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这两天，大模型竞技场Arena上出现了一个新的匿名模型，代号Kivine。经过测试和对比，再结合此前Kimi-K2.5和K2.6的匿名代号“Kiwido”和“Kiwire”，越来越多的开发者们开始猜测这个匿名模型其实就是Kimi-K3。
近日，商汤科技发布并全面开源日日新SenseNova-Vision理解生成统一视觉大模型，试图宣告视觉AI“缝合怪”时代的终结。截至当前，该模型综合得分登顶Hugging Face Any-to-Any Leaderboard，位列该全模态任意输入输出开源模型榜单全球第一。
我们获悉，近期搜狗前COO、百川智能联合创始人茹立云，已经正式离开百川智能，并以慧辰股份总裁的身份在AI应用及算力资源等业务上开启新尝试。这意味着，百川最早一起并肩作战的联创高管已悉数离职，王小川身后空无一人。
今天，小米刚刚扔出一颗“深水炸弹”——Xiaomi-Robotics-1具身基座模型，试图改变这一局面。Xiaomi-Robotics-1基于10万小时真实世界操作轨迹进行预训练，再用约1.1万小时跨本体数据完成后训练。据悉，这是国内首次在机器人策略模型中，对Scaling Law进行较为完整的系统验证。
《读佳》获知，抖音内测全新AI功能“互动空间”，且在抖音APP端悄悄上线“互动空间广场”，在广场内，通过轻量可交互的内容情景或玩法为核心来承载创作者创作和表达的作品，用户可通过多种交互来体验其内容。目前看，这是抖音在AI互动上的又一大动作。
时至今日，全球大模型格局已成定数，还有必要耗费巨资从零开始训练一个新模型吗？
「喏，就是你！你以为我要宣布重置吗？其实不是。我只是在刷推特，看看大家对 ChatGPT Work 有什么反馈意见。」
见证历史！
很多人以为，把一个大模型放进手机或电脑，就像下载一个 App 一样简单。实际上，手机、电脑和智能硬件的芯片各不相同，同一个模型换一台设备，往往就要重新适配。Nexa AI 做的，就是解决这部分最麻烦也最容易被忽视的工作。
首次亮相。
过去一年，AI 人才市场仿佛进入了自己的「乱纪元」。
《读佳》获悉，360推出了一款名为“备果”的AI产品，该产品针对教师群体的备课场景，但AI工具的使用与文档下载均需开通会员，可见该产品并非走完全免费路线。
GPT-5.6发布之后，Codex开始以一种近乎夸张的速度增长。
困扰统计学界整整20年的核心悬案，被AI击碎了。
全双工语音对话是人类最自然的交流方式，是语音对话研究的梦想。相比文本输入，语音天然更接近人的交流方式，但现有语音对话常常停留在 “一问一答、听完再说” 的轮次式交互范式。
昨天那篇文章，我说了一下我现在用Agent的日常。
大家好，我是瓦力，具身算法研究员。 我有个习惯，隔三差五都会去 PI 的官网刷一下，看他有没有新东西。最近这三个月，官网主页是一动没动，停在四月的 π0.7。
对 AI Coding 来说，有人用，比任何 Benchmark 都管用，而有人持续付费，又比有人用更管用。
学校没变，但奥特曼警告人类正在慢慢失掉思考的训练场。
号外号外，OpenAI最新提示词指南更新了！如果你还没驯服ChatGPT，或者还在被它像毛线团一样越理越乱的回答折腾得苦不堪言，那么今天这篇OpenAI最新提示词指南，你一定要好好收藏！
Emergent 是一家帮助小型企业利用人工智能构建应用程序的初创公司，近日完成 1.3 亿美元融资，跻身为数不多达到独角兽估值的印度 AI 初创公司之列。据该公司介绍，目前已有逾 1200 万个 AI 应用程序通过 Emergent 平台构建完成。Emergent 的运营总部位于班加罗尔。
Codex 首款硬件，来了。
端侧AI持证上岗了。
7 月 15 日，腾讯 Robotics X 实验室以及福田实验室联合腾讯混元推出两款具身智能基座模型 —— 具身 VLM 基座模型 Hy-Embodied-VLM-1.0 以及 具身世界认知基座模型 Hy-Embodied-RxBrain-1.0，不仅让具身大脑能够 “看” 懂现实世界，还学会同时推理和想象。
近日，翁荔发布长文 《Harness Engineering for Self-Improvement》，系统梳理了 harness engineering 在 AI 自我改进中的作用。
昨天刚完成2亿美元Pre-IPO轮融资，逐际动力没有急着讲资本故事，而是立马甩出一段全尺寸人形机器人Oli全自主做家务的视频：
我们先来看两个画面。
人在Meta，因为休个病假/产假，然后……工作就没了？？
大家好，我是袋鼠帝 几天前我尝试做了一个相对粗糙的视频，是关于我开源的仓颉Skill的 没想到居然爆火了！（全网将近50万播放）。
基于可验证奖励的强化学习（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards，RLVR）正在成为大模型后训练的关键技术。数学题能判对错，代码能跑测试，可验证奖励让大模型可以通过强化学习持续提升推理能力。
