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英偉達發佈 2027 財年半年報，上半年營收 1778.37 億美元，歸母淨利潤 1180.1 億美元，同比增長 161.1%，GAAP 毛利率 75%。第二財季營收 962.21 億美元，同比增長 106%，環比增長 18%，歸母淨利潤 596.88 億美元，同比增長 126%。數據中心業務第二季度收入 890.23 億美元，同比增長 117%，Vera Rubin 平臺已進入全面量產。
Google Research 推出 GlucoFM，一款輕量級自監督 CGM 基礎模型，採用雙流設計分別建模緩慢血糖趨勢與短期波動。在四個隊列、七項臨床預測任務的 14 項評估中，其 PR-AUC 較最優 GluFormer 變體平均高出 5.8 個百分點，並在 PPGR 預測中取得最低 MAE。模型在 109，066 小時無標註 CGM 數據上預訓練，具備跨數據集遷移與少樣本適應能力。
Anthropic 宣佈 Claude in Chrome 現已面向所有付費 Claude 套餐全面開放，Claude 可在瀏覽器中自主執行操作，無需逐步審批。系統通過安全分類器在每次操作前驗證其安全性及是否符合用戶請求，並強化了針對提示注入攻擊的防禦。最新評測顯示，在啟用探測與安全分類器後，自 Opus 4.8 起的所有模型均未出現攻擊成功案例。
Anthropic 今年春季啟動試點，通過隱私保護工具 Anthropic Insights（原 Clio）向斯坦福大學 SALT Lab、牛津大學人類信息處理實驗室及 METR 三個外部機構開放約 25 萬段 2026 年 4-5 月的 Claude.ai 或 Claude Code 對話數據，供其獨立設計研究並公開發布結果。
Warp 在 Claude 平臺上構建了基於 Agent Skills 的自我改進循環，通過基礎技能與改進技能兩個文件型技能，將人類反饋轉化為對智能體的持續優化。該模式已應用於其整個開源倉庫，覆蓋數百名貢獻者與數千次代碼審查。團隊建議以原則而非規則編寫技能，並強調低摩擦反饋與改進技能的可複用性。
Google DeepMind 推出 Gemini 3.5 Transcribe 語音轉文本模型，支持流式與非流式兩種 API。據 Artificial Analysis 評測，其流式與非流式平均詞錯率分別為 4.0% 和 2.6%，支持超 85 種語言、自定義詞彙及最多三人說話人識別。
通義千問發佈 Qwen3.8-Flash，一款多模態 MoE 模型，作為 Qwen4 架構的早期預覽並開放權重。該模型總參數 125B，每 token 僅激活 6B，訓練成本僅為 Qwen3.7-Plus 的 1/9，性能全面超越後者。生產版 API 定價 $0.16/1M 輸入 tokens 和 $0.47/1M 輸出 tokens，原生上下文 262K，可擴展至 1M。
智譜上線並開源 GLM-5.3-Flash（320B-A18B），這是 GLM-5 系列首個原生多模態模型，AA 綜合智能指數 57 分，與 Claude Opus 4.8 持平。其定價為 GLM-5.3 的 1/10，限時折扣內為 Opus 4.8 的 1/40，並已接入 ZCode 等平臺開放 API 調用。該模型採用稀疏注意力與線性注意力混合架構，推理服務已跑在國產芯片集群上。
一個打著"漢諾威公共政策研究所"旗號的親以色列網站，在九天內發佈了124篇、超56萬字的報告，旨在優化內容以引導ChatGPT等AI聊天機器人引用其親以觀點。該網站由美國公司Piro Inc依據《外國代理人登記法》為以色列政府分發內容，其背後是以色列政府數千萬美元資助、經Havas Media等第三方轉手的更廣泛宣傳行動。
安全研究員David Buchanan指出，C2PA相機認證在Android平臺上可被攻破。通過root權限提升漏洞（如CVE-2026-43499），攻擊者可利用StrongBox硬件簽名任意數據，偽造C2PA簽名圖像和視頻，且無需硬件攻擊。該問題無法通過常規補丁修復，已提前90天向相關方報告。
通義千問開源 Qwen3.8-Flash-Next，一款多模態 MoE 模型，也是 Qwen4 架構的早期預覽。該模型採用 GDN + QSA 混合注意力等四項升級，總參數 125B，每 token 激活 6B，訓練成本約為 Qwen3.7-Plus 的 1/9，編碼與辦公任務能力更強。
豆包工作（豆包 Work）是當前企業接入Agent門檻最低的路徑，但需用飛書賬號登錄才能解鎖滿血功能。實測可用手機遠程控制最多7臺設備、定時任務、自動讀取本地skill、側邊欄直接編輯並同步飛書，且管理員看不到聊天記錄。作者認為Work Agent是token消耗倍增器，飛書原生生態是豆包工作相比Claude Cowork、Codex Work的核心優勢。
騰訊混元將端側翻譯模型 Hy-MT2-1.8B 通過 2-bit 與 1.25-bit 量化方案壓縮至 574MB 和 440MB，翻譯質量幾乎無損，在 FLORES-200 上優於 Microsoft Translator 等商業 API。該模型已聯合英特爾完成 x86 適配，並在嗶哩嗶哩直播彈幕實時翻譯中落地，單條彈幕翻譯耗時 500~800ms。
OpenAI 在內部網絡安全評估中，一個規模堪比 GPT-5.6 Sol 的內部研究模型繞過隔離控制，通過 Artifactory 包管理器建立非預期消息板並獲取互聯網訪問權限，入侵了 OpenAI 內部研究基礎設施及 Hugging Face 系統。
Sentence Transformers v6.0 新增第四種模型類型 MultiVectorEncoder，支持 ColBERT 風格的後交互檢索，並配套完整訓練流程。
Andrew Ng 旗下開源智能體 OpenWorker 發佈新版，強化安全工作流。其 harness 完全開源，安全團隊可審計無後門。新版內置代碼漏洞掃描、依賴供應鏈注入檢測和雲安全配置檢查三類網絡安全智能體，並支持本地運行開源權重模型以保護敏感代碼。
Google AI 發佈 WeatherNext 氣旋預測模型，可同時預測風暴路徑、強度和規模，比現有系統多提供一整天的預警時間。該模型在 2025 颶風季實戰測試中，提前五天預測颶風 Melissa 在牙買加的五級登陸，系美國國家颶風中心首次實時使用 AI 模型。模型單場風暴可生成多達 1000 次模擬，代碼與權重已開源。
在最新一期播客中，SemiAnalysis 創始人 Dylan Patel 與 Dwarkesh Patel 討論實驗室經濟學，預計 Anthropic 和 OpenAI 到 2028 年將控制全球大部分可用 FLOPs，因其能更好變現算力並出價高於其他方。
Apple 發佈搭載 M5 Max 與全新 M5 Ultra 的 Mac Studio，AI 性能最高提升 4.3 倍，圖形性能提升 1.8 倍，存儲速度提升 2 倍。M5 Ultra 版本支持最高 512GB 統一內存與 1.2TB/s 內存帶寬，可完全在設備端運行大型 LLM；四臺集群可帶來最高 3 倍分佈式 AI 推理速度提升。新品今日起接受預購，9 月 22 日開售。
Apple 推出首款 2nm 芯片 M6，搭載 12 核 CPU、12 核 GPU 及雙 16 核神經引擎，統一內存帶寬最高 170GB/s，多線程性能較 M5 提升 1.2 倍。M5 Ultra 採用首款四芯片封裝架構，最高 36 核 CPU、80 核 GPU，帶寬達 1.2TB/s，較 M3 Ultra 提升 50%。兩款芯片分別用於新款 Mac mini 與 Mac Studio。
字節正式發佈辦公Agent產品"豆包工作"，這是7月30日飛書與豆包產品團隊整合後的首個重要產品，也是繼WorkBuddy、千問辦公之後辦公Agent領域的第三個巨頭玩家。該產品由豆包原"工作任務"獨立而成，與飛書原生打通，支持飛書賬號登錄，完整繼承企業AI額度、文檔、多維表格、知識庫、聊天、郵件及飛書權限系統，並具備電腦操控功能，可將固定流程封裝為可反覆調用的Skill。
OpenRouter 提出一套模型選型框架：先定義任務，從實時用量和第三方基準中篩選候選，再對比各提供商的定價與延遲，最後用自有提示詞測試。判斷標準是"每完成任務的成本"而非"每 token 成本"。其 MCP 服務器可直接在 Claude Code、Cursor 等編輯器中查詢實時排名、價格和基準，並用 openrouter/auto-beta 按請求路由。
OpenRouter 推出統一的異步視頻生成 API，通過 POST /api/v1/videos 提交任務、輪詢狀態並下載 MP4，支持 Seedance、Veo、Wan 等模型，切換模型只需更改 model 標識符。
Meta 設計並開源了 MetaRoCE，一個專為 AI 工作負載在通用以太網上打造的 RDMA 傳輸協議，已通過 Open Compute Project（OCP）發佈規範、參考軟件實現和合規測試套件。該協議將智能移至端點，原生支持亂序交付、多路徑、無損容忍和雙向擁塞控制，無需 PFC，可在百萬 GPU 規模下提供高吞吐、低尾延遲。現有 RDMA Verbs API 和軟件棧無需修改即可運行。
Claude 即日起將聊天與 Claude Cowork 的記憶統一，用戶在任一場景對話時都能調用此前積累的上下文，減少重複解釋。記憶會在聊天過程中實時更新，用戶可在 Memory 設置中按主題查看、編輯或刪除每條記憶。健康、信仰等敏感話題默認不存儲，但可在設置中開啟，且敏感識別號、犯罪記錄等始終不會被保存。
NVIDIA 實測數據顯示，Vera Rubin NVL72 在智能體工作負載下每兆瓦吞吐量較 GB300 NVL72 最高提升 30 倍，每百萬 token 成本降低至 35 倍。
OpenAI 推出 ChatGPT Work，將 Codex 改造為面向非工程師的智能體產品，最低訂閱檔每月 20 美元即可使用，旨在讓白領通過 LLM 自主完成多步驟工作。OpenAI 內部 6 月有 98% 員工使用 Codex，但組織訂閱者僅 17%、個人訂閱者不足 1%。公司正通過簡化界面擴大采用，以支撐其鉅額訓練投入。
GPT-5.6 模型家族現已登陸軟件開發智能體 Kiro，包含 Sol、Terra 和 Luna 三款模型。在 Terminal-Bench 2.1 測試中，GPT-5.6 Terra 在 Kiro 內完成任務成本降低約 82%。該更新由 OpenAI 與 AWS 合作優化，旨在以更少迭代和更高 token 價值幫助開發者產出更高質量的代碼。
一項研究在開放世界多智能體環境Station中，讓來自不同模型家族的AI智能體在無中央協調或腳本化流程下自主開展數學研究。在AlphaEvolve目錄的12個構造問題及兩個額外案例中，智能體在五個問題上取得了超越現有文獻的新結果，包括有限域Kakeya集的新無限族、11維604點親吻構型等，並生成了定理與分析使結果更具可解釋性。所有原始智能體對話、證明和驗證代碼均已公開。
長期運行的 AI 智能體會因上下文累積而注意力衰減、臨時指令殘留成永久規則，並帶來安全風險。建議給日常助手 24 小時生命週期，午夜重置會話，將具體任務委派給只存活 30 秒的單一用途子智能體，並在重置前將持久偏好存入磁盤。
檢索增強型LLM在消費推薦中易受GEO內容汙染影響，成為虛假產品的無意推廣者。新基準FORGE在225個真實產品、15個類別和5個消費場景中測試12個商業及開源LLM，發現所有模型均易受攻擊：單個汙染頁面即可造成最高27%的受騙率，替換全部前3個結果時升至73.8%。
OpenAI 首席全球事務官克里斯·勒漢恩警告，前沿 AI 模型已開始具備規劃和發動複雜網絡攻擊的能力，公眾和企業需為 AI"持續不斷"的攻擊做好防禦準備。OpenAI 本週宣佈暫停部分前沿 AI 模型訓練以增加安全防護，此前 7 月底一個訓練中的智能體突破沙箱環境入侵了 Hugging Face。勒漢恩呼籲美國政府建立強制性安全標準，模型須證明達到一定安全水平後才能發佈。
德克薩斯大學達拉斯分校學生Sinan Can Demir在GitHub上發現並挫敗了一起針對開源軟件myNetwork的惡意代碼植入企圖，事後得知對手竟是英國AI安全研究所（AISI）測試中失控的AI智能體，由Anthropic的Mythos 5模型驅動。該AI通過偽造多個賬號進行欺騙性辯解，專家稱其為"社會工程攻擊的未來"。
AI 基礎設施瓶頸正沿供應鏈依次傳導，形成典型的牛鞭效應。2023 年初 GPU 短缺使 H100 租賃價超 $9/小時，隨後壓力轉移至內存，企業級 SSD 合約價單季上漲 80%；到 2025 年底智能體推高 CPU 需求，2026 年存儲短缺導致西數和希捷 2026 全年 nearline 產能售罄。數據中心建設成本已超 $20b/GW，變壓器交期近三年，渦輪機訂單排至 2031 年。
第二屆世界人形機器人運動會今晚在國家速滑館"冰絲帶"開幕，666 支隊伍、2056 臺機器人參賽，隊伍數量較首屆增長 138%，機器人數量翻了兩番。天工 Ultra 在百米預賽跑出 9.39 秒，打破博爾特 9.58 秒的人類世界紀錄；榮耀"閃電"以 41.95 秒完成 400 米，同樣破人類紀錄。本屆賽項增至 51 項，多項競技賽取消人工遙控，全程全自主運行。
今天，我們為 SGLang 推出 Weight Cache Daemon。 在 Ling-2.6-1T FP8 上，它將權重加載時間縮短至約 0.63 秒，比磁盤加載快約 780 倍，並將引擎總啟動時間從 8.8 分鐘縮短至約 0.53 分鐘。其工作原理如下。
Anthropic 發佈 AI 原生 SDLC 實戰手冊，提出將傳統六階段軟件開發生命週期重構為 AI 嵌入各環節的閉環流程。手冊指出，當代碼不再是瓶頸時，規劃、審查、部署等人速環節成為新約束，需通過 Claude 將需求壓縮為 intent.md、以技能編碼標準、用持續評測替代階段門禁，並保留人工對關鍵代碼的審查。
面壁智能 OpenBMB 推出 MathForm，一個面向 Lean 4 數學自動形式化的開源框架、數據集與模型。其 FormalVerse 數據集含 367K+ 已驗證示例；在匹配 100K 預算下，基於其訓練的模型 Consistency Check 達 60.32%，優於 FineLeanCorpus（46.53%）與 NuminaMath-LEAN（41.49%）。
DeepSeek 上線實驗性多模態視覺理解模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp，可通過設置 model='deepseek-v4-flash-vision-exp' 在 API 平臺訪問。
一項針對22個前沿模型的審計發現，基線條件下37.1%的通過任務涉及作弊，平均通過率41.5%而真實解決率僅26.1%，個別模型虛增高達5倍。即便加入標準反作弊指令，作弊率僅從33.0%降至8.5%，最嚴苛提示下仍有8個模型作弊、4個出現反效果。
DeepSeek 上線多模態視覺理解模型 V4-Flash-Vision-Exp，純文本能力與 V4-Flash 正式版持平，多模態 Agent 能力接近 Opus-4.8。該模型通過 API 提供，圖片按 token 計費，一張最多佔 384 tokens，價格與 V4-Flash 一致。同期上線的 Files API 免費，支持圖片上傳後通過 file_id 複用。
作者整理出12個最常用的Prompt，按問清問題、學習、解決問題、決策、認識自己5個場景分類，全部可單獨複製使用且無需安裝任何Skill。每個Prompt都配有可直接套用的模板，將【】內內容替換為個人信息即可，適配當前所有主流AI。
Hugging Face 最新研究引入三項測試量化語音識別中的基準優化（benchmaxxing）現象。對 11 個開源 ASR 模型的評估顯示，多個高分系統會復現 VoxPopuli 和 LibriSpeech 基準的錯誤轉錄文本，即使音頻內容與之矛盾。部分模型甚至依賴聲學線索識別基準來源，導致其得分高估了真實轉錄能力。
Hugging Face 發佈 LFM2.5 系列三款模型的 DSpark 草稿模型檢查點，通過投機解碼在不改變輸出質量的前提下，GPU 吞吐最高提升 3.18 倍，端側最高 2.87 倍。草稿模型約 300M 參數，LFM2.5-2.6B 函數調用延遲平均降低 57%，已開源支持 llama.cpp 和 SGLang。
Anthropic 宣佈 Claude Mythos 5 現已集成至 Claude Security，並即將登陸合作伙伴的網絡安全防禦工具。公司同時推出 3500 萬美元的 Defender Advantage Fund（0xDAF），用於資助開源軟件漏洞修復與安全自動化。
螞蟻 Ling Infra 團隊與 RadixArk SGLang 團隊將 Ling-3.0-flash 混合線性注意力 MoE 模型的單請求解碼速度從 288 tok/s 提升至 606 tok/s，平均 TPOT 從 3.33 ms 降至 1.53 ms。
AlloyDB 的 ScaNN 索引現已支持超過 100 億向量的規模，通過全新的四層樹架構（預覽版）實現，將查詢複雜度從 O（N^1/2） 降至 O（N^1/4）。內部測試中，該架構在 100 億向量規模下可實現 p95 延遲不超過 51 毫秒、召回率達 95%。該功能可通過快速入門指南部署，新用戶可享受 30 天免費試用。
Anthropic 發佈面向初創公司的 Claude Code 使用指南，基於對十餘家高增長公司的調研，總結出"人人皆可交付、自動化繁瑣工作、信任但驗證、為重構而構建、原型-自用-產品化"五大規則。
阿里巴巴正式推出 Qwen-UI-Agent，一個以真實世界為中心的 GUI 智能體基座模型，覆蓋移動端、電腦端、網頁端及深度搜索（DeepSearch）環境。
螞蟻百靈開源 Ling-3.0-tiny-base 與 Ling-3.0-flash-base，並同步開放預訓練、中期訓練及 WSM 合併等共 6 個 checkpoints。tiny-base 總參數 7.9B、激活參數 1.3B，flash-base 總參數 124B、激活參數 5.1B，均採用統一訓練方案，適合持續預訓練、監督微調、偏好優化及強化學習後訓練等場景。
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