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腾讯科技、 SkillHub与腾讯玄武实验室联合发布 TRACE 严选框架，为快速增长但缺乏统一标准的 AI Skill 市场建立一套可参照的评测体系。它是一个包含安全扫描、no-skill对照实验、证据包审计、触发率测试、资源代价评估的系统性严选框架，也是国内首个面向Skill真实使用场景的严选评测体系。
我最近当 AI 班狗刷抖音，一周里被同一个项目推流了三次。项目叫 MiniMind。打开 GitHub，50.4K stars，持续上涨种。这个项目大致就是：几块钱，几个小时，从 0 开始训练一个几十 MB 的小模型。
作为刚经历答辩的毕业生，那段时间可是和 AIGC 检测周旋了许久。经历了「检测—修改—再检测—再改」的痛苦循环后，终于从 61.7% 降到 0%。这个过程之所以这么让人崩溃，是因为 AIGC 检测真的不讲武德：
Anthropic 到底是在哪个节点后来居上，和 OpenAI 拉开距离的？「海外独角兽」的这篇文章，从战略和组织这两个角度，对 Anthropic 的发展做了一次详尽的梳理和还原，分析了：
“这是我见过最激烈的竞争之一，甚至可能是资本主义历史上最激烈的竞争。”这是谷歌 DeepMind CEO Demis Hassabis 在访谈中对这场 AI 竞赛的评论。著名科技作家 Sebastian Mallaby 甚至直接将 AI 类比为现代的曼哈顿计划。
重庆一家科技公司就推出了一个起床神器：「Sunflower X AI唤醒灯」。在现代社会，手机闹钟几乎零成本，但一盏功能类似的台灯，却要319美元（约合人民币2168元），而这还是他们在Kickstarter上的早鸟价。
毕业季，AI 几乎成了演讲者绕不开的话题。
没有什么护城河是一定存在的，能构建的壁垒只有两个：速度和 AI 人才密度。
一个做国产 GPU 的公司，在前几天的发布会上，一口气更新了好几款端侧产品，有家庭智能中枢、AI PC、Agent，还有具身智能相关的工作。它叫 MTT AICUBE，按官方说法是「一台面向家庭的 AI 智算中枢」。
创作方式或许正在被 AI 不停地改变，但剪映是那个让创作者不断回来的「老地方」。