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谷歌Gemini 3.5 Pro明天发布：推倒重训一个月，押注前端代码反超Fable 5
谷歌这波赌得挺大 明天，7月17日，谷歌DeepMind的旗舰模型Gemini 3.5 Pro就要发布了。 本来这玩意儿原定6月就该上线，结果硬生生拖了一个多月。不是常规调参没调好，是谷歌做了一个挺狠的决定——把原来的Gemini 2.5 Pro基座整个扔了，从零开始重新预训练。 说白了就是推倒重盖，不是刷个漆。这烧的是几亿美元和好几个月的GPU时间。 为什么要这么干 原因有三个短板
微软悄悄用自研模型替换了Excel和Outlook里的OpenAI
微软开始甩开OpenAI了 Bloomberg 7月14日爆了个料：微软已经在Excel和Outlook里，悄悄把OpenAI和Anthropic的模型换成了自家的MAI系列。 数以万计的周度AI请求，现在全走微软自己的模型处理。这个规模之前从没公开过。 说白了，微软在省钱。 Suleyman把话挑明了 我们每年付给Anthropic一大笔钱，目标就是逐步减少、最终消除这笔不必要的开
智谱内部信曝光：押注AI操作系统，还要自己造芯片
一封内部信 7月11日，智谱创始人唐杰发了一封内部信，名字叫Touch High——摸高计划。 这封信的分量不在于喊口号，而在于把智谱接下来两年的方向说清楚了：不追求短期变现，直指AGI下一个高地。 四大引擎 摸高计划押注四个方向： 长程任务：让AI从即时问答走向宏大工程，贯穿项目全生命周期，边学边做边记。能把一个宏大目标自动拆成几千个子任务。 自治智能体系统：从智能助手走向数字员
Meta超级感知眼镜曝光：全天候录音拍照，还要关掉提示灯
Meta的眼镜要"永远在听"：超级感知计划曝光，还要关掉提示灯 7月8日，《金融时报》抖了个猛料。 Meta正在内部测试一款代号"super sensing"（超级感知）的AI智能眼镜原型。核心能力：始终在线录音，每隔几秒自动拍一张照。 你戴上它，它就把你一整天看到的听到的全记下来。然后你可以问Meta AI——"我钥匙放哪了""午饭时那个人说了啥"。 "眼镜从能回答问题，进化为一个全天与
美团开源1.6T模型LongCat：全程国产芯片训练，没用一颗NVIDIA
美团开源1.6T模型：全程国产芯片训练，没用一颗NVIDIA 7月2日，美团开源了LongCat-2.0。 1.6T参数MoE，SWE-bench Pro拿了59.5，定价$0.038/百万token——这些数字本身已经够亮眼了。但真正让行业炸锅的是另一件事：这个模型从头到尾是在国产芯片上训练的，一颗NVIDIA都没用。 先说"Owl Alpha"这个马甲 LongCat-
Meta首个付费API来了：Muse Spark 1.1对标GPT-5.5，开放权重路线变了？
Meta干了件大事：首个付费API上线了，开放权重路线要不要变？ 7月9日，Meta发了Muse Spark 1.1。 光看模型参数不算炸——100万token上下文，agentic能力，对标GPT-5.5和Opus 4.8。真正炸的是另一件事：这是Meta第一个付费开发者API，而且没有开放权重。 你没看错。那个靠"免费开源Llama打天下"的Meta，开始收钱了。 先说
Anthropic在Claude脑中找到J-space：能抓模型说谎的可解释性突破
Anthropic在Claude脑子里找到一间"工作间" 2026年7月6日，Anthropic发了一篇相当炸裂的研究——《语言模型中的全局工作空间》。他们在Claude的神经网络里找到一小块特殊区域，起名叫J-space。 这东西说人话就是：Claude在输出文字之前，脑子里有个"临时工作间"，里面同时只能装几十个概念，占整个网络活动的不到十分之一。但它能报告自己想了什么、能被要求去想什么、
NVIDIA搞了种新架构：大模型不再一次蹦一个词，速度翻2.4倍
你见过的大模型，都是一次吐一个词 GPT、Claude、Gemini——不管哪个模型，生成文本时都是一个token接一个token往外蹦。这是"自回归"架构，从2018年GPT-1开始就是这个套路。 7月2日，NVIDIA开源了 Nemotron-Labs-TwoTower，一个用扩散方式生成文本的语言模型。简单说：它不再是逐词生成，而是一次性处理整个输出序列。 结果是：速度翻了2.42倍，
Google放招：4秒出图、对话式剪视频，多模态AI终于能用了
6月30日，Google一口气掏了两个模型 说实话，这波Google的动作挺密。 6月30日，他们同时发布了 Nano Banana 2 Lite 和 Gemini Omni Flash，一个管图，一个管视频，而且都能通过API调用，不是停留在演示页面的玩具。 先说Nano Banana 2 Lite：4秒出图 这个模型的核心卖点就两个字：快、便宜。 文本生成图，4秒搞定 每张图成本
OpenAI自研芯片Jalapeño发布：推理成本砍半，9个月从零流片
OpenAI出芯片了：跟英伟达抢饭吃，推理成本砍一半 6月24日，OpenAI发布了第一款自研AI芯片——Jalapeño（哈拉贝诺辣椒）。 不是PPT发布，是已经流片成功、在实验室跑着GPT-5.3的真实硅片。9个月从零设计到流片，博通负责硅实现，台积电3nm工艺代工。 这颗芯片，可能比GPT-5.6更值得关注。 Jalapeño是什么 简单说：一颗专为大语言模型推理设计的ASIC芯片
Sora之死：半年从爆红到关停，AI视频赛道怎么了？
Sora之死：半年从爆红到关停，AI视频赛道到底怎么了？ 2026年3月24日，OpenAI宣布关停Sora视频生成服务。 从2025年9月爆红上线，到2026年4月26日APP正式下线（API将于9月24日终止），Sora只活了半年。 这个时间线本身就值得琢磨。 Sora为什么死 不是技术不行。Sora的视频质量在发布时确实是行业标杆。问题出在四个地方： 算力成本黑洞。视频生成的算力
AI Agent框架选型指南：LangChain vs CrewAI vs AutoGen,哪个适合你的团队
Agent火了,但框架选错了会怎样 2026年AI Agent是热词,但很多人忽略了一个问题——框架选错了,后果不是"功能少一点",而是"重写整个系统"。三个主流框架:LangChain、CrewAI、AutoGen。用法、哲学、适合的人群完全不同。 花时间爬了三个框架的最新文档和各家的横评报告,结论先放前面。 工程师团队选LangChain/LangGraph,产品和业务团队选CrewAI