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人工智能需要更多的工程纪律，而不是更少。
Opus 4.5 发布后，AI 能生成与中位数软件工程师同等质量的代码，且更快更便宜。2025 年，智能体框架、工具调用和 MCP 协议等迭代让代码生产从昂贵耗时变为免费即时，代码变得可丢弃和可重新生成。软件团队真正产品是共享理解，而非代码本身。作者认为，面对 AI 带来的变革，需要更多而非更少的工程纪律，以维持对系统的可控和共识。
GLM-5.2 （max） 性能、价格与开源发布
智谱AI于2026年6月发布开源推理模型GLM-5.2 （max），总参数753B，活跃参数40B，支持文本输入输出，上下文窗口1M tokens。在Artificial Analysis Intelligence Index上以51分位居同类92款模型第一。输出速度111...
MiniMax 联合 CyOps Arena 最后一天提交
与 @MiniMax_AI 联合举办的 CyOps Arena 进入最后一天，提交项目即可竞争 $5，000 奖金池。提示。构建。迭代。交付。
谷歌发布Agentic Resource Discovery（ARD）开放规范
Agentic Resource Discovery（ARD）是一项开放规范，用于在Web上发布、发现和验证AI工具、技能与智能体。它基于两个原语：组织在其自有域名下托管catalog描述可用能力，registry作为搜索引擎索引catalog并响应发现请求。ARD支持加密验证，使客户端与端点连接前确认发布者身份，然后直接通过原生协议调用能力。Google Cloud的Gemini...
谷歌发布Agentic Resource Discovery（ARD）开放规范
Agentic Resource Discovery（ARD）是一项开放规范，用于在Web上发布、发现和验证AI工具、技能与智能体。它基于两个原语：组织在其自有域名下托管catalog描述可用能力，registry作为搜索引擎索引catalog并响应发现请求。ARD支持加密验证，使客户端与端点连接前确认发布者身份，然后直接通过原生协议调用能力。Google Cloud的Gemini...
纽约时报曝光Anthropic内部消息：员工称遭政府不公平针对
纽约时报获得并报道了Anthropic内部聊天记录，显示员工感到"被不公平针对"，认为美国政府"不希望我们存在"。但报道忽略了Anthropic此前曾反复强调自身模型安全风险的事实。引用推文指出，这些员工正是此前声称有能力带来网络安全"清算"的同一批人，如今却怀疑自己被政府"找茬、霸凌、不公平针对"，并向媒体泄露内部聊天。
Odyssey 获 3.1 亿美元 B 轮加速世界模型
我们已筹集 3.1 亿美元 B 轮融资，以加速世界模型！ 我们相信，能够理解和模拟世界的 AI 将成为我们时代最重要的技术之一。 我们很高兴与 Natural Capital、Amazon、GV、AMD、IQT 等合作，将这一愿景变为现实。
谷歌 Home Speaker 开启预售，6 月 25 日开售
谷歌去年八月发布的新款智能音箱 Google Home Speaker 现已开启预售，售价 $99.99，6 月 25 日正式开售。扁球体织物外观有淡褐、瓷白、翠绿和浆果红四色。支持 360 度声场，底部环形灯带在语音交互时亮起，配备三个远场麦克风和静音开关。内部搭载四核 A55 处理器及专用 NPU，运行本地 AI 模型提升降噪。仅有一个 58mm 全频驱动单元，音质介于 Nest...
Omnigent开源：AI智能体团队元框架
编程的未来不是单一智能体，而是一个完整的AI团队。 Omnigent让你在一个实时会话中运行一个智能体团队：Claude Code、Codex、Cursor、Pi，以及你自己的智能体。 它是一个面向AI智能体的元框架，基于我们内部的Databricks开发工具构建，现已开源给所有人。 由传奇人物@matei_zaharia和Databricks...
Omnigent开源：AI智能体团队元框架
编程的未来不是单一智能体，而是一个完整的AI团队。 Omnigent让你在一个实时会话中运行一个智能体团队：Claude Code、Codex、Cursor、Pi，以及你自己的智能体。 它是一个面向AI智能体的元框架，基于我们内部的Databricks开发工具构建，现已开源给所有人。 由传奇人物@matei_zaharia和Databricks...
Tensordyne 发布 Napier gen，效率提升10倍
1/ .@TensordyneInc 刚刚发布了他们的 Napier gen. 声称效率比分解方法（Nvidia/AWS + Groq/Cerebras）好10倍，同时在用户速度上超越它们。 新芯片已流片。在数学和芯片间扩展互连方面有根本性创新。 一个帖子 🧵：
黄仁勋：Cursor 是企业 AI 最爱
"我最喜欢的企业 AI 服务是 Cursor。它是一个 AI 编程器，我们的每一位工程师，100% 现在都由 AI 编程器辅助，我们的生产力有了难以置信的提升。这些公司是全世界增长最快的公司之一，而且它们解决企业需求。" --黄仁勋（Jensen Huang）
Anthropic 在首尔开设办公室并宣布多项韩国AI生态合作
Anthropic 正式启用首尔办公室，并宣布与韩国AI生态的多项合作。NAVER 在全公司部署 Claude Code，数千工程师用于提升编码效率；Nexon 工程团队用 Claude Code 编写游戏代码。LG CNS 将 Claude 推广至数千员工并计划覆盖整个 LG 集团；Hanwha Solutions 通过 AWS Bedrock 部署 Claude...
eve智能体框架：内置评估与沙箱
eve 看起来是一个非常值得期待的智能体框架。 内置： - 持久执行 - 沙箱计算 - 人工介入审批 - 子智能体 - 评估（Evals） - 以及更多 我很欣赏它一开始就强调评估。 我是否应该做个教程？
Grok 4.3 登陆 Amazon Bedrock
AWS 开发者现可使用 Grok 4.3 构建应用，该模型在幻觉率和工具调用方面行业领先，由 Bedrock 的安全推理引擎驱动。
Grok 4.3 登陆 Amazon Bedrock
Grok 现已登陆 Amazon Bedrock。AWS 开发者现在可以使用 Grok 4.3 进行构建，该模型在模型幻觉率和工具调用方面处于行业领先地位，并由 Bedrock 的安全推理引擎提供支持。
Grok新增PPT生成功能，AI图像审美出众
近日，Grok推出PPT生成能力，用户可直接通过提示词创建演示文稿。同时，引用推文展示了其AI图像生成效果：Grok完美复刻《黑客帝国》经典场景--Neo在雨中后仰躲子弹，保留标志性绿色调、皮风衣、墨镜及Bullet Time旋转镜头，审美水准在线。
Google 医学推理 AI 系统 AMIE 新研究：从诊断迈向长期疾病管理
今日发表在《自然》杂志上的研究展示了 Google 的医学推理 AI 系统 AMIE（Articulate Medical Intelligence Explorer）从单次诊断对话演进到长期疾病管理的能力。AMIE 利用 Gemini 模型的长上下文能力，整合共情对话智能体和深度思考管理推理智能体，可交叉引用数百页临床指南。在盲测中，AMIE 与 21...
Google 医学推理 AI 系统 AMIE 新研究：从诊断迈向长期疾病管理
今日发表在《自然》杂志上的研究展示了 Google 的医学推理 AI 系统 AMIE（Articulate Medical Intelligence Explorer）从单次诊断对话演进到长期疾病管理的能力。AMIE 利用 Gemini 模型的长上下文能力，整合共情对话智能体和深度思考管理推理智能体，可交叉引用数百页临床指南。在盲测中，AMIE 与 21...
XDOF获7000万美元融资，构建机器人训练数据基础设施
机器人训练数据初创公司XDOF结束隐身，获Thrive Capital、a16z等7000万美元投资。公司为AI实验室和机器人公司构建数据管道、采集工具和标注系统，填补物理交互训练数据缺口。XDOF联合UC Berkeley发布ABC数据集，含13万条机器人操作轨迹、300小时仿真数据及100小时评估数据，号称迄今最大高质量机器人训练数据集。公司计划通过三层数据金字塔采集数据，已与20家客户合作。
DeepSeek 以 4000 亿元估值完成首轮外部融资：510 亿元到账，投资方含梁文锋、腾讯、宁德时代等
企查查数据显示，DeepSeek 于 2026 年 6 月 16 日完成首轮外部融资，规模约 510 亿元，估值近 4000 亿元。投资方包括创始人梁文锋、腾讯、宁德时代、网易、京东、Monolith 砺思资本、IDG 资本、正心谷投资、拾象科技及国家人工智能产业投资基金。DeepSeek 成立于 2023 年 7 月，主营大语言模型及多模态 AI...
Nvidia 研究：AI 编程智能体让机器人自我训练
Nvidia、卡内基梅隆大学和 UC Berkeley 联合开发的 ENPIRE 项目，利用 AI 编程智能体让机器人在现实世界中自主进行灵巧抓取训练。8 台双臂 YAM 机器人通过 Git 共享试验结果，智能体自主编写奖励函数、阅读论文并编辑训练代码。在 Push-T 测试、插针和剪扎带等任务上最高达 99% 成功率；从 1 个智能体扩展到 8 个后，Push-T 完成时间从约 5...
OpenAI盈利背后：训练昂贵，自动化研究提效
如果泄露的财务数据正确，OpenAI 在服务客户方面实现盈利，毛利率达 40% 以上。但训练成本仍然极其高昂。 自动化 AI 研究也可能是一种提高训练效率的策略：超人类研究员可以用更少资源做更多事。