Fable 5 最快下周回归/苹果 Vision Pro 负责人转投 OpenAI/马斯克：内存涨价前所未见｜Hunt Good 周报

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Hunt for News｜先进头条

⏰️ Anthropic 最强模型局部解禁，Fable 5 最快下周回归

6 月 27 日，Anthropic 在社交媒体宣布，美国政府已通知它，其最强网络安全模型 Mythos 5 可重新部署给一批运营和防御关键基础设施的美国机构。

Anthropic 表示，正抓紧为这些机构恢复访问，同时继续与政府合作，争取进一步扩大 Mythos 5 的开放范围，并让面向公众的 Fable 5 重新投入使用。

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这一进展意味着，出口管制下被冻结两周的 Mythos 5 终于开了道口子，但只面向获批的关键基础设施机构，远谈不上全面放开。

面向普通用户的 Fable 5 仍无明确时间表。但根据 Axios 援引知情人士最新消息称，业内人士预计，Fable 5 的限制最早可能在下周解除。

此前 6 月 12 日，美国政府以出口管制为由，禁止任何外国公民访问这两款模型，连 Anthropic 自家非美籍员工也被挡在门外。如今的安排和 OpenAI 旗下 GPT-5.6 的处理方式如出一辙，均采取获批机构限量访问的过渡方案。

关于 GPT-5.6 更多信息，欢迎点击下方，回看 APPSO 此前文章↓：

🔗 https://www.axios.com/2026/06/27/anthropic-fable-5-return-soon

🥽 苹果 Vision Pro 负责人离职，加入 OpenAI

据彭博社报道，苹果负责 Vision Pro 头显和智能眼镜业务的副总裁 Paul Meade 将于下周离职，加盟 OpenAI 硬件部门，参与其即将推出的一系列 AI 设备研发。

Meade 的出走对苹果是一记重击。

他执掌 Vision Pro 硬件工程长达七年，他还主导着苹果计划明年推出、用以对标 Meta 的无显示屏智能眼镜，以及 AR 眼镜和多款 AI 可穿戴设备。他离开后，多数职责将交由其长期副手 Fletcher Rothkopf 接手。

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Meade 自 2010 年加入苹果，是公司颇受尊敬的工程主管。

在 OpenAI，Meade 将与多位苹果旧同事重聚，包括前设计灵魂人物 Jony Ive、Tang Tan 和 Evans Hankey，苹果副总裁跳槽竞争对手的情况相当罕见，OpenAI 此前也已从苹果硬件工程部门挖走不少基层人才。

这次离职也是苹果硬件部门动荡的余波。

随着 John Ternus 将于 9 月 1 日接替库克出任 CEO，芯片负责人 Johny Srouji 升任首席硬件官并推动了一场颇具争议的重组，包括 Meade 在内的多名高管被下放一级，部分人感到自己遭到降职。对苹果已然不顺的头显业务来说，这又是一次打击。

🔗 https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-06-26/apple-s-vision-pro-and-smart-glasses-chief-paul-meade-is-leaving-for-openai?srnd=phx-technology

🔍 谷歌重组 AI 编程突击队，全力追赶 Anthropic

据 The Information 报道，谷歌正在重组其新近成立的 AI 编程突击队，试图在最赚钱的 AI 编程市场上追赶 Anthropic。

谷歌一度认为只要底层模型足够强，编程能力会自然涌现，事实证明这个判断站不住脚，编程已成为其 AI 版图的明显短板。

而这支成立仅数月的突击队将调整模型训练思路，不仅提升编程能力，还要拓展到制作演示文稿等场景，原本临时性的小组也被正式建制化。

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此外，重组的核心是调整模型训练的流程。过去模型训练分为预训练和后训练两段，如今谷歌把编程突击队扩展为介于两者之间的「中训练」团队，专门用更专业的数据训练模型。

值得一提的是，此次重组恰逢两位 AI 核心研究员的离职。Transformer 论文作者之一 Noam Shazeer 上周突然跳槽 OpenAI，知情人士称导火索是其算力配额被与其他团队合并；诺奖得主 John Jumper 随后也宣布加盟 Anthropic。

🔗 https://www.theinformation.com/articles/google-revamps-new-ai-coding-strike-team-amid-struggle-catch-anthropic?rc=qmzset

🙋 DeepSeek 大举扩招，所有部门至少扩招一倍

DeepSeek 日前发布大规模招聘信息，称随着技术持续演进，公司正努力将所有部门规模扩大至少一倍。

本轮招聘覆盖算法、研发、运维、产品、数据工程师和职能部门等 7 大类，共开放 33 个岗位，工作地点包括北京和杭州，所有岗位均接受实习。

岗位分布显示，DeepSeek 的扩招同时覆盖底层模型、智能体产品和算力基础设施：

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研发方向包括服务端开发、预训练数据、AI 搜索算法 / 架构、全栈开发、Agent Harness、Agent Infra、前端 / 客户端开发和测试开发。

基础设施方向包括超算集群研发、高性能算子 / 通信 / 编译器、大模型训练 / 推理框架、分布式存储、AI 算力集群性能与可靠性、AI 平台运维和 IDC 数据中心团队。

产品方向包括 AI 产品运营、Code Agent 数据工程、通用 Agent 数据产品、专业领域数据产品、AI 创作数据产品和情感智能数据产品。

Agent Harness 团队是本轮扩招的重点之一。此前 DeepSeek 资深研究员陈德里称，该团队要对标 Anthropic 的 Claude Code，做「DeepSeek Code Harness」；Harness 团队负责人崔添翼也公开表示，团队作为新成立部门，人员非常紧缺。

DeepSeek 还开放了「AI 跨界技术人才」岗位，面向具备特殊才能、希望参与创造和构建 AGI 的候选人，不设专业背景限制。该岗位加分项包括在某一领域做到极致、参与知名开源项目、写过技术博客或书籍、有创业经历等。

🔗 https://app.mokahr.com/social-recruitment/high-flyer/140576#/

🧑‍🚀 被 SpaceX 股价吓退，OpenAI 上市恐推迟到明年

据《纽约时报》报道，OpenAI 倾向于把上市计划推迟到明年。三位知情人士透露，OpenAI 原本聘请投行和律师，瞄准今年三、四季度 IPO，CEO Sam Altman 还力推将估值做到 1 万亿美元，远高于此前 7300 亿美元的私募估值。

让 OpenAI 放缓脚步的关键是 SpaceX 上市后的表现。

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SpaceX 本月完成史上最大规模 IPO，募资超 850 亿美元，首日估值达 1.77 万亿美元，但此后股价一度持续下滑。报道称，不少投资者也因此开始质疑 AI 公司能否兑现高预期， OpenAI 顾问也对此警告，散户未必会对 OpenAI 的股票买账。

面对顾问给出两个选项：要么等到 2027 年以 1 万亿美元估值上市，要么下调估值换取更快 IPO，Altman 的回应是，动估值这事没得谈。

值得一提的是，昨日 OpenAI 也正式发布了 GPT-5.6，欢迎点击回看 APPSO 此前文章：

🔗 https://www.nytimes.com/2026/06/25/technology/openai-ipo-artificial-intelligence.html

🚗 以为上了 AI+机器人就万事大吉，福特栽了个跟头

据 The Verge 报道，福特时隔 16 年首次登顶 J.D. Power 主流品牌初始质量榜，借此机会坦承了前几年踩过的坑：过度依赖自动化系统，结果不得不重新聘请有经验的工程师，甚至请回老员工，来修正机器人犯下的错误。

福特负责车辆硬件工程的副总裁 Charles Poon 直言，他们曾误以为只要引入 AI、调整设计要求，就能造出高质量产品。但 AI 的效果完全取决于训练数据的质量，而且福特还低估了资深工程师多年积累的经验价值。

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一些老员工在经验充分转移到自动化系统之前就已离开，导致车辆质量下滑。为补上这块短板，福特累计招聘、晋升或返聘了 350 多名资深工程师，让他们指导新人，并改进数据采集和 AI 训练。

福特还反思了质量管理思路，过去各部门各自为政，依赖「发现问题再修复」的模式，如今转向事前预防。为此专门组建了 40 人的软件质量保障团队，并新增超过 10 万项 AI 驱动的自动化测试，用以提前发现边缘案例。

🔗 https://www.theverge.com/transportation/956316/ford-quality-jd-power-ranking-ai-automated-mistakes

📺️ 对手忙着卷编程， SpaceXAI 闷头做视频图像生成

据 The Information 报道，SpaceX 旗下的 AI 部门正加码视频和图像生成工具，意在抢占 OpenAI、Anthropic 留下的空档。

SpaceXAI 上周刚发布升级版视频模型，并在 IPO 前大力宣传其 AI 视频工具的火爆。但 SpaceX 没提的是，这股消费端需求很大程度上来自 Grok 宽松的内容规则，它已成为生成情色等擦边内容的重要去处。

两名前 SpaceXAI 员工估算，Grok 总流量中超过一半由情色图片视频、成人角色扮演等 NSFW 活动驱动。甚至连 Grok 的编程模型也常被用来生成情色内容，原因是它比通用模型更便宜。

SpaceX 在招股书中披露，今年一季度月均生成 100 亿张图片、20 亿条视频，而 Grok Imagine 高级订阅月费高达 300 美元，这块需求正为消费业务输血。

但这样决策的隐患不小。图像视频涉及版权、未经同意的真人情色图等问题，也让部分研究人员反感，相关争议已造成一些人员流失。欧盟、法国和英国的监管机构今年初已就 Grok 生成未成年人情色内容等问题展开调查。

🔗 https://www.theinformation.com/articles/xai-bets-groks-racy-side?rc=qmzset

Hunt for Tools｜先进工具

📚 一次吃下一本书，百度开源 Unlimited OCR

本周，百度开源了端到端文档解析模型 Unlimited OCR，基于 DeepSeek OCR 改进而来，总参数 3B，激活参数仅 570M，代码和权重已在 GitHub、ModelScope 上线。

Unlimited OCR 最大的看点是长文档解析：输入数十页 PDF 图像，模型只需一次前向传播，就能从第一页连续解析到最后一页，输出 Markdown 格式的结构化全文，延迟不随页数增长。

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性能上，Unlimited OCR 在 OmniDocBench v1.6 上综合得分 93.92%，位列端到端模型第一；推理速度较 DeepSeek OCR 提升约 12.7%，在 6000 tokens 的长输出场景下，速度优势扩大到约 35%。

🔗 https://modelscope.cn/papers/2606.23050

⚙️ IBM 造出全球首个亚 1 纳米芯片：指甲盖塞下近千亿晶体管

当地时间 6 月 25 日，IBM 发布了全球首个亚 1 纳米芯片技术，采用全新晶体管架构，工艺节点达到 0.IBM 于 6 月 25 日发布了全球首个亚 1 纳米芯片技术，采用全新晶体管架构，工艺节点达到 0.7 纳米（即 7 埃）。

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新芯片在指甲盖大小的面积上集成了近 1000 亿个晶体管，密度接近 IBM 2021 年发布的 2 纳米芯片的两倍。性能上，新芯片相比 2 纳米节点最高可提升 50% 的性能，或带来 70% 的能效改善，可为生成式 AI、云基础设施和新一代电子设备提供更强算力支撑。

实现这一突破的核心是 IBM 自研的「nanostack」架构，这是业界已知首个基于纳米片的三维设计。IBM 表示，凭借 nanostack 架构，其半导体路线图预计还能支撑至少十年的持续微缩。IBM 预计，亚 1 纳米节点最快有望在未来 5 年内投产。

🔗 https://newsroom.ibm.com/2026-06-25-ibm-debuts-worlds-first-sub-1-nanometer-chip-technology

📱手机也能遥控了，Anthropic 正测试移动版 Claude Cowork

Anthropic 正在测试手机版 Claude Cowork，让用户能从手机上管理 Claude 的长时间任务。

和专攻编程的 Claude Code 不同，Cowork 是 Anthropic 面向桌面的智能体模式，能处理更长的任务，调用文件、生成文档表格、撰写报告，还能在后台持续工作，用户只需随时查看进度。

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此前 Cowork 主要绑定 macOS 和 Windows 上的 Claude 桌面端，但 X 上流出的截图显示，用户将能「从手机直接启动和操控任务」，并「在手机、浏览器或 Claude 桌面端之间随时查看」。

最关键的是，「关掉 App 后，工作仍在后台继续」。

简言之，手机版 Cowork 更像是电脑端 Cowork 的一个远程遥控器。这和 Anthropic 对 Cowork 的定位一致：它运行在用户自己的电脑上，访问用户选择共享的文件。换言之，手机负责遥控，真正的重活仍由电脑承担。

🔗 https://www.bleepingcomputer.com/news/artificial-intelligence/anthropic-is-testing-desktop-like-claude-cowork-for-mobile/

🧑‍🤝‍🧑 DeepSeek 联手北大，新推测解码框架 DSpark 已上线 V4 并开源

并已在 DeepSeek-V4 线上服务中部署，模型权重和训练仓库 DeepSpec 一并开源。

推测解码靠一个轻量草稿模型先提议一批候选 token，再由大模型一次性验证，从而加速推理。但现有的并行草稿模型有个老毛病：各位置独立预测、缺乏 token 间依赖，越往后接受率掉得越快；

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而不加区分地验证整段长草稿，又会在高并发下白白占用算力。

DSpark 用两招解决：一是半自回归架构，在并行主干后接一个轻量串行模块，补上块内依赖、缓解后段衰减；二是置信度调度验证，根据每个请求的前缀存活概率和实时硬件吞吐，动态决定验证多长。

离线评测中，跨数学、代码、对话三类任务，DSpark 的平均接受长度相比自回归基线 Eagle3 提升约 27% 到 31%，相比并行基线 DFlash 提升约 16% 到 18%。

线上部署里，相比此前的生产基线 MTP-1，在相同吞吐下 DSpark 把单用户生成速度提升了 60% 到 85%（Flash）和 57% 到 78%（Pro）；更关键的是，在严格的延迟要求下，老方案几乎撑不住、并发骤降，DSpark 仍能稳定服务，抬高了系统的性能上限。

更多信息欢迎点击回看 APPSO 此前文章：

🔗 https://github.com/deepseek-ai/DeepSpec/blob/main/DSpark\_paper.pdf

Hunt for Fun｜先玩

👏 ORG-II 登场，把 AI agent 当同事而不是黑盒

Codex、Cursor 这类 AI 编程工具正在变得更强，但同时也更难理解、更难审计。尤其对非技术背景用户而言，agent 到底执行了哪些操作、为什么这么做、具体怎么完成，很多时候都缺乏清晰可见的记录。

最近，一款主打「可审查、可追溯」的 AI 编程 agent IDE——ORG-II 开始受到关注。

ORG-II 的产品思路，是把 agent 从一次性的外包助手，变成组织内部可持续协作、可观察、可复查的数字同事。项目基于 Rust 和 Tauri 构建，采用本地优先设计，安装包占用磁盘不到 100MB，并支持对 agent 执行过程进行实时查看和事后回放。

它的主要能力包括：记录并回放长任务执行轨迹，方便审计、复查与调试；支持跨会话记忆和跨 agent 知识共享；能够感知 CPU、内存以及人类注意力等资源状态，并据此安排任务；还可以定时启动会话，让 agent 在夜间或用户离开电脑时继续工作。

在工具链方面，ORG-II 已覆盖 GUI、CLI、终端、Git、浏览器、LSP、数据库等场景，并支持由 agent 驱动端到端测试。面向组织级对齐和群组协作的能力仍在开发中。

目前，ORG-II 最新版本为 v1.1.6，已提供 macOS Apple Silicon 和 Windows 安装包，界面支持简体中文在内的 13 种语言，项目采用 AGPL-3.0 开源协议。对 AI 编程 agent 的可观测性、审计和团队协作感兴趣的用户，可以尝试体验。

Github 地址：https://github.com/yorgai/ORG2

Hunt for Insight｜先知

🗓 2028 年，AI 写代码比招募一个程序员还贵

知名分析机构 Gartner 本周发布预测，到 2028 年，AI 编程的成本将超过一名普通开发者的薪资。背后的推手是大模型 token 消耗量持续攀升，以及行业从按席位收费转向按用量计费。

Gartner 高级首席分析师 Nitish Tyagi 指出，企业正从试用快速转向规模化部署 AI 编程智能体，却普遍低估了 token 消耗带来的财务冲击。开发者往往优先追求速度和便利，而非省钱，因此光靠他们自觉控制用量并不现实，缺乏治理框架的话，成本上涨会比工具带来的效率提升更快。

按用量计费还带来了成本难以预测的麻烦。

不少厂商对 token 如何计算和计费缺乏透明度，企业很难准确预估和管控开支，常常预算还没到期就被消耗殆尽。智能体工作流缺乏约束、上下文窗口过度膨胀、缺少优化反馈机制，都在进一步推高成本。

Gartner 建议企业建立有纪律的 AI 使用模式：按任务复杂度匹配模型，把简单高频的任务交给小模型，仅在必要时调用前沿模型；同时引入 token 阈值、用量审核等治理手段。

🔗 https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-06-24-gartner-predicts-ai-coding-costs-will-surpass-average-developer-salary-by-2028-as-token-consumption-surges

🤖 马斯克力挺库克：内存涨价是我见过最猛的一次

库克本月早些时候在接受采访时曾形容这轮内存短缺是「百年一遇的洪水」，称自己「四十多年来在任何领域都没见过这种情形」。马斯克在 X 上转发了这番话，表示赞同，并直言相对于需求，产能缺口大得离谱，必须大幅提高产量。

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问题的根源是 AI 热潮。财力雄厚的超大规模厂商和数据中心建设疯狂拉高内存需求，挤压了消费电子厂商的供应，推高了成本，许多公司只能涨价转嫁给消费者。

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苹果周五罕见地上调了 MacBook、iMac、iPad、HomePod 和 Apple TV 的价格，微软 Xbox 游戏机也将从 8 月 1 日起涨价 100 至 150 美元。

马斯克对内存短缺的担忧由来已久。在特斯拉一季度财报电话会上，他就警告特斯拉可能受制于芯片供应商的产能，还说内存比 AI 逻辑芯片更是瓶颈。为缓解这一隐患，他此前联合 SpaceX 和英特尔推出了数十亿美元的 Tesla Terafab 项目，计划把逻辑、内存和先进封装整合到同一座工厂。

🔗 https://x.com/elonmusk/status/2070187969453949298

📊 Anthropic 最新报告：越爱把活全甩给 AI 的人，越不怕被 AI 抢饭碗

昨日，Anthropic 发布了最新一期经济指数报告，借助逐小时采样的数据，揭示了 Claude 使用如何嵌进人们的日常节奏。

使用量明显伴随作息调整。工作日里个人用途的对话约占 35%，到周末升至近 50%，人们从写商务邮件、营销文案转向情感倾诉、医疗咨询和投资建议。

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一天之内也有规律：早上 7 点问新闻，傍晚 6 点查菜谱（频率是平均的 2.3 倍），临近黎明的几小时则集中咨询睡眠问题。美国报税截止日前一天，税务相关对话飙到平日的 8 倍。

报告还首次按「产出物」给对话分类。93% 的对话会产出一个明确成果，最常见的是解释（17%）、文档报告（15%）和指导（11%）。越复杂、越值钱的产出越费算力，开发应用类对话消耗的 token 是中位数的三倍多。

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更值得玩味的是态度调查的发现：

那些把任务整段交给 Claude、用得最「自动化」的人，反而对 AI 影响自己的薪资、饭碗和职业前景最乐观，也更觉得自己技能在增值。早期职业者认为 AI 能做自己最多的活，担忧也最重；经验越久的人则越强调判断力、人际信任这些 AI 替不了的东西。

🔗 https://www.anthropic.com/research/economic-index-june-2026-report

彩蛋时间

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作者：@kingofdairyque

工具：GPT-Image-2

提示词：Create a square 1:1 profile picture using the uploaded image as the exact reference for the pose, composition, and pixel art style. Recreate the subject as detailed retro pixel art, with large visible pixels, defined stair-stepped edges, strong dark outlines, dramatic pixelated shading, vibrant colors, and a crisp 16-bit/32-bit arcade sprite look. Use only a flat solid Pantone 354C green background (). No gradients, textures, text, logos, extra objects, or photorealism. Keep the raised glove, facial features, framing, and overall style exactly the same as the reference.

链接：https://x.com/kingofdairyque/status/2069691290199949603?referrer=opennana.com

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