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Qwen3.7-Plus发布：多模态智能体终结对话AI，从看懂到干完
2026年6月2日，阿里云悄悄上架了一个新模型。它没有召开盛大的发布会，也没有铺天盖地的营销，但如果你是一个AI开发者或深度用户，很可能已经注意到了那个名字——Qwen3.7-Plus。 这不仅仅是一次常规的版本迭代。在“Plus”这个后缀背后，隐藏着一个关键的战略转向：AI正在从被动的“问答机器”，蜕变为主动的“数字员工”。它能看、能想、能写、能做，甚至能…
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Anthropic秘密递交S-1招股书，估值逼近万亿美元，AI御三家冲刺IPO
万亿估值与“安全祭司”的战争：Anthropic 的 IPO，是信仰变现还是霸权加冕？ 2026年6月1日，Anthropic 向SEC秘密递交了招股书。这个从OpenAI“叛逃”出来的团队，即将以接近万亿美元的估值登陆纳斯达克。消息一出，市场哗然——五年前，它还只是一个关于“AI安全”的理想主义实验室；五年后，它却成了全球资本市场最炙手可热的标的。 但如果…
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DeepSeek研究员与AI共创论文：99%工作量由AI完成，自我迭代系统迈向AGI关键一步
当AI学会“自我进化”：DeepSeek V4的野心与一场无声的科研革命 AI领域正在发生一件比模型参数竞赛更本质的事：模型不再被“训练完就定型”，而是开始学会“持续学习”和“自我迭代”。 这不是科幻。DeepSeek研究员陈德里（Deli Chen）与AI合作的最新论文，将这一趋势推到了聚光灯下。这篇论文本身就是一个活生生的实验样本——它的实际作者是Dee…
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AI自我进化加速：60%概率2028实现递归自改进，OpenAI重金招聘
在2026年的这个春天，当我们谈论AI时，语境已经发生了根本性的位移。三年前，我们还在惊叹于GPT-3.5能写出流畅的对话，Midjourney能画出“像照片一样”的图。但今天，评判AI的标准不再是“它像不像人类”，而是“它能为我完成什么具体的事”。从阿里千问的“能说更能干”到深度原理MIRA的“自我科研”，AI正在经历一场从“语言玩具”到“行动引擎”的蜕变…
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英伟达携手微软发布RTX Spark芯片，重新定义Windows PC
刚刚过去的COMPUTEX 2026，黄仁勋站在台北的舞台上，没有像往常一样大谈特谈数据中心和Blackwell Ultra的算力密度，而是掏出了一颗芯片，说要重新定义你桌上的那台电脑。 这颗芯片叫RTX Spark。名字里没有“显卡”，也没有“CPU”，而是直接叫“Spark”——火花。这不仅是NVIDIA三十年技术积累的第一次完整下放，更是在宣告：PC的…
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MiniMax M3震撼发布：首个集齐Coding、百万上下文、多模态三件套的开源模型
从“缝合怪”到“原生体”：MiniMax M3 如何重塑大模型的“三体合一”法则 2026年的夏天，大模型领域迎来了一记重锤。当行业还在争论“长上下文”与“多模态”究竟哪个更难攻克时，MiniMax 用 M3 给出了一个近乎蛮横的答案：我全都要，并且还要开源。 这绝非简单的功能叠加。如果我们将此前的主流模型比作“乐高积木”——文本理解是底盘，视觉能力是外挂的…
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GLM-5.1-HighSpeed实测：400 token/s极速体验，智商速度双杀Claude Opus
400 tokens每秒。这不是实验室里的峰值，而是API对外承诺的稳定输出速度。智谱刚刚放出的GLM-5.1-HighSpeed，直接把大模型推理速度拉到了一个新量级——比普通版GLM-5.1快了近7倍，甚至把Gemini 3.5 Flash甩在了身后。 速度翻倍不稀奇，稀奇的是它没有缩水。过去行业里默认的潜规则是：要快，就得用小模型；用小模型，就得接受降…
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Anthropic开源杀手级插件：Claude Cowork插件库已17K星，办公岗位全覆盖
Anthropic 在年初扔下了一枚重磅炸弹：Claude Cowork。它的定位很简单，就是把原来只有开发者能玩的 AI Agent 能力，直接推向所有办公人群。这个动作的冲击力，从国内这几个月冒出的无数个模仿它的 Agent 产品就能看出来。 但真正让我觉得值得深挖的，是最近在 GitHub 上发现的一个叫 Knowledge Work Plugins …
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国产模型Speed 3.7 Flash开源：400 TPS速度碾压编程办公，Agent效率革命来了
从“快”到“高效”：2026年，AI模型进入效率革命的新纪元 回顾过去几年国产大模型的能力演进，你会发现一条清晰又耐人寻味的轨迹。 2024年，大家都在拼“极限”。MMLU 刷到了多少分？MATH 能解多难的题？编程能力能不能排进全球前三？那是属于“单点能力军备竞赛”的一年，模型在某个特定领域里越走越深。 2025年，风向骤变。Agent 成为绝对主角。大家…
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AI Coding 账单不透明？这个开源工具帮你查清每一笔 Token 消费
你的AI编程助手，到底在偷偷“烧”掉多少Token？ 每天用 Claude Code 或类似工具写代码，一个月的API账单动辄几百甚至上千美元。但你是否真正了解，这些钱到底花在了哪里？ 是每次请求的Token数量？是冗长的System Prompt？还是多轮对话中不断膨胀的上下文？或者是你从未留意的工具调用开销？ 大多数AI Coding Agent（编程智…
