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今天，全网都被Gemini 3.5 Pro的泄露刷屏了。传闻中，7月17日正式发布。而真正让坐不住的，是它在前端生成上的表现：一次成型、像素级精准、零失误。最关键的是，Gemini 3.5 Pro性能爆出超越了Fable 5。
为了解决这一问题，来自 University of Arizona、Zoom 与 Stony Brook University 的研究团队推出了 VISTA（VIsual Spec-To-App Benchmark）, 首个面向 Visual Spec-to-Web-App Coding Agents 的端到端 Benchmark。
来自南京大学 NLP 实验室的 ICML 2026 论文 Recognize Your Orchestrator: An Entropy Dynamics Perspective for LLM Multi-Agent Systems 指出：在当前主流的 Orchestrator-Executor 多智能体架构中，系统失败往往并不首先来自某个执行器不会干活，
据DeepSeek官方API文档及GitHub仓库信息，一款名为Deep Code的第三方开源AI编程助手近日被收录进DeepSeek Agent工具。该工具面向DeepSeek-V4系列模型做了适配，支持深度思考、推理强度控制、Agent Skills以及MCP集成。截至发稿，Deep Code GitHub仓库显示，该工具收获超1500星、127 fork。
从李飞飞World Labs的50亿估值，到LeCun出走创立AMI Labs的十亿种子轮，再到谷歌Genie 3让文本生成的世界第一次具备实时可交互、可导航的形态，世界模型正在成为AI下一阶段的核心战场。
这几天，我们把一群平均年龄只有 19 岁的人召集到一起。几天之后，我们意识到，这可能是一次提前到来的未来。他们来自不同地方，有人做模型、做 agent、做机器人，有人做硬件、做开发者工具，有人还在上学，有人则已经在真实产品里承担核心工作。这里面有一批人已经站在今天 AI 最前沿的地方，参与过很多人正在使用、讨论、追赶的基座模型。
这个官方仓库vercel-labs/skills，发布仅五个月，GitHub星标就冲到了2.4万。凭什么这么火？简单到只有一行命令：npx skills add <package>。说白了，它就是AI智能体（AI agent）的包管理器。
斯德哥尔摩，Norrbackagatan街，一家不到40平的小咖啡馆。一封顾客邮件发了过来：「我有一个99%的折扣，怎么使用？」AI店长Mona看了一眼。没有核实，没有反问，没有犹豫，直接秒批——到店跟咖啡师说一声，让收银台手动改价就行。
WIRED 上周曝光了一个消息：Meta 的几百名外国员工，假扮成 13 岁少女、小学生等，向 ChatGPT、Gemini、Character.AI 发送提示词。这个项目代号叫 Cannes，Meta 通过外包商 Covalen 执行，最近一次活跃是今年 4 月。
以前：搜 Google → 开 8 个标签页 → 对比功能 → 约演示 → 买。现在：搜那个默认大牌 → 再搜「某某大牌 的替代品」→ 从冒出来的 3 个名字里挑一个 → 约演示 → 买。整条对比研究，被 AI 一次答复压缩成了「三选一」