生数科技把 Vidu Claw 放出来了，主打“一句话出广告片”。你给一句提示词，它能自动走完写脚本、配旁白、加音乐、剪辑合成全流程，最后吐出一条成品视频。官方拿龙虾当例子，说百元预算就能搓出“百万级”广告片，但正文没披露这个成本具体怎么算出来的，也没给实际成片链接，我会先打个折看。配套的 Video Plan 套餐每天最多能生成 40 分钟内容，覆盖...
推荐理由：我会先打个折：正文没披露生成一支片子的实际耗时和最终成本，也没给画质、可控性的横向对比，所以“百万级”更多是噱头，别太当真。但 Vidu Claw 把脚本、配音、配乐、剪辑打包成一句话工作流，还给了每天 40 分钟的生成额度，对做短视频和广告测试的人来说，试错成本确实低。龙虾广告这个例子够具体，能让人直观感受到“输入一句话、输出成片”的完整链路，比单纯讲参数更有说服力。不过没有定价细节和商用授权说明，这点先别太激动。
这期主要讲了几件事。ChatGPT 免费版换上了新模型 GPT-5.5 Instant，看 PDF、搜网页、调用记忆都比上一代强，在容易出错的场景下幻觉减少了 52.5%，回复也更短、更少用表情。同时 ChatGPT 现在能直接嵌进 Excel 和 Google Sheets 里写公式、分析表格。Claude 这边，所有付费套餐的调用额度翻倍，原因是 ...
推荐理由：HKR 三项都过了：SpaceX Colossus 1 的算力合作、Claude 用量翻倍、配额压力，全是实打实的信息点。正文没给出具体限额数字和定价变化，也没说清楚是哪些付费档位受益，所以重要性停在低 featured 档。标题写 Elon 但正文没展开，这点先别太激动。
OpenAI 把“可信网络访问”机制扩展到了 GPT-5.5 和 GPT-5.5-Cyber 上。简单说，就是给经过身份验证的安全从业者开绿灯，让他们能用更强的模型做防御类工作，比如漏洞分析、恶意软件排查、写检测规则，同时继续拦截攻击性操作。GPT-5.5 加上这个权限后，对大多数防御任务就够用了；GPT-5.5-Cyber 则更激进，只开放给做授权渗...
推荐理由：OpenAI 把可信网络访问从旧模型扩展到了 GPT-5.5 和 GPT-5.5-Cyber，只给验证过的防御者用，做漏洞研究和关键基础设施防护。我会先打个折：正文没披露怎么申请、要不要付费、模型在漏洞挖掘或攻防场景下的评测数据也没给，所以没法判断实际能力有多强。这点先别太激动，等有可复现的测试再下结论。
OpenRouter 发布了两个服务端工具：`openrouter:web_search` 和 `openrouter:web_fetch`。模型在对话中需要查资料时，可以直接调用它们，由 OpenRouter 在后台执行搜索或抓取网页，再把结果喂回模型。最大的好处是换模型不用改工具定义——不管底层跑的是 GPT-5.5、Claude 还是 Kimi，...
推荐理由：我会先打个折：正文没披露具体接了哪些搜索引擎和抓取引擎，也没提价格和调用限额，所以实际能用成什么样还得等上线看。但这件事的看点不在引擎本身，而在跨模型工具接口的一致性——让 GPT、Claude 等模型用同一套搜索和抓取指令干活，对搭 agent 工作流的人来说省了不少适配成本。这点先别太激动，但如果后续把引擎选择和限额透明化，实用性会更高。
Reddit 用户分享了一个 llama.cpp 实操指南，用单张 RTX 3090 Ti 跑 Qwen3.5 和 3.6 的 NextN MTP（多 token 预测，一种让模型一次猜好几个词来加速生成的技术）。目前需要打两个还没合并的 PR：#22400 和 #22673。实测 Qwen3.6-35B-A3B-MTP 模型在 350W 功耗、170...
推荐理由：我会先打个折：这是 Reddit 个人指南，依赖两个没合进主线的 PR，稳定性没保证。但亮点很实在——单卡 3090 Ti 跑 35B 模型冲到 157 tok/s，还点出了 nextn=q8_0 量化覆盖这个坑，漏掉会输出乱码。对想在家用显卡上榨性能的 AI 从业者来说，这份功耗、频率、KV 缓存设置都给了，可操作性强。正文没披露模型精度损失和长文本下的速度衰减，这点先别太激动。
Anthropic 给 Claude 的托管智能体加了三个新能力：Dreaming（做梦）、Outcomes（结果校验）和多智能体协作。其中“做梦”是指让 Claude 在后台读取最多 100 段历史会话，自己总结规则来改进表现，一次演示里它把 530 万 token 的对话提炼成了 98 条规则。法律 AI 公司 Harvey 实测后，任务完成率比之...
推荐理由：Anthropic 给 Claude 托管 Agent 加了三个东西：Dreaming 让模型事后翻历史会话自己总结规则，Outcomes 用偏好样本教模型对齐目标，多 Agent 编排让多个 Claude 协作干活。Harvey 说任务完成率大约翻了 6 倍，Outcomes 内部测试最高能提 10 个百分点。运行时另收 0.08 美元/会话小时，正文没披露这个定价的横向对比。我会先打个折：6 倍是合作方数据，没看到独立复现，但 Dreaming 从 530 万 token 压到 98 条规则这个例子确实说明能省不少上下文成本。
Amp 推出了新的命令行工具 Neo，核心变化是让编程助手从“人在旁边盯着”变成“扔给它自己跑”。Neo 支持远程控制本地线程、自动压缩上下文（不用再手动清理对话历史），并开放了 Plugin API 来扩展工具和交互方式。安全策略做了个大反转：默认允许所有操作，把安全把关交给插件系统。官方说 CPU 和内存占用也降了不少，但正文没给出具体版本号、价格...
推荐理由：Neo 把本地线程交给远程控制，默认允许所有操作，安全控制转嫁到插件系统，这个权限反转比功能更新本身更值得盯。远程编排和自动上下文压缩让 agent 能跑长链路任务，Plugin API 给了扩展空间，但正文没披露版本号、价格和性能降幅，实际省不省钱、稳不稳定还得等实测。Amp 的行业存在感加上信息缺口，把这条卡在 72–77 分区间，我会先打个折，别当成熟产品看。
Open Slide 是一个开源项目，把 PPT 当成 React 组件来写，工作流专门为 AI agent 设计。它用 React 组件库做扩展，方便接入各种图表。项目自带可视化编辑器，你可以手动改，AI 也能直接读你的批注来协同修改内容。它还集成了 SVGL 库，里面有 1500 多个品牌 Logo，做技术演示时直接拖就行。整体思路是让 AI 进到...
推荐理由：我会先打个折：正文没给出实际使用数据或上手测试，所以效果到底怎么样还不好说。但“PPT 变成可编程界面”这个思路本身值得关注，它把幻灯片从拖拽排版变成了代码生成，AI 能直接参与修改和迭代。1500+ Logo 库和评论驱动改稿这两个点让产品有了具体抓手，不只是又一个套壳工具。对经常做演示文档的人来说，省掉排版和反复调整的时间是实打实的价值。
OpenAI 给 ChatGPT 加了一个可选的安全功能。成年人可以在设置里指定一位信任的联系人，比如家人或朋友。当系统自动监测和人工审核都判定你的对话里出现了严重的自我伤害倾向时，ChatGPT 会通知这位联系人。通知内容很克制，只说出现了需要关心的自伤话题，不会透露聊天细节。正文没披露具体的检测机制和误报率，只说审核团队会争取在一小时内完成判断。这...
推荐理由：H、K、R 三条都站得住：ChatGPT 的安全钩子很具体，也容易引发讨论。重要性给到 73 分、放在 featured 里是合适的，因为功能本身有话题性，但检测方式、配置流程和上线范围全是空白，没法往更高里打。
Arm 第一次自己做 AI 芯片，就给出了明年 20 亿美元的销售预期。这个数字不小，但文章正文被付费墙挡住了，看不到具体是卖给谁、用什么工艺生产、什么时候交货。软银在背后撑腰，需求据说很强劲，不过在没有客户名单和定价的情况下，这个预测先打个折看。
推荐理由：FT 的信源加上 20 亿美元销售预期，让这条消息有硬信息量，所以 K 成立。Arm 从设计授权商变成芯片商，对行业格局有冲击，H 和 R 也站得住。但客户、价格、制程、交付节奏这些关键信息全是空白，我会先打个折，热度归热度，落地还早，所以放在 featured 这档刚好。
谷歌在 2026 年 5 月 4 日关掉了 Project Mariner，一个能让 AI 在浏览器里自动完成多步骤网页任务的实验项目。它之前最多支持同时跑 10 个任务。关停不是因为技术失败，而是这套能力已经挪到了谷歌正式产品里，比如 Gemini Agent 和 AI Mode。正文没披露具体迁移时间点和用户数据，所以实际落地效果还得看后续产品表现。
推荐理由：HKR 三项都过，但正文能拿到的硬信息就三块：关停时间、最多 10 个并发任务、技术并入了 Gemini Agent。Google 官方信源够硬，所以给 featured 低档，不是重大发布。
Avarok 把 Atlas 推理引擎开源了。它用 Rust 和 CUDA 写成，镜像只有约 2.5GB，冷启动不到两分钟。在一台 DGX Spark 上跑 Qwen3.5-35B，实测持续速度约 111 tok/s，作者说比 vLLM 快 3.0 到 3.3 倍。引擎专门为 Blackwell SM120/121 写了内核，支持 NVFP4、FP8 ...
推荐理由：我会先打个折：目前只有 Reddit 单帖来源，基准测试也没被第三方复现，所以分数压在了 featured 低位。但这条确实有料——开源推理引擎 Atlas 在 DGX Spark 上跑 Qwen3.5-35B 持续 111 tok/s，镜像才 2.5GB，冷启动不到两分钟，作者说测试时是 vLLM 的 3.0–3.3 倍。真正值得盯的是 Blackwell SM120/121 手写内核、NVFP4/FP8 和 MTP 解码这些底层优化，不是简单套壳。速度、体积、启动时间三个数字都给了，信息密度够，对想本地部署大模型的人有直接参考价值。
Anthropic 宣布了三项即时生效的调整：Claude Code 的 5 小时速率限制翻倍，Pro 和 Max 用户不再受高峰时段降速限制，Opus 模型的 API 调用频率也明显上调。这些变化背后是一笔新签的 SpaceX 算力合同——Anthropic 将在一个月内用上 Colossus 1 数据中心全部容量，超过 300 兆瓦、约 22 万张...
推荐理由：标题说 Claude 要提用量上限，还跟 SpaceX 签了算力合同，但点进 RSS 只有链接和评论，关键数字一个没给。我会先打个折：这事听着挺省钱，可没披露倍数和规模，就先别太激动。真正值得盯的是配额放宽是不是靠 SpaceX 的新算力在撑，这点正文没交代。
CopilotKit 是一套 MIT 协议开源的 React 组件库，专门用来给 agent 类应用搭前端。它把聊天、流式输出、工具调用、人机协同（HITL）和生成式 UI 这些常见需求都做成了现成的积木块。项目在 GitHub 上有 3 万颗星。它支持 AG-UI 协议，可以对接 LangGraph、CrewAI、LlamaIndex 等后端框架，核...
推荐理由：HKR 三项都踩中了：MIT 开源、3 万星、AG-UI 把 UI 和后端解耦，对做 Agent 产品的人是个实在的钩子。分数压在 74 没往上拉，因为正文没给新版本号、没跑分、也没点名哪个生产环境在用，信息量就到这儿。
Google 更新了 AI 搜索功能，会在摘要里直接展示来自 Reddit、社交媒体和论坛的“第一手观点”预览，把搜索词和相关的网络讨论串起来。官方说这是为了满足越来越多人在搜索时想看到真人建议的需求。不过公告没提这个功能具体什么时候、在哪些地区上线。对搜索团队来说，核心问题是 AI 摘要如何引用和排序这些用户生成内容来源。
推荐理由：我会先打个折，因为正文没写覆盖范围和上线时间，所以重要性停在 76 的产品更新档位是合理的。钩子够强——Google 把 Reddit 这种论坛内容塞进 AI 摘要，搜索的流量分配逻辑可能又要变。新事实是 perspectives 预览机制，但具体怎么触发、哪些讨论会被选中都没说。风险点很实在：UGC 来源的引用和排序机制一旦偏了，小站和原创作者会更难拿到流量。这点先别太激动，等看到实际覆盖数据再调整判断。
NVIDIA 在 Spectrum-X 以太网平台上新增了 MRC（多路径 RDMA）支持，允许一个 RDMA 连接把流量分散到多条网络路径上，而不是死绑一条。这项技术已经在 Blackwell 集群里跑起来了，硬件层面能做到微秒级故障绕行和重路由。MRC 走的是 OCP 开放规范，支持多平面组网，目标是把集群规模推到几十万张 GPU。不过博客没给出具...
推荐理由：我会先打个折：这是英伟达自己的产品稿，不是第三方评测。MRC 把一条 RDMA 流拆到多条物理路径上跑，微秒级检测断连并硬件重路由，正文说已经在 Blackwell 部署里用了。这点先别太激动，因为没给第三方验证数据。真正值得看的是他们把这套东西推到 OCP 开放规范，配合多平面网络，目标是撑住几十万卡级别的训练集群——如果真能落地，对大规模训练的网络成本会有实打实的影响。
波士顿动力放出了新版 Atlas 体操演示，但同期消息显示 Atlas 月产量只有 4 台。Atlas 全身 56 个自由度，重 90 公斤，续航 4 小时，2026 年的产能已被现代 RMAC 和 Google DeepMind 预定一空。核心矛盾在规模：现代汽车目标是年产 3 万台机器人，按现在的月产 4 台算，攒够 1 万台需要超过 200 年。...
推荐理由：我会先打个折，这篇不是波士顿动力官方发布，是二手报道，所以重要性没给到85以上。但HKR三项都站得住：钩子靠月产4台和年产3万台的数字反差撑起来，知识密度有具体规格和产能分配对象，关联度直接打在机器人规模化这个行业痛点上。正文没披露Atlas具体售价和产线细节，这点先别太激动。
这篇帖子来自 Reddit 的 r/LocalLLaMA，作者分享了一个 llama.cpp 的 PR，为 Qwen 3.6 27B 模型添加了 MTP（多令牌预测）支持，实测推理速度提升了 2.5 倍。在 Mac M2 Max 96GB 上达到了 28 tok/s 的生成速度。关键细节在于使用了 turbo4 4.25-bit KV 缓存量化，这让一...
推荐理由：HKR 三项都站得住：提速和长上下文对本地 agent 是实打实的吸引力，帖子里机制和数字都列清楚了，成本优势也直接。不过只有 Reddit 单源，配置也有点折腾，所以放在 featured 低位。
这个叫DeepSeek TUI的工具在GitHub上拿了8700多颗星，是开发者Hunter Bown（鲸鱼哥）用Rust写的，让你在本地终端里直接调用DeepSeek V4干活。它能聊天、改文件、跑shell命令、管任务。比较特别的是RLM模式：一次可以派发最多16个V4 Flash子任务，上下文窗口有100万token，操作前还有审批关卡，等于让模...
推荐理由：我会先打个折：这是个人项目，不是 DeepSeek 官方出品，稳定性和后续维护都还是未知数。但 8700 星的热度是实打实的，RLM 的并发和审批设计也给了具体的技术细节，不是空炒概念。对想省钱又想在终端里用 DeepSeek 干活的开发者来说，这东西值得盯一下，但暂时别把它当生产工具。
OpenAI 把 GPT-5.5 Instant 设成了 ChatGPT 的默认模型，所有用户都能免费用。AIME 2025 的得分从 65.4% 涨到 81.2%，回答长度缩短了 30.2%，在高风险提示上的幻觉率比 GPT-5.3 Instant 低了 52.5%。Plus 和 Pro 的网页用户会先拿到聊天、文件和 Gmail 的个性化功能；AP...
推荐理由：我会先打个折：OpenAI 把 GPT-5.5 Instant 免费推给所有人，这件事本身就值得写。文章给了三个硬数字——AIME 2025 准确率涨了 15.8 个百分点、回复字数砍掉近三分之一、高风险幻觉少了一半多，说明新模型在推理和可靠性上都有明显提升，而且输出更省 token。对从业者来说，默认模型一换，日常使用成本和体验都会变，Plus/Pro 还加了聊天记录和 Gmail 个性化，这些改动直接踩在工作流上。正文没披露免费版的速度和并发限制，这点先别太激动，但整体信息量够，属于必须覆盖的更新。
彭博社的消息说，苹果会在 iOS 27 里加一个叫“扩展”的功能，让你自己选第三方的大语言模型来驱动 Siri、写作工具、图像游乐场这些系统自带能力。iPadOS 27 和 macOS 27 也会同步支持。目前正在测试谷歌和 Anthropic 的模型，ChatGPT 大概率会保留成一个选项。具体能接管哪些任务、切换模型要不要手动操作、不同模型之间怎么...
推荐理由：HKR 三项都过了：系统级模型选择在 iOS 上是个很强的平台钩子，分发利益也大。分数留在 72–77 是因为 RSS 摘要没给模型名单、任务范围、上线时间和接口机制，正文信息缺口明显，我会先打个折。
Mark Gurman 爆料，苹果计划在 iOS 27、iPadOS 27 和 macOS 27 里开放“扩展”机制，让第三方聊天机器人接管 Siri、写作工具和图片生成这些系统级功能，不再只绑死 ChatGPT。用户能把自己常用的模型设成默认。不过原文没提会支持哪些模型、怎么收费、开发者接口长什么样，这些关键信息都还缺着，先别太激动。
推荐理由：HKR 三项都成立：系统级模型选择器是个强钩子，也给了具体的 Extension 落点。打 80 分是因为正文没披露支持哪些模型、怎么收费、开发者接口长什么样，目前还只是一份路线图爆料，我会先打个折。
FT 这篇报道正文被付费墙挡住了，只留了一句话摘要。已知信息是：Meta 正在开发一款面向消费者的 agentic AI 助手，对标的是 OpenClaw 这类能替用户执行日常任务的产品。至于具体用哪个模型、什么时候上线、收不收费、在哪些地区开放、以及用户怎么控制权限，正文都没披露。
推荐理由：FT 一句话消息说 Meta 在搞消费级 agentic 助手，对标 OpenClaw，让 AI 替用户执行日常任务。我会先打个折——正文没给模型参数、上线时间、价格和地区，连任务权限怎么设都没提。这点先别太激动，真正值得盯的是执行权限和安全边界，Meta 的量一旦铺开，翻车代价不小。
两家公司把合作又推了一步，这次是让 AI 代理直接在你的电脑桌面上干活。这个叫 Project Arc 的东西，通过 Action Fabric 连接企业软件，再用 OpenShell 建一个带权限管控的沙盒环境来执行操作，防止乱来。文章里还提了一嘴 Blackwell 芯片的能效：每瓦输出的 token 数是上一代 Hopper 的 50 多倍，每百...
推荐理由：我会先打个折：这就是两家大厂合作发了个桌面 agent 产品，正文没披露实际客户和上线时间，别当成立竿见影的东西。但里面几个信息值得看——Action Fabric 负责把 agent 接进 ServiceNow 的业务流程，OpenShell 在沙箱里跑任务，权限和策略都框死了，不是裸奔。Blackwell 的能效数字挺夸张，每瓦 token 数是 Hopper 的 50 倍以上，百万 token 成本低了近 35 倍，如果实测能兑现，跑企业 agent 的算力账单会好看很多。这点先别太激动，毕竟还是纸面数据。整体属于有机制、有经济账、但缺实证的...
ChatGPT 把免费用户和 Plus 用户的默认模型换成了 GPT-5.5 Instant。OpenAI 内部测试显示，在容易出高风险幻觉的提示上，它比上一代 GPT-5.3 Instant 的瞎编次数少了 52.5%；在被标记为“难聊”的对话里，不准确的说法也降了 37.3%。不过正文没披露测试集到底有多大，也没说这些“高风险提示”具体怎么定义的，...
推荐理由：OpenAI 把 ChatGPT 默认模型换了，还主动报了两个幻觉下降的数字，热点、新知、关联度都够。不过正文没给评测集规模和复现方法，我会先打个折——数字好看，但暂时没法独立验证。默认模型换人本身就是当天该推的料，所以还是给了 p1。
OpenAI 发了 GPT-5.5 Instant，直接替掉了之前的 GPT-5.3 Instant，成了 ChatGPT 的默认模型。公司说新模型在法律、医学和金融这些容易出错的领域减少了幻觉（也就是瞎编答案），同时保持了上一代的低延迟。但正文没披露任何跑分、具体降低了多少幻觉率、覆盖哪些用户、以及价格有没有变。
推荐理由：我会先打个折：OpenAI 把新模型直接设为默认，动作不小，但正文只给了定性描述，没披露幻觉降低的具体幅度、评测方法、覆盖地区或价格。对从业者来说，知道默认模型变了是刚需，但能不能立刻用上、省不省钱、稳不稳定，这些关键信息都还缺着。所以重要性给到 88，属于必须知道但还不能全信的那一档。
Google 在 Hugging Face 上放了 4 个 Gemma 4 的 MTP 检查点。MTP 的做法是拿一个小号草稿模型一次预测好几个 token，再由主模型并行验证，相当于让模型“先猜后验”，最终解码速度能提一倍，而且输出质量跟原来一模一样。不过 Reddit 原帖被网络策略挡了，正文没披露具体模型尺寸、硬件要求或实测延迟数据。
推荐理由：H、K、R 都站得住：钩子是 2 倍低延迟解码，有检查点和机制说明，不是画饼。它不是旗舰模型发布，属于实用更新，75 分放在 featured 低位合理。
Airbyte 推出了 Airbyte Agents，核心是一个叫 Context Store 的东西。你可以把它理解成一个专门给 AI 助手用的预索引资料库，把 Slack、Salesforce、Zendesk 这些业务系统里的数据提前整理好。这样助手在回答问题时，不用再现场去调几十次 API 拼凑信息。作者举了个例子：一个原本要跑 47 步才能回答...
推荐理由：HKR 三项都站得住：预索引这个角度比市面上又一层 MCP 包装有信息量，给了可复现的 token 节省数字，痛点也打在企业数据接入的成本和可靠性上。Airbyte 不是前沿模型厂，所以留在 featured 低段。正文没披露 Context Store 的索引延迟和更新频率，这点先别太激动。
天风国际分析师郭明錤说，OpenAI 正在加速推进一款 ChatGPT 手机，目标是 2027 年初开始大规模生产。这款手机会用联发科定制的天玑 9600 芯片，图像处理器（ISP）专门加强了 HDR 能力，可能是为了提升相机和视觉识别体验。不过，原文没提手机卖多少钱、长什么样、用什么操作系统。郭明錤的供应链爆料准确率不低，但 OpenAI 自己还没回...
推荐理由：HKR 三项全中，但消息源是郭明錤的供应链爆料，不是 OpenAI 官方发布。我会先打个折：正文没披露价格、外观和系统，这些关键信息全缺，所以重要性到不了必写级别。
Meta 正在部分国家上线一套视觉分析系统，通过照片估算用户的身高和骨骼发育程度，来抓出谎报年龄的未成年用户。公司说后续会推到更多地区，但正文没披露具体是哪些国家、误判率有多高，也没提用户如果被误判后怎么申诉。
推荐理由：我会先打个折：正文没披露覆盖国家、误判率和申诉机制，所以没法判断实际效果。但这件事值得盯，因为用骨骼结构做年龄推断，比单纯看脸更隐蔽，一旦出错，未成年人可能被误拦或漏过，后续怎么申诉、谁来复核，目前全是空白。
OpenAI 把自家训练大模型用的网络方案 MRC（多路径可靠连接）通过 OCP 开源了。MRC 解决的是老问题：集群大到一定程度，网络抖动和链路故障会频繁卡死训练任务，GPU 空转烧钱。它的做法是把一次数据传输拆成几百条路径同时发（packet spraying），哪条路断了就在微秒级绕开，不用等全网重算路由。协议跑在 800Gb/s 网卡上，基于 ...
推荐理由：MRC 是个多路径可靠连接协议，简单说就是给 GPU 集群的通信多备几条路，一条断了还能走别的，训练不容易崩。OpenAI 通过 OCP 公开这个方案，对自建大规模训练集群的团队是个信号——他们可能也在解决类似的网络稳定性问题。但正文没给任何性能数据，延迟降多少、吞吐提多少、实际跑过多大的集群，全都没写。所以我会先打个折，这更像一个技术方向的路标，离能评估效果还差得远。
OpenAI 把免费用户和默认聊天用的模型升级到了 GPT-5.5 Instant。官方说这次更新主要干了三件事：回答更靠谱、更简洁，并且更能利用你之前聊过的上下文来贴合你的偏好。内部测试里，在医疗、法律、金融这类高风险问题上，GPT-5.5 Instant 比上一代 GPT-5.3 Instant 的幻觉内容少了 52.5%；在用户举报过的事实错误对...
推荐理由：HKR 三项全中：OpenAI 把 ChatGPT 默认模型切到了 GPT-5.5 Instant，说答案更准、幻觉更少、个性化控制更好，但没给任何评测数字、价格或上下文窗口，我会先打个折。这点先别太激动，等看到实测再判断。
LocalAI 把微软的 VibeVoice 模型用 ggml 重写成 C++ 版本，叫 vibevoice.cpp，支持 CPU、CUDA、Metal 和 Vulkan 推理，不用装 Python 环境。语音合成这边，给一段 30 秒的参考录音就能克隆声音，输出 24kHz 的语音。语音识别部分用的是一个 7B 模型，能处理长音频并区分不同说话人，结...
推荐理由：这条更新对做本地音频部署的人有用，给出了具体的运行数字和限制。我会先打个折：它来自社区移植，不是微软官方动作，而且缺少流式支持这点在实时场景里是硬伤。整体在 72–77 分 featured 档位合理，不值得当天必写，但值得放进雷达。
豆包在苹果商店列出了 68 元、200 元和 500 元三档月费订阅，同时保留免费基础版。字节跳动回应说具体信息以后续官方渠道为准，目前付费功能还没上线。豆包 App 今年 4 月日活超过 1.4 亿，到 3 月模型日均调用量超过 120 万亿 token。正文没披露各档位具体解锁哪些能力，也没说正式收费时间，这点先别太激动。
推荐理由：我会先打个折：付费入口还没开，官方也只说正式上线会发完整信息，所以现在看到的只是App Store露出的价格牌，具体每档给多少配额、解锁什么模型都没披露。但光这三档价格和免费版并存的信号，就已经把字节在豆包上的商业化试探摆上台面了。日活1.4亿、日均120万亿tokens这两个数字说明底子够厚，有底气试收费。不过500元那档到底卖什么，正文没写，这点先别太激动。
一个叫 MTPLX 的推理引擎在 MacBook Pro M5 Max 上把 Qwen3.6-27B 的生成速度从每秒 28 个 token 提到了 63 个 token，快了 2.24 倍。测试用的是 4-bit MLX 量化，温度 0.6，top_p 0.95，top_k 20，最佳推测深度 D3。关键点是它直接用了模型自带的 MTP 头做推测解码...
推荐理由：我会先打个折：目前只有 Reddit 单帖来源，测试范围也限定在 Apple Silicon，验证面还窄。但 2.24 倍的吞吐提升是实打实的数字，而且 MTP heads 内置在模型里，不用额外加载一个 drafter 模型占内存，这点对 Mac 用户确实挺省钱。正文没披露更多模型或硬件的对比数据，所以先放在 featured 低位，等有更广的复现再往上调。
OpenAI 开始在美国小范围测试自助广告后台，广告主可以直接注册、充值、上传素材、管理投放。同时新增了按点击付费（CPC）的出价方式，之前只有按千次展示付费（CPM），现在广告主可以只为用户点击买单。文章说 ChatGPT 对话里很多人正在做决策，点击能说明广告确实帮到了用户。测量工具也加了转化 API 和像素追踪，能看广告带来的购买、留资、注册等后...
推荐理由：OpenAI 把 ChatGPT 广告做成可自助采买的工具了，上线了 beta 版广告管理器，支持按点击付费，还补了测量工具。官方强调广告和对话数据是分开的，不会拿聊天记录去投广告。但正文没披露价格、投放范围，也没说什么时候全面开放，所以先打个折，这还是个中等体量的产品更新，别当重大商业化节点来读。
FastDMS 放出了一个 MIT 许可的实现，核心是把模型推理时占显存的 KV 缓存压到原来的 1/5 到 1/8。在 8K 上下文长度下，Llama-3.2-1B 用 6.4 倍压缩后困惑度是 9.200；Qwen3-8B 在压缩系数 c=1 时，KV 缓存从 1.406 GiB 直接降到 0.184 GiB。和很多只算字节数的方案不同，它真的把淘...
推荐理由：我会先打个折，这个项目目前只给了 Llama-3.2-1B 的复现实验，更大规模模型的验证还没看到，所以别急着当通用方案。但它的钩子确实强：KV 缓存压缩 6.4 倍，同时推理速度还比 vLLM 的 BF16/FP8 快，这跟“压缩必降速”的直觉对着干。正文给出了具体的 PPL 和显存占用对比，数字可追溯。真正值得盯的是它回收了被踢掉的物理槽位，不只是账面上少占点字节，这对长上下文推理的显存管理是实打实的改进。来源是开源实现和 Reddit 讨论，不是厂商通稿，信息可信度还行，但权威性一般，所以分数定在 80 这个区间。
一位 Reddit 用户用 Hermes Agent 框架搭配 qwen3.6-35b-a3b 的 Q6_K 量化版，在单张 RTX 4060 上跑了 6 轮循环、超过 5 小时，生成了一份 21 页的研究报告。生成速度约每秒 28 个 token。仓库里放了提示词、脚本、中间产物和最终报告。正文没披露报告具体主题和结论质量，也没说这 5 小时里人工干...
推荐理由：HKR 三项都站得住：这是一个带硬件型号、运行时长、生成速度和完整产物的本地 agent 实验。来源是 Reddit 个人分享，传播面有限，所以分数放在 72–77 的 featured 门槛区间，不往上拔。
这是一个叫 DeepSeek-TUI 的终端工具，你可以把它理解成“DeepSeek 版的 Claude Code”，专门在命令行里帮你写代码、跑命令。项目用 Rust 开发，MIT 协议开源，目前主要对接 DeepSeek V4 模型，支持 100 万 token 的上下文窗口。它有个叫 RLM 的功能，能把大任务拆成最多 16 个 V4 Flash...
推荐理由：我会先打个折：2.3k 星在 GitHub 不算爆款，但标题蹭 Claude Code 的热度很精准，加上 Rust 实现和 MIT 协议，对在意可控性和成本的开发者有吸引力。正文没披露实际延迟和任务完成率，所以性能先别太激动。真正值得盯的是缓存成本——未命中 token 价格是命中的 10 倍，如果是真的，对高频编码场景挺省钱。影响面集中在开发者群体，所以重要性给到 75 是合理的。
一位 Reddit 用户把 Gemma 4 E2B（2.4GB 模型）塞进 8GB 内存的 OnePlus CE 5 手机里，做了个完全离线的语音笔记应用。流程是：Whisper Small（244MB）先把语音转成文字，Gemma 4 E2B 再负责把文字拆成笔记并打标签。录一段 10 到 15 秒的语音，从转录到出结果总共花 12 到 15 秒。搜...
推荐理由：这是 Reddit 个人项目帖，不是官方发布，但信息量够。作者把 Whisper Small 转写和 Gemma 4 E2B 分类都塞进手机，还搭了检索管道（查询扩展、多路全文搜索、RRF 融合，可选 Gemma 重排，超时 15 秒回退），工程细节比很多官方 demo 实在。我会先打个折：没提功耗、发热和长时间稳定性，12-15 秒延迟对语音笔记算可用但不算快。如果是真的，2.4GB 模型在 8GB 手机上跑通整套流程挺省钱，对想做离线 AI 应用的人有参考价值。