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5月20日周三
  1. @berryxia45

    这个测试提示词非常好用强烈推荐👇🏻 Prompt: Create an HTML simulation that draws a recursive binary tree fractal using Canvas. Start from a single trunk, then recursively branch into left/right segments with decreasing length and slight random angle variation. Animate the tree growing from trunk to full canopy, then gently swaying as if in the wind. 快去试试3.5Flash和其他模型能力的对比吧!

    引用Berryxia.AI (@berryxia)@berryxia

    兄弟们! 今天已经可以在ZenMux上免费体验Gemini 3.5 Flash 了! 我第一时间用它跑了那个经典的「AI模型递归二叉树生长测试」. 同一个 Prompt ,不同模型画出的树形态完全不一样。(见视频-Prompt见评论区) Gemini 3.5 Flash 从输入提示词到生成完整 HTML 动画网页(树干慢慢长出、分支递归展开、最后随风摇摆),全程只用了 77.56 秒! 整体效果非常惊艳:树形态自然优雅、生长动画丝滑、视频和内容呈现都顶级! 熟悉的老朋友都知道,ZenMux 每次新模型都是 ZeroDelay 首发. Google I/O 2026 今天刚发布,现在立刻就能通过 API 调用! 还有免费额度可以白嫖~ 速度是真的没话说,还完美保留了旗舰级模型的能力。 专为 Agent 设计,在 MCP Atlas、Toolathlon、Finance Agent 等多项榜单直接拿下第一! 多模态理解也极强:MMMU-Pro 83.6%、CharXiv Reasoning 84.2%,全面超越上一代 Gemini 3.1 Pro。 完全兼容主流 API 格式,无需改动现有工具链。 支持按量计费 + Builder 套餐。 👇 直接体验 正式版 → zenmux.ai/google/gemini-3.5-… 免费试用 → zenmux.ai/google/gemini-3.5-… Video

  2. @AYi_AInotes71

    GitHub 表示正在调查其内部仓库遭未授权访问一事,并称目前没有证据显示存储于内部仓库之外的客户信息(如企业、组织和仓库)受到影响,正密切监控基础设施以防范后续活动。X 用户阿易 AI Notes 引用该声明,并配文称这是 GitHub 总部的现场视频。

    引用GitHub (@github)@github

    We are investigating unauthorized access to GitHub’s internal repositories. While we currently have no evidence of impact to customer information stored outside of GitHub’s internal repositories (such as our customers’ enterprises, organizations, and repositories), we are closely monitoring our infrastructure for follow-on activity.

    推荐理由:GitHub 称正调查内部仓库的未授权访问,并称暂无证据波及内部仓库之外的客户数据,可了解事件当前范围。

  3. @sama63

    OpenAI 提出向 YC 当前批次每家初创公司投入 200 万美元的 token,Sam Altman 表示期待看到 tokenmaxxing 初创公司在内部运作方式以及能构建出的产品上会有怎样的表现。他同时鼓励创业者投入建设。被引用的推文称,这项投资以换取股权为条件,并将其比作当年 Yuri Milner 投资 YC 每一家初创的做法。

    引用Tyler Bosmeny (@bosmeny)@bosmeny

    A mic drop moment @ycombinator tonight @sama just offered $2M in OpenAI tokens to EVERY YC startup in the current batch in exchange for equity Just like Yuri Milner offering to invest in every startup back when Sam was a YC partner I can't wait to see what's unlocked when you let the most driven, creative and formidable founders tokenmaxx

  4. @berryxia79

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash,Artificial Analysis 预发布测试显示其 Intelligence Index 得 55 分,比 Gemini 3 Flash 高 9 分。

    引用Artificial Analysis (@ArtificialAnlys)@ArtificialAnlys

    Google’s new Gemini 3.5 Flash is the clear leader on the Intelligence vs Speed Pareto frontier and makes large gains on GDPval-AA (real-world agentic tasks), but is 5x the cost of Gemini 3 Flash @GoogleDeepMind gave us pre-release access to Gemini 3.5 Flash, the latest model in its Flash family, which has traditionally has offered faster, lower-cost alternatives to Gemini Pro models. Gemini 3.5 Flash scores 55 on the Artificial Analysis Intelligence Index, up 9 points from Gemini 3 Flash, driven primarily by agentic performance gains and hallucination reduction. It achieves speeds of over 280 output tokens/s, but higher token usage and token pricing make it over 5x more costly to run the Intelligence Index than Gemini 3 Flash, and 75% more costly than Gemini 3.1 Pro. Gemini 3.5 Flash is $1.50/1M input and $9/1M output tokens, Gemini 3 Flash was $0.5/$3 per 1M input/output tokens, a 3x increase. The rest of the increase was driven by higher token usage when running our benchmarks Key results for Gemini 3.5 Flash with ‘high’ thinking level: ➤ 9 point Intelligence Index improvement: Gemini 3.5 Flash scores 55 on the Artificial Analysis Intelligence Index, up 9 points from Gemini 3 Flash. This places it ahead of Grok 4.3 (high, 53) and Claude Sonnet 4.6 (max, 52). The model improves across nearly all evaluations, with the largest gains coming from agentic evaluations and AA-Omniscience (knowledge and hallucination). On AA-Omniscience, Gemini 3.5 Flash improves by 11 points, driven primarily by reduced hallucinations, with its hallucination rate falling to 61%, a 31 point decrease compared to Gemini 3 Flash ➤ Agentic capability improvements: Gemini 3.5 Flash improves substantially over Gemini 3 Flash across our agentic evaluations, in both GDPval-AA (real-world agentic tasks) and Tau2-Bench Telecom (agentic tool use). Its GDPval-AA result is especially notable, achieving an Elo of 1656, well ahead of Gemini 3 Flash (1204) and Gemini 3.1 Pro (1314), and just behind GPT-5.4 (xhigh, 1674). This represents a meaningful step forward for Google in agentic performance, which has historically been a relative weakness for Gemini models ➤ Speed-intelligence frontier: Gemini 3.5 Flash achieves speeds of over 280 output tokens per second, ~70% faster than Gemini 3 Flash and models such as gpt-oss-120b and GPT-5.4 mini (xhigh). With its 55 Intelligence Index score, this places Gemini 3.5 Flash on the speed-intelligence Pareto frontier alongside Gemini 3.1 Pro and Gemini 3.1 Flash-Lite, reinforcing Google’s strength in models balancing speed and intelligence ➤ 5.5x increase in cost to run: Gemini 3.5 Flash costs $1,552 to run the Artificial Analysis Intelligence Index, 5.5x more than Gemini 3 Flash and 75% more than Gemini 3.1 Pro. This is driven by increases in both token usage and token prices. Output token usage is broadly unchanged from Gemini 3 Flash (73M vs. 72M), but input token usage increases significantly, driven primarily by an increase in the number of turns in agentic evaluations. Gemini 3.5 Flash is priced 3x higher than Gemini 3 Flash at $1.50/$9.00 per 1M input/output tokens, with a 90% discount for cached input tokens ➤ Google continues to lead multimodal performance: Gemini 3.5 Flash is multimodal, supporting image, video, and speech input alongside text. This differs from many proprietary models, including Claude Opus 4.7, Grok 4.3, and GPT-5.5, which support image input only. In our multimodal evaluation, MMMU-Pro, Gemini 3.5 Flash scores 84% - the highest score recorded. This puts models from Google in the top two spots, with Gemini 3.1 Pro scoring 82% Key model details: ➤ Context window: Retains the same 1M context window as Gemini 3 Flash ➤ Multimodality: Text, image, video and speech input with text output only ➤ Pricing: $1.50/$9.00 per million input/output tokens, with a 90% discount for cached input tokens Congratulations @GoogleDeepMind , @sundarpichai and @demishassabis on the great release!

    推荐理由:借 Artificial Analysis 的预发布基准,可以看到 Gemini 3.5 Flash 在智能与速度上的提升及其成本代价。

  5. @AYi_AInotes56

    GitHub 官方称正在调查内部仓库遭未授权访问,并表示目前没有证据显示客户信息受到影响。发帖人引用网络犯罪论坛的爆料称,黑客疑似使用 Anthropic 的 Mythos 安全 AI 突破防线,窃取约4000个内部仓库,包含 Copilot 源码、CodeQL 算法、Actions 运行时和计费系统。作者据此认为攻防天平已向攻击方倾斜,建议尽快备份核心仓库。

    引用GitHub (@github)@github

    We are investigating unauthorized access to GitHub’s internal repositories. While we currently have no evidence of impact to customer information stored outside of GitHub’s internal repositories (such as our customers’ enterprises, organizations, and repositories), we are closely monitoring our infrastructure for follow-on activity.

  6. @bosmeny68

    Sam Altman 在 Y Combinator 活动上提出,向当前批次的每家 YC 创业公司提供 200 万美元的 OpenAI tokens,以换取股权。发帖者 @bosmeny 将其类比为 Yuri Milner 当年在 Sam 还是 YC 合伙人时对每家创业公司的投资,并期待这批创始人用上这些 token 后能做出什么。

    推荐理由:作者把这次 offer 类比 Yuri Milner 当年对每家创业公司的投资,可看到 YC 批次获得算力支持的一种方式。

  7. @AYi_AInotes62

    xAI 宣布,Grok、X Premium 和 SuperGrok 订阅用户从今天起可直接在 OpenClaw 中使用 Grok 模型,无需单独申请 API Key,也无需额外付费。用户可在其中与智能体对话、生成图像和视频,或搜索 X 帖子。作者认为这是 xAI 把 Grok 推向个人 AI 操作系统级别的一步,让普通用户也能跑一个带记忆、能联网、能生成多媒体的 AI 助理。

    引用xAI (@xai)@xai

    Starting today, use your Grok or X Premium subscription in @openclaw. Chat with your agent, generate images and videos, or search for X posts. x.ai/news/grok-openclaw