生成式AI
一、OpenAI首款自研推理芯片Jalapeño跑分超英伟达
1.OpenAI在Hot Chips大会公布与博通联合打造的推理芯片Jalapeño首份跑分，三款公开模型上，每千瓦吞吐量达英伟达系统1.5至1.9倍；
2.该芯片从设计到流片仅用9个月，远快于行业18至24个月，借助Codex等AI生成kernel加速芯片设计全流程，计划2026年底以极小规模部署；
3.设计哲学为“少搬数据”，核心与HBM4内存切片直连、prefill与decode同芯完成，指向对外出租推理算力、争夺AI定价权的野心。
二、Anthropic发布AI Native软件开发方法论手册
1.Anthropic应用AI团队发布《AI Native SDLC playbook》，指出AI已让写代码变快，但评审、测试、发布等上下游流程仍停留人工速度，成为新卡点；
2.核心是把单向开发流水线改成循环Loop，规划、设计、构建、部署、维护各阶段产出intent.md、spec.md、plan.md等版本化产物，供人与AI接续读取、可追溯审计；
3.配套CLAUDE.md、Skill、Hook三层规则及Plan mode、Subagent、Evals，人从逐行检查转向关键节点审核，落地按依赖分层、缺哪项补哪项。
三、智谱开源GLM-5.3-Flash，定价为Opus 4.8的1/40
1.智谱上线并开源GLM-5.3-Flash（320B-A18B），为GLM-5系列首个原生多模态模型，AA综合智能指数得57分，与Claude Opus 4.8持平；
2.定价仅为GLM-5.3的1/10、限时低至Opus 4.8的1/40，得益于总参数与GLM-4.5相当但激活参数与层数近乎减半，是首个采用稀疏与线性注意力混合架构的开源前沿模型；
3.原生多模态带来视觉编码能力，可自主观察渲染并迭代；服务首次跑在大规模国产芯片集群上，端到端性能较基线提升3倍，单token成本与英伟达GPU相当。
四、腾讯混元极低bit翻译模型，3.3GB压缩至440MB
1.腾讯混元将端侧翻译模型Hy-MT2-1.8B通过2-bit与1.25-bit两套极致量化压缩到几百MB，翻译质量几乎无损，FLORES-200评测优于微软、豆包等商业翻译API；
2.2-bit采用拉伸弹性量化压至574MB，1.25-bit基于自研Sherry三值量化（入选ACL 2026 Oral）压至440MB，可本地部署、保护隐私、降低门槛；
3.联合英特尔完成x86算子优化使token rate最高提升5倍，并联合哔哩哔哩接入直播弹幕实时翻译，单条弹幕平均耗时500至800毫秒。
五、Pavo上线Agnes Video 2.5，Flash版免费拍短剧
1.Pavo上线Agnes Video 2.5系列，Flash型号完全免费、支持720p与4至12秒生成，标准版每日赠200积分可免费体验100秒，榜单已进入主流商业视频模型竞争区间；
2.配套短剧Harness把一句话故事自动拆成多集剧情、人物、场景、道具资产与分镜，资产可跨集复用，解决连续剧情中角色场景漂移与重复劳动；
3.无限画布提供节点分支、角色一致性设定与3D导演台，可显式控制多人同框、特殊机位等难镜头，降低抽卡与返工成本。
六、Shopify考虑禁用Claude Code，因不兼容AGENTS.md
1.Shopify CEO Tobi Lütke考虑禁用Claude Code，直到其支持读取AGENTS.md、.agents/skills等文件，因其坚持读CLAUDE.md会致不同工具的开发者拿到不同项目规则；
2.社区提出软链接、在CLAUDE.md中以@AGENTS.md引用等方案，但他认为数千人的大型monorepo难保证每个目录同时维护两套文件，是不应由开发者承担的复杂性税；
3.Claude Code成员Thariq回应称不同模型对skills、system prompt与CLAUDE.md组织方式有特定偏好，相关灵活功能将发布，短期仍建议用@AGENTS.md引用。
前沿科技
七、Figure推出Index项目，全球众包人类干活数据
1.Figure推出Index数据采集项目，同步上线iOS与Android，邀请全球用户成为“创作者”，用手机或头显记录整理房间、叠衣、清洁厨房乃至换机油等真实任务，为机器人基础模型Helix补足现实经验；
2.项目已覆盖108个国家、超26.4万次下载、4.4万周活用户，上传视频超1600万条，Figure以筛选、真实性审核、去重重组、标注五步将原始视频转化为训练燃料，已付创作者超1500万美元；
3.Figure未来12个月将在数据与算力投入超10亿美元，意在打造机器人时代的数据基础设施，认为决定商业化的不是硬件而是数据。
报告观点
八、独家对话比尔·盖茨：AI已跨过多个危险临界点
1.比尔·盖茨在新文章及采访中警告，AI在生物、网络攻击、心理社会影响、破坏就业乃至失控风险上均已跨过原应提前设防的临界点，而行业之外几乎无人讨论；
2.他认为这次不同于以往技术革命，AI能以远低于人力的成本替代大批白领与入门岗位，机器人临界点一旦跨过或瞬间冲击近30%就业；生物恐怖主义风险比自然大流行可怕约50倍；
3.他提出“人类保留岗位”、机器人税与token税等激进政策，主张对能设计新分子的模型强制监控并与中国合作，强调行业无法自我监管。
九、腾讯汤道生谈AI这两年：熬得久比起得早重要
1.汤道生把大模型竞赛比作马拉松，认为现在才跑完头一公里，起得早不如熬得久；混元曾受算力不足拖累，但AI下半场刚开始、格局与价值分配未定，需长期投入穿越周期；
2.AI落地是算法与工程结合，场景是腾讯最厚底牌；CodeBuddy、WorkBuddy靠能力积累而非预先规划跑出，三个月迭代四十多版；个人Agent与服务Agent并存互补，构成企业Agent完整架构；
3.AI原生要重构组织，团队更扁平、角色边界模糊、模型与产品Co-Design，坚持长期主义与以人为本两个不变，用技术解决真实问题。
👇加入AGI数据库，AI智能问答
👇订阅下方合集，获取每日推送
