17:29Amazon Science@AmazonScience亚马逊AI、芯片与量子负责人Peter DeSantis在VivaTech表示,最大的AI突破尚未到来。他认为Transformer不会是最后一个AI架构,现有模型架构将被超越。芯片和模型必须协同进化,才能实现未来突破。这一观点挑战了当前以Transformer为主流的AI发展路径。行业AmazonPeter DeSantisTransformerVivaTech芯片推荐理由:亚马逊的AI老大说了,Transformer不是终点,芯片和模型得一起进步才能搞出大新闻。原文
17:02李继刚@lijigang_com分享者提出用AI从媒介、梯度、Build三个角度辅助孩子学习。通过图片、视频、游戏等多媒体形态加深理解;针对每个孩子的理解水平生成符合「最近发展区」的题目;鼓励孩子边学边创造,如制作游戏、网页、小程序并分享给同学。这种方法可以提升学习效果并培养创造习惯。技巧学习技巧教育AI媒介梯度创造推荐理由:三个具体可操作的角度,直接用AI帮孩子学习,比光讲理论实在。原文
16:59@koltregaskes@koltregaskes73°Midjourney 宣布正在构建全身超声波扫描仪 Ultrasonic CT。该设备可在 60 秒内完成扫描,达到 MRI 级别成像质量,速度比传统 MRI 快 100 倍。它使用 50 万个比沙粒小的传感器,无需辐射或磁场。计划 2027 年底在旧金山开设第一家配有 10 台扫描仪的水疗中心,2031 年在全球部署 5 万台。公司称该技术可预防 30% 的死亡并降低一半医疗成本。AI产品MidjourneyUltrasonic CT全身超声波扫描医疗成像推荐理由:Midjourney 不做图片改做医疗了?他们要造全身超声扫描仪,60 秒出片,效果媲美 MRI,速度还快 100 倍。这跨界有点猛。原文
16:53阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud阿里云智能分析平台Quick BI V6.2正式发布,带来9项核心功能升级。新版强化AI与业务场景融合,新增智能问答和自动洞察功能。支持自然语言查询数据,提升非技术用户的数据分析效率。内置的Smart Q模块可实时生成业务建议。AI产品Quick BI阿里巴巴商业智能数据分析AI应用推荐理由:阿里云刚更新了Quick BI入门版新增功能,用AI辅助数据分析更接地气,适合想做智能报表的企业看看。原文
16:25Viking@vikingmute精选73°mattpocock/skills v1 正式发布,拥有 134k 星标和 410 万次安装。本次更新将 skill 描述的 token 成本降低 63%。新增 /codebase-design、/domain-modeling 和 /grilling 三个技能,并重写了 /writing-great-skills。/diagnose 升级为 /diagnosing-bugs,现在可由模型调用以修复复杂 Bug。还新增 /ask-matt 路由技能,整合所有工程技能的使用方法。AI产品mattpocock/skillsMatt Pocock编程助手提示词工程推荐理由:Matt Pocock 的 skill 包 v1 版上线,token 成本砍掉 63%,新增多个实用技能,帮你写出更高效的工程提示。原文
15:31Geek@geekbbllm_wiki 开源项目发布 v0.4.25 版本,主要集成了 Firecrawl 新推出的免费搜索功能。现在 DeepResearch 功能无需付费和 API Key 即可启用。该版本还修复了大量 issues 中提到的缺陷和 Bug。AI产品llm_wikiFirecrawlDeepResearch开源项目推荐理由:llm_wiki 新版直接集成 Firecrawl 免费搜索,DeepResearch 不用花钱了,还修了很多 bug。原文
15:26@koltregaskes@koltregaskes用户koltregaskes列出OpenAI Codex当前多个严重问题。会话(sessions)加载极慢,常卡在thinking screen,需手动重置。消息发送有延迟,切换页面后消息消失。发送时偶尔出现错误消息,重启后似乎修复。草稿在桌面端保存后在移动端App打开时消失。行业CodexOpenAI产品体验移动同步加载速度10 个信源在谈推荐理由:一位用户列出了Codex目前最让人抓狂的4个bug,尤其是加载速度和消息同步问题,如果你也在用Codex,很可能会遇到。原文
15:10LMSYS Org (SGLang)@lmsysorg精选71°SGLang-Omni 现已支持 MOSS-TTS-Local Transformer v1.5 模型。该模型基于 Qwen3-4B 骨干,可生成 48kHz 立体声语音。支持零样本语音克隆和原生流式,覆盖 31 种语言,训练数据约 400 万小时。非流式场景下达到 5.976 req/s,RTF 0.644,WER 1.75%(SeedTTS English,2×GPU)。采用三阶段管线:参考编码、AR 引擎、流式声码器。AI模型MOSS-TTSSGLang-OmniQwen3-4B语音克隆开源模型推荐理由:SGLang-Omni 刚上线 MOSS-TTS v1.5,开源、零样本克隆声音,支持31种语言,速度也不错,玩玩看。原文
15:03小互@imxiaohuApodex 1.0 模型已正式发布,官方介绍页面提供了技术细节。在线体验平台 apodex.ai 可供用户直接试用。模型权重已在 Hugging Face 上开源下载。AI模型Apodex开源模型Hugging Face推荐理由:Apodex 发布了 1.0 版本,有在线体验和开源下载,感兴趣可以试试。原文
15:00Geek@geekbbkuku是一款开源Markdown笔记工具,可直接编辑本地文件夹中的.md文件。它提供全文搜索、笔记图谱和AI助手功能,采用第二大脑工作流设计,并支持加密同步。项目代码托管在GitHub的kuku-mom/kuku仓库。AI产品kukuMarkdown笔记开源第二大脑加密同步推荐理由:想找能直接编辑本地.md文件的笔记工具?kuku开源免费,还有AI助手和笔记图谱,挺实用的。原文
14:43小互@imxiaohu6月,Apodex 向 FutureX 提交了四个基于 Apodex-1.0-mini 35B 的实验预测框架。该模型在6月第一周排名包揽第1至第4名,并在第二周持续霸榜第1名。这一成绩展示了 Apodex-1.0-mini 35B 在预测任务上的竞争力。AI模型ApodexApodex-1.0-miniFutureX推理模型基准推荐理由:Apodex 用 35B 参数模型做的预测框架,在 FutureX 排行榜上直接包揽前四名,太猛了。原文
14:43小互@imxiaohuApodex是一个多Agent协作的深度研究求解器,可一次调度150个子Agent,总步数达15,000步。在BrowseComp上超越GPT-5.5-pro,在DeepSearchQA上超越Claude-Opus-4.8和Kimi-K2.6。内置三层自我验证机制和全局验证器,由AgentOS驱动底层事务。适合科研和金融领域的复杂调研任务。AI产品ApodexAgentOS多Agent智能体推荐理由:Apodex能派150个Agent跑15000步帮你深挖问题,自主校验结果,在Benchmark上超了GPT-5.5和Claude-Opus。原文
14:33AI Will@FinanceYF5一条观点指出,未来18个月内每个AI工具都会内置特定的提问工作流。在此之前,掌握提问技巧的用户将获得优势。AI搜索负责提供答案,而AI研究负责提供判断。当前优势属于会提问的人。技巧提问技巧工作流AI搜索AI研究推荐理由:@FinanceYF5 说未来AI工具会内置提问工作流,现在会提问的人更占优。想提前掌握优势?原文
14:16AI Will@FinanceYF5斯坦福STORM方法引导用户将复杂问题拆解为多个子角度,而不是一次性提问。Claude通过多轮对话从不同视角逐步深入,例如技术、经济、政策维度。这种方法能提升回答的全面性,避免单点答案。技巧ClaudeSTORM斯坦福提示词工程多角度分析推荐理由:斯坦福的这个STORM提示技巧,让你把Claude用出研究员深度,拆解问题比直接问强多了。原文
13:34AI Will@FinanceYF573°美国商务部警告Anthropic,要求其获得许可证才能让“外国人”(包括公司员工)使用最新模型。OpenAI也对这一政策表示担忧。根据MacroPolo数据,2024年顶级AI会议的研究人员中38%本科在中国就读。限制国籍访问可能使前沿实验室陷入困境。行业AnthropicOpenAI美国AI监管人才10 个信源在谈推荐理由:美国政府开始限制外国人用前沿模型了,先拿Anthropic开刀,OpenAI也慌了。这事影响很大,因为很多AI研究员是中国人。原文
13:33AI Will@FinanceYF572°《The Information》报道,特朗普政府正测试限制“外国人士”访问前沿 AI 模型。目前仅针对 Anthropic,要求其向外国人士(含公司内部员工)开放最新模型前必须取得许可证。OpenAI 已对此表达担忧。此举可能影响美国 AI 实验室的人才招聘和模型发布流程。行业AnthropicOpenAIAI监管美国政策10 个信源在谈推荐理由:美国政府开始管外国人才用前沿模型了,先拿 Anthropic 开刀,连自家外籍员工都要许可证。OpenAI 也紧张了。原文
13:32Greg Brockman@gdbOpenAI 为其 Codex 推出 “Build iOS Apps” 插件,可在浏览器中直接运行 iOS 应用、打开 SwiftUI 预览并实现热重载编辑。开发者无需离开 Codex 界面,彻底告别复制粘贴构建截图的繁琐循环。该插件让 AI 代理实时查看自己生成的代码效果,尤其受到独立开发者欢迎。AI产品CodexOpenAI编程助手iOS开发热重载10 个信源在谈推荐理由:OpenAI 给 Codex 加了新插件,能直接在浏览器里跑 iOS 应用和 SwiftUI 预览,还支持热重载,做 iOS 开发的赶紧试试。原文
13:28Browser Use@browser_useVercel基于其Eve框架推出了B浏览器代理模板。该模板可让任何AI代理使用Browser Use Cloud浏览器,实现实时浏览操作。模板利用browser-harness工具进行浏览器控制。开发者可在GitHub上获取项目代码。AI产品BEveVercelBrowser Use Cloudbrowser-harness浏览器代理推荐理由:Vercel出了个浏览器代理模板,让AI能操控真实浏览器,能实时看它上网,适合做自动化任务。原文
13:08@atomic_chat_hq@atomic_chat_hqAtomic Chat 宣布集成 Exa AI Search,让本地运行的语言模型能够实时搜索网络并获取最新信息。Exa AI Search 由 Exa Labs 提供,已被超过 40 万开发者使用,且完全免费开源。该功能打破了本地模型离线运作的限制,使其能访问实时网页数据。用户现在可以在 Atomic Chat 中直接调用联网搜索,无需外部 API 或复杂配置。AI产品Exa AI SearchAtomic ChatExa Labs联网搜索本地模型推荐理由:Atomic Chat 现在内置 Exa AI Search,本地模型也能实时联网搜东西了,免费开源,开发者和 AI 玩家都能直接上手试。原文
13:07@atomic_chat_hq@atomic_chat_hq精选智谱GLM-5.2与月之暗面Kimi K2.7 Code在三个物理模拟HTML5编程任务中对比。GLM-5.2使用12,640 tokens完成全部任务,包括台球碰撞、弹簧上方方块弹跳和高尔顿板,粒子和动量表现正确。Kimi K2.7 Code仅用7,420 tokens,但三个场景均出现严重错误:方块穿透弹簧、台球碰撞不真实、高尔顿板珠子重叠。评测显示GLM-5.2在物理模拟细节和精度上显著优于Kimi K2.7 Code。AI模型GLM-5.2Kimi K2.7智谱代码生成物理模拟推荐理由:智谱的GLM-5.2写物理模拟代码完胜Kimi K2.7,三个场景全部精准,Kimi翻车在弹簧穿透和球乱撞上。原文
13:05@atomic_chat_hq@atomic_chat_hq精选Kimi K2.7 Code在三个物理模拟任务上与GPT-5.5进行对比,使用相同的提示词。弹簧摆和1kg块碰撞100000kg块的任务两者表现持平。但在22球自旋六边形任务中,Kimi生成的球随滚筒旋转,而GPT-5.5的球呈现混沌运动,Kimi表现更优。Kimi推理成本为0.28美元(52.4k tokens),GPT-5.5为0.93美元(23.4k tokens),成本降低约70%。AI模型KimiK2.7 CodeGPT-5.5推理模型编程助手推荐理由:Kimi新出的K2.7 Code模型,花不到三毛钱就能和GPT-5.5打平手,物理模拟甚至更聪明,性价比直接秒杀。原文
13:04AI Will@FinanceYF571°MacroPolo估算显示,2024年顶级AI会议论文作者中38%本科教育来自中国。若美国按国籍限制前沿模型访问,顶级AI实验室将面临人才供给冲击。该数据基于对NeurIPS、ICML等会议的统计,引发对中美AI人才流动的关注。Anthropic与Fable 5相关事件被视为未来政策走向的关键观察点。行业MacroPoloAnthropicFable 5AI人才行业影响10 个信源在谈推荐理由:这个数据很直观:中国本科背景的AI研究者占比接近四成,限制国籍会直接掐断顶级实验室的人才管道,值得关注后续政策走向。原文
13:03@atomic_chat_hq@atomic_chat_hq精选Diffusion Gemma 在单个H100(FP8)上速度达763 tok/s,比Gemma 4的218 tok/s快约4倍。但事实准确性测试中,Diffusion Gemma 33个事实正确、28个错误,而Gemma 4为45正确、5错误。话题越冷门错误越多:乔布斯传4错、俄罗斯方块12错、BeOS故事12错。Diffusion Gemma胡编了乔布斯的母亲名字和游戏同事名称,并将BeBox价格虚构为$9,999(实际$1,600)。AI模型Diffusion GemmaGemma 4Google推理模型事实准确性4 个信源在谈推荐理由:想用更快的推理速度就得接受更多幻觉,Google官方也为此打预防针了。原文
13:03@atomic_chat_hq@atomic_chat_hqAtomic Chat 正式在 Hugging Face 上线,成为该平台上的 Local App。用户可以直接在本地设备运行 Hugging Face 上的 200,000+ 个开放权重模型,所有处理都在设备端完成,保障隐私。该应用完全开源,无需联网即可使用多种模型。AI产品Atomic ChatHugging Face本地模型开源模型推荐理由:Atomic Chat 现在能在本地跑 Hugging Face 上 20 多万个模型,完全离线私密,还开源,搞 AI 的可以试试看。原文
13:02@atomic_chat_hq@atomic_chat_hq精选Fable 5 模型在三个真实物理模拟任务(混沌双摆、高尔顿板、WCSPH 旋转桶中水)中生成的 HTML5 仿真效果优于 Opus 4.8。水模拟中,Fable 5 生成的水体更连续稳定,而 Opus 4.8 在器壁附近出现较大空隙、粒子散落且流体不稳定。Fable 5 的生成成本为 3.35 美元(68.7k tokens,耗时 14 分 47 秒),Opus 4.8 为 0.93 美元(38.9k tokens,耗时 8 分 10 秒)。AI模型Fable 5Opus 4.8物理模拟代码生成HTML510 个信源在谈推荐理由:Fable 5 写物理仿真比 Opus 4.8 更扎实,尤其水粒子效果更真实,虽然贵了点但值得一试。原文
13:01@atomic_chat_hq@atomic_chat_hqNemotron 3 Ultra 在三个物理模拟任务中与 GPT 5.5 表现相当,但成本仅为后者的十分之一。测试用例包括旋转桶中水体、高尔顿板钉球和极端质量碰撞。Nemotron 3 Ultra 输出 11.3k tokens 花费 $0.051,而 GPT 5.5 输出 11.0k tokens 花费 $0.57。质量差距远小于价格差距。AI模型Nemotron 3 UltraGPT 5.5推理模型成本对比推荐理由:想用 GPT-5.5 级别能力但嫌贵?Nemotron 3 Ultra 几乎一样好,价格只有十分之一,值得试试。原文
13:00@atomic_chat_hq@atomic_chat_hq精选Google Gemma 4 12B模型在RTX 4090上实测仅需9GB VRAM,生成8.9k tokens,速度80 tok/s,性能接近26B版本。其对比的Gemma 4 26B-A4B使用15GB VRAM,生成6.9k tokens,速度138 tok/s,所有场景胜出。但12B在近半VRAM下表现十分接近,成为16GB笔记本的理想选择。AI模型Gemma 412B26B-A4BGoogle推理模型4 个信源在谈推荐理由:新Gemma 4 12B别看参数小,实测代码能力接近26B版,而且只需要9GB显存,16GB笔记本就能跑。原文
13:00@atomic_chat_hq@atomic_chat_hqStepFun 的 Step 3.7 Flash 模型与 DeepSeek V4-Flash 在物理动画生成任务中直接对比。任务要求编写自包含 HTML5 Canvas 动画,包含高尔顿板、旋转六边形中弹跳的球、五个同步节拍器三个场景。Step 3.7 Flash 输出 59.6k tokens (9分57秒),DeepSeek V4-Flash 输出 52.5k tokens (6分21秒)。虽然 DeepSeek 更快,但 StepFun 在物理模拟、视觉效果和逻辑渲染三个维度全面获胜。AI模型Step 3.7 FlashDeepSeek V4-FlashStepFun代码生成基准测试1 个信源在谈推荐理由:StepFun 的 Step 3.7 Flash 在生成物理动画上把 DeepSeek V4-Flash 比下去了,慢点但模拟和画面都好很多。原文
12:59@atomic_chat_hq@atomic_chat_hq精选Liquid 的 LFM2.5-8B-A1B(8B总参、1B激活)在 MacBook Pro M5 Max 上本地运行,与 OpenAI 的 gpt-oss-20b 对比工具调用能力。面对需执行7个工具调用的旅行规划任务,LFM2.5-8B-A1B 全部成功,而 gpt-oss-20b 仅完成 3 个。内存方面,LFM2.5-8B-A1B 仅用 4.8 GB,远低于对手的 11 GB。速度上,LFM2.5-8B-A1B 达到 266 tok/s,总耗时 6.9 s,而 gpt-oss-20b 为 146 tok/s 和 15.0 s。该模型利用 38T 训练 token 的 MoE 架构,实现了小参数下的高效工具调用。AI模型LiquidLFM2.5-8B-A1Bgpt-oss-20b工具调用MoE10 个信源在谈推荐理由:Liquid 这个 8B MoE 模型只用 4.8GB 内存就比 OpenAI 20B 模型多调用了一倍工具,速度还快两倍,本地跑 agent 任务很实用。原文
12:57@atomic_chat_hq@atomic_chat_hqAtomic 宣布与开源 AI Agent Goose 合作。用户可以在本地设备上通过 Atomic 运行 Goose,使用本地模型完成代码编辑、功能构建和自动化工作流。全程数据保留在本地,无需联网。AI产品AtomicGoose本地模型智能体编程助手推荐理由:Atomic 和 Goose 合作了,你可以在自己电脑上本地跑 Agent 处理代码和自动化任务,数据不离开设备。原文
12:53AI Will@FinanceYF5Amazon屏蔽了ChatGPT的爬虫,阻止其收集产品信息,导致来自LLM的流量下降。与此同时,Amazon推出的应用内购物助手Rufus有一定用户互动,但其增长速度不及Walmart的竞品Sparky。X平台用户@FinanceYF5评论指出这一现象,数据显示该推文仅获1个点赞和0次转发,但仍反映了两家零售巨头在AI助手策略上的差异。行业AmazonChatGPTWalmartRufus智能体推荐理由:Amazon为保护数据屏蔽ChatGPT爬虫,结果LLM流量跌了,自家Rufus还跑不过Walmart的Sparky,想了解电商AI竞争格局的可以看看。原文
12:51AI Will@FinanceYF5Outcast Ventures 与 Coatue 联合发布的 Talent Mobility Index 利用招聘、跳槽和 AI 融资数据衡量人才流动性。该指数显示,AI labs 曾聚集了最顶尖的研究人才,而如今这些人才开始离开实验室自主创业。这一趋势被视为推动下一波 AI 创新的关键动力。报告强调,创新浪潮的核心不仅是技术突破,更是顶尖人才的重新分布。行业Talent Mobility IndexAI创业顶尖人才行业趋势推荐理由:这个指数用招聘和融资数据告诉你,AI 顶尖人才正从 labs 涌向创业,不看会错过创新浪潮的信号。原文
12:50AI Will@FinanceYF5Min Choi发布了一段对比视频,展示3年前Modelscope与现在Grok Imagine 1.5的图像生成结果。Grok Imagine 1.5生成的图像在细节和真实感上明显优于Modelscope。视频直观呈现了AI图像模型在三年间的视觉进步。AI模型GrokGrok Imagine 1.5Modelscope图像生成模型对比推荐理由:看看Grok Imagine 1.5比三年前的Modelscope强多少,一段视频就能看清差距。原文
12:49Cohere@cohereCohere CEO Aidan Gomez在Fortune杂志评论文章中指出,数字主权核心是用户对数据查看、系统修改和关闭权限的控制权。他认为AI工业革命早期阶段,各国仍危险地依赖少数几家大型科技公司。文章提出需重新思考AI基础设施的自主权。行业CohereAidan GomezFortuneAI主权数字主权推荐理由:Cohere CEO说现在各国AI太依赖几个巨头,该想想数据谁看、系统谁管了,挺实在的观点。原文
12:46AI Will@FinanceYF5近期多起AI并购案显示行业整合加速:SpaceX以2500亿美元估值收购xAI,同时以600亿美元收购Cursor;Google以320亿美元收购Wiz;Meta以290亿美元收购Scale AI;OpenAI以65亿美元收购io;Salesforce以36亿美元收购Fin。Harvey CEO Winston Weinberg指出,并购的核心是获取人才而非技术,建议优先收购优秀团队。Weinberg表示,他们做的收购案例并不局限于法律AI领域。行业xAICursorScale AIWizAI并购10 个信源在谈推荐理由:看看AI巨头们最近都在买谁:SpaceX买xAI和Cursor,Google买Wiz,Meta买Scale AI。Harvey CEO说买公司主要是抢人,不是抢技术。原文
12:46AI Will@FinanceYF5SpaceX计划以2500亿美元收购xAI,以600亿美元收购Cursor。Google以320亿美元收购Wiz。Meta拟以290亿美元收购Scale AI。OpenAI以65亿美元收购io。Salesforce以36亿美元收购Fin。Winston Weinberg指出并购中人才比技术更重要。行业SpaceXxAICursorGoogleWiz收购10 个信源在谈推荐理由:这么多大额收购,AI圈要变天。SpaceX 2500亿买xAI,Google 320亿买Wiz,看看巨头们都在抢什么。原文
12:41AI Will@FinanceYF5ModelScope和Grok Imagine 1.5分别左右展示AI图像生成模型3年间的进步。左图来自ModelScope,右图来自Grok Imagine 1.5,生成质量有明显差异。Grok Imagine 1.5在细节、真实感和多样性上表现更优。这种对比直观反映了模型迭代的效果。AI模型ModelScopeGrok Imagine 1.5图像生成AI进步推荐理由:看看ModelScope和Grok Imagine 1.5的生成效果左右对比,感受AI图像模型3年间的进化。原文
12:37Geek@geekbbOrange 是一个用 Swift 和 SwiftUI 开发的第三方 Cloudflare 客户端,通过 OAuth 2.0 + PKCE 登录流程,无需手动复制粘贴 API Token。Token 仅存于 Keychain,支持同时登录多个 Cloudflare 账号。功能涵盖域名和 DNS 管理、流量图表分析以及 Workers 实时日志。AI产品CloudflareOrangeSwiftOAuthDNS管理推荐理由:想用第三方客户端管理 Cloudflare?Orange 用 Swift 写,OAuth 登录不用手动输 API Token,还支持 Workers 日志。原文
12:17berryxia@berryxia推文指出有人重复了Anthropic CEO Dario Amodei之前的做法,但未说明具体事件或实体。原文仅提到Anthropic和Dario Amodei,缺乏基准数字或版本号等锚点。无法确认具体新闻内容。行业AnthropicDario10 个信源在谈推荐理由:这条推文提到了Anthropic老板Dario,但没说谁干了什么,信息不全。原文
11:59AI Will@FinanceYF5根据Olivia Moore分享的数据,LLM(大语言模型)目前为Walmart和Target等顶级零售商贡献了接近2%的推荐流量。这一比例在过去一年中增长了三倍多。其中,电子产品、家居与花园等研究密集型类别的AI推荐流量增幅最大。行业LLMWalmartTarget推荐流量电商推荐理由:AI现在真的能帮你买东西了!LLM给Walmart、Target带来的推荐流量一年涨了三倍,电子产品最明显,做决策前让AI推荐更靠谱。原文