AgentLink – 心言集团推出的跨智能体工作流终端AI工具1天前更新AI小集03AgentLink是什么AgentLink 是心言集团推出的跨智能体工作流终端 App，将分布在不同设备、不同类型的 AI 智能体，如Claude、Codex、OpenClaw等统一接入移动端，实现扫码配对、远程操控与协同接力。用户可实时查看智能体的思考流程与工具调用，通过云笔记让产出在多个 Agent 间无缝流转，关键节点支持人工确认。AgentLink的主要功能统一配对：扫码或命令一键接入多设备、多类型智能体（Claude、Codex、OpenClaw 等），状态实时同步。过程可视化：远程驱动任务时，思考流程、工具调用与 ToDos 实时呈现，关键节点支持人工确认（HITL）。工作区管理：自动同步各智能体工作区，每个工作区独立会话，可单独设置身份、职责与沟通风格。云笔记接力：将智能体响应存为云笔记，再转交下一个智能体继续处理，实现多 Agent 闭环协作。设备管理：随时查看已配对智能体状态，支持解绑，多设备运行情况一目了然。远程操控：通过对话发送文本、图片、文件与笔记，随时随地接管任务进度。如何使用AgentLink下载安装：访问AgentLink官网 https://xyagent.com/ 下载 AgentLink App。配对智能体：打开 App，通过扫码或命令一键接入已安装的智能体，支持多设备、多类型同时配对。同步工作区：自动同步各智能体的工作区，或直接在 App 内新建，为每个工作区设置身份、职责与沟通风格。远程下达任务：用对话形式发送文本、图片、文件或笔记，驱动智能体运行，实时查看思考流程、工具调用与 ToDos 进度。人工确认节点：任务运行至关键步骤时，App 会提示人工确认，可选择支持或拒绝。云笔记接力：将智能体的响应存为云笔记，再转交给下一个智能体继续处理，实现多 Agent 协作闭环。设备管理：在我的页面随时查看已配对智能体状态，支持解绑与状态同步。AgentLink的核心优势跨智能体统一入口：将 Claude、Codex、OpenClaw、Hermes 等不同设备、不同类型的 AI 智能体集中接入一个移动端 App，告别多窗口切换。移动端随时接管：支持 iOS / Android，离开电脑后仍可远程查看状态、下发任务、审批关键节点。过程全链路可视：实时流式展示智能体的思考流程、工具调用记录与 ToDos 进度，运行链路一目了然。云笔记接力协作：将 A 智能体的产出存为云笔记，直接转交 B 智能体继续处理，实现”调研→实现→测试→推广”闭环。HITL 人工确认：关键步骤自动暂停等待人工审批，兼顾自动化效率与任务可控性。协议层原生设计：区别于通用 IM，针对智能体与大模型通信协议专门优化，支持多模态消息远程驱动。AgentLink的同类竞品对比维度AgentLinkHermes Workspace Mobile开发商心言集团（中国）Nous Research（国际开源组织）产品定位跨智能体工作流终端开源多智能体平台移动端开源状态闭源完全开源支持平台iOS / AndroidiOS / Android生态接入跨品牌：Claude、Codex、OpenClaw、Hermes 等以 Hermes 自有生态为主配对方式扫码或命令一键配对协议层接入（推测）核心编排云笔记接力（产出在智能体间流转）递归子智能体深度编排过程可视化思考流程、工具调用、ToDos 实时流式展示实时工具运行状态、终端控制审批机制关键步骤人工确认（HITL）Face ID / Touch ID 生物识别审批离线能力未明确支持离线记忆浏览通知机制未明确推送通知实时提醒AgentLink的应用场景多 Agent 统一管控：将 Claude、Codex、OpenClaw 等分散在不同设备的智能体集中到一个手机入口，避免多窗口切换。移动远程接力：外出时通过手机让 A 智能体完成调研，产出自动存为云笔记后转交 B 智能体写代码、C 智能体做测试。任务进度实时盯盘：在通勤或会议间隙查看各智能体的思考流程、工具调用与 ToDos 完成情况，关键节点一键审批。跨设备协同开发：台式机上的 Codex 与笔记本上的 Claude 统一调度，工作区状态实时同步，随时切换接管。团队 Agent 编排：为不同工作区设定角色身份与沟通风格，规范多智能体分工协作流程，降低管理成本。# AI工具©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ChatLens语镜 - AI 会话智能体，透镜读屏智能回复辅助下一篇Instella-MoE - AMD 开源的混合专家语言模型系列相关文章Forge Code – AI编程工具，执行代码生成、修改、调试、修复AI小集3Hunyuan-GameCraft – 腾讯混元推出的交互式游戏视频生成框架AI小集4Producer.ai – AI音乐创作平台，自然语言生成音乐作品AI小集3乐享AI助手 – 腾讯推出的AI知识社区助手AI小集3AgentX – AI聊天应用开发平台，无代码构建定制化AI代理AI小集2Cleanvoice – AI音频和视频编辑工具，自动识别清除背噪、长段沉默等AI小集2暂无评论再想想发表评论暂无评论…

AngelSpec – 腾讯混元团队开源的端到端推测解码训练框架AI工具1小时前发布AI小集02AngelSpec是什么AngelSpec 是腾讯混元团队开源的端到端推测解码训练框架，基于 TorchSpec 构建，支持 MTP 自回归与 DFly 块并行共 6 种草稿架构。推理与训练解耦，推理引擎经 Mooncake/RDMA 向训练工作器流式传输隐藏状态。在 Hy3-A21B 上，DFly 实现 1.98–2.40 倍端到端加速，吞吐较 DFlash 提升 10.5–11.8%。AngelSpec的主要功能六种草稿架构统一训练：DFly、DFlash、DFlare、Eagle3、DSpark、MTP 共享一条训练流水线，切换仅需改配置。MTP 训练与 TTT 展开：支持多深度自回归展开训练，内存接近单次因果前向，通过 Ulysses 序列并行支持最长 128k 上下文。接受率对齐目标函数：支持 CE、top-k KL、LK Loss、D-PACE 加权及端到端 TV 损失，可通过配置自由组合。文档感知序列打包：Megatron 风格固定长度打包，严格跨文档隔离，同时覆盖 DFlash 与 MTP 路径。在线真实评估：训练期间通过 vLLM 等引擎执行真实推测解码，实时报告平均接受长度与逐位接受率。多推理后端支持：兼容 vLLM、SGLang、HuggingFace 等主流推理引擎。AngelSpec的技术原理推测解码基础：AngelSpec 建立在推测解码机制之上：一个轻量草稿模型并行提出多个未来 token，目标大模型通过一次前向传播使用拒绝采样完成批量验证，在不改变目标分布的前提下将单步解码扩展为多步推进。其核心挑战在于草稿接受率与验证开销之间的权衡，而 AngelSpec 从训练、架构与推理三个层面系统性解决这一问题。工作负载异构性建模：AngelSpec 将真实世界的工作负载异构性作为首要设计考量。在线请求横跨开放式对话、代码生成、数学推理与工具调用，其条件熵与延续结构差异显著：高熵对话场景下接受率随深度快速衰减，适合短序列自回归草稿；代码与数学场景存在长可预测跨度，适合块并行扩散草稿。因此 AngelSpec 训练互补的专用草稿器——MTP 面向对话数据，DFly 面向代码与数学数据——而非追求单一通用模型。共享参数多深度 MTP 训练：MTP 草稿器采用共享参数的多深度训练方案。所有逻辑预测深度复用同一物理 MTP 模块，在训练时自回归展开：深度 k+1 接收深度 k 的 argmax 预测，同时维护逐层增长的草稿 KV 缓存与对角线注意力掩码。Training-Time Test（TTT）机制使草稿器暴露于推理时遇到的自生成轨迹分布，消除教师强制带来的暴露偏差，显著改善第二、第三草稿位的接受率。微信关注回复“开源”，加入AI开源项目交流群如何使用AngelSpec环境安装：执行pip install -e “.[vllm]“与pip install mooncake-transfer-engine安装框架及 vLLM 后端。单节点快速启动：8 张 GPU 划分 4 张推理 + 4 张训练，运行./examples/qwen3-8b-dfly/run.sh即可启动完整流水线。配置覆盖：通过 CLI 直接覆盖 YAML 配置项，如training.learning_rate=5e-5 training.num_train_steps=500。Conda 环境搭建：运行./tools/build_conda.sh 1 vllm一键构建含 mooncake 的隔离环境，激活后即可使用。多节点部署：通过 Inference Controller 与 Training Controller 经 Ray 调度，结合 Mooncake 隐藏状态存储实现跨节点解耦训练。AngelSpec的核心优势工作负载专业化：MTP 针对高熵对话场景优化，DFly 针对代码与数学等长可预测跨度场景强化，避免单一草稿模型在所有领域表现平庸。DFly 架构创新：混合目标条件主干结合逐层目标视图，配合前驱条件自回归头，在保留并行生成能力的同时提升块内依赖建模。D-Cut 动态验证：将目标验证视为共享批次级资源，根据前缀置信度与运行时成本模型自适应调整验证深度，在高并发下持续转化额外负载为吞吐。分离式独立扩展：推理与训练 GPU 池通过 Mooncake 存储解耦，双方可按各自负载独立扩缩容，避免统一并行策略的次优问题。开源完整套件：同步释放框架代码、Hy3-A21B/Qwen3-8B 的 MTP 与 DFly 草稿权重、训练配置及技术报告，实现开箱即用。AngelSpec的项目地址项目官网：https://angelspec.readthedocs.io/GitHub仓库：https://github.com/Tencent/AngelSpecHuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/AngelSlim/angelspecarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2607.25852AngelSpec的同类竞品对比对比维度AngelSpecSpecForge出品方腾讯混元团队SGLang / 美团等社区团队核心定位统一 MTP + 块并行推测解码训练框架面向 EAGLE-3 的生产级训练框架草稿架构6 种（DFly、DFlash、DFlare、Eagle3、DSpark、MTP）以 EAGLE-3 为主，支持主流开源模型架构特色DFly 混合目标条件 + 前驱自回归头 + D-Cut 动态验证目标-草稿解耦混合并行 + TTT 稀疏树注意力优化分离设计推理/训练完全解耦，经 Mooncake/RDMA 流传输隐藏状态支持同机共存与跨节点分离，通过 SGLang 后端集成训练优化接受率对齐目标（TV/LK/D-PACE）+ 文档感知打包FlexAttention 稀疏掩码 + 原地梯度内核，内存降 93.5%开源模型Hy3-A21B、Qwen3-8B 的 MTP/DFly 权重SpecBundle（Llama、Qwen、Kimi、DeepSeek 等 EAGLE-3 草稿）性能数据Hy3-A21B 上 1.98–2.40× 加速，较 DFlash 高 10.5–11.8%Qwen3-235B 训练加速 9.99×，推理最高 4.48× 加速推理后端vLLM、SGLang、HuggingFaceSGLang、HuggingFace、自定义后端AngelSpec的应用场景大模型在线推理加速：为混元 Hy3、Qwen3 等 MoE/稠密模型部署推测解码草稿，降低自回归解码延迟。高并发对话服务：利用 D-Cut 动态资源分配，在并发 4–64 范围内维持最高平均吞吐，适配客服与助手场景。代码生成与数学推理：通过 DFly 块并行草稿捕获长可预测跨度，加速 IDE 补全、解题引擎等结构化输出任务。长上下文训练与推理：借助 Ulysses 序列并行支持 128k 上下文，适配文档分析、代码库检索等长序列场景。# 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Codex Security CLI - OpenAI开源的AI代码安全扫描CLI工具下一篇Grok Voice Think Fast 2.0 - SpaceXAI 推出的语音模型相关文章Paw Party – AI驱动的宠物养成社交游戏平台AI小集2Qwen3-TTS – 阿里通义开源的系列语音生成模型AI小集2心动AI简历 – AI简历优化工具，智能分析岗位描述进行针对性优化AI小集2Wan2.7-Image – 阿里通义推出的 AI 图像生成与编辑模型AI小集3TIP-I2V – 超170万大规模真实文本和图像提示数据集AI小集2Webdraw – 免费 AI 应用生成平台，可将手绘草图转换为Web应用AI小集3暂无评论再想想发表评论暂无评论…热门工具豆包LibTV绘蛙AIAiPPT秘塔AI搜索TRAE编程堆友Agent美图设计室Sekoupdream秒哒办公小浣熊最新收录Lumina纳米Work袋马Sophclaw千问办公ReelFork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！60分钟前Grok Voice Think Fast 2.0 – SpaceXAI 推出的语音模型1小时前Codex Security CLI – OpenAI开源的AI代码安全扫描CLI工具4小时前Lyria 3.5 – 谷歌 DeepMind 推出的 AI 音乐生成模型5小时前Qwen-Audio-Agent – 阿里开源的实时语音 Agent 框架21小时前NewMax – 本地 AI Agent 工作台，AI会真实操作浏览器23小时前RingBot AI – AI智能体AaaS平台，零代码配置与上线24小时前JiuwenSwarm – 华为开源的 AI Agent 统一工作平台1天前KerWork – 桌面级AI执行助手，可在本地完成各种任务1天前Instella-MoE – AMD 开源的混合专家语言模型系列1天前AgentLink – 心言集团推出的跨智能体工作流终端1天前ChatLens语镜 – AI 会话智能体，透镜读屏智能回复辅助2天前PerceptionBench – 月之暗面开源的视觉感知诊断基准2天前水杉输入法 – 免费开源的中文输入法，支持 AI 联想2天前Midjourney V8.2 – Midjourney推出的最新AI图像生成模型2天前

Flow Music 是什么Flow Music是Google Labs推出的AI音乐创作平台，前身为年初收购的ProducerAI（源自Riffusion项目），现已全面整合进Google Flow创意生态。平台基于Google DeepMind的Lyria 3 Pro前沿音乐模型驱动，支持通过自然语言对话生成最长3分钟的完整歌曲，包含动态人声、歌词与专业编曲。用户可与内置AI Producer以聊天方式协作创作，借助Veo视频模型一键生成AI音乐视频。Google Flow Music的主要功能AI全曲生成：基于Lyria 3 Pro模型，通过自然语言提示生成包含人声、歌词和丰富器乐的完整长度歌曲，支持多种流派和语言（含日语）。对话式创作工作流：与AI Producer以聊天形式协作，像与真实音乐制作人对话一样指导创作方向、调整细节。精细化片段编辑：可高亮选中歌曲的任意部分（如歌词、节拍、副歌），进行替换、改写、翻译或延展，编辑操作不会影响曲目其余部分。AI Covers风格转换：保留原曲旋律与结构，将整首歌曲转换为完全不同的风格，例如将流行乐转为Lo-Fi或古典版本。AI音乐视频生成：集成Gemini Omni Flash与Veo视频模型，通过对话式提示指导场景、节奏和视觉风格，为歌曲生成配套MV。Remix与分轨：支持Stem Split分轨导出，以及通过上下文提示对特定片段进行迭代重混，如”将Lo-Fi钢琴前奏延展为Dubstep Drop”。Spaces空间创作：通过自然语言（Vibe Coding）创建交互式音乐应用、音频插件、音乐游戏和自定义DAW。社交与发布：支持在平台内发布歌曲、创建播放列表、关注艺术家和发现新音乐，构建创作者社区。个性化学习：系统会随着用户使用自动学习个人风格偏好，输出质量越用越精准。如何使用Flow Music访问平台：打开 Google Flow Music 官网 https://www.flowmusic.app/（原ProducerAI域名已自动跳转至新地址）。发起创作：在聊天框中用自然语言描述需求，例如”史诗级管弦乐配乐，带合唱团， cinematic且富有情感”或”学习用的Chill Lo-Fi hip-hop，不要人声”。选择变体：系统会根据提示生成两个版本供试听，选择更满意的一版进入下一步。精细编辑：选中需要修改的片段，用提示词指令进行精准调整，如”改写这段歌词为中文”或”将桥段延展为新的合成器独奏”。生成MV（可选）：使用AI Music Video功能，通过对话指导Gemini Omni为歌曲生成匹配的视觉内容，控制角色、美学和场景细节。导出与分享：将完成的作品导出为标准音频格式，或发布至平台社区，创建播放列表并与其他创作者互动。Flow Music的核心优势顶级模型与结构理解：Lyria 3 Pro专为音乐创作设计，能理解复杂的曲式结构（前奏、主歌、副歌、桥段），生成具有音乐逻辑的长篇作品。段落级精准控制：相比同类工具的一次性生成模式，Flow Music提供类似专业DAW的段落编辑能力，支持迭代打磨而非重复抽卡。音频-视频原生联动：作为Google Flow创意家族成员，与视频工具共享生态，是唯一同时具备顶级音乐生成和视频生成能力的大厂套件，未来可实现音视频联动创作。全球化与低门槛：基础版免费且无需信用卡，面向全球开放；相比部分存在区域限制的竞品，普适性更强。合规与透明度：所有AI生成内容嵌入SynthID水印标识；Google声明训练数据使用YouTube及Google合法授权素材，积极接入C2PA内容凭证标准。Flow Music的同类竞品对比对比维度Google Flow MusicSunoUdio底层模型Lyria 3 Pro (Google DeepMind)自研模型自研模型最大时长3分钟约4分钟约4分钟片段级编辑支持（替换/延展/改写）有限有限AI音乐视频内置（Veo/Gemini Omni）不支持不支持多语言人声支持（含日语、中文等）支持支持训练数据合规声称使用合法授权素材面临版权诉讼面临版权诉讼社交/社区功能内置发布/关注/播放列表内置社区内置社区移动端应用iOS已上线，Android即将上线有限有限价格策略基础免费，无需信用卡免费+付费订阅免费+付费订阅Flow Music的应用场景专辑前期探索：艺术家在策划新专辑时快速实验不同流派方向和编曲概念。影视与播客配乐：为独立电影、短视频、播客节目生成定制化背景音乐和主题歌曲。广告音频定制：根据品牌调性生成多版本广告配乐，通过AI Covers快速输出不同风格备选。音乐教育辅助：学习者通过AI理解不同曲风结构、编曲技巧和声乐处理方式。互动音乐开发：开发者基于Spaces创建音乐游戏、DJ打击垫、虚拟乐器等交互式音频体验。Remix与翻唱创作：将现有作品转换为Lo-Fi、古典、电子等风格版本，用于二次创作和采样。©️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Flow Music的工具MELO音乐AI 音乐生成平台，支持多模态创作能力大饼AI变声免费专业的AI变声软件，一键实时语音变声通义听悟阿里推出的AI会议转录工具，万语千言，心领神悟LOVO AIAI人声和文本转语音生成工具VoicenotesAI驱动的语音笔记工具AudioboxMeta推出的免费AI语音和声音生成模型暂无评论再想想发表评论暂无评论…

Lyria 3.5 – 谷歌 DeepMind 推出的 AI 音乐生成模型AI工具5小时前更新AI小集02Lyria 3.5是什么Lyria 3.5是 Google DeepMind 在 GoogleFlow Music中推出的新一代音乐生成模型，实现音乐性、歌词质量、人声表现力与创作控制四项核心升级。模型可生成更自然复杂的旋律结构，歌词对提示词遵循度与结构意识显著增强，人声更具情感且发音更清晰，同时支持便捷控制输出节奏与时长，标志着AI音乐生成从玩具级迈向可用创作工具。Lyria 3.5的主要功能旋律生成：创作更丰富、更复杂的旋律结构，听感更加自然流畅。歌词创作：生成更高质量的歌词，对提示词遵循度与结构意识均有提升。人声合成：输出更具表现力与情感色彩的人声，发音更清晰逼真。创作控制：支持便捷调节输出内容的节奏（Tempo）与时长（Duration）。端到端编曲：在 Flow Music 中完成从灵感输入到成品导出的完整 workflow。如何使用Lyria 3.5访问平台：访问Flow Music官网，登录 Google 账号。输入提示：在创作界面输入风格描述、情绪关键词或歌词主题。调节参数：设置目标节奏、时长及音乐风格等创作控制选项。生成预览：点击生成，模型输出完整音乐片段供实时预览。迭代优化：根据听感调整提示词或参数，重新生成直至满意。导出使用：将成品导出为音频文件，用于视频配乐、播客或个人创作。Lyria 3.5的核心优势音乐性突破：旋律结构复杂度与自然度显著提升，告别机械感。歌词精准度：对提示词的理解更深入，生成歌词主题一致、结构完整。情感人声：人声不再平淡，具备情感起伏与清晰发音，感染力更强。可控性强：节奏与时长参数化调节，适配短视频、播客等多场景需求。生态整合：直接嵌入 Google Flow Music，无需额外部署或配置环境。Lyria 3.5的同类竞品对比对比维度Lyria 3.5Suno v4开发方Google DeepMindSuno AI音乐性旋律结构更复杂自然，听感流畅擅长多风格快速生成，旋律记忆点强歌词质量提示词遵循度高，结构意识强歌词创作能力强，支持多语言人声表现情感细腻，发音清晰逼真人声自然度较高，风格多样创作控制支持节奏与时长便捷调节提供风格标签与曲式结构控制使用入口Google Flow MusicSuno 官网 / API定位差异深度整合 Google 生态，强调可控创作独立平台，社区分享属性强Lyria 3.5的应用场景短视频配乐：为抖音、YouTube Shorts 快速生成节奏匹配、时长精准的背景音乐。播客与有声书：定制片头片尾音乐及章节过渡音效，提升内容专业度。广告与营销：根据品牌调性生成原创广告歌或背景旋律，规避版权风险。游戏与影视原型：为独立游戏、动画短片快速产出 demo 配乐，加速前期迭代。个人音乐创作：辅助音乐人完成灵感发散、旋律草稿或完整歌曲原型制作。# 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Qwen-Audio-Agent - 阿里开源的实时语音 Agent 框架下一篇Codex Security CLI - OpenAI开源的AI代码安全扫描CLI工具相关文章Aisou.ai – AI搜索问答平台，专注于获取精准实时的商业数据和分析AI小集4VectorArt.ai – 矢量图像AI生成工具，支持文本和草图生成AI小集3DistilQwen2 – 阿里推出基于Qwen2优化的轻量级语言模型AI小集2scenario – 游戏开发者的AI设计平台，创建高质量的游戏资产AI小集2OpenAudio S1 – Fish Audio推出的新一代语音生成模型AI小集3FUSION BRAIN – AI绘画工具，通过文本描述生成多风格图像AI小集2暂无评论再想想发表评论暂无评论…热门工具豆包LibTV绘蛙AIAiPPT秘塔AI搜索TRAE编程堆友Agent美图设计室Sekoupdream秒哒办公小浣熊最新收录Lumina纳米Work袋马Sophclaw千问办公ReelFork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！59分钟前Grok Voice Think Fast 2.0 – SpaceXAI 推出的语音模型1小时前AngelSpec – 腾讯混元团队开源的端到端推测解码训练框架1小时前Codex Security CLI – OpenAI开源的AI代码安全扫描CLI工具4小时前Qwen-Audio-Agent – 阿里开源的实时语音 Agent 框架21小时前NewMax – 本地 AI Agent 工作台，AI会真实操作浏览器23小时前RingBot AI – AI智能体AaaS平台，零代码配置与上线23小时前JiuwenSwarm – 华为开源的 AI Agent 统一工作平台1天前KerWork – 桌面级AI执行助手，可在本地完成各种任务1天前Instella-MoE – AMD 开源的混合专家语言模型系列1天前AgentLink – 心言集团推出的跨智能体工作流终端1天前ChatLens语镜 – AI 会话智能体，透镜读屏智能回复辅助2天前PerceptionBench – 月之暗面开源的视觉感知诊断基准2天前水杉输入法 – 免费开源的中文输入法，支持 AI 联想2天前Midjourney V8.2 – Midjourney推出的最新AI图像生成模型2天前

Claude Sonnet 5 – Anthropic推出的最强智能体模型AI工具4周前发布AI小集03Claude Sonnet 5是什么Claude Sonnet 5是Anthropic推出的 Sonnet 系列中智能体能力最强的模型，支持制定计划、调用浏览器和终端等工具并自主运行。模型在智能体编码、多学科推理、计算机使用等评测中性能接近 Opus 4.8，但价格显著更低。Claude Sonnet 5已成为 Free 和 Pro 用户默认模型，安全性和不良行为发生率均优于Sonnet 4.6。Claude Sonnet 5的主要功能智能体编码：支持复杂软件工程任务，SWE-bench Pro 通过率达 63.2%，可自主完成代码编写与调试。终端操作：可调用终端工具执行命令，Terminal-Bench 2.1 通过率达 80.4%，胜任服务器运维与脚本执行。浏览器搜索：具备自主网络搜索与信息整合能力，BrowseComp 评测表现较 Sonnet 4.6 大幅提升。计算机使用：可操作图形界面完成复杂任务，OSWorld-Verified 通过率达 81.2%，接近 Opus 4.8 水平。多学科推理：在 Humanity’s Last Exam 中无工具达 43.2%、带工具达 57.4%，知识工作 GDPval-AA v2 评分达 1618。五级努力度控制：支持 low / med / high / xhigh / max 五级调节，按需平衡任务成本与输出质量。Claude Sonnet 5的技术原理自适应推理架构：采用自适应推理机制，模型可根据任务复杂度自主决定何时以及如何深入推理，无需固定 token 预算。五级努力度控制：支持 low / med / high / xhigh / max 五级 effort 参数，通过细粒度控制实现成本与性能的动态平衡。增强型工具调用框架：原生集成浏览器、终端等工具调用能力，支持多步骤规划与自主执行闭环。更新版 Tokenizer：采用新版分词器，对相同输入文本产生更多 tokens（约 1.0-1.35 倍），提升语义粒度与处理精度。高分辨率视觉理解：支持高分辨率图像输入，提升对文档、图表和界面的识别与理解能力。安全对齐优化：通过改进的对齐训练降低幻觉率、迎合性和提示注入攻击风险，整体不良行为评分优于 Sonnet 4.6。如何使用Claude Sonnet 5网页端直接使用：访问Claude官网，Free 和 Pro 用户已默认切换至 Sonnet 5，无需额外配置。API 调用：开发者通过 Claude Platform 指定模型名claude-sonnet-5可在应用中接入。Claude Code 集成：在 Claude Code 编程助手工具中直接选择 Sonnet 5 进行编码协作与代码审查。企业控制台启用：Max、Team 和 Enterprise 套餐用户可在管理后台中一键启用并分配团队权限。调节努力度参数：调用 API 时设置 effort 参数为 low / med / high / xhigh / max，控制推理深度与成本。Claude Sonnet 5的核心优势性价比突出：用 Sonnet 级价格提供接近 Opus 4.8 的智能体能力，降低高端 AI 应用门槛。成本曲线优化：中等努力度下效率大幅提升，高努力度可在部分任务上匹配 Opus 4.8 性能。自主执行增强：能完成复杂多步任务，无需人工干预即可检查自身输出并持续跟进至完成。安全性提升：整体不良行为发生率低于 Sonnet 4.6，幻觉率、迎合性和提示注入抵抗能力均有改善。缓存机制友好：支持 5 分钟和 1 小时缓存写入，重复调用场景下可进一步降低 Token 消耗成本。Claude Sonnet 5的项目地址项目官网：https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-5Claude Sonnet 5的同类竞品对比对比维度Claude Sonnet 5Gemini 2.5 Pro发布方AnthropicGoogle DeepMind产品定位中端智能体原生模型旗舰多模态推理模型智能体编码SWE-bench Pro 63.2%约 63-65%（行业估算）终端操作Terminal-Bench 80.4%，深度原生支持支持有限，主要通过工具调用实现浏览器搜索BrowseComp 大幅提升，自主规划搜索强支持 Google 搜索集成，但自主规划能力一般计算机使用OSWorld-Verified 81.2%支持屏幕操作但精度与稳定性相对较低API 输入价格$2 / 百万 Tokens（优惠期）约 $1.25 / 百万 Tokens（上下文缓存）API 输出价格$10 / 百万 Tokens（优惠期）约 $10 / 百万 Tokens上下文窗口1M Tokens1M Tokens（标准）/ 2M Tokens（实验）Claude Sonnet 5的应用场景自动化软件工程：端到端完成代码编写、调试、测试和 PR 提交，解放工程师聚焦决策与审阅。企业流程自动化：自动更新 CRM 数据并发送邮件通知，完成跨系统的多步骤业务流处理。智能客服与深度研究：自主浏览网页收集信息，整合多源数据生成深度研究报告。遗留代码维护：定位复杂代码中的根因问题，提供持久修复方案而非表面症状修补。法律与金融分析：处理多文档推理任务，完成法律研究、合同审查和数据洞察提取。# 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LocateAnything - 英伟达推出的视觉语言定位模型下一篇Claude Science - Anthropic推出的 AI 科研工作台相关文章HY-WU – 腾讯混元开源的功能性神经记忆框架AI小集2Careerflow – AI求职助手，提供简历生成与优化、面试模拟等功能AI小集3Moovly – AI视频制作平台，提供高效视频创作解决方案AI小集2MARS5-TTS – 开源的AI声音克隆工具，支持140+语言AI小集4Dify Marketplace – AI插件系统，涵盖数据分析、内容创作等多个领域插件工具AI小集4寸止 – 开源AI对话增强工具，智能拦截AI提前终止对话AI小集3暂无评论再想想发表评论暂无评论…热门工具豆包LibTV绘蛙AIAiPPT秘塔AI搜索TRAE编程堆友Agent美图设计室Sekoupdream秒哒办公小浣熊最新收录Lumina纳米Work袋马Sophclaw千问办公ReelFork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Grok Voice Think Fast 2.0 – SpaceXAI 推出的语音模型2小时前AngelSpec – 腾讯混元团队开源的端到端推测解码训练框架2小时前Codex Security CLI – OpenAI开源的AI代码安全扫描CLI工具5小时前Lyria 3.5 – 谷歌 DeepMind 推出的 AI 音乐生成模型6小时前Qwen-Audio-Agent – 阿里开源的实时语音 Agent 框架22小时前NewMax – 本地 AI Agent 工作台，AI会真实操作浏览器24小时前RingBot AI – AI智能体AaaS平台，零代码配置与上线1天前JiuwenSwarm – 华为开源的 AI Agent 统一工作平台1天前KerWork – 桌面级AI执行助手，可在本地完成各种任务1天前Instella-MoE – AMD 开源的混合专家语言模型系列1天前AgentLink – 心言集团推出的跨智能体工作流终端1天前ChatLens语镜 – AI 会话智能体，透镜读屏智能回复辅助2天前PerceptionBench – 月之暗面开源的视觉感知诊断基准2天前水杉输入法 – 免费开源的中文输入法，支持 AI 联想2天前

1976 年 3 月 6 日，美国佛罗里达州代托纳。首届 AMA Superbike 赛事进行到最后几米，驾驶 BMW R 90 S 的 Steve McLaughlin 从队友 Reg Pridmore 身边冲过，以微弱优势拿下冠军。BMW 包揽前两名，另一位车手 Gary Fisher 此前一度领跑，最终因变速箱故障退赛。赛季结束后，Reg Pridmore 成为历史上首位 AMA Superbike 年度冠军。同一年，BMW R 90 S 还拿下曼岛 Production TT 的组别胜利。这辆 1973 年问世、拥有 67 马力和 200km/h 最高时速的摩托，也由此成为 BMW Motorrad 的传奇车型之一。50 年后，R 90 S 的橙色车漆和整流罩，再次出现在一辆量产 BMW 摩托上。就在昨天，宝马摩托车在呼和浩特敕勒川草原一口气发布了三款新品，分别为 BMW R 12 S、BMW R 1300 GS 探险版自动挡，以及 BMW R 1300 RT Option 719 版，售价依次为 19.99 万元、23.99 万元和 33.79 万元。其中，BMW R 12 S 延续了 R 90 S 的复古运动路线。熔岩橙金属漆取自经典的 Daytona Orange 配色，车头加上了标志性的整流罩，后方采用带撞色缝线的单座短尾设计。另外，侧盖上的红色「S」、油箱上的双细条纹，都能在当年的 R 90 S 上找到对应元素。从造型上也能看出，这款车基于 BMW R 12 nineT 打造，搭载 1170 cc 风油冷水平对置双缸发动机，最大功率 107 马力，峰值扭矩 115 N·m，匹配 6 速变速箱和轴传动系统。和以往一样，R 12 S 的底盘配置同样偏向街道。前方使用可调倒立式前叉，后方为平行连杆悬架，前轮配备双 310 mm 浮动制动盘。电子辅助方面，新车提供 Rain、Road 和 Dynamic 三种骑行模式，并配有 ABS Pro 弯道防抱死制动系统和 DTC 动态牵引力控制。此外，坡道起步辅助、定速巡航、自适应大灯、无钥匙启动和加热手把等配置，大大提升了日常骑行的便利性。该说不说，这摩托车的配置快比我特斯拉还高了。第二款车是 BMW R 1300 GS 探险版自动挡。看名字就知道，这辆车最大的卖点就是它的自动挡。在这辆车上，宝马最新的 ASA 自动换挡辅助系统会通过两套电子执行机构，分别对离合器和挡位进行控制。从图中可以看到，原本位于左侧车把上离合器拉杆已经被取消掉了。具体来看，ASA 一共有两种工作模式。D 模式下，系统会结合发动机转速、车辆负载和当前骑行模式，自动选择挡位和换挡时机，就和汽车的自动挡类似。切换至 M 模式后，骑手仍可通过脚部换挡杆主动升降挡，离合器操作则继续交给系统完成。它的动力来自一台 1300 cc 水冷水平对置双缸发动机，最大功率为 143 马力，峰值扭矩为 149 N·m。车身结构采用钢制主车架和铝制后车架，整车较上一代减重 12 kg。悬架部分，前轮采用宝马特有的连杆式前悬架，这套结构将前轮导向和减震分开处理，能够减少急刹时车头下沉。后轮同样使用平行连杆结构，并配有 DSA 动态电子悬架，可根据路况、载重和骑行模式，自动调整前后悬架的阻尼与弹簧刚度。摩托车界的魔毯悬架属于是。辅助驾驶当然也少不了，系统能通过毫米波雷达和超声波雷达识别其他车辆，为用户定速巡航、前碰预警、变道辅助等功能。另外这辆车还配有 ABS Pro、发动机阻力扭矩控制、动态牵引力控制和动态制动控制，拥有公路、雨天、越野等多种骑行模式。显然，GS 的使命是征服山川河海，而 R 1300 RT，则是为了让你的旅途更轻松。更突出的侧板和电动风挡负责为骑士挡风，前移的车把与加长的后座重新分配了驾乘空间。而在装载方面，左右边箱的单侧容积可从 27L 扩展至 33L，内部带有照明和 USB-C 接口。用户还可以选装 39L 或 54L 尾箱，其中 54L 版本配有乘客加热靠背。和 GS 一样，它用的也是一台 1300 cc 水冷水平对置双缸发动机，输出同为 143 马力和 149 N·m，ASA 自动换挡、DCA 动态底盘和辅助驾驶系统这些也一个不少。两个人，几天行李，再加上一段足够长的公路，这就是 R 1300 RT Option 719 需要应付的场景。

📈长鑫科技上市首日盘中大涨超过 531%，超越腾讯🤖英伟达联手微软成立开放 AI 安全联盟，OpenAI 与 Google 缺席🚗小米澎程将发布两款增程 SUV，雷军解释为何暂无纯电版⚡SK 电信成立 SK Hyper，计划到 2035 年建设 15GW AI 数据中心💰英伟达与 Naver 达成 10 亿美元投资协议，韩国 AI 工厂将扩容至 200 兆瓦💸曝英伟达拟为 OpenAI 数据中心项目提供 2500 亿美元融资担保🚀OPPO 启动小布 Next 共创计划，首批覆盖 Find X8、X9 与一加旗舰⌚Pixel Watch 或加入「手机解锁手表」功能💡奥特曼谈 AI 生产力：奇点已至，但人类会比以前更忙碌🔋vivo X300 E 开启预售，搭载 7200mAh 电池与蔡司长焦🎉腾讯 QQ 宠物官宣回归，升级为 3D 形象并接入大模型🏍️19.99 万元起，宝马摩托发布三款新品🌒月之暗面开放 Kimi K3 模型权重🔉TCL 发布 Q 系列回音壁，Q95K 采用 11.1.4 声道系统💻腾讯 WorkBuddy 鸿蒙 PC 版上线，支持「碰一碰」分享🐱美团上线 CatPaw AI Agent 平台💼78 元/月起，千问办公上线 Windows、macOS Beta 版🦿杭州机器人学校开学，30 台机器人和机器狗开始接受技能训练🥇瑞幸在泰国商标纠纷中胜诉🚙商务部：6 月享受汽车以旧换新补贴的新能源车占比达 65.4%🌌SHEIN 通过港交所聆讯，2026 年一季度收入增速降至 1.1%长鑫科技上市首日盘中大涨超过 531%，超越腾讯长鑫科技昨日在科创板上市，开盘后一度涨到 54.65 元，相较 8.66 元的发行价大涨超过 531%，市值达到 3.66 万亿元。按当日汇率测算，长鑫科技盘中市值已超过腾讯控股 4.03 万亿港元对应的人民币市值。收盘后，报 49.00 元，较发行价上涨 465.82%，当日最高 55.03 元、最低 38.11 元，总市值为 3.28 万亿元，成交额 1411.87 亿元。长鑫科技的上市规模使其成为中国近年来规模较大的 IPO 之一。公司主营 DRAM 研发、设计、生产和销售，产品覆盖消费电子、服务器和汽车等存储场景。搜狐科技援引招股书与员工说法称，上市前员工持股平台合肥集鑫持有长鑫科技 50.37 亿股，公司两次员工持股计划累计授予 6760 人次；创始人、董事长朱一明还承诺把其持有的 7.68 亿股全部分配给员工。🔗 相关阅读：长鑫科技高开470%，对等等党来说不是好消息英伟达联手微软成立开放 AI 安全联盟，OpenAI 与 Google 缺席英伟达昨日宣布将与微软、SpaceX、IBM 等多家科技巨头联合成立「开放安全 AI 联盟」（Open Secure AI Alliance），旨在构建并共享开源 AI 安全工具。联盟创始成员还包括 Palantir、OpenClaw、Linux 基金会、Cloudflare、Cloudera、戴尔、思科、Adobe、西门子和 DoorDash。值得注意的是，OpenAI、Google 以及 Anthropic 等领先的美国 AI 公司并未出现在创始成员名单中。目前，关于顶级 AI 模型是否应该保持开源的争论正不断升级。近期，以 Kimi K3 为代表、性能强劲的开源权重模型陆续面世，这对长期坚持闭源策略的美国实验室构成了挑战。英伟达及其合作伙伴认为，要有效防御来自前沿模型的攻击，必须具备访问开源和闭源模型的双重能力，以便开发者拥有足够的工具来对抗新兴威胁。此外，该联盟的成立也呼应了近期行业内捍卫 AI 开放性的运动。此前英伟达曾牵头联名信支持 AI 开源，Google 和 OpenAI 随后也补充签署，但 Anthropic 至今仍未参与。曝三星手机拟采用长鑫内存据《日本时报》报道，三星电子计划在其智能手机中采用长鑫存储（CXMT）生产的内存芯片，意图通过引入中国本土供应商来降低零部件成本，并以此抢占中国智能手机市场份额。报道称，三星接洽长鑫存储除了分散供应风险外，更主要的目的是利用中国芯片的供应优势，为其在中国市场的竞争提供价格空间。不过，长鑫存储目前的议价能力已显著提升。由于 AI 客户投入的资金规模巨大，长鑫存储的 DRAM 芯片价格目前并不低，部分型号甚至高于三星自家产品。此外，苹果也正在接洽长鑫存储寻求合作，旨在分散因 AI 需求爆发导致的 DRAM 供应风险。小米澎程将发布两款增程 SUV，雷军解释为何暂无纯电版小米澎程宣布 7 月 30 日晚 7 点举行技术发布，内容包括小米昆仑平台、小米昆仑超级增程和小米昆仑全域安全；两款智能可变大空间 SUV 也将亮相，分别是大七座旗舰增程 SUV 澎程 N90 Max 和大五座四驱增程 SUV 澎程 N70 Max。官方数据显示，截至 6 月 30 日，两款车型累计道路测试 626 天，投入测试车辆 566 台，实测里程 428 万公里。小米澎程是小米汽车的第二个系列，官方此前将其定位为智能可变大空间 SUV；两款车型都采用增程动力，发布会将进一步说明昆仑技术架构。针对澎程系列为何全系采用增程动力而暂无纯电版本的疑问，小米汽车创始人雷军昨日在社交媒体上进行了回应。雷军表示，澎程系列采用方盒子造型，风阻较大，且全尺寸大空间车型的自重较高。若开发纯电长续航版本，则需要搭载超大容量电池，这会进一步增加车重并反过来影响续航表现。雷军指出，大电池增程方案可实现日常通勤「一周一充」的纯电体验，并在极限情况下由增程器兜底，从而彻底消除用户的充电焦虑。北大校友翁荔发文告别 Thinking Machines，因健康原因离职Thinking Machines Lab 联合创始人、北大校友翁荔（Lilian Weng）在社交媒体发布离职信，宣布正式离开这家成立仅 20 个月的 AI 初创公司。就在几天前，Thinking Machines 刚发布了其首个开源大模型 Inkling。翁荔在离职信中表示，离开的主要原因是健康问题。她提到在过去 7 个月中，自己的生病频率超过了以往任何阶段，且在公司冲刺发布 Inkling 期间，因病无法参与工作的负罪感令其备受煎熬。翁荔此前在 OpenAI 任职超过 6 年，曾从零组建了规模超 80 人的安全系统团队，并担任研究与安全副总裁。2024 年 11 月离开 OpenAI 后，她于 2025 年 2 月与 OpenAI 前 CTO Mira Murati 等人共同创立了 Thinking Machines。Thinking Machines 在成立之初曾获得 20 亿美元种子轮融资，由 a16z 领投，投后估值达 120 亿美元。然而在过去一年中，该公司经历了频繁的人事变动，包括联合创始人 Barret Zoph、Luke Metz 在内的多名核心成员已相继重返 OpenAI。目前，Thinking Machines 已与英伟达达成战略合作，并上线了模型微调工具 Tinker 及开源模型 Inkling，正处于从研发阶段向产品交付转型的关键期。🔗 相关阅读：刚刚，北大校友翁荔官宣离职，AI 时代最好的「对齐」是照顾好自己SK 电信成立 SK Hyper，计划到 2035 年建设 15GW AI 数据中心韩国 SK 电信 7 月 23 日宣布成立全资子公司 SK Hyper，主营 AI 数据中心、变电站运营和商业化业务。SK 电信计划在 2030 年前向 SK Hyper 注资 7500 亿韩元，先在蔚山建设数据中心集群。SK Hyper 预计到 2029 年建设总容量 5GW 的 AI 数据中心，再根据市场需求在 2035 年前扩容至 15GW；公司还计划在忠清地区建设更多吉瓦级设施。SK 电信将以全资子公司方式运营 SK Hyper，并通过股权投资持续注资。公司把数据中心建设、变电站运营和商业化列为同一业务范围，同时负责基础设施运营和相关服务销售。英伟达与 Naver 达成 10 亿美元投资协议，韩国 AI 工厂将扩容至 200 兆瓦英伟达宣布与韩国互联网公司 Naver 达成 10 亿美元投资协议，将此前部署的 NVIDIA DSX AI 工厂扩容至 200 兆瓦。扩建后的设施计划采用 Vera Rubin、Blackwell 等平台，为韩国和美国的 AI 公司提供训练和推理算力。英伟达还将与 Brookfield Asset Management 合作，提供最高 90 亿美元资金支持。Naver 计划把英伟达基础设施规模进一步扩展到 1 吉瓦，并在今年下半年推出基于 NVIDIA Agent Toolkit 的 AI Agent 平台。这座 AI 工厂的算力服务对象包括韩国和美国的 AI 创新企业，设施扩容同时覆盖数据中心、电力和模型开发所需的软件工具链。曝英伟达拟为 OpenAI 数据中心项目提供 2500 亿美元融资担保据《华尔街日报》报道，英伟达正在与 OpenAI 洽谈，为后者在美国俄亥俄州南部租用软银旗下能源公司的 10GW 级数据中心项目提供约 2500 亿美元融资担保。该项目若计入芯片等成本，总投资额可能超过 5000 亿美元。报道称，项目所需电力由美国政府控制，日本方面提供资金支持；Anthropic、微软和谷歌近期也与美国商务部长霍华德·卢特尼克沟通过该项目。截至报道发布，英伟达和 OpenAI 未回应置评请求。这项安排仍处在谈判阶段，报道把英伟达的角色描述为融资担保方，而不是已经完成的数据中心投资。项目的规模、租赁结构和电力来源都与美国、日本及软银相关方的协商有关。OPPO 启动小布 Next 共创计划，首批覆盖 Find X8、X9 与一加旗舰OPPO 宣布启动「小布 Next 计划」首轮共创招募。官方将其描述为面向下一代 AI 形态的技术探索，重点包括端侧全域记忆、全时意图感知和多智能体协作；入选用户可抢先体验相关能力及端侧优先的隐私方案。首批支持的机型包括 OPPO Find X8、Find X9 系列和一加 13、13T、15、15T 等机型。Pixel Watch 或加入「手机解锁手表」功能Android Authority 在 Google 的 Connected Phone & Watch 服务应用中发现「Phone to Watch Unlock」相关代码。按代码描述，用户先解锁配对的 Pixel 手机，Pixel Watch 可自动解除锁定；首次设置仍需在手表上验证现有 PIN 或图案。现有 Watch Unlock 的方向是由手表协助解锁手机，新功能则反向让手机解锁手表。相关代码还显示，受信任关系可能可从旧手表迁移到新手表。💡 奥特曼谈 AI 生产力：奇点已至，但人类会比以前更忙碌据《商业内幕》报道，OpenAI CEO Sam Altman 在上周六发布的「Relentless」播客采访中表示，AI 并不会像许多人预期的那样开启「每周 4 小时工作制」的黄金时代。他认为，尽管技术长期以来一直承诺减少人类的工作时间并增加休闲，但由于人类天生具备竞争性，这种大规模的社会性变革很难实现。Sam Altman 指出，随着 AI 驱动生产力提升，人们对自己的期望也会随之水涨船高。他表示，人类总是在追求更多，倾向于创造新的事物并进行相互比较，这种「相对游戏」驱动下的竞争是经济发展的动力，且不会停止。他预测，在「后超级人工智能」时代，人们反而会比想象中更加忙碌。值得注意的是，Sam Altman 在采访中提到 AI 已经进入了「奇点」阶段，即人工智能超越人类智能并可能开始脱离控制的转折点。针对后疫情时代兴起的「每周 4 天工作制」讨论，报道提到，虽然部分小企业通过缩短工时提升了员工士气和生产力，但随着各大企业 CEO 强制要求员工重返办公室，甚至推行「996」工作文化，缩短工作周的愿景正变得日益遥远。vivo X300 E 开启预售，搭载 7200mAh 电池与蔡司长焦vivo X300 E 开启预售，12GB+25

「人民需要什么，五菱就造什么」的含金量还在提升，这个人民，自然也包括香港人民。刚刚过去的 2026 年 6 月，五菱 Darion EV 成为了香港车市销量亚军，也是香港 MPV 销量的冠军车型。五菱 Darion EV 在内地有一个更被人熟知的名词：星光 730，五菱 Darion EV 在统计中也会被记录为星光 730 国际版。星光 730 拿下香港 MPV 销冠，让人意外，又挺合理人的认知总是有点滞后性，比如问一下身边的人猜一下香港如今最热销的 MPV 是什么的话，想必很多人还是回答丰田埃尔法，这是过去 20 多年时间里形成的固有认知。几年前丰田埃尔法在内地一车难求加价数十万还要苦等数月的现象，跟这款车在香港的持续热销不无关系。很长的一段时间里，香港的消费行为会深刻影响广东地区，进而影响更广，就比如香港富豪阶层喜欢的奔驰大 G 在驾驶和舒适性上乏善可陈，但就是象征有钱，间接影响内地消费者的认知；再比如香港娱乐明星惯用丰田埃尔法做「保姆车」，经常随着明星出现在报刊杂志版面上，也给这款车附上了「巨星之选」的标签。时代的巨变往往又先于很多人的认知改变，在很多人依旧认为丰田埃尔法是香港 MPV 代表车型的时候，国内新能源已经组团霸占了这里的 MPV 市场。可以看到，在 2026 年 6 月香港私家车前 20 名的销量榜（以登记数量口径计算）上，五菱 Darion EV（星光 730 国际版），极氪 009，小鹏 X9，上汽大通 MIFA 7（上汽大通大家 7 国际版），比亚迪 M6（比亚迪宋 Max 换名）以及广汽 E9 PHEV 总共 6 款国产 MPV 在列，海外车型则仅有丰田埃尔法，本田 STEP WGN 和本田 FREED 3 款，而且整体销量均比较靠后。这个销量榜值得说道的地方不少，最明显一点就是香港 MPV 市场早已不是丰田埃尔法一家独大的局面，私家车销量前 20 里一共 9 款 MPV，也说明这个细分市场的竞争相当充分，而国产新能源能够成功占据 MPV 市场的里的绝大部分，也说明国产新能源在内地车市摧枯拉朽的竞争力输出到香港也丝毫不减。所以星光 730 能够在这个榜单上斩获全车型亚军，MPV 市场冠军的含金量还是相当足的。并且，星光 730 在香港的成功不是因为售价低廉，它卖到香港并不算便宜，起售价达到了 30.88 万港币，虽然没有丰田埃尔法贵，但是和本田 STEP WGN （31.99 万港币起售）处于差不多的价位，比本田 FREED（20.99 万港币起售）贵不少。当然，虽然本田的这两款车被归类到了 MPV 车型，但是本田 STEP WGN 本质上还是个 K-Car 放大版，车长为 4830mm，轴距 2890mm；而本田 FREED 甚至在 4310mm 车长和 2530mm 轴距的局促空间里塞进了足足 7 个座位，属于实至名归的「宝宝巴士」。相较之下，星光 730 和本田的两款 MPV 车型就像 2 个时代的产品，单从尺寸上来说，长 4910mm 和轴距2910mm 的尺寸就更大，更不要说全车的智能化和细节配置领先一个时代。香港是世界上用车成本最高的地区之一，油价和停车费几乎算是世界最高，汽油价格最近的价格在 25-35 港币一升，普通燃油车基本上行驶一公里就要 2 港币的用油成本，相较之下纯电车型的用车成本就低很多，如果使用家充的话，星光 730 纯电版的每公里出行成本也就一毛多，用公用桩也贵不了太多，所以这是国内新能源汽车这几年在香港大卖特卖的外部环境因素。话又说回来了，环境因素对于大家都是一样的，就看谁能拿出有竞争力的产品了。香港的道路环境对于新能源来说比较友好，通勤半径适中但道路密集狭窄，并且有明显的高低起伏，还有不错的公共充电网络，所以像是星光 730 这样在电池续航，快充功率上给到还不错配置的车型来说相当适配，500 公里的续航里程，加上 2C 快充 20 分钟从 30% 充到 80% 的效率，能够很好避免里程焦虑，哪怕是深港两地通行也没什么压力。像是同在销量榜单的本田 FREED 和本田 STEPWGN Air 都是三四年前的车型，多年没有获得更新，马力也分别只有 131 匹和 150 匹，7 人满座情况下如果应付香港的上坡路会比较吃力。鉴于内地汽车市场卷过头了，所以很多我们司空见惯的配置或者场景，在香港其实相当有竞争力，比如内地市场里，星光 730 在 10 万元档位上配了电动滑移门，算是同级少有，在香港也是类似，算是同级唯一的配置。这个配置在香港直击痛点，因为香港路窄，车位小，电动滑移门更容易上下车，实用性更强。经受住了香港市场考验的星光 730，也是人民的 MPV香港汽车市场准入标准严苛，前面也说了星光 730 获得 MPV 销冠的含金量，这是切切实实地通过跨市场热销，印证了中国汽车智造的硬实力，为中国品牌乘用车出海高端市场提供了可参考的行业范本。如果说香港人民花 30.88 万港币买星光 730 是一种品质之选的话，那内地售价 8.78 万元-11.38 万元（综合补贴后价格）买星光 730 无疑是国内竞争态势之激烈，产品价格平衡之精妙的绝佳体现。毕竟这是正正经经的 MPV，二排独立座椅，大量皮革材质，带 50W 风冷无线充电，基于 Android 13 的中控大屏且支持灵语 AI 中枢智能体，融合了 AI 大模型能力，支持粤语、四川话、上海话等八种方言自由交互……更别说在 10 万元档位的 MPV 上它还配了前后双独立悬架底盘，电动滑移门电动尾门和自动感应大灯自动感应雨刷等等配置。它确实在 10 万元 or 30 万港币的价位段上，提供了一辆主流 MPV 应该提供的舒适驾乘体验和智能化功能，这些是它能在香港市场胜出的基础，就比如说粤语语音交互能力，是不是香港市场的刚需？回过头说，能在香港卖好的车，没理由在内地市场卖不好。实际上，今年上半年，星光 730 也是自主品牌 MPV 的销冠，一共卖出了 34426 辆，整个 MPV 市场也仅次于丰田赛那和别克 GL8，并且和别克 GL8 的销量差距仅有 300 多辆。和香港汽车市场偏爱 MPV 车型，在品类里竞争激烈不同，内地 MPV 市场竞争的格局实际上更艰险：MPV 是整个乘用车市场大盘里的利基市场，占比约在 5% 左右，但车型供给极为充盈，且产品力没有一个弱的，能在这个市场里拿到自主品牌冠军同样不是一句星光 730 卖得更便宜能概括的。做产品的权衡和取舍的艺术，在 10 万元 MPV 产品上肯定没法获得旗舰级的智驾芯片，激光雷达，还有零重力座椅这样的配置，但是能给什么，给到多少合适是个大命题。前面说了很多星光 730 给了什么同级少有甚至唯一的配置，但有一个地方，却是一定要给到的：安全配置。星光 730 纯电版能把价格定在 11.38 万元，很大程度是因为电池用的是五菱自研神炼电池，目前有着碰撞 0 自燃安全记录，车身配有高强度钢占比 75.6% 的笼式车身，也支持支持 FCW 前碰撞预警+AEB 自动紧急制动，甚至有还一些智能辅助驾驶功能。取舍实际上也是一种态度，在看不见的地方事关安全的地方多给一些，恰是一种更好的权衡。如果非要给这款车的两地热销再上一点价值，我想说的是，基于内地市场激烈竞争产生的销量头部车型，即便销售价格以两倍三倍的价格提升，拿到更广阔市场里会有着只强不弱的竞争力，反过来说，竞争力的源泉来自于方方面面。工业制造能力不用多说，类似于在 10 万元 MPV 车型上就有大模型和智能体交互这种事，只会发生在中国，因为其他地方要么没办法把像模像样的 MPV 成本控制得这么低，要么压根就没有大模型和智能体落地能力。所以说，五菱把星光 730 定位成「人民家庭出行品质冠军」是经过一番炼字的，人民是 10 万元级别面向普罗大众，家庭是七座 MPV 装得下三代同堂，出行品质是在有限成本里平衡了驾乘智能和舒适，冠军是两地细分市场的销冠。

苹果的第一副 AI 眼镜，也许会在明年 6 月和我们见面。彭博社记者 Mark Gurman 在最新的《Power On》新闻通讯中爆料，苹果打算把代号 N50 的智能眼镜推迟到 2027 年 6 月的 WWDC 上发布，正式发售更是要等到当年年底——相比此前流出的「今年预览、明年开卖」，这个节奏明显放慢了。除了硬件还没磨利索，苹果内部也在反复权衡：把摄像头架在人脸上，到底怎样才能不冒犯别人？摄像头「保留还是取消」，是个大问题围绕这副智能眼镜，苹果内部其实一直在经历一场「To be, or not to be」式的权衡，并在三种截然不同的技术路线之间摇摆。第一种方案最为保守，也最安全——完全取消摄像头。这样一来，设备可以保留声音交互、第一视角音频 AI 助手以及音乐播放，直接避开所有关于偷拍和面部识别的伦理风暴。但这也意味着，眼镜将失去对周围物理世界的视觉感知能力，直接退化成一副戴在脸上的蓝牙耳机。第二种方案则是限制摄像头的权限，让它只作用于 AI 视觉分析，绝对禁止用户摄录照片或视频。摄像头捕获的画面仅在本地芯片中短暂流动，用于识别物体、文字或场景，随后立即丢弃。这个方向看似兼顾了功能与克制，却白白浪费了第一视角拍摄这一最核心的消费刚需。Meta 的市场验证已经表明，用户购买智能眼镜最强烈的动力之一，正是随时随地免手持记录生活。因此，商业逻辑决定了苹果大概率只能选择第三种——与 Meta Ray-Ban 类似，同时支持摄录与 AI 功能。但这也就意味着，苹果必须把自己引以为傲的「隐私至上」招牌，押上这条充满争议的赛道。一旦镜头长在眼镜上，它影响的就远不止戴眼镜的那个人，还有出现在他视野里的每一个人。隐私问题，AI 时代的回旋镖即便是不断营销自己在隐私方面安全与克制、甚至将其视作核心资产的苹果，也并不是没有翻过车。从当年引发设备端监控质疑而作废的相册 CSAM 机制，到导致 9500 万美元和解的 Siri 录音门，再到被滥用为跟踪工具而被迫连续修补提醒防线 的 AirTag，都证明了一件事：当一款产品获得了进入现实的能力，管控力的轻微失效都会引发剧烈的反弹。而在智能眼镜和 AI 领域，这种滥用所带来的风险正在以更快的速度演变成现实丑闻。在东亚考场上，这种失控已经露出了冰山一角。此前，日本早稻田大学的入学考试中就曾爆发过考生利用智能眼镜隐蔽拍照、将试卷实时发送给外部 AI 寻求解题的作弊案件；而在今年刚刚结束的高考中，多地教育考试部门更是发布了前所未有的安检新规——广东、上海、湖北等省市要求所有佩戴框架眼镜的考生，都必须在监控镜头下自行摘下眼镜接受专项查验。从考场作弊到公共偷拍，当一颗几毫米宽的镜头被伪装成普通镜框，硬件层面的滥用就很难再靠道德自律约束。今年 7 月，Meta 宣布为 Ray-Ban 智能眼镜更新保护机制，一旦检测到录制指示灯被破坏或篡改就强制关闭摄像头。行业不得不为「有人会把灯扣掉」专门设计防御机制，恰恰说明靠一颗小灯泡建立公共信任是极其脆弱的。而其刚发布不久的 Muse Image AI 工具，也因为擅自调取 Instagram 公开账号肖像生成图片引爆全网抗议，迫使 Meta 在几天后公开道歉并紧急下架。更深层的危机在于，传统消费电子赖以生存的契约逻辑，在可穿戴设备面前彻底失效了。传统消费电子的隐私体系，建立在「用户授权」上。你勾选了同意协议，厂商给你提供服务，看似一手交钱一手交货，但这里不得不再问一个问题——我们真的有得选吗？图｜苹果 macOS 软件协议大多数服务条款几十页起步，就像法务搭建的文字迷宫。用户要么硬着头皮点同意，要么直接退货走人，没有任何协商空间。厂商甚至能随时反悔。2025 年 4 月，Meta 直接改了隐私政策，强行剥夺了用户取消语音保留的选项，同时把 AI 摄像设为默认开启。不想被录？唯一的办法是彻底停用语音助手。如果连掏钱买设备的用户都如此被动，那些被无辜卷入镜头里的陌生人，就更不可能有任何选择权了。今年 3 月加州法院受理的一起集体诉讼（Bartone et al. v. Meta）就把这种困境摆上了台面。原告把 Meta 告上法庭，因为他们发现那些被承诺「严格保密」的家庭视频，竟然被打包发给了肯尼亚的数据标注工厂，由月薪微薄的外包工人人工审核。一位标注员在案卷里回忆，他审过一段很尴尬的视频：男主人把眼镜顺手放在卧室床头柜上就出去了，随后不知情的妻子进屋换衣服，整个画面被眼镜完整拍下，最后跨越半个地球呈现在陌生人的电脑屏幕上。购买者以为自己买到的是免手持的便利，但镜头下的伴侣、路人和陌生人，在不知不觉中被剥夺了知情权，甚至被迫沦为 AI 模型训练的免费素材。苹果的私有云，能给陌生人安全感吗？面对智能眼镜这种形态，苹果最可能的解法，是沿用 Apple Intelligence 的安全框架——依靠自建的私有云计算（Private Cloud Compute），配合本地芯片，保证传感器采集的数据在端到端加密下运行，绝不上报给第三方或用于训练模型。但这一套技术组合拳，依然有打不中的地方。技术架构只能解决「数据去了哪里」，却回答不了「镜头为什么要拍到我」。对于坐在佩戴者对面的人来说，数据存在本地芯片还是硅谷服务器，并没有本质区别。只要那颗镜头冲着他，采集就已经发生了。这揭示了可穿戴 AI 时代一个被长期掩盖的悖论：科技公司一直在试图把「公共隐私问题」，偷偷替换成「个人数据安全问题」。在过去，打字、拍照、语音搜索都是显性的交互。手机拍摄需要掏出设备、抬起手臂、对准目标，这个动作本身就是一种公共信号，周围的人能清晰判断并决定避开或制止。图｜charlesdeluvio @ Unsplash而智能眼镜将这一切藏进了最日常的「注视」里。当采集行为变得隐蔽且无感，隐私的边界就不再取决于用户如何设置软件，而是取决于旁观者是否迫于无奈放弃了对自身肖像和生活状态的控制。图｜哈佛学生开发的智能眼镜 I-XRAY，只需看一眼即可获取陌生人个人隐私当科技公司无法在产品设计上给出安全感时，社会公共空间就会自发建立防火墙。从高考安检门的专项查验，到医院、健身房甚至游轮儿童区，针对智能眼镜的限制禁令正在全球范围内蔓延。这并不是公众排斥新技术，而是社会在用最原始的物理屏蔽，来应对一种失去边界的无感侵入。以往，一件消费电子产品只要搞定买单的消费者，就能顺理成章地进入所有场景；但对于一副戴在脸上的 AI 眼镜来说，买单用户的意愿只是最基础的门票，它真正需要征得许可的，是整片公共空间里的陌生人。智能眼镜要想从极客玩具真正走向大众日常生活，它就不能成为公共信任的破坏者。对于苹果和整个行业来说，镜头到底「To be, or not to be」，已经不单单是一项技术路线的选择，而是关乎这款设备能否在公共空间里生存下去的终极命题。苹果如果想把这幅眼镜卖给消费者，光讲技术是不够的，它得先给这个社会一个更容易接受它的理由。这一次，苹果又走到了科技与人文的十字路口。

翁荔离职了。刚刚，翁荔（Lilian Weng）发布离职信，宣布明天将是她在 Thinking Machines Lab 的最后一天。距离她与 OpenAI 前 CTO Mira Murati 共同创立公司，过去了整整 20 个月。几天前，Thinking Machines 刚发布首个开源大模型 Inkling，翁荔在信中称其为「公司历史上一个了不起的里程碑」。首款模型刚刚发布，联合创始人便选择离场，多少让人意外。一封写满「抱歉」的离职信翁荔的离职信中，反复出现的一个词是「health」，健康。她提到，过去 7 个月里，自己生病的次数超过了人生中的任何一个阶段。当整个公司都在为 Inkling 的发布冲刺时，她不得不请病假休息，同时还要承受无法参与工作的愧疚感。她形容，那种一边休息、一边与负罪感对抗的状态，并不好受。翁荔也考虑过缩小职责范围，承担一个压力和不确定性更低的角色。但她最终发现，这种安排并不适合自己。按照她的说法，只要无法对负责的事情投入全部精力，她就会认为自己没有做好这份工作。整封信里，「sorry抱歉」「letting you down让你失望」等表达多次出现。曾经从零组建 OpenAI 安全团队、带领一支 80 多人团队的翁荔，在告别时最担心的，仍然是辜负同事。反复出现的歉意，也能看出她对离开这件事的内疚与不舍。离职信发布后，不少前同事和同行赶来留言。Mira Murati 表示，共同创建 Thinking Machines 的经历十分珍贵，也很高兴翁荔愿意把健康放在首位。PyTorch 核心开发者 Soumith Chintala、Saurabh Garg 等人也送上祝福，留言大多指向同一个意思：健康更重要，好好休息。离开得克制，告别也足够体面。不少人或许对翁荔的经历并不熟悉，有必要简单介绍一下她在 AI 行业里的位置。翁荔出生于陕西，2004 年获得全国高中数学联赛陕西省一等奖，2005 年进入北京大学信息管理与信息系统专业，本科期间获得国家奖学金。此后，她前往印第安纳大学布卢明顿分校攻读博士，研究方向主要集中在网络科学、复杂系统和社交网络中的信息传播，与今天更为人熟知的大模型研究并不完全相同。2018 年，翁荔加入 OpenAI。她参与的第一个重要项目，是机械手 Dactyl。研究团队花费两年时间，让机械手学会用单手完成魔方操作，翁荔是项目的核心贡献者之一。GPT-4 发布后，她开始从零组建 Safety Systems 团队。到她离开 OpenAI 时，团队规模已经超过 80 人。如今 ChatGPT 使用的部分安全机制和评估体系，也与她任职期间推动的工作有关。2024 年 8 月，翁荔升任 OpenAI 研究与安全副总裁。三个月后，她离开 OpenAI。2025 年 2 月，她与 Mira Murati 等人共同创立 Thinking Machines Lab。在更广泛的技术圈里，翁荔还有另一个广为人知的身份：技术博客 Lil’Log 的作者。Lil’Log 长期系统梳理强化学习、Transformer、Agent 等前沿技术，是 AI 领域传播范围最广的个人技术博客之一，部分文章也被高校课程列为参考资料。她曾写道，把一个概念清楚地解释出来，是检验自己是否真正理解它的最好方式。某种程度上，这句话也概括了她在 AI 社区中的影响力。把翁荔的离开放进 Thinking Machines 过去一年的发展轨迹中看，背景会显得更加复杂。高估值之下，产品和团队都承受着压力Thinking Machines 成立之初便备受关注。2025 年 7 月，公司完成约 20 亿美元种子轮融资，创下当时初创公司种子轮融资规模纪录。该轮融资由 a16z 领投，英伟达、AMD、Jane Street 等机构参与，投后估值达到 120 亿美元。当时，这家公司尚未发布任何正式产品。苹果和 Meta 都曾表达投资或收购兴趣，但遭到 Murati 拒绝。高起点带来了极高预期，随后的产品进展与人员变化却没有同样顺利。2025 年 11 月，Thinking Machines 曾尝试按 500 亿至 600 亿美元估值启动新一轮融资。到 2026 年 1 月，相关谈判未能完成，市场估值也重新回到约 120 亿美元。核心团队同样经历了持续变动。联合创始人 Andrew Tulloch 被 Meta 招揽。2026 年 1 月，联合创始人兼 CTO Barret Zoph、联合创始人 Luke Metz 离职并重返 OpenAI。围绕 Zoph 的离职，双方还出现了公开分歧。Murati 表示，他因「不当行为」被解雇，OpenAI 随后回应称，不认同 Thinking Machines 对此事的描述。此后，公司又有多名研究人员陆续离开。外界对 Thinking Machines 的质疑，主要集中在几个方面：估值过高、产品发布偏慢、算力成本庞大，以及商业模式尚未得到验证。核心人才的持续流动，又进一步放大了市场的不确定感。不过，这家公司手中的资源仍然可观。Thinking Machines 已与英伟达达成多年战略合作，计划从 2027 年起部署至少 1 吉瓦规模的下一代 Vera Rubin 系统；公司还与谷歌云签署了价值数十亿美元的算力协议。产品方面，模型微调工具 Tinker 已经上线，首个开源大模型 Inkling 也在近日发布。公司终于开始从融资和人才故事，转向真正的产品交付。市场对 Thinking Machines 的判断，因此还没有完全转向悲观。它面临的问题很多，拥有的资金、人才和算力资源，同样远超大多数 AI 初创公司。人无法像模型一样无限扩展翁荔的离职信没有谈论估值、融资或内部人事变化。整封信始终围绕一个原因展开：长期压力已经超过了身体能够承受的范围。她表示，自己依然热爱 AI，也仍在阅读论文、追踪研究进展。接下来，她希望寻找一个节奏更可预测、职责边界更清晰的环境，不再承担联合创始人需要面对的持续压力与不确定性。今年以来，AI 行业的竞争已经快到以「天」计算。一个模型刚刚发布，下一次更新便进入倒计时；一项能力才成为行业标配，新的技术路线很快又会出现。创业公司还要同时追赶产品、算力、融资和人才，所有人都担心自己慢一步，就会被下一轮浪潮甩在身后。在最热门的赛道上，速度已经不再只是一项竞争优势，也逐渐变成一种无法摆脱的压力。模型可以增加参数、扩展上下文，也可以在更多算力上持续运行。人却有自己的极限。睡眠无法压缩，身体不能跳过恢复，长期积累的疲惫也不会因为一次产品发布便自动消失。20 个月并不算漫长，翁荔却在信中写道，这段经历「感觉像过了一辈子」。她或许比许多人更早意识到，站在 AI 浪潮最前面，意味着参与塑造一个时代，也意味着承担这个时代最快、最密集的压力。Inkling 已经成为 Thinking Machines 的一个里程碑，AI 行业也还会继续向前。新的模型会发布，新的公司会崛起，排行榜上的位置也会不断改变。对翁荔来说，眼下更重要的，是允许自己停下来。离开并不总意味着失败。有时，承认身体已经无法继续承受，放下那些还没有完成的责任，好好照顾自己，也需要很大的勇气。