阿里巴巴 Happyhorse 1.1 上线 Replicate，支持文本、图像与参考视频生成
阿里巴巴 Happyhorse 1.1 已在 Replicate 上线，提供文本、图像和参考视频三种生成模式，支持多语言唇形同步与原生音频。该模型支持 720p 和 1080p 分辨率，参考视频生成（r2v）最多可使用 9 张参考图像。
#多模态
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今日 10 条Replicate(@replicate)AI 评估 · 42/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 42/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Replicate(@replicate)AI 评估 · 12/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 12/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 阿里巴巴 happyhorse 模型上线 Replicate
阿里巴巴的 happyhorse 模型现已上线 Replicate，可通过 replicate.com/alibaba/happyhorse 试用。该模型由 Replicate 平台发布，具体参数与功能细节尚未公布。
Stanford AI Lab(@StanfordAILab)AI 评估 · 38/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 38/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 斯坦福 M*：统一运行时服务复合多模态模型，omni TTS 最高提速 2.7×、world-model rollout 提速 12.5×
斯坦福 AI Lab 提出 M*，一个统一运行时，用于服务已不再是单一 decode loop、而是复合结构的现代多模态模型。它在 omni TTS 上最高提速 2.7×，在 world-model rollout 上提速 12.5×，并声称匹配或超越各专用系统。
Fei-Fei Li(@drfeifei)AI 评估 · 20/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 20/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 李飞飞回应 World Labs 与 Marble：空间智能和世界模型或是 AI 下一个大转变
李飞飞转发并回应 Hugues Bruyère 关于 World Labs 与 Marble 的分享，称 World Labs 创立的初衷是赋能人类创造力与生产力。相关 Fast Company 文章讨论了空间智能与世界模型或是 AI 下一个大转变。Bruyère 介绍了自己以体积捕捉、光场重建和 Marble 等工具混合物理现实与生成式操控的实践。
Nick St. Pierre(@nickfloats)AI 评估 · 24/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 24/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Midjourney 宣布成立新部门 Midjourney Medical
Midjourney 宣布成立新部门 Midjourney Medical。此前 Midjourney 的软件业务从文本生成图像，硬件业务则用声波生成人的图像。新部门的具体产品和方向尚未披露。
Nick St. Pierre(@nickfloats)AI 评估 · 21/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 21/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Midjourney Medical 推出全身超声计算断层扫描，目标部署 5 万台扫描仪
Midjourney Medical 宣布推出全身超声计算断层扫描（full body ultrasonic computational tomography）。其目标是建成一支 5 万台扫描仪组成的机队，合计每月完成 10 亿次扫描，让全身成像惠及地球上每个人。
通义大模型精选AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Qwen-Robot 发布：通义实验室推出导航、操作与世界模型三款具身基础模型
通义实验室发布 Qwen-Robot 系列，用三个专业基础模型弥合从认知到行动的鸿沟：Qwen-RobotNav 统一指令跟随、点/目标导航、目标追踪和自动驾驶四类任务，Qwen-RobotManip 基于超过 38,100 小时数据实现跨本体训练，Qwen-RobotWorld 以自然语言动作接口跨场景预测物理未来。
为什么值得看
通义实验室一次发布三款具身基础模型，给出统一语言接口与跨本体数据方案，可观察大模型接入物理行动的路径。
Import AI — Jack ClarkAI 评估 · 32/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 32/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Import AI 461：Sequent 称"对齐尚未步入正轨"，发布 FrontierCode 与合成研究实习生
英国 AI Security Institute 对齐团队与 Timaeus 联合成立非营利研究机构 Sequent，认为对齐研究"尚未步入正轨"，计划两年内扩至 40-80 名全职员工并首期募资 1 亿至 1.5 亿美元，研究 scalable oversight、学习理论、博弈论与 personas 等方向。
哔哩哔哩技术AI 评估 · 42/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 42/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 B站 Index LLM 团队开源 CASTER：让 AI 像观众一样评估 UGC 视频
哔哩哔哩 Index LLM 团队的 CASTER 已被 ACL 2026 Main Conference 收录，并开源模型、代码与数据集。其 MEDEA 框架用 Social-CoT 模拟多元观众反应，在 CASTER-Bench 上高质量类别 F1 达 0.650，超越 GPT-5.2 与 Claude-4.5-Opus，提升 17.1%。
通义大模型AI 评估 · 52/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 52/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 如何让 Qwen3-VL 在手机起飞：MNN 开启 SME2 端侧提速 80%
阿里通义团队介绍在 MNN 推理引擎中开启 Arm SME2 指令集加速，让 Qwen3-VL-4B 多模态模型在支持 SME2 的旗舰手机上实时推理。文章给出从引擎编译、模型转换量化、adb 推送到构建 Android APP 的完整流程，并附实测数据：在 vivo X300 上 Prefill 阶段提速 81%，Decode 阶段提升 13%。
开始连接LinkStartAI 评估 · 50/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 50/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 WWDC26 库克谢幕之作：苹果给 Siri 换上谷歌 Gemini 大脑
苹果在 WWDC26 上宣布 Siri 的 AI 升级将接入谷歌 Gemini 而非 OpenAI，同时 iPhone 17 Pro 塞进了史无前例的 20B 端侧模型，并采用苹果自研 MoE 架构、未让谷歌插手。Siri 还新增摄像头入口与全局上下文能力，Xcode 模拟器已支持双倍宽度，被指为折叠屏硬件铺路。这很可能是库克以 CEO 身份主持的最后一场 WWDC，九月后由硬件负责人特努斯接任。
Fei-Fei Li(@drfeifei)AI 评估 · 21/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 21/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Fei-Fei Li 祝贺 World Labs 与 Lore 合作打造浏览器内交互世界
Fei-Fei Li 发推祝贺 World Labs 与 Lore 合作，将创意转化为用户可在浏览器直接运行的交互式世界体验，而非视频。World Labs 称其把梦想变成世界，并填入历史伟人，内容直接在浏览器中运行。
Google DeepMind BlogAI 评估 · 75/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 75/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Google 发布 Gemini 3.5 Live Translate，支持 70+ 语言实时语音互译
Google 发布 Gemini 3.5 Live Translate 音频模型，可自动识别 70+ 语言并输出接近实时的语音到语音翻译，保留说话人的语调、节奏和音高。
Google DeepMind Blog精选AI 评估 · 76/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 76/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B：统一的无编码器多模态模型
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B，一款面向笔记本本地运行的统一无编码器多模态模型，视觉与音频输入直接进入 LLM 主干，不再依赖独立编码器。
为什么值得看
Gemma 4 12B 用无编码器架构把多模态能力压进 16GB 显存笔记本，读者可判断本地智能体部署的可行边界。
Jina AI(@JinaAI_)AI 评估 · 37/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 37/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Jina AI 发布 jina-v5-omni：Mac 本地多模态文件搜索，支持离线与 Apache2
Jina AI 推出基于 jina-v5-omni 嵌入向量的本地多模态文件搜索工具，完全离线运行，可索引文本、PDF、图片、音频和视频。
Ahead of AI — Sebastian RaschkaAI 评估 · 25/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 25/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 LLM 研究论文清单：2026 年 1 月至 5 月
Sebastian Raschka 发布 2026 年 1 月至 5 月的 LLM 研究论文精选清单，涵盖架构与模型设计、高效训练与扩展、推理效率与 KV Cache、稀疏注意力与长上下文、推理与测试时计算、强化学习与 RLVR、智能体系统与工具使用、编码智能体与软件工程、扩散语言模型、模型评测与基准十大类。
Jim Fan(@DrJimFan)AI 评估 · 23/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 23/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 NVIDIA 在 CVPR 2026 展示三篇物理 AI 论文
NVIDIA Research 本周在 CVPR 2026 展示三篇物理 AI 论文：首个零样本抓取基础模型 GraspGen-X，基于数十亿次模拟抓取训练；用紧凑隐表示替代昂贵文本推理的 LCDrive；以及借助 NVIDIA Isaac GR00T 训练具身智能体的通用游戏 AI 基础模型 NitroGen。
Jeff Dean(@JeffDean)AI 评估 · 73/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 73/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Google 发布 Gemma 4 12B 开源多模态模型，可在笔记本本地运行
Google 发布 Gemma 4 12B，这是一个统一的无编码器多模态模型，采用 Apache 2.0 许可，可直接在笔记本电脑上运行。该模型定位在端侧效率与高级推理之间，Jeff Dean 称其为能力很强的开放权重模型。
开始连接LinkStartAI 评估 · 22/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 22/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 谷歌还在追赶 OpenAI 和 Anthropic？这是 Google I/O 2026 最大的误读
谷歌在 Google I/O 2026 上缺席 Gemini 3.5 Pro、未更新 Veo，被外界视为遗憾，但极客公园播客邀请亲赴现场的 Bryan Liu 与作者 Alan 解读这场发布会背后的野心。节目指出谷歌把模型分成「干活的」和「思考的」，并借 Gemini Spark、Gemini 重写操作系统及谷歌眼镜，展现将讲故事权利还给所有人、成为用户「外置大脑」的方向。
MongoDB BlogAI 评估 · 13/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 13/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 基于 MongoDB Atlas、Voyage AI 与多模态搜索的智能体供应商管理
MongoDB 提出用 MongoDB Atlas、Voyage AI 与多模态搜索构建智能体供应商管理方案，把分散在遗留系统、PDF、表格和邮件里的供应商数据统一起来，并叠加 AI copilot 提升供应链可见性与韧性。方案针对的是 ERP 系统批处理延迟造成的实时响应瓶颈，原文未给出具体模型版本、参数或 benchmark 数据。
Fei-Fei Li(@drfeifei)AI 评估 · 36/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 36/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 李飞飞团队发布 GPIC：面向大规模视觉生成的 1 亿图文对数据集与基准
李飞飞等人推出 GPIC（Giant Permissive Image Corpus），一个面向大规模生成模型时代的视觉生成数据集与基准，含 1 亿条 VLM 标注图文对用于训练、100 万条图文对用于评测，总计约 28 万亿像素。该数据集完全允许研究及商业用途，采用集中托管，并同时提供数据集、基准与模型。
Last Week in AIAI 评估 · 23/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 23/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 LWiAI Podcast #246：Gemini 3.5 与 Omni、Musk 败诉、OpenAI 对阵 Erdős 问题
Google I/O 发布 Gemini 3.5（重点推 3.5 Flash 的速度与基准成绩）、常驻智能体 Gemini Spark 和视频生成编辑模型 Gemini Omni。
Andrew Ng(@AndrewYNg)AI 评估 · 20/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 20/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 吴恩达新课：构建能生成图像和视频的 AI 智能体
吴恩达联合 Google Cloud Tech 推出新课，教你构建生成图像和视频的 AI 智能体，核心是让智能体自我评估输出并迭代提升质量。课程讲解三种评估技术：图文相似度评分校验输出与提示词是否匹配、LLM 裁判按品牌一致性等自定义标准打分、结构化量规把提示词拆成"主体是否在画面内"等可验证的 yes/no 问题。
Monica_IM(@hey_im_monica)AI 评估 · 16/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 16/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Gemini 3.5 Flash 正式上线 Monica AI
Gemini 3.5 Flash 已在 Monica AI 正式上线，主打极快响应速度，兼具顶级推理与多模态能力。用户可用于头脑风暴、文档分析或构建工作流，AI 助手速度显著提升。
Demis Hassabis(@demishassabis)AI 评估 · 15/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 15/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Demis Hassabis 分享 Gemini 3.5 Flash 模型更多信息
Demis Hassabis 在 X 上分享了 Gemini 3.5 Flash 模型的更多信息，并附上 blog.google 的链接。该帖获得 131 个点赞、13 次转发和 33890 次浏览。
Demis Hassabis(@demishassabis)AI 评估 · 40/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 40/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Gemini Omni Flash 上线 Gemini App 与 Flow，可玩性获 Demis Hassabis 点赞
Gemini Omni Flash 已在 Gemini App 和 Flow 中开放体验，Demis Hassabis 称其"玩起来非常有趣"，并表示期待看到用户的创作。更多细节见 Google 官方博客。
Demis Hassabis(@demishassabis)AI 评估 · 73/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 73/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Demis Hassabis 宣布 Gemini Omni：支持照片、视频与音频构建新场景
Demis Hassabis 宣布 Gemini Omni 在世界理解与多模态编辑上实现重大跨越，可接收照片、视频和音频并构建全新场景。他表示该模型将逐步支持任意输入与任意输出，先从视频开始，用户还可输入自己的视频来迭代想法。
Google DeepMind Blog精选AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Google DeepMind 发布 Gemini Omni Flash，支持对话式视频编辑
Google DeepMind 发布 Omni 家族首个模型 Gemini Omni Flash，可组合图像、音频、视频和文本作为输入生成高质量视频，并通过自然语言多轮对话编辑视频内容。
为什么值得看
Google 把 Gemini 的推理与世界知识接入视频生成，读者可据此判断多模态创作工具的能力边界。
Google DeepMind BlogAI 评估 · 65/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 65/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Google 将 SynthID 与 C2PA 内容核查扩展到 Search、Gemini 和 Chrome
Google 宣布扩展内容透明与验证工具，把 SynthID 的水印核查能力从 Gemini app 扩展到 Search 和 Chrome，此前该功能已被全球使用 5000 万次。
Google DeepMind BlogAI 评估 · 34/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 34/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Google DeepMind 与新加坡达成国家 AI 合作，推动医疗、教育与科研
Google DeepMind 与新加坡政府达成国家 AI 合作，在医疗、教育、科研和气候领域落地新项目。合作探索 AI 辅助临床的“三元照护”、用 AlphaFold 与 Google Earth 推进东南亚传染病研究，并开发基于 Gemma 的视障跑者助手。Google 还向新加坡中小学至初级学院全体教师提供 Gemini for Education 及配套培训。
Google DeepMind Blog精选AI 评估 · 88/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 88/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash，主打智能体与编码
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 系列首个模型 Gemini 3.5 Flash，主打智能体与编码能力，在 Terminal-Bench 2.1、GDPval-AA、MCP Atlas 等基准上超过 Gemini 3.1 Pro，输出 token 速度是其他前沿模型的 4 倍。
为什么值得看
原文给出了 Gemini 3.5 Flash 的基准成绩、开放入口与 3.5 Pro 的推进节奏，可据此判断其在智能体与编码任务上的定位。
Jina AIAI 评估 · 41/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 41/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Jina AI 发布 jina-embeddings-v5-omni 全模态向量小模型
Jina AI 发布 jina-embeddings-v5-omni 全模态向量模型，在 v5-text 文本能力基础上扩展到图像、音频、视频和 PDF，文本向量与 v5-text 逐字节一致，现有索引无需重建。
罗永浩的十字路口AI 评估 · 27/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 27/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 李想×罗永浩：理想转型 AI 与具身智能，发布旗舰 SUV L9 Livis
理想汽车创始人李想做客罗永浩播客《十字路口》，介绍已完成从汽车公司向 AI 和具身智能公司的阶段性转型，并发布新一代旗舰 SUV L9 Livis。L9 Livis 搭载理想自研马赫 M100 芯片，算力达 2560 TOPS，配备全球首个完全体全线控底盘与 800V 主动式悬架系统，定位五十万元左右档位。
Jina AI(@JinaAI_)AI 评估 · 32/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 32/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Jina AI v5-omni：冻结 v5-text 主干，接入视觉与音频编码器
Jina AI 发布 v5-omni，完全冻结 v5-text 主干，仅通过小型可训练投影层接入预训练视觉与音频编码器。视觉端采用 Qwen3.5 vision encoder 并做 2x2 空间合并，除最终投影层 fc_vision_2 外全部冻结，该层随机初始化并映射至文本主干隐藏维度。
Jina AI(@JinaAI_)AI 评估 · 42/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 42/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Jina v5-omni 上线 Elastic Inference Service、HuggingFace 与 Jina API
Jina v5-omni 已在 Elastic Inference Service、HuggingFace 和 Jina API 上线。相关模型可在 HuggingFace 集合页获取，技术细节见 arXiv 论文 2605.08384 与 Jina 官方博客。
Jina AI(@JinaAI_)AI 评估 · 47/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 47/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Jina AI 发布 jina-embeddings-v5-omni：首个支持文本、图像、音频和视频的通用嵌入模型
Jina AI 推出 jina-embeddings-v5-omni，这是其首个通用嵌入模型，支持文本、图像、音频和视频。模型提供 small（1.57B，1024 维，32K 上下文）和 nano（0.95B，768 维，8K 上下文）两种规格，均支持 Matryoshka 截断至 32 维。
Lilian Weng(@lilianweng)AI 评估 · 31/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 31/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Thinking Machines 发布实时人机协作 AI 模型
Thinking Machines 公布了一款可与人实时协作的 AI 模型，能像人一样同时听说、观看、思考与协作。团队称过去几个月产出 12 个版本（含多个子版本）和 137 页训练运行日志，并表示人与人的协作对提升人机协作很重要。该博客分享了其方法、早期结果及模型实际运行演示。
Thinking Machines — ConnectionismAI 评估 · 73/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 73/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Thinking Machines 发布交互模型 TML-Interaction-Small 研究预览
Thinking Machines 发布交互模型研究预览，推出名为 TML-Interaction-Small 的模型，可在音频、视频和文本上持续输入输出，在 200ms 微回合中实时思考、回应与行动，无需外部脚手架。
Modal BlogAI 评估 · 30/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 30/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Modal 用单个 Python 字典将 SGLang 多模态推理性能提升超 10%
Modal 工程师在 H100 上压测 Qwen2.5-VL-3B-Instruct 时，发现 SGLang 调度器的多模态请求处理存在重复调用 torch.UntypedStorage._new_shared_cuda 的开销。
Demis Hassabis(@demishassabis)AI 评估 · 38/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 38/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Demis Hassabis 谈 AGI 缺失环节、记忆难题与 AlphaFold 之后的下一个突破
Demis Hassabis 在 Y Combinator 的 How to Build the Future 节目中与 Garry Tan 对话，讨论通往 AGI 还缺什么，并指出记忆问题至今仍未解决。他还谈到 AlphaGo 如何影响 Gemini、小模型为何越来越强、持续学习与 AI 智能体的未来，以及从 AlphaFold 走向虚拟细胞。他建议创始人思考在 AGI 到来之前该构建什么。