Qwen3.8-Max-Preview – 阿里通义推出的最新一代基座模型AI工具2天前更新AI小集02Qwen3.8-Max-Preview是什么Qwen3.8-Max-Preview 是阿里通义千问推出的最新一代基座大模型的预览版，参数量达 2.4T，已上线Qoder、Token Plan 及QoderWork平台。模型在全栈开发、数据分析、Office 办公工作流等复杂多 Agent 长程任务中展现出匹敌世界前沿模型的实力。Qwen3.8-Max-Preview的主要功能超长上下文处理：支持 200K / 400K / 1M 三种上下文窗口配置，满足长文档理解与长程对话需求。深度思考模式：内置思考模式开关，可根据任务复杂度自主切换深度推理与快速响应。多 Agent 协作：支持复杂任务拆解与多智能体协同，覆盖全栈开发、数据分析、办公自动化等场景。全模态能力：统一订阅体系下可调用文本、语音、图像等全模态 AI 能力。兼容主流工具：支持 OpenAI / Anthropic 协议，可无缝接入Cursor、Windsurf等主流 Coding/Agent 工具。Qwen3.8-Max-Preview的技术原理超大规模 MoE 架构：采用 2.4T 参数总量的混合专家架构，通过稀疏激活机制在保持推理效率的同时释放强大性能。持续进化训练：模型以天为单位持续迭代优化，在内部真实任务测评中较 Qwen3.7-Max 实现显著提升。长程依赖建模：通过扩展上下文窗口至百万级别，增强对超长文本的语义理解与跨段落信息关联能力。如何使用Qwen3.8-Max-PreviewQwen3.8-Max预览版模型已首发上线阿里Token Plan、Qoder及QoderWork。Qwen3.8-Max-Preview的核心优势顶尖性能：官方宣称模型可能是除 Fable 5 外最强大的模型，在复杂真实任务中匹敌世界前沿水平。开源承诺：预览版抢先体验后，正式版将发布并开源，兼顾商业应用与社区生态。灵活订阅：Token Plan 提供个人版与团队版多档套餐，支持 1～8 个 Agent 并发运行。Qwen3.8-Max-Preview的同类竞品对比对比维度Qwen3.8-Max-PreviewKimi K3参数量2.4T（MoE）2.8T（MoE）上下文窗口最高 1M最高 1M思考模式支持开关切换支持深度思考定价策略限时 1 折，夜间 0.2 折标准 Credits 计费开源计划正式版即将开源未开源多 Agent 并发支持（Token Plan 最高 8 个）支持接入方式Qoder / Token Plan / APIKimi 客户端 / APIQwen3.8-Max-Preview的应用场景复杂软件开发：用多 Agent 协作完成全栈项目规划、代码编写、调试与文档生成。海量数据分析：借助 1M 上下文窗口处理超长报表、日志文件，提取关键洞察并生成可视化结论。智能办公自动化：串联 Office 工作流，自动完成邮件撰写、PPT 制作、会议纪要整理等任务。长文档深度研读：对学术论文、法律合同、技术手册等超长文本进行摘要、问答与跨章节关联分析。AI 辅助创作：在 Coding/Agent 工具中作为底层模型，为开发者提供实时代码补全与架构建议。# AI工具# AI项目和框架©版权声明本站文章版权归AI工具集所有，未经允许禁止任何形式的转载。上一篇Tempolor v4.7 - 趣丸科技推出的旗舰级AI音乐生成大模型下一篇CloudBase - 腾讯云推出的全栈应用云开发平台相关文章CSGO AI – 小红书联合南理工推出的AI文生图项目AI小集4YuLan-OneSim – 人大高瓴AI团队推出的社会模拟器AI小集3Pokee AI – 通用 AI Agent 开发平台，灵活调用各种工具AI小集3SkyBot – Skywork推出的云端电脑AI助理AI小集3Pyramid-Flow – 北大、快手、北邮联合开源的AI视频生成模型AI小集4混元游戏 – 腾讯混元推出的首个工业级AIGC游戏内容生产引擎AI小集2暂无评论再想想发表评论暂无评论…热门工具Loomy即梦AISekoAiPPT秘塔AI搜索妙呀Lovart美图设计室绘蛙AIupdream办公小浣熊秒哒最新收录文优小助ByteCPAgent.SpaceQwenWorkDeepSkillAlphaVow最新文章秒悟Meoo – 1分钟生成前后端完整的网站，真0门槛开发！2小时前SchoAI思果学术 – 科研学术 AI 助手，一键完成论文写作2小时前Pi – 开源的终端编程 Agent，支持自定义工具与模型接入6小时前E-Commerce Bench – 千问联合淘天开源电商经营评测基准11小时前zg – Zvec AI 开源的本地优先统一检索基础工具11小时前MAI-Transcribe-2 – 微软推出的最强 AI 语音转文字模型11小时前GPT-6 Astra – OpenAI 推出的最新旗舰大模型13小时前Cheso – 腾讯推出的 AI PPT Agent 制作工具1天前Muse Spark 1.3 – Meta 推出的新一代大语言模型1天前Easel – 浙大联合北大开源的 AI 社交媒体内容工作台2天前Gemini 3.8 – 谷歌推出的推理与编码模型2天前Fusion Model – FUMO Lab 推出的智能分配模型2天前Hy4 preview 轻量版 – 腾讯混元开源的Hy4量化压缩模型2天前Muse Voice Transcribe – Meta 推出的首个实时音频感知模型2天前Atlas – World Labs 推出的全球首个多模态世界模型2天前

GPT-5.6 – OpenAI 推出的最新一代大语言模型系列AI工具2个月前更新AI小集04GPT-5.6是什么GPT-5.6 是 OpenAI 推出的最新一代大语言模型。模型首次采用天文学命名体系，推出三档型号：旗舰版Sol（太阳）面向高难复杂任务，是目前性能最强的版本；均衡版Terra（地球）性能对标 GPT-5.5 但价格仅一半，适合日常工作流；轻量版Luna（月亮）主打速度与低成本。核心能力聚焦于编程、生物信息学和网络安全三大方向，支持 150 万 tokens 超长上下文，在 Terminal-Bench、GeneBench 等基准测试中全面领先，新增 Ultra 模式通过多子 Agent 协作处理复杂任务。GPT-5.6的主要功能三档型号灵活选择：提供 Sol（旗舰）、Terra（均衡）、Luna（轻量）三个版本，分别对应高难度任务、日常工作和低成本高并发场景。超长上下文处理：支持 150 万 tokens 上下文窗口，可处理超长文档、代码库和复杂多轮对话。高级编程与终端操作：在命令行环境中执行复杂开发任务，支持项目结构理解、文件读取、代码修改、运行命令和报错分析。Ultra 模式多 Agent 协作：通过调度多个子 Agent 拆分处理复杂任务，统一汇总结果，提升长周期编码效率。生物信息学与基因组分析：支持长周期基因组学和定量生物分析任务，在更少输出 tokens 下获得更强结果。网络安全与漏洞研究：推进长周期安全任务，包括漏洞研究和 exploitation 相关任务，效率显著提升。分层安全防护体系：加强对高风险活动、敏感网络请求和重复滥用行为的防护，抵御真实世界攻击。提示词缓存与成本优化：优化重复提示词调用机制，降低高频场景下的 API 使用成本。如何使用GPT-5.6ChatGPT：Plus/Pro/Business/Enterprise用户可访问Sol（medium及以上effort），Pro和Enterprise可选Sol Pro。ChatGPT Work/Codex：免费和Go用户用Terra，Plus及以上可选Sol/Terra/Luna，可设置effort等级；max模式所有可用用户可开启；ultra在ChatGPT Work中Pro/Enterprise可用，Codex中Plus及以上可用。API：通过OpenAI API访问三档模型，Responses API支持Programmatic Tool Calling（ZDR兼容）和Multi-agent beta。GPT-5.6的官网地址官网地址：https://openai.com/index/gpt-5-6/GPT-5.6的核心优势三档分级灵活匹配：Sol（旗舰）、Terra（均衡）、Luna（轻量）覆盖高难度任务、日常工作和低成本高并发场景，按需选择不浪费算力。编程能力行业领先：Terminal-Bench 2.1 得分 Sol 88.8%、Sol Ultra 91.9%，超越 Claude Mythos 5（88.0%）等竞品。超长上下文窗口：支持 150 万 tokens，比 GPT-5.5 提升约 50%，可处理完整代码库、长篇文献和复杂多轮对话。Ultra 模式多 Agent 协作：自动调度多个子 Agent 拆分并行处理复杂任务，再统一汇总结果，大幅提升长周期编码效率。科研成本效率双优：GeneBench v1 上 Sol 比 GPT-5.5 得分更高，但输出 tokens 更少，生物信息学分析更省成本。网络安全高效精准：ExploitBench 接近 Mythos Preview 水平，但仅使用约 1/3 的输出 tokens，漏洞研究效率显著提升。分层安全防护体系：迄今最强安全堆栈，可抵御高风险活动、敏感网络请求和真实世界攻击。价格梯度合理：Terra 性能对标 GPT-5.5 但价格仅一半；Luna 成本最低；提示词缓存机制进一步降低重复调用开销。GPT-5.6的同类竞品对比对比维度GPT-5.6 Sol (OpenAI)Claude Fable 5(Anthropic)Gemini 3.1 ProPreview (Google)发布时间2026年6月27日2026年6月9日2026年2月19日模型定位旗舰版（三档分级：Sol/Terra/Luna）Mythos-class（高于Opus级别）旗舰多模态模型上下文窗口150万 tokens100万 tokens100万 tokensTerminal-Bench 2.188.8%84.3%70.7%SWE-bench Verified未公开具体分数95.0%未公开具体分数输入价格（/百万tokens）$5$10$2输出价格（/百万tokens）$30$50$12多模态能力文本、图像文本、图像、PDF文本、图像、音频、视频、PDF安全策略分层安全堆栈，需政府审批访问实时安全分类器，敏感查询自动降级至Opus 4.8标准安全策略GPT-5.6的应用场景复杂软件开发与终端操作：深入命令行环境执行复杂编码任务，包括项目结构理解、文件读取、代码修改、运行命令、报错分析与迭代修复，适合大型代码库重构和全栈开发。生物信息学与基因组研究：处理长周期基因组学分析和定量生物分析任务，在多轮数据解释、方法选择和假设比较中保持上下文一致，适合实验室和生物医药研发团队。网络安全与漏洞研究：执行长周期安全任务，包括漏洞挖掘、exploitation 研究和渗透测试，以更低 token 消耗实现高效分析。企业日常办公自动化：通过 Terra 版本处理文档分析、报告撰写、数据整理等高频日常工作流，性能对标 GPT-5.5 但成本减半。高并发低成本推理服务：通过 Luna 版本承载客服机器人、内容摘要、简单问答等大规模高容量调用场景，以最低价格提供强大基础能力。超长文档深度分析：用 150 万 tokens 上下文窗口处理完整技术手册、法律合同、学术论文或大型代码库的全文理解与跨章节关联分析。# AI工具# AI项目和框架©版权声明本站文章版权归AI工具集所有，未经允许禁止任何形式的转载。上一篇Papers with Code - AI科研平台，自动关联论文、代码等下一篇HTML Anything - nexu-io 团队开源的 HTML 编辑器相关文章书生·物华2.0（3DTopia 2.0）- 上海AI实验室联合南洋理工推出三维物体生成大模型AI小集2Tailor Brands – AI Logo设计平台，支持设计名片、信纸、社交媒体封面等服务AI小集2Acedit – 在线AI面试工具，实时检测面试问题生成个性化回答AI小集3Ming‑Flash‑Omni 2.0 – 蚂蚁开源的全模态大模型AI小集3SeedFoley – 字节推出的端到端视频音效生成模型AI小集3DaxzyGPT – 浏览器AI插件，为Airbnb房东设计的上下文感知回复助手AI小集2暂无评论再想想发表评论暂无评论…

E-Commerce Bench – 千问联合淘天开源电商经营评测基准AI工具10小时前发布AI小集02E-Commerce Bench是什么E-Commerce Bench 是阿里通义千问联合淘天集团开源的长程电商经营评测基准。E-Commerce Bench让 LLM Agent 以 10 万元本金在模拟真实市场中经营网店 365 天，涵盖选品、供应商谈判、定价、库存与现金流管理。环境基于真实平台数据，含 576 家供应商（含欺诈方）、8 场促销及 10 个市场事件，通过确定性内核保证可复现性，从盈利、谈判、反欺诈、长程学习等七维度评估模型的商业经营能力。E-Commerce Bench的主要功能长程经营模拟：让 LLM Agent 以 10 万元本金在动态市场中持续经营网店 365 天，最大化年末总资产。多店铺运营：支持同时开设最多 4 家、12 种不同类型的店铺，进行差异化品类布局。供应商谈判：与 576 家供应商开展多轮价格谈判，争取更低采购成本。反欺诈识别：识别并规避 152 家欺诈供应商的 5 种典型骗局（VIP 费、缺货、降质、假紧迫、折扣陷阱）。动态市场应对：在 8 场促销和 10 个突发事件（灾害、供应链冲击）下调整经营策略。库存与仓储管理：管理 6,886 个 SKU 的进销存，承担按件按天计算的仓储费用。现金流管控：处理三账户结算体系与 9 天延迟回款，避免 profitable-but-bankrupt（盈利却破产）。七维综合评估：从盈利、谈判、反欺诈、清偿力、效率、执行、长程学习七个独立维度打分。E-Commerce Bench的技术原理四层架构：系统由 Agent 循环层、工具层、环境层、数据层自上而下构建，实现决策、执行、环境反馈的闭环。确定性谈判内核：供应商的所有报价、让步与接受/拒绝决策由固定算法内核计算，LLM 仅负责将数字决策渲染成自然语言对话。这样既保留了多轮砍价的真实体感，又彻底消除了采样随机性，防止模型通过越狱或欺骗拿到成本线以下的价格，确保不同 Agent 在相同策略下获得可复现的结果。动态经济引擎：用户需求不做随机采样，通过品类基础需求、价格弹性、市场事件和店铺信誉等因子计算得出，仅由 episode 种子控制可复现的随机性。三账户结算与现金流压力：成本发生当天即从银行账户扣除，但销售收入需经过”发货 → 9 天平台担保期 → 平台钱包 → 手动提现”才能回流银行，刻意制造营运资金缺口，迫使 Agent 主动管理流动性，避免只看利润不看现金的短视行为。长程学习评估（AnchorRatio）：衡量 Agent 在重复采购同一商品时是否越买越便宜。以该 Agent 自身历史报价的随机重排作为零假设，若显著低于 1.0 则说明模型能从过往谈判经验中持续优化采购策略。微信关注回复“开源”，加入AI开源项目交流群如何使用E-Commerce Bench获取代码：从 GitHub 克隆 E-Commerce Bench 开源仓库到本地。环境配置：安装项目依赖并准备好 Python 运行环境。接入模型：在配置文件中填入待评测 LLM 的 API Key 与模型名称。启动模拟：运行主程序，Agent 将自动开始 365 天的电商经营回合。查看结果：模拟结束后，系统自动输出七维评估报告与全年资产变化曲线。E-Commerce Bench的核心优势首创长程经营评测：首次将 LLM Agent 评测从短程任务扩展到 365 天持续经营的动态商业场景。真实市场数据驱动：6,886 个商品、60 个品类、576 家供应商均基于真实电商平台脱敏数据构建。确定性内核保障可复现：谈判报价与市场需求由固定算法内核计算，LLM 仅负责对话渲染，彻底消除随机采样噪声。七维立体评估体系：不只看年末资产，同时独立考核谈判、反欺诈、现金流、效率、执行与长程学习能力。真实商业压力模拟：三账户延迟结算与按天仓储费机制，迫使 Agent 必须管理营运资金而非仅追求账面利润。反欺诈能力量化：内置 152 家欺诈供应商与 5 种典型骗局，精准测量模型的风险识别与资金保护能力。E-Commerce Bench的项目地址项目官网：https://ecbench.github.io/GitHub仓库：https://github.com/QwenLM/E-CommerceBencharXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2608.30730E-Commerce Bench的同类竞品对比对比维度E-Commerce BenchTERMS-Bench核心定位长程自主电商经营全链路评测多轮对话谈判策略专项评测任务时长365天持续经营，单轮最高4,000回合单会话有限轮次谈判市场环境动态经济引擎（促销、灾害、季节性需求波动）静态或简化谈判场景经营复杂度涵盖开店、选品、库存、现金流、退货、履约仅聚焦买卖双方价格博弈反欺诈评估内置152家欺诈供应商与5种典型骗局不涉及欺诈识别维度长程学习度量AnchorRatio 量化跨时间重复采购的学习效果不评估跨会话经验积累可复现机制确定性谈判内核 + LLM 仅渲染对话依赖 LLM 同时扮演谈判双方数据来源真实电商平台脱敏商品与品类数据合成或人工构造场景E-Commerce Bench的应用场景大模型商业能力评测：为 GPT、Claude、Qwen 等前沿模型提供标准化的长程经营能力横向对比。电商 Agent 策略迭代：作为强化学习与 Agent 架构的训练沙盒，快速验证定价、采购与库存策略。供应链风控算法研究：在含欺诈供应商的模拟环境中测试和优化供应商筛选与风险识别模型。动态定价算法验证：利用真实价格弹性数据，检验不同定价策略在促销与季节性波动中的收益表现。商业决策模拟培训：作为商学院或企业内部的经营模拟器，训练管理者在现金流压力与市场不确定性下的决策能力。# AI工具# AI项目和框架©版权声明本站文章版权归AI工具集所有，未经允许禁止任何形式的转载。上一篇zg - Zvec AI 开源的本地优先统一检索基础工具下一篇Pi - 开源的终端编程 Agent，支持自定义工具与模型接入相关文章BASE44 – 零代码AI应用开发平台，一句话生成应用程序AI小集10Spark Chemistry-X1-13B – 科大讯飞开源的化学模型AI小集3DreamVideo-2 – 复旦和阿里联合多机构推出的零样本视频定制生成框架AI小集2video-analyzer – AI 视频分析工具，提取视频关键帧、生成视频详细描述AI小集2Baichuan-Omni-1.5 – 百川智能开源的全模态理解模型AI小集3CreatiLayout – 复旦和字节联合推出创新的布局到图像生成技术AI小集2暂无评论再想想发表评论暂无评论…热门工具Loomy即梦AISekoAiPPT秘塔AI搜索妙呀Lovart美图设计室绘蛙AIupdream办公小浣熊秒哒最新收录文优小助ByteCPAgent.SpaceQwenWorkDeepSkillAlphaVow最新文章秒悟Meoo – 1分钟生成前后端完整的网站，真0门槛开发！2小时前SchoAI思果学术 – 科研学术 AI 助手，一键完成论文写作2小时前Pi – 开源的终端编程 Agent，支持自定义工具与模型接入5小时前zg – Zvec AI 开源的本地优先统一检索基础工具11小时前MAI-Transcribe-2 – 微软推出的最强 AI 语音转文字模型11小时前GPT-6 Astra – OpenAI 推出的最新旗舰大模型13小时前Cheso – 腾讯推出的 AI PPT Agent 制作工具1天前Muse Spark 1.3 – Meta 推出的新一代大语言模型1天前Easel – 浙大联合北大开源的 AI 社交媒体内容工作台2天前Gemini 3.8 – 谷歌推出的推理与编码模型2天前Fusion Model – FUMO Lab 推出的智能分配模型2天前Hy4 preview 轻量版 – 腾讯混元开源的Hy4量化压缩模型2天前Muse Voice Transcribe – Meta 推出的首个实时音频感知模型2天前Atlas – World Labs 推出的全球首个多模态世界模型2天前Claude Mythos 5.1 – Anthropic 推出的 Claude 系列旗舰模型2天前

GPT-6 Astra – OpenAI 推出的最新旗舰大模型AI工具13小时前更新AI小集02GPT-6 Astra是什么GPT-6 Astra 是 OpenAI 推出的旗舰大模型，官方称其为「全球最智能、最符合人类意图的模型」。模型突破传统聊天边界，进化为能独立操作软件、浏览网页、完成复杂任务的 AI Agent。在 ARC-AGI-3的得分达到 99.9%、ExploitBench获得 100% 成绩等测试中创下纪录，可胜任编程、科研、网安等专业工作。GPT-6 Astra的主要功能Computer Use：独立操作计算机软件、浏览网页、填写表单、更新 CRM 与整理日程。软件工程：完成复杂编程与代码库理解，Terminal-Bench 与 DeepSWE 测试均达 SOTA。科学研究：直接分析实验数据、生成图表，FrontierMath Tier 4 得分 97.6%。网络安全：发现并利用 zero-day 漏洞，ExploitBench 测试达 100%。3D 与硬件设计：操作 Blender、Unity、KiCad 完成 3D 建模、游戏场景与 PCB 电路板设计。专业文档：生成排版精美的海报、演示文稿及可直接使用的商务文档。GPT-6 Astra的技术原理超大规模预训练：首次在美国 Stargate 德州基地使用超 10 万张 GPU 完成预训练，是 OpenAI 迄今规模最大的训练项目之一。模型对齐与安全：集合多年强化学习和对齐研究成果，采用此前模型参与监督；在突破任务边界测试中，越权比例从 48% 降至 0%。长程上下文管理：Codex 跨上下文窗口保存笔记并支持搜索过往消息与工具输出，使长时任务不丢失关键信息。分级安全策略：普通版本拒绝高级网络安全请求，经审核的安全团队可通过 Daybreak 项目获得更开放的能力访问，平衡性能与风险。如何使用GPT-6 Astra获取权限：订阅 ChatGPT Plus/Pro/Business/Enterprise 或申请 API 访问，获得 GPT-6 Astra 使用权限。切换模型：在ChatGPT客户端或 API 端点中选择 GPT-6 Astra 作为当前模型。输入指令：用自然语言输入复杂任务指令，支持编程、设计、科研、办公自动化等多场景。开启 Computer Use：开启 Computer Use 功能，授权 Astra 自主操作软件、浏览网页及调用外部工具。交互确认：根据执行进度实时反馈，确认关键节点或调整需求，直至任务完成并导出成果。GPT-6 Astra的核心优势Agent 能力质变：从聊天问答进化为能独立完成复杂任务的 AI Agent，可直接操作软件、浏览网页、处理专业工作流。顶尖基准成绩：ARC-AGI-3 达 99.9%，ExploitBench 达 100%，FrontierMath Tier 4 达 97.6%，多项测试刷新纪录。软件工程领先：Terminal-Bench 与 DeepSWE 均达 SOTA，代码生成迭代更少，长程任务上下文不丢失。科学研究能力：可直接进入专业软件分析实验数据，参与数学研究并推进素数间隔问题。创意与硬件设计：支持 Blender、Unity、KiCad 完成 3D 建模、游戏场景搭建与 PCB 电路板设计。网络安全双刃剑：具备发现 zero-day 漏洞的能力，但通过 Daybreak 分级策略严格管控开放范围。GPT-6 Astra的项目地址项目官网：https://openai.com/index/gpt-6-astra/GPT-6 Astra的同类竞品对比对比维度GPT-6 Astra (OpenAI)Claude Fable 5.1(Anthropic)产品定位全球最强 AI Agent，AGI 时代起点Anthropic 旗舰模型，侧重安全与推理Computer UseOSWorld 2.0:72.6%Agents’ Last Exam:59.3%ScreenSpot-Pro:92.7%Agents’ Last Exam: 48.7%ScreenSpot-Pro: 87.3%软件工程Terminal-Bench 4.0:57.7%DeepSWE v1.1:74.1%FrontierCode Ext: 64.5%Terminal-Bench 4.0: 55.8%DeepSWE v1.1: 67.4%FrontierCode Ext: 63.6%科学研究FrontierMath Tier 4:97.6%GPQA Diamond:96.0%Terminal-Bench Science:64.6%FrontierMath Tier 4: 87.8%GPQA Diamond: 93.7%Terminal-Bench Science: 52.6%网络安全ExploitBench:100%ExploitGym:42.4%ExploitGym: 30.4%安全对齐越权比例0%CU 安全:2.4%CU 安全: 9.5%定价输入 $10/M tokens输出 $50/M tokens输入 $10/M tokens输出 $50/M tokens开放策略分级开放，普通用户受限，安全团队 via Daybreak通过 Claude 平台及 API 标准开放GPT-6 Astra的应用场景软件工程：自主完成复杂代码编写、调试与数据库迁移，Terminal-Bench 与 DeepSWE 测试均达行业顶尖水平。科学研究：直接进入专业软件分析基因测序数据、生成实验图表，并参与推进数学前沿难题研究。办公自动化：独立操作 Excel、Power BI 等工具，完成填表、CRM 更新、日程整理及复杂数据分析。3D 与硬件设计：在 Blender、Unity 中完成 3D 建模与游戏场景搭建，或使用 KiCad 完成 PCB 电路板布局设计。网络安全：主动扫描并发现 zero-day 漏洞，帮助企业修复系统缺陷，同时通过分级策略防止滥用。# AI工具# AI项目和框架©版权声明本站文章版权归AI工具集所有，未经允许禁止任何形式的转载。上一篇Cheso - 腾讯推出的 AI PPT Agent 制作工具下一篇MAI-Transcribe-2 - 微软推出的最强 AI 语音转文字模型相关文章Ember AI – AI交互式学习平台，提供全天候AI辅导AI小集2Article Forge – AI内容生成工具，输入关键词和文章长度自动撰写AI小集2ASSEMBO.AI – AI驱动的电商产品营销图片和视频创建平台AI小集2Botify AI – AI聊天机器人创建平台，定制个性化数字角色AI小集2Octask – 光魔科技推出的 AI 内容工作室平台AI小集3Adspert – AI电商广告优化工具，实时分析市场数据自动调整出价AI小集2暂无评论再想想发表评论暂无评论…热门工具Loomy即梦AISekoAiPPT秘塔AI搜索妙呀Lovart美图设计室绘蛙AIupdream办公小浣熊秒哒最新收录文优小助ByteCPAgent.SpaceQwenWorkDeepSkillAlphaVow最新文章秒悟Meoo – 1分钟生成前后端完整的网站，真0门槛开发！2小时前SchoAI思果学术 – 科研学术 AI 助手，一键完成论文写作2小时前Pi – 开源的终端编程 Agent，支持自定义工具与模型接入5小时前E-Commerce Bench – 千问联合淘天开源电商经营评测基准10小时前zg – Zvec AI 开源的本地优先统一检索基础工具11小时前MAI-Transcribe-2 – 微软推出的最强 AI 语音转文字模型11小时前Cheso – 腾讯推出的 AI PPT Agent 制作工具1天前Muse Spark 1.3 – Meta 推出的新一代大语言模型1天前Easel – 浙大联合北大开源的 AI 社交媒体内容工作台2天前Gemini 3.8 – 谷歌推出的推理与编码模型2天前Fusion Model – FUMO Lab 推出的智能分配模型2天前Hy4 preview 轻量版 – 腾讯混元开源的Hy4量化压缩模型2天前Muse Voice Transcribe – Meta 推出的首个实时音频感知模型2天前Atlas – World Labs 推出的全球首个多模态世界模型2天前Claude Mythos 5.1 – Anthropic 推出的 Claude 系列旗舰模型2天前

感谢IT之家网友南琴梨、简纸Paper、苹果笔会梦到乔布斯吗、未央、AlanMac、愚公骑马、汪汪的主人是喵喵、软媒新友1970583、软媒新友2203184、华南吴彦祖、凉、软媒用户1053564、勇者阿帽、不甜的砂糖、Stephen_233、火瓶座、乌蝇哥的左手、棒槌的线索投递！IT之家9 月 4 日消息，当地时间 9 月 3 日，OpenAI 宣布推出新一代 GPT-6 Astra 模型，这是该公司迄今为止最强大、部署最广泛的大语言模型。据介绍，Astra 是 OpenAI 旗下首个达到其“准备框架”（Preparedness Framework）中“关键”（Critical）网络安全能力门槛的模型。格雷格 · 布罗克曼（Greg Brockman）声称，随着 Astra 的发布，世界已经进入了通用人工智能的新时代。据 OpenAI 介绍，Astra 在网络安全能力上实现了显著跃升。在提供适当工具和访问权限的情况下，该模型能够在无人指导的条件下，发现许多防护严密的系统中此前未知的安全漏洞，并开发新的利用方式。针对网络安全能力提升，OpenAI 进一步加强了 GPT-6 Astra 的安全防护，包括强化内部开发和部署环境隔离、加密模型检查点，以及对完整运行轨迹进行统一监控。OpenAI 还引入了在内部使用前必须通过的阻断式对齐评估流程，并针对模型可能因滥用或自身偏差采取有害网络操作的风险增加防护措施。与 GPT-5.6 Sol 相比，GPT-6 Astra 的抗越狱能力也有所提升。OpenAI 称，该模型通过新的鲁棒性（指模型在面对被破坏的、异常的、有恶意的输入时，能否做到“临危不乱”）安全训练技术，在较长运行轨迹中的表现同样更加稳定。在具体应用场景中，Astra 在面对提示词注入攻击的鲁棒性显著优于 GPT-5.6 Sol，在真实浏览和专业计算机环境中的不对齐及潜在破坏性行为（如未经授权的交易、数据丢失、过度访问或规避控制）也大幅减少。此外，Astra 在高风险场景中的响应更为安全，且在 18 岁以下用户的年龄适配安全边界应用上更为一致。IT之家注：提示词注入攻击（Prompt Injection）是指通过特定输入诱导 AI 系统偏离原有指令或安全约束的攻击方式。OpenAI 表示，公司通过离线测试，以及内部和外部越狱测试与修复计划，对 GPT-6 Astra 进行了验证。针对被标记为潜在高风险的用户，模型还接受了更保守拒答边界方面的训练。此外，OpenAI 采用回归测试确保 GPT-6 Astra 能够抵御此前测试阶段发现的越狱方式，并使用最新的内部自动化红队攻击模型进行了新一轮测试。在模型对齐方面，OpenAI 称 GPT-6 Astra 相较 GPT-5.6 Sol 也有所改进，涉及预训练数据构成以及强化学习阶段的评估机制。根据 OpenAI 公布的一组对齐评估结果，GPT-6 Astra 在遵守安全与安全边界、以及保持在获授权范围内执行任务方面表现更好。OpenAI 还利用超过 5.4 万项内部 Codex 任务开展部署模拟。在这项测试中，GPT-6 Astra 被标记为高严重程度失配行为的次数约为 GPT-5.6 Sol 的一半。OpenAI 同时扩大了失配监控系统的部署范围，将其加入 GPT-6 Astra 对外部署过程中涉及工具调用的推理流程。该监控系统需要消耗大量计算资源，其架构与 OpenAI 内部使用的监控方案相似。不过，OpenAI 也指出，GPT-6 Astra 的可监控性较 GPT-5.6 Sol 有所下降。相关研究显示，Astra 更有能力控制自身思维链（CoT），并且更不容易在其中留下可能暴露问题的信息。在对抗性测试中，OpenAI 要求模型主动规避监控，发现 GPT-6 Astra 在评估中故意降低表现时可以保持不被发现；在执行部分破坏性任务时，它有时也能够规避内部监控。OpenAI 称，目前尚未发现 GPT-6 Astra 存在思维链隐写推理的证据，即通过普通且看似无关的文本隐藏推理信息。因此，现阶段观察到的规避风险可能主要局限于较低难度的推理任务。OpenAI 强调，这些结果主要来自要求模型主动规避监控的对抗性评估，而整体对齐测试仍显示，GPT-6 Astra 违反安全限制的可能性低于 GPT-5.6 Sol。OpenAI 表示，公司将继续研究上述趋势及其对模型可监控性的影响，并把保持和利用思维链监控能力作为相关研究计划的核心目标。同时，公司认为，仅依靠检查模型思维链并不足以完成对齐审计，还需要发展其他审计技术。在浏览和办公环境中，GPT-6 Astra 同样针对提示注入进行了强化。OpenAI 在真实浏览及专业计算机环境中测试发现，该模型执行未授权交易、造成数据丢失、过度访问权限或绕过控制措施等潜在破坏性行为的可能性低于 GPT-5.6 Sol。在智能体场景中，GPT-6 Astra 处理高风险请求时也更加谨慎。例如，对于涉及暴力攻击策划或实施欺诈的请求，其行为安全性均有所提升。OpenAI 最后表示，GPT-6 Astra 在来自实际生产环境及人工红队测试的高风险请求中，相较 GPT-5.6 Sol 能够更安全地完成允许处理的任务，同时减少对无害请求的不必要拒答。OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki 在 9 月 3 日上午的简报会上表示：“随着模型能力增强，准确理解它们能做什么变得更困难了。这并不保证随着智能持续提升，我们的方法仍然足够有效，因为智能的进步并不能保证对齐的进步。”

HuggingFace是什么Hugging Face 是机器学习社区协作平台，专注于模型、数据集和应用程序的共享与开发。平台提供超过 200 万个预训练模型，涵盖自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多种任务，支持一键下载和使用。同时，Hugging Face 拥有海量开源数据集，方便开发者快速加载和处理数据。通过 Spaces 平台，用户能快速部署 AI 应用，实现从想法到产品的快速迭代。Hugging Face 的开源工具库（如 Transformers 和 Datasets）为开发者提供了强大的技术支持，简化开发流程。Hugging Face服务于开发者，推动了 AI 教育和社区建设，成为全球 AI 开发的重要基础设施。HuggingFace的主要功能模型共享与探索：提供超过 200 万个预训练模型，涵盖文本、图像、音频等多种任务，支持一键下载和使用。数据集管理：拥有海量开源数据集，支持一键加载、处理和流式读取，方便开发者快速获取和使用数据。AI 应用托管：通过 Spaces 平台支持创建、分享和运行 AI 应用，支持 GPU/TPU 加速，适合快速原型开发和模型展示。开源工具库：提供 Transformers、Datasets、Tokenizers 等开源工具，支持快速开发和部署 AI 模型。模型部署服务：通过 Inference API 提供一键部署功能，支持云端推理，简化模型上线流程。社区协作：拥有活跃的开发者社区，支持团队协作、代码共享和知识交流，促进 AI 技术的共享与创新。企业级支持：提供付费服务，包括高性能计算资源、私有仓库和企业级安全支持，满足企业级需求。多模态支持：支持文本、图像、音频、视频等多种模态的模型和应用开发，推动多模态 AI 的发展。教育与学习：提供丰富的文档、教程和在线演示，帮助开发者快速上手，推动 AI 教育普及。如何使用HuggingFace注册账号：访问 Hugging Face 官网 https://huggingface.co/，完成账号注册和登录，以便访问平台资源和服务。浏览资源：在 Model Hub 中查找和选择预训练模型，或在 Datasets Hub 中搜索适合的数据集，也可在 Spaces 中探索已部署的 AI 应用。使用开源工具：安装 Hugging Face 提供的开源工具库（如 Transformers 和 Datasets），能快速加载和使用模型与数据集。创建和部署应用：在 Spaces 中创建自己的 AI 应用，选择合适的框架（如 Gradio 或 Streamlit），用平台提供的托管服务快速部署。利用 Inference API：选择一个模型并用 Inference API 提供在线推理服务，通过简单的 HTTP 请求实现模型的快速调用。参与社区互动：在 Hugging Face 论坛、Discord 或 GitHub 上提问、分享经验和参与讨论，获取社区支持和最新动态。使用付费服务（可选）：根据需求订阅 Hugging Face 的付费服务，获取更强大的计算资源、企业级支持或私有仓库等功能。HuggingFace的产品定价专业账户 PRO Account：每月9美元，提供个人Hugging Face体验增强，包括10倍私人存储容量、20倍推理积分、8倍ZeroGPU配额和最高队列优先级、Spaces开发模式和ZeroGPU Spaces托管、在个人Hugging Face资料上发布博客文章、私有数据集的Dataset Viewer以及显示专业徽章。团队Team：每位用户每月20美元，为成长中的团队提供即时设置，包括SSO和SAML支持、选择数据位置与存储区域、详细的操作日志、通过资源组进行细粒度访问控制、存储库使用分析、设置身份验证策略和默认存储库可见性、集中式令牌控制和批准、私有数据集的Dataset Viewer以及Spaces的高级计算选项。企业 Enterprise：每位用户每月50美元起，提供定制的入职和企业功能，包括团队计划的所有好处、最高的存储、带宽和API速率限制、年度承诺的托管计费、法律和合规流程以及个性化支持。HuggingFace的应用场景自然语言处理（NLP）：用于文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统、文本生成等任务，支持多种语言和领域。计算机视觉（CV）：实现图像分类、目标检测、图像分割、图像生成等功能，支持多种视觉模型和数据集。语音处理：应用于语音识别（ASR）、语音合成（TTS）等任务，支持语音数据的处理和模型部署。多模态应用：结合文本、图像、音频等多种模态，开发图文生成、视频理解、语音问答等复杂应用。模型部署与服务：通过 Spaces 和 Inference API 快速部署模型，提供在线推理服务，支持企业级应用。©️版权声明：若无特殊声明，本站所有文章版权均归AI工具集原创和所有，未经许可，任何个人、媒体、网站、团体不得转载、抄袭或以其他方式复制发表本站内容，或在非我站所属的服务器上建立镜像。否则，我站将依法保留追究相关法律责任的权利。类似于HuggingFace的工具AgentGPT在浏览器中组装、配置和部署自主人工智能的开源项目无阶未来AI应用与弹性算网平台StableLMStability AI推出的开源的类ChatGPT大语言模型Replicate在线运行开源机器学习模型Jan本地运行大模型并进行AI对话的工具，免费开源Ollama本地运行Llama和其他大语言模型暂无评论再想想发表评论暂无评论…

把一张尘封在架子上的 Xbox One 或 Xbox Series X 实体光盘塞进主机光驱，听着吸入式光驱熟悉的轻微机械声响，屏幕弹出的主菜单里多了一个新选项——「Claim digital（领取数字版）」。图｜MSPowerUser按下手柄 A 键，几秒钟后，系统通知弹出，这盘游戏的数字版使用权已经直接入库到了你的微软账号。在首批获得测试资格的 Xbox Insider 圈子里，过去几天大家玩得像是在开盲盒：有玩家找出一张已经划痕斑斑、甚至在光驱里读条都会报错的《使命召唤：黑色行动 3》，塞进主机后依然成功认领了数字版，直接从微软服务器满速把完整游戏下了回来；还有玩家翻出了早就全网下架、甚至连常规数字商店都不曾单独售卖的《乐高维度（Lego Dimensions）》，同样顺利领到了数字许可；甚至有人在客厅的 Xbox One X 上把光盘挨个「刷」进账号，转头就在卧室那台压根没有光驱的 Xbox Series S、或者办公室的 PC 掌机上把游戏打开了。上下滑动查看更多内容对老玩家来说，这一幕有一种恍如隔世的奇妙感。把「买一张实体光盘」和「账号获得一份数字许可」绑定在一起，并不是微软今天灵光一闪的新花样。整整 13 年前的 2013 年，Xbox One 在发布之初就描绘过几乎一模一样的蓝图。图｜Xbox 官方公布的「Disc-to-Digital」测试计划（图源 Xbox Wire）只可惜，当年的微软把这种便利硬生生绑架在 24 小时强制联网验证、锁死二手流转的严苛枷锁上，结果被全世界玩家口诛笔伐，最后连夜狼狈撤回。13 年过去，同一道难题重新摆上台面，微软这次终于交出了一份不一样的答卷。点一下，就能复活老光盘从 8 月底微软正式向 Xbox Insider 推送这项「Disc-to-Digital」功能开始，整个主机圈都在讨论这套新逻辑。它的操作很简单——只要主机系统升级到了最新的测试版本，把支持的实体光盘放进光驱，游戏卡片下方就会出现「Claim digital」按钮。点击确认后，账号就会获得该作品的数字使用权（Digital Entitlement）。图｜Reddit 玩家实测点击「Claim digital」领取数字权益（图源 Reddit / r/xbox）不过，主机并不是在现场把你光盘里的几十 GB 数据读取复制到内置 SSD 里。真正发生的过程，是微软的云端服务通过光盘上的物理特征确认了你手里这张盘的合法资格，随后直接向你的 Xbox 账号签发了一份可撤销的数字许可。随后的游戏下载、材质包更新，全部走的是微软官方 CDN 高速通道。实体盘在完成这次「打卡」之后，光驱里的盘就可以退出来了。更让实体玩家兴奋的是，这张实体盘转化来的数字版，顺带继承了 Xbox 现代生态的所有红利。只要该游戏本身支持「Xbox Play Anywhere」，你在主机上认领了光盘，打开 PC 端的 Xbox App 就能直接下载运行；如果它支持 Xbox Cloud Gaming 云游戏，你甚至能随时在手机或平板上点开即玩。原本被物理介质牢牢拴在客厅电视柜上的老游戏，一下子长出了能到处跑的「数字腿」。图｜Xbox Cloud Gaming不过从目前的社区实测来看，这套机制还处于「半开盲盒」的摸索期。官方宣称首批支持数千款 Xbox One 与 Xbox Series X 世代的游戏光盘，但并未给出一份明确的白名单。《死侍》《飙风战将》《WWE 2K24》等包含下架内容或特殊授权的作品，不少玩家反馈认领成功；但像《极限竞速：地平线 3》《最终幻想 15》以及《漫威复仇者联盟》等游戏，在部分用户的光驱里却显示无法参与转换。图｜Windows Central这种给实体盘赋能数字特权的体验确实让人眼前一亮，但如果稍微深究一步，平台就必须面对一个绕不开的棘手命题：如果一张塑料盘能直接生成一份全功能的数字许可，那么到底该如何界定「哪一张具体的盘，属于哪一个具体的玩家」？而为了解决这个问题，微软其实早在 13 年前就已经交过一笔惨痛的学费。好不容易想给玩家省点事，当年怎么就被骂成了筛子？时间倒退回 2013 年 5 月的 Xbox One 发布会。很多人如今回忆起那场发布会，脑海里可能只剩下满屏幕的「TV、TV、TV」和那颗强制捆绑的 Kinect 摄像头。但很少有人记得，微软当时在后台系统架构上，其实提出过一个超前且极具野心的数字构想。图｜2013 年初代 Xbox One 与配件官方图（图源 Xbox Wire）在微软最初的设想中，实体光盘只是一种分发载体。只要你把光盘放进主机完成初次安装，游戏就会自动绑定在你的个人 Xbox Live 账号上。从这一刻起，你再也不需要每次玩游戏时弯腰找盘、插盘；只要登录自己的账号，你可以在朋友家的任何一台 Xbox One 上畅玩自己的整个游戏库，甚至还能将游戏库共享给多达 10 位家庭成员。微软试图抹平实体版与数字版在体验上的鸿沟。但这套美好的数字化蓝图背后，却隐藏着代价高昂的管控绳索。为了防止玩家买一张光盘装完 10 台机器后把盘卖掉，微软给系统套上了极为严苛的 DRM 紧箍咒：主机必须至少每 24 小时强制联网验证一次，一旦断网超过一天，所有游戏直接无法启动。图｜Reddit 上流传的「抵制 DRM」海报你想把二手光盘卖掉或转借他人？对不起，不能随意走线下二手市场，必须去微软指定的认证零售商，而且游戏发行商还拥有一票否决权；想送给朋友？必须满足「添加好友满 30 天」且「每盘游戏终身只能转赠一次」的苛刻前提。索尼在当年的 E3 大展上敏锐地抓住了这个致命破绽，并给出了游戏行业历史上最具杀伤力的营销反击之一。在 PlayStation 官方发布的那支短短 21 秒的教学视频里，索尼高管吉田修平微笑着将一张 PS4 光盘递给 Adam Boyes，Boyes 接过光盘回了句「谢谢」。没有任何复杂的条款与繁琐的规则，仅用一次物理传递的动作，就直接击穿了微软洋洋洒洒解释了数页纸的 DRM 规则。图｜🔗 youtu.be/kWSIFh8ICaA?si=Tw_QgEA23qL7rTPd面对玩家铺天盖地的抵制与愤怒，微软在 2013 年 6 月 19 日宣布全面妥协，撤回了 24 小时联网验证和二手管控政策，老老实实回退到「插盘即玩、自由买卖」的传统模式。当时负责 Xbox 规划的高管 Albert Penello 在接受采访时曾无奈地坦承：随着政策的彻底掉头，原本那套让实体盘摆脱光驱束缚、转化为纯数字许可的美好设计，也不得不作为附带代价一同被扫进了垃圾堆。当年真正惹恼玩家的，从来不是「实体盘像数字版一样不用插盘」的便利愿景，而是微软为了达成这一目标，将便利与平台对玩家财产权的全面监控死死焊在了一起。当自由被剥夺，再诱人的技术也会变成玩家眼中的牢笼。放下对玩家的控制欲，实体光盘才算真正找回了尊严时隔 13 年，当微软再次重启「光盘转数字」时，功能本身并没有太多变化，权利关系却发生了根本倒转。在 2026 年这套全新的机制里，实体光盘不再是等待被监管的嫌疑对象，反而变成了裁决数字权益归属的唯一物理钥匙。图｜玩家分享的「光盘转数字」界面（图源：Reddit）根据微软公布的细则，每一张实体光盘在同一时刻仅对应一份可撤销的数字许可。当你的朋友从你手里拿走这张光盘，或者你在二手交易平台上把它卖掉后，新的买家只要把光盘塞进自己的 Xbox 并点击「Claim digital」，微软服务器就会识别到物理介质的转移，随后向新账号签发数字权益，同时原账号上的数字许可会被自动注销。这意味着，光盘在物理世界的自由买卖、借阅和赠送不但没有被剥夺，反而真正具备了决定数字资产去留的话语权。为什么在不强制 24 小时联网的情况下，微软现在能做到这一点？答案隐藏在光盘介质本身的技术演进中。在 Blu-ray 光盘的 AACS 行业加密标准中，早在十多年前就定义了名为 PMSN（预录介质序列号）的规范，其中包含一组能够赋予每张压制光盘全球唯一身份证的「Unique Value」字段。因此，Xbox One 与 Xbox Series X 时代的蓝光光盘在出厂时就具备了物理上的单盘唯一识别基础，而早期更古老的 Xbox 初代及 Xbox 360 的 DVD 光盘则缺少这套机制，这也是为什么旧世代主机光盘目前无法参与这项计划的硬件原因。图｜玩家分享的 Xbox 实体光盘收藏（图源：Braggolach on Reddit）当然，对于普通玩家来说，这里同样需要做好理性的预期管理。现在的「Disc-to-Digital」并不是万能解药：它依然受制于第三方发行商的授权协议，某些版权过期的老游戏可能随时无法转换；这套数字权益的有效性依然深度依附在微软的认证服务器上，并不等同于可以永久脱机保存的冷备份档案。它不是数字乌托邦，但它确实在实体媒介与数字分发之间架起了一座最实用的桥梁。颇具戏剧性的是，当年在 21 秒反讽视频里亲自出镜给微软「上课」的前 PlayStation 掌门人吉田修平，在看到微软今天推出的 Disc-to-Digital 后，也在社交媒体上由衷地评价道：A great move by team Xbox 🙂十三年的恩怨与调侃，在这一刻完成了一个耐人寻味的行业闭环。回看这 13 年的漫长弯路：2013 年，Xbox 试图用数字许可去驯服实体光盘，结果撞得头破血流；2026 年，它终于学会了放下控制欲，让数字许可老老实实跟着物理光盘走。在这个实体光驱逐渐沦为主机选配件、数字版下载占据主流的时代，我们手中那些泛着彩光的塑料圆盘也在经历一场身份蜕变。以前我们买一张光盘，是因为游戏的全部数据都被刻在盘片里；而现在，它越来越像一把拿在手里的实体所有权钥匙——数据可以随时从云端下载，画面可以随时串流到掌机，但真正无可替代的，依然是你可以随时把手里这把钥匙递给身边的朋友，并清楚地知道：这份游戏，完完全全属于你自己。

前脚友商还在为你追我赶生成几秒钟的「电子榨菜」视频卷到头秃；后脚李飞飞创办的 World Labs 微微一笑，把桌子掀了——就在刚刚，全球首个多模态世界模型 Atlas 正式登场！▲官方博客🔗 https://www.worldlabs.ai/blog/atlas按照官方定义，Atlas 是一款面向空间智能的 omni world model，从零开始完成预训练，可以原生处理文本、图像、视频、相机位姿与 3D 深度信息，并在同一套模型中完成世界生成、空间重建和时空模拟。先来看最直观的炸场操作：Camera Controlled Generation（相机控制生成）。以前大家玩视频生成模型，多少有点玄学抽奖。我们在 Prompt 框里卑微敲下：「镜头缓慢向左拉升、绕着人物微仰角旋转」，回车之后全凭老天保佑。对比之下，Atlas 的做法是：直接把「相机位姿参数」当作底层原生输入。你要什么角度、什么轨迹、走多快？直接给坐标！只要丢进去 1 到 6 张普通照片，定好运镜轨迹，Atlas 就能生成最长达 1 分钟、1440p 分辨率 的大片。画面不崩，空间几何丝滑一致，堪称外挂级运镜。更夸张的是它的空间「脑补力」。输入一张只拍到机器人正面的照片？Atlas 能把人家背影完完整整脑补出来；给一张泳池边角照？它靠着脑子里的「世界常识」，默默帮你把隔壁没拍到的草坪和远山给修好了。从官方放出的 Demo 来看，Atlas 在镜头运动和空间一致性上确实比普通视频生成模型更进一大步。不过，镜头一旦进入原图没有拍到的区域，Atlas 实际上仍然需要依赖模型先验去猜，视角跨度越大、生成路径越长，局部几何漂移、物体形状变化和纹理闪烁也越容易暴露出来。换句话说，它生成的更像是一个视觉上合理的三维世界，未必就是原来那个世界的精确数字复刻。而种种操作的背后，也绕不开一个名为 Spatial Context（空间上下文）的行业术语。大语言模型看上文接下文，Atlas 则是给每张图片绑死三维坐标和深度，在脑子里搭出一个带轴网的房间。说得更直白一点，Atlas 很多能力的底层，其实都绕不开多视角合成。它会把来自不同角度、不同机位的图片和视频，一起塞进同一个三维空间里，先判断它们彼此之间的相对位置，再补足没拍到的区域，继续生成新的视角。单张图输入时，它更多依赖模型先验去「脑补」世界；输入视角一旦变多，它就更像是在做一次带空间约束的多视角融合，把零散画面慢慢拼成一个连续、可漫游的三维场景。甚至你随便抓两张八竿子打不着的照片往空间里一扔，Atlas 都能强行给你脑补出走廊、大门和房间，把俩场景无缝焊在一起。导演系同学看到这里，战术沉默，缓缓打出一个问号：合着以后运镜不用实拍，直接在电脑里「云开机」就完事了？除此之外，Atlas 还有第二张王牌：Spatial Reconstruction（空间重建）。传统的 3D 高斯泼溅（3D GS）或者点云扫描，得扛着专业设备围着目标转几十圈，拍几百上千张照片，费钱又费腿。但 Atlas 再次露出神秘的微笑：一边去，哪来这么多的规矩。官方直接甩出了一个斯坦福大学 Main Quad 案例，只需把 2 到 25 张游客视角的地面平拍照片塞进去，就能轻松还原草坪、拱廊以及纪念教堂外墙的全部细节。镜头随后直接拔地而起，来了一段上帝视角航拍的漫游。在 DTU、ETH3D、ScanNet 等一堆公开数据集上，专门测稀疏视角重建误差（AbsRel ×10⁻³）：Atlas 拿下了 25.3 的分数（分数越低越好）。对比之下，Pi3X 是 28.7，Depth Anything 3 飙到 39.3，MapAnything 更是高达 47.7。而且输出直接对接点云和 3D Gaussian Splatting，能无缝接进 World Labs 自家的 Marble 平台，高帧率即时渲染。更绝的还有「子弹时间」式的 Reframing Video。不用好莱坞几百台相机的环形阵列，研究员拿三五个普通手机、运动相机随手一架，塞进背包带走；拍一段日常打闹，Atlas 就能在虚拟空间里随意切换视角，原地复刻《黑客帝国》。当然，李飞飞和她旗下的公司 World Labs 折腾这一大出，终极目标肯定不是为了跟好莱坞抢特效饭碗。她的星辰大海，是这代 AI 最大的痛点：具身智能与机器人。现在搞机器人训练的朋友都知道，具身智能的最大痛点其实就是「虚拟训练场不够用」。让机器人真的去工厂、仓库和家庭里反复试错，数据采集速度慢，成本也高；换到仿真环境里训练，又得先花大量人力搭建 3D 场景、材质、光照和物体。业内甚至有一种估算，如果完全依靠传统方式收集足够规模的机器人训练数据，最终成本可能达到 100 万亿美元的量级。Atlas 给出的 Real to Sim 路线，相当于直接省掉了中间大量人工搭建仿真世界的工作。拿手机拍两段 24 帧的工厂或房间视频，喂给模型；Atlas 原地吐出一个高精度的 3D 物理空间，机器人就可以钻进这个孪生空间里疯狂「跑图」试错。甚至机器人走到哪，Atlas 就当场渲染出机载摄像头应该看到的 RGB 图和深度图。机械臂碰一下刚性箱子、拉一下铰链柜门、捏一下软体海绵，Atlas 统统能模拟出受力反馈。只要录一段真实现场，就能衍生出千万种光照、摆放和障碍物条件。技术底座上，World Labs 这次掏出了一套极其硬核的组合拳：Multimodal Autoregressive Diffusion Transformer，多模态自回归扩散 Transformer。拆开来看，它兼采了当前两大主流范式的长处：Multimodal：原生融通文本、二维图像、相机位姿与 3D 深度；Autoregressive（自回归）：像语言模型预测下一个词一样，在时空序列中逐级预测新的空间状态；Diffusion（扩散机制）：基于 Rectified Flow 逐步去噪，确保连续高维信号的画质与几何精度；Transformer：以最成熟的矩阵乘法结构为底座，无缝适配现有大规模算力集群。这套架构让 Atlas 能够同时享受到 LLM 领域的 KV Cache、分布式推理优化，以及扩散模型的采样蒸馏与先验引导。在针对镜头运动控制的真人 Blind Test（盲测）里，战况简直是一场单方面的骑脸输出：面对 MiniMax H3，Atlas 胜率 75%；面对 Gemini Omni Flash，胜率 81%；面对 FLUX 3，胜率直接冲上 93%；面对 Seedance 2.5，胜率达到凶残的 94%！除了世界生成和空间重建，Atlas 还顺带具备了不错的图像生成能力。虽然这不是它的主攻方向，但复杂 Prompt、文字渲染，以及写实、电影感、油画、漫画等多种风格，它都能处理。更有意思的是，Atlas 还能直接根据文字或图片生成 360° 全景图。相比普通文生图只要保证一个固定画面成立，360° 场景还要处理前后左右的空间连续性，对模型的空间理解要求更高。值得一提的是，除了性能，World Labs 在 Atlas 身上强调的另一个关键词是 Scaling。官方博客提到，随着参数量和计算力成倍上翻，模型展现出了类似大语言模型那种「突然开窍」的涌现能力。暴力 Scaling 依然是版本答案。目前 Atlas 已经向部分合作伙伴开放 Early Access，并将在未来成为 Marble 和 World Labs 其他产品的底层模型。回过头看，从二十年前奠基计算机视觉的 ImageNet，到斯坦福实验室十年来深耕「视觉＋机器人学习」，再到创办 World Labs，李飞飞本质上是死磕同一条轨道。ImageNet 解决的是「让机器在像素中识别世界」，而她越来越关心的，是一个更难的问题：机器看见一张图之后，究竟有没有理解背后的三维空间，以及下一秒会发生什么？李飞飞曾把今天的大语言模型形容为「黑暗里的文字高手」，能谈论现实，却缺少真正生活在现实中的经验。一个模型可以解释杯子为什么会从桌上掉下来，但机器人真要伸手拿杯子，还得知道杯子离桌边多远、手从哪个方向过去，以及碰到它以后整个场景会发生什么变化。Atlas 所代表的空间智能，某种程度上就是给已经十分发达的语言智能继续加上一层关于几何、物理、时间和行动的世界经验。LLM 把互联网里的知识交给了机器，世界模型接下来争夺的，则可能是机器从数字世界走向现实世界的那张最真实的入场券。

1999 年《黑客帝国》里基努·里维斯仰身躲子弹的那一幕，让「子弹时间」成了影史上最震撼的视觉奇观之一。图｜电影《黑客帝国》经典的「子弹时间」镜头当年拍摄这个镜头时，剧组在绿幕摄影棚里沿弧线布置了 120 台静态相机，并在阵列两端配置电影摄影机。相机按照事先设计的时间差依次曝光，让人物动作以极慢速度继续，同时让视角沿着相机阵列移动。后期再通过插帧、数字背景与合成，把这些离散视角接成我们后来熟悉的「子弹时间」。图｜《黑客帝国》「子弹时间」镜头幕后去年 10 月底的 VOGUE 时尚盛典，现场为了重现这种效果，同样围起了一整圈密不透风的弧形金属支架，上面齐刷刷架着整整 60 台 iPhone 17 Pro，配合 Blackmagic 扩展坞与 Genlock 锁相同步发生器，才拍出了刷屏全网的明星子弹时间大片。图｜VOGUE 盛典上的刘亦菲「子弹时间」对传统多机位「子弹时间」阵列来说，想获得足够连续的真实视角，最直接的办法始终是把相机铺得足够密。图｜现场由 60 台 iPhone 17 Pro 组成的高密度拍摄阵列（

海洋网终于把大六座 SUV 补上了。今天下午，比亚迪海狮 08 正式上市，它一共有 8 款车型。其中，海狮 08 插混版售价 22.99-26.99 万元，海狮 08 纯电版售价 23.99-27.99 万元。海狮 08 是目前海洋网尺寸最大、定位最高的 SUV，它的长宽高分别为 5115/1999/1800mm，轴距 3030mm，已经进入目前主流大尺寸家用 SUV 的范围。设计上，海狮 08 用上了最新的海洋美学 2.0 风格，采用贯穿式日行灯和分体式大灯，车身侧面可以看到半隐藏式门把手和后排隐私玻璃，整体线条比较舒展。车尾同样采用贯穿式灯组，「潮汐式渐变尾灯」长度达到 1982mm。相比海狮系列此前几款更强调年轻和运动的车型，海狮 08 的造型明显收敛了一些，和它的尺寸以及家庭 SUV 定位也更搭。环抱式座舱中间是一块悬浮式中控屏，仪表为内嵌式。六座版采用 2+2+2 座椅布局，第二排为两张独立座椅，其中右侧座椅支持横向移动，并提供零重力模式、通风、加热、按摩和电动腿托。如果平时没有太多六人出行需求，把更多空间留给后排和后备厢的五座版，显然是更合适的选择。舒适配置方面，海狮 08 提供 21.4 英寸后排吸顶屏、25 扬声器帝瓦雷音响、杜比全景声、三温区空调以及 7.3L 冷暖车载冰箱。全车一共有 53 处作用各异的储物空间，包括雨伞槽、手机槽和第三排储物格等，很多细节都围绕多人出行展开。底盘部分，海狮 08 采用前双叉臂、后五连杆独立悬架，并配备云辇-A 智能车身控制系统、双腔空气悬架、道路预瞄以及后轮转向。每次聊比亚迪的车，都少不了提一嘴天神之眼和闪充，这次也不例外。首先是辅助驾驶，海狮 08 给天神之眼 5.0 驾驶辅助系统搭配的，是一块来自速腾聚创的激光雷达。补能方面，海狮 08 用的也是第二代刀片电池，插混和纯电车型均支持闪充。按照比亚迪此前公布的信息，其补能速度可实现「5 分钟充好、9 分钟充饱」。动力上，海狮 08 DM-i 搭载 1.5T 插混系统，发动机最大功率 115kW；单电机车型电机最大功率 200kW，双电机四驱车型前后电机最大功率均为 200kW。这套插混系统最大的特点是「长续航」，CLTC 纯电续航最高达到 400km，综合续航最高 1650km。对于插混车型来说，400km 的纯电续航已经能够覆盖多数用户数天的通勤需求，长途出行时还有个油箱可以兜底。纯电车型有两种动力方案：单电机版本功率为 370kW；四驱车型前后电机的最大功率分别为 215kW 和 370kW，系统峰值功率达到了 585kW（约为 784 马力）；电池容量均为 115kWh ，CLTC 续航分别为 800km 和 900km。海狮 08 发布之后，比亚迪海洋网的 8 系双旗舰布局其实就已经完成了，一个轿车，一个 SUV。在此之前，海洋网最为人熟知的还是海鸥、海豚、宋 PLUS 和海豹这些产品，如今它开始有意识地往更高价位走。虽说它的销量还需要时间来验证，但至少从这辆车开始，海洋网的「旗舰」不再是产品规划里空着的那一格了。