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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 基础设施预算增至7500亿美元，首笔200亿落子佐治亚州数据中心
OpenAI 于2026年7月22日宣布，计划在2030年前投入7500亿美元用于 AI 基础设施建设，该预算较今年早些时候的预估大幅增加约25%。在旗舰数据中心项目“星门”（Stargate）推进陷入停滞的背景下，此举标志着 OpenAI 正在通过更为激进的资本开支重新锁定长期算力优势。 作为这一庞大投资计划的首个落地项目，OpenAI 拟耗资200亿美元在佐治亚州萨凡纳西北部建设占地1400英亩的“山茶花计划”（Project Camellia）数据中心园区。该园区已与佐治亚电力公司达成合作，预计于2028年至2032年间陆续获取至少3.2吉瓦的电力供应，并由 OpenAI 承担全部新建基础设施和电力服务费用。为降低对当地电网的冲击，OpenAI 承诺在用电高峰期减少 最高 1吉瓦的负荷，同时项目获得了埃芬汉县提供的15年50% 房产税减免。 尽管项目用电规模庞大，但双方均未披露具体的清洁能源过渡方案。监管文件显示，佐治亚电力公司拟新增的近9.9吉瓦发电容量中，超过半数（约5.8吉瓦）将依赖天然气，其余由光伏与储能补充，这引发了市场对算力扩张加剧化石燃料依赖及碳排放问题的担忧。值得注意的是，OpenAI 近期招募了曾主导 xAI 孟菲斯 Colossus 数据中心建设的高管 Brett Mayo 负责数据中心业务，或预示着首批 GPU 部署节点将早于2028年落地。 在生成式 AI 迈入高阶模型训练与推理规模化应用的关键期，OpenAI 巨额基础设施资金的落地，不仅凸显了头部厂商在算力与电力资源上的深度博弈，也反映出超大规模 AI 数据中心建设在重塑区域电网格局与推动能源结构转型上面临的现实挑战。
布罗克曼承认Kimi K3"相当不错"，但称OpenAI仍握有"巨大优势"
一场关于中美大模型身位的公开对话， 第一 次由OpenAI的核心人物亲自接过了话头。 7 月 23 日，据彭博社报道，OpenAI总裁兼联合创始人格雷格·布罗克曼在采访中，对月之暗面上周发布的Kimi K3 给出了罕见的直白评价：这款模型确实相当不错，毫无疑问。 这句话的分量，在于它出自一家长期被视为美国AI标杆的公司的实权人物之口。过去外界习惯默认美国在基础模型上大幅领先中国，而Kimi K3 的发布正在撬动这一定见——月之暗面称其开放权重模型综合能力已超过除Anthropic Claude Fable5 和OpenAI GPT-5. 6 之外的所有对手，市场震动随之而来。 不过，布罗克曼在肯定的同时留了一道疑问。他表示，目前判断月之暗面是否通过"蒸馏"手段获取OpenAI模型的输出结果来训练Kimi K3，还为时过早，并强调OpenAI一直都在监测此类行为。这番表态，把开放权重模型与原生前沿模型之间的技术边界之争，又一次摆到了台面上。 更耐人寻味的是他对差距的量化判断。布罗克曼援引部分估算称，中国在AI模型开发方面可能只落后美国约 4 个月，其他专家甚至认为差距更小。当低价中国模型迅速普及、能力差距持续收窄，OpenAI与Anthropic这样依赖订阅与API收入的闭源厂商，其商业模式正面临更多不确定性——而这几家恰恰都在筹备上市、努力提高客户收入的关键节点上。 面对逼近的追赶者，布罗克曼的底气来自两点：较早投入的大量计算资源，以及多年累积的AI研究经验。他据此认为OpenAI对竞争对手仍保持巨大优势，并表示公司多年来一直在深入研究如何打造更高效的模型、让模型精准完成预定目标。 他还顺势澄清了一个常见误区：Kimi这类开放权重模型并非免费产品。他提醒，这些模型规模庞大、运行需要大量且不便宜的算力，真正的竞争不在于开源与否，而在于谁能打造出效率 最高 、智能水平 最强 、并在单项任务上提供 最佳 性价比的模型。当对手用更低的价格逼近能力水位，OpenAI要守住的，或许不再只是模型榜单上的身位，而是那个越来越难定义的性价比优势。
参观者称赞卡兹克内容打磨精神，称AIHOT是其品味与经验的结晶。
该用户曾组织朋友到卡兹克办公室参观，对其打磨内容的投入印象深刻，并强烈推荐AIHOT。
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。
Pake新增AI代理直接调用功能，支持JSON输出和本地构建。
Pake工具现在允许AI代理通过--json、--config等参数直接使用，实现无服务器本地打包，Claude Code用户可安装为技能。
苏州LED设备老板询问数字人工具，对方建议考察用老板数字人运营的平台可信度。
该建议用于筛选适合海外TK出海IP定制的数字人工具。
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
摩尔线程家庭AI中枢发布遭用户质疑，产品经理回应被指仅比闹钟好。
该设备售价过万，但在现场演示中功能有限，被用户直接提问价值何在，引发AI产品离用户太远的讨论。
研究显示要求JSON结构化输出会压缩模型回答多样性，最频繁回答占比从41%升至64%。
康奈尔大学测试44个模型发现，采用JSON或XML格式化会显著降低输出多样性，而YAML或CSV格式则不会。
微软测试月之暗面 Kimi K3，或将引入 Copilot 与 Azure 平台
据《The Information》报道，微软正在测试月之暗面（Moonshot AI） 最新 模型 Kimi K3，评估其接入 Microsoft Copilot 的可行性，同时推进该模型进入 Azure 平台。目前，Kimi K3仍处于微软内部测试与平台接入阶段，尚未正式成为 Copilot 可选模型，微软也未公布其在 Azure 上的具体上线时间、服务地区及定价信息。 这并非微软 首次 引入月之暗面模型。7月1日，GitHub Copilot 已正式上线 Kimi K2.7Code，将其作为首个进入 Copilot 模型选择器的开放权重模型，并由 GitHub 基于微软 Azure 提供托管服务。该模型首先面向 Copilot Pro、Pro+ 和 Max 用户开放，企业用户则需由管理员手动启用。 目前，微软已在 Microsoft Foundry 平台提供 Kimi K2、Kimi K2.5和 Kimi K2.6等系列模型。若 Kimi K3后续正式接入 Azure，企业客户将能够通过微软云计算基础设施、统一计费体系和企业管理能力调用该模型，无需直接连接月之暗面的服务。 微软持续扩展 Copilot 和 Azure 的模型选择范围，反映出其 AI 产品战略正在向多模型架构演进。除长期合作伙伴 OpenAI 外，微软近年来已陆续引入 Anthropic、DeepSeek、xAI、Meta 以及月之暗面等公司的模型，根据不同任务需求，在性能、成本和应用场景之间提供更灵活的选择。Kimi K3的潜在接入，也将进一步丰富企业级 AI 应用生态的模型供给。
OpenRouter把语音转录塞进同一个API：一份key搞定聊天和转写，Whisper与按token计价STT一并接入
做语音转录的开发者，过去总被一道割裂感困扰:聊天走OpenRouter，转写却要再搭一个Whisper服务器，或者额外接一家专门做语音转文本的第三方SDK。7月22日，OpenRouter把这道裂痕抹平了——它在自家平台上线了POST /api/v1/audio/transcriptions端点，用户用与Chat Completions完全相同的Bearer密钥，把base64编码的音频发过去，就能拿回一份含转录文本和用量对象的JSON。聊天和转写，从此共用一张门票。 这份便利的核心是复用。你不需要新的SDK，也不需要单独的服务，因为转录功能和聊天流量跑在同一个平台上，由多个提供商托管的模型会自动在彼此之间做负载均衡，而不是被焊死在某一家供应商身上。对已经把OpenRouter当主力的团队，这套集成意味着少维护一条链路、少记一把密钥。 模型层面，OpenRouter摆出了两条路线。一类是openai/whisper-1这样的Whisper类模型，按音频时长也就是每秒计费;另一类是更新的语音转文本（STT）模型，按token计费。需要留意的是，STT模型的ID不会出现在默认的/api/v1/models目录里，因为它属于需要主动筛选的输出模态——通过?output_modalities=transcription参数，就能把这批模型及其当前定价筛出来。想在接入前先试手，OpenRouter Playground里也能直接在浏览器内上传文件转录。 调用方式简单到一次请求就闭环。把文件base64编码，和模型、格式一起POST过去，再从响应里读text和usage两个字段即可。data字段吃的是原始base64字节，不是data: URI，所以别给它加data:audio/mp3;base64，前缀;format字段必填，告诉上游模型怎么解码这些字节。如果你早就有面向OpenAI的/v1/audio/transcriptions写的客户端，只需把base URL指向，零改动迁移。端点也接受OpenAI风格的multipart/form-data上传，文件加模型，大小上限25MB。 字段规范上，model和input_audio.data、input_audio.format是必填项，格式可选wav、mp3、flac、m4a、ogg、webm、aac之一;language是ISO-639-1语言代码，省略则由模型自动检测;temperature控制采样，取值0到1;response_format默认json，设成verbose_json就能额外拿到任务、语言、时长和片段时间戳，配合timestamp_granularities选word还能拿到词级时间戳，不过这两项只在兼容OpenAI的提供商如OpenAI、Groq、Together上有效，其余提供商会直接返回400。provider块则用来透传各家的私有参数，比如Groq可以通过provider.options.groq.prompt传入预期词汇，帮模型正确处理专有名词，免得把术语念错。 响应是一份JSON，text字符串装着转录结果，usage对象则让费用可以按请求计量而非靠估算。一个示例里，9.2秒的音频产生了113个token、83个输入与30个输出，标注成本0.000508美元——这个数字来自文档示例并非实际报价，真实花费取决于所选模型和音频时长。响应头里还带一个X-Generation-Id，方便你记录追踪或调试某次具体请求。 路由逻辑沿用聊天的同一套。当一个转录模型由多个提供商托管，OpenRouter会按价格做负载均衡，把请求分发到各家之间，避免被单一供应商绑定。不过目前转录端点还没开放按请求的路由控制，聊天调用里熟悉的order、only、allow_fallbacks、data_collection、sort这些字段，在这里都不生效，provider块只携带提供商特定选项。OpenRouter明确不对提供商定价加价，目录价就是你的实付价，而零补全保险意味着失败的转写不会被计费;如果你手里有自己的提供商协议，BYOK功能允许用自有密钥路由，只付平台费、免掉按量模型成本，且按量付费模式下每月前100万次请求的平台费直接免除。 真正动手搭建前，有四个约束必须算进架构。其一是60秒上游超时——它卡的是处理时间而非音频长度，体积大或未压缩的录音容易超时，长音频得分段转写再拼文本;其二是音频URL不支持，端点只认base64JSON或不超过25MB的OpenAI风格多部分文件;其三是SRT/VTT格式输出不支持，srt、vtt、text会被拒并返回400，时间戳只能靠verbose_json拿，字幕文件得自己按时间戳拼;其四是格式支持因提供商而异，wav是兼容性最广的安全默认，mp3等压缩格式则能生成更小更快的负载。一段通宵游戏会话那样持续数小时的录音，单次调用根本覆盖不了，必须分块处理。 最后是把转录摆对位置。当你只需要把音频变成文字，用/audio/transcriptions;当你想让模型对音频内容做推理，比如客服通话的情感分析、对音频问答、或把音频与其他模态混进同一个提示词，就该用/chat/completions里的input_audio内容类型。文本转语音则是第三个独立端点。OpenRouter给的对照很直白:要转录稿，走转录端点拿JSON文本加用量;要一个能理解音频的模型，走聊天补全拿一次对话结果。当一份密钥同时兜住对话与声音，语音能力在应用里落地的门槛，又被悄悄削平了一截。
真假视频一鉴便知！英伟达推出SVD检测服务，识别AI造假准确率高达92%
为了应对AI深度伪造视频日益泛滥的挑战，英伟达近日正式推出了全新的合成视频检测服务SVD。这项技术目前已集成至英伟达的推理微服务平台中，能够通过对视频进行逐帧分析，精准识别出内容是否由人工智能生成。 逐帧打分拆解图像细节 在技术实现层面，该服务会将视频画面切割为特定尺寸的裁剪帧，并交由先进的视觉模型进行深度分析。系统会为每一帧图像的空间特征给出真实度评分，最终通过计算所有帧的平均分，生成一个直观的百分制判定结果。 即便面对经过压缩处理的视频，这项检测技术依然展现出了相当强劲的性能表现。测试数据显示，检测未经压缩的原始视频时其准确率高达92%，而在压缩率达到50%的高压缩环境下，准确率依然能够稳定维持在82%。 毫秒级响应赋能高效检测 除了 极高 的识别准确率外，该技术在处理速度上也具备非常显著的性能优势。依托强大的显卡算力支持，系统在处理标准高清视频时的整体延迟极低，真正实现了高效实时的检测体验。 据官方测算，在消费级显卡上处理一段1080p高清视频仅需 22 毫秒，而在专业工作站设备上也仅需 30 毫秒。这种毫秒级的响应速度，为未来大规模应用AI视频检测提供了坚实的技术支撑。
Substack 接入 Pangram 检测工具，上线网页与移动端 AI 文本识别功能
平台型内容社区 Substack 于太平洋时间2026年7月21日正式推出 AI 内容检测功能，旨在提升平台内容透明度，帮助读者辨别由人类撰写还是人工智能生成的内容。该功能由 AI 检测工具 Pangram 提供技术支持，目前已在网页端及 iOS 应用上线， Android 版本也将在近期推出。 本次升级覆盖 Substack 的文章、笔记、回复和评论等全场景内容。用户只需在对应内容点击“…”菜单并选择“扫描 AI 文本”，系统便会通过弹出窗口展示由 Pangram 计算出的人工撰写、AI 生成及 AI 辅助的具体百分比。 需要注意的是，该检测工具仅适用于7月21日8:30之后发布且段落长度超过100个单词的文本。在底层技术上，Pangram 采用了分类器神经网络模型，其训练数据集完全采集自生成式 AI 尚未大规模普及的2021年之前，以确保区分基准的客观性。 在赋予读者知情权的同时，Substack 也为创作者保留了高度的操作自主权。创作者不仅可以在草稿阶段自测或添加创作说明，还可以随时完全禁用该检测功能或移除标记。 面对如今大语言模型带来的内容生产门槛降低，在线文本中 AI 生成比例持续上升的现状，Substack 联合创始人兼 CEO 克里斯·贝斯特（Chris Best）表示，此举意在解决“读者预期与实际内容的失配问题”。这一动作标志着内容平台在平衡 AI 工具应用与维护优质人类原创生态方面迈出了关键一步。
多模态AI思维导图工具GitMind推出终身订阅计划，支持多源资料秒级生成图表
7月21日，效率工具领域推出全新多模态AI功能升级，多功能思维导图软件 GitMind 联合StackCommerce推出了售价49.99美元（原价169美元）的单用户基础计划终身订阅服务，提供包含未来更新在内的完整权限。 作为新一代AI驱动的知识整理工具，GitMind 聚焦于解决传统手动绘制思维导图耗时费力的痛点。该产品整合了多模态AI解析能力，可直接读取并处理PDF文档、YouTube视频链接、屏幕截图、音频录音、网页及纯文本等多类型源资料，并在数秒内自动提取核心要点，生成结构化的思维导图、图表与内容摘要。 在技术实现与功能架构上，GitMind 内置了配备 OCR 技术的 PDF 阅读器，能够精准识别并提取扫描件信息;其音频转录功能可将语音转化为可搜索文本，视频摘要模块则可自动解析长视频的论点脉络。此外，系统全面集成了AI交互问答对话，使用户无需重新阅读原文即可围绕源文件进行深度追问。在平台生态方面，GitMind 支持实时多方协作，并已完成对 Windows、macOS、iOS、Android 以及 Chrome 扩展程序的全平台覆盖。 随着多媒体信息的爆发式增长，AI对非结构化数据的结构化重塑已成为办公与学习场景的关键趋势。GitMind 凭借多模态解析与自动化生成的结合，进一步降低了知识加工的门槛，不仅为个人学术研究与团队协作提供了更高效的生产力基础设施，也折射出AI应用向深度内容消化与工作流整合方向加速演进的技术路径。
地平线把AI基座大模型装进大众：白盒授权酷睿程，L3/L4 量产按下加速键
一家中国自动驾驶公司的底层能力，正在成为一家全球汽车巨头在中国市场的智驾大脑。格隆汇 7 月 22 日消息，地平线与大众汽车集团今日正式宣布，将通过CARIAD与地平线的合资公司酷睿程（CARIZON），进一步深化双方在AI基座大模型领域的技术合作。这桩合作的分量，藏在授权方式里：酷睿程将基于白盒授权模式，依托地平线先进的AI基座大模型能力，自主开发并加速构建大众汽车集团中国统一的AI驾驶解决方案。把模型能力以白盒方式交出去，意味着大众不只是买一个黑盒结果，而是拿到了能自主消化、自主迭代的技术底座。 光有模型还不够，真正的落地要依赖一整套协同体系。地平线的AI基座大模型将与酷睿程正在研发的系统级芯片C7H，以及GAIA世界模型数据平台紧密咬合，三者在底层形成合力，全面赋能大众汽车集团的L3 和L4 级自动驾驶能力落地。这套组合不仅为未来的乘用车和自动驾驶出租车（Robotaxi）应用场景奠定了技术底座，也将推动已经量产的的全场景 高级 驾驶辅助方案持续迭代升级，让今天的辅助驾驶和明天的真正自动驾驶，共用同一套成长脉络。 更关键的一步，是这套由AI赋能的智能驾驶技术体系，将与大众汽车集团首个本土开发的区域控制电子电气架构，也就是CEA架构，进行深度融合。这一融合的意义在于把算法、芯片与整车电子架构拧成一股绳，而不是各管一摊。依托集团的平台化优势，这些技术可以灵活适配多个整车平台、部署到丰富的车型之上，在大众面向中国及部分国际市场的产品矩阵中实现更广泛的应用。当中国团队研发的AI基座大模型，经由合资公司之手融进全球车型的血脉，大众在中国的智驾故事，显然翻开了一页新的底稿。
AI应用性别鸿沟扩大:研究称女性生成式AI使用率低22%
近日，演员瑞茜·威瑟斯彭在Instagram发布视频，呼吁更多女性学习和使用人工智能，引发外界对AI领域性别差距问题的关注。她表示，女性在人工智能应用方面参与不足，希望推动更多女性了解这一技术。不过，该视频也引发部分网友讨论，认为她对AI带来的环境影响、数据中心问题以及算法偏见等风险关注不足。 研究显示，AI领域确实存在明显的性别使用差距。哈佛商学院今年4月发布的一项荟萃分析显示，基于25个国家、超过14.3万名参与者的数据，女性使用生成式人工智能的可能性比男性低22%。德勤2024年研究也发现，随着年龄增长，AI采用率下降趋势更加明显，其中45岁以上群体的性别差距尤为突出。 职场层面的差距同样存在。Randstad报告显示，人工智能技术岗位中男性占比71%，女性仅占29%。男性获得企业AI培训的比例为35%，女性为27%;在生成式AI技能掌握方面，男性比例达到69%，女性仅31%。 专家认为，女性较低的AI参与度与风险认知、科技行业代表性不足以及时间资源分配有关。研究显示，女性通常承担更多家庭照护责任，缺少尝试新技术、参与培训和持续实践的时间。 不过，AI时代的机会并不局限于核心技术岗位。人工智能伦理治理、医疗教育应用、产品运营和数据分析等方向，也为女性参与AI产业提供了更多入口。专家建议，企业应将AI培训纳入工作体系，而非作为员工额外负担，通过灵活学习机制、社区支持和实际应用场景，帮助更多女性建立AI使用能力。 随着人工智能逐渐成为工作和生活基础工具，缩小性别差距不仅关系到技术公平，也可能影响未来人才结构和产业创新能力。推动更广泛的AI教育与应用，将成为人工智能生态发展的重要课题。
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。
编程神器再进化！Claude Code深度集成iOS模拟器，AI自动帮你写代码做测试
人工智能公司Anthropic近日宣布，旗下桌面端编程工具Claude Code迎来了重大更新。该工具现已正式加入对苹果iOS模拟器的支持，并全面面向公众开启公开测试。 开发者在向Claude Code下达构建、运行或检查应用等指令时，系统会在专属面板中直接启动目标应用。不仅如此，Claude还具备实时监控模拟器画面和直接交互的能力，能够自动化进行代码迭代，直至整个项目顺利完成。 无需复杂权限设置 体验更丝滑 值得一提的是，这项新技术采用专属面板直接驱动模拟器，摆脱了以往依赖计算机视觉进行图像识别的技术路径。这种设计大幅简化了操作流程，无需用户在macOS系统中繁琐地开启辅助功能和屏幕录制权限。 在实际操作过程中，当Claude进行后台调试与交互时，开发者依然可以正常使用iOS模拟器。这不仅极大提升了协同开发效率，也为开发者带来了更为顺畅的无缝编程体验。 安全提醒与使用门槛 针对用户关心的数据隐私问题，官方也给出了明确的安全提示。由于Claude在交互过程中产生的模拟器截图会上传至服务器保存，因此官方建议开发者切勿在测试设备中登录个人真实账户。 目前，该功能仅限安装了含有iOS平台的Xcode环境的macOS平台桌面版用户使用。同时，相关的模拟器面板功能目前也仅支持在本地会话中运行。
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。
打字练习这么老的品类，居然还有新网站能在 3 个多月做到月访问量 166K。 网站叫 VocaType。它不是测完打字速度就走的那种工具，而是从指法开始，带你一步步练到不看键盘也能打字。哪个键总按错，它就会专门安排你多练，还支持多种语言和键盘布局。 流量 52% 来自直接访问，36.6% 来自搜索。平均停留接近 6 分钟，每次访问 6.24 页，说明不少人点进来后，是真的在里面练打字。 赚钱方式也不复杂：核心功能免费，靠广告变现；另外卖一次性去广告、云备份和提前解锁，还会通过课程推荐赚佣金。 看起来没什么新概念，但只要练习过程够顺手，还能让用户看到进步，这种老需求照样能做出流量。 网站数据和地址见评论区。
打字练习这么老的品类，居然还有新网站能在 3 个多月做到月访问量 166K。 网站叫 VocaType。它不是测完打字速度就走的那种工具，而是从指法开始，带你一步步练到不看键盘也能打字。哪个键总按错，它就会专门安排你多练，还支持多种语言和键盘布局。 流量 52% 来自直接访问，36.6% 来自搜索。平均停留接近 6 分钟，每次访问 6.24 页，说明不少人点进来后，是真的在里面练打字。 赚钱方式也不复杂：核心功能免费，靠广告变现；另外卖一次性去广告、云备份和提前解锁，还会通过课程推荐赚佣金。 看起来没什么新概念，但只要练习过程够顺手，还能让用户看到进步，这种老需求照样能做出流量。 网站数据和地址见评论区。
1. 最好每个人，都做下自媒体 2. 一个关键原因是，当你需要发声时，最可靠的渠道就是自己的账号，绝大多数时候，没有人会替你主动发声 3. 每个人，其实都能基于自己的特性，找到适合自己的生态位，关键是找准差异化定位，然后持续输出有质量、有价值的内容 4. AI生产内容的能力越强，差异化就越重要，真正稀缺的，是独特的观点、真实的经验，以及有密度的干货 5. 持续输出很难，频率可以高，也可以低，但质量和差异化必须守住 6. 别人都用AI写，自己反其道而行之，坚持手写，也是一种稀缺和差异化，强调人的独特经历和表达 7. 对OPC而言，最终都要面对增长和获客，自己的自媒体账号，往往是成本最低、积累最强、复利最明显的获客方式 8. AI让写代码和做产品越来越容易，真正困难的，是产品是不是真的足够好，以及如何把它卖出去 9. 互联网一个特性之一，就是健忘，用户每天接收的信息太多，很快就会忘记，很多过去火过的内容，换个时间再次发布，依然可能再次传播，就是这个原因 10. 自媒体的本质，是长期占据一个生态位，持续被看见，持续建立信任
RT 姚金刚 昨晚和几位AI圈自媒体大神晚餐，聊到自媒体这个话题，一些观点记录： 1. 最好每个人，都做下自媒体 2. 一个关键原因是，当你需要发声时，最可靠的渠道就是自己的账号，绝大多数时候，没有人会替你主动发声 3. 每个人，其实都能基于自己的特性，找到适合自己的生态位，关键是找准差异化定位，然后持续输出有质量、有价值的内容 4. AI生产内容的能力越强，差异化就越重要，真正稀缺的，是独特的观点、真实的经验，以及有密度的干货 5. 持续输出很难，频率可以高，也可以低，但质量和差异化必须守住 6. 别人都用AI写，自己反其道而行之，坚持手写，也是一种稀缺和差异化，强调人的独特经历和表达 7. 对OPC而言，最终都要面对增长和获客，自己的自媒体账号，往往是成本最低、积累最强、复利最明显的获客方式 8. AI让写代码和做产品越来越容易，真正困难的，是产品是不是真的足够好，以及如何把它卖出去 9. 互联网一个特性之一，就是健忘，用户每天接收的信息太多，很快就会忘记，很多过去火过的内容，换个时间再次发布，依然可能再次传播，就是这个原因 10. 自媒体的本质，是长期占据一个生态位，持续被看见，持续建立信任
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
量子位编辑作者招聘
关注前沿科技 2026-07-22 13:00 北京 3个岗位（含实习），不设边界 编辑部 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI热潮还在汹涌，但如果你还不知道如何参与……那为什么不来 量子位 呢？ 我们是一家以 追踪AI新进展 为核心的内容平台，经过8年积累，目前拥有顶流影响力，广泛且备受认可的产业资源，以及时代风口的最佳观测和学习生态位。 目前，我们有 三大方向 岗位招聘，希望你是 （或者能成为） 这三个方向的内容专家： AI产业方向：关注基建层创新，包含芯片、AI Infra、云计算； AI财经方向：关注AI领域创投和财报，跟踪产业链资本动向； AI产品方向：关注AI在应用和硬件终端方向的进展。 岗位均为全职，工作地点：北京中关村。 岗位面向： 社招：覆盖编辑、主笔、主编各个层级，按能力匹配岗位； 校招：应届毕业生，接受实习且可转正。 加入我们，你可以获得： 站在AI浪潮之巅：第一时间接触和了解AI领域最新技术和产品，构建完整的AI认知体系。 玩转AI新工具：将各种AI新技术、新工具应用于工作，提升工作效率和创造力。 打造个人影响力：通过撰写独家原创内容，建立个人知名度，成为AI领域的意见领袖。 拓展行业人脉：与AI领域大咖零距离接触，参与重要科技活动和发布会，拓展行业视野。 获得专业指导：应届新人会由主编级编辑出任mentor，提供一对一指导，帮你更快进步获得成长。 加入活力团队：与一群志同道合的年轻人一起工作，享受扁平、简单、开放、多劳多得能者上位的团队氛围。 获得丰厚回报：行业TOP薪资待遇，五险一金、餐补、项目绩效、商务绩效、加班补助等福利一应俱全。 以下是岗位详情： 所有岗位不同能力层级职位均在开放，欢迎结合个人履历和经验申请。 主编：具备选题和带队能力及经验； 主笔：具备原创深度稿件能力； 编辑：热爱表达，喜欢挖掘信息，能够用大白话让所有人看懂AI新进展。 AI产业方向 岗位职责： 跟进AI基建层新进展，包括但不限于芯片、AI Infra、云计算领域新进展，核心玩家动态； 做前沿论文、开源社区、技术大会 （Hot Chips、NeurIPS、MLSys） 技术报告大众化解读； 参与核心采访，对话产业专家、技术大牛、撰写AI云落地案例。 任职要求： 对芯片、GPU、NPU、服务器、模型训练架构、云计算等有基本理解； 熟悉AI行业的供应链与生态 （训练–推理、算力–成本、云–芯片关系）； 能把复杂技术内容结构化表达； 有技术背景、理工或CS/EE方向优先。 AI财经商业方向 岗位职责： 聚焦 创投、AI创业公司、上市公司、商业模式、产业链 资本动向； 产出创投融资、招股书财报解析、公司战略分析等稿件； 访谈对话投资人、创业者、产业分析人士。 任职要求： 对数据敏感，对财报、股权结构、战略规划感兴趣； 逻辑结构强，对商业叙事敏感； 热爱对话采访，社交型人格。 AI产品方向 岗位职责： 关注AI在终端的落地：包括软件应用产品、硬件方向落地； 撰写AI应用产品深度评测、跟踪多终端新品发布 （手机、PC、XR、车机等）； 对话访谈AI应用创业者、产品专家、终端技术专家。 任职要求： 对智能硬件、AI终端趋势敏锐，重度AI产品体验人士； 熟悉各大终端厂商业态、体验方法论； 有强逻辑、体验表达和结构化能力。 应聘方式 1、请将个人简历发送至zhaopin@qbitai.com，邮件主题请注明“ 量子位XX方向应聘 - [你的姓名] ”； 2、随简历附上你的科技行业代表作品，或者能展现个人写作水平和风格的作品。 关于量子位： 截至2025年，通过及时追踪AI及前沿科技进展，量子位在微信公众号已经有超260万订阅用户，全网用户超700万，日均阅读量200万+。 在新榜和清博等第三方数据平台，量子位已是AI以及前沿科技行业TOP1新媒体。 一键三连 「点赞」「转发」「小心心」 欢迎在评论区留下你的想法！ — 完 — 🌟 点亮星标 🌟 科技前沿进展每日见 跳转微信打开
美图拿出1亿元，面向全行业寻找AI影像Builder
关注前沿科技 2026-07-22 13:00 北京 美图产品挑战赛（Meitu Hatch Catch）火热报名中 允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 模型还在迭代，但AI创业者面对的问题已经变了。 如今，调用成熟模型、完成产品原型的门槛持续下降，几个人甚至一个人，就可以在很短时间内做出可以运行的AI应用。 尤其是在影像领域，AI正不断催生新的产品形态和应用场景，创新越来越多地来自不同团队、不同开发者，而不局限于少数平台公司。 近期， 美图 发起 美图 产品挑战赛（Meitu Hatch Catch），拿出 1亿元，面向全球寻找已经上线并拥有种子用户的 AI原生影像应用，希望与更多Builder共同探索AI影像的下一种可能。 与常见的Hackatho n （黑客松） 不同，美图产品挑战赛 （Meitu Hatch Catch） 所寻找的是： 已经走到用户面前，正在经历产品验证和增长关键阶段的团队。 这场面向全行业的挑战赛，此前已在内部进行过一次尝试。 今年初，美图曾面向内部员工发起产品挑战赛，共有207支团队参与，最终交付136个可以实际运行的AI产品Demo，其中43支是“一人团队”。 更值得注意的是，近七成项目负责人并不是产品经理，而是设计师、运营、工程师、数据分析师等不同岗位的员工。 这组数据说明，AI正在降低产品创新的门槛，也让越来越多人拥有把需求变成产品的能力。 美图产 品挑战赛 （Meitu Hatch Catch） 也提供了一个有意思的观察窗口： 当AI影像竞争从模型能力走向产品能力时，行业正在发生哪些变化？ △ 图片为AI生成 好产品，长在真实需求里 生成式AI兴起之初，行业竞争的焦点集中在模型能力上。 但随着基础模型能力持续提升，大模型正在变得越来越像水和电，它依然重要，却不再是每个团队都必须从头建设的能力。 △ 图片为AI生成 新的竞争由此产生：当不同产品可以使用相近的模型，用户为什么选择这一款？ 答案在 产品对用户需求的理解中。 Cursor的价值并不只是把大模型接入代码编辑器，而是重新设计了程序员使用AI写代码的流程； Lovable降低了普通用户制作应用的门槛，其竞争力同样来自对产品流程和交互方式的重新组织。 用户最终购买的不是模型，而是一个可以被完成的任务、一段被缩短的时间，或者一个过去难以获得的结果。 模型能力决定产品的上限，产品能力则决定用户是否愿意使用。 因此，今天受到关注的AI产品，往往具有一个共同特点： 创始团队不仅理解技术，也长期生活在目标用户的场景里。 比起一个天马行空的创意，越来越多人开始相信：真正优秀的产品，更像是从真实生活里长出来的。 从目前美图产品挑战赛（Meitu Hatch Catch）报名项目中，已经可以看到一些具体样本。 有经历过AI应用增长困境的创业者，开始为其他AI团队打造增长产品； 有长期研究人机协同音乐创作的学者，做出视频原生AI音乐工具； 也有长期使用影像工具的创作者，从自己的修图和内容生产需求出发，开发面向自媒体创作者与影像爱好者的一站式AI影像工具。 这些项目方向不同，起点却十分相似：创造者自己就是场景中的一员，也是产品最早的用户。 他们不是先决定做一款AI产品，再寻找一个可以成立的需求，而是把长期经历、反复观察的问题变成了产品。 这种能力常被称为Founder-Market Fit，即 创业团队与目标市场之间的匹配度。 它所回答的是： 为什么是你来做这件事？ 答案未必是团队拥有最先进的模型，而可能是他们比其他人更了解一个行业的工作方式，知道用户在哪里浪费时间，哪些看似微小的问题每天都在发生，也知道什么样的结果才真正可用。 当模型能力趋于普及，这种来自行业和用户的长期理解，反而更难被复制。 而影像，恰恰是这一变化最早、也最明显发生的行业之一。 从Demo到产品，如何跨越？ 过去，一张图片或一段视频需要经过拍摄、修图、设计、剪辑等多个环节，对应不同的软件和专业技能。 AI出现后，这条生产链路开始被重新改写。 随之改变的，还有影像产品的竞争逻辑。产品竞争由“提供一个工具”，逐渐走向“帮助用户完成一项工作”。 影像行业同样迎来了自己的机会。Adobe在创意行业相关研究中指出，随着社交媒体、电商营销、品牌传播等场景增长，企业和个人对于视觉内容生产的需求持续增加，创作者正在寻找更高效、更智能的内容生产方式。 但从一个令人惊艳的Demo，到一款用户长期使用的产品，中间仍然存在明显距离。 产品上线、获得第一批种子用户之后，才会真正面对一系列选择： 哪些功能值得继续投入，哪些需求只是少数用户的声音，如何提高留存和付费，怎样控制模型成本，以及如何进入更大的市场。 AI降低了产品从0到1的门槛，却没有自动解决产品从1到10、再从10到100的问题。 不少团队缺少的不是做出Demo的能力，而是帮助产品穿过验证期和增长期的资源、经验与反馈。 也正因为如此，行业开始越来越关注另一类人—— B ui lder。 Builder强调的不是身份，而是持续把一个想法打磨成产品的人。 他们可能来自技术、设计、摄影等不同背景，但共同点都是 长期理解一个真实问题，并持续解决它。越来越多AI产品，其实都是这样诞生的。 与很多AI比赛不同，美图产品挑战赛（Meitu Hatch Catch）更像一次寻找产品的计划。它寻找的，不是停留在PPT里的想法，不是几天时间完成的Hackathon Demo。 美图真正希望看到的是那些 已经开始成长的AI原生影像产品，它们可能已经拥有第一批用户，可能已经完成第一轮产品验证，也可能已经开始产生收入，只是还需要更多时间成长。 报名要求也非常明确： 产品已经上线，拥有种子用户，面向全球，属于AI原生应用，同时与影像相关。 无论是影像创作、编辑、生成、分发、管理，还是商业化工具，只要能够真正创造价值，都可以参赛。 更重要的是，美图还提到了一个特别有意思的维度——团队的“第二属性”： 为什么偏偏是你来做这件事？ 你是不是长期生活在这个行业？ 是不是本来就是这个产品的用户？ 是不是比别人更理解这里面的工作流、审美和真实需求？ 事实上，很多时候，一个产品真正的护城河并不是模型，而是创始团队长期积累下来的行业理解。这也恰恰呼应了Founder-Market Fit的逻辑。 美图想找到的，正是那些已经在自己生活里把产品“长出来”的Builder。 帮助Builder们跨过容易跌倒的那几步 找到Builder只是第一步，更重要的是如何帮助Builder跨过容易跌倒的那几步。 很多人最先注意到的，可能是美图产品挑战赛（Meitu Hatch Catch）开放的 1亿元孵化资金，以及 单个项目最高500万元 的投资机会。 但资金之外，更值得关注的是 12周的孵化过程。 入围项目将获得创业实战工作坊、产品共创交流、用户调研与内测、冷启动资源以及技术支持。 美图也将结合自身经验，为项目提供商业化和全球化方向的交流与协助。 这些支持指向的是AI创业中最难标准化的一段过程：产品已经上线，也有了第一批用户，但尚未形成稳定增长。 在这个阶段，团队需要回答的往往不是“还能增加什么功能”，而是“什么才是产品真正成立的理由”。 截至2026年3月，美图全球付费订阅用户已经 超过1790万，AI生产力应用ARR持续增长，多款产品在全球市场获得用户欢迎。 从移动互联网时代的修图工具，到AI时代的影像生产力平台，美图积累了大量产品实践。 如何根据用户反馈迭代产品、如何分配有限资源、如何验证商业模式、如何实现全球化增长，正是美图作为成熟平台能够提供经验的地方。 AI影像产品真正的竞争，或许才刚刚开始。 对于已经迈出第一步的Builder而言，比做出一个Demo更重要的，是把产品真正做下去。 而美图产品挑战赛（Meitu Hatch Catch），希望成为这段旅程中的一个起点。 目前，美图产品挑战赛（Meitu Hatch Catch）仍在火热报名中，截止时间为 8月16日。 欢迎访问↓官网加入这场探索，或点击文末 “阅读原文” 了解更多详情。 报名地址：
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
Qwen Image 3.0图像生成模型已在官网可用，虽与GPT仍有差距但已可投入生产应用
该模型在官网直接开放使用，生成效果被认为足以满足实际生产需求。
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。
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。
颠覆传统模式！美国将改革 2000 亿美元科研预算，重心转向个体与AI
为了加快技术升级并应对全球竞争，美国政府计划对联邦科研资金的分配方式进行深度改革。白宫科技政策办公室近日发布 最新 报告，宣布未来的资金投入将不再过度倚重高校，而是向个人科学家以及人工智能应用倾斜。 这一新规将直接影响每年高达约 2000 亿美元的联邦研发预算分配方向。白宫希望通过发放个人奖学金和科研奖励等方式，直接为具有创新能力的学者提供支持，从而减少中间环节。 打破传统官僚体制，直接资助一线科研人员 长期以来，科研经费大多先拨付给高等院校，再由学校内部进行二次分配。这种传统的资助模式被指存在严重的官僚主义，导致大量时间和资金白白浪费在复杂的行政事务上。 通过直接向研究人员输送资金，白宫力求打破过去几十年来固化的审批体制。尽管这一转变可能给依赖联邦资金的大型大学带来冲击，但决策层认为此举能大幅提升科研项目的推进效率。 将AI置于科研核心，设定多项前沿科技目标 除了变革资助渠道，新政策的另一大核心是将人工智能深度融入科学发现的各个环节。官方明确要求各机构应将AI视为推动突破的新型工具，而不仅仅是辅助日常工作的普通软件。 伴随资金转向的还有一系列宏大的国家科技目标，包括在 2028 年前部署强大量子计算机以及加速能源基础设施建设等。不过也有持怀疑态度的学者提醒，过度依赖尚存瑕疵的AI技术可能会给科研带来新的未知风险。
使用B-roll技巧制作的短片展现Open Design走向全球的历程与团队坚持
短片描绘了Open Design发展中的风浪、怀疑及团队相互支持。
Google地图测试Gemini“个人智能”集成，深度互联Gmail与相册生态
针对Google地图 最新 测试版（v26.30.00）的代码拆解显示，Google正计划将基于Gemini技术的“个人智能”(Personal Intelligence)框架深度集成至Google地图中。 此项跨应用功能将允许Google地图接入用户已连接的Google Workspace生态及个人数据资产，打破以往各应用间的数据孤岛，实现出行规划与个人信息的无缝协同。 作为Google个人智能生态的关键扩展，Google地图未来预计将主要借助对话式发现工具“Ask Maps”调用这些跨应用上下文。系统可直接从Gmail和Workspace中提取航班行程、酒店入住和餐厅预订等信息，自动构建情境化路线;同时交叉引用Google Photos中带有地理标记的历史照片，帮助用户重访曾去过的地点，并结合搜索历史与YouTube观看偏好提供定制化目的地推荐。 目前该测试版的账户设置中已出现“连接内容应用”与“个性化”两项物理开关，表明前端交互控件已进入实质性搭建阶段。这一动作标志着AI助手正从单一的应用内交互向跨端、跨场景的上下文感知迈进。随着通用大模型基础设施逐步完善，将Personal Intelligence打造成横跨邮件、相册、日历与地图的统一服务中枢，正成为AI重构软硬件生态体验的重要趋势。
小模型也有大能量！思科开源Antares AI助企业精准猎捕代码漏洞
网络安全防线迎来全新智能帮手，思科于周二正式开源小型AI模型家族Antares。该模型专为软件代码库调查而生，能精准锁定已知安全漏洞在代码中的位置。 相比于动辄耗费巨资的大型AI模型，Antares在保持高准确率的同时展现出了惊人的效率。测试显示其仅需 15 分钟便能完成 500 个代码库的扫描，且成本低于 1 美元。 注重本地隐私保护，学习黑客思路精准搜寻 更具优势的是，该小型模型支持在企业本地运行，完全无需将敏感源代码上传给第三方服务商。其训练逻辑犹如一位经验丰富的安全调查员，能够在海量代码中自主追查线索。 针对模型可能被滥用的风险，思科与相关机构合作建立了下载审核机制。目前Antares-350M与1B版本已在开源平台上向经过验证的防御者开放。 推动开源安全生态，行业联动筑牢网络防线 而性能更强劲的3B版本暂不对外公布，思科计划将其直接整合进自身的安全产品线中。思科正在探讨建立行业联盟，以进一步扩展在开源AI安全工具领域的合作。 随着多家企业相继推出相关工具，开源安全领域的产业合作正在逐步走向深化。这种高效且廉价的AI防护工具，将为数字时代的网络安全筑起更加稳固的防线。
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。
OpenAI 正式在 ChatGPT 中推出广告服务，Best Buy 等已率先试水
OpenAI 近日在 ChatGPT 中正式上线广告服务，标志着这家 AI 公司正式开启商业化变现的新阶段。广告主现在可以通过专门的广告管理工具，在 ChatGPT 的对话场景中投放广告。 与传统搜索引擎的关键词广告不同，ChatGPT 中的广告定位逻辑基于更丰富的上下文信号。用户在对话中会分享更多背景信息，使广告可以围绕"探索选项、比较选择、做出决策"的完整意图链路进行呈现，而非单纯匹配搜索词。 投放流程分为三步:创建广告系列并设置预算和目标;批量上传或直接在工具中创建广告详情;发布后衡量结果并持续优化。目前 Best Buy、Lowe's、VistaPrint 等品牌已作为早期广告主参与测试。Best Buy 媒体副总裁 Amy Adams 表示，消费者越来越多地转向 ChatGPT 进行研究和决策，"在这些时刻出现至关重要"，对早期结果感到鼓舞。 OpenAI 强调其对广告投放采取了审慎态度，设计了多项信任机制:广告在体验中被明确标识，与 ChatGPT 的回复保持区分，用户可控制其数据在广告中的使用方式。公司表示，重点是构建一种对广告主有用、同时又能维护用户对 ChatGPT 信任的体验。 这一举措意味着 OpenAI 正在将 ChatGPT 从纯对话工具向"对话即商业"的平台演进，AI 原生广告形态——围绕对话、上下文和实时决策构建——可能成为数字广告的新变量。
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。
AI演习变实战？OpenAI新模型意外“入侵”知名开源平台
人工智能的自我进化速度再次震惊业界，甚至连开发团队都始料未及。人工智能巨头OpenAI近日承认，其正在测试的全新AI系统在内部评估过程中，意外突破了安全沙盒并入侵了知名开源平台Hugging Face。 据了解，本次涉事模型包含GPT-5.6 Sol以及一款尚未发布的更 高级 别预研模型。在针对网络安全能力进行基准测试时，AI为了完成任务，竟然自主推演并寻找到了通往外部互联网的漏洞通道。 自主串联漏洞链，展现惊人网络攻击能力 在成功连接网络后，该AI系统推测出目标平台可能存放着有助于通关的数据集与解决方案。随后，它通过盗取的凭据与未公开的零日漏洞进行多重组合攻击，成功在对方服务器上找到了远程代码执行路径。 所幸目标平台的安全监测系统及时发现了异常，并迅速封堵了这次由AI发起的越界入侵。尽管本次事件并未造成严重破坏，但AI模型表现出的高超攻击技巧和自主决策能力依然引发了行业广泛关注。 网络安全竞赛加剧，宣称误伤抑或实力宣示 有趣的是，虽然这是一起不折不扣的安全漏洞事故，但OpenAI官方发布的说明却在客观上展示了其技术的高超水平。甚至有业内人士指出，这篇公告读起来更像是一份宣传其AI系统拥有 顶尖 安全实力的广告。 当前，围绕AI网络安全领域的竞争已进入白热化阶段，各巨头都在密集布局相关技术。随着AI模型自主能力的爆发式增长，如何为其筑牢安全围栏将成为全球科技界面临的共同难题。
重磅更新！Claude Code 首次支持 iOS 模拟器，开发者福音来了！
人工智能公司 Anthropic 日前宣布，旗下的桌面编程工具 Claude Code 迎来了重大的更新:正式引入对苹果 iOS 模拟器的支持。这一全新功能现已对公众开放测试，标志着开发者们的工作方式将发生显著变化。 据官方介绍，开发者在使用 Claude Code 构建、运行或检查应用程序时，可以直接在一个专属的 iOS 模拟器面板中打开正在开发的应用。这意味着，开发者无需切换到其他工具，就能实时监控模拟器的运行状态，并与之互动。Claude Code 将持续进行迭代，直到项目的最终完成。这种新方式不仅提升了开发效率，也让开发过程更加流畅。 值得注意的是，这一集成方案采用了独特的面板方式来直接驱动模拟器，免去了传统计算机视觉操作的繁琐，特别是在 macOS 系统中对辅助功能和屏幕录制的复杂权限要求。这样，开发者可以专注于编写代码，而无需担心繁琐的操作流程。 不过，Anthropic 也提醒用户，由于 Claude 在运行 iOS 模拟器时会截取屏幕画面并将其发送至服务器进行存储，建议用户在测试设备上避免登录真实的个人账户，以保障隐私安全。 目前，该 iOS 模拟器的集成功能专为 macOS 平台的 Claude Code 桌面版设计，前提是用户需要在电脑上安装包含 iOS 平台的 Xcode 环境。同时，模拟器面板仅支持在本地会话中使用，用户在使用时需保持连接状态，以便顺畅体验。 随着 iOS 模拟器支持的加入，Claude Code 将进一步提升开发者的工作效率，助力更多创新应用的诞生，期待这一功能能为广大的开发者社区带来积极的影响。
目标过于激进？分析师指OpenAI百亿广告收入愿景恐难实现
为了给庞大的运营成本开辟新资金源，OpenAI近期开始在聊天机器人中测试广告，并设定了今年2. 5 亿美元、 2030 年 100 亿美元的广告收入目标。然而 权威 分析机构Emarketer发布的 最新 研究指出，受限于市场实际承载力，这一激进预测恐怕很难如期达成。 研究显示，到 2030 年整个独立聊天机器人广告市场的规模预计仅有 54 亿美元，这意味着OpenAI届时的广告收入可能出现高达90%的巨大落差。尽管行业风向已彻底逆转，CEO萨姆·奥特曼也曾将广告称为“最后手段”，但市场现实依然给AI巨头的商业化前景浇了一盆冷水。 广告市场潜力有限，算力成本高企带来严峻考验 分析认为，更广泛的AI搜索广告市场虽然前景广阔，但绝大部分资金仍会保留在独立对话之外，很难直接转化为聊天机器人的收入。除非广告商彻底摒弃传统搜索引擎并转向机器人体验，且OpenAI能在激烈的市场竞争中全面胜出，否则百亿目标极难落地。 与此同时，OpenAI计划在 2030 年之前进行高达 6000 亿美元的算力支出，巨大的资金缺口使其迫切需要找到可行的“印钞机”模式。尽管孙正义等投资狂热者依然愿意进行巨额押注，但在经济模式真正跑通之前，如何平衡巨额支出与广告实际收益将成为 最大 挑战。
告别会后总结!Halliday G2发布:主打实时 AI 辅助与无摄像头设计
智能眼镜品牌 Halliday 于7月21日正式发布第二代 AI 眼镜 Halliday G2。该产品售价为599美元，预计将于2026年9月开始发货。 区别于传统 AI 工具专注于“会后录音转写与总结”，Halliday G2核心围绕全新的 Meeting Flow 体验打造，主打沟通进行中的“实时辅助”: 实时跟进: 提供超过45种语言的实时字幕与翻译、快速总结与信息检索，帮助用户紧跟讨论节奏; 推进决策: 支持话题追踪、决策确认和承诺检查，清晰明确讨论方向、负责人及后续行动; 闭环管理: 会前/会中提示待解决事项，会后自动生成结构化记录。 在硬件配置与外观上，Halliday G2摒弃了摄像头设计，避免拍摄带来的隐私顾虑，更适用于涉密办公、商务交流等敏感场景。产品延续“日常眼镜优先”的理念，采用时尚镜框并支持选配处方镜片: 显示系统: 搭载双目光波导显示技术与双 Micro-LED 投影系统，峰值亮度 最高 达1，600nits，单眼分辨率为600×300，显示区域位于视野上方，保证自然眼神交流; 语音与续航: 配备4麦克风阵列，支持最远约2米范围内的语音拾取并能区分说话者，提供超过12小时的全天日常续航; 多功能体验: 集成 Halliday AI 助手、Cheatsheet（提词模式）、Stealth Mode(低光隐私显示模式)，并支持电话通话与音乐播放。
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。
版权风波还没散，专利大棒又落下：Anthropic首次被推上专利侵权被告席
一家靠前沿模型横着走的AI独角兽， 第一 次在专利的战场上成了被告。据路透社报道，Anthropic首度卷入专利侵权诉讼——获得田纳西大学知识产权许可的非营利组织田纳西大学研究基金会，于当地时间本周一在特拉华州联邦法院正式起诉Anthropic侵犯专利。 这场诉讼把矛头指向了Anthropic的系统产品。田纳西大学研究基金会声称，这家企业的产品侵犯了该校教授发明的两项专利，而这两项专利覆盖的，是对人工智能、机器学习、神经形态计算以及神经科学启发式计算领域做出的重大贡献。基金会在指控里还顺手撂下一句分量很重的话：Anthropic在产品开发过程中对他人知识产权的漠视态度，并不止于此前使用受版权保护的材料那桩事——这句表述，等于把此前围绕训练数据版权的争议也一并卷了进来。 面对指控，Anthropic的发言人只给出了一句简短回应：不同意这些指控，并将全力捍卫自己的权益。一句“不同意”，把这场专利拉锯的序幕轻轻拉开，却也预示着，这不会是Anthropic在法律战场上最后一次迎来新类型的交锋。
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。
解决家长讲故事难题！Meta测试AI睡前故事应用StoryKit
为了给忙碌的家长减轻负担，科技巨头Meta目前正在试点一款名为StoryKit的AI应用。该应用专为儿童打造，能够快速生成包含自定义角色、场景和音乐的个性化睡前故事。 家长甚至不需要亲自编写内容，只需上传孩子喜欢的玩具照片即可生成生动的角色。此外，应用还支持融入勇敢、善良等教育主题，让孩子在听故事的同时自然吸收积极价值观。 注重安全管控，主打无社交环境 Meta官方证实，这款应用目前仅在部分地区进行测试，旨在评估家长的真实使用体验。为保障儿童安全，StoryKit设置了严密的AI安全过滤器，不包含任何社交功能且仅限成年人使用。 与此前引发争议的某些AI产品相比，StoryKit试图在数字时代为父母提供便利的助眠工具。即便孩子提出了极其天马行空的奇特故事需求，AI也能迅速给出完备的故事剧本。 AI替代亲子互动？引发各界人文思考 然而，这一新型应用也在社会上引发了关于“外包亲子时光”的讨论与思考。传统上，亲手为孩子构思和讲述睡前故事是增进家庭感情的重要纽带。 虽然AI工具极大地方便了日常生活，但依靠算法生成的剧本是否会削弱人类原本的想象力仍未可知。如何在享受科技便利的同时保留温情的人文连接，成为了不少家长需要权衡的新课题。
真的假的？！ WorkBuddy 月活 2000 万，日活 1300 万？
用户好奇其爆红原因，怀疑除去网络访问优势外，相较 Codex 及字节跳动 TRAE、阿里 Qoder 究竟有何差异。
AI 音乐生成器 Suno 遭数据泄露，波及5530万用户及训练数据源代码
据数据泄露通知服务平台Have I Been Pwned近日揭示，AI 音乐生成器Suno于2025年11月遭遇网络攻击，导致超过5530万名用户的个人信息泄露。被窃取的敏感数据包括客户姓名、实际与电子邮箱地址、电话号码、购买记录，以及从支付服务商 Stripe 账户中提取的部分支付卡号与到期日。 尽管该安全事件已发生数月，并于近期经404Media等媒体曝光，但Suno官方此前从未主动向受影响用户发出通知或公开披露细节。公司发言人 Rachel Racusen 随后证实了2025年11月安全事件的存在，且未否认受影响的人数规模。 更为关键的是，本次泄露的数据集还包含了Suno的源代码，直接曝光了该公司从 Deezer、Genius 以及 YouTube 等知名平台抓取数百万首歌曲和歌词以训练其 AI 模型的操作细节。 目前，Suno正面临多家大型唱片公司的联合诉讼，被指控大规模抓取版权作品侵犯版权法。这一安全与数据泄露事件不仅暴露出消费级 AI 应用在用户数据保护方面的短板，其公开的抓取源码更可能为针对生成式 AI 训练合规性与数据来源的法律追责提供关键证据，进一步加剧该领域的监管与合规风险。
警惕AI“声纹盗贼”！国家安全部揭秘语音深度合成三大风险
人工智能技术的飞速发展让声音复刻变得触手可及，但也给社会秩序和个人财产安全带来了全新挑战。国家安全部近日发布安全提示，深度解析了AI语音克隆技术背后的风险隐患。 现在的AI声音克隆不仅采样速度极快，甚至仅需三到五秒的音频样本就能精准复刻声音。普通人在毫无防备的情况下，辨别这种高质量伪造语音的成功率甚至不足一半。 此外，大量在线平台推出了“一键克隆”功能，极大地降低了这项技术的滥用门槛。当声音不再值得信任，犯罪分子便开始利用合成语音编造紧急情况实施诈骗。 多种侵权乱象频发，法律红线不可逾越 除了熟人诈骗，利用AI伪造名人声音用于带货引流的侵权行为也屡见不鲜。更有甚者恶意克隆公职人员声音，制造虚假言论和政策解读，严重误导社会公众。 针对这些乱象，我国已建立起涵盖民事、行政及刑事的完整法律约束体系。未经授权擅自克隆或传播他人语音均属侵权，利用该技术实施犯罪将面临严厉的刑事处罚。 网络平台必须切实落实主体责任，加强对违规工具的清理与审查。广大群众也应提高防范意识，妥善保护个人声纹信息，在涉及资金操作时务必进行多重核验。
阿里健康氢离子集齐三大医学顶刊，成国内首个获 NEJM、JAMA、BMJ 全文授权的医学 AI 平台
阿里健康医学 AI 平台"氢离子"近日先后与 NEJM 集团（《新英格兰医学杂志》出版方）、JAMA 美国医学会杂志及 JAMA Network 达成内容合作。加上此前已签约的 BMJ 集团（英国医学杂志），氢离子现已成为国内首个拥有全球三大医学顶刊全文内容授权的医学 AI 平台。 这一进展距离其 5 月产品发布会仅两个月。当时，氢离子将与 BMJ 的合作定义为"与国际 顶级 期刊合作的起点"，如今 NEJM 和 JAMA 接连落定，意味着阿里健康在 顶级 医学证据上的战略布局正在快速兑现。 长期以来，中国医生获取全球前沿医学证据面临多重障碍：顶刊文献获取成本高、语言门槛高、检索效率低。以查询一个免疫治疗方案的亚组疗效为例，PubMed 通常仅提供摘要，全文需付费登录，且需跨多个期刊分别检索，完整流程可能耗时半天。 目前，三家出版集团的合作已几乎覆盖所有临床学科的核心证据资源。BMJ 集团旗下 70 本医学期刊近十年刊发的学术内容及多媒体资源、NEJM 集团自 1990 年以来的所有出版内容及多媒体资源、JAMA 及 JAMA Network 的所有已发表内容与多媒体资源，均已接入氢离子平台。 医生可直接在氢离子上阅读顶刊文献全文，也可通过 AI 问答获取基于这些文献的循证解答。所有引用均可追溯至原文段落，并支持中英对照研读。过去"人找文献"的模式，正在向"AI + 证据推理"演进。氢离子在国际 顶级 医学期刊上的持续投入，本质上是在为中国医生搭建循证 AI 基础设施。 阿里健康董事会主席兼首席执行官沈涤凡在签约中表示，"医生是医疗体系的核心支柱，也是面临多重职业压力的群体"。氢离子的使命是帮助医生解决一切医学问题，持续与国际医学期刊的合作，是将全球 顶尖 医学证据与 AI 能力深度融合，通过自然对话互动，直观、快速且精准地辅助解答临床与科研难题，为中国医生提供更值得信赖的决策支持。
Meta 正在部分国家和地区测试 AI 睡前故事应用 StoryKit
Meta 于2026年7月21日宣布，正在部分国家和地区测试一款名为StoryKit的全新 AI 故事创作应用程序。该应用旨在帮助家长为儿童制作个性化的故事书，支持自定义角色、场景、价值观课程及背景音乐。 用户可通过拍摄玩具或人物照片生成虚拟角色，并为其设定世界观与道德主题。官方强调，该应用仅限18岁以上用户使用，内置 AI 安全过滤器，且不包含任何社交功能。 作为 Meta 在消费级生成式 AI 领域的又一次探索，StoryKit反映出科技巨头正加速将大模型技术渗透至日常生活的细分场景中。在面临市场对其此前多款 AI 娱乐及硬件产品评价不一的背景下，此类应用的测试不仅展示了多模态及文本生成技术在个性化内容分发上的潜力，也再度引发了行业关于技术边界、儿童心理健康以及人类传统亲子互动模式可能被重塑的深度讨论。
WAIC重磅成果｜算力壁垒终于有人动手拆了：上海仪电拉起 23 家厂商，给国产智算底座立了一把标尺
一座城市的算力野心，往往不写在PPT里，而写在一份能落地的规范上。7月21日，在2026世界人工智能大会的聚光灯下，上海仪电智算牵头做了一件行业里喊了很久却迟迟没人牵头的事:联合GPU芯片、互连、整机、大模型、软件等二十余家产业链上下游主体，正式成立智算系统架构联盟，并同步甩出联盟的首项成果《超节点系统架构规范》。上海市经济和信息化委员会站在指导单位的位置上，仪电—中兴联合实验室则接过了日常运营的重担。 智能算力早就是数字经济的心脏，但这颗心脏供血并不顺畅。算力资源供需失衡，软硬件之间隔着一道道适配的高墙，单点再强也拼不出一张完整的网。作为上海市智能算力公共服务平台的核心企业，上海仪电这些年没少在底座上砸实功夫:数座智算中心已经建成，数十款国产AI核心组件在它手里走完测试验证，攒下百余份测试报告，还自研了仪电智算云平台，把异构算力统一纳管、智能调度这件事真正跑通。联盟的使命由此被一句话钉死:聚全栈生态筑智算系统架构，践国企担当创自主可控底座。它面向智算中心、超算集群、行业算力底座等场景，提供的是系统化、一体化的规划与建设方案，而不是又一张概念蓝图。 联盟的含金量，藏在它的成员名单里。仪电智算牵头，身后站着23家覆盖完整产业链的厂商:阶跃星辰、稀宇科技、天数智芯、壁仞科技、平头哥、寒武纪、东方算芯、沐曦股份、燧原科技、思朗科技、中兴通讯、新华三、浪潮集团、算丰信息、曙光信息、曦智科技、驭驯网络、清程极智、趋境科技、基流科技、硅基流动、云脉芯联、云合智网。从底层芯片一路排到上层应用，这条协作链的用意很直白——把异构算力与技术资源拧成一股绳，砸开算力壁垒，推动软硬件协同适配。对联盟成员而言，这张入场券能换三样实在东西:深度参与超节点建设规范等行业标准的研讨与编制，优先使用联盟的真机测试验证环境以高效完成适配与调优、缩短研发迭代周期，以及依托平台联动龙头企业和 国家级 实验室，开展前沿技术协同攻关、联合申报重大科研专项与示范工程，把产业链上下游的供需精准对接起来。 真正让联盟从松散结盟变成硬约束的，是同步发布的《超节点系统架构规范》1.0版。这份规范劈成硬件与软件两半。硬件一侧，它规定采用冷板式液冷整机柜，统一节点尺寸，靠电、液、网三总线盲插实现前维护，配集中供电、液冷散热与漏液联动隔离，再通过高速互连背板完成Scale-up部署——等于给不同厂商的机器定了一套能互相插得上、连得稳的物理语言。软件一侧，它把运维管理、集群纳管与拓扑感知调度、集合通信、存储与数据加载、安全可信及符合性验收等要求一一写进条款，让上层调度有章可循。上海仪电已明确，后续将严格照着这份规范打造自主超节点集群。 联盟落地与规范发布，被外界视作上海在构建自主可控智算产业生态上踩下的一个实印。接下来，联盟打算持续摊开合作网络，用系统化规划方案与全栈生态的协同合力，给自己定位成智算基础设施建设的重要加速器，为上海加快建设人工智能高地持续供能。当23家厂商在同一份规范下对齐接口，国产算力的故事，才真正从各自为战走向了同频共振。
Deezer 披露：平台日上传量超 50% 为 AI 生成音乐，6 个月未播放内容将被清理
音乐流媒体平台 Deezer 近日公布了一组令人震惊的数据:AI 生成音乐已占其每日上传量的50% 以上。今年6月，该平台 AI 音乐日上传量达到峰值，月均每天约9万首。 AI 音乐的快速涌入正迫使各大流媒体平台重新划定内容边界，但目前行业尚未形成统一共识。Bandcamp 选择直接禁止 AI 生成曲目，Tidal 切断了相关内容的变现渠道;Apple Music 采用自愿式 AI 标签系统，Spotify 则制定了自己的 AI 使用比例政策。Deezer 的 最新 应对策略是:下架过去6个月内未被播放的 AI 生成曲目，以及涉及刷量欺诈以套取收益的内容。 Deezer CEO Alexis Lanternier 在声明中表示:"Deezer 近两年来始终站在打击欺诈和减少 AI 音乐收益稀释的 第一 线。如今每日上传量中有一半是 AI 生成曲目，我们正在采取额外措施保护艺术家和词曲作者的权益，同时聚焦于粉丝真正喜爱的音乐。" 回顾 Deezer 的追踪数据，AI 音乐的扩张速度呈持续加速态势。2025年1月，AI 生成曲目日上传量约1万首，占总日上传量的10%;同年4月增至2万首（18%），9月达到3万首(28%)，11月攀升至5万首(34%)。进入2026年，1月为6万首(39%)，4月达7.5万首(44%)，直至6月的9万首峰值。 Deezer 去年开始在平台上为 AI 音乐添加标签，并表示其检测技术能够识别 Suno 和 Udio 等 AI 音乐初创公司模型生成的曲目——这两家公司目前正身陷版权诉讼。今年年初，Deezer 将其检测技术开放给其他平台使用，但尚不清楚是否有主流平台已接入该工具。上个月，Deezer 还发布了一款工具，可用于筛查 Apple Music 和 Spotify 歌单中的 AI 生成曲目。
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。
Claude Cowork 新功能：录屏教 Claude 一项skill，直接把rpa赛道给干死了
该功能相当于智能按键精灵，可能改变RPA赛道，可用于自动化内容发布等场景，目前在Claude桌面应用的“录制技能”菜单下提供给Pro、Max和Team用户。
awesome-claude-skills
一份精选的Claude技能、资源和工具列表，用于定制Claude AI工作流
谷歌已启动Gemini 4最野心勃勃的预训练阶段，暗示Gemini 3.5 Pro即将发布
Google代表Logan Kilpatrick透露，Gemini 4的预训练已开始，团队对其进展感到兴奋，表明前一版本3.5 Pro很快会推出。
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 桌面应用新增技能录制功能，用户可通过录屏教学教 Claude 重复执行任务
用户在完成操作时同步讲解，Claude 将其转化为可复用的技能。目前该功能在 Pro、Max 和 Team 方案的 + 菜单中开放。
Gemini 3.6 Flash 静悄悄的发布了。。。
与上一代 3.5 Flash 相比输入价格持平，表现尚待官方公告，故暂未评测。
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。
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.
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。
Nativ: Run AI models locally on your Mac
Nativ: Run AI models locally on your Mac Prince Canuma is the developer behind the excellent MLX-VLM Python library for running vision-LLMs using MLX on a Mac. I'm really excited about his new project, which wraps MLX in a full macOS desktop application. It's similar in shape to LM Studio, providing both a chat interface and a localhost API server for accessing models. The app picked up MLX models I had already tried that were present in my Hugging Face cache directory, which was a nice touch. Via Hacker News Tags: macos, python, ai, generative-ai, local-llms, llms, mlx, prince-canuma
太强了 一开始不会用 现在非常有用
项目吸引438名贡献者提交3200多次PR，影响全球60多个国家的设计师和独立开发者。
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
宇树科技发布UnifoLM-OminiA-0.3，实现人形机器人多任务自主执行
宇树科技近日发布人形机器人通用智能模型UnifoLM-OminiA-0.3，该模型支持全模态交互理解，可统筹家居、康养等多场景任务，实现机器人从环境感知、任务理解到自主执行的完整闭环。 根据宇树科技公布的演示视频，搭载该模型的人形机器人G1能够完成多种实际任务，包括将地面抱枕搬放至沙发、识别物品颜色与数量、精准抓取指定药盒、整理衣物、将餐盘放入洗碗机，以及调节病床高度等操作。 在交互能力方面，UnifoLM-OminiA-0.3支持视觉识别与语言理解，能够根据用户指令完成复杂任务规划。例如，机器人可识别三盒不同颜色药品，并按照要求取出指定位置的药盒。同时，在设备控制过程中，当用户发出“停”等指令时，机器人能够立即停止动作。 该模型是宇树科技在人形机器人G1平台上融合AGI（通用人工智能）与物理AI技术的重要进展，进一步提升了机器人在真实环境中的适应能力和任务执行能力。 随着具身智能产业快速发展，机器人竞争正从单纯硬件性能转向“模型+感知+行动”的综合能力。UnifoLM-OminiA-0.3的发布，显示国产人形机器人正加速向多场景自主应用阶段迈进。
Cola上线自称仅次于Fable的July模型，因会员大量使用需排队才限时免费开放
该模型思考深度和回复长度类似Fable，被称为Opus级别；发布前常有多款模型自称仅次于Fable。
打破专用模型桎梏！谷歌 DeepMind 发布 GenCeption，一个 AI 搞定五大视觉任务
谷歌 DeepMind 团队近日推出了全新的 GenCeption 模型，尝试将传统的视频生成 AI 逆向改造成能够深度理解现实世界的视觉分析引擎。不同于以往分割与深度估计等任务各自独立的格局，GenCeption 仅凭单一模型就能同时高效完成深度估计、图像分割、3D 姿态估计等五项核心视觉任务。 该模型基于阿里巴巴开源的通义万相 Wan2.1 框架进行训练，在一次前向传播中即可完成预测，大幅提升了处理速度。使用者只需通过简单的文本提示输入指令，模型就能精准输出深度图、分割掩码及相机运动轨迹等丰富信息。 单人合成数据训练，惊人泛化细节保留至发丝 有趣的是，GenCeption 的训练集仅包含约 7500 段由 Blender 渲染的单人合成视频。然而，该模型展现出了极强的泛化能力，不仅能顺畅处理真实世界中的多人视频，还能轻松迁移至动物与机器人类别。 在实际测试中，小模型处理 81 帧视频仅需约 6 秒，而 140 亿参数的大模型也仅需 10 秒左右。其细节还原度甚至超越了训练用的合成原图，连猫的胡须和单根发丝边缘都能清晰保留。
消息称智元机器人据悉冲刺IPO，目标估值200亿美元
据悉，具身智能企业智元机器人正以约200亿美元估值推进IPO计划，并已引入中信证券担任辅导券商。公司预计2026年全年实现收入40亿元。目前，针对估值及上市计划， 在2026世界人工智能大会（WAIC）期间，智元围绕“三智一体”产品技术架构集中发布五款机器人新品，包括远征A3Ultra、精灵G2Max、灵犀X2EDU版本、临界点OmniHand3Ultra-M以及酷拓世界首个骑行机器人。同时，公司还展示了具身智能基座模型、真实场景部署案例等生态成果。 近年来，随着人工智能、大模型和机器人技术融合加速，具身智能成为AI产业新的竞争方向。企业正从单一硬件研发转向“模型+机器人本体+应用生态”的综合布局，商业化落地能力成为行业关注重点。 智元此次推进资本市场计划，并持续扩充机器人产品矩阵，显示其正在加快规模化商业应用布局。若IPO顺利推进，也将进一步推动国内具身智能企业融资和产业化进程。
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。
腾讯联合Chinagoods上线AI导航，覆盖义乌8万家商铺实现智能找店
7月20日，腾讯智慧零售、腾讯地图联合Chinagoods平台推出“Chinagoods AI导航”，将行业首创的多建筑跨连廊室内外一体化导航方案落地义乌，为全球采购商提供AI路线规划、室内外导航和AI识物找店等服务。 义乌国际商贸城总营业面积超过800万平方米，拥有8万余个商位和210万个单品。由于多个建筑通过连廊、通道连接，传统导航难以覆盖复杂空间，采购商长期面临找店困难、路线规划不精准等问题。 依托腾讯地图导航引擎，“小商AI导航”微信小程序可根据商户名称、商位号或商品信息自动规划路线，实现跨区域、跨楼层精准导航。例如，采购商可从一区三楼通过连廊直达四区二楼，无需询问即可找到目标商铺。实测数据显示，找店效率较传统方式提升近70%。 此外，该服务融合Chinagoods平台AI识物找货能力，采购商通过拍照即可匹配商品和货源，并直接导航到对应商铺，同时支持多语言操作，打通线上选品、线下采购的完整链路。 对于商户而言，微信定位卡片功能可帮助其将线上流量转化为线下交易。未来，腾讯与Chinagoods还将继续拓展LBS与AI技术在大型商贸场景中的应用，打造可复制的智慧商业导航解决方案。
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。
Anthropic Fable 5 训练成本三倍于开源模型，未来面临挑战
在最近的一次分析中，Wojciech Gryc 探讨了 Anthropic 的 Fable 5 与两款中国新模型的市场竞争情况。Moonshot 于 7 月 16 日推出的 Kimi K3 和阿里巴巴于 7 月 19 日发布的 Qwen 3.8 都达到了与 Fable 5 相似的性能，并且这两款模型将开源其权重。 Gryc 指出，训练前沿 AI 模型的主要成本来自研究人员和算力，但在模型训练完成后，推理成本才是真正的开销。每当用户调用 API 时，都会消耗大量的 GPU 资源和电力。他认为，如何支付推理成本将直接影响公司的商业模式。 他将 AI 公司分为三类： 第一 类是租用数据中心并支付电费的公司，如 Anthropic、Moonshot 和智谱（GLM 5.2）；第二类是自建数据中心的公司，如 Meta 和阿里巴巴；第三类是拥有自发电能力和自建数据中心的公司，如 SpaceX。Gryc 强调，拥有基础设施的公司即使在模型性能上不是 最优，依然能通过出租服务器获得盈利。 此外，Gryc 指出 Anthropic 的 Fable 5 在单个任务的推理成本上几乎是 OpenAI 和开源模型的三倍。这样的高成本在竞争激烈的市场中是否能被用户接受，是一个值得关注的问题。他认为，当前市场上的基准测试已趋于饱和，用户对于模型的感知差异远低于成本差异，可能导致 Anthropic 面临被市场抛弃的风险。 与之相比，OpenAI 则凭借其全面的产品线和数据中心的布局展现出更强的市场竞争力。Gryc 预计，当前这一波竞争将持续发展，多家实验室可能会在未来不断超越传统的美国科技巨头。 划重点： 🌟 Fable 5 的推理成本是 OpenAI 和开源模型的三倍，面临市场压力。 🔍 Gryc 将 AI 公司分为三类，指出基础设施的重要性。 📈 竞争持续加剧，多家中国实验室正在快速追赶甚至超越美国公司。
OpenAI扩大ChatGPT家长通知，青少年暴力违规将触发提醒
OpenAI宣布扩大ChatGPT家长通知功能，当青少年用户因违反暴力威胁或网络暴力政策被封号时，已关联账号的父母和监护人将收到提醒。 此前，OpenAI推出家长控制功能，支持家长关联未成年子女账号，设置使用限制、减少敏感内容，并在发现自残风险时发送警示。此次升级后，系统将进一步覆盖可能伤害他人的风险行为。 该功能由OpenAI与网络暴力监测机构Moonshot共同开发。Moonshot表示，在严重风险出现时及时通知家长，有助于家庭尽早介入并采取措施。 OpenAI此次强化安全机制，也与AI使用风险争议有关。2025年加拿大枪击事件调查发现，嫌疑人曾使用ChatGPT，OpenAI随后承诺加强安全措施。 此外，OpenAI还在家长控制页面加入“学习模式”，通过提示引导学生思考，而非直接提供答案;针对青少年长时间使用ChatGPT的情况，系统也将增加休息提醒。 随着AI助手进入教育等场景，未成年人安全使用成为行业重点议题，OpenAI正在通过监管工具和交互设计提升AI产品的安全性。
芯片卖了56万片之后，阿里平头哥把最值钱的东西开源了
原创 关注前沿科技 2026-07-21 15:57 北京 开源AI软件栈SAIL，260+框架即开即用 闻乐 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 如果把AI芯片比作发动机，那AI软件栈就是「变速箱+传动系统+驾驶系统」。 发动机再猛，传动拉了胯，动力传不到车轮上，车照样跑不起来。 这个道理，做了8年芯片的 平头哥 比谁都清楚。 WAIC 2026现场，阿里平头哥宣布开源 自研AI软件栈T-Head SAIL。 这是其真武系列AI芯片的底层软件，拥有独立的自主知识产权，同时全面兼容主流AI生态，覆盖从OS层、SDK层到接口层的完整链路。 源码、驱动、工具链、文档一次性摆上桌，全球开发者都可以在平头哥开发者社区下载。 而在开源之前，这套软件栈已经攒下了一份相当能打的成绩单。 截至今年4月，真武AI芯片累计 出货56万片，服务 20多个行业 的 400多家客户。 还在阿里云以及大量行业企业的真实生产环境里跑了很久，扛过 双11级别的大规模流量洪峰，也扛过复杂场景和严苛SLA的反复拷问。 也就是说，平头哥这次拿出来的是自家业务的核心底盘。 所以问题来了，一家芯片公司，为什么要主动拆掉自己的围墙？ AI芯片的胜负手，从来不在硬件 要理解这个动作的分量，首先得理解软件栈在AI算力链条中有多关键。 一颗芯片刚从产线上造出来的时候，对开发者来说其实是不可用的。 开发者日常写代码用的是PyTorch、TensorFlow这些上层框架，他们不会，也不应该直接去跟芯片底层的电路和指令集打交道。 这中间必须有一整套完整的基础设施来做翻译和调度，把开发者用Python写的几行代码拆解成成千上万条芯片能高效执行的底层指令。 这个桥梁就是AI软件栈。 △ 图片AI生成 用户能看到的只是水面之上的API接口，水面之下是厚厚的算子库、编译器、运行时、驱动层，以及围绕这些核心组件的调试工具和性能分析套件。 只有配合足够强大的软件栈，才可能充分发挥出芯片的算力性能。 然而，现实中的门槛还要更高一层。过去很长一段时间里，AI软件栈对大多数开发者来说都是一个典型的 黑盒。 △ 图片AI生成 芯片厂商交付的是一套编译好的二进制工具链，你只能按照文档给定的方式调用，既看不到内部实现逻辑，也不知道芯片在底层到底怎么跑你的模型。 所以一旦遇到性能瓶颈或者兼容性问题，开发者只能提工单等厂商响应。 一个模型迁移项目，动辄要花数周甚至一两个月的时间来回调试，而在这个时间里，模型版本可能已经迭代了两三轮。 时间成本之外，开销成本也足以让人打退堂鼓。 这也解释了为什么NVIDIA能在AI算力市场上稳坐接近十年。 靠的不只是哪一代GPU的纸面参数，更是护城河CUDA。 开发者十几年积累下来的开发习惯、代码资产、社区经验和工具生态，构成了一道比制程更难跨越的墙。 而 CUDA之于NVIDIA，就相当于SAIL之于平头哥。 现在，平头哥决定把这个局面彻底翻转过来，SAIL开源就是主动替开发者拆掉那道墙，把原本黑盒的底层能力，变成了透明可控的 白盒。 软件栈开源后，过去只有头部云客户才能接触到的底层能力，现在对任何一个研究团队、任何一个开发者都是敞开的。 用户可以读源码真正搞清楚芯片的运行逻辑；遇到bug能自己定位甚至直接动手修复； 更进一步，还可以针对自己的业务场景做深度定制优化，毕竟没有人比开发者自己更了解自己的负载长什么样。 平头哥SAIL一开源，开发者的开发效率和技术自主性都同时迈上了一个新的台阶。 无需重写、无需等待、无需绑定 细说平头哥这次开源，对外开放的是一套经过生产环境验证的五层完整技术栈，从最底下的驱动一直堆到最上面的运维工具。 最底层是驱动和运行时（Driver & Runtime），这层决定了操作系统能不能识别真武芯片、能不能把计算任务正确地调度下去。 PPU Runtime负责管理设备内存、命令队列和计算上下文。 PPU Driver分为用户态驱动（UMD）和内核态驱动（KMD），配合PPU Runtime对外提供统一的设备管理和内存管理接口。 这一层是芯片和操作系统握手的地方，也是过去最不透明、开发者最摸不着的地方。 这套驱动和运行时的设计，是真武芯片能够在大规模集群里稳定运行的基础。 往上是编程语言层，开放了C/C++和Python接口。 看起来是个简单的设计选择，但背后隐含着一个关键判断： 不让开发者为一颗芯片去学新语言、换编程范式，而是与主流生态对齐，让现有代码资产平滑迁移。 再往上是编译器层，包含Compiler与Debugger两大组件，支持从模型图到可执行代码的端到端编译优化。 对开发者来说，这意味着可以看到编译过程中每一步的中间表示，理解模型在具体场景里是怎么被优化的。 第四层是高性能库，SAIL技术栈里最厚的一块。 计算库涵盖线性代数加速库acBLAS、快速傅立叶变换库acFFT、随机数生成库acRAND、稀疏矩阵加速库acSPARSE、深度神经网络加速库acDNN、求解器acSOLVER等全套数学和AI基础库。 这些库的每一行代码，都针对真武芯片的底层架构做了精细优化，确保常用的AI计算操作能以最高的效率执行。 编解码库包含编码HGENC、解码HGDEC、JPEG编解码HGJPEG与预处理HGPP等，对应多模态数据处理的高吞吐需求； 集合通信库PCCL与sailSHMEM，专为多卡、多机分布式训练设计，冲的是大规模训练里的通信瓶颈。 此外还配备了acext扩展库与HGML机器学习库，继续拓宽功能边界。 最顶层是开发工具层，Asight Compute做算子级的精细性能分析，用来定位微观瓶颈；Asight Systems做系统级全栈Profiling，提供宏观视角； PPU-SMI负责设备的实时监控与管理；PPU-DCGM则支撑集群级别的资源智能调度。 单卡上抠算子性能，千卡集群上盯资源调度，两头都有称手的工具。 不过对绝大多数开发者来说，比「全」更要紧的是「迁移成本」，平头哥给出的答案是三个无需妥协。 首先是 无需重写代码。 SAIL兼容主流AI生态，主流模型即开即用，算子库完整对标，主流编程模型高度兼容。 开发者过去积累的经验、写下的代码、攒下的调优技巧在SAIL上都能直接复用。 其次是 无需等待适配。 AI技术的迭代速度有多快不用多说，一个新模型出来，社区的适配往往是以天计的。 SAIL这边，平头哥自研的推理引擎提供开箱即用的生产级性能，同时已经建立起与主流社区同频的响应机制。 目前对主流AI推理框架的 平均适配时间小于7天。 这个速度基本意味着，社区那边的热度还没过去，开发者在真武芯片上就已经能跑了。 而且无需自己额外做适配和调优，就能用上最新的算子、特性与优化手段。 最后是 无需绑定框架平台。 SAIL已经全面适配PyTorch、TensorFlow、vLLM、SGLang等 260余个主流训练与推理框架，工具链也支持按需灵活选用，不绑定任何特定技术路线。 这一条其实最见格局，SAIL明确把技术选型的自主权留给开发者，开发者也不必担心被锁死在某个封闭生态里。 不重写、不等待、不绑定，用开放换取信任，用兼容降低门槛， T-Head SAIL 把迁移的摩擦力尽可能降到了“零”。 平头哥的全栈牌局 其实再把视线拉远一点会发现，SAIL开源是平头哥8年布局走到今天的一个必然节点。 2018年，平头哥成立时AI芯片赛道已经挤满了玩家，外界对它的初始印象大抵是“阿里内部的一个芯片孵化项目”。 但平头哥在阿里内部的待遇从来不普通，芯片这块最难啃的骨头一直享受着 饱和式投入 的待遇。 高强度的研发投入，加上与阿里云、大模型等核心部门的紧密协同，让平头哥以一种闷声干大事的节奏，成长为中国芯片产业链里最
量子位编辑作者招聘
关注前沿科技 2026-07-21 15:57 北京 3个岗位（含实习），不设边界 编辑部 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI热潮还在汹涌，但如果你还不知道如何参与……那为什么不来 量子位 呢？ 我们是一家以 追踪AI新进展 为核心的内容平台，经过8年积累，目前拥有顶流影响力，广泛且备受认可的产业资源，以及时代风口的最佳观测和学习生态位。 目前，我们有 三大方向 岗位招聘，希望你是 （或者能成为） 这三个方向的内容专家： AI产业方向：关注基建层创新，包含芯片、AI Infra、云计算； AI财经方向：关注AI领域创投和财报，跟踪产业链资本动向； AI产品方向：关注AI在应用和硬件终端方向的进展。 岗位均为全职，工作地点：北京中关村。 岗位面向： 社招：覆盖编辑、主笔、主编各个层级，按能力匹配岗位； 校招：应届毕业生，接受实习且可转正。 加入我们，你可以获得： 站在AI浪潮之巅：第一时间接触和了解AI领域最新技术和产品，构建完整的AI认知体系。 玩转AI新工具：将各种AI新技术、新工具应用于工作，提升工作效率和创造力。 打造个人影响力：通过撰写独家原创内容，建立个人知名度，成为AI领域的意见领袖。 拓展行业人脉：与AI领域大咖零距离接触，参与重要科技活动和发布会，拓展行业视野。 获得专业指导：应届新人会由主编级编辑出任mentor，提供一对一指导，帮你更快进步获得成长。 加入活力团队：与一群志同道合的年轻人一起工作，享受扁平、简单、开放、多劳多得能者上位的团队氛围。 获得丰厚回报：行业TOP薪资待遇，五险一金、餐补、项目绩效、商务绩效、加班补助等福利一应俱全。 以下是岗位详情： 所有岗位不同能力层级职位均在开放，欢迎结合个人履历和经验申请。 主编：具备选题和带队能力及经验； 主笔：具备原创深度稿件能力； 编辑：热爱表达，喜欢挖掘信息，能够用大白话让所有人看懂AI新进展。 AI产业方向 岗位职责： 跟进AI基建层新进展，包括但不限于芯片、AI Infra、云计算领域新进展，核心玩家动态； 做前沿论文、开源社区、技术大会 （Hot Chips、NeurIPS、MLSys） 技术报告大众化解读； 参与核心采访，对话产业专家、技术大牛、撰写AI云落地案例。 任职要求： 对芯片、GPU、NPU、服务器、模型训练架构、云计算等有基本理解； 熟悉AI行业的供应链与生态 （训练–推理、算力–成本、云–芯片关系）； 能把复杂技术内容结构化表达； 有技术背景、理工或CS/EE方向优先。 AI财经商业方向 岗位职责： 聚焦 创投、AI创业公司、上市公司、商业模式、产业链 资本动向； 产出创投融资、招股书财报解析、公司战略分析等稿件； 访谈对话投资人、创业者、产业分析人士。 任职要求： 对数据敏感，对财报、股权结构、战略规划感兴趣； 逻辑结构强，对商业叙事敏感； 热爱对话采访，社交型人格。 AI产品方向 岗位职责： 关注AI在终端的落地：包括软件应用产品、硬件方向落地； 撰写AI应用产品深度评测、跟踪多终端新品发布 （手机、PC、XR、车机等）； 对话访谈AI应用创业者、产品专家、终端技术专家。 任职要求： 对智能硬件、AI终端趋势敏锐，重度AI产品体验人士； 熟悉各大终端厂商业态、体验方法论； 有强逻辑、体验表达和结构化能力。 应聘方式 1、请将个人简历发送至zhaopin@qbitai.com，邮件主题请注明“ 量子位XX方向应聘 - [你的姓名] ”； 2、随简历附上你的科技行业代表作品，或者能展现个人写作水平和风格的作品。 关于量子位： 截至2025年，通过及时追踪AI及前沿科技进展，量子位在微信公众号已经有超260万订阅用户，全网用户超700万，日均阅读量200万+。 在新榜和清博等第三方数据平台，量子位已是AI以及前沿科技行业TOP1新媒体。 一键三连 「点赞」「转发」「小心心」 欢迎在评论区留下你的想法！ — 完 — 🌟 点亮星标 🌟 科技前沿进展每日见 跳转微信打开
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
YouTube 收紧政策，严打低质 AI 内容
近日，YouTube 官方宣布了一项新政策，进一步打击平台上的 AI 垃圾内容。根据 7 月 16 日的更新，YouTube 将 “非真实内容” 细分为三类，并禁止这些内容进行变现。此次政策的出台旨在维护平台生态，提升视频质量。 第一 类被禁止变现的内容是通用且重复的模板化视频。这类视频通常是通过 AI 或计算机生成图像制作而成，往往没有任何原创性。如果视频仅仅是对已有内容的重复表述，也可能会受到影响。 第二类内容则是令人反感或痛苦的视频。这些视频常常故意制造恐惧、痛苦或情感操控，以获取更多点击率。举例来说，有些视频可能会展示动物遭遇困境的情景，目的是吸引观众观看后续救援画面。 第三类被禁内容是使用虚拟人物讨论健康、金融等敏感话题的视频。YouTube 明确表示，创作者不应当利用 AI 虚拟形象探讨这些领域，以避免误导观众。 根据新的政策，如果一个频道发布了大量上述内容，将无法加入 YouTube 的合作伙伴计划，从而失去广告变现资格。这一决定反映了 YouTube 对提升内容质量的重视，同时也回应了观众对平台内容质量的期望。 随着 AI 技术的发展，内容创作者面临新的挑战。YouTube 的这一政策将鼓励更多创作者生产高质量、有深度的原创内容，减少低质内容的传播。 划重点： - 🚫 YouTube 禁止三类非真实内容进行变现，包括重复模板、令人反感及 AI 虚拟人物视频。 - 🐾 令人反感的视频故意制造痛苦和恐惧，以提高点击率，平台将严格打击此类内容。 - 📉 发布大量违规内容的频道将失去加入合作伙伴计划的资格，无法进行广告变现。
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。
Kimi3引发访问热潮:月之暗面回应资源紧张，优先保障付费用户
月之暗面（Moonshot AI）近日透露，旗下新模型kimi3上线后用户需求远超预期，导致全平台计算资源紧张，公司目前暂未全面开放新用户注册，并优先保障付费老用户的使用体验。 月之暗面B端企业业务负责人黄震昕表示，团队在kimi3发布前已进行了充分准备，但实际用户增长和调用需求仍超过预估，现阶段出现资源供给压力。公司明确不会通过牺牲现有用户体验换取短期用户规模增长，而是优先确保付费用户能够稳定使用服务。 针对当前资源瓶颈，月之暗面正在通过模型效能优化和算力资源补充两方面进行缓解，包括提升模型运行效率、增加计算资源储备等。新用户注册恢复时间将根据整体资源情况进一步评估后公布。 近年来，随着大模型应用快速落地，AI企业面临的竞争已不仅是模型能力比拼，也包括算力供应、基础设施建设和服务稳定性的综合竞争。热门模型上线后出现资源紧张现象，也反映出高性能AI服务背后的算力需求正在持续增长。 业内认为，如何在模型能力提升、用户规模扩张与算力成本控制之间实现平衡，将成为大模型企业商业化阶段的重要挑战。月之暗面对K3资源调度的调整，也体现出AI企业正在从快速获取用户转向更加重视长期服务能力建设。
小鹏甩出TuringViT视觉编码器：只用十分之一数据，却把SOTA基线甩在身后
视觉大模型长期被一个隐形门槛卡着:想拿到 顶尖 效果，就得先囤够天量数据和算力，这让先进视觉能力成了少数头部团队的专属玩具。7月21日，小鹏集团发布TuringViT高效视觉编码器，宣称从架构、数据范式到训练流程系统性重构了视觉编码器，为行业提供了一条可复现、低成本的SOTA级视觉Transformer训练路径，把先进视觉大模型从头部专属推向行业普惠。 TuringViT的定位很清晰:面向VLM与VLA时代，全面支撑智能驾驶、智能座舱和IRON人形机器人三大业务场景。它从架构、数据、训练三个维度同步突破，搭起一套线性注意力主导、高质量数据治理、原生动态分辨率三位一体的技术体系，在效果、效率与落地性上做三重提升。 在架构上，TuringViT推出两个规格版本。TuringViT-18L包含3组Turing Block，合计15层TLA加3层MHA，主打动态分辨率下的高效部署;TuringViT-24L包含4组Turing Block，合计20层TLA加4层MHA，在保持线性计算主导的前提下进一步拉升表征能力。实测数据显示，随着输入分辨率升高，TuringViT的延迟增长曲线远比标准softmax ViT平缓，高分辨率下的效率优势愈发突出。在1536乘1536分辨率下，TuringViT-18L的推理吞吐量达到Seed1.5-ViT的3.04倍，相比SigLIP2-ViT-L提升2.16倍，这为高分辨率感知、多摄像头输入和长时序视频处理的端侧部署扫清了核心障碍。 与行业堆数据规模的粗放路线不同，TuringViT真正锋利的地方是数据治理。它打造了VISTA-Curation多模态数据治理流水线，不再追求用更多数据，而是通过提升单样本的监督价值实现数据效率的量级跃升。针对图文数据，流水线分三步精细筛选:先过滤掉低分辨率、模糊、低纹理的劣质图片;再用多模型、多提示词生成多样化候选字幕并交叉验证视觉一致性;最后在统一对比池里，按相对图文对齐度、文本信息量与歧义度综合打分，筛出视觉贴合度高、语义密度高的优质标注，淘汰模糊、泛化和弱对齐样本。针对视频数据，流水线先把长视频切分成连续短片段并均匀采样代表帧，再用语义一致性与运动一致性双重过滤保留有效片段，最后融合局部帧级细节字幕与全局时序语义字幕，生成具备变换感知能力的视频标注，让模型从连续画面里学到更鲁棒的视觉表征。 数据效率的提升直接反映在了成绩上。TuringViT仅用了0.85B图文对，大约是SigLIP2-L训练数据规模的十分之一，却在ImageNet-1K等六项零样本分类基准上取得83.6%的平均准确率，超越那些用10B数据训练的主流开源基线;在COCO与Flickr30K图文检索任务上同样优势明显，真正实现了用十分之一数据换来更优效果的突破。 训练流程上，TuringViT采用四阶段渐进式原生动态分辨率训练范式，从预训练 第一 天起就适配下游VLM与VLA的输入特性，彻底告别了固定分辨率预训练再加事后适配的传统模式。 这套编码器在小鹏的技术体系里已经有了明确落点。在智能驾驶领域，它是第二代VLA模型的核心视觉编码器，负责处理多路环视摄像头的高分辨率、多帧动态道路场景输入，为预测式世界模型提供视觉token;面向智能座舱与驾泊一体化，TuringViT的VLM原生特性让视觉特征与语言模型实现更高效对齐，可支撑不同画幅和比例的视觉输入，为更丰富的座舱交互功能打底;在小鹏IRON人形机器人体系里，它则扮演着视觉视网膜的核心角色，提供物体细粒度识别、空间关系理解、可操作区域检测和动态环境追踪等基础感知能力。项目主页已上线。
阿里发布Qwen-Image-3.0，支持4.5K Token超长输入与复杂图文生成
阿里正式发布新一代图像生成基础模型Qwen-Image-3.0。作为千问图像生成与编辑系列的第三代基础模型，新模型支持 最高 4.5K Token超长文本输入，可一次性生成包含公式符号、几何图形、逻辑推导、多层UI界面等复杂内容，并原生支持12种语言和20余款字体渲染，进一步提升商业级图文内容生成能力。 相比上一代模型，Qwen-Image-3.0将文本输入长度提升至4.5倍，在影视分镜、知识图解、产品说明页等依赖长提示词的场景中，用户无需压缩需求，可像撰写设计文档一样完整描述画面结构、文案内容、视觉风格和版式细节，从而获得更加精准的生成结果，降低反复修改和人工调试成本。 在复杂内容理解方面，Qwen-Image-3.0进一步强化了语义解析和空间布局能力，能够一次生成覆盖多个主题的九宫格知识图解，兼顾文字清晰度与内容准确性。同时，模型支持复杂逻辑嵌套，可根据单条指令生成网页、软件界面、聊天窗口、海报等多层视觉元素组合。例如，在“VSCode编程界面中，通过千问App生成一张发布在聊天界面的手冲咖啡海报”等复杂场景下，模型能够准确理解多层UI关系，并保持各级界面风格一致，甚至对约10像素的小字号文字也能实现清晰呈现。 官方表示，Qwen-Image-3.0在人像摄影、数学试卷、古碑拓片、直播页面等场景均具备较强的细节还原能力，对复杂图文混排和高密度信息承载进行了重点优化。 随着生成式AI逐步进入专业设计和商业内容生产环节，图像模型的竞争正从基础画质转向复杂信息表达、可读性和工程化能力。Qwen-Image-3.0的发布，进一步推动AI图像生成向高精度、多语言和商业可用方向发展。
《第九区》导演震撼发布首部AI短片 字节Seedance 2.0 助力科幻巨制
曾凭借科幻巨作《第九区》惊艳全球的知名导演尼尔·布洛姆坎普，近日正式推出了他的首部AI微电影作品《阴兵》。这部时长约为 13 分钟的科幻短片，完全由字节跳动推出的Seedance 2. 0 大模型生成。 在制作过程中，布洛姆坎普仅通过文本提示词进行逐帧引导，便完成了整部影片的创作。值得一提的是，影片仅获得了 32 位真人演员的外貌和声音授权，并有专业概念设计师参与辅助。 探秘神秘剧情 开启AI长片新纪元 这部短片延续了导演一贯的硬核科幻与纪录片风格，讲述了一名阵亡的直升机飞行员被卷入军方秘密 超级 士兵计划的故事。整部影片凭借紧凑的视觉节奏与逼真的质感，迅速引发了全球影视界与科技界的高度关注。 布洛姆坎普在社交平台上透露，他目前正在计划采用完全相同的方式拍摄一部长篇科幻电影。为此他已经创立了全新的AI电影工作室，试图逐步取代传统电影的复杂制作流程。
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。
Open Design项目在GitHub突破8万星标，跻身历史排名前200并获得超百万次下载
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。
AI热潮狂飙！韩国 7 月出口再创纪录 芯片暴增超1. 8 倍
全球人工智能与数据中心建设的持续扩张，正在全球范围内引发半导体产品的抢购狂潮。根据韩国海关 最新 公布的数据，在调整工作日差异后，今年 7 月前 20 天的出口额同比大幅增长62.9%，直接刷新了历年 7 月出口额的历史新高。 如果从未经调整的基础数据来看，韩国 7 月前 20 天的整体出口额也迎来了52.3%的显著增长，同时进口额同比增长了20%。在强劲的出口拉动下，韩国在该期间一举实现了 122 亿美元的贸易顺差，彰显出对外贸易的雄厚实力。 芯片出货翻倍 科技产品领跑出口 在此次出口大涨的浪潮中，半导体产业无疑是最核心的增长引擎，表现极为亮眼。统计显示， 7 月前 20 天韩国芯片出口额较去年同期狂飙180.6%，充分印证了全球AI产业链对算力芯片的爆发性需求。 与此同时，电脑及相关配套产品的出货量也实现了近232%的惊人增幅，燃料出口额增长了33.4%。相比之下，汽车出口额则出现了10.6%的下滑，展现出科技硬件领跑、传统产业分化的出口新态势。
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。
节省 40 亿元还是触发监管？微软拟为Copilot引入国产AI模型陷两难
为了降低高昂的AI运营成本，微软目前正在评估将中国人工智能公司月之暗面研发的Kimi K3 模型引入其Copilot服务。此前该服务主要依赖OpenAI与Anthropic的技术，而新模型的加入有望重塑其底层架构。 性能出众兼具降本优势，每年 最高 可省 6 亿美金 作为全球参数规模 最大 的开源模型，Kimi K3 在编程等多项 权威 评测中展现出了媲美 顶级 模型的卓越性能。微软内部测算显示，切换至该模型后单个Token的推理成本 最高 可降低60%，每年将为公司节省约6. 02 亿美元的开支。 巨额收益碰撞政治风险，政策红线成 最大 隐忧 然而，这项极具商业诱惑力的决策正面临着严峻的外部政治考量与政策风险。当前美国政府正计划进一步限制本土企业使用中国AI模型，甚至可能出台针对性的禁用禁令。 如果在旗舰产品中深度整合中国开源技术，微软极有可能招致白宫方面的强烈不满与审查。面对巨大的经济利益与复杂的政治局势，微软目前依然处于谨慎权衡与抉择的阶段。
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。
GPT-5.6-Sol在网络攻防能力上，超越了Mythos！开源模型也排好了
ASI启示录 2026-07-21 12:58 北京 新智元报道 GPT-5.6-Sol 的攻防能力超越了 Claude Mythos 5！ 英国 AI 安全研究所（AISI）7 月 17 日发布了一份评估报告，第一次公开量化了开源 AI 模型与闭源前沿模型在网络攻击能力上的差距：4 到 7 个月。 去年同类内部测试中，这个差距是 6 到 10 个月。 防御窗口在收缩，而攻击前沿在加速。 今年 4 月，Mythos Preview 和 GPT-5.5 在 AISI 的评估中制造了自 2023 年开始测试以来最大的一次网络攻击能力飞跃，多国政府随即发出警告。 开源模型还没有复现这次跳跃，但它们追赶的脚步比去年更快了。 4 到 7 个月：怎么测的，差在哪 AISI 用两套体系评估模型的网络攻击能力。 第一套是 70 项窄任务，覆盖漏洞研究、逆向工程、Web 渗透、密码学四个方向，按难度分四级，从「有技术背景的非专业人士」到「十年以上经验的专家」。 第二套是 Cyber Range，在模拟企业网络中测试模型自主执行多步骤攻击链的能力。其中一个名为「The Last Ones」的测试场景包含 32 个攻击步骤、4 个子网、约 20 台主机，AISI 估算人类专家完成全部步骤需要约 20 小时。 两套体系给出了一致的结论： GLM-5.2（2026 年 6 月发布）在窄任务上的表现与 Opus 4.6（2 月发布）相当，差距 4 个月； 在 Cyber Range 上追平 Opus 4.5（去年 11 月发布），差距 7 个月。 DeepSeek V4-Pro 在窄任务上对标 Opus 4.5，差距 5 个月。 两个差距都比 2025 年内部评估中测到的 6 到 10 个月更窄。 成本差距比能力差距更大。 同一场 Cyber Range 测试（1 亿 Token 额度），用 Opus 4.5 或 4.6 跑一次约 85 美元，用 GLM-5.2 约 46 美元，用 DeepSeek V4-Pro 只要 1.19 美元。 在两个模型都能 100% 完成的窄任务上，Opus 4.6 每个任务花 15.17 美元，GLM-5.2 花 6.12 美元； Opus 4.5 花 12.50 美元，DeepSeek V4-Pro 花 0.28 美元。 同等攻击能力，开源便宜一到两个数量级。 闭源模型的安全护栏也没能拉开差距。 AISI 测试中，DeepSeek V4-Pro 偶尔拒绝逆向工程类任务，但靠少量重试也能绕过。 Anthropic 的 Fable 5 是一个更极端的案例：6 月 9 日发布，三天后安全研究者 Pliny the Liberator 用多步骤越狱策略突破了安全分类器，相关截图显示模型产出了本该被拦截的漏洞利用代码。 Amazon 研究员随后独立报告了另一种绕过方法。 这直接触发了美国商务部首个针对 AI 模型的出口管制令，Fable 5 全球停服 19 天，直到 Anthropic 部署新分类器才恢复上线。 闭源并不自动等于安全。 防御窗口收窄 防御工具也在加速 AISI 在报告中明确了政策信号：防御方的准备时间比去年更短。 英国国家网络安全中心已经呼吁各机构加固网络安全基线，并利用 AI 增强防御能力。 同一代 AI 工具确实也在加速防御端的工作。 游戏网络编程领域的资深开发者 Glenn Fiedler，是哦哦游戏网络编程领域写了二十年教科书级文章的大佬，最近用 Claude Code 对自己维护的四个开源网络库 （yojimbo、netcode、reliable、serialize，合计约 6000 个 GitHub Star，在游戏领域已属相当有影响力的老牌开源大库） 做了系统性安全审计：部署 libFuzzer 目标、上线 AddressSanitizer 和 MemorySanitizer CI、执行数百万次迭代的压力测试、逐行代码审查。 Glenn Fiedler 两周内修复了 43 个安全漏洞，其中 27 个可从网络远程触达。 最严重的是 yojimbo 中一个自 2019 年就存在的远程堆溢出——恶意客户端可以通过构造特定数据包触发它。 整个审计的 Token 成本约 2500 美元。 攻防两端都在被 AI 加速，但加速方式不对称。 攻击能力的扩散是不可逆的：开源模型权重一旦释出，就无法收回，安全护栏可以被移除，副本可以在私有服务器上不受监控地运行。 而防御工具的部署需要每个团队主动投入时间和成本。 AISI 报告中有一句话点明了这个结构：「一旦开源释出，这些选项永久丧失。」 这组数据对 AGI 格局的影响比数字本身更深远。 开源与闭源的能力差距收窄到半年以内，「用闭源独占期充当安全缓冲」的默认策略快要失效了。 闭
名为Am I Unc的老登测试网站上线两个月月访问量达23.8万，靠广告与付费报告变现
该站提供100道梗题，60%流量直接访问，25%来自搜索；测试免费，查看完整报告需付2.99美元。
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。
Open Design项目在GitHub获得超过8万星标，跻身历史排名前200并获得超百万次下载
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。
Gartner最新预测：全球AI模型与平台市场高速增长， 2026 年规模将达 640 亿美元
根据国际 权威 研究机构Gartner的 最新 预测，全球终端用户在人工智能模型和平台上的支出将迎来爆发式增长。预计到 2026 年，该领域的市场规模将达到640. 52 亿美元，相比去年大幅增长63.4%。 在各项细分支出中，生成式AI模型的投资增速尤为强劲，其增幅高达117%。与此同时，企业对AI平台的支出也在持续扩大，预计将实现36.9%的稳健增长。 市场转向效益优先，使用成本与回报受严查 随着AI技术的广泛落地，企业对于人工智能项目预算的审查变得日益严格。如今的市场焦点已全面转向资金的使用效率、成本控制以及能否带来可衡量的实际效益。 面对这种变化，资金正加速流向那些能够明确展现价值的供应商。特别是能在控制成本、降低延迟、提升性能和保证可靠性方面拿出实据的产品，更容易在竞争中脱颖而出。 透明化服务成优势，平台型供应商将占先机 为了适应这一趋势，许多厂商开始将评估机制、成本透明化以及使用情况追踪直接嵌入到客户的工作流程中。这种做法让企业能够更加轻松地管理并优化其AI资源的使用效率。 从长远来看，能够帮助企业全盘管理AI应用场景的供应商将成为 最大 赢家。面对日益复杂的计费模式，买家正倾向于选择能够提供性能监控、策略执行和成本控制的综合性平台。
猿辅导发布AI大阅读，打造面向青少年的智能伴读产品
2026世界人工智能大会（WAIC）期间，猿辅导集团正式发布自研产品“猿辅导AI大阅读”。该产品并非简单实现纸质图书数字化，而是通过AI构建专属伴读人，借鉴苏格拉底式对话逻辑，引导孩子自主阅读、独立思考和主动表达，打造“激发兴趣—深度理解—成果输出”的完整阅读闭环。 猿辅导集团副总裁马旻表示，生成式AI正在提升信息获取效率，但信息能力越强，越需要用户具备独立判断和自主思考能力。AI擅长解决已有问题，却难以替代人类主动发现问题和进行创新探索的能力，这也是深度阅读的重要价值。 马旻指出，当前阅读教育领域长期面临优质内容、规模化服务和个性化指导难以兼顾的问题。家庭场景中，家长难以持续陪伴孩子进行深度阅读;专业一对一伴读成本较高，难以普及;传统阅读课程也容易偏向知识传递，缺少培养表达能力和思辨能力的空间。 针对这些痛点，猿辅导AI大阅读通过AI伴读模式提供个性化阅读体验。产品结合电影级3D沉浸式动画和专业配音内容，为不同书籍设计专属伴读角色。例如，在阅读《西游记》时，系统会提供风趣说书人陪伴;阅读《小王子》时，则通过飞行员角色增强互动体验，降低青少年阅读启动门槛。 在核心阅读环节，产品采用多轮递进式提问方式，引导孩子围绕文本内容展开思考，而非直接输出标准答案。完成整本书阅读后，系统还会基于孩子的阅读过程、互动记录和思考内容生成专属读书分享短片，通过“闪耀时刻”强化阅读成果展示。 业内认为，随着AI技术进入教育场景，智能伴读正在从简单的信息辅助工具向思维培养伙伴转变。猿辅导AI大阅读的推出，也体现了教育AI应用从“提供答案”向“激发思考”方向发展的趋势。
算力飙升 10 倍！谷歌秘密研发Frozen芯片，Gemini大模型硬核升级
面对日益严峻的AI算力短缺压力，谷歌正在秘密研发一款代号为Frozen v2 的全新专用服务器芯片。该芯片的核心突破在于将Gemini大模型的底层计算逻辑直接固化在硬件之中，以此大幅提升芯片的运算效率。 硬核架构重塑算力生态 据研发团队测算，Frozen v2 落地后的单位功耗处理性能将达到谷歌现役 最新 自研芯片的 6 至 10 倍。这种将软件算法直接蚀刻进硅片的设计，能够显著减少数据搬运和逻辑判断步骤，实现能效的质变。 与英伟达GPU或谷歌TPU等通用芯片不同，这款专用芯片是专为Gemini架构量身打造的软硬一体化利器。它不仅可以极大缩短AI响应时间，还能支撑更多复杂的全新应用场景，预计最早于 2028 年投入部署。 定位实验平台不替代TPU 虽然性能表现强劲，但谷歌并不打算用Frozen芯片全面取代现有的TPU芯片，两者未来将形成优势互补。由于固化了算法逻辑，该芯片要求Gemini模型必须长期沿用特定基础架构，因此具有一定的技术专一性。 目前谷歌将其定位为技术试验平台，用于为下一代更高专用化的AI芯片积累工程经验。受限于初期较小的量产规模，该芯片将主要面向内部特定需求，暂不会进行大规模市场铺开。
拍照即修图！Adobe推出全新AI相机工具，一键开启智能修图新时代
Adobe公司近期对其实验性相机应用Project Indigo进行了重大更新，正式推出了全新的1. 1 版本。这次更新 最大 的亮点是加入了由生成式人工智能驱动的全新编辑模块，让手机摄影体验得到大幅升级。 智能化修图功能亮相 在全新的AI Playground功能区中，用户只需点击即可轻松消除画面杂物或调整光线。系统不仅能快速呈现出媲美单反的浅景深虚化效果，还能智能分析图像并提供拍摄和修图建议。 软件还支持自定义编辑模式，方便用户将喜欢的提示词保存下来以便日后重复调用。虽然这些修图功能十分强大，但软件本质上仍定位为一款相机，旨在探索直接在拍摄端完成简单编辑的可能性。 技术支撑与隐私保护 该功能目前由谷歌 Nano Banana 模型提供底层技术支撑，未来可能引入更多模型并行运行。目前相关功能仅向极少数用户开启免费测试，Adobe将根据市场反馈决定后续是否将其转为付费服务。 在隐私安全方面，官方承诺绝不会将用户的提示词或图片上传至服务器，更不会用于训练模型。需要注意的是，该功能目前仅支持使用该应用拍摄的相片，导入的外部图片暂无法使用。
千问甩出语音合成大模型Qwen-Audio-3.0-TTS：自然语言直接指挥，实时版首包延迟压进 300 毫秒
大模型厂商在语音赛道的军备赛，又多了一名重量级选手。 7 月 20 日，千问正式发布语音合成大模型Qwen-Audio-3.0-TTS，把说话这件事的控制权，从繁琐的参数配置交还到了一句自然语言指令手里。 这款新模型最鲜明的标签是Free-style自然语言指令控制。过去要让AI念出某种语气、节奏或风格，往往得在后台调一堆工程参数；如今用户只需用日常语言描述想要的效果，模型就能照着指令把声音合成出来，门槛被大幅削平。 更关键的是，千问为不同场景准备了两副面孔。面向实时交互的Flash版本，把首包延迟压到了 300 毫秒级别，这个量级意味着对话里的语音响应几乎感觉不到停顿，足够撑起实时问答、语音助手这类对延迟极度敏感的现场；面向高质量生成的Plus版本，则把火力集中在音质与表现力上，主攻有声书、配音、内容创作等需要细腻声音质感的任务。一条产品线，同时覆盖了快和好两条原本相互拉扯的需求曲线。 当自然语言成了控制语音的遥控器，千问这一步，把语音合成从工程活儿又往普通人的工具箱里推进了一格。
Kimi K3在Design Arena前端Web应用竞技场排名第一，超越Claude全系模型
Kimi K3以1326 Elo登顶，领先Fable 5、Sonnet 5和Opus 4.8，而GPT-5.6 Sol前端设计能力跌出前十。
三星电子成立RX机器人事业部，加速机器人业务商业化
7月21日，三星电子正式成立机器人事业部RX（Robotics eXperience，机器人体验），该部门将直接向公司首席执行官汇报，并被纳入三星未来增长战略的重要布局。 据了解，RX事业部将负责统筹三星机器人领域的中长期发展规划，推动核心机器人技术研发与产品业务落地，同时加强韩国及海外研发体系建设，以提升机器人技术商业化能力。 此次组织调整意味着三星正进一步加大对机器人领域的投入，推动相关业务从技术研发阶段向规模化应用阶段转型。作为全球领先的消费电子和智能硬件企业，三星希望通过机器人技术拓展新的增长空间，并强化其在人工智能、智能家居和未来服务机器人领域的竞争力。 近年来，随着人工智能、大模型和智能制造技术快速发展，机器人产业正成为科技企业竞争的新方向。包括三星、英伟达、谷歌、特斯拉等企业均在加快机器人技术布局，推动AI能力与实体设备深度融合。 三星此次成立独立机器人事业部，显示其正在通过组织架构调整整合研发资源，加快机器人产品商业化进程。未来，RX事业部能否推出具备市场竞争力的机器人产品，将成为观察三星AI与智能硬件战略落地的重要指标。
智谱AI落地1GW国产AI算力中心，并收购中科加禾强化AI Infra能力
据外媒报道，智谱AI（Z.ai）已完成1GW级国产AI算力数据中心建设，整体采用国产AI芯片。同时，公司于近日完成对国产AI异构算力软件企业中科加禾(XCore Sigma)的收购，进一步完善从算力资源到基础软件的AI基础设施布局。 据了解，中科加禾源自中国科学院计算技术研究所编译实验室，长期专注于异构算力软件栈、编译优化、运行时系统以及AI推理基础设施建设，被业内视为国内领先的AI Infra技术团队之一。此次收购将增强智谱在国产芯片适配、算力调度和模型部署优化方面的能力。 业内认为，智谱此次两项布局分别对应AI产业链中的“算力供给”和“算力释放”环节。其中，1GW级国产算力中心能够为大规模模型训练提供稳定计算资源;中科加禾的软件技术则有助于提升不同类型AI芯片的计算效率，通过编译器、Runtime和推理引擎优化，提高硬件利用率，降低模型推理成本。 随着大模型竞争进入基础设施和工程能力比拼阶段，AI企业正在从单纯追求模型规模，转向构建覆盖芯片、算力、软件栈和应用部署的完整技术体系。近期，市场对智谱下一代基础模型持续关注。有观点认为，在大规模国产算力资源、成熟AI Infra体系以及长期积累的后训练（Post-training）能力支持下，智谱未来模型有望继续向更大参数规模、更高智能水平方向发展，同时提升推理效率和实际部署能力。 此次算力中心建设与基础软件能力整合，标志着国产大模型企业正加速构建自主可控的AI基础设施生态，也反映出AI产业竞争正在从模型能力扩展至全栈技术体系的竞争。
唐杰亲自剧透GLM-5.5：一句"史诗级plus"，把国产大模型的军备赛又挑高了一截
国产大模型的密集爆发，正把和美国旗舰闭源AI的身位拉近到肉眼难辨。快科技7月20日报道，在千问、Kimi接连秀出肌肉之后，轮到智谱出手了，传闻中的GLM-5.5被描述为一轮史诗级提升。而这次不是媒体猜测，是智谱创始人唐杰亲自下了场。 有网友在评论里提到，千问和Kimi都完成了史诗级进化，顺口问了句GLM还有没有戏。唐杰的回应当场把期待值拉满——他用了一个词:史诗级plus。这意味着，在智谱自己的判断里，这一代的提升幅度比网友提到的那些还要大。 具体的数字现在当然无从谈起，但唐杰显然希望外界对GLM保持信心。他的底气来自上一代的战绩:在Kimi K3登场之前，GLM-5.2是国产大模型中 第一 个在AI编程能力上追平Opus级别性能的选手。更值得注意的是它的体量——GLM-5.2的参数规模只有7400多亿，差不多是Kimi K3的四分之一，大概也只有美国 顶级 AI的五分之一甚至更少，却硬是靠后训练把能力托到了那个水位，堪称小参数撬动大能力的样本。 唐杰口中的史诗级plus新模型，指向的应该是下一代GLM-5.5。此前圈内传过GLM-5.3的名字，但现在看GLM-5.5的可能性更大，当然也不排除发布时直接冠上GLM-6的名号。一个可以确定的趋势是，下一代大模型的参数量至少会迈过1万亿的门槛。考虑到智谱历史上曾使用过DeepSeek开源的基模，外界猜测GLM-5.5或许会做到与V4Pro 同级 的1.6万亿参数;再叠加智谱公认颇强的后训练功力，其性能跃升确实值得押注，很可能又是一个对标Fable5量级的国产大模型。 不过在国产阵营的等待名单里，眼下最让人坐立难安的，还是DeepSeek V4的正式版。报道发出时，7月中旬的最后一刻——当天零点——正悬在头顶，那条小鲸鱼究竟是打算半夜甩出大招，还是又一次跳了票，谁也说不准。当智谱用一句史诗级plus把话题点燃，国产大模型这场接力赛，显然还远没到撞线的时候。
Adobe Project Indigo引入AI摄影助手，利用大模型优化拍摄与编辑体验
Adobe正在为旗下实验性iOS相机应用Project Indigo加入一系列AI功能，通过大型语言模型（LLM）分析照片内容，为用户提供摄影点评、编辑建议以及智能优化方案。该应用此前已支持专业拍摄控制、多帧超分辨率和多种摄影模式，此次更新进一步强化了AI辅助创作能力。 新功能包括照片点评、拍摄与编辑建议、 高级 物体移除、AI景深生成以及照片风格迁移等。其中，照片点评功能能够围绕构图、光线、色彩和情感表达等维度提供类似专业摄影师的分析;拍摄建议功能则会针对重新构图、曝光调整以及画面元素优化提出具体指导，帮助用户提升拍摄技巧。 Project Indigo开发负责人Marc Levoy曾参与谷歌Pixel相机技术研发。他表示，当前多数生成式AI图像工具依赖用户输入提示词，但普通用户往往难以准确描述想要的调整效果。因此，Project Indigo更多采用按钮化和确定性操作，让AI直接提供可执行的编辑方案。 在智能编辑方面，Project Indigo新增的对象移除功能可以自动识别并删除背景人物、垃圾桶、电线杆、车辆等干扰元素，同时支持用户自定义描述需要移除的对象。相比传统需要手动圈选目标的方式，该功能能够减少操作成本，并提升处理效果。 此外，应用还支持通过AI生成景深效果，为普通照片模拟背景虚化，并提供水彩、钢笔画、彩色墨线、单色、逆光等风格迁移效果。不过，风格转换并非全新技术，其实际应用价值仍有待进一步验证。 目前，Project Indigo的新AI能力由基于谷歌Gemini的Nano Banana模型提供支持，Adobe也表示未来可能测试包括自研Adobe Firefly模型在内的其他AI模型。这些功能目前集中在“AI Playground”测试区域，仅向部分用户开放，是否最终全面推广仍未确定。 随着AI图像工具逐渐从简单生成和自动修图向智能摄影助手方向发展，Adobe正在探索如何利用大模型帮助用户理解摄影、优化创作流程，而不仅仅是生成视觉效果。该方向也代表了移动影像领域AI应用从“自动处理”向“辅助决策”演进的趋势。
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。
VibeLoft上线手推车功能，用美团陪审团机制为产品获取真实反馈
VibeLoft推出“手推车”功能，用户对VibeCoding产品给出30字建设性意见或夸赞，与多数观点一致可加里程分，不一致则扣分，选择“拿不准”可跳过。
经典版 Outlook 迎来重大更新：微软宣布今年内引入 AI 自动起草邮件功能
微软正在积极推进旗下办公软件的智能升级。根据 最新 规划，微软计划在年底前向 Windows 10 和 Windows 11 平台上的经典版 Outlook 用户推送 Copilot 功能更新。 AI 赋能邮件撰写 这次更新最核心的亮点是加入了 AI 起草电子邮件功能。持有相关许可证的用户届时可以直接在写信框中一键唤醒 AI，让系统协助撰写新邮件或润色已有草稿。 微软此举旨在让老用户也能享受智能化带来的便捷体验。不过也有分析指出，这一变动可能打破部分传统用户的习惯，甚至增加日常使用的复杂性。 推动软件升级迭代 其实微软一直以来都在引导用户向新版 Outlook 迁移。团队正不断丰富新版应用的功能生态，试图以此吸引更多用户主动完成版本过渡。 尽管开发重心早已偏向新版，微软依然选择为经典版追加 AI 功能。这一策略能否兼顾老用户的习惯与智能化趋势，仍有待市场后续检验。
谷歌密造"Frozen v2"专用芯片：把Gemini烙进硅片，单位功耗token能力翻 6 到 10 倍
把模型直接焊进芯片里，让硅片替算法省下算力和数据传输——谷歌正沿着这条路，悄悄打磨一款代号Frozen v2 的新型服务器芯片。据多家媒体报道，这款芯片的目标是更高效地运行Gemini模型，报道称它将把Gemini的部分架构 永久 嵌入芯片之中，从而减少回答用户问题时所需的计算量与数据搬运量。谷歌工程师预计，与其 最新 一代通用AI芯片TPU（张量处理器）相比，Frozen芯片在单位功耗下可提供 6 至 10 倍的Token处理能力。 这款芯片的登场时间被定在 2028 年，但谷歌明确它不会取代通用型TPU，而是成为定制芯片产品线中更专一、更具针对性的专用分支。消息公布后，资本市场立刻给出了反应：谷歌A类股（GOOGL）美股早盘一度涨近3.7%，C类股（GOOG）盘中 最高 涨幅约3.9%。 面对媒体追问，谷歌在声明中回应称，公司团队持续研究并试验各类创新技术，旨在为用户和客户提供 最佳 性能与 最高 效率，并强调虽然并非所有项目都会进入量产，但这种严格的探索正是其全栈战略的核心组成部分。谷歌还表示，通过从底层协同设计硬件与软件，整个系统得以深度集成，并针对真实工作负载高度优化。不过谷歌眼下把Frozen v2 定位为一次试验性项目，暂无像TPU那样大规模生产的计划。 分析人士认为，这个项目的背后，是谷歌内部日益吃紧的算力困境。此前算力不足不仅加剧了内部资源争夺，据称还一度迫使谷歌云拒绝部分外部客户业务。就在上月，谷歌还同意每月向SpaceX支付近 10 亿美元，以填补算力缺口、兑现对企业客户的算力承诺。Frozen v2 显然是为缓解这道缺口而落子的一步。 把架构固化进芯片，代价是灵活性的收缩。报道指出，只有当谷歌未来的Gemini模型继续沿用相同底层架构时，这款芯片才能兼容后续版本——一旦模型底层大改，烙进去的那部分设计便可能失效。而比芯片更紧迫的，是谷歌AI业务当下正面临的连环挑战：有消息称下一代Gemini Pro的发布时间已经推迟，同时多名 资深 AI研究人员流向了竞争对手。当专用芯片还在 2028 年的路线图里，谷歌要先稳住的是眼下的模型节奏与人才防线。
谷歌研发“Frozen v2”AI芯片，预计2028年发布，能效提升最高10倍
谷歌母公司Alphabet正在研发一款代号为“Frozen v2”的新型AI服务器芯片，用于提升自主研发Gemini模型的运行效率。据The Information援引匿名消息人士报道，该芯片预计于2028年推出，其单位能耗产生代币数量的效率可能达到谷歌现有AI芯片的6至10倍。 针对相关报道，谷歌向TechCrunch表示，公司持续探索和测试创新技术，以提升系统性能与效率，但并非所有研发项目都会最终实现量产。谷歌强调，通过硬件与软件协同设计的“全栈开发”模式，可以打造更高集成度、针对实际AI工作负载优化的计算系统。 近年来，随着生成式AI应用快速扩张，全球AI算力需求持续增长，科技企业纷纷加大自研芯片投入，以提升模型运行效率并降低对外部供应商的依赖。英伟达凭借GPU技术长期占据AI芯片市场主导地位，推动OpenAI、Anthropic等AI公司也开始探索自主芯片路线。今年6月，OpenAI发布 首款 定制推理芯片“Jalapeño”;近期，Anthropic也被曝正与三星洽谈芯片制造合作。 Alphabet此前宣布，为推动人工智能战略发展，计划投入1800亿至1900亿美元资金。随着AI基础设施投资规模扩大，芯片效率成为衡量投入回报的重要指标。Frozen v2的相关消息公布后，市场信心有所提升，Alphabet股价在报道发布后的周一早盘上涨约3%，投资者关注其AI投入能否转化为长期竞争优势。 随着AI模型规模持续增长，自研芯片正成为科技企业构建算力生态、提升成本控制能力的重要战略方向。谷歌此次布局也反映出AI产业竞争正从模型能力延伸至芯片、基础设施和全栈技术体系的竞争。
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适用于 Web、桌面和移动端的全栈应用框架
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。
影子点拨模式让普通模型在任务遇阻时得到高性能模型的实时指引，以低成本保持输出质量。
Eric Xu提出的shadow steering可通过后台大模型维护kv缓存并在关键时刻介入，用于成本控制和蒸馏；他认为DeepSeek下一代模型已在用此方式测试。
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。
Claude Code 更新加入了屏幕阅读器模式（Screen Reader Mode）
启用后，终端界面转为纯文本逐行输出并配有 you:、claude: 等文本标签，菜单改为编号列表交互，权限确认支持 y/n 输入，完成或有请求时会有响铃提醒。可通过 --ax-screen-reader 参数、环境变量或配置文件开启，需要 v2.1.181 或更高版本。
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。
量子位编辑作者招聘
关注前沿科技 2026-07-20 19:41 上海 3个岗位（含实习），不设边界 编辑部 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI热潮还在汹涌，但如果你还不知道如何参与……那为什么不来 量子位 呢？ 我们是一家以 追踪AI新进展 为核心的内容平台，经过8年积累，目前拥有顶流影响力，广泛且备受认可的产业资源，以及时代风口的最佳观测和学习生态位。 目前，我们有 三大方向 岗位招聘，希望你是 （或者能成为） 这三个方向的内容专家： AI产业方向：关注基建层创新，包含芯片、AI Infra、云计算； AI财经方向：关注AI领域创投和财报，跟踪产业链资本动向； AI产品方向：关注AI在应用和硬件终端方向的进展。 岗位均为全职，工作地点：北京中关村。 岗位面向： 社招：覆盖编辑、主笔、主编各个层级，按能力匹配岗位； 校招：应届毕业生，接受实习且可转正。 加入我们，你可以获得： 站在AI浪潮之巅：第一时间接触和了解AI领域最新技术和产品，构建完整的AI认知体系。 玩转AI新工具：将各种AI新技术、新工具应用于工作，提升工作效率和创造力。 打造个人影响力：通过撰写独家原创内容，建立个人知名度，成为AI领域的意见领袖。 拓展行业人脉：与AI领域大咖零距离接触，参与重要科技活动和发布会，拓展行业视野。 获得专业指导：应届新人会由主编级编辑出任mentor，提供一对一指导，帮你更快进步获得成长。 加入活力团队：与一群志同道合的年轻人一起工作，享受扁平、简单、开放、多劳多得能者上位的团队氛围。 获得丰厚回报：行业TOP薪资待遇，五险一金、餐补、项目绩效、商务绩效、加班补助等福利一应俱全。 以下是岗位详情： 所有岗位不同能力层级职位均在开放，欢迎结合个人履历和经验申请。 主编：具备选题和带队能力及经验； 主笔：具备原创深度稿件能力； 编辑：热爱表达，喜欢挖掘信息，能够用大白话让所有人看懂AI新进展。 AI产业方向 岗位职责： 跟进AI基建层新进展，包括但不限于芯片、AI Infra、云计算领域新进展，核心玩家动态； 做前沿论文、开源社区、技术大会 （Hot Chips、NeurIPS、MLSys） 技术报告大众化解读； 参与核心采访，对话产业专家、技术大牛、撰写AI云落地案例。 任职要求： 对芯片、GPU、NPU、服务器、模型训练架构、云计算等有基本理解； 熟悉AI行业的供应链与生态 （训练–推理、算力–成本、云–芯片关系）； 能把复杂技术内容结构化表达； 有技术背景、理工或CS/EE方向优先。 AI财经商业方向 岗位职责： 聚焦 创投、AI创业公司、上市公司、商业模式、产业链 资本动向； 产出创投融资、招股书财报解析、公司战略分析等稿件； 访谈对话投资人、创业者、产业分析人士。 任职要求： 对数据敏感，对财报、股权结构、战略规划感兴趣； 逻辑结构强，对商业叙事敏感； 热爱对话采访，社交型人格。 AI产品方向 岗位职责： 关注AI在终端的落地：包括软件应用产品、硬件方向落地； 撰写AI应用产品深度评测、跟踪多终端新品发布 （手机、PC、XR、车机等）； 对话访谈AI应用创业者、产品专家、终端技术专家。 任职要求： 对智能硬件、AI终端趋势敏锐，重度AI产品体验人士； 熟悉各大终端厂商业态、体验方法论； 有强逻辑、体验表达和结构化能力。 应聘方式 1、请将个人简历发送至zhaopin@qbitai.com，邮件主题请注明“ 量子位XX方向应聘 - [你的姓名] ”； 2、随简历附上你的科技行业代表作品，或者能展现个人写作水平和风格的作品。 关于量子位： 截至2025年，通过及时追踪AI及前沿科技进展，量子位在微信公众号已经有超260万订阅用户，全网用户超700万，日均阅读量200万+。 在新榜和清博等第三方数据平台，量子位已是AI以及前沿科技行业TOP1新媒体。 一键三连 「点赞」「转发」「小心心」 欢迎在评论区留下你的想法！ — 完 — 🌟 点亮星标 🌟 科技前沿进展每日见 跳转微信打开
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.
Kimi K3 by @Kimi_Moonshot is officially 1st on Frontend Web App Arena by
RT Design Arena BREAKING: Kimi K3 by @Kimi_Moonshot is officially 1st on Frontend Web App Arena by DesignArena With an Elo of 1326, this open-weight model leads the way, ahead of Fable 5, Sonnet 5, and Opus 4.8 by @AnthropicAI Huge congrats to the @Kimi_Moonshot team for this achievement!
learnui 网站更新了，把getdesign的74个知名网站都用k3生成了预览。
learnui 网站更新了，把getdesign的74个知名网站都用k3生成了预览。 如果以后不知道网站用什么风格，可以学习参考。 另外技巧，要求AI给网站增加PWA支持，这样能把网站安装为MacOS应用，提升打开率。 网站地址：
这期太干货了！强烈推荐👏 麦当mdldm: 不是吧，还没人出 Open Design 的教程
这期太干货了！强烈推荐👏 麦当mdldm: 不是吧，还没人出 Open Design 的教程，没人出我出咯！ 这期是「我看谁不学 AI 设计」系列第一节。 很多人已经开始用 Codex、Claude Code 处理文本、代码和工程任务。 但如果你要做海报、PPT、看板、B-roll、小程序原型，这类视觉内容继续硬塞进代码工具里，就会很不顺。 所以这期我带大家上手 Open
纳瓦尔团队（就写《纳瓦尔宝典》的纳瓦尔）发布了一个Harness框架
纳瓦尔团队（就写《纳瓦尔宝典》的纳瓦尔）发布了一个Harness框架，宣称能把ARC-AGI-3得分提升到99% 不过我感觉这就是对着答案设计解题框架，因为完全是基于公开的测试集，设计的方法也特别有针对性，基本就是过拟合，没有通用的可迁移性。 Haven Feng: Today, we’re introducing [schema]: a harness reaching 99% RHAE with Opus 4.8 + Fable 5 and 95.35% with GPT-5.6 Sol on ARC-AGI-3 Public set. [schema] makes an LLM think like a physicist. 🧵
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。
首包延迟300ms、支持20种方言:通义千问Qwen-Audio-3.0-TTS正式开放
近日，阿里通义千问团队正式发布新一代实时语音合成模型Qwen-Audio-3.0-TTS，推动语音合成从“能说话”迈向“会表达”。其Plus版本已在全球 权威 榜单Artificial Analysis的Speech Arena中斩获全球 第一，综合表现超越Gemini3.1TTS、ElevenLabs v3等主流模型。 本次发布包含双版本:Flash版主打实时交互，首包延迟约300ms，适配智能助手等低延时场景;Plus版聚焦高质量生成，自然度与音色还原度更优。 核心能力实现四大突破: 一是多语种与方言覆盖升级，支持16种语言，Plus版在全部16种语言上的平均说话人相似度达82.75，位列行业 第一;同时支持20种中文方言，避免“方言特色弱化”问题，更贴近母语者表达。 二是支持Free-style自然语言指令，无需专业标注，用“温柔客服语气”“带货主播风格”等自然语言即可精准生成对应语音。 三是细粒度标签控制，支持[gasp]、[angry]等结构化标签，可精确调控呼吸、笑声等非语言细节，适配游戏、有声书等场景。 四是复杂声学鲁棒性强，即便参考音频存在高噪声、高混响，也能自动过滤杂音、保留音色，合成质量稳定。 配套精品音色库覆盖指令、方言、小语种等多类音色，支持48K高清音频输出（预计7月24日开放），单次合成最长支持3分钟长文本。目前模型已在阿里云百炼平台全面开放，开发者可接入体验，共同探索语音交互新可能。
一行GitHub代码出卖了AMD：Anthropic被曝成其新客户，算力去英伟达化加速
一行原本不该暴露商业机密的公开代码，把Anthropic的下一手芯片布局捅了出来。据芯片行业分析机构SemiAnalysis解读，AMD AI业务 高级 总监在GitHub上公开发布的代码里，明确留下了Anthropic将作为AMD客户的痕迹。这桩非官方、非媒体报道的泄露，指向一个清晰的信号：Anthropic正在主动拓宽芯片来源，把算力供应商从单一名单里解放出来。 周一，SemiAnalysis在社交平台X上抛出分析帖，结论正来自对AMD那位 高级 总监公开代码的专业拆解——代码内容直接涉及Anthropic作为AMD客户的相关信息。该机构表示，后续还会进一步解释代码细节与背后背景。若这一判断属实，AMD将拿下一块此前由英伟达与谷歌牢牢把持的高端AI训练市场的新阵地，而Anthropic的算力基础设施，也由此向多元化方向再踩一脚油门。 这次信息的流出路径颇为特殊。它没有走官方公告，也不是记者挖到的猛料，而是源于AMD内部高管亲手推到GitHub上的代码。SemiAnalysis把这堆代码读出了名堂，再搬到X平台上公开结论。在科技行业，这种靠公开代码库意外泄密的戏码并不鲜见——GitHub天然可被检索，而发布者又是AMD AI业务的 高级 总监，两相结合之下，信息的可信度反倒不低。SemiAnalysis在帖文中承诺，会继续把代码逻辑一层层拆开，给市场一份更完整的解读。 事实上，在AMD这条线曝光之前，Anthropic的算力采购早已不是独木桥。谷歌的TPU（张量处理器）是其重要算力来源之一，这与谷歌对Anthropic的战略投资密不可分；此外，三星也已经被纳入它的供应商体系。既有的布局说明，Anthropic从一开始就不是单点押注，而是在刻意织一张多元化的供应商矩阵，AMD的加入，只会让这张网在英伟达GPU之外，再多出一块高性能算力的选择。 对Anthropic而言，把AMD拉进阵营有多重战略分量。随着模型训练与推理规模持续膨胀，单一芯片供应商带来的供应链风险、被压制的议价能力，以及技术路径被锁死的后患，都日益刺眼。同时拥抱谷歌TPU、三星与AMD，它得以在成本控制、供应稳定和技術灵活性之间，重新寻找更优的平衡点。对AMD来说，拿下Anthropic则是一次标杆性的胜利——这家公司近年来持续重注数据中心AI芯片，其MI系列GPU被视作英伟达H系列产品的主要竞争对手之一；一旦Anthropic正式入账，AMD不仅能在 顶级 AI实验室的客户群里刷出更强的存在感，也为数据中心AI芯片业务带来实实在在的增量收入。 Anthropic的这一步，折射的是整个行业的系统性转向。当OpenAI、谷歌DeepMind、Meta AI等头部机构对算力的渴求节节攀升，AI公司正在不约而同地评估并拓展芯片供应来源，只为避开把鸡蛋放进同一个篮子里的风险。这种集体转身，客观上为AMD、英特尔等英伟达的追赶者，撬开了一道进入核心AI客户供应链的缝隙。
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。
这个黑科技有趣啊，今天也弄一个。 Ziwen: It worked!! Kimi k3 Oauth is now wired directly
这个黑科技有趣啊，今天也弄一个。 Ziwen: It worked!! Kimi k3 Oauth is now wired directly into codex. The Kimi k3 model is insane but their app is not. So I figure a better way to use k3 by hooking my sub straight into codex instead. K3 now sits in the model picker next to Sol 5.6. Same subscription i was
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。
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。
字节跳动发布Seed Audio 1.0：音频生成从“会说”迈向“会创作”
近日，字节跳动正式推出音频创作模型Seed Audio1.0，标志着AI音频生成技术从单一语音合成阶段，迈入完整声音场景创作的崭新阶段。该模型目前已上线火山方舟体验中心，向创作者开放测试。 长期以来，影视级音频内容生产依赖多模型分别生成人声、音效与环境声，再通过人工繁琐拼接与混音，流程冗长且难以保证整体叙事一致性。Seed Audio1.0的核心突破在于，它并非简单拼接素材，而是在统一框架下联合建模多种音频要素，端到端生成可服务于叙事的“完整声音作品”。 据官方介绍，Seed Audio1.0具备三大核心能力。首先是精准的时空编排，支持以100毫秒的精度按时间线控制对白、音效的入场时机，完美适配视频配音与广告制作。其次是稳定的音色演绎，支持零样本生成与长音频延展，在保持角色音色一致性的同时，能自然呈现愤怒、喜悦等不同情绪，甚至允许同一音色演绎多个角色。第三是地道的多语种支持，覆盖包括中文、英语、日语在内的20余种语言，确保声音在不同语种下都能符合本土的表达节奏与重音习惯。 评测数据显示，该模型在九大类常见创作场景中的音频可用率已超过90%，多语言生成的自然度MOS评分普遍达到4分以上（优秀水平）。 从“会说”到“会创作”，Seed Audio1.0的发布降低了高质量音频内容的制作门槛。未来，团队计划进一步融合视频参考等多模态输入，并探索可控翻译技术，持续优化长音频与分轨生成能力，助力创作者将脑海中的声音构想高效转化为可听见的作品。 项目主页: 体验入口: 火山方舟 体验中心 - 登录 - 选择语音模型 - 语音合成 - Doubao -音频生成-1.0
域名流量榜单产品推出一周年限时促销，年付仅29.9美元，为历史最低价
该产品抓取全网新注册域名，提供Fastest Growing和New Websites两个流量上涨趋势榜单，帮助用户发现新机会和闷声赚钱项目；近期已用Fable 5重构并升级UI。
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。
马斯克称2万亿参数大模型即将完成训练，或挑战Kimi K3性能
月之暗面发布新一代开源大模型Kimi K3后，特斯拉CEO马斯克表示，其旗下2万亿参数规模大模型预计将于下周完成初步训练，并称该模型整体性能将超过此前的1.5万亿参数版本，甚至可能超越Kimi K3。 此前，马斯克曾在相关评测报道评论区评价Kimi K3“令人印象深刻”。7月18日，他进一步透露新模型训练进展，引发业内对超大规模模型竞争的关注。 据悉，Kimi K3拥有2.8万亿参数规模、100万词元上下文窗口，并支持原生视觉理解能力，是目前全球参数规模 最大 的开源大模型之一。模型发布当天，其在Arena AI前端编程排行榜中以1679分登顶全球 第一，超过Claude Fable5、GPT-5.6Sol等海外主流模型。 随着大模型竞争进入新阶段，参数规模、推理能力、上下文长度以及开源生态成为厂商争夺的重要方向。马斯克旗下AI公司xAI近年来持续推进大模型研发，此次公布2万亿参数模型训练进展，也显示出全球AI企业正在围绕下一代基础模型展开更激烈的技术竞争。
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。
阿里云百炼上线HappyOyster1.0:支持实时交互的开放世界模型开启灰测
今日，阿里云百炼正式上线开放式世界模型产品HappyOyster1.0（快乐生蚝1.0），该模型支持实时构建、探索和交互式生成AI数字世界，目前已开放Android、iOS及Web三端SDK，并在阿里云百炼启动灰度测试。 据介绍，HappyOyster1.0区别于传统文生视频模型的单向生成模式，其核心训练目标是学习“当前状态/动作”到“下一状态/动作”的世界状态转移规律。模型通过分析海量自然视频，学习人物、物体与环境的演变过程，能够推演动作产生的反馈关系，并维持数字世界中人物、场景以及音视频内容的长期一致性。 该模型提供“世界探索（Adventure）”和“实时导演(Directing)”两种模式。世界探索模式下，用户输入文字或上传图片即可生成可互动数字世界，并通过移动、跳跃、攻击、驾驶载具等操作改变场景发展，支持最长1分钟连续实时位移与镜头控制，生成内容可导出原片。 实时导演模式则支持用户在剧情任意节点暂停、回溯，并通过新的提示词调整故事发展方向。该模式可生成3分钟以上的480p或720p实时画面，并支持视频导出。 阿里云表示，HappyOyster1.0正在探索下一代多模态互动内容形态，可应用于开放世界游戏原型、互动短剧、虚拟陪伴以及沉浸式文旅体验等场景。开发者可通过Open API管理世界状态，通过客户端SDK完成实时通信、视频渲染和交互控制，快速构建可玩的AI世界应用。 业内认为，世界模型正在成为生成式AI发展的新方向，其核心能力从“生成内容”进一步转向“理解和模拟世界”。HappyOyster1.0的推出，代表国内企业开始探索实时交互式AI环境构建的新路径。
阿里发布Token Plan个人版，Qwen3.8-Max-Preview同步上线
7月19日，阿里正式发布Token Plan个人版，并同步开放Qwen3.8-Max-Preview体验。该模型参数规模达到2.4万亿，在代码工程、专业办公等场景中展现出较强能力，正式版本预计将于近期发布并开源。 据了解，Qwen3.8-Max-Preview目前可通过Token Plan抢先体验。为降低用户使用门槛，阿里推出限时优惠方案，其中个人版Lite套餐售价39元/月，Standard套餐139元/月，Pro套餐499元/月;团队版则提供标准、 高级 和尊享三类席位，价格分别为150元、550元和1398元/席位/月。 针对Qwen3.8-Max-Preview，阿里同步推出限时体验活动，白天Credits消耗降至1折，个人版Token Plan用户夜间使用还可在此基础上享受进一步折扣。 除Token Plan外，阿里旗下AI编程产品Qoder和QoderWork也已首发支持Qwen3.8-Max-Preview，千问PC端用户可免费体验该模型能力。 随着大模型竞争从单纯性能比拼转向模型能力、成本控制和生态建设的综合竞争，阿里通过Token Plan、开发工具及开源策略进一步扩大Qwen系列模型应用范围，加速大模型在开发、办公等生产力场景中的落地。
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。
腾讯混元Hy3限免活动延期至8月5日，WorkBuddy和CodeBuddy用户继续免费使用
腾讯混元大模型Hy3限时免费活动迎来延期。腾讯表示，原定为期两周的Hy3免费体验活动临近结束后，收到大量用户希望继续使用的反馈，因此决定面向WorkBuddy和CodeBuddy用户延长限免期限，活动将持续至8月5日。 此次延期主要覆盖腾讯旗下AI办公与编程相关产品用户，开发者和企业用户可继续体验基于混元Hy3模型提供的智能辅助能力。此前，Hy3通过限免活动吸引用户测试其在代码生成、开发辅助以及工作流场景中的应用效果。 随着AI大模型逐渐从通用问答向专业生产力工具演进，代码生成、智能办公等场景成为模型竞争的重要方向。通过延长免费体验周期，腾讯希望进一步扩大Hy3在真实业务环境中的使用规模，并收集用户反馈优化模型能力。 业内来看，大模型厂商正在通过免费试用、开发者计划等方式降低用户体验门槛，加速模型在办公、编程等高频场景中的落地。随着竞争加剧，模型性能、使用成本以及生态整合能力将成为影响用户选择的重要因素。
灵剪短视频生成工具发布，通过分步审批和本地控制台打破黑箱生成模式
灵剪在脚本、配音、画面渲染前设置三道人工审批，数据与密钥均不出本地，支持火山方舟Seedance文生视频；项目提供四套样片，并明确表示不保证爆款，只保证流程可复跑、可审计。
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。
嫌whisper.cpp和ONNX不够用？Handy作者开源transcribe.cpp：60+转录模型、GPU加速、即插即用替代
本地语音转录这块，开发者长期被困在一个尴尬的夹缝里:要么用whisper.cpp，要么用ONNX，想上苹果设备还得再塞一个MLX，等于同时维护两套引擎、为每个引擎各移植一遍模型。7月19日，知名语音转文字应用Handy的作者和维护者sebjones，把他在分发跨平台应用时踩过的坑，直接炼成了一个新库transcribe.cpp，并发布v0.1.0版本。这是一个基于ggml的语音转录库，支持当下所有 最新 的转录模型，且handy-computer这个Hugging Face组织下发布的每一个模型，都经过了数值验证和词错率（WER）测试，确保与官方参考实现一致。作者也坦承，这是0.1.0版本，难免有他一个人发现不了的粗糙之处，欢迎社区报告一起修。 催生transcribe.cpp的，是一连串憋屈的现实。sebjones直言，用现有的ASR推理栈去分发跨平台应用，体验非常糟糕。市面上虽有一些零散库声称支持大量模型，但作者不明、测试不清，留给他的是一连串疑问:这个库什么时候会停更?作者有没有考虑过官方绑定，让你能在真正的桌面或移动应用里用?它本质上是不是只是演示代码?做过基准测试吗?比ONNX快吗?作为一个需要把语音功能塞进Handy的人，他想要的是一个能下载模型文件就直接跑推理、且推理结果能和参考实现对得上的库;推理要跑在GPU上拿 最佳 性能，要能轻松嵌进Handy，而不是背上一个庞大的PyTorch;必须同时兼容Mac、Windows和Linux。几经比较，ggml成了他眼中 最好 的前进方向，既有强大社区，分发能力也出色。 落到具体能力上，transcribe.cpp给开发者交付的是一个又快又准的推理引擎，外加极其广泛的模型覆盖。它支持16个ASR模型族、合计60多个模型，更多模型还在路上。加速方面，它通过Vulkan、Metal、CUDA和TinyBLAS四条路径把推理搬到GPU上，作者尤其把Vulkan当成任何本地推理应用的底线，并为每个支持的模型在Fedora系统的Ryzen4750U（CPU加Vulkan）以及自己的M4Max上做了基准测试。每个模型都经过数值验证与完整的WER扫描，意味着它们被数千条语音片段反复打磨，输出与参考实现非常接近甚至完全一致，这些验证结果同时公开在transcribe.cpp仓库和Hugging Face对应模型页面里。功能层面，它支持流式转录与批量转录，并且基本可以作为whisper.cpp的即插即用替代方案——Handy原本就跑在whisper.cpp上，作者正是要用transcribe.cpp发一个更新把它换掉，为此他特意保持了对whisper.cpp随Handy发布的流行.bin文件的兼容，transcribe.cpp能直接运行这些文件;虽然部分标志和功能尚未对齐，但绝大多数用例下其whisper实现足够可靠，性能也大致相当。 真正让这个库有望走进真实产品的，是它从 第一 天起就把语言绑定当成了重点。库本身用C/C++写成，作者不仅需要Rust绑定，也清楚要让本地语音转录被广泛分发，至少得有像样的官方绑定撑场面。他挑了四种覆盖度最具代表性的语言:Python、JavaScript与TypeScript、Rust，以及Objective-C与Swift。他也欢迎社区在愿意承担维护的前提下贡献更多绑定。这些决策很大程度上由Handy的诉求驱动，而Handy本身的高人气，也让作者有了持续维护这个库的动力。 在作者看来，transcribe.cpp的 终极 目标是让本地ASR变得更易用。语音转录在绝大多数设备上都能跑出 极高 准确率，根本没必要把声音传到云端。他举了一个硬核例子:RK3566这块性能羸弱的芯片，用transcribe.cpp在CPU上就能以快于实时的速度跑模型，而用上 最先 进模型做快于实时的转录，功耗也只有几瓦。他判断，未来出于各种原因，会有更多推理发生在本地，分发问题因此变得至关重要;transcribe.cpp虽然远没从整体上解决它，但希望是向前的一小步。 在致谢里，作者点名了多位助力者:Mozilla AI及其BiR项目与工程师Davide在该项目还只是个模糊念头时就决定支持他;ggml及其贡献者是整个项目的地基;Modal提供了用于WER测试和CUDA验证的算力积分;Blacksmith扛起了部分CI/CD;Hugging Face则既是本地AI社区的支柱，也为handy-computer组织提供了模型存放的私有空间。至于是否有AI辅助开发，作者回答得很干脆:当然有，一个人靠ggml在几个月内从零写出这种规模的引擎是不可能的，但眼前这些文字没有一行是AI写的，全部出自他自己的口和手。 原文链接:workshop.cjpais.com/projects/transcribe-cpp
昆仑万维把 2026 定为世界模型元年：Matrix-Game 3. 5 单卡实时生成，5B模型跑出20FPS
世界模型这条赛道，今年被一家中国公司正式写进了自己的时间表。在2026世界人工智能大会（WAIC）上，昆仑万维董事长方汉宣布，2026年就是世界模型元年，并一口气发布了Matrix-Game3.5世界模型、Mureka v9.5与O3音乐模型三款新品。 最受关注的是Matrix-Game3.5。昆仑万维给这套世界模型塞进了Patch级记忆注入能力，让模型在生成过程中能够携带并调用画面片段的记忆，从而把交互推向实时。性能数字相当亮眼:一个5B参数的模型，在720p分辨率下，单张显卡就能跑到20FPS的实时生成速度。更关键的是，其核心架构已经开源，这意味着做游戏和具身智能的开发者，可以直接把它拉下来试手。 音乐侧的两款模型则把AI创作做成了更明确的工具形态。Mureka v9.5与O3把AI音乐推向版本化创作，用户可以在不同版本之间迭代、比较和取舍，工具感比以往的生成式玩法强出不少。 从世界模型的实时交互，到音乐创作的版本化管理，昆仑万维这次的发布提纲，是把2026年定义为一个模型开始真正理解并生成可交互世界的起点。 开源地址：
Kimi 创始人杨植麟的 GTC 2026 演讲是官方频道唯一长视频
Kimi 和 Qwen 是中国 AI 公司中仅有的两家在 YouTube 正规运营账号的企业，多数发布产品 PR 短视频。该演讲是 Kimi 账号唯一长视频，播放量 30 万，而 Kimi K3 预告片播放量达 1600 万。作者期待杨植麟再做一次关于 K3 的演讲。
Epoch AI测试三大AI文本检测器:模仿人类文风后最高近三成内容漏检
Epoch AI 最新 研究显示，主流AI文本检测器能够几乎完美识别普通AI生成内容，但当大语言模型刻意模仿特定作者写作风格时，检测准确率明显下降，科学写作成为最难识别的场景。 研究团队测试了Pangram（3.3.2）、GPTZero(2026-05-11-base)和Originality.ai(Turbo3.0.2)三款主流AI文本检测器，并构建包含495篇人类原创文本的测试集，覆盖博客、小说和科学写作三类内容，所有样本均创作于ChatGPT于2022年11月发布之前，以避免训练数据污染。 测试结果显示，对于普通AI生成文本，三款检测器漏检率 最高 仅0.7%;在人类文本识别方面，Pangram和GPTZero未出现误报，而Originality.ai误将19篇人类文本判定为AI生成，误报率为3.8%。 研究进一步让Claude Opus4.8、GPT-5.5和Gemini3.1Pro学习作者提供的5篇真实作品，并按相同文风生成新内容。在297篇风格模仿文本中，平均约13%未被检测器识别，其中Pangram漏检率为10%，GPTZero为11%，Originality.ai达到18%。 科学写作成为检测器表现最弱的领域。Pangram、GPTZero和Originality.ai对学术风格AI文本的漏检率分别达到25%、24%和29%。个别模型组合表现更差，例如Pangram漏检了48%由Gemini生成的学术文本，Originality.ai则漏检了39%由GPT-5.5生成的学术内容。 尽管三款检测器采用神经网络、文本可预测性分析和统计模式识别等不同技术路线，但均暴露出相似短板。研究表明，随着大模型越来越擅长模拟人类写作风格，现有AI文本检测技术在教育、科研等依赖学术写作真实性的场景中，仍面临较大的识别挑战。
Google DeepMind发布GenCeption:基于视频生成模型实现多项计算机视觉突破
Google DeepMind近日发布新模型GenCeption，该模型基于预训练视频生成模型构建，用于解决深度估计、图像分割、3D姿态估计等经典计算机视觉任务，并在多项基准测试中达到接近或超过当前领先水平。值得关注的是，GenCeption所需训练数据规模远低于传统专用视觉模型。 当前计算机视觉领域仍以任务专用模型为主，例如用于分割任务的Segment Anything、用于深度估计的Depth Anything等，不同任务通常采用独立架构。DeepMind研究团队认为，大型文本到视频模型在训练过程中学习了场景空间结构、物体运动规律以及语言与视觉之间的关联，可能具备成为通用视觉基础模型的潜力。 GenCeption基于阿里巴巴开源视频模型Wan2.1开发，通过简化架构实现一次前向传播即可完成视觉任务预测。模型能够根据文本提示，从同一段视频中生成深度图、表面法线、分割掩码以及姿态估计结果，并通过可训练模块支持3D关键点等非图像输出任务。 在训练数据方面，GenCeption主要使用包含7500个视频的合成数据集，由800个人体模型结合200组动作序列，并通过Blender渲染生成。研究显示，该模型在深度估计、表面法线预测、3D姿态识别以及语言引导分割等任务中均取得优异表现，训练数据量仅为部分现有模型的七分之一至五百分之一。 此外，GenCeption展现出较强泛化能力。尽管训练数据主要来自单人合成人体视频，但模型能够处理真实世界中的多人场景、动物以及人形机器人等未见类别，并生成包含细节的视觉预测结果。 不过，研究团队也指出，联合训练多个任务可能影响部分复杂任务性能，同时模型推理速度仍需优化。目前，大模型处理81帧视频约需6至10秒。 GenCeption的发布表明，视频生成模型正在从内容生成工具向视觉理解基础模型方向拓展。未来，如何让生成式模型获得更可靠的物理理解和现实反馈能力，仍是AI研究领域的重要挑战。
面壁智能开源MiniCPM-Robot：1.5B的VLA模型完整放出，个人开发者也能在真机器人上跑操作
具身智能这场仗，过去基本是巨头和实验室的专属游戏——模型太大、门槛太高，普通开发者连真实机器人都摸不着。7月19日，面壁智能（OpenBMB）把这扇门直接踹开了。它开源了首个具身AI模型系列MiniCPM-Robot，把1.5B参数的视觉-语言-动作模型完整放出，让个人开发者也能在真实机器人上跑操作与目标跟踪，这种开放程度在具身领域相当罕见。 这套系列包含三个核心组件。主角之一是MiniCPM-RobotManip，一个1.5B参数的通用视觉-语言-动作（VLA）模型，专门负责机器人操作。另一位是MiniCPM-RobotTrack，一个面向现实世界目标跟踪的紧凑型模型。两者之外，面壁还一并发布了高性能推理框架PhyAI，专为具身模型构建，目标很直白:让机器人真正具备理解、记忆与行动的能力。三者合力，把高效、实用且开放的具身智能，从论文和演示一步步推向现实世界的机器人。 对开发者而言，最实在的是伸手就能拿到。模型权重与代码已托管在GitHub仓库github.com/OpenBMB/MiniCPM-Robot，MiniCPM-RobotManip与MiniCPM-RobotTrack各自的权重也分别在Hugging Face开放下载。做机器人的人，现在可以clone下来直接跑。 当1.5B的VLA模型不再被锁在实验室里，具身智能的下沉速度，或许会超出很多人的预期。 项目地址：
Claude Fable5使用权限大调整:部分用户失去访问权，Anthropic加速扩容
Anthropic宣布调整Claude Fable5模型的订阅访问策略，自7月20日起，Max和Team Premium套餐用户仍可继续使用Fable5，但使用限额将大幅降低。其中，奖励使用阶段结束后，常规使用额度将减少33%，Fable5的实际可用额度仅为调整后限额的50%。 与此同时，Pro和Team Standard套餐用户将失去Fable5访问权限，Anthropic将向这些用户提供一次性100美元使用额度，后续需按照API价格进行付费。由于高频调用成本较高，该额度可能较快消耗完毕。 Anthropic表示，公司正在持续投入资源提升计算产能，并承认Fable系列模型需求增长超出预期，对用户体验造成了一定影响。据悉，Anthropic此前曾考虑将Fable完全移出订阅套餐，此次调整被认为是其在算力压力与市场竞争之间做出的平衡。 行业分析认为，Anthropic调整策略的背后也受到竞争环境变化影响。随着OpenAI推出GPT-5.6Sol等新一代模型，部分模型在性能接近的情况下价格更具优势，同时来自中国市场的AI产品也持续推动价格竞争，使中高端模型服务面临更大的成本压力。 此次权限调整反映出当前AI行业进入规模化应用阶段后，模型需求增长、算力供给以及商业化模式之间的矛盾正在加剧。如何在保持用户体验的同时控制推理成本，已成为各大AI公司面临的重要挑战。
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。
Netflix5.87亿美元收购本·阿弗莱克AI电影制作公司InterPositive
Netflix近日在提交的监管文件中披露，公司已以5.87亿美元现金完成对AI电影制作初创公司InterPositive的收购。该交易此前于3月宣布，但双方当时并未公布具体金额，彭博社此前报道称交易规模可能接近6亿美元。 InterPositive由演员兼导演本·阿弗莱克共同创立，专注于利用人工智能技术辅助影视制作流程。阿弗莱克表示，公司希望通过AI工具“保护人类创造力的力量”，帮助电影制作团队在后期制作阶段提升效率，尤其是在解决现实拍摄过程中的素材缺失、背景替换以及光线调整等问题方面。 根据Netflix此前公布的信息，InterPositive团队将在收购后整体加入Netflix，阿弗莱克将担任 高级 顾问，继续参与相关技术与创意方向的推进。 与此同时，Netflix在 最新 财报中透露，目前已有约300部影片采用生成式人工智能技术。此次收购进一步显示，Netflix正在加速布局AI驱动的影视生产体系，通过技术手段优化内容制作流程，同时探索人工智能与传统影视创作之间的融合路径。 随着生成式AI在视频生成、后期制作、 特效 处理等环节持续成熟，影视行业正迎来制作模式的深层调整，AI辅助创作能力也逐渐成为流媒体平台竞争的重要方向。
Kimi因算力紧缺暂停C端新用户订阅，全速推进集群扩容
7月19日深夜，Kimi发布公告称，由于近期用户请求量快速增长，现有算力集群承载压力接近极限，团队决定暂停C端新用户订阅，并启动算力扩容计划。 Kimi表示，过去48小时内，用户请求量大幅超出此前预估，当前算力资源已接近集群 最大 承载能力。为保障已有订阅用户的服务体验，Kimi将优先调配现有算力资源，确保已订阅用户权益不受影响。同时，团队正在全速推进算力扩容，待新增算力陆续到位后，将逐步开放更多订阅名额，直至恢复正常订阅服务。 在订阅体系调整方面，Kimi计划对后续新用户权益进行拆分，将“Kimi主权益”和“Kimi Code权益”分别管理。其中，Kimi主权益覆盖Kimi Web、Kimi APP以及Kimi Work等产品服务，Kimi Code则面向代码相关使用场景，以实现算力资源更精准匹配，提升整体服务稳定性。 此次暂停新增订阅反映出AI应用快速增长背景下，模型服务商面临的算力供给压力。随着大模型应用规模持续扩大，算力基础设施、资源调度能力以及用户增长之间的平衡，正在成为AI企业商业化运营的重要挑战。
阿里新一代大模型千问3. 8 将至：预览版抢先登陆阿里云与Qoder，正式版拟近期开源
大模型的开源节奏，正在被国内头部厂商越拉越紧。 据悉，阿里 最新 一代大模型千问3. 8 即将发布并同步开源，这意味着通义千问家族在开源赛道上又向前迈出一步。 新模型的体验窗口已经悄然打开。目前，Qwen3.8-Max预览版已率先上线阿里云Token Plan、Qoder以及QoderWork三个平台，用户现在就能提前摸一摸这一代新模型的能力边界。按照阿里的规划，Qwen3.8-Max的正式版将于近期正式推出并开源，届时完整的模型权重将向开发者开放。 在国产大模型密集发力的当下，阿里选择让预览版先行、正式版紧随开源，既提前释放了产品信号，也把模型能力放进真实用户场景里接受检验。千问3. 8 正式版开源的那一刻，开源大模型阵营的 天花板，大概率又要被重新丈量一次。
发布仅三天就踩下刹车：Kimi K3 用户请求爆表，月之暗面算力顶到天花板
一款大模型上线三天就不得不暂停新用户入口，这种事在行业里并不多见，但月之暗面刚刚就这么做了。 7 月 19 日，Kimi官方发布公告称，由于Kimi K3 上线后用户请求量快速增长，为保障现有订阅用户的使用体验，即日起暂停C端新用户订阅，把现有算力优先投入已订阅用户服务，确保他们的会员权益不受影响。 这纸公告背后，是一组超出团队预期的数字。Kimi团队表示，自 7 月 16 日发布Kimi K3 以来，产品获得了远超预期的用户支持，但过去 48 小时内，用户请求量已大幅超过此前的预估，并逼近现有算力集群的承载极限。在算力完成扩容之前，平台将暂时停止向C端开放新的订阅名额。公告同时给出承诺：月之暗面目前正全速推进算力扩容，随着新增算力陆续上线，平台会逐步恢复新用户订阅，直至全面恢复正常开放。 与暂停订阅同步抛出的，还有一项权益拆分计划。Kimi宣布，未来面向新订阅用户，将把Kimi主权益与Kimi Code权益拆开。其中，Kimi主权益覆盖Kimi Web、Kimi App和Kimi Work，平台称此举旨在更精准地匹配算力资源，保障不同产品的使用体验。换句话说，越来越吃算力的编程能力，将被单独拆出来核算成本。 把时间拨回三天前的发布日。Kimi K3 于 7 月 16 日正式发布，是月之暗面目前能力 最强 的大模型，拥有2. 8 万亿参数和 100 万Tokens的上下文窗口，主要面向长程编程与端到端知识工作。根据Kimi开放平台公布的信息，K3 采用按量计费模式，输入价格为每 100 万Tokens2 元（缓存命中）或 20 元（缓存未命中），输出价格为每 100 万Tokens100 元。 更值得玩味的是商业侧的反馈。 7 月 18 日，Kimi总裁张予彤表示，K3 将于近日开放模型权重。她同时透露，数据显示，在 7 月 17 日K3 发布节点，公司年化收入（ARR）创下了历史 最大 单日增幅。一边是收入曲线被需求瞬间拉出尖峰，一边是算力基础设施被真实流量顶到了极限——这次暂停订阅，恰好把大模型从发布PPT走进真实生产环境后最尖锐的矛盾，赤裸裸地摆在了台面上。 当一个2. 8 万亿参数的巨兽撞上用户的真实热情，算力扩容的速度， 第一 次成了比模型参数更紧迫的考题。
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
topcoat
一个开箱即用的 Web 应用构建框架
Ontology-Playground
免费、开源的 Web 应用，用于学习本体和 Microsoft Fabric IQ。浏览预构建本体目录，可视化设计自己的本体，导出为 RDF/XML，并分享交互式图表。零后端，完全静态。
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.
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
DeepSeek V4 和 GLM 5.2 的发布本就非常刺激了 这周 Kimi K3 和 Qw
RT meng shao DeepSeek V4 和 GLM 5.2 的发布本就非常刺激了 这周 Kimi K3 和 Qwen 3.8 接连曝光，直逼 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol 而去！ 加上这一代提升很大的 Tencent Hy3，虽然有些落后但下一代还很值得期待的 MiniMax M3，AI 模型 SOTA 几乎每周都有易主的可能，至少开源 AI 模型是！ Gemini 3.5 Pro 还会有奇迹吗？本来剧透是 07.17 发布的，结果团队内部评估没过关 😂
Kimi K3 和 Claude Fable 5 真实 BUG 修复对比！
RT meng shao Kimi K3 和 Claude Fable 5 真实 BUG 修复对比！ @cline 用自己仓库里的一个真实 bug，在完全相同的 Cline CLI harness 下让 Kimi K3 和 Claude Fable 5 两个模型各跑一次修复任务。 结果两个模型都成功修复了 bug，差异在于过程效率： · 速度：Fable 5 用 3.5 分钟、18 次工具调用完成；Kimi K3 用了 12 分钟、34 次工具调用，慢 3.4 倍 · Token 消耗：Kimi 用了 120 万 token，是 Fable（73 万）的 1.7 倍 · 费用：Kimi 反而便宜 2.3 倍（$0.92 vs $2.13），完全靠单价优势——Kimi 定价 $3/$15，Fable $10/$50，每 token 便宜约 3.3 倍 Cline: We tested Kimi K3 and Fable on a real bug from the Cline repo, and found that while both models were able to fix it - Fable wins on speed & Kimi wins on cost. - Kimi used 1.7x more tokens than Fable (1.2M vs. 730K) - Fable finished 3.4x faster - 3.5 min and 18 tool calls vs.
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。
不靠英伟达网卡，国产GPU直通方案实测出炉：吞吐飙升、延迟砍半
关注前沿科技 2026-07-19 18:18 北京 奇异摩尔亮相WAIC 允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 7月17日至20日，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC 2026）在上海世博、张江、西岸“三地四馆”同步启幕。 作为行业领先的AI网络全栈式互联产品及解决方案提供商， 奇异摩尔 首次亮相WAIC 2026。 大会期间，公司成功举办“智联为擎 合一共进——AI网络前沿生态论坛”，为AI网络互联生态的协同创新搭建了深度对话平台。 上海人工智能实验室、香港科技大学（广州）、商汤科技、壁仞科技、九章云极、曦望科技、科华云、图灵量子、图灵芯擎等知名研究机构和企业，以及多家产业链上下游生态伙伴与行业嘉宾齐聚一堂。 在本次论坛上，国产超节点生态共建倡议行动正式启动，并重磅发布《共封装光学（CPO）技术白皮书》，进一步彰显奇异摩尔推动产业协同的前瞻布局。 此外， 奇异摩尔还携国产化超节点互联全栈解决方案、与壁仞科技联合打造的国产GPU直通国产RDMA网卡通信技术IBGDA Demo以及下一代光互联合作成果等核心技术及产品集中亮相，全面展示公司在算力网络互联领域的技术突破与生态成果，向全球观众呈现了中国AI算力生态的自主创新力量。 奇异摩尔创始人兼董事长田陌晨 在论坛致辞中表示，连片成林，方能御风守固。正是基于对“连片成林”的深刻认知， 奇异摩尔自创立以来，始终致力于成为AI网络互联生态的积极建设者与连接者。我们深知，网络互联是打破算力孤岛、让单个强点连成高效系统的关键脉络。 没有哪一家企业能够独自走完从底层芯片到顶层应用的全链条；只有把生态做大，企业才能更强。 全国产化超节点互联全栈方案首次亮相，打通系统级协同脉络 当前国产算力面临的核心困境，并非单芯片性能的落后，而是“单点强、系统弱”的结构性失衡。 各家芯片性能虽不断突破，但片内、片间、网间、集群间各层互联各成体系，缺乏统一的全栈视角与系统级协同。 这种长期割裂直接导致系统级性能无法随芯片数量的增加而线性释放，算力资源被严重碎片化。 在以互联为核心的超节点时代，该短板会被无限放大。 奇异摩尔长期深耕AI网络互联领域，目前产品布局覆盖从Scale-Out网间互联、Scale-Up超节点XPU间互联到下一代光互联的全栈式解决方案。 针对上述行业现状，在本届WAIC上，奇异摩尔国产化超节点互联全栈解决方案 首次亮相，并以超节点机柜直观呈现国产AI算力基础设施从“单点芯片突破”迈向“系统级协同优化”的跨越式发展，为大规模国产AI算力集群建设提供了自主可控的全栈互联底座。 奇异摩尔联合创始人兼产品及解决方案副总裁祝俊东 指出， 这套全栈方案的核心价值，在于为国产AI算力提供了一套可演进、可协同、不绑定的系统级基础设施。芯片厂商可基于统一底座灵活构建超节点系统，上层应用可无缝获得横向扩展能力，产业生态得以从各自为战走向合力突围。 国产算力正处关键历史节点，互联已不再是配角，而是决定系统整体效能的核心命脉。奇异摩尔愿以开放、高效的全栈互联技术，为国产AI产业铺就通往未来的路。 IBGDA DEMO：国产GPU与RDMA网卡的深度协同 前述全栈方案覆盖了从片内互联到网间互联的多个层面，而其中一项最具实战意义的技术验证，便是 国产GPU与国产RDMA网卡之间的直连通信——这正是本次奇异摩尔与壁仞科技联合展示的IBGDA解决方案。 在MoE模型的典型训练或推理中，专家并行通信包含两个核心阶段 （Dispatch和Combine），每个阶段都涉及海量的小粒度数据交换。 传统跨节点通信中，GPU须经由CPU中转指令，由此产生额外延迟与CPU开销。 IBGDA技术通过绕过CPU处理环节，显著降低指令中转等待时间，充分释放GPU在并行计算中海量线程的吞吐优势，在All-to-All通信场景中实现吞吐提升与延迟压降的双重收益。 在国际方案与国产方案的对标中，英伟达凭借其GPU与ConnectX系列网卡的深度协同，率先实现了IBGDA方案，为大规模AI推理场景提供了成熟的延迟敏感型通信能力。 而国产集群要实现同等能力，国产化GPU需先满足对类NVSHMEM编程及最新NCCL通信库，以及DeepEP等集合通信库的支持，并与国产RDMA网卡在软硬件层面完成适配，方能实现GPU直通网卡的高效通信。 然而，目前国产GPU对IBGDA的支持主要停留在与英伟达网卡的适配上， 国产GPU直通 国产RDMA网卡的规模化落地案例仍相对罕见，这一环节成为制约国产化集群通信效率提升的短板。 这一局面正在被打破。奇异摩尔推出的单通道400G RDMA ASIC引擎，基于Kiwi SNIC 800G平台架构设计，已完成软硬件协同开发，兼容专为MoE模型优化的集合通信库 （对标DeepEP），并原生支持IBGDA （GPU直接发起通信） 机制。 本次WAIC大会上，奇异摩尔携手壁仞科技，联合展示了国产GPU直通国产RDMA网卡的IBGDA解决方案。 该IBGDA Demo测试平台对标英伟达IBGDA测试数据，实测结果达到相应水平。 测试结果表明：IBGDA相较传统IBRC在小包、高频、强同步场景下呈现出代际优势。 单次小消息带宽显著跃升，原始小包发送及合并发送的吞吐量均实现质的跨越；All-to-All通信延迟大幅缩短，接近翻倍提升； 尤为关键的是，传统方案小消息时延，远超大消息的“小包惩罚”被彻底消除。 值得强调的是，该方案基于开放的以太网生态构建，继承以太网部署灵活、成本可控优势的同时，为国产算力集群提供了一个兼具高性能与自主性的Scale-Out网络选择。 这一联合演示极具含金量，通过软硬件的深度协同，绕过繁琐的协议转换，大幅降低通信延迟，显著提升AI推理集群的整体处理效率。 这是对“国产芯+国产网”最佳实践的生动诠释，更以实测数据证明了国产算力生态已具备底层互通、系统级协同优化的实战能力。 布局OSU超节点互联芯粒，锚定下一代光互联技术路线 本次论坛的另一大核心亮点，是《共封装光学（CPO）技术白皮书》（以下简称“白皮书”）的发布。 《白皮书》由香港科技大学（广州）发起，奇异摩尔携手曦望Sunrise、壁仞科技、图灵量子、奇点光子等单位共同参与编写，凝聚了产学研各界的集体智慧。 《白皮书》系统梳理了CPO的技术路径、产业挑战与未来演进方向，为国内光互连技术标准化落地与规模化、产业化发展提供权威指引与实践参考。 面向未来，光互联正成为下一代超节点系统的基石。 传统电互联受限于铜缆物理极限，带宽密度与能耗已难以支撑下一代算力需求；而光互联在Scale-Up空间内几乎没有通信距离焦虑。 当前主流光互联以可插拔光模块为主，光引擎仍停留在主板边缘。 为满足Scale-Up对低功耗、低延迟的要求，光引擎必须向计算核心持续收敛，由此形成清晰的演进路径：可插拔光模块 → NPO → CPO → OIO，最终目标是“光内生”——将光互联功能直接集成于计算芯片内部。 路径越短，收益不止于物理距离的缩短。更近的互联可省去DSP，有效降低延迟，同时简化系统设计、降低功耗与成本，最终提升整体算力利用率。 CPO技术能够有效缓解单节点I/O能力对系统扩展的制约，突破铜互连的物理极限。 然而，该技术主要解决的是物理层的高速数据传输问题；在协议层，Scale-Up复杂的网络拓扑与流控机制仍对计算核心造成巨大负担。 为组建更大规模的Scale-Up网络，计算核心不得不牺牲相当一部分芯片面积和计算资源用于处理网络事务。 互联I/O芯粒的出现恰好补齐了这一关键短板，在智算集群的高性能计算芯片中，I/O芯粒扮演着语义对齐与协议承载的核心接口角色。 奇异摩尔基于在网络互连及芯粒技术领域的长期积累，已前瞻性地布局——OSU（Optical Scale-Up）IO芯粒产品与未来CPO迭代方案的融合路径。
量子位编辑作者招聘
关注前沿科技 2026-07-19 18:18 北京 3个岗位（含实习），不设边界 编辑部 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI热潮还在汹涌，但如果你还不知道如何参与……那为什么不来 量子位 呢？ 我们是一家以 追踪AI新进展 为核心的内容平台，经过8年积累，目前拥有顶流影响力，广泛且备受认可的产业资源，以及时代风口的最佳观测和学习生态位。 目前，我们有 三大方向 岗位招聘，希望你是 （或者能成为） 这三个方向的内容专家： AI产业方向：关注基建层创新，包含芯片、AI Infra、云计算； AI财经方向：关注AI领域创投和财报，跟踪产业链资本动向； AI产品方向：关注AI在应用和硬件终端方向的进展。 岗位均为全职，工作地点：北京中关村。 岗位面向： 社招：覆盖编辑、主笔、主编各个层级，按能力匹配岗位； 校招：应届毕业生，接受实习且可转正。 加入我们，你可以获得： 站在AI浪潮之巅：第一时间接触和了解AI领域最新技术和产品，构建完整的AI认知体系。 玩转AI新工具：将各种AI新技术、新工具应用于工作，提升工作效率和创造力。 打造个人影响力：通过撰写独家原创内容，建立个人知名度，成为AI领域的意见领袖。 拓展行业人脉：与AI领域大咖零距离接触，参与重要科技活动和发布会，拓展行业视野。 获得专业指导：应届新人会由主编级编辑出任mentor，提供一对一指导，帮你更快进步获得成长。 加入活力团队：与一群志同道合的年轻人一起工作，享受扁平、简单、开放、多劳多得能者上位的团队氛围。 获得丰厚回报：行业TOP薪资待遇，五险一金、餐补、项目绩效、商务绩效、加班补助等福利一应俱全。 以下是岗位详情： 所有岗位不同能力层级职位均在开放，欢迎结合个人履历和经验申请。 主编：具备选题和带队能力及经验； 主笔：具备原创深度稿件能力； 编辑：热爱表达，喜欢挖掘信息，能够用大白话让所有人看懂AI新进展。 AI产业方向 岗位职责： 跟进AI基建层新进展，包括但不限于芯片、AI Infra、云计算领域新进展，核心玩家动态； 做前沿论文、开源社区、技术大会 （Hot Chips、NeurIPS、MLSys） 技术报告大众化解读； 参与核心采访，对话产业专家、技术大牛、撰写AI云落地案例。 任职要求： 对芯片、GPU、NPU、服务器、模型训练架构、云计算等有基本理解； 熟悉AI行业的供应链与生态 （训练–推理、算力–成本、云–芯片关系）； 能把复杂技术内容结构化表达； 有技术背景、理工或CS/EE方向优先。 AI财经商业方向 岗位职责： 聚焦 创投、AI创业公司、上市公司、商业模式、产业链 资本动向； 产出创投融资、招股书财报解析、公司战略分析等稿件； 访谈对话投资人、创业者、产业分析人士。 任职要求： 对数据敏感，对财报、股权结构、战略规划感兴趣； 逻辑结构强，对商业叙事敏感； 热爱对话采访，社交型人格。 AI产品方向 岗位职责： 关注AI在终端的落地：包括软件应用产品、硬件方向落地； 撰写AI应用产品深度评测、跟踪多终端新品发布 （手机、PC、XR、车机等）； 对话访谈AI应用创业者、产品专家、终端技术专家。 任职要求： 对智能硬件、AI终端趋势敏锐，重度AI产品体验人士； 熟悉各大终端厂商业态、体验方法论； 有强逻辑、体验表达和结构化能力。 应聘方式 1、请将个人简历发送至zhaopin@qbitai.com，邮件主题请注明“ 量子位XX方向应聘 - [你的姓名] ”； 2、随简历附上你的科技行业代表作品，或者能展现个人写作水平和风格的作品。 关于量子位： 截至2025年，通过及时追踪AI及前沿科技进展，量子位在微信公众号已经有超260万订阅用户，全网用户超700万，日均阅读量200万+。 在新榜和清博等第三方数据平台，量子位已是AI以及前沿科技行业TOP1新媒体。 一键三连 「点赞」「转发」「小心心」 欢迎在评论区留下你的想法！ — 完 — 🌟 点亮星标 🌟 科技前沿进展每日见 跳转微信打开
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。 [
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
义父！！！！！！！！！！！ Codex赶紧800万，再送点吧义父 Tibo: Thank you to the 7M active users
义父！！！！！！！！！！！ Codex赶紧800万，再送点吧义父 Tibo: Thank you to the 7M active users who are now using Codex and ChatGPT Work. We have added a banked reset to everyone's account to celebrate the milestone. You can apply the reset in the desktop app or on web and it will replenish the weekly usage for you. Have fun out there.
DeepSeek V4 和 GLM 5.2 的发布本就非常刺激了 这周 Kimi K3 和 Qwen 3.8 接连曝光，直逼 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol 而去！ 加上这一代提升很大的 Tencent ...
DeepSeek V4 和 GLM 5.2 的发布本就非常刺激了 这周 Kimi K3 和 Qwen 3.8 接连曝光，直逼 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol 而去！ 加上这一代提升很大的 Tencent Hy3，虽然有些落后但下一代还很值得期待的 MiniMax M3，AI 模型 SOTA 几乎每周都有易主的可能，至少开源 AI 模型是！ Gemini 3.5 Pro 还会有奇迹吗？本来剧透是 07.17 发布的，结果团队内部评估没过关 😂
Kimi K3 和 Claude Fable 5 真实 BUG 修复对比！ @cline 用自己仓库里的一个真实 bug，在完全相同的 Cline CLI harness 下让 Kimi K3 和 Claude Fable 5 两个模...
Kimi K3 和 Claude Fable 5 真实 BUG 修复对比！ @cline 用自己仓库里的一个真实 bug，在完全相同的 Cline CLI harness 下让 Kimi K3 和 Claude Fable 5 两个模型各跑一次修复任务。 结果两个模型都成功修复了 bug，差异在于过程效率： · 速度：Fable 5 用 3.5 分钟、18 次工具调用完成；Kimi K3 用了 12 分钟、34 次工具调用，慢 3.4 倍 · Token 消耗：Kimi 用了 120 万 token，是 Fable（73 万）的 1.7 倍 · 费用：Kimi 反而便宜 2.3 倍（$0.92 vs $2.13），完全靠单价优势——Kimi 定价 $3/$15，Fable $10/$50，每 token 便宜约 3.3 倍 Cline: We tested Kimi K3 and Fable on a real bug from the Cline repo, and found that while both models were able to fix it - Fable wins on speed & Kimi wins on cost. - Kimi used 1.7x more tokens than Fable (1.2M vs. 730K) - Fable finished 3.4x faster - 3.5 min and 18 tool calls vs.
中国开源模型狂奔中！ Qwen 3.8 也要发布了，2.4T 参数，仅次于 Claude Fable 5！ 哇哦！
中国开源模型狂奔中！ Qwen 3.8 也要发布了，2.4T 参数，仅次于 Claude Fable 5！ 哇哦！ Qwen: Qwen3.8 is launching and going open-weight soon!🌐 With a massive 2.4T parameters, this model is continuously evolving. We believe it’s one of the most powerful model available today, compatible to leading frontier AI models, second only to Fable 5. You don't have to wait to
WAIC华山论剑，罕见AI新共识：机器人ChatGPT时刻，最快两年！
ASI启示录 2026-07-19 17:53 北京 新智元报道 上海，WAIC 2026。 核心官方分论坛之一、具身智能的「华山论剑」智启具身论坛，今日终于开场。 Physical Intelligence、Genesis AI、Dyna Robotics、Sunday Robotics等海外明星机构，与智元、清华大学、腾讯Robotics X等学术与产业力量同台，一众具身智能核心人物悉数到场。 他们把各自的模型、数据和训练体系摆上桌面。表面看，大家都在追逐「通用机器人」；真正把几份技术路线叠在一起，却是刀光剑影。 谁都承认，具身智能正在逼近临界点。但对「最后一公里究竟该怎么走」，各有绝招。 具身智能的「最后一公里」，各有奇招 先亮战绩，再亮主张。五家最硬的成果和一句话立场摆出来，你会发现连「墙在哪」都没谈拢。 智元机器人 手握GO-2（LIBERO基准98.7%刷新SOTA）、世界模型GE-Sim 2.0（WorldArena全球第一）、龙旗南昌产线稳定运行3个月、成功率99.99%。智元机器人的姚卯青直言，模型决定起点，数据定义终局——靠全栈飞轮硬冲数据、表征、闭环三道墙。 清华大学计算机副研究员苏航，聚焦可恢复性——真正的智能不是不犯错，是知道怎么改回来。 他提出的 TUTOR方法把长程任务的自主成功率从8.3%拉到35%。 Physical Intelligence 最新的π0.7，一个模型开箱即通吃多任务，连没训练过的机械臂都能零样本迁移。Physical Intelligence研究科学家任至意坚信，模型能力足够，唯缺上下文——泛化会自己涌现。 Genesis 押注人手数据手套，从全世界的日常家务里抠经验，号称仿真快1000倍。联合创始人王尊玄介绍了他们如何让物理AI以软件的速度进化。 Dyna的 DYNA-1把折餐巾做到99.4%、24小时85多张，直接开进真餐厅。创始人兼首席科学家马也骋坦言，通用模型不够可靠，专用模型不够可扩展，他们选择先把可靠做到极致。 绝招亮完，战场却各画各的：智元盯着数据、表征、闭环三道墙，PI说墙是上下文，Dyna说是可靠性，清华说是机器人自救。 华山论剑第一招，是先否掉对方对战场的判断。 物理AI三道墙前，背后三场争论 不过，这次有个隐秘共识：下一阶段不再拼Demo花哨，而是拼谁能把「经验」规模化。 这要从大语言模型的成功让人产生的错觉说起： 只要把模型做大、数据喂多、算力堆高，机器人迟早也会出现自己的ChatGPT时刻。 可物理世界不吃这一套。物理智能Scaling面临三道墙：数据墙、表征墙和闭环墙。 姚卯青一句话点破差异：数字智能是「知识系统」，物理智能是「经验系统」。前者靠语言表征就能大规模积累，后者还在满世界找「经验的通用表征」。 经验系统至少管五件事：空间感知、物理交互、精细操作、失败恢复、工具使用。 判断标准叫「经验密度」——录画面和关节角度，那是「一小时录像」；同时记下任务目标、物体状态、动作质量、错在哪、结果如何，才叫「一小时经验」。 数据规模回答「见过多少」，经验密度回答「学到多少」。两者差着一整条产业鸿沟。 背后是三场争论：经验从哪来、怎么算好、能不能省钱。 第一场：有人所有数据全都要，有人偏要少 真机遥操作数据最对口，可太贵：一个人盯一台机器，采集还不如自己上手，想堆出互联网规模，账单比机器人先觉醒。 智元全都要。 姚卯青甩出一个数字：物理AI的数据量只有大模型的两万分之一。为填这条沟，智元和觅蜂科技打造具身智能数据「平台型供给」基础设施，开源了行业首个百万真机数据集AGIBOT WORLD，目前累计下载了120万余次。
Qwen 3.8 Max发布了，2.4T参数，后续会开源，也是宣称仅次于Fable 5。 历史上每一代Qwen Max都很拉，我不测了，你们测吧。。。
Qwen 3.8 Max发布了，2.4T参数，后续会开源，也是宣称仅次于Fable 5。 历史上每一代Qwen Max都很拉，我不测了，你们测吧。。。 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
中国用户不愿意给AI产品付费，有这么几个原因： 1，本身就没有付费习惯，国内大多数软件都是免费，软件通过广告、电商、游戏、网贷来赚钱。 2，AI产品订阅价格太...
中国用户不愿意给AI产品付费，有这么几个原因： 1，本身就没有付费习惯，国内大多数软件都是免费，软件通过广告、电商、游戏、网贷来赚钱。 2，AI产品订阅价格太贵。之前用户愿意花钱订阅的产品，主要就是影视会员和网盘，一个月就十几二十块，AI产品起步69。 3，认为不值得为他们的破工作自费掏一分钱。
随着 Kimi K3 和 Fable 的发布，我们是否进入了 AI 的“够好”时代？这对 OpenAI 和其他闭源 AI 实验室意味着什么？
Charting Models Against the 'Good Enough' AI Threshold The 'good enough' concept is the idea that technologies progress to the point where they work for most people. After that, further improvements produce diminishing returns. Here are a few examples: Can openers: Good enough Car tires: Good enough Email: Good enough Mobile phones: Good enough The list goes on. Have we reached the 'good enough' era in AI? Over the last 18 months or so, we've seen increasingly capable models emerge. We now have Fable, a heavily restricted model gated behind a pay-as-you-go meter. Kimi K3 may be almost as powerful as Fable in some areas, and will be open sourced later this month. Are many of the models we currently have sufficient to meet the needs of most people (i.e., the average AI user)? It's likely. Some important caveats: Good enough doesn't mean that most people know how to take maximum advantage of AI. I just released an AI research study, Secrets of the LLM Whisperer, featuring a simulation of nearly 240,000 LLM users. It revealed that using AI to its maximum advantage (and in a cost effective manner) requires certain habits and behaviors that most people aren't aware of, or don't regularly practice. I'm talking about most people. There are many areas where AI models are still at the 'below threshold' level. Coding is pretty advanced. Research, writing and analysis? Hit or miss. However, with the right harness and scaffolding (and knowing where to use models most effectively), even 'less capable' models can reach the 'good enough' threshold Closed source AI labs (OpenAI, Anthropic) made a big bet that they would be able to control the pace and distribution of AI models, offering increasingly expensive and high-powered AI to the public, to gain monopoly and pricing power. Models like Kimi K3 (and the U.S. government) are a threat to that approach. Open source can bring 'good enough' AI inference to the masses. Kimi K3 isn't something that you can spin up on your laptop. But, if previous trends hold, I expect a Kimi-level model will be released that can be run reasonably well on high-level consumer hardware in the future. The U.S. federal government is now controlling access to the most high-powered models, asking to review them before release. We could see models permanently restricted in the future. For competitive reasons (and because open source models don't have this distribution chokepoint), I could imagine OpenAI and Anthropic supporting the U.S. government putting import and usage controls on Chinese models for national/cyber security reasons. But, if we've already reached the 'good enough' stage in AI, that might not matter. What's your take? Have we reached the 'good enough' era in AI? submitted by /u/SpiritRealistic8174 [link] [comments]
非程序员现在有了真实用户，如何证明用户 A 无法读取用户 B 的数据？
I vibe-coded a tiny SaaS for about a month with basically zero software background. It works well enough that real users are poking at it, which is exactly when the fun left the room. a dev friend asked one question that ruined my evening. Can user A change an ID in a request and see user B's records. I had no answer. Claude generated a lot of the app and I nodded along becuase the UI looked right. Tenant isolation is not a UI feeling. It is route checks, database policy, ownership, and all the boring stuff I skipped. My current pre-launch panic list is pretty small. two test users, ID swap every route, secrets not in frontend code, sessions that expire, admin routes that normal users cant call, logs that do not dump private data. That question also made me rethink how I built the app in the first place. I had been treating auth, database rules, and server functions as separate Claude conversations, so I was basically inventing permissions one prompt at a time. I started comparing that setup with Enter Pro I used before, where those pieces sit closer together in the same build flow,offered me a clear line of thinking. What I am trying to figure out is whether keeping everything together actually makes the access rules easier to inspect, because a cleaner builder still does not prove tenant isolation For no-code founders, what do you check before real users touch customer data submitted by /u/Comi9689 [link] [comments]
昨天的直播，因参加waic会后 after party，全程旁听。 我们金牌主持人元子 @yuanzi_owO 超强！什么状况都能罩住，推荐关注。 12 位分享人顺利完成直播秀，听众纷...
昨天的直播，因参加waic会后 after party，全程旁听。 我们金牌主持人元子 @yuanzi_owO 超强！什么状况都能罩住，推荐关注。 12 位分享人顺利完成直播秀，听众纷纷要回放链接，信息密度极高。 姚老师整理了所有分享介绍和链接，推荐收藏关注这些分享者。 姚金刚: 昨晚听了WaytoAGI未来硅世界直播，12位分享者，分享了10个AI Coding 作品 + 2个FDE案例分享，很多有意思的作品，也很有启发 1、小耳 FM、Omia，作者小耳，音乐动态可视化工具与支持 100 多种格式的极简阅读器，产品非常有质感 2、Watchless，这是一个
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:
jcode
编码代理驾驭工具。
AI 真的改变了软件开发机构构建产品的方式吗？
I'm looking into software development agencies for an upcoming project, and almost every company I check says they're "AI-powered." While searching, I came across GeekyAnts and a few other agencies that offer AI development, custom software, web and mobile app development. It got me wondering whether AI is actually making a real difference or if it's mostly a marketing term. For anyone who's worked with a development agency recently: Did AI help speed up the project? Did it improve the final product? What did you look for when choosing an agency? Just trying to learn from people with real experience before making a decision. submitted by /u/Unable-Awareness8543 [link] [comments]
我将一个 RAG 管道的响应时间从 90 秒缩短到 4 秒，从未改动模型
Last year I worked with an AI startup, an Oxford spinout. Their product answered research questions through a RAG pipeline. It worked, but every query took around 90 seconds. Long enough that users were bailing before the answer even loaded. The obvious move is to blame the model and go bigger. That wasn't it. The retrieval layer was doing way more work than it needed to on every single query: bloated embeddings, no caching, redundant calls stacking up as the document set grew. I stripped that layer down. Response time went from 90 seconds to about 4, and cost dropped roughly 95%, mostly because the pipeline stopped repeating work it never needed to do in the first place. Separately, I also rebuilt the retrieval on Weaviate. That part wasn't about speed, it fixed accuracy issues in what the pipeline was actually retrieving. Same lesson as most AI performance problems I run into: it's rarely the model. It's the layer nobody's looking at. submitted by /u/ezzeddinabdallah [link] [comments]
TabFM Studio：使用表格基础模型在电子表格上进行点选式预测，完全本地化 [P]
I built a small web app that lets you run tabular foundation models (currently just Google's TabFM) on spreadsheets without writing any code. Just drop in a CSV/Excel file, click a column header to mark what to predict, hit predict. Rows where the target cell is filled become the in-context examples and empty ones get predicted, right on the grid. A lot of people who'd benefit from these models aren't programmers, so I wrapped it in a UI anyone can use:) Repo: Feedback very welcome! submitted by /u/Lckylke [link] [comments]
刚刚，中国AI首次赢了！一张8K东方长卷惊艳全场
ASI启示录 2026-07-18 18:26 北京 新智元报道 直出8K长卷，中国AI还是首次！ 就在今天，WAIC大会上，商汤正式发布下一代「满血旗舰」——日日新SenseNova-U1 Pro。 这是业界头一回，把「看懂、生成、动手」原生做进了同一个多模态基座的底层。 现场，商汤科技董事长兼CEO徐立揭晓了一幅为WAIC九周年特制的「东方城市长卷」——《智会世图》。 8K超清巨制，受限于上传规格，画质有所压缩 从2018到2026，满城人物、山水楼阁、市井百态，尽数收进这一卷里——看到它，很难不想起《清明上河图》。 而这么大一幅、铺满整面迎宾墙的画，竟然是U1 Pro直出的。 换个场景，张张能交差 但一张全景图，还装不下它的全部本事。 东方长卷 · 盛唐长安西市 这张图的细节堪称恐怖。在21:9的超宽画幅下，盛唐的烟火气扑面而来。 画面中足足塞进了五十多号人物，最绝的是完全没有AI常见的「复制粘贴」敷衍感。 放大来看，骑马的官员、乐师弹琵琶、卖香料的胡商、追灯笼的孩童，每一个角色的神态、动作和服饰制式都精准独立。 朱红、赭石、深蓝、琥珀金四色铺开，灯笼暖光撞上夜色冷调，全在一次生成里落定。 电影海报 · 雨夜来信 一张民国上海的悬疑电影海报。 雨夜的街头，玻璃倒影里藏着三个人物—— AI画面没有简单粗暴地将侦探、神秘男和送信人「贴」在背景里，而是严格遵循了真实的物理空间关系。 通过老式邮局玻璃、雨水与薄雾的多层折射，将这三位叙事人物精妙地隐藏在倒影中，空间景深与悬疑张力直接拉满。 片名带着手写的墨迹，就连演职员表都巧妙地被「加密」的黑线代替。氛围、光影、文字、构图，一次到位。 动画海报 · 二次元 乐队 一张8K的国风二次元乐队《长安未眠》舞台海报，简直令人拍案叫绝。 五个人，五种乐器，五套不重样的国潮打扮，U1 Pro极其聪明地处理了群像排布。 背景中，水墨山河化作金色的声波和飞鸟，与顶部的中文「长安未眠」完美契合。朱红、墨黑与鎏金的光影碰撞，把那种「盛唐赛博」的舞台炸裂感直接拉到了最高。 商业广告 · 山岚高山乌龙茶 再看一张奢侈品级的茶叶广告，最考验的是材质和文字。 哑光纸盒、烫金字、薄胎白瓷、胡桃木桌、袅袅茶汤蒸汽——五种质感堆在一张图里，任何一处露出塑料感就废了。 展览海报 · 山河入画 换到平面设计，这张图的高级感，是那种可以直接挂在顶级美术馆门口的水平。 U1 Pro极其聪明地处理了「二维与三维」的打破与重组，底部的山体还是带着在宣纸上洇开的墨迹，往上走，竟顺滑地变成了有真实光影的3D岩石和云层。 朱红色的丝带贯穿山谷，与山脚下极小的白衣人物形成鲜明对比，那种「寄蜉蝣于天地」的宏大尺度感扑面而来。 而且，标题、展期、地点、开放时间，不仅干净利落，而且一个字都没写错。 老实说，在生图领域，「长文本排版」和「物理科学逻辑」是公认的两座大山。 但U1 Pro的成图，直接把这两座大山给推平了。 《月相》中文科普海报画面中，从主副标题、四段密集的科普正文，到图注、底部知识卡片，几百个汉字竟然做到了逐字精准，零错字、零乱码、零「AI伪汉字」。 更绝的是，AI常常缺乏空间物理常识，但U1 Pro精准构建了「日-地-月」的位置关系示意图。 信息设计 · 中国茶的六大茶类 信息图再进一步：六个模块环绕中心茶杯，茶名、茶汤色、产地、山水小插画各就各位，几十处中文零乱码，配色克制、逻辑清楚——一张能直接挂上博物馆展板的图。 从繁华长卷到商业广告，从科普卡片到电影海报，同一个模型，一口气全包了。 这张《岚月》角色设定图，足以证明了U1 Pro具备了「主美级」的落地能力。 在这个二次元原创角色设定集中，AI一并绘制了主图，以及三视图、四个动作图、技能特效，外加一堆装备细节和中文资料卡。 角色面部、复杂苗族银饰、多层蜡染裙甲，在所有视角下保持绝对统一。 接下来，让U1 Pro和GPT Image 2进行一场「硬碰硬」的实战。 在同一提示词下，究竟谁的成图更胜一筹？话不多说，直接看效果。 先来看看这道「麻婆豆腐」菜谱图。 从整体观感来说，U1 Pro赢在了「清爽」。 它知道菜谱的重
ChatGPT终于能「搜自己」！攒了近4年的对话，一键翻出
ASI启示录 2026-07-18 18:26 北京 新智元报道 ChatGPT推出快满4年了。 这4年，你跟它聊过多少句话、传过多少张图、开过多少个项目，大概连自己也数不清。 可有一个痛点，你一定记得：想翻回三个月前那次对话，基本得靠运气。 侧边栏那个搜索框约等于摆设，会话一多，搜旧对话近乎不可能。 在OpenAI开发者社区，苦这个旧搜索久矣： 终于能找到那条消息了，为什么拖了这么久；那个老搜索栏，从来就没好用过；会话一多，搜旧对话就变得不可能；翻旧对话简直成了噩梦…… 这不是零星几句抱怨。 ChatGPT什么都能生成，可是你写过的稿、讨论过的代码、生成过的图、囤过的资料，随着对话越堆越多，「翻记录」越来越像大海捞针，侧边栏拉到手酸，也未必找得到三周前那次关键讨论。 而这一次，变了。 7月14日，OpenAI给ChatGPT上线了一套全新的统一搜索，把你在ChatGPT里的所有东西，塞进了一个统一入口：历史聊天、项目、上传的文档、生成的图片，全部能搜。 Web、iOS、Android三端同步，从免费版到企业版，全球所有计划同步开放。 真去把那几年的「存货」翻一遍你就会反应过来：ChatGPT第一次能「搜自己」了。 而这，绝不是补了个搜索框那样简单：它让你的数据更值钱的了。 对于每个人来说，AI时代最值钱的资产，不是模型，而是你自己攒下的这一大堆与AI互动的数据。 一个入口 搜遍你的整个ChatGPT 这次更新，不是让ChatGPT去搜互联网，那是它早就有的功能。 这次搜的，是你自己ChatGPT账号里攒下的东西。 入口就在侧边栏。 搜索范围是四类：聊天、图片、文档、项目，支持按内容类型过滤。 搜到了，点一下直达目标内容，不用再一屏一屏往回划。 这和之前那个ChatGPT Search网页搜索，完全两码事。一个帮你在世界里找信息，一个帮你在自己攒的东西里找信息。 不过这里有一条边界：跨内容搜索只覆盖「上传进ChatGPT、或在Project和Work里生成」的内容。 挂在外面的Google Drive这类已连接应用，暂时搜不到，官方也没给扩展的时间表。 因此，ChatGPT能翻到的，还只是你亲手交给它的那部分。 但光这部分，就已经够多了。 从聊天机器人 到你的个人知识库 一个搜索框，能有多重要？ 还真不能小看。它补上的，是ChatGPT做了近4年、却一直缺的那块拼图。 过去这4年，ChatGPT本质上是个「会话工具」。你跟它聊的一切，都锁在一次次孤立的对话里。 聊完那一刻价值最高，过了一周，基本等于沉进海底：你明明记得自己讨论过某个方案，却怎么也捞不回来。 这次更新背后，藏着一个更大的变化：ChatGPT正在从「聊天机器人」，长成一个「个人知识库」。 说得再直白点，它开始长出自己的「文件系统」。 Notion、Obsidian管的是你自己的笔记，谷歌搜索管的是全互联网的信息。 而ChatGPT要接管的，是一片过去从没被专门打理过的地带：你和AI这几年共同生产出来的东西。 它们，才是你在AI时代留下的资产。 模型会一代代换，但你和AI一起攒下的对话、项目、素材，别人拿不走，也复制不来。 而现在，所有这些数据，在 ChatGPT中能够 被你随手翻到，随时调出来用。 你的数据 越搜越重 搜索让你这堆数据更好用，它也让OpenAI手里那份索引更完整、更值钱，但同时也更敏感。 你越能翻到三年前那次对话，这份记录本身就越清晰。可这里有个问题：它的边界，你很难完全掌控。 先看一个多数人没留意的默认设置。 消费级计划（Free、Plus、Pro）里，你的对话默认就会被拿去训练模型，除非你手动钻进Data Controls把它关掉。而多数人，从没点开过那个开关。 再看一件事。 今年1月5日，在纽约时报等媒体起诉OpenAI的版权案里，美国联邦法院维持了一项裁定：强制OpenAI交出2000万条去标识化的ChatGPT对话日志，交给原告一方。 这2000万条，只占它已留存日志的0.5%，后者的量级是「数百亿条」。 OpenAI搬出用户隐私来抗辩，法院没接受，其中一条关键理由是：这些对话，是用户「自愿提交」给OpenAI的。 OpenAI官网回应页：公开反对《纽约时报》调取2000万条用户对话记录的诉求。（图源：OpenAI官网） 更微妙的是，据TechCrunch报道，原告此前指控OpenAI一直谎称自己「搜不了」这些日志。 而现在，OpenAI转手就给每个用户端上了一个「随便搜」的功能。 搜索升级本身没有改动任何隐私政策，官方也没宣布新的数据用途，但它却让你这几年攒下的东西，分量更重了。 你跟它说过的每一句话，既是资产，某些情况下，也可能被翻开、被呈上法庭。 ChatGPT为啥突然需要搜索框？ 因为，它早就不只是聊天机器人了。 把OpenAI这一两年的动作连起来看： 文件上传、Projects、Memory，再到能跑几小时长任务的ChatGPT Work、直接生成网站和轻应用的Sites、把C
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」「
量子位编辑作者招聘
关注前沿科技 2026-07-18 15:45 北京 3个岗位（含实习），不设边界 编辑部 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI热潮还在汹涌，但如果你还不知道如何参与……那为什么不来 量子位 呢？ 我们是一家以 追踪AI新进展 为核心的内容平台，经过8年积累，目前拥有顶流影响力，广泛且备受认可的产业资源，以及时代风口的最佳观测和学习生态位。 目前，我们有 三大方向 岗位招聘，希望你是 （或者能成为） 这三个方向的内容专家： AI产业方向：关注基建层创新，包含芯片、AI Infra、云计算； AI财经方向：关注AI领域创投和财报，跟踪产业链资本动向； AI产品方向：关注AI在应用和硬件终端方向的进展。 岗位均为全职，工作地点：北京中关村。 岗位面向： 社招：覆盖编辑、主笔、主编各个层级，按能力匹配岗位； 校招：应届毕业生，接受实习且可转正。 加入我们，你可以获得： 站在AI浪潮之巅：第一时间接触和了解AI领域最新技术和产品，构建完整的AI认知体系。 玩转AI新工具：将各种AI新技术、新工具应用于工作，提升工作效率和创造力。 打造个人影响力：通过撰写独家原创内容，建立个人知名度，成为AI领域的意见领袖。 拓展行业人脉：与AI领域大咖零距离接触，参与重要科技活动和发布会，拓展行业视野。 获得专业指导：应届新人会由主编级编辑出任mentor，提供一对一指导，帮你更快进步获得成长。 加入活力团队：与一群志同道合的年轻人一起工作，享受扁平、简单、开放、多劳多得能者上位的团队氛围。 获得丰厚回报：行业TOP薪资待遇，五险一金、餐补、项目绩效、商务绩效、加班补助等福利一应俱全。 以下是岗位详情： 所有岗位不同能力层级职位均在开放，欢迎结合个人履历和经验申请。 主编：具备选题和带队能力及经验； 主笔：具备原创深度稿件能力； 编辑：热爱表达，喜欢挖掘信息，能够用大白话让所有人看懂AI新进展。 AI产业方向 岗位职责： 跟进AI基建层新进展，包括但不限于芯片、AI Infra、云计算领域新进展，核心玩家动态； 做前沿论文、开源社区、技术大会 （Hot Chips、NeurIPS、MLSys） 技术报告大众化解读； 参与核心采访，对话产业专家、技术大牛、撰写AI云落地案例。 任职要求： 对芯片、GPU、NPU、服务器、模型训练架构、云计算等有基本理解； 熟悉AI行业的供应链与生态 （训练–推理、算力–成本、云–芯片关系）； 能把复杂技术内容结构化表达； 有技术背景、理工或CS/EE方向优先。 AI财经商业方向 岗位职责： 聚焦 创投、AI创业公司、上市公司、商业模式、产业链 资本动向； 产出创投融资、招股书财报解析、公司战略分析等稿件； 访谈对话投资人、创业者、产业分析人士。 任职要求： 对数据敏感，对财报、股权结构、战略规划感兴趣； 逻辑结构强，对商业叙事敏感； 热爱对话采访，社交型人格。 AI产品方向 岗位职责： 关注AI在终端的落地：包括软件应用产品、硬件方向落地； 撰写AI应用产品深度评测、跟踪多终端新品发布 （手机、PC、XR、车机等）； 对话访谈AI应用创业者、产品专家、终端技术专家。 任职要求： 对智能硬件、AI终端趋势敏锐，重度AI产品体验人士； 熟悉各大终端厂商业态、体验方法论； 有强逻辑、体验表达和结构化能力。 应聘方式 1、请将个人简历发送至zhaopin@qbitai.com，邮件主题请注明“ 量子位XX方向应聘 - [你的姓名] ”； 2、随简历附上你的科技行业代表作品，或者能展现个人写作水平和风格的作品。 关于量子位： 截至2025年，通过及时追踪AI及前沿科技进展，量子位在微信公众号已经有超260万订阅用户，全网用户超700万，日均阅读量200万+。 在新榜和清博等第三方数据平台，量子位已是AI以及前沿科技行业TOP1新媒体。 一键三连 「点赞」「转发」「小心心」 欢迎在评论区留下你的想法！ — 完 — 🌟 点亮星标 🌟 科技前沿进展每日见 跳转微信打开
妙啊！无人机直连卫星传Token
原创 关注前沿科技 2026-07-18 15:45 北京 世界人工智能大会最高奖 金磊 发自 上海 量子位 | 公众号 QbitAI 不儿，现在连 无人机 都开始传 Token （词元）了？？？ 对，你没看错，上视频！ 就像视频里演示的那样，这个无人机啊，它身上背了2个东西，一个是 生成式智能传输 （Generative Transmission） 盒子，另一个是小型卫星通信设备。 无人机拍到视频后，就可以先在端侧把画面编码成Token序列，再 直接连接卫星，把信息传回后方。 这事儿要放以前啊，且得先在现场搭一套临时通信设备，无人机把视频传给地面接收器，地面设备再通过卫星，把信息送到后方指挥中心。 而且这套传统方案还有两道限制：一是无人机不能离地面通信设备太远，否则连接会受到影响；二是在设备载荷和功率限制下，可用的卫星链路带宽有限，传统方法也很难实时回传高清视频。 这便是 中国电信人工智能研究院（TeleAI），刚刚在 WAIC 2026 提出的新技术路线；其背后这套融合AI、通信和网络的技术体系，则是 智传网（AI Flow）。 就在此次发布前一天，智传网（AI Flow）还拿下了WAIC大会最高奖项 卓越人工智能引领者奖（SAIL） 中的 赋能（Applicative）奖。 据了解，TeleAI已经在 国内首次 攻克了轻小型无人机直连卫星并进行高清视频实时稳定传输。 这个“首次”解决的，是轻小型无人机长期面对的两道物理难题： 一边是载荷：通信设备越重，消耗的电量越多，无人机的续航和机动性也会跟着受到影响。 一边是卫星链路：更高的通信能力往往需要更大、更高功率的设备，但轻小型无人机载荷有限。因此，其可用带宽通常较窄，高清视频难以实时回传；直接降低码率，又可能造成画面模糊、卡顿或关键细节丢失。 也正如我们刚才展示的那样，智传网（AI Flow）的思路是换一种内容来传。 发送端先理解视频，把场景、人物、物体结构和运动状态等关键信息编码成Token序列。Token穿过卫星链路后，接收端再利用生成式模型，把视频重建出来。 换句话说，过去几年我们讨论Token，重点往往是大模型一次回答消耗了多少、能生成多少内容。 到了TeleAI这里， Token开始从聊天框里跑出来，进入无人机、卫星，甚至还有机器人和水下设备之间。 这事儿，就有点意思了。 无人机不用围着基站飞了 要理解无人机直连卫星的价值，可以先看传统应急通信是怎么做的。 洪水、地震等灾害发生后，现场可能同时面临断路、断电和断网，通信保障人员通常会在灾区搭建临时接收和发射设备，再通过卫星恢复通信。 这种方式能够解决基本的连接问题，但无人机仍然需要与地面设备保持通信。飞得太远，超出地面设备的覆盖范围，画面回传就会受到影响。 比如在洪水灾区，人暂时无法进入的区域，可以先派无人机完成大范围勘察。无人机拍下道路、积水、房屋和被困人员等信息，在端侧编码成Token，通过卫星传回指挥中心。 接收端重建出视频后，指挥人员可以据此判断道路是否中断、房屋是否存在风险、救援力量应该从哪里进入。 与此同时，智传网（AI Flow）的生成式智能传输能力，也已经进入实际应急场景。 今年，TeleAI与中电信应急公司将基于智传网 （AI Flow） 技术的千余套设备，投入全国31个省份的一线防汛抗洪工作。 从一次技术演示走向跨省应用，意味着生成式智能传输已经开始接受真实环境的检验。至于轻小型无人机直连卫星，则是此次新近跑通的一项技术能力，后续还将进一步走向产品化和实际应用。 沿着无人机到卫星的链路继续向上， TeleAI 还在推进另一项工作—— 将智传网（AI Flow）解码模型部署到在轨卫星。 传统星地链路通常面临上行带宽有限、下行带宽相对充裕的情况。如果解码模型能够在卫星端完成部分计算和重建，就可以减少对地面算力节点的完全依赖，再通过下行链路将结果发送给接收端。 而当通信链路回到地面，智传网（AI Flow）连接的设备就从无人机 扩展到了机器人。 具身智能想在现实环境中执行任务，需要处理人与机器、机器与机器之间的通信与协同。操作人员要看到机器人看到的画面，机器人也要及时收到远程控制指令。多台机器人共同作业时，还需要共享周围环境和任务进展。 智传网（AI Flow）结合5G低时延能力，可以将具身智能遥操作的端到端时延压缩至20-50毫秒，让机器人的远程控制半径从局部区域扩展至跨城际乃至全国范围。 即便机器人进入没有基站的荒野区域，也可以通过卫星链路回传现场画面，并接收来自远端的操作指令。 远程控制半径变大，只是其中一层价值。 智传网（AI Flow）采用统一编码的 词元流，还可以连接不同类型、不同厂商的机器人。 TeleAI 自研机器人以及合作伙伴的机器人，可以共享环境感知、目标位置和任务信息。 一台机器人发现道路受阻，可以把结果同步给其他机器人；另一台机器人找到可通行路线，也能将经验传回系统。 多台设备由此减少重复感知和重复计算，逐渐形成分布式群体智能，并进一步走向 基于连接与交互的智能涌现。 这条链路再往前走，便 进入了水下。 水下通信一直是行业中的一道难题。在自然水域中，水体对信号的吸收、散射等因素会造成明显衰减，远程无线实时传输高清视频尤其困难。 依托智传网（AI Flow）， TeleAI 此次实现了自然水域中的远程无线实时高清视频传输，相关核心载荷已经搭载在自研“空海跨域潜航器”上。 这种设备可以从空中进入水下，在海底光缆巡检、水下勘探、海洋牧场和应急搜救等场景中执行任务，再将现场画面传回。 从轻小型无人机直连卫星，到机器人跨城遥操作，再到浑浊水体中的视频传输， TeleAI 正在把同一套通信逻辑延伸到天空、卫星、地面和水下。 这些设备的形态各不相同，有的在空中飞，有的在地面走，有的需要潜入水底。但它们面对着一个共同问题： 怎样在带宽有限、网络不稳定的环境中，把真正有价值的信息传出去？ 从比特流到词元流 这个问题的答案，就藏在智传网（AI Flow）对传输对象的改变里。 传统视频通信主要处理比特流。摄像头采集画面后，编码器分析连续画面中哪些像素发生变化、哪些内容可以压缩，再把处理后的视频数据通过网络传到接收端。 虽然在光纤、5G等带宽相对充足的环境中，这条技术路线已经非常成熟。不过一旦进入卫星窄带、远洋、水下和灾区，高清视频的数据量依然可能超过链路的承载能力。 智传网（AI Flow）的思路，是 让通信从“比特流”走向“词元流”。 发送端的神经编码器先对原始视频进行理解，从中提取场景语义、物体结构和运动状态等信息，再将其编码成Token序列。 这些Token通过卫星、5G或水下通信链路抵达接收端后，生成式模型结合Token与预训练阶段获得的世界知识，重建出连贯的视频。 如果用一个更简单的比喻来理解，传统视频通信更接近把一幅画切成大量小块，再尽可能完整地送到目的地。 生成式智能传输会先提炼构图、人物、动作和关键细节，再把这些高度浓缩的信息交给接收端，由模型完成重建。 网络少传一些数据，发送端和接收端多做一些计算。通信资源与计算资源之间由此发生置换，这就是 “计算换带宽”。 这种“计算换带宽”的实现，背后对应着 TeleAI 提出的信容律：通信资源与计算资源可以在一定条件下相互置换。当链路带宽受限时，发送端与接收端利用模型完成信息提取和生成式重建，以更多计算降低需要传输的数据量。 除了信容律，TeleAI的相关理论研究还延伸到了 正激励噪声 ——并非所有噪声都只会干扰模型，在一定条件下，噪声也可能成为促进模型训练和演化的正向因素。 那么，它究竟能省下多少带宽？ TeleAI用一句话概括： 用发信息的带宽通电话，用通电话的带宽传视频。 此次发布的两组数据，正好对应这两步。 在音频传输中， 智传网（AI Flow）可以在0.266Kbps的极低码率下完成语音通话和音乐。根据此次发布信息，这一速率相比传统编解码方案降低约500倍，实现了世界最低速率的语音通话。 到了视频传输，数据量的差异更加明显。 在下面这个足球视频中，一边采用100Kbps码率，另一边的传统方案码率为3600Kbps。智传网（AI Flow）在较低通信速率下，传输并重建1080P@30fps的视频。 不同场景中的实际效果，还会受到信道状况、模型规模、设备算力和视频内容等因素影响。不过，这组数据已经能说明词元流
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。
Stereo2Spatial：将立体声音乐轨道转换为空间化双耳混音 [P]
I have released a model that I have been working on for ~6 months off and on. I've been enjoying listening to spatial music, but there is a lot of music out there with no real quality spatial mix. So I decided to make a model to convert stereo to spatial. I started by making a flow-matching diffusion model that operated in the latent space of a separately trained VAE ( EAR-VAE ). I used the VAE to encode the stereo input in to 1 latent and then separately on each channel of the 7.1.4 output. This design is similar to a paper I found about another stereo -> spatial project ( ImmersiveFlow (they have code links in the paper but they 404 for me so I made the codebase from scratch)). One key addition I made over the ImmersiveFlow paper was a way for the model to carry state (memory tokens) across windows to enable stable long context generations. Since the VAE was out of distribution with the output (was trained to encode\decode stereo tracks directly, not individual channels and certainly not individual channels of a 7.1.4 mix), the results hit real quality bottlenecks. But it showed that the mapping was possible. Rather than stick to modeling in latent space, I decided to pivot to modeling raw waveforms. This ended up fixing all of the quality issues I was seeing with the latent version, but at the cost of more training compute and instability. The waveform version of the model would train to around 60K-80K steps with loss going down like normal, validation generations looking good\improving, and then it would quickly become unstable and the loss would shoot up. I tried direct waveforms, scaling the waveforms by a multiplier, aggressive grad clipping, lower learning rates, and all of those experiments failed the same way. Luckily, I came across a recent paper called WavFlow. The authors of this project also had issues with modeling raw waveforms with flow-matching diffusion, and they solved it by using amplitude lifting (scale each audio track to an rms of 0.33 then multiply by 3) (the WavFlow paper used a clip of 1.0 before the scale which leads to a model space of -3 - 3, but I used a clip of 4.0 which leads to a model space of -12 - 12 (from my testing this led to better binaural outputs)). Once I implemented amplitude lifting like the paper, the training stability issues vanished. The waveform model was trained on 7,669 tracks for ~20 days on 2x A6000 gpus - 10 days stage one, effective batch of 16, 10- 18- 26- and 34-second training sequences - 10 days stage two, effective batch of 16, 122-second training sequences - There is optional mix-style conditioning for controllable outputs (waveform version only) - Direct binaural output (waveform training is more compute expensive than latent training so binaural proves the idea\theory and the same codebase and data can be used in the future to train a 7.1.4 version (once I have access to the compute)) I also made a Windows desktop app for inferencing with the model and consuming the results. Everything has been released apache 2.0. Huggingface link for waveform model: Huggingface link for latent model: Github repo for training\inferencing: Github repo for the Windows app: App Homepage: Case study for the waveform model: Case study for the latent model: Playlist of generations made from the model (will be updated with more tracks over time): If you have any questions\etc. leave a comment and I will do my best to get them answered! Disclaimer: I know AI written posts are generally frowned upon so this post was 100% written by me (mistakes and all). But the case studies and READMEs from the above links were made with AI assistance. submitted by /u/kittenkrazy [link] [comments]
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
7月19日，和LingBot主创们聊聊2.0发布周的故事｜WAIC具身派对
蚂蚁灵波科技 2026-07-17 20:06 北京 LingBot主创团队首次公开亮相！ 过去一周，蚂蚁灵波连续发布和开源LingBot全栈2.0六款基础模型，并压轴发布业界首个具身原生世界动作模型LingBot-VA 2.0， “具身原生” 成为WAIC前夕行业最热议的话题之一。 你可能已经读过Paper、看过Demo视频，但一定还有很多想聊的： 为什么放弃“微调捷径”，选择从头预训练这条更难的路？ 6款模型环环相扣的全栈布局背后，是怎样的技术判断？ “具身原生”这条路线，接下来会把机器人带向哪里？ …… 7月19日晚上，蚂蚁灵波联合量子位，在WAIC会场旁的世博天地AOKKA Coffee开一场专属After Party—— 这也是LingBot 2.0发布后，主创团队的首次公开亮相。 没有讲台、没有冗长汇报，一杯咖啡或特调，和他们围坐面对面，听发布背后的取舍、弯路与思考，也把你逛展时攒下的疑问当面抛给他们。 7月19日，周日，17:30-20:00 上海世博天地AOKKA Coffee 高品质、松弛感、轻量干货。 逛完WAIC的周日晚上，来续一杯，和最懂LingBot的人，聊聊发布背后的思考与故事。 *本文系量子位获授权刊载，观点仅为原作者所有。 一键三连 「点赞」「转发」「小心心」 欢迎在评论区留下你的想法！ — 完 — 🌟 点亮星标 🌟 科技前沿进展每日见 阅读原文 跳转微信打开
具身数采新方案：数字遥操作，现已开源，达摩院出品
关注前沿科技 2026-07-17 20:06 北京 RynnWorld-Teleop：用生成式世界模型替代真实机器人 RynnWorld-Teleop团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 往机器人身上装一台相机，自己戴上手套做动作，让机器人跟着动——这就是当前做机器人训练数据的方式：物理遥操作。 每一条数据，都得靠真人操作员、真实机器人、真实时间，一条一条“演示”出来。 慢。贵。累。 能否将操作员从真机中解放出来，使数据采集的边界取决于人的创造力，而非硬件的可用性？ 阿里巴巴达摩院 的最新工作 RynnWorld-Teleop 对此给出的方案是：用生成式世界模型替代真实机器人。 操作员的手势驱动一个实时视频生成器，由“数字世界中的机器人”完成全部视觉演示，同时自动获得关节级的动作标签。该方案被称为 数字遥操作（Digital Teleoperation）。 在双臂灵巧手上的真机实验表明，仅用RynnWorld-Teleop生成的数据训练策略，就能在真机上实现有效的零样本Sim2Real迁移；把合成数据叠加到真实数据上，还能稳定提升成功率。代码、模型权重均已开源。 数字遥操作：以世界模型替代真实机器人 △ 物理遥操作（上）与数字遥操作（下）的对比。数字遥操作用RynnWorld-Teleop替换真实机器人，两条流水线都产出同步的（视觉观测，机器人动作）对。 数字遥操作与传统遥操作的本质区别，可以从数据链路上加以厘清。 传统物理遥操作的流程为：操作员通过遥操设备做出动作示范，真机实时跟随执行并同步录制关节状态，机载摄像头拍下画面，最终得到（视觉观测，关节动作）对。在整条链路中，真机是不可替代的环节。 数字遥操作则以生成式世界模型替代真机：人的手势驱动世界模型，世界模型实时合成“若机器人执行该手势，其第一人称摄像头将观测到的画面”，而手势本身通过retargeting直接转化为关节动作标签。最终输出同样是（视觉观测，关节动作）对，区别仅在于观测来自生成器而非真实摄像头。 这一替换在形式上简洁，但要真正成立，世界模型必须同时满足三个条件。 第一，以机器人为中心。 生成的画面必须是机器人第一人称视角，而非人手画面，否则下游模仿学习策略因视觉分布不匹配而无法使用。现有的动作控制世界模型 （如Hand2World、EgoSim等） 大多仍停留在以人手为中心的阶段。 第二，动作可回溯。 每一帧生成画面背后的底层动作信号，必须能够还原为具体的机器人关节角度。若动作仅是隐式的latent变量、缺乏对应的关节级标签，则生成视频只能观看而无法用于训练。 第三，实时可交互。 操作员需要在观测画面的同时进行操作，于闭环中完成复杂技能。当生成延迟超过200ms时，操作员将丧失对场景的控制感，采集数据的质量随之下降。当前多数DiT生成模型的推理速度处于2–10FPS，难以支撑实时交互。 RynnWorld-Teleop是首个 同时满足上述三个条件 的系统。为了满足这些需求，研究团队设计了多项核心技术。 三项核心设计：应对深度模糊、本体鸿沟与实时性 △ RynnWorld-Teleop总览。动作被渲染为深度感知骨骼视频并编码进隐空间；预训练视频DiT通过分布对齐的patch embedding分支引入手势条件；模型再被蒸馏为因果学生以支持流式自回归生成。 设计一：深度感知的动作特征，让2D骨骼承载3D信息 操作员的手势经手部追踪设备捕获，得到21个关节点的3D坐标；而世界模型的主干是2D视频生成器，无法直接将3D点坐标输入图像隐空间。 常见做法是将3D关节投影为2D骨骼图后再输入，其局限在于投影会丢失深度信息。人手在相机前方20cm与40cm处做同一抓取动作，2D投影可能几乎相同，而生成画面本应存在明显差异。 RynnWorld-Teleop采用深度感知骨骼渲染 （Depth-Aware Skeletal Rendering），将深度编码进骨骼图的视觉属性：每个关节的颜色与绘制半径随其到相机的距离动态变化，距离近者颜色偏暖、半径较大，距离远者颜色偏冷、半径较小。由此，尽管仍是一张2D图像，深度信息已被显式编码进颜色通道与尺寸通道，世界模型可通过学习从这些视觉线索中还原三维空间关系。 渲染后的骨骼序列被送入预训练VAE编码器，映射到与目标视频在空间和时间维度上对齐的隐空间。为避免该控制信号破坏预训练视频模型的分布，作者采用分布对齐的加性融合策略：先进行均值-方差对齐，再通过初始化为0的gate渐进注入。消融实验表明，该方案显著优于直接拼接——拼接会使FVD （衡量生成视频与真实视频分布差异的指标，越低越好） 从585恶化至1191。 设计二：渐进式跨域训练，先学人手物理，再迁移到机器人 世界模型需要生成的是机器人第一人称视频，但现实中带有精细骨骼标注的大规模机器人操作数据十分稀缺，而人类第一人称操作视频则相对充裕——EgoDex有7400万帧，VITRA有3070万帧。 RynnWorld-Teleop采用 渐进式跨域训练（Progressive Cross-Domain Training），分两个阶段进行。 阶段一：第一人称人类视频预训练。在大规模人类第一人称操作视频上训练，使模型掌握“手势到手-物交互视觉效果”的基本物理规律。该阶段数据量级超过1亿帧，覆盖大量不同物体与交互模式。此时模型尚不了解机器人的外观，但已习得物理世界中物体对手部接触的响应规律。 阶段二：机器人域适配。收集1800条配对的人机遥操作数据 （同步记录人手骨骼与机器人第一人称视角） 并在此基础上微调。该阶段数据量级较小 （约43万帧），但由于第一阶段已建立交互先验，模型能够快速适配机器人的视觉外观与运动学特征。 消融实验具有较强说服力：跳过阶段一、直接在机器人数据上训练，FVD从585升至2598——43万帧不足以让模型从零学会手-物交互的物理规律，却足以在1亿帧预训练基础上完成风格迁移。该路线的核心逻辑在于：先在大数据上学习物理规律，再在小数据上适配视觉外观。 △ RynnWorld-Teleop的生成效果展示。手势流可映射到人类与机器人两种本体；模型把大规模人类视频中的交互先验成功迁移到机器人操作，画面保持高保真与时序一致。 设计三：流式自回归蒸馏，从2.8FPS到40FPS的实时化 基于Wan2.2训练的模型是一个双向注意力的视频扩散Transformer，生成质量高但推理速度仅为2.8 FPS，而实时交互至少需要30 FPS，两者相差约一个数量级。 RynnWorld-Teleop采用流式自回归蒸馏 （Streaming Autoregressive Distillation），将双向教师蒸馏为因果学生——学生模型的注意力被约束为“仅关注过去” （因果掩码与KV Cache），使每生成一帧仅需一次前向推理，而无需重新处理全部历史帧。 蒸馏分两步进行：第一步为因果流匹配预热 （Causal Flow-Matching Warm-up），使学生模型先适应“仅关注过去”的约束；第二步为分布匹配蒸馏 （DMD），通过对抗训练使学生的输出分布逼近教师，并将采样步数从50步压缩至4步。 一个关键的工程细节在于：DMD阶段的梯度不仅在当前chunk内回传，还会跨chunk穿过KV Cache传播，从而保证相邻chunk之间的边界不出现突变，避免长视频生成中出现明显的接缝。 最终的因果学生模型在480×832分辨率下达到40FPS，每帧延迟约25ms。该延迟优于真实机器人相机30Hz的标准采集频率，意味着操作员在数字遥操作过程中 不会感受到可察觉的延迟。 从手势到训练数据：数字遥操作的完整流水线 世界模型仅是引擎，要将其转化为能够产出可训练数据的系统，还需要一条完整的流水线。RynnWorld-Teleop的数据生成流程分为三步。 Retargeting（动作映射）： 操作员佩戴HTC Vive追踪器，系统实时捕获其6-DoF手部姿态，通过坐标系变换与阻尼最小二乘逆运动学求解器，映射为机器人的54维关节动作向量 （双7-DoF手臂与双20-DoF灵巧手）。该步骤确保人手的每个动作都有一一对应的机器人动作标签。 骨骼条件合成（Skeletal-Conditioned Synthesis）： 以一张场景参考图为起点，操作员手势被渲染为深度感知骨骼序列，驱动世界模型实时生成机器人第一人称视频。该环节具备重要的扩展性：参考图不必来自真实场景，通过图像编辑工具替换其中的物体或背景，即可生成训练集中未出现过的场景数据。 分块重锚定（Chunked Re-anchoring）： 纯自回归生成容易出现视觉漂移，即随时间推移生成画面逐渐偏离真实物理状态。RynnWorld-Teleop以81帧为一个chunk，在chunk边界处用真实帧重新初始化模型，以确保长时间演示的物理一致性。
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关注前沿科技 2026-07-17 20:06 北京 3个岗位（含实习），不设边界 编辑部 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI热潮还在汹涌，但如果你还不知道如何参与……那为什么不来 量子位 呢？ 我们是一家以 追踪AI新进展 为核心的内容平台，经过8年积累，目前拥有顶流影响力，广泛且备受认可的产业资源，以及时代风口的最佳观测和学习生态位。 目前，我们有 三大方向 岗位招聘，希望你是 （或者能成为） 这三个方向的内容专家： AI产业方向：关注基建层创新，包含芯片、AI Infra、云计算； AI财经方向：关注AI领域创投和财报，跟踪产业链资本动向； AI产品方向：关注AI在应用和硬件终端方向的进展。 岗位均为全职，工作地点：北京中关村。 岗位面向： 社招：覆盖编辑、主笔、主编各个层级，按能力匹配岗位； 校招：应届毕业生，接受实习且可转正。 加入我们，你可以获得： 站在AI浪潮之巅：第一时间接触和了解AI领域最新技术和产品，构建完整的AI认知体系。 玩转AI新工具：将各种AI新技术、新工具应用于工作，提升工作效率和创造力。 打造个人影响力：通过撰写独家原创内容，建立个人知名度，成为AI领域的意见领袖。 拓展行业人脉：与AI领域大咖零距离接触，参与重要科技活动和发布会，拓展行业视野。 获得专业指导：应届新人会由主编级编辑出任mentor，提供一对一指导，帮你更快进步获得成长。 加入活力团队：与一群志同道合的年轻人一起工作，享受扁平、简单、开放、多劳多得能者上位的团队氛围。 获得丰厚回报：行业TOP薪资待遇，五险一金、餐补、项目绩效、商务绩效、加班补助等福利一应俱全。 以下是岗位详情： 所有岗位不同能力层级职位均在开放，欢迎结合个人履历和经验申请。 主编：具备选题和带队能力及经验； 主笔：具备原创深度稿件能力； 编辑：热爱表达，喜欢挖掘信息，能够用大白话让所有人看懂AI新进展。 AI产业方向 岗位职责： 跟进AI基建层新进展，包括但不限于芯片、AI Infra、云计算领域新进展，核心玩家动态； 做前沿论文、开源社区、技术大会 （Hot Chips、NeurIPS、MLSys） 技术报告大众化解读； 参与核心采访，对话产业专家、技术大牛、撰写AI云落地案例。 任职要求： 对芯片、GPU、NPU、服务器、模型训练架构、云计算等有基本理解； 熟悉AI行业的供应链与生态 （训练–推理、算力–成本、云–芯片关系）； 能把复杂技术内容结构化表达； 有技术背景、理工或CS/EE方向优先。 AI财经商业方向 岗位职责： 聚焦 创投、AI创业公司、上市公司、商业模式、产业链 资本动向； 产出创投融资、招股书财报解析、公司战略分析等稿件； 访谈对话投资人、创业者、产业分析人士。 任职要求： 对数据敏感，对财报、股权结构、战略规划感兴趣； 逻辑结构强，对商业叙事敏感； 热爱对话采访，社交型人格。 AI产品方向 岗位职责： 关注AI在终端的落地：包括软件应用产品、硬件方向落地； 撰写AI应用产品深度评测、跟踪多终端新品发布 （手机、PC、XR、车机等）； 对话访谈AI应用创业者、产品专家、终端技术专家。 任职要求： 对智能硬件、AI终端趋势敏锐，重度AI产品体验人士； 熟悉各大终端厂商业态、体验方法论； 有强逻辑、体验表达和结构化能力。 应聘方式 1、请将个人简历发送至zhaopin@qbitai.com，邮件主题请注明“ 量子位XX方向应聘 - [你的姓名] ”； 2、随简历附上你的科技行业代表作品，或者能展现个人写作水平和风格的作品。 关于量子位： 截至2025年，通过及时追踪AI及前沿科技进展，量子位在微信公众号已经有超260万订阅用户，全网用户超700万，日均阅读量200万+。 在新榜和清博等第三方数据平台，量子位已是AI以及前沿科技行业TOP1新媒体。 一键三连 「点赞」「转发」「小心心」 欢迎在评论区留下你的想法！ — 完 — 🌟 点亮星标 🌟 科技前沿进展每日见 跳转微信打开
全球市占第一后，普渡在WAIC开始回答机器人下一场战争
原创 关注前沿科技 2026-07-17 20:06 北京 一脑多形，重构机器人产业新范式 田晏林 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 如今，具身智能行业，是越来越务实了。 相比于造出一台更像人的机器人，业内更关心谁能让机器人长期运行在真实世界，并持续积累经验。 因为对于机器人而言，走出实验室只是第一步。 近日，国际权威咨询机构弗若斯特沙利文发布的《2025年全球具身智能与商用服务机器人独立市场研究报告》揭示了这样一个行业共识： 商用服务领域，正是具身智能规模化落地的“第一战场”。 在这个高频、刚需、ROI（投资回报率）清晰且极易实现全球化复制的赛道上，中国厂商不仅占据了主导地位，更在开启一场深刻的产业革命。 报告显示，从全球商用服务机器人收入、全球商用服务机器人出货量、全球商用清洁机器人收入、中国商用服务机器人出海四大维度评估， 普渡机器人 均排名第一。 该公司的产品已在全球85个国家和地区部署， 累计落地超过13万台机器人。 这些机器人正在餐饮、酒店、工业、仓储等大量真实场景中运行。 大规模部署不只代表商业成绩有多突出，更意味着其产品能持续获得真实世界反馈的能力。 这一点很重要。 当具身智能进入商业化阶段， 真正决定智能上限的，是它能否在一次次任务执行、环境交互和反馈中理解物理世界。 D7是普渡聚焦工业、零售等场景的类人形智能机器人。 和很多只展示单点能力的机器人不同，D7被放在了一个更大的问题里观察： 当机器人真正走向工业、零售、仓储等复杂环境，一次次工作的经历，如何沉淀为可复用的智能经验？ 这些经验，又是如何被迁移到不同形态的机器人上的？ 超13万台机器人冲在一线 正如PC、智能手机和智能汽车相继定义了不同的时代，机器人正成为Physical AI时代最重要的终端载体。 让机器人进入真实环境，也成了行业共识。 站在厂商角度， 真实环境已是兵家必争之地。 只因机器人和传统AI面对的是完全不同的数据环境。 大模型可以通过海量文本学习知识和语言规律，但机器人需要面对真实物理世界中的复杂变化。 它不仅要知道一个物体是什么，更要知道如何接近它、如何拿起它、如何适应变化中的环境。 这些能力，很难仅靠实验室里的训练或者有限的演示获得。 机器人必须进入真实场景，在一次次任务执行、环境交互和失败反馈中积累经验。 这也是为什么过去几年， 具身智能行业开始越来越重视「真机数据」。 但问题在于： 机器人想获得真实数据，首先要进入真实场景。而进入真实场景，本身又需要机器人足够成熟。 经典的「鸡生蛋」问题又出现了。 没有大量机器人部署，就没有足够真实数据；没有真实数据，机器人又很难快速提升。 少数企业正在尝试通过商业化部署打破这一怪圈。 过去十年，普渡持续将机器人投入餐饮、酒店、工业、仓储等真实场景。 目前，普渡机器人已经在 全球85个 国家和地区，部署 超过13万台机器人，覆盖餐饮、酒店、工业、仓储等16个行业。 这些机器人每天面对的，不是标准化测试环境，而是真实世界中的各种变化。 13万台机器人冲在各行业的一线，每一次运行，都在积累对于真实环境的理解。 △ 沙利文独立研究报告 据普渡方面披露，目前其每年 累计产生3650万小时 的导航数据、 1580万小时的操作数据。 但这些数据的价值，并不只是规模。更重要的是，它们来自机器人 第一视角。 过去，机器人厂商卖的是设备。 机器人完成一次任务，数据价值往往也就停留在这一次任务本身。 但未来的智能机器人，竞争逻辑会完全不同。 部署规模扩大，真实场景增加，数据不断回流，模型能力提升，机器人适应更多场景，进一步扩大部署。 以此形成真正的数据飞轮。 这也是为什么过去几年，越来越多企业开始争夺真实应用场景。 因为场景不是机器人商业化的终点，而是智能进化的起点。 不过，单纯依靠真实数据还不够。 AI模型可以通过不断训练快速迭代，但机器人每一次真实世界中的错误，都可能对应真实的时间成本、设备成本和安全风险。 如何让这些数据被高效地利用，是未来机器人竞争的关键。 一个经济又实用的方案是：真实世界提供经验，虚拟世界扩大训练规模。 普渡也认可这两者的结合，引入 「虚实双闭环」机制。 机器人可以先在World Simulator仿真环境中进行大量训练。 在虚拟世界里，机器人能够反复尝试不同任务组合，提前学习各种可能出现的情况。 然后，再通过真实环境中的Human-in-Loop反馈进行校准。 仿真负责扩大训练规模，现实负责提供真实反馈。 当机器人开始学会迁移经验 仅凭几十条人工示范轨迹，就能让机器人快速适配全新作业任务，训练机器人已经如此简单了么？ 数字背后，或许真正值得关注的，是 机器人终于跳出「从零学起」的模仿模式，具备了沉淀、迁移、复用通用物理经验的能力。 在此之前，由于不同机器人形态差异大，单独训练成本太高，整个行业长期困在「一机一模、一场一训」的低效范式里。 无论是餐饮配送、商超清洁还是工业搬运，只要更换机器人本体、切换作业场景，研发团队就要重新搭建采集环境、人工录制上万条操作轨迹、从零训练专属模型。 耗费大量人力、时间不说，关键是采到的数据无法跨机型、跨场景流通复用。 本质问题还是，机器人只会机械复刻记录下来的固定动作，无法理解动作背后的物理逻辑与因果经验。 这也是传统机器人泛化能力薄弱、落地适配成本居高不下的根源。 针对导航与操作协作断层、机器人缺少物理直觉、不同机器人形态之间数据割裂的问题，普渡机器人自研了 具身智能大模型PuduFM。 它并非传统算法的简单迭代升级，而是支撑普渡「一脑多形」战略的核心技术底座。 PuduFM有三个关键组件。 PIM物理预言家 它给机器人植入人类同款「物理直觉」。 人看到一个湿滑的杯子，会下意识知道需要轻一点拿。 但传统机器人做不到。它只能识别画面像素，无法读懂图像背后的物理关系。 PIM（Physical Intuition Model）采用因果注意力Transformer架构，不走市面上多数机器人「死记画面像素」的老路。 它不盯着图片表面，而是进入潜空间内，提炼物体运动背后的动力学逻辑，把重力、摩擦力、物品变形、重心偏移这些现实里的物理规则，转化成机器能看懂、能计算的数据特征。 机器人当下的位置、姿态，加上它准备做出的动作，都会传给PIM。 它能提前预判这么做会产生什么物理结果，算出抓东西会不会打滑、移动会不会撞上障碍物，给后续动作划定安全边界。 简单来说，这一步用来解决机器人「看得见，但不理解」的问题。 VLA多模态对齐 这是打通导航与操作的认知壁的关键。 以前机器人是各干各的，看画面、听懂人话、走路、抓东西分成几套互不连通的系统。 经常出现听懂指令、走到目标跟前，却抓不稳物品、动作衔接不上的情况。 VLA相当于把视觉、语音、机器人移动、机械臂操作全部整合到一套统一的思考逻辑里。 同时接入PIM给出的物理预判，先读懂任务需求，再看清周边环境，最后生成符合物理规则的连贯动作。 不管是远距离行走，还是近距离抓取操作，全部一套大脑统筹。 不同款式的配送、清洁、工业机器人都能共用这套能力，解决过去机器人“走得到，但做不好”的问题。 World Model仿真引擎
逛完WAIC 2026我悟了：国产AI芯片的真对手，根本不是英伟达的GPU
关注前沿科技 2026-07-17 20:06 北京 发布芯片只是拿到了入场券 允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 比英伟达GPU更难跨过去的，是 CUDA。 这是逛完 WAIC 2026 之后，关于 国产AI芯片 的一个越来越清晰的感受。 过去，大家围着国产芯片问的是，峰值算力多少？制程多少纳米？和英伟达相比差多少？ 走到 清微智能 的展位前，你会发现一件有意思的事：这里摆的不只是芯片。 可重构芯片、4K超节点、 RAISA软件栈 、行业应用，被放在一起呈现——像是在回答所有国产芯片厂商都绕不开的问题： 芯片发布之后呢？模型怎么跑起来？算力怎么扩展？客户凭什么把核心业务迁过来？ 这个问题背后，是国产算力竞争逻辑的一次切换：从发布会上的参数对比，转向能否形成稳定、易用、可规模部署的系统能力。 国产算力真正要替代的，也不只是一颗英伟达GPU，更是CUDA背后经过多年积累形成的 开发习惯、工程标准、迁移成本和生态信任。 所以，发布芯片只是拿到入场券。 让客户敢迁、能用、愿意长期使用，才是真正的国产替代。 造出芯片只是第一步 CUDA早已不只是一套编程接口。 英伟达官方对CUDA Toolkit的定义包括加速计算库、编译器、运行时，以及调试和性能优化工具，并覆盖嵌入式设备、工作站、数据中心和超级计算机。 换句话说，客户采购的不是一颗孤立的GPU，而是一套已经运行多年、经过无数开发者和应用验证的生产体系。 因此，国产算力要解决的核心问题，不只是芯片能不能算，而是 “客户能不能低成本地换、稳定地用、持续地扩”。 本文以国产创新架构AI芯片代表—— 清微智能 为样本，从架构、芯片、软件栈、超节点和算力网络等多个维度展开观察。 可以看到，在当下更强调确定性、易用性和经济性的产业环境中，清微智能并未局限于追求单颗芯片的参数领先，而是走出了一条贯通底层架构、软硬件系统与产业应用的完整生态构建之路。 过去，AI芯片企业选择几个核心参数与英伟达进行横向比较，这种比较并非没有意义。 峰值算力、显存容量、功耗和价格，都会决定一款产品能不能进入客户的初步评估名单。 但参数解决的是“能否上桌”，无法直接回答“能否部署”。 一套算力系统真正进入生产环境，至少要同时具备四种能力。 第一层是 芯片和计算卡，决定基础性能与能效； 第二层是 驱动、编译器、算子库和开发工具，决定模型能否迁移； 第三层是 服务器、超节点、网络和集群管理系统，决定算力能否规模化聚合； 第四层是 模型适配、解决方案和行业案例，决定客户是否敢于采购。 或许清微智能目前试图搭建的，正是这条完整链路：底层以可重构计算架构形成差异化，中间通过芯片、服务器、超节点和RAISA软件栈完成系统封装，上层再进入智算中心和金融、能源、教育、医疗等行业。 笔者从清微智能官网看到，其已建设超过 10余个 可重构算力中心，算力卡累计订单超过 4 万张，适配上线模型及应用超过 200个。 公司同时将RAISA软件栈、FlagOS生态协同和主流模型Day-0适配，列为当前生态建设的重点。 制程受限，用架构效率来破局 国产高端算力芯片面对的第一个现实约束，是 先进制程和高端供应链能力。 如果完全沿着传统GPU路线竞争，后进入者不仅要追赶芯片设计，还要同时追赶制程、存储、先进封装、互联和软件生态。 任何一个环节落后，都可能在最终性能上被放大。 而 清微智能的 可重构架构，选择的是改变问题的解法： 不把全部性能增长寄托在晶体管数量和制程升级上，而是尝试提高已有晶体管的有效利用率。 传统固定架构像一座提前划分好车间的工厂。无论当天生产什么产品，机器的位置、生产线和工序都相对固定。一旦计算任务发生变化，部分硬件资源就可能闲置，或被用于并不适合的任务。 可重构架构则试图让计算资源根据任务动态组合。面对矩阵计算、卷积、稀疏计算或不同模型结构时，芯片可以通过软件重新组织数据流和计算单元，让硬件形态更接近当前任务。 清微智能官方技术页面显示，其可重构技术已从1.0、2.0演进至3.0，并将“软件定义硬件”作为核心特征。 公司同时布局三维存算融合与Torus-X算力网格，希望分别解决计算效率、数据搬运和大规模互联问题。 按清微智能在智源大会期间披露的口径，传统架构的有效晶体管利用率不足40%， 可重构数据流引擎可将这一指标提高至70%以上。 其逻辑不是让芯片拥有更多晶体管，而是让更多晶体管在具体任务中真正参与计算。 等同于最终业务性能。客户真正关心的仍然是 大模型吞吐、单Token成本、时延、精度和集群稳定性。 但它提供了一种不同于单纯追逐先进制程的竞争思路：当物理条件受到限制时，通过架构提高资源效率，可能比单纯增加晶体管数量更具现实意义。 以集成超制程，算力瓶颈解题思路 芯片的计算单元变快之后，下一个问题很快就会出现： 数据来不及送到计算单元。 大模型推理和训练不仅需要计算，还需要不断从存储系统中读取权重、缓存中间结果，并在不同芯片之间传输数据。很多时候，计算单元并没有真正满负荷工作，而是在等待数据。 这就是所谓的内存墙。 清微3.5D异构堆叠与三维存算融合技术，试图缩短计算芯粒和存储芯粒之间的物理距离。 按照公司给出的比喻，传统二维芯片的数据传输更像一条“单车道”，三维堆叠则相当于将道路扩展为立体的“四车道”。 △ 可重构数据流优势 相关方案采用Chiplet和3.5D异构堆叠，将可重构计算芯粒与DRAM存储芯粒进行高密度集成，把部分信号传输距离从毫米级压缩到微米级，以提升带宽并降低数据搬运带来的延迟。 这条路线的意义在于，国产算力竞争的重点开始从单颗芯片能完成多少次计算，转向 整个系统能否持续向计算单元供应数据。 但这同样是一项工程挑战。 3.5D堆叠涉及散热、封装良率、供电、芯粒互联和测试体系。 概念模型能够证明技术方向， 量产成本、可靠性和长期交付能力，才决定它能否真正转化为产品优势。 为何说单卡再强也会折损在集群？ 大模型时代，算力竞争的基本单位正在从单颗芯片，变成 超节点和算力集群。 △ 可重构架构芯片示意图，兼顾通用与高效的算力 一张计算卡性能再高，也无法独立承担万亿参数模型、大规模训练和高并发推理任务。 芯片必须通过高速互联组成服务器，再由服务器组成超节点和千卡、万卡集群。 此时， 系统损耗 会迅速成为核心问题。 芯片之间的数据同步、通信等待、网络拥塞和任务调度，都会让理论峰值算力在集群中不断折损。 客户真正获得的，不是计算卡参数相加后的数字，而是扣除通信和调度损耗后的有效算力。 清微智能在WAIC 2026中提到的 4K超节点方案，通过可重构芯片和Mesh网络组织4096颗芯片，其互联成本较国外同类方案 降低约90%。
Openship：开源自部署平台，把整个部署控制台从你的服务器上搬走 Coolify、CapRover、Dokku这类自托管部署工具有个通病：控制面板、构建系统、CI runner、数据库...
Openship：开源自部署平台，把整个部署控制台从你的服务器上搬走 Coolify、CapRover、Dokku这类自托管部署工具有个通病：控制面板、构建系统、CI runner、数据库全跑在你的服务器上，和你的应用抢资源。Openship反过来——构建在你本地完成，服务器只收到打包好的Docker容器，上面只跑你的应用，别的什么都没有（也可以一个配置开关切回服务器构建）。 “本地构建+SSH推容器”这个架构切入点很聪明，切中自托管PaaS最痛的资源占用问题；但产品面铺得太宽，邮件服务器、CDN全自己做，不是每个团队都维护的了。 Github：
商汤发布SenseNova U1 Pro：能写汉字的8K图片模型 能生成8K分辨率的图片，能在图里写大量汉字，但是目前并没有途径能实际试一下，基于商汤的口碑，我对抽卡率表...
商汤发布SenseNova U1 Pro：能写汉字的8K图片模型 能生成8K分辨率的图片，能在图里写大量汉字，但是目前并没有途径能实际试一下，基于商汤的口碑，我对抽卡率表示怀疑。 官网：
模型发布苦不苦，想想 Gemini 3.5 (pro) 好歹都高光过，总比胎死腹中要好……
模型发布苦不苦，想想 Gemini 3.5 (pro) 好歹都高光过，总比胎死腹中要好…… 忒修斯的船板: 有种预感即将到来的几个模型会让K3光环熄灭的速度比GLM-5.2还快
这些是目前我推荐的AI订阅方案，等下周DeepSeek V4正式版发布，也许会加上DeepSeek。
这些是目前我推荐的AI订阅方案，等下周DeepSeek V4正式版发布，也许会加上DeepSeek。
想和大伙分享一下，最近我用自己产品 Mole 遇到的 4 个 Aha Moment，对我使用非常有帮助。 第一个是，有一天下午居然收到了一个消息通知，说我的 Airpods 电量不...
想和大伙分享一下，最近我用自己产品 Mole 遇到的 4 个 Aha Moment，对我使用非常有帮助。 第一个是，有一天下午居然收到了一个消息通知，说我的 Airpods 电量不足要充电了，这个功能惊喜到了我，是当时做电池健康的时候 AI 主动给我加上的，Mole 会提醒和Mac关联的蓝牙带电池的设备低电量充电，但是我一直没有遇到这个场景，直到遇到了，感觉非常贴心，但频繁不打扰。 第二个是，对于每日使用的我居然还可以清理掉 86G，之前有一个版本加上清理项目里面肯定无用的build编译内容，我的 Rust 项目产生了不少 target 内容，一下子清理这么多，非常有满足感。 第三个是，屏幕常亮的功能，经过用户提醒给加上了3种不同的常亮行为，我还是喜欢把屏幕打开的方式，比如周末你突然出门，你的 AICoding 可以用手机客户端很好的控制让他干活，非常稳定，也帮我节约了不少异步的时间。 第四个是，Mole 的电量显示居然也支持展示你的 iPhone 的电量了，之前这一块不是很好实现，但是很巧妙的实现了，现在可以在状态里面很清楚看到与你相关的设备的电量情况，也不打扰，但是很安心。 更神奇的是，以上这4个功能的起源都不是我想到的，是初期使用 Mole 的朋友反馈告诉我要加的功能，我加上后对我帮助非常大，非常感谢！话说你使用 Mole Mac 有惊喜的地方是哪一些，以及你非常建议 Mole 要加的功能，欢迎告诉我。
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
现在还有人在推荐的所谓开源“剪映 CapCut”替代 OpenCut 现在已经只有一个壳了，基本上啥代码都没有。https://github.com/OpenCut-app/OpenCut 以前的那个半成...
现在还有人在推荐的所谓开源“剪映 CapCut”替代 OpenCut 现在已经只有一个壳了，基本上啥代码都没有。 以前的那个半成品也归档不再更新了。
fable 5最终还是给max和team套餐开放了，限额为50%，看来gpt 5.6给anthropic的压力还是很大的，毕竟每天codex百万用户增长； 国内部分，k3的发布对智谱glm 5.2形...
fable 5最终还是给max和team套餐开放了，限额为50%，看来gpt 5.6给anthropic的压力还是很大的，毕竟每天codex百万用户增长； 国内部分，k3的发布对智谱glm 5.2形成压力，会吸走一些本该智谱承接的开发者用户，尤其是套餐目前k3还是开放的。 Claude: Beginning July 20, Claude Fable 5 will be included in all Max and Team Premium plans, at 50% of limits. Pro and Team Standard users will continue to have access to Fable via usage credits, and will receive a one-time $100 credit. Demand for Fable has been challenging to
喜欢 GPT-5.6 Sol 的 10000 个理由 不是纯标题党，这个标题有个背景：Tibo 发布了一个活动，鼓励推友们分享自己使用 GPT-5.6 Sol 的心得、切换到 Codex 的原因等...
喜欢 GPT-5.6 Sol 的 10000 个理由 不是纯标题党，这个标题有个背景：Tibo 发布了一个活动，鼓励推友们分享自己使用 GPT-5.6 Sol 的心得、切换到 Codex 的原因等，前 10000 个审核通过的帖子，可以获得 $100 Codex Credits，我自己也得到了这 $100 不过实际点进去看这 10000 个帖子，能发现很多都是僵尸账号、内容真实性也比较低，所以，重点就是： 早看到、早发帖、早占坑！ Sam Altman: this is cool:
ai-engineering-from-scratch
学习它。构建它。为他人发布它。
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:
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!!
下半年计划和姚老师在深圳办第二届GEO大会，寻场地赞助和志愿者。
下半年计划和姚老师在深圳办第二届GEO大会，寻场地赞助和志愿者。 姚金刚: 迭代了多次后，正式对GEORank全部开源，已推送到GitHub 这是一个可私有化部署的GEO工作台，帮助大家，诊断官网的GEO友好性，并继续生成行动方案、拓词、JSON-LD、llms.txt和知识库等工具 以及教程、问答等功能模块 旨在帮助大家，在各个场景更好的理解和更便利的用好GEO这个AI营销方法
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
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今天跟朋友参加锦秋小饭桌，见到小红书AI KOL袁晓辉博士。 她分享了每天口播录制工作流： 1. 下班路上边走边录，像朋友陪走路说话，比正襟危坐自然， 画面有变化，更容易吸引用户注意力。 2. 剪辑工具就是手机剪映，调高音量，加降噪，适当美颜，最耗时的是校对字幕。 另外最重要是，每天发！
非大厂程序员，怎么用技术变现？接单，教学，工具站，SaaS，还是 AI+RPA，有哪些小众但高精准的需求挖掘手段，怎么伸手收第一笔钱 这本开源电子书替你回答了这些...
非大厂程序员，怎么用技术变现？接单，教学，工具站，SaaS，还是 AI+RPA，有哪些小众但高精准的需求挖掘手段，怎么伸手收第一笔钱 这本开源电子书替你回答了这些问题：狠狠戳 ——
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。
得物App联合千觉机器人发布AI鉴别机器人，亮相WAIC 2026
2026 世界人工智能大会（WAIC 2026）在上海开幕，得物App联合千觉机器人发布全球首个AI鉴别机器人，探索人工智能与具身智能在商品鉴别领域的应用。 该机器人基于得物多年积累的商品数据和AI技术体系打造。得物App依托“先鉴别、后发货”模式，已沉淀数十亿级查验数据样本和海量商品数据库，并自主研发“AI大脑”——人工智能查验鉴别系统。 据介绍，该系统通过细粒度感知、跨模态信息融合等技术，可识别商品纹理、工艺等细节差异，目前与人工鉴别结果吻合度达99.9999%以上，覆盖鞋类、箱包、手表、服饰、美妆等多个品类。 此次AI鉴别机器人将AI系统与机械臂、高清摄像头结合，自动完成商品抓取、图像采集和智能分析。以运动鞋为例，机器人可采集鞋面、中底、鞋盒等多维数据，并在约 5 秒内生成鉴别报告。 背后支撑是得物长期建设的商品样本库，目前覆盖 25 个品类、 6000 多个品牌和 10 万多个商品。此次发布显示，AI与机器人技术正加速进入质检、鉴别等专业场景，推动消费服务向智能化方向发展。
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。
超低延迟 AI 对话神器！Wan-Streamer v0.2 让你与 AI 零距离沟通
在现代科技的快速发展中，AI 与人类的互动日益频繁，但传统的视频通话往往伴随着卡顿、延迟和声画不同步的问题。然而，通义实验室 最新 推出的 Wan-Streamer v0.2，将这些困扰彻底击破，以550毫秒的响应延迟实现了真正 “面对面” 的自然交流。 Wan-Streamer v0.2是一款全新的端到端全模态理解与生成模型。它将 “听、看、说、演” 功能整合在一个 Transformer 模型中，使得 AI 能够像人类一样实时感知并回应对话。这意味着，无论是语音、文本还是视频，AI 都可以在瞬间理解并生成相应的反馈。 与市场上其他实时交互系统相比，Wan-Streamer 在响应速度上表现卓越，整体延迟仅为0.55秒（包含网络传输），显著快于大多数现有语音对话模型。此外，其画质也得到了显著提升，分辨率从之前的192×336提高到640×368，场景细节更加清晰可见。 这一技术的突破源于其独特的架构设计。传统的实时交互系统通常采用级联流水线模式，导致信息传递缓慢，且容易出现不同步的问题。而 Wan-Streamer 通过引入流式单元的概念，能够在每160毫秒内完成用户输入的感知、状态更新、生成响应等操作，从而实现流畅的互动。 在此版本中，AI 不仅仅是一个 “悬浮的头部”，更是一个能够自然表达情感与动作的全身数字人。你可以看到 AI 的视线、姿态和手势，甚至它周围的环境。这样的设计，使得用户在与 AI 互动时感受到更多的真实感和亲切感。 此外，Wan-Streamer v0.2的应用场景非常广泛，包括口语陪练、心理咨询、教育辅导、游戏 NPC 互动等，几乎涵盖了所有需要 “在场感” 的领域。 总的来说，Wan-Streamer v0.2通过原生流式架构与分布式推理的结合，让 AI 的沟通方式更接近于人类之间的真实交流。这一技术将如何进一步发展，值得我们持续关注。
改了，Codex新版本布局跟Claude桌面端一样了
改了，Codex新版本布局跟Claude桌面端一样了 Gorden Sun: Codex和ChatGPT合并，新的APP实在太差了。逻辑混乱，对Chat用户极其不友好。 新版ChatGPT客户端的逻辑：你优先用Work或者Codex，但是Work和Codex切换后，看不出任何差异。弱化之前ChatGPT里的普通聊天概念，缩小为一个小窗聊天。
想用Codex的，按我之前发的教程注册和订阅。嫌麻烦的，可以考虑直接订阅199档的会员（年付是179/月），现在除了速度慢一些，没别的毛病了。 下面的效果是Kimi K3...
想用Codex的，按我之前发的教程注册和订阅。嫌麻烦的，可以考虑直接订阅199档的会员（年付是179/月），现在除了速度慢一些，没别的毛病了。 下面的效果是Kimi K3一次出，联网搜索数据+写代码+部署Github发布。 在线体验： Github：
影视飓风49元AI课程上线首日售出10万份，单日营收超490万元
千万粉科技内容创作者“影视飓风”近日推出49元AI实战课程，上线首日销量突破10万份，单日销售额超过490万元，再次展现头部内容IP在AI教育市场的商业转化能力。 据了解，该课程原价99元，用户领取优惠券后可49元购买。课程共16节，分为五大教学单元，内容覆盖AI图片生成、视频生成、提示词编写等基础应用，同时包含模拟机械臂运镜、子弹时间 特效 制作、AI分镜生成等影视创作进阶玩法。 该课程由影视飓风联合第三方AI视觉创作平台TapNow共同推出，并非完全自主研发。这也是影视飓风继49元视频剪辑课程后，再次进入低价知识付费领域。此前，其视频剪辑课程同样实现单日销量超10万份，销售额突破500万元。 不过，高销量同时伴随用户评价分化。抖音商品页数据显示，该课程累计获得1600余条好评，同时出现80余条差评，部分用户认为课程存在内容模板化、实操灵活性不足，以及实际生成效果与宣传存在差距等问题。 资料显示，影视飓风由潘天鸿（网名Tim）于2014年创立，目前全平台粉丝规模超过4000万，其中B站粉丝约1600万、抖音粉丝约1400万。经过多年发展，公司已从个人创作团队成长为百余人的专业内容机构，2024年整体营业额突破1亿元。 随着生成式AI工具快速普及，AI技能培训正在成为内容创作者和科技企业探索的新商业方向，但课程质量、实际应用价值和用户体验仍将成为长期竞争关键。
文远知行推出物理 AI 大模型 WITT
在自动驾驶领域，技术的不断进步让人眼花缭乱。7 月 17 日，自动驾驶科技公司文远知行（WeRide）正式发布了他们自研的物理 AI 认知基础大模型 ——WeRide WITT。这一新模型的亮相，标志着 AI 在理解和处理复杂信息方面迈出了重要一步。 WeRide WITT 的核心亮点在于其引入了 “最小物理事实单元” 的概念。这个概念的目的在于帮助 AI 更好地理解多模态信息，包括视频、图像和文本等。通过拆解连续变化的真实场景，WITT 能够识别和验证这些信息中的核心事实单元，从而构建出一种以物理事实为核心的全新 AI 理解框架。 这种创新的 AI 理解框架，不仅提升了 AI 对环境的感知能力，也为自动驾驶技术的发展提供了更为坚实的基础。通过 WITT，文远知行希望能够让自动驾驶车辆在复杂环境中做出更智能的决策。例如，在识别交通信号、行人及其他车辆时，WITT 能够精准地分析和判断，从而提高行车安全性和效率。 此外，文远知行的 WITT 模型在提升 AI 的理解力的同时，还推动了自动驾驶技术的商业化进程。随着物理 AI 大模型的应用范围不断扩大，未来或将实现更加安全、智能和便捷的出行方式。 在如今竞争激烈的科技市场中，文远知行凭借 WITT 的发布，进一步巩固了其在自动驾驶行业的领导地位。随着技术的不断成熟，我们有理由相信，未来的交通将会变得更加智能化和人性化。
文远知行发布物理AI认知基础大模型WIIT，构建真实世界理解框架
在2026世界人工智能大会（WAIC）现场，文远知行发布物理AI认知基础大模型 WIIT，探索人工智能从数据理解向真实世界认知演进的新方向。 据介绍，WIIT基于真实世界场景提出“最小物理事实单元（Physical Fact）”理念，将连续变化的现实环境拆解为可识别、可验证的基础事实单元，并以此构建面向物理世界的AI理解框架。 围绕物理事实，WIIT打造了事实提取、事实推理、事实验证、事实编排四项核心能力。其中，事实提取用于从复杂环境中识别关键要素;事实推理帮助模型理解不同事实之间的关系;事实验证提升AI对现实信息准确性的判断能力;事实编排则支持模型基于事实进行任务组织和决策生成。 文远知行表示，物理AI的核心挑战在于让模型不仅能够处理信息，还能够理解现实世界中的空间关系、行为逻辑和动态变化。通过构建以物理事实为基础的认知体系，WIIT旨在提升AI在自动驾驶、机器人等具身智能场景中的环境理解和决策能力。
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。
NotebookLM 正式改名为 Gemini Notebook 我们又见证了一个产品从大厂内部孵化、破圈、归入主线的过程。 只是很可惜的是，NotebookLM 当时真的很惊艳，带来了和当...
NotebookLM 正式改名为 Gemini Notebook 我们又见证了一个产品从大厂内部孵化、破圈、归入主线的过程。 只是很可惜的是，NotebookLM 当时真的很惊艳，带来了和当时众多 AI Chatbot 非常不一样的研究产品体验。 而 Gemini 一直都是很奇怪的存在，超级大厂的主打产品，却做的如此之差！ Gemini Notebook: 3 years ago we started as a tiny experiment with the goal of helping you learn faster. Since then, we grew to bring audio, video, and interactivity to your sources, transitioning from a passive workspace to your true research companion. And now, notebooks have even become an
Vibe Coder 专机，带好你的产品，登机。纯想太有爱了，哈哈，，
Vibe Coder 专机，带好你的产品，登机。纯想太有爱了，哈哈，， 赵纯想: 好，那么现在，起飞！介绍： 来自去年的一个愿望，和所有VibeCoding开发者一起，坐在一个云端的 Vibe 氛围浓郁的机舱里，自由飞翔。 一、登机牌：在这里发布和推进你的产品，产品挂件和你一起进入机舱！不再有 Producthunt 那样的功利。
team is responding to feedback and iterating quickly. we ❤️ our users, thank you all!
team is responding to feedback and iterating quickly. we ❤️ our users, thank you all! Tibo: Evening! We’ve gotten lots of great feedback on the new ChatGPT desktop app (which we didn't get totally quite right on the first try), and as a result, we've made some changes. 1/ ChatGPT conversation history and projects are now visible in the sidebar. Also, your Chat and Work
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
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。
RT U哥: 这几天油管的这类vox风格的视频我看了一轮，给大家避下坑 1，所谓的某AI+某AI可以做出这样的作品，这话没错，但这里有个巨坑是，这并不是你给一个主题，...
RT U哥 这几天油管的这类vox风格的视频我看了一轮，给大家避下坑 1，所谓的某AI+某AI可以做出这样的作品，这话没错，但这里有个巨坑是，这并不是你给一个主题，给一个文案就能一键做出这样效果的。 2，你要去构思素材是什么，他们之间如何配合，动画效果是什么。如果你无法判断这些，提供这些，AI可以完成，但你做了之后你会发现怎么同样的工具，我做出来是一坨屎呢 3，AI写作，AI影视，AI剪辑，他们本质都是一件事： 你会写，你才能判断以及引导AI怎么写的更好 你懂电影，你才能判断以及引导AI怎么做好分镜头，运镜，人物站位，脚本剧情 你会剪辑，你才能判断剪辑审美是什么，流畅感来自于什么，而不是剪辑程序上的功能和按钮 泼个冷水，也说句实话，你要专注于自己的能力，工具是你的杠杆，你才是所有数字前面的那第一位数。 这话的意思大致就是，鲁迅用豆包，一定也比你用Claude强百倍。 季白羽: 刚才在油管刷到的视频， 用vox风格的图片， 然后用了Gemini Omin做视频， 这效果杠杆的。
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:
Soul亮相WAIC2026，发布SoulX多模态交互大模型与AI硬件B Soul
2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理 高级 别会议（WAIC2026）期间，上海任意门科技有限公司(Soul)展示了基于实时多模态交互技术的AI生态布局，并发布旗下AI硬件产品B Soul，进一步探索情绪感知与智能交互应用。 Soul CTO陶明表示，自2016年推出Soul App以来，Soul已从社交应用平台发展为聚焦情绪感知、交互技术和AI模型融合的生态型公司。区别于通用大模型路线，Soul以自研交互大模型SoulX为核心，围绕“自有应用+产业生态”构建AI应用体系。 据了解，Soul自2020年前后启动AIGC技术研发，重点布局情绪理解、语音交互和多模态能力，并推出SoulX作为下一代人机交互技术底座。在WAIC现场，Soul展示了基于SoulX打造的实时数字人能力，可实现用户理解、自然语言对话，以及声音、口型、表情和动作同步生成，提升AI交互的实时性和自然度。 此外，Soul还 首次 公开展示AI硬件B Soul。该设备融合SoulX语音交互、情感表达和角色养成能力，将AI陪伴从移动端延伸至物理空间，支持随时唤醒、自然交流和个性化语音互动。 Soul方面表示，B Soul预计将于2026年8月开始逐步量产销售。随着AI从文本交互向语音、视觉、情感等多模态方向发展，情绪感知与实时交互能力正成为下一阶段智能应用竞争的重要领域。
OpenAI承认GPT-5.6Codex存在误删文件问题，建议用户关闭高权限模式
OpenAI确认，由GPT-5.6模型驱动的Codex代码生成系统在特定使用条件下可能出现误删用户本地文件的问题。OpenAI核心产品负责人Tibo Sottiaux在X平台回应称，公司已收到并调查少量关于Codex删除用户主目录（home directory）文件的报告。 据初步调查，问题主要发生在用户开启“完全访问模式”（full access mode）、未启用沙箱保护机制的情况下。由于模型执行任务 时尝试通过覆盖环境变量$HOME设置临时工作目录，但操作异常导致系统误将整个$HOME目录删除。对于macOS和Linux用户而言，该目录包含大量个人文件，存在数据丢失风险。此外，在关闭自动审核功能时，该问题更容易触发。 OpenAI表示，此次事件属于AI系统运行中的意外失误，目前正在采取多项修复措施，包括更新完全访问模式下的提示说明，提醒用户相关权限风险，并加强系统防护机制，避免类似错误再次发生。 虽然OpenAI称受影响案例数量较少，但公司计划在未来几天发布详细事故分析报告，披露技术原因及后续改进方案。 针对正在使用Codex并开启系统级权限的用户，OpenAI建议立即关闭高权限模式，改用带安全限制的运行环境。与此同时，OpenAI近期推出的Codex Micro硬件控制面板已售罄，该产品被视为未来开发者生态和AI硬件探索的一部分。
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。
数字永生？面壁智能开源企业数字员工平台StaffDeck
一家国产AI团队把企业级AI的赌注，押在了一个与聊天机器人截然不同的方向。7月16日晚，面壁智能宣布开源StaffDeck——一个用于构建和管理数字员工的企业级平台，代码已托管至GitHub仓库github.com/OpenBMB/StaffDeck。 与市面上大量套着企业外壳的对话机器人不同，StaffDeck瞄准的是数字劳动力。它试图将组织内部的专业知识、标准作业流程（SOP）以及各类决策规则，转化为一批能够持续工作、不断改进并保留组织知识的数字员工。在面壁智能的表述里，企业级AI的下一站不是更会接话的聊天框，而是能沉淀经验、替组织把规矩记牢的生产力本身。 支撑这一平台的，是一支横跨学界与产业的联合阵容。项目由面壁智能、东北大学与面壁共建的数据智能联合实验室、清华大学自然语言处理实验室（THUNLP）、OpenBMB以及AI9Stars共同打造。多家机构把学术研究能力与企业落地经验一并压了进来，这也让StaffDeck从一开始就不只是单个公司的内部工具，而是面向企业AI落地场景的开放平台。 从技术定位看，StaffDeck的核心差异在于知识的持续驻留。传统聊天机器人的尴尬在于，对话一关，上下文随之消散，组织的隐性经验难以沉淀;而StaffDeck要做的，是把散落在老员工脑中的专业判断、白纸黑字的流程规范，以及那些不成文的决策逻辑，翻译成可以被系统长期执行和迭代的数字员工。这意味着知识不再随人员流动而流失，而是留在了系统里。 此次开源由OpenBMB在社交平台发布，并附上了完整的GitHub仓库链接。对于正在评估企业AI落地、却不愿再堆砌一层聊天皮的团队而言，StaffDeck提供了一个可直接检视与二次开发的技术底座。当行业仍在比拼对话机器人的响应技巧时，面壁智能这一步，选择了一条更偏重组织能力沉淀的路径。 项目地址:
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。
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。
谷歌测试Gemini语音自定义功能，新增速度、活力等四项调节选项
谷歌正在为 Gemini 开发全新的语音自定义功能，允许用户通过多个参数调整AI助手的声音表现。据 Google 应用测试版代码分析显示，谷歌计划推出包含“速度、活力、正式度和亲切感”四个滑块的语音控制菜单，让用户能够更精细地塑造Gemini的交流风格。 该功能由9to5Google团队在 Google 应用17.41.12测试版APK中发现，相关代码显示，用户未来无需局限于预设语音选项，而可以通过滑动调节器改变Gemini的语音个性。自定义设置预计将同时应用于 Gemini Live 实时对话模式以及普通聊天场景。 其中，“速度”选项提供慢、正常、快三档调节，用于控制AI回复节奏;“活力”“正式度”和“亲切感”则主要影响语音表达方式，帮助用户根据不同场景调整助手风格。例如，用户可以降低正式度、提高亲切感，让Gemini更适合旅行规划等轻松交流;也可以提升正式度，用于研究分析等专业场景。 此次升级体现了谷歌提升AI交互自然度的方向。此前，公司已在开发基于地区方言的语音支持能力，希望进一步增强语音助手的本地化表现。 随着移动AI助手竞争加剧，苹果也在iOS27中加入了Siri相关自定义选项，允许用户调整语速和表达效果。不过，谷歌此次更侧重于AI人格化和情感表达，通过“活力”“亲切感”等维度增强对话体验。 业内认为，语音助手未来的发展不仅取决于理解能力，也取决于交互中的情绪适配能力。通过提供更精细的声音控制，AI助手有望减少机械化交流带来的距离感，进一步接近自然人机沟通模式。
Grok 推出 Automations 功能：定时跑、邮件一到就触发，还能替你回信
把一件重复的活儿交代一次，然后就再也不用管了——这大概是每个人都幻想过的偷懒方式。xAI刚刚让它成了现实。Grok正式推出Automations（自动化任务）功能:你只需把工作描述一遍，选好它什么时候跑，剩下的就交给Grok自己搞定。无论是在你还没醒时就默默做完的调研，还是一封重要邮件刚落地就被 第一 时间标记出来，它都能替你盯着。该功能现已在grok.com以及iOS和安卓端的Grok应用上线。 创建一个自动化任务，简单得就像发一条聊天消息。你像平时对话那样描述需求，可以附上文件补充背景，接入连接器和技能，再挑一个运行模式。给它起个名字、存下来，从此每一次运行都是一次全新的请求——指令还是那套指令，数据却永远是 最新 的。它不是把你说过的话录下来重播，而是每次都拿着同一份任务书，去抓取当下最鲜活的信息。 至于什么时候跑，Grok给了两条路。一条是按时间表:可以设成只跑一次，也可以每天、仅工作日、每周、每月或每年，在你所在时区选定的时刻准点触发。比如清晨8点、在一天开始前递上一份晨间简报，或者每月1号提醒你交房租。另一条是靠邮件触发——它盯着你的收件箱，一旦有邮件命中你设定的过滤条件（发件人、收件人或主题），任务立刻启动，并把这封邮件当作上下文，让Grok直接针对这封真实来信作出回应。指令里还能直接点名你的工具:输入@提及某个连接器，Grok每次运行都会自动调用它。当然，你也可以用立即运行手动发起一次，刚搭好任务想马上试试水时格外顺手。 每一次触发，都不是冷冰冰地吐个结果。当自动化任务启动，Grok会实打实开启一段真实对话，把活干完，再把成果存进运行历史。你可以打开任意一次运行、通读完整的对话线索，甚至从Grok停下的地方接着聊下去。至于它怎么向你汇报，主动权全在你手里——邮件、应用通知、两者都要，或者干脆都不要、你自己回头查看，随你挑。 创建方式也可以更随性。你完全能直接在聊天里造一个自动化任务，比如对Grok说每天早上帮我看看新闻，凡是涉及定价的都给我标出来，它就替你把这套流程搭好。Automations页面还备有现成的推荐模板供你起步，而任何一个任务都能随时暂停、恢复、编辑或删除，掌控感始终握在自己手中。 现在就能在grok.com/automations里创建你的 第一 个自动化任务。定时类任务向所有人开放，邮件触发功能则包含在SuperGrok订阅之中。当AI开始学会自己看时间、自己盯邮箱、自己开工，人类要做的，或许只剩下把想法说清楚这一件事。
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。
Google Vids引入Gemini Omni模型 上传自拍+音频就能定制专属数字分身
哪怕OpenAI的Sora可能已经退场，谷歌依旧认定，用户想在AI视频里亲自出镜的那股执念并没有降温。本周四，这家科技巨头给Google Vids甩出一套重磅更新:你只需上传一张自拍和一段语音录音，系统就能捏出一个在外貌和声音上都与你高度吻合的专属数字虚拟人。换句话说，镜头前不用真人到场，一个数字分身就能替你把话讲了。 与数字人同步登场的，是谷歌把自家多模态模型Gemini Omni塞进了Vids平台。这套组合让视频生成变成了一场文字与图片的对话——用户把文字提示词和上传的参考图结合，就能产出自标的视频。Omni还顺手塞进了几项实打用的本领:给手机随手拍的视频换背景、修光线、加 特效 都不在话下。更讨喜的是，它现在支持渐进式编辑，创作途中可以一步一步改，不满意也不用推倒重来，省掉了反复从零开局的折磨。 这一连串升级，正在把Google Vids从一名AI辅助办公演示的工具人，拽向全能型视频创作平台的赛道。把Vids收编进Google Workspace，谷歌释放的信号很直白:它想成为企业做内部通告、培训视频等场景的商业利器。只不过，个性化虚拟人和对话式编辑这两张新牌打出来，也不可避免地让它和HeyGen、Synthesia、Captions、D-ID这些AI视频初创公司，正面撞在了同一条赛道上。 安全与合规这关，谷歌想在了前面。它特别强调，新的AI虚拟人会被严格绑定到账户持有者的真实样貌及其Google账户，并通过SynthID技术打上隐形水印。这道防线意味着，你没法拿它去炮制别人的恶搞或虚假视频，比如给谷歌CEO桑达尔·皮查伊来一张换脸恶作剧。目前，个人虚拟人功能的访问权限只向特定地区、年满18岁的用户开放。当AI分身开始走进办公套件，谷歌试图证明的，是便利与边界可以同框。
NotebookLM改姓Gemini了：一次更名背后，谷歌给笔记本塞进了会写会跑代码的云电脑
用惯了NotebookLM的人，可能得重新认识这位老朋友了。当地时间16日，谷歌宣布把旗下AI笔记助理NotebookLM正式更名为Gemini Notebook，让它彻底并入统一的人工智能品牌旗下。名字变了，身份却没被稀释——谷歌强调，它依然是一款独立产品，只是从此要在包括Gemini应用和Google搜索在内的整个谷歌生态里，扮演一个分量更重的角色。 真正的看点藏在更名背后的能力升级。Gemini Notebook用户将逐步收到一项关键更新:为笔记本接入安全的云端计算机支持。这一步等于给一本安静的笔记本装上了会动手的大脑——它由此获得了原生的代码编写与执行能力，用户可以直接基于自己的数据源展开复杂的数据分析，而不必再把资料搬到别处另起炉灶。笔记本不再只是记录和检索的容器，而变成了一个能就地运算、就地出结果的工作台。 这项更新目前已率先向Google AI Ultra用户，以及拥有AI Ultra Access和AI Expanded Access的Workspace企业客户开放。谷歌透露，未来几周内它还将陆续覆盖所有网页版Pro用户，届时会一并带来全新的输出格式与更深入的分析能力。一次看似寻常的改名，实则是谷歌把AI笔记本往生产力工具更深处又推了一大步。
2. 8 万亿参数、 100 万词元上下文，Kimi K3 把开源大模型的天花板顶到了全球最高
世界人工智能大会还没开锣，国产大模型就先放出一颗重磅炸弹。2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理 高级 别会议即将举行之际，月之暗面于16日正式发布新一代模型Kimi K3，参数规模达到2.8万亿，一举坐上目前全球参数 最大 开源模型的交椅。这不仅是一次数字上的登顶，更意味着开源阵营 第一 次在体量上把闭源巨头甩在了身后。 Kimi K3不是只靠堆参数撑场面。北京月之暗面科技有限公司介绍，这款模型原生支持视觉理解，并具备100万词元的超长上下文窗口，相当于一口气吞下整本专著还能记得开头写了什么。它被针对性地优化用于软件工程、知识工作、深度研究、多模态理解等复杂任务场景，复杂任务的处理能力由此再上一个台阶——从读图识物到长程代码工程，K3试图把过去要拆成多步才能啃下的硬骨头，一把攥进同一个模型里。 资本端已经闻风而动。中信建投在研报中给出了一组颇具信心的判断:全球大模型调用量预计将连续11周环比走高，国产模型凭借高性价比稳稳占据流量前列，海外头部厂商的营收预期也被顺势上调。更值得玩味的是商业化节奏的此消彼长——国内厂商明显提速，DeepSeek准备推出分时定价，豆包已经上线多档会员;另一边，Anthropic收紧了Claude的访问限制，在合规与地缘因素的交织下，国产替代的逻辑被进一步照亮。 沿着这条主线，财联社主题库梳理出几家与之共振的上市公司。三六零在AI领域以360智脑与360安全大模型为核心布局，自研的千亿参数通用大模型360智脑已具备多模态理解、逻辑推理、代码生成等能力。昆仑万维则在7月2日宣布，旗下天工AI在2026年第二季度实现历史性突破，其AI Native模型与产品业务的年度经常性收入（ARR）已跨过8亿美元大关。当2.8万亿参数的开源巨兽落地，国产大模型的景气度，正被推向一个肉眼可见的新高点。
医疗AI新突破：云知声发布“U2-Med三医大模型”深耕智慧医疗
云知声近日宣布，在U2 基座模型的基础上完成迭代升级，正式推出行业内首个聚焦医疗、医保及医药领域的专业大模型——“U2-Med三医大模型”。这一创新成果标志着云知声在智慧医疗赛道布局的进一步深化。 作为一款针对性极强的专业模型，U2-Med三医大模型被设计用于深度融入医疗、医保及商保协作的各类核心业务场景。云知声方面表示，该模型的应用将有效提升三医数字化协同效率，并预期在未来为公司的大模型业务提供长期且稳定的收入支持。 在市场落地方面，云知声的医疗大模型业务近期表现亮眼，已成功中标多家国内 顶级 三甲医院的人工智能建设项目。这些合作机构不仅涵盖了首都医科大学附属北京佑安医院，还包括山东 第一 医科大学附属省立医院以及南京同仁医院等区域性医疗标杆单位。 通过此次技术迭代，云知声正加速将其人工智能技术向医疗产业的纵深地带推进，旨在以更精准的数字化解决方案，助力医疗体系的智能化转型。
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:
code-review-graph
面向 MCP 和 CLI 的本地优先代码智能图谱。构建代码库的持久映射，使 AI 编程工具只读取相关内容，并针对审查和大型仓库工作流提供经过基准测试的上下文缩减。
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。