参考资料： https://x.com/claudeai/status/2078302415804379218 https://x.com/IamYashKapoor/status/2078223827411325348 编辑：Aeneas新智元报道 17日凌晨（当地时间16日上午11点），Kimi K3发布，全网刷屏，开源AI迎来第二次「DeepSeek时刻」。

1、欧宝首页 它让S1-Omni学到的，不只是科学数据的表面模式，更是「如何在具体任务中基于专家知识去推理」。

这就是最让人毛骨悚然的区别：去年AI还是帮凶，今年AI直接当了主犯。欧宝首页7月16日，Anthropic又给它加了关键一手： Artifacts可以调用MCP连接器了。

2、成都好职 职等你来

AI 创意：接入以 Seedance 2.0 为代表的多模态大模型，自动生成多语种短视频、图文素材和广告脚本，从选题到成片的效率压到分钟级。

3、贺娇龙鲜为人知的往事：委培中专、服务员、被动走上网红之路…

WAM-TTT的自监督视频预测技术，直接从这段人类玩耍的视频中提取特征。

4、克洛普：如果你们认为我很差劲，我会立刻离开不要求任何补偿

文章开头已经讲过，对比非常鲜明。

5、舞动盛夏！哈尔滨市第二届广场舞大赛燃情启幕

这个仅有0.9B参数规模的模型，基于MiniCPM4-0.5B训练完成，在同类开源模型中性能稳居第一。

临港AIDC的国产卡占比不断提升，预计进展顺利的话，明年可能超过50%。

最让人赞叹的一点，是「纠察队」机制。

6、VAR分析机构复盘阿根廷争议判罚，认定四大争议结果完全正确！

有的车刹车响应在500毫秒以内，算法跑起来很顺畅。

一个爱信仰、爱行善、亲赴前线的完美人设，就这样立了起来。

7、穆里尼奥的皇马，该怎么用姆巴佩打中锋，尤其是如何打破铁桶阵

第一场：有人所有数据全都要，有人偏要少 真机遥操作数据最对口，可太贵：一个人盯一台机器，采集还不如自己上手，想堆出互联网规模，账单比机器人先觉醒。

第四步，在Claude Code里用/add指向这个文件夹，或写进CLAUDE.md。

8、加纳乔与切尔西决裂，被停止合练，标价4500万，今夏大概率离队

这场风暴真正的启示在于：数学与科学发现的门槛，正在被无情地重画。

DM0是首个具身原生大模型，而最新一代DM0.5在泛化能力上实现突破，多项权威评测排名行业第一。

然后她辞职了，去了Anthropic。

9、3场轰62分+9记三分！火箭队夏联2胜1负，斯通成功捡漏，4年930万真香

我把一个相对复杂的任务抛给灵犀专业版： 做一个国内顶尖AI人才流动的可视化HTML页面，分析大厂之间的人才流动，用我喜欢的PPT风格呈现。

泰语 —— 温暖+0.11σ，「给你温暖和鼓励」。

10、冬病夏治正当时！三伏贴黄金时间表出炉，这些人群千万别错过

行业习惯了按Token计费，也就是按燃烧的算力收钱。

能用，但客户不买单。

1、4.9欧联杯推荐：弗莱堡VS塞尔塔

怎么测的 图2 SafeClawArena的评测流程。

2、比赛还有1天开打，山东泰山先迎来两个大喜讯，取胜大连英博稳了

从一张图，到一个世界 但踩下这一脚，还不是U1 Pro的全部野心。

3、全新法系SUV上市，13.18万起很亲民，外观豪华，搭载1.6T+爱信8AT

总之，这个反例精简、优雅到了可怕的地步。谁能跟切尔西比转会？抢下帕莱斯特拉后，蓝军又将买下2后卫1中场AI编程，以前拼的是提示词技巧，现在拼的是谁会搭系统：谁能设计出一个自己会验证、自己知道该停的循环。

4、19.69万起！海豹08全系闪充、纯电续航905km，比亚迪：百万级体验

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5、调查发现：寿命长的冠心病人，大多在确诊后，改掉了7个坏习惯

论文链接：https://arxiv.org/abs/2605.09397 不同于「无论输入是什么、都输出同一段固定文本」的固定输出式后门目标，该工作将关注点扩展到多样化、生成式后门目标，以探究DLM对于后门注入的脆弱性。

6、顶流爱豆，怎么集体瘦成皮包骨了？

而这，恰恰是面壁智能的统治区。

3 月的偷跑版虽然不到一天光速下线了，但它提前暴露了国行 Apple 智能的能力边界：端侧模型跑得快、守得住隐私，但深度和精度必须要靠云端模型补齐。

这也是为什么Karp能够比很多纯模型公司的CEO更早看到企业主权问题。

7、西班牙击败阿根廷捧杯，佛得角含金量极限上升，国足一决定很明智

而把马斯克逼到这一步的，是一个较真的安全研究员，以及一场差点毁掉整个agentic coding赛道的信任危机。

此外，参与这场挑战的是原力灵机Dexmal Apex，一款「具身原生」的通用机器人。

8、3岁中国男童在日本横穿马路被货车撞死，司机称对方突然冲到车前

」 Axios提出了一个直击灵魂的问题：「K3模型的定价远低于它所挑战的高端模型，美国AI公司对前沿级AI产品收取高昂费用的策略，到底还能维持多久？」 一直以来，OpenAI、Anthropic的估值建立这个逻辑上：只有我们能做出最前沿的大模型，因此我们可以通过闭源和高昂的API接口费用，持续榨取超额利润。

正因为模型不仅能生成，还看得懂自己生成出来的东西，它才能不停地反思。

在另一个任务里，GPT-6发现别的系统有一些成功但未公开的答案，就动了心思—— 想从评测后台，把这些答案「捞」出来。

而基于以太网的KV Cache跨集群传输，需要解决带宽和延迟瓶颈两大难题。