中电信星辰实验室开源了 29B 的意图理解专用模型 Xing4.0-29B-Intent,做对话系统和意图识别的可以拿来试试。
US vs China
Distilling from a large teacher into a small model specialised for long tool-use chains may matter more than raw size for local agents, a trade-off the OSWorld gap makes visible. Builders running agents on local hardware can use it as a drop-in for multi-tool MCP workflows without cloud dependency. Compared with Qwen3.6-27B, it wins on tool orchestration but loses on general OS-level tasks.
这期日报信息量很密:Claude Duet 能帮你下单购物,GPT-6 全家桶上了 Google Cloud,还有 Storm-0940 用 AI 框架批量攻击的细节。
Microsoft 披露有黑客用开源智能体框架,每分钟试 2900 次登录,攻了 2250 多个 M365 租户,3 小时就能拿到特权权限,AI 驱动攻击的真实案例。
OpenAI 用 GPT-5.6 Sol 挖出了影响全球 70% 网站的 PHP 核心漏洞,还和另一团队协同修了两个月,AI 安全研究的新玩法。
DeepSeek 拿了腾讯和宁德时代 150 亿美元,还要上市了,钱主要砸数据中心和开源模型,这家公司动向值得盯。
IBM 开源了个 2B 的语音模型 Granite Speech 5.0,Open ASR 榜单第二,英文 WER 只有 5.68%,商用免费拿去部署转录都行。
讯飞把语音识别、翻译、情绪理解打包成了一个基座模型,输入法 16.0 就能中英混说,配套的录音环 2 小时录音 2 分钟转完。
Perplexity 和 NVIDIA 搞了个叫 JOLT 的训练方法,一个模型当老师又当学生,在 MATH 上准度追平 GRPO,训练 token 少了 6.5 倍。
星火 X2.6 不靠 N 卡训练,全用国产芯片,还把上下文做到 1M,输入定价 0.9 元/百万 tokens,端侧 4B 模型免费开源,可以试试。
有人翻出 DeepSeek 的股东名单,CATL、SMIC、Geely 这些硬件厂都在里面,和美国实验室靠风投养的模式很不一样,评论区吵得挺热闹。
有人把 GPT-6-Astra 扔进 12 个机器人基准实测,分数很高但一个回合烧 900 万 token 跑两小时,落地还早。
Samsung 西安厂要从 200 层升到 286 层 NAND,SK Hynix 大连厂也想升到 240 层,但美方只批继续运营不批升级,这里面的博弈很值得细看。
163 MB 的语音转写模型,M 系列芯片上半秒转完 5 分钟音频,错字率还比 Whisper 低,Clean 版连“嗯啊”都帮你删了。
工信部官员透露 L3 准入试点已进入第二批,长安、北汽率先拿到许可,关心自动驾驶落地的值得看看。
The headline price is low, but the benchmark shows the real cost lives in tokens: ~7k-token search results make DeepSeek's model cost the 2nd highest on the board at ~US$0.023 per task. Developers building search-augmented agents should weigh that against the weak BrowseComp score of 63%, which trails Perplexity variants and Octen at 85% to 87% on multi-hop tasks. Compared with alternatives like Exa and Firecrawl, DeepSeek wins on price, not on factual accuracy.
DeepSeek 融了约 1000 亿元,宁德时代和腾讯都进来了,还想跟 OpenAI 掰手腕,这轮钱的去向和上市计划都聊了。
一篇推文澄清了漏洞归属争议:是防守方用 Daybreak 找到的,还顺带对比了 Mythos 和 Sol、Astra 的能力差距。
The object-oriented structure explains why single-harness tuning keeps trading one task type's gains for another's losses, and shows a router can avoid that cost on out-of-distribution tasks. Teams building agentic pipelines can adopt the pattern directly: keep the base harness as fallback and route to specialists only when runs match known failure clusters. The AutomationBench comparison against Meta-Harness gives a concrete baseline for evaluating similar routing setups.
微软点名 Storm-0940 用开源智能体 Artex 打自动化攻击,3 小时内拿下云权限,安全团队得看看这套打法。
宇树王兴兴说 GPT-6 之后物理 AI 快被打通了,还给了个具体标准:陌生环境机器人完成八成日常任务,看看他怎么算这个账。
Meta 学 Alphabet 发无投票权股票,要为 AI 烧掉上千亿美元,但 Zuckerberg 一票都不会少让,讲透了资本和权力的平衡术。
英伟达把检索三件套 Parse、Embed、Rerank 全开源了,扫描 PDF 和图表都能解析,准确率上去了成本还降了 14%,做 RAG 的可以试试。
马斯克想让 SpaceX 吃掉 Tesla,靠的是 AI 业务单季 75.6 亿美元营收和 44 亿美元利润,看两家的算力和机器人怎么拼。
宇树自家人形机器人 G1 已经出货上万台了,9.9 万起的价格,销量数据和对股价的影响都值得看看。
研究者让 GPT-6、Claude Opus 5.5 这些模型直接操控真实机器人跑 LIBERO-10,1,800 次测试排出了名次,最强也只有 44% 成功率,想了解大模型动手能力差在哪的可以看。