跳到正文

X

关注 AI 研究者、开发者与机构的动态

当前显示全部 AI 相关新闻
按账号或来源筛选(536)
全部X新闻X:Rohan Paul1546 条X:Kim1265 条X:阿易 AI Notes968 条X:阿里云 / Alibaba Cloud491 条X:Testing Catalog431 条X:cb_doge404 条X:Elvis Saravia386 条X:Elon Musk356 条X:OpenRouter332 条X:Alexandr Wang(Scale AI 创始人/Meta 首席 AI 官)330 条X:Ethan Mollick317 条X:Artificial Analysis301 条X:PixVerse295 条X:ZHO257 条X:SemiAnalysis249 条X:Replit232 条X:OpenAI Developers219 条X:小北193 条X:Dex Horthy(HumanLayer)162 条X:swyx162 条X:MiniMax158 条X:Gemini157 条X:Emad Mostaque144 条X:Tibo131 条X:AI Safety Memes130 条X:Epoch AI126 条X:OpenAI125 条X:X.PIN120 条X:Thomas Wolf(Hugging Face 联创/CSO)106 条X:Runway104 条X:Google AI for Developers103 条X:蚂蚁百灵101 条X:面壁智能 OpenBMB97 条X:马东锡 NLP94 条X:Aravind Srinivas(Perplexity CEO)92 条X:Luma AI92 条X:Claude Devs91 条X:洪明89 条X:Jason Liu88 条X:Nathan Lambert87 条X:Frank Wang 玉伯86 条X:fofr83 条X:Sam Altman81 条X:赵纯想80 条X:Gabriel79 条X:Yuchen Jin78 条X:Perplexity72 条X:阑夕71 条X:Eric Zakariasson71 条X:Cohere69 条X:Francois Chollet68 条X:Claude64 条X:Peter Steinberger64 条X:Tencent WorkBuddy64 条X:opencode63 条X:Greg Brockman61 条X:Krea AI60 条X:Microsoft Research55 条X:通义千问 / Qwen53 条X:karminski53 条X:Clément Delangue(Hugging Face CEO)52 条X:Suno52 条X:腾讯混元51 条X:Anthropic50 条X:OpenClaw49 条X:Thariq48 条X:Google DeepMind45 条X:商汤 SenseTime (@SenseTime_AI)42 条X:AK41 条X:Charlie Holtz41 条X:Deedy Das38 条X:Google AI38 条X:Boris Cherny36 条X:可灵 Kling AI32 条X:Peter McCrory(Anthropic 首席经济学家)31 条X:百度 Baidu30 条X:AI at Meta28 条X:Aidan Gomez(Cohere CEO)27 条X:Josh Woodward26 条X:Logan Kilpatrick26 条X:Mustafa Suleyman(Microsoft AI CEO)26 条X:Viggle AI26 条X:Noam Brown22 条X:李继刚20 条X:Andrew Milich20 条X:Odyssey20 条X:SpaceXAI20 条X:硅基流动 SiliconFlow18 条X:华为云18 条X:Tianyi Cui17 条X:DeepSeek16 条X:Sundar Pichai14 条X:fal (@fal)13 条X:Mistral AI13 条X:PixVerse (@PixVerse)13 条X:智谱 Z.ai12 条X:ARC Prize (@arcprize)12 条X:Demis Hassabis12 条X:Mark Zuckerberg12 条X:Arena (@arena)11 条X:Philipp Schmid(Google DeepMind 开发者体验) (@_philschmid)11 条X:唐杰10 条X:Ammaar Reshi10 条X:Andrew Ng(DeepLearning.AI 创始人)10 条X:Arthur Mensch(Mistral CEO) (@arthurmensch)10 条X:Barret 李靖10 条X:DAIR.AI (@dair_ai)10 条X:ElevenLabs (@elevenlabs)10 条X:Eric Mitchell10 条X:Karina Nguyen10 条X:Lee Robinson10 条X:Noah Zweben10 条X:卡兹克 (@Khazix0918)9 条X:Fei-Fei Li9 条X:Georgi Gerganov(llama.cpp) (@ggerganov)9 条X:Jensen Huang9 条X:Kimi.ai9 条Tripo(官方 X)8 条X:Cognition (@cognition)8 条X:Cursor (@cursor_ai)8 条X:Figure AI (@Figure_robot)8 条X:Gemini Notebook (@Gemini_Notebook)8 条X:Hao AI Lab8 条X:Higgsfield AI (@higgsfield)8 条X:Jeff Dean8 条X:Manus (@ManusAI)8 条X:Meshy (@MeshyAI)8 条X:MiniMax Design (H3) (@Hailuo_AI)8 条X:谢赛宁7 条X:Jim Fan7 条X:Michael Truell7 条X:張小珺 Xiaojùn6 条X:Lisa Su(AMD CEO) (@LisaSu)6 条X:NotebookLM0 条@berryxia · 历史来源430 条@vista8 · 历史来源262 条@op7418 · 历史来源231 条@google · 历史来源30 条@getsuperintel · 历史来源9 条@latentspacepod · 历史来源9 条@android · 历史来源8 条@dreamlabla · 历史来源8 条@mannybernabe · 历史来源8 条@karpathy · 历史来源7 条@alexatallah · 历史来源6 条@ryanleeminimax · 历史来源5 条@theo · 历史来源5 条@aidotengineer · 历史来源4 条@dkundel · 历史来源4 条@reach_vb · 历史来源4 条@dotey · 历史来源3 条@eliebakouch · 历史来源3 条@googlechrome · 历史来源3 条@kilocode · 历史来源3 条@maxforai · 历史来源3 条@newsfromgoogle · 历史来源3 条@richardssutton · 历史来源3 条@skylermiao7 · 历史来源3 条@victorsuortiz · 历史来源3 条@ajambrosino · 历史来源2 条@akashi203 · 历史来源2 条@anatolikopadze · 历史来源2 条@andrewcurran_ · 历史来源2 条@antirez · 历史来源2 条@barrnanas · 历史来源2 条@coreyching · 历史来源2 条@deanwball · 历史来源2 条@designarena · 历史来源2 条@fellmentke · 历史来源2 条@gergelyorosz · 历史来源2 条@gmi_cloud · 历史来源2 条@gravicle · 历史来源2 条@hxiao · 历史来源2 条@id_aa_carmack · 历史来源2 条@jackminong · 历史来源2 条@lennysan · 历史来源2 条@mada299 · 历史来源2 条@microsoft · 历史来源2 条@mikastars39 · 历史来源2 条@mitchellh · 历史来源2 条@nabeelqu · 历史来源2 条@rudrank · 历史来源2 条@sebastienbubeck · 历史来源2 条@zan2434 · 历史来源2 条@___harald___ · 历史来源1 条@_boraturan · 历史来源1 条@0xjaniak · 历史来源1 条@0xkato · 历史来源1 条@47fucb4r8c69323 · 历史来源1 条@559hkdt · 历史来源1 条@aaliya_va · 历史来源1 条@abhikatte42 · 历史来源1 条@abhishekpatiil · 历史来源1 条@aboutberlin · 历史来源1 条@addyosmani · 历史来源1 条@agi2asi · 历史来源1 条@aiaicreate · 历史来源1 条@aimlapi · 历史来源1 条@aisaonehq · 历史来源1 条@aisystemprompt · 历史来源1 条@alemtuzlak · 历史来源1 条@alexxubyte · 历史来源1 条@alupsasca · 历史来源1 条@amasad · 历史来源1 条@ampcode · 历史来源1 条@anas_build_ · 历史来源1 条@aniketmaurya · 历史来源1 条@anitakirkovska · 历史来源1 条@anneliesgamble · 历史来源1 条@antigravity · 历史来源1 条@arafatkatze · 历史来源1 条@argofowl · 历史来源1 条@ashiknewazaj · 历史来源1 条@atabarrok · 历史来源1 条@atomic_chat_hq · 历史来源1 条@awe_automation · 历史来源1 条@awesomekling · 历史来源1 条@awscloud · 历史来源1 条@ayushagarwal · 历史来源1 条@baaadas · 历史来源1 条@bai_agi · 历史来源1 条@bbuddha_xyz · 历史来源1 条@bclavie · 历史来源1 条@beccalytics · 历史来源1 条@benfleming__ · 历史来源1 条@benhylak · 历史来源1 条@benjamineyliu · 历史来源1 条@bfl_ml · 历史来源1 条@bleysg · 历史来源1 条@bolna_dev · 历史来源1 条@bosmeny · 历史来源1 条@boxmining · 历史来源1 条@bozhou_ai · 历史来源1 条@brexhq · 历史来源1 条@brian_armstrong · 历史来源1 条@brianchew · 历史来源1 条@bridgemindai · 历史来源1 条@budgetpixel · 历史来源1 条@cahidarda · 历史来源1 条@calmpromptshq · 历史来源1 条@ce_zhang · 历史来源1 条@cedric_chee · 历史来源1 条@chaitralikakde · 历史来源1 条@chatgpt · 历史来源1 条@chatgptapp · 历史来源1 条@christinetyip · 历史来源1 条@christofsalis · 历史来源1 条@clark__labs · 历史来源1 条@cloudflaredev · 历史来源1 条@cnorth_13 · 历史来源1 条@cnzoecomeback · 历史来源1 条@cocohearts · 历史来源1 条@code_star · 历史来源1 条@codebyaurelia · 历史来源1 条@cohavygal · 历史来源1 条@commandcodeai · 历史来源1 条@consensusnlp · 历史来源1 条@contralabs_ai · 历史来源1 条@cozyblaze265065 · 历史来源1 条@crimedecoder · 历史来源1 条@crtr0 · 历史来源1 条@damnventures · 历史来源1 条@daniellockyer · 历史来源1 条@darioamodei · 历史来源1 条@davidmaliglowka · 历史来源1 条@davidondrej1 · 历史来源1 条@davidsacks · 历史来源1 条@dbirker78883 · 历史来源1 条@deryatr_ · 历史来源1 条@devfun · 历史来源1 条@diegocabezas01 · 历史来源1 条@digitalocean · 历史来源1 条@dimillian · 历史来源1 条@dimitrispapail · 历史来源1 条@discussingfilm · 历史来源1 条@dkthomp · 历史来源1 条@dmitryrybin1 · 历史来源1 条@dmsobol · 历史来源1 条@douglasyaody · 历史来源1 条@duckduckgo · 历史来源1 条@easyrouterio · 历史来源1 条@edgardobriban · 历史来源1 条@eisokant · 历史来源1 条@elliotarledge · 历史来源1 条@encrypted · 历史来源1 条@endpointarena · 历史来源1 条@envato · 历史来源1 条@escanorreloaded · 历史来源1 条@esrtweet · 历史来源1 条@ethanhe_42 · 历史来源1 条@eu_commission · 历史来源1 条@fba · 历史来源1 条@fdavidsont · 历史来源1 条@figmaweave · 历史来源1 条@finn_meeks · 历史来源1 条@first_tree_ai · 历史来源1 条@flavioad · 历史来源1 条@flowith · 历史来源1 条@fminzhou · 历史来源1 条@freddie_spirit · 历史来源1 条@frydwia · 历史来源1 条@futurestacked · 历史来源1 条@garrettlord · 历史来源1 条@garrytan · 历史来源1 条@gavinsbaker · 历史来源1 条@GayaniFigma · 历史来源1 条@genspark_ai · 历史来源1 条@gitlawb · 历史来源1 条@gneubig · 历史来源1 条@gokulr · 历史来源1 条@goodfireai · 历史来源1 条@goodnesmbakara · 历史来源1 条@googleaistudio · 历史来源1 条@gordic_aleksa · 历史来源1 条@gro_tsen · 历史来源1 条@hangsiin · 历史来源1 条@happycapyai · 历史来源1 条@haydenbleasel · 历史来源1 条@helloiamleonie · 历史来源1 条@hey_asiif · 历史来源1 条@hilbertspaess · 历史来源1 条@howtoprompt__ · 历史来源1 条@hq4ai · 历史来源1 条@hypersoren · 历史来源1 条@ianbremmer · 历史来源1 条@interaction · 历史来源1 条@intology · 历史来源1 条@iron_redux · 历史来源1 条@ithilgore · 历史来源1 条@itsreallyvivek · 历史来源1 条@jamesjyu · 历史来源1 条@jameszmsun · 历史来源1 条@jason_young1231 · 历史来源1 条@jawad_rahman_ · 历史来源1 条@jaydendavisnc · 历史来源1 条@jeffbarg · 历史来源1 条@jenzhuscott · 历史来源1 条@jiayuan_jy · 历史来源1 条@jilles · 历史来源1 条@jimcramer · 历史来源1 条@jimsyoung_ · 历史来源1 条@jinjingliang · 历史来源1 条@jjacky · 历史来源1 条@jjackyliang · 历史来源1 条@joefioti · 历史来源1 条@joi___ai · 历史来源1 条@joinhandshake · 历史来源1 条@joinpursuit · 历史来源1 条@joulee · 历史来源1 条@jsconfasia · 历史来源1 条@jsrailton · 历史来源1 条@juminoz · 历史来源1 条@kaizero_ainta · 历史来源1 条@karanganesan · 历史来源1 条@kdaigle · 历史来源1 条@kentherogers · 历史来源1 条@kevinsays · 历史来源1 条@khudonogov · 历史来源1 条@koraykv · 历史来源1 条@kotekjedi_ml · 历史来源1 条@kuberwastaken · 历史来源1 条@kurz_gesagt · 历史来源1 条@kwindla · 历史来源1 条@lafalcemateo · 历史来源1 条@lakshyaaagrawal · 历史来源1 条@larrylv · 历史来源1 条@layoffai · 历史来源1 条@levinstanley · 历史来源1 条@lifeofjer · 历史来源1 条@livekit · 历史来源1 条@lostinlatencyx · 历史来源1 条@lotte_verheyden · 历史来源1 条@lqiao · 历史来源1 条@luciushq · 历史来源1 条@luckeyfaraday · 历史来源1 条@lukaspet · 历史来源1 条@madhavsinghal_ · 历史来源1 条@manassharmahere · 历史来源1 条@markiewagner · 历史来源1 条@marksaroufim · 历史来源1 条@marsxiang_ · 历史来源1 条@maseehg_ · 历史来源1 条@mattshumer_ · 历史来源1 条@mem0ai · 历史来源1 条@mengto · 历史来源1 条@merettm · 历史来源1 条@micahcarroll · 历史来源1 条@michael_chomsky · 历史来源1 条@michaelarnaldi · 历史来源1 条@microsoftai · 历史来源1 条@mike_acton · 历史来源1 条@mikeyyyzhao · 历史来源1 条@minchoi · 历史来源1 条@minimaxagent · 历史来源1 条@minu_who · 历史来源1 条@mkbhd · 历史来源1 条@modal · 历史来源1 条@moritzthuening · 历史来源1 条@moxie · 历史来源1 条@mstockton · 历史来源1 条@mtslive · 历史来源1 条@multimodalart · 历史来源1 条@neelnanda5 · 历史来源1 条@neilrahilly · 历史来源1 条@nickbaumann_ · 历史来源1 条@nirantk · 历史来源1 条@noemititarenco · 历史来源1 条@notjazii · 历史来源1 条@nousresearch · 历史来源1 条@oblomovius · 历史来源1 条@ollama · 历史来源1 条@onlyterp · 历史来源1 条@onlyzhynx · 历史来源1 条@organicgpt · 历史来源1 条@orgrem · 历史来源1 条@p0 · 历史来源1 条@palantirtech · 历史来源1 条@palmerluckey · 历史来源1 条@pandatalk8 · 历史来源1 条@parishilton · 历史来源1 条@patrickcarlyle · 历史来源1 条@patricktoulme · 历史来源1 条@paulg · 历史来源1 条@paulsolt · 历史来源1 条@pbdtokenrouter · 历史来源1 条@pererabinoy · 历史来源1 条@philhchen · 历史来源1 条@pirroh · 历史来源1 条@pjaccetturo · 历史来源1 条@postlive · 历史来源1 条@pranaveight · 历史来源1 条@prathamdby · 历史来源1 条@prince_canuma · 历史来源1 条@pumpkherm · 历史来源1 条@pvncher · 历史来源1 条@qiaoqiao2001 · 历史来源1 条@rajveerbach · 历史来源1 条@randyhaddad6 · 历史来源1 条@rauchg · 历史来源1 条@raveeshbhalla · 历史来源1 条@rayanpal_ · 历史来源1 条@rayfernando1337 · 历史来源1 条@redpoint · 历史来源1 条@ric_rtp · 历史来源1 条@richardsocher · 历史来源1 条@rileybrown · 历史来源1 条@robertvaradan · 历史来源1 条@ronshepherd · 历史来源1 条@rosmine · 历史来源1 条@rthiago · 历史来源1 条@ruben_kostard · 历史来源1 条@runware · 历史来源1 条@rvivek · 历史来源1 条@ryanjunejo · 历史来源1 条@safaricheung · 历史来源1 条@samuelstroschei · 历史来源1 条@sanmking · 历史来源1 条@saranormous · 历史来源1 条@savinovnikolay · 历史来源1 条@scale_ai · 历史来源1 条@scaling01 · 历史来源1 条@sdaily_ai · 历史来源1 条@secscottbessent · 历史来源1 条@seltaa_ · 历史来源1 条@sergiopaniego · 历史来源1 条@servasyy_ai · 历史来源1 条@sethltx · 历史来源1 条@shashankgoyal95 · 历史来源1 条@sherryyanjiang · 历史来源1 条@sherylhsu02 · 历史来源1 条@shl · 历史来源1 条@sighjith · 历史来源1 条@simistern · 历史来源1 条@southpkcommons · 历史来源1 条@sriramkri · 历史来源1 条@sshoaibali · 历史来源1 条@stalkermustang · 历史来源1 条@status_effects · 历史来源1 条@stevencheng · 历史来源1 条@stockanalystpro · 历史来源1 条@suekhim · 历史来源1 条@sultanalfardan · 历史来源1 条@suraj_sharma14 · 历史来源1 条@swisscheese4299 · 历史来源1 条@swmansion · 历史来源1 条@systematicls · 历史来源1 条@teksedge · 历史来源1 条@tftc21 · 历史来源1 条@theahmadosman · 历史来源1 条@themidasproj · 历史来源1 条@theonejvo · 历史来源1 条@therealadamg · 历史来源1 条@timsoulo · 历史来源1 条@tmuxvim · 历史来源1 条@tobi · 历史来源1 条@togethercompute · 历史来源1 条@trackernetwork · 历史来源1 条@trustkerneltech · 历史来源1 条@ttunguz · 历史来源1 条@tuhinchakr · 历史来源1 条@twistartups · 历史来源1 条@ubermenscchh · 历史来源1 条@udayan_w · 历史来源1 条@usefastlane · 历史来源1 条@uzyn · 历史来源1 条@valeriocapraro · 历史来源1 条@vasuman · 历史来源1 条@vdbergrianne · 历史来源1 条@vibeguessing · 历史来源1 条@victoriakimse · 历史来源1 条@victoriawu77 · 历史来源1 条@victortaelin · 历史来源1 条@vikaskansalhq · 历史来源1 条@volchika · 历史来源1 条@walden_yan · 历史来源1 条@warpdotdev · 历史来源1 条@waynesutton · 历史来源1 条@wesroth · 历史来源1 条@whosamberella · 历史来源1 条@xdinodeer · 历史来源1 条@xicilion · 历史来源1 条@xucian_ · 历史来源1 条@yacinemtb · 历史来源1 条@yaojingang · 历史来源1 条@yevr19 · 历史来源1 条@yoheinakajima · 历史来源1 条@yongquanyq · 历史来源1 条@youtubejocoding · 历史来源1 条@yusufg · 历史来源1 条@zachbussey · 历史来源1 条@zeddotdev · 历史来源1 条@zeroxkyle · 历史来源1 条@zhenthebuilder · 历史来源1 条@zicohacks · 历史来源1 条@zixuanli_ · 历史来源1 条@zymazza · 历史来源1 条
15,370 条AI 相关新闻 · 最新在前
5月13日周三
  1. @vista836

    应该还有不少bug,等后续版本更新

    引用AI 赋能坊 (@Jasonwang159621)@Jasonwang159621

    自己的博客,想了大半年,终于上线了。 说来惭愧,"搭一个自己的写作阵地" 这件事在我 TODO 里躺了很久。 选框架、挑主题、搞部署、接公众号…… 每次一想就觉得工程量太大,然后就搁置了。 直到看到 @vista8 乔木老师开源了他的博客系统, 我才意识到:不是我不会做,是我一直在从零造轮子。 fork 下来,改配置,部署到 Cloudflare,大半天就跑通了: ① 写作体验接近 Notion,前后台都能编辑 ② AI 自动生成摘要、标签、封面,省掉大量重复劳动 ③ 内置微信公众号 bridge,写完一键推草稿 ④ 零服务器成本,Cloudflare Workers + D1 + R2 全搞定 顺手也弄了「AI赋能坊」的封面视觉, 博客 + 公众号双阵地,终于有点样子了。 真心感谢 @vista8 乔木老师 🙏 开源的不只是代码,而是一整套 "写 → 发 → 分发" 的完整工作流。 有些事自己死磕可能要一个月, 站在大佬的肩膀上,一天就能跑通。 这就是开源社区最让人感动的地方。

  2. @berryxia41

    Interfaze 推出全新混合架构模型,将任务专用 DNN/CNN 编码器与全能 Transformer 融合,在 OCR、视觉、STT、结构化输出等确定性任务上准确率超越 Gemini-3-Flash、Claude-Sonnet-4.6、GPT-5.4-Mini 和 Grok-4.3。

    引用Interfaze (YC P26) (@interfaze_ai)@interfaze_ai

    Interfaze is a new model architecture that outperforms in tasks like OCR, Object detection, Translation and more It beats models like Claude Sonnet 4.6, Gemini 3 flash and GPT 5.4 mini on 9 benchmarks

  3. @op741834

    模型厂商正争相补贴开源 Agent 框架和客户端及其用户,但头部 Skills 开发者这条线被忽视了。藏师傅、宝玉、乔木、一泽等开发者的 Skills 装机量遍布各类 Agent,在数据、用户反馈和广告商业价值上潜力巨大,装机量与传播范围甚至超过各种 Agent 框架和客户端。目前缺少合适的合作方式与商业化路径来回馈这些开发者,同时帮厂商提升知名度。

  4. @TencentHunyuan63

    腾讯混元宣布 Hy3 preview 已在 GMI Cloud 上线。GMI 方面称该模型登顶 OpenRouter LLM 排行榜,是 Hy 系列最强模型,采用 295B MoE、21B 激活参数并开放权重,擅长复杂推理与 STEM、编码与智能体工作流以及 256K 长上下文任务,并支持自然的对话。

    引用GMI Cloud (@gmi_cloud)@gmi_cloud

    Hy3 preview from @TencentHunyuan is now live on GMI #1 on OpenRouter's LLM leaderboard, open-sourced, and the strongest model in the Hy series. It excels at at complex reasoning and STEM, coding and agent workflows, long-context tasks (256K), and natural, emphathetic chat. 295B MoE · 21B active · open weights. Try it now 👇

  5. @op741859

    谷歌在安卓 I/O 大会上发布 Gemini Intelligence,将先在三星 Galaxy 和 Pixel 手机上推出,后续拓展到其他安卓设备。它可以跨多个 App 自动完成繁琐任务,例如把备忘录里的购物清单直接加入购物车,安卓版 Chrome 也能代用户检索、总结内容和填写表单。

    引用Google (@Google)@Google

    Today, we introduced Gemini Intelligence, which brings the best of Gemini to our most advanced devices. Gemini Intelligence integrates premium hardware and innovative software to help you stay a step ahead and work proactively to get things done throughout your day. #TheAndroidShow Video

  6. @JamesZmSun65

    OpenAI Codex 现可使用内置浏览器(IAB)在不同视口尺寸下测试应用,自动操作设备工具栏并在各断点点击验证与迭代。长时间测试时,Codex 会在关键节点截图并在回合结束时展示,供用户核验。它还能隐藏 IAB 以关闭动画,让测试速度提升 1-2 倍,同时标注功能发送更快、消耗 token 更少。

    推荐理由:原文给出 Codex 用内置浏览器跨断点自测并回传截图的具体变化,读者可据此判断前端验证环节的可用性。

  7. @alibaba_cloud37

    AI 的未来是智能体原生的。很高兴与 Hermes Agent 和 @NousResearch 社区一起开启这段旅程。Qwen 3.6 Plus 现已在 Nous Portal 上限时免费——来试试吧。⚡

    引用Nous Research (@NousResearch)@NousResearch

    Qwen 3.6 Plus by @Alibaba_Qwen is now FREE for a limited time on Nous Portal! Nous Portal is one easy subscription that gives you access to 300+ models, exclusive discounts, and bundles your tokens and paid tools together for hassle-free setup and simple billing. Video

  8. @frxiaobei41

    Google 之前是产品力不行,现在想象力也堪忧😮‍💨

    引用小互 (@xiaohu)@xiaohu

    Google 刚刚发布了一个新东西:Googlebook 根据Google 自己的表述: 他们想做的已经不再是传统意义上的“操作系统”,而是一个以 Gemini 为核心的 AI Laptop 平台。 Gemini 被塞进了“鼠标指针”: 你晃一下光标,它会主动理解你当前屏幕内容,然后直接给动作建议。 比如: • 指向邮件里的日期 → 自动创建会议 • 选两张图 → 自动生成搭配效果 • 指向内容 → 自动总结 / 改写 / 操作 这其实已经不是传统 OS 思维了。 以前电脑逻辑: 人打开 App → 人操作功能。 现在开始变成: AI 理解上下文 → AI 主动组织操作。 Video

  9. @joshwoodward23

    #TheAndroidShow 上有很多 Gemini 新闻! 下周 I/O 还有更多内容!

    引用Sameer Samat (@ssamat)@ssamat

    We just pulled the curtain back on some incredible news at #TheAndroidShow: I/O Edition today. We announced the biggest updates to Android ever, from Gemini Intelligence, Android platform upgrades, and what’s new beyond the phone – including the introduction of Googlebooks. Watch the replay if you missed it. piped.video/live/dXCCleAddEA Video

  10. @berryxia45

    这个榜单你认为符合你的预期么?🤔

    引用Arena.ai (@arena)@arena

    The top 5 labs in Text Arena rankings by category show that frontier models have distinct strengths and tradeoffs. #1 @AnthropicAI, Claude Opus 4.7 - The most consistently dominant model overall, leading top-tier across nearly every major category. #2 @GoogleDeepMind, Gemini 3.1 Pro - Well-rounded, with a notable edge in Creative Writing, ranked below Opus 4.7 and GPT-5.5 High in Expert #3 @AIatMeta, Muse Spark - Particularly strong in Overall and Coding, though it’s lagging behind in Expert tasks, Math, and Longer Query performance. #4 @OpenAI, GPT-5.5 High - One of the most balanced models overall, staying competitive with the top two across most categories, with especially strong performance in Expert and Math. #5 @xAI, Grok 4.20 - A more specialized profile, standing out primarily in Creative Writing and Hard Prompts, while lagging behind in Expert tasks.

  11. @berryxia52

    @dkundel 分享的 Codex 使用技巧:不必一次只看一个线程,可以同时打开多个完整窗口并行工作,用 /side 把对话分叉出去做临时追问,还能为 Codex 弹出窗口设置热键,快速发起新任务。作者 @berryxia 转发了这条技巧并附有演示视频。

    引用dominik kundel (@dkundel)@dkundel

    💡 Small Codex tip: You don't have to be limited to looking at one thread at a time. 🪟 Open multiple full windows in parallel 💬 Use /side to fork a conversation to ask temporary follow ups 🛟 You can also set a hot key for the Codex pop up Window to quickly fire off new tasks Video

  12. @berryxia62

    Jina 发布 jina-embeddings-v5-omni,其首个同时支持文本、图像、音频和视频的统一 Embedding 模型。它提供 Small(1.57B,1024 维,32K 上下文)与 Nano(0.95B,768 维,8K 上下文)两个尺寸,均支持 Matryoshka 截断到 32 维。

    引用Jina AI (@JinaAI_)@JinaAI_

    jina-embeddings-v5-omni is here! Our first universal embedding model for text, images, audio, and video. Available in two sizes: small (1.57B, 1024-dim, 32K context) and nano (0.95B, 768-dim, 8K context). Both support Matryoshka truncation down to 32 dimensions. v5-omni is back-compatible: if you already use jina-embeddings-v5-text-small/nano, the existing text indexes work with v5-omni out of the box. Without reindexing the text, just index your multimodal content with v5-omni and start searching images, audio, and video. Video

  13. @kimmonismus45

    Thinking Machines 做出了 OpenAI 一年半前承诺给我们的先进语音模式。 这话我就放这儿了。

    引用Thinking Machines (@thinkymachines)@thinkymachines

    People talk, listen, watch, think, and collaborate at the same time, in real time. We've designed an AI that works with people the same way. We share our approach, early results, and a quick look at our model in action. thinkingmachines.ai/blog/int… Video

  14. @swyx50

    ivanhzhao 表示公司上周结束 Q1,营收连续第 7 个季度加速,AI 已占其业务 60%,现金流为正,并称从软件向 AI 的转型不易但可行。swyx 转发这条内容并评论称,今年就是关键的一年。

    引用Ivan Zhao (@ivanhzhao)@ivanhzhao

    Closed Q1 last week. Revenue is accelerating for the 7th straight quarter. AI now counts for 60% of our business. Cash flow positive. The transition from software to AI is not easy, but can be done! I am proud of our teams!

  15. @kimmonismus64

    Aikido 更新称,本轮 npm 供应链攻击已从 TanStack 和 Mistral 扩展至 169 个 npm 包名,共涉及 373 个恶意包版本条目,波及 @uipath、@squawk、@tallyui、@beproduct 等。该恶意程序通过窃取 CI 凭证并利用其发布新的被感染版本来传播。Aikido 公布了完整的 IOC、受影响包列表和检测步骤。

    引用Aikido Security (@AikidoSecurity)@AikidoSecurity

    Update 5:05 PT: The attack has now expanded well beyond @TanStack and @Mistral. 373 malicious package-version entries across 169 npm package names, including @uipath, @squawk, @tallyui, @beproduct, and more. The malware propagates by stealing your CI credentials and using them to publish new compromised versions. Full IOCs, affected package list, and detection steps: aikido.dev/blog/mini-shai-hu…