谷歌前 CEO 埃里克·施密特在今年 5 月 SCSP 国家竞争力 AI 博览会的炉边谈话中表示，限制 AI 芯片进入中国的政策已开始失效，中国已通过较弱的 AI 硬件（如华为昇腾芯片）和软件方法造出顶级 AI 模型。施密特称不喜欢中国大力推广开源 AI 技术，认为这些技术不受美国或任何方控制。他援引最新分析称，中美 AI 差距已从一年前的 1~2 年缩短至不到 6 个月。

数字生命卡兹克@Khazix0918

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卡兹克盘点瑞幸、麦当劳、飞猪、滴滴、高德、腾讯地图、美团跑腿、飞书、钉钉、企业微信、腾讯文档、支付宝、微信支付、微信读书、网易云音乐、美图等16款App，均已推出Skill、MCP或CLI服务。覆盖餐饮点单、出行规划、办公协作、支付收款、娱乐编辑等场景。支付环节普遍需跳转App完成。此外，千问、豆包等AI产品也集成第三方服务，Agent化趋势明显。

Chubby♨️@kimmonismus

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sanchay: 🚨 You can already use fable 5 by selecting the model after resuming it with /remote control on ios

面壁智能联合创始人兼CEO李大海在MBBF Top Talk Summit上指出，端侧智能是AI迈向物理世界的必经之路，未来2至3年将迎来能力跃升与场景迁移两大重构。端侧智能需满足实时响应、隐私安全、离线可用三大约束，搭载面壁量产级多模态模型的智能座舱已实现不依赖云端的“感知-记忆-推理-执行”闭环。他强调端云协同是规模化落地的关键，近期推出的MiniCPM5-1B模型以两百分之一参数规模逼近两年前GPT-4o水平，证明小模型可承载高密度智能。

Orange AI@oran_ge

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字节Seedance 2.0推出4K视频模型，一条15秒4K视频约88元，一分钟广告片约700元，但官方API无折扣，代理商加价1.2-1.5倍仍供不应求，每天为字节带来超3000万元收益。红果短剧平台AI短剧已完全碾压真人短剧，ROI优势显著。大模型公司优先选择coding等高价值场景训练，遵循“资源有限时，算力和资本流向边际收益率最高处”的ROI定律。用户应关注价值而非价格：若能用AI创造超过成本的价值，再贵的模型也划算。找到自己比别人好10倍的场景，才能获得10倍ROI。

向阳乔木@vista8

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用户从Dia浏览器换回原生Chrome，认为Ask Gemini侧边栏整体可用（仅加载稍慢），且Chrome兼容性最好。举例：可直接让Gemini总结X帖子要点并分析用户情绪倾向。避免被特定AI浏览器绑架是主要原因。

Alibaba Cloud@alibaba_cloud

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Runware: HappyHorse 1.1 guides are live on our docs: - Multi-character casting: lock real reference images into every cut https:/...

Ethan Mollick@emollick

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Ethan Mollick: This is a pretty terrific computational image generator for making AI-created trading cards (or, heaven forbid, NFTs) Th...

向阳乔木@vista8

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通过飞书Cli工具与Codex结合，实现自然语言记账：终端执行npx @larksuite/cli@latest install安装飞书Cli，再在Codex中创建“日常开销记录”项目，用对话指令生成多维表格，之后可直接在手机端查看和修改，无需额外记账软件。

Saint-Gobain 首席执行官贝努瓦·巴赞接受 Bloomberg TV 采访时指出，北美数据中心项目已受技能人才短缺影响，欧洲也开始出现同类问题。AI 基建落地需要电工、高压技术员、光纤安装工、暖通专家等专业岗位，普通商业建筑队伍无法胜任，相关技能需多年培训积累，即便资金充裕也难以快速推进。此外，电力供应仍是首要约束，电网、变电站、变压器及并网能力均承受压力。

meng shao@shao__meng

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邵猛评论称，Liblib与GenSpark是他唯二看不懂的AI应用团队。它们似乎只能在模型发展的夹缝中依靠速度保持领先，没有其他路径可选。这种对速度的极致要求，使得团队无法分心做任何影响速度的side project或研究，内部也可能因此产生矛盾。邵猛对这两个团队的未来表示困惑：是持续狂奔在夹缝中撞线，还是终将被模型本身的速度超越？

Deedy@deedydas

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Elyas Masrour: Did you know? Pangram learns the difference between Claude, ChatGPT, and Gemini in its internal representations, even wi...

网友 u/Mercennarius 于 6 月 23 日分享测试，在《赛博朋克 2077》4K、RT Ultra 设置下，AMD Radeon RX 7900 XTX 原生帧率为 24 FPS。启用 FSR 4.1 后，“平衡”预设将平均帧率拉至近 50 FPS，实现翻倍；“性能”预设超过 60 FPS；“质量”预设可达 40 FPS 以上。FSR 4.1 是 AMD 的图像增强与超分辨率技术。

宝玉@dotey

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宝玉分享 GitHub 项目 decode-codex，用于反编译闭源 coding agent Codex App。项目含两个 Skills：codex-app-ref-refresh（解包 app.asar 并格式化）和 deobfuscate-javascript（反混淆 JS 为可读代码）。用法：先解包再反混淆，后者需配合 /goal。用户 @LinearUncle 此前询问反编译模型推荐，宝玉以此项目回应。项目地址：https://github.com/JimLiu/decode-codex

LinearUncle: @dotey @lovevfp 宝哥,反编译哪个模型最强?哪些模型不会拒绝,我正在搜索你的推特帖子呢,以前我看你写的是gemini,现在呢? 这个月token 实在太富裕了,闲来无事,想反编译一个闭源的coding agent

近日，瑞幸、麦当劳、飞猪、滴滴、高德、腾讯地图、美团跑腿、飞书、钉钉、企业微信、腾讯文档、支付宝、微信支付、微信读书、网易云音乐、美图等16款国民级App陆续将核心能力封装为Skill、MCP或CLI，供AI智能体调用，实现点咖啡、叫车、查航班、管理文档、支付等操作。支付环节目前仍需用户跳转App完成，但Agent化趋势已不可逆。

向阳乔木@vista8

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推主分享基于Readwise推荐书籍的个人工作流，包含两个Skill：1）通过Telegram绑定zlib机器人（z-lib），使用telethon库自动与机器人对话下载电子书；2）将epub文件上传至Google NotebookLM，利用其递归提问功能快速解读内容，实现高效学习。

MWC26上海期间，智元联合创始人彭志辉指出，AI从数字世界走进物理世界是下一阶段核心命题，具身智能体将在物理世界长期在线完成感知、决策、执行闭环。他强调未来Token最大消耗群体将是物理世界的具身机器人，资本不再只为Demo买单，行业必须在真实场景落地商业价值。他用XYZ曲线划分产业周期：X曲线为开发尝鲜期（以表演为主），Y曲线为部署成长期（大规模落地真实场景），Z曲线为部署普及期（预计5年左右迎来GPT时刻）。

向阳乔木@vista8

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推文提出，Agent 是一种数字化、随时调用、最终趋近免费的劳动力，但不应把人与 Agent 的价差当作商业模式本身。上下文、注意力、信任和品牌的价值不会因模型变便宜而贬值。AI 时代，人的具体技能不再重要，积极好奇、灵活性和自驱力才是核心素质。

昨日（6月24日）股东大会上，英伟达CEO黄仁勋称AI产业进入新阶段，智能体AI已到来，物理AI将驱动下轮增长。他将数据中心比作“AI工厂”，强调AI基础设施成企业计算核心。财务方面，过去1年营收增长65%，利润增长60%，2026财年自由现金流超960亿美元，计划将50%通过回购和分红返还投资者。黄仁勋举例称，运行英伟达系统生成token具盈利性，GitHub今年pull request数量增长近3倍。

meng shao@shao__meng

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开源 Skills 系列（165K stars）新增 in-progress 技能「loop-me」。该技能通过“拷问”采访用户，发现其工作、生活中的重复模式（Loop），并将这些模式打磨成 workflows/*.md 规格文件。核心原则包括：一次一问、附带推荐答案、走完整棵决策树、优先查代码库、状态持久化至文件从而支持跨会话和版本化。loop-me 与已有 grill-me 的区别在于：grill-me 对齐任意计划，loop-me 只产出 workflow 规格。设计哲学强调从重复模式出发，而非直接构建 Agent；规格是唯一交付物，实现留作后续步骤；人类时间最珍贵，将其角色压缩为“晚到的单次决策”。完成标准是 Agent 读取 spec 后无需再提问。

Matt Pocock: New in-progress skill: /loop-me Interviews you about your work and finds opportunities for delegating your day-to-day wo...

meng shao@shao__meng

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文章将AI循环分为内层agent loop（模型说“完成”即止）和外层harness loop（外部判定是否真完成，可续接session）。循环放大LLM代码的过度防御、回避不变量等缺陷，每轮叠加局部防御使系统更难理解。有效领域（移植、性能探索）共性是不产生新代码或产出无需长寿。核心隐喻从“机器”转向“有机体”，人不再完全理解代码。深层隐忧是认知依赖：代码由循环产出、review，一旦失去同类系统访问权将无法维持。问题不再是“是否会loop”，而是如何在循环未来中保留判断力与工程规则。

jason@jxnlco

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am.will: Alright which one of yall at @OpenAI did ts? 😭 real ad btw

swyx 🔜 @aiDotEngineer@swyx

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Zach Lloyd: http://x.com/i/article/2069756055639281664

ginobefun@hongming731

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OpenAI与Broadcom发布首款定制LLM推理芯片Jalapeño，九个月流片，工程样片已跑GPT‑5.3‑Codex‑Spark，能效比显著领先，计划2026年吉瓦级部署。Anthropic公开多智能体协作经验，提出需持久记忆、独立凭证、广泛信息访问，总结信息公开、角色分工、人类定目标、按可验证程度放权四条规范。阿里开源内部代码评审CLI——Open Code Review，一周5k星，采用“确定性工程+Agent”混合架构解决覆盖不全、位置漂移、效果不稳定问题。

ginobefun@hongming731

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OpenAI 与 Broadcom 发布首款定制 LLM 推理芯片 Jalapeño，设计到流片仅九个月，过程由自家模型加速。Anthropic 公开内部实践：Claude Tag 让多智能体进驻协作空间，梳理信息公开、角色清晰、北极星目标、逐步放权四条经验。阿里开源代码评审工具 Open Code Review，采用“确定性工程+Agent”混合架构，准确率 25%-38%，远超 Claude Code 的 7%-16%，召回率略逊。

ginobefun: http://x.com/i/article/2069928325951401985

PostHog工程师使用多个并行的长时Claude Code会话重写了公司的SQL解析器，将解析速度提升约70倍。新解析器包含16K行解析器代码和5K行工具代码。原始解析器基于ANTLR生成，采用图遍历解释器，性能受限；新解析器采用手动编写的递归下降解析器配合Pratt表达式循环，仅在必要时引入前瞻与回溯。开发过程中通过属性测试（Hypothesis）确保与原始C++解析器在真实查询上的等价性。

Challenger 数据显示 5 月科技行业裁员创单月新高，AI 是主因。但 SignalFire 追踪 8000 万企业员工轨迹后发布报告称，大型科技企业整体招聘量较 2019 年下降 25%，工程岗位降幅仅 11%；2025 年新入职员工中工程师占比达 55%，高于 2019 年的 46%。初创企业工程师总人数较 2019 年增长 7%。Anthropic 首席执行官曾警示 AI 或淘汰半数入门级白领，但其首席经济学家表示尚未观测到显著冲击。英伟达 CEO 黄仁勋称工程师使用 AI 后更忙碌，印证杰文斯悖论。

《经济学人》报道，大型人工智能实验室正在招聘哲学家。该帖在 Hacker News 上获得 101 个 HN Points，引发业界关注。