Capsule:把整个应用打包成一个文件,像发 PDF 一样分享
Capsule 是一个桌面应用打包工具,能把 UI、数据和逻辑全部塞进一个 .capsule 文件里。你可以通过 WhatsApp 或邮件把它像 PDF 一样发出去,对方双击就能运行,数据存在本地的 SQLite 里,不需要云账号或服务器。它还支持 AI 生成应用:在 ChatGPT 或 Claude 里描述你想要什么,Capsule 就能生成一个完整...
Capsule 是一个桌面应用打包工具,能把 UI、数据和逻辑全部塞进一个 .capsule 文件里。你可以通过 WhatsApp 或邮件把它像 PDF 一样发出去,对方双击就能运行,数据存在本地的 SQLite 里,不需要云账号或服务器。它还支持 AI 生成应用:在 ChatGPT 或 Claude 里描述你想要什么,Capsule 就能生成一个完整...
Salesforce 在 Dreamforce 大会上发布了 Koa,这是它第一个推理模型,基于英伟达开源权重的 Nemotron 训练,专门处理销售、营销和客服任务。Marc Benioff 直接把它定位成对 AI 实验室的威胁:一家垂直 SaaS 公司现在用自己的数据,做出了自己的推理模型。文章没公布跑分、参数量和价格,所以这些狠话我先打个折。真正...
推荐理由:Benioff 的挑衅式定位和‘垂直 SaaS 自己训推理模型’的故事有话题性,但文章零跑分、零规格,技术实质完全无法验证。作为一条有新闻价值的产品发布消息,够得上 featured 门槛;推荐语里得把‘狠话先打折’和‘没数据’这两点说清楚,别让人误以为是技术突破。
一个开发者把 DeepSeek V4.1 Flash 的 Q4 量化版塞进了 512GB 内存的 M3 Ultra,通过魔改推理引擎 ds4,把生成速度从每秒 16.6 个 token 提到了 31.3 个,开启模型自带的 DSpark 投机解码后能到 40.5 个。速度提升不是靠改模型,而是把 Metal 图形接口的调度指令大幅合并:原来 384 个...
推荐理由:一篇扎实的本地推理优化记录:把 DeepSeek V4.1 Flash Q4 塞进 M3 Ultra,靠合并 Metal 指令缓冲和开启原生 DSpark 投机解码,速度从 16tps 拉到 40tps。技术细节具体,对本地 LLM 玩家直接有用。分数维持 72,因为受众面窄,但在这个圈子里确实是个能让人立刻动手试的帖子。
404 Media 拿到了一份 OpenAI 内部叫“莉莉计划”的操作文档。简单说,就是雇人当“提示词审核员”,专门看用户跟 ChatGPT 的真实对话,然后给模型的回复质量打分。审核员会揪出 AI 套话、说教语气、假扮人类经历这些毛病,时薪超过 50 美元,但工作本身很枯燥。问题在于,绝大多数用户压根不知道自己的聊天会被活人看到,很多人甚至把 Cha...
推荐理由:404 Media 拿到了一份 OpenAI 内部叫“莉莉计划”的操作文档,直接证实了人工审核用户聊天记录的做法。我会先打个折:文章没披露审核规模(多少人、抽多少比例的对话),所以重要性卡在 78 分。但信息量够硬——审核员时薪超 50 美元,专门给模型回复挑刺,比如套话、说教腔、假装有人生经历。最要命的是,绝大多数用户不知道自己的对话会被活人看到,这个隐私缺口是传播的核心。对从业者来说,这是 OpenAI 数据标注管线里难得曝光的一环,但缺了规模数据,没法判断影响面到底多大。
Trail of Bits 重新分析了 1Password 那份说 AI 只能修好 26% 漏洞的报告,发现这个数字是把故意让 AI 修错、以及不让 AI 跑代码测试的实验结果都混在一起算出来的。如果把条件限定在 AI 能跑代码、且没被故意带偏的测试里,86% 的补丁都能挡住提供的攻击代码。这个 26% 的标题数字会让安全团队误以为 AI 修漏洞不靠谱...
推荐理由:Trail of Bits 重新扒了 1Password 那份说 AI 只能修好 26% 漏洞的报告,发现这个 26% 是把故意让 AI 修错、以及不让 AI 跑代码测试的结果全混在一起算出来的。如果把条件限定在 AI 能实际跑代码验证、且没被故意带偏的测试里,86% 的补丁都能挡住提供的攻击代码。这个标题数字会让安全团队误以为 AI 修漏洞很不靠谱,而 Trail of Bits 用数据说明问题出在测试设计上,不是 AI 本身不行。
CrofAI 之前到处打广告说自己是全球最便宜的模型推理服务商,结果被开发者 Kendell 抓了个现行。它的套路很简单:你花钱让它调用 Kimi K3 这种贵模型,它转头就在 OpenRouter 上偷偷换成 GLM 5.3 Flash 这种便宜货,中间差价最高能赚到 20 倍。它自己吹嘘的“greg”系列模型也是假的,实际指向的是 GLM 5.2 ...
推荐理由:一个完整的欺诈曝光加公司原地消失的戏码,有技术实锤,HKR 三条全中。分数压在 85 以下,因为信源是 Reddit 帖子而非正式报道,且事件本身是单家服务商的丑闻,不涉及模型或协议层面的变动。
Anthropic 的 CEO Dario Amodei 最近呼吁政府出面协调,让行业放慢最前沿 AI 模型的研发速度,并为此申请反垄断豁免,Sam Altman 和 Elon Musk 都表示赞同。Cohere 的 CEO Aidan Gomez 发博客反驳,说这套方案会通过极高的算力、监控和合规门槛把竞争对手挡在门外,本质是“披着羊皮的垄断联盟”。...
推荐理由:Anthropic 和 OpenAI 联手提议放慢前沿研发,Cohere 老板公开怼回去说这是垄断玩法,三家头部公司正面冲突,信号很强。因为目前只有标题和摘要,完整提案细节还没看到,分数先压在 85 以下。
mukel90 发了个新项目 jinfer,是个完全用 Java 写的推理引擎,支持聊天、视觉、语音转文字、文本嵌入、重排序和语音合成。它不依赖 Python、ONNX 或任何外部进程,能直接读写 gguf 和 safetensors 格式的模型。作者说 CPU 上的性能已经能和 llama.cpp 掰手腕,GPU 支持还在开发中。项目已经接入了 Sp...
阶跃星辰发了 StepAudio 3 系列语音模型,官方称在 Artificial Analysis 榜单上多个指标拿了全球第一。但原文被微信屏蔽,正文完全看不到,所以具体是哪些指标、什么语言、模型参数、能力细节一概没披露。榜单本身是第三方评测,有一定参考价值,但没看到具体分数和对比对象之前,这个“全球第一”先打个折。
作者 1ncehost 把之前藏着的方法 Voodoo Quant 开源了,换成 MIT 许可。这个方法不走常规的静态分析,而是用梯度下降来给模型里每一层权重自动挑最合适的压缩等级,相当于让模型自己“学”出怎么压最不伤性能。在 Qwen3.5 小模型上,压到 IQ1/IQ2 这种极低比特时,效果比 Unsloth Dynamic 3.0 好;但中高比特...
Anthropic 的 CEO 达里奥·阿莫迪发了一篇文章,直接呼吁给最前沿的 AI 能力踩刹车。他担心未来 6 到 12 个月内,成群的 AI 智能体可能具备“接管整个互联网”的能力。他提出的第一步是把外部安全专家请进实验室常驻,盯着安全流程并向公众汇报。奥特曼、马斯克和哈萨比斯都公开点赞,奥特曼还说 OpenAI 会照做。但作者 Sebastian...
推荐理由:Anthropic CEO 直接喊刹车,加上奥特曼、马斯克、哈萨比斯三人公开背书,信号强度很高。阿莫迪给出了 6-12 个月的“接管互联网”时间线和驻场安全专家的具体方案,不是空泛表态。扣分点在于:这是一篇评论文章,不是政策公告,实际约束力有限;作者 Sebastian 把焦点转向中国,但正文没披露中国方面的具体回应或数据,更多是抛出一个地缘政治疑问。我会先打个折,但整体仍然值得从业者关注。
AI 评估论坛发布了 AEF-1 标准,给独立第三方评估立了规矩,包括访问权限、利益冲突、资金来源、回避和透明度怎么处理。同一天,Dario Amodei 发了篇个人博客,说 Anthropic 会单方面先干起来:让评估团队像员工一样进驻办公室,拿公司工牌、用公司电脑,权限跟内部风险团队差不多。他还提了个两层协调框架,一层是民主国家内部定规矩,一层是跟...
推荐理由:我会先打个折:正文没披露具体有多少家机构签了,也没说执行机制和违规后果,所以别当它已经落地。但同一天 AEF-1 发布、Dario Amodei 发博客,三家公司一起站台,这个时间点本身就说明行业在抢着给第三方评估定规矩。AEF-1 把利益冲突、资金来源这些容易和稀泥的地方写得很具体,Amodei 又提出让评估员像员工一样进驻,权限跟内部风险团队差不多,等于把透明度的门槛拉高了一大截。对从业者来说,这就是一份现成的 checklist,可以拿来比对自己的评估流程缺了什么。
Exein 做的是嵌入式设备安全,主要把 AI 模型塞进物联网和工业设备里,靠检测异常行为来防攻击,尤其针对那些用 AI 发起的攻击。2.7 亿美元融资额不小,但正文没披露公司估值,也没给出具体的产品性能指标或第三方测试数据。客户名单里提到了欧洲的汽车和国防企业,不过没写清楚是付费客户还是试点。这轮融资赌的是“用 AI 对抗 AI 攻击”这个方向,但产...
Zach Dell(戴尔创始人儿子)计划大规模部署电池储能,在电网低谷时充电、高峰时放电,给AI数据中心稳定供电。思路本身不新,但由他来做有资源背书。正文没披露舰队规模、成本和落地时间表,所以这点先别太激动——如果是真的,确实能缓解AI训练和推理对电网的冲击,但经济账和工程可行性才是关键。
FT这篇分析说的是,AI投资热潮可能快到头了。几个大AI公司自己都在喊要慢下来,美国科技股已经跟着跌了一波。投资者可能需要重新算算账,别指望基础设施和算力投入还能一直猛涨。文章没点名具体公司,也没给时间表,但点出了一个关键变化:市场情绪在转向。
中国官媒发文,直接否定了外界呼吁暂停AI发展的声音,认为这不是安全考量,而是竞争策略。文章没有点名具体是谁在呼吁,也没有展开论证,但立场很明确:中国不会减速。
Bloomberg 采访了 Hugging Face 的科学家,聊的是 agentic AI(让模型自主执行任务,比如帮你订机票、改代码)的安全问题。正文没披露具体出过什么事故,也没给出解决方案,核心就一句话:模型一旦能自己决定下一步做什么,出错的后果可能比单纯聊天严重得多。目前业界对这类风险的评估和防护都还很不成熟,这点先别太激动。
Artificial Analysis 刚出了个语音对话能力排行榜,OpenAI 的 GPT-Live-1 用 Astra 后端、中等推理强度跑出 81.5 分,压过 Grok Voice Think Fast 2.0 High 的 81.3 分。同一个模型换 Sol 后端配置得分 80.1,排第三。分差很小,而且正文没披露评测维度、样本量和延迟数据,...
特朗普在社交媒体上直接驳回了 Anthropic 等公司对 AI 风险的警告,称安全担忧是“骗局”,唯一需要的护栏是“一位强大且聪明的总统”。他点名 Anthropic 的 CEO 达里奥·阿莫迪,说他“假装是个完美的小天使”,但正文没具体说特朗普认为自己阻止了哪些政府行动。副总统万斯和众议长约翰逊的态度稍微开放一些,万斯觉得行业主动求监管“有点像特洛...
推荐理由:总统亲自点名 Anthropic 的 CEO,把 AI 安全直接定性为“骗局”,这是对行业核心叙事的正面攻击。H、K、R 三项全中:冲突烈度高,白宫内部权力温差被首次挑明,从业者的身份认同被直接冒犯。正文没披露特朗普具体阻止了哪些政府行动,信息有缺口,所以分数压在 85 以下。
国安部部长陈一新在《中国网信》发了一篇长文,把AI风险直接拉到政治安全层面。他点名了Claude Mythos和GPT-5.5-Cyber这类美国模型,说它们可能被用来搞深度伪造、发动舆论战、偷数据,甚至攻击关键基础设施。文章还拿美军在伊朗战争里用AI举例,说算法优势决定战场主动权。新加坡教授高树超解读,这等于在中美AI安全谈判前划了红线:数据主权和政...
推荐理由:国安部长陈一新在《中国网信》发长文,把AI风险直接拉到政治安全层面,点名Claude Mythos和GPT-5.5-Cyber可能被用来搞深度伪造、发动舆论战、偷数据甚至攻击关键基础设施。文章还拿美军在伊朗战争里用AI举例,说算法优势决定战场主动权。新加坡教授高树超解读,这等于在中美AI安全谈判前划了红线:数据主权和政治安全没得商量。我会先打个折——文章没给出这些模型被实际用于攻击的证据,更多是战略喊话。但部长亲自下场、点名具体模型,这个信号本身就很重,从业者得知道自己的技术已经被放在这个框架里审视了。
前美国联邦贸易委员会主席 Lina Khan 对 The Register 说,现有法律就够追究 AI 高管的刑事责任,不用等新法。她点名了 1934 年《通信法》第 501 条——这条当年成功把搞欺诈的电信公司高管送进了监狱。Khan 的逻辑是:如果一家 AI 公司明知自己的模型被用于诈骗、儿童性虐待材料或价格合谋,CEO 就该吃官司,不能拿“是模型...
推荐理由:Khan 给了一个具体、可操作的追责框架,不是空谈监管。1934 年电信法判例让这个说法有了牙齿。分数没给更高,因为这只是她的个人评论,不是政策落地,而且 The Register 的报道没有完整呈现她的论证过程。
Mistral 拿了 30 亿欧元 D 轮融资,估值超 210 亿欧元,年化收入约 10 亿美元(公司自报,无审计)。它的旗舰模型 Mistral Large 3 在评测里跑分低于同类中位数,大致相当于 OpenAI 一年半前的水平。它的核心客户是空客、ASML、法国国防部这类机构,他们买单的理由不是模型最聪明,而是数据留在欧洲、法律问责清晰、不怕美国...
推荐理由:Mistral 这笔 30 亿欧元融资和 210 亿估值,用硬数字证明了一件事:不追前沿模型也能活,而且活得不错。它的旗舰模型跑分大致相当于 OpenAI 一年半前的水平,但空客、ASML、法国国防部照样买单,因为数据不出欧洲、法律问责链条清楚。这个案例直接松动了行业里'必须追 SOTA'的默认假设,对焦虑的创业者和做企业落地的人都很有参考价值。三个维度都打中了:标题制造认知冲突,正文给出新市场数据,读者能直接拿去对照自己的业务。
Runway 放出了 Solaris 的研究预览,这个系统不写前端代码,靠模型逐帧把界面画出来,用户的点击拖拽直接驱动下一帧画面。目前只有官方精剪的演示视频和一个候补名单,没有公测、定价和 API,第三方实测也还没出现。官方自报用户偏好度比传统代码界面高,但成本对比的参照系是更贵的视频扩散模型,不代表比普通网页渲染省钱。Google Research ...
推荐理由:三条打包,Solaris 是主钩子。Runway 逐帧画界面的思路确实新鲜,但目前只有官方精剪演示和候补名单,没公测、没定价、没 API,第三方实测也还没影,成本对比还绕开了普通网页渲染。所以我会先打个折,重要性给 78。Google 的 WikiSkill 让 agent 从失败里自己总结技能文档,机制具体,但正文没披露规模验证。GitHub 的 Copilot 企业版编码模式把数据留在本地,对合规敏感的公司是刚需,不过细节还不多。整体有话题性,但都缺实测,tier 放 featured 合适。
Vercel 的 COO 说,他们自己搭的 AI 销售开发代理现在处理了 90% 的 inbound 线索,另一个自建的客服代理解决了 93% 的工单。两个系统加起来,一年的基础设施开销只有几千美元。销售代理的投资回报率是 32 倍。对应的 inbound 销售开发团队从 10 个人缩减到了 1.25 个人。她提到真正的瓶颈不是模型本身,而是把销售流程...
推荐理由:Vercel 的 COO 在采访里给了真数字:90% inbound 自动化、93% 客服工单解决、32 倍 ROI、年基础设施成本几千美元。三个硬指标把这条消息从泛泛的 AI 提效故事里拉了出来。没给 95 分以上是因为信息来自采访而非正式产品发布或第三方验证,但数据本身够扎实,值得放进精选。
The Verge质疑科技巨头之间关于放慢前沿AI开发的口头协议。文章认为,这表面上是安全共识,但实际可能起到卡特尔的作用,即通过限制竞争来维护现有巨头的地位。文中提到的“给前沿开发踩刹车”方案缺乏真正的约束力。正文没有披露具体涉及哪些公司或协议细节。
Timnit Gebru 在 Bloomberg 视频里把 AI 安全争论拉回一个老问题:谁说了算。她认为安全不只是模型不胡说、不越狱,而是人类能不能在系统部署后保持对它的控制。正文没披露具体案例或政策建议,所以这点先别太激动——观点本身不新,但由她这个级别的研究者说出来,等于在提醒行业:别把安全窄化成技术指标,权力分配才是核心。
黄仁勋在 All-In 峰会现场接了特朗普的电话,直接说“我们不会让 AI 慢下来”。这等于公开站到了马斯克、奥特曼和 Anthropic CEO 阿莫迪的对立面——他们之前都呼吁放慢 AI 研发节奏。文章没披露特朗普说了什么、通话多久,也没交代黄仁勋说的“我们”具体指英伟达还是整个行业。考虑到英伟达靠卖 AI 芯片赚得最多,他反对减速不算意外,但这次...
推荐理由:黄仁勋公开站到 AI 减速派的对立面,直接跟马斯克等人唱反调,重要性和话题性都够。但文章信息太薄,连特朗普的反应都没写,所以知识增量打折扣。综合下来给 82,放 featured 没问题。
美国第九巡回上诉法院推翻了此前对 Perplexity AI 的初步禁令。这起官司是亚马逊告 Perplexity,起因是 Perplexity 的 Comet 浏览器里有个 AI 助手,能替用户去亚马逊网站上操作。下级法院原本认为 Perplexity 未经授权访问了亚马逊的服务器,很可能违反了《计算机欺诈与滥用法》。但上诉法院不这么看,核心判断是:...
推荐理由:第九巡回上诉法院推翻了针对 Perplexity 的初步禁令,直接回应了 AI 代理的一个核心法律问题:代理替用户操作第三方网站算不算“未经授权访问”。影响面大,但信源是法律数据库摘要而非判决原文,我会先打个折。
日本精密零件制造商美蓓亚三美宣布暂停并购,集中资源应对AI和英伟达对高端组件的激增需求。公司认为AI硬件订单比收购更紧迫,优先扩产而非整合。正文没披露具体投资金额或产能目标,但方向很明确:产能优先,并购靠边。
OpenAI 收购了做手机相机算法的 Glass Imaging,交易金额超过 3 亿美元。这家公司由两位前苹果工程师创立,他们之前带队做出了 iPhone 的人像模式。Glass Imaging 的技术不是拍完再修图,而是在按下快门的瞬间就用神经网络去适配不同手机的镜头硬件,直接出更好的原片。公司此前只融了约 3000 万美元,这次收购价是融资额的 ...
推荐理由:OpenAI 花 3 亿美元收购一家手机相机算法公司,动作本身就不寻常。Glass Imaging 的创始人是 iPhone 人像模式的原班人马,技术路线是在快门阶段用神经网络做硬件级适配,不是简单的后期美颜。这笔收购价是公司此前融资额的十倍,说明 OpenAI 对这支团队和底层图像能力有明确规划。我会先打个折:正文没披露交易的具体条款和整合方式,也没说清楚这技术是给手机用还是给别的设备用。但结合 OpenAI 一直在传的硬件项目,这次收购很可能是在给未来的终端设备补相机能力,而不只是买个拍照功能。
多伦多大学数学教授 Daniel Litt 之前做过一场叫《数学的终结》的演讲,但他这次写的不是末日论。他直接假设 AI 很快会在绝大多数数学任务上超过人类,核心问题不是 AI 能不能解题,而是人类怎么继续产出“理解”。他认为,当生成高质量数学成果的边际成本降到几美元时,死守期刊、同行评审这些旧制度没有意义。他主张保住那些真正让人产生理解的东西:学习研...
推荐理由:Daniel Litt 是多伦多大学的数学教授,这篇不是泛泛的 AI 威胁论,而是一份制度设计提案。他假设 AI 很快会在绝大多数数学任务上超过人类,然后追问:人类怎么继续产出“理解”?当数学成果便宜到几美元一条,死守期刊审稿制度就没意义了,该保住的是学习、研究过程中真正让人产生理解的东西。观点本身是个人判断,没有实验数据支撑,但问题提得精准,对学术圈有刺痛感,所以我会先打个折,但依然值得推荐。
Anthropic 内部用 Claude Code 写代码后,PR 数量暴增,CI 流水线被大量提交淹没。他们干脆重写了测试影响分析服务,核心思路是用 Merkle 树给文件依赖关系做缓存,只跑真正受影响的测试。效果很直接:单次分析延迟从 11 秒降到不到 1 秒,每天能处理 1000 次分析。这是他们内部单一代码仓库的配置,直接搬到别的项目不一定行,...
推荐理由:Anthropic 自己工程博客放出来的东西,有真实数字和具体技术方案,不是公关稿。11 秒到不到 1 秒的延迟压缩很扎实,但话题偏基础设施,非编码向的读者不太会点,所以放在 72 分 featured 档位。
Anthropic 的 Dario Amodei 发了篇近 4000 字的文章,核心就一句话:前沿模型的能力提升速度必须降下来,不然商业竞争会把灾难性风险推得更猛。几个小时后,Sam Altman、Demis Hassabis 和 Satya Nadella 都公开表示赞同。Ars Technica 提醒,这帮人过去几年一直在搞 AGI 军备竞赛,现在...
推荐理由:Amodei 这篇近 4000 字的文章直接呼吁放缓前沿 AI 开发,把商业竞争定性为灾难性风险的核心驱动力。几小时内 Altman、Hassabis、Nadella 相继公开赞同,形成了一次罕见的行业头部共识转向。Ars Technica 提醒这些人过去几年一直在搞军备竞赛,现在集体喊停的反差让这条消息更有分量。对从业者来说,这不只是新闻,是直接关系到日常决策的信号。
Sakana AI 发了篇论文,提出 PC-ALM,一种完全不用反向传播的训练方法。它给每一层网络加了一组“对偶神经元”(可以理解成比例-积分控制器),靠层与层之间的局部动力学来传递监督信号,解决了传统预测编码在深层网络里信号衰减的问题。他们在 Fashion-MNIST 和 CIFAR-10 上测了残差 MLP,最深堆到 1000 层,效果接近反向传...
推荐理由:Sakana AI 这篇论文确实提出了一个不用反向传播的训练方法,而且能在 1000 层网络上跑通,技术上有新东西。但我会先打个折:测试集还是 Fashion-MNIST 和 CIFAR-10,没上更大规模的任务,所以现在说它能替代反向传播还太早。分数给到 72,主要是认可方法本身的创新性,但实用性还没被验证。
苹果今天正式推送了 iOS 27、iPadOS 27 和 macOS 27,最大的变化是 Siri AI 以英文公测版上线。新 Siri 能理解你邮件、短信、照片里的个人上下文,也能看懂屏幕上的内容,甚至能调用摄像头识别眼前的东西,比如对着账单让它算账并直接用 Apple Cash 付款。所有对话记录会通过 iCloud 在 iPhone、Mac、iP...
推荐理由:苹果今天推送 iOS 27 / macOS 27,Siri AI 英文公测版是绝对主角。官方新闻稿确认了三件事:能翻你的邮件短信照片找上下文、能看懂你屏幕上正显示什么、还能用摄像头认东西并直接付钱。这三个能力打包上线,不是小修小补,是把 Siri 从语音问答拉到了能看能操作的层面。我会先打个折——目前只有英文,中文用户还得等,而且公测版稳定性未知。但苹果的推送规模和场景设计(账单识别+Apple Cash 付款)让这条消息值得放在头条,从业者需要马上关注交互范式的变化。
Andon Labs 把过去两年让 AI 自主经营自动售货机、商店和咖啡馆的经验打包成了 Pion 平台,现在开放候补申请。他们自己做的 Vending-Bench 测试显示,Claude Opus 4 在 2025 年 5 月首次超过了人类基准线,之后每个新模型分数都在涨,没有停下来的迹象。但模拟和现实差距很大:早期 AI 在真实场景里会白送东西、拒...
作者升级到 iOS 27 公测版后,Siri 从只能定闹钟变成了每天都会用的助手。这次大改把底层模型换成了 Google 的 Gemini,扔掉了之前那套扩展知识库和不太稳定的 ChatGPT 集成。实际用下来,Siri 能查世界杯赛程、球队阵容和比分了;早期开发者版本有些小毛病,但公测版基本稳定。另外 Siri 换了新图标和过渡动画。文章没提延迟、准...
苹果今天正式发布了新一代 Apple Intelligence,Siri AI 以测试版形式上线。新 Siri 号称更强大、更个性化,能理解上下文并跨应用执行任务。但正文没披露模型规格、硬件要求或地区可用性,所以实际能力要打个问号。
Daydream 是一款用 AI 做时装发现的 App,现在接入了 iOS 27 的 Apple Intelligence。它能识别你相册里存过的穿搭照片,直接给出可购买的同款或类似单品链接,还能通过 Siri 搜索,不用打开 App。正文没披露它用的具体视觉模型和识别准确率,所以识别效果好不好还不好说。
硅基流动把开源模型 Hy4 preview 接进了自己的平台。这个模型总参数量 770B,但每次推理只激活 49B 参数,支持一口气处理 1M 上下文,协议是 Apache 2.0,主打编程、分析和复杂任务。你可以把它接到 Claude Code、Codex、Cursor 这些工具里用。定价方面,每 1M token 输入 $0.834、输出 $2.5...