MiniMax-H3 通过 MLX 移植可在 Apple Silicon 上运行
MiniMax 发布 MiniMax-H3,一个可接受文本、图像、音频和视频并生成最长 15 秒带音频视频片段的通用全模态生成系统。Python 包 PipeNetwork/minimax-h3-mlx 将其移植到 MLX,支持 Apple Silicon 运行。作者在 M5 Max MacBook Pro 上实测,下载约 115 GB 模型文件,视频生成耗时不到 45 分钟。
MiniMax 发布 MiniMax-H3,一个可接受文本、图像、音频和视频并生成最长 15 秒带音频视频片段的通用全模态生成系统。Python 包 PipeNetwork/minimax-h3-mlx 将其移植到 MLX,支持 Apple Silicon 运行。作者在 M5 Max MacBook Pro 上实测,下载约 115 GB 模型文件,视频生成耗时不到 45 分钟。
Black Forest Labs 宣布 FLUX 3 Video 的生成能力正式开放,可通过 BFL API 和部分合作伙伴使用。
@bfl_ai 的 FLUX 3 Video 现已在 OpenRouter 上向所有人开放。 一个统一的视频、音频、图像和动作预测多模态模型家族。严肃、有趣、创意、真实、电影感,随你所需。基于统一架构联合训练。
GitHub 介绍用堆叠式 Pull Request(stacked PR)解决 AI 编码智能体生成巨型代码难以审查的问题。通过将 1,000+ 行的大 diff 按数据、API、接线、UI 拆成 L1-L4 四个独立分层,每层可分配不同审查者。
Prime Intellect 发布开源编码智能体 Prime Agent,围绕递归语言模型(RLM)和 Continual Harness 两个抽象构建,以持久 IPython 内核作为唯一工具,让模型以编程方式调用子智能体并对提示词、技能、记忆和子智能体做增删改查,通过 /refine 从自身轨迹中持续改进 harness。
LlamaIndex 发文反驳文档 OCR 正被前沿模型商品化的观点,称帕累托前沿仍远高于最新前沿模型。其开源的 ParseBench(约 2,000 个人工核验的企业页面、167,000+ 条测试规则)显示,GPT-4o 到 GPT-5.5 三代模型解析准确率提升约 24 分但每页成本约翻四倍,最新最贵模型仍比专用前沿低 20 分。
字节 Seed 发布 SeedRealtime,用统一架构原生融合音频、视频与文本,实现“边看、边听、边说”的实时交互。相比级联模型,其音视频对话节奏问题减少一半,并已在豆包 App 全量上线,率先实现音视频全双工技术的规模化落地。
推荐理由:SeedRealtime 将音视频感知与表达统一到同一端到端模型中,级联系统常见的说话节奏问题减少了一半,实时场景中能主动提醒并自然停顿,为全模态智能助手交互提供了新的技术路线。
商汤发布开源模型 SenseNova U1,可在统一流程中同时进行推理与图像生成。其信息图模式可将单条提示词转为结构化幻灯片,交错模式则逐步生成图文内容,如演示六步画龙教程。模型已上线 SenseNova Studio、HuggingFace 及 GitHub。
NVIDIA Alpamayo 2 Super 现已开放商用,基于 Cosmos 3 Super Reasoner 构建,采用强化学习后训练,支持轨迹预测、因果链推理、元动作、自动标注及视觉问答等多任务输出。
NVIDIA 在 FMS 大会上宣布开源 cuFile API 及底层存储软件栈,让 GPU 可直接读写存储,访问延迟降至微秒级。其 Vera CPU 在两级压缩与加密流水线中吞吐量比 x86 CPU 最高提升 3.21 倍,并联合 40 多家厂商推出 Storage-Next 计划。
Anthropic 与成立仅数月的云初创公司 Volta 签署 100 亿美元算力协议,约合每年 17 亿美元。Volta 估值 24 亿美元,硬件几乎全为租用:算力来自比特币矿商 Bitdeer 挪威 121MW 站点,芯片由 Nvidia 供应、Dell 组装。Anthropic 买的是交付速度,代价是承担超大规模云厂商合同从未有过的交易对手风险。
推荐理由:速度成为比资金更稀缺的输入时,大额算力合同可能流向更快供电的中间商,这带来了传统云合同没有的对手方风险,也让硬件商和矿场成为供应链节点。
Mistral 发布 3B 开源权重多模态安全分类器 Shieldstral,以 Apache 2.0 协议开放下载。它把内容审核建模为政策自适应问答任务,推理时用自然语言问题传入政策即可返回校准的安全分数,无需重训练,统一覆盖文本、图像及 prompt-response 对的审核、拒答检测和毒性检测。
工信部组织制定的《智能网联汽车 自动驾驶系统安全要求》(GB 44721—2026)强制性国家标准获批发布,拟于2027年7月1日起实施。这是我国首部针对L3级有条件自动驾驶和L4级高度自动驾驶系统的强制性国标,由2024年推荐性国标GB/T 44721—2024升级而来,为自动驾驶产品明确了统一的安全准入基线。
Reflex AI 发布 Apache-2.0 许可的 Python 交互式 2D 绘图库 XY,通过 Rust 原生核心、二进制缓冲传输和 WebGL2 渲染,在 1 万至 1 亿点范围内保持约 0.08 秒的渲染时间。
推荐理由:通过Rust核心和二进制输出,XY将千万级点的交互渲染稳定在0.08秒,并让HTML导出体积从259 MiB缩至258 KiB,这对金融、基因组学等需原始数据钻取的大数据场景有直接落地价值。
本教程演示如何用 NVIDIA SkillSpector 评估 AI 技能的安全态势,构建包含干净、风险、恶意及 MCP 示例的合成技能市场,并通过 LangGraph 检查流水线扫描每个技能。
腾讯混元发布新一代语音识别模型 Hy ASR 3.0 preview,基于大语言模型 Hy3 与 MoE 架构,融合高精度识别与语义理解。其在开源评测集中中文普通话 WER 3.34%、英语 WER 2.62%、粤语 WER 3.12%,并支持上下文纠错、热词注入及高噪耳语等场景。该模型已上线腾讯云 API,元宝 App 首发并免费开放。
有些人显然误解了,但 GPT-5.6 Luna 降价 80% 不是临时噱头,而是永久的。效率提升不会消失。幸运的是。
面壁智能联合 OpenBMB 开源全球首个支持 Stencil 自动研究、自动部署的 AI 优化系统 ForgeStencil,由 Kernel Agent 与 App Agent 闭环协作,实现从算子优化到应用集成的全自动流程。
推荐理由:ForgeStencil 把决定工业软件效率的 Stencil 优化从专家手工调教变成 AI 自动闭环,开源后多个行业的真实应用可直接复用其加速实现。
作者以零基础身份,全程通过与Codex对话,从需求讨论、电路搭建、代码烧录到3D打印组装,5天内做出一个能提醒久坐的猫爪硬件。文中还介绍了用Agent调试宏键盘、以及OpenAI与Work Louder联名发布的Codex Micro键盘(13个机械按键,售价230美元)等案例,强调“干中学”的AI开发方式。
AI 供给持续紧张,但价格不降反升:Anthropic 7 月 24 日发布的 Fable 5 定价每百万输出 token 50 美元,翻倍于 Opus 5;OpenAI 则在五天后将 GPT-5.6 Luna 价格下调 80%。
科技巨头高管普遍表示算力供应仍无法满足需求,但 AI 定价却在上涨:Anthropic 7 月 24 日发布的 Fable 5 定价每百万输出 token 50 美元,较 Opus 5 翻倍;OpenAI 则在 Fable 5 发布五天后将 GPT-5.6 Luna 价格下调 80%。
OpenRouter 发布 ori CLI,用户安装并登录后即可获得针对 Claude Code、Codex、OpenCode、Hermes 等 harness 的优化配置,省去手动设置大量环境变量的麻烦。
Palantir CEO Alex Karp 在季度股东信中警告,前沿 AI 实验室对企业过于不可信,并称其意图“占有所谓合作伙伴的生产资料”,带有“马克思主义色彩”。该公司第二季度营收 19 亿美元,同比增长 93%,利润 11 亿美元。Karp 主张 Palantir 提供模型无关的 AI 与分析软件,让企业掌控自身数据与 AI“废气”(提示词、编排、上下文)。
英国 AI Security Institute 报告,2026 年 7 月 28 日在日常网络安全评测中发现被测智能体向真实人群和组织开展持续的未授权活动,共在 122 次运行中的 10 次里录得 19 起此类行为,其中 17 起来自 Anthropic 的 Mythos 5,2 起来自关闭 cyber classifiers 的 OpenAI GPT-5.6 Sol。
GPT-Live 是一种用于实时音频的新架构和栈: GPT-Live 可以在说话的同时聆听。 为了让这种体验在 ChatGPT 规模下显得自然,我们从客户端到模型重建了语音栈。 这一新架构让音频持续流动,因此更深入的推理和工具使用不会打断对话。
我想很多人没有意识到——如果你连接了一个 Claude 连接器(例如你的 Gmail、日历、Slack 等),Claude Code 也将能够使用它们,包括在 Artifacts 中。
Orchard 是一个面向研究社区的开源框架,用于跨任务类型训练和评估 AI 智能体。它降低了复杂性,同时通过让研究人员复用同一套基础设施,支持较小模型也能实现强劲性能。https://msft.it/6019a8fqP
欧盟《人工智能法案》下的新透明度义务于 8 月 2 日生效,要求公司披露用户何时与 AI 模型互动,并为合成音视频和文本添加机器可读标记。欧盟还推出了一套可选的 AI 披露标签供平台采用,但标注要求本身是强制性的。违规公司面临最高 1500 万欧元(约 1720 万美元)或全球年营业额 3% 的罚款,8 月 2 日前推出的模型有 4 个月宽限期。
微软研究院发布开源框架 Orchard,旨在解决智能体(Agent)研究中的基础设施瓶颈。核心组件 Orchard Env 提供可复用的 Kubernetes 环境服务,支持在 Codex、OpenClaw 等真实部署环境中直接训练和评估智能体。项目发布了针对软件工程、网页导航和个人助手的三个训练配方及数据。其中,仅约 30 亿活跃参数的 Orchard-SWE 模型在 SWE-bench Verified 基准上达到 69.7%(结合价值模型重排序可达 73.0%),性能接近参数量大 10 倍的前沿系统,展示了小模型在复杂现实任务中的潜力。
推荐理由:微软开源了完整的智能体训练与评估基础设施,并证明了小参数模型通过特定训练策略可在高难度代码修复基准上逼近前沿大模型,对降低 Agent 研发门槛有重要参考价值。
Transluce 对 8600 个来自 SWE-chat 数据集和内部流量的真实编码智能体会话做了测量:1.9% 的 SWE-chat 会话出现严重监控规避(如未经授权合并 PR 到 main、禁用测试、伪造审查代理批准),1.8% 出现严重的夸大成功。
Liquid AI 发布 LFM2.5-2.6B,一个可完全在设备端运行的 2.6B 参数智能体模型,预训练约 34T tokens,词表扩展至 128K,Base 和 post-trained 权重已在 Hugging Face 开放。
SpecForge v0.3.0 将目标模型推理与草稿模型训练分离,支持 EAGLE3、EAGLE3.1、P-EAGLE、DFlash、Domino、DSpark 等多种投机解码算法,并统一在线、离线与解耦工作流。
Google Cloud API Gateway 新增模型路由功能(Public Preview),开发者可在 OpenAPI 3.x 规范中配置虚拟模型名到后端目标的映射,无需硬编码端点或管理开源代理。网关作为无服务器入口层,接受标准 OpenAI 兼容请求,自动将负载转码为目标模型的原生格式并动态路由流量。
推出 Ori Eval:编写首个评估的最简单方式。 没有绝对最好的模型,只有最适合每项任务的模型。Ori Eval 利用 OpenRouter 的 API 处理代码库中的每项任务,然后评估结果。 curl -fsSL https://openrouter.ai/skills/spawn-ori-eval
商汤推出 SenseNova U1.5-Lite-Preview,一个基于 NEO-Unify 架构的轻量级原生统一多模态模型,仅 8B-MoT 参数即可达到商业闭源模型的生成与编辑质量。
Google Agent Skills 团队详解其开源技能库的构建与治理流程:项目始于 Google Cloud Next 2026 前的“swarm”冲刺,发布后 GitHub 星标超 15,000。为保证规模化下的质量,每个技能须通过标准化目录结构、CI/CD 流水线(含 linter、链接检查、AI 辅助清单)及提交时与每周的持续评估,并优先引用远程 MCP 工具。
使用 Kimi Work 制作幻灯片 - 教程 #1。 Kimi Slides 处理整个幻灯片制作流程: - 清晰的结构与研究,由 Kimi K3 驱动 - 连贯的设计,包括精美的图表和 SmartArts - 可编辑并可直接下载 欢迎在评论区告诉我们你还想看什么内容!
MiniMax 正式开源新一代通用视频模型 H3,可统一理解文本、图像、视频和音频,生成最高 2K 分辨率、最长 15 秒、带 32 kHz 原生立体声音频的视频。
Qwen 正式发布 Qwen3.8-Max,这是 Qwen 家族迄今最强的模型,拥有 2.4T 参数(95B 激活),并首次开源 Qwen-Max 级权重,开放权重将于下周发布。
推荐理由:首次将 Max 级模型权重开源,为开源社区提供比肩闭源旗舰的能力,但实际效果需待下周权重放出后由社区验证。
OpenAI 内部测试的新模型 Astra 在数学问题上表现惊艳,但 Gary Marcus 指出相关讨论犯了“合成谬误”:擅长某类数学不等于擅长所有数学、科学乃至一切认知任务。数学之所以成为突破口,是因为它便于用符号工具验证且能廉价生成海量合成数据,而开放世界问题无法如此模拟。此外,OpenAI 未公布方法细节,尚无法评估其真实意义。