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网上有条帖子炸了，稳定复现，通过 API 问 Claude Opus 4.8 你是什么模型。回答是：Qwen，或者 DeepSeek。重要的事说三遍：必须是通过 API，必须是通过 API，必须是通过 API。因为网页端有系统提示词，会做二次处理。
Anthropic最强通用模型Claude Opus 4.8正式发布，新模型基准测试全面超越Gemini 3.1 Pro、Opus 4.7，仅一项逊色于GPT-5.5，但其标准模式价格不变，快速模式价格仅为Opus 4.7的1/3。与此同时，Anthropic还官宣一笔650亿美元（约合人民币4406.94亿元）H轮巨额融资，投后估值冲上9650亿美元（约合人民币6.54万亿元）
真实世界需要 200 多个小时的模型评测任务，可以在仿真中不到 0.5 小时内完成。
扎尔伯格重金押注的AI蛋白质团队，拿出了最新成果。
AI母婴硬件，正在成为出海圈新的机会。
这原本是一个看起来“毫无胜算”的众筹项目。
GPT-5.5 把进攻性网络安全最难的 7 个基准全部打穿，92.4% 正确率，评估体系直接失灵。AI 黑客能力每 6 个月翻一倍，而衡量它有多危险的尺子，已经先被干碎了。
ElevenLabs的声音克隆和长文本音频生成质量确实很好，但也太贵了。
ElevenLabs的声音克隆和长文本音频生成质量确实很好，但也太贵了。
光正在进入AI算力系统，但这次不只是拿来传数据，而是直接参与计算。
OpenAI 公开介绍 Computer-Using Agent 时，讲的也是这个方向：模型针对图形界面交互做过训练，能把屏幕理解、任务目标和鼠标键盘动作接起来。鼠标会动只是表面。遇到按钮位置变化、弹窗多一层、页面慢一点时，它还能重新看屏幕，继续判断下一步。
训练一个真正会用网页的GUI Agent，最自然的思路通常是： 去真实网站上操作，收集轨迹，再拿来训练。
后空翻、跑酷、单手抓举几十公斤……
随着全球遥感卫星持续运行，地球观测数据正在快速增长。多源、多时相、多光谱遥感影像为国土监测、生态评估、灾害预警、气候变化研究等任务提供了重要数据基础，但也带来了显著的存储、传输和计算压力。
DeepSeek V4发布，比模型本身更受关注的，是一个根本性的转变： 国产算力生态正在从过去“芯片被动适配模型”的单向奔赴，迈向“芯模协同”的新阶段。
最近Codex的热度，真的感觉直线飙升。
LeCun的LeJEPA到底有没有构建出世界模型？他本人最新发表的论文，解答了这个问题。
同一个市场，同一个月成立的公司。
国内唯一基于 MRAM（磁性随机存储器）构建存内概率计算平台的技术团队。
2026 年初，国内具身智能赛道掀起了一波开源潮，越来越多团队开始公开自己的视觉-语言-动作（VLA）模型、数据集与训练框架。与此同时，行业竞争也逐渐集中到 benchmark 成绩、任务成功率以及跨任务泛化能力上，尤其是在标准化或已训练任务中的表现。
7×24，AI也吃不消。
过去的大模型 scaling law 通常回答的是：当模型参数量、数据量和训练计算量增加后，loss 会如何下降。
「借助 CodeAgent，我终于可以重新捡起很多过去因为精力不足而搁置的事情了，写博客就是其中之一。这篇博客大概 1% 是我写的，99% 是 Agent 写的 😂」。
当对话型 AI 服务于数十亿用户时，我们能否看见用户没说出口的那一层？JHU、MIT 和 Google Research 给出了新的解法。
有一个我们很少说出口的预设：AI 带来的恐慌是从下往上递减的。越底层越慌，越顶层越从容。应届生最危险，大厂高管有把握，基础模型公司的人？他们是在写未来，不是在应对它。
Opus 4.7发布刚43天，Opus 4.8就来了！编程实力暴增，全面霸榜。Claude Code一口气放出上百个agent并行干活，一个人11天就能重写75万行代码、99.8%测试通过。更狠的Claude Mythos，几周后就来。
刚刚，Claude Code迎来史上最大规模底层升级！Anthropic直击开发者最痛的6大顽疾：终端闪烁、思考假死、玄学报错、上下文死锁、连接不稳、会话崩溃。一夜之间，AI编程工具从「聪明外挂」进化为「可靠伙伴」。
初创公司Axiom Math宣布，他们从2026年2月开始提交的8篇论文，到5月28日有5篇已经通过同行评审，登上学术期刊。创始人洪乐潼，2001年出生于广州，本科MIT三年拿下数学与物理双学位，还拿过北美数学本科生的最高荣誉罗德奖学金和摩根奖。
Epoch AI刚刚发布的《梯度更新》报告，做了一件简单粗暴的事：把全球所有Blackwell芯片能处理的Token数量算出来，再和实际需求一比。结论只有一个字——不够。
