生成式AI
一、OpenClaw发布2.0史上最大更新，全面重构核心模块
1.OpenClaw发布v2026.8.1版本，933名贡献者提交超1.6万个PR，约占项目历史合并代码的一半，为此罕见停更近七周；
2.更新覆盖安装、浏览器、Memory、Skills、自动化与权限体系，Session可在本地、配对机器与云端Worker间迁移，并支持多人共享协作；
3.项目九个月获38.8万GitHub星标，但部署维护、Token成本与安全风险仍待解决，国内“百虾大战”热度已明显回落。
二、OpenAI采购数万台Mac做强化学习，Mac业务增29%
1.OpenAI已购入数以万计Mac mini与Mac Studio专用于强化学习，训练可自主操作电脑的智能体，Anthropic也通过AWS租用Mac；
2.苹果统一内存让CPU与GPU共享同一内存池，配合独立散热可长时间满载，上季度Mac营收103亿美元、同比增近29%；
3.高配机型已断货数月，英伟达以DGX Spark正面竞争，苹果缺少企业工程与开发者关系团队，只能借Mount Thor等伙伴切入。
三、DeepSeek开源V4首个多模态模型，DeepSWE登顶第一
1.DeepSeek正式开源DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp，为V4系列首个实验性多模态模型，基于V4-Flash架构集成视觉模块持续训练；
2.真实软件工程测试DeepSWE以59.3%反超Opus-4.8登顶，工具调用Toolathlon-Verified得75.9%仅落后0.3%，纯文本智能体任务5胜1平1负；
3.NL2Repo与DSBench-Hard仍落后约10%；V4系列一个月内更新6次，Harness开发者预览版同步开源迭代。
四、MiniMax H3 Max接入平台，3秒生成支撑24小时直播
1.MiniMax将与fal合作后训练的H3 Max 768P、480P接入开放平台与MiniMax Design，生成5秒768p音视频不到3秒，跨过实时直播门槛；
2.海外开发者已搭出Twitch“跨维度电视”与24小时AI直播网站，观众在聊天室输入提示词决定下一段画面，相关直播在X观看量近350万次；
3.H3 Max吞吐量约为H3的35倍，FastH3把49次前向压缩至4次；H3开源三周下载超2400万次，衍生模型超300个。
五、Lovart升级上线百余专业Skill，国内已可直连访问
1.Lovart发布灵感采集Chrome插件，在小红书、Pinterest等站点悬停即可收藏图片并实时同步，支持批量收藏，省去反复下载上传；
2.新版上线100多个专业Skill，把设计工作流规则与交付标准封装为可复用能力，Agent自动拆解任务，从情绪板生成到品牌套件与海报；
3.同步支持动态海报、一键位图转SVG矢量与网页生成，PPT可封装成在线HTML，全新版本面向所有用户开放且国内可直接访问。
六、国内首部上星AI长剧《后西游记》开播，制作仅4个月
1.《后西游记》在芒果TV上线并登湖南卫视黄金档，共30集，首季5集、每集40分钟，上线不到1小时播放量达206.4万次；
2.该剧由芒果灵创制作、100%由Seedance 2.0与2.5提供技术支持，生成109个角色与143个场景资产，自研人形骨骼控制系统避免身形跳变；
3.系“广电21条”后首部“边制作、边审核、边播出”剧集，备案到播出仅4个月，带动芒果超媒涨停，多模态AI概念股集体走高。
前沿科技
七、a16z成立11亿美元机器时代基金，专投AI底层硬件
1.a16z宣布成立11亿美元“机器时代基金”，投向芯片、内存、网络、存储、数据中心、机器人与家用AI设备等物理层基础设施；
2.其判断AI需求已超供应链承载，Rubin机架算力密度为H100的28倍、单机架功耗升至100至250千瓦，硬件需从年增两三成转为翻倍；
3.软件端估值拥挤且资本需求下降，2026上半年全球物理AI融资达474亿美元、同比增约80%，但硬件退出周期常超八年。
八、Ropedia发布HOMIE Gen2，规模化采集人类经验数据
1.新加坡Physical AI公司Ropedia发布第四代多模态采集系统HOMIE Gen2并全球发售，提出人类经验规模化驱动机器人能力的经验扩展定律；
2.设备4目全景360度配4路空间音频，重约380克可连续采集13小时，同步精度50微秒，手部动捕误差4.68毫米，数据可直接进入训练；
3.无本体采集把数据产能从机器人保有量转向人口规模，部署提速约10倍、成本降至1/12.5，旗舰数据集Xperience-10M规模近1PB。
报告观点
九、吴恩达谈程序员分水岭，仍按旧方式写代码已危险
1.吴恩达称AI可承担岗位中30%至40%的任务，人负责的另外60%反而更有价值，优秀工程师并未变闲，评审、联调与事故处理更早压到团队；
2.AI帮助下前后端边界变薄，开发者向全栈扩展，关键是把相邻领域补到“可以判断”的程度，并把隐性业务上下文写成对Agent的约束；
3.大模型按常见用法不利于学习，思考被外包会削弱能力；代码变便宜后，判断做什么成为新瓶颈，企业招聘更看重主动性。
👇加入AGI数据库，AI智能问答
👇订阅下方合集，获取每日推送
