精选

Anthropic 为 Claude Opus 5 和 Claude Fable 5 等新一代模型删除了 Claude Code 超过 80% 的系统提示词，且编码评测无显著损失。

OpenRouter 上线 Classifiers 测试版，允许用户通过自定义分类法（最多 8 个维度）自动标记每次 AI 请求的任务类型、部门归属、合规类别等信息。分类异步运行，不增加推理延迟；支持采样率控制成本，推荐使用 Gemini 3.5 Flash Lite 作为分类模型。标记结果写入日志，并可在 Activity Explorer 中按维度聚合分析模型使用分布与成本流向。

Claude-thermos 通过本地反向代理监控 Claude Code 会话，在主智能体因等待子智能体而空闲超过 5 分钟时，自动发送预热请求刷新提示缓存。实测约 185 次本地会话中，缓存过期导致的重新编码占账单约 22%。工具以 uvx 运行，支持自定义空闲阈值和预热间隔。

Satya Nadella@satyanadella精选

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微软CEO Satya Nadella详解MAI模型家族战略：通过优化成本-效果前沿，MAI模型在GitHub Copilot、Excel等产品中已用更少token超越通用前沿模型。核心是构建独立于模型的评估系统，让模型在产品真实环境中学习并完成用户关心的任务。微软正将这一模板通过Foundry平台开放给企业客户。

北京市发布《关于加快智能体引领发展的若干措施》，共十条，首次将Harness Engineering（驾驭层工程）、Token经济、OPC（一人公司）等前沿概念写入正式政策。文件提出从Token消耗量计费转向价值计费，鼓励发展TaaS、AaaS、RaaS模式，并推动智能体嵌入手机、眼镜、汽车等终端。

小红书引擎架构团队在OSDI 2026提出HELMSMAN，一个面向全闪存服务器的高性能向量近似最近邻搜索系统。该系统通过聚类式索引、定制化存储栈和分层学习式搜索剪枝，用约40台全闪存服务器承载了过去约35,000 CPU Core和约350 TB DRAM的负载，硬件成本节省超过90%。

GigaToken 是一款新的语言模型分词器，在 AMD EPYC 9565 双路 144 核 CPU 上对 GPT-2 分词速度达 24.53 GB/s，比 HuggingFace Tokenizers 快 989 倍、比 tiktoken 快 681 倍。

OpenAI 计划在佐治亚州萨凡纳附近建设一座超大规模数据中心，承诺投资 200 亿美元，并已争取到 3.2 吉瓦的能源。该项目预计从 2028 年起部分电力投入使用，满负荷时总成本可能超过 300 亿美元。同时，OpenAI 将截至 2030 年的预计算力支出上调至近 7500 亿美元，高于此前约 6000 亿美元的预期。

SemiAnalysis@SemiAnalysis_精选

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SemiAnalysis: ANTHROPIC 将成为 AMD 客户,据 AMD AI 高级总监的公开 GitHub 显示 🚨🚨 我们在下方解释该 GitHub 代码及其细节👇️ 1/4🧵

小红书技术团队开源 BigMac，一种针对多模态大模型训练的依赖安全嵌套流水线新范式。它以 LLM 流水线为主干，在不打乱执行顺序的前提下嵌入编码器和生成器计算，相比基线实现 1.08x-1.9x 加速，同时保持激活显存有界。BigMac 已作为 dots 多模态模型训练的核心组件投入生产。

OpenRouter 推出 POST /api/v1/audio/transcriptions 端点，用户可使用同一 API key 将 base64 编码音频发送至该端点，返回 JSON 格式文本与用量对象。

OpenRouter 通过 Prompt Caching 与 Sticky Routing 降低多轮 Agent 的 token 成本。缓存读取价格仅为正常输入的 0.1x-0.5x，其中 Claude Sonnet 4.6 缓存读取为 $0.30/M（正常 $3.00/M）。

一项实验证明，将任务分解为规划者与执行者的树状结构后，代理群在四小时内用 Grok 4.5 达到 80% 的 SQL 测试通过率，而旧版代理群在第二小时前即失败。新系统峰值提交速度达每秒 1,000 次，为此团队从零构建了专用版本控制系统。该架构已在构建浏览器、修复漏洞及生成数十亿 token 合成数据等任务中验证。

小红书与北大提出 UltraEP，首次将基于精确路由信息的实时负载均衡引入生产系统，在每个 microbatch 和每一层动态复制热点专家。在 Qwen3-235B 等模型上，训练吞吐平均达到理想性能的 94.6%，相比 Megatron-LM 提升 42%；推理 prefill 吞吐相比 SGLang 提升 1.56 倍。

Ollama 宣布完成 8800 万美元融资，由 Benchmark、Theory Ventures 和 8VC 等领投。该平台已服务 890 万开发者，并被 85% 的财富 500 强企业使用，其云端 token 用量月均翻倍。资金将用于支持无缝混合推理、新模型发布当日集成，以及让开发者在不牺牲所有权和隐私的前提下使用最强开放模型。

本文面向零代码用户，提供一套使用国产大模型（Kimi、GLM、Qwen等）从零开发并上线产品的完整流程。核心步骤包括购买Coding Plan、下载官方Agent编程产品、注册域名与服务器并同步做ICP备案，然后通过Agent的Plan模式描述需求并让AI自动执行开发。上线后建议建立分支保护与测试流程，并强调即使不懂代码，也必须对系统架构了如指掌。

transcribe.cpp v0.1.0 发布，一个基于 ggml 的语音转录库，支持 16 个 ASR 模型族（60+ 模型），并通过 Vulkan、Metal、CUDA 和 TinyBLAS 实现 GPU 加速。

AI公司为维持大语言模型（如ChatGPT、Claude）运行，可能已购买全球70%的高端计算机内存，导致内存与存储价格飙升：两年前350美元的硬盘现已涨至800美元且缺货，部分笔记本电脑涨价50%。科技公司计划未来几年将美国数据中心容量扩大8倍，部分站点甚至用喷气发动机供电。预测称，平价入门级电脑可能在2028年前消失，内存短缺预计持续数年。

淘宝部署的 RecGPT-V3 采用状态化行为建模、混合模态基础模型（融合文本标签与 Semantic IDs）和潜在意图推理，将用户建模计算量降低 55.8%，输出 token 成本下降。在“猜你喜欢”信息流的大规模在线 A/B 测试中，IPV 提升 1.28%、CTR 提升 1.00%、TC 提升 1.97%、GMV 提升 3.97%，端到端服务资源消耗降低 52.4%。

Anthropic 工程师用 Claude Code 在两周内将 Bun 的百万行 Zig 代码迁移至 Rust，100% 现有测试通过，合并后出现 19 个回归问题已全部修复。另一工程师用周末将 Python 代码库迁移至 16.5 万行 TypeScript。迁移消耗约 16.5 万美元 API 成本，但编译时间从八分钟降至两秒，二进制启动快 6 倍。

百度智能云在 WAIC2026 发布秒哒 3.5，新增 iOS 打包能力，用户无需 Mac 或 Xcode 即可将应用打包为 IPA 文件或上架 App Store。3.5 版本还内置 SEO Agent 实现搜索优化自动化，支持多应用共享同一后端数据库，并推出数据库多环境隔离与后端资源分级功能。秒哒累计服务超 3500 万用户，已创造 350 万个商业应用。

HYPIC 在混合注意力大模型上实现了位置无关缓存，将首 token 延迟平均降低 3.25 倍。在 4 个生产级模型上，同 SLO 下可持续 QPS 提升 1.66 倍，任务质量与完全重算仅相差 1.71 分。

台积电在2026Q2财报说明会上将2026年资本支出预测上调至600~640亿美元，此前预测接近560亿美元。董事长魏哲家表示，预计2028年量产的A14制程（1.4nm）开发进展顺利，移动和HPC客户兴趣强烈，将成为比2nm更大、更持久的工艺。台积电预计2026Q3合并营收446~458亿美元，2026全年美元收入增幅将超过40%。

作者分享了一套远程使用Agent的组合方案：以Codex的远程控制功能作为主力，通过ChatGPT App连接家中24小时开机的Mac Mini，同步所有开发任务、规则和Agent记忆；遇到扫码登录、图形界面操作等Codex难以处理的场景时，用网易UU远程在手机上直接操控电脑完整桌面。UU远程完全免费，支持多设备协同，无需局域网或公网配置。

Telegram Serverless 允许开发者直接在 Telegram 基础设施上运行 Bot 和 Mini App 的后端代码，无需配置服务器或容器。开发者编写普通 JavaScript 模块，通过 npx tgcloud push 单命令部署，代码在靠近 Bot API 和内建数据库的轻量级 V8 隔离沙箱中执行。

数据中心对电力的需求已导致美国公众电费增加230亿美元，这一涨价将持续至2028年底。由于电价由州公用事业委员会根据复杂的成本分摊规则设定，数据中心可利用其用电灵活性（如避开系统峰值负荷）规避部分成本分摊，而普通居民难以效仿。监管机构正面临如何公平分配电网基础设施投资成本的挑战。

Google AI Developers@googleaidevs精选

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Google AI 发布 Gemini 3.5 Live Translate，支持 70+ 语言、近实时延迟的语音到语音翻译。该模型直接处理原始音频流，保留说话者语调、节奏和音高。东南亚超级应用 Grab 正探索将其用于司机与乘客间的跨语言沟通，其用户每月发起超 1000 万次语音通话。开发者可通过 Gemini Live API 集成 LiveKit、Fishjam、Pipecat 或 Vision Agents 构建应用。LiveKit 已实现虚拟会议室多语言即时理解；Software Mansion 结合 MoQ 协议突破流媒体瓶颈；VisionAgents AI 展示了动态多语言切换能力。开发者可在 Google AI Studio 试用并获取 Cookbook 示例代码。

腾讯混元团队为旗舰模型 Hy3（295B 参数）推出量化版本。1bit 版本（IQ1_M）将权重从 598 GB 压缩至 85.5 GiB，缩小 6.7 倍，单张 96GB 推理显卡即可部署；4bit 版本（Q4_K_M）体积 169.9 GiB，两张显卡可承载。量化版在 Agent、多语言代码、工具调用、长文理解等任务上表现接近满血模型。团队还提供 GPTQ Int4 版本，支持 vLLM 部署。配合 MTP 投机解码，1bit 版本解码速度提升约 50%，4bit 版本提升近 60%。所有版本已开源并打包为 GGUF 格式，适配 llama.cpp 生态。

Ploy 将其 AI 智能体默认模型从 Claude Opus 4.8 切换至 OpenAI 今晨发布的 GPT-5.6 Sol。在真实营销网站构建测试中，GPT-5.6 Sol 完成页面平均耗时 3 分 42 秒，较 Opus 4.8 的 8 分钟快 2.2 倍；每次构建成本从 3.06 美元降至 2.22 美元，降低 27%；输出 token 从 33.0K 降至 17.1K，视觉评分从 0.936 提升至 0.970。迁移过程发现，GPT-5.6 会为所有 25 个工具参数填充默认值，导致 52%-64% 的文件读取返回空结果；提示词指令和 OpenAI strict 模式均无法修复此行为。此外，评估框架中约三分之一的原始失败源于针对旧模型的假设，而非模型本身问题。

Mesh LLM 是一个开源项目，能将用户多台机器上的 GPU 和内存池化，对外暴露兼容 OpenAI 的 API。它通过 iroh 网络库实现点对点连接，无需中央服务器。请求可在本地 GPU 运行、路由到已加载模型的节点，或将大模型按层分区（内部称“Skippy”）流水线式拆分到多台机器。系统内置 40 多个模型，从 5 亿参数到 235B MoE 巨模型均可支持。软件体积约 18 MB，启动后以 localhost:9337/v1 提供服务。

蚂蚁集团开源 AKernel（Agent Kernel），一个将整个数据中心视为 AI 智能体可编程扩展的分布式内核。它通过统一 Python SDK 实现计算、网络和存储的编程控制，支持单机、私有 K8s 及多云（阿里云、华为云）一键部署，冷启动仅需 40 毫秒。AKernel 代码由 AI 大量贡献，并内置基于 OpenTelemetry 的全栈可观测性。

蚂蚁集团 inclusionAI 在 GitHub 开源 sandboxd，这是 AKernel 使用的 Linux 沙箱生命周期服务，通过 gRPC API 管理沙箱资源，当前基于 gVisor 运行沙箱，并计划近期开源 Kata Containers 支持。

DeepSeek-V4 Flash 的强化学习训练现已在 AMD Instinct MI355X GPU 上通过 Miles 框架获得支持，基于 ROCm 软件栈运行。该 2840 亿参数 MoE 模型（每 token 激活 130 亿参数）需 SGLang 进行 rollout 生成、Megatron 进行策略更新，Miles 负责异步循环与权重同步。团队解决了 SGLang 与 Megatron 间模型对齐、量化状态在线更新及多节点并行稳定性三大挑战，最终在四个八 GPU 节点上完成端到端验证：超过 100 个优化器步骤中训练-rollout 对数概率差可控，在线奖励持续提升，离线 AIME-2024 基准分数同步上涨。

小红书提出 PIPO 架构，通过输入侧压缩器将两个 token 折叠为一个 latent，输出侧 MTP head 将隐藏状态展开为额外 token，实现输入长度减半、每步输出翻倍。基于 Qwen3.5-4B/9B backbone，在 AIME 2025 等基准上最高带来 +7.15 pass@4 提升。部署测评中，TTFT 加速约 1.23×，TPOT 加速约 1.86×。训练采用 SFT 和 On-Policy Distillation 两阶段，将 verifier 校验能力蒸馏进轻量 confidence head。

Meta CEO 扎克伯格首次正面回应公司筹划云基础设施业务一事，否认“算力过剩”猜测，称内部算力需求依然旺盛、满负荷运转。但他同时表示，当前市场对算力出价极高，将部分 AI 基础设施对外出租在财务上更划算。Meta 正制定代号“Meta Compute”的云计算计划，包括开放模型访问权限和直接出租裸算力两条路线。扎克伯格还提及 SpaceX 以每月 12.5 亿美元将数据中心租给 Anthropic 的模式。Meta 2026 年资本支出指引达 1250 亿至 1450 亿美元，计划 2026 年 9 月量产自研 AI 芯片，目标 2027 年部署算力提升至 14 吉瓦。

美团万亿参数大模型 LongCat-2.0 正式开源，总参数 1.6T，平均激活约 48B，专为真实 Agentic Coding 任务设计。模型引入 LongCat 稀疏注意力机制与 N-gram Embedding，提升长上下文处理效率与 Token 级表示能力。LongCat-2.0 是业界首个在五万卡国产算力集群上完成推理的万亿参数模型，从模型架构、芯片适配到部署策略进行深度协同优化，支持百万上下文高效推理。开源同步提供 BF16、FP8、INT8 等多精度版本及针对国产算力极致优化的推理代码。

colibrì v1.0 引擎以纯 C 实现、零运行时依赖，可在约 25 GB RAM 的消费级电脑上运行 744B 参数的 GLM-5.2 MoE 模型。模型经 int4 量化后磁盘占用约 370 GB，常驻内存仅 9.9 GB，通过流式加载磁盘专家实现推理。冷解码速度约

Sequoia 合伙人 David Cahn 更新 AI 基础设施支出估算：2026 年全球投入达 1.5 万亿美元，行业需产生 3 万亿美元收入才能回本。Anthropic 年化收入（ARR）达 600 亿美元，OpenAI 2025 年收入 130 亿美元（11 月称 ARR 200 亿美元），但缺口仍大。Apollo 首席经济学家指出，谷歌、Meta、微软、亚马逊均预测 2028 年自由现金流加速，但风险在于更多组织转向更便宜的开放权重模型（尤其中国模型），且 OpenAI 最新模型编码任务 token 效率提升 54%，导致 token 价格持续下降。若超大规模厂商现金流目标落空，可能引发经济衰退和标普 500 回调。

OpenAI Developers@OpenAIDevs精选

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pranav: ChatGPT Sites 现已面向 Plus、Pro、Business 和 Enterprise 用户开放。支持网页端、移动端和桌面端。 我利用新版 ChatGPT 中的 Sites 插件,将一个想法变成了一个个人待办事项应用。 以下是我...