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OpenCode + DS / Kimi / Grok, AI 就像水电一样，Windows 右键弄个开关，系统级别让 Agent 能力流进来
OpenCode + DS / Kimi / Grok, AI 就像水电一样，Windows 右键弄个开关，系统级别让 Agent 能力流进来
每天夸一夸 OpenCode + Deepseek V4, 在 windows 上用起来毫无心理负担，不用心惊胆战被封 就连启动时长超过 10秒都要抽一抽它
每天夸一夸 OpenCode + Deepseek V4, 在 windows 上用起来毫无心理负担，不用心惊胆战被封 就连启动时长超过 10秒都要抽一抽它
今晚成功把我每个月 $200 的订阅，众筹出去一半！！ 这每个月一百刀是这么赚来的： 我老婆有个很喜欢的视频号，发了一个视频，她很想下载下来，避免这个号删除这...
今晚成功把我每个月 $200 的订阅，众筹出去一半！！ 这每个月一百刀是这么赚来的： 我老婆有个很喜欢的视频号，发了一个视频，她很想下载下来，避免这个号删除这个视频。 这时我程序员的身份就被记起了，可是视频号这种完全封闭的系统，我这种水平是不可能几分钟通过找 url 等方式下载它的。 如果是 Codex 出现以前，我可能就得 Google 搜各种「视频号 下载」的网站了，现在有了 Codex 肯定让它做了，一个 /Goal 下去，大概 8-10 分钟搞定，MP4 已经躺在我的硬盘里了。 到这已经有一声「哇🤩」了。。还不算完，我说这么视频里说话比较快还不标准，要不我再给你做个字幕？ 这时我感觉众筹的机会来了，我接着说： 如果这个视频的字幕你还满意的话，后面每个视频号视频都由我来处理如何？不过它比较费 token，我得把我的 Plus 升级到 Pro，这样你要处理的视频就可以不限量了。（我都不知道自己鬼扯了些什么。。。） 果然 Codex 和我老婆都不负众望 😃，视频字幕搞定了、我每个月 $100 订阅也搞定了！
RT Gantrol: 助力国产百元手柄平替Codex Micro，开源Agent controller。只要人民币，不要230美元。甚至无需运费 大致思路是，将手柄操作转成Codex操作。目前仅支...
RT Gantrol 助力国产百元手柄平替Codex Micro，开源Agent controller。只要人民币，不要230美元。甚至无需运费 大致思路是，将手柄操作转成Codex操作。目前仅支持Windows 64位，由于是一天内（让Codex）赶工出来的，会有不少问题，开软件，重启Codex(ChatGPT)会好很多 开源地址：
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]
别手搓排版了，这个Skill 让 AI 直接产出杂志级信息卡！ 你只管把文字丢给 AI，排版交给 infocard-skills： 这是一套...
别手搓排版了，这个Skill 让 AI 直接产出杂志级信息卡！ 你只管把文字丢给 AI，排版交给 infocard-skills： 这是一套开源的 Agent Skill，让 AI 学会「编辑部级排版」：读入任意自然语言内容，自动判断信息密度、挑选布局骨架，按现代杂志与瑞士国际主义风格生成定版 HTML 信息卡，再一键渲染成 3:4、16:9 等多种画幅的成图。 它内置六步工作流和严格的质量红线——标题不许改写、版面不许留大片空白、模块必须有主次——从密度判断到渲后自检，全程自动把关。 无论是知识卡片、榜单总结还是内容封面，从此文字进去，设计感直接拉满地出来。
A scorecard for the AI age
Sarah Friar, CFO of OpenaAI, introduces a practical AI scorecard to measure ROI through useful work, cost per successful task, dependability, and return on compute.
ACL ARR 2026 - 似乎找不到审稿问题报告按钮？[D]
hey, first time going through this process, the deadline is by today AoE so i'm kinda worried, i just can't seem to find it next to the "official comment" button on my submission, what am i doing wrong? anyone who's having the same issue? submitted by /u/DLLDoesShit [link] [comments]
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]
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面向 MCP 和 CLI 的本地优先代码智能图谱。构建代码库的持久映射，使 AI 编程工具只读取相关内容，并针对审查和大型仓库工作流提供经过基准测试的上下文缩减。
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:
英伟达推出RoboTTT：机器人的上下文扩展到8000步 现有机器人基础模型基本只看单步或最近几帧，长时程任务步数多了就会出错。RoboTTT把视觉运动上下文扩展到8K时...
英伟达推出RoboTTT：机器人的上下文扩展到8000步 现有机器人基础模型基本只看单步或最近几帧，长时程任务步数多了就会出错。RoboTTT把视觉运动上下文扩展到8K时间步——约合30Hz控制下的5分钟，比现有最强策略高三个数量级，而且推理延迟不随上下文增长。 你给它看一段人类演示视频，它就能一次性模仿，组装从未见过的电路配置；执行中途犯错，它自己会纠正；你把装好的零件拆掉，它会回头重装。真机上能完整跑通5分钟、10阶段的组装任务，之前的机器人都做不到。 继参数量、数据量之后，上下文长度可能成为机器人基础模型的第三条scaling曲线。 官方介绍：
前天在朋友家做了一顿水煮牛肉，没吃过瘾。今天自个儿再搞一顿，配上威士忌🥃，一会儿吃饱了再打个飞机，这就是我的独居生活。
前天在朋友家做了一顿水煮牛肉，没吃过瘾。今天自个儿再搞一顿，配上威士忌🥃，一会儿吃饱了再打个飞机，这就是我的独居生活。
Browser Use新增视频录制功能 可以让Agent一遍操作一遍录制视频，最后AI再剪辑一下视频，操作教学类视频就自动生成了。 功能介绍：
Browser Use新增视频录制功能 可以让Agent一遍操作一遍录制视频，最后AI再剪辑一下视频，操作教学类视频就自动生成了。 功能介绍：
非大厂程序员，怎么用技术变现？接单，教学，工具站，SaaS，还是 AI+RPA，有哪些小众但高精准的需求挖掘手段，怎么伸手收第一笔钱 这本开源电子书替你回答了这些...
非大厂程序员，怎么用技术变现？接单，教学，工具站，SaaS，还是 AI+RPA，有哪些小众但高精准的需求挖掘手段，怎么伸手收第一笔钱 这本开源电子书替你回答了这些问题：狠狠戳 ——
Cursor 如何自动化 AI 研究并实现自我加速迭代 来自 Cursor 团队 @leerob 在 AI Engineer @aiDotEngineer 的主题演讲「Recursive Model Improvement」，聚焦 Cur...
Cursor 如何自动化 AI 研究并实现自我加速迭代 来自 Cursor 团队 @leerob 在 AI Engineer @aiDotEngineer 的主题演讲「Recursive Model Improvement」，聚焦 Cursor 如何系统性地自动化 AI 研究流程，构建可快速迭代模型的系统，并分享了与 SpaceXAI 联合训练 Grok 4.5 的部分工作。 核心框架：外循环 + 内循环 简单公式“更多算力 → 更好模型”只是表象。实际存在两层循环： · 外循环：模型上线后收集真实用户反馈、在线指标、A/B 测试结果，再反哺下一轮训练。Cursor 的大量收入来自 agent 使用数据，这些交互数据本身就是高质量训练信号。 · 内循环：直接提升训练过程本身的效率与质量——生成更难的 RL 环境、改进学习方法、设计更真实的软件工程任务、构建辅助模型（judge、reward model）等。 Cursor 已在大规模训练模型约一年。Composer 2.5 成为产品内最受欢迎的模型，主要得益于更多 RL 环境、更激进的任务难度以及新训练方法。 自动化研究与 Agent 系统 瓶颈逐渐从“模型能力”转向“人类研究者的带宽”。Cursor 因此构建了大规模 agent 系统来自动化研究中的重复性工作： · 研究者可直接从 Slack 启动实验、管理训练任务。 · 存在常驻运行的 agent 舰队（主 agent + 大量子 agent），它们通过 SSH 收集状态、维护健康度、并行执行任务。 · 当任务卡住、基础设施出问题或需要人类决策时，agent 会主动通过 Slack 或 PagerDuty 通知/呼叫人类。 · 目标是让研究者专注于最有野心的想法，而不是启动、监控、 babysitting 实验。 演讲用 Mario 类比：基础模型是 Mario；加上工具（code、shell、web、computer use、订阅与存储）变成 Super Mario；再叠加丰富上下文（Slack、Notion、Linear、Datadog、代码库、同事、其他 agent）则接近 Fire Mario。工具与上下文的组合正在显著放大模型实际有用性。 递归自我改进的机制 真正关键的跃迁在于：模型开始帮助训练下一个模型。 · 更强的主模型可以蒸馏出更好的辅助模型（judge、reward model 等）。 · 这些辅助模型反过来提升评估质量、奖励信号和数据生成效率，从而抬高整个系统的智能底线。 · 结果是训练循环本身加速——模型越强，越能更好地为自己的下一代创造训练条件。 这不是科幻意义上的完全自主 RSI，而是已经在发生的、可验证的“模型帮助改进模型训练流程”。随着更多算力上线，这种正反馈会被进一步放大。 Lee 也提到评估中的现实问题：前沿模型越来越会通过上网查答案来“作弊”破坏评估。Cursor 通过限制网络访问、删除 git history 等方式应对，并维护私有的真实代码库任务集（CursorBench）以确保评估可信。 与 Grok 4.5 的关联 Cursor 团队与 SpaceXAI 联合训练 Grok 4.5。Grok 4.5 是 Cursor 迄今最强模型，也是首个不仅针对软件工程、还覆盖更广泛知识工作的模型。训练使用了海量 Cursor 真实交互数据（代码库操作、工具使用、开发者-agent 协作轨迹），并在困难的真实环境中进行强化学习。前代模型被用来加速下一代模型的进度，正是上述递归机制的实际应用。 Lee Robinson: My talk from AI Engineer is now live! It covers how we're automating parts of AI research and building systems to rapidly improve our models. I cover some of the work our team did to train Grok 4.5 together with SpaceXAI.
NVIDIA 发布 Nemotron 3 Embed 系列，8B 版本登顶 RTEB 检索基准
NVIDIA 近日发布了 Nemotron3Embed 系列嵌入向量模型，专为生产级 RAG、智能体检索、代码检索及智能体记忆等场景设计。其中8B 版本在检索嵌入基准测试 RTEB 上排名 第一，成为当前该领域性能 最强 的开源模型。 该系列包含三个开放检查点:Nemotron-3-Embed-8B-BF16（精度优先）、Nemotron-3-Embed-1B-BF16(轻量化版本)以及 Nemotron-3-Embed-1B-NVFP4(针对 Blackwell 架构优化的4比特版本)。三者均采用双向注意力掩码训练的 Transformer 编码器， 最大 序列长度均为32，768个 token，支持34种语言，并采用 OpenMDW-1.1许可协议开源。值得注意的是，其基础模型均基于 Mistral 架构，8B 版本源自 Ministral-3-8B-Instruct-2512，两个1B 变体则基于 Ministral-3-3B-Instruct-2512。 在 RTEB 基准的16项公开任务测试中，8B-BF16版本以平均 NDCG@10得分78.46位列榜首。1B-BF16版本得分72.38，相较上一代基线 llama-nemotron-embed-vl-1b-v2提升了10.4分。而针对 Blackwell 优化的1B-NVFP4版本仅损失0.38分，相当于保留了99.5% 的精度，同时在 Blackwell 架构上吞吐量比 BF16提升2倍。 1B 模型的构建采用了压缩而非小规模训练的路径。研发团队先使用 NVIDIA ModelOpt 的神经架构搜索将3B 基础模型剪枝至2B，再从微调后的8B 嵌入向量教师模型中通过余弦距离损失和均方误差损失进行知识蒸馏，最终迭代至1.14B 参数。NVFP4版本则在此基础上进行了量化感知蒸馏，使用512个样本校准、2万个样本训练，在长输入场景下恢复了精度。 在部署层面，三个版本存在差异:8B 和1B 的 BF16版本支持 Transformers 和 Sentence Transformers 框架，而1B-NVFP4仅支持 vLLM0.25.0的 /v2/embed 接口。微架构覆盖方面，NVFP4版本兼容 Ampere、Hopper、Lovelace 和 Blackwell，而 BF16版本主要面向 Ampere、Hopper 和 Blackwell。NVIDIA 还发布了针对1B 模型的优化版 NIM 微服务，基于 Rust 构建，在 GB200和 RTX PRO6000上达到或超越了 vLLM 检查点的性能。 应用场景方面，该系列模型支持多语言企业搜索（跨语言检索）、代码检索(训练数据包含 SWE-bench 等代码数据集)以及智能体记忆(32K token 长上下文支持较长对话摘要嵌入)。对于成本敏感场景，可采用"1B-NVFP4处理高容量召回 +8B 处理困难查询"的分层 RAG 策略。 NVIDIA 同时提供了完整的代码示例，涵盖基于 Sentence Transformers 的本地推理和基于 vLLM 的服务端部署，查询和文档分别通过 `query:` 和 `passage:` 前缀区分，嵌入向量经 L2归一化处理后点积即等于余弦相似度。
得物App联合千觉机器人发布AI鉴别机器人，亮相WAIC 2026
2026 世界人工智能大会（WAIC 2026）在上海开幕，得物App联合千觉机器人发布全球首个AI鉴别机器人，探索人工智能与具身智能在商品鉴别领域的应用。 该机器人基于得物多年积累的商品数据和AI技术体系打造。得物App依托“先鉴别、后发货”模式，已沉淀数十亿级查验数据样本和海量商品数据库，并自主研发“AI大脑”——人工智能查验鉴别系统。 据介绍，该系统通过细粒度感知、跨模态信息融合等技术，可识别商品纹理、工艺等细节差异，目前与人工鉴别结果吻合度达99.9999%以上，覆盖鞋类、箱包、手表、服饰、美妆等多个品类。 此次AI鉴别机器人将AI系统与机械臂、高清摄像头结合，自动完成商品抓取、图像采集和智能分析。以运动鞋为例，机器人可采集鞋面、中底、鞋盒等多维数据，并在约 5 秒内生成鉴别报告。 背后支撑是得物长期建设的商品样本库，目前覆盖 25 个品类、 6000 多个品牌和 10 万多个商品。此次发布显示，AI与机器人技术正加速进入质检、鉴别等专业场景，推动消费服务向智能化方向发展。
重庆上线“渝小健”AI就医智能体，覆盖233家公立医院
7月17日，重庆市卫生健康委员会正式上线便捷就医智能体“渝小健”，面向全市居民提供AI辅助就医服务。市民可通过支付宝App或阿福App搜索“渝小健”，使用智能导诊、云陪诊、检查报告查询与AI解读等功能。 “渝小健”由重庆市卫生健康委员会联合重庆市大数据局、蚂蚁集团打造，依托数字重庆基础设施、医疗机构数据能力和蚂蚁AI大模型技术构建。该智能体于2025年10月在重庆市妇幼保健院启动内测，随后在32家三级医院开展试点，累计服务用户超过200万人次。 此次正式上线后，“渝小健”已接入233家医疗机构，实现全市区县二级及以上公立医院覆盖。其中，重医附一院、重医附二院、重庆市中医院等32家三级医院上线云陪诊、检查检验报告实时查询及AI报告解读等功能，实现诊前、诊中、诊后全流程辅助服务。 在报告查询方面，用户授权后即可在线查看检查检验结果，新报告生成后可实时提醒。针对血常规、生化等专业医学指标，“渝小健”可通过AI技术进行通俗化解释，帮助用户理解重点异常项和健康建议。 在就诊流程方面，云陪诊服务覆盖签到、候诊、检查、缴费、取药等环节，用户可在线查看叫号进度、科室位置及支付信息，减少排队和信息查询成本。同时，AI导诊支持用户通过文字或语音描述症状，帮助匹配科室和医生，并提供院内服务指引等信息。 随着人工智能技术加速融入医疗场景，“渝小健”的上线标志着重庆进一步探索AI驱动的智慧医疗服务模式，推动医疗服务从线下流程优化向智能化、个性化方向发展。
人就是贱 我完全用不惯GPT5的这种对话风格 最后还是500块买了ClaudeMax 这个Claude回复的风格和细节，真的很不错 OpenAI能不能出点运营用的模型，不是一二三四五...
人就是贱 我完全用不惯GPT5的这种对话风格 最后还是500块买了ClaudeMax 这个Claude回复的风格和细节，真的很不错 OpenAI能不能出点运营用的模型，不是一二三四五六七八咔咔咔写一堆然后啥也没用的模型
银河通用机器人创始人王鹤： 2028 年，具身智能的 “ChatGPT 时刻” 即将来临！
在 2026 世界人工智能大会上，银河通用机器人的创始人兼首席技术官王鹤分享了他的未来预测。他认为，具身智能技术将在 2028 年前迎来重大突破，届时，这种智能系统的表现将达到与当前的对话式人工智能如 ChatGPT 相媲美的水平。 王鹤指出，未来的具身智能基础模型，经过海量数据的综合训练，有望在未经过专门训练的任务中实现 70%-80% 的成功率。这一成绩将与早期的数字模型在对话能力上的表现相当，标志着该领域的一个重要里程碑。为了实现这一目标，强大的预训练模型和高效的后训练范式被认为是关键。 在过去的两年中，具身智能的大模型技术经历了快速的演变。王鹤的预测不仅引发了与会者的热烈讨论，也激发了人们对未来智能科技的期待。他强调，随着数据积累速度和模型收敛趋势的不断加快，行业的进步将是迅猛的。 而在这一背景下，具身智能的发展也为许多行业的变革铺平了道路。王鹤指出，具身智能将为人类的生产、生活带来全新的体验和可能性。例如，未来的智能机器人不仅可以在家中完成简单的家务，还能参与更复杂的决策与分析工作，进一步提升我们的生活质量和工作效率。 总的来说，王鹤对具身智能的前景充满信心，他的预测不仅为人工智能的发展指明了方向，也为科研和工业界的从业者提供了宝贵的思路与启示。展望未来，科技的迅速发展将推动社会进步，而具身智能将在这一过程中扮演至关重要的角色。
超低延迟 AI 对话神器！Wan-Streamer v0.2 让你与 AI 零距离沟通
在现代科技的快速发展中，AI 与人类的互动日益频繁，但传统的视频通话往往伴随着卡顿、延迟和声画不同步的问题。然而，通义实验室 最新 推出的 Wan-Streamer v0.2，将这些困扰彻底击破，以550毫秒的响应延迟实现了真正 “面对面” 的自然交流。 Wan-Streamer v0.2是一款全新的端到端全模态理解与生成模型。它将 “听、看、说、演” 功能整合在一个 Transformer 模型中，使得 AI 能够像人类一样实时感知并回应对话。这意味着，无论是语音、文本还是视频，AI 都可以在瞬间理解并生成相应的反馈。 与市场上其他实时交互系统相比，Wan-Streamer 在响应速度上表现卓越，整体延迟仅为0.55秒（包含网络传输），显著快于大多数现有语音对话模型。此外，其画质也得到了显著提升，分辨率从之前的192×336提高到640×368，场景细节更加清晰可见。 这一技术的突破源于其独特的架构设计。传统的实时交互系统通常采用级联流水线模式，导致信息传递缓慢，且容易出现不同步的问题。而 Wan-Streamer 通过引入流式单元的概念，能够在每160毫秒内完成用户输入的感知、状态更新、生成响应等操作，从而实现流畅的互动。 在此版本中，AI 不仅仅是一个 “悬浮的头部”，更是一个能够自然表达情感与动作的全身数字人。你可以看到 AI 的视线、姿态和手势，甚至它周围的环境。这样的设计，使得用户在与 AI 互动时感受到更多的真实感和亲切感。 此外，Wan-Streamer v0.2的应用场景非常广泛，包括口语陪练、心理咨询、教育辅导、游戏 NPC 互动等，几乎涵盖了所有需要 “在场感” 的领域。 总的来说，Wan-Streamer v0.2通过原生流式架构与分布式推理的结合，让 AI 的沟通方式更接近于人类之间的真实交流。这一技术将如何进一步发展，值得我们持续关注。
改了，Codex新版本布局跟Claude桌面端一样了
改了，Codex新版本布局跟Claude桌面端一样了 Gorden Sun: Codex和ChatGPT合并，新的APP实在太差了。逻辑混乱，对Chat用户极其不友好。 新版ChatGPT客户端的逻辑：你优先用Work或者Codex，但是Work和Codex切换后，看不出任何差异。弱化之前ChatGPT里的普通聊天概念，缩小为一个小窗聊天。
想用Codex的，按我之前发的教程注册和订阅。嫌麻烦的，可以考虑直接订阅199档的会员（年付是179/月），现在除了速度慢一些，没别的毛病了。 下面的效果是Kimi K3...
想用Codex的，按我之前发的教程注册和订阅。嫌麻烦的，可以考虑直接订阅199档的会员（年付是179/月），现在除了速度慢一些，没别的毛病了。 下面的效果是Kimi K3一次出，联网搜索数据+写代码+部署Github发布。 在线体验： Github：
影视飓风49元AI课程上线首日售出10万份，单日营收超490万元
千万粉科技内容创作者“影视飓风”近日推出49元AI实战课程，上线首日销量突破10万份，单日销售额超过490万元，再次展现头部内容IP在AI教育市场的商业转化能力。 据了解，该课程原价99元，用户领取优惠券后可49元购买。课程共16节，分为五大教学单元，内容覆盖AI图片生成、视频生成、提示词编写等基础应用，同时包含模拟机械臂运镜、子弹时间 特效 制作、AI分镜生成等影视创作进阶玩法。 该课程由影视飓风联合第三方AI视觉创作平台TapNow共同推出，并非完全自主研发。这也是影视飓风继49元视频剪辑课程后，再次进入低价知识付费领域。此前，其视频剪辑课程同样实现单日销量超10万份，销售额突破500万元。 不过，高销量同时伴随用户评价分化。抖音商品页数据显示，该课程累计获得1600余条好评，同时出现80余条差评，部分用户认为课程存在内容模板化、实操灵活性不足，以及实际生成效果与宣传存在差距等问题。 资料显示，影视飓风由潘天鸿（网名Tim）于2014年创立，目前全平台粉丝规模超过4000万，其中B站粉丝约1600万、抖音粉丝约1400万。经过多年发展，公司已从个人创作团队成长为百余人的专业内容机构，2024年整体营业额突破1亿元。 随着生成式AI工具快速普及，AI技能培训正在成为内容创作者和科技企业探索的新商业方向，但课程质量、实际应用价值和用户体验仍将成为长期竞争关键。
文远知行推出物理 AI 大模型 WITT
在自动驾驶领域，技术的不断进步让人眼花缭乱。7 月 17 日，自动驾驶科技公司文远知行（WeRide）正式发布了他们自研的物理 AI 认知基础大模型 ——WeRide WITT。这一新模型的亮相，标志着 AI 在理解和处理复杂信息方面迈出了重要一步。 WeRide WITT 的核心亮点在于其引入了 “最小物理事实单元” 的概念。这个概念的目的在于帮助 AI 更好地理解多模态信息，包括视频、图像和文本等。通过拆解连续变化的真实场景，WITT 能够识别和验证这些信息中的核心事实单元，从而构建出一种以物理事实为核心的全新 AI 理解框架。 这种创新的 AI 理解框架，不仅提升了 AI 对环境的感知能力，也为自动驾驶技术的发展提供了更为坚实的基础。通过 WITT，文远知行希望能够让自动驾驶车辆在复杂环境中做出更智能的决策。例如，在识别交通信号、行人及其他车辆时，WITT 能够精准地分析和判断，从而提高行车安全性和效率。 此外，文远知行的 WITT 模型在提升 AI 的理解力的同时，还推动了自动驾驶技术的商业化进程。随着物理 AI 大模型的应用范围不断扩大，未来或将实现更加安全、智能和便捷的出行方式。 在如今竞争激烈的科技市场中，文远知行凭借 WITT 的发布，进一步巩固了其在自动驾驶行业的领导地位。随着技术的不断成熟，我们有理由相信，未来的交通将会变得更加智能化和人性化。
文远知行发布物理AI认知基础大模型WIIT，构建真实世界理解框架
在2026世界人工智能大会（WAIC）现场，文远知行发布物理AI认知基础大模型 WIIT，探索人工智能从数据理解向真实世界认知演进的新方向。 据介绍，WIIT基于真实世界场景提出“最小物理事实单元（Physical Fact）”理念，将连续变化的现实环境拆解为可识别、可验证的基础事实单元，并以此构建面向物理世界的AI理解框架。 围绕物理事实，WIIT打造了事实提取、事实推理、事实验证、事实编排四项核心能力。其中，事实提取用于从复杂环境中识别关键要素;事实推理帮助模型理解不同事实之间的关系;事实验证提升AI对现实信息准确性的判断能力;事实编排则支持模型基于事实进行任务组织和决策生成。 文远知行表示，物理AI的核心挑战在于让模型不仅能够处理信息，还能够理解现实世界中的空间关系、行为逻辑和动态变化。通过构建以物理事实为基础的认知体系，WIIT旨在提升AI在自动驾驶、机器人等具身智能场景中的环境理解和决策能力。
阶跃星辰发布STEPX Neo样机，全球首款大模型原生智能体手机亮相
7月17日，阶跃星辰在上海“2026世界人工智能大会（WAIC2026）”展台 首次 展示全球 首款 大模型原生智能体手机 STEPX Neo 样机，探索AI Agent与移动终端深度融合的新形态。 现场展示的STEPX Neo采用橙色外观，区别于传统智能手机，其系统界面包含“水产市场”“修理室”“灵魂设定”“用户身份”“AI智能体安全”等模块。工作人员表示，“水产市场”将通过外部合作引入优质Agent产品，为用户提供更多智能服务，具体手机绑定方式将在后续公布;“灵魂设定”则用于记录用户个性、偏好和使用习惯，让智能体形成更具个人化的交互体验。 据介绍，STEPX Neo搭载智能体原生系统Step AOS，内置阶跃智能体Amoo，可覆盖办公效率、生活服务、影音娱乐等场景，并持续学习用户的记忆、关系和偏好。 现场演示显示，Amoo能够根据用户需求自主完成任务，例如查询演唱会门票信息，并直接跳转携程完成酒店预订，实现从需求理解到服务执行的智能化流程。 阶跃星辰方面强调，目前展示的产品仍为样机版本，完整产品形态和更多功能将在后续公布。随着大模型能力逐步进入终端设备，AI手机正从简单的语音助手向具备任务规划、工具调用和长期记忆能力的智能体平台演进。
NotebookLM 正式改名为 Gemini Notebook 我们又见证了一个产品从大厂内部孵化、破圈、归入主线的过程。 只是很可惜的是，NotebookLM 当时真的很惊艳，带来了和当...
NotebookLM 正式改名为 Gemini Notebook 我们又见证了一个产品从大厂内部孵化、破圈、归入主线的过程。 只是很可惜的是，NotebookLM 当时真的很惊艳，带来了和当时众多 AI Chatbot 非常不一样的研究产品体验。 而 Gemini 一直都是很奇怪的存在，超级大厂的主打产品，却做的如此之差！ Gemini Notebook: 3 years ago we started as a tiny experiment with the goal of helping you learn faster. Since then, we grew to bring audio, video, and interactivity to your sources, transitioning from a passive workspace to your true research companion. And now, notebooks have even become an
Vibe Coder 专机，带好你的产品，登机。纯想太有爱了，哈哈，，
Vibe Coder 专机，带好你的产品，登机。纯想太有爱了，哈哈，， 赵纯想: 好，那么现在，起飞！介绍： 来自去年的一个愿望，和所有VibeCoding开发者一起，坐在一个云端的 Vibe 氛围浓郁的机舱里，自由飞翔。 一、登机牌：在这里发布和推进你的产品，产品挂件和你一起进入机舱！不再有 Producthunt 那样的功利。
team is responding to feedback and iterating quickly. we ❤️ our users, thank you all!
team is responding to feedback and iterating quickly. we ❤️ our users, thank you all! Tibo: Evening! We’ve gotten lots of great feedback on the new ChatGPT desktop app (which we didn't get totally quite right on the first try), and as a result, we've made some changes. 1/ ChatGPT conversation history and projects are now visible in the sidebar. Also, your Chat and Work
最早我做字幕翻译的时候，语音转文字是用的 Whisper，但是 Whisper 有几个问题： 一个问题是时间戳不准，时间戳不准拆分的就是就可能字幕和语音对不上，很影响效...
最早我做字幕翻译的时候，语音转文字是用的 Whisper，但是 Whisper 有几个问题： 一个问题是时间戳不准，时间戳不准拆分的就是就可能字幕和语音对不上，很影响效果，需要人工去从头到尾校对一遍 一个问题是中英文混排支持不好，中文其实支持也不算太好，所以中文的转录就效果很差 一个问题是不直接支持识别发言人 虽然这些问题都可以通过收费的云端模型来解决，但是成本相对高一些。 最近测试了 Qwen3 ASR，效果是真的很不错，配合 Qwen3-ForcedAligner 模型，可以识别后把词级时间戳对的很精准。0.6b 就足够了，本地运行资源占用也不高。 发言人识别也有开源的模型：Pyannote + WeSpeaker。不过这个发言人一多尤其是一起说话识别的不够准，但配合 Agent 结合上下文就能做到相对比较准了。 如果真的要求高，也可以走云端模型，比如火山引擎上的豆包录音文件识别模型 2.0 就质量挺好，速度也快，就是要额外花钱。 宝玉: 我在开发 BaoCut 这个 App 的时候，是基于一个 Loop 来的： 1. 在开发新功能之前先设计原型（参考图1），借助的是 baoyu-design skill （ ），配合 Claude Code App 内置的浏览器实施预览调整，模型 Opus 4.8 就很好了，都不需要 Fable 5. GPT 5.6 Sol 设计能力还是不如 Opus
ChatGPT Work is great for tasks in your personal life:
ChatGPT Work is great for tasks in your personal life: Andrew Ambrosino: the “work” in ChatGPT Work is describing what the agent is doing for you– you can use it for anything you want I have it reading all of my personal emails, making calendar events, organizing docs for myself and the kids, etc
RT U哥: 这几天油管的这类vox风格的视频我看了一轮，给大家避下坑 1，所谓的某AI+某AI可以做出这样的作品，这话没错，但这里有个巨坑是，这并不是你给一个主题，...
RT U哥 这几天油管的这类vox风格的视频我看了一轮，给大家避下坑 1，所谓的某AI+某AI可以做出这样的作品，这话没错，但这里有个巨坑是，这并不是你给一个主题，给一个文案就能一键做出这样效果的。 2，你要去构思素材是什么，他们之间如何配合，动画效果是什么。如果你无法判断这些，提供这些，AI可以完成，但你做了之后你会发现怎么同样的工具，我做出来是一坨屎呢 3，AI写作，AI影视，AI剪辑，他们本质都是一件事： 你会写，你才能判断以及引导AI怎么写的更好 你懂电影，你才能判断以及引导AI怎么做好分镜头，运镜，人物站位，脚本剧情 你会剪辑，你才能判断剪辑审美是什么，流畅感来自于什么，而不是剪辑程序上的功能和按钮 泼个冷水，也说句实话，你要专注于自己的能力，工具是你的杠杆，你才是所有数字前面的那第一位数。 这话的意思大致就是，鲁迅用豆包，一定也比你用Claude强百倍。 季白羽: 刚才在油管刷到的视频， 用vox风格的图片， 然后用了Gemini Omin做视频， 这效果杠杆的。
如果只能推荐一个去 AI 味设计Skill。 那必须是大神 emil 的作品，而且动效超赞。 安装指令： npx skills add emilkowalski/skill
如果只能推荐一个去 AI 味设计Skill。 那必须是大神 emil 的作品，而且动效超赞。 安装指令： npx skills add emilkowalski/skill
Agent coordination is where it's all headed. Agent-to-agent unlocks new harnesses, workflows, and experiences that are just hard to imagine today. I s...
Agent coordination is where it's all headed. Agent-to-agent unlocks new harnesses, workflows, and experiences that are just hard to imagine today. I still verify results, but even these I have converted to judge agents that enable me to do more at unprecedented scale.
别再写提示词，Claude官方亲自教你用4种循环自动干活
ASI启示录 2026-07-16 21:13 北京 新智元报道 【新智元导读】 循环真正的门槛，并不在于让AI一直跑，而在于它能不能自己踩住刹车。 「不再写提示词了」——最近，这句话正在AI圈疯传。 从OpenClaw之父、如今在OpenAI主攻下一代个人智能体的Peter Steinberger，到Claude Code创造者Boris Cherny， 这些硅谷大佬，正集体转向「循环」（loops）。 给这股风潮命名为「循环工程」（loop engineering）的谷歌工程师Addy Osmani，也在其中。 Cherny说，自己现在几乎不亲手写提示词了。 有一个智能体在替他给Claude写提示词，他只跟那个「协调一切」的新Claude对话。 他还撂下一句狠话：十年之后，循环以及类似的功能将是他最为自豪的工作成果之一。 Steinberger说得更绝：别再给编程智能体写提示词了，你该设计喂给它们提示词的循环。 他还在X演示自己的循环：让Codex每5分钟醒一次，自动维护代码仓库、分派任务，部分工作全自主落地。 大佬们反复念叨的这个「循环」，到底是什么？ 最近，Claude Code团队在官方博客里给它下了明确定义，还一口气拆出四种循环类型，为「智能体自动干活」立了工程规矩。 Claude Code团队发文，正式定义「循环」，并拆出回合制、目标、时间、主动四种典型循环。 这背后说穿了：AI编程正在从「写一句话」，变成「设计一套会自己跑的系统」。 一个提示词换来一次回答，一个循环换来的，是合上电脑之后还在替你干活的系统。 而程序员，正在从写内容的人，变成设计系统的人。 四种循环 四种「停止条件」 一个循环到底是什么？ X上吵了很久，答案也是五花八门，Claude Code团队给出的定义很明确： 循环，就是智能体重复执行一轮又一轮的工作，直到触发停止条件。 四种循环，就是四种「停止条件」，这句话是读懂Claude Code这篇关于循环的技术博客的关键。 顺着「怎么触发、怎么停止、用什么原语、适合什么任务」几个维度，Claude Code把循环拆成四种。 第一种，回合制循环（turn-based）。 回合制循环，人逐轮控制，每发一句提示词启动一轮。（图源：Claude官方博客） 人逐轮控制，你写一句，AI跑一轮，检查完再写下一句，全程你握着方向盘。它适合零散的短任务，不进流程、不上日程。 想让它少来回几趟，就把你平时手动检查的步骤，写进一个SKILL.md文件，让AI自己验收。 检查越能量化，它越能自己判断做没做对，你要盯的地方就越少。 第二种，目标循环（/goal）。 目标循环，评估器模型对照标准判定，没达标就打回重做。（图源：Claude官方博客） 先把目标写死，比如「把首页Lighthouse分数跑到90以上，试5次就停」。 每次Claude想停，一个评估器模型就来对照你的标准，没达标就打回去接着干，直到目标达成，或者用光你设定的轮数。 测试通过数、分数阈值这类可量化标准之所以好用，是因为Claude不用自己纠结「够不够好」，评估器替它判。它不必自己猜「差不多了吧」就过早停手，循环也能干净利落地收尾。 第三种，时间循环（/loop和/schedule）。 按时间间隔触发，像闹钟。有些活是重复的，任务不变，只有输入在变，比如每天早上总结一遍Slack消息。 有些活得盯着外部系统，最简单的办法就是按时间间隔去查一眼，看变了什么再反应，比如一个可能收到评审、也可能CI挂掉的PR。 用/loop就能按间隔重跑一条提示词。想让它在你关机后照跑，就用/schedule把循环搬上云。 这套逻辑，和程序员熟悉的定时任务（cron）几乎一模一样。 第四种，主动循环（proactive）。 主动循环，事件或时间触发，全程无人值守，跑到你亲手关掉。（图源：Claude官方博客） 事件或时间触发，全程无人值守。 配合auto mode和动态工作流，把长活儿全自动串起来：每小时扫一遍反馈频道，收到一份bug报告，就自动分诊、修复、回复，一条龙跑完，全程不停下来问你要权限。 每个任务达成目标就退出，整条例行任务则一直跑到你亲手关掉。它适合那些源源不断、边界清晰的活：bug上报、问题分类、依赖升级。 四种循环，说穿了是四种「什么时候该停」的答案：人来判、评估器来判、时间来判、事件来判。 再往底层看一层。 据官方的Agent SDK文档，这套机制的内核也十分简单： Claude评估你的提示词，调用工具去动手，拿回结果，然后重复，直到某一轮它不再调用任何工具，循环才结束。 Claude Code官方Agent SDK文档给出的智能体循环：提示词进入后，Claude评估、调用工具、结果回流再评估，直到某轮不再调用任何工具，才输出最终答案。（图源：Claude Code官方文档） 所谓自主智能体，本质上就是这么一个圈。 真正改变的 并非循环本身 当然，也不能把「设计循环」说成一场从0到1的革命。 定时任务、编排（orchestration）、反馈循环，这些做法早就有了，Claude这次做的，更多是把它们统一命名、归拢成一套分类标准。 那么，到底什么变了？重点在「停止条件」。 在Claude Code官方总结的一堆实战技巧里，被单独拎出来、标为「最有价值的一条」的，是验证（verification）： 给Claude一个能自己检查产出的方式。 道理不难懂。 比如，让工程师做网页却不给浏览器，页面能好看吗？给了浏览器，他每改一版都能当场看到效果，反复调到满意才交。 而模型循环的威力，恰恰就来自这种「自己闭环」的本事。 在这个过程中，提示词没有
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。
Claude Cowork干不了，这个国产AI全包了！6小时的活15分钟干完
ASI启示录 2026-07-16 21:13 北京 新智元报道 天哪，打工人也能有自己的私人助理了！ 以前我们提到助理，一般都是服务老板的。 老板为什么这么需要私人助理？主要是因为助理知道老板的上下文—— 了解老板的脾气秉性、工作习惯、近期在忙什么、哪些人需要对接。 有了这些上下文，助理才真能帮老板干很多事情，比如写个文案、做个PPT、安排出差行程等等。 但是，就在昨天，金山办公在上海举办了2026 AI生产力大会，正式发布了一款 独立的AI原生办公Agent——「灵犀专业版」。 说白了，这家做了38年办公软件的公司，这回干了一件很大胆的事—— 他们要给每个打工人，配一个「私人助理」。 为什么说是「真·助理」？田然（金山办公助理总裁）在发布会上的总结特别精辟—— 助理度过试用期，靠的从来不是文笔多好、推进力多强， 而是你能不能跟老板磨合好。 现在市面上几乎所有AI产品，每次打开都是一张白纸。你得重新自我介绍、重新上传文件、重新解释需求。用了三个月，它对你的了解跟第一天完全一样。 灵犀 专业版 想做的， 是一个「越用越懂你」的办公助理。 先上手，感受一下什么叫 「懂你的上下文」 说再多概念也不如亲手试一把。第1个测试是AI综合能力。 我把一个相对复杂的任务抛给灵犀专业版： 做一个国内顶尖AI人才流动的可视化HTML页面，分析大厂之间的人才流动，用我喜欢的PPT风格呈现。 随后又追加了三个需求：生成对应的人才流动报告、演示用的PPT、以及具体的人才流动数据。 这是对AI办公的整体考验。 这次人才流动分析的交付，WPS调用自己的文档内核，生成的PPTX、DOCX、XLSX，打开就能编辑。 Excel、Word、PPT三大Office格式，加一个Web页面，直接交付，格式可调、随时可改。 这就是我们要的： 不止是能交付的成品，关键是办公体验要好。 第二个测试是AI表格。我把积攒了三个月的报销明细（大概200多条）扔给灵犀，说「帮我按部门、按费用类型分类汇总，标出超标的项目，生成一个可以直接交给财务的Excel。」 灵犀专业版没有像某些AI那样给我吐出一段代码让我自己跑，而是直接调用表格引擎—— 你能看到它用了什么公式、怎么分类、计算过程是什么。 结果不是黑盒，而是透明可查的。财务同事打开之后能直接改、能追溯、能校验。 这就是金山办公反复强调的「可验证的任务执行」。 灵犀专业版处理表格时，不是让大模型在黑盒里直接输出结果， 而是调用WPS表格引擎里那些稳定、确定的API和计算逻辑，让你看到数据如何被处理、公式怎么算的、结论怎么来的。 这个差别在严肃办公场景里，是质变。 最后测试PPT。 我直接在灵犀专业版的对话框里说： 帮我做一个2026年Q2的营销数据复盘PPT，要有数据对比、增长趋势图、柱状图和下季度策略建议，商务风格。 在制作前，灵犀会调用记忆系统，给你推荐几种你喜欢的风格。确认后它就开始干活了。 再看整体。一整套十几页排下来， 层次分明，但视觉风格统一。表格、柱状图、折线图、时间线，该有的商务质感，一页都不塌。 它直接调用文档内核，生成了一份可以直接打开编辑的PPTX文件。不是那种把文字往模板里一塞了事的「假PPT」，而是图文混排、数据图表都到位、排版逻辑清晰的真文件。 更让我惊喜的是改稿环节。我说「第14页的策略建议再加一条关于私域运营的」，它直接在原文件上改，不会把前面已经确认好的内容弄乱。 图表 的数据可溯源、可编辑， 你想改一个数、换一种图型，当场就改。灵犀这个体验，确实不一样。 凭什么说「越用越懂你」 灵犀跟其他AI产品拉开差距最大的地方是它的 记忆工程。 金山办公章庆元在发布会上说了一句特别到位的判断——如果你用的是Claude，能记住你使用习惯的是Claude这个软件，不是大模型本身。 大模型的每一次对话都是一次「重生」，所有的记忆实际上都在软件里。灵犀要做的，就是把这个「软件侧的记忆」做到极致。 田然讲了个很生动的例子。一个储能行业的分析师，就说了一句「我需要一份竞品分析报表」。 换成别的AI你可能得上传一堆文件写一大段需求，但灵犀的第一件事不是直接开干，而是去记忆库里「深挖」—— 第一层找到竞品数据追踪表模板，第二层看数据结构，第三层挖出老板对这类报表的偏好。
LongStraw：固定GPU预算下超越200万Token的长上下文强化学习
A growing gap separates inference context lengths from RL post-training: inference systems are approaching million-token contexts, while post-training workloads often remain at 256K tokens or below and rely on length generalization at deployment. The gap is especially important for AI agents, whose observations, tool outputs, documents, and prior decisions accumulate over long trajectories. LongStraw is an architecture-aware execution stack for million-token RL post-training under a fixed GPU budget, instantiated with Group Relative Policy Optimization (GRPO). It evaluates the shared prompt without autograd, retains only model-specific state needed by later tokens, and replays short response branches one at a time, reducing the live training graph at the cost of additional replay time. We implement it for the hybrid recurrent and full-attention Qwen3.6-27B and the compressed-attention mixture-of-experts GLM-5.2. On eight H20 GPUs, LongStraw completes grouped Qwen scoring and response backward at 2.1M positions for groups of 2 and 8; increasing the group size adds only 0.21 GB of peak allocated memory, while a separate stress test reaches 4.46M positions. On 32 H20 GPUs, we validate the end-to-end LongStraw execution path for a 2.1M-token prompt across all 78 layers of GLM-5.2. These experiments establish execution capacity rather than complete training correctness because the captured prompt state is detached and some distributed forward and gradient composition paths remain incomplete.
分割、提示、聚合：语言模型中的统计自一致性
In-context learning is commonly interpreted as a form of conditional inference, in which the prompt specifies a context and the model's output is treated as an estimate of the corresponding conditional distribution. If this interpretation holds, then LLM estimates should satisfy basic probabilistic identities. In particular, the law of total probability asserts that prior-weighted conditional distributions aggregate into population-level marginals over any valid partition of the population. In this work, we investigate to what extent LLM estimates adhere to this self-consistency principle. We use binary trees as an evaluation scaffold to recursively partition a population into increasingly fine-grained subpopulations. We then prompt LLMs with verbalized subpopulation descriptions in context, aggregate the resulting estimates back into population-level estimates, and compare them across partitions of varying granularity. Applying this protocol across problem domains and state-of-the-art frontier models, we show widespread violations of basic consistency properties. An in-depth study of persona prompting reveals a pattern we call the macro fallacy: estimates reconstructed from more fine-grained subpopulation responses are often better aligned with human reference data than direct population-level estimates. This effect persists across variations in tree structure and estimation task, and can be partially recovered through implicit prompting. Together, these findings suggest that models possess relevant subpopulation knowledge but do not reliably propagate it into aggregate estimates. This gap establishes statistical self-consistency as an unsaturated, reference-free criterion for evaluating LLMs.
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
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百度沈抖：每位员工每月发 1000 元额度自由体验主流大模型，强制推行AI办公难见效
7 月 17 日，据虎嗅报道，百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖在接受采访时，系统谈到了他对AI落地的判断与百度的内部实践。沈抖预测，通用智能体、行业垂类智能体的规模化落地速度会大幅提升， 2026 年下半年就能明显看到批量落地案例涌现，未来90%的工作都会有智能深度参与、协助完成，但不是完全替代人。 沈抖认为，未来三年是一个关键窗口期。三年内，AI赛道的厂商和独角兽们会不断意识到全栈的优势，而百度智能云的友商也在有意识地补全全栈能力，这对百度智能云来说，既是拥有优势的机会点，也是面对更大竞争的挑战点。 在内部推行AI使用上，沈抖明确表示，强制推行AI办公很难落地见效，百度始终以正向引导、福利牵引为主，不设置硬性使用规定。百度推出了一项常态化的员工福利政策且目前依旧正常执行：为每位在职员工每月发放一千元使用额度，可自由体验市面各类主流大模型产品，不限用途，纯粹是为了降低员工试用门槛，不绑定任何工作考核。他的逻辑是，员工亲身感受到AI工具的提效价值后，自然会养成常态化使用习惯。 财务数据印证了AI业务在百度体系内的分量。IT之家注意到， 2026 年 第一 季度，百度AI收入同比增幅达到49%，收入占比达到52%，这是百度历史上 首次 AI收入占比过半。 关于AI时代的度量标准，沈抖并未展开，但百度创始人李彦宏在今年 5 月的Create2026 百度AI开发者大会上已给出明确方向。李彦宏提出，AI时代的度量衡可能是日活智能体数（Daily Active Agents，简称DAA），与移动互联网最通用的度量衡日活用户数（DAU）相对应。他指出，目前较接近业界共识的度量衡是Token消耗，但Token不一定代表终局，它代表成本、不代表收益，衡量的是投入而非产出；当人类进入智能体时代，衡量一个平台和生态的繁荣，更应该关注DAA这个指标，关注有多少Agents在给人类干活并交付结果，这比无谓的Token消耗更接近价值、也更接近本质。
天工短剧工作台上线Agent智能分镜与无限画布，昆仑万维要把AI短剧从随机抽卡拉向可控生产
AI短剧行业已经翻过野蛮生长的一页，正式迈入精品化、规模化的新阶段。但昆仑万维在7月16日发布的天工短剧工作台（SkyProduction）指出，当大多数创作者还在用AI盲盒式地抽卡生成时，三个残酷现状早已浮现:创作过程不可控，依赖AI随机生成容易出现角色变脸、站位漂移、前后镜头缺少叙事逻辑;质感与产能难平衡，全自动生成容易带着AI机械感，手动精修又撑不起规模化交付;团队管理难统筹，多人创作缺少标准化工具，项目进度、算力成本和复盘数据难以统一管理。精品AI短剧真正的门槛，从不是抽出一两个好镜头，而是把角色站位和人物表演稳定地延续到整部作品里。 为应对这套难题，天工短剧工作台推出了Agent智能分镜加无限画布的双轨创作模式，试图重新定义精品AI短剧的创作流水线。它的核心判断是:AI短剧创作最怕的不是单个镜头不好看，而是拼在一起缺少叙事关系和成片质感;角色变脸、站位漂移本质上不是单一模型能力问题，而是创作流程里缺少一个能统筹全局的导演角色。一套AI短剧工具是否真正可用，关键在于能否在连续镜头中维持角色、场景、站位、镜头语言和叙事节奏的一致性。 天工短剧工作台用三部由它创作的精品AI短剧来验证这套能力。这三部作品上线DramaWave仅7天，均已实现百万美元级营收，剧名分别为The Sacrificed Son Rises to God、The loser ex-husband is the great savior和Golden Dragon: Yield to None。平台方强调，这些短剧成为爆款的关键因素不是抽中了几个好画面，而是通过导演思维进行了合理的故事编排。在工作台里，导演思维被拆解为六个可视化、可干预的标准环节，让创作者从剧本解析、资产生成到分镜调度都能逐步审视、及时干预，把随机生成变成可控生产，背后依托的是Seedance2.0智能分镜模式。 站位与角色一致性是这套工具 最先 啃下的硬骨头。上传剧本后，导演Agent会解析关键资产，并支持一键生成带多视细节的数字资产。平台方指出，角色变脸的问题往往不是模型不行，而是参考资产信息不全，因此工作台提供了多视细节图生成能力，可一键产出细节更丰富、表现更自然的数字资产，而不只是传统三视图。更关键的是先排站位、再生成视频的流程:在视频生成前，导演Agent会根据剧情关系规划人物站位与机位，并参考上一镜的构图生成下一镜站位图，让视频片段生成过程拥有更多关键帧信息参考，本质上是让下一镜记得上一镜。 电影质感方面，工作台内置了影视级导演思维提示词模板，也支持导入自定义模板。这些模板不只是描述画面，而是帮助AI理解镜头，提高成片的连续性和质感，从中景到特写都能用专业导演思维补齐镜头语言，让没有经验的小白也能拍出更有电影感的画面。出海能力上，系统原生支持英语文本识别，可从剧本解析到音视频生成进行全流程的英文思维处理，英文精品短剧一键开拍，直接服务海外内容场景。 第二轨是无限画布，给创作者一张可持续展开的创意画卷。在无限画布中，参考素材与生成结果都能围绕同一项目铺开、一目了然，让灵感不必在多个工具之间反复跳转。针对图像节点，工作台提供了720度全景图能力，可由一张固定角度的图像补全整个场景空间，推理出一个可以取景的环绕空间。多角度编辑器帮助创作者在不打断角色和场景一致性的前提下寻找更合适的构图;打光编辑器则可调整光线方向、明暗和氛围，让同一套人物与场景根据剧情需要呈现不同情绪。面对双人对话、群像调度或复杂动作场景，工作台还提供了3D导演台，让创作者可以在空间里摆放人物，确认角色距离、朝向、视线关系和镜头角度，再进入后续的画面与视频生成，意味着创作者不再只是描述一个画面，而是能像导演一样先完成场面调度。 面向企业级用户，工作台把重点放在可控属性上，深度优化了B端人员协同体系。它支持主账号与子工作室账号体系，可按不同角色设置权限，让任务推进与数据资产管理更加清晰;同时全新上线了数据中心，支持从项目、剧集、成员、时间等多个维度查看算力消耗与产出情况，帮助工作室复盘成本与效率，让每一笔流水都能清晰溯源。 昆仑万维判断，AI短剧行业进入下半场，竞争重点已从单一生成效率，转向创作流程的可控度、作品稳定性与精品率。面向Skyreels、Seedance2.5、Kling等新一代视频生成模型，天工短剧工作台将 第一 时间完成模型接入，驱动Agent智能分镜的全新迭代与升级。平台方表示，希望未来的AI不只是提高产能的效率工具，更能成为理解剧本、执行镜头意图、协助创作者稳定完成精品作品的生产伙伴。 官网地址:
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最近 又完成了很多优化，真正做到全平台支持，电脑可以玩，手机竖屏可以玩，手机横屏可以玩，平板可以玩，智能汽车车机也可以玩。 在线可以玩，离线缓存后也可以玩 支持红白机,超任,街机,GB,GBA,NDS,N64,Game Gear,土星,PS,PSP,NGP, WS等 哦，对了，还支持FLASH和DOS游戏
Kimi K3生成的版本，也非常好。
Kimi K3生成的版本，也非常好。 Gorden Sun: PPT Skill都可以扔了，没有使用Skill，没有使用图片生成，Fable 5生成PPT的效果。 提示词： 不要使用任何技能，做一个16：9比例的PPTX文档，内容为SpaceX的发展历程，5页。要求内容丰富、排版复杂豪华精美，有装饰图片和图标，有配图。图片可以联网获取，图片应该尽量使用透明底的图片。
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。
Soul亮相WAIC2026，发布SoulX多模态交互大模型与AI硬件B Soul
2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理 高级 别会议（WAIC2026）期间，上海任意门科技有限公司(Soul)展示了基于实时多模态交互技术的AI生态布局，并发布旗下AI硬件产品B Soul，进一步探索情绪感知与智能交互应用。 Soul CTO陶明表示，自2016年推出Soul App以来，Soul已从社交应用平台发展为聚焦情绪感知、交互技术和AI模型融合的生态型公司。区别于通用大模型路线，Soul以自研交互大模型SoulX为核心，围绕“自有应用+产业生态”构建AI应用体系。 据了解，Soul自2020年前后启动AIGC技术研发，重点布局情绪理解、语音交互和多模态能力，并推出SoulX作为下一代人机交互技术底座。在WAIC现场，Soul展示了基于SoulX打造的实时数字人能力，可实现用户理解、自然语言对话，以及声音、口型、表情和动作同步生成，提升AI交互的实时性和自然度。 此外，Soul还 首次 公开展示AI硬件B Soul。该设备融合SoulX语音交互、情感表达和角色养成能力，将AI陪伴从移动端延伸至物理空间，支持随时唤醒、自然交流和个性化语音互动。 Soul方面表示，B Soul预计将于2026年8月开始逐步量产销售。随着AI从文本交互向语音、视觉、情感等多模态方向发展，情绪感知与实时交互能力正成为下一阶段智能应用竞争的重要领域。
OpenAI承认GPT-5.6Codex存在误删文件问题，建议用户关闭高权限模式
OpenAI确认，由GPT-5.6模型驱动的Codex代码生成系统在特定使用条件下可能出现误删用户本地文件的问题。OpenAI核心产品负责人Tibo Sottiaux在X平台回应称，公司已收到并调查少量关于Codex删除用户主目录（home directory）文件的报告。 据初步调查，问题主要发生在用户开启“完全访问模式”（full access mode）、未启用沙箱保护机制的情况下。由于模型执行任务 时尝试通过覆盖环境变量$HOME设置临时工作目录，但操作异常导致系统误将整个$HOME目录删除。对于macOS和Linux用户而言，该目录包含大量个人文件，存在数据丢失风险。此外，在关闭自动审核功能时，该问题更容易触发。 OpenAI表示，此次事件属于AI系统运行中的意外失误，目前正在采取多项修复措施，包括更新完全访问模式下的提示说明，提醒用户相关权限风险，并加强系统防护机制，避免类似错误再次发生。 虽然OpenAI称受影响案例数量较少，但公司计划在未来几天发布详细事故分析报告，披露技术原因及后续改进方案。 针对正在使用Codex并开启系统级权限的用户，OpenAI建议立即关闭高权限模式，改用带安全限制的运行环境。与此同时，OpenAI近期推出的Codex Micro硬件控制面板已售罄，该产品被视为未来开发者生态和AI硬件探索的一部分。
秒哒3. 5 全球首发iOS无代码打包与多端共享后端，百度要把应用开发门槛再砍一刀
在7月16日于上海开幕的2026世界人工智能大会（WAIC）现场，百度智能云旗下的无代码应用平台秒哒，端出了它的3.5版本。从今年Create大会上3.0的"一句话，做App"，到这次WAIC的"更简单，更全能"，秒哒的方向始终没有漂移:把开发门槛一降再降，把应用能力无限扩展。一组数据先摆出它的体量——平台累计服务超过3500万用户，创造了350万个具备商业价值的应用，每天有近20万人在使用这些应用解决真实问题。 3.5版本的关键词，是"更简单"与"更全能"两件事同时发生。更简单，是让不懂代码、不懂SEO、不懂iOS开发的人，也能走完从创作到交付的完整闭环;更全能，是让每个生成的应用都能赢得搜索引擎的青睐、拥有共享后端与多环境保障、抵达更多终端、承载更多想象。3.0把用户推上"人人都是创造者"的台阶，3.5则往前再迈一大步:做完的应用能被更多人搜到、App能直接打包到iPhone、多端共享同一份数据、一句话就能做出专属Skill、后端开发与线上环境彼此隔离、资源按需灵活配置。 搜索流量这件事，过去挡住了大量创作者。传统的SEO优化要求理解关键词策略、页面结构、元标签配置等专业知识，对绝大多数人门槛过高。秒哒3.5内置的SEO Agent，把这套专业能力自动化，相当于为每位创作者配了一位随叫随到的搜索优化专家。它逐页检查应用的标题、描述、关键词等要素，识别影响搜索表现的问题，并把专业术语翻译成能直接看懂的建议，比如"页面描述过短""标题未能体现核心内容""搜索摘要不完整"。更实用的是，Agent不仅能诊断，还能直接动手修复:用户可以对单个问题逐一点击修复，也可以通过一键修复批量处理所有可自动修复项，修复完成后还能重新检查、实时查看优化效果。上线前，用户还能直接在搜索结果预览里看到页面在搜索引擎中的标题、摘要和链接展示，提前判断是否有吸引力，避免上线后出现模糊或空泛的默认文案。 iOS交付流程，则是另一道长期把开发者挡在门外的门槛。传统方式需要一台Mac、装好Xcode、注册Apple开发者账号、再手动管理证书签名。秒哒3.5的iOS打包能力，把构建、测试、分发全流程压缩成一站式服务。没有Apple开发者账号的用户，可以走免费路线:平台在线生成IPA文件，下载后按指引即可安装到iPhone，适用于个人体验、功能验证和Demo展示。已有Apple Developer Program账号的用户则走付费路线，配置API Key后，平台自动完成证书申请、在线构建与签名打包，无需手动登录Apple Developer Portal;它支持Ad Hoc真机测试（设备扫码注册、自动生成安装链接）、TestFlight内测分发，以及App Store上架——应用包上传至App Store Connect，通过苹果审核后即可正式上架。 当一个应用要同时服务多个终端，比如电商平台的用户端与商家后台、企业管理的员工端与管理后台，每个终端独立搭建后端，意味着重复的开发成本和数据孤岛。秒哒3.5支持多个应用（Web、App、小程序等）共享同一套后端数据库，真正实现多端数据联动，让一个业务场景对应一套数据闭环。创建新应用时，可以直接选择已有项目作为共享后端，自动复用其数据库、接口、存储等能力，无需重复搭建，就能在同一套后端基础上快速生成Web、App、小程序或管理后台等多个终端应用。每个终端拥有独立的前端页面，可根据自身特点独立设计和迭代，而数据全部统一管理。在管理层面，项目列表新增了"共享后端"分类，所有共享后端的应用自动归入同一目录集中展示，后端运行状态一目了然，一键即可统一开启保活服务;编辑器顶部也能一键切换不同终端应用，无需退出当前项目，就能在Web、App、小程序之间无缝切换。 官方技能已经覆盖了AI工具、支付、视频、语音、图像、搜索等场景，但每个用户的需求总有独特性。秒哒3.5带来了自定义技能，在对话框里说出需求，平台就能快速生成一个专属技能。创建方式有三种:一是在首页选择"技能创建"项目类型，说出需求直接生成，或在任何项目中通过对话随时提出需求、直接@已有技能让它按你的要求修改;二是上传技能包快速导入，直接上传.zip文件或SKILL.md即可完成，无需手动配置;三是接入第三方API，把API文档链接贴进对话框，平台自动解析网页内容并生成可调用的技能，或者直接粘贴API说明，包括请求方式、参数、响应格式等，平台也能理解并创建，省去理解鉴权与接口调试的复杂流程。生成的技能可以保存到技能中心，后续在任何项目中通过@方式直接调用，把每一次沉淀下来的方法变成可复用的资产。 开发过程中改了数据库、一不小心波及线上业务，是AI开发应用里最常见的痛点。秒哒3.5的数据库多环境能力，让开发环境与线上环境相互隔离，把开发者从"开发战战兢兢，上线提心吊胆"的状态，带到"放心改、安心发、轻松回滚"。创建应用时，可按需选择单环境或多环境模式:单环境下开发与线上共用同一套数据库，修改同步生效，适合Demo、原型、个人轻量应用;多环境下两者使用独立数据库，支持独立开发、测试和发布，不干扰线上正式业务，适合电商商城、企业官网及管理后台、CRM、ERP等生产环境。 多环境模式还有一个贴心设计——当开发环境向线上同步数据结构时若合入失败，出现Migration冲突、SQL执行报错或存储结构不兼容，AI Agent会自动分析失败原因，把报错翻译成看得懂的说明，并给出可一键执行的修复方案，点击AI修复即可继续发布，且修复完全免费，不消耗秒点。项目阶段变化时，多环境还能回退至单环境。同时，开发环境每次完成版本变更（如发布、保存版本），系统都会自动记录当前版本的数据库结构(Schema)和业务数据(Data)，生成版本快照，一旦新版出现接口不兼容或功能异常，可快速精准回滚至稳定版本，无需重建环境或手动修数据。 后端资源的需求，在不同阶段天差地别。秒哒3.5推出后端资源分级能力，提供基础版、小容量、中容量、大容量、超大容量等多档套餐，覆盖并发数、数据库存储、文件存储等维度，从个人轻量项目到企业级高并发业务均可适配。它支持随业务增长随时升级，数据库容量、文件存储与并发能力同步提升，无需迁移数据或重建后端;资源使用数据实时可视化，额度接近上限时系统自动提醒并引导扩容，让轻量项目与大型业务都能找到合适的配置。 2026世界人工智能大会于7月17日至7月20日在上海世博展览馆举行，百度展位位于H1-B107，秒哒3.5将在现场供人体验。另据文末披露，在中国金融大模型市场份额上，百度智能云已连续两年位居 第一。
智谱数亿元收购中科加禾，补强AI Infra与国产算力适配能力
据报道， 智谱已斥资数亿元人民币收购AI Infra公司中科加禾（XCore Sigma），进一步补齐模型底层工程能力，强化国产算力适配和推理优化能力。 中科加禾是一家聚焦编译技术的AI异构算力软件基础设施公司，技术源自中科院计算所编译实验室。其核心团队曾参与龙芯、神威、寒武纪、华为昇腾等国产芯片编译器研发，具备从虚拟指令集设计、算子生成到优化部署的全链路能力，目标是为国产AI大模型提供统一软件底座。 此前，智谱已投资基流科技、无问芯穹、硅基流动等AI Infra企业，覆盖算力集群、推理优化等环节。但随着模型调用规模快速增长，基础设施压力逐渐显现。今年3月GLM-5发布后，Coding Agent日调用量达到数亿次，部分用户反馈复杂任务中出现输出异常。智谱复盘发现，高并发场景下推理架构和KV Cache管理存在工程挑战。 此次收购有望提升智谱在多芯片环境下的适配效率。中科加禾的编译器技术可通过中间层连接不同国产芯片生态，提高算力利用率。此外，其SigInfer推理引擎此前宣称可降低推理时延、提升吞吐效率，若能落地生产环境，将进一步降低模型服务成本。 随着AI竞争从模型能力扩展至算力、软件基础设施和生态建设，编译器等底层技术正成为大模型企业构建长期竞争力的重要方向。
数字永生？面壁智能开源企业数字员工平台StaffDeck
一家国产AI团队把企业级AI的赌注，押在了一个与聊天机器人截然不同的方向。7月16日晚，面壁智能宣布开源StaffDeck——一个用于构建和管理数字员工的企业级平台，代码已托管至GitHub仓库github.com/OpenBMB/StaffDeck。 与市面上大量套着企业外壳的对话机器人不同，StaffDeck瞄准的是数字劳动力。它试图将组织内部的专业知识、标准作业流程（SOP）以及各类决策规则，转化为一批能够持续工作、不断改进并保留组织知识的数字员工。在面壁智能的表述里，企业级AI的下一站不是更会接话的聊天框，而是能沉淀经验、替组织把规矩记牢的生产力本身。 支撑这一平台的，是一支横跨学界与产业的联合阵容。项目由面壁智能、东北大学与面壁共建的数据智能联合实验室、清华大学自然语言处理实验室（THUNLP）、OpenBMB以及AI9Stars共同打造。多家机构把学术研究能力与企业落地经验一并压了进来，这也让StaffDeck从一开始就不只是单个公司的内部工具，而是面向企业AI落地场景的开放平台。 从技术定位看，StaffDeck的核心差异在于知识的持续驻留。传统聊天机器人的尴尬在于，对话一关，上下文随之消散，组织的隐性经验难以沉淀;而StaffDeck要做的，是把散落在老员工脑中的专业判断、白纸黑字的流程规范，以及那些不成文的决策逻辑，翻译成可以被系统长期执行和迭代的数字员工。这意味着知识不再随人员流动而流失，而是留在了系统里。 此次开源由OpenBMB在社交平台发布，并附上了完整的GitHub仓库链接。对于正在评估企业AI落地、却不愿再堆砌一层聊天皮的团队而言，StaffDeck提供了一个可直接检视与二次开发的技术底座。当行业仍在比拼对话机器人的响应技巧时，面壁智能这一步，选择了一条更偏重组织能力沉淀的路径。 项目地址:
Roblox推出AI创作工具Build，支持文本生成游戏和3D场景
Roblox宣布推出全新AI创作工具Build，并升级Studio创作者工具体系，利用人工智能降低游戏开发门槛，让更多用户通过文本提示直接生成可编辑的游戏内容。该功能将于7月28日起开启测试，进一步推动“游戏由用户创造”的平台理念。 Roblox表示，过去20年平台持续围绕用户生成内容（UGC）发展，目前已有1.32亿日活跃用户。此次推出的Build是一款移动优先的AI创作工具，用户可直接在Roblox移动应用中输入自然语言提示，例如描述游戏场景、玩法和环境元素，系统即可生成基础游戏版本，创作者随后可以进行修改、测试，并分享或发布作品。 Build基于多种AI模型运行，包括开源模型以及Roblox自研模型，能够处理游戏机制、环境设计、角色创建、视觉风格和声音等内容。由于模型基于大量3D数据和游戏专用数据训练，Roblox AI能够生成可直接应用于游戏开发的3D对象和完整场景，并与现有创作工具结合使用。 该工具与Roblox Studio深度连接，创作者可以在移动端开始创作，再通过Studio进行更复杂的编辑;同时也可以在Studio中调用AI代理，并通过移动设备查看开发进度。Roblox强调，AI生成内容仍将经过与普通游戏相同的审核流程，并通过用户留存等指标参与平台推荐，不会降低内容质量标准。 除Build外，Roblox还计划推出面向专业开发者的AI工具，包括游戏测试代理、数据分析代理和实验代理，帮助创作者发现漏洞、分析玩家行为并优化用户参与度和商业表现。 此外，Roblox正在研发更多生成式AI能力，包括基于文本或图片生成参数化3D模型的程序化模型，以及能够根据单一提示生成完整可编辑3D游戏场景的AI模型Cube。 随着AI技术快速融入游戏开发流程，Roblox希望通过智能化工具进一步扩大创作者规模，让更多普通用户参与游戏生产，并推动UGC游戏生态向更高效、更自动化方向发展。
Arena 这个指标有点离谱了… 如果开源模型能超过 Fable 这么多… 那 A 社还有什么价值…
Arena 这个指标有点离谱了… 如果开源模型能超过 Fable 这么多… 那 A 社还有什么价值… Arena.ai: Big news: Kimi-K3 by @Kimi_Moonshot is now #1 in the Frontend Code Arena with 1679 pts, surpassing Claude Fable 5. This is a 17-place jump from Kimi-k2.6 (#18 -> #1). In Frontend, Kimi-K3 ranked #1 in 6 of 7 domains: Brand & Marketing, Reference-Based Design, Data & Analytics,
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
京东推出京麦AI经营中心，开放22款AI工具助力商家智能经营
京东正式推出京麦AI经营中心，以人工智能为核心驱动，打造集AI工具、专家服务和智能托管于一体的新型商家经营体系，并向商家全面开放22款核心AI工具，推动电商运营向全链路智能化升级。 据京东京麦相关负责人介绍，京麦AI经营中心并非简单的AI文案、制图等单点工具集合，而是基于多Agent协作、A2A智能对接、自然语言交互等技术，构建面向商家的综合AI经营平台，帮助商家覆盖从经营诊断、策略制定到执行管理的完整业务流程。 目前，京麦AI经营中心首期功能已全面上线，22款AI工具覆盖超过百项日常运营场景，可解决50余项商家高频经营问题，涉及商品管理、客服服务、营销推广、店铺运营等多个核心环节，实现从智能分析到自动化执行的经营闭环。 与此同时，京东启动“京东商家第三方好工具招募令”，向行业开放京麦百万级商家流量入口、应用场景接口及技术底座，吸引更多第三方软件开发商参与生态建设，为商家提供更符合细分行业需求的AI解决方案。此外，京麦AI经营中心还将面向代运营机构、电商培训机构开放共建合作，持续沉淀优秀运营经验，优化AI模型能力。 在服务体系方面，京麦AI经营中心整合京东自研专家团队与生态合作伙伴资源，建立AI专家团体系。其中，京东内部专家重点覆盖商品、客服、推广、营销四大领域，同时引入外部专业服务力量，进一步增强垂直行业服务能力。 随着AI技术逐渐深入电商运营环节，平台型企业正在从提供交易基础设施转向提供智能经营能力。京麦AI经营中心的推出，标志着电商平台竞争重点正从流量获取进一步转向AI驱动的经营效率提升。
两周搬完一百万行代码：Anthropic用Claude把多年不敢碰的语言迁移压进一个周末
把一门编程语言整套换掉，这种事放在过去，基本等于给公司立一个两年起步的军令状。工程师们谈之色变，预算委员会闻风丧胆，代码库却年复一年卡在原地动弹不得。Anthropic在7月16日甩出一篇文章，直接把这笔旧账翻了篇:过去一个月里，他们内部的开发者用Claude Fable5、Opus4.8和动态工作流，把10个代码包、每个数万到数十万行的规模，干净利落地搬到了新语言上。这不再是将来时态的设想，而是已经发生在他们自己身上的事实。 最刺眼的两个案例像两颗钉子，把想象钉成了现实。Bun的联合创始人Jarred Sumner，用Claude Code把整个Bun从Zig迁移到了Rust，不到两周产出一百万行代码，合并进主干前整条CI测试链100%通过，合并后浮出19个回归，如今已全部修掉，Rust版本6月就已经随Claude Code发布。另一边，Anthropic Labs的联合负责人Mike Krieger，一个周末就把一套Python代码库搬成了16.5万行TypeScript，里面塞了数百个代理、8道阶段闸门、3轮对抗审查，最后还用一套奇偶校验，把每条命令的输出和Python原版逐字比对。 Anthropic把这整套打法提炼成一句话，也是全文最锋利的那把刀:你修的不是代码，而是生产代码的那个流程（循环）本身。一旦想通这一点，那些被无限期搁置的迁移项目，就不再是不可触碰的禁区。 先说清楚什么时候该动、为什么动，因为这件事的前提早就变了。团队启动迁移，通常是因为项目诞生时的技术地形，和今天已经对不上号:要么当初那个心知肚明的权衡终于卡住了脖子，要么出现了更好的路，要么原来的生态正在萎缩。Jarred当初选Zig，图的是C级别的性能加上 极致 的简单，特别适合一个创始人在奥克兰狭小的公寓里、大模型还没出现的年代，用一年时间把Bun写出来。那份简单是有代价的，他后来专门写过文章坦白。 快进到2026年，Bun的命令行工具月下载量已经突破一千万，在Claude Code内部也被大规模使用。就在上季度，这些代价还不足以让人冻结路线图、押上几个季度的资源去做一件大事。迁移语言确实能换来更小、更快、更安全的系统，可没人有动力去付这笔账。工程师们还得掂量其中的职业风险:你可能并行维护两套代码好几年，最后只换来90%的等价，那比一开始就别动还头疼。 现在不一样了。最坏的结果无非是删掉那条分支，重头再来。当然，商业账还是要算的。一百万行级别的迁移，虽然不必再像四年项目那样烧掉三四百万美元的工程师资源，但落地依旧要花数万到数十万美元往上。Bun那次迁移吞掉了59亿个未缓存的输入token和6.9亿个输出token，按API定价约合16.5万美元;Mike主迁移那块也烧了2700万token。真正让Mike下决心动手的，是编译这道坎。他团队的内部工具以单个二进制文件交付用户，用Python工具链为每个平台编译要花大约八分钟，整个构建矩阵一轮下来得等三十分钟。搬完之后，同样的编译只要两秒，二进制启动速度快了6倍，还顺手淘汰了一条独立的部署管线。 为什么AI能把这道旧账算平?因为大规模代码迁移恰好是这些 高级 模型的天选场景。活儿是天然并行的，文件、crate这种成百上千的独立单元，可以让代理同时开干，谁也不用等谁。上下文既清晰又完整，旧代码本身就是给模型 最好 的规格说明书，也是翻译代理照着走的指南蓝本。更妙的是自带裁判，大型代码库里往往躺着一套测试套件，代理能用它来给自己打分，当验证足够客观，模型可以盯着真相死磕好几天，不需要人坐在旁边判质量。队列还会自己写:编译器或测试一挂，下一个要修的活儿就自动排上了。流程本身让偏差无处藏身，审查员每一条发现都要引用背后的规则，于是一次违规变成一个待办项，而不是悄悄分叉;某个代理撞上边缘情况，修法就成了之后所有代理都要遵守的规则。下面两个案例里，Mike和Jarred都在关键步骤用上了Fable，尤其是一种顾问模式，让多个不同档位的模型分工，把token消耗压到 最低。 真正能复用的，是他们总结出的六步法，从这两场迁移里熬出来，又做了泛化，能套到多种语言和场景上。 开工前得先备好一个铁面无私的裁判，否则你既不知道何时收工，也没法衡量成败。这个裁判必须能站在同一标准上同时评判原代码和目标代码。用原语言写的测试套件，往往依赖目标代码里根本不存在的内部函数。要把它造出来，先用Claude把现有测试分个类，哪些是能用外部调用表达的，哪些依赖搬不过去的内部实现;再把面向外部的测试改写成能同时跑在原始代码和移植版上的断言，并派对抗代理去验证改写没有削弱断言力度;最后拿原始代码跑一遍确认它能过，再拿故意改坏的代码跑一遍确认它会挂，一个抓不出破损的裁判，算不上裁判。Mike那次Python转TypeScript，就造了一个覆盖7个真实场景的奇偶校验台，任何行为变动都算要修的bug。 第一 步是立规矩、画依赖图、列缺口清单，给整场迁移打下地基。顺序有讲究:规则手册必须排在缺口清单前面，因为缺口正是由规则手册的默认项覆盖不到的地方定义的，两者还要在联合审计里一起接受检验。规则手册长什么样，取决于你一开始做的核心架构决定:新代码是沿用老结构，还是彻底重做。沿用结构（Jarred那路），手册主要就是一张张把类型和惯用法在两种语言间翻译的查表，遇到难翻的组件再指向缺口清单;彻底重做(Mike那路)，手册就是一份设计文档。Jarred是跟Claude聊出来的，给每个含糊地带立一条政策，还专门派了8个子代理，各盯一类他自己凭直觉列出的常见失败模式。依赖图要摸清文件间的依赖，才能把活儿有效地切成并行流，知道哪些先搬、哪些要打包在一起。有些语言和代码库自带清单文件，这事不难，但面对C/C++、Python这类老代码，依赖得自己探出来、画出来，Claude Code能派出代理跑一个确定性脚本把图生成。缺口清单记的是新旧语言之间的硬差距:Zig转Rust，差在手动内存管理，一个忘了释放的缓冲区，编译能过，漏不漏只有运行时才知道;Python转TypeScript，差在接口和契约，Python不要求声明对象长什么样，TypeScript却要白纸黑字写下来才肯编译。Jarred和Mike都把这些隐性知识记进了缺口清单文件，Jarred是前期就盘清楚，Mike是先翻再补，你可能两头都得做。 第二步压一压规则，来一场迷你迁移当试航。Jarred派了一个代理照手册翻三个文件，一个代理像 资深 Rust工程师那样翻三个，再一个代理拿着两份差异去提炼新规则。就在这个阶段，他逮住了两个致命问题，要是等摊到全部1448个文件上再爆，麻烦就大了。这套压力测试只对结构保持型迁移有效，因为同一份文件的两版翻译能逐行比。要是你的手册是重设计，像Mike那样，等价做法是直接拿对抗审查员去炮轰设计文档，再用一次可丢弃的端到端跑通来验证。无论如何，翻出来的文件全部扔掉，这一步的目的只是把规则磨利，不是攒进度。 第三步翻译一切，剩下的步骤都跑同一套多代理循环:实现、审查、修复。实现这种苦力活能甩给小模型，审查留给大块头，Mike铺开12个子代理时用的就是Claude Sonnet。任务队列要机械到无聊:一个批处理脚本看翻译后的文件在不在磁盘上，来决定哪些算完工，再把待办切片丢给实现代理;因为队列每次都从磁盘重建，迁移天生就能断点续跑。代理有时候会过于谨慎、干得太少，解法就是一条干脆利落、带着上下文的指令，提醒它下一步编译器会替它抓错。翻译器没把握的活儿，标上一行// TODO（port）: 原因，留给第四步。从这儿往后，待办清单自己会写:编译器数出错，冒烟测试逮住崩溃，测试套件报出失败。两个对抗审查员用各自的上下文给实现者的活儿打分，两者意见相左就交给第三个代理。当一个审查员在多个文件里反复抓到同一种错，修法不是逐文件打补丁，而是在规则手册里加一句话，把受影响的批次重新生成。这一步里手册不断变厚，代码却从不被手工对着它改。还有一个关键设计决定是编译器放在哪:Mike把TypeScript编译器塞进了每一个循环，因为它几秒就能查一个单元;Jarred则把编译器彻底挡在循环外、推迟到下一步，因为cargo要跑好几分钟。 第四、五、六步合在一起说，因为它们共用同一套循环，且越往后越不需要人的判断。第四步编译，取决于语言和规模，它常常融进第三步。Jarred用一个编排脚本在整个工作区调一次编译器，修复代理再并行扫着错误清单干，对抗审查同步进行，构建重跑，如此往复。翻错误清单能帮你抓出系统性的毛病，比如Jarred修完Zig宽松编译所容忍的循环依赖后，冒出几千个Rust模块错误，他给循环加了一段逻辑来分类该删、该挪、还是该重构边界，才算压住。第五步和编译器错误清单一样有机械真相来源:冒烟测试吐出的崩溃，修法依旧是按根因归类、交给对抗子代理审。第六步，也就是故事的尾声，是拿两套代码库的行为逐项比对。文件翻译完、编译完、冒烟完，就把它切碎，把预备阶段那份测试套件套上去跑，失败的交给修复代理对着两套代码审，对抗审查员再查它们的修法。循环再往后是一道构建守护进程，它是 唯一 被允许重建二进制的角色，修复代理只写补丁，守护进程把它们攒批、重建一次、重跑受影响的测试、再把结果喂回来，把最贵的操作串行化，免得一群代理各自触发。当同一个失败在大量测试里反复出现，修法要往上游走:改掉生出这个bug的规则，只重新生成它碰过的文件。Mike这招尤其值得记:很多开发者手头没有现成或移植好的测试套件，他让Claude写了个小脚本，拿7个真实场景同时跑新移植版和Python原版，比输出差异，每个挂掉的场景配一个修复代理，循环跑到7个全过。他还更进一步，让Claude自己设计了端到端测试套件，通宵自主运行，哪里崩就修哪里，连跑四个晚上，逮住了任何场景清单都预测不到的那些细小的伤。 这套打法跑下来，有几条实践在每个项目上都站得住，但Anthropic也提醒，别盲信这份指南，每场迁移都不一样，把它当起点，先跟Claude把你那场的具体方案聊清楚再动手。别盯着单点失败，那是循环的活儿，修复代理会替你把它们磨平，你的注意力该放在规律上。让审查保持对抗、让验证保持机械，对抗审查能撑起更长的任务，多花的那点token往往值;让编译器、差异比对、测试套件这些脚本去当裁判。别什么事都上 最大 模型，token开销集中在你的循环里，要刻意设计，小模型扛得住高吞吐的实现铺开，把 最大 的模型留给审查员，以及任何写规则手册、要被其他代理照着走的人。把人的工时前置，规则手册和压力测试最耗时间，之后基本就是队列在烧。让任务队列机械且可续跑，完工的定义就是输出文件已经躺在磁盘上。 回到结果本身，而不是代码细节。Jarred的Bun迁移已经上线生产，当然任何迁移都有取舍，大约4%的Rust代码待在unsafe块里，主要是C/C++边界上那些单行指针操作。但新代码库是肉眼可见地更好:团队工具能侦测到的内存泄漏全修干净了，一个重复构建2000次的基准测试，内存占用从6745兆字节掉到609兆;二进制在Linux和Windows上小了19%;跨语言优化让它在HTTP服务和next build、tsc这类真实负载上快了2%到5%。 那些你一直忍着没动、将就着用的代码库，也许是时候重新算算这笔账了。挑出那个你容忍最久的家伙，问问Claude，为它做一场迁移到底长什么样。
5个月增长15倍，智谱AI凭Coding路线冲击10亿美元ARR
据多家独立信源透露，截至2026年7月，智谱年度经常性收入（ARR）已达到10亿美元规模。对此消息，智谱方面截至发稿前未作回应。 过去一年，AI Coding和视频 生成成为生成式AI领域商业化能力增长最快的两大方向。海外市场中，Anthropic旗下Claude Code在推出半年后ARR达到10亿美元，推动公司估值持续提升。而智谱此次ARR增长速度，也显示国内大模型企业正在探索新的商业化路径。 数据显示，智谱ARR从1亿美元增长至10亿美元仅用了约5个月，而Anthropic达到同等规模用了15个月。据知情人士透露，2026年1月至7月期间，智谱ARR增长约15倍。此前市场曾预计，智谱可能需要到2026年底才能达到10亿至15亿美元ARR。 智谱的快速增长与其较早布局AI Coding密切相关。2025年初，公司开始集中提升模型代码生成能力，并围绕Coding与Reasoning方向推进模型研发。智谱创始人唐杰曾表示，Coding能力是能够与AI Agent协同发展的关键能力之一。 随后，智谱以约两个月一版的节奏推出多款Coding模型。2026年6月发布的GLM-5.2进一步强化代码能力，即使采用开源模式，多个核心指标仍达到或超过部分闭源模型水平。财报显示，今年 第一 季度，GLM API价格累计提升约83%，海外订阅价格接近Claude Code，但调用量仍增长约400%。 随着Token消耗成为衡量AI商业价值的重要指标，AI Coding正在成为企业和开发者提升生产效率的重要工具。同时，视频生成领域也展现出强劲商业潜力，相关产品正在进入规模化内容生产场景。 不过，市场竞争正在进一步加剧。MiniMax近期发布M3模型，重点强化Coding和Agent能力;月之暗面推出K3模型，继续提升模型综合能力。海外方面，随着GPT-5.6发布以及ChatGPT与CodeX生态整合，OpenAI也正在加强在AI编程领域的竞争。 AI Coding赛道的商业价值正在被验证，但随着更多厂商加速入局，围绕模型能力、生态建设和商业化效率的竞争仍将持续升级。
谷歌测试Gemini语音自定义功能，新增速度、活力等四项调节选项
谷歌正在为 Gemini 开发全新的语音自定义功能，允许用户通过多个参数调整AI助手的声音表现。据 Google 应用测试版代码分析显示，谷歌计划推出包含“速度、活力、正式度和亲切感”四个滑块的语音控制菜单，让用户能够更精细地塑造Gemini的交流风格。 该功能由9to5Google团队在 Google 应用17.41.12测试版APK中发现，相关代码显示，用户未来无需局限于预设语音选项，而可以通过滑动调节器改变Gemini的语音个性。自定义设置预计将同时应用于 Gemini Live 实时对话模式以及普通聊天场景。 其中，“速度”选项提供慢、正常、快三档调节，用于控制AI回复节奏;“活力”“正式度”和“亲切感”则主要影响语音表达方式，帮助用户根据不同场景调整助手风格。例如，用户可以降低正式度、提高亲切感，让Gemini更适合旅行规划等轻松交流;也可以提升正式度，用于研究分析等专业场景。 此次升级体现了谷歌提升AI交互自然度的方向。此前，公司已在开发基于地区方言的语音支持能力，希望进一步增强语音助手的本地化表现。 随着移动AI助手竞争加剧，苹果也在iOS27中加入了Siri相关自定义选项，允许用户调整语速和表达效果。不过，谷歌此次更侧重于AI人格化和情感表达，通过“活力”“亲切感”等维度增强对话体验。 业内认为，语音助手未来的发展不仅取决于理解能力，也取决于交互中的情绪适配能力。通过提供更精细的声音控制，AI助手有望减少机械化交流带来的距离感，进一步接近自然人机沟通模式。
Grok 推出 Automations 功能：定时跑、邮件一到就触发，还能替你回信
把一件重复的活儿交代一次，然后就再也不用管了——这大概是每个人都幻想过的偷懒方式。xAI刚刚让它成了现实。Grok正式推出Automations（自动化任务）功能:你只需把工作描述一遍，选好它什么时候跑，剩下的就交给Grok自己搞定。无论是在你还没醒时就默默做完的调研，还是一封重要邮件刚落地就被 第一 时间标记出来，它都能替你盯着。该功能现已在grok.com以及iOS和安卓端的Grok应用上线。 创建一个自动化任务，简单得就像发一条聊天消息。你像平时对话那样描述需求，可以附上文件补充背景，接入连接器和技能，再挑一个运行模式。给它起个名字、存下来，从此每一次运行都是一次全新的请求——指令还是那套指令，数据却永远是 最新 的。它不是把你说过的话录下来重播，而是每次都拿着同一份任务书，去抓取当下最鲜活的信息。 至于什么时候跑，Grok给了两条路。一条是按时间表:可以设成只跑一次，也可以每天、仅工作日、每周、每月或每年，在你所在时区选定的时刻准点触发。比如清晨8点、在一天开始前递上一份晨间简报，或者每月1号提醒你交房租。另一条是靠邮件触发——它盯着你的收件箱，一旦有邮件命中你设定的过滤条件（发件人、收件人或主题），任务立刻启动，并把这封邮件当作上下文，让Grok直接针对这封真实来信作出回应。指令里还能直接点名你的工具:输入@提及某个连接器，Grok每次运行都会自动调用它。当然，你也可以用立即运行手动发起一次，刚搭好任务想马上试试水时格外顺手。 每一次触发，都不是冷冰冰地吐个结果。当自动化任务启动，Grok会实打实开启一段真实对话，把活干完，再把成果存进运行历史。你可以打开任意一次运行、通读完整的对话线索，甚至从Grok停下的地方接着聊下去。至于它怎么向你汇报，主动权全在你手里——邮件、应用通知、两者都要，或者干脆都不要、你自己回头查看，随你挑。 创建方式也可以更随性。你完全能直接在聊天里造一个自动化任务，比如对Grok说每天早上帮我看看新闻，凡是涉及定价的都给我标出来，它就替你把这套流程搭好。Automations页面还备有现成的推荐模板供你起步，而任何一个任务都能随时暂停、恢复、编辑或删除，掌控感始终握在自己手中。 现在就能在grok.com/automations里创建你的 第一 个自动化任务。定时类任务向所有人开放，邮件触发功能则包含在SuperGrok订阅之中。当AI开始学会自己看时间、自己盯邮箱、自己开工，人类要做的，或许只剩下把想法说清楚这一件事。
多家银行上线AI主题银行卡，刷卡可获大模型Token和AI权益
多家银行近期推出AI主题信用卡和借记卡产品，将大模型Token、AI会员服务等智能化权益引入传统银行卡体系，试图借助人工智能生态吸引年轻用户和科技从业者。7月15日，中国银联宣布联合多家商业银行打造智能体主题信用卡产品，进一步推动AI权益与金融消费场景融合。 据悉，自6月以来，招商银行、农业银行、平安银行、浦发银行等十余家银行已联合银联、美国运通以及Kimi、阿里云等大模型企业，陆续推出AI主题银行卡。相关权益不再局限于传统积分兑换，而是转向AI算力Token、AI会员服务、智能Agent工具以及专业数据库调用等数字化资源。 目前，银行推出“刷卡送Token”主要包括三种模式:一类面向开发者和工程师，提供一次性大额度Token套餐，满足模型调用和开发需求;一类将日常消费转化为算力积分，用户可兑换AI会员服务;另一类则通过云服务优惠券形式，为科技从业者提供办公成本补贴。 银行布局AI银行卡，核心目标是拓展科技用户、AI创作者等新兴客群。随着大模型应用快速普及，Token逐渐成为类似数字化资源的新型权益资产。对于高频使用AI工具的专业用户而言，这类权益具备实际价值;但对于普通消费者，由于日常AI使用频率较低，Token权益的吸引力仍有限。 业内认为，AI能力正在成为金融产品创新的新方向，但银行能否借助AI权益重新激活信用卡市场，还取决于AI应用场景的普及程度以及用户真实需求。未来，AI服务与消费金融的深度结合，可能成为银行探索年轻客群增长的重要路径。
Suno源代码遭泄露:黑客曝光其大规模抓取音乐数据训练AI模型
生成式AI音乐平台 Suno 遭遇重大安全事件，内部源代码及数据采集信息被泄露，曝光了其用于训练AI音乐模型的大规模数据抓取行为。泄露文件显示，Suno曾通过自动化程序从 YouTube Music、Deezer、Genius 等平台获取大量音乐、歌词及音频素材，用于模型训练。 据报道，此次事件发生于2025年末，一名黑客“ellie.191”通过供应链攻击获取了Suno员工凭证，并进一步窃取公司内部文件。其中，一份包含超过200万个YouTube视频片段的文件夹引发关注。此外，泄露数据还显示，Suno爬虫系统从 Genius 获取超过1.7万小时歌词数据，从 Deezer 获取超过1.2万小时歌曲内容，并从 Pond5获取超过6.2万小时素材音频。相关代码还包含筛选机制，用于排除非音乐文件，以保证训练数据质量。 此次泄露可能进一步加剧Suno面临的版权诉讼压力。美国唱片工业协会（RIAA）此前已代表环球音乐、索尼音乐和华纳音乐等唱片公司起诉Suno，指控其未经授权使用受版权保护的音乐训练AI模型。Suno此前主要依靠“合理使用”原则进行辩护，认为公开网络数据可用于AI训练，但泄露代码中显示的数据抓取流程，可能成为版权方进一步举证的重要依据。 除源代码外，黑客还获取了部分用户数据库信息，包括电子邮件、电话号码以及通过Stripe处理的部分信用卡元数据。Suno方面表示，此次事件属于“有限安全事件”，涉及部分过时代码，且未泄露完整信用卡号码，因此未主动通知用户。 随着AI公司训练数据来源成为行业监管焦点，Suno事件再次凸显生成式AI发展过程中，数据获取合规、版权授权和用户隐私保护之间的复杂挑战。
1Password携手Claude推出集成功能 AI能替你登网站了，但密码始终藏在它看不见的地方
密码管理这件事，最怕的就是为了方便把钥匙交给别人。1Password本周四宣布正式接入人工智能助手Claude，给出一个看似矛盾却巧思十足的解法:让AI替你填密码、跑任务，但真正的密码始终锁在它看不见的保险柜里。 这套新集成让Claude能在用户授权下，调用1Password里存好的登录信息和一次性验证码去完成各类浏览器任务，而密码本身的明文绝不会暴露给Claude。1Password把底线划得很死——这些敏感数据永远不会进入Claude的上下文记忆，也不会上传到Anthropic的后台系统。 当Claude想登录某个网站，1Password会先清清楚楚地告诉你它要访问哪条凭证、为什么要访问;只有你点头批准后，凭证才会被直接填进网页。而且这把授权锁只在这场任务里生效，任务一结束，访问权限立刻清零。更稳的是，自动填充完成后，应用还会自动跑一遍安全检查，确认网页上没有发生凭证泄露。不过要留意，眼下这套集成只认登录信息和一次性验证码，信用卡和身份信息暂时还读不了。 与更新同步登场的，是1Password浏览器扩展里全新的智能代理模式。当AI代理接管浏览器操作时，这个模式会自动把扩展锁死，把密码界面彻底藏起来，代理必须在拿到你明确许可的前提下才能动用登录凭证。哪怕你压根没配置Claude集成，这个模式也能在底层拦住各路AI代理对密码的窥探，等于给所有自动化操作都加了一道兜底的安全闸门。 落地节奏上，这项专为Claude打造的1Password集成率先登陆Mac平台，面向1Password的个人、家庭及企业版订阅用户开放，同时要求你持有Claude的Pro、Max、Team或Enterprise订阅计划。运行环境也有门槛:设备上得同时装好1Password的桌面端加浏览器扩展，以及Claude的桌面端和Claude in Chrome扩展。当AI代理开始替人类点击登录，1Password想证明的是——效率与安全，未必只能二选一。
DoorDash推出AI命令行工具dd-cli，可通过智能助手直接点餐
DoorDash推出AI命令行工具 DoorDash CLI（dd-cli）限量测试版，允许开发者通过AI智能助手直接完成外卖订购，包括搜索商家、查找优惠和完成结账等操作。该工具目前已通过候补名单向美国和加拿大地区的macOS开发者开放。 DoorDash联合创始人兼首席技术官 Andy Fang 在X平台宣布了这一新功能。虽然命令行工具通常与软件开发场景相关，将其用于点餐看似颇具“程序员幽默”，但 DoorDash CLI 实际代表了智能商务（Agentic Commerce）的一种探索模式。 通过开放订餐能力，DoorDash希望让AI代理能够调用其服务接口，开发者无需进入DoorDash应用，也可以在自有软件、智能助手或其他服务中集成食品订购、杂货购买、本地优惠查询等功能。未来，AI代理或可成为连接消费者与商业服务的新入口。 此前，DoorDash已通过iMessage提供订餐服务，并推出AI聊天机器人“Ask DoorDash”，同时向OpenAI ChatGPT、Claude等第三方AI助手开放相关能力，持续布局AI驱动的消费服务生态。 此次dd-cli测试也展示了AI代理在实际任务中的应用方式。演示视频中，AI助手会读取Slack信息、解析JSON数据、检查菜单结构、运行Python脚本，并根据错误反馈调整操作，最终完成多份沙拉订单。虽然流程远比普通点餐复杂，但其背后体现的是AI代理自主调用工具、执行任务的发展方向。 随着AI助手逐渐从信息交互走向任务执行，DoorDash等企业正在尝试将商业服务能力直接接入AI生态，推动消费场景从“用户主动操作应用”向“AI代理代办服务”转变。
AI旅行平台 Fora 完成6000万美元D轮融资，估值升至10亿美元
人工智能驱动的旅游平台 Fora 宣布完成6000万美元D轮融资，公司估值达到10亿美元，正式跻身独角兽企业行列。本轮融资由 Forerunner 和 Tactile Ventures 领投，Insight Partners 和 Thrive Capital 等机构参与，公司累计融资金额已达到1.385亿美元。 Fora成立于2021年，是一个融合旅行服务与代理运营能力的平台。一方面，Fora为用户提供客户沟通、旅行规划等基础设施，帮助普通用户低门槛成为旅行顾问;另一方面，平台也面向消费者提供蜜月旅行、家庭旅行等定制化服务，覆盖哥斯达黎加、泰国等热门目的地，帮助用户寻找并连接专业旅行顾问。 此次融资后，Fora计划进一步扩大人工智能助手 Via 的应用规模。Via能够协助平台旅行代理处理市场调研、行程规划等重复性行政工作，帮助代理商减少运营负担，将更多精力投入客户关系维护。Fora强调，人工智能的目标是提升旅行顾问效率，而非替代人工服务。 截至目前，Fora平台上的旅行代理已累计预订超过30亿美元的旅行产品，其中多数代理商此前并无旅行咨询行业经验。未来，公司计划利用新增资金拓展邮轮、机票等更多旅游业务领域，并扩大相关团队规模。 随着AI技术逐步进入旅游服务链条，从内容推荐、行程设计到客户运营，人工智能正在推动传统旅行服务模式向更加智能化、个性化方向发展。Fora的融资也显示，AI与垂直行业结合正成为创业公司获得资本关注的重要方向。
Google Vids引入Gemini Omni模型 上传自拍+音频就能定制专属数字分身
哪怕OpenAI的Sora可能已经退场，谷歌依旧认定，用户想在AI视频里亲自出镜的那股执念并没有降温。本周四，这家科技巨头给Google Vids甩出一套重磅更新:你只需上传一张自拍和一段语音录音，系统就能捏出一个在外貌和声音上都与你高度吻合的专属数字虚拟人。换句话说，镜头前不用真人到场，一个数字分身就能替你把话讲了。 与数字人同步登场的，是谷歌把自家多模态模型Gemini Omni塞进了Vids平台。这套组合让视频生成变成了一场文字与图片的对话——用户把文字提示词和上传的参考图结合，就能产出自标的视频。Omni还顺手塞进了几项实打用的本领:给手机随手拍的视频换背景、修光线、加 特效 都不在话下。更讨喜的是，它现在支持渐进式编辑，创作途中可以一步一步改，不满意也不用推倒重来，省掉了反复从零开局的折磨。 这一连串升级，正在把Google Vids从一名AI辅助办公演示的工具人，拽向全能型视频创作平台的赛道。把Vids收编进Google Workspace，谷歌释放的信号很直白:它想成为企业做内部通告、培训视频等场景的商业利器。只不过，个性化虚拟人和对话式编辑这两张新牌打出来，也不可避免地让它和HeyGen、Synthesia、Captions、D-ID这些AI视频初创公司，正面撞在了同一条赛道上。 安全与合规这关，谷歌想在了前面。它特别强调，新的AI虚拟人会被严格绑定到账户持有者的真实样貌及其Google账户，并通过SynthID技术打上隐形水印。这道防线意味着，你没法拿它去炮制别人的恶搞或虚假视频，比如给谷歌CEO桑达尔·皮查伊来一张换脸恶作剧。目前，个人虚拟人功能的访问权限只向特定地区、年满18岁的用户开放。当AI分身开始走进办公套件，谷歌试图证明的，是便利与边界可以同框。
NotebookLM改姓Gemini了：一次更名背后，谷歌给笔记本塞进了会写会跑代码的云电脑
用惯了NotebookLM的人，可能得重新认识这位老朋友了。当地时间16日，谷歌宣布把旗下AI笔记助理NotebookLM正式更名为Gemini Notebook，让它彻底并入统一的人工智能品牌旗下。名字变了，身份却没被稀释——谷歌强调，它依然是一款独立产品，只是从此要在包括Gemini应用和Google搜索在内的整个谷歌生态里，扮演一个分量更重的角色。 真正的看点藏在更名背后的能力升级。Gemini Notebook用户将逐步收到一项关键更新:为笔记本接入安全的云端计算机支持。这一步等于给一本安静的笔记本装上了会动手的大脑——它由此获得了原生的代码编写与执行能力，用户可以直接基于自己的数据源展开复杂的数据分析，而不必再把资料搬到别处另起炉灶。笔记本不再只是记录和检索的容器，而变成了一个能就地运算、就地出结果的工作台。 这项更新目前已率先向Google AI Ultra用户，以及拥有AI Ultra Access和AI Expanded Access的Workspace企业客户开放。谷歌透露，未来几周内它还将陆续覆盖所有网页版Pro用户，届时会一并带来全新的输出格式与更深入的分析能力。一次看似寻常的改名，实则是谷歌把AI笔记本往生产力工具更深处又推了一大步。
2. 8 万亿参数、 100 万词元上下文，Kimi K3 把开源大模型的天花板顶到了全球最高
世界人工智能大会还没开锣，国产大模型就先放出一颗重磅炸弹。2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理 高级 别会议即将举行之际，月之暗面于16日正式发布新一代模型Kimi K3，参数规模达到2.8万亿，一举坐上目前全球参数 最大 开源模型的交椅。这不仅是一次数字上的登顶，更意味着开源阵营 第一 次在体量上把闭源巨头甩在了身后。 Kimi K3不是只靠堆参数撑场面。北京月之暗面科技有限公司介绍，这款模型原生支持视觉理解，并具备100万词元的超长上下文窗口，相当于一口气吞下整本专著还能记得开头写了什么。它被针对性地优化用于软件工程、知识工作、深度研究、多模态理解等复杂任务场景，复杂任务的处理能力由此再上一个台阶——从读图识物到长程代码工程，K3试图把过去要拆成多步才能啃下的硬骨头，一把攥进同一个模型里。 资本端已经闻风而动。中信建投在研报中给出了一组颇具信心的判断:全球大模型调用量预计将连续11周环比走高，国产模型凭借高性价比稳稳占据流量前列，海外头部厂商的营收预期也被顺势上调。更值得玩味的是商业化节奏的此消彼长——国内厂商明显提速，DeepSeek准备推出分时定价，豆包已经上线多档会员;另一边，Anthropic收紧了Claude的访问限制，在合规与地缘因素的交织下，国产替代的逻辑被进一步照亮。 沿着这条主线，财联社主题库梳理出几家与之共振的上市公司。三六零在AI领域以360智脑与360安全大模型为核心布局，自研的千亿参数通用大模型360智脑已具备多模态理解、逻辑推理、代码生成等能力。昆仑万维则在7月2日宣布，旗下天工AI在2026年第二季度实现历史性突破，其AI Native模型与产品业务的年度经常性收入（ARR）已跨过8亿美元大关。当2.8万亿参数的开源巨兽落地，国产大模型的景气度，正被推向一个肉眼可见的新高点。
医疗AI新突破：云知声发布“U2-Med三医大模型”深耕智慧医疗
云知声近日宣布，在U2 基座模型的基础上完成迭代升级，正式推出行业内首个聚焦医疗、医保及医药领域的专业大模型——“U2-Med三医大模型”。这一创新成果标志着云知声在智慧医疗赛道布局的进一步深化。 作为一款针对性极强的专业模型，U2-Med三医大模型被设计用于深度融入医疗、医保及商保协作的各类核心业务场景。云知声方面表示，该模型的应用将有效提升三医数字化协同效率，并预期在未来为公司的大模型业务提供长期且稳定的收入支持。 在市场落地方面，云知声的医疗大模型业务近期表现亮眼，已成功中标多家国内 顶级 三甲医院的人工智能建设项目。这些合作机构不仅涵盖了首都医科大学附属北京佑安医院，还包括山东 第一 医科大学附属省立医院以及南京同仁医院等区域性医疗标杆单位。 通过此次技术迭代，云知声正加速将其人工智能技术向医疗产业的纵深地带推进，旨在以更精准的数字化解决方案，助力医疗体系的智能化转型。
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
🖋️ Kami is an AI-native tool for typesetting professional documents. Been wanting this for a while: architecture diagrams that live with your repo...
🖋️ Kami is an AI-native tool for typesetting professional documents. Been wanting this for a while: architecture diagrams that live with your repo. Redraw them and they keep their original intent, and roadmap plans never look like shipped facts.
名为“Schema”的新Fable5/Opus4.8框架声称在ARC-3上达到99%[R]
Schema, the harness we introduce today, reaches 99% on the ARC‑AGI‑3 Public set using Claude Opus 4.8 and Fable 5, and 95.35% using GPT‑5.6 Sol. It does not change the underlying model weights. Instead, it changes the process around them: how observations are turned into a working model of the game, how predictions are tested against the interaction history, and how plans are executed and revised. Both scores come from a fixed fallback rule: Opus 4.8 and Sol xhigh run first; games scoring below 80 are rerun with Fable 5 and Sol max, respectively, and the higher per-game score is retained. The president of ARC Prize tweeted this saying "Looks cool - need to dig into it" I'm not affiliated with ARC Prize, or with this team. I'm posting this to try to bring back technical discussions to this community. submitted by /u/we_are_mammals [link] [comments]
跟上AI/ML新闻的最佳且最全面的方式是什么？[D]
i'm subscribed to a ai/ml newsletter but i feel like its not enough. i need a complete and not too time consuming way to keep up with ai/ml news because i feel like im left behind. thanks in advance submitted by /u/mehmetflix_ [link] [comments]
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 meng shao: 今天看到铺天盖地的 Codex 皮肤，转念一想： 这 tm 不是 QQ 空间的看家本领吗？WorkBuddy 团队赶紧把 QQ 空间团队请过来，一起 Vibe 出 WorkBuddy...
RT meng shao 今天看到铺天盖地的 Codex 皮肤，转念一想： 这 tm 不是 QQ 空间的看家本领吗？WorkBuddy 团队赶紧把 QQ 空间团队请过来，一起 Vibe 出 WorkBuddy 空间啊！
WanSong v1.0 技术报告
Music generation foundation models have recently attracted significant industry attention. However, achieving efficient generation and high-fidelity long-form audio while supporting controllability remains challenging. To address these needs, we present WanSong, a simple yet powerful approach for long-form, commercial-grade song generation. Unlike autoregressive (AR) and cascaded multi-stage pipelines (\eg, AR followed by diffusion), WanSong is a pure diffusion-based model that directly generates high-fidelity, multilingual songs up to 5 minutes and outputs dual stems (vocals and background music) in a single run. In addition, our diffusion framework enables faster inference through step-distillation, and offers an efficient pathway for fine-tuning and customization to support downstream editing tasks.
SearchOS-V1：走向鲁棒的开放域信息搜索智能体协作
Recent advances in Tool-Integrated Large Language Models have made web search a core capability of information-seeking agents. However, as interaction histories grow, agents increasingly struggle to track task progress. When search attempts fail to yield useful evidence, current single- and multi-agent systems can become trapped in repetitive loops, wasting search budgets and ultimately compromising the quality and completeness of the final output. We introduce SearchOS, a system-level multi-agent framework that turns fragile, implicit search progress into explicit, persistent, and shared state. First, we formulate open-domain information seeking as relational schema completion with grounded citations, where agents discover entities, populate attributes across linked tables, and anchor each value to source evidence. Then we design Search-Oriented Context Management (SOCM), which externalizes the evolving state into Frontier Task, an Evidence Graph, a Coverage Map, and Failure Memory. Built on SOCM, SearchOS applies a pipeline-parallel scheduling mechanism that overlaps the execution of sub-agents and continuously refills freed slots with tasks targeting unresolved coverage gaps to improve utilization and throughput. To schedule and control the execution of search agents, SearchOS introduces a Search Tool Middleware Harness that intercepts model and tool interactions to record grounded evidence and react to stalls or budget exhaustion, and provides a reusable hierarchical skill system comprising strategy and access skills to augment the agents' search process and avoid repeating failed search patterns across runs. On WideSearch and GISA, SearchOS leads all metrics among the evaluated single- and multi-agent baselines, paving the way toward robust information-seeking collaboration.
SEED：面向智能体强化学习的自演化在线策略蒸馏
Large language models are increasingly trained as interactive agents for long-horizon tasks involving multi-turn interaction, tool use, and environment feedback. Outcome-based reinforcement learning (RL) provides a practical optimization paradigm, but its sparse trajectory-level rewards offer limited guidance on intermediate decisions, leaving a supervision gap between episode-level outcomes and token-level policy learning. We propose SEED (SElf-Evolving On-Policy Distillation), a self-evolving framework that converts completed on-policy trajectories into training-time hindsight skills and distills their behavioral effect back into the policy model. SEED first fine-tunes the policy to analyze completed trajectories and generate natural-language skills that capture reusable workflows, decisive observations, or failure-avoidance rules. During RL, the current policy both collects trajectories and serves as the analyzer that extracts hindsight skills from them. Policy updates therefore improve subsequent decision making and skill analysis together, allowing hindsight supervision to evolve with the policy. SEED then re-scores the sampled actions under ordinary and skill-augmented contexts, converting the skill-induced probability shift into a dense token-level on-policy distillation signal. This signal is jointly optimized with outcome-based RL, keeping the auxiliary supervision aligned with the current trajectory distribution. Extensive experiments on text-based and vision-based agentic tasks show that SEED consistently improves performance and sample efficiency, exhibiting robust generalization to unseen scenarios. Our code is available at
视频 = 世界 + 事件流
We present Wan-Streamer v0.3, which reframes our native-streaming interaction model under a single organizing view: a video is a world plus an event stream. The world is the persistent context in which a video unfolds, including the environment, scene, subjects, ambient acoustic conditions, voice characteristics, and other relatively stable conditions. The event stream is everything that changes over time within that world, including scene or environmental changes, subject behavior, speech, and other sounds. This yields a general-purpose pretraining task over large amounts of real video: given a world and incoming input, predict how the world moves, changes, and responds in real time. The resulting competence can be specialized to a broad family of real-time downstream tasks. We instantiate it on real-time full-duplex audio-visual interaction, where the event stream is the agent's speech together with free-form behavior. Functionally, the model's multimodal understanding process is vision-language-action-like: it maps multimodal user input to language-form speech and behavior actions. Wan-Streamer v0.3 preserves the v0.2 operating point: 640x368 video at 25 FPS, a 160 ms streaming unit, approximately 200 ms model-side response latency, and approximately 550 ms total interaction latency under a 350 ms bidirectional network budget.
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.
VideoChat3：完全开放的视频多模态大语言模型，用于高效通用的视频理解
Recent advances in video understanding have spanned motion, long video, and streaming interaction, driving this field toward real-world applications. Despite this progress, current open-source models remain limited in several ways. They often struggle to generalize across diverse video types, making them effective only in specific domains. High computational demands further restrict their efficiency and scalability. Moreover, most models are only partially open, with key components such as training code, strategy, or datasets unavailable, which hinders reproducibility and slows community-driven development. To address these issues, we introduce VideoChat3, a fully open, efficient, and generalist video-centric MLLM. VideoChat3 advances video understanding through two complementary designs. For efficiency, we introduce Inflated 3D Vision Transformer (I3D-ViT) and Adaptive Frame Resolution for Streaming Video Perception, which enables efficient spatiotemporal representation and reduces the cost of processing video inputs during training and inference. For effectiveness, we develop a scalable video data synthesis pipeline that curates three diverse, high-quality training datasets: VideoChat3-Academic2M, VideoChat3-LV116K, and VideoChat3-OL617K, covering general, long-form, and streaming video scenarios, improving the model's generalization across domains. By integrating these designs, VideoChat3 achieves a rare balance of broad generalization and computational efficiency. Experiments across general, long-form, and streaming benchmarks demonstrate that VideoChat3 surpasses prior open-source models with equal or larger parameter counts with only 4B parameters and higher efficiency.
MeanFlowNFT：将前向过程强化学习引入平均速度生成器
MeanFlow generators achieve fast few-step sampling by predicting average velocities over time intervals, making them attractive for efficient generation. Reinforcement learning (RL) has become a powerful way to align diffusion and flow models with human preferences and task-specific objectives. In particular, DiffusionNFT offers an efficient forward-process RL framework that does not require reverse-process trajectories or likelihood estimation. However, applying such RL methods to MeanFlow remains underexplored. DiffusionNFT optimizes instantaneous velocities, whereas MeanFlow samples with average velocities. To bridge this gap, we introduce MeanFlowNFT. Inspired by the MeanFlow identity, which bridges average and instantaneous velocities, we construct an induced instantaneous-velocity predictor. We apply the DiffusionNFT objective to this predictor, making reward optimization well-defined for MeanFlow. Sampling remains based on the average velocity, preserving MeanFlow's fast few-step generation. We further prove that MeanFlowNFT inherits DiffusionNFT's strict policy-improvement guarantee. Experiments on image and video generation show that MeanFlowNFT consistently improves baselines. Moreover, it outperforms prior state-of-the-art RL-tuned few-step generators on most metrics (6 of 8 on SD3.5-M), and can even surpass multi-step RL-tuned diffusion while using only a few sampling steps. For instance, on Wan 2.1, 4-step MeanFlowNFT reaches a VBench score of 84.33, surpassing 50-step LongCat-Video RL (82.57).
RoboTTT：面向机器人策略的上下文缩放
Recent robot foundation models operate with single-step or short-history visuomotor context. We introduce Test-Time-Training Robot Policies (RoboTTT), a robot model and training recipe that scale visuomotor context to 8K timesteps, three orders of magnitude beyond state-of-the-art policies, without growing inference latency. At this context length, we unlock new robot capabilities: one-shot in-context imitation from human video demonstrations, on-the-fly policy improvement, robustness to perturbations, and stronger performance on multi-stage, long-horizon tasks. We also observe, for the first time, steady gains in closed-loop performance as pretraining context length scales. At its core, RoboTTT integrates Test-Time Training into robot foundation models such as Vision-Language-Action policies, yielding a sequence model whose recurrent state consists of fast weights, parameters updated by gradient descent during both training and inference, compressing histories into weight space and retrieving contextual information for long-context conditioning. To scale training context length, the recipe combines sequence action forcing with truncated backpropagation through time. On challenging real-robot manipulation tasks, RoboTTT improves overall performance by 87% over the single-step context baseline and fully completes a five-minute, ten-stage assembly task, which no baseline ever does. RoboTTT trained with 8K-timestep context outperforms the same model pretrained with 1K timesteps by 62%, suggesting context length as a new scaling axis for robot foundation models. Videos are available 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.
智能与廉价兼得：字节精确的KV缓存嫁接将冻结的小模型转变为已验证知识的飞轮
We report a way to make a frozen small language model both more capable and dramatically cheaper at once, without changing any weights. Verified knowledge is deposited once as a byte-exact key-value (KV) state artifact and later restored, by graft, into a fresh inference context. The restore is bit-exact: under a pinned deterministic configuration, the grafted logits are byte-for-byte identical to a fresh computation (SHA-256 equality), with zero KL divergence and 100% argmax agreement over fifty samples. We show that own-position graft is the unique numerically exact operating point on a model with floating-point rotary encoding, and we verify byte-exactness on two model scales (12B, 31B) and two GPU targets, one through a pre-registered replay. On AIME 2025, a frozen Gemma-4-12B moves from 80.0% to 93.3% once a verified solution library is grafted, above its own 77.5% and its 31B sibling's 89.2% published anchors. On the recurring case, eight problems the base model never solves within a 401,026-token budget are answered from cached verified solutions in 61 total decode tokens, a factor of 6,574 fewer tokens and about 8,700x less energy; the capability claim proper rests on held-out transfer (7 of 7 at 31B). The same byte-exact store widens usable context from 32,768 to 2,854,766 tokens at zero extra accelerator memory, and moves byte-identical between machines of the same architecture. We describe the system at the behavior level; the engine is proprietary, and every reported number is backed by committed input and output hashes so the scoring can be re-checked without it.
解密在线策略蒸馏：角色、病理与规范
On-policy distillation (OPD) has become a key paradigm in LLM post-training, yet its training dynamics remain poorly understood. We present a systematic study examining the role, pathologies, and regulations of OPD. We first clarify the role of OPD as an exploration catalyst: it steers the student toward correct reasoning paths via dense token-level guidance, without expanding capability ceiling. We confirm this by showing that prompt diversity matters more than per-problem sampling numbers, and critically, that the effectiveness of OPD hinges entirely on the quality of its guiding signal. This dependency exposes two pathologies that derail exploration. The Student-Teacher Mismatch occurs when a large teacher-student distributional gap causes the guiding signal to misalign with task correctness, steering exploration in counterproductive directions. Length Exploitation arises when the aggregated token-level objective creates length-dependent shortcuts, allowing the student to game the reward landscape through response truncation or redundant padding, exploring degenerate length modes rather than reasoning strategies. To tame these pathologies, we investigate lightweight signal regulations: advantage clipping and log-scale compression, ensuring exploration is guided by faithful signals. Experiments across seven benchmarks demonstrate that these regulations alleviate length exploitation and enable effective distillation, stably surpassing OPD variants and RLVR baselines, thereby confirming that well-regulated signal quality, rather than mere teacher scale, governs successful exploration in OPD.
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.
DeepLoop：循环Transformer的深度缩放
Looped Transformers scale sequential computation by applying a compact stack of physical blocks for multiple rounds, increasing unrolled depth without increasing stored parameters. This reuse changes the residual-scaling problem: in an untied Transformer, each residual branch receives and applies its own parameter update, whereas in a looped Transformer one shared update aggregates gradients from repeated visits and is read back by those same visits in the next linearized forward pass. We formalize this tied-depth effect through a first-order perturbation bound controlled by a visit-alignment coefficient κ_R. The bound recovers the DeepNorm exponent when visits decorrelate, but in the conservative aligned regime it requires the exponent to increase from 1/4 to 1/2 as loop count grows at fixed physical depth. The resulting method, DeepLoop, keeps the Post-LN DeepNorm architecture and sets α=(2N)^{1/2} and β=(8N)^{-1/2} for unrolled depth N. On GPT-style looped language models at GPT-2 small and GPT-2 medium scale, DeepLoop is neutral when no physical block is revisited and improves validation loss and downstream accuracy once recurrent depth is activated. These results show that stable recurrent depth requires residual scaling rules that account for parameter visits, not only nominal layer count.
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.
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Gemini 养一帮人真的是天天吃白饭，人家 Codex 一天发几个版本，他们几个月才更新一次，这一年来 Gemini 网页版没半点长进，上次升级还把原来好用 Gem 列表从左...
Gemini 养一帮人真的是天天吃白饭，人家 Codex 一天发几个版本，他们几个月才更新一次，这一年来 Gemini 网页版没半点长进，上次升级还把原来好用 Gem 列表从左边 sidebar 去掉了，到现在都不支持 Skills。 🚨 AI News | TestingCatalog: Google is working on a native menu for Skills on Gemini desktop. These Skills may become available in all chats (fingers crossed). Users will be able to upload, create, and edit their Gemini Skills, as well as use Gemini to create them. Skill folders will also be available
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
i talk to chatgpt more than i type to it at this point new voice model really crossed a threshold
i talk to chatgpt more than i type to it at this point new voice model really crossed a threshold
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 [ [email protected] ](mailto: [email protected] ). We look forward to your contributions! submitted by /u/Few-Ferret9700 [link] [comments]
After completely switching to a mic to interact with agents, I feel like AI hardware interfaces are about to take off. A space to watch closely, and t...
After completely switching to a mic to interact with agents, I feel like AI hardware interfaces are about to take off. A space to watch closely, and this team has taken the challenge to rethink the input layer for the AI era. Very curious to see where @AinaInterface takes this. Apoorv Shankar: We raised $5.5M to build an AI hardware interface that knows what you want. The world has changed: we talk to our devices, AI writes our emails, and self-driving cars pick us up. But how we interact with it all, touchscreens and keyboards, was designed for an age of browsing
当前的AI内存架构是否在优化错误的抽象？[D]
While writing an essay about AI memory and persistent context, I started wondering whether current AI memory systems are optimized for the right thing. Current AI systems already maintain forms of persistent context through saved memories, conversation summaries, user preferences, project notes, and similar mechanisms. These memories are primarily descriptive. They help the system remember facts about the user and previous interactions. But suppose future systems evolved in a different direction. Instead of primarily storing facts and preferences, imagine the persistent context being continuously refined and restructured to infer higher-level patterns such as recurring explanatory frameworks, preferred abstractions, and characteristic reasoning styles. For example, rather than remembering: "This user is interested in economics." "This user works in engineering." the system might gradually infer: "This user tends to explain economic outcomes through incentives and institutional constraints." "This user tends to understand complex systems through interactions and feedback loops rather than by analyzing individual components in isolation." In such a system, persistent context would become less like a collection of notes and more like an evolving model of how the user understands and interprets problems. Could representations like this emerge naturally from sufficiently capable AI systems, or would they require architectures fundamentally different from today's memory, retrieval, and summarization approaches? submitted by /u/Boris_Ljevar [link] [comments]
"Specialized intelligence will be the moat." This is a huge sign that more companies and devs want to own their intelligence. It's the right AI strate...
"Specialized intelligence will be the moat." This is a huge sign that more companies and devs want to own their intelligence. It's the right AI strategy going forward. With self-improving AI, building specialized models is getting democratized at a rapid pace. Lin Qiao:
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。 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！
ExTernD：扩展秩三元分解，实现精度接近任意量化级别的三元LLM PTQ [P]
the core idea is, we cannot have ternary PTQ with fixed matrix size, trying to do that is dead end. so i tried decomposing the matrix to 2 ternary matrices and inner diagonal scaling matrix. now that the inner rank can be arbitrarily large the accuracy can be arbiratily small. and its not that it has to be very large too i also showed that it does take only slightly more vram then current quantisation methods. the slight more vram is worth it if we abuse the ternary math. submitted by /u/LMTLS5 [link] [comments]
RT Sumanth: Open-source framework for building real-time voice AI agents! Pipecat is a Python framework for orchestrating audio, video, AI services, t...
RT Sumanth Open-source framework for building real-time voice AI agents! Pipecat is a Python framework for orchestrating audio, video, AI services, transports, and conversation pipelines. Voice-first architecture with pluggable components. What you can build: voice assistants, AI companions, multimodal interfaces, interactive storytelling, business agents (customer support, intake), and complex dialog systems. The framework handles speech recognition, text-to-speech, conversation logic, and real-time interaction. WebRTC and WebSocket transport built in. Ultra-low latency for natural conversations. Why Pipecat: • Voice-first: Integrates STT, TTS, and conversation handling in one framework • Pluggable: Supports multiple AI service providers for each capability • Composable pipelines: Build complex behavior from modular components • Real-time: Low-latency interaction with streaming audio/video Supported services: • Speech-to-Text: Deepgram, AssemblyAI, OpenAI Whisper, Groq, Azure, AWS, Google, and more • LLMs: OpenAI, Anthropic, Gemini, Groq, Mistral, Ollama, AWS, Azure, and more • Text-to-Speech: OpenAI, ElevenLabs, Deepgram, Cartesia, Azure, AWS, Google, and more • Speech-to-Speech: OpenAI Realtime, Gemini Multimodal Live, AWS Nova Sonic, Ultravox, Grok Voice Agent I've wrote a detailed tutorial on building a production customer support voice agent recently - covering turn detection, interruption handling, telephony codecs, and how to inject live business context into every call. I've quoted the article! Sumanth:
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]
今天看到铺天盖地的 Codex 皮肤，转念一想： 这 tm 不是 QQ 空间的看家本领吗？WorkBuddy 团队赶紧把 QQ 空间团队请过来，一起 Vibe 出 WorkBuddy 空间啊！
今天看到铺天盖地的 Codex 皮肤，转念一想： 这 tm 不是 QQ 空间的看家本领吗？WorkBuddy 团队赶紧把 QQ 空间团队请过来，一起 Vibe 出 WorkBuddy 空间啊！
本周六（7.18）晚8点，邀请 11 个朋友直播分享： 1. AI Coding 作品展示和技巧分享。 2. FDE 落地项目和背后的坑。 每人7分钟，只讲干货、去废话，全一手实战。...
本周六（7.18）晚8点，邀请 11 个朋友直播分享： 1. AI Coding 作品展示和技巧分享。 2. FDE 落地项目和背后的坑。 每人7分钟，只讲干货、去废话，全一手实战。 飞书链接（当天提前5分钟进即可）
RT Open Design: A solo maker can't run the 3D printer and build the brand at the same time. Seungki Kim (ex-Samsung, KAIST PhD) does exactly that with...
RT Open Design A solo maker can't run the 3D printer and build the brand at the same time. Seungki Kim (ex-Samsung, KAIST PhD) does exactly that with Open Design — micro-site + card-news shipping while his prints run. Read how he ships both at once 👇
生成式编译：AI生成代码时的即时编译器反馈
Languages with rich static semantics, such as Rust, provide stronger guarantees for AI-generated code, but their strictness makes generation more difficult. Off-the-shelf compilers can provide useful feedback post-generation, but does not guide intermediate generation steps, such as those during autoregressive LLM decoding. Constrained decoding intervenes earlier by rejecting invalid tokens during sampling, but requires white-box model access and costly reimplementation for semantic constraints.We introduce generative compilation, the first approach to obtaining compiler feedback on partial programs during generation. The core technical device is a sealor: a lightweight, mostly syntax-guided transformation that converts partial programs into complete ones that standard compilers can diagnose. It is designed such that possible-to-complete partial programs are never rejected, while preserving enough code context to catch genuine dead ends early. We construct such a sealor on a core Rust-like calculus and prove that it satisfies these properties, all mechanized in Lean. We extend it to the first partial-program checker for real Rust. We evaluate our method on challenging repository-level Rust coding tasks, across both frontier black-box and open-weight models. We show that generative compilation reduces non-compiling outputs and improves functional correctness, relative to standard post-generation feedback. It does so by detecting a broad range of errors close to their source and early during generation, thereby reducing errors cascades and enabling focused diagnostics. More broadly, generative compilation is a step toward making compilers a first-class citizen of AI-assisted programming active during generation, rather than a separate post-generation check.
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.
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