GPT-6 Astra – OpenAI 推出的最新旗舰大模型AI工具37分钟前更新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 制作工具下一篇秒悟Meoo - 1分钟生成前后端完整的网站，真0门槛开发！相关文章SmartPrep.AI – AI教学辅助平台，提供助教Agent高效备课、定制化学生学伴AI小集2Twocast – AI双人播客生成器，模拟真实双人对话形式AI小集3千颜 – AI写真应用，一键更换不同的服装风格AI小集2Emote – AI生活管理笔记，实时转录语音快速记录笔记内容AI小集2OpenSquilla – 开源的微内核 AI Agent 框架，可降低Token成本AI小集3OpenAI o3-mini – OpenAI 推出的全新推理模型AI小集3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！37分钟前Cheso – 腾讯推出的 AI PPT Agent 制作工具20小时前Muse Spark 1.3 – Meta 推出的新一代大语言模型21小时前Easel – 浙大联合北大开源的 AI 社交媒体内容工作台1天前Gemini 3.8 – 谷歌推出的推理与编码模型1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Claude Fable 5.1 – Anthropic 推出的最新旗舰大模型2天前WeMM-Embedding – 腾讯开源通用多模态Embedding模型3天前FireRedAudio – 小红书 FireRed 推出的通用音频语言模型3天前MiniMax H3 Max – MiniMax 推出的实时视频生成模型4天前Ling-3.0-flash-Fin – 蚂蚁百灵推出的首个金融增强模型4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Lamini低门槛快速定制大语言模型的引擎Seedance字节跳动 Seed 团队推出的多模态 AI 视频生成模型Replicate在线运行开源机器学习模型豆包大模型字节跳动推出的AI大模型家族，包括视频生成、语音视觉、通用语言模型等Evidently AI开源的机器学习模型监测和测试工具Chatbox AI开源的AI客户端助手，支持多种主流AI模型暂无评论再想想发表评论暂无评论…

就在刚刚，戴森发布了一款电动牙刷。在吸尘器、吹风机、卷发棒、耳机和洗地机之后，戴森注意到了我们的牙齿健康。但只把它称作「电动牙刷」，多少有些屈才了。因为这一次，戴森把电动牙刷、冲牙器（水牙线）、内窥镜和 AI 图像识别系统塞进了同一根手柄：一边刷牙，一边用摄像头寻找牙缝，再自动喷出漱口水。也就是说，这是把「全自动冲牙牙刷」。产品其他细节也同步公开：官方名称 CameraJet（戴森可视成像牙刷），9 月 7 日上午 10 点开启预售，售价 3899 元，包含晨曦粉与静海蓝两种配色。一把会看牙缝的牙刷乍看之下，CameraJet 和一般的电动牙刷没有太大区别。但就在刷头下方，戴森放入了一颗直径约 1mm、10 万像素的微距相机，以及一组频闪补光灯。相机每秒分析 28 帧口腔画面，再交给名为 Gap Optical Targeting 的机器学习算法，自动识别出最容易藏污纳垢的牙缝。从看见牙缝，到让喷嘴喷出漱口水，整个过程最快只需 100 毫秒。这套系统用了 47 万张牙齿图像训练，全套软硬件涉及约 1600 万行代码。通过使用 AI ，CameraJet 做到了「看见一处，喷一下」，每次最多向牙缝喷出约 0.15ml 漱口水。减少了液体消耗，就不必像传统的冲牙器一样挂着巨大水箱，而是靠手柄中部的 12.5ml 漱口水箱提供「水源」。在喷嘴的设计上，戴森没有沿用常见冲牙器那种细长、集中的针状水柱，而是做出一股覆盖面更大的锥形液流。他们的解释是，针状水柱确实可以轻松在牙菌斑上「打洞」，却未必能把带黏性的牙菌斑整块冲走；锥形液流则可以扫过更大面积，一次性清除牙菌斑，对牙龈和牙釉质也更温和。为了反复测试不同的喷嘴设计，戴森还与新加坡国立大学合作，研发出了一种接近真实牙菌斑的黏性替代材料。这样，每次改动喷嘴和刷头后，不用再等真人「养」出一层牙菌斑也能马上投入测试。把冲牙器塞进牙刷，先要对付重力刷头和机身连接处的纺锤状结构，就是牙刷自带的「水箱」。喷水式牙刷面临的一个问题是，牙刷不总是竖着用的——刷下牙时，刷柄往往是横放甚至是颠倒的状态，普通「吸管插入杯子」式的取水结构，此时很容易吸入空气，导致喷嘴只能传出「嘶嘶」的吹风声。戴森的办法，是在水箱内设置了一套隔膜泵和压力腔。随着液体减少，内部隔膜会逐渐扩张，挤掉多余空间、保持水压，无论刷柄在哪个方向都能保证稳定供液。戴森称之为「反重力胶囊水箱」。和牙刷配套的底座也不只是充电器。它带有一个 200ml 的储液仓，把牙刷放回底座，按下按钮，三秒就能补满手柄里的水箱。不计入底座，CameraJet 本身的整机重量 230g，支持 IPX7 防水，锂电池和刷头均可更换。包装内还附带两个刷头、充电补液底座、磁吸充电线和旅行盒。刷头同时配有 RFID 芯片，会记录使用次数，每隔三个月提醒及时更换。回到「刷牙」这件正事。CameraJet 使用了一枚起伏不平的双层刷毛刷头，较硬的内圈刷毛负责清理牙齿表面，外圈的软毛则用于清洁牙龈和齿缝；声波马达每分钟振动 58000 次，并且会不断改变刷头摆动角度。牙刷提供轻柔、可变和深度清洁三档力度，能在「边刷边冲」「只刷牙」「只冲牙」三种模式间切换。既然装了相机，戴森自然不会放过连接能力。通过 Wi-Fi 连接到 MyDyson 微信小程序，就能「实时直播」口腔里的画面，并在数据统计页面看到刷牙覆盖范围、遗漏区域和长期清洁趋势。只不过，超近距离盯着自己刚吃过饭的牙，多少有点牙医的恶趣味。至于一把接近 4000 元的的牙刷究竟能把牙刷得多干净，目前还需要更多长期、独立测试才能得知，敬请期待爱范儿的后续评测。不爱用牙线，也是一种工程问题用詹姆斯·戴森本人的话来说，研发 CameraJet 的初衷，是发现了人们总是不愿意做那些本应该做的事情：使用牙线是一件尴尬且耗时的苦差事。尽管我们知道我们应该这样做，但很少有人这样做。戴森的工程师和科学家花了十多年的时间来了解口腔护理方案以及口腔中的污物是如何积聚的。我们的研究表明，人们总是忽视牙菌斑形成的区域：牙齿之间的缝隙。——詹姆斯·戴森这正是工程师解决问题的方式——不试图劝说人们改变习惯，而是在假设习惯恒定的情况下，通过工程实现来处理你的烦恼。同样很「工程师思维」的是，戴森产品线看似四处出击，但大多数产品，本质上是围绕着戴森对电机、流体和传感器的造诣自然延展的结果。机器的工作介质可以从空气变成液体，工作界面也可以从地面延展到身体，但他们始终在处理同一个熟悉的问题：如何用电机和传感器驱动一样东西，让它以更准确、更稳定的方式运动起来？这也是为什么，戴森和徕芬两家公司在产品线上好像越来越「共轭」了。归根结底，两家公司都是在用工程的思维做产品，而他们的看家本领，也都是电机。一家公司从吸尘器走向吹风机、卷发棒和牙刷，另一家公司从吹风机走向牙刷和剃须刀。出发点和体量相差甚远，最后却进入了高度重叠的个人护理市场。这并不只是因为浴室里的生意足够赚钱。当电机能够做得足够小、足够轻，又能被精确控制，它自然会不断寻找新的工作对象：先是让空气流动，然后让滚刷转动，再让刷头摆动，并将一小股漱口水准确穿过牙缝。从这个角度看，CameraJet 并不是戴森突然想做牙刷。它只是把那颗已经吹过头发、吸过灰尘、推动过无数升空气的电机，又往前送了一小步。

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面向普通用户开放，Mythos 5.1 仅通过受信任访问计划提供，后者的保护机制专门面向网络安全和生命科学工作。公司称，Fable 5.1 通过降低缓存读取价格，在按 token 计费的典型任务中预计比 Fable 5 便宜约 25%，高度智能体化任务的节省幅度可达约 45%。新模型的网络安全保护对正常请求的误拦截减少 60%，现在允许用户寻找软件漏洞，但仍会阻止漏洞利用开发。在 Anthropic 公布的结果中，Fable 5.1 在 Terminal-Bench 4.0 的得分为 55.8%，高于 Fable 5 的 42.0%；CursorBench 3.2.0 得分为 73.4%，Fable 5 为 70.5%。企业版 Enterprise Frontier Safeguards 会把客户数据保存在客户自己控制的云基础设施中，计划从今年秋季起分阶段上线。🔗 相关阅读：刚刚，最强模型Fable 5.1发布！打爆Fable 5还降价，但依旧死磕「反蒸馏」「豆包手机」完成入网，计划 9 月上市努比亚 NaviX Ultra 已于 9 月 1 日获得工信部入网许可，完成从大模型备案到终端入网的合规流程。该机将搭载豆包手机助手，定位量产旗舰，计划于今年 9 月上市并开售。努比亚 NaviX Ultra 此前已于今年 7 月亮相，被官方称为全球首款 AI 智能体手机。新机提供蓝境、幻梦、曜黑、雪原 4 款配色，采用横向条形后置镜头模组，机身侧面设有独立 AI 按键，可用于快速唤醒相关功能。苹果新任 CEO 特努斯 2027 财年目标薪酬为 5800 万美元苹果向美国证券交易委员会提交的 8-K/A 文件显示，新任 CEO 约翰 · 特努斯的 2027 财年薪酬由固定薪资和股权奖励组成。股权奖励是主要部分，特努斯在 2026 财年担任 CEO 的时间也会获得按比例计算的限制性股票奖励。绩效型限制性股票占这笔股权奖励的大部分，归属结果取决于苹果相对标普 500 成分公司的股东总回报；其余为时间型限制性股票，将在 4 年内分期归属。转任执行董事长的蒂姆 · 库克也将领取固定薪资和股权奖励，两类限制性股票各占股权奖励的一半。绩效型股票与苹果的相对股东回报挂钩，时间型股票则在 4 年内分期归属。华为、小米、荣耀多款手机涨价，最高上调 1000 元9 月 1 日，华为、小米和荣耀集中调整多款在售手机价格，覆盖入门、中端和旗舰机型，单机涨幅在 200 元至 1000 元之间。华为 Mate 80 全版本上调 800 元，起售价升至 5499 元；Mate 80 Pro Max 起售价上调 1000 元至 8999 元，畅享 90 Pro Max 上调 200 元。小米 17 系列起售价调至 5099 元，REDMI K90 与 Turbo 5 系列也有不同幅度调整；荣耀 Magic8 系列上涨 300 元至 500 元，起售价为 4799 元。IDC 中国研究经理郭天翔表示，存储、SoC、PCB 和 MLCC 等主要元器件价格普遍上涨，已压缩手机厂商硬件毛利。Counterpoint Research 测算，今年第二季度智能手机内存价格环比涨幅超过 80%，不同价位机型的物料成本均明显上升。小米部分机型已在 8 月调整过一次价格，机构预计新机定价仍将承受供应链成本压力。Counterpoint：华为手机国内份额升至 23%，小米同比下滑 21%Counterpoint Research 发布的季度数据显示，今年第二季度华为以 23% 的出货份额位居中国智能手机市场第一，较去年同期的 18% 提升 5 个百分点；苹果以 18% 位列第二，同比增长 23%。vivo、OPPO、小米和荣耀的份额分别为 16%、15%、12% 和 11%。其中，小米第二季度出货量同比下降 21%，Counterpoint 将其归因于低端机型占比较高，在零部件成本上涨和厂商普遍提价的环境中受到更明显影响。报告称，华为的增长主要来自麒麟 5G 芯片重新进入畅享系列，以及畅享 90 Pro Max、Mate 80 和 nova 16 系列的拉动；OPPO、vivo 与荣耀也尝试通过提价应对成本上涨，但出货量受到不同程度影响。自 2021 年第三季度起，Counterpoint 的 OPPO 数据包含 OnePlus。8 月车企成绩单：比亚迪卖了 44 万辆，零跑再破 10 万昨天，各家车企陆续公布了 2026 年 8 月销量/交付成绩单。比亚迪卖出 44.03 万辆新能源汽车，零跑连续第二个月交付超过 10 万辆；奇瑞和吉利的集团销量也都超过 27 万辆。集团或整车企业公布的总量：比亚迪：新能源汽车销量 440293 辆，其中出口 189466 辆；奇瑞集团：销售 280128 辆，其中出口 196984 辆；吉利汽车：总销量 270194 辆；上汽通用五菱：全球销量 130870 辆，其中新能源车 83788 辆。各品牌公布的销量或交付：零跑：全球交付 103129 辆，同比增长 80.7%；上汽乘用车：MG 与荣威零售超过 7.27 万辆；鸿蒙智行：交付 42101 辆；小鹏：交付 39107 辆；理想：交付 37679 辆；极氪：交付 36981 辆；广汽昊铂埃安 BU：销量 36383 辆；蔚来：交付 35836 辆，其中蔚来品牌 21174 辆、乐道 8810 辆、firefly 萤火虫 5852 辆；小米汽车：交付超过 3 万辆；深蓝汽车：全球销量 28659 辆。各家公布的统计范围包含集团销量、品牌零售和全球交付等不同口径，不宜直接据此判断市场排名。抖音算法「错乱」，客服称正在加急排查9 月 1 日，大量抖音用户反映首页推荐内容突然偏离日常兴趣，被集中推送 AI 短剧、养生、育儿和电影解说等内容；部分用户反复点击「不感兴趣」后，同类视频仍持续出现，另有人遇到热门列表为空和加载卡顿。相关反馈从 8 月 31 日晚间开始增多，「抖音推荐 难看」「抖音 误入中老年频道」等话题随后登上微博热搜。抖音客服回应称，平台已经收到用户反馈，技术人员正在加急排查并优化相关功能，用户可尝试重启 App。截至客服回应时，抖音尚未说明异常原因和完整恢复时间。此次波动直接打乱了基于观看、点赞与兴趣标签形成的个性化推荐流，也让不少用户短暂看到一套完全不同的内容分发结果。宇树科技回应「超 100 元报销需王兴兴审批」：很多内容不实据澎湃新闻报道，9 月 1 日，「宇树员工称超 100 元报销需王兴兴审批」「宇树员工称奖惩机制只有罚几乎没有奖」等话题登上热搜。宇树科技对此回应称：「很多内容不实，切勿当真。」不过，官方未进一步说明具体哪些内容不实。此前报道称，有员工表示，在宇树科技，一笔超过 100 元的报销需要公司创始人王兴兴审批，员工也经常在其办公室外排队等待审批。相关报道还提到，王兴兴的沟通方式相对直接严厉，要求员工不对外透露公司消息，并高度关注产品细节和成本控制。此外，宇树科技于 8 月 27 日宣布，将每年无偿赞助部分「天才少年」开展科技项目，申请对象为高中阶段至硕士研究生毕业前的学生，资助金额为 1 万至 2 万元，特别优秀的项目不设金额上限。豆包、腾讯、阿里争抢 AI 办公入口，赛道月活达 1.02 亿QuestMobile 发布的《2026 年 AI 平台发展研究报告》显示，今年 7 月 AI 效率办公赛道合计月活用户达 1.02 亿，同比增长 8.2%；月总使用次数约为 13.87 亿，同比增长 112.4%。用户规模仍在平稳增长，使用频次已经翻倍。入口也在从网页聊天框迁往更贴近工作流的客户端：AI 办公原生 App 月活为 792.6 万，同比增长 261.1%；PC 客户端月活为 1030.1 万，同比增长 340.6%。报告把当前格局概括为「腾讯系领跑、抖音系紧追、阿里系多线布局」。按 7 月 PC 客户端月活计算，腾讯 WorkBuddy 为 658.2 万、QClaw 为 225.9 万，抖音 TRAE Work 为 190.4 万；阿里 Qoderwork 为 23 万。豆包是字节系争夺办公入口的关键一环。QuestMobile 称，TRAE Work 正与扣子、豆包整合，独立推出「豆包工作」并与飞书深度打通；报告将这条路线概括为「豆包流量叠加飞书知识底座」，让任务的执行结果回到企业协同网络中。腾讯则将 QClaw 并入 WorkBuddy 体系，并与微信、企业微信连接；阿里以钉钉作为组织底座推进千问办公。三家的目标都指向同一套工作流：让 AI 接住自然语言指令后，继续处理文档、会议、审批、项目、知识库与组织权限。玩家为《GTA 6》发售提前攒年假，有人准备连休 10 天《华尔街日报》采访了多名准备为《GTA 6》发售请假的玩家。游戏定于 11 月 19 日登陆 PlayStation 5 和 Xbox Series X|S，一些等待多年的玩家已经把这一天当成「非正式节日」，提前预留带薪假期。36 岁的软件工程师 Bud Burruss 准备在感恩节前一周请 5 天假。他计划在发售前一晚早睡，凌晨 1 点或 2 点起床，把游戏过程录制到自己的 YouTube 频道。另一名医学销售代表 Anna Ray 因为发布日期多次调整，决定从周四一直休到下周四。34 岁的巴西公务员 Guilherme Stephano 准备使用 10 天年假；他在 2018 年玩《荒野大镖客：救赎 2》时曾请过 20 天。报道还提到，美军第三步兵师把发售期 4 天休假列为延长服役合同的激励之一。这些个人安排显示，《

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。

两年前，理想 MEGA 上市，这是一台无论开在路上，还是在舆论场里，都无法被忽视的车。它没有采用豪华 MPV 常见的直立车头和巨大格栅，而是以水滴形车头与平滑车顶，勾勒出一副略显科幻的「高铁」轮廓。理想 MEGA 的设计无疑足够先锋，而 0.215Cd 的风阻系数、纯电平台对效率的要求，以及三排乘员对车内空间的需求，又共同赋予了这套设计以工程上的合理性。但很可惜，相比工程逻辑，更快抵达公众视野的是围绕外观展开的嘲讽与争议。9 月 2 日，新一代理想 MEGA 正式发布。新车依然沿用了旧款 MEGA 的整体造型，仅在细节处做了一些微调，面对过去两年的争议，理想最终坚持住了这套由产品逻辑推导而来的原创设计。新车只提供 MEGA Home 一个版本，全国统一零售价为 50.98 万元，比 2025 款 MEGA Home 低了 5 万元，车辆已经抵达全国零售中心，本周内开启交付。值得一提的是，这个价格恰好与全新一代理想 L9 Livis 完全相同，都是 50.98 万元，Livis 更强调科技与智能终端属性，MEGA Home 则把空间、关系和陪伴放在中心，在同一个旗舰价位上，理想给出了两种关于「家」的答案。理想还在发布会上公布了 MEGA 右舵版的出海计划：新车预计于 2026 年底陆续进入中国香港、中国澳门、新加坡和泰国等右舵市场。这台全新的 MEGA Home，也将成为理想走向这些市场时一张辨识度极高的产品名片。MEGA 守住了本心新一代 MEGA 最明显的变化，恰恰是没有发生方向性的变化。车身主体轮廓与上一代基本相同，前脸重新处理了大灯开口与进气口的关系，缩小进气口，以 UWB 近场感知系统取代传统的超声波雷达开孔，并增加深灰色镀铬饰条。尾部部分，MEGA 扩大了后窗，收紧了原本偏圆润的曲面，折线也变得更加利落，新增的飞碟轮毂则用全封闭轮毂盖继续服务于低风阻。理想没有因为上一代的争议而否定这套产品逻辑。两年过去，中国汽车市场出现了更多新车，也出现了更多相似的车头、灯带、轮廓和座舱。在一个「心有灵犀」越来越常见的市场里，MEGA 那副一眼便能被认出的车身，反而显得非常稀缺。车内则是这一次新款 MEGA 升级的重点。先来看座椅，二排旋转零重力座椅增加了独立悬浮坐垫，中央柔软区域与两侧支撑区域可以分别工作，在贴合身体的同时保留侧向支撑。每张座椅还配有头枕、腰枕和腿枕三个软枕，其中头枕与腿枕支持加热。第一排座椅则增加环抱侧翼与舒适海绵，并将前排双零重力座椅列为标配，前两排四个位置都能进入零重力状态。第三排则在已有加热的基础上进一步加入座椅通风，让三排座椅全部具备通风和加热。理想此前一直强调车里的每一个位置都应该拥有好的体验，这次补上的第三排通风，也算是这一句话的再次印证。座椅之外，理想把加热延伸到全车 31 处位置，除方向盘、座椅、头枕和腿枕外，一排门板扶手、中央扶手和二排座椅双扶手也带有表皮加热。按照理想的说法，这是一个「手能够碰到的地方都是温暖的」温暖座舱。看完椅子，Home 里当然还要有桌子。安装在一排座椅靠背上的小桌板，这一次加入了桌面自动调平功能，并增加防夹与自动回弹，无论一排座椅如何调整靠背，桌面都能保持平稳。大餐桌则支持大小组合，平时是一张小茶几，接入两侧折叠桌板后变成完整大餐桌。无论是多个软枕、扶手加热，还是桌板调平，这些细节上的调整，显然都来自长时间的体验、反馈和再设计。理想对细节的追求，也让这个「移动的家」变得更加完整舒适。顶棚上的 Home Light 则把这种细化从身体接触延伸到了整个空间，这是一条纵向贯穿天幕的灯带，396 颗 LED 组成色温 3500K 的柔光主灯，中央保留星河氛围灯。此前我们也曾在蔚来的高端车型上看到过类似的设计，不过 MEGA Home 依然保留了二排的悬吊移动屏，并且屏幕支持 12 厘米的电动平移，二排可以通过手势控制屏幕移动。二排顶棚的遮阳帘则被一分为二，并可以被单独控制，配合二排侧窗的电动遮阳帘，车内可以在采光、照明和休息之间分别调整。如果还需要更完整的私密空间，理想提供覆盖二排侧窗、三排侧窗与后车窗的 270°电动变色玻璃，总面积 2.5 平方米，选装价格为 1.5 万元。从这台车的各种细节中不难看出，理想依然在强化「家」的主题，主动削弱一台旗舰 MPV 的商务感。门外的迎宾光毯也延续了这一定调，没有印上品牌名称或 Logo，而是用手写体写下 Sweet Home——「甜蜜的家」。从座舱内的布置到上下车时的第一眼，理想确实让这台车更像一个家了。移动的家上一代 MEGA 已经可以说是理想底盘体验最上乘的一台车。理想在发布会上公布的用户调研中，旧款 MEGA 满意度排名第一的项目甚至不是空间和座椅，而是驾驶，用户给出的主要理由是「底盘高级感」。新一代 MEGA 没有推翻这套基础，但作为一台车长超过 5.3 米的大型 MPV，除了舒服之外还有很多东西需要考量。比如在旧款 MEGA 上市时，缺少后轮转向就已经被舆论和不少车主诟病过。而这次，后轮转向终于来了。新车标配线控转向与后轮转向，重新设计后桥后，最小转弯半径从 6.2m 缩短到 5.5m，与尺寸小得多的理想 i6 相当。灵活之外，新车还要解决大型 MPV 较高的车身、较大的质量在转弯和紧急变线时产生的侧倾问题。新一代 MEGA 标配双腔空气弹簧、双阀 CDC 减振器和 800V 主动防倾杆，理想将这套组合称为「800V 主动防倾魔毯底盘」。空气弹簧和 CDC 继续处理路面起伏与车身俯仰，主动防倾杆则以 30 毫秒的响应速度，在转弯和变道时主动抑制车身侧倾。按照发布会公布的测试结果，新车以 108km/h 完成了 ISO 3888-1 标准紧急变线测试，研发团队随后还进行了 120km/h 的极限挑战。比测试成绩更「理想」的，是这根主动防倾杆在停车时的另一种用法。打开车门后，车身可以在 1.5 秒内向一侧倾斜，让门槛降低 30mm，与此同时，二排座椅向外旋转 45°，孩子和老人不必先跨过较高的门槛，再侧身钻进座舱。关闭车门后，车身会在 1.5 秒内恢复正常姿态。理想把这套动作称为「大象迎宾」。新一代 MEGA 的空间已经足够像一间客厅，新底盘所做的，是让这间客厅在移动时依然平稳，在停车时也更容易进入。只有一个版本空间和底盘之外，新一代 MEGA 当然也装入了理想当前最新一代的座舱与辅助驾驶硬件。前排是一块 29 英寸 6K OLED 全景屏，尺寸与全新一代 L9 Livis 相同，理想称其为全球首款车规级量产 OLED 超宽屏，后排则是一块 21 英寸 4K OLED 移动屏。座舱芯片升级为高通骁龙 8797，音响采用 9.3.6 布局，峰值功率达到 5440W。辅助驾驶部分，MEGA 标配双马赫具身智能套装，包括两颗马赫 M100 芯片、四颗激光雷达和三色星环灯。发布会上，理想简要展示了马赫 VLA 2.0 高效模式在起步、提速和绕行方面的用户视频，但他们也表示，马赫 VLA 2.0 2026 年内还会继续推进。动力方面，MEGA Home 标配 108kWh 三元锂 5C 电池和前后双电机四驱，CLTC 纯电续航为 710km。按照理想公布的数据，新车充电 10 分钟可以增加 500km 续航。随着理想自营充电网络不断扩展，补能已经不再是任何一台理想长途出行中的短板，这里也就不再赘述。最后，再来看看选配件。理想目前提供三种轮毂方案，除了常规版本，还有两款封闭式的「飞碟轮毂盖」，分别为「深空灰」和「熊猫白」，9 月 30 日前订购，选择飞碟轮毂的用户会同时获得两款轮毂盖。配色方面提供了五种漆面，均为低饱和色系，其中只有「新·大象灰」收费 1 万元，其他均为免费。前文提到的覆盖二、三排侧窗和后车窗的 270°电动变色玻璃收费 1.5 万元，理想全系老用户复购，则可免费获得。新一代 MEGA 的定价逻辑很清晰，只有一个版本，用户不必反复权衡。它与 L9 Livis 售价相同，但理念并不相同，Livis 是理想向智能终端伸出的触角，MEGA Home 则回到客厅中央。不过单就产品来看，MEGA 提供的配置和体验，显然让同价位的 L9 Livis 显得逊色了一些。两年前，MEGA 因为太不像一台传统 MPV 而遭受攻击，两年后，当市场上出现更多新车、更多相似的轮廓和越来越熟悉的答案，它的独特反而变得更加稀缺。你当然可以不喜欢 MEGA，但我们应该允许中国汽车市场出现更多这样的原创设计。当创新需要付出的代价越来越高，车企最终学会的便不再是如何做出更好的设计，而是如何造出一台不会犯错，但也不会被记住的车。好在面对过去两年的争议，新一代 MEGA Home 仍然选择做自己。