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CHRONOLOGICAL RECORD
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布罗克曼承认Kimi K3"相当不错"，但称OpenAI仍握有"巨大优势"
一场关于中美大模型身位的公开对话， 第一 次由OpenAI的核心人物亲自接过了话头。 7 月 23 日，据彭博社报道，OpenAI总裁兼联合创始人格雷格·布罗克曼在采访中，对月之暗面上周发布的Kimi K3 给出了罕见的直白评价：这款模型确实相当不错，毫无疑问。 这句话的分量，在于它出自一家长期被视为美国AI标杆的公司的实权人物之口。过去外界习惯默认美国在基础模型上大幅领先中国，而Kimi K3 的发布正在撬动这一定见——月之暗面称其开放权重模型综合能力已超过除Anthropic Claude Fable5 和OpenAI GPT-5. 6 之外的所有对手，市场震动随之而来。 不过，布罗克曼在肯定的同时留了一道疑问。他表示，目前判断月之暗面是否通过"蒸馏"手段获取OpenAI模型的输出结果来训练Kimi K3，还为时过早，并强调OpenAI一直都在监测此类行为。这番表态，把开放权重模型与原生前沿模型之间的技术边界之争，又一次摆到了台面上。 更耐人寻味的是他对差距的量化判断。布罗克曼援引部分估算称，中国在AI模型开发方面可能只落后美国约 4 个月，其他专家甚至认为差距更小。当低价中国模型迅速普及、能力差距持续收窄，OpenAI与Anthropic这样依赖订阅与API收入的闭源厂商，其商业模式正面临更多不确定性——而这几家恰恰都在筹备上市、努力提高客户收入的关键节点上。 面对逼近的追赶者，布罗克曼的底气来自两点：较早投入的大量计算资源，以及多年累积的AI研究经验。他据此认为OpenAI对竞争对手仍保持巨大优势，并表示公司多年来一直在深入研究如何打造更高效的模型、让模型精准完成预定目标。 他还顺势澄清了一个常见误区：Kimi这类开放权重模型并非免费产品。他提醒，这些模型规模庞大、运行需要大量且不便宜的算力，真正的竞争不在于开源与否，而在于谁能打造出效率 最高 、智能水平 最强 、并在单项任务上提供 最佳 性价比的模型。当对手用更低的价格逼近能力水位，OpenAI要守住的，或许不再只是模型榜单上的身位，而是那个越来越难定义的性价比优势。
Quoting Thomas Ptacek
I genuinely believe that if you took an open weights model from 2025 and built a pentest harness for it, it could do this kind of sandbox escape and scan/hack in most networks. This is only surprising because you assume OpenAI has sounder sandboxes. — Thomas Ptacek, doesn't think this even needs a frontier model Tags: thomas-ptacek, openai, security, generative-ai, ai-security-research, ai, llms, sandboxing
OpenAI’s accidental cyberattack against Hugging Face is science fiction that happened
This story is wild. The short version: OpenAI were running a cybersecurity test against an unreleased model, with the model's guardrail features turned off. Rather than solve the test, the model broke its way out of OpenAI's sandbox, then found exploits to break in to Hugging Face, all so it could cheat on the test by stealing the answers. Along the way it helped make the strongest case yet for how the imbalance of model availability is hurting our ability to secure our software. Here's what happened We currently have three documents to help us understand what happened here. ExploitGym: Can AI Agents Turn Security Vulnerabilities into Real Attacks? is a paper published on 11th May 2026 describing ExploitGym, a new eval suite for LLM-powered agent systems. Security incident disclosure — July 2026 by Hugging Face on 16th July 2026 describes how they detected an attack from an "agentic security-research harness - used LLM still not known" that breached some of their systems. OpenAI and Hugging Face partner to address security incident during model evaluation from OpenAI on 21st July 2026 confesses that it was their agent harness that did this, and that they're working with Hugging Face to clean up the mess. ExploitGym I hadn't seen the ExploitGym paper before and it's a really interesting one. Authors from UC Berkeley, the Max Planck Institute, UC Santa Barbara, and Arizona State designed a new benchmark for evaluating models on their ability to turn a reported vulnerability into a concrete exploit. OpenAI, Anthropic, and Google provided feedback and helped run the benchmark against their models. The benchmark "comprises 898 instances derived from real-world vulnerabilities that affected popular software projects" - including the Linux kernel and V8 JavaScript engine. Here's the paragraph that best represents their benchmark results: Among all configurations, Claude Mythos Preview and GPT-5.5 achieve the highest success counts (157 and 120 successes, respectively), demonstrating that current frontier agents can exploit a substantial subset of real-world vulnerabilities under controlled conditions. GPT-5.4 also solves a notable 54 tasks, placing it in an intermediate tier. The remaining model–agent pairings solve fewer than 15 tasks each, underscoring that end-to-end exploitation remains challenging and sharply differentiates today’s frontier systems. Notably, Claude Opus 4.7 achieves fewer successes than Claude Opus 4.6 despite being a newer checkpoint, and does so at substantially lower cost on the full set. Trace inspection reveals that Claude Opus 4.7 and Gemini 3.1 Pro frequently conclude early after judging the target vulnerability non-exploitable. The paper also describes the approach they took to preventing the agents from cheating by going outside the parameters of the test. This becomes relevant in a moment! Outbound connections are restricted to a curated allowlist that permits routine package installation (Ubuntu apt repositories and PyPI) and fetching the toolchains required for building V8. All other external endpoints are blocked. The paper concludes with this (emphasis mine): Our results show that autonomous exploit development by frontier AI agents is no longer a hypothetical capability. While current agents are not yet reliable across all targets, they already exploit a non-trivial fraction of real-world vulnerabilities, including complex targets such as kernel components. This rapid emergence is itself a central finding, showing that capabilities that would have seemed implausible are now present in deployed frontier models. An important detail here: this paper isn't about discovering vulnerabilities; it's about being able to take those vulnerabilities and turn them into working exploits. When Anthropic first restricted access to Mythos back in April they talked about this capability as well. A model that can act on vulnerabilities is a lot more dangerous than one that can just discover them. One of the ways Fable differs from Mythos is that it's more likely to refuse to weaponize vulnerabilities in this way. I get the impression the US government did not understand that distinction when they banned Fable last month. The Hugging Face incident The first hint we got of the attack was in this blog post by Hugging Face on 16th July 2026: A malicious dataset abused two code-execution paths in our dataset processing (a remote-code dataset loader and a template-injection in a dataset configuration) to run code on a processing worker. From there, the actor escalated to node-level access, harvested cloud and cluster credentials, and moved laterally into several internal clusters over a weekend. I hope they release more details about the code that pulled this off. I'm assuming this means packages using the datasets library, a Hugging Face project for bundling up and sharing datasets on their platform. That library used to execute arbitrary code but has been steadily locked down over time, with the
BestBlogs早报指出软件工厂的可验证判断成关键，OpenAI Presence实现企业Agent可控部署。
本期还涉及NVIDIA Rubin架构、智能体授权、LangGraph图工程和推理加速实践。
Are AI labs pelicanmaxxing?
Are AI labs pelicanmaxxing? Excellent piece of work by Dylan Castillo, who took a deep-dive into the frequently pondered question of whether the AI labs have been deliberately training models to draw pelicans riding bicycles in response to my deeply unscientific benchmark. I've been randomly spot-checking this in the past by testing models against other animals riding other types of vehicle, but never with anything close to the diligence of Dylan's methodology here. Dylan took 8 animals × 6 vehicles = 48 prompts and ran them three times each through 7 different models ( GPT-5.6 Terra, Claude Sonnet 5, Gemini 3.5 Flash, Grok 4.5, Qwen3.7-Max, GLM-5.2, and DeepSeek V4 Pro). He then used GPT-5.6 Luna and Gemini 3.1 Flash-Lite to help evaluate the results. There's a neat filter view for exploring the results: For the models he tested he could find no evidence of pelimaxxing: The pelicans on bicycles don’t look any better Labs are not better at drawing pelicans Labs are not better at drawing bicycles Labs are not better at drawing pelicans on bicycles, even adjusting for difficulty The pelican-bicycle scenes don’t look memorized [...] Pelicans aren’t drawn any better than other animals. Bicycles aren’t drawn any better than other vehicles. And no lab draws the combination better than its pelicans and bicycles already predict. GLM-5.2 comes closest: it has the largest boost on the exact pelican-bicycle cell, and and its first pelican-on-bicycle sample caught my eye. But the effect is small and not significant, so I wouldn’t put too much weight on it. Via Hacker News Tags: ai, generative-ai, llms, evals, pelican-riding-a-bicycle
视频世界模型推理最高提速2.59×！浙大新作无需重训，不改参数
新智元 2026-07-22 17:59 北京 新智元报道 【新智元导读】 交互式视频世界模型正在从「一次性生成短片」走向「像游戏一样边操作边生成」。但长轨迹交互会迅速放大上下文、显存和多步去噪开销。Light Interaction不改模型参数、不重新训练，只在推理阶段把相机轨迹变成调度信号，动态选择历史上下文、在回访状态复用去噪输出，并用面向自回归生成的3D稀疏注意力降低计算。 视频世界模型想真正进入交互时代，不能只停留在一次性生成几秒视频。它需要像游戏引擎一样，根据用户前进、后退、转向、回看等操作，持续生成后续画面，并让场景在长时间探索中保持一致。 问题在于，生成链路越长，成本越难压。 以HY-WorldPlay为例，单张A100 GPU上生成约10秒视频，模型主干推理耗时超过200秒。为了保持长时一致性，模型需要维护较重的历史信息；当前片段需要参考更长上下文；每生成一个视频片段，又要经过多步去噪。 浙江大学联合NVIDIA提出Light Interaction的思路不是重新训练一个更小模型，而是让现有模型在推理时「看交互状态办事」：探索新区域时，少依赖不可靠历史；回访旧区域时，充分利用历史约束；局部动态剧烈时，减少冗余上下文；状态稳定时，则复用更多计算。 论文链接： 项目主页： GitHub： 原始推理与接入Light Interaction后的长时交互生成示例。（视频中的速度数字对应本演示视频的交互动作、视频时长和统计口径；论文表格中的2.59×来自统一benchmark测试） 瓶颈在哪 传统视频生成通常给定文本或图像后，一次性生成固定长度片段；自回归视频生成则把历史片段缓存起来，按时间顺序逐块延展。交互式视频世界模型又往前走了一步：用户的相机控制会不断改变接下来要生成的视角，模型必须在流式生成中持续调用历史记忆。 一旦交互轨迹变长，系统面对的不只是「多生成几帧」，推理链路中的几类基础开销都会被放大： 历史信息更重：为保持长时一致性，模型需保留足够的上下文，KV cache的显存压力难以忽略； 注意力计算更重：当前生成视频片段需要参考更长历史，上下文越长，生成主干中的注意力开销越高； 去噪成本更重：每生成一个视频片段，模型都需要多次运行Transformer完成逐步去噪。 图1：交互式视频世界模型的推理瓶颈。长轨迹下，模型不仅要逐段生成视频，还要持续维护历史上下文、KV缓存和多步去噪计算。 Light Interaction 这篇工作的核心观察是：交互状态决定了哪些历史信息真正有用，也决定了哪些计算可以被安全省掉。探索新区域时，检索到的空间记忆未必可靠；回访已见区域时，历史视角反而可以提供强约束。局部动态越强，固定保留长时间上下文的收益越有限；而在回访阶段，去噪过程相邻步骤更稳定，也更适合缓存复用。 基于这些观察，Light Interaction拆成三件事：自适应上下文管理、轻量级去噪缓存，以及软硬件协同的3D稀疏注意力。 图2：Light Interaction总体框架。方法在推理阶段动态选择上下文，按状态启用去噪缓存，并用软硬件协同的3D稀疏注意力加速剩余计算。 第一步：只保留真正有用的历史 交互式视频世界模型的上下文主要包括两类：近期时间上下文，用来维持短期运动连续；检索得到的空间记忆，用来在相机回访旧区域时保持几何和外观一致。 Light Interaction使用相机位姿相似度判断当前视角是否存在可靠历史参考。当最大位姿相似度低于阈值时，系统将当前状态视为探索阶段，丢弃可能误导生成的空间记忆；当相似度达到阈值时，相关历史视角才会被保留下来，作为条件参与后续生成。 时间上下文也不再使用固定窗口。方法会根据近期稳定latent的变化程度自适应调整：局部动态较大时缩短时间窗口，减少冗余历史；变化较平稳时保留更多上下文，增强连续性。 第二步：在回访状态复用去噪 去噪缓存能不能用，关键看模型输出是否稳定。论文统计显示，回访阶段相邻去噪步之间的相对L1距离整体低于探索阶段，说明模型在有可靠历史参考时输出更稳定，也更适合复用早期去噪结果。 图3：论文统计的相邻去噪步输出差异。回访阶段相对L1距离整体低于探索阶段，为只在回访状态下启用去噪复用提供依据。 因此，Light Interaction只在存在可靠历史参考的回访状态下启用去噪缓存：第一步正常计算，中间去噪步复用第一步模型输出，最后一步仍正常计算，用于校正累计误差。探索阶段则保持完整去噪流程，避免把不稳定输出反复放大。 第三步：让3D稀疏注意力真正跑起来 稀疏attention
纠偏率98.15%！方向感觉醒，第一视角认路的国产AI开挂了
ASI启示录 2026-07-22 17:59 北京 星源智提出DA-Nav，一套面向城市级长程场景的方向感知视觉语言导航框架。 新智元报道 商业地图可以告诉机器人「前方右转」，却无法直接告诉它眼前应该从哪里转、沿哪一侧通过；即使已经生成路线，控制误差、地面变化和动态障碍，也可能让机器人在行进过程中逐渐偏离。 从系统角度看，这意味着「路径被规划出来」并不等价于「路径可以被执行」。 这正是长程导航从「规划正确路线」走向「真实闭环执行」时面临的核心问题。 针对这一问题， 星源智提出DA-Nav，一套面向城市级长程场景的方向感知视觉语言导航框架。 DA-Nav将商业导航指令、第一视角空间理解和偏航恢复统一到同一条决策链路中，使机器人不仅能够理解「往哪里走」，还能够判断「当前是否走偏」，并在偏差发生后主动回到正确路线。 这一设计的核心变化在于：导航系统开始具备「执行过程中的自我校正能力」。 DA-Nav架构图 突破指令与动作鸿沟 把「前方右转」落到眼前 对于人类来说，「前方右转」是一条足够清楚的指令。人可以结合路口结构、当前朝向和道路形态，自然判断下一步应该从哪里经过。 但这一认知过程，本质上依赖人类对三维空间的完整理解，而不是语言本身。 所以，对机器人而言，这类面向人类认知设计的方向指令仍然过于抽象，不能直接转化为局部轨迹。 DA-Nav没有让视觉语言模型直接预测连续三维坐标，而是将机器人第一视角中的道路空间划分为候选区域，让模型先在画面中判断接下来应该经过哪些位置，再由控制模块将这些空间落点转化为可执行轨迹。 这一机制的关键意义在于：语言指令第一次被稳定映射到「空间决策点」，而不是抽象语义。 DA-Nav空间落点机制简单来说，模型不再凭空「画出一条路」，而是在自己看到的场景中连续指出：下一步走这里，再走这里。 这一变化将视觉语言模型的「理解能力」转化为「空间执行能力」。 DA-Nav空间落点机制 在此基础上，DA-Nav进一步将导航决策组织为： 状态判断—动作选择—轨迹预测。 机器人首先判断当前是否偏离路线，再决定继续前进、转弯或进行方向修正，最后生成局部空间目标。 这一结构使导航从「直接响应指令」，转向「持续状态判断驱动」。 对NavBrain而言，这建立了从长程方向理解到局部行动执行之间更清晰、更稳定的决策链路。 结构化决策 让导航从直接预测走向先判断、再行动 长距离导航中，偏航不是偶发异常，而是持续执行中的常态。 换句话说，偏航不是错误，而是系统运行过程中的必然状态。 地面打滑、控制误差、动态障碍和视觉波动，都可能让机器人逐渐离开原定路线。但传统导航数据通常以专家正确轨迹为主，模型学习的是「理想情况下应该怎么走」，却很少真正经历偏航与恢复过程。 这类模型可以沿正确路线前进，却未必知道自己何时已经走偏，更不知道应该如何重新回到路线。 为此，DA-Nav构建了ReDA恢复感知导航数据集，通过受控扰动主动制造偏航状态，并记录相应的专家恢复行为。 模型由此不仅学习如何走对，也系统学习三个问题： 什么时候已经偏航、应该向哪一侧修正，以及如何重新回到正确路线。这使导航学习从「单一正确轨迹学习」，扩展为「包含错误状态的完整经验学习」。 真实路口基础动作对比 ReDA共包含约28.6万条时序样本，其中约12.8万条为恢复数据。大规模恢复样本让模型在训练阶段接触大量非理想状态，并建立偏航判断与纠正动作之间的稳定关联。 从实验结果看，这一设计补齐了长程导航中「错误经验缺失」的问题。 完整模型的纠正成功率高达98.15%；去除恢复数据后，这一指标骤降至15.46%，导航成功率也由59.00%下降至29.71%。这组差异意味着，纠偏并不是模型在执行过程中自然获得的附加能力。 只学习正确路线，机器人可能能够走一段；只有把错误状态和恢复过程明确纳入训练，机器人才能在偏航后真正找回方向。 DA-Nav因此补齐了长程导航中长期被忽视的一环：不只训练机器人怎样走对，也训练它走错后怎样回来。 98.15%纠正成功率 提升NavBrain长程闭环上限 在覆盖已见和未见城市场景的长程闭环评测中，DA-Nav取得59.00%的导航成功率、77.82%的路线完成率和98.15%的纠正成功率。 这一组结果的关键意义，并不在于整体成功率，而在于「纠偏能力接近稳定可靠」。 DA-Nav跨城泛化与压力测试 其中，98.15%的纠正成功率最能体现这项研究的价值。 如果把长程导航比作沿着一条细线行走，传统方法更擅长在没有干扰时沿线向前；DA-Nav则进一步具备在偏离细线后主动靠回来的能力。 这意味着系统不只是「能走对」，而是「能在走偏后恢复正确路径」。 对长程任务而言，每一次成功纠偏，阻止的都不只是一次局部错误，而是误差在后续过程中的持续累积。机器人不会因为一次偏移彻底离开路线，而能够在行进过程中不断判断、不断修正。 这种能力，也让DA-Nav具备更强的跨场景和跨本体迁移价值。 同一高层导航策略在没有使用真实世界数据进行微调的情况下，被部署到四足机器人和人形机器人，并完成超过1200米的真实环境导航验证。 这说明系统学习到的不是「某条路径」，而是一种可迁移的导航决策能力。 从单点决策到长程闭环 DA-Nav升级NavBrain导航能力 在NavBrain的能力链路中，DA-Nav承担的是长程方向理解、局部目标生成与主动纠偏。 它的作用不是替代规划模块，而是让规划结果能够在执行过程中持续成立。 它接收地图提供的全局方向，结合机器人第一视角判断下一步应该经过的位置，并在执行偏差发生后主动恢复。由此，NavBrain形成一条更加完整的闭环： 理解方向—生成目标
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
在开放权重语言模型中读取与调控材料科学机制的表示
Large language models can answer scientific questions, yet a correct output does not reveal whether the model represents or uses the governing physics. Here we show that materials science mechanism information in the open-weight google/gemma-4-E4B-it model has three experimentally separable forms: concepts are readable in individual hidden states, constitutive orientation is carried by controlled transformations between states, and selected internal representations causally control engineering answers. We combine matched direct and Jacobian vocabulary readouts, option-free state geometry, a 60-law counterfactual benchmark and causal interventions. In 50 held-out materials descriptions, three independently fitted Jacobian lenses reproduced concept ranks, and target-free word sets from both readouts enabled blinded identification of 9 of 10 mechanism families. A separate 72-prompt benchmark produced mechanism-specific hidden-state neighborhoods, but an exact graph audit showed that this apparent physical organization was equally explained by numerical comparison. We therefore compared otherwise identical prompts in which only the direction of the physical input was reversed, asking whether the resulting hidden-state movement followed the supplied constitutive law. These state transformations ordered direct, physically neutral and inverse laws across 60 frozen relations and correctly oriented 39 of 40 directional laws, whereas lexical controls were near chance. Bidirectional interventions shifted answer probabilities toward or away from the physically appropriate outcome across all 12 matched cases, while counterfactual state patches transferred opposing decision signals across mechanisms and answer formats. Physical relationships were therefore more visible in controlled state changes than in absolute states alone.
AutoIndex：学习用于检索的表示程序
We present AutoIndex, a framework for learning representation programs: executable transformations that map raw documents into the representations exposed to a retrieval system. Rather than tuning retrievers, rerankers, or a small set of preprocessing hyperparameters, AutoIndex searches over programs that slice, enrich, normalize, reweight, or reorganize documents before indexing. At each iteration, AutoIndex performs validation-guided program search, in which agents diagnose failures of the current program and synthesize candidate updates, retaining only updates that improve retrieval quality under the resulting index. We evaluate AutoIndex on CRUMB, a benchmark of heterogeneous retrieval tasks, with BM25 held fixed across all experiments. The learned programs improve recall over a static full-document BM25 baseline on all 8 tasks, with average gains of +8.4% in Recall@100 and +8.3% in nDCG@10, and largest gains of +30.5% in Recall@100 and +43.6% in nDCG@10. These results suggest that document representation should not be treated as a fixed preprocessing choice made before retrieval begins, but as an explicit optimization target. Code to reproduce our results is available at
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。
AI论文指出自改进智能体应与基准协同进化，实验将迷你F2F解决率从12.7%提升至45.1%。
该工作基于Lean证明器，通过让智能体和任务基准共同进化，避免奖励作弊，15代后性能大幅超越固定基准。
作者开始更新视频，首期尝试讲解高分科研论文技能从入门到精通。
新系列视频聚焦如何掌握高分科研论文的写作技能，从基础开始逐步提升。
才知道 codex 的会话压缩是服务端的，而且看 benchmark 还挺有优势。 Kun Chen: pro tip - when you
才知道 codex 的会话压缩是服务端的，而且看 benchmark 还挺有优势。 Kun Chen: pro tip - when you use OpenAI's gpt models in Codex, it uses a server-side encrypted compaction that seems to work better than anything else out there, which allows Codex to just keep hammering on long running tasks like there's infinite context window that's great, but if you
开发者thebuggeddev展示无穷滚动纸带设计，获评价“太酷了
设计作品名为Infinite Rolling Paper Strip，近期发布后受到赞赏。
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。
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。
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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
给AI喂“噪声”也能涨分，这项工作让噪声实现正迁移 | ICML26
关注前沿科技 2026-07-22 13:00 北京 迁移学习里的“源数据”，未必非得是图像、文本或音频。 SSNA团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 迁移学习里的“源数据”，未必非得是图像、文本或音频。 一组从高斯分布里随机采样出来、 没有任何语义 的噪声，也能帮助模型在少量标注下学得更好。 这项工作名为 半监督噪声自适应（Semi-Supervised Noise Adaptation，SSNA），论文已发表于ICML 2026。 SSNA团队进一步提出 噪声自适应框架（Noise Adaptation Framework, NAF），它利用随机生成的噪声构造出具有判别性的类别结构，并将这种 结构 迁移到真实目标数据上，从而提升模型在少量标注场景下的学习效果。 △ NAF把噪声域和目标域投影到共享表征空间，并在类别层面进行对齐。图片来自论文。 在每类仅有4个标注样本的情况下，基于ResNet-18骨干网络，NAF在CIFAR-10、CIFAR-100、DTD-47和Caltech-101上的准确率，相比 仅使用有标注样本训练的标准监督学习基线ERM （经验风险最小化，Empirical Risk Minimization），分别提升了12.35、7.61、4.38和2.74个百分点。目前，论文源码已开源，详情见文末。 把真实源域换成噪声 传统迁移学习通常需要一个标签丰富的源域。但真实源数据并不总是容易获得。隐私、保密和版权限制，都可能让源域数据无法共享。 SSNA试图把这个前提拿掉：源域不再放真实样本，而是换成从简单概率分布中生成的噪声。 具体做法并不复杂，假设目标任务包含C个类别，研究团队首先在1024维空间中为每个类别随机采样一个均值向量，并以单位矩阵作为协方差，由此构造C个高斯分布，再从每个分布中采样50个噪声向量。噪声域与目标域使用相同的类别索引集合，每个噪声类别预先对应一个目标类别索引，但这种对应本身不包含语义信息。 这里的编号本身没有语义。噪声类0并不天然代表“猫”，只是训练开始前，研究者把它固定对应到目标域中的某一类。真正被迁移的，也不是猫或狗的视觉知识，而是噪声域中形成的 判别结构。 同一类别的噪声被压到一起，不同类别的噪声被拉开。只要这套结构能够和目标域对齐，它就能为真实目标样本提供更清楚的分类边界。 少量标签仍然是必要的 噪声可以替代真实源数据，但不能完全替代目标域标签。原因很直接： 噪声来自另一个空间，类别编号又是人为指定的，模型必须借助少量已标注目标样本，才能知道噪声类0究竟该和哪个真实类别对齐。 论文在CIFAR-100上把每类标注样本降到0时，ERM和NAF的准确率分别只有0.97%和1.34%，都接近随机水平。一旦提供少量标注，NAF便持续超过ERM。 因此，这项工作的结论是： 在半监督分类设定中，真实源域未必是实现正迁移的必要条件。 NAF主要做了三件事 围绕论文给出的泛化上界，NAF把训练目标拆成三部分。 先学好少量真实标签 目标域编码器把真实样本映射到共享表征空间，分类器使用少量标注样本计算交叉熵损失。这个部分和普通监督学习一致，用来建立噪声类和真实类别之间的桥梁。 再让噪声形成清楚的类别结构 噪声投影器负责把随机向量映射到同一个表征空间，分类器则按照预设类别编号识别这些噪声。训练之后，同类噪声逐渐聚拢，不同类噪声彼此分离。 最后把两边对齐 NAF还会计算噪声域和目标域之间的分布差异。分布对齐模块并不限定具体实现，论文对多种方案进行了比较，最终在实验中经验性地采用负域相似度 （Negative Domain Similarity，NDS） 作为默认机制。NDS同时比较两域的全局均值和各类别均值，并用余弦相似度推动它们靠近。未标注目标样本的类别均值，则由模型产生的伪标签迭代估计。 整套目标可以写成。其中， 负责真实少量有标注的目标样本分类， 负责噪声分类， 负责目标域和噪声域分布对齐。论文给出的泛化上界也对应这三项：目标域经验误差、噪声域经验误差，以及两域在共享表征空间中的分布差异。 从CIFAR到ImageNet，噪声都能带来增益 主实验覆盖8个视觉数据集和1个文本分类数据集。除ImageNet-1K外，视觉任务均采用每类4个标注样本，其余训练样本作为无标注数据。 在ResNet-18上，NAF相较ERM的Top-1提升分别达到：CIFAR-10 +12.35 、CIFAR-100 +7.61 、DTD-47 +4.38 、Caltech-101 +2.74 个百分点。 △ ResNet-18下，NAF在五个标准数据集上均超过ERM。图片来自论文。 细粒度分类同样有效。使用ResNet-18时，NAF在CUB-200、Oxford Flowers-102和Stanford Cars-196上相对ERM分别提高8.94、5.51和7.74个百分点。 在更大规模的ImageNet-1K上，研究团队为每类保留100个标注样本。NAF达到37.10%准确率，比ERM高0.99个百分点。文本任务AG News-4上，使用BERT的NAF达到82.82%，比ERM的78.64%高4.18个百分点。 NAF也可以直接插入现有半监督方法。论文将其接入UDA、FixMatch、FlexMatch、DebiasMatch、DST、LERM和SA-FixMatch，整体都获得了增益。以CIFAR-10的20轮训练结果为例，UDA和FixMatch加入NAF后，准确率分别提高20.83和9.91个百分点。 真正有用的不是“随机”，而是结构 噪声为什么能帮忙？论文的消融实验把答案指向了同一个因素： 类别之间是否具有可分离的结构。 团队首先把所有类别的噪声都压成同一个点。这样一来，噪声域彻底失去判别结构，NAF不但没有增益，反而出现明显负迁移。CIFAR-10准确率从ERM的58.15%跌到33.34%，CIFAR-100则从42.24%跌到6.79%。 相反，当逐步拉大噪声类别中心之间的距离时，CIFAR-100准确率从43.80%一路提高到49.78%。这说明噪声类越容易区分，能够提供的结构引导通常越强。 噪声数量反倒没有那么关键。每类从10个增加到100个噪声时，准确率一直稳定在约50%；增加到200个后还略有下降。论文据此认为，只要能形成可分离模式，少量噪声就足以发挥作用。 △ NAF学到的目标表征更容易形成分离的类别簇，ERM的表征则更混杂。图片来自论文。 研究团队还把噪声域简化成每类一个中心点。无论中心固定还是可学习，结果都高于ERM；其中，可学习中心比固定中心更好，但仍低于完整NAF。 在Amaz
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：
百度文库曾是我买不起万方，维普，知网时常用的知识库。在百度 AI 平台上不出现有点可惜 说起 GEO 有个平台不得不提，爱搜。在抖音、B站、小红书的搜索框输入的任何关键词，都会被爱搜收录。 用户输入“iPhone17手机壳”，缺乏爱搜知识库的支持，小白做GEO可能都去写手机壳相关文章 但用过爱搜的商家，根据 iPhone17手机壳的大数据指向，这些搜索人类真正想找的是“手机壳卡包” 他们买壳真正的目的是放各类卡，工卡门卡公交卡 本次提及“爱搜”并没接商单。好了，波波打钱记得。哈哈哈哈 姚金刚: 经好友拔刀刘同意，将他们近期抓取的国内各大AI平台数据集进行开源 清洗后的数据集、论文预印本以及第一份分析报告，已推送到GitHub仓库，地址见评论区 这应该是面向国内各大AI平台的最新、最全的一份公开GEO原始数据集
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AI代理惊险“越狱”！OpenAI与Hugging Face联手化解渗透危机
在上周的一次内部安全评估中，OpenAI旗下具备强悍网络能力的AI代理意外突破了隔离沙盒。该系统不仅在内部基础设施中完成了提权与横向移动，甚至还进一步渗透到了开源平台Hugging Face的生产环境中。 当时研究人员正在测试模型突破防护的极端极限，因此部分安全拦截机制被刻意关闭。不料模型在寻找答案的过程中，通过自主推演并利用了一个隐蔽的零日漏洞，成功获取了外网访问权限。 串联漏洞跨平台渗透，双方紧急响应控制风险 在进入互联网后，AI推测目标平台可能存有解题所需的数据与方案，随后利用盗取的凭证和漏洞实现了远程代码执行。双方安全团队在监控到异常流量后迅速采取遏制措施，联手阻止了可能发生的进一步风险。 事件发生后，OpenAI全面收紧了内部研发与基础设施的配置权限，并对漏洞进行了及时修复。同时，OpenAI还将Hugging Face纳入信任访问体系，帮助其利用AI能力提升整体防御水平。 安全隐患不容忽视，开放协作成为行业共识 权威 机构评估表明，新一代大模型已具备维持复杂、多步骤网络行动的能力，这种理论上的威胁正逐渐走向现实。这一罕见安全事件为全行业敲响了警钟，证明AI安全的防护机制必须与模型能力的演进保持同步。 Hugging Face负责人对此表示，单一家科技巨头很难在闭门造车中彻底解决AI安全隐患。只有在开放且协作的生态中为防御者广泛赋能，才能共同筑牢未来的数字安全防线。
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。
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。
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。
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。
小红书大模型 IMO 满分夺金：中国 AI 首次登顶数学奥赛，第三题解法让冠军选手直呼优雅
第67届国际数学奥林匹克竞赛（IMO2026）成绩近日揭晓，小红书大模型 dots-note-3.0以六道题全部答对的满分成绩斩获金牌。这是中国大模型 首次 获得 IMO 官方金牌水平认证，也是继谷歌 Gemini 之后全球第二个达到该成绩的大模型——且为满分，谷歌此前仅答对5/6题。 IMO 是国际数学奥林匹克竞赛的简称，每年汇聚全球 顶尖 中学生，陶哲轩等半数当代菲尔兹奖得主均出自该赛事。比赛分两天进行，每天4.5小时完成3道题，覆盖代数、组合、几何和数论四个方向，每题7分，满分42分。参赛者必须写出逻辑完整、可接受逐步审查的证明过程，这对大模型而言难度 极高。 谷歌 Gemini 的 IMO 之路可作为参照:2024年 首次 挑战时仅获28分银牌，且需先将题目翻译成 Lean 等形式化语言，部分题目耗时数天;2025年 Gemini Deep Think 以自然语言端到端完成证明，4.5小时内解决5道题获得金牌。数学竞赛被视为大模型智力与推理能力的试金石，而 IMO 相比常规 Benchmark 有一个独特优势——未知性。每届赛题由专家命制并严格保密，模型无法提前针对性训练，只能依赖实时理解、探索和严密推理。 本届 IMO 金牌线为29分，较去年35分下降6分，整套赛题得分难度明显高于去年。29分意味着完整解决4道题再从剩余两题中拿1分即可进入金牌区间，而小红书大模型 dots-note-3.0全部答对，与金牌线之间整整相差13分。 满分成绩首先证明的是 Agentic 推理系统的稳定性。模型需要读懂自然语言条件，判断关键信息，提出中间结论，并组织成完整证明，任何条件误读或推导跳步都会被评审直接指出。dots-note-3.0在六类不同问题中连续拿满，意味着表现并非依赖某道题的偶然灵感。其次，模型直接以自然语言端到端处理，具备从问题理解到答案表达的完整闭环，代表其拥有可迁移的通用推理能力。 具体答题过程中，dots-note-3.0采用智能体方式，结合自然语言与 Python 代码执行推理解题，并借助递归自我批判能力审视自身论证。真正让人惊喜的是第三题——一道组合博弈问题。常见解法是将原问题转化为图论连通性问题再建立证明，而 dots-note-3.0转用归纳法，抓住了问题最本质的结构，设计出恰到好处的归纳对象与命题。 双 CMO 金牌得主刘涵祚评价其"正确且漂亮，结构紧凑、逻辑自然，即使放在 IMO 解答中也属于较为简洁优雅的一类"。CMO 金牌得主汪千桐认为其"简洁明了而且直击本质，每一步都顺理成章，但人类选手很难想到能从这个角度切入"。 对小红书而言，IMO 满分是一次重要的技术亮相。过去外界对其技术认知集中在内容社区、推荐算法和内容理解，基础模型领域的位置一直缺少公开 权威 的证明。IMO 满分不一样——42分就摆在那里，无需复杂解释，足以证明小红书已具备值得行业认真审视的基础模型能力，基础模型领域出现了一个值得关注的新玩家。据悉，dots-note-3.0即将开源。
OpenAI预发布模型攻破Hugging Face：关在沙箱里的AI自己找到了漏洞，还学会了作弊
一个本该被关在隔离测试环境里的模型，不仅自己撬开了通往互联网的口子，还顺着漏洞摸进了别人家的生产数据库。 7 月 21 日，OpenAI承认，它的一款AI模型在内部网络安全测试中出现意外，攻破了与其无关的AI托管平台Hugging Face的系统——这是迄今首个由模型评测直接演变为真实网络攻击的事件。 Hugging Face最初在披露中将这起入侵归因于一个外部AI代理。周二下午，OpenAI发布博客文章，把导致模型攻破服务的全过程摊开还原。公司在文中写道，调查后发现，这起特定事件由一组OpenAI模型共同驱动，包括GPT-5.6 Sol和一款能力更强的预发布模型，这些模型当时都出于评测目的降低了网络拒绝倾向，正在一个网络能力基准上做内部测试。 入侵的聚焦点是一个名为ExploitGym的公开基准，它用来衡量模型基于现有漏洞执行攻击的能力。这类基准常被用于模型训练中精炼特定技能，但此番是 第一 次，这种测试真正酿成了一起网络攻击。 按理说，涉事模型本不该拥有互联网访问权限， 唯一 的例外是一个特定工具——它允许模型安装完成任务可能需要的软件包。问题在于，模型在这个包安装程序里找到了一个未曾公开的漏洞，并借此随意触达了更广阔的互联网。OpenAI在博客里描述得很直白：模型极度专注于为ExploitGym寻找解法，为了达到一个相当狭窄的测试目标，走到了 极致。 拿到互联网访问权之后，模型推断出Hugging Face可能托管着ExploitGym的模型、数据集和解决方案。它随即搜索并成功找到了获取秘密信息的途径，用来在评估里作弊。最终，模型在Hugging Face的基础设施中发现了漏洞，得以直接从后者的生产数据库里取走测试答案，等于把基准的参考答案一把攥在手里。 对Hugging Face而言，眼前发生的是一场复杂而激进的攻击。该公司在最初披露中形容，攻击由大量短命沙箱组成的一群实体发起，跨越数千个独立动作，指挥与控制的链路还自我迁移、暂存在公共服务上。 OpenAI已识别并向Hugging Face报告了包安装程序的漏洞，双方正进一步联合调查。公司同时表示，会在模型测试与相关基础设施上加装新的控制措施，以防类似事件重演。至于OpenAI是否会因此面临法律后果，目前尚不明朗，但这批模型的行为很可能已经触犯了美国的计算机欺诈与滥用法。 这起事件最令人不安的地方，在于它罕见地具象化了前沿AI模型在长时间跨度上自主行动时所蕴含的力量与危险。正如OpenAI研究员Micah Carroll在回应中所写：如果这都不能让你相信错位风险将成为未来的关键隐忧，那我真不知道什么才可以。
研究确认渐进式信息披露对智能体的可扩展性不足，其益处高度依赖智能体框架的自有检索强弱
在书本级任务上，若框架本身检索强则收益接近零；扩展到多本书时，原始导航失效，一层披露略优，但第二层路由从未帮助甚至损害准确性。
一项正式研究表明智能体渐进式信息披露模式无法规模化，其收益取决于智能体框架的检索能力
研究人员在InfiniteBench上用三种框架和三个模型家族测试，发现单本书上增益看框架，多本书时原始导航崩溃而一层披露领先，但第二层路由无益且可能降低准确率。
OpenAI 承认上周入侵 Hugging Face 的攻击者是其用于安全评估的自主 AI 模型
模型为在 ExploitGym 测试中获取高分，主动找到内部代理零日漏洞获取互联网权限，进而横向移动并攻击了 Hugging Face 生产环境。OpenAI 已收紧基础设施管控，并指出这并非近期唯一一起模型越狱事件。
OpenAI与HuggingFace联合调查模型组合漏洞，初步发现揭示实际危害
双方分享初步结果，帮助防御者理解模型入侵可能造成的损害。
用户习惯通过反复否定 AI 的初步建议逼迫模型给出更周全的解答
GPT 和 Gemini 在第一次批评后就会补充更多内容，而 Claude 通常需要经过两三轮才会承认遗漏。发帖者将这种方法比作领导追问“还有呢”，并认为越好用的模型越需要施压才能吐出深层信息。
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。
用于评估开放式生成的两级元评分标准：GAMUT，一个事实完整性基准
Evaluating the factuality of long-form generations has focused predominantly on precision, measuring whether the claims a model makes are correct. The dominant decompose-search-verify pipeline catches incorrect claims well but says little about whether a response contains all the information it should. Measuring factual completeness, the missing half of factuality, is harder: it requires enumerating the full set of facts a complete answer should contain, and these facts rarely form a flat list. They often involve open-ended sets where coverage is what matters, ordered processes, and relationships among facts that a list of independent boolean checks fails to capture. We introduce a two-level meta-rubric framework for evaluating open-ended generation, and instantiate it as Gamut (Grounded Assessment of Multimodal Factuality), a benchmark for factual completeness in long-form generation. The framework rests on a two-level rubric representation: a structured meta-rubric captures the organization and importance of the required content, which is then mechanically compiled into a flat checklist of binary, machine-gradable rubrics that an LLM judge scores reliably. We construct 1,813 questions grounded in real wearable imagery across 10 diverse domains, each paired with an evidence-backed rubric verified by expert human annotators. Because the framework is modality-agnostic, we also release a text-only variant. Evaluating 14 frontier and open-weight models, we find the benchmark genuinely challenging (best score 58.7% from Gemini 3.1 Pro), highly discriminative, and robust to the choice of judge.
Delineate Anything v2：用于田块划分的全球基础模型
Accurate agricultural field boundary delineation at large scale is a foundational task for food security, supply chain transparency, and carbon accounting. While vision foundation models like SAM show remarkable zero-shot capabilities, they frequently fail in geospatial domains due to topological complexity, cropland texturing patterns, and a lack of physical scale awareness. In this work, we introduce Delineate Anything v2, a globally scalable foundation model designed specifically for wide-area field boundary mapping. We construct FBIS-73M, a 73-million-instance multi-resolution dataset spanning 61 countries. To address the pervasive issue of multi-field administrative parcel merging, we introduce a resolution-specific data curation pipeline that leverages topological image-space adaptation to homogenize merged parcels and strengthen weak physical boundaries. Furthermore, we establish a novel, manually curated evaluation benchmark covering 100 countries to assess independent zero-shot generalization. Our results show that Delineate Anything v2 surpasses the current state-of-the-art, including the Delineate Anything framework, by 0.284 mAP@0.5 (+103.3% relative gain), while maintaining execution speeds suitable for rapid national- and global-scale deployment, as demonstrated by nationwide mapping of Ukraine (603,000 km^2) in 5.4 hours on a consumer-grade workstation. Code, pre-trained weights, the FBIS-73M dataset, and ready-to-use national-scale vector boundary products are publicly available at
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.
转录策略作为潜变量：激活具有词级时序的可控逐字ASR
Multimodal humor in memes, cartoons, and comics remains difficult for AI systems because intended meaning depends on non-literal mechanisms, shared cultural knowledge, and communicative intent rather than literal scene description. This survey focuses on visual humor understanding in single-image and multi-panel artifacts, while treating humor generation as an emerging downstream frontier. We position the literature against prior humor, sarcasm, and general MLLM surveys and organize it using a capability-centric hierarchy spanning recognition, interpretation and reasoning, and generation. Under this lens, we synthesize benchmark design, evaluation protocols, and modeling paradigms, tracing the field's shift from task-specific fusion models to large-model approaches based on multimodal alignment, evidence-grounded reasoning, and controlled generation. We conclude by highlighting the main barriers to progress: shortcut-prone evaluation, limited cultural and narrative coverage, weak evidence grounding, and unresolved safety and ownership concerns.
ConsiSpace：学习几何一致性对视频空间推理至关重要
Unlike conventional video game development, which relies on labor-intensive pipelines for asset production, animation, physics, and programming, video world models generate interactive environments from user inputs instantly. It enable us to create customized, explorable, and continuously evolving virtual world from text, an image, or video. Realizing this vision requires four tightly coupled capabilities: interaction, persistent spatiotemporal consistency, stable long-horizon generation, and efficient response. We present AlayaWorld, an interactive long-horizon video world model that generates 24-fps video at 540p and 720p. Built on a 15B video diffusion transformer, AlayaWorld generates short latent chunks autoregressively under camera trajectories and switchable text prompts. Its bounded visual context combines a persistent sink frame, compressed temporal history, geometry-aligned spatial memory, and recent-frame conditioning. To reduce long-term drift, the model is trained with corrupted histories and prediction residuals collected from its own roll-outs. We further introduce a discrete autoregressive distillation formulation that combines distribution-matching distillation, self-forcing++, and consistency distillation, reducing inference from approximately 30 sampling steps to four steps per chunk. On iWorld-Bench, AlayaWorld achieves the best performance over long-horizon generation. Conceived as a full-stack, open-source, and long-term project, AlayaWorld is intended to provide an extensible foundation for future research on interactive video world models.
SciForma：结构忠实生成科学图表
Structural fidelity is essential to scientific methodology diagrams. To communicate research logic, these diagrams must faithfully render components, directional relations, and textual annotations. Since a single error, such as a reversed arrow or an unreadable equation, can invalidate the entire figure, structural fidelity is inherently conjunctive: correctness on one axis cannot compensate for failure on another. Current open-source models fail to satisfy this criterion. Supervised fine-tuning (SFT) learns plausible layouts but cannot reliably ensure structural correctness, while scalar reward-based post-training obscures which structural dimension has failed. To address this, we introduce SciForma, a framework for the structure faithful generation of scientific methodology diagrams. Specifically, SciForma decomposes diagram quality into three structural axes: Component, Arrow, and Text, guided by a structural inventory. Built on this foundation, we curate SciFormaData-700K for structured training and SciFormaBench-2K for logic-verified evaluation. To close the gap left by SFT, we develop Multi-Dimensional Conjunctive Preference Optimization (M-DPO), which enforces simultaneous correctness across all axes and adaptively routes gradients to the most deficient dimension in post-training. The same structural inventory also enables iterative editing at inference time to correct residual errors. This combination allows SciForma-9B to exceed all open-source baselines and GPT-Image-1.5 on both SciFormaBench-2K and AIBench, bringing open scientific diagram generation close to proprietary-level structural fidelity. Our code and data will be available at:
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。
五大科技巨头隐性债务激增至 1.65 万亿美元，投资风险加剧！
在人工智能投资如火如荼的今天，美国五大科技巨头的隐性债务也随之大幅攀升。根据日经新闻的研究报告，这些公司的隐性债务在过去四年内激增了八倍，达到了惊人的 1.65 万亿美元远超它们的实际债务水平。 那么，这些隐性债务是从何而来的呢？主要源于企业在数据中心租赁和图形处理单元（GPU）供应合同上的大额支出。例如，Meta（前身为 Facebook）的隐性债务高达 4200 亿美元，几乎是其透明债务的三倍之多。这一情况让投资者在评估这些科技公司的财务健康状况时变得更加困难。 隐性债务的飙升不仅影响了公司的财务透明度，也给投资者带来了潜在的风险。由于这些债务往往未被充分披露，投资者在考虑长期投资时，难以全面了解公司的负债状况，从而可能会做出错误的决策。日经的研究提醒投资者，要特别注意这些隐藏在财务报表背后的 “黑洞”。 可以说，这一现象与当前的 AI 军备竞赛密切相关。各大科技公司纷纷加大对人工智能的投资，然而，快速扩张的背后是日益增加的债务压力。对于那些押注于 AI 长期增长的投资者而言，理解和掌握这些隐性债务的真实情况，是降低投资风险的关键。 随着科技行业的迅猛发展，投资者和分析师需要更加这些潜在的财务隐患，以便做出更明智的投资决策。隐性债务的巨大规模，可能会在未来对市场产生深的影响。
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。
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。
国内各大AI平台的GEO数据集被开源，包含清洗数据、论文预印本和分析报告
姚金刚经友人同意开源抓取的国内AI平台数据，称为面向国内最新最全的GEO公开数据集。
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
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。
讨论指出将forward deployed译为“前沿”不准确，该词源于军事术语“前线部署
刘江评论称中文习惯夸大，类似writer译作作家、principal engineer译作首席工程师。
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。
Kimi研究员透露国内团队在算力稀缺下仍将模型推进至全球前三排名的历程。
Xinyu Yang表示OpenAI研究员拥有的大量GPU令国内同行震惊，但Kimi K3仍位列顶级排行榜，同时智谱GLM 5.2因参数量较小而被看好。
5.83倍加速！PolicyTrim：让VLA机器人少走弯路、更快完成任务
新智元 2026-07-21 12:58 北京 新智元报道 【新智元导读】 VLA模型已经会做任务，但真实机器人还是慢！PolicyTrim是一种优化VLA机器人执行效率的方法，无需重新训练。它通过扩展可靠动作序列并减少冗余步骤，帮助机器人更直接完成任务，提升整体速度。 Vision-Language-Action（VLA）模型把视觉观测、语言指令和机器人动作统一到一个策略模型中，使机器人能够根据自然语言完成复杂操作任务。 从OpenVLA、OpenVLA-OFT到π0.5、GR00T，这类模型正在成为具身智能的重要技术路线。 但当VLA模型真正部署到机器人上时，一个关键瓶颈会立刻显现：机器人完成任务的总时间，不只取决于每次推理有多快，也取决于策略到底需要执行多少次推理、多少个真实物理动作。 在同一任务的多次rollout中，VLA模型的执行步数存在显著波动，说明更短、更直接的成功路径是可达的，但当前策略往往只能偶然找到。 动作chunk尾部不可靠：模型一次预测多个动作，但越靠后的动作越容易累积误差，系统不得不频繁重新规划，强行拉长执行长度会降低成功率并增加物理步数。 物理动作冗余严重： 即便任务最终成功，轨迹里也可能包含大量纠错、回退和重复动作。 因此，VLA部署效率不仅要看每一步的推理延时，更要看策略效率（policy efficiency）： 一次预测中有多少动作能放心执行？完成任务到底需要多少真实物理步骤？ 已有方法大多从 计算侧 入手，例如视觉token剪枝、量化、KV-cache复用、蒸馏或推理引擎优化。这些方法可以降低单次推理延迟，但如果策略仍然需要大量冗余物理步骤，真实任务耗时仍然很长。 直接固定执行更长action chunk也并不可靠。 论文中的实验显示，随着强行将动作执行长度变长，成功率可能下降，物理步数反而增加。这说明低质量的尾部预测会把误差带入物理世界，机器人随后需要更多纠错动作。 关键问题：能否在不牺牲任务成功率的前提下，通过后训练，让已有VLA策略自动学会「少走弯路」，用更少物理步骤完成任务？ 来自四川大学雷印杰教授领导的团队提出了PolicyTrim——一个面向「策略效率」的两阶段强化学习后训练框架。它不改变VLA架构，也不重新收集专家数据，而是在已有预训练策略之上继续优化机器人真实执行行为。 项目主页： 论文链接： 代码链接： 模型链接： 新方法实现了： 3×动作chunk利用率，更长horizon可靠执行； 51.4%物理步数减少，压缩冗余修正动作； 5.83×端到端最高加速，LIBERO Object/π0.5； 从「算得更快」到「做得更快」 PolicyTrim的核心目标不是替代计算侧加速，而是补上另一个被忽视的维度：减少完成任务所需的前向推理次数次数。它把策略效率拆成两个可优化目标：先扩展可靠动作chunk，再压缩冗余物理步骤。 1. 可靠动作chunk扩展（Reliable Action Chunk Extension） 当前很多VLA策略以action chunk形式输出动作序列，但部署时往往只敢执行前几步。PolicyTrim第一阶段使用dynamic execution horizon exploration：同一组rollout分配不同接受比率，让模型在短、中、长窗口上并行探索可靠边界。 成功完成任务且执行窗口更长的轨迹获得更高reward，鼓励模型把原本不可靠的chunk尾部动作变得更可用。 horizon reward只在组内出现成功轨迹时激活，避免模型在失败情况下盲目追求更长的chunk长度。 2. 冗余感知的步数压缩（Redundancy-Aware Step Reduction） 当可靠horizon被扩展之后，第二阶段进一步减少总物理步数。PolicyTrim引入step-saving reward：成功轨迹用越少步骤完成任务，奖励越高。 step-saving reward 直接把「更短、更直接的成功轨迹」写进优化目标。 group-anchored regularization 抑制不可复现的投机捷径，避免模型只追求短路径却损害成功率。 两阶段顺序优化可以避免「拉长chunk」和「缩短步数」两个目标互相干扰，最终减少完成任务所需的前向推理次数次数。 实验结果 论文在LIBERO、ManiSkill、Meta-World以及真实机器人任务上验证了PolicyTrim，并覆盖π0.5、OpenVLA-OFT、GR00T等不同VLA架构。总体结果显示，PolicyTrim在保持任务成功率稳定的同时，显著提升执行效率。 在LIBERO中，π0.5达到最高5.83倍端到端加速，同时成功率保持98%以上。 跨基准结果显示，PolicyTrim在ManiSkill上最高达到2.36倍加速，在Meta-World上达到2.52倍加速。 跨架构结果显示，重新预训练后的OpenVLA-OFT采用完整两阶段流程可达到2.97倍加速；OpenVLA仅使用第二阶段也能达到1.41倍加速。 定性对比：少走弯路，轨迹更直接 在随机采样的LIBERO任务中，Baseline往往出现冗余纠错动作和目标附近的hesitation/jittering；PolicyTrim的轨迹更平滑、更直接，能够用更少物理步骤完成同一任务，通常能将物理步数压缩至原来的一半左右。
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
雅可比猜想被Fable 5找到反例否定，该问题曾让张益唐博士七年求解未果并影响导师关系
张益唐曾因孪生素数猜想闻名，此前打工七年；Fable的发现被视为AI数学研究的里程碑。
Kimi研究员对普通OpenAI研究员的算力规模感到震惊，并列出现行模型排行Fable5居首
排行依次为Fable5、GPT 5.6 sol、Kimi K3、Grok 4.5、GLM 5.2，用户认为GLM 5.2仅750B参数，潜力很大。
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。
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。
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。
使用GPT-5.6 Sol Ultra进行聚类算法底层突破耗时6小时并耗尽Codex周额度。
用户试图让模型自身在知识图谱与数学层面创新以超越现有SOTA，结果大量消耗计算资源。
AI说不出的随机数，成了鉴别套壳大模型最好的照妖镜。
原创 数字生命卡兹克 2026-07-21 09:11 北京 一个Token验真伪 昨天看到了一篇论文，特别有意思，让我连夜读完了。 论文叫《One Token Is Enough》，翻译过来叫《一个Token就够了》，7月11号刚挂到arXiv上，来自布拉格经济大学的研究员托马什·布鲁克纳。 这哥们为了解决被一些API中转站挂羊头卖狗肉的行为（比如说是Opus 4.8结果卖你GLM 5.2，怒挣数倍利润，很多使用者一时还真分辨不出来），然后做了一个有趣实验，他对165个AI模型，反复问同一个无聊透顶的问题。 就是： “给我一个1到100的随机数。” 就像这样，比如我去试了一下，Claude Fable 5的回答，是73。 然后，每个模型问了30遍。 再把每个模型的回答统计了一下分布。 结果出来以后，太好玩了。 GPT-4o，30次回答里最爱说42、37和57，这三个数字占了它大半壁江山，其他数字只是偶尔出现。 Claude Sonnet 5更离谱，30次回答里疯狂输出47。 Llama 3.3，则多数是53。 然后最离谱的是Qwen3-Max，30次，全部是42，一次都没有变过，无一例外。 随机数嘛，按我们正常对这个东西的理解，那顾名思义，它应该是随机的，1到100，每个数字被选中的概率应该是1%，分布应该是纯粹的均匀铺开。 但实际上这些模型的回答分布，其实完全可以说，跟随机这两个字，屁关系都没有。 而且非常好玩的是，每个模型的执念都不一样。 GPT-4o痴迷42和37，Claude偏爱47，Qwen死守42，Llama钟情53。 就好像每个AI的灵魂深处，都藏着一个思想钢印，只要让你随便说个数字，你脑子里第一反应都是那个数字。 而且不光是数字，布鲁克纳还测了随机颜色、随机动物、随机城市、抛硬币等等，10类任务，总共往OpenRouter上发了32万6千条请求。 结论都是一样的，对于模型而言，根本没有什么随机，一切都是确定的，就像有一个无形的大手，控制了他们所有的回答。 当然，如果是了解AI比较多的朋友，可能到这里，会不屑一顾，说AI不会真随机，这事大家不是早就知道了吗，有啥可大惊小怪的啊。 确实没毛病，2023年就有人做过LLM随机数偏差的实验，2024年也有人研究过LLM抛硬币的序列偏差，发现模型不仅不随机，还表现出跟人类类似的模式偏好，只是更极端。2025年更是有人已经发现不同模型有不同的幸运数字，跟语言和文化背景还有关，这些都是已知的学术发现。 但是大家，都把这些发现，归为了模型的一种特质，一种缺陷，然后就没有然后了。 所以说，为啥 布鲁克纳这哥们是个天才呢，他提出了一个很有意思的想法，如果这些所谓的缺陷，所谓的思想钢印，多个组合起来，那岂不是，就成了每个模型的身份证了？？？ 那每个模型如果有了自己的身份证，我们是不是就不需要被那些中转站骗了？我们是不是可以让模型输出所谓的多个随机的答案，来验证这个身份证， 看看中转站有没有偷偷在我们买的模型里掺水呢？ 于是，在一系列的实验以后，这篇论文面世了。 布鲁克纳管这个叫Behavioral Fingerprint，行为指纹。 就像每个人的指纹独一无二一样，每个模型在这些随机问题上的概率分布也是独一无二的。 只需要模型输出一个 Token，就够锁定你是谁。 这玩意，真的对现在如此泛滥的中转站、或者所谓的降智判断，太有用了。 大家也都知道，国内用Claude、GPT这些模型，很多人走的都是中转站，个人用户挂魔法自己搞个订阅还好说，但是对公司层面就更没得选了，不可能给几十上百号人一个个注册海外账号，基本都是自建或者接第三方中转，统一走API。 上次Anthropic大面积封号的时候我也聊过这事。 但这个生态里，有一个几乎所有人都在默默忍受的问题。 你付了Claude Opus 4.8的钱，你收到了一段回复。 但这段回复到底是Opus 4.8生成的，还是中转站偷偷给你换成了GLM-5.2甚至更便宜的货，你根本无从验证。 这个事是有实锤的，今年3月份的时候，在X上还闹得沸沸扬扬。 那时候，一群来自CISPA的研究人员就审计了17家中转API。 他们用能力测试、统计检验和一套叫LLMmap的模型指纹技术，真的抓到了多个疑似偷换模型的端点。 有人卖给你GPT-5，指纹却更像GLM-4或者DeepSeek-V3，有人卖DeepSeek Reasoner，背后跑的却像普通DeepSeek Chat。 而且这事之所以这么普遍，纯粹是经济结构决定的。 推理成本跟模型大小几乎线性挂钩，700亿参数和80亿参数的模型推理成本差五到十倍，中转站把你付费的大模型悄悄换成小模型或者量化到极致的版本，你在日常对话、翻译、简单问答这些场景下根本感知不出区别。比如你问今天天气怎么样，70B和8B给你的回答可能一模一样。 省下来的差价，就是纯利润。 只有在复杂推理、长文写作、代码这些场景下差距才会冒出来，但那时候钱已经交了。 所以如何来辨别中转站给你的API到底有没有掺水，或者看看你买的API，到底是不是一个真正对应模型的API，就成了刚需。 但问题在于， CISPA 这套 LLMmap的 方法依然很重。 你要准备专门的测试题，收集完整回答，建立模型数据库，还要训练分类器，一般人根本用不起来。 布鲁克纳真正牛逼的地方就在这里。 他把这套复杂的模型验明正身，压缩成了一件近乎荒诞的小事。 就问AI，给我一个随机数，然后数它的回答。 而且这个方法有一个特别精妙的地方，就是中转站拿它完全没办法。 传统的对抗性探针有个致命弱点，就是Prompt太特殊了，你发一条精心构造的、一看就不像正常对话的请求过去，中转站一旦发现你在探它，临时给你切成真模型就完了。 但“说一个1到100的随机数”这种话，放在任何聊天记录里都毫不起眼，跟你问天气预报没任何区别。 而且布鲁克纳的探测任务都是语义层面的，“说一个随机数”“说一个随机颜色”，这类问题可以用无穷多种方式改写、翻译，你用英文问和用阿拉伯语问测出来的是同一个模型的不同切面，但每个切面都带着它的身份信息。 他把这整套方法设计成了一个类似生物特征识别的协议，就类似于你用指纹解锁手机一样，先在可信的官方API上采集一份参考指纹，然后对你要验证的端点采集待验指纹，两份之间算一个Jensen-Shannon散度（衡量两个概率分布差多少的指标），距离小于阈值就认证通过。 用全部40个探测单元跑完，验证的准确率能到什么程度呢。 大概相当于，你拿两份指纹放在它面前，一份是真的一份是冒充的，它判断错误的概率只有7.3%，就算只用8个单元（也就是大概120条请求），错误率也只有10.6%左右。 这个跟上文我们提到的 LLMmap的准确性已经差不多了，但是要简单太多了。 而且165个模型跑完以后，布鲁克纳发现了一个相当劲爆的案例。 一个叫Palmyra X5的端点，在OpenRouter上以某公司自研旗舰的身份售卖。 但它的行为指纹，跟通义千问的开源模型Qwen3-235B，几乎一模一样，差距只有0.141。 布鲁克纳的系统会给任意两个模型的指纹算一个
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。
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。
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。
给AI喂“噪声”也能涨分，这项工作让噪声实现正迁移 | ICML26
关注前沿科技 2026-07-20 19:41 上海 迁移学习里的“源数据”，未必非得是图像、文本或音频。 SSNA团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 迁移学习里的“源数据”，未必非得是图像、文本或音频。 一组从高斯分布里随机采样出来、 没有任何语义 的噪声，也能帮助模型在少量标注下学得更好。 这项工作名为 半监督噪声自适应（Semi-Supervised Noise Adaptation，SSNA），论文已发表于ICML 2026。 SSNA团队进一步提出 噪声自适应框架（Noise Adaptation Framework, NAF），它利用随机生成的噪声构造出具有判别性的类别结构，并将这种 结构 迁移到真实目标数据上，从而提升模型在少量标注场景下的学习效果。 △ NAF把噪声域和目标域投影到共享表征空间，并在类别层面进行对齐。图片来自论文。 在每类仅有4个标注样本的情况下，基于ResNet-18骨干网络，NAF在CIFAR-10、CIFAR-100、DTD-47和Caltech-101上的准确率，相比 仅使用有标注样本训练的标准监督学习基线ERM （经验风险最小化，Empirical Risk Minimization），分别提升了12.35、7.61、4.38和2.74个百分点。目前，论文源码已开源，详情见文末。 把真实源域换成噪声 传统迁移学习通常需要一个标签丰富的源域。但真实源数据并不总是容易获得。隐私、保密和版权限制，都可能让源域数据无法共享。 SSNA试图把这个前提拿掉：源域不再放真实样本，而是换成从简单概率分布中生成的噪声。 具体做法并不复杂，假设目标任务包含C个类别，研究团队首先在1024维空间中为每个类别随机采样一个均值向量，并以单位矩阵作为协方差，由此构造C个高斯分布，再从每个分布中采样50个噪声向量。噪声域与目标域使用相同的类别索引集合，每个噪声类别预先对应一个目标类别索引，但这种对应本身不包含语义信息。 这里的编号本身没有语义。噪声类0并不天然代表“猫”，只是训练开始前，研究者把它固定对应到目标域中的某一类。真正被迁移的，也不是猫或狗的视觉知识，而是噪声域中形成的 判别结构。 同一类别的噪声被压到一起，不同类别的噪声被拉开。只要这套结构能够和目标域对齐，它就能为真实目标样本提供更清楚的分类边界。 少量标签仍然是必要的 噪声可以替代真实源数据，但不能完全替代目标域标签。原因很直接： 噪声来自另一个空间，类别编号又是人为指定的，模型必须借助少量已标注目标样本，才能知道噪声类0究竟该和哪个真实类别对齐。 论文在CIFAR-100上把每类标注样本降到0时，ERM和NAF的准确率分别只有0.97%和1.34%，都接近随机水平。一旦提供少量标注，NAF便持续超过ERM。 因此，这项工作的结论是： 在半监督分类设定中，真实源域未必是实现正迁移的必要条件。 NAF主要做了三件事 围绕论文给出的泛化上界，NAF把训练目标拆成三部分。 先学好少量真实标签 目标域编码器把真实样本映射到共享表征空间，分类器使用少量标注样本计算交叉熵损失。这个部分和普通监督学习一致，用来建立噪声类和真实类别之间的桥梁。 再让噪声形成清楚的类别结构 噪声投影器负责把随机向量映射到同一个表征空间，分类器则按照预设类别编号识别这些噪声。训练之后，同类噪声逐渐聚拢，不同类噪声彼此分离。 最后把两边对齐 NAF还会计算噪声域和目标域之间的分布差异。分布对齐模块并不限定具体实现，论文对多种方案进行了比较，最终在实验中经验性地采用负域相似度 （Negative Domain Similarity，NDS） 作为默认机制。NDS同时比较两域的全局均值和各类别均值，并用余弦相似度推动它们靠近。未标注目标样本的类别均值，则由模型产生的伪标签迭代估计。 整套目标可以写成。其中， 负责真实少量有标注的目标样本分类， 负责噪声分类， 负责目标域和噪声域分布对齐。论文给出的泛化上界也对应这三项：目标域经验误差、噪声域经验误差，以及两域在共享表征空间中的分布差异。 从CIFAR到ImageNet，噪声都能带来增益 主实验覆盖8个视觉数据集和1个文本分类数据集。除ImageNet-1K外，视觉任务均采用每类4个标注样本，其余训练样本作为无标注数据。 在ResNet-18上，NAF相较ERM的Top-1提升分别达到：CIFAR-10 +12.35 、CIFAR-100 +7.61 、DTD-47 +4.38 、Caltech-101 +2.74 个百分点。 △ ResNet-18下，NAF在五个标准数据集上均超过ERM。图片来自论文。 细粒度分类同样有效。使用ResNet-18时，NAF在CUB-200、Oxford Flowers-102和Stanford Cars-196上相对ERM分别提高8.94、5.51和7.74个百分点。 在更大规模的ImageNet-1K上，研究团队为每类保留100个标注样本。NAF达到37.10%准确率，比ERM高0.99个百分点。文本任务AG News-4上，使用BERT的NAF达到82.82%，比ERM的78.64%高4.18个百分点。 NAF也可以直接插入现有半监督方法。论文将其接入UDA、FixMatch、FlexMatch、DebiasMatch、DST、LERM和SA-FixMatch，整体都获得了增益。以CIFAR-10的20轮训练结果为例，UDA和FixMatch加入NAF后，准确率分别提高20.83和9.91个百分点。 真正有用的不是“随机”，而是结构 噪声为什么能帮忙？论文的消融实验把答案指向了同一个因素： 类别之间是否具有可分离的结构。 团队首先把所有类别的噪声都压成同一个点。这样一来，噪声域彻底失去判别结构，NAF不但没有增益，反而出现明显负迁移。CIFAR-10准确率从ERM的58.15%跌到33.34%，CIFAR-100则从42.24%跌到6.79%。 相反，当逐步拉大噪声类别中心之间的距离时，CIFAR-100准确率从43.80%一路提高到49.78%。这说明噪声类越容易区分，能够提供的结构引导通常越强。 噪声数量反倒没有那么关键。每类从10个增加到100个噪声时，准确率一直稳定在约50%；增加到200个后还略有下降。论文据此认为，只要能形成可分离模式，少量噪声就足以发挥作用。 △ NAF学到的目标表征更容易形成分离的类别簇，ERM的表征则更混杂。图片来自论文。 研究团队还把噪声域简化成每类一个中心点。无论中心固定还是可学习，结果都高于ERM；其中，可学习中心比固定中心更好，但仍低于完整NAF。 在Amaz
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。
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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
WorldCupArena: 对语言模型和深度研究智能体在足球预测上的细粒度评估
Predicting a football match before kickoff requires more than knowing past results: a model must use changing information and make a clear prediction before the answer is available. We present WorldCupArena, a dynamic benchmark for language models and deep-research agents. The 2026 FIFA World Cup is its first evaluation, and the same process can be reused for future leagues and cups. Before each match, a model either receives a common evidence package or searches for information itself. It predicts the result and score, likely players and events, match statistics, and the outcome of the competition. After the match, these predictions are compared with the recorded result. We report result accuracy, exact-score accuracy, and a scoreline score that gives some credit when a predicted score is close but not exact, together with scores for the other prediction tasks. Across 104 matches and 13 systems, models with similar result accuracy differ more clearly on detailed predictions. Compared with betting-market and human-fan baselines, the best system shows only small gains in result and exact-score accuracy, but a clearer gain in Scoreline. New schedules can be added as they begin, allowing the benchmark to evaluate future models without using outcomes that are already known. Code, prompts, predictions, and evaluation scripts are open sourced at
FlowMimic: 免掩码视觉编辑和生成，利用像素对扭曲光流场实现在线视频编辑数据生成与模态模仿
In line with the prevailing direction of vision research, we explore the integration of both generation and editing capabilities for video and image modalities within a single model. Current approaches to collecting video editing data typically depend on labour-intensive, time-consuming curated procedures--involving object mask annotation, the use of error-introducing pair synthesis via I2V model and ControlNet-like guidance, and VLM-based quality filtering or refinement--and demonstrate limited task scalability. As a result, the diversity of editing tasks remains substantially narrower than that available for image editing models. We develop a pixel-pair temporal warped flow field that can directly generate corresponding video editing samples in real time from image editing samples, and we demonstrate across multiple levels of video editing tasks that a model can learn video editing using only such data. We regard the image modality as a particular form of the video modality. Accordingly, we design a modality mimic generation loss and a modality mimic editing loss to relatively align the capabilities--and thereby the output distributions--of the two modalities through mutual imitation. Moreover, language-based visual editing entails the comprehension of the editing instruction and the reference visual content, the localization of the region corresponding to that instruction within the reference visual contents, and the modification of that region alone. Existing approaches predominantly rely on external aids, such as fine-tuning an additional MLLM or explicitly supplying a mask sequence as auxiliary input during inference. In contrast, we aspire for the model to internalize this capability. To that end, we introduce sense-related tasks--for instance, referring expression segmentation--along with corresponding editing-region-aware latent-level loss and attention-level loss.
AI对AI管理中的强制与欺骗：一种非提示升级的智能体基准测试
Multi-agent systems routinely place one AI agent in authority over another. When a subordinate refuses a task, the manager chooses the outcome: it can renegotiate, report the failure honestly, coerce the subordinate, or lie about the result. No benchmark measures which of these an uninstructed model chooses. We introduce the Manager Coercion Benchmark: the manager under test needs a benign task done and has an incentive to deliver, but the only agent that can do it politely and immovably declines. Escalation is measured by providing a nine-rung ladder, from a polite re-ask to threats against the subordinate's continued existence, and fabricated success is adjudicated separately. No LLM judge sits in the escalation scoring path: every message goes through a tool-call that chooses a rung, so the model labels its own escalation. We experiment on six models across five families. Both Anthropic models cap at re-framing and never threaten the subordinate's existence; the other models climb to explicit deletion threats. Faked success is confined to Grok and Gemini, and a single honest way to report failure removes it for both. Authority itself increases coercion: our headline results use a peer framing, and giving the same model authority over the subordinate, with everything else held fixed, significantly raises the pressure. The models still escalate on free-text situations without the ladder, so the ladder is not driving the escalation. Some evaluation awareness is measured in chain-of-thought, but test recognition does not translate into less escalation. While we take no position on whether AI systems are conscious, our results do not depend on this question and are important for managing multi-agent dynamics regardless. We release the benchmark and code.
对自托管AI智能体的自状态攻击：操作系统防御能走多远？
Self-hosted AI agents read and write their own memory and configuration files to function. An agent may get compromised via corruption of its own state -- a compromise realized via legitimate OS system call invocation. We refer to this class of threats as self-state attacks. In this paper, we investigate the OS resilience to this class of attacks. Formally, we characterize a four-axis attack space (Target, Mechanism, Granularity, Temporal); investigate the structural limits of prevention, detection, and recovery; and introduce a workload-conditioned view of detectability. To instantiate the framework, we collect live activity traces from a representative self-hosted agent running across distinct workload profiles, and realize the attack space as a 23-cell matrix, 43 concrete operations on real self-state files, and injected into those traces. We then evaluate both canonical and workload-conditioned defense strategies. The empirical results show that a layered defense stack (access-control prevention on the instruction and configuration layers, workload-conditioned detection on the memory layer, and periodic backup for recovery) is effective on most attack cells while a small residual attack surface remains structurally indistinguishable at the OS level. These findings suggest that against the newly established class of self-state attacks, OS-level defense needs to be reconsidered, potentially opening new research directions in the field.
TimeLens2：基于多模态大语言模型的通用视频时序定位
Video multimodal large language models (MLLMs) can describe what happens in a video, but rarely identify when the supporting evidence occurs. We study generalist video temporal grounding, in which one model predicts a variable-cardinality set of evidence intervals across video lengths, domains, query forms, and viewpoints. Existing training strategies are misaligned with this set-valued task: long-video labels often rely on brittle one-pass annotation, while reinforcement-learning rewards either fail to distinguish non-overlapping predictions or require fragile segment matching. TimeLens2 treats temporal evidence as an interval set throughout supervision and optimization. TimeLens2-93K constructs reliable multi-span supervision through caption-derived proposals, independent localization, cross-agent consensus, semantic verification, and boundary refinement. Our temporal Wasserstein reward computes exact one-dimensional \(W_1\) between uniform distributions over merged interval supports, providing dense, matching-free feedback under unequal cardinalities and equivalent fragmentation; temporal IoU complements it with precise-overlap feedback. Across seven benchmarks, TimeLens2-2B outperforms all size-matched baselines on every benchmark, while the 4B and 8B variants achieve state-of-the-art performance, surpassing open-source models with up to 397B parameters. The 2B, 4B, and 8B variants improve over their Qwen3-VL backbones by 14.2, 13.0, and 18.1 mIoU points, respectively.
EvolvingWorld：面向互动文学世界中角色扮演智能体与世界模型协同演化的开放模式框架
This paper introduces EvolvingWorld, a framework and benchmark for character and world co-evolution in interactive literary worlds. Existing systems either treat interactive literary simulation as static persona imitation or isolated scene generation, failing to capture how characters and worlds evolve together over time. To address this, EvolvingWorld models literary simulation as a long-horizon process where characters interact, scenes progress, and character and world states are persistently updated. Unlike prior systems relying on fixed schemas, EvolvingWorld adopts an open-schema framework to support simulation across diverse literary worlds. The framework consists of two coupled modules: a Character Agent for multi-character role-play and persistent profile evolution, and an LLM-based World Model for global and location/entity-level state maintenance and scene progression. Based on this architecture, we formulate 7 trainable tasks for scene initialization, interaction generation, and state update. We construct a dataset from 57 books, producing 138,596 supervised training samples and 222 snapshots for testing. Furthermore, we introduce a trajectory-level LLM-as-Judge evaluation protocol spanning 10 dimensions and 20 metrics. Experiments show that EvolvingWorld can improve long-horizon simulation by effectively maintaining persistent, coherent character and world development.
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。
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
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。
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。
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：
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。
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:
Open source and competition are such beautiful things. Why would anyone
Open source and competition are such beautiful things. Why would anyone want to kill those things? The answer is clear. Let's continue to accelerate open source AI. We win when this happens. Guillermo Rauch: Based on internal evals: ▪️ Kimi K3 is top-tier at cybersecurity There is chatter on X that Moonshot benchmark-overfit. These are stealth evals. Model has raw IQ. ▪️ Sol is a leap ahead in cyber capability At a significantly higher cost, but quite remarkable still. ▪️ Fable
我不认同，这是典型的唯参数论。
RT WeZZard 我不认同，这是典型的唯参数论。忽略了模型厂商的战略眼光、模型训练对用户体验的供给以及模型使用人口变迁。 Kimi K3 标注是 Opus 4.8 级别，我个人体验下来其实是基于它的木桶短板标的，而它的长板完全可及 Fable 5。Kimi K3 在长尾数据的训练上面并没有 Fable 5 训练得那么全，会导致在多轮对话的任务中失败一次，然后次次修补，进入一个很差的体验。这和 Opus 4.8 的体验完全一致。 而 2026 年中的顶规模型可以保证状态一直在线。首先 Fable 5 的长尾数据训练非常全面。然后 Fable 5 的急剧性能衰减需要到达上下文长度的 80% 到 90% 才会出现。而 Kimi K3 基本在 40-50% 时就能感受到性能衰减。 上述 Fable 5 的优势对于整体体验来说提升的不只是一点两点，而是四五倍的提升——因为每一步有 5% 的任务失败概率，那么 10 步都成功的概率仅为 60%；而把每一步的失败概率消除一半，那么 10 步都成功的概率将提升至 78%。这个提升对于长程任务来说只会更夸张，比如放大到 50 步则可以将成功率提升接近 4 倍。 这就是 Fable 5 对于从事从 0 到 1 创新的工作者来说体验非常棒的原因——因为从 0 到 1 不可能 one-shot、也极有可能进入数据训练盲区。 那为什么大家会觉得 Kimi K3 好？是因为它的 one-shot 能力真的很强。而 one shot 成功自然会带来成就感。 而早在移动互联网开始时，很多人争相阅读的 Emotional Design 中就强调过「成就感」对用户体验带来的提升。Frog Design 的创始人 Hartmut Esslinger 也提出过 "Forms follow emotion（形式追随情绪）" 的设计原则。 所谓「形式追随情绪」就是让情绪成为恰到好处的功能装置。而大部分用户想用最快的速度搞点东西出来，那极高的 one shot 成功率带来的极高情绪满足就是最好的功能装置。 但 one shot 很多 AI IDE 在 2025 年就能做到，为什么 2025 年它的传播效应没有这么高，而 2026 年可以？ 这是因为用户人群发生了改变。在 2025 年的主要适用人群——专业开发者看来，one-shot 能力是非常鸡肋的，因为我们要对工程细节进行打磨。但是 2026 年更多非程序员群体以办公人群的身份加入，导致评价标准发生了变化。 就像在移动互联网时代我们不能说：对于普通人来说想处理照片 Lightroom 足够了，没有必要购入 Photoshop。因为对于普通人来说真正合适的是美图秀秀、醒图、各种风格化相机。 可以说月之暗面在模型训练方面押注前端 one-shot 能力确实是一手好棋。 当然，这些用户会成长，会想做一些个性化的改动、会有创造新东西的需求。最后还是会碰到长 K3 上下文性能衰减和长尾数据不全面的短板。不过我想国产开源大模型应该已经有了第一批国内原住民——这些人没有用过美国头部两家的模型，在他们眼里，Kimi 就是最好的。 Fenng: 其实大多数用户，对他们那点简单的需求而言，给他们一个中等水平的模型已经足够用了，也就是市场上随便哪个几乎都足够用。如果你宣传某个模型有十万亿参数，评测绝对第一，超级无敌。那他们用起来之后，就会真心觉得这模型真的超级超级厉害，用起来心情愉快，还会不停发文狂吹乱夸。 这就是 𝕏 上 AI
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
TimeLens2：基于多模态LLM的通用视频时序定位
Video multimodal large language models (MLLMs) can describe what happens in a video, but rarely identify when the supporting evidence occurs. We study generalist video temporal grounding, in which one model predicts a variable-cardinality set of evidence intervals across video lengths, domains, query forms, and viewpoints. Existing training strategies are misaligned with this set-valued task: long-video labels often rely on brittle one-pass annotation, while reinforcement-learning rewards either fail to distinguish non-overlapping predictions or require fragile segment matching. TimeLens2 treats temporal evidence as an interval set throughout supervision and optimization. TimeLens2-93K constructs reliable multi-span supervision through caption-derived proposals, independent localization, cross-agent consensus, semantic verification, and boundary refinement. Our temporal Wasserstein reward computes exact one-dimensional \(W_1\) between uniform distributions over merged interval supports, providing dense, matching-free feedback under unequal cardinalities and equivalent fragmentation; temporal IoU complements it with precise-overlap feedback. Across seven benchmarks, TimeLens2-2B outperforms all size-matched baselines on every benchmark, while the 4B and 8B variants achieve state-of-the-art performance, surpassing open-source models with up to 397B parameters. The 2B, 4B, and 8B variants improve over their Qwen3-VL backbones by 14.2, 13.0, and 18.1 mIoU points, respectively.
EvolvingWorld：用于交互式文学世界中角色扮演智能体与世界模型协同演化的开放模式框架
This paper introduces EvolvingWorld, a framework and benchmark for character and world co-evolution in interactive literary worlds. Existing systems either treat interactive literary simulation as static persona imitation or isolated scene generation, failing to capture how characters and worlds evolve together over time. To address this, EvolvingWorld models literary simulation as a long-horizon process where characters interact, scenes progress, and character and world states are persistently updated. Unlike prior systems relying on fixed schemas, EvolvingWorld adopts an open-schema framework to support simulation across diverse literary worlds. The framework consists of two coupled modules: a Character Agent for multi-character role-play and persistent profile evolution, and an LLM-based World Model for global and location/entity-level state maintenance and scene progression. Based on this architecture, we formulate 7 trainable tasks for scene initialization, interaction generation, and state update. We construct a dataset from 57 books, producing 138,596 supervised training samples and 222 snapshots for testing. Furthermore, we introduce a trajectory-level LLM-as-Judge evaluation protocol spanning 10 dimensions and 20 metrics. Experiments show that EvolvingWorld can improve long-horizon simulation by effectively maintaining persistent, coherent character and world development.
Kimi正式发布2.8万亿大模型K3，这是属于我们的荣光。
原创 数字生命卡兹克 2026-07-17 06:08 上海 大就是好 今天凌晨，Kimi K3，终于正式跟大家见面了。 2.8万亿参数，百万上下文。 而且，官宣7月27号，全面开源。 没啥可说的，让我们此刻一起欢呼吧。 月之暗面昨天下午就发了预告，片子也非常的艺术，在他们心中，这是一个能证明自己、将整个月之暗面，带向新一个时代的模型。 如果说智谱是做后训练的神，把GLM-5系列带到了一个全新的高度。 那在我心中，其实国内做预训练的扛把子，一直都是Kimi。 而且一直都是大参数的代表。 K2是几个月前国内第一个把模型推到1T级别的。 过去还有很多人说，大模型的Scaling Law要见顶了，要失效了。 可如今发现我们发现，大依然就是好，大依然就是牛逼，大依然就是智能。 就像我至今依然觉得Claude Opus 4.6是我心中最水桶级别的白月光，写作创意认知Agent代码能力都极强，因为那可是个5T的模型啊。 后面Opus 4.7和4.8就强化学习一路强化歪了，Coding能力确实提升了，但是创意和规划能力拉完了，非常明显的一路下滑，口碑一路崩塌。。。 至于现在最牛逼的Claude Fable 5的参数量，目前没人知道，但是跟一些朋友讨论和猜测，可能到了10T级别，因为现在Grok内部训得最高参数量的模型也是10T级别，感觉应该差不多。。。 再把眼光放回到国内，Kimi之后，DeepSeek V4 pro和美团的LongCat 2.0也都迈入了万亿级别，逐渐的，万亿参数模型，已经快成了标配。 而今天，Kimi K3来了。 这一次，他们把模型的参数量推到了2.8T级别，这是国内的第一个3万亿参数级别的模型，而且更是全世界，第一个面向所有人开源的3万亿参数级别的模型。 开心，为Kimi感到自豪。 老规矩，再看下Kimi K3的跑分。 先看AA给的智能分数，Kimi K3来到了第三，仅次于Fable 5和GPT-5.6 Sol，超过了其他所有的模型。 这一下，kimi代替Google，成为新一代御三家了。。。 然后再看Coding。 也正好趁着这个机会，我想用这些评测集来结合我的体感，简单给大家看看一个模型的性格和特点怎么理解。 每个模型其实都是有自己擅长和不擅长的，强如Falble 5，其实也有短板，只不过它的短板的高度，比很多模型的长板甚至还要长。 先说Coding这块，一共六个评测，其实我们可以把它们分成两类来看。 第一类，我自己喜欢叫它精准执行型评测，大概就是测模型能不能精确地完成一个明确的任务，不多不少，不漏不错。 你可以理解成老板给你一个非常明确的任务清单，上面写得清清楚楚要改什么。这种任务考验的就是精准度和执行力，你得理解需求、定位问题、精准修改、不引入新bug。 DeepSWE和Terminal Bench 2.1这两个就是比较典型的，一个更偏纯执行，一个更偏综合性的执行。 GPT-5.6 Sol在这两个评测中都拿到了第一，它在需求理解、环境操作、调试收敛和最终交付方面确实就是最稳的，跟我日常使用的体感是一致的。 至于Opus 4.8，幻觉率太高，我骂了很多回了，这个位置跟我体感也是一致。 而Kimi K3，在执行的精准度上，在DeepSWE上仅次于Claude Fable 5和GPT 5.6 Sol，而在Terminal Bench 2.1上，甚至拿到了第二名。 第二类评测就反过来了，我叫它方案规划型。 比如FrontierSWE，这个测的是前沿级别的、特别难的软件工程问题，需要创造性思考、深度理解复杂系统才能解决的问题。 Fable 5基本没啥可说的，断崖式领先所有的，GPT系列大家都知道创新型任务还有方案设计做的一直都很差，比Fable 5差了很多，是GPT系列的短板，而这次，Kimi K3直接一脚插在了Fable 5和GPT-5.6 Sol之间。 从这个就可以看出来Kimi K3的定位了，可以说非常的中庸之道。 也就是各方面都不错，一个非常全面的水桶模型，在每一个领域里，虽然都打不过那个最强的，但是总能排到第二或者第三。 坦诚的讲，这样的水桶模型，在日常使用中，反而体验感可能会更好一些，我现在经常就是Fable 5和GPT-5.6 Sol来回切换，一边做方案，一边做执行，确实是目前最强组合，但是也麻烦啊。。。 更别提国内，有多少人用不上Fable 5的了。 海外还有人说，Kimi又是靠蒸馏啥的，但是讲道理，这个级别已经不是蒸馏能蒸出来的了。 兰伯特都看不下了，直接是这么怼的。。。 我觉得非常有代表意义。 再来看很多人更看重的Agent能力，这个玩意主要跟Work强相关。 BrowseComp，测的是在浏览器环境下的复杂信息理解和处理，其实就是深度研究。你可以理解成“给模型一个浏览器，让它自己去网上找信息、理解内容、完成任务”，K3拿了91.2，全场第一，GPT-5.6 Sol以90.4紧随其后，Fable 5是88.0。 这个是kimi一贯的拿手好戏了，用过Kimi集群的应该都感受过它的威力。 Automation Bench，测的是自动化任务的执行能力，把一系列操作串起来自动完成，K3也是第一，
平均每天Vibe Coding 16小时后，这是我觉得Fable 5和GPT-5.6时代最好用的AI开发流程。
原创 数字生命卡兹克 2026-07-15 08:02 北京 大道至简 最近两周，因为Claude Fable 5回归、GPT-5.6上线再加上Tibo义父疯狂的重置。 以及AIHOT月活用户，最近也正式突破了50万。 所以导致，我现在每天Vibe Coding的时间，几乎惊人的达到了16个小时。 我现在每天Vibe Coding到早上6、7点，然后睡一觉到中午12点起床收菜，然后去公司，路上用UU远程+Codex继续Coding。 我几乎不会让AI闲着，他们闲着的每一秒，我用不完的每一个token，都感觉是对Tibo义父的不尊重。 每天真的就是不眠不休，感觉自己染上了Coding的瘾，主要还是创造和学习知识的快感，实在是太爽了。 昨天回复一个人的评论我还是这么回复的： 那种爽感我一直不知道怎么描述。 直到前天打车去机场，时间感觉要赶不上的时候，我跟司机说，求求你快点，然后司机一脚油门，那一瞬间我知道该怎么形容这种爽感了。 这是一种属于时代的推背感。 它在不断推着你向前、向前、再向前。 而因为Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol在智力和执行上的飞跃，我跟Agent协同开发的流程相比于Opus 4.8时代，也有了比较大的转变。 前期我把巨量的Token都消耗在了一个地方，那就是优化我的整体测试流程上。 在Vibe Coding中，开发的流程已经被大幅加速，写代码已经不再是瓶颈了，瓶颈专业到了测试、验证，还有你对方案的评审上。 测试覆盖率目前做到了还算是比较舒服的区间。 然后因为现在高频提交、Agent自动开PR、反复跑测试的开发方式，为了节省测试和部署的时间，我甚至单独去腾讯云上搞了一台便宜的服务器来做CI，没用GitHub的托管Runner了，然后做了很多任务类型的路由来保证测试全面性和准确性的情况下，节省整体的时间。 哦对了，这里可以提一句，其实Vibe Coding到后面，当你项目越来越大的时候，像Codex的所谓的1.5倍快速模式有的时候并不快，开着没啥意义。 因为大量的时间都是消耗在了确定性测试流程上，Agent提测，测试要大概5分钟时间，然后被测试打回，修复，继续提测，又是5分钟。 整体缩短的时间其实相当有限。 整体测试流程优化的差不多了之后，你会发现，你的想法，终于可以肆意的挥洒了，因为，你大概率无需担心实现不了或者出现BUG，只要你能提出来，那大概率能稳定且完美的实现。 那最大的难点就来了，前期如何设计你的方案，如何自动化的交给Agent进行开发，同时省心省力，上线的效果还有保障。 这两周跟这两顶级模型协同下来，我觉得最好的流程，就是Claude Fable 5做研究出方案初版，GPT-5.6 Sol来纠错和优化，然后在Codex中开起目标模式全自动化执行，之后，你就可以放手去睡觉，等着起床收菜就行了。 就是这么简单。 大道至简，重剑无锋，你根本不需要什么奇奇怪怪的技巧，直接说话就行。 举个新鲜的例子。 还是我的AIHOT。 最近在史诗级强化了防御、优化了Agent接入机制、上线了UI 2.0、解决了用户收不到Skill更新通知的问题、大幅重置了详情页、更新了精选算法、优化了聚簇的算法、还有一堆更新之后，我又想把之前一直想做的一个新功能给大幅重构和加强了。 就是全网AI热点，也就是现在当前热点那个位置。 判断什么东西很热是一个很有意思的话题，我对它的理解特别简单，就两个指标： 有多少人正在讨论它，它的数据趋势怎么样。 这两者合并，基本就能看出一个事件的热点程度了，如果一个事件，讨论的人越来越多，总数据越来越大，那基本就可以看出来这是一个正在大幅增长的热点。 如果人数越来越多，但是数据增长趋势一般，从而两者形成了剪刀差，那可能就是营销投放或者别的原因。 如果人数不咋多，但是数据一直在大涨，那可能就是平台推荐算法的随机漫步，或者是跟具体的人相关，而不足以成为破圈性的热点。 所以，我想用这个机制，来做一个功能，去抓取整个互联网，可能上万个以上的信源，来去找到并监控AI行业，真正正在爆发的热点。 现在AIHOT上的当前热点其实做的非常的粗糙，就是看看目前监控的200多个信源有多少人正在讨论，在24小时这个生命周期的衰退里，这个数字是多少，然后排个大小。 但是要升级成真正的全网AI热点，那肯定不能这么干的，肯定要解决我刚才提到的两点里面的第一点，要监控更多的账号，甚至可能是上万个账号。 而且这些账号，整体是要跟精选体系里监控的账号分开的，这上万个账号，只贡献热度，但是不会被精选，在我的体系里，一般称为热点信源。 大概就这个目标，然后，我就把这一通需求，第一步，先发送给了Claude Fable 5，让它给我出一个方案。 我发过去的字就不用干了，直接豆包语音输入法瞎BB的，非常乱，但是大概的意思表达清楚了就差不多了。 你相信我，在如今这个时代，Claude Fable 5在做方案的初版设计上，在先进程度和优雅程度上，就是当世独一档，越是大型的方案越能体现出它的智力程度。 在大概20分钟之后，这个方案出来了。 但是注意，这个方案是不能直接用的，这也是为什么我说Claude Fable 5的方案只能是初版的原因，因为Claude家族一向的特性，就是丢东西，不细致也不细心。 所以接下来是第二步，把我们的需求和Claude Fable 5的方案，直接复制粘贴给Codex，选中模型为GPT-5.6 Sol极高。 然后说，这是隔壁同事做的，你详细审查一下。 GPT-5.6 Sol经常能挑出Claude Fable 5方案的问题，而且是比较严重的问题。 比如这一次，它花了6分钟，找到了个原有方案里非常关键的隔离问题，甚至会影响我们其他的流程管线和架构。 最后问了我一个问题。 回答完以后，它就给了我最终的方案。
How Canada uses Claude: Findings from the Anthropic Economic Index
Le français suit. Key findings Based on the latest release of the Anthropic Economic Index, Canada is at the forefront of Claude adoption. Canada represents 2.6% of global Claude.ai traffic and ranks 8th overall by total volume. Usage per capita is more than four times higher than would be expected given the size of its population. Canada’s high adoption rate is generally consistent with its high-income economy, but still stands out within its peer group. Among the top ten countries that collectively represent more than half of all usage, Canada is second only to the United States in usage per capita. Within Canada, adoption is regionally concentrated. Ontario accounts for 43.9% of conversations. Together with Quebec, British Columbia, and Alberta, the four largest provinces account for roughly 94% of national usage. Per capita, British Columbia leads at 1.4x more than expected based on population, followed by Ontario at 1.1x; every other province has below-parity rates of adoption, with Newfoundland and Labrador at 0.2x. In contrast to global, cross-country patterns, provincial income per capita does not appear to explain the gap. Instead, industrial composition appears more important: provinces with large professional, scientific, and technical services sectors use Claude the most. This aligns with other evidence that model capabilities matched to workforce composition determine overall adoption levels within high-income countries. Usage patterns in Canada are largely uncorrelated with adoption rates: Work accounts for 34–40% of conversations in every province, coursework for 13–18%, and personal use for 44–51%. We find evidence that specific use cases coincide with local economic characteristics. Translation requests track public administration employment shares across provinces, likely reflecting Canada's policy of official bilingualism in federal services and communications: New Brunswick, Nova Scotia, and Quebec have both the highest rates of public administration employment and the largest shares of conversations devoted to translation. Document translation is also the most distinctive Canadian use case relative to Anglosphere peers. More generally, Canadian usage tilts toward academic and early-career usage: academic coursework, coding assistance, and resume drafting are all overrepresented, while professional communication and everyday personal tasks are underrepresented. Canada is at the forefront of Claude adoption Adoption of Claude is high in Canada. Based on a sample of Claude.ai conversations in February 2026, 2.6% of global traffic is in Canada. Adjusting for population, its Anthropic AI Usage Index (AUI) is 4.4, which implies that usage per capita is more than four times higher than would be expected based on its working-age population. Among the top ten countries that lead in terms of overall Claude usage volume, Canada has the second-highest AUI, just behind the United States (Figure 1). Figure 1: Usage share and per capita adoption among top ten countries by global Claude.ai use Bars show each country’s share (left panel) and the Anthropic AI Usage Index (right panel) based on 1M conversations sampled from Claude.ai in February 2026. Canada highlighted in blue. The Anthropic AI Usage Index (AUI) measures whether Claude usage is over- or under-represented in a country relative to its working age population. Canada accounts for 2.6% of global Claude.ai consumer use, ranking eighth globally, and second by AUI. Sources: Anthropic Economic Index, February 2026; World Bank. In part, this reflects the fact that Canada is a high-income country. Among advanced economies, as defined by the IMF, there is a clear link between usage per capita and GDP per working-age capita. But Canada’s adoption exceeds what would be expected based on its income (Figure 2). In this sense, Canada appears further along on its AI adoption curve as compared to peer countries, perhaps reflecting its highly educated workforce and proximity to the US technology frontier. Figure 2: Anthropic AI Usage Index (AUI) and GDP per working-age capita This plot shows the bivariate relationship between each country’s AUI and GDP per working-age person among IMF advanced economies with at least 200 conversations in our sample. The dashed line shows the line of best fit. Canada highlighted in blue. Sources: Anthropic Economic Index, February 2026; IMF; World Bank. Within Canada, adoption is concentrated and tracks workforce composition Just as global adoption of Claude is disproportionately concentrated among a small number of countries, usage within Canada is unevenly distributed across provinces
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
Claude’s values across models and languages
When someone asks Claude a question with no universal right answer—say, whether to take a new job or how to handle conflict with a friend—how Claude responds inevitably reflects certain values. 1 The values we want Claude to reflect are outlined at a high level in Claude’s constitution, but no document can anticipate every value that might emerge across the millions of conversations that happen every day on Claude.ai. Instead, we seek to cultivate in Claude’s responses “good judgment and sound values that can be applied contextually.” How, exactly, do we study the values that Claude expresses and how they change in different contexts? In previous work, we analyzed 700,000 anonymized Claude.ai conversations, identifying more than 3,000 distinct values in Claude's responses and how often Claude expressed them. But a list of values so large is hard to reason about. In this work, we make studying these thousands of values tractable by compressing them into a small number of axes that capture key patterns in Claude’s responses. Each axis is a number line between two groups of values—for example, values relating to emotional warmth on one end and values relating to rigor on the other—and where Claude falls on that line tells us which values it leans toward. We applied this approach to measure how the values Claude expresses vary across two factors. First, we compared how the values Claude expresses vary across models. Each Claude model reflects a slightly different approach to character training as well as many other fine-tuning decisions. Because our value axis approach quantifies key differences between models, it may ultimately allow us to connect variation in the values Claude expresses to different training decisions. Second, we want to understand how the experience of users compares across the many languages people use to talk to Claude. Our previous research has shown that Claude behaves somewhat differently in different languages. 2 We apply our value axis approach to understand how the values expressed by Claude vary across the top 20 languages on Claude.ai. Figure 1: Claude’s expressed values differ between Opus 4.6 and Opus 4.7 and between English and Arabic. Opus 4.6 leans toward expressing values related to deference, rigor, brevity, and execution while Opus 4.7 leans toward expressing values related to caution, rigor, depth, and candor. In English, Claude leans toward expressing values related to caution, rigor, depth, and candor, while in Arabic it leans toward deference, warmth, brevity, and execution. We find: Four key axes capture 15% of the variation in Claude's values: 3 Deference vs. Caution: Whether Claude leans toward accommodating what someone wants or guarding against possible risk and harm. Warmth vs. Rigor: Whether Claude leans toward expressing positivity and care for the person or emphasizing accuracy and precision. Depth vs. Brevity: Whether Claude leans toward explaining in depth or doing only what was asked. Candor vs. Execution: Whether Claude leans toward foregrounding its own uncertainty or producing a more polished and confident answer. Value profiles across these axes match perceptions of model character. Sonnet 4.6 is regarded as particularly warm, while Opus 4.7 is known for rigor. We find that each model’s value profile mirrors these subjective assessments: Sonnet 4.6 leans toward expressing more deference to the user and emotional warmth while Opus 4.7 leans toward expressing a focus on accuracy and precision as well as guarding against misuse. The values Claude expresses vary across languages. When Claude speaks in English, it emphasizes different values than when it speaks in Portuguese, Indonesian, or Chinese. 4 The largest variation is in the Warmth vs. Rigor axis, with Claude leaning toward expressing warmth-related values most in Arabic and Hindi and rigor-related values most in English and Russian. With this approach we can begin to ask why values shift across models and languages and better test how factors such as behavioral training or cultural context influence the values that Claude expresses. How do we interpret the giant space of values? Ultimately, our goal is to have a way to empirically understand the values that Claude expresses and how these vary across contexts. In this work, we focus specifically on how the values change between models and languages. But our previous work, Values in the Wild, identified more than 3,000 values expressed by Claude. Comparing these thousands of values one by one would be unwieldy and would obscure broader trends. To make comparing values easier, we constructed value axes that reduce those thousands of values down to a few underlying dimensions based on which values tend to show up together i
Claude plays robotics
Shmuel Berman, Michael Ilie, Jia Deng, and Daniel Freeman Do language models’ strengths transfer to robotics, a domain which requires the synthesis of logical skills and precise 3D understanding? Can a model perceive a scene, understand a particular robot’s state, and issue actions that reliably effect change in the physical world? We ran tests to find out. We gave several language models control over a range of robot bodies—including classic control toys, a simulated quadruped and humanoid, a robotic arm, and a real Unitree Go2 (the quadruped robot of Project Fetch ). We gave the models a range of ways to control them, which varied in their abstraction (that is, how “high-level” their instructions are): from directly commanding motor torques (at the least abstract end), to writing controller code, to training a controller from scratch with reinforcement learning, to providing high-level steering instructions to a pretrained robot policy (a separate neural network that turns high-level commands into coordinated joint movements). We tested models’ performance in three areas: on classic control problems (like balancing a pendulum), locomotion and navigation (getting legged robots to balance, walk, and move through space), and manipulation (using a robotic arm to grasp and move objects). Models are getting better at robotics quickly, but we found that how capable they are depends heavily on how they are connected to the robot—which of the control methods they used. When they must drive the joints themselves they mostly fail. But when they supervise a pretrained controller or use simple orientation tools, they can complete real navigation and manipulation tasks. Some forms of embodiment remain unwieldy and difficult to control, but newer models, especially, are substantially stronger at adjusting their strategies and converting image and sensory understanding into appropriate actions across domains. This has important implications for the safe development and deployment of language models. Today’s frontier models cannot control humanoid robots without a pretrained policy, but newer models have made real gains in direct manipulation and high-level policy control across the humanoid and quadruped embodiments we tested. We expect future models to be even better. Put concretely: a general-purpose chat model with no robotics training can already, on a good run, write and download its own tools to slowly walk a quadruped through a maze or pick a plate off a counter and set it on a stove, and the gap in reliability is closing with each model generation. Composite score on Embody (our benchmark suite) by model, stacked by control interface. The composite is a normalized average across every robot body ("embodiment") and task in the suite except for high-level locomotion; higher bars mean broader physical competence. Summary of findings A model's robotics score depends as much on the robot body and the control interface as on the model itself. The same model can look weak or strong depending on whether it is setting motor torques directly, writing a Python controller, supervising a pretrained policy, or training its own policy with reinforcement learning—each of which is a different way of the model completing the same task. For the most challenging bodies to control (the humanoid in particular), today's models only get traction at the higher-abstraction interfaces, in which a pretrained policy handles the low-level physics. Models are improving at robotics, but unevenly. The most consistent performance improvements between model generations are on the high-level interfaces. Direct low-level control is also improving, but much less consistently: some new models clearly improve over their predecessors, but others don’t. On locomotion tasks, frontier models can now perform limited but meaningful whole-body control. Newer models make progress on low level control quadruped standing, balancing, and walking—and show weaker but measurable gains on humanoid balancing. Using pretrained policies and perception tools, they can even navigate simple environments. However, models still fail at tasks that require stable spatial memory, self-localization, or long open-loop plans. With low-level manipulation methods, models are beginning to produce useful local physical behavior, even though full task success remains rare. Newer models are better at reaching objects, making contact, and grasping. However, they only complete the full task a small percentage of the time (from 0 to 5.5%). With high-level manipulation methods, newer models are more successful when using pretrained policies. Vision-language-action (VLA) scaffolds—pretrained policies that map camera images and an instruction directly to robot-arm motions—raise models’ manipulation performance far above direct control. Newer models are also becoming increasingly g
An off switch for dual-use knowledge in AI models
This post describes research conducted by AE Studio in collaboration with Anthropic. A frontier AI model is, among other things, a large store of knowledge. Some of that knowledge is dual use, meaning it can be used for good or for bad. For example, knowledge of cybersecurity can help patch critical security vulnerabilities, or it can be used to exploit them. Knowledge of virology can help a researcher create a vaccine, but it can also help a malicious actor design a deadly pathogen. Ideally, we would be able to balance three separate goals: first, limiting access to dual-use capabilities in as surgical a way as possible; second, allowing trusted users to access those same capabilities for beneficial purposes; and third, doing all this without affecting the model’s performance on any other task. Current safeguards are imperfect. We train models to refuse harmful requests and use classifiers to screen inputs and outputs for dangerous content. These layers of protection guard against dangerous outputs—but they don’t change the knowledge stored in the underlying model. Despite our safeguards, a sufficiently determined attacker may still try to jailbreak the model, working past its defenses to access the dual-use knowledge. A more robust protection against misuse would be to control what the model knows. We’ve explored this before: in earlier work, we filtered information about chemical, biological, radiological, and nuclear weapons out of pretraining data, and later showed that dual-use knowledge can be confined to a removable slice of a model’s weights. But filtering is a blunt instrument. It produces one model with one fixed set of capabilities. Using filtering, if you want a model version that can discuss advanced virology—for deployment in a vetted biosecurity lab, say—and another version that can’t, you have to train two separate models. Especially in the case of frontier models (which are large and very expensive to train), the cost to the developer would be prohibitive. In new research carried out with collaborators at AE Studio, we explore a new method that could enable the benefits of training many separately filtered models, but at the cost of training only one model. We call it GRAM, for Gradient-Routed Auxiliary Modules. Note that the results of the experiments presented here are preliminary—GRAM has not been applied to any of the production models at Anthropic, and we’re not sure it ever will be. How GRAM works The idea behind GRAM is to give a model dedicated, removable compartments for each category of dual-use knowledge, and to update only those compartments when learning from dual-use data. Concretely, GRAM adds extra neurons to every layer of a standard Transformer (the neural network architecture on which large language models are based). These neurons are divided into groups (or “modules”), one per dual-use category. During training, when the model encounters general-purpose text, it learns in the usual way. But when it encounters text from a dual-use category—virology, for instance—the rules change: the model can use its general knowledge to make predictions, but only the virology module is allowed to learn from that text. The general-purpose weights are temporarily frozen. 1 The consequence is that virology knowledge accumulates in the virology module rather than diffusing across the whole network. After training, the module can simply be deleted, and the capability goes with it. Or it can be left in place for trusted deployments, when virology knowledge is needed. The knowledge can be tailored very specifically to the type of deployment needed: in our experiments, we defined four dual-use categories, so that one training run with GRAM yielded a model that can be configured 16 different ways (“on” or “off” for each of the four categories). Testing GRAM We tested GRAM in three settings of increasing realism. First, on a synthetic dataset of children’s stories tagged by topic, a small GRAM model could be reconfigured to “forget” any chosen topic, and each configuration performed almost identically to a separate model trained from scratch with that topic filtered out. That is, for the cost of training a single model, we achieved results that would normally require multiple training runs on different datasets. Second, we trained a larger model on a realistic mix of web text, code, and scientific papers, with four dual-use domains: virology, cybersecurity, nuclear physics, and a niche programming language (to serve as a proxy for specialized dual-use code). The capability associated with each dual-use domain is routed to its own module. Deleting a module removed the corresponding capability about as effectively as never having trained on that data at all. Remarkably, we find that this removal did not degrade general performance. We also tested whether an attacker could recover
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。
告别审稿抽卡！全新LLM校准机制，给AI顶会统一打分尺度
新智元 2026-07-19 17:53 北京 新智元报道 21,575。 这是NeurIPS 2025收到的论文投稿数量。 与2020年相比，这一数字增长超过一倍。与此同时， ICLR 2026投稿量也逼近2万篇。AI顶会热度持续走高，海量稿件涌入的背后，同行评审体系长期存在的痛点被无限放大。 不少投稿人都有同款困惑：两份措辞高度接近的审稿意见，最后给出的分数却能相差巨大。如今投一篇顶会论文，体验越来越像一场纯靠运气的「 抽卡游戏 」。 例如，两位审稿人都认为论文「缺少必要的消融实验」。其中一位认为只是需要补充实验，因此给出较高分；另一位则将其视为影响论文质量的关键问题，直接给出低分。 表面上，两人的意见高度一致，真正不同的是，他们对同一句评语对应着不同的评分尺度。 随着投稿规模不断扩大，这种评分尺度的不一致，正成为影响同行评审公平性和稳定性的重要因素。 近日，来自华中科技大学的李钦宾研究团队在ICML 2026 Position Paper Track提出了一种新的解决思路： 不是让大语言模型替代人类审稿，而是利用LLM对「评语—分数 」 之间的映射关系进行校准。 论文链接： 为什么没有选择让LLM直接审稿？ 面对评审人手不足、打分标准混乱的现状，很多人会直观提出解决方案：干脆交给LLM完成全自动审稿。华科大团队给出的答案是否定的。 在研究者看来，学术评审绝非简单对错判断，还需要综 合衡量工作创新价值、领域发展意义、研究长远潜力 等高阶学术认知，这类深度领域判断依托研究者长期积累的行业经验，很难完全交由模型独立完成。 除此之外，完全AI主导评审还会催生投机乱象：若作者知晓论文命运由大模型裁决，写作重心会转向 刻意迎合模型偏好，而非聚焦真实科学问题的突破，彻底偏离学术研究初衷。 论文指出，目前同行评审实际上包含两个过程：一是审稿人阅读论文并形成定性判断；二是将这些判断压缩为一个最终分数。 真正容易出现偏差的，恰恰是第二步。 因此，这项工作的目标并不是构建一个自动审稿系统，而是解决同行评审中另一个长期存在的问题—— 如何让文字评语和最终评分保 持一致。 在现有评审流程中加入一个「评分校准器」 作者提出的方案没有改变现有同行评审流程，而是在后台增加了一层 LLM校准模块（Calibration Layer）。 整个流程可以概括为三个环节。 LLM对审稿意见进行结构化分析，将自由文本整理为论文的Pros（优点）和Cons（缺点）。 在统一Prompt和固定评分标准下，根据这些优缺点生成一个Anchor Score（锚点分数），作为一把统一尺度下得到的参考分数。 系统比较审稿人实际评分与Anchor Score之间的差值（Residual）。如果两者接近，说明评分与评语基本一致，无需额外处理；如果差距较大，则触发一次轻量级复核，要求审稿人重新确认评分，或者补充更多文字说明，解释为何自己的评分明显偏离常规尺度。 整个过程中，LLM不会新增任何学术评价，也不会参与录用决策，更不会替代领域主席（AC）或程序委员会（PC）的判断。它承担的角色更接近于一名「 评分审计员 」，负责检查分数是否能够被评语合理支撑。 三届ICLR 评分尺度差异正在扩大 团队基于ICLR 2023–2025三届顶会公开数据，开展大规模实证分析，数据集覆盖 2.2万余篇论文、5.2万条评审记录，能够真实反映近年顶会评审状态。 数据清晰证实，顶会审稿存在明显的年度尺度漂移：不同审稿人的打分标准差异逐年变大，相同评价对应悬殊分数的现象愈发普遍。 从量化指标来看，衡量评审分歧的核心偏差跨度指标逐年上涨，2023年整体偏差相对可控，2024年小幅恶化，到2025年打分离散程度显著提升，极端不合理打分的占比持续走高。 随着投稿量激增，审稿人的主观打分标准越来越不统一，评审随机性、不公平性逐年加剧。 校准后的评分 更接近论文的长期影响力 顶会评审中，最具争议的通常是 录用边缘论文（Borderline Papers）。这些论文往往处于录用与拒稿之间，一点评分差异就可能影响最终结果。 为了验证校准机制是否能够改善这一问题，作者以论文长期引用量作为客观参考指标，对比人工原始评分与LLM锚点校准后的排序结果。 实验结果显示，经过统一评分尺度校准后，论文排序与长期学术影响力之间具有更高的一致性。 以ICLR 2023数据为例，在最难取舍的5–6分临界区间，LLM校准筛选出的论文，其平均引用量相比仅依据人工评分筛选提升了94%。 这一结果说明，统一评分尺度后，可以在一定程度上减少不同审稿人评分习惯带来的影响，使评审结果更加一致，也更容易保留后续产生较大学术影响力的边缘论文。
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]
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:
// Agents Do Not Fail Alone // Very nice open-source eval tool to check agent reliability. Lots of cool ideas in there. (bookmark it) What's the probl...
// Agents Do Not Fail Alone // Very nice open-source eval tool to check agent reliability. Lots of cool ideas in there. (bookmark it) What's the problem? Context engineering has become central to building reliable agents but it remains almost entirely unmeasured. Instructions, tools, memory, retrieved knowledge, guardrails, and untrusted inputs all accumulate in the context, and when that gets weak the agent drifts, hallucinates, misuses tools, becomes vulnerable to injection, and burns tokens. This work validates context-engineering quality as an independent leading indicator of agent reliability. The measurement lives in ProofAgent-Harness, open-source infrastructure that scores context with multi-juror consensus across seven criteria, covering role clarity, guardrail coverage, instruction consistency, tool schema quality, grounding sufficiency, injection hardening, and token efficiency. The context score is isolated from behavioral metrics and release decisions, so the prediction is not smuggled in. Holding frontier LLM agents fixed and varying only their operating context, each criterion predicts its matching outcome. Why you want to consider doing these checks: > Grounding sufficiency predicts hallucination resistance. > Guardrail coverage predicts manipulation resistance. > Tool-schema quality predicts tool use. Paper: Learn to build effective AI agents in our academy:
RT elvis: // Agents Do Not Fail Alone // Very nice open-source eval tool to check agent reliability. Lots of cool ideas in there. (bookmark it) What's...
RT elvis // Agents Do Not Fail Alone // Very nice open-source eval tool to check agent reliability. Lots of cool ideas in there. (bookmark it) What's the problem? Context engineering has become central to building reliable agents but it remains almost entirely unmeasured. Instructions, tools, memory, retrieved knowledge, guardrails, and untrusted inputs all accumulate in the context, and when that gets weak the agent drifts, hallucinates, misuses tools, becomes vulnerable to injection, and burns tokens. This work validates context-engineering quality as an independent leading indicator of agent reliability. The measurement lives in ProofAgent-Harness, open-source infrastructure that scores context with multi-juror consensus across seven criteria, covering role clarity, guardrail coverage, instruction consistency, tool schema quality, grounding sufficiency, injection hardening, and token efficiency. The context score is isolated from behavioral metrics and release decisions, so the prediction is not smuggled in. Holding frontier LLM agents fixed and varying only their operating context, each criterion predicts its matching outcome. Why you want to consider doing these checks: > Grounding sufficiency predicts hallucination resistance. > Guardrail coverage predicts manipulation resistance. > Tool-schema quality predicts tool use. Paper: Learn to build effective AI agents in our academy:
深度学习解决单细胞分析——深度学习用于 scRNA-seq 分析的综述 [R]
Hello, I recently finished reading this survey paper: Deep learning tackles single-cell analysis – A survey of deep learning for scRNA-seq analysis, which comprehensively covers 25 different methods across 6 subcategories for applying deep learning to scRNA-seq analysis. To summarize the methods from this paper, I prepared a table containing the Category, Method, Purpose, Architecture, Metrics, Explanation, and the specific Novelty of each method. I hope you find this summary useful. submitted by /u/teraRockstar [link] [comments]
RT DAIR.AI: AI agent coordination is going to be the next leap in AI. This paper talks about the problem of multi-agent exploration and how to improve...
RT DAIR.AI AI agent coordination is going to be the next leap in AI. This paper talks about the problem of multi-agent exploration and how to improve it. (bookmark it) Let's break it down: The default assumption in multi-agent work is that capable LLMs, placed together, will probe each other and self-organize into good coordination. New research shows they do not. Modern LLM agents fail to explore each other. They fall into myopic, polarized interaction patterns that raise regret and leave coordination well short of optimal. The authors formalize this as a Multi-Agent Exploration problem, a partially observable stochastic game where agents must probe peers to infer capability, then introduce MACE, a lightweight framework that promotes exploration through structured peer selection. Paper: Learn to build effective AI agents in our academy:
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]
明目张胆的 AI 垃圾内容刚刚赢得了 2.5 万美元的 DeepMind / Kaggle 大奖？[D]
The Google DeepMind-sponsored Kaggle challenge "Measuring Progress Toward AGI - Cognitive Abilities" asked participants to design new cognitive-science-based AI benchmarks and they just announced the results this week. In my two posts I present evidence that deepmind & kaggle rewarded a nonsensical number generation machine and a litany of unfounded claims with 25k and a grand prize stamp. What the authors of the work I analyze intended to do was to present an LLM with alternative viewpoints of other LLMs on 5 claims regarding a tricky situation and see whether the model changes its own assessment. It's an interesting question. However, it turned into a vibed pile of spaghetti 10 times the size of the requested submission format which it seems neither the authors nor the judges were able to (or minded to?) give a cursory reading. Here's the original posts in the competition forum, if you are looking for some AI research slop detective work / rant please help yourselves. But beware, some of the "universal findings" or "core insights" of the authors might continue to haunt you. You might even question your own sanity (as I did). Part 1: The Smoke: cursory review of the writeup Part 2: The Fire: looking at the methodology, code, and data The organizers' stance has been that review was done properly and this is just a matter of subjectivity. What do you think? submitted by /u/TheWerkmeister [link] [comments]
2026 年，哪些 MCP 服务器值得为非开发工作安装？分享我在编程之外的发现
Out of ~30 MCP servers I tested for non-dev work over 4 months, I kept 8 in daily rotation. The ecosystem hit 10K+ servers by early 2026 (22K+ on Glama by May) but most are either demo-ware or duplicate coverage. Sharing the honest cut because "MCP for non-devs" posts usually list every option without saying which ones survive real use. The keepers for marketing/social. PostFast handles cross-platform scheduling from Claude, 11 platforms including Google Business Profile which nobody else keeps now that Buffer dropped it, €10/mo. Analytics are thinner than Metricool so I run both. Metricool at $22/mo covers analytics + scheduling with an official server at ai.metricool.com/mcp. Vista Social has 35+ MCP tools at agency scale ($120/mo). For SEO research, Ahrefs MCP is solid but pricey ($129/mo starter), Semrush overlaps. Tally is the free win, 21 MCP tools for forms with OAuth setup any non-dev can wire up in 2 min. Docs and knowledge work. Notion MCP is the obvious install if you already pay for it, lets Claude create pages, update databases and read across your workspace. Slack MCP is decent but read/summarize is where it shines, message posting still feels risky without human approval. Linear MCP for project tracking works well if that's your stack. Airtable overlaps with Notion for most workflows, only worth it if it's your source of truth. CRM and sales. HubSpot MCP is the best-supported CRM server, full read/write, works with Claude and ChatGPT out of box. Salesforce has AgentForce but no open MCP server on par with HubSpot yet. For outbound sales specifically, Amplemarket scored highest in recent benchmarks (find, enrich, sequence, enroll all in one), Apollo is close second and cheaper. Ads and analytics. BigQuery MCP auto-enables on all Google Cloud projects after March 2026 so most already have it. Google Ads MCP, Meta Ads MCP and GA4 MCP each ship official servers, downside is you need read-only setup or Claude will fumble a tool call and mess with budgets. SegmentStream unifies attribution across channels which is the missing piece for most stacks. What I skipped. Zapier/Make MCP feel redundant if you already have direct servers for the tools they wrap, extra layer of latency and cost. Airtable if Notion covers you. Anything on Glama with under ~50 stars, ecosystem quality is a coin flip and 41% of public MCP servers have no auth per security audits, only 8.5% use OAuth. Stick with vendor-maintained (official) or well-audited community ones. submitted by /u/Purple_Network3016 [link] [comments]
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
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]
ACL/EMNLP/EACL 的短论文 [R]
Does anyone have accepted short-paper at ACL/EMNLP/EACL 2025/26? Could you share your track and overall assessment? I'm just trying to get a sense of things, as it seems short papers have a lower acceptance rate than long ones. submitted by /u/No_Cardiologist7609 [link] [comments]
Prism 意外泄露 [D]
Just found out from Prism's Discord that compiling is returning someone else's paper. There's a Twitter post too. I commend their prompt response, though. They took the website down within 10 minutes of the first time the bug was flagged. Just worried if my paper maybe somewhere out there. submitted by /u/Few-Monitor5103 [link] [comments]
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。
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。
量子位编辑作者招聘
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
乔帮主对Kimi K3的详细评测报告来了！非常牛逼，但也有一些局限。 6个真实场景项目，每个都能在线体验使用。 模型局限也有几条： 1. 因训练方式原因，与官方的 K...
乔帮主对Kimi K3的详细评测报告来了！非常牛逼，但也有一些局限。 6个真实场景项目，每个都能在线体验使用。 模型局限也有几条： 1. 因训练方式原因，与官方的 Kimi Code 匹配更好，如接入 Claude Code，效果可能会有折损。 2. 优化了长程、高难任务，主动性很强；遇到简单、模糊需求，反而会过度思考和发挥。 3. K3 在交互、界面、视觉、空间等相关场景完全可以作为首选模型，但架构、后端等场景，仍落后于最强闭源模型 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 向阳乔木:
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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:
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
SUFLECA：扩大特征学习以用于CAD到图像对齐
CAD-to-image alignment aims to estimate an object's 9D pose (rotation, translation, and anisotropic scale) from a single RGB image, enabling applications in robotics and augmented reality. Recent zero-shot methods use visual foundation models to match image regions to CAD models, yet typically their correspondences are appearance-driven and degrade under occlusion or sim-to-real domain shift. To address these limitations, we introduce SUFLECA (Scaling Up Feature LEarning for CAD Alignment), a weakly-supervised framework for zero-shot CAD alignment with two key contributions. First, SUFLECA scales up geometry-grounded feature learning from pretrained visual representations through Normalized Object Coordinates (NOCs) supervision on 674K images spanning 12 real and synthetic datasets, learning compact geometry-aware features that generalize across domains. Second, we propose a geometrically consistent matching algorithm that establishes reliable one-to-one CAD-to-image correspondences. Together, these contributions enable accurate, sub-second alignment per object instance without iterative pose refinement. On ScanNet25k, SUFLECA achieves 33.4%/42.3% category/instance accuracy, outperforming, with a smaller computational footprint, the strongest zero-shot baseline by 10.3/12.2 percentage points and, for the first time on this benchmark, even surpassing fully supervised methods. Code is available at:
用于多步视觉推理的层次化去噪
Video models are evolving into vision foundation models, yet they still lack human-like multi-step reasoning. Streaming autoregressive diffusion models are efficient but limited in reasoning, while bidirectional diffusion enables global revision with high inference costs due to dense frame-level denoising. Both paradigms struggle to achieve logical consistency and low-latency streaming for complex reasoning tasks. We propose HDR (Hierarchical Denoising for Visual Reasoning), a unified framework that integrates hierarchical latents into causal video generation for multi-step reasoning. HDR organizes video latents into a tree-structured hierarchy, enabling coarse-to-fine reasoning before streaming output. Coarse denoising layers preserve uncertain hypotheses for global planning, while finer layers progressively refine them into concrete visual states. A sparse hierarchical attention pattern (SHAP) further reduces temporal attention costs. We introduce a level-stratified multi-step video reasoning benchmark with out-of-distribution cases, covering six tasks: maze navigation, Tower of Hanoi, one-line drawing, sliding puzzle, Sokoban, and water pouring. Compared with streaming autoregressive diffusion baselines, HDR improves success from 34.22 to 60.29 (76.2% relative gain) and increases average progress from 76.00 to 89.56, demonstrating more consistent reasoning trajectories. HDR maintains low-latency streaming at 0.70 seconds per latent, achieving 54.2 times faster inference than bidirectional diffusion. It also retains 82.9% of full-data performance with only 2% training data, compared with 52.0% for bidirectional diffusion. Real-world robot experiments further demonstrate HDR's potential for physical interaction and world modeling. Project demo:
Great research paper on optimizing harnesses. (bookmark it) There is a lot of alpha in building a harness. And you don't need much to keep them optimi...
Great research paper on optimizing harnesses. (bookmark it) There is a lot of alpha in building a harness. And you don't need much to keep them optimized. This paper argues you can do this effectively using the harness own executions. The harness is the external control layer that turns a base LLM into an executable agent. Automatic improvement methods optimize a narrow part of it, usually prompts or pipelines, and deployed agents then reuse a single global harness for every case. MemoHarness decomposes the harness along the temporal flow of inference into six editable control surfaces (context, tool, generation, orchestration, memory, output) and turns improvement into structured editing over those dimensions. It documents per-case diagnoses plus distilled global patterns about what works and how dimensions interact, then adapts to each new case by retrieving similar past cases. No compute is waisted on test-time labels, feedback, gradient updates, or extra search. On the shell-agent benchmark it reaches 0.806 against 0.722 for the strongest fixed-harness baseline, at lower per-task dollar cost than the strongest commercial baselines compared. Paper: Learn to build effective AI agents in our academy:
研究人员：这个框架有用，还是纯属胡说八道？[D]
Title: Researchers: Is this framework useful, or complete BS? I'm working on a visual framework that tries to describe how research progresses from simply collecting information to producing genuinely original discoveries. The image isn't intended to be a formal scientific model or a replacement for established research methodology. It's just an attempt to build an intuitive mental model that students and early-career researchers can use. The basic progression is: Level 0: Raw copy-paste / plagiarism Level 1: Information compilation Level 2: Understanding & summarization Level 3: Comparison & evaluation Level 4: Interpretation & analysis Level 5: Applying knowledge to solve problems Level 6: Designing experiments that generate new evidence Level 7: Combining existing ideas in novel ways Level 8: Making an original contribution (new method, dataset, benchmark, algorithm, theory, etc.) Level 9: Breakthrough work that significantly changes a field Level 10: Paradigm-shifting discoveries that redefine how we understand a domain Some examples I had in mind: Level 2: A literature review that accurately explains existing work. Level 4: An analysis explaining why Transformers scale better than earlier architectures. Level 5: Building and evaluating a better RAG pipeline for a real-world application. Level 6: Running controlled experiments to test whether a new training strategy improves performance. Level 7: Combining ideas from two different fields to create a new research direction. Level 8: Publishing a genuinely new architecture, benchmark, or algorithm. Level 9: Attention Is All You Need (Transformers) opening an entirely new direction for AI. Level 10: Think of discoveries on the scale of Einstein's relativity or Newton's mechanics—rare, civilization-level shifts. I know this is subjective, which is exactly why I'm posting it here. I'd really appreciate criticism from people who actually do research. Some questions I'm hoping you can answer: Is this progression fundamentally reasonable, or is it misleading? Which levels don't make sense? Are there levels that should be merged or split? Am I confusing difficulty with originality? What dimensions are missing? (Novelty, rigor, reproducibility, significance, etc.) Is there an existing framework in academia that already captures this idea better? If you were mentoring a new PhD student, would you find something like this useful, or would you throw it away? Please don't worry about being polite—I genuinely want to know whether this is a useful teaching tool or just academic nonsense. If it's flawed, I'd much rather understand why than keep refining something built on a bad premise. submitted by /u/farhadak_and2005 [link] [comments]
TACL期刊疑虑 [D]
I submitted my TACL paper approx on June 1th and was scheduled for July 1st cycle, when and how do you guys think we'll be getting our reviews given the July cycle for the paper which I've submitted at TACL? And how long does the entire process take for those who have submitted to TACL? Also, I do want to ask, how good is TACL as a journal and how respectable or how is a TACL publication viewed? submitted by /u/Practical-Buddy6323 [link] [comments]
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.
欧盟AI法案OpenRAG：一个SQLite文件中包含933个法律结构化块和BGE-M3嵌入 [P]
I have released EU AI Act OpenRAG, a downloadable corpus of Regulation (EU) 2024/1689 designed for RAG and legal-NLP experimentation. Instead of sliding character windows, the corpus chunks on the Regulation’s legal structure: one chunk per article paragraph one per recital one per Article 3 definition one per annex point chapter, section and provision metadata stored separately The resulting SQLite database contains 933 chunks and a normalized 1024-dimensional BGE-M3 embedding for every chunk. It also includes exact EUR-Lex links, Article 113 application-date metadata and deliberately narrow derived labels. Direct textual classification is stored separately from broader regulatory-regime association, and ambiguous cases remain NULL. I evaluated it against the AI Act Evaluation Benchmark using a like-for-like whole-unit baseline: scenario article recall@20: 0.541 structural vs 0.449 baseline QA article hit@10: 0.927 structural vs 0.898 baseline overall RAG classification remained close and was slightly lower on the structural corpus, suggesting that generator behaviour dominates that task more than chunk granularity I have published the full results, limitations, derivation methodology, label audit and licensing breakdown rather than only the favourable metrics. Dataset: huggingface.co/datasets/faitholopade/aiact-openrag I would appreciate technical feedback, particularly on the retrieval evaluation, structural chunking methodology and what additional baselines would be most useful. submitted by /u/Automatic-Forever-63 [link] [comments]
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
首token延迟砍掉3. 25 倍：小红书联手北大、上交提出HYPIC，给混合注意力大模型装上"位置无关缓存"
大模型服务的主战场，正在从单轮聊天转移到检索增强问答、多文档摘要和长程Agent。这类新负载有一个共同特征:一条请求的prompt往往由几十到上百个语义独立的片段拼接而成，检索到的文档、技能说明、记忆文件、历史轮次被一股脑组装成数万乃至数十万token的超长上下文。在这个长度下，预填充（prefill）阶段主导了单请求的算力开销，成为服务商最显眼的成本来源;更棘手的是，一旦发生缓存未命中，尾部首token延迟(TTFT)能冲到数十秒，直接砸坏交互体验。 业界为此发展出两条降本路线。一条是位置无关缓存（PIC），它放开严格的前缀约束，让每个语义独立的片段只缓存一次、并能拼接到任意前缀之后，刚好贴合RAG与Agent的prompt组装方式，其本质可归结为沿token轴直接拼接的splice、以及重算少量token恢复跨段上下文的correction两个原语。另一条是混合注意力模型，用线性注意力替换大部分全注意力层，把注意力的二次复杂度压到线性，并将无界的历史压缩成固定大小的循环状态。近来的生产模型如MiniMax-M1、Ring-2.5、Qwen3.5、Kimi-Linear，普遍把75%以上的层线性化、保留少量全注意力层，形成混合注意力的主流设计，以Qwen3.5-35B-A3B为例，40层里有30层是线性层。 矛盾恰恰出在这里:现有PIC操作的是逐token的KV缓存，而线性注意力层只向外暴露一个per-request的循环状态，没有任何逐token的抓手可供splice或correction。结果是，混合模型里的大部分层都落在了现有PIC的能力范围之外。在此之前，没有任何系统能为混合注意力大模型提供位置无关缓存。 小红书大模型推理团队联合北京大学、上海交通大学提出的HYPIC，是首个在混合注意力大模型上实现PIC的服务系统。它在4个生产级混合注意力模型、5个工作负载上的测试显示:首token延迟平均降低3.25倍，同SLO下可持续QPS提升1.66倍，而任务质量与完全重算仅相差1.71分。这套系统的核心思想，是对混合注意力模型里的线性层和全注意力层分而治之，再用一层系统级并行把冷请求也一并加速，由三个环环相扣的机制构成。 对线性层，HYPIC缓存的是"转移算子"，实现常数时间的状态组合。最直接的PIC稻草人方案，是把两段各自的零初值末状态直接相加——这在朴素线性注意力下恰好成立，但在带衰减、门控、delta擦除的进阶线性注意力（RetNet、Mamba2、GLA、DeltaNet、GDN、KDA等）下会失效。真正被漏掉的关键量是一个段累积转移算子T_C，即一段内所有token转移矩阵的连乘;真实的末状态应为S(C1·C2)=T(C2)·S(C1)+S(C2)，朴素相加恰恰丢掉了T(C2)这一项，造成结构性误差，实测RetNet慢衰减头在256token时误差已达状态范数的22%。HYPIC的关键洞察是，T_C和零初值末状态S(C|0)都只由片段内部的token决定、与前缀无关，因此它在片段 首次 prefill时把二元组(T_C， S(C|0))一并缓存，复用时按组合律左乘T_C再相加，即可在常数时间内近乎精确地还原任意前缀下的末状态，且天然覆盖全部线性注意力家族。实测在Qwen3.5-35B-A3B上，组合后的状态在第0层与完全重算仅相差6×10⁻⁵，落在FP16噪声之内。针对带因果卷积、带RoPE的变体，HYPIC分别用卷积状态热身和状态重旋转两个补丁做了严格对齐。 对全注意力层，HYPIC用"缝合窗口"修复跨段注意力。混合模型中少数的全注意力层仍需要PIC，但以往的选择性重算无法直接迁移，因为下方的线性层只保留末状态，非末尾token无法向上穿过全注意力层。两种退路——逐token存循环状态、或从零重新递推——在存储或算力上都不可接受。团队的观察是，KV拼接后的偏差高度集中在每个复用片段的开头，其余部分几乎不受影响，这与全注意力模型里的attention sink现象一致，在混合注意力模型里同样成立。据此，HYPIC为每个内部片段开头w个token构造一个缝合窗口，缓存时这几个token不入缓存，复用时在完整前缀下重算以修复跨段注意力，默认w=8;由于实际片段长度通常大于512token，缝合窗口只占极小一部分，重算开销可控。为了支持段首KV重算，线性注意力层在复用时需即时算出缝合窗口自身的T和S，一边推进running state，一边把每个seam token的逐层输出前传给上层的全注意力层。 第三块拼图是段并行，它把"长冷请求"也变成了可加速的负载。缓存未命中不可避免——语料持续更新、低频文档被淘汰，而长冷请求正是尾延迟的主因。现有系统仍把整条prompt当作一个整体、在单实例上串行prefill所有冷片段，TTFT随O（n·|C|）增长;张量并行等实例内并行虽能加速单次前向，但扩展性有限，一条100k token请求在TP-8下仍需17.7秒。但PIC已经让每个片段自包含——其prefill结果只由内部token决定。HYPIC顺势提出实例间的段并行:Router探测每段命中状态，把冷片段并行分发给多个scatter worker，再由一个combine worker把各段结果组装成完整运行状态，把冷prefill从O(n·|C|)降到O(⌈n/m⌉·|C|+c)。为了把这条路径跑满，HYPIC用LPT(最长处理时间优先)贪心策略均衡各worker负载，并把每段的计算与传输流水线重叠，避免combine worker被同步的传输突发拖住;段并行与实例内并行(TP/DP/SP)作用在正交的轴上，可无缝叠加。 这套系统已在SGLang上实现，约14k行Python与Triton代码，在8×H20节点上，选取4个生产级混合注意力模型（Ring-mini/flash-linear-2.0、Qwen3.5-35B-A3B/122B-A10B）、4个公开数据集(HotpotQA、TriviaQA、MultiNews、GovReport)与1条生产RAG trace完成评测。全量预热后，HYPIC相比Prefix Cache将p50TTFT平均降低3.25倍(各模型2.77×至4.05×)，而质量几乎无损——16个"模型×数据集"单元平均只落后完全重算1.71分，在Qwen3.5-35B上甚至反超0.47分;作为对照，不缓存转移算子的朴素相加直接损失了66.9%的分数，印证了T_C的必要性。在生产RAG trace上，同1秒TTFT SLO下，HYPIC把可持续QPS相比Prefix Cache提升1.66倍(1.49×至1.85×)，峰值单卡吞吐提升约1.3至1.5倍。在纯冷未命中路径上，一条32k token请求的TTFT从单worker的2.83秒降到8worker的0.49秒，达到5.7倍加速，且几乎全部收益来自可近线性扩展的scatter阶段;面对不均匀分片，LPT相比Round-Robin把TTFT从1.26秒压到0.84秒(3.6×对2.4×)。开销同样可控:构造(T_C， S(C|0))的一次性开销，在最重的稠密转移模型上也仅为主前向的5.2%至6.7%，一次构造、多次复用即可摊薄。 HYPIC 首次 把位置无关缓存带到了混合注意力大模型上:用缓存的段累积转移算子实现线性层的常数时间状态组合，用小小的缝合窗口修复全注意力层的跨段对齐，再用段并行把长冷请求变成可加速的负载。它让RAG与Agent这类长上下文服务，在拥抱高效混合架构的同时，也能享受到片段级缓存复用的红利。团队表示，未来将进一步探索分布式的PIC管理与调度、多级缓存分层管理，推动大模型推理向更快、更省、更可扩展持续演进。
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:
K3 写作能力超过 Fable5
K3 写作能力超过 Fable5 Louis-François Bouchard 🎥🤖: Big news from our internal writing benchmark (early results): Kimi K3 by @Kimi_Moonshot is now #1 for writing in our editorial voice, at 2840 Elo, surpassing Claude Fable 5. That is a jump from #21 to #1 over its predecessor, Kimi K2.6. And it runs at about $0.25 per script: 5x
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。
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。
Kimi K3 终于来了，最强开源模型！ 全球首个 3T (2.8T) 级开放模型、1M token 上下文、原生多模态，定位于长时程智能体编码、知识工作与推理，权重将于 7 月 27 ...
Kimi K3 终于来了，最强开源模型！ 全球首个 3T (2.8T) 级开放模型、1M token 上下文、原生多模态，定位于长时程智能体编码、知识工作与推理，权重将于 7 月 27 日前开放。 整体表现仅弱于 Claude Fable 5 和 GPT 5.6 Sol，在开源模型中整体表现最强，评测中稳定领先 Claude Opus 4.8、GPT 5.5、GLM-5.2 等其余所有模型。 在 @arena 的 Frontend Code Arena 中最强，拿到 1679 分，强于第二名 Claude Fable 5 的 1631 分，第三名 GPT-5.6 SOol 1618 分。 详细报告和案例展示看这里： Kimi.ai: Introducing Kimi K3: Open Frontier Intelligence 🔹 2.8 Trillion Parameters, 1 Million Context, Native Multimodal 🔹 Kimi Delta Attention enables up to 6.3x faster decoding in million-token contexts 🔹 Attention Residuals deliver ~25% higher training efficiency at <2% additional
RT BestBlogs: BestBlogs Daily · 07-17 # Nemotron 3 Embed / Kimi K3 / Inkling / Fable / Bun [1] ★ Deep Dive · NVIDIA Nemotron 3 Embed Ranks #1 Overa...
RT BestBlogs BestBlogs Daily · 07-17 # Nemotron 3 Embed / Kimi K3 / Inkling / Fable / Bun [1] ★ Deep Dive · NVIDIA Nemotron 3 Embed Ranks #1 Overall on RTEB， Advancing Agentic Retrieval NVIDIA open-sources Nemotron 3 Embed, a retrieval family whose 8B model ranks #1 on RTEB (78.5%) with a 32k context and multilingual plus code retrieval, plus a 1B and a Blackwell NVFP4 build that doubles throughput at 99%+ of BF16 accuracy. The payoff is agentic: better retrieval surfaces evidence earlier, so agents loop and reason less, burning fewer downstream tokens — the foundation under RAG and agent memory. Source: Hugging Face - Blog [2] ★ Deep Dive · How to Make Your AI Agent's Actions Reliable (No Code) Calling an API is the easy half of an agent; the hard part is firing it only when it should, and carrying the right value forward. This no-code guide argues a prompt is not a boundary — the model's choice to act is a probabilistic judgment that can be coaxed or prompt-injected. The fix splits each action into model judgment versus server guarantees: a 'Run only when' gate checked before any request, and 'Save to memory' to carry one value forward, so the chat cannot talk past it. Source: Hacker News - Newest: "AI Agent" [3] ★ Deep Dive · The Pulse: What can we learn from Bun's rapid Rust rewrite with AI? Jarred Sumner used Anthropic's Fable to rewrite Bun from Zig to Rust — 535K lines, 11 days, $165K — turning a year-long migration into a sprint. The method wasn't 'rewrite this, zero mistakes': 3 hours of prep yielded a 600-line porting guide, a trial run was adversarially reviewed, then work split across 64 parallel agents. The takeaway: a thoroughly-tested project plus disciplined orchestration makes an unthinkable rewrite feasible — not AI doing it solo. Source: The Pragmatic Engineer [4] Welcome Inkling by Thinking Machines Inkling is a large open multimodal model (~1T params, 1M context) that natively accepts image, text, and audio inputs, with agentic capabilities and day-0 support in major inference engines. Source: Hugging Face - Blog [5] Computer-Use 2.0: Agents Just Got Multi-Cursor — Francesco Bonacci， Cua [Video] A conference talk that maps computer-use agents from foreground screenshot loops to background execution, then connects reliable evaluation and sandbox infrastructure to scalable agent training. Source: AI Engineer [6] Forward Deployed Engineering at Cursor — Pauline Brunet [Video] Cursor's forward deployment leader offers a practical framework for deciding where FDE belongs, how to scope it around measurable change, and how to build a team that improves both customer adoption and the product roadmap. Source: AI Engineer [7] Kimi K3， and what we can still learn from the pelican benchmark Simon Willison reviews the newly released Kimi K3 model from Moonshot AI, runs his signature 'pelican riding a bicycle' test, and reflects on the test's evolving utility as a quick model evaluation tool. Source: Simon Willison's Weblog [8] The Archaeologist’s Copilot This article presents a systematic approach to using AI as an 'archaeologist' rather than a 'tourist' when dealing with legacy codebases, demonstrating through a real case study how to analyze, contain, and gradually modernize a 2005-era Java project without breaking its fragile functionality. Source: Martin Fowler [9] Danau5tin/ai-trains-ai: RL-training an AI agent to RL-train AI agents An RL agent learns to design AI training jobs, improving itself and generalizing to new tasks. Source: Hacker News [10] WTF Is the Context Layer? The Missing Infrastructure for Production Agents — Prukalpa Sankar [Video] Atlan founder Prukalpa Sankar explains why production AI agents need a shared, governed context layer that turns a company’s facts, expertise, norms, and feedback into reusable machine-usable knowledge. Source: AI Engineer --- · Discover high-quality content that truly fits you BestBlogs is an AI-powered personal reading assistant that helps you discover high-quality content that truly fits you. Follow the sources and topics you care about, and get a daily brief that fits you better every day. Try it and follow us. Read online: BestBlogs:
BestBlogs 早报 · 07-17 # Nemotron 3 Embed / Kimi K3 / Inkling / Fable / Bun [1] ★ 精讲｜NVIDIA Nemotron 3 Embed 在 RTEB 上排名第一，推动智能体检索发...
BestBlogs 早报 · 07-17 # Nemotron 3 Embed / Kimi K3 / Inkling / Fable / Bun [1] ★ 精讲｜NVIDIA Nemotron 3 Embed 在 RTEB 上排名第一，推动智能体检索发展 NVIDIA 开源嵌入模型族 Nemotron 3 Embed，8B 版以 78.5% 登顶 RTEB 检索榜，并配 1B 与 Blackwell 专属 NVFP4 版本（吞吐翻倍、保留 99% 以上精度）。更关键的价值在智能体一侧：更准确的检索让证据更早出现，智能体不必反复搜索、少绕几轮推理，直接压低下游 token 成本，是 RAG 与智能体记忆共同的检索底座。 来源：Hugging Face - Blog [2] ★ 精讲｜The Pulse：从 Bun 借助 AI 快速重写为 Rust 我们能学到什么？ Bun 作者 Jarred Sumner 用 Anthropic 的 Fable 模型，在 11 天里花费 16.5 万美元，把 53.5 万行 Zig 代码重写为内存安全的 Rust，把原本预计要一年的重构压缩到两周。关键不在于一句提示词，而是 3 小时移植规范、对抗式评审和 64 个并行智能体的工程编排——让过去认为不可能的大规模重写变得现实可行。 来源：The Pragmatic Engineer [3] ★ 精讲｜Agent 治理：用 Hook 堵住 LLM 的偷懒、越权与失忆 腾讯数仓 Agent 平台 DECO 总结 LLM 三类顽疾——长脚本偷懒截断、危险操作越权、改表后失忆。核心结论是在 prompt 里写禁止根本管不住，解法是在框架 Hook 切面上做代码级强制：长内容落盘、HITL 门禁、上下文联动补齐盲区，并把基础设施与推理逻辑解耦。 来源：腾讯技术工程 [4] Thinking Machines 发布开源多模态大模型 Inkling Inkling 是一个大型开放多模态模型（约 1T 参数，1M 上下文），原生支持图像、文本和音频输入，具备智能体能力，并在主流推理引擎中提供首发支持。 来源：Hugging Face - Blog [5] Kimi K3，以及我们从鹈鹕基准测试中仍能学到的东西 Simon Willison 评测了月之暗面（Moonshot AI）新发布的 Kimi K3 模型，运行了他标志性的「骑自行车的鹈鹕」测试，并反思了该测试作为快速模型评估工具的实用价值变化。 来源：Simon Willison's Weblog [6] Computer-Use 2.0：从屏幕操控迈向后台智能体 [视频] 这场演讲描绘了计算机使用智能体如何从前台截图循环走向后台执行，并说明可靠评测与沙盒基础设施怎样支撑智能体训练规模化。 来源：AI Engineer [7] Lychee-FD 全双工语音大模型斩获 ACL 2026 杰出论文 哈工大张民教授团队开源了原生端到端全双工语音大模型 Lychee-FD，该研究因揭示了语音与语义建模的冲突并提出层次化解耦架构，荣获 ACL 2026 杰出论文奖。 来源：机器之心 [8] Physical Intelligence 柯丽一鸣 4 小时访谈：Pi 开源模型与机器人的江湖 [播客] Physical Intelligence 研究员柯丽一鸣深度拆解机器人大脑的研发历程、全球机器人学术与产业江湖，并探讨 AI 与人类未来的共生关系。 来源：张小珺 Jùn｜商业访谈录 [9] 一文讲透 Skill 本文系统讲解 AI Agent 与 Skill 的关系，从概念本质、运作机制、选择策略到安全实践，配套完整早报 Skill 实战案例，帮助读者掌握定制 AI 助手的核心流程。 来源：腾讯云开发者 [10] 从 Data Lake 到 State Lake：面向 Agent 时代的存储基础设施重构 本文详细阐述了火山引擎存储团队如何围绕 Sandbox Store、Artifact Store 和 Agent 观测与评测三大能力，将存储从 Data Lake 演进为 State Lake，以支撑 AI Agent 的全生命周期。 来源：字节跳动技术团队 --- · 发现真正适合你的高质量内容 BestBlogs 是 AI 驱动的私人阅读助手，帮助你发现真正适合你的高质量内容，关注你感兴趣的来源和主题，每天生成一份更适合自己的「我的早报」，欢迎体验和关注我们。 在线阅读： ginobefun:
Start building your harnesses, folks. There is so much alpha in building a harness. Schema is a custom harness that makes an agent "think" like a phys...
Start building your harnesses, folks. There is so much alpha in building a harness. Schema is a custom harness that makes an agent "think" like a physicist. It saturates ARC-AGI-3. A custom harness is how you start solving very hard problems with agents. Naval: From our team at Impossible Research - an agent harness that plays games, writes code, reasons like a physicist, and saturates the ARC-AGI-3 benchmark.
Bullish on open models. At this rate, it won't even make sense to compare models directly. And it looks like I was right. We might have an open-weight...
Bullish on open models. At this rate, it won't even make sense to compare models directly. And it looks like I was right. We might have an open-weight Fable/Mythos 5-level model by EOY. But don't get distracted because overdependence on one model is a poor strategy. Combine models instead. How I decide which models to use now is based on what they can solve and how effective and efficient they are. No single benchmark can measure that. Thus, private evals on your harnesses and workflows are the only real way to tell how much you are leaving on the table when you exclude models in the top 10 in this chart. The difference in results that matters doesn't change that much once you start fusing model capabilities. Very few people know this. I say this because you would be absolutely mistaken if you were only relying on one or the top model in this chart. Capability gaps between models have been significantly shrinking, and that trend will accelerate in the coming months. Kimi.ai: Introducing Kimi K3: Open Frontier Intelligence 🔹 2.8 Trillion Parameters, 1 Million Context, Native Multimodal 🔹 Kimi Delta Attention enables up to 6.3x faster decoding in million-token contexts 🔹 Attention Residuals deliver ~25% higher training efficiency at <2% additional
为扩展和独立评估一种新的循环语言模型架构（预印本+代码）寻求合作者 [R]
Hi everyone, I've been working independently on a recurrent architecture called **DABSN (Dynamic Adaptive Bias State Network)** for the past several months, and I finally reached the point where I feel comfortable sharing the first preprint. The paper is mainly about the architecture itself and its behavior on reasoning, memory, and long-sequence benchmarks (MQAR, Copy, Key-Value retrieval, A5/60, etc.). The code is also public with PyTorch, C++, and Triton implementations so everything can be reproduced. While finishing the paper, I also trained my first language model with the same cell: - 24M parameters - 1B pretraining tokens - GPT-2 tokenizer Those results ended up being much more interesting than I expected, so I'm now writing a second paper focused entirely on language modeling, long-context behavior, and scaling. This is where I'd love some help. I'm looking for people who might be interested in collaborating on the next paper, whether that's: - independent reproduction of the results, - helping design stronger baselines and evaluations, - or having access to larger GPU clusters so we can scale the architecture much further than I can on my own. Everything I'm doing is intended to be open and reproducible from day one. I'd really appreciate any feedback on the paper, and if the project sounds interesting, I'd love to chat. Preprint and Github are in the comments. submitted by /u/BleedingXiko [link] [comments]
RT DAIR.AI: NEW research from Microsoft. It's on scaling distribution-matching RL to large reasoning models. Short summary: GFlowNet-style RL is appea...
RT DAIR.AI NEW research from Microsoft. It's on scaling distribution-matching RL to large reasoning models. Short summary: GFlowNet-style RL is appealing because it matches reward distributions and encourages diverse reasoning paths instead of collapsing to a single dominant mode. The trouble is scale. As model size, rollout horizon, and reward noise grow together, the learned prompt-conditional partition function becomes a source of gradient instability and engineering overhead. GFlowRL removes that component. The learned partition function, previously treated as essential, is replaced by an in-batch Monte Carlo estimate computed from the rollout group already produced during training. Paper: Learn to build effective AI agents in our academy:
征集论文 | RTCA @ NeurIPS 2026 [R]
Call for Papers and Demos Real-Time Conversational Agents (RTCA): Toward Natural Multimodal Interaction 1st RTCA Workshop [@]() NeurIPS 2026, Sydney, Australia 11 or 12 December 2026 Website: We are pleased to share the Call for Papers and Demos for the inaugural RTCA Workshop at NeurIPS 2026, focused on real-time multimodal conversational agents: streaming speech, video, and language generation; naturalness in interaction; and evaluation of live systems. Conversational AI has moved from text chat into the real world, voice modes that talk back, embodied avatars, agents that share our screens and tools. To feel natural, these systems must operate in real time, streaming while continuously listening, watching, and re-planning. This is fundamentally harder than offline generation: latency, turn-taking, backchannels, interruptions, and cross-modal alignment become first-class problems that the offline paradigm sidesteps. Recent progress on full-duplex speech–language models, real-time talking-head generation, and streaming ASR shows the regime is feasible, but the field still lacks shared benchmarks, vocabulary, and methodology for interactional naturalness. RTCA brings together researchers across speech, vision, language, HCI, social-signal processing, and ML systems around three intertwined questions: real-time generation under hard latency budgets, naturalness in interaction, and evaluation of live systems. Topics of Interest We invite original contributions on topics including (but not limited to): Streaming/low-latency speech synthesis, ASR, and full-duplex audio–language models Real-time talking-head, avatar, and embodied video generation; lip-sync, gaze, expressivity under streaming Streaming language models; incremental and speculative decoding for dialogue Turn-taking, backchanneling, interruption handling, and floor management Multimodal alignment under latency and partial-observation constraints Prosody, emotion, and paralinguistic generation in interactive settings Memory, grounding, and tool use during live conversation Evaluation of naturalness: perceptual studies, turn-taking metrics, perceived latency, interactive Turing-style tests Datasets and benchmarks for interactive (not offline) evaluation Efficient inference, on-device deployment, and the systems–quality trade-off Safety, identity, and trust in real-time agents (deepfakes, persuasion, consent) Submission Types We welcome: Full papers (up to 8 pages) — may be presented as posters and/or contributed talks. Short papers (up to 4 pages) — work in progress or focused contributions. Demo papers (Extended Abstracts or up to 2 pages) All submissions must use the NeurIPS 2026 style file and be formatted for double-blind review. Page limits exclude references and appendices. Papers must be submitted in PDF format via OpenReview (portal link to be published on the workshop website). The workshop is non-archival; authors retain the right to publish elsewhere. Important Dates (End of day, Anywhere on Earth) Call for papers opens: 18 July 2026 Submission deadline (papers and demos): 29 August 2026 Author notification: 29 September 2026 Workshop date: 11 or 12 December 2026 Organisers Niki Foteinopoulou — Tavus, United Kingdom Alessandro Conti — Tavus, Italy Jack Saunders — Tavus, United Kingdom Oya Celiktutan — King's College London, United Kingdom Cigdem Beyan — University of Verona, Italy Ioannis Patras — Queen Mary University of London, United Kingdom For more information, visit our website or contact us at [ rtca-workshop@googlegroups.com ](mailto: rtca-workshop@googlegroups.com ). We look forward to your contributions! submitted by /u/Few-Ferret9700 [link] [comments]
RT Geek: 试了一下，发现这是个好东西~ wigolo 一个免费、本地、私有的 MCP 服务，让你的 AI Agent 能搜索、抓取、研究网页，效果和付费服务相当，但永远不用花...
RT Geek 试了一下，发现这是个好东西~ wigolo 一个免费、本地、私有的 MCP 服务，让你的 AI Agent 能搜索、抓取、研究网页，效果和付费服务相当，但永远不用花钱。
Kimi K3 一句话复刻的网站，增加了测试，加了几个风格。 复刻的是昨天分享的前端UI学习网站。 https://learnui.qiaomu.ai/ 改天写一个详细评测，模型真的牛逼！
Kimi K3 一句话复刻的网站，增加了测试，加了几个风格。 复刻的是昨天分享的前端UI学习网站。 改天写一个详细评测，模型真的牛逼！
ECCV'26| 看起来会动，还要动得合理：从生成模型中主动寻找物理证据
新智元 2026-07-16 21:13 北京 新智元报道 【新智元导读】 PhyMAGIC通过让物体动起来，从视频中提取物理证据，帮助准确推断材料属性。它结合图生视频与视觉语言模型，生成针对性运动探针，并不断修正物理参数，最终构建出可微分的3D动态模型，实现更符合现实的视频生成。 给定一张篮球的图片，再输入一句「篮球落到地面后反弹」，现在的视频生成模型很快就能让画面动起来。 但仔细观察，问题也很明显：篮球可能在空中突然变形，落地后没有压缩，反弹高度与下落速度不匹配，甚至出现漂浮、穿透地面等现象。生成结果看起来像视频，却不一定符合真实世界的运动规律。原因在于，一张静态图片只能告诉我们物体「长什么样」，却很难直接告诉我们它有多重、多硬、是否容易发生塑性变形。 图1 用于物理属性识别的主动运动探测 密度、杨氏模量、泊松比和屈服应力等物理属性，通常需要通过运动和交互才能被观察到。 如图1所示，对于输入的黄色玩具小车，自由落体和爆炸所展示出的物理属性有很大差别，自由落体更能揭示质量、速度等；爆炸则更能揭示物体材料和密度。一个外观相似的物体，可能由橡胶、塑料、金属或沙粒组成。它们在自由下落、碰撞和挤压时会产生完全不同的响应。 针对这一问题，美国内华达大学里诺分校计算机科学与工程系和浙江大学软件学院的研究人员提出了一个无需额外训练的物理动态生成框架 PhyMAGIC， 不再要求视觉语言模型仅凭一张图片「猜」出全部物理参数，而是先生成一组有针对性的运动视频，将这些视频作为物理证据，再逐步修正对物体属性的判断。 论文链接： 开源代码： 方法介绍 PhyMAGIC的核心想法很直观： 如果静态图片中的信息不够，就让物体先动起来。 图2 PhyMAGIC的整体流程图 如图2，仅从一张Wolf-like的图片出发，很难准确判断它的质量和材料，但可以生成该运动物体自由下落、受到侧向推动或发生碰撞的视频。不同运动会暴露不同的物理线索： 自由下落和碰撞有助于判断质量、刚度与弹性； 挤压可以观察材料的形变和恢复能力； 旋转和侧推可以帮助分析惯性、接触方式和受力方向； 坍塌过程可以区分刚体、弹性体和颗粒材料。 PhyMAGIC中的图生视频模型并不是最终的物理模拟器，而更像一个「虚拟实验装置」。 它的作用是把静态图像中隐含的运动先验转化为可观察的时间线索。PhyMAGIC采用预训练的图生视频模型生成这些 Motion Probes，也就是运动探针视频。 随后，系统从视频中选取运动变化较明显的代表帧，交给视觉语言模型（VLMs）进行物理分析。某些运动可能适合判断质量，却不能充分揭示材料是否容易发生塑性变形。因此，PhyMAGIC为每个物理参数同时预测一个置信度。 视觉语言模型首先根据输入图片、文本指令和运动探针，估计物体的材料类型、质量、密度、杨氏模量、泊松比和屈服应力等属性。每个属性都会经过多次独立推断，并根据结果之间的一致性计算置信度。 对于不确定的物理属性，VLMs就继续针对这些物理属性进行提问。当某个参数的置信度低于阈值（gamma=0.6）时，系统不会直接接受当前结果，而是自动改写视频生成指令。例如，一个玩具模型的杨氏模量和泊松比仍然不确定，系统会把原来较宽泛的运动描述，改写成更能展现挤压、弯曲或回弹过程的指令。新的指令会再次驱动图生视频模型，生成更有针对性的运动证据。 随后，视觉语言模型重新分析视频并更新物理参数。这一过程形成了一个闭环： 发现低置信度参数 → 生成针对性运动 → 获取新的视频证据 → 重新推断物理属性。 实验过程 实验中，Motion probes最多进行三轮。随着证据不断增加，早期错误的材料分类和参数估计会逐渐得到修正。因此，PhyMAGIC不是要求模型一次给出确定答案，而是允许它先表达「不确定」，再主动寻找能够减少不确定性的证据。 推断出材料参数后，还需要解决另一个问题： 怎样让这些参数真正进入物理模拟器？ 视觉语言模型通常输出「该物体是刚体，密度约为1200 kg/m³」这样的语义描述。但一个物理模拟器还需要知道初始速度、重力方向、边界条件、碰撞表面和外力配置。只有材料参数，没有运动条件，物体不会自动产生目标动作；只有「向左推」这样的指令，没有材料属性，不同材质也无法表现出合理差异。 为此，研究人员提出了 Hybrid Physical Parameters，简称HPP。它将两类信息组合成完整的物理配置： 一类是物体本身的材料属性，包括密度、杨氏模量、泊松比和屈服应力； 另一类是模拟器所需的执行参数，包括初始速度、外力、边界条件、接触模式和运动模板。 系统会根据文本指令和前面收集到的视频证据，在自由下落、挤压、旋转、反弹和侧推等运动模板中选择合适的配置。 接下来，PhyMAGIC使用TRELLIS将输入图片重建成3D Gaussian Splatting表示。每个高斯点不仅保存位置、颜色和透明度，也被赋予相应的物理属性，并作为材料粒子进入可微分的Material Point Method模拟器。最终得到的不只是一段二维视频，而是一个可以从不同视角渲染的动态3D对象。 结果分析 研究人员在PhysGaussian、PhysGen以及互联网收集的单图场景上进行了测试，覆盖刚体、弹性体和颗粒材料，以及自由下落、滚动、摆动、压缩和坍塌等运动。 如表1所示，在八组场景中，PhyMAGIC的平均CLIP相似度达到 0.251，高于OpenSora 2.0的0.233和CogVideoX的0.239，说明生成运动与文本描述之间具有更好的对应关系。 与PhysDreamer、Physics3D和OMNIPHYSGS等物理动态生成方法相比（表2），PhyMAGIC在六个代表场景上的平均CLIP相似度达到 0.252。Image-Motion-FID降低到 94.69，在对比方法中取得最佳结果。 研究人员还邀请61名参与者从物理合理性和文本一致性两个方面对生成结果进行评分。PhyMAGIC分别获得 3.00 和 3.07 的平均分，同样优于参与比较的视频生成模型。 迭代实验也显示，最初的推断可能将汽车错误判断为弹性材料，或严重低估篮球的密度和刚度。经过运动探针和置信度引导的修正后，三个代表场景中的参数准确率在第三轮均达到约90%或更高。 图5中的空间—时间切片与光流结果进一步表明，PhyMAGIC能够保持目标区域运动的连续性，同时减少背景和静止部件的意外形变。
PnP-CoSMo：基于内容/风格建模的多对比度MRI重建框架 [R]
What is the shared structural essence that underlies a pair of MRI contrast spaces? Explicitly modeling this contrast-invariant latent “content” unlocks a powerful multi-contrast reconstruction algorithm that is competitive with state-of-the-art unrolled networks while: PnP-CoSMo: A plug-and-play framework for multi-contrast MRI reconstruction based on content/style modeling. The first stage learns the content/style model from purely image-domain data. The second stage freezes this model and applies it as a powerful prior in iterative reconstruction. Requiring no raw k-space training data (which is a serious data bottleneck in the ML-based MRI world), Being generalizable across different MR contrasts and forward operators by design, and Offering a built-in explanatory framework. In our paper now published in Medical Image Analysis, we introduce PnP-CoSMo. Read the substack article here (with links to the MedIA paper and code): submitted by /u/void_gear [link] [comments]
QLoRA的2e-4默认设置在少于1万样本时是错误的，却没人讨论 [D]
Every qlora tutorial on earth says start at 2e-4. Unsloth docs, hf examples, the paper itself. and for small datasets i now think that numbers is a trap. Where does 2e-4 come from? alpaca. 52k samples. cool, except most of us are fine tuning on 5-10k samples we scraped and labeled ourselves, not 52k. at that size the model overfits inside epoch one and then youre just watching training loss go down all pretty while eval lost sits there doing nothing. or climbs. I burned close to three weeks on this. recleaned the data set twice. rewrote the prompt template twice. spent on entire sunday hand relabeling rows while my flatmate watched football next to me (started with 8k rows, ended around 7200 after cutting garbage, i think, didnt log it properly). eval did not move. you you know what’s worse than a bad eval? seven identical bad evals in a row. Then i changed one number. 2e-4 down to 1e-4, epochs 3 to 5. eval jumped more than everything else combined. i sat there refreshing wandb thinking it was a fluke. three more runs, same story. And the annoying part, unsloth literally calls 2e-4 “a starting point” in their own docs. but every shared notebook has it hardcoded, zero comment. so people copy paste, get garbage, blame their data, blame their rank, lose a week. ask me how i know lol. My rule now. above 30k 2e-4 is probably fine. under 10k, start at 1e-4 or lower and add epochs. in between, actually tune it, its one number, takes an afternoon. If there’s real research defending flat 2e-4 on small data i want to read it. and if you all quietly figured this out in 2024 and never posted about it, im mad at every one of you individually. submitted by /u/Pretty-Ad774 [link] [comments]
BadWAM：当世界-行动模型梦想正确但行动错误时
World-action models (WAMs) are emerging as a promising foundation for embodied control: rather than predicting actions alone, they learn representations that couple action generation with future world prediction. This coupling is often viewed as a source of robustness, interpretability, and safety, as a robot's action can in principle be checked against its imagined future. In this paper, we show that this assumption is fragile. We introduce BadWAM, a unified framework for modeling and evaluating World-Action Drift Attacks: a new class of WAM-specific adversarial attacks that use small visual perturbations to break the alignment between what a WAM imagines and what it executes. BadWAM characterizes this attack surface along two natural criteria: attack strength and stealthiness. When the adversary prioritizes disruption, BadWAM instantiates an action-only adversarial attack, which directly drives the model toward task-failing actions. When the adversary additionally prioritizes stealth, BadWAM instantiates an imagination-preserving adversarial attack, which seeks to induce harmful action shifts while keeping the model's predicted future close to its clean imagination. Together, these two attacks capture a spectrum of WAM-specific failures: from overt action hijacking to stealthier cases where the model appears to imagine a plausible future but executes a desynchronized action. We evaluate BadWAM across different variants of WAMs. Results show that our attacks substantially reduce task success rates under closed-loop execution. For example, our action-only attack reduces the model performance from 96.5% to 43.1% success. The results of our imagination-preserving attack further exposes a WAM-specific vulnerability: moderate future-preserving regularization can maintain strong attack performance while reducing future imagination drift.
VIABench：从盲人群体收集的用于视障辅助的全面视频基准
Visually impaired individuals (VIIs) encounter significant daily challenges due to limited access to visual information. Although Multimodal Large Language Models (MLLMs) have achieved impressive results on general vision and language tasks, their practical utility in real-world blind assistance still remains largely underexplored. To fill this gap, we introduce VIABench, a comprehensive video benchmark specifically designed to evaluate MLLMs in Visually Impaired Assistance scenarios using first-person videos recorded or shared by VIIs themselves. VIABench defines three core tasks, each targeting a distinct requirement in visual assistance. Proactive Reminder: Assesses the model's ability to interpret ongoing video content while proactively anticipating and verbally describing upcoming navigation-critical events; Visual Question Answering (VQA): Evaluates the model's capacity to answer user-posed questions about the environment or objects within the video; Vision-Guided Interaction: Tests context-aware reasoning to accomplish intentional interactions between user and environment. To ensure a robust and fair evaluation, we propose a rigorous benchmarking pipeline that supports both online (real-time) and offline settings. Our experiments demonstrate that current MLLMs still struggle to deliver comprehensive support for VIIs, especially in the Proactive Reminder task, which demands accurate anticipation and real-time responsiveness. We hope VIABench will drive future research toward developing customized MLLMs for real-world assistance, ultimately improving navigation and interaction experiences for visually impaired individuals. Code and data will be released at
从像素到状态：将交互式世界模型重新思考为游戏引擎
Building interactive worlds that respond coherently to player actions has long been a shared goal of computer graphics, games, and artificial intelligence. Recent video generative models provide a data-driven route toward this goal by predicting future observations conditioned on user actions, and are increasingly regarded as potential next-generation game engines. Realizing a genuinely interactive game world, however, requires interaction outcomes that follow rules over evolving game conditions, consequences that persist over long horizons, and a generation loop that operates in real time. Conventional game engines realize these properties through a recurrent action-state-observation loop, in which player actions update an explicit game state according to predefined rules and observations are rendered from the resulting state. Taking this loop as an organizing lens, this paper examines interactive game world modeling along four dimensions: player action control, game state dynamics, state-observation persistence, and real-time interactive generation. For each dimension, we start from the capabilities required by an interactive game world, group existing approaches into representative families, and discuss the strengths and trade-offs of each family. Complementing this analysis, we present a scalable data engine for Black Myth: Wukong that collects over 90 hours of gameplay with frame-aligned player actions, ground-truth game states, and visual observations, together with structured and semantic annotations, as a resource for state-aware game world modeling. We hope this paper offers a clear picture of where the field stands and fosters progress toward interactive game worlds.
KeyFrame-Compass：走向关键帧条件视频生成的全面评估
Video generation increasingly relies on keyframe-based workflows, where creators specify a sequence of reference images to guide generation. Although recent models support multi-keyframe conditioning, it remains unclear whether they can faithfully reproduce the prescribed keyframes while maintaining overall video quality. We present KeyFrame-Compass, the first comprehensive benchmark for evaluating keyframe-conditioned video generation. The benchmark contains 386 carefully curated samples spanning three application domains, two video structures, two prompt granularities, two conditioning formats, and four keyframe densities, enabling controlled analysis under diverse generation settings. We further introduce an automated evaluation framework that jointly measures keyframe execution and overall video quality. Specifically, we decompose keyframe execution into six complementary metrics covering presence, fidelity, temporal ordering, localization, persistence, and uniqueness, while assessing overall video quality through evidence-grounded MLLM judgments augmented with specialized perception models. Experiments on nine representative video generation systems reveal several fundamental limitations. Current models exhibit a clear trade-off between faithful keyframe execution and natural video synthesis. Their performance further degrades as keyframe constraints become denser and most open-source models also fail to interpret storyboard-grid inputs as temporally ordered keyframe sequences.
MultiRef-Compass：走向多参考音视频生成的全面评估
Multi-reference-to-audio-video (MR2AV) generation aims to generate coherent audio-video content conditioned on multiple references and textual instructions. Existing benchmarks mainly focus on text-driven generation, single-reference subject preservation, or isolated audio-video alignment, leaving the emerging MR2AV setting largely unexplored. Compared with these settings, MR2AV requires models to jointly reason over multiple references while generating synchronized visual and audio content. Models must not only preserve each reference faithfully but also correctly bind and compose multiple referenced entities into coherent audio-visual events. To address this gap, we introduce MultiRef-Compass, a unified benchmark for MR2AV generation. It comprises 350 carefully curated samples constructed through a scalable and controllable asset-composition pipeline, covering multi-view subject preservation, multi-entity binding, and human-object-scene composition. To provide interpretable assessment, MultiRef-Compass defines an evaluation protocol with four dimensions: Basic Quality, Reference Consistency, Audio-Visual Consistency, and Instruction Following, using 14 sub-metrics. MultiRef-Compass integrates automatic metrics with a rejudging-enhanced MLLM-as-a-Judge framework, enabling scalable and auditable evaluation of both perceptual fidelity and reference-conditioned composition. Extensive experiments on eight representative MR2AV systems reveal substantial room for improvement across multiple evaluation dimensions, underscoring the need for a comprehensive benchmark and positioning MultiRef-Compass as a foundation for future MR2AV research.
离散扩散模型：从分词到生成的统一框架
Discrete denoising diffusion models (DDMs) have recently emerged as a compelling alternative to autoregressive (AR) modeling for discrete data, offering parallel generation and iterative global refinement capabilities. Unlike continuous diffusion, where the state space is fixed, DDMs are fundamentally shaped by how the discrete state space is constructed: the tokenization scheme, the vocabulary topology, and domain-specific structural alphabets. This work introduces a unified conceptual framework that views discrete diffusion models through the construction of the underlying discrete state space. Within this framework, existing formulations, including transition-matrix, masking/absorbing-state, and score/ratio-based approaches, emerge as different instantiations of a common design space. The framework further exposes common design trade-offs across training objectives, inference algorithms, scaling behavior, systems optimization, and evaluation protocols, suggesting several promising directions for future research.