OpenAI 联合创立了由 Linux 基金会托管的 Appia Foundation，旨在开发开放模块化规范，将国际标准与既有框架转化为 AI 价值链中的实用评估标准，并构建第三方合规验证的信任层。该工作与 OpenAI 此前发布的民主治理蓝图、Preparedness Framework 及 Frontier Governance Framework 一脉相承，强调国家能力与国际合作相互加强。OpenAI 还参与了 ISO/IEC JTC 1/SC 42、NIST 人工智能联盟、Frontier Model Forum 等多个标准化组织，并与美国 CAISI 及英国 AISI 合作开展前沿评估实践，推动评估方法与安全防护的实质性改进。
Simon Willison 使用 Claude Code for web 构建了一个 OPFS + Pyodide 测试 UI，用于验证 Datasette Lite（基于 Pyodide 和 WebAssembly 在浏览器中运行的 Python Datasette 应用）能否通过 Origin Private File System（OPFS）编辑用户计算机上的持久 SQLite 文件，并在不同浏览器中测试其可行性。
该教程通过Python使用NVIDIA Canary-1B-v2构建语音识别与翻译管线：先安装NeMo ASR工具包和音频依赖，在GPU上加载模型；将音频处理为16 kHz单声道格式后，执行英语ASR，将语音翻译为25种语言，生成词级和时间段时间戳，导出SRT字幕文件，并支持长文本转录、批处理与推理速度基准测试。
Transformers.js 在浏览器中运行 AI 模型时，不同来源的 Web 应用会重复下载并缓存相同的模型资源（如 Xenova/whisper-tiny.en）和 Wasm 运行时文件（如 4,733 kB 的 ort-wasm-simd-threaded.asyncify.wasm），即使资源 URL 相同，浏览器因 Network Isolation Key 隔离缓存，单次 demo 就产生 177 MB 冗余下载和存储。Cross-Origin Storage API 是一项早期提案，旨在让跨来源应用共享缓存的模型和运行时资源。目前该 API 尚未在浏览器原生实现，但可通过 Chrome 扩展注入 polyfill 进行实验。
AYi@AYi_AInotes一个4.6万星标、8千次分叉的MIT协议开源项目，提供免费AI投研系统。输入股票代码后，18位分别模仿巴菲特、芒格、木头姐、格雷厄姆等流派的智能体会自动抓取实时财报、新闻，依据各自投资哲学独立分析，风控模块排查仓位风险，最终由组合经理输出买卖持有结论，推理链完全透明。内置回测引擎、可视化网页界面，支持云模型或通过Ollama完全本地运行，核心基础数据永久免费，无需API密钥。
http://x.com/i/article/2069024565901119488
AYi@AYi_AInotes
elvis@omarsar0Most underrated data source in a company: your AI agent's conversations. Your agent talks to more customers than any emp...
swyx 🔜 @aiDotEngineer@swyxhttp://x.com/i/article/2069463677733142528
elvis@omarsar0I'm digging the eve agentic framework from Vercel. I like that everything is files, from the tools to the skills to the ...
Yuchen Jin@Yuchenj_UWClaude Tag 推出 agent identity（智能体身份）访问模型，让 Claude 在共享频道中以独立身份工作，而非模拟某个用户。管理员在工作区级配置连接器、仓库访问、技能插件和固定指令等权限，每个频道可覆盖继承的基线设置。私有频道拥有独立身份，记忆和访问不跨频道流转；公共频道共享工作区级身份。该模型为自主多玩家 AI 场景设计，允许频道成员通过 Claude 访问已授权工具和数据，同时通过按身份撤销简化权限管理。
AYi@AYi_AInotesYC CEO Garry Tan 指出 Dropbox 不支持大于 3TB 的套餐已过时，AI 产生的“实际可用”数据将指数级增长。核心变化：数据从人创造变为“人+AI 共同创造”，一次 agent 工作流就能生成大量结构化高质量数据；存储价值从容量转向管理智能（语义搜索、向量数据库等）；AI 将边际成本打至极低，反而催生更多高质量数据。重度用户（开发者、研究员、创作者）将最先撞上 3T 天花板并迁移。作者认为这是给创业者的信号：谁能替个人和小团队接住可用数据爆炸，谁就能抓住下一波工具浪潮。
Dropbox should really support larger than 3TB plans - it's not 2015 anymore. The amount of data we are throwing off and ...
Meta 工程团队为 Ray-Ban Meta 等智能眼镜开发了宽度仅 7mm 的钢壳电池。传统软包电池难以塑形且空间利用率低，Meta 改用叠片式电极结构以降低阻抗、避免多任务时电压骤降，并将公差控制在约 100 微米以释放更多体积。Gen2 电池容量从 160 mAh 提升至 210 mAh，但续航翻倍主要来自软硬件系统级效率优化。Oakley Meta Vanguards 双电池面临交叉充电与启动关机时序难题，而 Meta Ray-Ban Display 则搭载了最大的 248 mAh 钢壳电池以支持屏幕持续供电。该超窄方案正推广至其他硬件形态。
jason@jxnlcoWeirdest Amazon Prime day to date. Front page is full of absolute slop. Had to spend hours digging and filtering to find...
本文标题为《人工智能的可负担性危机》，指出当前人工智能领域的成本持续攀升，已引发业界对可负担性的广泛担忧。该文章出自 blog.dshr.org，并在 Hacker News 上获得 100 个点赞。随着 AI 技术的推进，成本问题正成为制约其普及的关键因素，文章的核心观点围绕这一危机展开讨论。尽管原文未提供具体数据，但标题本身已点明了 AI 成本持续上升所带来的紧迫挑战。
François Chollet@fchollet上周，以图像生成闻名的Midjourney宣布进军医疗成像，推出沉浸式水浴超声扫描仪。用户站上平台沉入水中，环形水下传感器发出声波，号称60秒完成全身扫描，效果“堪比MRI但像水疗一样随意”。公司称使用AI和专用芯片处理海量数据并实现无损压缩加速处理，计划先投放水疗中心而非作为诊断设备。多位放射科和成像专家表示质疑，称目前图像分辨率低、与MRI等效的说法毫无依据，该概念并非全新且缺乏公开证据。专家强调从原型到临床价值验证仍有很长的路。
jason@jxnlcoUC Berkeley研究人员发现，近2000个GitHub Pages站点（18000+页面，累计530K+星标）仍在加载来自polyfill.io及其关联恶意CDN的脚本。这些CDN由已被OFAC制裁的Funnull Technology Inc.（现更名Triad Nexus）运营，2024年被出售后开始条件性注入恶意载荷，劫持移动用户、跳转欺诈站点、伪造认证弹窗窃取凭证。扫描12000+站点确认786个加载polyfill.io，1191个加载其他Funnull CDN。更严峻的是，所有测试的大语言模型在生成前端代码时仍推荐这些被污染的CDN URL，包括CyC2018/CS-Notes（184K⭐）、microsoft/AirSim（18K⭐）等知名项目及多所大学课程页面。
elvis@omarsar0every infra piece you need to know to do RL on GLM-5 https://www.primeintellect.ai/blog/rl-at-1t-scale
François Chollet@fchollet
Nathan Lambert@natolambertNew lecture for the book! Nominally about synthetic data, but mostly is a walk through of the distillation literature fr...
向阳乔木@vista8网友Vista通过AI分析新智元标题风格，总结出中位长度32字、标点使用率近八成、数字出现率56.7%、英文名出现率90.8%等规律，并发布名为joeseesun/qiaomu-xinzhiyuan-title的Skill，可用npx skills add安装，生成类似标题。
看看这个skill生成的标题,是不是有新智元的味道了😂
售价 99 美元的 Fitbit Air 是一款轻便手环，续航出色（一个月仅充电三次，45 分钟可充至 85%），支持心率、睡眠、血氧、准备度等指标。核心亮点是与 Google Health 绑定的 AI 健康教练，基于 Gemini 驱动，每日推送睡眠与准备度总结及行动建议，可解读数据趋势并生成旅行健身计划，但不提供诊断。该教练需 $99/年 Premium 订阅，且不独占于 Air。作者认为多数 AI 健康功能是“糟糕的贴金捞钱”，但 Google Health Coach 是其中最接近不糟糕的一款，前提是用户愿意投入大量精力进行引导。
SenseTime@SenseTime_AI商汤科技利用 Office Raccoon 与 SenseNova-Skills 构建数据驱动预测引擎，用于 2026 年世界杯小组赛结果预测。引擎整合 FIFA 排名、Elo 评分、Transfermarkt 球队身价、WinnersAndWhiners 赔率、RotoWire 战术分析、FootballBerry 排名及 ESPN 市场数据，并从长期阵容能力、近期状态、阵容完整度、战术适应性四个维度评估各队。相关项目已开源：SenseNova-Skills 的 GitHub 仓库（含 Hermes Agent 与 OpenClaw 安装指南）及 Office Raccoon 官网已公布。
Berryxia.AI@berryxiaPaul Bakaus宣布创立Renaissance Geek，旗下设计工具Impeccable获a16z领投融资（Anish Acharya主导），并与GitHub合作——Impeccable预装在GitHub Copilot应用中。他认为AI拉高了创作下限，但优秀作品仍依赖人类意图、迭代与品味；Impeccable只剥离“设计泔水”而非输出品味。设计正从Figma迁入浏览器生产环境，Impeccable让用户用自然语言指导Agent实时修改生产代码，推出Live Mode实现主动人机交互。他定义“文艺复兴极客”为跨学科的T型通才，AI将放大这类人的能力。
Berryxia.AI@berryxia我觉得现在豪车、名表或者什么首饰的炫富方式已经过时了。 2026年的方式是:我在我家部署了一个满血GLM5.2🫡
Nathan Lambert@natolambertNathan Lambert 为其新书发布讲座（7.4 小时），名义上关于合成数据，实则系统梳理知识蒸馏文献——从 Hinton 2015 年论文到现今主流的 on-policy 蒸馏（OPD/MOPD/OPSD）。他重点分析了使 on-policy 蒸馏落地所需的 3-4 个核心数学改动。讲座还回顾了合成数据逐步取代后训练数据研究的历史，并介绍了 Constitutional AI、rubrics 等流行方法。提供章节时间戳（00:00–45:50）。
歸藏(guizang.ai)@op7418Seed 2.1 Pro 正式发布，测评显示它能胜任真实 Agent 工作流。优势包括：复杂任务稳定、视觉内容规划能力强、多模态额外优势。测试通过豆包任务模式（本地电脑 Agent 操作）和火山引擎 API（Cloud Code）进行。复杂 Skills 测试（PPT 生成、社交媒体卡片）表现优秀，能根据内容调整版式。三个前端任务（百叶窗图片动效、WebGL 贝塞尔曲线、跨整页视差滚动网页）均一步到位或结果完整。定位：未必最顶尖，但适合组合工作流——强编码模型负责工程，Seed 2.1 Pro 负责多模态理解、内容规划和视觉表达。限制：视频输入目前为抽帧式处理。API 已在火山引擎全量上线。
歸藏(guizang.ai)@op7418http://x.com/i/article/2069421203073490944
AYi@AYi_AInotes全网都在吹日本Fugu跑分超GPT,但我敢说99%的人没看懂它真正炸场的地方。 首先这玩意儿根本不是什么超大单体大模型, 它全身上下只有0.6B参数,本职工作就其实就是个AI项目经理, 简单任务自己处理,复杂任务自动拆分,从全球顶级模型池里...
向阳乔木@vista8昆仑万维旗下短剧业务DramaWave内容负责人张薇在6月22日上海电视节白玉兰论坛上分享海外微短剧市场洞察。DramaWave采取付费和免费双轨运营，海外月活用户超亿，年度经常性收入达6亿美金。AI技术极大提升了内容产能——男频玄幻类AI短剧填补了真人拍摄成本高、难度大的空白，平台目前一个月可上线200余部AI剧。张薇指出，AI作为工具代替的是制作环节而非故事内核，99%的观众只关心故事是否好看。合作模式包括成品剧上传、合拍等，平台持续欢迎好剧本。
自 lucumr.pocoo.org 发布题为《The Coming Loop》的文章，在 Hacker News 上获得 103 个点赞。
Berryxia.AI@berryxiaBerry Xia发文质疑Sakana Fugu性能接近GLM 5.2的宣称，认为实际差距明显、属营销宣发。引用数据显示，在构建交易台任务中，Fugu Ultra输出22,225 token、成本$0.51；GLM 5.2输出13,677 token、成本仅$0.03，便宜约17倍。Opus 4.8（15,802 token/$0.31）和GPT-5.5（11,474 token/$0.26）成本也更低。主推文指出该模型来自美国VC投资的日本企业，质疑日本能否靠“蒸馏”快速赶超中美。
Sakana Fugu surprisingly performed near GLM 5.2 level but 17× more expensive! We gave the same prompt to 4 models: build...
Runway@runwayml
