AI 版支付宝开放公测，蚂蚁阿宝无需邀请码即可体验

支付宝阿宝 AI 助手今日正式开放公测，iOS 和安卓用户可在应用商店或支付宝 App 搜索"阿宝"或"蚂蚁阿宝"直接体验。开通后右滑进入新版，以对话方式安排办事，例如说出"查公积金"，阿宝会自动匹配对应小程序和服务入口，用户点击确认即可完成。支付宝承诺所有资金变动与支付环节均需用户本人确认，扫码、转账等功能已预留入口。

OpenAI提议美国政府持股5%估值426亿美元

OPENAI 🔥： US government may get a 5% stake in OpenAI worth $42.6 billion， according to Financial Ti…

据Financial Times和CNBC报道，OpenAI提议向美国政府提供公司5%的股份，按近期8520亿美元估值计算，价值约426亿美元。OpenAI CEO Sam Altman表示，此举是与公众分享AI发展红利的最佳方式。

花旗、Adobe等企业限制员工使用AI旗舰模型以控制成本

企业 AI 成本失控，消息称花旗、Adobe 等纷纷限制员工使用大模型

据404 Media获取的内部资料，Atlassian、Adobe、亚马逊等六家企业正限制员工使用AI工具，要求改用能力较低的大模型避免成本失控。至少一家企业月度AI开销增至三倍，超1500万美元。花旗银行因GitHub改为按量计费，于6月24日禁用Claude Opus 4.6、4.7及GPT-5.5等旗舰模型。Adobe于6月30日终止Claude无限制使用协议。Atlassian数据显示其AI月支出从500万美元飙升至1500万美元，本财年预计超1.2亿美元。GitHub计划改用开源模型并测试单人按量计费模式。

Program-as-Weights：一种面向模糊函数的编程范式

Program-as-Weights： A Programming Paradigm for Fuzzy Functions

Program-as-Weights （PAW） 提出模糊函数编程范式，将自然语言描述的函数编译为紧凑、可本地执行的神经制品。PAW 使用在 10M 示例数据集 FuzzyBench 上训练的 4B 编译器，为冻结的轻量级解释器输出参数高效适配器。0.6B 的 Qwen3 解释器执行 PAW 程序性能匹敌直接提示 Qwen3-32B，推理内存仅约五十分之一，在 MacBook M3 上达 30 tokens/s。该方法将基础模型从每次输入的求解器重新定义为工具构建器，一次函数定义后生成的制品可离线廉价复用。

表示分布匹配（RDM）用于一步视觉生成

Representation Distribution Matching for One-Step Visual Generation

表示分布匹配（RDM）通过匹配冻结预训练编码器下的生成与参考特征分布来训练一步图像生成器。三个发现：经典MMD正确估计后成为可扩展目标；生成批次大小最优超过2048；单一表示可被欺骗，需匹配平衡编码器组合并采用独立于训练损失的SW_r14评估。改进的iRDM在ImageNet上以SW_r14 1.30达一步生成SOTA，PickScore在71.2%样本上偏好iRDM。该方法将四步FLUX.2后训练为一步生成器，在GenEval（0.826对0.794）和PickScore（22.76对22.58）上超越原版，仅需90 H200 GPU小时。

Google Health API 推出 CLI：ghealth 是一款针对 Fitbit 数据的开源工具

The Google Health API Got a CLI： ghealth is an Open-Source Tool for Your Fitbit Air Data

ghealth 是一款封装 Google Health API v4 的开源命令行工具，以单个 Go 二进制文件发布（Apache 2.0 协议）。它提供 40 种已验证的数据类型（包括步数、心率、睡眠、体重、血氧饱和度、心率变异性等）的结构化 JSON 输出。工具采用 Agent 优先设计，具备确定性退出码、--dry-run 和 --raw 标志，并附带两个 SKILL.md 文件供 AI 智能体使用。用户需自行创建 OAuth 凭据，通过 PKCE S256 认证。数据来源覆盖 Fitbit、Pixel Watch 及连接的第三方设备。

多智能体团队阻碍专家发挥

Multi-Agent Teams Hold Experts Back

在自我组织的多智能体LLM系统中，团队无法有效利用专家成员的专业知识。在多个基准测试中，即使明确告知专家身份，团队表现仍落后于最佳成员（专家智能体）的独立能力，性能损失最高达41.1%。失败主因是未能有效利用专家意见，而非识别专家。对话分析显示，团队倾向于"整合性妥协"--平均化专家与非专家观点，随团队规模增大而加剧，且与表现负相关。这种寻求共识的行为同时提升了对抗恶意智能体的鲁棒性，揭示了协同对齐与专业利用之间的根本性权衡。

Cloudflare新政策：默认屏蔽混合爬虫，推动AI公司付费

Cloudflare's new policy pushes AI companies to pay for publishers' content

Cloudflare宣布，自2026年9月15日起，其默认设置将屏蔽同时用于搜索、AI智能体及训练的"混合用途"爬虫访问托管广告的页面，除非站点所有者手动调整。此举旨在保护出版商内容不被无偿使用。同时将原有的"Pay Per Crawl"模式升级为"Pay Per Use"，允许出版商在内容创造价值时向AI公司收费，初期合作方为Ceramic.ai和You.com。Cloudflare数据显示，AI爬虫超过50%的抓取流量浪费在重复获取未变更页面上。新政策适用于新客户、现有客户的新站点及所有现有免费客户。

快手可灵AI获初始投资者20.28亿美元注资，投后估值180亿美元

快手：初始投资者同意向北京可灵注资 20.28 亿美元

快手在港交所公告，21名初始投资者同意以138.24亿元人民币（20.28亿美元）现金注资北京可灵，后者将持有可灵AI相关资产。同日15名额外投资者追加出资52.235亿元人民币（7.6639亿美元），认购总上限为204.471亿元（30亿美元），对应北京可灵扩大后注册资本的16.67%。投后估值180亿美元。快手预计未来12个月内启动可灵AI赴港上市，募资用于扩充算力、建设数据中心及人才引进。

戛纳金狮首设AI子赛道：可灵制作斩获1银2铜，它们为何打动评委？

戛纳国际创意节今年首次设立AI Craft子赛道，两部使用可灵AI生成的广告作品获奖：《L'Ultimo Uomo Reale》拿下Classic单元Film银奖及Craft单元Film Craft铜奖，《Lorem Ipsum》获得Classic单元Film铜奖。

Fable 5 在 RLI 基准中达成 16.1% 自动化率，较八个月前提升六倍

AI agents can now complete 16 percent of freelance jobs at pro quality， up from 2.5 percent eight months ago

Remote Labor Index（RLI）衡量 AI 智能体完成 240 个付费自由职业项目（总值 14.4 万美元）的专业质量比例。最新结果显示，Fable 5 自动化率达 16.1%，是八个月前最佳系统 2.5% 的六倍多，也超过 Opus 4.8（8.3%）和 GPT-5.5（6.3%）。因美国政府限制访问，Fable 5 仅完成 218/240 个项目评估，最坏情况仍达 14.6%。Gemini 3 Pro 仅 1.25%，落后于更老模型。AI 裁判会高估模型表现（GPT-5.5 评分偏高近三倍），仍需人类评估员打开专业软件（如 Blender）检验几何模型等细节。测试环境为虚拟 Linux 机，配备 30 余款专业应用，每项目最多 24 小时计算时间。尽管自动化率快速攀升，多数项目仍无法达到专业质量。

Senior SWE-Bench：评估AI智能体作为高级工程师的基准测试

Senior SWE-Bench：一款用于评估代理作为高级工程师表现的开源基准测试工具

Senior SWE-Bench是一个开源基准测试，用于评估AI智能体完成高级软件工程师级别任务的能力。任务分功能开发与Bug修复两类：功能任务指令类似自然语言消息，采用验证智能体基于专家配方自动生成行为测试；Bug任务要求根据日志、profiling等运行时信息深入调查。排行榜显示，Claude Opus 4.8搭配Mini-SWE-Agent（max effort）通过率24.0%，Claude Sonnet 5为19.4%，GPT-5.5为16.0%，最强前沿模型在超75%任务中未能达到高级工程师级别的正确性与品味。每个功能任务平均涉及11个文件，最强智能体也需数百步完成；中位指令长度仅为SWE-Bench Pro的31%。任务来源于从库到多服务应用的仓库PR，由拥有数百次提交的工程师编写。

Kimi K2.7 Code 已在 GitHub Copilot 上正式发布

Kimi K2.7 Code 开源权重模型已在 GitHub Copilot 中正式可用，成为 Copilot 模型选择器首个可选的开源权重模型，为编程工作流提供更低成本选择。该模型由 GitHub 托管于 Microsoft Azure，按供应商列表价格以用量计费。逐步向 Copilot Pro、Pro+ 和 Max 计划用户推送，用户可在 Visual Studio Code 1.127.0 或更新版本、Visual Studio 17.14.6 或更新版本、JetBrains 1.9.1-251 或更新版本、Xcode、Eclipse 等 IDE 及 Copilot CLI、GitHub.com、GitHub Mobile 等平台中选用。后续几周将扩展至 Copilot Business 和 Enterprise，当前默认关闭，需管理员在 Copilot 设置中启用策略。

Meta 大规模 AI 存储蓝图

Meta's AI Storage Blueprint at Scale

Meta 运营数百 EB 级存储集群，基于 Tectonic 分层存储层构建 BLOB 存储架构，以应对两大挑战：最大化 GPU 利用率与研究迭代速度。传统 BLOB 架构的多层元数据查询可导致数百毫秒延迟，使 GPU 因 I/O 等待停顿。新架构将训练栈逐步迁移到 BLOB 存储接口上，利用闪存提供可预测的低 pMax 延迟，避免单 GPU 慢速拖慢整批任务。同时，统一的数据湖访问支持地理分布 GPU 间的数据高速注入与跨区移动，提升研究效率。

谷歌AI建设导致2025年用电量增长37%

Google's AI buildout drove 37% increase in electricity use in 2025

2025年，谷歌年度用电量同比上涨37%，创历史最大增幅。数据中心全年消耗超4200万兆瓦时，超过新西兰、丹麦、尼日利亚等国总用电量。自2019年以来，谷歌总用电量已增长超250%。用电激增主要来自Google Cloud、YouTube视频流及支撑AI产品和服务的数据中心建设与运营。公司表示，AI基础设施建设速度超过电网脱碳速度，但仍致力于扩大全球清洁电力规模，并通过技术创新降低运营排放。2024年谷歌用电量增幅为27%。

证监会同意宇树科技科创板 IPO 注册申请

7月2日，证监会同意宇树科技股份有限公司首次公开发行股票并在科创板上市的注册申请。宇树科技是国内头部民用足式、人形机器人研发企业，全球四足机器人销量领先，2016年由王兴兴在杭州创立，截至2025年6月员工总数超1000人。公司核心优势在于实现关节电机、减速器、控制器等核心零部件全栈自研，关键部件成本仅为进口产品的约1/3。批复自同意注册之日起12个月内有效。

腾讯混元正式发布Hy3模型

Hy3正式发布

腾讯混元于7月6日正式发布Hy3模型。相比preview版，任务解决率从72%升至90%，平均耗时缩短34%；幻觉率从12.5%降至5.4%，常识错误率从25.4%降至12.7%，多轮问题率从17.4%降至7.9%，长对话基准MRCR从42.9%升至75.1%。在270位专家盲测中均分2.67/4，优于GLM5.1的2.51/4。API价格为输入1元/百万tokens、输出4元、缓存命中0.25元。模型已基于Apache 2.0协议开源。

Google Cloud Workbench Notebooks 扩展发布：在 VS Code 中连接云端 Jupyter 环境

ML Development in VS Code with Google Cloud Power： Workbench Extension Now Available

Google Cloud Workbench Notebooks 扩展正式上线，开发者可在 VS Code 中直接连接可扩展的云端 Jupyter 环境，无需切换上下文即可利用高性能 Google Cloud 基础设施完成机器学习全流程。该扩展已完全开源，可在 GitHub 和 VS Code Marketplace 获取。

昆仑万维天工3.2发布Skywork Tags，AI智能体加入工作群聊

天工 3.2 重磅升级：Skywork Tags 上线，给 Agent 一张工牌，邀其加入你的工作群聊

昆仑万维天工3.2发布Skywork Tags，将AI智能体以团队成员身份接入Slack、飞书、钉钉、Discord、Telegram等即时通讯工具。团队可在原有工作群中@Skywork参与讨论，无需切换窗口或迁移数据。共享版Agent持续吸收多样上下文后表现反超精心调教的个人版，团队最终完全改用共享版。Skywork Tags不要求改变工作方式，让AI积累团队上下文并越用越强。

Leanstral 1.5：人人可用的证明丰富性

Leanstral 1.5： Proof Abundance for All July 2， 2026 Leanstral Team at Mistral AI

Mistral AI 今日发布 Leanstral 1.5，一款 Apache-2.0 许可的开源形式化验证模型，119B 总参数仅 6B 活跃。在 miniF2F 上达 100% 饱和，PutnamBench 解决 587/672 题，FATE-H（87%）和 FATE-X（34%）创 SOTA。训练经历 mid-training、SFT 和基于 CISPO 的强化学习。具备智能体式证明能力，在 57 个开源仓库中发现 5 个未知 bug。模型已通过 HuggingFace 和免费 API 开放使用。

Claude Code v2.1.198 发布

v2.1.198

Claude Code v2.1.198 更新。Claude in Chrome 现已全面可用。为 claude agents 新增后台智能体通知（agent_needs_input / agent_completed）。新增 /dataviz 技能，提供图表与仪表盘设计指导及配色验证器。Gateway 增加 AWS 上的 Claude Platform 作为上游提供商。后台智能体在 worktree 中完成代码后自动提交、推送并创建草稿 PR。内置 Explore 智能体现继承主会话模型（上限 opus）。修复网络短暂断开导致响应中断、后台任务卡在"Running"状态、智能体团队队友因 API 错误失败等问题。

Claude Fable 5 网络安全分类器与越狱严重性框架详解

More details on Fable 5's cyber safeguards and our jailbreak framework

Anthropic 重新部署 Claude Fable 5 并向全球用户开放，同步披露了内置安全分类器设计。分类器将网络安全使用场景分为四类：禁止使用（勒索软件/物理破坏等）、高风险双重用途、低风险双重用途及良性使用。前两类直接拦截；低风险类别部分监控，仅在安全边际内选择性拦截。此外，Anthropic 与 Glasswing 合作提出 AI 越狱严重性框架初稿，并已启动 HackerOne 项目收集越狱案例。

千问团队朱达：C端Agent Harness的"多快好省"工程哲学与主动服务探索

阿里巴巴朱达-千问C端 Agent Harness 思考与实践

千问团队2026年1月上线通用复杂任务Agent（千问App胶囊入口），总结"多快好省"方法论：支持信息搜集、研究分析等任务；执行时间降至初始1/3；通过搜索范式与上下文管理优化交付质量；Token消耗仅为海外产品1/10。团队探索从被动响应转向主动服务，构建User Memory、Environment、Task System、Assistant四大组件，指出"情商"是主动服务最难环节。朱达提出Agent工程从Prompt Engineering演进至Harness Engineering，下一站是A IWare Engineering，强调"低功耗，够用就行"。

RL微调VLM的鲁棒性与思维链一致性研究

On Robustness and Chain-of-Thought Consistency of RL-Finetuned VLMs

强化学习（RL）微调被扩展至视觉语言模型（VLM）。研究发现，简单的文本扰动--误导性标题或错误思维链（CoT）--会显著降低模型鲁棒性和置信度，且开源模型衰退更明显。闭源模型呈现类似失败模式，但鲁棒性和推理一致性更强。进一步分析揭示准确性与忠实性的权衡：微调提升基准准确率，但同时侵蚀CoT的可靠性及对上下文变化的鲁棒性；对抗性增强可改善鲁棒性，却无法阻止忠实性漂移。引入忠实性感知奖励能恢复答案与推理的对齐，但与增强结合时训练易崩溃到捷径策略。这些发现强调需联合关注正确性、鲁棒性与视觉推理的忠实性。

Claude Enterprise 新增用量与成本分析及支出管控功能

Giving admins more visibility and control over Claude spend

Claude Enterprise 推出更丰富的管理分析工具和成本控制功能。仪表板现可按群组和用户分析用量与成本，支持按 SCIM 群组筛选，展示制品创建、文件编辑、技能和连接器对应的成本。Claude Code 管理控制台新增"使用量"和"价值"选项卡，分别显示活跃开发者、会话次数、常用命令，以及生产力提升估算、每次提交成本和年度价值估算。分析聊天支持自然语言查询并返回可导出图表。Analytics API 可将数据接入 Datadog Cloud Cost Management 和 CloudZero。管理员可设置模型默认和权限控制，并配置组织级支出限额的 75%、90% 告警通知；用户在 75% 和 95% 时收到应用内提醒。Admin API 支持自动审批额度增加、标记接近限额用户及快速变化的用量。

Agent辅助的SGLang开发：初步探索

Blog Agent-Assisted SGLang Development： An Initial Exploration SGLang development increasingly goes beyond isolated code changes. The same repository now spans LLM serving， distributed runtime， GPU kernels， diffusion pipelines， model-specific execution paths， and… SGLang Team

SGLang团队将LLM服务、分布式运行时、GPU内核、扩散管道等工作流编码为可执行的SKILL.md文件、脚本、基准合约和审查循环。现有技能包括：SGLang .claude/skills（CUDA调试、内核集成、性能分析等）、SGLang diffusion .claude/skills（扩散模型添加与调优）、BBuf/AI-Infra-Auto-Driven-SKILLS（跨框架SOTA循环）、KDA（MLSys 2026 FlashInfer内核竞赛获胜方案）以及BBuf/KDA-Pilot（已合并三个SGLang集成PR）。Profile证据是性能工作的核心，长期优化转向Loop Engineering--SGLang SOTA Performance Loop将追求SOTA分解为公平基准测试、差距决策、性能分析、补丁和再验证，Humanize/RLCR添加外部审查，Codex Goal以更低协调开销运行相同循环。评审重要性提升，开发者需定义问题、选择证据、设计工作流并判断结果是否可用于生产。

VideoFlexTok：可变长度粗到细视频分词

VideoFlexTok： Flexible-Length Coarse-to-Fine Video Tokenization

VideoFlexTok提出一种可变长度token序列的视频表示方法，采用粗到细结构--首个token捕捉语义和运动等抽象信息，后续token添加精细细节，生成流解码器支持任意token数量的视频重建。相比传统3D网格分词，该结构允许根据下游需求调整token数，在相同预算下编码更长视频。在类别和文本到视频生成任务中，VideoFlexTok以1.1B参数（5.2B的1/5）达到可比生成质量（gFVD和ViCLIP Score）。训练一个处理10秒81帧视频的文本到视频模型仅需672个token，比同等3D网格分词器少8倍。