AI今日热榜

劳伦·福里斯特尔

Amanda Silberling

蒂姆·德尚

玛丽娜·特姆金

克尔斯滕·科罗塞克

卢卡斯·罗佩克

玛丽娜·坦姆金

拉塞尔·布兰登

丽贝卡·贝兰

卢卡斯·罗佩克

贾格米特·辛格

洛伦佐·弗朗切斯基-比基耶拉伊

萨拉·佩雷斯

莎拉·佩雷斯

拉姆·艾耶

丽贝卡·贝兰

洛伦佐·弗朗切斯基-比基耶拉

TechCrunch 活动

拉塞尔·布兰多姆

朱莉·博特

世界模型让生命科学即将进入“可计算演化”时代。

H3给MiniMax打开了哪几层增长空间？

失去“我”的AI恋人。

复活恐龙能赚钱?

影游融合赛道仍具备巨大的创新空间与商业想象空间

“过去微不足道的错误，在 AI 时代变成了灾难性的昂贵错误。”

「永久停用」是不是「踩刹车」的信号

是时候算一下harness 税了

十年磨一剑，迅策终于迎来了自己的兑现时刻。

AI时代的传媒业正在发生怎样的变化？

AI对经济增长与生产率影响的三种观点

一场考试引发的「网络攻击」。

善战者无赫赫之功。

AI办公还需要一个软件吗？

最近三个月，至少出现了四个"Claude杀手”，在商业上的影响又如何呢？

GPT-5.6 Luna降到0.2美元/百万Token，比DeepSeek还便宜，开发者狂喜。

真正的创意灵感，算法仍然做不来。

BAT殊途同归，Agent成为新牌桌，但收费才是硬道理

开源大模型免费下载，部署它请先准备3000万

中国领先的AI公司更拥抱“开源”

DeepSeek-V4-Flash来了

性价比之王要打 Agent 仗了

AI写作的黄金时代，崩塌了

我们可能远远低估了2026年这场AI竞赛的复杂程度。

Luna直接打骨折

收入扩张、规模效应显现

Thinking Machines发布反超初代的开源模型Inkling-Small

AWS利润率蹿了6.5个点的秘密

连济南首富都盯不住，看来AI应用创业确实不易。

哈啰主业增长见顶，密集推出多个AI垂直新应用试错

https://john.fun/elevators

https://github.com/yc-software/qm

https://www.lighthousereports.com/investigation/big-food-vs-the-people/

https://www.jeffgeerling.com/blog/2026/getting-25g-ethernet-mac-thunderbolt/

https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-v4-flash

https://semyonsinchenko.github.io/ssinchenko/post/datafusion-graphs-cc-2/

https://api-docs.deepseek.com/updates/

https://github.com/sqliteai/waste

https://hughhowey.com/the-end-of-an-era/

https://signoregalilei.com/2026/07/26/the-most-official-water-costs-120000-a-gallon/

https://lwn.net/Articles/1086489/

https://www.bbc.com/news/articles/cn0nqv05g0do

https://blog.google/security/chrome-stronger-with-every-update/

https://www.engadget.com/2220571/differences-between-imax-70mm/

https://phulin.me/blog/poker/

前沿红队 · 2026年7月30日

https://marbleos.com/demo

https://hyperbo.la/w/winding-down-artichoke-ruby/

https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-07-31/moonshot-s-kimi-built-on-20-000-nvidia-chip-cluster-from-alibaba

https://arxiv.org/abs/2607.27197

https://github.com/mokshablr/gander

https://www.wsj.com/finance/investing/situational-awareness-down-67-in-july-in-ai-stock-rout-cd19901f

https://www.footyheadlines.com/2646571793/betting-ban-takes-effect-no-more-gambling-sponsors-in-the-premier-league.html

https://www.wired.com/story/defcon-34-badge-baochip-andrew-bunnie-huang/

https://earendil.com/posts/session-portability/

https://github.com/openjdk/jdk/pull/31120

https://fzakaria.com/2026/07/27/the-mean-means-nothing

https://graybeard.ing/the-religion-of-speed/

https://www.bunniestudios.com/blog/2013/where-usb-memory-sticks-are-born/

https://github.blog/changelog/2026-07-30-stacked-pull-requests-are-now-in-public-preview/

https://ccsim.fly.dev

https://github.com/MemoireMorte/Memo-1

https://jssfr.de/2026-07-27-bad-apple-but-traceroute.html

https://www.ctgt.ai/research/distillation-censorship-transfer

https://www.theexamination.org/articles/red-bull-funded-research-energy-drinks-alcohol

开源项目GitHub狂揽8000+Star

行业独家的30s视频原生直出

尽显AGI黄金时代的奢华

要做硬核的事情，而非摘低垂的果实

百万网友已玩疯

AI for Science方向

OpenAI的RSI焚诀，它来了！

李飞飞老师的World Labs，补了块关键拼图

最新完整技术报告出炉

嚯，诺奖团队也被砍了

WorkBuddy已成为国内最受欢迎的效率智能体工具之一

6位联合创始人——只剩2名。

中科院、北电数智等专家共探数学与AI边界

AI开始组团“挖漏洞”

角逐全球最难右舵市场

让多智能体团队随时随地为你干活

摘要：系统提示是开发者配置的指令，用于控制AI应用中基础模型的行为。它们被广泛应用于商业AI产品，但很少向公众或监管机构披露，在AI系统的广泛部署中造成了严重的信任和问责缺口。在本文中，我们介绍了人工智… ▽ 更多 | 提交于2026年7月30日

摘要：对齐大… ▽ 更多 | 提交于2026年7月30日

摘要：代理视觉推理的基本目标是提高多模态大模型…的成功率。▽ 更多 | 提交于2026年7月30日

摘要：大语言模型（LLM）代理已显著改善了编码和编程工作流程。特别是Claude Code，它是最强大的LLM编程代理之一，能够执行复杂的编程任务。然而，一些缺点可能会削弱长期的代理…▽ 更多 | 提交于2026年7月30日

摘要：……出现了新建筑。这指的是在前后（双时相）卫星图像对档案中进行搜索，并根据每对图像与自然语言描述的变化的匹配程度进行排序。执行此匹配的组件，即组合“前”和“后”视图的融合模块，必须在查询时运行…▽ 更多 | 提交于2026年7月30日

摘要：……若干奇数环的强乘积的个体构造，这些构造并未提高香农容量下界。这些构造是通过与大型语言模型（LLM）的迭代交互发现的，展示了LLM在寻找显式组合构造方面的潜力……更多 | 提交于2026年7月30日

摘要：硅采样是指使用大型语言模型（LLM）生成对调查的回应。它显示出前景，但往往生成的响应分布方差低得不切实际。我们认为这种模式坍缩是由于LLM无法生成数值……更多 | 提交于2026年7月30日

摘要：大型语言模型可以编写、修补和搜索代码，但值班根因分析（RCA）需要不同的能力：从模糊的用户报告开始，通常在事件开始数小时后，对噪声指标、日志、追踪和源代码进行推理。我们介绍…▽ 更多 | 提交于2026年7月30日

摘要：…照片需要在有限的专家标注数据和不同医院间显著采集差异的情况下，区分瘢痕疙瘩与增生性疤痕。端到端图像模型仍然依赖数据，而将照片发送到托管的视觉…▽ 更多 | 提交于2026年7月30日

摘要：大型…▽ 更多 | 提交于2026年7月30日

摘要：大型……的快速增长…… ▽ 更多 | 提交于2026年7月30日

摘要：基于大型语言模型的多智能体系统通过任务分解、智能体专业化、信息交换和中间验证来改进复杂问题的解决。然而，现有系统通常将通信拓扑视为固定的设计选择或离线的…… ▽ 更多 | 提交于2026年7月30日

摘要：…使用包含3,244张图像的数据集，跨越五个高度不平衡的严重程度类别，操作员对。真实标签通过五个独立大型语言模型分析原始检查员笔记的共识稳健生成。我们的结果显示准确率提高了，… ▽ 更多 | 提交于2026年7月30日

摘要：随着大型… ▽ 更多 | 提交于2026年7月30日

摘要：大型视觉语言模型（LVLMs）在视频理解方面取得了显著进展，但由于大量视觉标记和有限的上下文窗口，理解长视频仍然具有挑战性。视觉采样提供了… ▽ 更多 | 提交于2026年7月30日

摘要：安全运营中心（SOC）中的一个问题是告警疲劳，因为报告的检测数量超过了工作人员一天内可以处理的数量。先前的工作提示或微调大型… ▽更多 | 提交于2026年7月30日

摘要：自动代码生成正在成为量化金融中的重要工具，其中大型… ▽更多 | 提交于2026年7月30日

摘要：同策略蒸馏（OPD）从教师模型提供密集的 token 级监督，但其有效性可能取决于教师的一致性，即提供 OPD 监督的模型也应该生成用于训练监督微调（SFT）参考的示范。然而，在实践中，当 SF… ▽ 更多 | 提交于 2026年7月30日

摘要：大型模型的最新进展… ▽ 更多 | 提交于 2026年7月30日

摘要：生成式用户界面（GenUI）让大语言模型直接从自然语言指令合成完整、可渲染的界面，但评估其生成质量仍然是一个未解决的问题。人工评估成本高昂… ▽ 更多 | 提交于 2026年7月30日

摘要：智能通常被理解为获取和应用知识、适应陌生情境以及解决新问题的能力。大型… ▽ 更多 | 提交于2026年7月30日

摘要：理解大型代码库对大型语言模型（LLM）智能体而言是一项长时程任务：回答单个问题可能涉及构建和运行软件、跨文件追踪执行流程，以及综合来自数千万… ▽ 更多 | 提交于2026年7月30日

摘要：派生测量结果越来越多地作为直接事实进入大型语言模型（LLM）流水线，尽管其有效性依赖于具体实例。我们将派生特征过度信任（DFOT）定义为下游LLM将此类测量结果赋予直接…的认知地位时的失败。▽ 更多 | 提交于2026年7月30日

摘要：母单执行是算法交易中的一个核心问题，其目标是将大额订单拆分成较小订单，同时降低执行成本。现有方法要么依赖可能在实际中不成立的预设市场假设，要么需要针对特定任务的训练，从而限制了对新环境的适应性。为了克服这些局限…▽ 更多 | 提交于2026年7月30日

摘要：手-物体交互（HOI）建模仍然具有挑战性，因为需要在严重的视觉不确定性下，对手部关节、物体几何、接触、语义和动力学进行联合推理。基础模型…▽ 更多 | 提交于2026年7月30日

摘要：大型… ▽更多 | 提交于2026年7月30日

摘要：大型… ▽更多 | 提交于2026年7月30日

摘要：虽然视觉令牌剪枝对于高效的多模态大模型至关重要… ▽更多 | 提交于2026年7月30日

摘要：将单体系统拆分为微服务是软件现代化中的关键活动。尽管大型语言模型（LLM）能够根据文本需求生成语义上合理的拆分方案，但目前尚不清楚这些方案是否保留了结构上的……更多内容 | 提交日期：2026年7月30日

摘要：大型……更多内容 | 提交日期：2026年7月30日

摘要：本文提出公平性剪枝，一种轻量级结构干预方法，旨在管理和未来缓解大型……中的群体偏见……更多内容 | 提交日期：2026年7月30日

摘要：多模态大型……更多内容 | 提交日期：2026年7月30日

摘要：流式视频理解要求模型在未知未来问题之前持续保留有用的视觉证据。现有方法主要根据令牌重要性、时间冗余或片段级相关性来管理不断增长的视觉上下文，但很少围绕随时间持续存在和演变的对象来组织证据。因此，在……更多内容 | 提交日期：2026年7月30日

摘要：微服务架构已成为现代化单体系统的主流方式，但识别合适的服务仍然具有挑战性且主要依赖人工。现有的拆分方法主要基于代码，限制了在仅有文本需求的早期设计阶段的适用性。尽管……取得了进展……更多内容 | 提交日期：2026年7月30日

摘要：监督微调（SFT）可以使大型……更多内容 | 提交日期：2026年7月30日

摘要：大型……更多内容 | 提交日期：2026年7月30日

摘要：评估大型……文本输出的质量和相关性……更多内容 | 提交日期：2026年7月30日

摘要：检索过去的经验已成为增强大型……的常见策略……更多内容 | 提交日期：2026年7月30日

摘要：视觉-语言模型的部署… ▽ More | 提交于2026年7月30日

摘要：组合问题出现在众多工业应用中。一种常见的方法是将这些问题表述为声明性约束模型，然后可以将其编译到一系列后端求解器并由其求解。最近的研究表明…▽ 更多 | 提交于 2026年7月30日

摘要：…中间层，检索固定数量的缓存残差状态，并在结果包上重新计算查询条件上层。对于固定的检索预算，模型端的读取计算和内存与存储的上下文长度无关。我们在统一的无聊天模板协议下评估了持续训练的Qwen3-8B基础语言模型。主干…▽ 更多 | 提交于 2026年7月30日

摘要：…成对散度度量，并整合评估方法，使我们的定性比较有共同基础。最后简要讨论了大型语言模型中的不确定性和开放研究方向，包括分类的高效认知度量…▽ 更多 | 提交于 2026年7月30日

摘要：……基本质量控制实践，但跨输出验证仍然高度依赖于审查者检查，可能会遗漏结构、逻辑或算术上的不一致。大型…… ▽ 更多 | 提交日期：2026年7月30日

摘要：AI系统总体上，以及大型…… ▽ 更多 | 提交日期：2026年7月30日

摘要：视觉语言… ▽ 更多 | 提交于2026年7月30日

摘要：…在物理学习中，因为学生的解释提供了他们概念理解的证据。由于概念理解只能通过语言推断而不能直接观察，区分概念理解与语言质量是评估中的根本挑战。在本研究中，我们考察了… ▽ 更多 | 提交于2026年7月30日

摘要：…每个可观测信号都被存档在完整系统快照中；每个评估案例通过指向现有记录的指针进行标记，而非事后注释或大型语言模型（LLM）评判。我们使用北京地区的16个角色对该方法进行了评估。生成的数据… ▽ 更多 | 提交于2026年7月30日

摘要：……数据分析过程需要大量领域专业知识，且容易受到细微的人为错误影响。本文提出Vibe-FDTR，一种面向智能体的框架，能够实现大……▽更多 | 提交于2026年7月30日

摘要：当前用于适配大型视觉-语言模型的后训练方法... ▽ More | 提交于2026年7月30日

摘要：由大语言模型驱动的多模态代理越来越多地被部署用于通过连续

AI 在实现更多人的创作需求，走向全民创造时代。

越来越多的具身技术正先一步外溢到消费电子领域，包括这款会跳的机器人。

特斯拉第 1000 万台电动车下线；高通计划涨价；马斯克称人类 5 至 7 年后就能登陆火星

既是交付最后端，也是输入信息的最前端。

50 万以内最好的增程 SUV（之一）。

不存在非中国产扫地机。

微软确认 Copilot「超级应用」年内问世；

新一代「超级个体户」神器。

千人 AI 精英，在线请愿。

英伟达出资 500 亿美元租赁得州数据中心；Altman 预言：AI 将像「神灯精灵」一样实现人类愿望；配件厂商 UAG 推出「救援袋」，号称能拯救泡水的手机

是中国的，也需要成为世界的。

钱、人才都不缺，问题出在结构上。

谷歌 CEO 称正在训练 Gemini 4，据过往节奏推测有望于今年年底发布；OpenAI CEO 奥尔特曼：人类已经进入了「奇点」时代；Claude 对话分享链接意外被谷歌收录，用户隐私聊天内容曝光；

从生成一段视频，到生成一场互动。

Token 不赚钱，交个教师朋友。

SHEIN2025 年营收 418 亿美元；国产科幻电影《群星闪耀时》上映 2 天宣布撤档；罗永浩怒斥电视厂商产品经理：长辈模式老人依然用不明白

马斯克：SpaceX 将在下一次飞行中尝试用发射塔捕获星舰；Verizon 与 Google 达成逾 10 亿美元合作；Waymo 与 Uber 合作关系生变

硅谷擅长消灭摩擦。可创作的麻烦在于，有些摩擦恰恰是作品长出判断的地方。

老黄第一条推文，不是为了刷存在感，而是产业求救信号。

腾讯混元组织架构调整；腾讯 317 万年终奖员工因泄密被辞退；苹果 MacBook Neo 2 笔记本前瞻。

面向生产环境AI应用的可观测性工具

面向动态设计和品牌宣传的统一视频生成

贵公司AI支出的记录系统。

你公司的客户大脑

将团队的真实工作流程转化为AI训练数据

为什么这正在运行？追踪进程、端口、容器或文件

将混乱的潜在客户数据转化为干净、可直接用于CRM的线索

在每次视频通话中识破真假

在重要时刻触达客户的新方式

谷歌为下一代机器人打造的AI大脑

在菜单栏中显示Mac的关键指标。免费且开源。

编辑音轨与分轨，利用新引擎获得一致的音频

用于会议的交互式AI记事本

存在于你的短信中的个人助理。

面向 AI 搜索的提示词分析和引用映射

让会议笔记变得出色，打字速度提高4倍，实时翻译

针对 Claude Code、Codex 等工具的免费语音编码

在您的产品中一步步引导用户。

让每个AI记住同样的你。

一款开源的After Effects替代AI工具

适用于 Mac 的开源语音听写，完全本地运行

由紧凑型 AI 驱动的逼真人类视频

以键盘速度操控你的Mac

为编码智能体提供自我更新的维基

基于WebAssembly、成本降低254倍的沙箱替代方案

你的Dock浪费的侧边空间，现在充满了小组件

Mac本地推送对话听写

将 YouTube 变成你的个人学习平台

一只替你监控AI编码智能体的小猫

面向时尚团队的AI视觉制作平台

在你的Mac刘海中的GitHub拉取请求

查看您的 Claude Code 会话实际花费

人类生活与 AI 同行之处

一个面向你的职业和人脉的私人关系系统

为Mac提供的本地语音听写，用于生成精炼文本

赋予 Claude Code 任务以生成一个代理团队

一个存在于你短信中的AI个人助手 💬

带有动态 AI 均衡器的 Mac 应用

AI 音乐导师，为你的演奏提供实时反馈

防止 AI 编写的代码中出现产品漂移

为编码代理提供的仓库原生记忆

保持Mac唤醒，当Claude/Codex完成时提醒你

AI 招聘协调员

一个基于Swift和libghostty构建的简单原生macOS终端

类似于 Granola，但面向医疗保健。完全符合 HIPAA 标准。

面向编辑和客户的免费视频反馈工具

通过完整的开发流程运行编码代理

在你的 macOS 菜单栏中的 Claude 和 Cursor 使用情况

整理你的Twitter书签，促使你阅读它们

将你的氛围编码应用转化为付费客户

Reverse Engineering / Authorized Penetration Testing / Security Research Skill Router Pack AI-powered routing + On-demand toolchain bootstrapping + Self-evolving knowledge base Supports Claude Code, Kiro, Cursor, Cline, and other AI coding clients 逆向/渗透/安全技能路由包 - AI 自动路由 + 按需自举工具链 + 自动进化经验库 | 支持 Claude Code / Kiro / Cursor / Cline 等代码 AI 客户端 | like: 10,503 fork: 1,603

Claude Cowork的开源替代品（由opencode驱动） | 点赞：17,405 分支：1,827

AI代理技能，可跨Reddit、X、YouTube、HN、Polymarket和网络研究任何主题，然后综合生成有根据的摘要 | 点赞：55,209 复刻：4,768

精选的系统化交易优秀库、包、策略、书籍、博客、教程列表。| 点赞：9,109 复刻：1,275

12周，24节课，人人可学AI！ | 点赞：53,267 复刻：10,842

用于将 GitHub Copilot Agent 集成到应用和服务中的多平台 SDK | 点赞：10,059 复刻：1,365

开源实时聊天、邮件支持、全渠道客服台。Intercom、Zendesk、Salesforce Service Cloud 等的替代品。🔥💬 | 点赞：34,945 分叉：8,423

一个带有Vim键绑定的代码审查TUI | 点赞：1,675 复刻：151

🎯 你所需的一切。无需多余。开源项目管理，为你服务，而非与你作对。 | 点赞：4,608 分叉：423

一款硬件黑客工具，配备基于Web的CLI，支持所有协议 | 点赞：4,670 分叉：382

Deepfakes 软件面向所有人 | 点赞：56,739 复刻：13,461

最节省 RAM 的工具 | 点赞：14,367 分叉：1,587

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LemonLime的CEO对纹身噱头“上头了”。

法律漏洞可能帮助宾夕法尼亚州高中逃脱AI裸照丑闻

AI聊天机器人在制造“可利用的信任”方面比人类更有效。

一场有争议的考试、一个不可靠的检测器，以及一份迟到的Apple Pages文件。

最近两个版本的 Chrome 包含的补丁数量超过了之前 23 个版本的总和。

Gemini Robotics 2包含三个模型，但目前仅有一个对外开放。

此外，新的弃用政策确保功能不会被突然移除。

HAWK经受住了多年的测试，然而这些测试一直未能发现一个致命弱点，最终被神话攻击所揭示。

政府禁止外国制造的机器人可能会阻碍而非帮助美国机器人技术。

马斯克为Grok辩护，称明尼苏达州的“去衣”应用禁令违宪

微软正在幕后疯狂地抢在黑客之前修补漏洞。

未来判断互联网上内容的真假将绝非易事。

AI在识别模式方面表现出色，但人类的洞察力才是关键。

从OpenAI模型利用JFrog Artifactory零日漏洞到补丁发布，过去了10天。

对1500万次真实AI交互的分析发现，大多数工作中的绝大多数任务并未受到影响。

微软表示这些工具成本低于竞品，且性能也更优

专家称，谷歌和Reddit使用DMCA打击网络爬虫的做法很奇怪。

电信公司预计将从暗光纤交易和改造后的数据中心获得人工智能收入

捕捉作者“广泛特质”的新行为可能具有法律影响

专家称，表情包生成器可能在输出中使用了模板，从而导致出错

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zai-org/GLM-5.2 文本生成 · 约1小时前更新 下载

HauhauCS/Qwen3.6-35B-A3B-无审查-HauhauCS-激进版 图像-文本到文本 · 更新于4月17日 下载

2026年7月24日

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2026-07-30 08:30:40

OpenAI 捣毁了一个位于柬埔寨的诈骗行动，该行动利用 ChatGPT 支持投资、婚恋、赌博和冒充诈骗。

采用全栈方法，让先进人工智能更强大、更实惠、更广泛实用。

了解Univé如何通过结合领导力、负责任治理和员工主导的创新，使用ChatGPT Enterprise打造一支具备AI能力的员工队伍，从而大规模变革工作方式。

OpenAI分享了其安全、安保、透明度和出处实践如何支持欧洲的负责任人工智能治理。随着《欧盟人工智能法案》的推进，这项工作将持续进行。

avatarin使用OpenAI的GPT-Realtime为山田电机购物者提供24/7多语言支持。两周内，3万人使用了该代理，92%的调查反馈为正面。

探索Luna和Terra更低的GPT-5.6定价——以及OpenAI更高效的模型如何帮助企业大规模部署AI工作流程。

两个API设置如何通过保留推理能力并启用压缩功能，提升了GPT-5.6在ARC-AGI-3上的性能，从而提高了得分和效率。

GPT-5.6 提升了模型、推理和代理工作流中的AI效率，有助于实现每美元成本下更有用的智能。

OpenAI向10万名学术研究人员免费提供ChatGPT最先进的AI模型，以加速科学研究、合作与发现。

一份新的领域报告展示了科学家如何利用AI编码代理来现代化科学计算，加速基因组学及其他领域的软件开发与发现。

OpenAI的最新研究显示，人工智能正在拓展工作者的职责范围，ChatGPT用户承担跨职能任务，并重塑了工作的边界。

ChatGPT中的健康功能现允许符合条件的美国用户安全连接医疗记录和Apple健康数据，以获取更个性化的洞察并更好地了解自身健康状况。

NTT DATA集团利用ChatGPT企业版和Codex帮助9000名员工实现工作自动化，将事件分析时间缩短至30分钟，并规模化推广安全的AI应用。

新闻机构正借助人工智能强化报道、扩大受众并改善业务运营，OpenAI工具为全球记者和出版商提供支持。

OpenAI 阐述了其与美国能源部及国家实验室合作、利用前沿人工智能加速科学发现的承诺，致力于推动美国科学进步。

OpenAI 宣布在佐治亚州埃芬汉县启动“卡米莉亚项目”，承诺负责任能源、社区投资、就业机会及 Codex 访问权限。

推出 OpenAI Presence，这是一款经过验证的企业级 AI 智能体平台，可帮助组织部署值得信赖的语音和聊天智能体，用于客户及内部工作流程。

OpenAI 与 Hugging Face 分享了 AI 模型评估期间一起安全事件的初步调查结果，揭示了先进的网络攻击能力以及防御者应吸取的教训。

David Vélez 与 Robin Vince 加入 OpenAI 基金会及 OpenAI Group PBC 董事会，为金融、技术与治理领域带来全球领导力。

OpenAI启动“ChatGPT助力小企业”计划，帮助创业者提升AI技能、实现工作自动化，并借助ChatGPT Work实现增长。

Microsoft Azure Databricks 在微软平台上提供了 Databricks 的第一方优势——对客户而言，这种优势体现为真实、可衡量的价值。它是你的团队已经熟悉的同一 Databricks 平台，与微软共同开发，并以原生 Azure 服务的形式交付，因此能够自然地融入你的组织已在运行的微软工具、身份认证和治理体系。

了解微软如何构建Azure服务健康数字孪生，以及它为何改变超大规模运营模式。

Azure Chaos Studio通过模拟故障、切换、网络中断和基础设施故障，帮助组织在问题影响生产环境之前验证应用程序的韧性。

如果你的云环境能实时帮你从洞察转向行动，且系统已自动处理下一组决策，那会怎样？

在Microsoft Build 2026上，AI从实验阶段进入执行阶段——从孤立工具转向基于业务数据的互联系统。胜出的组织将把AI嵌入工作流程、有效扩展规模，并将其转化为可衡量的成果，如更快的增长、更低的成本和更优的客户体验。

我们正在构建一个全面的智能体平台：一个支持多种模型、开放且在每个技术栈层面都赋予你灵活性的平台。——发布时间：6月2日

在 Microsoft Build 大会上，我们宣布 Microsoft Discovery 现已对所有组织正式可用，为跨科学与工程学科构建和管理自主 AI 工作流提供了一个全面的平台。——发布时间：6月2日

微软与SAP携手合作，助力企业在Azure上大规模实现运营、决策与创新的转型。——发布时间：5月12日

Microsoft 与 Red Hat 展示了 Azure Red Hat OpenShift 如何通过安全、可扩展的企业治理能力，推动现代化进程并支撑生产级人工智能应用。——发布时间：5月11日

Microsoft Discovery扩大预览版访问范围，为研发团队带来全新的企业级智能体AI能力。- 发布时间：4月22日

2026年7月30日

2026年7月22日

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2026年7月9日

2026年7月7日

2026年6月30日

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前沿红队 · 2026年7月30日

公告 · 2026年7月27日

公告 · 2026年7月27日

Opus 5 是 Opus 层级的一次阶梯式改进，为长时间运行的代理提供动力，同时在编码和专业工作方面带来提升。

经济研究 · 2026年7月22日

产品 · 2026年7月22日

公告 · 2026 年 7 月 21 日

公告 · 2026年7月20日

产品 · 2026年7月14日

公告 · 2026年7月14日

博士生劳伦·福捷正借鉴她在海军运营核电站的经验，以解决该能源更广泛应用中的一个关键障碍。

麻省理工学院的学生和博士后研究人员在华盛顿与政策制定者讨论了科学资助和研究问题，这是麻省理工学院科学政策倡议组织的年度国会访问日活动的一部分。

一个由麻省理工学院领导的团队利用明亮的射电爆发，照亮了先前未被解释的大量物质来源。

新的U-STORM成像技术让科学家能够观察亚原子级别的结构，使显微镜操作过程大大简化

基于麻省理工学院研发的系统，于25年前启动的PhysioNet现已成为现存最全面的生物医学数据存储库之一。

作为麻省理工学院聚合物与软物质项目及化学工程实践博士学位的架构师，他因对指导与教育的热情而被铭记。

这三位资深教授分别来自麻醉学、航空航天工程和生物工程领域，获得了麻省理工学院最高的教职荣誉。

首批研究项目将推动自然资源、制造业、核物理等领域的国家优先事项。

迪伦·帕特尔、艾琳·普赖斯-赖特、吉多·阿彭策勒和埃里克·托伦伯格

加文·贝克和大卫·乔治

蒂姆·拉夫加登、伊泰·亚伯拉罕和芭芭拉·利斯科夫

蒂姆·拉夫加登和伊泰·亚伯拉罕

马克·扎克伯格、普莉希拉·陈、维尼塔·阿加瓦拉和埃里克·托伦伯格

亚当·诺伊曼、马克·安德森、本·霍洛维茨和埃里克·托伦伯格

西玛·安布尔、埃琳娜·伯格和史蒂文·辛诺夫斯基

本·霍洛维茨

本·霍洛维茨、安妮·纽伯格、拉古·拉古拉姆和珍·卡

马库斯·维利希和加布里埃尔·瓦斯克斯

里克·鲁宾、马克·安德森、本·霍洛维茨、安杰尼·米德哈和埃里克·托伦伯格

马特·坦西克、扎克·夏和约科·李

马克·安德森和纳文·吉里尚卡尔

凯文·韦尔

迈克尔·马利斯和马克·安德森

约翰·前田、保罗·巴考斯和阿尼什·阿查里亚

乔什·埃尔曼和阿尼什·阿查里亚

杰弗里·吴、杰克·保罗和埃里克·托伦伯格

马克·安德森、本·霍洛维茨、加比·戈德堡和埃里克·托伦伯格

圣地亚哥·苏亚雷斯、加布里埃尔·巴斯克斯和安吉拉·斯特兰奇

这一消息是在OpenAI本周早些时候宣布下调多款模型价格之后发布的。

LemonLime联合创始人在社交派对上向参与者提出一种另类挑战，引发轩然大波。

另外，一家人工智能初创公司向纹身的求职者提供工作面试，而凯文·沃什与债券市场的蜜月期已经结束。

长期以来，美国政策一直倾向于对利润和投资实行较低税率。这一点或许需要重新思考。

人们正依赖AI来处理一项比家庭作业更令人畏惧的任务：与同类进行社交互动。

Anthropic表示，这些入侵事件是在竞争对手OpenAI和初创公司Hugging Face发生类似事件之后发生的，是由于一个错误造成的。

该公司计划在今年秋季发布升级版Siri助手，同时继续应对更高的组件成本。

此外，多家银行正洽谈为谷歌支持的Anthropic数据中心提供150亿美元贷款，而《蜘蛛侠》最年轻的粉丝们可能会助力新片大获成功。

该公司上调了资本支出预期，并表示亚马逊云服务第二季度销售额增长了37%。

美国不再倡导竞争和开放，而是逐渐走向人工智能保护主义。

谷歌对电力和租赁义务的担保将帮助开发商为得克萨斯州1.6吉瓦项目获得融资。

该招标将支持最多七个AI设施，旨在提升欧盟的技术能力。

Meta股价下跌，微软股价上涨，因为两家公司在如何将巨额AI投资变现方面发出的信号截然不同。

近期的招聘反弹显示了人工智能真正价值所在。

这家AI先驱如今面临来自初创公司创始人和研究人员日益增长的不信任，原因在于其竞争策略、安全护栏以及对开放权重模型缺乏支持。