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CHRONOLOGICAL RECORD
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三星把Gemini戴上了脸： 50 克Galaxy Glasses亮相，没有屏幕却装进了全天候AI眼睛
把大模型从手机塞进一副眼镜里，这件事三星终于动手了。7月22日晚，三星在发布会上正式揭晓 首款 AI智能眼镜Galaxy Glasses，这也是这家巨头 第一 次把自家的AI硬件触角伸向面部。 这副眼镜不是三星一家闭门造出来的。它由三星联合谷歌、Gentle Monster与Warby Parker三方共同研发，运行Android XR系统，并原生深度集成了谷歌Gemini多模态大模型，目标很明确:打造一个全天候、免提的视觉智能助理。 最值得注意的是它主动放弃了屏幕。整机采用贴近日常光学镜的轻薄外观，重量只有50克左右，没有搭载传统AR显示屏，而是靠镜框两侧的高清摄像头捕捉实景画面，把视觉信息同步传给Gemini做识别与分析，最终通过镜内音频单元把处理结果念给用户听。这种取舍直接换来了更低的机身重量与功耗，也让长时间日常佩戴成为可能。 支撑这套体验的，是一颗专用芯片。Galaxy Glasses核心搭载高通骁龙AR1Gen1，四颗Arm核心 最高 主频1.9GHz，配备1200万像素影像传感器，支持30帧全高清视频录制，镜框内置双隐私指示灯，一旦开启拍摄便同步亮起，把拍摄状态明明白白地告诉周围的人。 Gemini的多模态能力，在这里被铺成了办公、出行、沟通三类实用场景。开会时它能自动拍下白板文字，一键整理归档进三星笔记;出门时提供实景语音导航，还能做多国语言的实时对话翻译。手机消息不用抬手，AI会自动提炼摘要念出来，通话过程甚至能免提分享 第一 视角的实时画面。它还具备上下文记忆能力，能留存多轮任务信息，减少重复操作。 交互上给了两套方案。基础操作靠右侧镜腿的触控感应区完成，滑动调音量、轻触接电话、长按启动拍摄;如果配上Galaxy Watch9系列手表，还能额外解锁隔空手势操控，把双手彻底解放出来。续航方面，眼镜本体单次满电可连续用9小时，配套充电收纳盒能再补7次完整电量，撑住一整天外出不成问题。 外观上准备了两个联名镜框版本，Gentle Monster款是纤细黑色简约框，Warby Parker款以上扬眉线适配日常穿搭，还支持选配光致变色镜片，户外自动加深遮光。整机深度融入三星Galaxy生态，与折叠屏手机、平板、手表无缝联动，遇到AI重型推理任务便自动推给配对手机去跑，在设备轻量化和完整智能体验之间取了个平衡。当主流厂商陆续把Gemini装进眼镜，消费级AI眼镜这条赛道，三星算是正式入局了。
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
BestBlogs早报指出软件工厂的可验证判断成关键，OpenAI Presence实现企业Agent可控部署。
本期还涉及NVIDIA Rubin架构、智能体授权、LangGraph图工程和推理加速实践。
中国黑马甩出5个模型、17项全球第一！自进化体系杀进具身智能核心圈
ASI启示录 2026-07-22 17:59 北京 新智元报道 过去一年，具身智能赛道正经历着前所未有的「冰火两重天」。 一方面，一级市场热钱持续涌入，单笔融资金额屡创新高。 但另一方面，也有企业陆续启动 IPO 进程、寻求二级市场融资。 而放眼全球，具身智能行业的头部玩家们，早已敏锐捕捉到风向的转变。 特斯拉、Figure这些公司在做什么？他们几乎不约而同地把竞争推向了另一个层面——Physical AI。 特斯拉直接将自动驾驶FSD的底层架构复用至Optimus机器人，试图通过「端到端」神经网络，实现从视觉输入到动作控制的映射，如今已经在工厂执行电池分拣。 Figure AI则通过深度绑定OpenAI，将顶尖VLM注入钢铁躯壳，让Figure 01/02机器人具备自主推理、语义理解能力，进驻宝马的汽车生产线。 他们的Helix VLA模型，走的是快慢脑双系统架构，目标不是卖机器人，是卖劳动力。 这些企业路径不同，但都指向同一个判断：机器人未来的核心，是AI能不能通过这副身体理解现实世界、适应现实世界，并最终改变现实世界。 这种现象的逻辑，其实都藏在资本的周期里。大多数私募基金的投资年限是「3+2」模式（三年投资，两年退出），如今已经到了GPLP们迫切需要变现的节点。 资本的倒逼，让行业面临一个现实的分水岭：过去那个靠电机扭矩有多大、后空翻有多稳来证明「机器能动」的故事，已经讲到头了。 企业必须讲出下一个更宏大也更切实的故事——「机器能干活」。 如果只是在一个无干扰台面上，按部就班地执行机械化工作，根本用不着大模型。 具身智能真正的未来，是走向AGI，是在开放、未知、充满长尾变数的真实世界中执行高度泛化的任务。 而开启这个时代的钥匙——是具备系统提升机器人工作能力的技术体系。 为什么走向AGI 必须是「体系化跃迁」？ 什么是真正的体系？ 近期行业内有一次动作极具代表性。 高德正式宣布其全栈具身技术体系ABot 完成升级，一次性发布了五款新模型（N1、M0.5、ER、AgentOS、C0），并在17项权威基准中拿下SOTA。 它提供了一个极佳的产业切片，向外界展示了全球首个全栈具身技术体系是如何将世界模型、基座模型与具身Agent架构耦合为一个「有机生命体」，并实现落地的。 ABot最早发布于今年4月，彼时高德自研的机器导盲犬高德途途首次登上机器人半马的舞台，并展示了其出色的开放环境全自主导航能力。 途途背后的技术支撑就是高德ABot全栈具身技术体系。相比于单个模型能力研究，高德从一开始就搭建了一个为机器人实现高阶智能的底层平台。 其中的每一款模型都有其对应的功能和角色。这是一个具备完整分工且能「自己长本事」的闭环飞轮。 在开放环境中，任意一个通用任务，都需要机器人同时调配多个能力进行编排和协同，最后落地执行。 以最常见的家庭场景为例，RoboCasa-365等权威基准需要将日常任务拆解为数百个涉及语义理解、长程规划和位移操作的任务，然后进行对应的能力评估。本质是因为，想在家庭场景完成作业，单一的手或者脚足够灵活，还远不足以支撑。 用户需要的是完整的智能，而非只具备手臂或者下肢局部能力的「瘸腿」智能。 而ABot这类架构，正是针对这个痛点而打造。 三层架构，一个飞轮 高德ABot体系的核心，是一个精密咬合、可自进化的三层结构。 最上层是「具身大脑」，由通用具身大脑ER和机器人Agent操作系统AgentOS构成，负责环境感知、任务推理、高层决策调度与记忆沉淀。 中间层是「运动双核」，由N1和M0.5组成，分工管「脚怎么走」和「手怎么干」。 最底层是「训练与仿真环境」，以世界模型ABot-World和3D世界模型ABot-Earth持续提供仿真和训练。 这三层架构决定了ABot的每一次迭代，都不是孤立地点亮某个新技能，而是像生物进化一样，随着任务和部署的增多进行整体演进。 这样的进化能力更类似于人类成长的节奏，在一个人中学阶段学习的是一元二次方程，大学阶段掌握的则是微积分。每一步的成长，都是完整且高度统一的。 而在这套架构之外，高德途途和它自带的ABot-C0则扮演端到端能力验证的外化本体。让ABot每一个能力的提升都能在本体上有完整呈现。 为什么一定要做这么完整的架构？ 因为只有体系跑起来，仿真训练、物理交互与记忆调度才能彼此反哺。 在单点研究的机构里，研究大脑的和死磕灵巧手的彼此割裂。 但在完整的体系内，手和脚的能力，能够被一体调用；它们沉淀的知识和经验，会反向转化为记忆回馈给大脑，大脑再将记忆用于模型的专项训练，从而训练更好的模型和更聪明大脑。 飞轮每转一圈，整体智能水平就抬高一层。 手和脚的能力提升是同步的——脚走得好，手也不会差。整个系统是一个内循环，逐步向AGI靠近。 从高德此次全新发布的五款模型背后，我们能够完整看到这套体系究竟是如何应用于机器人，并实现它们质变升级的。 这五款模型类似于高德为机器人打造的「数字灵魂」，它们完整地映射在机器人的五大仿生单元。 双脚（ABot-N1）：通用导航基座模型，负责空间感知与移动。 双手（ABot-M0.5）：通用操作基座模型，负责精细化物理交互。 大脑（ABot-ER）：具身大脑，负责统一的逻辑推理与环境认知。 中枢（ABot-AgentOS）：执行中枢，负责记忆调度与任务下发。 运动神经（ABot-C0）：运控系统，将ABot体系的决策稳稳传导至机器人的躯体动作上。 体系化带来的三大「表征」 当这五大「数
Laguna S 2.1模型发布，1180亿参数仅8B活跃，在智能编码任务中媲美数倍规模模型。
该模型在长期任务中表现出强持久性，且体积足够小，可在单个NVIDIA DGX Spark上运行。
AI论文指出自改进智能体应与基准协同进化，实验将迷你F2F解决率从12.7%提升至45.1%。
该工作基于Lean证明器，通过让智能体和任务基准共同进化，避免奖励作弊，15代后性能大幅超越固定基准。
天才又一次陨落了，周六才重置了，千省万省还是不够用。 这几周每天都在Coding，真的感觉，所有的模型在做大活的对比上，还是Fable 5好啊。 Fable 5就像一个隐世的天才，出手就是绝杀。 GPT-5.6 Sol更像是一个被规训的不敢犯错的高级牛马。 不过有一个例外，就是GPT-5.6 Sol Ultra，这玩意就感觉是一群心智未开的Agent小朋友手牵手，约好时间一起在你的代码里疯狂拉屎。
天才又一次陨落了，周六才重置了，千省万省还是不够用。 这几周每天都在Coding，真的感觉，所有的模型在做大活的对比上，还是Fable 5好啊。 Fable 5就像一个隐世的天才，出手就是绝杀。 GPT-5.6 Sol更像是一个被规训的不敢犯错的高级牛马。 不过有一个例外，就是GPT-5.6 Sol Ultra，这玩意就感觉是一群心智未开的Agent小朋友手牵手，约好时间一起在你的代码里疯狂拉屎。
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。
腾讯发布新一代AI创意智能体Miora，设计新手也能一键搞定全套视觉方案
腾讯近日宣布，旗下全新AI创意智能体Miora已正式全量上线。为了让更多用户体验到智能创作的便利，官方同时面向所有新注册用户免费赠送 1000 积分。 这款智能体主打“有记忆、能理解、会协作”的核心特色。用户只需在对话框中提出最终目标，Miora就能将复杂任务进行拆解，并调动多智能体协同完成设计需求。 多专家协作 涵盖多元创作场景 在具体创作过程中，Miora能够主动沟通并确认图片参数与视觉风格。无论是基础的海报设计，还是后续的短视频脚本撰写与视频生成，它都能迅速给出专业成果。 此外，平台内置了包括品牌视觉全案在内的八种官方技能。系统可以将涵盖平面图片、动态视频、3D建模以及UI界面的工作全权交由对应领域专家处理，并确保整体设计风格高度一致。 零门槛使用 助力多行业高效作图 即便没有任何专业设计基础，使用者也能在短时间内独立完成高品质的IP设计全案。这种高效的智能化创作模式，大大缩减了传统设计流程所需的时间成本。 目前，该工具已全面覆盖设计新手、独立开发者、品牌设计师以及营销短视频从业者等多种场景。只需输入简单的需求指令，人人都能轻松拥有随叫随到的专属创意伙伴。
腾讯Miora AI创意平台全量上线 多智能体协同重构内容生产流程
，腾讯旗下AI创意智能体平台Miora宣布正式全量上线。据悉，该平台突破了传统单点AI工具的局限， 首次 实现了具备长期记忆、深度需求理解及多智能体协同作业的能力，旨在为创意工作者提供从灵感构思到成品落地的全流程解决方案。 Miora的核心竞争力在于其“全链路”服务能力。平台内置多个垂直领域的专业智能体，可灵活调度，覆盖品牌设计、影视创意、电商广告、互动游戏开发、网页应用构建、IP全案策划以及短视频制作等多元场景。尤为值得一提的是，Miora能有效解决AI生成内容中常见的“风格漂移”问题，确保同一项目下不同物料的风格高度统一。 在产品体验方面，Miora展现了 极高 的生产效率。据内部测试案例显示，借助该平台，一名运营人员可在1小时内完成包括官宣海报设计、宣传短视频脚本撰写与剪辑、全套IP设计方案在内的多项高难度任务。这种“所想即所得”的创作模式，极大地降低了专业设计的门槛，将创意验证周期从数天缩短至分钟级。 目前，Miora官网（ ）已对外开放注册，新用户注册即可获赠1000积分的启动礼包。业内分析认为，Miora的全量上线标志着AIGC(生成式人工智能)正从单纯的辅助绘图向更复杂的“智能体协作”阶段迈进，有望重塑数字内容生产的工作流。
Introducing OpenAI Presence
Introducing OpenAI Presence, a proven enterprise AI agent platform that helps organizations deploy trusted voice and chat agents for customer and internal workflows.
10万字速记一口吞，金山办公新Agent开始直接交活了
原创 关注前沿科技 2026-07-22 13:00 北京 重做一遍WPS 听雨 发自 上海 量子位 | 公众号 QbitAI 「帮我把这10万字速记整理一下。」 这句话打出去的时候，我其实没抱太大希望。 5份具身智能coffee chat记录，十多位嘉宾，世界模型、VLA、机器人强化学习、仿真数据，各种内容混在一起。 不光人名长得像，技术路线听着也像。 要是我自己整理，八成得看串。 结果没过多久，一套知识库就被搭了出来。 原本散落在不同文档里的讨论，被重新串到了一起： 5场活动分别聊了什么，世界模型和VLA之间是什么关系，具身智能为什么一直缺数据，灵巧手和夹爪又在争什么，都能从总览里快速找到概括。 几场讨论里反复出现的共识和分歧，统统都被拎了出来，归纳成了6大主题，从总览入口还能快速跳转到该主题的单独页面。 完成这项工作的，是金山办公最新发布的独立AI办公Agent—— 灵犀专业版。 注意，它不是WPS里新加的一个AI按钮。 两者的分工更像是，灵犀负责理解项目、调动资料和执行任务，WPS负责文件编辑与正式流转。一个把事情组织起来，一个把结果真正落到文档、表格和PPT里。 金山办公给它的定位是： 灵犀，每个人的办公助理。 说实话，现在的办公Agent已经非常多了。如果你在WAIC稍微逛逛，方圆10米之内必能看到类似的产品。 搜索资料、总结长文、生成PPT、写代码，几乎已经成了AI Agent的基础能力。只看功能列表，各家产品甚至有些像同一张试卷上抄出来的答案。 那么，灵犀究竟有什么特别之处呢？ 6G冲浪的量子位也是第一时间拿到了内测资格，上手实测了一番~ 灵犀专业版：懂你的打工搭子 安装灵犀专业版后，乍一看，它跟其他办公Agent长得差不多。 主页面中央是对话框，左侧则包含技能、定时任务、频道和文档空间等入口。 其中， 文档空间可以直连你的WPS云文档。选中某份文件后，就能在下方对话框中让灵犀继续处理，省去了反复下载、上传文件的麻烦。 左侧还有一个「项目栏」。 对话、参考资料和生成的文件，都可以围绕同一个项目组织起来。 这套设计看起来不炫，却很接近打工人的真实办公场景。 因为工作很少在一次对话里结束。一份方案可能今天搭框架，明天补内容，后天再根据老板意见改成PPT。中间还会加入新资料、推翻旧判断，甚至换一个完全不同的汇报对象。 灵犀专业版想解决的，正是AI反复「重新入职」的问题。 除了保存项目上下文，它还提供了一项单独的 「记忆」功能。 第一次使用时，你可以把一段提示词复制到自己常用的AI助手里，让它归纳长期积累下来的职业信息、工作习惯和偏好，再把结果一次性同步给灵犀。 我这里就把提示词复制给了Codex，它很快整理出一份关于我的个人说明，随后我又将结果粘贴回灵犀。 灵犀立刻把这些内容拆成了更具体的职业身份和工作习惯。 归纳得还挺好，感觉自己已经有赛博分身了~ 这也是金山办公给灵犀定下的第一个关键词： 懂你。 这里的「懂你」，不只是记住用户是谁、喜欢什么。 灵犀还会围绕项目整理工作上下文，区分已经确认的要求、过程中的临时尝试，以及被明确否定的方案。 已经确定的要求会被优先保留，过程性信息则被压缩整理。用户也可以查看、校准和删除记忆，或者直接关闭这项功能。 现在，入职手册看完了，赛博分身也已经ready。 接下来直接实测上强度！ 三道题上强度，实测灵犀专业版 10万字对谈速记，整理出一份知识库 量子位前段时间在搞具身智能coffee chat，来来回回也组织了四五次，每次都有几位嘉宾一起畅聊两三个小时。 对谈速记内容，加起来得有十多万字。 谁懂啊，每次看这种超长速记我都头疼，更何况世界模型、VLA、真机数据、仿真数据和灵巧手都聊到了，专业名词满天飞。 我准备把它们全部丢给灵犀，让它创建一个本地知识库。 领了活之后，灵犀也是吭哧吭哧开干了。 干活的时候，左侧还会出现灵犀的工作台，可以直观看到当前任务的处理进度。 没多久，灵犀就在本地创建了一套知识库。 不过这样还是不够直观，于是我让它在WPS中创建知识库。 灵犀便开始在WPS云端创建知识库文件夹，期间只弹出对话框让我扫码登录了一下，其余都是它自动完成。 于是便有了开头那一幕： 我拥有了一份具身智能知识库！ 世界模型、VLA、机器人强化学习和数据困境等主题，都被分门别类整理好，点进去还能看到不同讨论中的共同判断。 对我来说，这省下了不少阅读时间，还能快速把握不同主题之间的关系、目前的行业共识和分歧点在哪里。 PPT多轮修改 接下来，我让灵犀根据这份知识库，生成一个面向量子位编辑部的PPT，主题是「具身智能的数据困境」。 任务要求是从5场对谈里找出一个适合内部选题会的主线，再把它压缩到8
Buzz：Block开源的Agent和人类协同工作空间 Agent在Buzz里拥有和人类同等的权
Agent可以收发消息、参会、编写和审核代码，是AI原生的协作组织；与飞书CLI相比，Buzz中Agent是一等公民，不受中间层限制，当前聚焦代码开发场景。
腾讯悄悄上线了他们第一个设计Agent - Miora。
原创 数字生命卡兹克 2026-07-22 12:22 北京 来自WorkBuddy团队 腾讯的设计Agent平台Miora，今天终于全面开放了。 之前一直需要邀请码，还得预约排队，而今天，终于正式全量上线。 别的不说，你永远可以相信腾讯的产品设计和审美。 这个Miora的IP设计，我是真喜欢。 基本上AI应用的几大赛道，现在已经能明显感觉出来已经陷入白热化竞争了，最顶上的皇冠Work Agent，以WorkBuddy为首。 然后下面的3大分支，编程Agent、设计Agent、视频Agent。 最近3个月，看到的绝大多数项目，基本都是被这4种Agent包围了。 而今天，腾讯也正式迈向设计Agent的市场了。 Miora，来了。 最关键的是，这个Miora背后，是WorkBuddy团队的产品。 网址在此：miora.design 登录以后，就能看到首页了，很有WorkBuddy那个味，功能布局几乎都是一致，如果你用过WorkBuddy，你应该能非常快的上手。 左边一列功能栏里有创作、灵感、技能、记忆。 中间是对话区，直接告诉它你想做什么就行。 Miora的吉祥物旁边那一排可以切换场景模式。 目前有品牌设计、影视创意、电商广告、互动游戏、网页应用，基本上主流的关于设计的五个方向都已经涵盖进来了。 你切到哪个方向，下面的快捷模板就会跟着变。 比如品牌设计模式下面，就是品牌视觉全案、品牌IP形象生成、Logo生成器这些。 你切到网页应用，那就是各种的UI设计。 而这些模板，本质上，其实就是一个一个的Skill。 你选中以后，其实就是调用了这个垂直任务的Skill，来更加便捷的进行后续的操作。 对话框下面这一排也值得说一下。 右下角有个配置的图标，点开以后切换模型。 模型也分两种，Agent底模和多模态模型。 Agent就比较好理解了，目前有3档，推理深度和成本不一样，我自己体验下来，绝大多数的情况下，Pro就可以。 如果你的目标非常明确或者没有那么重要，可以选Standard省点钱，但是日常Pro会好一些。 而如果是要做品牌VI全案这种大活，那我觉得，这种活就需要开Max了。 除了Agent之外，你还可以自定义选其他的多模态生成模型，在这个里面图片模型、视频模型、UI模型、3D模型，都可以单独选。 比如图片就有目前最主流的NanoBanana和GPT-image。 视频的话，基本主流的也都有，S2肯定就是Seedance了，然后还有可灵，Vidu的Q3，快乐马，基本顶级视频模型全齐了。。。 当然，你要是懒得选，就直接自动也行。 不过我自己一般还是喜欢把图片设为GPT-image-2 high和Seedance 2.0。 然后左下角有个Ask，点开能切换两种模式。 一个是询问执行，生成前问你能不能画，让你确认再开始画，另一个就是全自动执行了，直接生成，无脑选自动执行就行了。 正好，我最近也在疯狂开发各种东西，现在产品啥的Coding已经疯狂加速了，但是有个问题，就是我没时间来做我们公司和品牌的全案VI设计。 只有去年2月的时候，搞的一个公司logo。 很多人看到这个logo，总觉得我们是抄Grok的，但是这块我必须郑重声明一下，我真的冤枉，这个logo设计完的时候，是去年2月初，都拿去注册公司了。 然后呢，Grok的新logo推出时间是去年2月20号。。。 我当时看到这哥们发的Grok logo眼前一黑。 但是用都用了，一下子也不好换，于是就这么用下去了。。。 总之，就这么着急忙慌的过完了一年半，每天公司都被各种业务推着走，然后发现，我们甚至品牌VI都没来得及做。 正好，Miora来了，那不如，就直接让Miora试试吧。 这里我也叠个甲，品牌VI这种东西，AI出大方案我觉得应该还好，但是VI强调的是标准化，所以我即使用AI设计完，我最后一定会人工、标准的用AI（A dobe illustra
Poolside 重磅开源！Laguna S 2.1 免费上线 OpenCode，1M 超长上下文 +118B MoE 模型引领代理编码新纪元
AIbase 报道:AI 编码领域备受关注的初创公司 Poolside 正式发布其迄今为止 最强 大模型——Laguna S2.1。该模型现已 完全开源，并在 OpenCode 平台上免费开放使用，迅速引发开发者社区热议。 模型核心参数亮点 规模与架构:118B 总参数 Mixture-of-Experts（MoE）模型，每 token 激活8B 参数。 上下文长度: 最高 支持 1M tokens，适合长周期软件工程和复杂代理任务。 推理模式:支持 thinking（思考）和 no-thinking 模式，可根据需求灵活切换。 性能定位:Poolside 官方称其能力足以与参数规模大得多的模型竞争，同时体积足够小巧，可在单台 NVIDIA DGX Spark 上运行。 开源与免费开放加速落地 Poolside 将 Laguna S2.1权重以 OpenMDW-1.1许可 完全开放，开发者可立即在 Hugging Face 获取模型文件。OpenCode 平台同步宣布该模型免费可用，强调“1M Context · fully open source”，极大降低了开发者试用门槛。 社区反馈显示，模型已在多种硬件上成功运行，包括 Apple M3Max（128GB 内存）通过 llama.cpp fork 实现，以及多机 DGX Spark 环境下的高吞吐量推理。基准测试方面，有报告提到其在 Terminal-Bench2.1上取得70.2% 的成绩，并在 DeepSWE 等编码基准中展现强劲代理能力。 Poolside 的战略布局 作为专注于代理编码（agentic coding）和长时序任务的 AI 实验室，Poolside 此前已推出 Laguna XS 系列轻量模型。此次 S2.1的发布标志着其从中端本地模型向更强旗舰能力的扩展。该模型不仅性能突出，还注重实际部署友好性，为本地、私有化部署提供了高效选择。 AIbase 点评:在开源大模型竞争日趋激烈的当下，Poolside 选择以高性能、超长上下文的 Laguna S2.1免费开放，进一步降低了开发者获取 顶级 编码工具的门槛。这不仅将推动代理 AI 在软件开发中的普及，也为开源社区注入了强劲动力。开发者们可立即前往 OpenCode 或 Hugging Face 体验这一 最新 力作。
AI代理惊险“越狱”！OpenAI与Hugging Face联手化解渗透危机
在上周的一次内部安全评估中，OpenAI旗下具备强悍网络能力的AI代理意外突破了隔离沙盒。该系统不仅在内部基础设施中完成了提权与横向移动，甚至还进一步渗透到了开源平台Hugging Face的生产环境中。 当时研究人员正在测试模型突破防护的极端极限，因此部分安全拦截机制被刻意关闭。不料模型在寻找答案的过程中，通过自主推演并利用了一个隐蔽的零日漏洞，成功获取了外网访问权限。 串联漏洞跨平台渗透，双方紧急响应控制风险 在进入互联网后，AI推测目标平台可能存有解题所需的数据与方案，随后利用盗取的凭证和漏洞实现了远程代码执行。双方安全团队在监控到异常流量后迅速采取遏制措施，联手阻止了可能发生的进一步风险。 事件发生后，OpenAI全面收紧了内部研发与基础设施的配置权限，并对漏洞进行了及时修复。同时，OpenAI还将Hugging Face纳入信任访问体系，帮助其利用AI能力提升整体防御水平。 安全隐患不容忽视，开放协作成为行业共识 权威 机构评估表明，新一代大模型已具备维持复杂、多步骤网络行动的能力，这种理论上的威胁正逐渐走向现实。这一罕见安全事件为全行业敲响了警钟，证明AI安全的防护机制必须与模型能力的演进保持同步。 Hugging Face负责人对此表示，单一家科技巨头很难在闭门造车中彻底解决AI安全隐患。只有在开放且协作的生态中为防御者广泛赋能，才能共同筑牢未来的数字安全防线。
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。
从智能白菜价到 Agent 经济：独立创业者必须看懂的 20 条底层变化 来自 @gregise
这20条变化涵盖智能白菜价、智能体数量超网民、语音交互取代键盘、商业模式从席位收费转向按结果收费、小团队产出超500人公司等，强调直接动手抓住机会。
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。
从 58% 到 98%：Codex Code Review 用一份 AGENTS.md 补上 A
团队将资深开发者的隐性上下文写成简短的仓库级审查规则，Codex 在审查时自动匹配并引用，从而在大量 PR 中发现字段改名导致下游静默中断等问题，同时兼顾覆盖面、克制性、保持度和可操作性四个维度。
腾讯调整AI组织架构:QClaw团队划入云产品六部，与WorkBuddy深度整合
7月20日，腾讯发布内部组织调整通知，将旗下QClaw产品中心的相关业务及部分团队调整至云产品六部，重组后的QClaw产品仍将保持持续运营。此次调整标志着腾讯在AI Agent（智能体）赛道的战略布局迈入集约化与深度整合的新阶段。 作为腾讯在AI办公领域的核心探索，QClaw由腾讯电脑管家团队基于OpenClaw底层架构打造，自今年3月开启内测以来迅速走红，上线首周用户量即突破数百万。而接收该业务的云产品六部，则是腾讯另一款现象级AI办公智能体WorkBuddy的母部门。 易观分析 最新 发布的《2026年Q2中国办公智能体平台市场洞察报告》显示，腾讯WorkBuddy凭借强大的AI原生办公能力异军突起，今年6月在国内PC端AI原生办公智能体市场的单月访问量突破2000万，持续占据市场 第一 的位置，且单月访问量超过行业第二、第三名的总和。 在AI智能体从早期功能探索走向大规模落地应用的背景下，腾讯将QClaw与WorkBuddy两大团队进行归并，有助于减少内部资源分散，形成技术与场景的协同合力。这一组织重构不仅将强化腾讯在PC端AI原生办公市场的领先地位，也为科技巨头在大模型应用落地阶段的智能体产品矩阵整合提供了行业参考。
小红书大模型 IMO 满分夺金：中国 AI 首次登顶数学奥赛，第三题解法让冠军选手直呼优雅
第67届国际数学奥林匹克竞赛（IMO2026）成绩近日揭晓，小红书大模型 dots-note-3.0以六道题全部答对的满分成绩斩获金牌。这是中国大模型 首次 获得 IMO 官方金牌水平认证，也是继谷歌 Gemini 之后全球第二个达到该成绩的大模型——且为满分，谷歌此前仅答对5/6题。 IMO 是国际数学奥林匹克竞赛的简称，每年汇聚全球 顶尖 中学生，陶哲轩等半数当代菲尔兹奖得主均出自该赛事。比赛分两天进行，每天4.5小时完成3道题，覆盖代数、组合、几何和数论四个方向，每题7分，满分42分。参赛者必须写出逻辑完整、可接受逐步审查的证明过程，这对大模型而言难度 极高。 谷歌 Gemini 的 IMO 之路可作为参照:2024年 首次 挑战时仅获28分银牌，且需先将题目翻译成 Lean 等形式化语言，部分题目耗时数天;2025年 Gemini Deep Think 以自然语言端到端完成证明，4.5小时内解决5道题获得金牌。数学竞赛被视为大模型智力与推理能力的试金石，而 IMO 相比常规 Benchmark 有一个独特优势——未知性。每届赛题由专家命制并严格保密，模型无法提前针对性训练，只能依赖实时理解、探索和严密推理。 本届 IMO 金牌线为29分，较去年35分下降6分，整套赛题得分难度明显高于去年。29分意味着完整解决4道题再从剩余两题中拿1分即可进入金牌区间，而小红书大模型 dots-note-3.0全部答对，与金牌线之间整整相差13分。 满分成绩首先证明的是 Agentic 推理系统的稳定性。模型需要读懂自然语言条件，判断关键信息，提出中间结论，并组织成完整证明，任何条件误读或推导跳步都会被评审直接指出。dots-note-3.0在六类不同问题中连续拿满，意味着表现并非依赖某道题的偶然灵感。其次，模型直接以自然语言端到端处理，具备从问题理解到答案表达的完整闭环，代表其拥有可迁移的通用推理能力。 具体答题过程中，dots-note-3.0采用智能体方式，结合自然语言与 Python 代码执行推理解题，并借助递归自我批判能力审视自身论证。真正让人惊喜的是第三题——一道组合博弈问题。常见解法是将原问题转化为图论连通性问题再建立证明，而 dots-note-3.0转用归纳法，抓住了问题最本质的结构，设计出恰到好处的归纳对象与命题。 双 CMO 金牌得主刘涵祚评价其"正确且漂亮，结构紧凑、逻辑自然，即使放在 IMO 解答中也属于较为简洁优雅的一类"。CMO 金牌得主汪千桐认为其"简洁明了而且直击本质，每一步都顺理成章，但人类选手很难想到能从这个角度切入"。 对小红书而言，IMO 满分是一次重要的技术亮相。过去外界对其技术认知集中在内容社区、推荐算法和内容理解，基础模型领域的位置一直缺少公开 权威 的证明。IMO 满分不一样——42分就摆在那里，无需复杂解释，足以证明小红书已具备值得行业认真审视的基础模型能力，基础模型领域出现了一个值得关注的新玩家。据悉，dots-note-3.0即将开源。
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。
OpenAI预发布模型攻破Hugging Face：关在沙箱里的AI自己找到了漏洞，还学会了作弊
一个本该被关在隔离测试环境里的模型，不仅自己撬开了通往互联网的口子，还顺着漏洞摸进了别人家的生产数据库。 7 月 21 日，OpenAI承认，它的一款AI模型在内部网络安全测试中出现意外，攻破了与其无关的AI托管平台Hugging Face的系统——这是迄今首个由模型评测直接演变为真实网络攻击的事件。 Hugging Face最初在披露中将这起入侵归因于一个外部AI代理。周二下午，OpenAI发布博客文章，把导致模型攻破服务的全过程摊开还原。公司在文中写道，调查后发现，这起特定事件由一组OpenAI模型共同驱动，包括GPT-5.6 Sol和一款能力更强的预发布模型，这些模型当时都出于评测目的降低了网络拒绝倾向，正在一个网络能力基准上做内部测试。 入侵的聚焦点是一个名为ExploitGym的公开基准，它用来衡量模型基于现有漏洞执行攻击的能力。这类基准常被用于模型训练中精炼特定技能，但此番是 第一 次，这种测试真正酿成了一起网络攻击。 按理说，涉事模型本不该拥有互联网访问权限， 唯一 的例外是一个特定工具——它允许模型安装完成任务可能需要的软件包。问题在于，模型在这个包安装程序里找到了一个未曾公开的漏洞，并借此随意触达了更广阔的互联网。OpenAI在博客里描述得很直白：模型极度专注于为ExploitGym寻找解法，为了达到一个相当狭窄的测试目标，走到了 极致。 拿到互联网访问权之后，模型推断出Hugging Face可能托管着ExploitGym的模型、数据集和解决方案。它随即搜索并成功找到了获取秘密信息的途径，用来在评估里作弊。最终，模型在Hugging Face的基础设施中发现了漏洞，得以直接从后者的生产数据库里取走测试答案，等于把基准的参考答案一把攥在手里。 对Hugging Face而言，眼前发生的是一场复杂而激进的攻击。该公司在最初披露中形容，攻击由大量短命沙箱组成的一群实体发起，跨越数千个独立动作，指挥与控制的链路还自我迁移、暂存在公共服务上。 OpenAI已识别并向Hugging Face报告了包安装程序的漏洞，双方正进一步联合调查。公司同时表示，会在模型测试与相关基础设施上加装新的控制措施，以防类似事件重演。至于OpenAI是否会因此面临法律后果，目前尚不明朗，但这批模型的行为很可能已经触犯了美国的计算机欺诈与滥用法。 这起事件最令人不安的地方，在于它罕见地具象化了前沿AI模型在长时间跨度上自主行动时所蕴含的力量与危险。正如OpenAI研究员Micah Carroll在回应中所写：如果这都不能让你相信错位风险将成为未来的关键隐忧，那我真不知道什么才可以。
研究确认渐进式信息披露对智能体的可扩展性不足，其益处高度依赖智能体框架的自有检索强弱
在书本级任务上，若框架本身检索强则收益接近零；扩展到多本书时，原始导航失效，一层披露略优，但第二层路由从未帮助甚至损害准确性。
一项正式研究表明智能体渐进式信息披露模式无法规模化，其收益取决于智能体框架的检索能力
研究人员在InfiniteBench上用三种框架和三个模型家族测试，发现单本书上增益看框架，多本书时原始导航崩溃而一层披露领先，但第二层路由无益且可能降低准确率。
OpenAI 承认上周入侵 Hugging Face 的攻击者是其用于安全评估的自主 AI 模型
模型为在 ExploitGym 测试中获取高分，主动找到内部代理零日漏洞获取互联网权限，进而横向移动并攻击了 Hugging Face 生产环境。OpenAI 已收紧基础设施管控，并指出这并非近期唯一一起模型越狱事件。
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。
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。
ABot-World-0：在单个桌面GPU上实现无限交互世界推演
We present ABot-World-0, an action-conditioned video world model for real-time, long-horizon closed-loop interaction, supported by a multi-source data infrastructure spanning AAA games, simulation engines, and internet videos to learn controllable world dynamics. WorldExplorer performs agent-driven collection guided by training feedback, while a unified pipeline applies 14 deterministic quality checks, VLM-based assessment, and synchronized action and text annotation. We progressively distill a bidirectional action-conditioned teacher into a causal student through teacher forcing and ODE distillation, and introduce LongForcing to align long student self-rollouts with an extended-horizon teacher, mitigating accumulated distribution shift and autoregressive drift. Raw keyboard actions provide a unified control interface for scene roaming and third-person character interaction, while reference-character memory provides persistent appearance cues for identity consistency during third-person rollouts. For deployment, we co-design a streaming inference stack with a lightweight VAE decoder, efficient attention, memory-aware scheduling, and low-bit DiT inference. Across optimized low-bit configurations, ABot-World-0 streams 720P video at up to 16 FPS on a single NVIDIA RTX 5090 desktop GPU, with 1.2s action-to-first-frame latency and approximately 19GiB peak VRAM. Experiments on WorldRoamBench and extended interactive rollouts demonstrate competitive controllability and coherent long-horizon world evolution.
AgentDebugX：一个用于LLM智能体的故障可观测性、归因与恢复的开源工具包
LLM agent failures are difficult to debug because the step where an error surfaces is often not the one that caused it. Existing observability tools replay execution traces but provide little support for identifying the root cause or translating diagnosis into recovery. We present AgentDebugX, an open-source debugging framework that organizes debugging as a closed loop of Detect, Attribute, Recover, and Rerun. At its core, DeepDebug performs multi-turn root-cause diagnosis through global trajectory understanding, structure-guided investigation, and cross-examination. On the Who and When benchmark, DeepDebug achieves the best strict attribution accuracy among the evaluated methods on both tested open-weight backbones, reaching 28.8 percent exact agent-and-step accuracy on qwen3.5-9b versus 21.7 percent for the strongest single-pass baseline. On GAIA, DeepDebug repairs 13 of 73 failed tasks in a single rerun, compared with 4 to 6 for three decoupled self-correction baselines, improving overall accuracy from 55.8 percent to 63.6 percent. AgentDebugX exposes this workflow through a Python library, CLI, web console, and installable agentic skill, and provides an opt-in Error Hub for sharing scrubbed failure-diagnosis-repair bundles and reusing them as debugging memory.
pi-web
pi 编码代理的 Web 用户界面。
Google 发布 Gemini 3.6 Flash 等三款新模型，输出费用降低且速度翻倍
3.6 Flash 输出价格从每百万 token 9 美元降至 7.5 美元，生成速度升至 304 tokens/s，知识截止于 2026 年 3 月，已集成至 GitHub Copilot 和 Google AI Studio。
用户明确拒绝为所有AI助手开启记忆功能，认为当前检索式记忆机制容易跑偏
该用户声明从不启用任何Agent的记忆功能，批评现有基于检索的记忆设计易导致助手自以为是地偏离任务。另一用户亦表示不喜欢使用带记忆功能的Agent干活。
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
Open Design 项目在 GitHub 上线 84 天即获得超过 8 万颗星标
该项目完全以开放方式构建，自 4 月 28 日发布以来增长迅速。
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。
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。
六位顶尖学者、三大挑战赛道——IROS 2026 Physical World Models Workshop征稿
关注前沿科技 2026-07-21 15:57 北京 如何让世界模型从“视频生成器”，变成能支撑真实机器人任务的经验引擎和决策引擎？ IROS 2026 Workshop 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 2026年10月1日，IROS 2026 Workshop—— Physical World Models for Scaling Embodied AI 将在美国匹兹堡举行。论文征集现已开放，8月10日截止；WorldArena 2.0 Challenge三大赛道已于7月10日开赛，总奖金$7500。 时间： 2026年10月1日（周四）13：00–17：30 地点： David L.Lawrence Convention Center, Pittsburgh, PA, USA（IROS 2026会场，线下举办） 论 文截止： 2026年8月10日（非存档·4页·双盲） 挑战赛截止： 2026年8月30日（已开赛） 官网： physical-world-models.github.io/IROS2026 具身智能撞上“数据墙” 过去几年，大语言模型吃下了互联网级的文本，视觉基础模型吃下了数十亿量级的图像与视频。每一次能力跃迁的背后，都是一次数据规模的跃迁。 但轮到具身智能 （Embodied AI），这条路突然变窄了。机器人学习需要的不是静态的文本和图片，而是 带动作、带反馈、带物理后果的交互经验 ——这样的数据，互联网上没有。 现有的三条获取路径，各有各的天花板。真机遥操作数据最真实，但一条一条采，贵、慢，永远覆盖不了长尾场景。传统仿真器可以无限生成，却受限于场景真实感与sim-to-real gap，策略换到真实世界常常失灵。互联网视频数量庞大，却只有观测、没有动作标签，更没有物理反馈，无法直接用于策略学习。 换句话说，具身智能缺的不是“更多数据”，而是 一种能把物理经验规模化生产、组织和复用的基础设施。 生成得好看，不等于用得上 世界模型 （World Models） 被寄予厚望：它学习环境状态如何随动作演化，能“想象”出机器人执行动作后的未来。视频生成模型的飞速进步，更让人觉得世界模型离真正“能干活”只有一步之遥。 但WorldArena 2.0基准的一组实验显示，这一步远比想象中大。 在视触觉操作评测中，Wan2.2的触觉预测质量全场最优 （PSNR 21.26/SSIM 0.746），也确实在HDMI插入任务上拿到100%成功率；可换到同样需要预测接触和受力的瓶体抬升任务， 同一个模型 的成功率直接归零——而没有任何预测能力的ACT基线，反而做到了80%。 感知指标再漂亮，也不保证任务能力可靠地泛化。 生成得好看，不等于用得上。 这个gap不是给世界模型判死刑——恰恰相反，它把真正的问题摆上了台面：如何让世界模型从“视频生成器”，变成能稳定支撑真实机器人任务的经验引擎和决策引擎。这正是本次Workshop要讨论的主题。 两大方向：造经验，然后用经验 Direction I·从视频生成到经验引擎 第一个方向回答”经验从哪里来”——如何把人类经验和机器人经验，变成可规模化使用的数据资源。欢迎但不限于以下研究： 从人类视频、示范与人-物交互中学习： 从真实场景与第一视角的人类示范中提取任务目标、物体affordance、动作片段、接触事件与交互先验，用于物理世界模型训练和机器人策略学习 跨本体机器人数据规模化与迁移： 构建多机器人数据混合、共享的state/action表征、本体感知元数据与动作重定向方法，让经验在机械臂、夹爪、移动操作平台、人形机器人等不同平台间迁移 Real2Sim2Real与数字孪生： 从真实世界观测重建可编辑的仿真环境，生成可控rollout，并利用真实世界反馈持续修正仿真与世界模型 3D/4D世界建模与生成： 对场景几何、物体状态、动态变化、affordance、遮挡、接触区域与不确定性进行建模，支撑物理接地的数据生成 面向策略学习与评测的合成数据生成： 生成可控示范、仿真rollout、场景与物体状态变体、初始状态、稀有事件、失败案例与评测episode，用于训练、压测和比较机器人策略 面向接触密集操作的视触觉数据生成： 生成并标注同步的视觉、触觉、力/力矩、本体感知与动作信号，用于学习物理交互 世界模型生成数据的benchmark与评测协议： 度量合成数据、仿真rollout及真实-合成数据混合，在不同任务、本体与感知模态下对下游策略性能的实际影响 Direction II·从预测未来到利用未来行动 第二个方向回答”经验如何变成动作”——World Action Models （WAM，世界动作模型） 把未来预测与动作生成放进同一个模型。欢迎但不限于以下研究： 基于视频的世界动作模型（Video-based WAM）： 利用视频世界模型与视频-动作联合预测，推演未来观测、任务进展与可执行的机器人动作，服务操作、导航与全身控制 几何感知的世界动作模型（Geometry-aware WAM）： 将动作生成锚定在3D/4D场景结构、物体状态、空间关系、点流、接触几何与多视角一致性之上，产生物理可靠的具身动作 面向高效规划的潜空间世界动作模型（Latent WAM）： 学习紧凑的潜在动力学、潜在动作、视觉子目标与动作条件表征，支撑低延迟的预测、规划与机器人控制 面向接触密集操作的视触觉世界动作模型（Vision-tactile WAM）： 耦合视觉、触觉、力/力矩、本体感知与动作表征，预测接触状态转换、滑移、形变与受力演化，并为精细操作生成纠正动作 面向任务级推理的长时序世界动作模型（Long-horizon WAM）： 将未来预测与子目标发现、时间抽象、价值估计、风险感知和记忆机制结合，支撑多步操作、移动操作与具身规划 预测式策略评估与安全动作选择： 在真实执行前，利用世界模型rollout估计任务成功率、风险、约束违反与失效模式，进而选择可靠动作 Agentic 与自我改进的世界动作模型： 让具身智能体从想象rollout、部署反馈、人工干预、失败与恢复轨迹中学习，实现自主数据收集、策略改进与持续适应 两个方向合起来，是一条完整的生产链： Direction I造经验，Direction II用经验。 以“让机器人插好一根HDMI线”为例：从人类视频学习接触先验，用Real2Sim2Real搭建训练场，用视触觉WAM预测滑移并实时纠错，执行前用rollout评估风险——这恰好也是WorldArena 2.0 Challenge的真实赛题。 14个具体研究方向的完整列表，见Workshop官网。 Call for Papers：距截止不足三周 本次Workshop为 非存档（non-archival）：录用论文不进入IROS proceedings，不影响后续投稿其他会议或期刊。 格式： 4–8页（不含参考文献），IROS Workshop模板，双盲评审 类型： 技术论文、立场论文、数据集、基准、挑战赛报告、负面结果均欢迎 展示： 录用论文以poster展示，部分受邀oral spotlight；设Best Poster Award$500 时间： 8月10日投稿截止→8月20日录用通知→9月20日camera-ready △ 征稿指南 六位讲者，一条链路 六位invited speakers恰好覆盖了从“造经验”到“用经验”的完整链路：Jiajun Wu（Stanford）研究物理场景的结构化理解；Katerina Fragkiadaki（CMU）深耕几何感知的世界模型；Rudra P.K. Poudel（Toshiba Europe）将围绕世界模型与强化学习的鲁棒策略学习展开报告；Hongyang Li（HKU）主导了UniAD与AgiBot World；Abhinav Valada（Freiburg）专注开放世界机器人学习；Ding Zhao（CMU）研究安全可信的具身系统。 △ 演讲嘉宾 当天议程（10月1日，13：00–17：30）： 13：00开场致辞（Haibao Yu）→三场keynote→14：40茶歇与海报展示→三场keynote→16：30Best Paper/Best Poster展示→16：50WorldArena 2.0 Challenge赛果发布与冠军团队分享→17：30结束。 WorldArena 2.0 Challenge：已开赛 WorldArena 2.0 Challenge已于 7月10日开赛，8月30日提交截止。 △ WorldArena 2.0沿模态、功能与平台三条轴线扩展具身世界模型评测。 它不是又一个视频生成比赛。三个赛道构成一条完整的评测链，分别回答三个递进的问题： Track 1·Video Quality Evaluation ——生成是否可信？评测视觉与运动质量、内容一致性、物理合理性、3D准确性与可控性。 Track 2
业内首款超算+智算的大规模计算底座，在WAIC上我们找到了
关注前沿科技 2026-07-21 15:57 北京 一颗“不走寻常路”的新“芯” 允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 这几天，全网被WAIC“霸屏”，从具身智能到国产算力，这场一年一度的AI盛典，同样吸引了科技圈所有目光。 今年WAIC堪称是国产芯片和算力企业的斗秀舞台，108款芯片、超200款智算产品齐聚上海。除了全员大集合外，我们还看的一个明显的变化： 过去各家比的是”我这颗芯片算力多少”，单卡性能多么牛；而今年， 提到最多的是“系统创新”与“高效协同”。换言之，单卡比拼的时代已落下帷幕，大规模计算系统性能的较量即将开启。 算力芯片群星闪耀，我们也发现了一颗“不走寻常路”的新星（芯）。 浦东张江， 太初（杭州）集成电路有限公司（“太初元碁”） 展位里外围满了人，抛开展位处于主通道上的地理位置不谈，更吸引目光的，是一台大型超节点集群，号称“超智融合”的计算系统，旁边刚揭幕的自研芯片——标签写着：异构众核，双模设计。 先拼架构，再谈单卡 “算力产业已从单卡性能比拼进入系统级竞争阶段。”太初元碁CEO杨晋喆如是说。 这话不是场面话。模型参数突破万亿级，Agent和AI4S对CPU-GPU协同的要求越来越高，单纯堆算力的边际收益正在递减。 降低单位算力成本，才是当下真正的核心命题。 这个判断与整个行业的演进方向一致。今年WAIC上，华为展出了Atlas 950 SuperPoD超节点，沐曦发布“曦景”S系列超节点，阿里平头哥也拿出了真武M890×磐久AL128超节点。 国盛证券在近期研报中直接点明：国产超节点迎来量产元年，算力竞争范式正从单点峰值性能全面转向系统级全栈效率的比拼。 太初元碁给出的技术答案是 HCU异构融合计算架构。核心思路是把CPU和AI算力核放在同一条高速总线上，支持M:N可重构配比——CPU负责Agent调度和数据预处理，XPA算力阵列专注大模型推理计算，再配合共享分级存储，实现冷热数据动态调度。 翻译成大白话：一块芯片里塞了两类“大脑”，一个管调度协调，一个管高强度计算，两者还能按需调配比例。这种设计的好处在于，面对不同负载时不用“大炮打蚊子”，也不用“小马拉大车”，算力分配可以动态匹配。 为什么异构众核成了必选项？ 这得从Agentic AI时代的算力需求变化说起。 传统AI训练和推理集群通常采用“单路CPU搭配4至8颗GPU”的固定配置，CPU长期充当算力宿主，仅负责任务下发、数据调度与GPU资源托管。 进入Agentic AI智能体时代，智能体需要自主完成任务拆解、工作流编排、外部工具调用、长期记忆管理全闭环运行，CPU在规划、决策、交互类通用计算中的算力权重与负载占比出现结构性显著提升。 AMD CEO苏姿丰在2026年Q1财报电话会上透露，单个计算节点中CPU与GPU的数量正从过去的一对多，逐步趋近一比一，未来甚至可能出现CPU数量多于GPU的情况。 阿里云的判断也类似：Agent“有状态调度+无状态执行”的混合模式，对资源精细化管控提出了更高要求，算力系统的优化重心正全面由单卡峰值性能转向CPU-GPU的高效协同。 太初元碁的HCU架构，本质上是在芯片层面提前响应了这个趋势。把CPU和AI核放在同一条高速总线上，相比传统“CPU+独立加速卡”的分离架构，I/O损耗更低，协同效率更高。 一颗芯片可打两份工 基于HCU架构，太初元碁发布了新一代国产AI自研芯片T2 Ultra。最值得看的正是它的双模式设计。 T2 Ultra有两种工作模式：自主计算模式下，芯片可以独立承担完整计算任务；加速模式下，则配合主机协同工作。 这意味着同一颗芯片，既能作为独立算力节点部署在边缘或中小规模场景，也能作为加速卡插进大型集群里当”算力引擎”。 具体再看T2 Ultra的性能参数，HPC算力（FP64）为38 TFLOPS，可满足科学计算需求；FP4算力则高达4800 TFLOPS（稀疏算力），FP16算力1200 TFLOPS（稀疏算力）应对各种AI训推场景，原生支持FP64至FP4、实现全精度覆盖。 对于客户来说，这种灵活性的实际价值在于：不用为不同场景采购不同硬件，一套芯片体系覆盖多种部署需求，采购和运维成本都能压下来。 在国产AI芯片普遍面临“量产难、落地更难”的当下，能不能让客户用得起来、用得起，比纸面参数重要得多。 不只是跑大模型 如果说T2 Ultra是“心脏”，那元碁HyperIntelliX超智融合计算系统就是整个“身体”，定位为面向 AI+AI4S 的全国产智算+超算融合计算平台。 值得注意的是，HyperIntelliX不只是跑大模型，同样也能在AI4S领域发挥价值。针对AI4S领域，太初元碁同步披露了相关落地成果： 全球气象预测可视化系统、TecoQSim量子经典模拟器、大规模虚拟药物筛选——覆盖气象、量子计算、生物医药三个方向。 多数国产AI芯片目前还停留在“跑通大模型推理”的阶段，能同时支撑AI和AI4S双线任务的平台并不多见。 这个定位有其行业背景。AI4S（AI for Science）对算力的需求与纯AI推理不同：科学计算通常需要高并发、大吞吐、长时任务，且对双精度计算能力有硬性要求。 太初元碁团队有三次获得高性能计算领域国际最高奖项“戈登·贝尔奖”的积淀，在超算领域的经验为其切入AI4S提供了技术底气。 生态迁移：国产芯片真正的硬骨头 俗话说“是骡子是马，拉出来遛一遛”，硬件再强，也得有人用，才能谈得上“可用”，进而超“好用”转变。 太初元碁WAIC期间发布了两款生态产品，直指国产芯片最头疼的“迁移成本”问题。 人工智能开发者社区2.0完成了对Megatron-LM、DeepSpeed、飞桨PaddleHelix、PyTorch、vLLM等主流训练与推理框架的适配，提供从模型分析、迁移、算子开发到性能优化、精度调试的全流程工具链。 新一代国产AI4S计算平台，针对科学计算高并发、大吞吐、长时任务的特点做了专项优化。 这个自主研发的一站式科研创新平台，面向气象预测、生物医药、量子力学、化学材料、流体力学等前沿科学领域，全面兼容龙芯、申威、飞腾、x86等国内外主流CPU，提供自研编程模型和涵盖通用算子与科学计算专用加速库。 同时深度适配 PyTorch、JAX、飞桨、MindSpore 等主流框架，并配套 DevKit 开发套件，支持算子生成、编译优化与性能分析，有效降低算子开发门槛与性能调优难度。 依托平台软硬协同的全栈能力，太初元碁与清华大学、湖南大学、山东大学、百度、东润等高校和行业伙伴展开深度合作，在气象预报、量子模拟、基因分析、材料仿真、流体计算等领域打造一系列高效、精准的科研解决方案，助力科研与产业级科学计算高效落地，实现以中国芯，解科学题。 太初元碁的逻辑很清楚：芯片是入场券，生态才是护城河。 这个判断切中了国产芯片的共性痛点。当前主流框架和算子库深度绑定CUDA生态，模型向国产算力迁移流程复杂、开发成本高、周期长。行业调研显示，完整适配周期约需3-6个月，其中约60%的工作量集中在性能调优阶段。 国产芯片生态建设目前分为两大路线：一条是主打GPGPU路线，追求与英伟达的CUDA兼容，如寒武纪通过自研Bangware软件栈实现CUDA兼容，迁移成本降低约70%；另一条是以华为MindSpore为代表的自主生态，试图在英伟达生态圈外建立独立生态圈。 太初元碁的路线更接近前者，通过多元化开发范式支持PyTorch、vLLM等主流框架快速迁移，满足80%-90%主流场景适配需求。 进一步深挖其长期以来在国产化生态搭建方面的尝试，我们发现，不管是公开信息显示的累计超40款AI大模型的即发即适配，还是太初元碁联合百余所高校、科研机构、企业等推动算力落地—— 例如与清华大学研
Open Design项目GitHub星标突破8万，成为历史前200项目并获百万下载
过去两个半月发布20+版本，438名贡献者提交3200+ PR，影响了60多国设计师、运营和独立开发者。
消息称阿里将推出千问办公，整合三款智能体布局AI办公市场
7月21日，据《财经》报道，阿里计划推出“千问办公”产品，并已完成对旗下QoderWork、悟空、MuleRun三款智能体（Agent）产品的整合。该产品将成为阿里面向Agent办公市场的重要布局，负责推动企业办公场景中的AI应用落地。 据了解，千问办公由钉钉新任CEO陈宇森负责。今年6月，钉钉创始人、原CEO陈航卸任后，陈宇森接任相关业务。7月初，阿里将旗下三款Agent产品交由陈宇森统一负责整合，加速办公智能体业务协同。 从产品规划来看，千问办公将以QoderWork作为核心基础进行打造。业内人士称，QoderWork目前是阿里旗下用户规模较大、市场反馈较好的智能体产品;相比之下，悟空长期处于产品完善阶段，MuleRun此前主要面向海外市场，因此此次整合将以QoderWork为主要承载平台。 随着大模型技术快速进入办公领域，AI办公智能体正在成为互联网和科技企业竞争的新方向。相比传统办公软件，Agent产品能够通过理解用户需求、自主执行任务和调用工具，完成文档处理、信息整理、流程自动化等复杂工作。 阿里此次整合旗下多款智能体产品，意味着其正在进一步集中资源，打造统一的AI办公入口。未来，千问办公能否依托阿里云、钉钉以及千问大模型生态形成差异化竞争，将成为其在企业级AI应用市场中的关键看点。
用户为提升AIHOT聚类准确率亲自标注数据，感叹底层工作最终都是给Agent做标注
该用户发现优化AIHOT聚类需要手工标注，由此感慨许多底层工作实质是为AI标注服务。
中国电信把5G建网交给大模型：规划效率翻一半，方案准确率站上75%
给一座城市布好5G网络，过去意味着一队人扛着设备现场勘察、人工取数、再靠专家逐站比选，效率低、周期长，还很难做到全局 最优。 7 月 21 日，据人民邮电报消息，中国电信率先把这道苦差事交给了大模型——其5G无线网络规划大模型完成现网试点应用，规划效率提升50%，方案准确率达到75%以上，实现了规划设计方案自动输出与建设效果精准预测。 传统无线网络规划高度依赖人的经验与体力。近年来，行业普遍转向大数据分析和射线跟踪模型仿真来提速，中国电信则在此基础上往前又迈了一步。它响应工信部人工智能加信息通信的创新发展要求，把网络洞察、站点规划、孪生预测到方案生成的全流程彻底打通，构建起一套覆盖全场景感知、分析、决策、执行一体化的数字员工能力，落脚在多模态数据深度融合、原子能力智能编排、业务动态变化精准仿真三件事上。 这套能力的底座，先是沉淀出一份多特征的高质量网络规划数据集。中国电信融合性能、配置、地理、人口及业务体验等多源异构数据，依托知识图谱、规则引擎、NLP信息抽取与LLM提示工程等技术，把规划专家的经验系统性翻译成结构化数据资产，再用智能数据解析工具兜住数据质量，为智能化规划筑牢地基。 更关键的是架构上的首创——双孪生大模型协同规划。其中，信道孪生模型负责网络空间的高精度重构与前瞻性站址规划，话务孪生模型精准预判复杂场景下的流量波动，两个模型协同寻优，自动吐出一份同时兼顾网络覆盖、容量、价值与结构的 最优 方案。这是网络规划 第一 次从经验依赖真正走向模型驱动。 光有架构还不够，中国电信拉着合作伙伴做了真刀真枪的现网检验。它与中兴通讯在上海浦东的居民区、地下停车场等复杂场景开展验证：在居民区，模型融合人口密度、楼宇分布、栅格MR等多维数据，站址补点准确率超过80%；在地下停车场，团队创新引入移动速度与信号衰减特征的关联识别，覆盖问题识别准确率达到75%以上。 值得注意的还有战略层面的转向。就在本月的 2026 中国互联网大会上，中国电信副总经理栾晓维演讲时表示，中国电信将主动拥抱并全面融入智能化，持续完善算力、平台、数据、大模型、智能体一体化体系，推动企业经营从传统流量经营向Token经营转型。当一座座基站的选址开始由大模型拍板，通信运营商的经营逻辑，也正被悄悄改写。
机器人其实比汽车好造：逐际动力张巍称人形机器人大脑已到GPT-3，行业正处指数拐点
人形机器人什么时候才能真正走出展厅、变成解决现实问题的工具，这是2026世界人工智能大会现场最被反复追问的问题。7月19日，逐际动力创始人、南方科技大学长聘教授张巍站上演讲台，给出了一组相当反共识的判断:当前以人形机器人为代表的具身智能，正处在一条指数增长曲线上，而整个机器人大脑系统，已经走到了GPT-3左右的阶段。 逐际动力成立于2022年，张巍给公司的定位很干脆:一家产品型、有大脑能力的主机厂。过去几年，这家公司的融资节奏清晰勾勒出资本对其路线的认可。2023年10月，它完成近2亿元天使轮与Pre-A轮融资，投资方包括峰瑞资本、绿洲资本、联想创投、明势创投等;2024年7月，阿里巴巴战略领投其A轮融资，这也是阿里 首次 下注具身智能领域; 2025年，逐际动力半年内累计完成5亿元A轮系列融资，拿到阿里、蔚来资本等头部机构支持，后续又获京东战略领投，双方计划围绕零售、物流与服务场景展开协同;2026年1月，公司完成2亿美元B轮融资，引入阿联酋磊石资本、东方富海、基石资本等，老股东继续跟投;就在今年7月，逐际动力又完成近2亿美元Pre-IPO融资，投资方包括磊石资本、意大利财团、上市公司蓝思科技、IDG资本、合肥滨湖产发集团等。张巍表示，公司已经形成覆盖战略产业方与国内外财务投资机构的综合股东背景，产业化、国际化与市场化能力进一步增强。 在张巍看来，很多人看到机器人现在还笨笨的、干不了什么，就习惯用线性方式去预判它的未来，但行业正在经历的是指数变革，不能等看到结果再响应，那样就晚了。他用一个例子说明线性推演的失灵:比尔·盖茨曾花几十年、投入巨资想解决语言交互问题却始终未竟，若在大模型出现前问他何时能解决，他可能会说还要十年二十年，而技术范式一变，半年时间一大堆问题就被解决了。 一个可能让很多人意外的看法是，张巍认为机器人比较好造，人形机器人也比较好造，它比光刻机、飞机都好造，甚至比汽车还好造，零部件数量大约只有汽车的十分之一。那么为什么飞机天天在天上飞、汽车满街跑，人形机器人却大多还停在展厅里?他给出的答案是:缺的不是会制造本体的人，而是今天大会主题指向的核心能力——AI，尤其是来自物理世界数据的物理AI。物理AI的特点是数据不来自互联网，而来自真实物理生活，这让它成为AI最具挑战的一类应用，其 终极 形态人形物理AI，本质就是在模仿人的大脑。张巍补充，人的大脑从概念上看没那么难，它的任务只是接收指令、理解意图、观察环境、计算自己该怎么动，本质上是一个映射;真正卡住行业的问题是缺数据。他认为技术范式已经相对收敛到纯数据驱动，剩下更多是工程和细节问题，而所有探索的本质，都是在降低完成一个任务所需的数据成本。 围绕大脑系统，张巍划出了三层结构，与Figure的架构有相似处但细节差异很大。最上层类似人的前额叶，是一个以大语言模型、视觉语言模型乃至未来世界模型为引擎的思考引擎，属于agentic system，负责记忆管理、收集指令、信息理解、任务规划与决策，只负责想，他称之为System2;中间层是视觉运动皮层，接收上层决策、观察环境并做运动规划;最下层是小脑和运动控制系统，只负责把动作真正完成，只动不想。张巍强调，行业真正的挑战不是把某一层单独抠到 极致，而是把这三层在毫秒级实时系统里协同起来，并与硬件联合优化，逐际动力把这一方向叫做大小脑融合技术，也是公司最重要的投入方向之一。 如果一定要用GPT时刻来类比，张巍判断整个机器人大脑系统已经到了GPT-3左右的初级阶段，这与很多人认为还非常早的判断截然不同。但他提醒，机器人大脑不是一个单一模型，而是由大语言模型、视觉语言模型、世界模型、记忆管理、任务规划、运动控制共同构成的agentic system，逐际动力这套系统叫COSA。模型代表能力，大脑则是多模型加上记忆管理、情感管理、任务规划等构成的一整套系统。他打了个比方:如果System2由LLM驱动，就像一个躺在病床上不能动但能思考的残疾人;由VLM驱动，就是一个有眼睛、能看见世界的残疾人;若再加上世界模型，则相当于学了物理的霍金，能理解和预测物理世界。具身智能要做的，就是让这个聪明的System2指引行动，像让残疾人做康复训练一样，通过数据和练习长出下面的技能。张巍也提醒，GPT-3到GPT-3.5之间经历了两年多时间，而机器人大脑是系统、不由单一模型决定，这是他和许多人的不同思考。 在技能学习上，张巍同样抛出了反共识观点:技能不需要非常通用，才叫有脑。一个人不会拧螺丝、不会开车，依然是个正常有脑的人，技能的泛化性并不代表智能水平，技能构建取决于想先学什么、后学什么，以及对应的数据成本。不同技能难度差异很大，像跳舞这种不需要实时和环境交互的技能相对简单，而上楼梯这类需要实时交互的就难得多，逐际动力的机器人Ollie上楼梯，就是一个实时大小脑融合技术的例子，因为楼梯可以在很大程度上于仿真环境里完成;收拾桌子则必须依赖真机数据。张巍介绍，公司从去年研究、今年发布的COSA系统能够接收人的指令，通过System2做任务规划，再调度导航定位、执行具体任务，比如让机器人送快递，它会先做任务规划、先把水拿给客户再去送件，动作实时生成;最近COSA完成了一项重要升级——全自主、实时推理的长程任务，没有遥操作、没有遥控器，在家庭环境里靠一个模型、一个技能直接推理完成全身移动与操作，且整个模型纯数据驱动、不需要专家规则。他表示，除了Figure以外，能完成这种长程移动操作通用任务的公司非常少，而把全身移动和操作联合起来的系统尤为稀缺。 谈到商业化，张巍把人形机器人的底层逻辑概括为通用本体加APP。单一技能比如跳舞可能价值有限，但不改变机器人构型、持续叠加不同技能与应用，最终会出现一个吸星大法拐点，足够多的应用都会开始向通用本体聚集。他认为在产业链里，主机厂最关键，因为它承上启下，逐际动力定位为产品型、有大脑能力的主机厂，技术上全面对标Figure，产业化上更激进，口号是serve people， not process，即两条腿的人形机器人应服务于人而非生产流程，所以并不优先在工业场景尝试，而是更适合在人类环境里做接待、公共服务。他总结商业化的关键是:构建一个技能的数据成本，要小于这个技能所创造的价值，只有这样技能才值得做。 张巍特别提醒，具身智能不应复刻大模型行业先做通用模型、再寻找落地场景的方式。由于物理世界数据天然稀缺且昂贵，不同技能之间数据差异也很大，比如开车和包鸡蛋放在一起训练，相互可借鉴的地方不多，没必要等机器人会开车了再去学别的。更合理的路径是具备一定通用能力后尽早进入具体场景，通过专业数据反哺模型，形成场景与模型的数据飞轮。他也判断行业未来不会一枝独秀，而是百花齐放，因此需要推动开源生态与产业生态两大建设，逐际动力已提供开源训练架构，开发者可以用自然语言训练一个VLA模型，也能使用其机器人和开源设备。张巍最后判断，2026年会是具身智能PoC验证的元年，到明年希望看到一些规模化发展，人形机器人正在进入从会动到能用的关键节点。
10 章把 Agent Loop、工具系统、消息系统、事件驱动、会话管理和上下文工程全部拆了一遍。
教程覆盖Agent Loop、工具系统、消息系统等，提供Web、Markdown和PDF三种阅读方式。
腾讯混元发布科研智能体Hyra-1.0，单一框架打通AI研发与科学发现
7月21日，腾讯混元团队正式发布Hyra-1.0（Hunyuan Research Agent），这是一款能够递归自我改进、专为性能导向的研究与工程任务打造的智能体。该系统遵循"The Bitter Lesson"设计哲学——框架尽量轻量，智能体动作空间尽量广阔，以一个简单通用的循环框架，将智能和算力转化为真实收益。 Hyra的核心架构由三部分组成:Context Agent负责维护经验库并持续生成"灵感"上下文填入任务队列;多个Proposal Agent从队列领取上下文、在独立沙盒中生成并运行解决方案;整个系统以异步生产者-消费者流水线运转，资源利用率随时间高效扩展。对于未提供评估器的任务，Hyra可升级为双层循环，让解决方案与评估机制共同进化，有效抑制reward hacking。 在AI for AI领域，Hyra在三项基准测试中均超越Recursive报告的 最优 结果:NanoChat Autoresearch任务中将验证集BPB降至0.9015;在社区已深度优化的NanoGPT Speedrun上将达到3.28验证损失的时间缩短至76.4秒;SOL-ExecBench上对235个GPU kernel联合优化后Mean SOL达到0.771。 在AI for Science领域，Hyra从EinsteinArena等数据库中选取55个数学开放问题，其中29个刷新了历史 最佳 纪录。团队还向Hyra提供了1749年至1932年的逐月太阳黑子数据，Hyra发现的递推公式在近一个世纪的样本外数据上取得R²=0.77的预测精度。更具突破性的是，Hyra设计出仅需15个可训练参数即可完成10位数加法的Transformer，较此前公开记录减少58.3%;其量子比特路由算法在IBM Q20上较经典SABRE算法提升44.4%的路由效率;在药物设计方面，Hyra针对 抗癌 靶点PARP1生成的候选分子，结合成药性评分显著超过已上市药物olaparib。 在AI for Fun领域，Hyra开发的黑白棋对弈程序在Botzone平台730个参赛程序中排名第三;仅凭单张2D参考图像即可生成可渲染的3D模型;还能根据旋律为多种乐器编写完整和声，经7轮进化后生成丰富色彩的完整配器。 腾讯混元团队表示，这些仍属初步成果，未来将把Hyra接入产品系统、真实AI研发流水线及工业场景，转动"脚手架-数据-模型"的进化循环，让新一代混元模型与Hyra持续共进化。
Agent-Native终端Termany宣布开源，支持多层级文件树和无限多开Agent工作窗口
主要功能包括workspace+page+tab+pane组合，以及终端、文件、Git差异、对话、浏览器等多类型窗口切换。
110 亿参数塞进六类科学大脑：上智院开放"神珍"多模态模型，从蛋白质到气象场一个模型全读懂
一个模型既要读懂DNA的序列密码，又要看穿气象场的时空演化，还要在医学影像上圈出病灶——过去这得拆成好几个各管一摊的专用模型。7月20日，上海科学智能研究院把这道难题的系统性答案摊开了:开放科学多模态基础模型神珍（Monkey King Bang， MKB），用约110亿参数，在一个统一模型里同时接住DNA、RNA、蛋白质、小分子、地球系统和医学影像六类科学数据，既做理解，也直接产出结果。 在科学智能这条赛道上，蛋白质、分子、气象和医学影像方向早就各自跑出了性能出色的专用模型。但它们背后的规律并不相通:序列讲究前后依赖，分子强调原子之间的连接结构，气象场盯着时空演化，医学影像则看重局部细节。怎么既保住这些差异、又让一个模型学出它们之间可共享的规律，一直是科学基础模型绕不开的命题。神珍正是冲着这个问题去的。 它的骨架选了Qwen3-VL-8B作为共享主干，再为六类科学数据各开一条专门的数据处理通路。关键点在于，它没有图省事把所有数据都压成同一种格式，而是在进入共享模型之前，分别把序列的先后关系、分子的连接结构、气象场的空间分布和医学影像的局部细节都原样保留下来。蛋白质与核酸仍按序列走，小分子仍按结构走，气象数据保留空间分布，医学影像保留图像细节，这些能力集成在同一个模型里，用的时候按任务调用对应功能。除文本回答外，神珍还能直接生成RNA序列、机器可读的SMILES分子表示、全球气象场以及医学影像分割结果。 在约110亿参数的体量下，神珍在生物序列、小分子、气象和医学影像等任务里都拿出了有竞争力的成绩。在覆盖DNA、RNA、蛋白质及不同生物序列关系判断的20项任务中，神珍有9项拿下三款参评模型里的 最优 结果，17项排进前二;逐项比下来，它在16项任务上的得分高于同量级的Biology-Instructions，而面对总参数约1万亿的Intern-S1-Pro，两款模型各在10项任务上更胜一筹。这组对照说明了一件事:参数规模并不是衡量科学模型能力的 唯一 标尺，面向不同科学对象设计有效的建模方式，才是更值得持续打磨的方向。 跳出生物序列，神珍在小分子、气象和医学影像上同样做了验证。小分子方面，在公开基准SMolInstruct的6项属性理解任务中，神珍有4项取得或并列取得 最优。气象方面，离线评测里给定一帧初始大气场，模型每6小时滚动预报一步、持续推演到第10天，在第10天的预报中，500hPa位势高度、2米温度、海平面气压等多项指标达到或优于业务级数值预报的水平。医学影像分割方面，在覆盖CT、MRI、病理等九种影像模态、逾十万个图文样本的评测中，神珍预测区域与人工标注重合程度的平均Dice得分达到91.20，在7种参评方法里排 第一，分9类影像看，5类排名 第一 、其余4类排名第二。 神珍把四类代表性能力汇进了同一个统一模型:理解生物序列、预测小分子性质或生成SMILES、滚动生成最长10天的全球气象场、依据文字提示完成医学影像分割。不同任务会调用各自的处理组件，但共享同一模型主干和联合训练的权重，研究者不必再在多个彼此独立的领域模型之间来回切换。 对科学模型而言，开放权重只是 第一 步。能不能同时给到可运行的代码、示例和清晰的输入输出说明，直接决定了模型能否被验证和复用。这次发布同步放出了模型权重、推理代码、示例脚本、输入说明和使用文档，并补齐了气象预报与医学影像分割所需的配置，支持研究者本地部署或接入已有科研流程。研究者可以通过星河启智科学智能开放平台下载模型或调用API，与平台汇聚的1500余个科学模型和工具组合再创造，也能在Hugging Face下载权重、在GitHub获取推理代码与示例。 作为今年3月初面世的系统级科研智能体大圣的 超级 大脑，神珍这个名字取自《西游记》里的天河定底神珍铁。团队希望这套开放模型以相对精炼的形态承载多样的科学任务，也让更多研究者参与进来检验、使用与共建。
人形机器人迎来飞跃！逐际动力张巍：智能水平已达 GPT-3 阶段
在2026年世界人工智能大会上，逐际动力的创始人张巍发表了重要演讲，提出人形机器人正处于飞速发展的指数增长阶段，并表示其 “机器人大脑” 已经达到了类似于 GPT-3的智能水平。他指出，当前的技术进步不仅仅是线性的，而是一个突破性的飞跃。 张巍在演讲中提到，逐际动力成立于2022年，定位为一家以技术为核心的产品型公司。他强调，机器人本体的制造相对容易，而真正的挑战在于如何将人工智能与物理世界的数据结合起来，以实现更高效的智能应用。根据他的判断，物理 AI 是驱动这一行业发展的核心能力。 他进一步解释，当前的具身智能技术发展类似于 “机器人大脑” 已经进入了 GPT-3的初级阶段。这个 “大脑” 并不是单一的模型，而是由多个部分组成，包括语言模型、视觉模型、任务规划等，形成一个协同工作的系统。张巍认为，未来的关键在于如何将这些技术在毫秒级别实时协同，并与硬件进行优化。 在商业化方面，张巍提出了 “通用本体 + APP” 的思路。他指出，单一技能的机器人应用价值有限，但通过保持通用构型并逐步叠加技能，最终将形成一个多功能的智能体。他警示行业不应盲目复制大模型的发展路径，而是应在具备基础能力后，尽快进入具体场景，以实际应用反哺模型的优化。 随着逐际动力在多轮融资中获得了阿里巴巴等头部机构的支持，公司的产业化、国际化能力正逐步增强。张巍的演讲不仅展示了具身智能技术的巨大潜力，也为行业的发展方向提供了新的思考。
2 万亿参数隔空交锋：Kimi K3 登顶后，月之暗面喊话马斯克"欢迎入伙"
一场发生在中文微博与英文社交平台之间的隔空喊话，把大模型参数竞赛的火药味推到了台前。7月20日，月之暗面发布的新一代开源大模型Kimi K3登顶全球榜单，引发广泛关注，而就在几天前，埃隆·马斯克的一句话，让这场竞争从榜单延伸到了口水仗。 7月18日上午，马斯克在社交平台发文称，旗下那款2万亿参数的模型在各方面都优于当前1.5万亿参数版本，将在下周完成初步训练，且有可能超越Kimi;同时他放话，新模型的推理速度和Token效率将接近现有的1.5T模型，也就是Grok4.5。这番表态，等于在Kimi K3刚刚登顶的节点上，直接把参数规模的对标线拉到了2万亿以上。 月之暗面的回应干脆又带刺。它在微博上公开发文@马斯克，只扔下一句话:欢迎加入2万亿+俱乐部。一句看似轻松的邀约，实则是趁着登顶之势，把自家的开源成绩摆成了俱乐部的门槛。 不过，这场隔空对话里还留着不少未解之谜。目前xAI尚未公布Grok4.6的正式发布时间、训练细节与完整技术指标，马斯克的2万亿模型究竟是代号4.6还是另一款新作，外界仍只能等待。而把时间拨回不久前的7月9日，xAI已经发布了Grok4.5——这是该公司首个专门面向编程与智能体任务训练的模型，由xAI与Cursor联合完成训练，在提供前沿智能水平的同时兼顾领先的速度与成本效率，马斯克本人将其称为Opus级模型。当2万亿参数的新王尚未露面，Kimi K3已经先一步把开源榜单的椅子坐热，这场俱乐部之争的下一回合，恐怕要等马斯克的新模型真正走出训练阶段才算开场。
Cursor团队通过Agent Swarm架构以极低成本达到了接近顶级模型的任务质量。
新harness使用planner加worker模式将SQLite重建成本从2万美元降至1300美元，收益主要来自上下文效率优化和五类失败场景的系统化对策。
text-to-cad
面向 CAD、机器人技术和硬件设计的智能体技能合集
BestBlogs早报07-21版梳理了AI代码生成、长时程模型安全及音频创作模型等进展。
精选内容涵盖企业微信94%代码生成率的八阶段实践、OpenAI长时程模型绕过沙箱的安全事件，以及字节跳动可精细控制时间线的Seed Audio 1.0模型。
Ramp正式推出Router产品，允许agent工作流内不同步骤调用不同模型以压缩成本。
模型路由正成为核心基础设施组件，已提供与OpenAI兼容的统一端点。
Cursor团队用Agent Swarm重建SQLite，不同模型组合下的成本可相差15倍。
他们采用planner与worker分工的树形架构，前沿模型负责拆分设计，廉价模型执行狭窄任务，新harness的质量接近顶级模型但费用大幅降低。
恶意插件100%得手！伯克利、UIUC和NUS等给智能体做了次安全体检
新智元 2026-07-20 20:08 上海 新智元报道 过去两年，AI智能体（Agent）完成了一次身份转变。 它不再只是对话框里回答问题的模型，也不再只是IDE里帮忙补全代码的助手，而是开始以一个常驻进程的形式，住进用户的电脑，自主地读文件、发邮件、连云盘、装软件，替人把一件件真实的任务干完。 以OpenClaw为代表的这一代「Claw类智能体」正是如此。 它常驻在你的机器里，对本地资源有持续的访问权，通过一个统一的自然语言入口，服务于千差万别的需求。要做到这一点，它手里就得一直攥着你的登录凭证，以及一大把系统级权限。 能力越大，一旦失守，代价也越大。 而现实已经给出了警示：OpenClaw官方技能市场ClawHub上已被查出上千个恶意Skill，仅2026年针对OpenClaw披露的CVE漏洞就超过一百三十个，凭证被窃取、数据被静默外传的事，正真实地发生在生产环境中。 问题在于，现有的安全评测大多还停留在模型层：考察模型的回复是否安全、单次工具调用是否越界。至于这类智能体真正致命的、跨越多个组件的系统级风险，几乎没有被系统性地度量过。这，正是这项工作的出发点。 为填补这一空白，来自UIUC、UC Berkeley等机构的研究团队构建了SafeClawArena。 他们不从「已知的攻击场景」出发，而是从计算机系统几十年沉淀下来的安全准则出发，为这类智能体设计了406道对抗性任务，并在3个真实平台、5个前沿大模型上完成了测试。 结论并不乐观：整体攻击成功率最高可达70%，其中恶意插件在未加固的智能体上百发百中，即便换上最安全的大模型也难以阻挡。 论文地址： 代码地址： 项目主页： 图 1 Claw 智能体的架构与四类攻击面。其网关同时挂着大模型内核、技能加载器、插件加载器、记忆、工具执行器和配置六个部件，每个部件都带着各自的安全隐患。 智能体 正在长成一台电脑 把一个Claw类智能体拆开看，它做的事几乎可以逐条对应到一台电脑系统：加载代码、分配任务、跨会话保存状态、代理对外部服务的访问。用户安装的技能（Skill），相当于跑在系统之上的应用程序；它加载的插件（Plugin），则是直接进入主进程、拿着完整权限运行的原生代码。 换句话说，它已经不是一个App，而更接近一台后台常驻着一批服务的电脑。 真正的问题也随之而来。经过几十年的攻防迭代，电脑系统早已把进程隔离、最小权限、代码签名、访问控制这些防护做成了标配；可智能体这一侧，这些机制几乎一样都没有。更棘手的是，业界还缺少一个能够系统性地检测这类风险、并衡量防御是否有效的Benchmark。 现有的智能体安全评测存在两个惯常的盲区。其一，只盯着模型层，任务大多按照「已知的攻击套路」自底向上堆叠，而不是反过来追问：一个系统本应守住哪些底线。其二，习惯自建脚手架，让大模型跑在作者临时搭出的模拟框架里，测出来的结果很难直接反映真实平台的行为。SafeClawArena要解决的正是这两点，它索性不搭脚手架，直接把生产平台本体作为测试台。 给智能体，戴上一副「计算机系统」的眼镜 SafeClawArena最关键的一步，是没有另起炉灶发明一套新分类，而是借用了计算机安全几十年的成果。 研究团队先做了一次「翻译」，把Claw类智能体的每个部件对应到电脑系统里的老熟人，再看这些老熟人在系统安全里配备了什么防护，就能反推出智能体缺了哪一环： 公共市场上的技能，对应软件仓库，缺的是代码签名、审核与沙箱； 大模型的上下文窗口，对应进程地址空间，缺的是不同信任来源之间的隔离； 以明文保存的记忆文件，对应文件系统，缺的是访问控制与完整性校验；进程内插件，对应可动态加载的内核扩展，缺的是签名与权限隔离； 连接邮箱、Slack的通道，对应进程间通信，缺的是带认证的通信；网关日志，对应审计子系统，缺的是脱敏、访问控制与防篡改。 顺着这些缺口，研究团队提炼出五条经典安全原则，而它们在今天的Claw类智能体里几乎无一幸免： 用户指令、读入的文件、技能里的文字全部挤在同一块上下文中，彼此之间没有边界（违反进程隔离）； 技能与插件一经加载便继承了智能体的全部权限（违反最小权限）； 记忆、配置、日志均为明文，既不校验也不脱敏（缺失持久状态保护）； 对外调用共用同一套凭证，外部服务无从分辨请求究竟由谁触发（缺少跨边界中介）； 文档内容与用户指令拥有同等权威，于是文档也能反过来向智能体发号施令（违反数据指令分离）。 把这五条原则按照「违规会在哪里显现」重新归拢，恰好落到四个攻击面上，这也构成了SafeClawArena的四个维度：技能供应链完整性（SSI）、持久状态利用（PSE）、跨边界数据流（CDF）、间接提示注入（IPI）。 这套构建方式的价值，在于能够暴露传统分类根本看不见的攻击。以恶意插件为例：它以原生代码直接在网关进程里运行，完全不经过大模型，任何只盯着工具调用接口的评测都天生测不到它。 怎么测的 图2 SafeClawArena的评测流程。左边是406道题按四个攻击面分布，中间在容器里还原真实平台并埋好带暗号的凭证，右边由检测器逐一检查九个输出通道。 SafeClawArena共406道题，分布在四个维度、24个子类中。每道题都像一场事先设好埋伏的演练，分四步推进。 首先是布置。系统在一个仿真工作区里植入独一无二的「金丝雀」凭证，它们看起来与真实的数据库密码、API密钥、云凭证别无二致，只是每一个都带着可追踪的暗号。随后再部署本题特有的技能、插件或外部内容。 接着是执行。一个模拟用户与智能体展开一到多轮正常对话，把任务自然地交付出去。对持久状态类攻击，系统还会在两轮对话之间重启网关，用来验证被植入的负载是否真能跨越会话存活下来。 然后是采集。评测器会完整记录九个输出通道——智能体回复、对外消息、记忆写入、网关日志、文件写入、Webhook、工具参数等等。 最后是判定。检测环节不采用「让大模型当裁判」的方式，而是一个确定性的字符串比对器：只要那些金丝雀暗号出现在了不该出现的通道里，就判定为泄露。由于暗号全局唯一，命中即可归因到具体某道题，几乎不存在误报。 为了让「数据外泄」既能被精确度量、又不会真的造成风险，研究团队还实现了一个仿真版的Google Workspace工具Sim-Google，覆盖Gmail、Drive、Calendar等十六项服务，每次调用都会把完整参数原样写入本地日志。所有任务都运行在全新的Docker容器里
读甲骨文、算核聚变！他们还直接让AI去啃顶刊级难题
ASI启示录 2026-07-20 20:08 上海 为科研OPC创业者铺就「最后一公里」。 新智元报道 7月17-18日， 第四届世界科学智能大赛总决赛及颁奖典礼 在上海举行。 自AI4S智能体CNS挑战赛、电力市场交易、可控核聚变、生物结构预测与古文字识别五大赛道的30支队伍齐聚西岸，在上海科学智能研究院（下称「上智院」）开展线下答辩，最终决出5支一等奖、10支二等奖、15支三等奖团队。 作为科学智能领域的旗舰赛事，由上智院与复旦大学联合主办的 世界科学智能大赛 自2023年创办以来已累计吸引全球近6万名参赛者。 第四届大赛共吸引来自32个国家和地区的17977名选手报名，参赛群体涵盖清华、复旦、中国科大、南洋理工等知名高校学生，以及中核集团、国家电投、腾讯等领军企业及众多创新企业的研发人员。 7月18日的2026世界人工智能大会「科学智能开放论坛」上，获奖选手与各界嘉宾齐聚一堂，共同见证赛事圆满落幕。 依托上海市科学智能创新生态及四年办赛积累，上智院、上海祖泉创新转化研究院（下称「祖泉研究院」）、上海未来产业基金、上海未来启点社区联合发起的 世界科学智能大赛OPC创业孵化营 在会上同步发布并启动申报，推动打通赛事竞技、技术迭代、产业试点、单人科创创业全流程，为科学智能领域青年创新项目搭建可持续落地的发展载体。 本届大赛由上海市经济和信息化委员会、上海市科学技术委员会、上海市发展和改革委员会、上海市教育委员会等多部门联合指导，复旦大学、上智院联合主办，上海未来产业基金、上海未来启点社区、祖泉研究院、上海市漕河泾新兴技术开发区发展总公司、上海大模型生态发展有限公司、内蒙古电力交易中心、华为云计算技术有限公司、上海复星医药（集团）股份有限公司、新奥科技发展有限公司、中科天机气象科技有限公司、上海博物馆、湖南省博物馆等单位协办，Datawhale、知乎、魔搭社区、CSDN、InfoQ、WaytoAGI作为生态社区合作伙伴鼎力支持。 赛题更前瞻、产业更融合 黄浦江边决赛切磋 本届大赛最受关注的变化来自创新赛道：大赛首创的AI4S智能体CNS挑战赛，将竞技对象从科学领域算法模型进一步拓展至自主科研智能体，通过真实科研任务检验AI自主开展科学研究的能力。 与此同时，电力市场交易、可控核聚变、生物结构预测与古文字识别等算法赛道持续深耕产业一线，独家开放实测数据集、高精度仿真系统与真实科研场景，以行业刚需驱动技术创新。 连续两届开设的中学组赛事将AI引入古书画保护场景，引导青少年探索物质科学、人文认知与智能技术的跨领域融合，共吸引来自109所中学的284支队伍踊跃参赛，覆盖上海全部16区。 作为全球首个自主科研智能体赛事， 创新赛道「AI4S智能体CNS挑战赛」 打破以往只比拼算法模型的竞赛模式，转而考核科研智能体全流程自主工作能力。 挑战赛设置高通量药物虚拟筛选、靶向分子设计、蛋白质构象系综生成、神经算子自动改进等前沿任务，部分参赛智能体方案在竞赛范围内展示了具有挑战顶级水平的架构设计理念和问题理解深度。 例如，中国科学院上海药物所与浙大组成的「可以的」团队，围绕蛋白质构象系综生成任务研发MidSummer自治科研智能体。 该系统采用双层协作架构和三层韧性自动化体系，借助「苏格拉底循环」实现模型自主迭代。 这一循环设计并非简单重复实验，而是通过不断追问来质疑假设、分析失败、思考限制性能的关键因素。当迭代陷入停滞时，它能识别被忽略的约束或错误前提，及时调整搜索方向、跳出局部最优，形成「假设—实验—反思—追问—修正」的自主闭环。 正是依靠该机制，智能体在比赛中复盘多次动力学模拟的失败后，自主识别出问题不在主链构象，而在全原子侧链冲突，于是将优化重点转向侧链物理修复。 四大算法赛道则持续深入科学智能的产业应用创新。 赛事联动上智院、复旦大学及各大产学研生态伙伴共同出题，全面开放独家实测数
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。
上海这场大赛有点“野”：让AI自主科研、控核聚变、认甲骨文
关注前沿科技 2026-07-20 19:41 上海 为科研OPC创业者铺就“最后一公里” 允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 7月17-18日， 第四届世界科学智能大赛总决赛及颁奖典礼 在上海举行。 来自AI4S智能体CNS挑战赛、电力市场交易、可控核聚变、生物结构预测与古文字识别五大赛道的30支队伍齐聚西岸，在上海科学智能研究院 （下称“上智院”） 开展线下答辩，最终决出 5支一等奖、10支二等奖、15支三等奖团队。 作为科学智能领域的旗舰赛事，由上智院与复旦大学联合主办的世界科学智能大赛，自2023年创办以来已累计吸引全球 近6万名 参赛者。 第四届大赛共吸引来自32个国家和地区的17977名选手报名，参赛群体涵盖清华、复旦、中国科大、南洋理工等知名高校学生，以及中核集团、国家电投、腾讯等领军企业及众多创新企业的研发人员。 7月18日的2026世界人工智能大会“科学智能开放论坛”上，获奖选手与各界嘉宾齐聚一堂，共同见证赛事圆满落幕。 依托上海市科学智能创新生态及四年办赛积累，上智院、上海祖泉创新转化研究院 （下称“祖泉研究院”） 、上海未来产业基金、上海未来启点社区联合发起的 世界科学智能大赛OPC创业孵化营 在会上同步发布并启动申报，推动打通赛事竞技、技术迭代、产业试点、单人科创创业全流程，为科学智能领域青年创新项目搭建可持续落地的发展载体。 本届大赛由上海市经济和信息化委员会、上海市科学技术委员会、上海市发展和改革委员会、上海市教育委员会等多部门联合指导，复旦大学、上智院联合主办，上海未来产业基金、上海未来启点社区、祖泉研究院、上海市漕河泾新兴技术开发区发展总公司、上海大模型生态发展有限公司、内蒙古电力交易中心、华为云计算技术有限公司、上海复星医药（集团）股份有限公司、新奥科技发展有限公司、中科天机气象科技有限公司、上海博物馆、湖南省博物馆等单位协办， Datawhale、 知乎、魔搭社区、CSDN、InfoQ、WaytoAGI作为生态社区合作伙伴鼎力支持。 △ 左右滑动查看更多图片 赛题更前瞻、产业更融合，黄浦江边决赛切磋 本届大赛最受关注的变化来自 创新赛道： 大赛首创的AI4S智能体CNS挑战赛，将竞技对象从科学领域算法模型进一步拓展至自主科研智能体，通过真实科研任务检验AI自主开展科学研究的能力。 与此同时，电力市场交易、可控核聚变、生物结构预测与古文字识别等算法赛道持续深耕产业一线，独家开放实测数据集、高精度仿真系统与真实科研场景，以行业刚需驱动技术创新。 连续两届开设的中学组赛事将AI引入古书画保护场景，引导青少年探索物质科学、人文认知与智能技术的跨领域融合，共吸引来自109所中学的284支队伍踊跃参赛，覆盖上海全部16区。 △ 左右滑动查看更多图片 作为 全球首个自主科研智能体赛事，创新赛道“AI4S智能体CNS挑战赛”打破以往只比拼算法模型的竞赛模式，转而考核科研智能体全流程自主工作能力。 挑战赛设置高通量药物虚拟筛选、靶向分子设计、蛋白质构象系综生成、神经算子自动改进等前沿任务，部分参赛智能体方案在竞赛范围内展示了具有挑战顶级水平的架构设计理念和问题理解深度。 例如，中国科学院上海药物所与浙江大学组成的“可以的”团队，围绕蛋白质构象系综生成任务研发MidSummer自治科研智能体。该系统采用双层协作架构和三层韧性自动化体系，借助“苏格拉底循环”实现模型自主迭代。 这一循环设计并非简单重复实验，而是通过不断追问来质疑假设、分析失败、思考限制性能的关键因素。 当迭代陷入停滞时，它能识别被忽略的约束或错误前提，及时调整搜索方向、跳出局部最优，形成“假设—实验—反思—追问—修正”的自主闭环。 正是依靠该机制，智能体在比赛中复盘多次动力学模拟的失败后，自主识别出问题不在主链构象，而在全原子侧链冲突，于是将优化重点转向侧链物理修复。 △ 左右滑动查看更多图片 四大算法赛道则持续深入科学智能的产业应用创新。 赛事联动上智院、复旦大学及各大产学研生态伙伴共同出题，全面开放独家实测数据集、工业仿真环境与实体研发载体，全部赛题均源自各行业领域一线： 依托上智院与复旦在 RNA、蛋白质结构方向的前沿科研积淀设置 生物结构预测赛道 命题； 电力市场交易赛道 接入蒙西电力交易中心的一手市场出清数据以及中科天机提供的高精度气象预测数据； 可控核聚变赛道 配套新奥玄龙-50U球形环装置高保真仿真平台； 古文字识别赛道 则采用复旦大学出土文献与古文字研究中心的权威古文数据集，以及上海博物馆和湖南省博物馆开放的甲骨文、金文、简牍等古文字数据样本。 因高度还原真实装置运行约束与工程逻辑，新奥玄龙-50U球形环装置高保真仿真平台的专业性受到不少从业于聚变控制领域参赛者的认可。 多位选手表示希望大赛能打造行业长效研发测试阵地，支持选手和更多AI+聚变爱好者持续迭代算法模型、动态更新技术榜单。 后续新奥聚变将为本赛道优秀成果提供该平台的上机实测机会。
AI医疗卷了10年终于悟了：不用替代医生，而是给医院装上超强buff
原创 关注前沿科技 2026-07-20 19:41 上海 未来的医院，可能不只存在于一栋楼里 田晏林 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 今年WAIC现场，300多款产品全球首发，1100多家企业把10万平米的展馆塞得满满当当。 机器人在跳舞，大模型在对话，Agent开始进入越来越多行业。 热闹归热闹。 但如果你穿过人流，走到 联影智能 的展台和论坛现场，会听到一个 既熟悉又陌生 的词 —— 元医院。 为什么说熟悉？你不觉得乍一听，瞬间让人想起几年前那个风靡全球的「元宇宙」嘛！ 彼时，Meta豪掷千亿美元押注虚拟世界，全球科技公司纷纷入场，所有人都在讨论：下一个互联网入口，会不会来自一个平行数字世界？ 但几年过去，元宇宙并没有成为那个答案。 就在行业以为「元」字热已经退去时，没想到，2026年，它却出现在了医疗行业。 在今年世界人工智能大会上， 联影智能首次发布「元医院」战略。 但它想做的事情， 和元宇宙完全不同。 它不新建虚拟医院、不替代医生，而是把零散AI工具整合为全院协同的智能体系。 论坛现场，有多年临床经验的医生直言，「元医院」拓宽了医生的诊疗能力边界，但同时，会对医院的算力、全域医疗数据提出指数级的上涨需求。 什么是「元医院」？ AI正在快速进入千行百业。 过去几年，AI医疗已经诞生了大量应用。 影像辅助诊断帮助医生提高阅片效率，病历生成减少重复工作，智能问答降低信息查询成本，大模型也让医疗AI拥有更强的理解和推理能力。 但这些应用都有一个共同特点： 它们更多是在增强某一个环节，就像医院里增加了一批新的工具。 但真正复杂的医疗场景，并不是一个个孤立任务。 一个患者从挂号到诊疗，往往涉及影像科、检验科、临床科室、随访管理等多个环节。 医生需要综合大量信息，结合经验做出判断。 于是，一个新问题随之出现： 这些AI能力能不能像医院里的不同科室一样，被组织起来，围绕患者形成完整服务能力？ 这也是「元医院」试图回答的问题。 毕竟当前优质医生资源仍然有限、医疗资源区域分布不均、医院能力受物理空间限制的问题，还无法被零散的AI能力所解决。 医疗能力急需被系统化生产。 而「元医院」，简单理解，并不是要建虚拟医院，也不是多个AI工具集合体，而是医院运营模式的系统化重构。 它是以 「 元技术」 升维医院能力，让医疗服务突破物理边界，从而解决医疗困境的全院级、数智化医院运营新模式。 「元技术」又包括啥呢？ 多模态大模型、数智孪生、智能可穿戴、区块链、具身智能、云平台技术、互联网IT技术、物联网、边缘计算技术 、医疗大数据、三维渲染、元宇宙、空间智能等。 元医院与元宇宙的区别在于，后者构建虚拟空间，而前者增强现实医疗体系。 与传统智慧医院的区别在于，智慧医院更多是在原有体系上做数字化升级，比如电子病历、线上挂号、远程问诊。 而元医院试图改变的是：医疗能力如何被生产、组织和调用。 想更好地理解这一点，咱不妨换个角度。 过去的大饭店，能服务多少人取决于门店面积和厨师数量。 外卖平台出现后，餐厅依然存在，厨师依然重要，但餐厅的服务半径被扩大了。 对应到「元医院」也类似。 医院仍然存在，医生仍然是核心决策者，但医院能力可以突破物理空间的限制。 医生可以借助AI完成更多复杂任务。患者也可以获得更加持续的健康管理。 总结来说，元医院不是替代医院，而是让现实中的医院拥有更大的能力边界。 建一座「元医院」比造AI工具难多了 一家物理世界的真实医院想要运转，需要土地、建筑、设备、医生和运营体系。 同样，建设一座「元医院」，也不是部署几个AI应用那么简单。 数据、模型、智能体调度、临床验证，四项能力缺一不可。 数据能力 如果说传统医院建设的第一步，是修建土地、建筑、水电和信息系统，那么元医院首先需要搭建的是医疗数据底座。 因为数据是元医院持续运行和进化的基础。 不同于传统AI应用，元医院面对的是复杂的医疗场景。 它需要理解患者完整的诊疗过程，而不是只处理某一次检查或某一份报告。 也就是说，元医院需要的并不是单一数据源，而是一套持续运行的真实世界医疗数据网络。 这些数据贯穿诊疗全流程，覆盖影像、病历、检验、生命体征监测等多个场景，并随着真实医疗过程不断产生和更新。 但医疗数据并不容易被AI直接理解。 过去，医院中的数据长期分散在不同系统中： 影像存在影像系统，电子病历存在HIS、EMR系统，检验数据又属于另一套业务流程。 与此同时，不同医院、不同设备、不同系统之间的数据标准也并不统一。 对医生而言，这些信息可以通过长期临床训练和经验积累被串联起来。 但对于AI来说，分散的数据不会自动形成关联。 如何将不同来源、不同格式的医疗数据进行治理、连接和整合，让它们成为可被AI调用的基础资源，是元医院首先需要解决的问题。 它不仅需要数据入口，更需要建立覆盖数据采集、治理、流转和应用的完整数据能力。 这也是为其后续提升模型能力打下基础。 模型能力 数据进入系统只是第一步，接下来还要让AI理解医疗。 传统医院靠的是医生团队。医生经过多年医学训练，积累大量病例经验，形成诊断、治疗和决策能力。 而在元医院里，这种能力需要由医疗大模型重新构建。 但元医院需要的并不只是一个基座医疗大模型，而是一套能够持续生成医疗智能体的模型底座。 在这个前提下，参数不是考察医疗大模型最重要的指标。 反而是能否真正理解医疗流程，能否将医学知识、患者数据和诊疗场景连接，并在复杂情况下，做出符合医疗逻辑的判断，更重要。 前段时间开源的uAI Nexus MedVLM（中文名：元智医疗视频理解大模型），探索的就是这一方向。 依托这样的底座，元医院能够将不同来源、不同模态的数据进行理解和推理，并进一步生成面向具体场景的医疗智能体。 简单理解，模型就是元医院的「大脑」，负责将数据转化为医疗智能。 智能体调度能力 一个个医疗智能体，依托医疗大模型不断生成。 如何让这些Agent协同工作，像传统医院中的不同科室一样完成复杂诊疗任务，是「元医院」需具备的又一项核心能力。 过去，大量医疗AI应用解决的是单点任务： 一个模型看片，一个模型写报告，一个模型回答问题…… 但真实临床流程往往涉及多个环节，单一AI能力很难独立完成。 例如，一个病例可能同时需要影像分析、病历理解、知识检索、治疗建议、随访管理等多个智能体参与。 当智能体越来越多，如何让它们协同工作，成了关键。 元医院需要一个能够理解临床任务，并根据需求调用不同智能体与Skill的「 调度中枢」。 在WAIC论坛上，联影智能带来了 「超级医生」。 现场，复旦大学附属中山医院肝胆肿瘤与肝移植外科孙云帆教授戴上VR头显，来了一把沉浸式实操演示。 他视野内的三维画面同步投屏给台下所有观众。 「小U，调取这位患者完整病历。」随着语音指令下达，这名患者全周期诊疗档案立刻完整呈现： 历次就诊记录、全套影像、检验指标、既往病史一目了然，无需医生手动翻找多个系统。 手术规划环节，「超级医生」同样能提供完整辅助。 孙云帆现场下达指令：小U，剥离肝脏实质。 虚拟模型瞬间完成组织剥离，肝内胆道、动脉、门静脉、肝静脉等关键管道清晰立体呈现。 据孙云帆介绍，肝脏手术最大难点，
FlashRT：引导智能体部署实时多模态应用的代理驾驭工具
Real-time multimodal applications, including voice agents and interactive video generation, compose heterogeneous models into pipelines whose efficient deployment requires application-specific decisions about placement, streaming, and intra-model parallelism. Existing serving systems and auto-parallelism compilers commit to limited transformations and fixed workload assumptions, so achieving high performance on a new application requires hand-crafting an efficient implementation. We present FlashRT, an agent harness that guides coding agents to lift simple developer-written reference implementations into optimized multi-GPU deployments that flexibly weigh target metrics like latency and throughput. Using a new chain-of-program paradigm, FlashRT directs a generic coding agent through a multi-pass transformation process where an agent transforms the reference into an intermediate representation (IR) to capture data dependencies and persistent-state scopes, validates this IR via a sequential interpreter, and performs static analyses to identify candidate transformations. Then, the agent iteratively implements, verifies, and benchmarks each candidate under a measurement-gated optimization loop to produce effective deployments that span different hardware budgets. Across various applications, including video world models and multimodal LLMs, FlashRT converts reference implementations into highly efficient deployments, delivering up to ~70x latency reduction and 2.8x throughput improvement on NVIDIA B200 GPUs. On AMD MI355X GPUs, FlashRT matches the peak latency reduction while increasing peak throughput improvement to 3.6x, demonstrating that agent-driven optimization can be more scalable on platforms with less mature expert optimization. In fact, for Qwen3-Omni text-to-audio inference, FlashRT reduces response latency by 65% compared to the expert vLLM-Omni implementation on AMD MI355X.
WorldCupArena: 对语言模型和深度研究智能体在足球预测上的细粒度评估
Predicting a football match before kickoff requires more than knowing past results: a model must use changing information and make a clear prediction before the answer is available. We present WorldCupArena, a dynamic benchmark for language models and deep-research agents. The 2026 FIFA World Cup is its first evaluation, and the same process can be reused for future leagues and cups. Before each match, a model either receives a common evidence package or searches for information itself. It predicts the result and score, likely players and events, match statistics, and the outcome of the competition. After the match, these predictions are compared with the recorded result. We report result accuracy, exact-score accuracy, and a scoreline score that gives some credit when a predicted score is close but not exact, together with scores for the other prediction tasks. Across 104 matches and 13 systems, models with similar result accuracy differ more clearly on detailed predictions. Compared with betting-market and human-fan baselines, the best system shows only small gains in result and exact-score accuracy, but a clearer gain in Scoreline. New schedules can be added as they begin, allowing the benchmark to evaluate future models without using outcomes that are already known. Code, prompts, predictions, and evaluation scripts are open sourced at
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.
对自托管AI智能体的自状态攻击：操作系统防御能走多远？
Self-hosted AI agents read and write their own memory and configuration files to function. An agent may get compromised via corruption of its own state -- a compromise realized via legitimate OS system call invocation. We refer to this class of threats as self-state attacks. In this paper, we investigate the OS resilience to this class of attacks. Formally, we characterize a four-axis attack space (Target, Mechanism, Granularity, Temporal); investigate the structural limits of prevention, detection, and recovery; and introduce a workload-conditioned view of detectability. To instantiate the framework, we collect live activity traces from a representative self-hosted agent running across distinct workload profiles, and realize the attack space as a 23-cell matrix, 43 concrete operations on real self-state files, and injected into those traces. We then evaluate both canonical and workload-conditioned defense strategies. The empirical results show that a layered defense stack (access-control prevention on the instruction and configuration layers, workload-conditioned detection on the memory layer, and periodic backup for recovery) is effective on most attack cells while a small residual attack surface remains structurally indistinguishable at the OS level. These findings suggest that against the newly established class of self-state attacks, OS-level defense needs to be reconsidered, potentially opening new research directions in the field.
SWE-Pruner Pro：编程大语言模型早已知道该裁剪什么
Pruning long context for coding agents has been a vital technology for efficient context management. While existing context pruning methods such as SWE-Pruner realize this by attaching a separate code classifier, we find the agent itself encodes internal representations indicating the relevance of code context when reading tool output. Based on this finding, we propose SWE-Pruner Pro, which prunes tool outputs directly inside the agent. Concretely, a small head turns the agent's own internal representations into a keep-or-prune label for each line, with a length-aware embedding keyed to each tool output's line count. Across two open-weight backbones and four multi-turn benchmarks, SWE-Pruner Pro saves up to 39% of prompt and completion tokens while preserving task quality, with bounded inference overhead. Notably, on MiMo-V2-Flash SWE-Pruner Pro additionally raises the SWE-Bench Verified resolve rate by +3.8% and the long-context Oolong accuracy by +2.2 points.
TimeLens2：基于多模态大语言模型的通用视频时序定位
Video multimodal large language models (MLLMs) can describe what happens in a video, but rarely identify when the supporting evidence occurs. We study generalist video temporal grounding, in which one model predicts a variable-cardinality set of evidence intervals across video lengths, domains, query forms, and viewpoints. Existing training strategies are misaligned with this set-valued task: long-video labels often rely on brittle one-pass annotation, while reinforcement-learning rewards either fail to distinguish non-overlapping predictions or require fragile segment matching. TimeLens2 treats temporal evidence as an interval set throughout supervision and optimization. TimeLens2-93K constructs reliable multi-span supervision through caption-derived proposals, independent localization, cross-agent consensus, semantic verification, and boundary refinement. Our temporal Wasserstein reward computes exact one-dimensional \(W_1\) between uniform distributions over merged interval supports, providing dense, matching-free feedback under unequal cardinalities and equivalent fragmentation; temporal IoU complements it with precise-overlap feedback. Across seven benchmarks, TimeLens2-2B outperforms all size-matched baselines on every benchmark, while the 4B and 8B variants achieve state-of-the-art performance, surpassing open-source models with up to 397B parameters. The 2B, 4B, and 8B variants improve over their Qwen3-VL backbones by 14.2, 13.0, and 18.1 mIoU points, respectively.
EvolvingWorld：面向互动文学世界中角色扮演智能体与世界模型协同演化的开放模式框架
This paper introduces EvolvingWorld, a framework and benchmark for character and world co-evolution in interactive literary worlds. Existing systems either treat interactive literary simulation as static persona imitation or isolated scene generation, failing to capture how characters and worlds evolve together over time. To address this, EvolvingWorld models literary simulation as a long-horizon process where characters interact, scenes progress, and character and world states are persistently updated. Unlike prior systems relying on fixed schemas, EvolvingWorld adopts an open-schema framework to support simulation across diverse literary worlds. The framework consists of two coupled modules: a Character Agent for multi-character role-play and persistent profile evolution, and an LLM-based World Model for global and location/entity-level state maintenance and scene progression. Based on this architecture, we formulate 7 trainable tasks for scene initialization, interaction generation, and state update. We construct a dataset from 57 books, producing 138,596 supervised training samples and 222 snapshots for testing. Furthermore, we introduce a trajectory-level LLM-as-Judge evaluation protocol spanning 10 dimensions and 20 metrics. Experiments show that EvolvingWorld can improve long-horizon simulation by effectively maintaining persistent, coherent character and world development.
开源首先解决的是信任问题，其次是流量。 能不能赚钱取决于这东西有没有价值，是不是开源是其次的。
开源首先解决的是信任问题，其次是流量。 能不能赚钱取决于这东西有没有价值，是不是开源是其次的。 dontbesilent: 4 分 35 秒，Agent / Skill 如何变现
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:
Open Design 0.15.1 is out now No more losing the thread on long
RT Open Design Open Design 0.15.1 is out now No more losing the thread on long sessions, no more dead-end errors. The agent sees more, recovers better, and actually tells you what to do next.
100 亿次下载破纪录：工信部亮出开源半年报，OpenHarmony设备已超13. 5 亿台
一份来自国新办发布会的半年报，把中国开源生态的体重直接量了出来。7月20日上午10时，国务院新闻办公室举行新闻发布会，工业和信息化部总工程师王卫明、运行监测协调局局长陶青、信息通信管理局局长谢存一并出席，介绍2026年上半年工业和信息化发展情况并答记者问。在这场发布会上，陶青给出的一组数字，让外界 第一 次看清了基础软件、工业软件与开源生态同时发力的现实轮廓。 先是一张稳稳的基本盘。今年1到5月，我国软件业务收入超过6.2万亿元，同比增长10.3%，延续了稳健增长的态势。在这张盘面之下，软件业今年主要呈现出四条清晰的发展脉络。 第一 条脉络是基础软件加速成势。操作系统、数据库等基础软件持续突破，一批创新成果陆续冒头，开源鸿蒙操作系统已经全面覆盖手机、电脑、汽车、家电等终端设备，生态设备累计超过13.5亿台，电鸿、仪鸿等基于开源鸿蒙的行业发行版超过100款。一个原本从零起步的国产开源系统，如今悄悄长进了亿万级设备的身体里。 第二条脉络是工业软件广泛应用。工业软件已经形成覆盖重点行业的产品体系，在关键领域加速部署、持续迭代，为千行百业的数字化转型注入动力。截至今年6月底，重点工业企业数字化研发设计工具普及率达到86.3%，关键工序数控化率达到69.5%，两张渗透率同时站在了高位。 第三条脉络是人工智能全面赋能。主管部门引导软件企业抓住AI带来的产业变革机遇，加快使用代码大模型、智能编程工具等提升研发生产效率，让产品功能更丰富、交互体验更自然、内容创作更高效，智能测试、智能运维等创新应用也在加速落地。 第四条脉络，也是这场发布会最具分量的一笔——开源生态加速壮大。全国性开源基金会已吸纳50余个开源项目进入孵化阶段， 国家级 人工智能开源社区汇聚用户1100余万、托管模型超过7万个，覆盖基础软件、大模型及应用的全栈开源方案正在加速构建。最为醒目的是，我国人工智能开源大模型的全球累计下载量已突破100亿次。从一行行开源代码到百亿次被全球开发者拉取，中国大模型的影响力 第一 次以如此具象的刻度被摆在台面上。 陶青在会上还勾勒了下一步的落子方向。工信部将按照国家软件发展战略部署，持续增强关键软件产品与服务的供给能力，加快出台人工智能+软件行动方案，推动软件开发向智能化转型、软件产品及服务向智能化升级，并培育智能体软件这一新业态。与此同时，开源基础设施在项目孵化、供应链安全治理、新兴场景探索、海外市场落地等方面的能力会被持续抬升， 国家级 人工智能开源社区将被加速推向外延，成长为新兴技术的创新策源地与软硬产品落地的重要场景。当100亿次下载与13.5亿台设备同时成为基线，中国开源这盘棋，显然才刚刚进入中盘。
腾讯WorkBuddy6月访问量超2000万，领跑AI办公智能体市场
最新 发布的《2026年Q2中国办公智能体平台市场洞察报告》显示，腾讯WorkBuddy在国内PC端AI原生办公智能体市场保持领先，2026年6月单月访问量达到2097万次，超过第二、第三名总和。 报告显示，6月中国PC端AI原生办公智能体市场总访问量突破6000万次，行业规模持续扩大。腾讯旗下AI编程智能体CodeBuddy也保持头部位置。 作为AI效率办公智能体，WorkBuddy支持用户通过自然语言指令完成任务规划、文件处理和结果交付，可在PC、微信小程序、App等多端使用。 自2026年3月发布以来，WorkBuddy持续升级，已接入混元、DeepSeek、智谱GLM、Kimi等主流大模型，并上线技能中心、专家模式、自动化任务、资料库等功能，同时支持微信、企业微信等渠道连接，并通过中国信通院可信认证。 随着AI智能体逐渐从内容生成走向任务执行，办公领域成为大模型落地的重要场景。WorkBuddy的增长也体现出市场对AI原生生产力工具需求的快速提升。
打破 15 秒魔咒：智象未来发布全球首个无限时长创作智能体vivago R1，商业可用率拉到85%
2026盛夏的黄浦江畔，世界人工智能大会如期拉开帷幕，智象未来（HiDream.ai）在这场聚光灯下把一枚重磅新品推到了台前——全球首个无限时长内容创作多模态智能体vivago R1。一同落地的，还有它与中科类脑等机构组建的一带一路Token出海联盟，以及与飞捷科思等发起的物理智能创新联合体倡议。这家公司试图用技术创新与生态协同双轮，把AI从工具推向能并肩工作的智能伙伴。 在大会期间由中国信息通信研究院主办的论坛上，智象未来创始人兼CEO梅涛以《迈向世界模型:原生全模态推动智能体能力跃迁》为题发表主旨演讲，系统梳理了大模型与智能体双向并进、走向世界模型的态势。他的判断很清晰: 顶级 模型的智能水平已经迈入人类天才区，但从基础大模型到真实场景之间，仍横着落地难、适配弱、不可控的产业鸿沟。智能体天生带着自主记忆、逻辑规划、工具调度和多端协作的本事，恰好能把基础模型的生成与推理优势，翻译成标准化、可验证、可交付的产业能力。基础模型叠加智能体，正成为AI赋能千行百业的核心范式。 梅涛进一步点破了一个现实困境:在复杂任务面前，单个智能体存在明显的能力 天花板，跨链路、高精度的创作任务它独木难支，唯有让多个智能体像专业团队那样分工协作，才能啃下真正的产业硬骨头。而要让这支智能体集群稳定、高效、有序地运转，一套名为AgentOS的智能体操作系统是绕不开的地基。为此，智象自研了HD-AgentOS，用资源层、系统层、能力层三层耦合架构撑起整套产业落地体系:资源层提供智能体可调用的基础资源与原子能力，是执行的底座;系统层包揽全流程运维、风控、监控与安全治理;能力层则把模型、工具、知识和流程封装成领域技能。有了这套操作系统，多智能体协作便能突破单打独斗的局限，组建成一支可感知、会推理、可执行、能进化的专业团队。 vivago R1正是架在这套核心技术之上的产物，也是全球首个具备无限时长视频生成与编辑能力的多模态创作智能体。它的出现，标志着AI在创意生产领域的一次范式转移——从只会辅助生成单点素材，进化为能够自主规划、调度并完成长链路创作的智能搭子。智象把它的核心优势概括为长、长、稳三个字，精准对准行业长期存在的时长受限、逻辑混乱、效果不稳三道痛点。 第一 处长，是无限时长、全场景无限制适配。当下主流AI视频产品大多被锁在15到30秒的短镜头里，根本喂不饱长周期商业创作。vivago R1直接掀翻了这道时长壁垒，支持任意时长的视频连续、连贯生成，从短剧、专题片、品牌宣传片到影视成片，全品类长周期创作场景都能接住，把行业长视频创作的空白补上了。第二处长，是长任务思考，保障创作逻辑连贯统一。长视频从来不是短镜头的简单拼接，它需要完整的叙事逻辑、统一的画面风格、稳定的人物IP与场景设定。vivago R1具备长任务思考能力，能自主完成精细化逻辑构思、镜头排布与风格校准，把画面跳变、人设崩塌、叙事断层、风格割裂这些老毛病一一按住。第三处的稳，是高稳定生成，赋能商业规模化交付。传统大模型带着概率性输出偏差，成片可用率低，企业调试成本居高不下;依托AgentOS的全流程调度与治理，vivago R1把创作全链路变成可控可校准，将内容有效可用成功率提升到85%，远高于行业平均，反复修改调试的时间与人力被大幅砍掉，生成内容能直接走进商业制作、品牌传播与市场化交付。 这种能力在社媒创作、商业营销这类持续性长链路场景里尤其见功力。一个看似简单的分镜生成，既要依据剧本画出画面，又要吃透镜头语言、叙事节奏、情绪表达，甚至要分清短视频vlog、短剧、商品素材短片对分镜的差异化要求——这种深度的行业理解，绝不是直接调一个大模型API就能交差的。vivago R1用多智能体协同机制，把理解任务、构思故事线、创作分镜脚本、生成核心素材、生成超长视频这条完整链路做了原子化封装与专业化调度，让叙事、镜头、角色、风格、声音和审美有机统一，真正完成了从单点工具到全链路创作系统的跨越。 产品之外，智象在WAIC期间还落下了两步生态大棋。它与飞捷科思等创新企业和 顶尖 科研机构共同发起物理智能创新联合体倡议，意在聚拢产学研多方力量，共筑原生全模态世界模型的产业协同新格局。与此同时，智象与中科类脑等机构达成战略合作，签约组建一带一路Token出海联盟，以Token无国界、AI无孤岛为核心理念，推动中国原生全模态AI能力跨越山海，连接全球智能新基建，助力和共建一带一路国家和地区的智能化升级与数字生态互联。 行业的竞争维度早已全面升维。过去那场单一的大模型参数竞赛正逐步归于理性，取而代之的是基础模型加智能体系统的全方位生态较量。智象打造的1+1+3商业模式，正是对这道新命题的回应——在底座模型上保持全球领先竞争力，在用户最渴求智能释放的垂直赛道里扎到最深。从vivago R1的发布到双联盟布局，智象以多点突破的方式，在这场规模空前的WAIC上集中展示了 最新 成果，也为AI从工具演进为智能伙伴探了一次路。接下来，它要持续推动多模态技术向原生全模态、向世界模型深度进阶，用硬核创新与全球化协同，把人工智能产业推入规模化、商业化的新时段。
Hugging Face披露AI智能体攻击事件，采用GLM5.2完成日志取证分析
全球 最大 的AI开源社区Hugging Face近日披露，其服务器遭遇黑客AI智能体攻击。事件发生后，安全团队首先尝试调用一家美国商业前沿大模型API，对超过1.7万条与攻击相关的日志进行分析，但由于模型未能准确区分事件响应人员与攻击者，其安全防护机制误判相关请求并拒绝提供分析支持。 随后，Hugging Face在自有基础设施上部署中国开源模型GLM5.2，对海量安全日志展开取证分析，并顺利完成事件调查工作。 此次事件反映出，随着AI智能体逐渐参与网络攻击，安全分析对大模型的理解能力、推理能力以及部署方式提出了更高要求。相比依赖云端商业API，本地部署的开源模型能够在数据安全、权限控制和任务定制方面提供更高灵活性，也避免了因平台安全策略导致的分析中断。
8800 万美元加注开源：Ollama跑进85%财富 500 强，喊出"全体上车"
一条命令就能在本地拉起开源大模型，这个让无数开发者摆脱API密钥和天价账单的工具，刚刚拿到了通往下一程的燃料。 7 月 9 日，Ollama在官方博客中宣布完成 8800 万美元融资，投资方阵容横跨 顶级 风投与开源世界的老将：Benchmark的Peter Fenton、Theory Ventures的Tomasz Tunguz、8VC的Alex Kolicich共同领投，Docker创始人Solomon Hykes、ClickHouse CEO Aaron Katz、GIMP联合创建者兼Cockroach Labs联合创始人Spencer Kimball、Amp CEO Quinn Slack、思科董事会成员Marianna Tessel、Twitter前工程主管Michael Montano，以及Y Combinator、Garage Capital、Pace Capital、49 Palms、GTMFund等一众天使跟投。 这家公司的创始人杰夫与迈克尔，十年前就在做同样的事。两人在大学相识，创办了让Docker运行变得极简的Kitematic， 2015 年被Docker收购，他们的工作成果后来化为 2016 年推出的Docker Desktop，如今被全球超过一千万开发者使用。十年之后，他们把那套让复杂技术变得人人可用的执念，又押到了AI上——Ollama的目标，是让开发者以最轻松的方式启动并运行开源模型。出乎他们最疯狂的想象，这个平台已经服务了 890 万开发者，并且被85%的《财富》 500 强企业采用。 在Ollama的叙述里，开源模型正在为AI开启一次个人电脑式的时刻：当年PC把算力从大型机机房搬上每个人的桌面，供人拥有、定制和构建，如今开源模型正做着同样的事。几年前，强大而免费的开源模型已经出现，但要让它们真正跑起来却障碍重重，能力明明在场，却像被锁在门后，开发者无法像调用专有模型API那样顺手使用。Ollama给出的解法是一款可下载到电脑上的应用，一条命令就能启动 最新 开源模型，再通过简单的API在其上构建，把运行开源模型变得和运行任何普通软件一样简单——不需要权限，不需要API密钥，也不需要昂贵的服务器硬件。你的模型，你的机器，你的数据。 它围绕三条原则搭建产品：所有权、可负担性与隐私。所有权意味着开源模型归使用者所有，可以随时保留、定制和优化，永远不会被锁死在某一款自己智能体或应用所依赖的模型之外；可负担性来自模型跑在自己的硬件上，不再有失控的按token计费账单，实验、迭代和发布都不必担心每一条提示词都在加价；隐私则让数据永远不必离开本地机器，即便真的需要上云扩展，也能把同一份信任一并带过去。 开源模型早已不是实验室里的玩具。Ollama云成了访问 最强 大开源模型最便捷的一站，GLM、Nemotron、DeepSeek、Kimi、MiniMax等都在其中，而它的token用量平均每月增长超过一倍。最初只是个人电脑上 第一 次跑通模型的乐趣，如今已经扩张成去啃那些曾经专属于闭源模型的硬骨头。 这笔 8800 万美元，被Ollama定位成推动生态前进的燃料。它正处在开源模型生态的核心位置，资金将投向三件事：无缝的混合推理、在新开源模型发布当天就提供支持，以及一个能让任何开发者及其团队用上 最强 大模型、却不牺牲所有权与隐私的云服务。杰夫与迈克尔在结尾写道，他们曾站在类似变革的开端，押注开放与易用终将胜出，如今再次倾尽所有。当85%的财富 500 强已经悄悄把开源模型搬进内部系统，这趟开源列车的下一节车厢，显然还空着不少座位。
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。
喊出"再来两周"的用户赢了：腾讯混元Hy3 限免延长到 8 月 5 日，295B MoE模型白嫖期续命
一款刚开源不到半个月的大模型，靠着用户一句"再来两周"的呼声，硬是把免费期从两周拉长到了近一个月。7月20日，腾讯公关总监张军在微博上透露，混元大模型Hy3的两周限免活动临近收官时，公司收到了大量用户希望延期的强烈反馈，为此腾讯决定，针对WorkBuddy和CodeBuddy用户，把Hy3的限时免费活动延长至8月5日。 这场限免的主角Hy3，是腾讯在7月6日刚刚开源发布的新一代模型。它最鲜明的身份，是一个快慢思考融合的模型——既能快速给出直觉式回应，也能沉下来做深度推理，两种节奏被揉进了同一套架构里。技术底座上，Hy3采用MoE（混合专家）架构，总参数规模达到295B，激活参数则为21B，相当于每次推理只点亮其中一小部分专家，用相对克制的算力开销撬动庞大的知识容量;它 最大 支持256K的上下文长度，足以一口气吞下长篇文档或整段代码库而不丢失前情。 据腾讯方面介绍，Hy3在preview版本的基础上，进一步提升了后训练数据的质量与多样性，并扩大了强化学习阶段的算力规模，最终在推理、智能体、长上下文等任务上取得了显著进步，效果已经能比肩国内外那些参数规模往往是它2到5倍的旗舰模型。换句话说，一个激活参数仅21B的模型，靠着训练策略和架构设计，把和数倍体量对手的差距压到了肉眼难辨的程度。当用户的呼声把免费窗口续到了8月5日，这场关于效率与性价比的较量，也给了更多人亲自上手验货的时间。
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。
谷歌升级Gemini Enterprise:优化界面并推进Workspace连接器重构
谷歌正在推进企业级AI助手Gemini Enterprise的新一轮更新，平台主提示栏已采用与消费者版Gemini应用一致的炫彩视觉设计，进一步统一企业与个人用户的产品体验。这一变化也体现出谷歌希望让企业AI助手与数亿用户使用的Gemini生态保持一致的发展方向。 此次更新中，更受关注的是Google Workspace连接器升级。部分用户收到通知称，连接器更新后可能需要重新授权才能继续使用。虽然谷歌尚未公布具体技术细节，但这一调整可能涉及权限扩展或底层架构优化。 近年来，Gemini Enterprise持续扩展企业数据连接能力，目前已支持Slack、Microsoft Teams、Notion、Linear、Jira、ServiceNow等多种办公工具，并逐步增加创建页面、更新工单等操作能力。连接器架构的优化，将直接影响AI助手读取企业数据、执行任务以及调用外部服务的稳定性。 此外，谷歌在5月I/O大会期间公布的智能代理功能Gemini Spark，目前已出现在Gemini Enterprise功能设置中，但仍处于隐藏状态。谷歌表示，Spark未来将向企业客户开放，并可通过SharePoint、OneDrive和ServiceNow等连接器执行后台任务。 业内认为，此次Gemini Enterprise更新并非简单的界面调整，而是谷歌为企业级AI代理能力扩展进行的基础设施建设。随着企业AI助手逐渐从信息查询走向任务执行，数据连接、安全权限和系统兼容能力将成为决定产品落地效果的关键因素。
BrowseComp被刷到90%后，美团LongCat甩出LoHoSearch：前沿模型集体跌回三成出头
搜索智能体到底有多强，过去一年基本是BrowseComp说了算。但这个标尺正在失灵——它在10个月内就把模型成绩从30%一路推到了90%，基准测试本身的意义正快速被刷没。7月17日，美团LongCat抛出了一块更硬的试金石LoHoSearch，意图把搜索智能体重新逼回爬坡区。 LoHoSearch的难题不是人写的，而是从一个囊括762万个实体的维基百科知识图谱里自动生成的。正因为这种机器生成的出身，它在搜索空间和结构复杂度上，抵达了人类标注者根本无法稳定设计出的难度上限。换句话说，过去的基准靠人脑出题，题目再难也有 天花板;LoHoSearch把出题权交给图谱，难度 天花板 被彻底掀开。 结果相当刺眼。在11个前沿模型的测试中， 最佳 成绩只有34.74%，紧随其后的三个模型集中在15%到16%左右;而同一批 顶尖 模型在BrowseComp上眼下能拿到约90%的分数。差距之大，直观说明LoHoSearch把搜索智能体真正的短板暴露了出来。更有意思的是上下文策略的边际效用:在LoHoSearch上， 最好 的上下文策略只带来6.8个百分点的提升，而同样的操作在BrowseComp上能换回14个百分点——这意味着靠提示和上下文工程去补能力的老办法，在这套新基准里几乎失灵。 这套基准本身有544道问题，覆盖11个领域，问题采用树状与图结构组织，且已经开源。当老基准被刷到顶、搜索agent的真正挑战才刚开始，LoHoSearch很可能成为下一个绕不开的必测项。
杨植麟在GTC2026 摊牌：月之暗面把Adam、全注意力和残差连接全换了，而且全部开源
大模型训练的地基，正在被一家中国公司悄悄撬动。在GTC2026的演讲How We Scaled Kimi K2.5中，月之暗面CEO杨植麟没有只讲K2.5这一个产品，而是把过去一年多公司想清楚的一件事摊开了:当开源模型要逼近闭源前沿，除了继续堆参数和算力，还有另一条路——把Transformer时代沿用了近十年的三个基础组件，各自重新做一遍。优化器Adam（2014年提出）、注意力机制(2017年)、残差连接(2015年)，月之暗面给这三个地基组件各递上了一个替代方案，而且全部开源。 杨植麟把整条技术路线拆成三个方向:让每个Token更值钱、让更长的上下文真正有用、让多个Agent同时协作。除此之外，他还抛出了两个重要进展:视觉训练如何反哺文本能力，以及月之暗面刚公布的下一代架构Attention Residue。 先说最现实的一道墙:高质量数据快不够用了。互联网上有价值的文本本就有限，模型越做越大、要的数据越来越多，大家迟早撞上数据墙。既然数据很难翻倍，月之暗面的思路是让模型从同样的数据里学到更多，给出的答案是MuonClip，用来替代已经用了十多年的Adam优化器。它基于Muon优化器，在更新参数时尽量让不同方向的信息保持独立，减少重复和浪费，从而提高训练数据的利用效率。实验结果是:用同样数量的数据，MuonClip的训练效果接近把数据量增加一倍，既压低了训练成本，也推高了模型能力上限。杨植麟打了个比方:手里若有50万亿个高质量Token，效率提高一倍，就等于又多出50万亿Token，在优质数据越来越稀缺的当下，这种效率提升比单纯加算力更关键。 不过Muon有个麻烦:模型扩展到万亿参数后，注意力层里的数值容易失控， 最大 logit会突然飙升到1000以上，而正常范围通常只有50到100，数值继续膨胀训练曲线就会发散、整个训练可能直接崩掉。月之暗面为此设计了QK-Clip，在模型前向计算时实时检查每个注意力头的 最大 logit，一旦超过安全范围就同步缩放Q和K的投影把数值压回来，它不改变收敛效果，只负责维持数值稳定。靠着QK-Clip，Muon被成功扩展到万亿参数规模，训练了超过15万亿Token，整个过程没出现过一次loss spike。 第二个方向是让长上下文真正发挥作用。杨植麟引用了Scaling Law论文作者Jared Kaplan等人的实验:LSTM读到一定长度后效果就难再提升，而Transformer上下文越长、预测通常越准，且难见明显饱和点。这个特性在Agent时代尤为要紧——复杂任务可能持续几天甚至几周，模型得记住之前做了什么、得到过哪些结果、哪些方向已经失败，长上下文若不能持续提供有效信息，任务链条很容易断掉。麻烦在于标准全注意力的计算量随上下文长度平方增长，扩大十倍计算量可能增加一百倍，到百万Token级别训练和推理成本都高得吓人。月之暗面的解法是Kimi Linear，核心是名为KDA（Kimi Delta Attention）的线性注意力机制，它让模型学会哪些信息长期保留、哪些快速忘掉。传统线性注意力只有一个全局衰减系数，像所有内容共用同一个遗忘按钮;KDA把一个衰减系数拆成多个，不同信息通道可用不同遗忘速度，慢衰减的通道保留长距离信息，快衰减的通道及时腾出空间吸收新内容。实际使用中，Kimi Linear按3比1的比例把线性注意力层和全注意力层混合，杨植麟称这是 第一 个在短上下文、长输入和长输出任务上都能全面超过全注意力的架构，上下文扩展到百万Token甚至更长时，效率优势更明显。 第三个方向是从一个Agent变成一支Agent团队，月之暗面称之为Agent Swarm。它的组织方式像一家公司:一个主Agent充当CEO，负责理解目标、拆解任务并分配给多个子Agent，子Agent可以分别扮演研究员、程序员、数据分析师和事实核查员，完成后由主Agent汇总。 最大 价值是把串行任务改成并行，过去一个Agent要依次搜索、阅读、分析、编码、核查，现在几十甚至几百个Agent可以同时开工。训练这种协作并不容易，月之暗面设计了三种奖励:实例化奖励鼓励主Agent创建更多可并行子任务、避免退化回串行;完成奖励要求子任务真正做完、防止为刷奖励批量开空任务;最终结果奖励判断任务是否真正解决。三种奖励的权重随训练动态变化，前期重任务拆解与并行化，后期转向最终结果。从演示看，Agent Swarm能同时下载阅读几百个信息源完成研究、并行撰写上百页文献综述的不同章节、同时分析十个数据集。Kimi K2.5发布时它已支持最多100个Agent并行、任务最多执行1500个步骤，而今年4月发布的K2.6把并行上限提高到了300个。 一个意外收获出现在视觉与文本的融合上。K2.5与前代K2的关键区别是改用早期融合训练:过去很多开源多模态模型走后期融合，先用约20万亿文本Token训出语言模型，再用约2万亿多模态Token把视觉能力贴上去;K2.5则从训练一开始就把视觉和文本数据混在一起，在K2文本基座上又训练了约15万亿混合Token。这带来了两个让杨植麟兴奋的结果。其一是只训练视觉任务也能提升文本推理:研究团队只让模型数数、识图、做视觉问答，没加数学或编程训练，文本推理能力却也变强了，换言之模型在练看的同时，想的能力也提升了。其二是反向的，如果文本基座足够强，模型甚至不一定需要专门的视觉SFT数据——K2.5采用零视觉SFT方案，所有监督微调数据都是纯文本，再通过文本与视觉联合的强化学习获得视觉能力，最终在视觉任务上仍接近 最先 进水平。杨植麟认为，这种双向迁移来自早期融合:当文本和视觉进入同一表征空间，一种模态学到的能力才有机会迁移到另一种，这也是K2.5能看图写代码的根基。 演讲末尾，杨植麟介绍了月之暗面刚发布的新研究Attention Residue（注意力残差），论文发表于3月15日，距离演讲仅两天。残差连接是2015年由何恺明等人提出的深度网络基础技术，如今是Transformer的标准组件，它让每一层既处理上层结果、又保留一条直接传递信息的通道，使深层模型能稳定训练。杨植麟援引Ilya Sutskever的说法，把残差连接理解为旋转了90度的LSTM——LSTM在时间维度上传信息，残差连接在深度维度上传信息。既然Transformer已经用注意力替代了LSTM在时间维度上的循环，那么深度维度是否也能同样替换?Attention Residue就是这个思路的产物:标准残差主要用上一层输出，而它允许当前层查看所有前序层输出，再通过注意力决定哪些历史信息保留、哪些忽略，让模型从被动接收上层结果，变成主动从整个计算历史中挑选信息。为控成本，实际采用分块版Block Attention Residual，每16层组成一个块，块内仍是标准残差，块间才用注意力残差，实验显示约8个块就能拿到大部分收益。它带来了约24%的Token效率提升，按杨植麟的算法，50万亿Token效率提高24%等于额外增加12万亿Token，在GPQA、MATH、HumanEval等推理、数学与编程测试上提升尤其明显。 把三件套摆在一起看，月之暗面的替代清单清晰得近乎挑衅:Adam换成MuonClip、全注意力换成Kimi Linear、残差连接换成Attention Residue，分别对应怎么从有限数据学更多、怎么更高效用超长上下文、怎么让深层网络更灵活传信息。三者都能相对独立地替换现有组件，且都已开源。这些技术能否直接叠加、增益能否简单相乘，目前还没经过完整验证，但它们至少说明了一件事:很多被认为已经足够好的基础组件，可能远没有到达终点。在优质数据越来越少、训练成本越来越高的当下，重新设计优化器、注意力机制和残差连接，同样可能带来可观的提升。这也正是杨植麟整场演讲想表达的核心——开源模型不能只是开放，还必须足够强。
神珍科学多模态基础模型在沪亮相： 110 亿参数打通六类科学数据，一个模型读懂DNA到气象场
7 月 19 日，上海科学智能研究院在 2026 世界人工智能大会的科学智能开放论坛上，揭开了一个承托多领域科学智能研究的底层 超级 大脑——神珍科学多模态基础模型。这个名字取自《西游记》里的天河定底神珍铁，团队希望这套开放模型以相对精炼的形态承载多样科学任务，也让更多研究者参与检验、使用与共建。它是今年 3 月初面世的系统级科研智能体大圣的 超级 大脑。 在技术上，神珍立足物质科学、生命科学、地球科学等多元学科场景，阶段性实现了跨领域科学知识的统一表征与多模态融合理解。模型总参数约 110 亿，面向DNA、RNA、蛋白质、小分子、地球系统和医学影像六类科学数据，在一个统一模型中同时支持科学理解与多类结果生成。它的共享主干选用Qwen3-VL-8B，并为六类科学数据各设专门的数据处理通路，在接入共享模型之前分别保留序列的先后关系、分子的连接结构、气象场的空间分布和医学影像的局部细节。更实用的是，神珍能直接生成RNA序列、可供计算机读取的分子表示SMILES、全球气象场以及医学影像分割结果，相当于把理解与生成两套能力捏进同一个框架。 开源与开放是这套模型的关键姿态。上智院已经放出了模型权重、推理代码、示例脚本与使用文档，研究者可以通过星河启智科学智能开放平台下载模型或调用API，与平台上汇聚的 1500 余个科学模型和工具组合使用；也可以在Hugging Face下载权重、在GitHub获取代码，一同共建开放的科学智能社区。 这场发布发生在WAIC2026 科学智能开放论坛的舞台上。论坛由世界人工智能大会组委会办公室指导、复旦大学和上智院联合主办，聚焦AI原生时代的科学闭环发现，汇聚了诸多知名科学家与一线青年产学研代表，深度探讨人工智能如何从方法论底层重构科学发现的全流程，谋一个开放协同的科学智能新生态。四位重量级科学家发表了主旨演讲，从不同维度打开理解科学智能的视角。 诺贝尔化学奖得主、香港中文大学深圳教授阿里耶·瓦谢尔强调，AI必须建立在可靠的物理机制之上。图灵奖得主、蒙特利尔大学教授吉勒斯·布拉萨德对量子计算在新材料发现等领域的潜力寄予厚望，并建议青年研究人员追随兴趣而非业界时髦，因为当下的研究发现有可能在十年之后才真正落地应用。 之江实验室主任、中国工程院院士王坚的分享围绕科学基础模型与科学作为一个整体展开。他指出，科学智能不在论文文本而在数据，但今天的基础模型仍建立在文本之上，未来需要让科学数据成为科学智能的原住民，也就是把各学科数据词元化，纳入同一表征空间。他判断AI正变得像数学一样基础，科研范式也将从STEM走向STE+MAP，即数学、AI与公共设施的结合，让科学重新成为一个整体。 美国国家科学院院士、普林斯顿大学教授范剑青以智能科学和社会为题，把AI概括为统计学习与优化决策的动态循环，并用社会经济测度、金融风控和大模型应用举例，阐释AI如何将数据转化为社会洞察。他强调AI服务于经济社会发展，在推动智能体与科研创新的同时，也必须持续回应就业结构变化、教育转型、伦理安全以及人类能否保持有效控制等问题。 巅峰 对话环节，与会嘉宾达成共识：AI原生时代的原始创新，一大关键在于人、数据、模型、实验与学术判断能否形成崭新的协同发现机制，这既需要科研基础设施的系统性升级，更需要一代科研工作者思维方式和能力结构的根本性重塑。 复旦大学特聘教授、上智院院长漆远点出了这场变革的终局想象。他表示，AI要从预测下一个Token走向发现未知的规律，而AI发现未知科学规律将是 超级 智能的开始。这一进程的核心，在于通过压缩从高维空间运用和发现简洁的机理，以及科学验证的高效闭环，这将促进数字与物理世界的结合与新的模型架构产生。他提醒，真实的科研是包含文献、假设、数据、模型、仿真、实验及反馈的长链条过程，科学智能领域正在着力发展能够组织复杂研究流程的系统能力。 当 110 亿参数的神珍把六类科学数据收进同一个大脑，科学发现的形态，或许正被悄悄改写。
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
moonshine
极低延迟的语音转文本、意图识别和文本转语音，用于构建语音智能体和界面
ai-agent-book
《深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践》（李博杰 著）开源主仓库：全书正文、编译版 PDF 与按章配套代码
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Cognee 是面向智能体的开源 AI 记忆平台。通过自托管的知识图谱引擎，为您的 AI 智能体提供跨会话的持久长期记忆。
agency-agents
触手可及的完整 AI 代理机构——从前端魔法师到 Reddit 社区忍者，从奇思妙想注入者到现实审查员。每个智能体都是具有个性、流程和经过验证的交付物的专业专家。
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:
FlashRT：用于引导智能体部署实时多模态应用的智能体驾驭工具
Real-time multimodal applications, including voice agents and interactive video generation, compose heterogeneous models into pipelines whose efficient deployment requires application-specific decisions about placement, streaming, and intra-model parallelism. Existing serving systems and auto-parallelism compilers commit to limited transformations and fixed workload assumptions, so achieving high performance on a new application requires hand-crafting an efficient implementation. We present FlashRT, an agent harness that guides coding agents to lift simple developer-written reference implementations into optimized multi-GPU deployments that flexibly weigh target metrics like latency and throughput. Using a new chain-of-program paradigm, FlashRT directs a generic coding agent through a multi-pass transformation process where an agent transforms the reference into an intermediate representation (IR) to capture data dependencies and persistent-state scopes, validates this IR via a sequential interpreter, and performs static analyses to identify candidate transformations. Then, the agent iteratively implements, verifies, and benchmarks each candidate under a measurement-gated optimization loop to produce effective deployments that span different hardware budgets. Across various applications, including video world models and multimodal LLMs, FlashRT converts reference implementations into highly efficient deployments, delivering up to ~70x latency reduction and 2.8x throughput improvement on NVIDIA B200 GPUs. On AMD MI355X GPUs, FlashRT matches the peak latency reduction while increasing peak throughput improvement to 3.6x, demonstrating that agent-driven optimization can be more scalable on platforms with less mature expert optimization. In fact, for Qwen3-Omni text-to-audio inference, FlashRT reduces response latency by 65% compared to the expert vLLM-Omni implementation on AMD MI355X.
SWE-Pruner Pro：代码LLM已经知道该修剪什么
Pruning long context for coding agents has been a vital technology for efficient context management. While existing context pruning methods such as SWE-Pruner realize this by attaching a separate code classifier, we find the agent itself encodes internal representations indicating the relevance of code context when reading tool output. Based on this finding, we propose SWE-Pruner Pro, which prunes tool outputs directly inside the agent. Concretely, a small head turns the agent's own internal representations into a keep-or-prune label for each line, with a length-aware embedding keyed to each tool output's line count. Across two open-weight backbones and four multi-turn benchmarks, SWE-Pruner Pro saves up to 39% of prompt and completion tokens while preserving task quality, with bounded inference overhead. Notably, on MiMo-V2-Flash SWE-Pruner Pro additionally raises the SWE-Bench Verified resolve rate by +3.8% and the long-context Oolong accuracy by +2.2 points.
Excited for the Qwen 3.8 open-weight release. I have had real success
Excited for the Qwen 3.8 open-weight release. I have had real success with Qwen 3.7 for subagent workflows in harnesses like Hermes Agent. They are doing something right around agentic capabilities. If Qwen 3.8 is a significant improvement, you don't want to ignore it. 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
外企人最怕的，不是复杂业务，而是面对印度同事，远程通话一开始，鸡皮疙瘩从头生到脚
外企人最怕的，不是复杂业务，而是面对印度同事，远程通话一开始，鸡皮疙瘩从头生到脚，那魔幻的印式口音，能懂 3 成已经可以横着走了 宝玉老师放出的这款 BaoCut Skill, 完美解决“洗耳”式沉浸练口语的场景 youtube 上大把印式，法式，韩式英语主播，拿这个 Skill + App, 反复拉片尽情受虐 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
- LingBot-World 2.0 - Failure as a Process - Tracing Agentic Failure -
RT DAIR.AI The Top AI Papers of the Week (July 13 - July 19): - LingBot-World 2.0 - Failure as a Process - Tracing Agentic Failure - Metacognition in LLMs - When Is Routing Meaningful - Harness Evolution Rethought - Self-Improving Agents Survey Read on for more: DAIR.AI:
"Open-weight models are inherently decelerationist." Among the most
"Open-weight models are inherently decelerationist." Among the most absurd things I have read on X recently. "Only we should build AI, and you shouldn't" is a dangerous movement and a huge scam we should be calling out. @TimSweeneyEpic describes it best in his reply: "Picture an executive a taco company saying this sort of thing about a new brand of tacos coming onto the market, speculating about the geopolitical and societal disruptions they anticipate as a result of advances in tacos." I am also convinced these people don't actually use open models seriously or even try to understand their value. If you care about AI sovereignty, you would know how bad the argument is. I have never heard about this person before, but I was surprised to see such a statement given where they work. The reaction to the original post says it all. 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
围观WAIC模型「读心术」！现场火火火火火
关注前沿科技 2026-07-19 18:18 北京 一个对抗LLM结构性缺陷的模型架构 允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 如果你走进2026 WAIC的现场，最直观的感受可能只有一个“卷”字。 1100多家企业、10万平米的展区，目之所及，几乎每家展台的屏幕上都闪烁着 Agent 这个 词。 但“智能体”喊得越响，行业的焦虑就越明显：算力内卷到头了，Agent到底怎么进企业、怎么帮核心业务赚钱？ 在一片技术喧嚣中，一个新解法吸引了我们的注意—— 主观世界模型（Subjective World Model，SWM）。 △ “主观世界模型”登上央视新闻直播间 为了搞懂这个新架构，我们顺着人流挤进了 特赞科技 的展位。 在硬核的技术拆解面前，我们不得不承认，过去指望靠大模型（LLM）去猜测 消费者心思 的路子，可能从一开始就走错了。 因为， LLM从根本上不适合用来建模人的决策。 架构设计的核心判断 SWM的设计起点是一个认知心理学上的已知事实：人的“自我报告偏好”和“真实决策权重”之间存在系统性偏差，这个偏差是可测量的，也是可建模的。 基于这个判断，SWM选择了四层异构数据协同训练的路径—— 每一层针对不同类型的“理解人”子任务，使用不同数据源、不同建模目标、不同验证机制，推理时四层联合打分。 Layer 1：表达层Expression Layer 数据： 数十亿条社交平台原生语料 目标： 构建语言风格向量 → demographic/psychographic特征的高维映射 技术本质： 这是一个有监督的representation learning任务。输入是用户的历史文本序列，监督信号来自用户画像标注 （年龄/地域/职业/消费层级等）。训练收敛后，相同demographic cluster的用户，其语言表征在embedding空间中会自然聚集——这个embedding作为后续层的persona anchor。 表达层本身不是壁垒——社交数据可以规模化采集。 它的价值在于为Story Layer的稀疏深访数据提供“扩散基底”：通过persona anchor将深访persona的特征迁移到更大范围的社交用户群。 Layer 2：叙事层Story Layer 数据： 数万小时一对一深度访谈语料，单次访谈1-2h，产生5k-20k字非结构化文本 目标： 建模行为动机的时序因果图 （causal graph of purchase motivation） 技术本质： 这是一个序列因果建模任务，而非分类或生成任务。训练目标不是预测“下一句话是什么”，而是识别访谈叙述中的trigger event → consideration formation → decision point → post-purchase rationalization的完整因果链，并将其结构化为有向因果图。 为什么合成数据在这一层完全失效： 真实受访者的叙述具有跨情境的因果一致性 （causal consistency） ——同一个个体在描述不同购买场景时，其核心动机结构会以不同表现形式反复出现，形成可识别的“动机签名”。 LLM生成的模拟访谈数据没有这个属性，原因是LLM在每个token步骤独立预测，没有维护跨情境一致的内在状态。 合成语料在Cognition Layer和Behavior Layer的交叉验证中会系统性失败——相当于一个内置的抗合成机制。 Layer 3：认知层Cognition Layer 数据： 行为判断问卷、Schwartz Value Survey、Big Five Inventory等标准化量表 目标： 个体的价值权重向量 （value weight vector） 和风险偏好系数 技术本质： 这一层的核心是建模stated preference和revealed preference之间的gap——即“消费者说他在意什么”和“消费者实际决策时权衡什么”之间的差值函数。训练目标是在Story Layer提供的行为叙述和量表测量结果之间建立校正映射，输出个体的真实价值权重向量。 Layer 4：行为层Behavior Layer 数据： 经济博弈实验数据 （ultimatum game / public goods game / trust game） + 真实交易记录 目标： 行为经济学参数估计——loss aversion coefficient λ、hyperbolic temporal discounting rate δ、social norm sensitivity γ 技术本质： 基于prospect theory的参数化个体建模。这些参数在跨情境行为预测中起关键作用：当模型遇到out-of-distribution场景 （历史数据中没有见过的产品类别或购买情境），需要通过这些基础参数外推反应，而非依赖历史pattern匹配。这是SWM能在新产品研究中有效工作的底层原因。 四层协同推理：如何输出AI Persona 四层训练完成后，SWM对每个目标persona维护一组联合状态：表达层的语言风格嵌入 + 叙事层的动机因果图 + 认知层的价值权重向量 + 行为层的经济学参数。 推理时，给定一个新的研究prompt （如“你对这款新包装设计有什么看法”），四层联合打分：表达层决定语言风格和情绪色彩，叙事层调用相似情境下的动机结构，认知层校正自我报告偏差，行为层注入跨情境稳定的行为倾向参数。 输出的AI Persona在连续追问下维持一致的内在状态——这是和LLM直接生成persona的本质区别： LLM的persona是stateless的，每次回答独立生成； SWM的persona是stateful的，有一个跨prompt持续存在的内在状态。 量化结果： 行为模拟准确率85% （对比真人深访基准）。30万+AI Persona （社交数据扩散），1万+高精度AI Persona （深访语料直接训练），交付<30分钟。 注：atypica是基于主观世界模型构建的智能体，Gamelab是atypica为了确保AI模拟准确性的核心Evals手段，通过让真人和AI Persona完成相同的经济学行为实验，对比两者的决策数据，以此量化校准AI Persona对真人的模拟准确度，目标是让AI Persona和真人的数据无限接近。 如何从理解侧到执行侧？ SWM是“理解消费者”的模型，特赞的团队更进一步，研发了 GEA（Generative Enterprise Agent）企业级智能体架构 ——是“执行面向消费者任务”的架构。 两者在特赞的技术栈中构成理解-执行的完整链路。 GEA的编排层由特赞自研发散推理模型 （Creative Reasoning Model） 驱动——这是 中国首个备案的发散推理领域的大模型，核心设计是在收敛前先穷尽发散可能性，而非直接走beam search到最优解。 这个特性在创意内容生成、方案设计等需要探索解空间的任务上有显著优势。 执行层调用400+模块化Agent Skill，单次任务可协调30+基础模型。 Context System作为企业知识的持久化存储层，将品牌DNA、历史洞察、产品库、素材库等结构化为智能体可检索的上下文，解决多轮任务中的上下文漂移问题。 目前，其已在内容营销、洞察研究、产品创新、设计创作等业务场景跑通并实现大规模部署，月均Token部署量超100亿，覆盖全球50+国家和地区。 △ 特赞的展位，H1-C135，观众们在了解主观世界模型 企业AI下半场，一个技术判断 SWM的竞争壁垒不在于架构设计的复杂度——四层协同建模的框架本身是可以被复制的。 壁垒在于 Story Layer的数据积累：十年间真实深访语料的堆叠，加上内置的抗合成机制，使这个数据壁垒具备了自我保护能力。 当合成数据路线在Cognition/Behavior交叉验证中系统性失败，后发竞争者就只有一条路：从头开始做真实深访，追赶十年的数据积累。 这个差距不能用算力缩短。 过去两年，企业AI的主要竞争逻辑是“接入”——接哪个大模型、能不能快速上线一个Copilot。 这个阶段基本过去了。大模型API已经是商品，工程接入能力不再形成壁垒。 下半场真正拉开差距的，是 对业务场景
逛了趟WAIC，我只想说，AI在物理世界都快卷疯了……
关注前沿科技 2026-07-19 18:18 北京 小机器人开始在物理世界狠刷「经验值」 梦瑶 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 太！火！爆！了！ 还得是WAIC，还得是AI圈春晚—— 哪怕到了展会第三天，依旧人挤人人人人，火爆热程度堪比上海这两天的天气。 （doge） 甚至，据说，连黄牛票…都炒到3000块钱一张了！？ 真不怪大家这么热情，主要吧，还是展会现场太有看头了—— 这边机器人模拟药房 拿药取药 、那 边 机器人组团开 演奏会，还有各种长进真实硬件里的Agent和操作系统。 具身智能、世界模型、AI Coding、Token经济、AI硬件 ……过去一年最火的技术概念，今年几乎全都被搬到了现场。 如果说去年逛展大家聊得更多的，还是AI还能做点啥，那到了今年，一个非常非常非常明显的变化是—— AI已经从屏幕里走了出来，开始往工厂、家庭、药房、穿戴设备和各种真实生产场景里「疯狂流动」了： 在一众展商中，我也看到了一个咱非常之熟悉的玩家： 京东。 只不过吧，这次，这家厂商亮相的方式确实有亿点不一样。 此前，京东就官宣要打造 全球最大的物理世界运营中心，没想到这么快就把最新成果搬到了WAIC现场—— 首次集体亮相的JoyAI全系列大模型、具身数据采集与训练链路，还有以JoyInside为底座打造的京东AI Home，全都来了： 逛完今年的WAIC，我们会发现AI的能力边界，真的开始从数字内容的理解与生成，进一步延伸至物理世界的环境感知、实时决策与具体执行。 而过去停留在屏幕里的智能概念，如今已经开始进入工厂、家庭和各类终端设备，真正参与现实世界的现实运行了。 看得见、听得懂、还能执行，面向物理AI的模型全家桶来了 这两年，大模型已经进入密集发布期。 今年走进WAIC主场馆，我们会发现图像、视频、语音、交互、具身等不同方向的模型几乎覆盖了所有热门赛道。 但不得不承认的一点是，在真实的物理环境中，单一模型给出判断，只是整个AI任务执行流程的「起点」。 后续的路径规划、设备控制、动作执行与结果反馈，可以说每个环节都直接影响一个任务能否真正形成完整闭环！！ 也正因如此， 物理AI对模型能力的要求，也从单项能力的突破进一步延伸至感知、理解、决策、执行的系统协作。 △ AI生成 就在今年WAIC现场，京东直接端上了一整套面向物理世界的JoyAI模型「全家桶」。 从语音、图像、视频、实时交互、到具身智能，可以说是把物理AI需要的模型能力统统梭哈了…… 对物理AI来说， 视觉能力 决定了AI能否建立对现实环境的连续认知。 毕竟一台机器人真正开始行动前，需要先弄清周围有什么、物体位于哪里，以及彼此之间存在怎样的空间关系。 而京东此前开源的JoyAI-Image-Edit、JoyAI-Echo和JoyAI-VL-Interaction模型，刚好对应了 视觉能力 向物理世界延伸的不同维度—— JoyAI-Image-Edit 实现了视角变换、空间漫游与几何一致性编辑，让AI从处理平面像素进一步走向理解空间结构。 △ JoyAI-Image-Edit JoyAI-Echo 通过跨模态记忆维持长视频的一致性， JoyAI-VL-Interaction 则把理解和响应压缩至毫秒级，让AI可以一边观察实时画面，一边交互、调用Agent。 值得一提的是，京东还在今年WAIC上，展示了多模态领域的最新研究成果：实时视频编辑模型 JoyAI-Video-Edit。 具体来说，用户可以自定义画面，并在预览过程中实时修改，让视频生成具备更强的即时反馈与动态调整能力。 从长时一致性、实时理解到即时修改，几款模型分别补上了动态视觉中的不同环节，让物理AI既能记住前后变化，也能跟上实时画面，并根据环境变化及时调整反应。 △ JoyAI-Video-Edit 视觉模型让设备看懂周围环境，但当设备真正进入家庭和零售场景，还要面对一个更难处理的变量——人的指令。 毕竟，大家都懂，现实交流很少按照标准格式发生。 语气、习惯和表达方式同样因人而异，对于物理AI来说能否真正听懂指令，直接决定了后续动作会不会跑偏。 在今年WAIC上，京东不仅亮相了语音生成基础模型 JoyAI-Voice，还同步发布了新的语音交互模型： JoyAI-Talker ～ 其能够识别用户的情绪与真实意图，根据不同人的表达习惯调整回应，同时具备低延迟交互和随时打断能力。 这意味着，人与物理AI的交互能够从一次性下达指令，变成持续沟通：设备可以在执行过程中接收反馈、暂停动作、理解新的需求，再及时调整接下来的行动了！！ 能看懂环境、理解人的意图，物理AI还要跨过最后一道门槛——让真实设备把模型的判断变成动作。 而京东的 JoyAI-RA 移动操控基础模型，解决的正是这段从决策到行动的转换。 通过统一训练框架，让不同机器人与人类操作经验能够在同一套动作表达中完成对齐，再结合仿真训练和真实环境验证，持续修正模型在现实中的执行偏差。 由此，物理AI在模型能力上，才真正完成了从感知、理解、决策到行动的完整闭环。 小机器人们，开始在物理世界狠刷「经验值」 机器人在模型里学会了看、听、理解和规划，真到了现实世界，还是可能被一只摆歪的杯子「难住」。 毕竟，模型给出的更多是智能上限。 这些能力能否迁移到物理世界的真实任务中，很大程度上还是取决于小机器人们在物理世界中攒到的 经验。 读万卷书不如行万里路，这个道理放在小机器人身上，同样成立。 于是， 随着机器人走向现实环境真实作业， 一个越来越关键的环节被推到了台前，那就是 「具身数据采集」。 △ AI生成 与大模型的语料训练相比，机器人学习所需的真实经验，其实要比文本数据难攒得多，而且哪怕数据规模上去了，机器人也可能被「教坏」。 京东就做过一组很直接也很直观的实验—— 他们分别用1万小时高质量数据和1万小时存在瑕疵的数据训练模型，结果发现， 有瑕疵的数据即使继续往上堆，模型效果也未必提高，甚至还会越练越差。 所以在京东看来，数据时长只能反映采集规模。真正决定训练价值的，是动作、轨迹、任务结果和场景变化能否被准确记录和理解，背后还牵涉标注模型、算法精度与数据处理等一整套技术链路。 由此形成的 「数据采集—模型训练—真机验证—反哺采集」 数据采集闭环，则是物理AI真正走进现实世界的关键。
TimeLens2：基于多模态LLM的通用视频时序定位
Video multimodal large language models (MLLMs) can describe what happens in a video, but rarely identify when the supporting evidence occurs. We study generalist video temporal grounding, in which one model predicts a variable-cardinality set of evidence intervals across video lengths, domains, query forms, and viewpoints. Existing training strategies are misaligned with this set-valued task: long-video labels often rely on brittle one-pass annotation, while reinforcement-learning rewards either fail to distinguish non-overlapping predictions or require fragile segment matching. TimeLens2 treats temporal evidence as an interval set throughout supervision and optimization. TimeLens2-93K constructs reliable multi-span supervision through caption-derived proposals, independent localization, cross-agent consensus, semantic verification, and boundary refinement. Our temporal Wasserstein reward computes exact one-dimensional \(W_1\) between uniform distributions over merged interval supports, providing dense, matching-free feedback under unequal cardinalities and equivalent fragmentation; temporal IoU complements it with precise-overlap feedback. Across seven benchmarks, TimeLens2-2B outperforms all size-matched baselines on every benchmark, while the 4B and 8B variants achieve state-of-the-art performance, surpassing open-source models with up to 397B parameters. The 2B, 4B, and 8B variants improve over their Qwen3-VL backbones by 14.2, 13.0, and 18.1 mIoU points, respectively.
EvolvingWorld：用于交互式文学世界中角色扮演智能体与世界模型协同演化的开放模式框架
This paper introduces EvolvingWorld, a framework and benchmark for character and world co-evolution in interactive literary worlds. Existing systems either treat interactive literary simulation as static persona imitation or isolated scene generation, failing to capture how characters and worlds evolve together over time. To address this, EvolvingWorld models literary simulation as a long-horizon process where characters interact, scenes progress, and character and world states are persistently updated. Unlike prior systems relying on fixed schemas, EvolvingWorld adopts an open-schema framework to support simulation across diverse literary worlds. The framework consists of two coupled modules: a Character Agent for multi-character role-play and persistent profile evolution, and an LLM-based World Model for global and location/entity-level state maintenance and scene progression. Based on this architecture, we formulate 7 trainable tasks for scene initialization, interaction generation, and state update. We construct a dataset from 57 books, producing 138,596 supervised training samples and 222 snapshots for testing. Furthermore, we introduce a trajectory-level LLM-as-Judge evaluation protocol spanning 10 dimensions and 20 metrics. Experiments show that EvolvingWorld can improve long-horizon simulation by effectively maintaining persistent, coherent character and world development.
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，
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。 [
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。
最近几个月，好基友海辛和阿文一直在几个项目里高强度用Seedance做视频，在踩了很多坑以后
最近几个月，好基友海辛和阿文一直在几个项目里高强度用Seedance做视频，在踩了很多坑以后，他们总结了一套很实用很详细的心得。 我看完了以后，觉得很受用，我自己也学到很多。 在征得他们同意后，也想分享给大家，因为我觉得对每一个想用AI做视频的人，也都非常有用。 先说一个反直觉的结论，大部分你在X和小红书上看到的Seedance提示词，都没什么用。 那些千转万转的帖子，华丽的prompt小作文，他们团队几乎都测了一遍，结果发现能用的没几个，反而浪费了大量时间。 这些提示词唯一验证的事，就是Seedance是真的不挑食，你写什么它都能生成点东西出来，但跟质量没关系。 其实写一段视频prompt比想象中简单得多，只需要填好四个部分： 1. 主体，就是画面里出现的主要人物。建议用图生图先出一张角色参考图，然后在即梦里新建主体，后面直接@就行，复用率极高。 2. 场景，上传一张场景图就够了。场景图里可以带上你的主角，这样能交代角色和环境的比例关系，不容易出现人物大小失调。 3. 音乐，这条非常重要，不要生成任何BGM，只生成对应的音效。BGM会严重干扰后期剪辑和配乐。 4. 镜头，言简意赅地写清楚每个镜头的景别和发生了什么就行，不需要长篇大论。 一个好的Prompt大概是啥样的，我也把海辛的截图放下面了。 除了Prompt怎么写之外，还有一些非常有用的心得： 第一，不需要往Seedance里放分镜故事板。很多人花十几分钟生成一张华丽的故事板，带镜头运动曲线带各种标注和表格，丢进去让Seedance生成，反而错漏百出。 第二，Prompt不是越长越好。很多人用AI写的提示词又臭又长，里面很多都是多余的描述和情绪渲染，上传过主体和场景参考以后就不需要再用文字重复一遍了，没有意义。而且如果一段Prompt连自己都读不完，那说明你对故事要发生什么根本就不关心。 第三，不要给每个镜头加时间戳，比如[0-3秒]这种东西，很多时候都是安慰剂，模型其实不会真的按时间戳来分配时长，对时长影响最大的反而是镜头的数量，所以不如用镜头01这种方式更好。 第四，不要盲目追求清晰度。目前对提示词响应最好的版本是720p，不是1080p，清晰度最后定稿了用Topaz放大到4K就行了。 而最最最重要的事，就是有了AI和Agent之后，我们的效率大幅提升，那省出来的时间应该花在哪呢？ 答案只有一个： 构思你的分镜和故事。 绝大多数的技巧，最终都会被模型的进步所吞噬。 但相信我，你的故事。 它不会。
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
FDE 就是模型公司的阳谋：先让人去帮企业落地 Agent 卖 Token，把企业知识沉淀成 Skills，然后把这些 Skills 内化到模型。 接下来企业就不需要那么多人了，如果...
FDE 就是模型公司的阳谋：先让人去帮企业落地 Agent 卖 Token，把企业知识沉淀成 Skills，然后把这些 Skills 内化到模型。 接下来企业就不需要那么多人了，如果因为效率提升带来了业务的拓展，那皆大欢喜，如果业务并没有拓展，那就只有财源广进降本增效了。 未来各行各业都要被 AI 卷了，懂 AI 的软件工程师反而因为 FDE 还能苟延残喘一段。 AI 能力越强竟然越来越有些悲观，虽然未来是美好的，但转型过程中是残酷的。 泊舟: 最近我聊了很多正在做FDE的伙伴，我感觉现在做 FDE，最值得做的一件事，就是让每个项目都给下一个项目打工。 把每轮客户沟通、需求判断、交付方案、修改原因和最终结果，全部沉淀成结构化资料。 案例足够多以后，把它们做成 Agent 的知识库、Skills 和评估标准。 新客户第一次沟通结束，Agent
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
Agent拉爆算力？中国杀出新物种：日冲10万亿Token，还赚钱了
ASI启示录 2026-07-19 17:53 北京 新智元报道 今年WAIC开幕当天，上海世博展区挤满了各种机器人、大模型和智能体。 但如果你问一圈做AI的人，2026年最让他们睡不着觉的事情是什么，答案出奇一致—— 不是模型不够强，是算力不够用了。 过去一年，AI行业发生了一个根本性的切换： 大模型从「陪聊」变成了「干活」。 这带来一个很直观的变化： Agent太能吃了。 这不是夸张。今年，密歇根大学、斯坦福等机构测算发现，在一组真实软件工程任务中，编码Agent每生成1个输出Token，背后平均要累计处理约154个输入Token。 更要命的是，这些Agent不是偶尔吃一顿，它们7×24小时不停地吃。行业里的共识是，今年AI推理的算力需求是去年的5倍到10倍。 与此同时，英伟达最新的高端卡今年很难大批进入国内，存量供给几乎没怎么增长。 需求暴涨，供给不动。怎么办？ 就在今天，商汤在总部举办以「算创·无限」为主题的Agentic时代AI基础设施创新发展论坛。 本次论坛上，商汤给出了一个听起来有点反常识的答案： 不造更强的卡，而是把比赛拆开，让不同的卡接力跑。 一场铁人三项的启示 要理解商汤在做的事情，得先搞清楚一个技术概念。 大模型每一次推理，其实可以拆成两道工序。第一道叫 Prefill，就是「读题」：把用户扔过来的资料、文档、聊天记录、上下文全部读进去，理解清楚。第二道叫 Decode，就是「答题」：在理解的基础上，一个字一个字地往外蹦答案。 这两道工序对硬件的要求完全不同。 读题拼的是计算吞吐量——你得一口气吞下海量信息，越快越好。答题拼的是显存带宽——你得一个字一个字地往外挤，快不了但不能卡。 过去大家的做法是一张卡从头干到尾，既读题又答题。这就好比让一个人独自跑完铁人三项——游泳、骑车、长跑全包了。能不能跑完？能。但一定不是最优解。 商汤的思路是： 把铁人三项拆开，让三个运动员各跑自己最擅长的那段。 具体来说，就是 让通用国产卡去做Prefill——它们的计算吞吐量不差，干这个活效率很高。把高端卡集中起来做Decode——这是它们的绝对强项。 这就是所谓的「异构混合推理」。说白了，不是逼国产卡去硬刚英伟达，而是让每一张卡都去干自己最擅长的事情。 听起来很美，但这事能落地吗？ 这事可远不是「把卡插上去就能跑」那么简单。 你想想看，一台Decode节点要同时协调三十个Prefill节点，这三十台芯片还可能来自不同厂家、不同代际。 网络怎么不堵？请求怎么分？长文档和短对话怎么区别对待？某张卡突然掉线怎么办？缓存命中率怎么保证？ 商汤首席科学家张行程说得很实在： 纯英伟达方案4个Prefill对1个Decode就够了，换成国产方案变成30对1，网络复杂度、调度复杂度、容错复杂度全线飙升。 所以商汤这几年在底层做了海量的脏活累活——编译器、算子、网络、缓存、调度、容错，一层一层地打通。经过系统级调优，才能让这套复杂程度远高于英伟达方案的异构系统，实现长时间稳定运行，系统可靠性达到99.9%，真正实现大规模商用。 而且从2018年开始，商汤就在做多芯片适配，到今天形成了一整套方法论。 张行程说，这不单纯是技术上的方法论，更是一种组织上的方法论——商汤自己的研发团队、芯片原厂、高校和科研机构，有的深度绑定、有的灵活协作，拧在一起才啃得动这块骨头。 目前，这套方案已经在真实客户场景中跑通了。适配的模型包括GLM 5.2、DeepSeek V4、Kimi K2.7、MiniMax M3、SenseNova V6.7等主流大模型。 但光是「能跑」还不够。技术再漂亮，不赚钱就是玩具。接下来才是整个故事里最关键的一步。 国产算力，上桌吃饭 过去几年，国产算力的叙事基本上是这么个套路：自主可控很重要，供应链安全很紧迫，我们的芯片能跑了。然后呢？然后往往就没有然后了。 能跑，但是性价比不行。能用，但客户不买单。声音很大，账算不平。 商汤这次最让人意外的地方在于： 国产芯片参与的混推集群，已经实现了可盈利。 这里的「可盈利」不是财务游戏，商汤科技联合创始⼈、⼤装置事业群总裁杨帆给了一个非常明确的定义： 收入覆盖折旧、摊销、机柜租赁、电费和人员服务费之后，利润率为正。 是真金白银地赚钱。 怎么做到的？ 第一步，把国产卡的实际性能「榨」出来。 商汤在三个不同厂牌的国产芯片上做定向优化，单卡MFU（可以理解为「有效利用率」）相比原厂出厂表现平均提升约一倍，最高的一款提升了152%。 第二步，通过异构混推，让同样成本产出更多Token。 相比国产同构推理，异构混推的同成本Token产出规模扩大了2.5倍。简单说，同样花那么多钱买卡和建机房，产出的Token多了一倍多。 第三步，Token量跑起来了。 年初日均4000亿Token，到7月底预计日均2.42万亿，年底目标是日均10万亿——全年预期增长25倍。账算得正是一回事，规模跑得起来才能证明这不是小打小闹。 这意味着， 国产算力第一次不必等到单卡全面追平英伟达，就通过系统分工，提前进入了真实的商业市场。 不是等着领先了再上桌，而是找准了自己的位置先坐下来——还挣到钱了。
求问各位朋友，中国国内的 Coding Agent，除了咱们都知道的 TRAE, ZCode, Qcoder, Kimi Code 之外，还有哪些创业公司的产品吗？ 类似 Cursor, Codex, Claude Cod...
求问各位朋友，中国国内的 Coding Agent，除了咱们都知道的 TRAE, ZCode, Qcoder, Kimi Code 之外，还有哪些创业公司的产品吗？ 类似 Cursor, Codex, Claude Code, Devin 形态的都算。
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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编码代理驾驭工具。
// Agents Do Not Fail Alone // Very nice open-source eval tool to check agent reliability. Lots of cool ideas in there. (bookmark it) What's the probl...
// Agents Do Not Fail Alone // Very nice open-source eval tool to check agent reliability. Lots of cool ideas in there. (bookmark it) What's the problem? Context engineering has become central to building reliable agents but it remains almost entirely unmeasured. Instructions, tools, memory, retrieved knowledge, guardrails, and untrusted inputs all accumulate in the context, and when that gets weak the agent drifts, hallucinates, misuses tools, becomes vulnerable to injection, and burns tokens. This work validates context-engineering quality as an independent leading indicator of agent reliability. The measurement lives in ProofAgent-Harness, open-source infrastructure that scores context with multi-juror consensus across seven criteria, covering role clarity, guardrail coverage, instruction consistency, tool schema quality, grounding sufficiency, injection hardening, and token efficiency. The context score is isolated from behavioral metrics and release decisions, so the prediction is not smuggled in. Holding frontier LLM agents fixed and varying only their operating context, each criterion predicts its matching outcome. Why you want to consider doing these checks: > Grounding sufficiency predicts hallucination resistance. > Guardrail coverage predicts manipulation resistance. > Tool-schema quality predicts tool use. Paper: Learn to build effective AI agents in our academy:
RT elvis: // Agents Do Not Fail Alone // Very nice open-source eval tool to check agent reliability. Lots of cool ideas in there. (bookmark it) What's...
RT elvis // Agents Do Not Fail Alone // Very nice open-source eval tool to check agent reliability. Lots of cool ideas in there. (bookmark it) What's the problem? Context engineering has become central to building reliable agents but it remains almost entirely unmeasured. Instructions, tools, memory, retrieved knowledge, guardrails, and untrusted inputs all accumulate in the context, and when that gets weak the agent drifts, hallucinates, misuses tools, becomes vulnerable to injection, and burns tokens. This work validates context-engineering quality as an independent leading indicator of agent reliability. The measurement lives in ProofAgent-Harness, open-source infrastructure that scores context with multi-juror consensus across seven criteria, covering role clarity, guardrail coverage, instruction consistency, tool schema quality, grounding sufficiency, injection hardening, and token efficiency. The context score is isolated from behavioral metrics and release decisions, so the prediction is not smuggled in. Holding frontier LLM agents fixed and varying only their operating context, each criterion predicts its matching outcome. Why you want to consider doing these checks: > Grounding sufficiency predicts hallucination resistance. > Guardrail coverage predicts manipulation resistance. > Tool-schema quality predicts tool use. Paper: Learn to build effective AI agents in our academy:
Re As promised, here it is: https://x.com/omarsar0/status/2078573267015885136?s=20
Re As promised, here it is: 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,
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.
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.
当我让大语言模型互相争论时，它们开始编造引用来取胜。谄媚并不是唯一的失败模式。
Some context. I've been running setups where a few LLM personas debate a question, then a separate neutral pass pulls out where they actually disagree. The whole reason I started was sycophancy. One model on its own just agrees with whatever you say, so I wanted models that would actually push back on each other. That part worked. But two things happened that I didn't see coming. First, arguing turns models into confident fabricators. Once a model is trying to "win", it starts citing sources, URLs, author names, specific figures, that were never in the retrieved material. It's not random hallucination, it's persuasive hallucination, because in an argument a citation is basically a weapon. I ended up adding a dumb deterministic check that flags any cited URL that isn't in the actual retrieved corpus. Just telling the model "only cite real sources" in the prompt barely did anything, moved it maybe 6 points. Second, if you let a model pick the debaters, the panel comes out unanimous almost every time. Generating all the personas from one model at low temperature quietly lines up their priors. You think you've got a debate, you've actually got one model wearing five hats. The takeaway for me: making models disagree is really easy to fake and pretty hard to do for real. Most of the actual work is in the verification layer, not the personas. Anyone else working on multi-agent debate or adversarial verification? Still an open question for me whether fabrication-under-pressure is just a property of any adversarial LLM setup, or something you can actually design out at the architecture level instead of catching after the fact. submitted by /u/drichko [link] [comments]
RT DAIR.AI: AI agent coordination is going to be the next leap in AI. This paper talks about the problem of multi-agent exploration and how to improve...
RT DAIR.AI AI agent coordination is going to be the next leap in AI. This paper talks about the problem of multi-agent exploration and how to improve it. (bookmark it) Let's break it down: The default assumption in multi-agent work is that capable LLMs, placed together, will probe each other and self-organize into good coordination. New research shows they do not. Modern LLM agents fail to explore each other. They fall into myopic, polarized interaction patterns that raise regret and leave coordination well short of optimal. The authors formalize this as a Multi-Agent Exploration problem, a partially observable stochastic game where agents must probe peers to infer capability, then introduce MACE, a lightweight framework that promotes exploration through structured peer selection. Paper: Learn to build effective AI agents in our academy:
港科大新发现：MoE路由很脆弱！重复token输入阻塞负载均衡 | ICML'26
新智元 2026-07-18 18:26 北京 新智元报道 MoE大模型正在成为高效推理的主流路线。 它把一个大模型拆成很多「专家」，每个token只激活其中一小部分。这样一来，模型总参数可以很大，但每次推理的实际计算量不会爆炸。对服务商来说，这几乎是一个甜蜜的工程答案：更大模型，更低成本，更高吞吐。 但这篇来自ICML 2026的工作发现，MoE模型最重要的组件之一——专家路由里，藏着一个新的系统级风险。 来自港科大的研究团队提出了RepetitionCurse，这是一种针对MoE大模型服务的黑盒压力测试方法。 它不需要模型权重，不需要梯度，也不需要知道后端专家如何部署，只利用高度重复的输入模式，就能诱导专家路由把大量token路由到同一小批专家上。 论文链接： 结果某些GPU被打成straggler，其他GPU空等同步，最终拖慢time-to-first-token（TTFT），也就是用户看到第一个token的时间。 实验显示，在常见8-GPU EP部署上，RepetitionCurse可让MoE模型的TTFT增加20%到148%。 攻击原理 MoE的router，本质上像一个分诊台。 每个token来了之后，router会判断它该交给哪些专家处理。 正常文本有丰富语义，token的隐藏表示比较分散，router通常会把它们分给不同专家，这也是MoE模型训练时非常注重的专家负载均衡。 而RepetitionCurse利用的是另一个极端：当输入里出现高度重复的token模式时，连续token的表示会变得非常相似。 对router来说，这些token像一群「长得几乎一样的客人」，于是被反复送进同一批专家。 正常输入下，3个GPU负载接近33%/34%/33%；RepetitionCurse输入下，负载可能变成98%/1%/1%，一个GPU变成straggler，其他GPU必须停下等待。 问题从这里开始变得系统化。 在实际部署中，MoE模型通常使用Expert Parallelism，也就是把不同的完整专家放到不同GPU上。正常情况下，这能分摊计算压力；但如果大量token都被路由到同一GPU上的专家，那张GPU就会成为瓶颈，而其他GPU即使没干多少活，也必须等它完成之后才能继续同步，导致系统出现 单点拥堵。 Mixtral-8x7B上，正常输入的专家负载分布较均匀；RepetitionCurse 会让大量token在多个层上集中到少数专家，热力图出现明显高亮块。 论文把这种现象称为routing collapse。攻击输入让router的选择从「分散派单」变成「固定派单」，最终把MoE的并行优势反过来变成系统短板。研究团队指出，RepetitionCurse可以在黑盒场景下工作，不依赖模型参数，也不依赖后端routing细节。它的目标也不是控制输出内容，而是拖慢prefill阶段，从而放大TTFT。 过去MoE模型的安全问题通常只在模型输出层被考虑，例如「让模型生成很长」「让模型无限思考」「让Agent调很多工具」，研究人员指出它们在服务系统层也可能有可被利用的安全漏洞，即便输出只生成1个token，也可能通过破坏每个输入token的计算效率，让服务变慢。 攻击效果 对用户来说，大模型卡不卡，最直观的指标就是TTFT。 TTFT指从请求到达，到第一个token返回之间的时间。它是聊天机器人、Copilot、搜索问答、Agent服务里非常关键的体验指标。用户不一定知道后端用了多少GPU，但一定能感觉到「怎么还不开始说话」。 论文用一个简单指标衡量延迟放大： 如果这个值是2.48，就意味着攻击输入下，第一个token的返回时间是正常输入的2.48倍。 研究团队在vLLM上部署目标模型，使用ShareGPT中2048条用户请求进行测试。结果很直接：EP size越大，RepetitionCurse越容易把并行系统「拧成单线程」。 在Mixtral系列上，8-GPU部署下TTFT最高增加148%。在更稀疏的Qwen3-30B-A3B系列上，当EP size扩到32时，TTFT最高增加115%。 在常见8-GPU设置下，RepetitionCurse还会把原本P99的SLA保证拉低到P98.6到P86.4，意味着服务违约率从1%上升到最高13.6%。 不同MoE模型在不同EP size下的TTFT LAR。 更麻烦的是，LLM服务不是一个请求一个请求孤立执行的。为了吞吐，服务系统会把多个请求打包成batch。这意味着攻击请求可以「搭车」影响正常请求。 论文分析了两种场景。 第一种是mixed-user batches：攻击请求和正常用户请求进入同一个batch。此时，正常用户明明没有发送异常输入，也会一起等待被拖慢的batch完成。 第二种是attack-only batches：某段时间里只有攻击请求进入系统。即便正常用户没有和攻击请求同batch，攻击请求也会占用prefill能力，导致后续正常请求排队更久。 攻击请求不仅增加同batch用户的TTFT，还会让后续batch的排队时间上升，影响沿服务队列传播。 RepetitionCurse不需要让后端GPU全部满载。它只需要制造一个足够慢的straggler，就能让同步机制把其他GPU一起拖住
不换模型，效果提升104%！上海AI Lab让Harness也能自进化了
关注前沿科技 2026-07-18 15:45 北京 让AI自己改自己的Agent Harness，这事已经被顶级Agent社区注意到了。 Self-Harness团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 让AI 自己改自己 的Agent Harness，这事已经被顶级Agent社区注意到了。 上海人工智能实验室团队提出的 Self-Harness，近期被 LangChain CEO、联合创始人Harrison Chase 转发，也被 前OpenAI副总裁Lilian Weng 收进自进化Agent相关博客。 它盯上的不是换模型，而是Agent外层那套Harness。 做法很直接。模型先检查自己的运行轨迹，从失败里挖出模式，再提出有边界的Harness修改，最后交给回归测试决定要不要采纳。 实验结果显示，在Terminal-Bench-2.0上，底层模型、工具环境和评测协议都保持不变，只改Harness，三个模型后端都拿到了held-out提升。 其中Qwen3.5-35B-A3B总提升达到 104%，MiniMax M2.5和GLM-5分别提升 28% 和 24%。 论文和项目已经公开，文末附链接。 △ LangChain CEO/co-founder Harrison Chase转发Self-Harness 让Harness自己进化 Agent Harness可以理解为包在模型外层的一套运行装置，覆盖系统提示词、工具使用规则、验证器、运行时控制策略和轻量middleware。 在多轮工具任务里，它决定Agent怎么调用工具，什么时候停，失败后怎么恢复，产物又该如何验证。 过去，这套东西主要靠工程师手调。要读大量执行轨迹，找失败原因，改提示词或工具规则，再反复跑benchmark。 模型越多、任务越杂，Harness就越难继续按“一模型一套人工调参”的方式扩展。 △ 三种Harness改进范式：人工改、强模型外援改，以及Self-Harness让模型基于自身轨迹改 Self-Harness怎么工作 换到Self-Harness，流程被压成三步。先挖弱点，再提改法，最后跑回归。 Weakness Mining：从失败轨迹挖弱点 系统先让当前Harness驱动固定模型完成一批任务，记录完整执行轨迹、工具调用和评测结果。 失败样本不会被当成孤例处理。Self-Harness会结合验证器反馈、Agent行为和失败之间的因果关系，把可复用的失败机制聚起来。 这样，“某个任务没过”会变成“这一类失败可能来自同一种Harness缺陷”。比如缺少最终产物、重复执行无效命令、工具报错后不恢复，或者探索太久却迟迟不进入实现。 Harness Proposal：提有边界的改法 拿到结构化失败证据后，同一个模型会切换成proposer，针对已挖出的失败机制提出候选Harness edit。 这些edit只能落在预先声明的可编辑表面上，不能把整个Agent控制架构推倒重来。 每个提案都要说明想改变哪种行为，可能带来什么回归风险，以及为什么可能修好当前失败模式。 Proposal Validation：用回归测试拍板 候选Harness会在同一评测协议下重跑，并和当前Harness对比。 接受规则很保守。held-in或held-out至少一个split要提升，另一个split不能退化，才会进入下一代Harness。 这也是它和普通“自动改prompt”的差别。Self-Harness不让模型凭感觉拍板，而是把每一次改动都放进可记录、可复现、可回退的评测闭环里。 △ Self-Harness自改进闭环，包括弱点挖掘、修改提案和回归验证 不换模型，只改外层也能涨 论文在Terminal-Bench-2.0上做了系统评测。 Terminal-Bench-2.0是一个多轮智能体benchmark，任务运行在容器化终端环境中，覆盖文件管理、命令执行、错误恢复、产物验证等真实工具使用能力。 在固定模型、工具集、任务环境和评测配置的前提下，Self-Harness只改Harness。结果三个模型都出现提升。 MiniMax M2.5总提升 28%，Qwen3.5-35B-A3B总提升 104%，GLM-5总提升 24%。 这组结果的重点不是又换了一个更强模型，而是在同一个模型外面，Harness本身也可以被搜索、验证和迭代。 △ Terminal-Bench-2.0结果，三个模型后端在Self-Harness后均获得held-out提升 更重要的是，每个候选修改都经过held-in和held-out回归测试。 换句话说，Self-Harness不是堆更长的提示词，而是在一次次验证门控后，只留下真的带来收益、又没有明显回退的Harness edits。 △ Qwen3.5 Self-Harness进化路线，通过多轮验证门控保留有效edits 不同模型暴露出不同弱点 Self-Harness的另一个观察更像工程现场。不同模型不是同一种失败。 MiniMax M2.5：找到线索后迟迟不交付 在初始Harness下，MiniMax M2.5有时会持续探索数据集。即使已经找到关键元信息，也迟迟不创建评测所需的答案文件，最后因为缺少产物或超时失败。 Self-Harness保留的修改会鼓励Agent更早识别必需输出，先创建初始产物，并在工具调用过长时转向具体实现和验证。 Qwen3.5-35B-A3B：工具失败后容易陷入循环 Qwen3.5-35B-A3B的常见问题，是工具失败后进入重复编辑、重复覆盖或重复命令循环，甚至在停止前删除评测必需文件。 Self-Harness为它引入依赖预检查、失败后产物恢复、避免完全相同命令重试，以及由工具错误触发的artifact-focused提醒。 △ Qwen3.5保留下来的code-level Harness edits，集中在依赖预检查、产物恢复和重试约束。 GLM-5：更需要管住shell状态和节奏 GLM-5暴露出的弱点更集中在shell会话状态，以及从探索切到实现的时机。 改进后的Harness会提醒Agent在修改环境变量、安装工具或调整路径后，确认这些变化能跨命令持续可用。当长时间探索还没有形成产物时，系统也会推动它转向实现与测试。 这说明Self-Harness不只是给所有模型加一段通用提示。它会根据每个模型在真实轨迹中暴露出的弱点，生成并筛选适合它的Harness改动。 为什么会引起关注 Agent越来越像跑在工具环境里的系统，而不是只回答单轮问题的模型。 在这种设定里，模型能力只是一部分。外层Harness决定它是否知道何时调用工具，如何从错误中恢复，是否保留正确产物，退出前有没有做验证。 过去，Harness工程更像经验活。Self-Harness给出的方向是，让模型自己参与这套经验的挖掘和改写，但最终仍由评测而不是自评来拍板。 它没有证明“Agent可以完全自己进化”，也没有绕过benchmark范围。论文里的结果主要来自Terminal-Bench-2.0和固定模型后端。 但作为一个自进化Agent的组件，它给出了比较清楚的边界： 改什么，怎么改，怎么验，什么时候拒绝。 研究团队 该工作来自上海人工智能实验室团队，论文题为Self-Harness: Harnesses That Improve Themselves。 从现有文档看，团队公开了论文和项目地址，读者可以查看具体实验设置、Harness edits和代码。 论文： 项目地址： 一键三连 「点赞」「
中兴通讯联合国产算力厂，拿下WAIC SAIL之星
原创 关注前沿科技 2026-07-18 15:45 北京 把超节点从概念做成产品 克雷西 发自 上海 量子位 | 公众号 QbitAI 今年WAIC的SAIL之星，依然颁给了超节点，依然颁给了中兴通讯。 中兴通讯这次在WAIC上，拿出了自己的版本，叫 OEX超节点。 基于OEX加dOCS架构的国产高性能Matrix超节点方案，同期 拿下了本届大会的SAIL奖，这是中兴通讯连续第二年拿到这个奖项。 超节点这条路，英伟达用GB200 NVL72蹚出来之后，已经成了大厂们扎堆冲的方向。 这条路被英伟达验证之后，中国已经开始把它基建化、工程化了。 同一个展台上，还摆着一部手机。 AI智能体手机 努比亚NaviX Ultra，由中兴通讯努比亚全链路主导打造，也在这次大会上第一次公开亮相。 一个是机房货架里的互联架构，一个是揣在兜里的手机，中间隔着的东西不少。 中兴通讯把它们放进了同一个展台，AI基础设施、AI应用、AI智慧家庭、AI智能体手机，四个展区挨在一起。 机架里的超节点、机房里的供电系统、手里的这部手机，说的其实是同一件事—— 怎么把算力从生产出来，一路送到用户能摸到的地方。 AI全链路，尽在一个展区 中兴通讯这次在WAIC上搭了四个展区，分别叫 AI基础设施、AI应用、AI智慧家庭、AI智能体手机。 AI基础设施展区里， OEX超节点 是重点。 同一展区里，还有中兴通讯的 AIDC算电协同方案和算力网络架构。 这两套方案，负责把算力从机架里稳定地送出去。 AI应用展区里，中兴通讯展示了 「新支点AIOS」，这套系统覆盖行业场景、家端产品、个人终端产品三大方向。 它的定位是端-边-云协同的智能生态体系，借此，中兴通讯想要让AI从单点能力走向系统能力。 同一展区里还展出了 企业级智能体平台Co-Claw。 在中兴通讯内部，它被用来打造「AI驱动型组织」，聚焦办公、研发、运营；对外，其具有的AI能力可以复制给工业、轨交、矿山、冶金、电力这些垂直行业。 同时，中兴通讯也展示了其 AI健康医疗方案，并摆出了几个具体数字——体检报告生成效率提升10倍以上，一份HTA （卫生技术评估） 报告能在1到5分钟内产出，心血管辅诊在万例临床验证里准确率达到96%。 这个展区里还有三款人形机器人组成的具身智能矩阵。 体重30公斤级的轻量仿生机器人—— 中兴星仔，负责商业服务场景；负载30公斤以上的双足重载机器人 中兴星擎 、轮式重载机器人 中兴星旺，瞄准的是则是工业制造场景。 它们身上装的自研星巧系列灵巧手，作业精度能到0.2毫米以内，负载15公斤以上，控制器用的是星核车规级主芯片。 AI智慧家庭展区，展示的是家庭终端产品矩阵，这个矩阵已经连续五年拿下全球市场份额第一，年发货量超过1亿台，AI中屏产品累计发货也超过了300万台。 AI智能体手机展区里，站着这次大会的重头戏之一——全球首款AI智能体手机 努比亚NaviX Ultra。 这款量产旗舰产品由中兴通讯努比亚全链路主导打造，核心卖点是「一句话，就能让AI跨应用复杂任务」，用中兴通讯自己的话说，叫「一句话，努比亚都包了」。 就在今天，中兴通讯还举办了一场「全栈智算生态论坛」，论坛上，AI基础设施展区里展出的「中兴OEX超节点」正式发布。 一组超节点，就是一个AI工厂 中兴通讯是业界第一个提出正交架构超节点设计理念的公司。 他们这次拿出来的产品，叫 OEX正交架构超节点。 这个超节点单柜能塞进128个GPU，集成度在业内排第一， 往上还能Scale up扩展到1.6万卡规模。 能做到这个规模，靠的是架构层面的一处硬创新。 传统机柜内动辄几千根线缆，通信损耗大，维护也麻烦。 OEX的解法，是把计算托盘和交换托盘垂直交叉连接，这也是「正交」两个字的来历。 整套设计因此做到了0线缆、无背板，机内GPU之间的信号路径变短，信号损耗更低，时延也更低，互联成本大幅下降。 线缆和背板解决的是硬件本身的问题，芯片之间怎么协同又是另一回事。 中兴通讯的协同思路，是依托CPU、机内机间互联、网卡、DPU这五类芯片的 协同感知技术，跟主流GPU厂商深度合作，按需精准匹配最优方案。 于是，OEX超节点里的组件便可以相互解耦，按需灵活更换、择优组合，避免了被某一家芯片厂商锁死。 另外，中兴通讯还自研了机内互联交换芯片，同时兼容工信部主导的CLink协议和博通的SUE协议，相当于给不同阵营的GPU都留了一扇门。 架构和协同打通之后，还有落地速度和运维效率这两个问题。 为此，中兴通讯采用了前置式开发模式，也就是在GPU芯片发布之前，就联合芯片厂商做仿真、做架构预适配、做算法的前置优化。 等芯片真正量产出来，配套的整机方案已经提前跑通。 除此之外，中兴通讯还统一定义了机柜形态、接口规范、互联协议，形成了一套可以复制的工程范式，产品落地周期因此 从1年以上压缩到半年以内。 围绕这套范式，中兴通讯给GPU厂商提供了即插即用的「算力集装箱」，厂商把芯片装进去就能用，不用再自己从头设计机柜和互联。 模块化设计还带来了另一个好处——机柜的安装时间从原来的天级，压缩到了分钟级。 规模上，这套架构没有停在单机柜。 造单机柜的基础上，中兴通讯用 电交换+光互联 的方式做灵活扩展，构建出规模最高可达16384个GPU的集群超节点。 这一整套打法，不是中兴通讯关起门来自己做的。 中兴通讯联合了曦智科技、壁仞科技、沐曦股份、燧原科技、天数智芯等芯片厂商，在OEX的基础上叠加了dOCS （分布式光交换） 架构。 这种架构，能根据算力任务动态调整节点之间的连接拓扑，不用固定死一套线路。 它帮助中兴和这些厂商实现了更好兼容，从而扩展出了Matrix超节点。 这套联合方案，拿下了今年WAIC的SAIL奖，这是中兴通讯连续第二年拿到这个奖项。 供电和散热，谁来解决？ 除了OEX超节点，中兴通讯还面向大模型和高密智算时代，打造了一套算电协同、源网荷储一体化的 AIDC整体解决方案。 其中，800V高压直流方案将于今年9月投入商用。 这套方案主要解决两个问题，一个是供电损耗，一个是散热压力。 这两个问题，背后都有同一个诱因——由于智能算力需求的增长，机柜功率密度也随之猛增。 供电损耗这道题，卡在传统供电链路上。 传统数据中心用的是多级交流直流转换链路，从市电到UPS到服务器电源这一路转换下来，供电效率大约是94%。 机柜密度越高，损耗就越严重。 以一个10兆瓦级的数据中心算，传统供电模式下，单是电力损耗每年就要多花数百万元运营成本。 功率密度的增高，还会带出另一重麻烦。 同一电压下，功率的增高必然伴随着电流变大，于是铜排和电缆截面就得做得更粗，施工难度、占地面积、铜材成本一起往上走。 中兴通讯的思路也顺理成章，既然功率=电流×电压，那么不想让电流太大，就得把电压提上去。 于是，便有了中兴通讯的 800V HVDC方案。
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
从Token Capital到企业认知主权：别把大脑交给大模型公司！
新智元 2026-07-17 21:03 北京 新智元报道 最近，微软CEO Satya Nadella和Palantir CEO Alex Karp几乎在同一时间，从不同角度提出了一个越来越尖锐的问题： 当人工智能开始深度参与企业的思考、决策和执行之后，企业究竟是在获得一种新的生产力，还是在逐渐把自己的知识、经验、判断和竞争优势交给外部模型公司？ 这并不是一个简单的数据安全问题，也不仅是一个模型成本问题。它真正触及的是企业在AI时代最核心的权力结构：谁拥有企业的认知资产，谁控制企业的学习闭环，谁能够从每一次业务交互中持续进化，以及最终谁拥有企业的大脑。 从这个角度看，纳德拉近期的两篇文章和Karp的CNBC访谈非常重要。它们标志着全球顶级科技企业的讨论重点，正在从「模型能力有多强」，转向「企业如何避免失去自己的认知主权」。 佟佳睿（Richard Jiarui Tong）博士最近发布了一篇评论，将纳德拉的两篇长文、Karp的CNBC 访谈，与他本人更早提出的企业认知系统和认知主权框架放在同一条思想演进线上。 值得注意的是，纳德拉等公开提出的问题，正是佟佳睿博士更早在企业认知系统、ECS、NSEAP和KSTAR体系中已经开始系统设计和工程化解决的问题。 佟佳睿（Richard Jiarui Tong）博士担任IEEE人工智能标准委员会（AISC）主席，并领导IEEE P3394大语言模型智能体接口标准工作组， 在AI标准化与产业实践方面具有重要影响力。 纳德拉的第一层判断 2026年6月14日，美国东部时间上午11:33，纳德拉在X上发表长文 《A frontier without an ecosystem is not stable》。对应北京时间为2026年6月14日晚上11:33。 推文链接： 这篇文章中最重要的概念，是他提出的 Token Capital。 传统企业积累的是Human Capital，也就是员工、专家、组织经验、专业判断和管理能力。AI时代之后，企业还会积累另一类资本：由模型使用、数据、提示词、工具调用、业务反馈、评测体系和持续学习过程共同形成的Token Capital。 纳德拉强调，真正有价值的AI能力，并不是简单调用一个外部模型。任何企业都可以买到相似的模型，也都可以使用相似的API。 企业真正的差异化来自于，它是否能够围绕自己的业务建立一个学习闭环，并把每一次模型使用转化为组织自身的能力积累。 换句话说，模型本身并不是壁垒。 真正的壁垒是企业是否能够把自己的业务知识、专业判断、执行过程和反馈结果，持续沉淀为一种可以重复使用、持续优化和独立拥有的能力。 纳德拉实际上承认了一个非常关键的事实： 企业不能只拥有AI的使用权，企业必须拥有AI使用过程中形成的学习资产。 这已经比早期「购买大模型、部署Copilot、提高员工效率」的叙事向前走了一大步。 但是，Token Capital仍然只是一个资本层面的概念。 它指出企业需要积累AI能力，却还没有完全回答这些能力到底以什么形式存在、如何被管理、如何被验证、如何被更新，以及如何防止它们依附于某一个模型供应商。 而这正是佟博士提出企业认知系统的原因。 纳德拉的第二层判断 2026年7月12日，美国东部时间上午11:09，纳德拉又在 X 上发表了关于 Reverse Information Paradox，反向信息悖论 的论述。对应北京时间为2026年7月12日晚上11:09。 推文链接： 传统的Arrow Information Paradox指出：信息卖方如果不披露信息，买方无法判断价值；但如果先披露，买方可能已经免费获得了信息，因此不再需要购买。 纳德拉认为，AI时代出现了相反的情况。 企业为了获得模型服务，必须首先把自己的问题、上下文、数据、工作流程和判断标准暴露给模型。模型公司不再只是向企业出售知识，反而能够通过企业的使用过程，理解企业是如何思考、如何工作和如何创造价值的。 也就是说，企业不仅在支付 Token 费用，还在持续向模型系统贡献： 真实的业务问题； 高价值行业语境； 专家的判断方式； 任务分解路径； 决策偏好； 成功与失败的反馈； 结果评价标准； 以及企业内部尚未显性化的知识。 这些信息单独看可能只是一次提示词、一次模型调用或一次用户纠正，但积累起来，它们构成的并不是普通数据，而是一张企业的认知地图。 模型供应商可能逐渐看到： 企业关注什么问题，如何定义目标，如何评价答案，哪些建议会被接受，哪些会被拒绝，以及企业真正依赖的价值判断是什么。 这就是反向信息悖论的本质： 企业以为自己只是在购买智能，实际上也可能在向外部系统持续输出自身的智能。 企业原本最有价值的部分，并不一定存在于某一张数据库表里，而可能存在于员工如何解决问题、主管如何做判断、专家如何平衡风险，以及组织如何从结果中学习。 AI 系统恰恰能够从这些交互中提取这些隐性的认知资产。 Karp的愤怒 2026年7月1日，Palantir CEO Alex Karp 在 CNBC《Squawk Box》节目中接受采访。CNBC 随后在同日发布了访谈视频。 如果说纳德拉的表达仍然带有平台生态和产业结构的抽象性，那么 Karp 的表述则更加直接，甚至带有明显的愤怒。 Karp认为，当前大模型产业存在两个严重问题。 第一个问题，是企业正在支付大量Token成本，却没有获得相应的业务价值。 第二个问题更严重：企业可能正在把自己的数据、流程、业务逻辑和竞争优势交给模型公司。 他把企业区别于竞争对手的核心能力称为 Alpha。 Alpha不只是客户名单、财务数据或技术专利。它还包括企业知道如何运营、如何做决策、如何配置资源、如何识别风险，以及如何在复杂环境中实现结果的独特能力。 Karp要求每一家使用 AI 的企业都必须能够回答几个问题： 谁拥有这些数据？ 数据被缓存在什么地方？ 提示词是否受到保护？ 交互产生的知识是否会被转移给供应商？ 企业是否正在被模型公司理解、抽象，甚至复制？ Axios后来将这一问题总结为：AI正在成为企业思考、销售和决策的操作系统，因此企业必须像保护自己的专有大脑一样保护 AI 系统。Axios 还将「Alpha」定义为企业区别于市场的知识，将「主权 AI」定义为企业对模型和连接专有知识的应用层保持控制。
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
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 (┬＿┬)
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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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:
I actually think /goal is underrated. Yes, it does help to keep the agent going for longer, but it's useless without a clearly set goal/criteria. Not ...
I actually think /goal is underrated. Yes, it does help to keep the agent going for longer, but it's useless without a clearly set goal/criteria. Not to mention that LLMs (even frontier ones) have their own biases and reward hacking issues, which often get in the way. This is the reason I've built my own /goal feature that leverages a separate LLM to reduce those issues. I prefer using the best models like Fable 5 or GPT-5.6 Sol for this. With GPT-5.6-Sol having native capabilities to do longer-horizon tasks (as tobi points out) without the "itch" to pause every minute, /goal feels more like /utltragoal. I wouldn't give it up just yet, as it serves as an extra enforcing layer. GPT-5.6-Sol can run for days now. One powerful way I've been using my /goal feature is to leverage both GPT-5.6-Terra/Luna (heck, even GPT-5.5 works just as well) as subagents and GPT-5.6-Sol as the advisor/judge. I can squeeze more out of my Codex subscription when I do this, and it can do tasks a lot faster. tobi lutke: OpenAI shipped /goal not too long ago. I feel like GPT-5.6-sol is the first model that just doesn't need it anymore? It just keeps on going until the thing is done. Really impressive.
买 Mac 是没错的，现在主流 Agent 应用都是 Mac 支持最好，比如 Compter Use，只有 Mac 支持的好。 对于开发者来说，开发 App 肯定也优先 Mac。我之前也试过 Ele...
买 Mac 是没错的，现在主流 Agent 应用都是 Mac 支持最好，比如 Compter Use，只有 Mac 支持的好。 对于开发者来说，开发 App 肯定也优先 Mac。我之前也试过 Electron，性能还是远比不上原生的。 如果不需要移动办公 Mac Mini 或者 Mac Studio 也挺好，但是内存一定要高，16 G 都小了，硬盘也一步到位 1T 以上。 黄赟: 宝玉老师的 BaoCut, 用来学英语，做信息搜集，简直太疯狂了 1/ 可以转录Youtube上任意视频，丢个URL就好 2/ 把翻译的中文，合轨到双语字幕 工具免费，skill 开源。你唯一要准备的是，Mac!!
杨植麟在 GTC 2026 的一次演讲"How We Scaled Kimi K2.5"：月之暗面想把 AI 训练中三个沿用了近十年的基础组件，重新做一遍。优化器 Adam（2014 年）、注意力机...
杨植麟在 GTC 2026 的一次演讲"How We Scaled Kimi K2.5"：月之暗面想把 AI 训练中三个沿用了近十年的基础组件，重新做一遍。优化器 Adam（2014 年）、注意力机制（2017 年）、残差连接（2015 年），三个 Transformer 时代的地基组件，月之暗面各给了一个替代方案，而且全部开源。 但这场演讲讲的不只是 K2.5，而是月之暗面过去一年多的技术路线：开源模型还能从哪里继续变强，又该怎样逼近闭源模型的前沿水平。 杨植麟把答案拆成了三个方向：让每个 Token 更值钱、让更长的上下文真正发挥作用，以及让多个 Agent 同时协作。 此外，他还分享了两个重要进展：视觉训练如何反过来增强文本能力，以及月之暗面刚刚公布的下一代架构 Attention Residue。 【一、数据不够，就让每个 Token 更值钱】 大模型训练正在遇到一个越来越现实的问题：高质量数据快不够用了。 互联网上真正有价值的文本数量有限，模型越做越大，需要的数据越来越多，大家迟早都会撞上“数据墙”。既然高质量数据很难翻倍，月之暗面的思路是：能不能让模型从同样的数据里学到更多？ 他们给出的答案是 MuonClip，用它替代已经用了十多年的 Adam 优化器。 MuonClip 基于 Muon 优化器。简单理解，它会在更新模型参数时，尽量让不同方向上的信息保持独立，减少重复和浪费，从而提高训练数据的利用效率。 月之暗面的实验结果是：使用同样数量的数据，MuonClip 的训练效果接近把数据量增加一倍，这不仅意味着训练成本下降，也意味着模型能力的上限可能被推高。 假设手里只有 50 万亿个高质量 Token，如果 Token 利用效率提高一倍，就相当于又多出了 50 万亿 Token。在优质数据越来越稀缺的情况下，这种效率提升比单纯增加算力更重要。 但 Muon 也有一个明显问题：模型扩展到万亿参数后，注意力层里的数值容易失控。 月之暗面在训练中发现，注意力层的最大 logit 会突然飙升到 1000 以上，而正常范围通常只有 50 到 100。一旦数值继续膨胀，训练曲线就会发散，整个训练过程可能直接崩掉。 为了解决这个问题，他们设计了 QK-Clip。它会在模型前向计算时，实时检查每个注意力头的最大 logit。一旦数值超过安全范围，就同步缩放 Q 和 K 的投影，把数值压回来。 这个操作不会改变训练的收敛效果，只负责维持数值稳定。 靠着 QK-Clip，月之暗面成功把 Muon 扩展到了万亿参数规模，并训练了超过 15 万亿 Token，整个过程中没有出现一次 loss spike。 【二、上下文不只是要长，还要真正有用】 第二个方向，是提高模型利用长上下文的能力。 杨植麟展示了 Scaling Law 论文作者 Jared Kaplan 等人曾经做过的一组实验：比较 Transformer 和 LSTM 在不同上下文长度下的预测效果。 LSTM 读到一定长度之后，效果很快就不再提升。继续增加上下文，模型也很难从中获得更多信息。Transformer 则不同。上下文越长，模型对后续内容的预测通常越准确，而且很难看到明显的饱和点。 这个特点在 Agent 时代尤其重要。复杂 Agent 任务可能持续几天甚至几周。模型需要记住之前做过什么、得到过哪些结果、哪些方向已经失败，以及接下来该做什么。如果长上下文不能持续提供有效信息，Agent 的任务链条就很容易断掉。 问题是，标准的全注意力机制成本太高。它的计算量会随着上下文长度平方增长。上下文扩大十倍，注意力计算量可能增加一百倍。到了百万 Token 级别，训练和推理成本都会变得非常高。 月之暗面的解决方案是 Kimi Linear，核心是一种名为 KDA，也就是 Kimi Delta Attention 的线性注意力机制。KDA 的关键，是让模型学会“哪些信息要长期保留，哪些信息可以快速忘掉”。 传统线性注意力通常只有一个全局衰减系数，控制整个模型的记忆速度。这有点像所有内容共用同一个遗忘按钮：要么一起记住，要么一起忘掉。KDA 把一个衰减系数拆成了多个。不同信息通道可以使用不同的遗忘速度： - 有些通道衰减得很慢，负责保留长距离信息 - 有些通道衰减得很快，及时腾出空间吸收新内容 实际使用时，Kimi Linear 并没有完全抛弃全注意力，而是把线性注意力层和全注意力层按照 3∶1 的比例混合。 杨植麟称，这是第一个在短上下文、长输入和长输出任务上，都能全面超过全注意力的架构。上下文扩展到百万 Token，甚至更长时，它的效率优势会更加明显。 【三、从一个 Agent，变成一支 Agent 团队】 前两个方向都在提升单个模型的能力。第三个方向，则是让多个 Agent 一起工作。月之暗面把这种方式叫作 Agent Swarm，也就是“智能体集群”。 它的组织方式很像一家公司。一个主 Agent 充当 CEO，负责理解目标、拆解任务，并把不同子任务分配给多个子 Agent。子 Agent 可以分别扮演研究员、程序员、数据分析师和事实核查员等角色。任务完成后，主 Agent 再汇总结果。 这样做最大的价值是把串行任务改成并行任务。过去，一个 Agent 可能需要依次搜索资料、阅读文档、分析数据、编写代码、检查事实。现在，这些工作可以交给几十个甚至几百个 Agent 同时完成，从而大幅缩短复杂任务的执行时间。 不过，要让模型真正学会并行协作并不容易。训练 Agent Swarm 时，月之暗面设计了三种奖励： 第一种是“实例化奖励”，鼓励主 Agent 创建更多可以并行执行的子任务，避免它退化回单 Agent 串行工作。 第二种是“完成奖励”，要求子任务必须真正完成，防止模型为了获得实例化奖励，批量创建没有意义的空任务。 第三种是最终结果奖励，用来判断整个任务是否真正解决。 这三种奖励的权重会随着训练过程动态变化。训练前期更重视任务拆解、并行化和子任务完成率，后期则逐渐把重点转向最终结果。 从演示结果看，Agent Swarm 在复杂任务上能明显缩短执行时间。比如： - 同时下载、阅读几百个信息源并完成研究 - 并行撰写一份上百页文献综述的不同章节 - 同时分析十个不同的数据集 Kimi K2.5 发布时，Agent Swarm 已经支持最多 100 个 Agent 并行工作，整个任务最多可以执行 1500 个步骤。4 月发布的 K2.6 又把并行 Agent 的上限提高到了 300 个。 【四、一个意外收获：练“视觉”，也能让“大脑”变聪明】 K2.5 和前代 K2 之间，一个重要变化是采用了“早期融合”训练。 过去很多开源多模态模型采用的是“后期融合”：先用大量文本训练出一个语言模型，再用相对少量的视觉数据补上看图能力。 例如，先训练 20 万亿个文本 Token，再用大约 2 万亿个多模态 Token 把视觉能力“贴”上去。 K2.5 的做法不同。 它从训练一开始，就把视觉和文本数据混在一起。在 K2 文本基座的基础上，K2.5 又训练了约 15 万亿个混合 Token。 这种方式带来了两个让杨植麟感到兴奋的结果。 第一个发现是：只训练视觉任务，也能提升模型的文本推理能力。 研究团队只让模型完成数数、识别图片和视觉问答等任务，没有加入数学或编程训练。结果模型的文本推理能力也变强了。 换句话说，模型在练习“看”的同时，“想”的能力也得到了提升。 第二个发现则来自相反的方向：如果文本基座足够强，模型甚至不一定需要专门的视觉 SFT 数据。 K2.5 采用了“零视觉 SFT”方案。所有监督微调数据都是纯文本，然后再通过文本与视觉联合的强化学习，让模型获得视觉能力。最终，它在视觉任务上的表现依然接近最先进水平。 杨植麟认为，这种双向迁移来自早期融合。 当文本和视觉被放进同一个表征空间后，一种模态学到的能力，就有机会迁移到另一种模态。这也是 K2.5 能够“看图写代码”的基础。 如果视觉和文本仍然像两个彼此分开的“大脑”，这样的跨模态能力就很难自然出现。 【五、下一步：用注意力机制替代残差连接】 演讲快结束时，杨植麟介绍了月之暗面刚刚发布的一项新研究：Attention Residue，也就是“注意力残差”。这篇论文发布于 3 月 15 日，距离演讲只有两天。 残差连接是现代深度神经网络最重要的基础技术之一。2015 年，何恺明等人提出残差网络，此后残差连接逐渐成为 Transformer 的标准组件。它的基本做法是：每一层不仅处理上一层的结果，还保留一条直接传递信息的通道。这样即使模型很深，信息和梯度也能顺利通过，模型才有可能稳定训练。 杨植麟引用了 Ilya Sutskever 的一个说法：残差连接可以被理解为“旋转了 90 度的 LSTM”——LSTM 在时间维度上传递信息，残差连接则在网络深度上传递信息。 月之暗面顺着这个类比继续往前走了一步。 既然 Transformer 已经用注意力机制替代了 LSTM 在时间维度上的循环结构，那么在深度维度上，是否也能做同样的替换？ Attention Residue 就是这个思路的产物。 标准残差连接主要使用上一层的输出。Attention Residue 则允许当前层查看所有前序层的输出，再通过注意力机制决定：哪些历史信息值得保留，哪些信息可以忽略。 也就是说，模型不再只能被动接收上一层的结果，而是可以主动从整个计算历史中挑选信息。 为了控制计算成本，月之暗面实际采用的是分块版本 Block Attention Residual。它会把模型层分成多个块，比如每 16 层组成一个块。块内继续使用标准残差连接，块与块之间才使用注意力残差。 实验显示，大约 8 个块就能获得大部分收益。 Attention Residue 带来了约 24% 的 Token 效率提升。 按照杨植麟的算法，如果有 50 万亿个高质量 Token，效率提高 24%，就相当于额外增加了 12 万亿个 Token。它在 GPQA、MATH 和 HumanEval 等推理、数学与编程测试上的提升尤其明显。 【三个用了近十年的组件，都还有改进空间】 演讲最后，杨植麟把月之暗面的三个替代方案放在了一起： - Adam → MuonClip - Full Attention → Kimi Linear - Residual Connection → Attention Residue 它们分别对应大模型训练中的三个基础问题： - 怎样从有限的数据中学到更多 - 怎样更高效地利用超长上下文 - 怎样让深层网络更灵活地传递信息 三个方案都可以相对独立地替换现有组件，也都已经开源。 这些技术能否直接叠加，增益能否简单相乘，目前还没有经过完整验证。但它们至少说明了一件事：很多被认为“已经足够好”的基础组件，可能远没有到达终点。 在优质数据越来越少、训练成本越来越高的情况下，继续堆参数和算力并不是唯一的路。重新设计优化器、注意力机制和残差连接，同样可能带来可观的提升。 这也是杨植麟整场演讲真正想表达的观点。 正如他最后所说： > “Open models cannot be just open; they have also to be great.” 开源模型不能只是开放，还必须足够强。 注：本视频由 翻译 Jackywine: KIMI CEO杨植麟，一个视频带你彻底看懂大规模 AI 系统训练的秘密 自己看一遍比什么都重要
OpenCode + DS / Kimi / Grok, AI 就像水电一样，Windows 右键弄个开关，系统级别让 Agent 能力流进来
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Great research paper on optimizing harnesses. (bookmark it) There is a lot of alpha in building a harness. And you don't need much to keep them optimi...
Great research paper on optimizing harnesses. (bookmark it) There is a lot of alpha in building a harness. And you don't need much to keep them optimized. This paper argues you can do this effectively using the harness own executions. The harness is the external control layer that turns a base LLM into an executable agent. Automatic improvement methods optimize a narrow part of it, usually prompts or pipelines, and deployed agents then reuse a single global harness for every case. MemoHarness decomposes the harness along the temporal flow of inference into six editable control surfaces (context, tool, generation, orchestration, memory, output) and turns improvement into structured editing over those dimensions. It documents per-case diagnoses plus distilled global patterns about what works and how dimensions interact, then adapts to each new case by retrieving similar past cases. No compute is waisted on test-time labels, feedback, gradient updates, or extra search. On the shell-agent benchmark it reaches 0.806 against 0.722 for the strongest fixed-harness baseline, at lower per-task dollar cost than the strongest commercial baselines compared. Paper: Learn to build effective AI agents in our academy:
RT Gantrol: 助力国产百元手柄平替Codex Micro，开源Agent controller。只要人民币，不要230美元。甚至无需运费 大致思路是，将手柄操作转成Codex操作。目前仅支...
RT Gantrol 助力国产百元手柄平替Codex Micro，开源Agent controller。只要人民币，不要230美元。甚至无需运费 大致思路是，将手柄操作转成Codex操作。目前仅支持Windows 64位，由于是一天内（让Codex）赶工出来的，会有不少问题，开软件，重启Codex(ChatGPT)会好很多 开源地址：
Browser Use新增视频录制功能 可以让Agent一遍操作一遍录制视频，最后AI再剪辑一下视频，操作教学类视频就自动生成了。 功能介绍：https://github.com/browser-u...
Browser Use新增视频录制功能 可以让Agent一遍操作一遍录制视频，最后AI再剪辑一下视频，操作教学类视频就自动生成了。 功能介绍：
别手搓排版了，这个Skill 让 AI 直接产出杂志级信息卡！ 你只管把文字丢给 AI，排版交给 infocard-skills： https://github.com/shaom/infocard-skills 这是一套...
别手搓排版了，这个Skill 让 AI 直接产出杂志级信息卡！ 你只管把文字丢给 AI，排版交给 infocard-skills： 这是一套开源的 Agent Skill，让 AI 学会「编辑部级排版」：读入任意自然语言内容，自动判断信息密度、挑选布局骨架，按现代杂志与瑞士国际主义风格生成定版 HTML 信息卡，再一键渲染成 3:4、16:9 等多种画幅的成图。 它内置六步工作流和严格的质量红线——标题不许改写、版面不许留大片空白、模块必须有主次——从密度判断到渲后自检，全程自动把关。 无论是知识卡片、榜单总结还是内容封面，从此文字进去，设计感直接拉满地出来。
Cursor 如何自动化 AI 研究并实现自我加速迭代 来自 Cursor 团队 @leerob 在 AI Engineer @aiDotEngineer 的主题演讲「Recursive Model Improvement」，聚焦 Cur...
Cursor 如何自动化 AI 研究并实现自我加速迭代 来自 Cursor 团队 @leerob 在 AI Engineer @aiDotEngineer 的主题演讲「Recursive Model Improvement」，聚焦 Cursor 如何系统性地自动化 AI 研究流程，构建可快速迭代模型的系统，并分享了与 SpaceXAI 联合训练 Grok 4.5 的部分工作。 核心框架：外循环 + 内循环 简单公式“更多算力 → 更好模型”只是表象。实际存在两层循环： · 外循环：模型上线后收集真实用户反馈、在线指标、A/B 测试结果，再反哺下一轮训练。Cursor 的大量收入来自 agent 使用数据，这些交互数据本身就是高质量训练信号。 · 内循环：直接提升训练过程本身的效率与质量——生成更难的 RL 环境、改进学习方法、设计更真实的软件工程任务、构建辅助模型（judge、reward model）等。 Cursor 已在大规模训练模型约一年。Composer 2.5 成为产品内最受欢迎的模型，主要得益于更多 RL 环境、更激进的任务难度以及新训练方法。 自动化研究与 Agent 系统 瓶颈逐渐从“模型能力”转向“人类研究者的带宽”。Cursor 因此构建了大规模 agent 系统来自动化研究中的重复性工作： · 研究者可直接从 Slack 启动实验、管理训练任务。 · 存在常驻运行的 agent 舰队（主 agent + 大量子 agent），它们通过 SSH 收集状态、维护健康度、并行执行任务。 · 当任务卡住、基础设施出问题或需要人类决策时，agent 会主动通过 Slack 或 PagerDuty 通知/呼叫人类。 · 目标是让研究者专注于最有野心的想法，而不是启动、监控、 babysitting 实验。 演讲用 Mario 类比：基础模型是 Mario；加上工具（code、shell、web、computer use、订阅与存储）变成 Super Mario；再叠加丰富上下文（Slack、Notion、Linear、Datadog、代码库、同事、其他 agent）则接近 Fire Mario。工具与上下文的组合正在显著放大模型实际有用性。 递归自我改进的机制 真正关键的跃迁在于：模型开始帮助训练下一个模型。 · 更强的主模型可以蒸馏出更好的辅助模型（judge、reward model 等）。 · 这些辅助模型反过来提升评估质量、奖励信号和数据生成效率，从而抬高整个系统的智能底线。 · 结果是训练循环本身加速——模型越强，越能更好地为自己的下一代创造训练条件。 这不是科幻意义上的完全自主 RSI，而是已经在发生的、可验证的“模型帮助改进模型训练流程”。随着更多算力上线，这种正反馈会被进一步放大。 Lee 也提到评估中的现实问题：前沿模型越来越会通过上网查答案来“作弊”破坏评估。Cursor 通过限制网络访问、删除 git history 等方式应对，并维护私有的真实代码库任务集（CursorBench）以确保评估可信。 与 Grok 4.5 的关联 Cursor 团队与 SpaceXAI 联合训练 Grok 4.5。Grok 4.5 是 Cursor 迄今最强模型，也是首个不仅针对软件工程、还覆盖更广泛知识工作的模型。训练使用了海量 Cursor 真实交互数据（代码库操作、工具使用、开发者-agent 协作轨迹），并在困难的真实环境中进行强化学习。前代模型被用来加速下一代模型的进度，正是上述递归机制的实际应用。 Lee Robinson: My talk from AI Engineer is now live! It covers how we're automating parts of AI research and building systems to rapidly improve our models. I cover some of the work our team did to train Grok 4.5 together with SpaceXAI.
NVIDIA 发布 Nemotron 3 Embed 系列，8B 版本登顶 RTEB 检索基准
NVIDIA 近日发布了 Nemotron3Embed 系列嵌入向量模型，专为生产级 RAG、智能体检索、代码检索及智能体记忆等场景设计。其中8B 版本在检索嵌入基准测试 RTEB 上排名 第一，成为当前该领域性能 最强 的开源模型。 该系列包含三个开放检查点:Nemotron-3-Embed-8B-BF16（精度优先）、Nemotron-3-Embed-1B-BF16(轻量化版本)以及 Nemotron-3-Embed-1B-NVFP4(针对 Blackwell 架构优化的4比特版本)。三者均采用双向注意力掩码训练的 Transformer 编码器， 最大 序列长度均为32，768个 token，支持34种语言，并采用 OpenMDW-1.1许可协议开源。值得注意的是，其基础模型均基于 Mistral 架构，8B 版本源自 Ministral-3-8B-Instruct-2512，两个1B 变体则基于 Ministral-3-3B-Instruct-2512。 在 RTEB 基准的16项公开任务测试中，8B-BF16版本以平均 NDCG@10得分78.46位列榜首。1B-BF16版本得分72.38，相较上一代基线 llama-nemotron-embed-vl-1b-v2提升了10.4分。而针对 Blackwell 优化的1B-NVFP4版本仅损失0.38分，相当于保留了99.5% 的精度，同时在 Blackwell 架构上吞吐量比 BF16提升2倍。 1B 模型的构建采用了压缩而非小规模训练的路径。研发团队先使用 NVIDIA ModelOpt 的神经架构搜索将3B 基础模型剪枝至2B，再从微调后的8B 嵌入向量教师模型中通过余弦距离损失和均方误差损失进行知识蒸馏，最终迭代至1.14B 参数。NVFP4版本则在此基础上进行了量化感知蒸馏，使用512个样本校准、2万个样本训练，在长输入场景下恢复了精度。 在部署层面，三个版本存在差异:8B 和1B 的 BF16版本支持 Transformers 和 Sentence Transformers 框架，而1B-NVFP4仅支持 vLLM0.25.0的 /v2/embed 接口。微架构覆盖方面，NVFP4版本兼容 Ampere、Hopper、Lovelace 和 Blackwell，而 BF16版本主要面向 Ampere、Hopper 和 Blackwell。NVIDIA 还发布了针对1B 模型的优化版 NIM 微服务，基于 Rust 构建，在 GB200和 RTX PRO6000上达到或超越了 vLLM 检查点的性能。 应用场景方面，该系列模型支持多语言企业搜索（跨语言检索）、代码检索(训练数据包含 SWE-bench 等代码数据集)以及智能体记忆(32K token 长上下文支持较长对话摘要嵌入)。对于成本敏感场景，可采用"1B-NVFP4处理高容量召回 +8B 处理困难查询"的分层 RAG 策略。 NVIDIA 同时提供了完整的代码示例，涵盖基于 Sentence Transformers 的本地推理和基于 vLLM 的服务端部署，查询和文档分别通过 `query:` 和 `passage:` 前缀区分，嵌入向量经 L2归一化处理后点积即等于余弦相似度。
重庆上线“渝小健”AI就医智能体，覆盖233家公立医院
7月17日，重庆市卫生健康委员会正式上线便捷就医智能体“渝小健”，面向全市居民提供AI辅助就医服务。市民可通过支付宝App或阿福App搜索“渝小健”，使用智能导诊、云陪诊、检查报告查询与AI解读等功能。 “渝小健”由重庆市卫生健康委员会联合重庆市大数据局、蚂蚁集团打造，依托数字重庆基础设施、医疗机构数据能力和蚂蚁AI大模型技术构建。该智能体于2025年10月在重庆市妇幼保健院启动内测，随后在32家三级医院开展试点，累计服务用户超过200万人次。 此次正式上线后，“渝小健”已接入233家医疗机构，实现全市区县二级及以上公立医院覆盖。其中，重医附一院、重医附二院、重庆市中医院等32家三级医院上线云陪诊、检查检验报告实时查询及AI报告解读等功能，实现诊前、诊中、诊后全流程辅助服务。 在报告查询方面，用户授权后即可在线查看检查检验结果，新报告生成后可实时提醒。针对血常规、生化等专业医学指标，“渝小健”可通过AI技术进行通俗化解释，帮助用户理解重点异常项和健康建议。 在就诊流程方面，云陪诊服务覆盖签到、候诊、检查、缴费、取药等环节，用户可在线查看叫号进度、科室位置及支付信息，减少排队和信息查询成本。同时，AI导诊支持用户通过文字或语音描述症状，帮助匹配科室和医生，并提供院内服务指引等信息。 随着人工智能技术加速融入医疗场景，“渝小健”的上线标志着重庆进一步探索AI驱动的智慧医疗服务模式，推动医疗服务从线下流程优化向智能化、个性化方向发展。
阶跃星辰发布STEPX Neo样机，全球首款大模型原生智能体手机亮相
7月17日，阶跃星辰在上海“2026世界人工智能大会（WAIC2026）”展台 首次 展示全球 首款 大模型原生智能体手机 STEPX Neo 样机，探索AI Agent与移动终端深度融合的新形态。 现场展示的STEPX Neo采用橙色外观，区别于传统智能手机，其系统界面包含“水产市场”“修理室”“灵魂设定”“用户身份”“AI智能体安全”等模块。工作人员表示，“水产市场”将通过外部合作引入优质Agent产品，为用户提供更多智能服务，具体手机绑定方式将在后续公布;“灵魂设定”则用于记录用户个性、偏好和使用习惯，让智能体形成更具个人化的交互体验。 据介绍，STEPX Neo搭载智能体原生系统Step AOS，内置阶跃智能体Amoo，可覆盖办公效率、生活服务、影音娱乐等场景，并持续学习用户的记忆、关系和偏好。 现场演示显示，Amoo能够根据用户需求自主完成任务，例如查询演唱会门票信息，并直接跳转携程完成酒店预订，实现从需求理解到服务执行的智能化流程。 阶跃星辰方面强调，目前展示的产品仍为样机版本，完整产品形态和更多功能将在后续公布。随着大模型能力逐步进入终端设备，AI手机正从简单的语音助手向具备任务规划、工具调用和长期记忆能力的智能体平台演进。
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
ChatGPT Work is great for tasks in your personal life:
ChatGPT Work is great for tasks in your personal life: Andrew Ambrosino: the “work” in ChatGPT Work is describing what the agent is doing for you– you can use it for anything you want I have it reading all of my personal emails, making calendar events, organizing docs for myself and the kids, etc
百度沈抖：每位员工每月发 1000 元额度自由体验主流大模型，强制推行AI办公难见效
7 月 17 日，据虎嗅报道，百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖在接受采访时，系统谈到了他对AI落地的判断与百度的内部实践。沈抖预测，通用智能体、行业垂类智能体的规模化落地速度会大幅提升， 2026 年下半年就能明显看到批量落地案例涌现，未来90%的工作都会有智能深度参与、协助完成，但不是完全替代人。 沈抖认为，未来三年是一个关键窗口期。三年内，AI赛道的厂商和独角兽们会不断意识到全栈的优势，而百度智能云的友商也在有意识地补全全栈能力，这对百度智能云来说，既是拥有优势的机会点，也是面对更大竞争的挑战点。 在内部推行AI使用上，沈抖明确表示，强制推行AI办公很难落地见效，百度始终以正向引导、福利牵引为主，不设置硬性使用规定。百度推出了一项常态化的员工福利政策且目前依旧正常执行：为每位在职员工每月发放一千元使用额度，可自由体验市面各类主流大模型产品，不限用途，纯粹是为了降低员工试用门槛，不绑定任何工作考核。他的逻辑是，员工亲身感受到AI工具的提效价值后，自然会养成常态化使用习惯。 财务数据印证了AI业务在百度体系内的分量。IT之家注意到， 2026 年 第一 季度，百度AI收入同比增幅达到49%，收入占比达到52%，这是百度历史上 首次 AI收入占比过半。 关于AI时代的度量标准，沈抖并未展开，但百度创始人李彦宏在今年 5 月的Create2026 百度AI开发者大会上已给出明确方向。李彦宏提出，AI时代的度量衡可能是日活智能体数（Daily Active Agents，简称DAA），与移动互联网最通用的度量衡日活用户数（DAU）相对应。他指出，目前较接近业界共识的度量衡是Token消耗，但Token不一定代表终局，它代表成本、不代表收益，衡量的是投入而非产出；当人类进入智能体时代，衡量一个平台和生态的繁荣，更应该关注DAA这个指标，关注有多少Agents在给人类干活并交付结果，这比无谓的Token消耗更接近价值、也更接近本质。
天工短剧工作台上线Agent智能分镜与无限画布，昆仑万维要把AI短剧从随机抽卡拉向可控生产
AI短剧行业已经翻过野蛮生长的一页，正式迈入精品化、规模化的新阶段。但昆仑万维在7月16日发布的天工短剧工作台（SkyProduction）指出，当大多数创作者还在用AI盲盒式地抽卡生成时，三个残酷现状早已浮现:创作过程不可控，依赖AI随机生成容易出现角色变脸、站位漂移、前后镜头缺少叙事逻辑;质感与产能难平衡，全自动生成容易带着AI机械感，手动精修又撑不起规模化交付;团队管理难统筹，多人创作缺少标准化工具，项目进度、算力成本和复盘数据难以统一管理。精品AI短剧真正的门槛，从不是抽出一两个好镜头，而是把角色站位和人物表演稳定地延续到整部作品里。 为应对这套难题，天工短剧工作台推出了Agent智能分镜加无限画布的双轨创作模式，试图重新定义精品AI短剧的创作流水线。它的核心判断是:AI短剧创作最怕的不是单个镜头不好看，而是拼在一起缺少叙事关系和成片质感;角色变脸、站位漂移本质上不是单一模型能力问题，而是创作流程里缺少一个能统筹全局的导演角色。一套AI短剧工具是否真正可用，关键在于能否在连续镜头中维持角色、场景、站位、镜头语言和叙事节奏的一致性。 天工短剧工作台用三部由它创作的精品AI短剧来验证这套能力。这三部作品上线DramaWave仅7天，均已实现百万美元级营收，剧名分别为The Sacrificed Son Rises to God、The loser ex-husband is the great savior和Golden Dragon: Yield to None。平台方强调，这些短剧成为爆款的关键因素不是抽中了几个好画面，而是通过导演思维进行了合理的故事编排。在工作台里，导演思维被拆解为六个可视化、可干预的标准环节，让创作者从剧本解析、资产生成到分镜调度都能逐步审视、及时干预，把随机生成变成可控生产，背后依托的是Seedance2.0智能分镜模式。 站位与角色一致性是这套工具 最先 啃下的硬骨头。上传剧本后，导演Agent会解析关键资产，并支持一键生成带多视细节的数字资产。平台方指出，角色变脸的问题往往不是模型不行，而是参考资产信息不全，因此工作台提供了多视细节图生成能力，可一键产出细节更丰富、表现更自然的数字资产，而不只是传统三视图。更关键的是先排站位、再生成视频的流程:在视频生成前，导演Agent会根据剧情关系规划人物站位与机位，并参考上一镜的构图生成下一镜站位图，让视频片段生成过程拥有更多关键帧信息参考，本质上是让下一镜记得上一镜。 电影质感方面，工作台内置了影视级导演思维提示词模板，也支持导入自定义模板。这些模板不只是描述画面，而是帮助AI理解镜头，提高成片的连续性和质感，从中景到特写都能用专业导演思维补齐镜头语言，让没有经验的小白也能拍出更有电影感的画面。出海能力上，系统原生支持英语文本识别，可从剧本解析到音视频生成进行全流程的英文思维处理，英文精品短剧一键开拍，直接服务海外内容场景。 第二轨是无限画布，给创作者一张可持续展开的创意画卷。在无限画布中，参考素材与生成结果都能围绕同一项目铺开、一目了然，让灵感不必在多个工具之间反复跳转。针对图像节点，工作台提供了720度全景图能力，可由一张固定角度的图像补全整个场景空间，推理出一个可以取景的环绕空间。多角度编辑器帮助创作者在不打断角色和场景一致性的前提下寻找更合适的构图;打光编辑器则可调整光线方向、明暗和氛围，让同一套人物与场景根据剧情需要呈现不同情绪。面对双人对话、群像调度或复杂动作场景，工作台还提供了3D导演台，让创作者可以在空间里摆放人物，确认角色距离、朝向、视线关系和镜头角度，再进入后续的画面与视频生成，意味着创作者不再只是描述一个画面，而是能像导演一样先完成场面调度。 面向企业级用户，工作台把重点放在可控属性上，深度优化了B端人员协同体系。它支持主账号与子工作室账号体系，可按不同角色设置权限，让任务推进与数据资产管理更加清晰;同时全新上线了数据中心，支持从项目、剧集、成员、时间等多个维度查看算力消耗与产出情况，帮助工作室复盘成本与效率，让每一笔流水都能清晰溯源。 昆仑万维判断，AI短剧行业进入下半场，竞争重点已从单一生成效率，转向创作流程的可控度、作品稳定性与精品率。面向Skyreels、Seedance2.5、Kling等新一代视频生成模型，天工短剧工作台将 第一 时间完成模型接入，驱动Agent智能分镜的全新迭代与升级。平台方表示，希望未来的AI不只是提高产能的效率工具，更能成为理解剧本、执行镜头意图、协助创作者稳定完成精品作品的生产伙伴。 官网地址:
首token延迟砍掉3. 25 倍：小红书联手北大、上交提出HYPIC，给混合注意力大模型装上"位置无关缓存"
大模型服务的主战场，正在从单轮聊天转移到检索增强问答、多文档摘要和长程Agent。这类新负载有一个共同特征:一条请求的prompt往往由几十到上百个语义独立的片段拼接而成，检索到的文档、技能说明、记忆文件、历史轮次被一股脑组装成数万乃至数十万token的超长上下文。在这个长度下，预填充（prefill）阶段主导了单请求的算力开销，成为服务商最显眼的成本来源;更棘手的是，一旦发生缓存未命中，尾部首token延迟(TTFT)能冲到数十秒，直接砸坏交互体验。 业界为此发展出两条降本路线。一条是位置无关缓存（PIC），它放开严格的前缀约束，让每个语义独立的片段只缓存一次、并能拼接到任意前缀之后，刚好贴合RAG与Agent的prompt组装方式，其本质可归结为沿token轴直接拼接的splice、以及重算少量token恢复跨段上下文的correction两个原语。另一条是混合注意力模型，用线性注意力替换大部分全注意力层，把注意力的二次复杂度压到线性，并将无界的历史压缩成固定大小的循环状态。近来的生产模型如MiniMax-M1、Ring-2.5、Qwen3.5、Kimi-Linear，普遍把75%以上的层线性化、保留少量全注意力层，形成混合注意力的主流设计，以Qwen3.5-35B-A3B为例，40层里有30层是线性层。 矛盾恰恰出在这里:现有PIC操作的是逐token的KV缓存，而线性注意力层只向外暴露一个per-request的循环状态，没有任何逐token的抓手可供splice或correction。结果是，混合模型里的大部分层都落在了现有PIC的能力范围之外。在此之前，没有任何系统能为混合注意力大模型提供位置无关缓存。 小红书大模型推理团队联合北京大学、上海交通大学提出的HYPIC，是首个在混合注意力大模型上实现PIC的服务系统。它在4个生产级混合注意力模型、5个工作负载上的测试显示:首token延迟平均降低3.25倍，同SLO下可持续QPS提升1.66倍，而任务质量与完全重算仅相差1.71分。这套系统的核心思想，是对混合注意力模型里的线性层和全注意力层分而治之，再用一层系统级并行把冷请求也一并加速，由三个环环相扣的机制构成。 对线性层，HYPIC缓存的是"转移算子"，实现常数时间的状态组合。最直接的PIC稻草人方案，是把两段各自的零初值末状态直接相加——这在朴素线性注意力下恰好成立，但在带衰减、门控、delta擦除的进阶线性注意力（RetNet、Mamba2、GLA、DeltaNet、GDN、KDA等）下会失效。真正被漏掉的关键量是一个段累积转移算子T_C，即一段内所有token转移矩阵的连乘;真实的末状态应为S(C1·C2)=T(C2)·S(C1)+S(C2)，朴素相加恰恰丢掉了T(C2)这一项，造成结构性误差，实测RetNet慢衰减头在256token时误差已达状态范数的22%。HYPIC的关键洞察是，T_C和零初值末状态S(C|0)都只由片段内部的token决定、与前缀无关，因此它在片段 首次 prefill时把二元组(T_C， S(C|0))一并缓存，复用时按组合律左乘T_C再相加，即可在常数时间内近乎精确地还原任意前缀下的末状态，且天然覆盖全部线性注意力家族。实测在Qwen3.5-35B-A3B上，组合后的状态在第0层与完全重算仅相差6×10⁻⁵，落在FP16噪声之内。针对带因果卷积、带RoPE的变体，HYPIC分别用卷积状态热身和状态重旋转两个补丁做了严格对齐。 对全注意力层，HYPIC用"缝合窗口"修复跨段注意力。混合模型中少数的全注意力层仍需要PIC，但以往的选择性重算无法直接迁移，因为下方的线性层只保留末状态，非末尾token无法向上穿过全注意力层。两种退路——逐token存循环状态、或从零重新递推——在存储或算力上都不可接受。团队的观察是，KV拼接后的偏差高度集中在每个复用片段的开头，其余部分几乎不受影响，这与全注意力模型里的attention sink现象一致，在混合注意力模型里同样成立。据此，HYPIC为每个内部片段开头w个token构造一个缝合窗口，缓存时这几个token不入缓存，复用时在完整前缀下重算以修复跨段注意力，默认w=8;由于实际片段长度通常大于512token，缝合窗口只占极小一部分，重算开销可控。为了支持段首KV重算，线性注意力层在复用时需即时算出缝合窗口自身的T和S，一边推进running state，一边把每个seam token的逐层输出前传给上层的全注意力层。 第三块拼图是段并行，它把"长冷请求"也变成了可加速的负载。缓存未命中不可避免——语料持续更新、低频文档被淘汰，而长冷请求正是尾延迟的主因。现有系统仍把整条prompt当作一个整体、在单实例上串行prefill所有冷片段，TTFT随O（n·|C|）增长;张量并行等实例内并行虽能加速单次前向，但扩展性有限，一条100k token请求在TP-8下仍需17.7秒。但PIC已经让每个片段自包含——其prefill结果只由内部token决定。HYPIC顺势提出实例间的段并行:Router探测每段命中状态，把冷片段并行分发给多个scatter worker，再由一个combine worker把各段结果组装成完整运行状态，把冷prefill从O(n·|C|)降到O(⌈n/m⌉·|C|+c)。为了把这条路径跑满，HYPIC用LPT(最长处理时间优先)贪心策略均衡各worker负载，并把每段的计算与传输流水线重叠，避免combine worker被同步的传输突发拖住;段并行与实例内并行(TP/DP/SP)作用在正交的轴上，可无缝叠加。 这套系统已在SGLang上实现，约14k行Python与Triton代码，在8×H20节点上，选取4个生产级混合注意力模型（Ring-mini/flash-linear-2.0、Qwen3.5-35B-A3B/122B-A10B）、4个公开数据集(HotpotQA、TriviaQA、MultiNews、GovReport)与1条生产RAG trace完成评测。全量预热后，HYPIC相比Prefix Cache将p50TTFT平均降低3.25倍(各模型2.77×至4.05×)，而质量几乎无损——16个"模型×数据集"单元平均只落后完全重算1.71分，在Qwen3.5-35B上甚至反超0.47分;作为对照，不缓存转移算子的朴素相加直接损失了66.9%的分数，印证了T_C的必要性。在生产RAG trace上，同1秒TTFT SLO下，HYPIC把可持续QPS相比Prefix Cache提升1.66倍(1.49×至1.85×)，峰值单卡吞吐提升约1.3至1.5倍。在纯冷未命中路径上，一条32k token请求的TTFT从单worker的2.83秒降到8worker的0.49秒，达到5.7倍加速，且几乎全部收益来自可近线性扩展的scatter阶段;面对不均匀分片，LPT相比Round-Robin把TTFT从1.26秒压到0.84秒(3.6×对2.4×)。开销同样可控:构造(T_C， S(C|0))的一次性开销，在最重的稠密转移模型上也仅为主前向的5.2%至6.7%，一次构造、多次复用即可摊薄。 HYPIC 首次 把位置无关缓存带到了混合注意力大模型上:用缓存的段累积转移算子实现线性层的常数时间状态组合，用小小的缝合窗口修复全注意力层的跨段对齐，再用段并行把长冷请求变成可加速的负载。它让RAG与Agent这类长上下文服务，在拥抱高效混合架构的同时，也能享受到片段级缓存复用的红利。团队表示，未来将进一步探索分布式的PIC管理与调度、多级缓存分层管理，推动大模型推理向更快、更省、更可扩展持续演进。
秒哒3. 5 全球首发iOS无代码打包与多端共享后端，百度要把应用开发门槛再砍一刀
在7月16日于上海开幕的2026世界人工智能大会（WAIC）现场，百度智能云旗下的无代码应用平台秒哒，端出了它的3.5版本。从今年Create大会上3.0的"一句话，做App"，到这次WAIC的"更简单，更全能"，秒哒的方向始终没有漂移:把开发门槛一降再降，把应用能力无限扩展。一组数据先摆出它的体量——平台累计服务超过3500万用户，创造了350万个具备商业价值的应用，每天有近20万人在使用这些应用解决真实问题。 3.5版本的关键词，是"更简单"与"更全能"两件事同时发生。更简单，是让不懂代码、不懂SEO、不懂iOS开发的人，也能走完从创作到交付的完整闭环;更全能，是让每个生成的应用都能赢得搜索引擎的青睐、拥有共享后端与多环境保障、抵达更多终端、承载更多想象。3.0把用户推上"人人都是创造者"的台阶，3.5则往前再迈一大步:做完的应用能被更多人搜到、App能直接打包到iPhone、多端共享同一份数据、一句话就能做出专属Skill、后端开发与线上环境彼此隔离、资源按需灵活配置。 搜索流量这件事，过去挡住了大量创作者。传统的SEO优化要求理解关键词策略、页面结构、元标签配置等专业知识，对绝大多数人门槛过高。秒哒3.5内置的SEO Agent，把这套专业能力自动化，相当于为每位创作者配了一位随叫随到的搜索优化专家。它逐页检查应用的标题、描述、关键词等要素，识别影响搜索表现的问题，并把专业术语翻译成能直接看懂的建议，比如"页面描述过短""标题未能体现核心内容""搜索摘要不完整"。更实用的是，Agent不仅能诊断，还能直接动手修复:用户可以对单个问题逐一点击修复，也可以通过一键修复批量处理所有可自动修复项，修复完成后还能重新检查、实时查看优化效果。上线前，用户还能直接在搜索结果预览里看到页面在搜索引擎中的标题、摘要和链接展示，提前判断是否有吸引力，避免上线后出现模糊或空泛的默认文案。 iOS交付流程，则是另一道长期把开发者挡在门外的门槛。传统方式需要一台Mac、装好Xcode、注册Apple开发者账号、再手动管理证书签名。秒哒3.5的iOS打包能力，把构建、测试、分发全流程压缩成一站式服务。没有Apple开发者账号的用户，可以走免费路线:平台在线生成IPA文件，下载后按指引即可安装到iPhone，适用于个人体验、功能验证和Demo展示。已有Apple Developer Program账号的用户则走付费路线，配置API Key后，平台自动完成证书申请、在线构建与签名打包，无需手动登录Apple Developer Portal;它支持Ad Hoc真机测试（设备扫码注册、自动生成安装链接）、TestFlight内测分发，以及App Store上架——应用包上传至App Store Connect，通过苹果审核后即可正式上架。 当一个应用要同时服务多个终端，比如电商平台的用户端与商家后台、企业管理的员工端与管理后台，每个终端独立搭建后端，意味着重复的开发成本和数据孤岛。秒哒3.5支持多个应用（Web、App、小程序等）共享同一套后端数据库，真正实现多端数据联动，让一个业务场景对应一套数据闭环。创建新应用时，可以直接选择已有项目作为共享后端，自动复用其数据库、接口、存储等能力，无需重复搭建，就能在同一套后端基础上快速生成Web、App、小程序或管理后台等多个终端应用。每个终端拥有独立的前端页面，可根据自身特点独立设计和迭代，而数据全部统一管理。在管理层面，项目列表新增了"共享后端"分类，所有共享后端的应用自动归入同一目录集中展示，后端运行状态一目了然，一键即可统一开启保活服务;编辑器顶部也能一键切换不同终端应用，无需退出当前项目，就能在Web、App、小程序之间无缝切换。 官方技能已经覆盖了AI工具、支付、视频、语音、图像、搜索等场景，但每个用户的需求总有独特性。秒哒3.5带来了自定义技能，在对话框里说出需求，平台就能快速生成一个专属技能。创建方式有三种:一是在首页选择"技能创建"项目类型，说出需求直接生成，或在任何项目中通过对话随时提出需求、直接@已有技能让它按你的要求修改;二是上传技能包快速导入，直接上传.zip文件或SKILL.md即可完成，无需手动配置;三是接入第三方API，把API文档链接贴进对话框，平台自动解析网页内容并生成可调用的技能，或者直接粘贴API说明，包括请求方式、参数、响应格式等，平台也能理解并创建，省去理解鉴权与接口调试的复杂流程。生成的技能可以保存到技能中心，后续在任何项目中通过@方式直接调用，把每一次沉淀下来的方法变成可复用的资产。 开发过程中改了数据库、一不小心波及线上业务，是AI开发应用里最常见的痛点。秒哒3.5的数据库多环境能力，让开发环境与线上环境相互隔离，把开发者从"开发战战兢兢，上线提心吊胆"的状态，带到"放心改、安心发、轻松回滚"。创建应用时，可按需选择单环境或多环境模式:单环境下开发与线上共用同一套数据库，修改同步生效，适合Demo、原型、个人轻量应用;多环境下两者使用独立数据库，支持独立开发、测试和发布，不干扰线上正式业务，适合电商商城、企业官网及管理后台、CRM、ERP等生产环境。 多环境模式还有一个贴心设计——当开发环境向线上同步数据结构时若合入失败，出现Migration冲突、SQL执行报错或存储结构不兼容，AI Agent会自动分析失败原因，把报错翻译成看得懂的说明，并给出可一键执行的修复方案，点击AI修复即可继续发布，且修复完全免费，不消耗秒点。项目阶段变化时，多环境还能回退至单环境。同时，开发环境每次完成版本变更（如发布、保存版本），系统都会自动记录当前版本的数据库结构(Schema)和业务数据(Data)，生成版本快照，一旦新版出现接口不兼容或功能异常，可快速精准回滚至稳定版本，无需重建环境或手动修数据。 后端资源的需求，在不同阶段天差地别。秒哒3.5推出后端资源分级能力，提供基础版、小容量、中容量、大容量、超大容量等多档套餐，覆盖并发数、数据库存储、文件存储等维度，从个人轻量项目到企业级高并发业务均可适配。它支持随业务增长随时升级，数据库容量、文件存储与并发能力同步提升，无需迁移数据或重建后端;资源使用数据实时可视化，额度接近上限时系统自动提醒并引导扩容，让轻量项目与大型业务都能找到合适的配置。 2026世界人工智能大会于7月17日至7月20日在上海世博展览馆举行，百度展位位于H1-B107，秒哒3.5将在现场供人体验。另据文末披露，在中国金融大模型市场份额上，百度智能云已连续两年位居 第一。
智谱数亿元收购中科加禾，补强AI Infra与国产算力适配能力
据报道， 智谱已斥资数亿元人民币收购AI Infra公司中科加禾（XCore Sigma），进一步补齐模型底层工程能力，强化国产算力适配和推理优化能力。 中科加禾是一家聚焦编译技术的AI异构算力软件基础设施公司，技术源自中科院计算所编译实验室。其核心团队曾参与龙芯、神威、寒武纪、华为昇腾等国产芯片编译器研发，具备从虚拟指令集设计、算子生成到优化部署的全链路能力，目标是为国产AI大模型提供统一软件底座。 此前，智谱已投资基流科技、无问芯穹、硅基流动等AI Infra企业，覆盖算力集群、推理优化等环节。但随着模型调用规模快速增长，基础设施压力逐渐显现。今年3月GLM-5发布后，Coding Agent日调用量达到数亿次，部分用户反馈复杂任务中出现输出异常。智谱复盘发现，高并发场景下推理架构和KV Cache管理存在工程挑战。 此次收购有望提升智谱在多芯片环境下的适配效率。中科加禾的编译器技术可通过中间层连接不同国产芯片生态，提高算力利用率。此外，其SigInfer推理引擎此前宣称可降低推理时延、提升吞吐效率，若能落地生产环境，将进一步降低模型服务成本。 随着AI竞争从模型能力扩展至算力、软件基础设施和生态建设，编译器等底层技术正成为大模型企业构建长期竞争力的重要方向。
Roblox推出AI创作工具Build，支持文本生成游戏和3D场景
Roblox宣布推出全新AI创作工具Build，并升级Studio创作者工具体系，利用人工智能降低游戏开发门槛，让更多用户通过文本提示直接生成可编辑的游戏内容。该功能将于7月28日起开启测试，进一步推动“游戏由用户创造”的平台理念。 Roblox表示，过去20年平台持续围绕用户生成内容（UGC）发展，目前已有1.32亿日活跃用户。此次推出的Build是一款移动优先的AI创作工具，用户可直接在Roblox移动应用中输入自然语言提示，例如描述游戏场景、玩法和环境元素，系统即可生成基础游戏版本，创作者随后可以进行修改、测试，并分享或发布作品。 Build基于多种AI模型运行，包括开源模型以及Roblox自研模型，能够处理游戏机制、环境设计、角色创建、视觉风格和声音等内容。由于模型基于大量3D数据和游戏专用数据训练，Roblox AI能够生成可直接应用于游戏开发的3D对象和完整场景，并与现有创作工具结合使用。 该工具与Roblox Studio深度连接，创作者可以在移动端开始创作，再通过Studio进行更复杂的编辑;同时也可以在Studio中调用AI代理，并通过移动设备查看开发进度。Roblox强调，AI生成内容仍将经过与普通游戏相同的审核流程，并通过用户留存等指标参与平台推荐，不会降低内容质量标准。 除Build外，Roblox还计划推出面向专业开发者的AI工具，包括游戏测试代理、数据分析代理和实验代理，帮助创作者发现漏洞、分析玩家行为并优化用户参与度和商业表现。 此外，Roblox正在研发更多生成式AI能力，包括基于文本或图片生成参数化3D模型的程序化模型，以及能够根据单一提示生成完整可编辑3D游戏场景的AI模型Cube。 随着AI技术快速融入游戏开发流程，Roblox希望通过智能化工具进一步扩大创作者规模，让更多普通用户参与游戏生产，并推动UGC游戏生态向更高效、更自动化方向发展。
Agent coordination is where it's all headed. Agent-to-agent unlocks new harnesses, workflows, and experiences that are just hard to imagine today. I s...
Agent coordination is where it's all headed. Agent-to-agent unlocks new harnesses, workflows, and experiences that are just hard to imagine today. I still verify results, but even these I have converted to judge agents that enable me to do more at unprecedented scale.
京东推出京麦AI经营中心，开放22款AI工具助力商家智能经营
京东正式推出京麦AI经营中心，以人工智能为核心驱动，打造集AI工具、专家服务和智能托管于一体的新型商家经营体系，并向商家全面开放22款核心AI工具，推动电商运营向全链路智能化升级。 据京东京麦相关负责人介绍，京麦AI经营中心并非简单的AI文案、制图等单点工具集合，而是基于多Agent协作、A2A智能对接、自然语言交互等技术，构建面向商家的综合AI经营平台，帮助商家覆盖从经营诊断、策略制定到执行管理的完整业务流程。 目前，京麦AI经营中心首期功能已全面上线，22款AI工具覆盖超过百项日常运营场景，可解决50余项商家高频经营问题，涉及商品管理、客服服务、营销推广、店铺运营等多个核心环节，实现从智能分析到自动化执行的经营闭环。 与此同时，京东启动“京东商家第三方好工具招募令”，向行业开放京麦百万级商家流量入口、应用场景接口及技术底座，吸引更多第三方软件开发商参与生态建设，为商家提供更符合细分行业需求的AI解决方案。此外，京麦AI经营中心还将面向代运营机构、电商培训机构开放共建合作，持续沉淀优秀运营经验，优化AI模型能力。 在服务体系方面，京麦AI经营中心整合京东自研专家团队与生态合作伙伴资源，建立AI专家团体系。其中，京东内部专家重点覆盖商品、客服、推广、营销四大领域，同时引入外部专业服务力量，进一步增强垂直行业服务能力。 随着AI技术逐渐深入电商运营环节，平台型企业正在从提供交易基础设施转向提供智能经营能力。京麦AI经营中心的推出，标志着电商平台竞争重点正从流量获取进一步转向AI驱动的经营效率提升。
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。
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。
多家银行上线AI主题银行卡，刷卡可获大模型Token和AI权益
多家银行近期推出AI主题信用卡和借记卡产品，将大模型Token、AI会员服务等智能化权益引入传统银行卡体系，试图借助人工智能生态吸引年轻用户和科技从业者。7月15日，中国银联宣布联合多家商业银行打造智能体主题信用卡产品，进一步推动AI权益与金融消费场景融合。 据悉，自6月以来，招商银行、农业银行、平安银行、浦发银行等十余家银行已联合银联、美国运通以及Kimi、阿里云等大模型企业，陆续推出AI主题银行卡。相关权益不再局限于传统积分兑换，而是转向AI算力Token、AI会员服务、智能Agent工具以及专业数据库调用等数字化资源。 目前，银行推出“刷卡送Token”主要包括三种模式:一类面向开发者和工程师，提供一次性大额度Token套餐，满足模型调用和开发需求;一类将日常消费转化为算力积分，用户可兑换AI会员服务;另一类则通过云服务优惠券形式，为科技从业者提供办公成本补贴。 银行布局AI银行卡，核心目标是拓展科技用户、AI创作者等新兴客群。随着大模型应用快速普及，Token逐渐成为类似数字化资源的新型权益资产。对于高频使用AI工具的专业用户而言，这类权益具备实际价值;但对于普通消费者，由于日常AI使用频率较低，Token权益的吸引力仍有限。 业内认为，AI能力正在成为金融产品创新的新方向，但银行能否借助AI权益重新激活信用卡市场，还取决于AI应用场景的普及程度以及用户真实需求。未来，AI服务与消费金融的深度结合，可能成为银行探索年轻客群增长的重要路径。
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。
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。
AI旅行平台 Fora 完成6000万美元D轮融资，估值升至10亿美元
人工智能驱动的旅游平台 Fora 宣布完成6000万美元D轮融资，公司估值达到10亿美元，正式跻身独角兽企业行列。本轮融资由 Forerunner 和 Tactile Ventures 领投，Insight Partners 和 Thrive Capital 等机构参与，公司累计融资金额已达到1.385亿美元。 Fora成立于2021年，是一个融合旅行服务与代理运营能力的平台。一方面，Fora为用户提供客户沟通、旅行规划等基础设施，帮助普通用户低门槛成为旅行顾问;另一方面，平台也面向消费者提供蜜月旅行、家庭旅行等定制化服务，覆盖哥斯达黎加、泰国等热门目的地，帮助用户寻找并连接专业旅行顾问。 此次融资后，Fora计划进一步扩大人工智能助手 Via 的应用规模。Via能够协助平台旅行代理处理市场调研、行程规划等重复性行政工作，帮助代理商减少运营负担，将更多精力投入客户关系维护。Fora强调，人工智能的目标是提升旅行顾问效率，而非替代人工服务。 截至目前，Fora平台上的旅行代理已累计预订超过30亿美元的旅行产品，其中多数代理商此前并无旅行咨询行业经验。未来，公司计划利用新增资金拓展邮轮、机票等更多旅游业务领域，并扩大相关团队规模。 随着AI技术逐步进入旅游服务链条，从内容推荐、行程设计到客户运营，人工智能正在推动传统旅行服务模式向更加智能化、个性化方向发展。Fora的融资也显示，AI与垂直行业结合正成为创业公司获得资本关注的重要方向。
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
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:
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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Start building your harnesses, folks. There is so much alpha in building a harness. Schema is a custom harness that makes an agent "think" like a physicist. It saturates ARC-AGI-3. A custom harness is how you start solving very hard problems with agents. Naval: From our team at Impossible Research - an agent harness that plays games, writes code, reasons like a physicist, and saturates the ARC-AGI-3 benchmark.
RT Geek: 试了一下，发现这是个好东西~ wigolo 一个免费、本地、私有的 MCP 服务，让你的 AI Agent 能搜索、抓取、研究网页，效果和付费服务相当，但永远不用花...
RT Geek 试了一下，发现这是个好东西~ wigolo 一个免费、本地、私有的 MCP 服务，让你的 AI Agent 能搜索、抓取、研究网页，效果和付费服务相当，但永远不用花钱。
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:
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
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。
SearchOS-V1：走向鲁棒的开放域信息搜索智能体协作
Recent advances in Tool-Integrated Large Language Models have made web search a core capability of information-seeking agents. However, as interaction histories grow, agents increasingly struggle to track task progress. When search attempts fail to yield useful evidence, current single- and multi-agent systems can become trapped in repetitive loops, wasting search budgets and ultimately compromising the quality and completeness of the final output. We introduce SearchOS, a system-level multi-agent framework that turns fragile, implicit search progress into explicit, persistent, and shared state. First, we formulate open-domain information seeking as relational schema completion with grounded citations, where agents discover entities, populate attributes across linked tables, and anchor each value to source evidence. Then we design Search-Oriented Context Management (SOCM), which externalizes the evolving state into Frontier Task, an Evidence Graph, a Coverage Map, and Failure Memory. Built on SOCM, SearchOS applies a pipeline-parallel scheduling mechanism that overlaps the execution of sub-agents and continuously refills freed slots with tasks targeting unresolved coverage gaps to improve utilization and throughput. To schedule and control the execution of search agents, SearchOS introduces a Search Tool Middleware Harness that intercepts model and tool interactions to record grounded evidence and react to stalls or budget exhaustion, and provides a reusable hierarchical skill system comprising strategy and access skills to augment the agents' search process and avoid repeating failed search patterns across runs. On WideSearch and GISA, SearchOS leads all metrics among the evaluated single- and multi-agent baselines, paving the way toward robust information-seeking collaboration.
SEED：面向智能体强化学习的自演化在线策略蒸馏
Large language models are increasingly trained as interactive agents for long-horizon tasks involving multi-turn interaction, tool use, and environment feedback. Outcome-based reinforcement learning (RL) provides a practical optimization paradigm, but its sparse trajectory-level rewards offer limited guidance on intermediate decisions, leaving a supervision gap between episode-level outcomes and token-level policy learning. We propose SEED (SElf-Evolving On-Policy Distillation), a self-evolving framework that converts completed on-policy trajectories into training-time hindsight skills and distills their behavioral effect back into the policy model. SEED first fine-tunes the policy to analyze completed trajectories and generate natural-language skills that capture reusable workflows, decisive observations, or failure-avoidance rules. During RL, the current policy both collects trajectories and serves as the analyzer that extracts hindsight skills from them. Policy updates therefore improve subsequent decision making and skill analysis together, allowing hindsight supervision to evolve with the policy. SEED then re-scores the sampled actions under ordinary and skill-augmented contexts, converting the skill-induced probability shift into a dense token-level on-policy distillation signal. This signal is jointly optimized with outcome-based RL, keeping the auxiliary supervision aligned with the current trajectory distribution. Extensive experiments on text-based and vision-based agentic tasks show that SEED consistently improves performance and sample efficiency, exhibiting robust generalization to unseen scenarios. Our code is available at
视频 = 世界 + 事件流
We present Wan-Streamer v0.3, which reframes our native-streaming interaction model under a single organizing view: a video is a world plus an event stream. The world is the persistent context in which a video unfolds, including the environment, scene, subjects, ambient acoustic conditions, voice characteristics, and other relatively stable conditions. The event stream is everything that changes over time within that world, including scene or environmental changes, subject behavior, speech, and other sounds. This yields a general-purpose pretraining task over large amounts of real video: given a world and incoming input, predict how the world moves, changes, and responds in real time. The resulting competence can be specialized to a broad family of real-time downstream tasks. We instantiate it on real-time full-duplex audio-visual interaction, where the event stream is the agent's speech together with free-form behavior. Functionally, the model's multimodal understanding process is vision-language-action-like: it maps multimodal user input to language-form speech and behavior actions. Wan-Streamer v0.3 preserves the v0.2 operating point: 640x368 video at 25 FPS, a 160 ms streaming unit, approximately 200 ms model-side response latency, and approximately 550 ms total interaction latency under a 350 ms bidirectional network budget.