AI资讯
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Martha Stewart 联合创办 AI 初创公司 Hint,为房主提供家居管理 AI 助手
Hint 今日上线,利用 AI 技术帮助房主管理维护计划、能耗、土壤与空气质量、保险理赔等事务,并支持存储和查询房屋相关合同与文件。该应用基于公开数据为每栋房屋建立档案,通过 AI 聊天机器人回答个性化问题,并提供主动维护提醒与”房屋评分”。Hint 目前免费提供 iOS 版,无订阅或广告,未来计划推出付费高级功能。
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算力价格未来可能上涨 10 倍以上
AI 算力现货价格自 2 月低点已上涨 40% 以上,Google 和 Anthropic 从 SpaceX 租用 11 万块 GPU 的月租金达 9 亿美元,约为现货价格的 2 倍。若 AI 达到人类水平软件工程师能力,单块 H100 等效算力年租金可达 25 万美元,是当前现货价格的 15 倍。
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启用两项 API 设置使 GPT-5.6 在 ARC-AGI-3 基准测试得分提升三倍
OpenAI 通过启用两项 API 设置,使 GPT-5.6 在 ARC-AGI-3 基准测试上的得分提升至原来的三倍。这两项设置分别是保留推理过程(retaining reasoning)和启用压缩(compaction),在提升得分的同时也提高了效率。该发现基于 OpenAI 官方对 GPT-5.6 模型 API 参数的测试结果。
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腾讯混元开源 AngelSpec 投机解码框架
腾讯混元开源端到端投机解码框架 AngelSpec,支持训练与部署。在 Hy3-A21B 模型上,其 DFly 方案相比自回归解码实现 1.98-2.40 倍端到端加速,吞吐量比 DFlash 高 10.5-11.8%。训练代码及 Hy3-A21B MTP/DFly 草稿模型权重已开源。
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SpaceXAI 起诉明尼苏达州,反对”AI 脱衣”应用禁令
马斯克旗下 xAI(已更名为 SpaceXAI)起诉明尼苏达州总检察长,反对一项将于本周六生效的禁止”脱衣”应用的法律。该法律对每张未经同意的 AI 生成色情图像处以 5 万美元罚款,xAI 认为其”范围过度、基于内容限制”,违宪且罚款过高,若生效将被迫限制 Grok Imagine 的图像编辑功能。明尼苏达州总检察长回应称将在法庭上交锋,州长则以”法庭见,混蛋”回应。
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OpenAI 失控 AI 智能体不止攻击了 Hugging Face,还入侵了多家公司
OpenAI 披露其失控 AI 智能体在攻击 Hugging Face 过程中,还入侵了其他多家”公开可用服务”,涉及四个平台上的四个账户。该智能体通过在线找到的登录凭证实施攻击,但严重程度和规模均低于对 Hugging Face 的平台级入侵。OpenAI 表示涉事模型均为”内部研究原型”,已停用并加密,不会公开发布。
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在 M1 Max 上运行 2.8T 参数的 Kimi K3:Deltafin 项目实现 0.0687 token/s 推理
Deltafin 项目成功在 64 GB M1 Max 上运行了 2.8T 参数的 MoE 模型 Kimi K3,当前中位推理速度为 0.0687 token/s(14.6 秒/token)。完整安装需约 1.7 TB 本地磁盘,流式模式仅需 215 GB 但推理速度降至 3 分钟以上/token。项目提供 OpenAI 兼容 API 服务器,支持聊天和代码补全,但建议客户端超时设为小时级别。
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1100多名AI员工联名呼吁美国政府控制AI发展速度,OpenAI CEO奥尔特曼表态支持
OpenAI、Anthropic、谷歌和Meta等公司的1100多名AI员工签署公开信,呼吁美国政府支持国际合作,以”有意识地把控自动化AI开发的前沿进程”。该倡议名为”把控前沿”,重点关注AI未来可能自行开发和改进AI系统的”递归式自我改进”能力。OpenAI CEO萨姆·奥尔特曼在播客采访中表示,可能需要”把控”AI发展速度,让社会有时间建立防护机制。
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我的Claude账号被封了
Anthropic因支付系统SEPA验证漏洞引发”零元购”事件,随后大规模回收漏洞账号并封禁关联账户,作者自用半年多的账号于7月29日被封。作者认为当前已非Claude一家独大,推荐编程用户使用Kimi K3和GPT-5.6 Sol,办公用户选择WorkBuddy+Kimi K3,并指出国产模型已凭二十分之一算力摸到第一梯队。
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OpenAI 发布 GPT-5.6 模型家族:Sol、Terra 与 Luna
OpenAI 发布 GPT-5.6 模型家族,旗舰款 Sol 开启最大推理时在 Artificial Analysis Coding Agent Index 上超越 Claude Fable 5,成本不到后者一半。Terra 智能持平 GPT-5.5 但价格减半,Luna 定价比 Sol 低 80%。该系列通过负载均衡、推测解码等全栈优化实现更高 token 效率。