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  1. 01

    GPT-Live

    OpenAI推出GPT-Live,全双工语音架构,能同时听与说,实时决策是否说话、倾听、暂停或中断。对需要搜索或推理的任务,委托后台GPT-5.5等模型保持对话连贯。今日起向全球ChatGPT用户推出GPT-Live-1和GPT-Live-1 mini两个版本,未来将开放API。GPT-Live-1在GPQA、BrowseComp及τ3-Voice Telecom等评测上显著优于Advanced Voice Mode。每周超1.5亿人使用ChatGPT语音功能。

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  2. 02

    GenCeption:视频生成模型作为通用视觉学习器

    Video Generation Models are General-Purpose Vision Learners

    论文提出 GenCeption,利用预训练文本到视频扩散模型作为前馈感知骨干,通过文本指令驱动完成深度估计、表面法线、相机位姿、指代分割和 3D 关键点预测等多种视觉任务。GenCeption 在多个基准上达到 SOTA,匹配或超越 DepthAnything3、SAM3、D4RT、VGGT-Omega 等专用模型。视频生成预训练骨干在同等设置下优于 V-JEPA 和 Video MAE 等替代范式。GenCeption 展现出数据与模型缩放特性,仅用 7 到 500 倍更少的训练数据即可达到 D4RT 和 VGGT-Omega 的同等性能。模型仅用合成人类视频训练,即可泛化到真实场景及动物、机器人等分布外物体类别。

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  3. 03

    扎克伯格首度回应 Meta"算力过剩":没人会嫌算力太多,但租出去更赚钱

    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。

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  4. 04

    马斯克承认Anthropic是当前AI领导者

    This is Anthropic's strongest flex

    马斯克在X上发文承认自己此前对Anthropic的判断有误,称其"显然是当前AI领域的领导者"。他表示,没有公司发布过像Mythos/Fable这样优秀的模型,并相信Anthropic很快会推出Mythos 2。他还强调,即使作为竞争对手,也不会以伤害对方的方式切断合作,并列举了特斯拉开源专利、开放超级充电网络等先例。该推文被Rohan Paul转发,称这是Anthropic"最强有力的炫耀"。

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  5. 05

    微软发布Flint:面向AI智能体的可视化语言

    Show HN: 微软发布了Flint,一种用于人工智能代理的可视化语言

    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。

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  6. 06

    AI 能否回答 3 万亿美元的问题?

    Can AI answer the $3 trillion question?

    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。

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  7. 07

    社交媒体AI生成内容泛滥:LinkedIn超过40%长文为AI写作

    社交媒体上随处可见AI生成的内容,尤其是LinkedIn上

    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。

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  8. 08

    百度搭子在成都AI Day发布四项更新:个人版升级、自媒体套件、企业版及搭子联盟

    日均提问暴涨20倍!百度搭子又双叒叕连放大招

    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。

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  9. 09

    Bun 被 Anthropic 收购后用 Rust 重写,月下载超 2200 万

    重写《Rust 中的 Bun》

    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。

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  10. 10

    Cognition 推出 SWE-1.7,接近 GPT 5.5 与 Opus 智能水平

    SWE-1.7 的覆盖范围接近 GPT 5.5 和 Opus Intelligence

    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。

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  11. 11

    小红书发布大模型新架构 PIPO

    小红书发布大模型新架构 PIPO ,让模型一次「吞两个、吐两个」

    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。

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  12. 12

    GPT-5.6 Sol 发布,速率限制将重置两次

    To celebrate the launch of GPT-5.6 Sol, we will reset the rate limits again (twice) across ChatGPT W…

    为庆祝 GPT-5.6 Sol 发布,我们将在接下来 24 小时内(两次)重置 ChatGPT Work 和 Codex 的速率限制。 我们希望你有时间真正尝试有挑战性的任务并掌握它。祝探索愉快!

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  13. 13

    Show HN: 如何在我的低配置电脑上运行 GLM-5.2

    Show HN: Show HN:如何在我的低配置电脑上运行 GLM 5.2

    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

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  14. 14

    Elon Musk 转发用户称赞 Grok Build 的反馈

    Grok Build gets better every day and we love hearing user feedback for improvements

    Elon Musk 转发用户 @0x0funky 对 Grok Build 的称赞。该用户称 Grok Build 是目前唯一集大成的 coding agentic workflow,内建图像生成和图片生视频功能,生图速度快且品质不输 Codex。Agent 可直接完成图像与视频生成,无需额外串接 MCP 或外部服务。用户结合 Agent Sprite Forge 工具,利用 Grok Build 的视频生成能力,先产出 6 秒角色动作视频再反编译为 game sprite,大幅减少对齐问题,制作 2D 横版游戏耗时不到 30 分钟,而此前用 Codex 需 1-2 小时且品质更优。

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  15. 15

    ChatGPT Sites将创意变可发布网站

    Turn an idea into a live Site you can publish and share Here's what some of the team at OpenAI buil…

    将一个想法变成可发布和分享的实时网站 以下是OpenAI团队的一些成员用Sites构建的示例👇 @prd_008 用Sites将一个想法变成了个人专注应用:

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  16. 16

    Perplexity 推出跨模型信用额度分析功能

    Introducing Computer Analytics: You can now track credit spend across models. Available now under A…

    推出 Computer Analytics:你现在可以跨模型跟踪信用额度支出。 该功能现已面向个人和企业用户开放,可在账户设置的 Analytics 下使用。

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  17. 17

    OpenAI高管Fidji Simo因慢性疾病加重辞去全职职务,转为兼职顾问

    I am deeply grateful for all Fidji has done for OpenAI and to advance our mission, and for the oppor…

    OpenAI高管Fidji Simo宣布因慢性疾病加重,辞去全职职务,转为兼职顾问。三个月前她因病情恶化休病假,意识到康复之路漫长复杂,需全力专注健康。她回顾自己曾因工作错过休整机会,包括拒绝Facebook提供的一年病假。她表示将继续通过OpenAI及ChronicleBioAI、CODA_research推动AI在疾病治疗等领域的应用。OpenAI联合创始人Greg Brockman发文感谢她的贡献,并祝愿她早日康复。

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  18. 18

    GPT-5.6 Sol 是目前最强模型

    GPT 5.6 Sol is our best model so far at ~everything. It's remarkable how stark the difference is w…

    GPT 5.6 Sol 是我们迄今为止在几乎所有方面最好的模型。 与GPT-5.5相比,在编码、困难上下文与策略任务、搭建网站……以及任何我需要完成的事情上,差异非常显著。这完全要求你提升自己的尝试目标。

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  19. 19

    Claude Code v2.1.206 发布

    v2.1.206

    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。

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  20. 20

    Google 推出 LiteRT.js:高性能 Web AI 推理运行时

    LiteRT.js, Google's high performance Web AI Inference

    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。

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  21. 21

    DeepSeek-V4 Flash 强化学习训练登陆 AMD Instinct MI355X GPU,由 Miles 框架支持

    News Bringing DeepSeek-V4 Flash RL Training to AMD Instinct MI355X GPUs with Miles DeepSeek-V4 RL is now supported in Miles on AMD InstinctTM MI355X GPUs with ROCmTM! RL requires SGLang rollout and Megatron training to implement the same policy closely enough that token probabilities … AMD & Miles Team

    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。

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  22. 22

    Thinking Machines Lab:构建延伸人类意志与判断的 AI

    The Future Worth Building Is Human

    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。

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