Introducing Computer for Counsel. Computer now connects the research databases, document tools, and matter-management systems lawyers use every day. Pull citable sources from @midpageAI, @LegalZoom, @Docusign, @netdocuments, and more. Available for all Pro and Max subscribers.

译推出 Computer for Counsel。 Computer 现在连接了律师日常使用的研究数据库、文档工具和案件管理系统。可从中提取可引用来源：@midpageAI、@LegalZoom、@Docusign、@netdocuments 等。所有 Pro 和 Max 订阅用户均可使用。

🚨 AI News | TestingCatalog@testingcatalog · 6月25日66

Google released Computer Use capability for Gemini 3.5 Flash, scoring 78.4 on OSWorld-Verified. > Computer use is now a built-in tool supported in Gemini 3.5 Flash, delivering our best performance yet for agentic computer use tasks.

译Google 为 Gemini 3.5 Flash 新增 Computer Use 能力，作为内置工具支持智能体计算机操作任务。该模型在 OSWorld-Verified 基准上取得 78.4 分，为谷歌迄今最佳性能。Computer Use 可跨浏览器、移动和桌面环境推理与执行，自动化工单提交等工作流程。

ViggleAI@ViggleAI · 6月25日60

New game alert: 🎮 VIGGLE SURVIVOR IS LIVE 🎮 Upload your character → stack upgrades → fight endless waves → survive as long as possible. any character. any build. one mission: survive. Try now: https://viggle.ai/games/app/

译新游戏提示： 🎮 VIGGLE SURVIVOR 现已上线 🎮 上传你的角色 → 堆叠升级 → 迎战无尽波次 → 尽可能久地存活。任何角色。任何搭配。一个任务：生存。现在尝试：https://viggle.ai/games/app/

Rohan Paul@rohanpaul_ai · 6月25日48

This is so cool. Tetsuwan is building a browser-based cloud biology lab. Because, AI can now generate hypotheses faster than wet labs can test them - So with Tetsuwan, the researcher uploads or describes a protocol, adds variables like samples, volumes, concentrations, treatments, and instrument settings, and ResearchOS turns that into an editable experiment specification. - That specification is then compiled into a robot-executable automation script; Tetsuwan also says its PDL and VDL languages capture the procedure and variable context, while Ariadne turns the finalized syntax into robot instructions. - Before the run, the user can review and simulate the protocol, then the cloud lab executes it without the researcher physically entering the lab. Software became powerful because instructions could be copied, inspected, rerun, and improved without depending on the hand of the person executing them. Wet-lab biology has never fully had that luxury, but now things are changing.

译AI 生成假设的速度已超过湿实验室验证能力。Tetsuwan 构建了浏览器端云生物学平台：研究者上传或描述实验协议，添加样本、体积、浓度、处理条件、仪器设置等变量，ResearchOS 将其转化为可编辑的实验规范，再编译为机器人可执行脚本（PDL/VDL 语言捕获流程与变量上下文，Ariadne 转为机器人指令）。用户可远程审查与模拟，随后云实验室自动执行，无需进入物理实验室。平台经两年试点验证，今年晚些时候将上线首项服务，聚焦蛋白质设计功能筛选。

Tibo@thsottiaux · 6月25日65

Spicy

译OpenAI 设计并制造了其首款 AI 芯片：Jalapeño。该芯片由 OpenAI 从零设计，与 Broadcom 合作量产，专为支撑 ChatGPT、Codex、API 及未来智能体产品的大语言模型工作负载而打造。芯片是 AI 经济的基础，自研芯片扩展了 OpenAI 从产品到模型再到基础设施的全栈平台，将助力扩展智能、服务更多人、并扩大 AI 的可及性。主推文：「劲爆。」

🚨 AI News | TestingCatalog@testingcatalog · 6月25日66

ClickUp has launched Brain², a complete relaunch of ClickUp Brain, making it a more context-aware AI coworker that can act across the entire workspace. > Users can run all of the best frontier models under the same subscription > All models offer a full company context > Brain picks the best model for each step and can switch mid-task > With full access to tasks, docs, and connected apps The second brain for our org 👀

译ClickUp 发布 Brain²，完全重造其 AI 大脑，使其成为可跨整个工作区行动的上下文感知 AI 同事。用户可在同一订阅下运行所有前沿模型，所有模型具备全公司上下文。Brain 可为每一步自动选择最佳模型，并能在任务中切换。引用显示，团队已接近 5:1 智能体与人员比例，采用 token 节省策略，并利用流程挖掘智能体处理每天约 10 万条活动项。Brain² 会基于实时上下文和用户反馈动态重写系统提示，实现个性化 AI。

AYi@AYi_AInotes · 6月25日51

宇树科技是真敢要价啊，花$4900买个能跳街舞翻跟头的的机器人😂

Luma@LumaLabsAI · 6月25日64

Luma Connectors is live. Your tools come in. Your work goes further. Plug Airtable, Dropbox, Google Drive into Luma. Pull files into any board, on demand. Try it → http://lumalabs.ai/app

译Luma Connectors 已上线。你的工具接入，你的工作走得更远。将 Airtable、Dropbox、Google Drive 接入 Luma。按需拉取文件到任意看板。试试看 → http://lumalabs.ai/app

Rohan Paul@rohanpaul_ai · 6月25日64

Genspark just launched Genspark Design. Turns rough prompts into editable UI, posters, videos, HTML animations, and working code through Claude Opus 4.7. The point is that it treats design as a reusable system, not a one-off image, so logos, colors, typography, spacing, and components can be saved once and applied across new assets. the most useful idea here the is layered output, where text, images, backgrounds, and components stay separate, so users can revise the design itself instead of asking the model to regenerate everything. One prompt or brief can become a UI prototype, social kit, landing page, animation, or video, while keeping the parts editable rather than flattened into a pretty dead end.

译Genspark 推出 Genspark Design，由 Claude Opus 4.7 驱动。用户可将粗糙提示词转化为可编辑的 UI 原型、海报、视频、HTML 动画和工作代码。设计作为可复用系统，支持保存 Logo、颜色、字体、间距和组件并跨资产应用。核心是分层输出：文本、图像、背景、组件保持分离，用户可直接修改设计本身，无需要求模型重新生成。支持上传 Figma 文件或保存设计，一键生成可交付代码（基于 Genspark Code），无需设计背景即可使用。

Berryxia.AI@berryxia · 6月25日67

ACL 2026发表，Github 开源斩获7200星！ EverOS 让AI Agent记住一切，27B模型碾压397B！每一个用过AI写代码的人都经历过这件事。早上打开终端，跟AI说"继续昨天的工作"。 AI问你：什么工作？你昨天花了三个小时解释你的代码库结构，你告诉它为什么不用Redux而用Zustand。你让它记住你偏好函数式写法，你花了一个小时调通了一个bug，它帮你找到了根因。今天早上，全部消失了。你需要从头再来。这其实不是Bug，这是当前所有AI Agent的默认状态。它们没有记忆，每次对话都是一张白纸。 2026年，一个叫EverOS的项目在ACL上发表。它不是又一个向量数据库，不是RAG换了更好的Prompt。它是一个完整的记忆操作系统，坐在AI Agent的底层，让它真正记住事情。核心技术叫HyperMem。传统记忆方案是把文本切成块，转成向量，存进数据库，每次对话时搜索最相似的片段还给你。这是平面查找。 EverOS用超图结构组织记忆——主题层、事件层、事实层，一条超边连接多个节点。跨时间关联和多跳推理内建在结构里。结果是，长期对话任务的召回率超过93%。传统RAG大约45%。但真正让人震惊的数据是另一个。他们的基准测试显示，给一个27B参数的模型加上Skills自进化策略，任务成功率提升234.8%。性能追平了397B的模型。一个小15倍的模型，因为有了记忆，打败了没有记忆的巨型模型。这不是在说记忆是一个好功能，这是在说记忆是基础设施。没有记忆的模型就像没有硬盘的电脑，CPU再强，每次重启都归零。安装只需要三行命令。所有记忆以Markdown文件存储，可以用Git版本控制，可以在Obsidian里打开，可以用grep搜索。本地优先，不依赖MongoDB、Elasticsearch或Redis。 GitHub上斩获7200颗星，14个fork。 Apache 2.0协议。支持Claude Code、Codex、OpenClaw等主流Agent框架。有人用它做了阿尔茨海默症辅助记忆系统。有人集成到AI可穿戴设备，25个可运行的用例。问题已经不是AI能不能记住事情。问题是，当AI开始记住一切，你会怎么用它。项目地址：https://github.com/EverMind-AI/EverOS

译ACL 2026发表的EverOS推出HyperMem超图记忆架构，替代传统向量RAG。长期对话召回率达93%（RAG约45%）。27B参数模型借助记忆与Skills自进化策略，任务成功率提升234.8%，性能追平397B模型。本地优先，记忆存为Markdown文件，支持Git版本控制与Obsidian。三行命令安装，Apache 2.0开源，GitHub获7200星，兼容Claude Code、Codex等Agent框架。

Berryxia.AI@berryxia · 6月25日57

兄弟们，Google 现在只能玩别人玩剩下的了！能成吗？ Google Gemini桌面版要直接入侵macOS了。新功能“Speak to Window”让你在任意窗口按住fn键，对着Gemini说话就能让它帮你写邮件、写文档、生成图片，而且是直接在你当前的应用里操作。另一个“Magic Pointer”则允许你圈选屏幕上任意信息，然后让Gemini理解上下文并执行编辑、总结或创建任务。这已经不是简单的聊天工具了，把Gemini变成系统级的上下文感知助手。它能看到你正在看的任何窗口内容，并根据你的语音指令直接行动。 Google这次明显在加速把大模型推向桌面操作系统层，试图和Apple Intelligence、以及各种第三方agent工具抢占工作流入口。

译Google Gemini桌面版新增两大功能：Speak to Window允许用户在任意窗口按住fn键语音指挥Gemini写邮件、写文档、生成图片，操作在当前应用内完成；Magic Pointer可圈选屏幕信息，让Gemini理解上下文后执行编辑、总结或创建任务。目标是把Gemini变成系统级上下文感知助手，抢占工作流入口。

xAI@xai · 6月25日47

Use the official @MongoDB plugin in Grok Build to query data, optimize indexes, and manage databases.

译在 Grok Build 中使用官方 @MongoDB 插件来查询数据、优化索引和管理数据库。

Greg Brockman@gdb · 6月25日64

Introducing Jalapeño — designed from scratch for LLM inference over nine months, accelerated by our models. Perf per watt looking incredible.

译OpenAI 联合 Greg Brockman 正式推出其首款 AI 芯片 Jalapeño，专为大语言模型推理任务从头设计，历时九个月。芯片已与 Broadcom 合作投入量产，将加速 ChatGPT、Codex、API 及未来智能体产品。Jalapeño 利用 OpenAI 自身模型进行加速，官方称其每瓦性能“令人难以置信”。这标志着 OpenAI 从产品到模型再到基础设施的全栈平台扩展，旨在规模化智能并扩大 AI 可及性。

🚨 AI News | TestingCatalog@testingcatalog · 6月25日31

As a part of the "Speak to Window" feature, Gemini desktop app will also get a "Magic Pointer", showcased earlier by Google. > Give Gemini the full picture: Help Gemini understand your goals from anywhere on your screen. Just highlight info in any open window, then tell Gemini what to edit, summarise or create.

译Gemini 桌面应用（macOS）将新增两项功能：一是 "Magic Pointer"，用户可高亮任意窗口中的信息并指示 Gemini 编辑、总结或创建内容；二是 "Speak to Window" 语音听写功能，按住 fn 键即可用语音让 Gemini 起草邮件、撰写文档、生成图像等，无需切换应用。

elvis@omarsar0 · 6月24日48

Obsessed with our new /learn skill. It's my favorite way of learning and researching topics. The agent creates a learning plan and a learning hub (artifact) that adjusts per learner needs and progress.

译沉迷于我们新的 /learn 技能。这是我最喜欢的学习和研究主题的方式。该智能体创建学习计划和学习中心（artifact），根据学习者的需求和进度进行调整。

Rohan Paul@rohanpaul_ai · 6月24日65

OpenAI rolls out its 1st chip through a Broadcom tie-up as part of its “build the full stack” push. Jalapeño is an ASIC, so it is less flexible than an Nvidia GPU, but can be cheaper and faster when the workload is known very well. They say "the architecture reduces data movement and balances compute, memory, and networking resources to achieve realized utilization much closer to theoretical peak performance." Overall better performance per watt. Jalapeño also signals OpenAI’s shift from buying compute to shaping the whole stack: models, software, servers, networks, and now silicon. There was a 9-month tape-out, means OpenAI and Broadcom finalized the chip design and moved it to manufacturing unusually fast for advanced AI silicon. OpenAI says its own models helped speed up parts of the design work.

译OpenAI与Broadcom合作推出首款自研AI芯片Jalapeño（ASIC），专为ChatGPT、Codex、API及未来AI智能体产品的LLM工作负载设计。在已知工作负载下，Jalapeño比NVIDIA GPU更便宜、更快，通过减少数据移动、均衡计算/内存/网络资源实现更接近理论峰值的实际利用率，能效更优。该芯片从设计到流片仅用9个月，OpenAI自己的模型加速了部分设计工作。这标志着OpenAI从购买算力转向构建完整堆栈（模型、软件、服务器、网络、芯片）的战略转变。

Runway@runwayml · 6月24日57

New in Runway, you can now localize ads. One image in, any language out. Input a single ad and get a version for every market. All with a single click.

译Runway 新功能，现可本地化广告。一张图片输入，任意语言输出。输入单一广告，即可获得适用于每个市场的版本。全部一键完成。

AYi@AYi_AInotes · 6月24日61

所有人都以为OpenAI的护城河是AI大模型，今天他们证明了，真正的胜负手在硅片里。和博通合作，九个月从设计到流片，首款自研AI芯片Jalapeño，专门面向大模型推理。不做训练，只负责用户对话时的响应计算，每瓦性能，明显优于当前最先进水平。有几个反常识的结论跟大家分享，第一个反常识，为什么先切推理，不做更酷的训练芯片。训练是一次性烧钱，烧完就结束，推理是每天几亿用户持续消耗，是真正的成本大头。把推理成本打下来三成到五成，规模上来就是天文数字的利润，这其实是最务实的商业选择。第二个反常识，九个月流片意味着什么，传统高性能芯片，两到三年才是正常设计周期。他们用大模型，辅助设计跑大模型的芯片。 AI造AI硬件的自循环一旦跑通，整个半导体的迭代速度，都会被彻底改写。最本质的战略意图是 OpenAI不想再当英伟达的超级客户了，他们要走全栈路线，从硅片到模型到产品全部自控，说白了谁掌握底层算力，谁就掌握定价权和利润空间。模型权重很重要，算力的话语权同样致命。以前是人类造硬件，硬件跑AI，以后是AI辅助人类造更好的硬件，硬件再跑出更强的AI，这个自增强的循环，才是真正的奇点序章。

译OpenAI与博通合作，九个月内完成首款自研AI芯片Jalapeño的设计到流片。该芯片专为大语言模型推理场景打造，用于ChatGPT、Codex、API及未来智能体产品，每瓦性能优于当前最先进水平。推理成本可降低30%–50%，为日常持续消耗大头。传统芯片设计周期2–3年，Jalapeño通过AI辅助设计跑通“AI造AI硬件”自循环。OpenAI意图走全栈路线，摆脱对英伟达依赖，掌握底层算力定价权。

🚨 AI News | TestingCatalog@testingcatalog · 6月24日32

GOOGLE 🔥: Gemini desktop app for macOS will get a new voice dictation feature called "Speak to Window" that works with any other app. > Create with just your voice: Meet Speak to Window. Hold the fn key in any open window and tell Gemini what you need. Watch it draft emails, write docs, and create images right where you're working. Gemini Voice Keyboard 👀

译GOOGLE 🔥: Gemini 桌面应用（macOS）将新增名为 "Speak to Window" 的语音听写功能，可在任意其他应用中使用。

OpenRouter@OpenRouter · 6月24日65

Introducing a new, dedicated Image API, including typed dynamic capabilities. Unified access to 30+ image gen models from 8 providers: Google, OpenAI, Black Forest Labs, Recraft, ByteDance, Sourceful, Microsoft, and xAI Plus, a new solution to image API heterogeneity👇

译推出全新专用图像 API，包含类型化动态能力。统一访问来自8家提供商的30+图像生成模型：Google、OpenAI、Black Forest Labs、Recraft、ByteDance、Sourceful、Microsoft 和 xAI。此外，还提供针对图像 API 异构性的新方案👇

Kling AI@Kling_ai · 6月24日18

Everyone keeps asking about her glowing skin…

译大家都在问她的发光皮肤……

Chubby♨️@kimmonismus · 6月24日55

Absolutely insane: "Jalapeño was co-developed from initial design to manufacturing tape-out in just nine months, and the custom AI accelerator program represents what we believe to be the fastest ASIC development cycle ever achieved in high-performance advanced semiconductors." ChatGPT helped design the chip so they could reach 9 months of developement cycle "If AI can help engineers design better chips faster, it can lower the cost of compute across the industry and help democratize access to advanced AI."

译OpenAI 推出首款自研 AI 芯片 Jalapeño，专为 LLM 推理从零设计。从初始设计到流片仅用 9 个月，ChatGPT 参与了芯片设计，堪称高性能先进半导体领域最快的 ASIC 开发周期。该芯片由 Broadcom 和 Celestica 代工，针对 ChatGPT、Codex、API 及未来 Agent 产品的实际负载优化。早期样片已在实验室达到目标频率和功耗，成功运行 GPT-5.3-Codex-Spark 等 ML 负载；性能功耗比显著优于当前 SOTA，详细基准后续公布。部署计划于 2026 年底启动，战略上旨在减少对外部 GPU 依赖，加强对算力经济的控制。

小互@xiaohu · 6月24日48

字节跳动几乎是在所有AI领域都达到了临界点刚试了下他们新的 AI 音乐模型 SeedMusic 1.0 Preview 一句话生成了一首完整的歌曲，而且速度还很快，大概2-3分钟，效果还真是挺不错的... 提示词：来一首古风歌曲，但是有着现代流行音乐的节奏感，能让人朗朗上口，关于爱情的歌曲

译字节跳动推出 SeedMusic 1.0 Preview AI 音乐模型，用户只需一句话提示词即可生成完整歌曲，生成速度约 2-3 分钟。示例提示词为“来一首古风歌曲，但是有着现代流行音乐的节奏感，能让人朗朗上口，关于爱情的歌曲”，效果不错。该模型属于字节跳动在 AI 领域的布局之一。

Microsoft Research@MSFTResearch · 6月24日42

Talos was built to help resolve a major bottleneck in genomic medicine: human review time. The open-source system recovered 90% of in-scope diagnoses while surfacing just 1.3 candidate variants per patient for expert review. https://msft.it/6014vUBwK

译Talos 旨在帮助解决基因组医学中的一个主要瓶颈：人工审查时间。这个开源系统恢复了 90% 范围内的诊断，同时每个患者仅呈现 1.3 个候选变异供专家审查。

PixVerse@PixVerse_ · 6月24日24

"Everything changes — except the things we actually want to change." Change — PixVerse Originals S1. Caroline Kiessling built this quiet visual poem entirely on PixVerse, refining each shot until the feeling landed. RT+Follow+Reply= 150 Creds & Full Film in DMs (48H ONLY)

译"万事皆变——除了我们真正想改变的东西。" Change — PixVerse Originals S1. Caroline Kiessling 完全在 PixVerse 上构建了这部静谧的视觉诗，不断打磨每一帧，直到情绪到位。转发+关注+评论 = 150 Creds & 全片私信送达（仅限48小时）

meng shao@shao__meng · 6月24日66

OpenAI 发布首款自研推理芯片 Jalapeño OpenAI 联合 Broadcom（和 Celestica）从零设计了一款专为 LLM 推理优化的加速器 Jalapeño，9 个月完成流片，宣称能效显著优于当前 SOTA，计划 2026 年底起以吉瓦级规模部署——这是 OpenAI 把"全栈"延伸到芯片层的标志性一步。为什么 OpenAI 要造芯片？官方用了 "full-stack advantage"（全栈优势）和一个飞轮模型来论证：更好的基础设施 → 更高算力效率 → 更好的训练与推理 → 更强模型 → 更好产品 → 更多使用与收入 → 再投入下一代基础设施。逻辑上是把芯片作为飞轮的最底层杠杆：只有自己掌握芯片架构，才能让内核、内存、网络、调度、产品体验围绕同一目标协同优化。这与 Google（TPU）、Amazon（Trainium/Inferentia）、Meta（MTIA）走的是同一条垂直整合路径——前沿 AI 公司自研推理芯片已成行业共识。对 OpenAI 而言，还有一个直接的商业落点：推理是 AI 触达用户的环节。每一点成本、速度、可靠性的改善，都会直接转化为更快的 ChatGPT 回答、能多走几步的 Codex 任务、更便宜的 API、以及高峰期更稳的访问。

译OpenAI 联合 Broadcom 与 Celestica 从零设计首款自研推理芯片 Jalapeño，9 个月完成流片，专为 LLM 推理优化，能效优于当前 SOTA。计划 2026 年底起以吉瓦级规模部署，用于 ChatGPT、Codex、API 及未来智能体产品。OpenAI 称这是“全栈优势”关键环节，通过自研芯片构建飞轮：更好基础设施→更高算力效率→更好训练与推理→更强模型→更好产品→更多使用与收入→再投入。推理芯片直接改善成本、速度与可靠性，是 AI 触达用户的环节。

🚨 AI News | TestingCatalog@testingcatalog · 6月24日58

OpenAI 🤝 Broadcom OpenAI announced its first AI chip, designed and produced in a partnership with Broadcom. > New SOTA in performance per watt. > OpenAI models were used to accelerate its development. > Will be deployed at gigawatt scale over multiple generations. OpenAI is full stack now 👀

译OpenAI与Broadcom合作推出首款AI芯片Jalapeño，专为ChatGPT、Codex、API及未来Agent产品等大语言模型工作负载设计。该芯片在能效上实现新SOTA，开发过程使用OpenAI模型加速，计划以千兆瓦规模多代部署。此举标志着OpenAI从产品到模型再到基础设施的全栈化。

Chubby♨️@kimmonismus · 6月24日60

OpenAI just unveiled Jalapeño, its first custom AI chip designed from scratch for LLM inference- It is OpenAI moving deeper into the full stack: chips, kernels, memory, networking, racks, scheduling, deployment and product experience. OpenAI has learned from Cerebras-deal what is valuable in specialized inference hardware and is now attempting to translate that lesson into its own controllable platform. Built with Broadcom and Celestica, Jalapeño is optimized around the workloads OpenAI actually runs across ChatGPT, Codex, the API and future agentic products. Early samples are already running ML workloads in the lab at target frequency and power, including GPT-5.3-Codex-Spark. OpenAI says performance per watt should be substantially better than current state of the art, with detailed benchmarks coming later! The strategic angle is obvious: less dependence on external GPUs, more control over compute economics, and a stronger flywheel between models, products, revenue and infrastructure. Deployment is planned to start by the end of 2026.

译OpenAI 推出其首款自研 AI 芯片 Jalapeño，与 Broadcom 和 Celestica 合作构建，针对 ChatGPT、Codex、API 及未来智能体产品的工作负载优化。早期样品已在实验室以目标频率和功耗运行 ML 工作负载，包括 GPT-5.3-Codex-Spark。OpenAI 称每瓦性能显著优于当前最先进水平，详细基准稍后公布。部署计划于 2026 年底启动。此举旨在减少对外部 GPU 的依赖，增强对计算经济的控制，并强化模型、产品、收入与基础设施之间的飞轮效应。

OpenAI@OpenAI · 6月24日63

We’ve designed and built our first AI chip: Jalapeño. Designed from the ground up by OpenAI and brought to production with @Broadcom, Jalapeño is purpose-built for the LLM workloads powering ChatGPT, Codex, the API, and future agentic products. Chips are foundational to the AI economy. Building our own expands our full-stack platform from products to models to infrastructure, and will help us scale intelligence, serve more people, and expand access to AI.

译我们设计并制造了首款 AI 芯片：Jalapeño。由 OpenAI 从零设计，并与 @Broadcom 合作投入生产，Jalapeño 专为支撑 ChatGPT、Codex、API 及未来智能体产品的 LLM 工作负载而打造。芯片是 AI 经济的基础。自建芯片扩展了我们从产品到模型再到基础设施的全栈平台，并将助力我们扩展智能、服务更多人、扩大 AI 的普及。

Chubby♨️@kimmonismus · 6月24日63

Vida is doing something I don't see often: an agent that runs locally, holds your context from one session to the next, and tries to draft the work before you ask. They're building 100 use cases in public and say they won't really commercialize until at least 20 of them reliably deliver. I like that order of operations.

译主动式 AI 智能体 Vida 今日正式推出。它可完全在本地运行，自动跨会话保持上下文，并在用户提出请求前主动起草工作成果。团队以 #BuildInPublic 方式公开构建 100 个典型用例，首批 5 个已上线。创始人表示，在至少 20 个用例达到可靠交付前不会商业化。Vida 定位于解决 Slack 消息泛滥、网页标签切换、手动总结文档会议等现代工作流痛点，强调“未来 AI 不是更好的对话，而是更好的结果”。免费体验地址：vida.app。

Kimi.ai@Kimi_Moonshot · 6月24日50

The Kimi API is now live on AWS Marketplace. 🚀 If your team is already running on AWS, you can now access Kimi with consolidated billing. Plus, eligible customers can apply Kimi API usage directly toward their AWS EDP commitments. Build and scale with Kimi today: https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-rfjb2elzc5jp4

译Kimi API 现已上线 AWS Marketplace。🚀 如果你的团队已经在使用 AWS，现在可以通过合并计费访问 Kimi。此外，符合条件的客户可将 Kimi API 使用量直接计入其 AWS EDP 承诺。立即使用 Kimi 构建和扩展：https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-rfjb2elzc5jp4

Orange AI@oran_ge · 6月24日38

一位做 AI 培训的老师今天来找我，说她想带学生体验一下 GPT image 2 的能力，问我们的新用户免费 100 张的福利是不是还在。我说已经结束了，现在赠送大概 10 张左右。她说这不太够，要完整体验一个模型的能力大概需要 50 张。我说确实每个人都应该体验下这个模型的能力。于是我把 ListenHub 的把新用户注册福利增加到了 50 张。如果不是羊毛党很多的话....我们也能承担这个成本如果你的朋友或学生也想体验，可以把使用地址转发给他： http://ListenHub.ai

译一位 AI 培训老师希望带学生体验 GPT image 2 的能力，询问 ListenHub 新用户免费 100 张的福利是否还在。作者回应已结束，目前仅赠送约 10 张。老师表示完整体验模型约需 50 张。作者随后将 ListenHub 新用户注册福利增加至 50 张，并将使用地址（http://ListenHub.ai）分享给有需要的人。

Alibaba Cloud@alibaba_cloud · 6月24日49

Rule-based data classification is officially a thing of the past. 🚀Alibaba Cloud’s Data Security Center (DSC) now leverages a converged architecture of AI Foundation Models + Expert Models + Regex Rules to deliver: 800+ auto-identified data typesContext-aware accuracy & recallMillisecond-level compliance response️ Seamless cloud-native integration Shift from rule-driven to AI-driven data security today! https://int.alibabacloud.com/m/1000414795/ #DataSecurity #AI #DataSecurityCenter #AlibabaCloud

译阿里云数据安全中心（DSC）采用AI基础模型+专家模型+正则表达式的融合架构，取代传统规则驱动的数据分类。新方案支持800+种数据类型自动识别，具备上下文感知的准确率与召回率，实现毫秒级合规响应，并支持无缝云原生集成。

StepFun@StepFun_ai · 6月24日59

This is the pain we kept hearing from builders: once an agent starts doing real work, the meter becomes part of the workflow. Step Plan is our attempt to make that less of a distraction. Thanks for putting Step Plan + Step 3.7 Flash through a real Claude Code setup 🙌

译阶跃星辰针对AI智能体开发中的计费痛点推出Step Plan，并与Step 3.7 Flash模型搭配，在真实Claude Code环境中测试。引用的开发者推文指出，每次API调用都在屏幕角落显示费用数字，导致他分心、停止测试新模型；而固定费率后端解决了这一问题。Step Plan正是阶跃星辰为减少这种干扰而做的尝试，让开发者更专注于构建。

Alibaba Cloud@alibaba_cloud · 6月24日34

If you run an SMB, basic cloud is no longer enough for AI growth. Upgrade to AI-ready cloud services designed to reduce slow scaling and AI bottlenecks. Alibaba Cloud offers AI infra leadership, up to 50% lower cost, and up to $5,000 in SMB cloud benefits to help you get started. 🔗 Register now: https://int.alibabacloud.com/m/1000412654/

译如果你经营一家中小企业，基础云已不足以支撑AI增长。升级到AI就绪的云服务，旨在减少扩展缓慢和AI瓶颈。阿里云提供AI基础设施领先优势、高达50%的成本降低，以及高达$5,000的SMB云福利，助你起步。 🔗 立即注册：https://int.alibabacloud.com/m/1000412654/

OpenClaw🦞@openclaw · 6月24日46

🦞 OpenClaw 2026.6.10 just dropped. Just a small release to keep things brewing: ⚡ Automatic fast mode for short talks 🧠 Much more reliable model routing 🔒 Safer session state + trusted policies 🛠️ Better provider onboarding Helping deliver rock-solid lobsters. 🦞 https://github.com/openclaw/openclaw/releases/tag/v2026.6.10

译🦞 OpenClaw 2026.6.10 刚刚发布。只是一个小型发布，保持进展： ⚡ 短对话自动快速模式 🧠 更可靠的模型路由 🔒 更安全的会话状态 + 受信任的策略 🛠️ 更好的提供商接入帮助交付坚如磐石的龙虾。🦞

Baidu Inc.@Baidu_Inc · 6月24日59

Try this great Unlimited-OCR demo from @_akhaliq: https://huggingface.co/spaces/baidu/Unlimited-OCR

译百度发布了 Unlimited-OCR，推荐通过这个演示体验。

Alibaba Cloud@alibaba_cloud · 6月24日25

Market data moves fast. Your BI should move faster. General Agents + Smart Q Skill Package helps traders analyze cross-platform data across major trading platforms— from T+0 ranges to spread signals and end-of-day trading reviews. Blog: https://int.alibabacloud.com/m/1000414772/ Quick BI @quick68554 : https://int.alibabacloud.com/m/1000407094/ #QuickBI #SmartQ #EcommerceAnalytics #AIAnalytics #DataDriven

译市场数据变化很快。你的 BI 应该更快。General Agents + Smart Q Skill Package 帮助交易者分析跨主流交易平台的跨平台数据——从 T+0 区间到价差信号以及收盘交易回顾。博客：https://int.alibabacloud.com/m/1000414772/ Quick BI @quick68554 : https://int.alibabacloud.com/m/1000407094/ #QuickBI #SmartQ #EcommerceAnalytics #AIAnalytics #DataDriven

PixVerse@PixVerse_ · 6月24日18

Well, this is quite unexpected

译这还真是出乎意料 [引用 @qc35_]：山羊遇上山羊使用 @PixVerse_ 创作 #messi #argentina #pixverse