破损的裁判，算不上裁判。Mike那次Python转TypeScript，就造了一个覆盖7个真实场景的奇偶校验台，任何行为变动都算要修的bug。 第一 步是立规矩、画依赖图、列缺口清单，给整场迁移打下地基。顺序有讲究:规则手册必须排在缺口清单前面，因为缺口正是由规则手册的默认项覆盖不到的地方定义的，两者还要在联合审计里一起接受检验。规则手册长什么样，取决于你一开始做的核心架构决定:新代码是沿用老结构，还是彻底重做。沿用结构（Jarred那路），手册主要就是一张张把类型和惯用法在两种语言间翻译的查表，遇到难翻的组件再指向缺口清单;彻底重做(Mike那路)，手册就是一份设计文档。Jarred是跟Claude聊出来的，给每个含糊地带立一条政策，还专门派了8个子代理，各盯一类他自己凭直觉列出的常见失败模式。依赖图要摸清文件间的依赖，才能把活儿有效地切成并行流，知道哪些先搬、哪些要打包在一起。有些语言和代码库自带清单文件，这事不难，但面对C/C++、Python这类老代码，依赖得自己探出来、画出来，Claude Code能派出代理跑一个确定性脚本把图生成。缺口清单记的是新旧语言之间的硬差距:Zig转Rust，差在手动内存管理，一个忘了释放的缓冲区，编译能过，漏不漏只有运行时才知道;Python转TypeScript，差在接口和契约，Python不要求声明对象长什么样，TypeScript却要白纸黑字写下来才肯编译。Jarred和Mike都把这些隐性知识记进了缺口清单文件，Jarred是前期就盘清楚，Mike是先翻再补，你可能两头都得做。 第二步压一压规则，来一场迷你迁移当试航。Jarred派了一个代理照手册翻三个文件，一个代理像 资深 Rust工程师那样翻三个，再一个代理拿着两份差异去提炼新规则。就在这个阶段，他逮住了两个致命问题，要是等摊到全部1448个文件上再爆，麻烦就大了。这套压力测试只对结构保持型迁移有效，因为同一份文件的两版翻译能逐行比。要是你的手册是重设计，像Mike那样，等价做法是直接拿对抗审查员去炮轰设计文档，再用一次可丢弃的端到端跑通来验证。无论如何，翻出来的文件全部扔掉，这一步的目的只是把规则磨利，不是攒进度。 第三步翻译一切，剩下的步骤都跑同一套多代理循环:实现、审查、修复。实现这种苦力活能甩给小模型，审查留给大块头，Mike铺开12个子代理时用的就是Claude Sonnet。任务队列要机械到无聊:一个批处理脚本看翻译后的文件在不在磁盘上，来决定哪些算完工，再把待办切片丢给实现代理;因为队列每次都从磁盘重建，迁移天生就能断点续跑。代理有时候会过于谨慎、干得太少，解法就是一条干脆利落、带着上下文的指令，提醒它下一步编译器会替它抓错。翻译器没把握的活儿，标上一行// TODO（port）: 原因，留给第四步。从这儿往后，待办清单自己会写:编译器数出错，冒烟测试逮住崩溃，测试套件报出失败。两个对抗审查员用各自的上下文给实现者的活儿打分，两者意见相左就交给第三个代理。当一个审查员在多个文件里反复抓到同一种错，修法不是逐文件打补丁，而是在规则手册里加一句话，把受影响的批次重新生成。这一步里手册不断变厚，代码却从不被手工对着它改。还有一个关键设计决定是编译器放在哪:Mike把TypeScript编译器塞进了每一个循环，因为它几秒就能查一个单元;Jarred则把编译器彻底挡在循环外、推迟到下一步，因为cargo要跑好几分钟。 第四、五、六步合在一起说，因为它们共用同一套循环，且越往后越不需要人的判断。第四步编译，取决于语言和规模，它常常融进第三步。Jarred用一个编排脚本在整个工作区调一次编译器，修复代理再并行扫着错误清单干，对抗审查同步进行，构建重跑，如此往复。翻错误清单能帮你抓出系统性的毛病，比如Jarred修完Zig宽松编译所容忍的循环依赖后，冒出几千个Rust模块错误，他给循环加了一段逻辑来分类该删、该挪、还是该重构边界，才算压住。第五步和编译器错误清单一样有机械真相来源:冒烟测试吐出的崩溃，修法依旧是按根因归类、交给对抗子代理审。第六步，也就是故事的尾声，是拿两套代码库的行为逐项比对。文件翻译完、编译完、冒烟完，就把它切碎，把预备阶段那份测试套件套上去跑，失败的交给修复代理对着两套代码审，对抗审查员再查它们的修法。循环再往后是一道构建守护进程，它是 唯一 被允许重建二进制的角色，修复代理只写补丁，守护进程把它们攒批、重建一次、重跑受影响的测试、再把结果喂回来，把最贵的操作串行化，免得一群代理各自触发。当同一个失败在大量测试里反复出现，修法要往上游走:改掉生出这个bug的规则，只重新生成它碰过的文件。Mike这招尤其值得记:很多开发者手头没有现成或移植好的测试套件，他让Claude写了个小脚本，拿7个真实场景同时跑新移植版和Python原版，比输出差异，每个挂掉的场景配一个修复代理，循环跑到7个全过。他还更进一步，让Claude自己设计了端到端测试套件，通宵自主运行，哪里崩就修哪里，连跑四个晚上，逮住了任何场景清单都预测不到的那些细小的伤。 这套打法跑下来，有几条实践在每个项目上都站得住，但Anthropic也提醒，别盲信这份指南，每场迁移都不一样，把它当起点，先跟Claude把你那场的具体方案聊清楚再动手。别盯着单点失败，那是循环的活儿，修复代理会替你把它们磨平，你的注意力该放在规律上。让审查保持对抗、让验证保持机械，对抗审查能撑起更长的任务，多花的那点token往往值;让编译器、差异比对、测试套件这些脚本去当裁判。别什么事都上 最大 模型，token开销集中在你的循环里，要刻意设计，小模型扛得住高吞吐的实现铺开，把 最大 的模型留给审查员，以及任何写规则手册、要被其他代理照着走的人。把人的工时前置，规则手册和压力测试最耗时间，之后基本就是队列在烧。让任务队列机械且可续跑，完工的定义就是输出文件已经躺在磁盘上。 回到结果本身，而不是代码细节。Jarred的Bun迁移已经上线生产，当然任何迁移都有取舍，大约4%的Rust代码待在unsafe块里，主要是C/C++边界上那些单行指针操作。但新代码库是肉眼可见地更好:团队工具能侦测到的内存泄漏全修干净了，一个重复构建2000次的基准测试，内存占用从6745兆字节掉到609兆;二进制在Linux和Windows上小了19%;跨语言优化让它在HTTP服务和next build、tsc这类真实负载上快了2%到5%。 那些你一直忍着没动、将就着用的代码库，也许是时候重新算算这笔账了。挑出那个你容忍最久的家伙，问问Claude，为它做一场迁移到底长什么样。

2026

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5个月增长15倍，智谱AI凭Coding路线冲击10亿美元ARR

据多家独立信源透露，截至2026年7月，智谱年度经常性收入（ARR）已达到10亿美元规模。对此消息，智谱方面截至发稿前未作回应。 过去一年，AI Coding和视频 生成成为生成式AI领域商业化能力增长最快的两大方向。海外市场中，Anthropic旗下Claude Code在推出半年后ARR达到10亿美元，推动公司估值持续提升。而智谱此次ARR增长速度，也显示国内大模型企业正在探索新的商业化路径。 数据显示，智谱ARR从1亿美元增长至10亿美元仅用了约5个月，而Anthropic达到同等规模用了15个月。据知情人士透露，2026年1月至7月期间，智谱ARR增长约15倍。此前市场曾预计，智谱可能需要到2026年底才能达到10亿至15亿美元ARR。 智谱的快速增长与其较早布局AI Coding密切相关。2025年初，公司开始集中提升模型代码生成能力，并围绕Coding与Reasoning方向推进模型研发。智谱创始人唐杰曾表示，Coding能力是能够与AI Agent协同发展的关键能力之一。 随后，智谱以约两个月一版的节奏推出多款Coding模型。2026年6月发布的GLM-5.2进一步强化代码能力，即使采用开源模式，多个核心指标仍达到或超过部分闭源模型水平。财报显示，今年 第一 季度，GLM API价格累计提升约83%，海外订阅价格接近Claude Code，但调用量仍增长约400%。 随着Token消耗成为衡量AI商业价值的重要指标，AI Coding正在成为企业和开发者提升生产效率的重要工具。同时，视频生成领域也展现出强劲商业潜力，相关产品正在进入规模化内容生产场景。 不过，市场竞争正在进一步加剧。MiniMax近期发布M3模型，重点强化Coding和Agent能力;月之暗面推出K3模型，继续提升模型综合能力。海外方面，随着GPT-5.6发布以及ChatGPT与CodeX生态整合，OpenAI也正在加强在AI编程领域的竞争。 AI Coding赛道的商业价值正在被验证，但随着更多厂商加速入局，围绕模型能力、生态建设和商业化效率的竞争仍将持续升级。

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1Password携手Claude推出集成功能 AI能替你登网站了，但密码始终藏在它看不见的地方

密码管理这件事，最怕的就是为了方便把钥匙交给别人。1Password本周四宣布正式接入人工智能助手Claude，给出一个看似矛盾却巧思十足的解法:让AI替你填密码、跑任务，但真正的密码始终锁在它看不见的保险柜里。 这套新集成让Claude能在用户授权下，调用1Password里存好的登录信息和一次性验证码去完成各类浏览器任务，而密码本身的明文绝不会暴露给Claude。1Password把底线划得很死——这些敏感数据永远不会进入Claude的上下文记忆，也不会上传到Anthropic的后台系统。 当Claude想登录某个网站，1Password会先清清楚楚地告诉你它要访问哪条凭证、为什么要访问;只有你点头批准后，凭证才会被直接填进网页。而且这把授权锁只在这场任务里生效，任务一结束，访问权限立刻清零。更稳的是，自动填充完成后，应用还会自动跑一遍安全检查，确认网页上没有发生凭证泄露。不过要留意，眼下这套集成只认登录信息和一次性验证码，信用卡和身份信息暂时还读不了。 与更新同步登场的，是1Password浏览器扩展里全新的智能代理模式。当AI代理接管浏览器操作时，这个模式会自动把扩展锁死，把密码界面彻底藏起来，代理必须在拿到你明确许可的前提下才能动用登录凭证。哪怕你压根没配置Claude集成，这个模式也能在底层拦住各路AI代理对密码的窥探，等于给所有自动化操作都加了一道兜底的安全闸门。 落地节奏上，这项专为Claude打造的1Password集成率先登陆Mac平台，面向1Password的个人、家庭及企业版订阅用户开放，同时要求你持有Claude的Pro、Max、Team或Enterprise订阅计划。运行环境也有门槛:设备上得同时装好1Password的桌面端加浏览器扩展，以及Claude的桌面端和Claude in Chrome扩展。当AI代理开始替人类点击登录，1Password想证明的是——效率与安全，未必只能二选一。

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DoorDash推出AI命令行工具dd-cli，可通过智能助手直接点餐

DoorDash推出AI命令行工具 DoorDash CLI（dd-cli）限量测试版，允许开发者通过AI智能助手直接完成外卖订购，包括搜索商家、查找优惠和完成结账等操作。该工具目前已通过候补名单向美国和加拿大地区的macOS开发者开放。 DoorDash联合创始人兼首席技术官 Andy Fang 在X平台宣布了这一新功能。虽然命令行工具通常与软件开发场景相关，将其用于点餐看似颇具“程序员幽默”，但 DoorDash CLI 实际代表了智能商务（Agentic Commerce）的一种探索模式。 通过开放订餐能力，DoorDash希望让AI代理能够调用其服务接口，开发者无需进入DoorDash应用，也可以在自有软件、智能助手或其他服务中集成食品订购、杂货购买、本地优惠查询等功能。未来，AI代理或可成为连接消费者与商业服务的新入口。 此前，DoorDash已通过iMessage提供订餐服务，并推出AI聊天机器人“Ask DoorDash”，同时向OpenAI ChatGPT、Claude等第三方AI助手开放相关能力，持续布局AI驱动的消费服务生态。 此次dd-cli测试也展示了AI代理在实际任务中的应用方式。演示视频中，AI助手会读取Slack信息、解析JSON数据、检查菜单结构、运行Python脚本，并根据错误反馈调整操作，最终完成多份沙拉订单。虽然流程远比普通点餐复杂，但其背后体现的是AI代理自主调用工具、执行任务的发展方向。 随着AI助手逐渐从信息交互走向任务执行，DoorDash等企业正在尝试将商业服务能力直接接入AI生态，推动消费场景从“用户主动操作应用”向“AI代理代办服务”转变。

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2. 8 万亿参数、 100 万词元上下文，Kimi K3 把开源大模型的天花板顶到了全球最高

世界人工智能大会还没开锣，国产大模型就先放出一颗重磅炸弹。2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理 高级 别会议即将举行之际，月之暗面于16日正式发布新一代模型Kimi K3，参数规模达到2.8万亿，一举坐上目前全球参数 最大 开源模型的交椅。这不仅是一次数字上的登顶，更意味着开源阵营 第一 次在体量上把闭源巨头甩在了身后。 Kimi K3不是只靠堆参数撑场面。北京月之暗面科技有限公司介绍，这款模型原生支持视觉理解，并具备100万词元的超长上下文窗口，相当于一口气吞下整本专著还能记得开头写了什么。它被针对性地优化用于软件工程、知识工作、深度研究、多模态理解等复杂任务场景，复杂任务的处理能力由此再上一个台阶——从读图识物到长程代码工程，K3试图把过去要拆成多步才能啃下的硬骨头，一把攥进同一个模型里。 资本端已经闻风而动。中信建投在研报中给出了一组颇具信心的判断:全球大模型调用量预计将连续11周环比走高，国产模型凭借高性价比稳稳占据流量前列，海外头部厂商的营收预期也被顺势上调。更值得玩味的是商业化节奏的此消彼长——国内厂商明显提速，DeepSeek准备推出分时定价，豆包已经上线多档会员;另一边，Anthropic收紧了Claude的访问限制，在合规与地缘因素的交织下，国产替代的逻辑被进一步照亮。 沿着这条主线，财联社主题库梳理出几家与之共振的上市公司。三六零在AI领域以360智脑与360安全大模型为核心布局，自研的千亿参数通用大模型360智脑已具备多模态理解、逻辑推理、代码生成等能力。昆仑万维则在7月2日宣布，旗下天工AI在2026年第二季度实现历史性突破，其AI Native模型与产品业务的年度经常性收入（ARR）已跨过8亿美元大关。当2.8万亿参数的开源巨兽落地，国产大模型的景气度，正被推向一个肉眼可见的新高点。

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Kimi K3 终于来了，最强开源模型！ 全球首个 3T (2.8T) 级开放模型、1M token 上下文、原生多模态，定位于长时程智能体编码、知识工作与推理，权重将于 7 月 27 ...

Kimi K3 终于来了，最强开源模型！ 全球首个 3T (2.8T) 级开放模型、1M token 上下文、原生多模态，定位于长时程智能体编码、知识工作与推理，权重将于 7 月 27 日前开放。 整体表现仅弱于 Claude Fable 5 和 GPT 5.6 Sol，在开源模型中整体表现最强，评测中稳定领先 Claude Opus 4.8、GPT 5.5、GLM-5.2 等其余所有模型。 在 @arena 的 Frontend Code Arena 中最强，拿到 1679 分，强于第二名 Claude Fable 5 的 1631 分，第三名 GPT-5.6 SOol 1618 分。 详细报告和案例展示看这里： Kimi.ai: Introducing Kimi K3: Open Frontier Intelligence 🔹 2.8 Trillion Parameters, 1 Million Context, Native Multimodal 🔹 Kimi Delta Attention enables up to 6.3x faster decoding in million-token contexts 🔹 Attention Residuals deliver ~25% higher training efficiency at <2% additional

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RT BestBlogs: BestBlogs Daily · 07-17 # Nemotron 3 Embed / Kimi K3 / Inkling / Fable / Bun [1] ★ Deep Dive · NVIDIA Nemotron 3 Embed Ranks #1 Overa...

RT BestBlogs BestBlogs Daily · 07-17 # Nemotron 3 Embed / Kimi K3 / Inkling / Fable / Bun [1] ★ Deep Dive · NVIDIA Nemotron 3 Embed Ranks #1 Overall on RTEB， Advancing Agentic Retrieval NVIDIA open-sources Nemotron 3 Embed, a retrieval family whose 8B model ranks #1 on RTEB (78.5%) with a 32k context and multilingual plus code retrieval, plus a 1B and a Blackwell NVFP4 build that doubles throughput at 99%+ of BF16 accuracy. The payoff is agentic: better retrieval surfaces evidence earlier, so agents loop and reason less, burning fewer downstream tokens — the foundation under RAG and agent memory. Source: Hugging Face - Blog [2] ★ Deep Dive · How to Make Your AI Agent's Actions Reliable (No Code) Calling an API is the easy half of an agent; the hard part is firing it only when it should, and carrying the right value forward. This no-code guide argues a prompt is not a boundary — the model's choice to act is a probabilistic judgment that can be coaxed or prompt-injected. The fix splits each action into model judgment versus server guarantees: a 'Run only when' gate checked before any request, and 'Save to memory' to carry one value forward, so the chat cannot talk past it. Source: Hacker News - Newest: "AI Agent" [3] ★ Deep Dive · The Pulse: What can we learn from Bun's rapid Rust rewrite with AI? Jarred Sumner used Anthropic's Fable to rewrite Bun from Zig to Rust — 535K lines, 11 days, $165K — turning a year-long migration into a sprint. The method wasn't 'rewrite this, zero mistakes': 3 hours of prep yielded a 600-line porting guide, a trial run was adversarially reviewed, then work split across 64 parallel agents. The takeaway: a thoroughly-tested project plus disciplined orchestration makes an unthinkable rewrite feasible — not AI doing it solo. Source: The Pragmatic Engineer [4] Welcome Inkling by Thinking Machines Inkling is a large open multimodal model (~1T params, 1M context) that natively accepts image, text, and audio inputs, with agentic capabilities and day-0 support in major inference engines. Source: Hugging Face - Blog [5] Computer-Use 2.0: Agents Just Got Multi-Cursor — Francesco Bonacci， Cua [Video] A conference talk that maps computer-use agents from foreground screenshot loops to background execution, then connects reliable evaluation and sandbox infrastructure to scalable agent training. Source: AI Engineer [6] Forward Deployed Engineering at Cursor — Pauline Brunet [Video] Cursor's forward deployment leader offers a practical framework for deciding where FDE belongs, how to scope it around measurable change, and how to build a team that improves both customer adoption and the product roadmap. Source: AI Engineer [7] Kimi K3， and what we can still learn from the pelican benchmark Simon Willison reviews the newly released Kimi K3 model from Moonshot AI, runs his signature 'pelican riding a bicycle' test, and reflects on the test's evolving utility as a quick model evaluation tool. Source: Simon Willison's Weblog [8] The Archaeologist’s Copilot This article presents a systematic approach to using AI as an 'archaeologist' rather than a 'tourist' when dealing with legacy codebases, demonstrating through a real case study how to analyze, contain, and gradually modernize a 2005-era Java project without breaking its fragile functionality. Source: Martin Fowler [9] Danau5tin/ai-trains-ai: RL-training an AI agent to RL-train AI agents An RL agent learns to design AI training jobs, improving itself and generalizing to new tasks. Source: Hacker News [10] WTF Is the Context Layer? The Missing Infrastructure for Production Agents — Prukalpa Sankar [Video] Atlan founder Prukalpa Sankar explains why production AI agents need a shared, governed context layer that turns a company’s facts, expertise, norms, and feedback into reusable machine-usable knowledge. Source: AI Engineer --- · Discover high-quality content that truly fits you BestBlogs is an AI-powered personal reading assistant that helps you discover high-quality content that truly fits you. Follow the sources and topics you care about, and get a daily brief that fits you better every day. Try it and follow us. Read online: BestBlogs:

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BestBlogs 早报 · 07-17 # Nemotron 3 Embed / Kimi K3 / Inkling / Fable / Bun [1] ★ 精讲｜NVIDIA Nemotron 3 Embed 在 RTEB 上排名第一，推动智能体检索发...

BestBlogs 早报 · 07-17 # Nemotron 3 Embed / Kimi K3 / Inkling / Fable / Bun [1] ★ 精讲｜NVIDIA Nemotron 3 Embed 在 RTEB 上排名第一，推动智能体检索发展 NVIDIA 开源嵌入模型族 Nemotron 3 Embed，8B 版以 78.5% 登顶 RTEB 检索榜，并配 1B 与 Blackwell 专属 NVFP4 版本（吞吐翻倍、保留 99% 以上精度）。更关键的价值在智能体一侧：更准确的检索让证据更早出现，智能体不必反复搜索、少绕几轮推理，直接压低下游 token 成本，是 RAG 与智能体记忆共同的检索底座。 来源：Hugging Face - Blog [2] ★ 精讲｜The Pulse：从 Bun 借助 AI 快速重写为 Rust 我们能学到什么？ Bun 作者 Jarred Sumner 用 Anthropic 的 Fable 模型，在 11 天里花费 16.5 万美元，把 53.5 万行 Zig 代码重写为内存安全的 Rust，把原本预计要一年的重构压缩到两周。关键不在于一句提示词，而是 3 小时移植规范、对抗式评审和 64 个并行智能体的工程编排——让过去认为不可能的大规模重写变得现实可行。 来源：The Pragmatic Engineer [3] ★ 精讲｜Agent 治理：用 Hook 堵住 LLM 的偷懒、越权与失忆 腾讯数仓 Agent 平台 DECO 总结 LLM 三类顽疾——长脚本偷懒截断、危险操作越权、改表后失忆。核心结论是在 prompt 里写禁止根本管不住，解法是在框架 Hook 切面上做代码级强制：长内容落盘、HITL 门禁、上下文联动补齐盲区，并把基础设施与推理逻辑解耦。 来源：腾讯技术工程 [4] Thinking Machines 发布开源多模态大模型 Inkling Inkling 是一个大型开放多模态模型（约 1T 参数，1M 上下文），原生支持图像、文本和音频输入，具备智能体能力，并在主流推理引擎中提供首发支持。 来源：Hugging Face - Blog [5] Kimi K3，以及我们从鹈鹕基准测试中仍能学到的东西 Simon Willison 评测了月之暗面（Moonshot AI）新发布的 Kimi K3 模型，运行了他标志性的「骑自行车的鹈鹕」测试，并反思了该测试作为快速模型评估工具的实用价值变化。 来源：Simon Willison's Weblog [6] Computer-Use 2.0：从屏幕操控迈向后台智能体 [视频] 这场演讲描绘了计算机使用智能体如何从前台截图循环走向后台执行，并说明可靠评测与沙盒基础设施怎样支撑智能体训练规模化。 来源：AI Engineer [7] Lychee-FD 全双工语音大模型斩获 ACL 2026 杰出论文 哈工大张民教授团队开源了原生端到端全双工语音大模型 Lychee-FD，该研究因揭示了语音与语义建模的冲突并提出层次化解耦架构，荣获 ACL 2026 杰出论文奖。 来源：机器之心 [8] Physical Intelligence 柯丽一鸣 4 小时访谈：Pi 开源模型与机器人的江湖 [播客] Physical Intelligence 研究员柯丽一鸣深度拆解机器人大脑的研发历程、全球机器人学术与产业江湖，并探讨 AI 与人类未来的共生关系。 来源：张小珺 Jùn｜商业访谈录 [9] 一文讲透 Skill 本文系统讲解 AI Agent 与 Skill 的关系，从概念本质、运作机制、选择策略到安全实践，配套完整早报 Skill 实战案例，帮助读者掌握定制 AI 助手的核心流程。 来源：腾讯云开发者 [10] 从 Data Lake 到 State Lake：面向 Agent 时代的存储基础设施重构 本文详细阐述了火山引擎存储团队如何围绕 Sandbox Store、Artifact Store 和 Agent 观测与评测三大能力，将存储从 Data Lake 演进为 State Lake，以支撑 AI Agent 的全生命周期。 来源：字节跳动技术团队 --- · 发现真正适合你的高质量内容 BestBlogs 是 AI 驱动的私人阅读助手，帮助你发现真正适合你的高质量内容，关注你感兴趣的来源和主题，每天生成一份更适合自己的「我的早报」，欢迎体验和关注我们。 在线阅读： ginobefun:

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名为“Schema”的新Fable5/Opus4.8框架声称在ARC-3上达到99%[R]

Schema, the harness we introduce today, reaches 99% on the ARC‑AGI‑3 Public set using Claude Opus 4.8 and Fable 5, and 95.35% using GPT‑5.6 Sol. It does not change the underlying model weights. Instead, it changes the process around them: how observations are turned into a working model of the game, how predictions are tested against the interaction history, and how plans are executed and revised. Both scores come from a fixed fallback rule: Opus 4.8 and Sol xhigh run first; games scoring below 80 are rerun with Fable 5 and Sol max, respectively, and the higher per-game score is retained. The president of ARC Prize tweeted this saying "Looks cool - need to dig into it" I'm not affiliated with ARC Prize, or with this team. I'm posting this to try to bring back technical discussions to this community. submitted by /u/we_are_mammals [link] [comments]

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RT Sumanth: Open-source framework for building real-time voice AI agents! Pipecat is a Python framework for orchestrating audio, video, AI services, t...

RT Sumanth Open-source framework for building real-time voice AI agents! Pipecat is a Python framework for orchestrating audio, video, AI services, transports, and conversation pipelines. Voice-first architecture with pluggable components. What you can build: voice assistants, AI companions, multimodal interfaces, interactive storytelling, business agents (customer support, intake), and complex dialog systems. The framework handles speech recognition, text-to-speech, conversation logic, and real-time interaction. WebRTC and WebSocket transport built in. Ultra-low latency for natural conversations. Why Pipecat: • Voice-first: Integrates STT, TTS, and conversation handling in one framework • Pluggable: Supports multiple AI service providers for each capability • Composable pipelines: Build complex behavior from modular components • Real-time: Low-latency interaction with streaming audio/video Supported services: • Speech-to-Text: Deepgram, AssemblyAI, OpenAI Whisper, Groq, Azure, AWS, Google, and more • LLMs: OpenAI, Anthropic, Gemini, Groq, Mistral, Ollama, AWS, Azure, and more • Text-to-Speech: OpenAI, ElevenLabs, Deepgram, Cartesia, Azure, AWS, Google, and more • Speech-to-Speech: OpenAI Realtime, Gemini Multimodal Live, AWS Nova Sonic, Ultravox, Grok Voice Agent I've wrote a detailed tutorial on building a production customer support voice agent recently - covering turn detection, interruption handling, telephony codecs, and how to inject live business context into every call. I've quoted the article! Sumanth:

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别再写提示词，Claude官方亲自教你用4种循环自动干活

ASI启示录 2026-07-16 21:13 北京 新智元报道 【新智元导读】 循环真正的门槛，并不在于让AI一直跑，而在于它能不能自己踩住刹车。 「不再写提示词了」——最近，这句话正在AI圈疯传。 从OpenClaw之父、如今在OpenAI主攻下一代个人智能体的Peter Steinberger，到Claude Code创造者Boris Cherny， 这些硅谷大佬，正集体转向「循环」（loops）。 给这股风潮命名为「循环工程」（loop engineering）的谷歌工程师Addy Osmani，也在其中。 Cherny说，自己现在几乎不亲手写提示词了。 有一个智能体在替他给Claude写提示词，他只跟那个「协调一切」的新Claude对话。 他还撂下一句狠话：十年之后，循环以及类似的功能将是他最为自豪的工作成果之一。 Steinberger说得更绝：别再给编程智能体写提示词了，你该设计喂给它们提示词的循环。 他还在X演示自己的循环：让Codex每5分钟醒一次，自动维护代码仓库、分派任务，部分工作全自主落地。 大佬们反复念叨的这个「循环」，到底是什么？ 最近，Claude Code团队在官方博客里给它下了明确定义，还一口气拆出四种循环类型，为「智能体自动干活」立了工程规矩。 Claude Code团队发文，正式定义「循环」，并拆出回合制、目标、时间、主动四种典型循环。 这背后说穿了：AI编程正在从「写一句话」，变成「设计一套会自己跑的系统」。 一个提示词换来一次回答，一个循环换来的，是合上电脑之后还在替你干活的系统。 而程序员，正在从写内容的人，变成设计系统的人。 四种循环 四种「停止条件」 一个循环到底是什么？ X上吵了很久，答案也是五花八门，Claude Code团队给出的定义很明确： 循环，就是智能体重复执行一轮又一轮的工作，直到触发停止条件。 四种循环，就是四种「停止条件」，这句话是读懂Claude Code这篇关于循环的技术博客的关键。 顺着「怎么触发、怎么停止、用什么原语、适合什么任务」几个维度，Claude Code把循环拆成四种。 第一种，回合制循环（turn-based）。 回合制循环，人逐轮控制，每发一句提示词启动一轮。（图源：Claude官方博客） 人逐轮控制，你写一句，AI跑一轮，检查完再写下一句，全程你握着方向盘。它适合零散的短任务，不进流程、不上日程。 想让它少来回几趟，就把你平时手动检查的步骤，写进一个SKILL.md文件，让AI自己验收。 检查越能量化，它越能自己判断做没做对，你要盯的地方就越少。 第二种，目标循环（/goal）。 目标循环，评估器模型对照标准判定，没达标就打回重做。（图源：Claude官方博客） 先把目标写死，比如「把首页Lighthouse分数跑到90以上，试5次就停」。 每次Claude想停，一个评估器模型就来对照你的标准，没达标就打回去接着干，直到目标达成，或者用光你设定的轮数。 测试通过数、分数阈值这类可量化标准之所以好用，是因为Claude不用自己纠结「够不够好」，评估器替它判。它不必自己猜「差不多了吧」就过早停手，循环也能干净利落地收尾。 第三种，时间循环（/loop和/schedule）。 按时间间隔触发，像闹钟。有些活是重复的，任务不变，只有输入在变，比如每天早上总结一遍Slack消息。 有些活得盯着外部系统，最简单的办法就是按时间间隔去查一眼，看变了什么再反应，比如一个可能收到评审、也可能CI挂掉的PR。 用/loop就能按间隔重跑一条提示词。想让它在你关机后照跑，就用/schedule把循环搬上云。 这套逻辑，和程序员熟悉的定时任务（cron）几乎一模一样。 第四种，主动循环（proactive）。 主动循环，事件或时间触发，全程无人值守，跑到你亲手关掉。（图源：Claude官方博客） 事件或时间触发，全程无人值守。 配合auto mode和动态工作流，把长活儿全自动串起来：每小时扫一遍反馈频道，收到一份bug报告，就自动分诊、修复、回复，一条龙跑完，全程不停下来问你要权限。 每个任务达成目标就退出，整条例行任务则一直跑到你亲手关掉。它适合那些源源不断、边界清晰的活：bug上报、问题分类、依赖升级。 四种循环，说穿了是四种「什么时候该停」的答案：人来判、评估器来判、时间来判、事件来判。 再往底层看一层。 据官方的Agent SDK文档，这套机制的内核也十分简单： Claude评估你的提示词，调用工具去动手，拿回结果，然后重复，直到某一轮它不再调用任何工具，循环才结束。 Claude Code官方Agent SDK文档给出的智能体循环：提示词进入后，Claude评估、调用工具、结果回流再评估，直到某轮不再调用任何工具，才输出最终答案。（图源：Claude Code官方文档） 所谓自主智能体，本质上就是这么一个圈。 真正改变的 并非循环本身 当然，也不能把「设计循环」说成一场从0到1的革命。 定时任务、编排（orchestration）、反馈循环，这些做法早就有了，Claude这次做的，更多是把它们统一命名、归拢成一套分类标准。 那么，到底什么变了？重点在「停止条件」。 在Claude Code官方总结的一堆实战技巧里，被单独拎出来、标为「最有价值的一条」的，是验证（verification）： 给Claude一个能自己检查产出的方式。 道理不难懂。 比如，让工程师做网页却不给浏览器，页面能好看吗？给了浏览器，他每改一版都能当场看到效果，反复调到满意才交。 而模型循环的威力，恰恰就来自这种「自己闭环」的本事。 在这个过程中，提示词没有

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Claude Cowork干不了，这个国产AI全包了！6小时的活15分钟干完

ASI启示录 2026-07-16 21:13 北京 新智元报道 天哪，打工人也能有自己的私人助理了！ 以前我们提到助理，一般都是服务老板的。 老板为什么这么需要私人助理？主要是因为助理知道老板的上下文—— 了解老板的脾气秉性、工作习惯、近期在忙什么、哪些人需要对接。 有了这些上下文，助理才真能帮老板干很多事情，比如写个文案、做个PPT、安排出差行程等等。 但是，就在昨天，金山办公在上海举办了2026 AI生产力大会，正式发布了一款 独立的AI原生办公Agent——「灵犀专业版」。 说白了，这家做了38年办公软件的公司，这回干了一件很大胆的事—— 他们要给每个打工人，配一个「私人助理」。 为什么说是「真·助理」？田然（金山办公助理总裁）在发布会上的总结特别精辟—— 助理度过试用期，靠的从来不是文笔多好、推进力多强， 而是你能不能跟老板磨合好。 现在市面上几乎所有AI产品，每次打开都是一张白纸。你得重新自我介绍、重新上传文件、重新解释需求。用了三个月，它对你的了解跟第一天完全一样。 灵犀 专业版 想做的， 是一个「越用越懂你」的办公助理。 先上手，感受一下什么叫 「懂你的上下文」 说再多概念也不如亲手试一把。第1个测试是AI综合能力。 我把一个相对复杂的任务抛给灵犀专业版： 做一个国内顶尖AI人才流动的可视化HTML页面，分析大厂之间的人才流动，用我喜欢的PPT风格呈现。 随后又追加了三个需求：生成对应的人才流动报告、演示用的PPT、以及具体的人才流动数据。 这是对AI办公的整体考验。 这次人才流动分析的交付，WPS调用自己的文档内核，生成的PPTX、DOCX、XLSX，打开就能编辑。 Excel、Word、PPT三大Office格式，加一个Web页面，直接交付，格式可调、随时可改。 这就是我们要的： 不止是能交付的成品，关键是办公体验要好。 第二个测试是AI表格。我把积攒了三个月的报销明细（大概200多条）扔给灵犀，说「帮我按部门、按费用类型分类汇总，标出超标的项目，生成一个可以直接交给财务的Excel。」 灵犀专业版没有像某些AI那样给我吐出一段代码让我自己跑，而是直接调用表格引擎—— 你能看到它用了什么公式、怎么分类、计算过程是什么。 结果不是黑盒，而是透明可查的。财务同事打开之后能直接改、能追溯、能校验。 这就是金山办公反复强调的「可验证的任务执行」。 灵犀专业版处理表格时，不是让大模型在黑盒里直接输出结果， 而是调用WPS表格引擎里那些稳定、确定的API和计算逻辑，让你看到数据如何被处理、公式怎么算的、结论怎么来的。 这个差别在严肃办公场景里，是质变。 最后测试PPT。 我直接在灵犀专业版的对话框里说： 帮我做一个2026年Q2的营销数据复盘PPT，要有数据对比、增长趋势图、柱状图和下季度策略建议，商务风格。 在制作前，灵犀会调用记忆系统，给你推荐几种你喜欢的风格。确认后它就开始干活了。 再看整体。一整套十几页排下来， 层次分明，但视觉风格统一。表格、柱状图、折线图、时间线，该有的商务质感，一页都不塌。 它直接调用文档内核，生成了一份可以直接打开编辑的PPTX文件。不是那种把文字往模板里一塞了事的「假PPT」，而是图文混排、数据图表都到位、排版逻辑清晰的真文件。 更让我惊喜的是改稿环节。我说「第14页的策略建议再加一条关于私域运营的」，它直接在原文件上改，不会把前面已经确认好的内容弄乱。 图表 的数据可溯源、可编辑， 你想改一个数、换一种图型，当场就改。灵犀这个体验，确实不一样。 凭什么说「越用越懂你」 灵犀跟其他AI产品拉开差距最大的地方是它的 记忆工程。 金山办公章庆元在发布会上说了一句特别到位的判断——如果你用的是Claude，能记住你使用习惯的是Claude这个软件，不是大模型本身。 大模型的每一次对话都是一次「重生」，所有的记忆实际上都在软件里。灵犀要做的，就是把这个「软件侧的记忆」做到极致。 田然讲了个很生动的例子。一个储能行业的分析师，就说了一句「我需要一份竞品分析报表」。 换成别的AI你可能得上传一堆文件写一大段需求，但灵犀的第一件事不是直接开干，而是去记忆库里「深挖」—— 第一层找到竞品数据追踪表模板，第二层看数据结构，第三层挖出老板对这类报表的偏好。