8月13日
18:15
18:15OpenRouter@OpenRouterAI
DeepSeek V4 Pro 0813已在OpenRouter平台上线。相比V4 Pro Preview,新版在DeepSWE基准上得分62.7,提升49.9分;CyberGym得分83.3,提升30.6分;NL2Repo得分61.5,提升23.0分;Terminal Bench 2.1得分87.9,提升15.8分。更多服务提供商即将接入该模型。
推荐理由:DeepSeek把V4 Pro的智能体能力一口气拉高了,DeepSWE涨了快50分,写代码和操作终端都更顶了,现在就能在OpenRouter上直接用。
18:14
18:14官方账号Decoder@Matthias Bastian
IIT Bombay和Adobe Research的研究者构建了一个逆语言模型,能从LLM输出文本反向重建原始提示词。该方法名为Previous-Token Prediction,达到近乎完美的准确率。它不需要访问模型权重,并且能跨不同模型使用。这一能力对依赖专有系统提示词的公司构成严重安全风险。

推荐理由:IIT Bombay和Adobe搞了个反向模型,能从AI输出还原你藏的提示词,不用看权重就能扒出系统提示,提示词秘密要保不住了。
18:14
18:14官方账号NVIDIA AI@NVIDIAAI
72°
NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 已在 Baseten 上线,定位为长时运行智能体设计。相比同类开源模型,其吞吐量提升 4 倍,成本降低 50%。在生产测试中,输出 token 数量减少 63.4%。该模型采用 30B MoE 架构,仅激活 3B 参数,支持 100 万 token 上下文。
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推荐理由:跑长时任务的智能体注意了,Nemotron 3.5 Lightning 上线 Baseten,吞吐翻 4 倍、成本砍半,输出还更精简。
18:14
18:14
18:13
18:13
18:13AI Will@FinanceYF5
2025年MiniMax为428名员工支付8430万美元,人均约19.7万美元;Z.ai为1094名员工支付2.025亿美元,人均约18.5万美元,均含股票补偿。华尔街日报称OpenAI同年仅股票补偿人均就达150万美元。这反映出中美AI公司在人才成本上的显著差距。
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推荐理由:看看中国AI公司给员工开多少钱?MiniMax人均19.7万美元,Z.ai人均18.5万,OpenAI光股票就人均150万,差距真不小。
18:13
18:13官方账号LangChain@LangChainAI
精选
LangChain 旗下 LangSmith 重构了 Dashboard 功能,支持将 KPI 与趋势图并排展示。用户可对比不同单位的指标,按模型或用户拆分 trace。新版 Dashboard 还允许添加备注并自由调整布局,便于调查和报告。
推荐理由:LangSmith 的 Dashboard 大改版,能把 KPI、趋势和 Trace 拆解放一起看,做报告方便多了。
18:13
18:13
18:13AI Will@FinanceYF5
根据Cheryl Wu整理的资料,OpenAI员工约4500人,Anthropic约4000人。Z.ai年报显示其员工数为1094人。MiniMax年报显示其员工数为428人。Moonshot AI约300人,DeepSeek约200人。除Z.ai和MiniMax外,其余数字均为估算,数据来源包括FT、WSJ等。
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推荐理由:想比较各家AI公司团队规模?这份数据很直观:OpenAI四千多人,DeepSeek才两百人,差距一目了然。
18:12
18:12官方一手Claude Code: GitHub Releases@ashwin-ant
Claude Code v2.1.231 已发布,修复了 MCP OAuth 登录失败的问题。该问题源于重定向 URI 不匹配,受影响的是使用预注册 OAuth 客户端的服务器,如 Slack。更新后,Slack 等服务的 MCP 认证即可恢复正常。
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推荐理由:用 Claude Code 连 Slack 的注意了,这版修了 OAuth 登录报错,更新一下就好。
18:12
18:12官方一手marktechpost@Asif Razzaq
Dyna Robotics推出世界动作模型Dyna-2,预训练数据超过100万小时的第一人称人类视频。技术报告展示了在人类数据上至1M小时的缩放定律,并首次将该定律迁移到未见过的机器人数据。实验还表明,视频联合训练能推动跨实体泛化。该模型旨在让机器人从人类行为中学习动作执行。
推荐理由:Dyna Robotics把100万小时人类视频喂给机器人模型,搞出了Dyna-2,还验证了缩放定律能跨界到机器人数据,看它怎么做到跨实体泛化挺有意思。
18:11
18:11AI Will@FinanceYF5
SemiAnalysis表示,已为Datacenter Model订阅用户评估所有适合SpaceX的站点。该机构的Energy Model按季度追踪30多家供应商的天然气设备供应情况。相关模型数据将提前给出2027年数据中心站点位置的答案。
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推荐理由:SemiAnalysis把SpaceX数据中心候选站点全评估了,还追踪30多家天然气供应商,想看答案就订他们的模型。
18:11
18:11
18:11AI Will@FinanceYF5
Garry Tan在视频中表示,AI能让创始人成为400倍的自己。他认为小团队可以借助AI完成过去只有大公司才能做的事。他建议将每项工作沉淀为Markdown文件,让Agent不断复用。他还劝创始人少听共识,多用今天的工具,提前活在2028年。
事件专题

推荐理由:YC老板Garry Tan支招:用AI把效率放大400倍,关键是把工作写成Markdown让Agent反复用,还说要少听共识多自己试。
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