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精选82

Mark Gurman: BREAKING: Apple is suing OpenAI, accusing it and its hardware chief of a coordinating trade secret theft campaign to hel...

Apple 于周五向美国加州北区联邦法院提起诉讼，指控 OpenAI 窃取商业机密并违反合同。诉状称，OpenAI 高级领导层（包括首席硬件官 Tang Tan）指使前 Apple 员工在招聘过程中窃取机密，包括使用未发布产品的项目代号、要求应聘者携带硬件组件参加面试。Apple 还指控前高级系统电气工程师 Chang Liu 在 2026 年离职加入 OpenAI 后未归还公司笔记本电脑，并用其下载机密技术文档。Apple 称其机密信息已被 OpenAI 用于开发自有硬件产品，例如一项专有金属精加工技术。Apple 要求法院禁止 OpenAI 使用或披露其商业机密，并归还相关材料。

DeepSeek-V4 Flash 的强化学习训练现已在 AMD Instinct MI355X GPU 上通过 Miles 框架获得支持，基于 ROCm 软件栈运行。该 2840 亿参数 MoE 模型（每 token 激活 130 亿参数）需 SGLang 进行 rollout 生成、Megatron 进行策略更新，Miles 负责异步循环与权重同步。团队解决了 SGLang 与 Megatron 间模型对齐、量化状态在线更新及多节点并行稳定性三大挑战，最终在四个八 GPU 节点上完成端到端验证：超过 100 个优化器步骤中训练-rollout 对数概率差可控，在线奖励持续提升，离线 AIME-2024 基准分数同步上涨。

Thinking Machines Lab 在官方博客中阐述其使命：构建能够延伸人类意志与判断的 AI。文章指出，当前多数 AI 在少数地方训练后便冻结，无法被使用者塑造。该实验室正致力于训练具备多模态交互和可定制化能力的强模型，开发允许用户训练模型权重的工具，并构建拓宽人机沟通渠道的界面。其核心理念是让 AI 服务于分布式的人类知识，使每个组织都能利用自身独特知识微调模型，并持续适应知识演变。

百度搭子在成都百度AI Day上发布四项更新。个人版新增浏览器调用、智能路由（平均任务耗时降20%，Token利用率提升25%）、多端共享记忆及强化PPT生成，并上架“一镜”数字人制作、“灵医”报告解读等Skill。行业首个自媒体专业套件支持选题到复盘全链路。企业版支持团队协作与权限管理。搭子联盟启动，中国联通等已加入。上线三个月，日均提问量增长20倍。

小红书提出 PIPO 架构，通过输入侧压缩器将两个 token 折叠为一个 latent，输出侧 MTP head 将隐藏状态展开为额外 token，实现输入长度减半、每步输出翻倍。基于 Qwen3.5-4B/9B backbone，在 AIME 2025 等基准上最高带来 +7.15 pass@4 提升。部署测评中，TTFT 加速约 1.23×，TPOT 加速约 1.86×。训练采用 SFT 和 On-Policy Distillation 两阶段，将 verifier 校验能力蒸馏进轻量 confidence head。

Rohan Paul@rohanpaul_ai

精选75

Elon Musk: I was clearly wrong about Anthropic. They are obviously currently the leader in AI. No company has released a model as g...

Elon Musk@elonmusk

精选68

0xFunky: Grok Build is crazy. 先不管GPT-5.6是不是release到底好不好用。 先來大大稱讚一下 @grok 的 Grok Build,目前唯一集大成的 coding agentic workflow。 Grok Buil...

Meta CEO 扎克伯格首次正面回应公司筹划云基础设施业务一事，否认“算力过剩”猜测，称内部算力需求依然旺盛、满负荷运转。但他同时表示，当前市场对算力出价极高，将部分 AI 基础设施对外出租在财务上更划算。Meta 正制定代号“Meta Compute”的云计算计划，包括开放模型访问权限和直接出租裸算力两条路线。扎克伯格还提及 SpaceX 以每月 12.5 亿美元将数据中心租给 Anthropic 的模式。Meta 2026 年资本支出指引达 1250 亿至 1450 亿美元，计划 2026 年 9 月量产自研 AI 芯片，目标 2027 年部署算力提升至 14 吉瓦。

美团万亿参数大模型 LongCat-2.0 正式开源，总参数 1.6T，平均激活约 48B，专为真实 Agentic Coding 任务设计。模型引入 LongCat 稀疏注意力机制与 N-gram Embedding，提升长上下文处理效率与 Token 级表示能力。LongCat-2.0 是业界首个在五万卡国产算力集群上完成推理的万亿参数模型，从模型架构、芯片适配到部署策略进行深度协同优化，支持百万上下文高效推理。开源同步提供 BF16、FP8、INT8 等多精度版本及针对国产算力极致优化的推理代码。

Claude Code v2.1.206 发布，主要更新包括：为 /cd 命令添加目录路径建议；新增 /doctor 检查以建议修剪 CLAUDE.md 文件中模型可从代码库推导的内容；/commit-push-pr 现在自动允许 git push 到仓库配置的推送远程仓库；/login 支持 Anthropic 运营的公共网关端点；后台智能体在更新后自动升级。修复了过期登录导致所有模型报错、claude --resume 和 --continue 在启动时无键盘响应、MCP 服务器忽略 request_timeout_ms 配置、OAuth MCP 服务器需手动重新认证、/model 选择器价格显示错误、桌面会话卡在“运行中”状态、Windows 上键盘输入被忽略等多项问题。

Google Research 发布 SensorFM，一个在超过 100 万亿分钟多模态传感器数据上预训练的大规模基础模型，数据来自 500 万同意参与者，涵盖 100 多个国家及 20 余款 Fitbit 和 Pixel Watch 设备。SensorFM 学习通用的人体生理表征，可迁移至心血管、代谢、睡眠、心理健康及生活方式等 35 项健康预测任务，支持标签高效适配与数据填充，并可作为个人健康智能体的基础工具。该模型旨在解决传统可穿戴健康模型针对单一终点、难以泛化的问题。

colibrì v1.0 引擎以纯 C 实现、零运行时依赖，可在约 25 GB RAM 的消费级电脑上运行 744B 参数的 GLM-5.2 MoE 模型。模型经 int4 量化后磁盘占用约 370 GB，常驻内存仅 9.9 GB，通过流式加载磁盘专家实现推理。冷解码速度约

Cognition 发布迄今最强模型 SWE-1.7，基于 Kimi K2.7 基座训练，通过强化学习管线改进（基础设施、训练稳定性、数据质量、长程任务技术）实现前沿智能水平并大幅降低成本。在 FrontierCode 1.1 Main 基准上达 42.3%（Kimi K2.7 Code 为 30.1%，GPT-5.5 为 43.0%，Opus 4.8 为 46.5%），Terminal-Bench 2.1 达 81.5%，SWE-Bench Multilingual 达 77.8%。模型针对长周期异步任务优化，现已在 Devin（Web、桌面、CLI）通过 Cerebras 以 1000 TPS 提供。

微软研究院推出Flint，一种可视化中间语言，让AI智能体通过简洁的人类可编辑spec自动生成美观图表。用户只需提供数据、语义类型和图表类型，Flint编译器即可推导坐标轴、配色、布局等底层参数。支持46种图表类型，可渲染到Vega-Lite、ECharts和Chart.js三个后端。项目通过npm安装（TypeScript/JavaScript），并提供MCP服务器用于智能体工作流集成。采用弹性布局模型自动优化图表尺寸与间距，已开源。

Bun 于 2025 年 12 月被 Anthropic 收购，作者使用预发布版 Claude Fable 5 进行了大量 Rust 重写。Bun 最初用 Zig 在一年内构建，如今 CLI 月下载超 2200 万，被 Claude Code 等采用。广泛功能带来稳定性挑战，v1.3.14 修复了多项 use-after-free、内存泄漏等 bug。团队通过 ASAN、Fuzzilli 模糊测试等系统性预防，并借助 Rust 的内存安全特性减少此类缺陷。

安全公司Pangram通过Chrome扩展收集超100万条帖子，分析发现社交媒体AI生成内容泛滥。整体AI检测率13.8%，长文（超250词）中25.72%完全由AI生成。LinkedIn最为严重，超40%长文帖子被标记为完全AI生成，占全部AI内容的62%；X/Twitter近一半文章（23.9%完全AI+22.9%混合）为AI写作。Reddit整体AI率仅4.4%，但顶层帖子AI率达11.6%。分析使用Pangram 3.3模型，假阳性率0.01%。Substack上长文AI率反而略低。

Sequoia 合伙人 David Cahn 更新 AI 基础设施支出估算：2026 年全球投入达 1.5 万亿美元，行业需产生 3 万亿美元收入才能回本。Anthropic 年化收入（ARR）达 600 亿美元，OpenAI 2025 年收入 130 亿美元（11 月称 ARR 200 亿美元），但缺口仍大。Apollo 首席经济学家指出，谷歌、Meta、微软、亚马逊均预测 2028 年自由现金流加速，但风险在于更多组织转向更便宜的开放权重模型（尤其中国模型），且 OpenAI 最新模型编码任务 token 效率提升 54%，导致 token 价格持续下降。若超大规模厂商现金流目标落空，可能引发经济衰退和标普 500 回调。

OpenAI Developers@OpenAIDevs

精选68

pranav: ChatGPT Sites is now available to Plus, Pro, Business and Enterprise. On web, mobile, and desktop. I turned an idea into...

Google 发布 LiteRT.js，这是 LiteRT 跨平台边缘 AI 运行时的最新成员，专为 JavaScript 开发者设计，可直接在浏览器中运行机器学习模型。LiteRT.js 基于 WebGPU 和即将推出的 WebNN 实现 SOTA 推理性能，同时支持回退到 WebAssembly CPU 方案。

OpenAI 宣布 GPT-5.6 将作为 Microsoft 365 Copilot 的首选模型，覆盖 Word、Excel、PowerPoint、Chat 和 Cowork。该集成使用户能在日常工具中以更少提示轮次创建更高质量文档、进行更深入数据分析、生成更精美演示，并完成跨职能协作。GPT-5.6 在每个 token 上提供更实用的工作产出，性价比更强，并支持按需处理最复杂任务。微软通过 OpenAI API 直接调用该模型服务 Microsoft 365 客户。

Anthropic作为公益公司，发起“硬问题”倡议，邀请公众就AI对就业、社会、家庭、科学医学等领域的影响提出最尖锐的问题。此前已通过多种方式收集看法：首轮调查询问5.2万美国人；通过Anthropic Interviewer调查了159个国家70种语言的8.1万Claude用户；开展数十场线下焦点小组；并基于匿名真实数据研究Claude使用情况。公司还设立了Anthropic Institute和Long-Term Benefit Trust以监督公益使命进展。Anthropic承诺将公开追踪并报告针对这些问题的具体行动及成效。

OpenAI 发布 ChatGPT Work，一个能跨应用和文件收集信息、将复杂项目分解为小步骤独立完成并持续工作数小时的 AI 智能体。它内置 Codex 技术，目前每周超 500 万用户使用 Codex，其中超 100 万用于非软件开发场景。ChatGPT Work 由今天同步推出的最新前沿模型 GPT‑5.6 驱动，具备多步骤推理和按模板生成材料的能力。该功能今天起面向 Pro、Enterprise 和 Edu 计划推出，未来几天扩展至 Plus 和 Business 计划。桌面版 ChatGPT 在所有计划（含免费版）中提供 Chat、Work 和 Codex 模式，且 Codex 应用已合并至新的桌面应用。

OpenAI 推出 GPT-5.6 系列，包括旗舰 Sol、平衡型 Terra 和成本最优 Luna。在 Agents' Last Exam 上，Sol 以 53.6 分超越 Claude Fable 5（自适应推理）13.1 分；中等推理时以约四分之一成本领先 11.4 分。Terra 和 Luna 以约十六分之一成本超越 Fable 5。在 Artificial Analysis Coding Agent Index 上，Sol 以 80 分创 SOTA，高于 Fable 5 的 2.8 分，使用不到一半输出 token、一半时间，成本低约三分之一。引入 Programmatic Tool Calling 减少中间数据往返，ultra 模式协调多个智能体加速复杂任务。模型配备迄今最强安全防护，经人类红队和自动化测试验证。

Anthropic的长期利益信托（LTBT）任命前美联储主席、2022年诺贝尔经济学奖得主本·伯南克为最新受托人。他将与另外三位受托人共同监督公司以对社会长期有益的方式负责任开发先进AI的使命。LTBT独立于管理团队和投资者，受托人不持股、不分红，仅按服务时间获酬。该信托有权向Anthropic董事会任命成员，并就AI风险与社会影响等关键决策提供建议。伯南克将参与公司的经济研究，帮助理解AI对全球劳动力与经济的影响。

据晚点LatePost报道，特斯拉Optimus Gen 3经马斯克评审通过，即将量产。供应链要求供应商9月产能达1000台/周，年底升至2000-2500台/周，届时年产能可达10万台。马斯克六月底高管会上要求年底前实现产能目标，否则开除整个Optimus采购团队。弗里蒙特工厂已改造为Optimus生产线，Model S/X于5月停产。马斯克表示初期生产极其缓慢，低产量夏季启动，高产量2027年展开。

Ollama 让开源模型在本地或云端轻松运行，保持体验一致。目前拥有890万开发者、6.7万集成，并与各大模型实验室及硬件供应商建立合作。B轮融资由Theory领投。

Mistral 今日推出 Studio，为 AI 提示词和技能提供集中式系统记录。平台将 prompts 和 skills 视为生产资产，支持不可变版本、回滚、明确所有权、分类标签和审计日志，保证变更可追溯。非开发者可直接编辑测试，通过标签将变更推送至生产，保留原有 CI/CD 流程。可观测性让生产输出回溯到对应资产版本，形成闭环治理。现面向 Mistral Studio 客户开放。

AI at Meta@AIatMeta

精选65

Mark Zuckerberg: (1) Today we're releasing Muse Spark 1.1 -- a strong agentic and coding model at a very low price. It's available throug...

OpenBMB@OpenBMB

精选71

社区开发者基于MiniCPM5-1B和MiniCPM-V 4.6构建了本地优先的数学智能体TeXada。该Agent支持自然语言直接转LaTeX、手写/图像公式OCR转可编辑LaTeX、LaTeX补全与错误修复等核心功能。所有推理在本地完成，无需依赖云服务，保障隐私安全，适用于学生、研究人员和开发者随时随地处理数学表达式。已开源至GitHub，并提供HuggingFace模型下载。

Anthropic 为 Claude 推出一项反思功能（Beta），帮助用户追踪使用模式。用户可回顾过去 1、3、6 或 12 个月的活动总结，涵盖关键主题、使用频率和任务类型。功能结合 4D AI Fluency Framework（委托、描述、辨别、勤勉）提供协作分析，支持设定静音时段或定时休息提醒。隐私方面，不涉及无痕对话和健康集成工具，也不提取连接工具中的底层文件。该功能面向 Free、Pro 和 Max 用户，需开启记忆功能，可通过 Claude 网页或桌面应用设置。

法国竞争管理局确认，对英伟达的反垄断调查已近尾声，即将发布正式异议声明。调查聚焦两大问题：市场对CUDA平台的严重依赖，以及英伟达对CoreWeave等AI云计算公司的投资。英伟达占全球AI加速器超70%份额。若认定滥用市场支配地位，最高可处全球年营业额10%罚款。法国是首个准备正式指控英伟达的监管机构。

NVIDIA 发布 Nemotron-3-Super 的压缩变体 Nemotron-Labs-3-Puzzle-75B-A9B，总参数从 120.7B 降至 75.3B，活跃参数从 12.8B 降至 9.3B，保持 88 块混合布局（40 Mamba、40 MoE、8 注意力）。在 8×B200 节点上，8K/64K 场景匹配用户吞吐量≥100 tok/s 时，服务器吞吐量提升 2.03 倍。单 H100 上 1M-token 并发从 1 增至 8，权重占用从 70 GB 降至 44.5 GB。迭代式 Puzzle 方法平均得分比单步高 0.57。代价：Arena-Hard-V2 降 4.2 分、SWE-Bench 降 2.6 分。Hugging Face 提供 BF16、FP8、NVFP4 检查点。

蚂蚁灵波开源新一代实时交互世界模型 LingBot-World 2.0（14B 参数），支持施法、攻击、跳跃等丰富角色动作及文本驱动事件（如切换场景、召唤风暴），内置 Pilot Agent 与 Director Agent 实现世界持续演化，并支持多人同时交互。模型采用因果预训练范式和混合双向自回归注意力掩码（MoBA），可稳定输出 720p/60fps 实时画面，长达一小时测试画质不衰减。通过一致性蒸馏与 DMD 降低采样成本，结合注意力 kernel 优化、混合并行推理、动态 KV 缓存调度和异步流媒体传输实现低延迟交互。模型权重及推理代码以非商用协议开源，SGLang 已适配，并提供 Reactor PC 端和灵光 APP 在线体验。

蚂蚁灵波科技正式开源LingBot-Video，这是全球首个基于MoE架构、面向具身智能的视频生成基础模型。总参数30B，推理时仅激活约3B，效率较同规模Dense架构提升约3倍。模型引入7万小时VLA、VLN、Ego等机器人数据，并通过多维强化学习奖励系统对齐物理合理性与任务完成度。在RBench上总分0.620，超越Wan2.6等模型；在Physics-IQ Verified评测中排名第一。可用于机器人动作预测、仿真数据生成等方向。

Robbyant 推出 LingBot-VLA 2.0，一个 6B 参数的开源视觉-语言-动作（VLA）基础模型。它以 Qwen3-VL-4B-Instruct 为骨干，采用 MoE 动作专家架构，通过 55 维规范向量统一表示不同机器人的状态和动作。训练数据涵盖约 60,000 小时高质量数据（50,000 小时机器人轨迹 + 10,000 小时第一人称人类视频），覆盖 20 种机器人配置。在 GM-100 双机械臂基准测试中，模型在多个平台上超越 π0.5 和之前版本。模型权重、代码和技术报告已以 Apache-2.0 许可开源。