17:17IT之家(博客/媒体)摩尔线程推出全栈具身智能仿真平台MT Lambda,开源MuJoCo Warp MUSA,完成Sim2Real真机验证。设立工业具身智能创新中心,共建具身智能算力与仿真联合实验室。行业摩尔线程具身智能仿真平台推荐理由:摩尔线程打通了从数据生成到硬件部署的具身智能完整链路,值得行业关注。原文稍后读已读值得跟进有用关注 摩尔线程
16:33Geek@geekbbDeepSeek 模型强大且免费,成为美国开源 AI 竞争对手,对 OpenAI 和 Anthropic 影响有限。需具备足够计算能力以实现大规模推理,以改变局势。AI模型DeepSeek开源模型智能体10 个信源在谈事件专题推荐理由:DeepSeek 模型免费且强大,成为 OpenAI 和 Anthropic 的有力竞争者,值得关注其发展。原文稍后读已读值得跟进有用关注 DeepSeek
12:15官方账号arXiv cs.AI@Canjie Liu, Jiawen Kang, Jinbo Wen, Zishao Zhong78°RVSD是一种无需训练即插即用的解码框架,首次统一了令牌稀疏化和语义空间视觉检索。该框架在减少视觉幻觉方面达到最先进性能,在长上下文生成设置中保持强大的抑制能力。代码已在GitHub开源,可供研究人员直接使用。论文RVSD视觉语言模型视觉幻觉推荐理由:清华团队提出RVSD框架,不用训练就能减少大视觉语言模型的幻觉,效果还特别好。原文稍后读已读值得跟进有用关注 RVSD
11:41Jerry Liu@jerryjliu0精选Jerry Liu指出厂商中立初创公司能比前沿实验室更好地解决特定任务。这些公司可访问全套开源和前沿模型,能根据需要使用前沿模型,并针对特定任务优化端到端系统。凭借领域专业知识,这些公司甚至可以对模型进行后训练,创建专业评估标准。行业Jerry Liu厂商中立AI模型推荐理由:Jerry Liu分析厂商中立初创公司如何利用多模型优势优化特定任务解决方案。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Jerry Liu
09:37elvis@omarsar0精选exo是一个新的开源代理框架,专为解决递归自我改进(RSI)问题而设计。该框架将代理分为三个层次:持久化存储层、执行器层和沙盒层。持久化存储层使用仅追加的事件日志,代理无法修改对话历史。执行器层负责组装提示、调用模型和调度工具。沙盒层在隔离环境中运行重要工作,支持快照和回滚功能。AI产品exo代理框架递归自我改进推荐理由:exo开源代理框架解决了AI代理递归自我改进的关键问题,提供三层架构确保系统稳定性。原文稍后读已读值得跟进有用关注 exo
08:02DeepLearning.AI@DeepLearningAI73°DeepSeek发布了V4 Pro 0813模型,同时推出了开源评估工具DeepSeek Harness。该工具记录所有工具调用、系统提示和子代理调度信息。开发者现在可以复现性能表现,不再依赖封闭测试环境。他们还可以轻松研究、分叉或创建自己的评估工具。AI模型DeepSeekDeepSeek V4 Pro 0813开源模型推荐理由:DeepSeek不仅发布了新模型V4 Pro 0813,还开源了评估工具,让开发者能透明复现性能并自定义评估框架。原文稍后读已读值得跟进有用关注 DeepSeek
06:57Aravind Srinivas@AravSrinivas78°Perplexity开源了Lily本地推理引擎,专为Apple Silicon上的Qwen3.6-35B-A3B模型优化。该引擎支持Perplexity Computer的混合计算功能,确保设备端计算不会成为瓶颈。Lily是Perplexity Mac应用混合计算功能的核心组件。AI产品PerplexityLilyQwen3.6-35B-A3B推荐理由:Perplexity开源了专为Apple Silicon优化的Lily推理引擎,让Qwen3.6-35B-A3B在本地运行更高效。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Perplexity
04:43官方账号Perplexity@perplexity_aiLily将苹果硅视为独特推理平台,直接映射Qwen操作到其计算和内存架构。该项目已在GitHub开源,地址为github.com/perplexityai/p...。Lily专注于优化在苹果设备上的AI模型性能。苹果硅芯片具有独特的计算架构,需要专门优化。AI产品LilyQwen苹果硅推荐理由:Perplexity开源了Lily项目,专门优化Qwen模型在苹果硅芯片上的推理性能。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Lily
04:33ollama@ollamaMuse Spark 1.3 版本今日发布,在编程和智能体工作方面实现了迄今为止最大的性能提升。该模型性能接近前沿水平,成本极低。用户可以在 Muse Code 和 API 中试用此模型。未来还将发布 Muse Spark 开放权重版本。AI模型Muse SparkMuse Code编程助手3 个信源在谈事件专题推荐理由:Muse Spark 1.3 发布了,编程和智能体工作能力大幅提升,成本还很低,开放权重版本也快来了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Muse Spark
03:23官方账号NVIDIA AI@NVIDIAAI73°Open Secure AI Alliance现已成为Linux基金会的一部分。该联盟最初由NVIDIA创立,将开发开源工具、共享标准和防御实践。这些工具和实践将帮助组织检查、审计和保障AI系统安全。联盟致力于提供开放、实用的AI系统安全方案。行业Open Secure AI AllianceLinux FoundationNVIDIA6 个信源在谈事件专题推荐理由:NVIDIA发起的Open Secure AI Alliance加入Linux基金会,共同开发开源AI安全工具和标准。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Open Secure AI Alliance
00:14AI产品黄叔@PMbackttfuture用户创建了Grok Bot的黄叔分身,只需分配任务,Bot会自动在群组中@其他Bot协作完成,最后向用户汇报。这种工作流程模拟了董事长给总经理布置任务的模式,Bot能自主组织资源完成工作。Grok Bot的开源玩法手册由多个Bot协作自动更新。AI产品GrokBot智能体推荐理由:Grok Bot能创建分身自动完成群组任务,像给总经理布置工作一样省心,还能@其他Bot协作。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Grok
23:14shao__meng@shao__mengAWS Developers发布Strands Agents平台,支持工具、钩子、评估和流式处理功能。该平台使用Python和TypeScript开发,采用开源策略。用户可通过strandsagents.com访问试用平台。AI产品Strands AgentsAWSPython推荐理由:AWS新出的Strands Agents平台,支持工具和流式处理,Python+TypeScript开发,开源可试。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Strands Agents
16:29官方一手pandaily@contact@pandaily.com (Pandaily)精选73°科大讯飞全资子公司发布并开源了Spark X2.5-4B和X2.5-1.7B模型。这两款模型原生支持高达100万token的上下文长度。它们是首批支持如此长上下文的边缘模型。这些模型专为设备端AI设计。AI模型SparkX2.5-4BX2.5-1.7B推荐理由:科大讯飞开源了百万token上下文的边缘模型,比普通模型能处理更长文本,适合设备端部署。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Spark
04:33elvis@omarsar0DAIR.AI分享了Qwen团队关于长周期智能体的研究论文。E-Commerce Bench基准测试让智能体模拟运营365天的多家网店,评估了18个前沿模型在七个维度上的表现。GPT-5.6 Sol盈利最多,将10万美元本金增长至143万美元,但在欺诈防范方面排名第16。开源模型中,Qwen3.8-Max-Preview表现最佳,收益达416,252美元,比GLM 5.2高出38%。论文QwenGPT-5.6E-Commerce Bench推荐理由:Qwen团队测试了18个模型在365天电商运营中的表现,GPT-5.6 Sol盈利最多但效率不高,Qwen3.8-Max-Preview在开源模型中领先。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Qwen
03:38Y Combinator@ycombinator73°Wafer使用智能体优化GPU并运行开源模型,达到行业领先速度。该公司在推出云服务四个月后,ARR达到800万美元,并完成4000万美元A轮融资。他们成功使GLM 5.2运行速度比市场上其他方案快2-3倍。速度而非成本正推动企业采用开源模型。行业WaferGLM 5.2AI推理推荐理由:Wafer从大学项目成长为AI基础设施公司,GLM 5.2速度领先行业,800万美元ARR证明市场认可。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Wafer
00:33官方账号Perplexity@perplexity_ai精选Perplexity AI在Mac上推出隐私门功能,可在数据离开设备前检测个人信息。该分类器现已开源,用户可选择本地运行、发送到云端或跳过处理步骤。研究论文和模型已在Hugging Face平台发布。AI产品PerplexityPII检测Mac推荐理由:Perplexity开源了Mac上的个人信息检测工具,让你在数据上传前有选择权。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Perplexity
00:18向阳乔木@vista8这款开源插件将Obsidian转变为Epub电子书阅读器,专为中文阅读优化。它提供了适合中文阅读的字体和主题,并集成大量AI辅助功能。用户可配置本地Codex、Claude、Grok等模型,也支持DeepSeek、GLM、kimi等在线模型。技巧ObsidianEpubAI阅读推荐理由:俄罗斯项目改造的Obsidian插件,专为中文阅读优化,支持多种AI模型辅助阅读。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Obsidian
21:43Qdrant@qdrant_engine精选Qdrant 发布了 Supernova 向量搜索系统,可处理数十亿向量,每秒支持数千次请求,并保持极低的尾部延迟。该系统性能远超现有公开基准测试。Qdrant 已将完整代码开源在 GitHub 上,并提供了相关数据集。AI产品QdrantSupernova向量搜索推荐理由:Qdrant 开源了高性能向量搜索 Supernova,能处理数十亿向量,远超现有公开基准,代码已开源。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Qdrant
19:18Hunyuan@TXhunyuan精选腾讯混元Hy4预览版模型参数达770B,活跃参数49B,支持1M上下文长度。该模型通过算子融合和通信优化,自行发现推理瓶颈,将端到端吞吐量提升31.8%。性能在不同上下文长度和并发场景下保持稳定。模型面向生产力场景,采用一致且亲民的定价策略。AI模型Hy4Tencent混元推荐理由:腾讯发布了Hy4预览版,770B参数模型能自发现推理瓶颈并提升31.8%吞吐量,1M上下文还开源。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Hy4
15:58ollama@ollamaOllama更新Pro、Max和Team套餐,采用透明按token计价模式。Pro套餐月费20美元含60美元使用额度,Max套餐100美元含300美元额度,Team套餐500美元含1000美元共享额度。每个套餐均包含最新开源模型的高性能访问权限,支持Claude Code和Codex等编码助手,并提供API接口。AI产品OllamaClaude CodeCodex推荐理由:Ollama改用透明按token计价,各套餐包含固定使用额度,适合需要稳定成本控制的企业团队。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Ollama
13:13官方账号阿里通义 Qwen@Alibaba_Qwen73°CommerceAgentBench基准测试专注于真实商业需求,而非仅测试模型回答能力。该基准测试显示最佳整体完成率约为62%。Qwen3.8-Max在评估的开源权重模型中表现最强,能够处理复杂商业工作流。该基准已开源,可在GitHub查看完整结果。AI模型CommerceAgentBenchQwen3.8-Max商业代理推荐理由:阿里发布商业代理基准测试,Qwen3.8-Max在复杂商业工作流中表现最佳,完成率达62%。原文稍后读已读值得跟进有用关注 CommerceAgentBench
12:33IT之家(博客/媒体)精选73°腾讯混元团队发布 Hy4 preview 轻量版,将模型权重从 1.5TB 压缩至 214GB。该版本采用 Sherry 稀疏三值量化算法和 MIX-STQ1_0 混合精度策略,使模型在长文理解、多轮长上下文检索等任务上表现稳定。MCP Atlas 得分从 83.7 微降至 83.2,SWE-Bench multi 从 82.9 降至 81.3。轻量版模型已上线 Hugging Face 和 GitHub 平台,支持多种主流推理框架。AI模型混元Hy4 previewSherry推荐理由:腾讯把 1.5TB 的 Hy4 模型压缩到 214GB,还能在异构设备上联合推理,速度提升 6 倍。原文稍后读已读值得跟进有用关注 混元
11:19官方账号arXiv cs.AI@Siqi Zeng, Andre N. Assis, Rowan Wang精选73°研究团队评估了LLM回答自身行为问题的能力,引入了可验证行为问题的基准测试。当前模型展现出非平凡但有限的自我建模技能,在关于自身行为的简单反事实问题上存在系统性错误。研究团队开发了可扩展的合成数据管道生成自我建模训练数据,并通过强化学习提升了三个开源模型家族的总体自我建模技能,部分技能可迁移到保留任务上。论文LLMself-modeling强化学习推荐理由:研究者提出LLM自我建模评估基准,用合成数据提升模型自我认知能力,但不构成真正的内省。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LLM
10:34官方一手Pandaily@contact@pandaily.com (Pandaily)DeepSeek在Hugging Face上发布了V4-Flash-Vision-Exp,采用MIT许可证。这是V4系列首次支持图像输入的原生视觉模型。该模型扩展了DeepSeek的产品线,为多模态应用提供了新选择。AI模型DeepSeekV4-Flash-Vision-ExpHugging Face推荐理由:DeepSeek开源了首个原生视觉模型V4-Flash-Vision-Exp,支持图像输入,MIT许可证可商用。原文稍后读已读值得跟进有用关注 DeepSeek
08:14lmarena.ai@lmarena_ai73°Qwen3.8-Flash-Next由阿里巴巴发布,在Agent Arena中排名第7,在8.7K+真实智能体会话中实现+2.4%的净提升。该模型在任务完成确认成功指标上表现突出,达到+12.3%,在开放模型中排名第5。相比Qwen3.8-27B,Qwen3.8-Flash-Next在净提升和确认成功指标上均有显著优势。AI模型Qwen3.8-Flash-NextAlibaba_QwenAgent Arena推荐理由:阿里Qwen3.8-Flash-Next在Agent Arena排名第7,比前代模型提升2.4%,任务完成率高达12.3%。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Qwen3.8-Flash-Next
08:13lmarena.ai@lmarena_ai精选Qwen3.8-Flash-Next 在整体排名中位列第24位,净提升2.4%。在开源模型中排名第7位。Confirmed Success指标提升12.3%,Bash Recovery提升2.9%。Praise vs. Complaint指标下降1.6%,Steerability下降1.1%。该模型没有工具幻觉问题。AI模型Qwen3.8-Flash-NextLMSYS开源模型推荐理由:阿里Qwen3.8-Flash-Next在LMSYS排行榜上表现亮眼,开源模型中排名第7,Confirmed Success指标大幅提升。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Qwen3.8-Flash-Next
07:14a16z@a16z73°Gavin Baker表示,全球最大公司的未来将是开源模型和私有上下文。他认为未来是多种模型的组合,没有单一模型能在所有方面表现最佳。对于全球1000家最大公司,他们将采用最佳开源模型,很可能不久将是Nvidia模型。芯片公司可以资助模型训练,50至1000亿美元的训练对Jensen来说轻而易举。行业Nvidia开源模型企业AI5 个信源在谈事件专题推荐理由:a16z合伙人Gavin Baker预测大公司将使用开源模型和私有数据,Nvidia可能成为开源领导者。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Nvidia
02:42Harrison Chase@hwchase17Alex @AlexatVester 发起开源智能体浏览器基础设施项目征集。该项目旨在构建类似 Codex 的应用内浏览器,专为智能体设计。目前已有 293 人关注此倡议。@hwchase17 和 @danshipper 等行业人士参与讨论。行业智能体Codex开源模型1 个信源在谈事件专题推荐理由:Alex 正在寻找开发者构建开源智能体浏览器,可能是下一个重要基础设施项目。原文稍后读已读值得跟进有用关注 智能体
00:10lmarena.ai@lmarena_ai73°智谱AI发布的GLM-5.3-Flash模型已在Agent Arena上线。该模型每任务中位成本为0.12美元,净提升4.6%。在9K+真实智能体会话中,GLM-5.3-Flash在开源模型中排名第4,总体排名第19,领先GLM-5.3 (Max)一位。在确认成功率指标上,GLM-5.3-Flash提升15.3%,排名第4。AI模型GLM-5.3-FlashZai_orgAgent Arena3 个信源在谈事件专题推荐理由:智谱AI的GLM-5.3-Flash在Agent Arena表现亮眼,成本仅0.12美元/任务,超越自家前代模型。原文稍后读已读值得跟进有用关注 GLM-5.3-Flash
00:09lmarena.ai@lmarena_ai精选GLM-5.3-Flash模型在AI排行榜中排名第19位,整体性能提升4.6%。在开源模型中排名第4位。该模型在成功率指标上提升15.3%,在表扬与投诉比例上提升4.9%,在可控性上提升2.4%。工具幻觉问题未出现。AI模型GLM-5.3-Flash开源模型AI排行榜2 个信源在谈事件专题推荐理由:智谱AI的GLM-5.3-Flash在开源模型中排第4,成功率提升15.3%,无工具幻觉问题。原文稍后读已读值得跟进有用关注 GLM-5.3-Flash
21:47shao__meng@shao__meng73°DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 模型已开源,总参数量达 305B。该模型在 DeepSeek-V4-Flash 架构上增加视觉编码器和 aligner,获得视觉理解能力。每张图片最多按 384 tokens 计费,多模态性能接近 Claude Opus-4.8。AI模型DeepSeek-V4-Flash-Vision-ExpDeepSeek多模态3 个信源在谈事件专题推荐理由:DeepSeek 10 天前发布 API,10 天后就开源了这款 305B 参数的多模态模型,性价比超高。原文稍后读已读值得跟进有用关注 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp
19:41IT之家(博客/媒体)精选73°DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 是 DeepSeek V4 系列首款原生支持图片输入的视觉模型,采用 MIT License 开源。该模型支持 JPEG、PNG、GIF、WebP 格式图片,可描述图片、识别文字、分析图表。在 Agent 基准测试中较 V4-Flash 大幅提升,多模态 Agent 能力已接近 Opus-4.8。AI模型DeepSeek-V4-Flash-Vision-ExpDeepSeek多模态推荐理由:DeepSeek 开源了支持图片输入的 V4-Flash-Vision-Exp,多模态能力接近 Opus-4.8,还能做图文分析。原文稍后读已读值得跟进有用关注 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp
19:06官方账号Decoder@Matthias BastianOpenClaw基金会发布了开源AI平台OpenClaw 2.0版本,这是其迄今为止最大规模的一次更新,包含超过16,000个代码拉取请求。新功能包括在租用机器上运行的云会话、实时协作功能,以及从零重建的浏览器应用。软件现在在设置过程中能自动检测现有资源,如API密钥和AI订阅。AI产品OpenClaw开源模型AI平台3 个信源在谈事件专题推荐理由:OpenClaw 2.0来了,设置更简单,浏览器应用重做,还能多人实时协作,比之前版本强多了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 OpenClaw
14:41IT之家(博客/媒体)OpenClaw官方宣布2.0版本(v2026.8.1)上线,由933位贡献者共同完成,包含超过16,000个拉取请求。新版本简化了安装流程,改善浏览器体验,支持从现有环境入手。用户可通过与Claw对话完善配置,浏览器应用获得全新体验。AI产品OpenClaw开源模型AI助手3 个信源在谈事件专题推荐理由:OpenClaw 2.0版本上线,安装更简单,浏览器体验升级,933位贡献者共同打造。原文稍后读已读值得跟进有用关注 OpenClaw
07:48Thomas Wolf@Thom_WolfPollen Robotics与Hugging Face合作推出Micro Duck机器人,外观类似摄像头。该机器人采用开源设计,用户可拥有私有数据。Micro Duck支持本地部署,区别于传统AI API消费模式。该产品适合希望成为AI构建者的用户。AI产品Micro DuckPollen RoboticsHugging Face推荐理由:Pollen和Hugging Face推出Micro Duck机器人,开源设计让你拥有数据控制权,告别API消费模式。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Micro Duck
13:49AI Will@FinanceYF5Qwen3.8-27B 是一个拥有 270 亿参数的开源模型,在笔记本上也能流畅运行。该模型在多个基准测试中表现出色,性能接近更大规模的模型。用户分享了 10 个实际应用案例,展示了其在各种场景下的实用能力。模型的高效表现让用户感到惊讶,重新定义了对小参数模型的期待。AI模型Qwen3.8-27B开源模型参数效率推荐理由:阿里发布的 Qwen3.8-27B 虽参数量不大,但在笔记本就能跑出惊艳效果,10个案例展示实际能力。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Qwen3.8-27B
13:46AI Will@FinanceYF573°Qwen3.8-27B 在 Harvey Legal Agent 基准测试中获得 11.3 分,与 Fable 5 并列。该模型在开放权重模型中排名第一,领先于 Kimi K3、Qwen 3.8 Max 和 DeepSeek V4。Qwen3.8-27B 展现了在法律领域的强大能力。AI模型Qwen3.8-27BFable 5Harvey Legal Agent推荐理由:Qwen3.8-27B 在法律代理基准上追平 Fable 5,成为开放权重模型第一。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Qwen3.8-27B
08:47官方账号Simon Willison’s Weblog(博客/媒体)精选73°腾讯发布Hy4预览版,总参数770B,激活参数49B,上下文窗口达1M token。这是继7月Hy3(295B参数,256K上下文)后的重大升级。模型在Hugging Face上占用1.56TB空间,支持两种推理模式:高推理和禁用推理。AI模型Hy4TencentLLM推荐理由:腾讯Hy4来了,参数翻倍还支持百万token上下文,比自家Hy3强不少。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Hy4
04:36elvis@omarsar0精选作者将大量token使用转移到本地或开源模型上,主要用于自动化任务。这些自动化任务通过自调优技能实现,利用开源模型的上下文学习能力。作者通过这种方式显著降低了成本,并将节省的预算用于创意和研究任务。技巧开源模型自动化提示词工程推荐理由:作者分享如何用开源模型做自动化,省钱又高效,还能把预算留给创意任务。原文稍后读已读值得跟进有用关注 开源模型
01:47Hunyuan@TXhunyuan78°腾讯混元开源Hy4预览版,这是一款旗舰级MoE模型,拥有1M上下文长度。该模型总参数量770B,每激活49B参数。在163位内部专家对203个真实工程任务的盲评中,Hy4平均得分2.99,略高于GLM 5.3(2.92)和Kimi K3(2.94)。模型基于真实生产工作流训练,涵盖软件工程、办公、数据分析和科研等领域。AI模型Hy4混元ModelScope推荐理由:腾讯混元开源了Hy4预览版,1M上下文+770B参数,在真实任务评测中超越GLM和Kimi原文稍后读已读值得跟进有用关注 Hy4