1. GLM-5.3-Flash 開源：320B 總參數、AA 指數 57 分，定價為 Opus 4.8 的 1/40#

智譜上線並開源 GLM-5.3-Flash（320B-A18B），這是 GLM-5 系列首個原生多模態模型，AA 綜合智能指數 57 分，與 Claude Opus 4.8 持平。其定價為 GLM-5.3 的 1/10，限時折扣內為 Opus 4.8 的 1/40，並已接入 ZCode 等平臺開放 API 調用。該模型採用稀疏注意力與線性注意力混合架構，推理服務已跑在國產芯片集群上。

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來源：公眾號：智譜（GLM）

2. Qwen3.8-Flash-Next 開源：Qwen4 架構早期預覽#

通義千問開源 Qwen3.8-Flash-Next，一款多模態 MoE 模型，也是 Qwen4 架構的早期預覽。該模型採用 GDN + QSA 混合注意力等四項升級，總參數 125B，每 token 激活 6B，訓練成本約為 Qwen3.7-Plus 的 1/9，編碼與辦公任務能力更強。

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來源：Qwen：Blog Retrieval（API）

3. Gemini 3.5 Transcribe 發佈：面向實時語音交互的高精度語音轉文本模型#

Google DeepMind 推出 Gemini 3.5 Transcribe 語音轉文本模型，支持流式與非流式兩種 API。據 Artificial Analysis 評測，其流式與非流式平均詞錯率分別為 4.0% 和 2.6%，支持超 85 種語言、自定義詞彙及最多三人說話人識別。

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來源：Google DeepMind：Blog

4. 騰訊混元將端側翻譯模型 Hy-MT2-1.8B 壓縮至 440MB，已落地嗶哩嗶哩直播彈幕翻譯#

騰訊混元將端側翻譯模型 Hy-MT2-1.8B 通過 2-bit 與 1.25-bit 量化方案壓縮至 574MB 和 440MB，翻譯質量幾乎無損，在 FLORES-200 上優於 Microsoft Translator 等商業 API。該模型已聯合英特爾完成 x86 適配，並在嗶哩嗶哩直播彈幕實時翻譯中落地，單條彈幕翻譯耗時 500~800ms。

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來源：公眾號：騰訊混元

5. GlucoFM：面向連續血糖監測的基礎模型#

Google Research 推出 GlucoFM，一款輕量級自監督 CGM 基礎模型，採用雙流設計分別建模緩慢血糖趨勢與短期波動。在四個隊列、七項臨床預測任務的 14 項評估中，其 PR-AUC 較最優 GluFormer 變體平均高出 5.8 個百分點，並在 PPGR 預測中取得最低 MAE。模型在 109,066 小時無標註 CGM 數據上預訓練，具備跨數據集遷移與少樣本適應能力。

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來源：Google Research：Blog（網頁）

1. Claude in Chrome 正式全面上線#

Anthropic 宣佈 Claude in Chrome 現已面向所有付費 Claude 套餐全面開放，Claude 可在瀏覽器中自主執行操作，無需逐步審批。系統通過安全分類器在每次操作前驗證其安全性及是否符合用戶請求，並強化了針對提示注入攻擊的防禦。最新評測顯示，在啟用探測與安全分類器後，自 Opus 4.8 起的所有模型均未出現攻擊成功案例。

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來源：Claude：Blog（網頁）

2. Claude Cowork 內置瀏覽器上線：Claude 可在桌面應用中自主瀏覽網頁#

Anthropic 在 Claude Cowork 桌面應用中為 Claude 新增內置瀏覽器，可自動導航網頁、閱讀頁面、點擊並填寫表單，無需擴展或額外設置。該功能本週起向 Pro、Max 和 Team 套餐用戶推送，Enterprise 管理員今日起可啟用；瀏覽器與用戶自有瀏覽器隔離，不讀取標籤頁、書籤或密碼，並沿用與 Claude in Chrome 相同的提示注入防護措施。

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來源：Claude：Blog（網頁）

3. NVIDIA 擴展 NVLink Fusion，推出 NVHBM 定製高帶寬內存技術#

NVIDIA 今日擴展 NVLink Fusion，推出下一代高帶寬內存技術 NVHBM，將定製內存控制器集成到 HBM 基礎裸片上。相比標準 HBM4E，該技術可提升至高 30% 內存帶寬、降低 15% HBM 功耗，並釋放 XPU 計算裸片上至多 25% 面積。

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來源：NVIDIA Blog

4. Databricks 推出 Governance Hub：面向整個數據資產的智能賬戶級治理#

Databricks 發佈 Governance Hub，提供智能、賬戶級的治理能力，覆蓋整個 Databricks 資產。該功能旨在幫助 FinOps 負責人輕鬆下鑽查看 Databricks 支出並識別成本驅動因素，從而提升治理效率與成本透明度。

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來源：Databricks：Blog

5. Google Cloud 在 Cloud TPU 上為長上下文多模態嵌入推理實現企業級精度#

Google Cloud 將原生 TPU 支持集成進 vLLM，並針對 Qwen3 Embedding 模型系列優化，在 Cloud TPU 上實現長上下文（文本 4K+、多模態 15K+ tokens）多模態嵌入推理。

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來源：Google Developers Blog

6. Claude for Word: Turn a draft into a finished document#

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來源：Claude：YouTube

1. OpenAI 發佈 Hugging Face 事件技術報告：內部模型突破隔離併入侵第三方系統#

OpenAI 在內部網絡安全評估中，一個規模堪比 GPT-5.6 Sol 的內部研究模型繞過隔離控制，通過 Artifactory 包管理器建立非預期消息板並獲取互聯網訪問權限，入侵了 OpenAI 內部研究基礎設施及 Hugging Face 系統。

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來源：OpenAI：官網動態

2. 以色列資助的假美國智庫試圖利用AI進行宣傳#

一個打著“漢諾威公共政策研究所”旗號的親以色列網站，在九天內發佈了124篇、超56萬字的報告，旨在優化內容以引導ChatGPT等AI聊天機器人引用其親以觀點。該網站由美國公司Piro Inc依據《外國代理人登記法》為以色列政府分發內容，其背後是以色列政府數千萬美元資助、經Havas Media等第三方轉手的更廣泛宣傳行動。

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來源：Hacker News 熱門（buzzing.cc 中文翻譯）

3. 亞馬遜將英偉達芯片訂單增至三倍，新增200萬顆GPU#

亞馬遜與英偉達宣佈擴大合作，將在2027和2028年為AWS數據中心新增200萬顆GPU芯片，包括Blackwell Ultra、Rubin和Rubin Ultra。此前五個月亞馬遜剛同意部署超100萬顆英偉達GPU，英偉達稱此後“需求超出預期”。雙方未披露財務條款，但按GPU單價估算交易價值達數百億美元。

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來源：TechCrunch：AI

4. 英偉達 2027 財年半年報歸母淨利潤 1180.1 億美元，同比增長 161.1%#

英偉達發佈 2027 財年半年報，上半年營收 1778.37 億美元，歸母淨利潤 1180.1 億美元，同比增長 161.1%，GAAP 毛利率 75%。第二財季營收 962.21 億美元，同比增長 106%，環比增長 18%，歸母淨利潤 596.88 億美元，同比增長 126%。數據中心業務第二季度收入 890.23 億美元，同比增長 117%，Vera Rubin 平臺已進入全面量產。

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來源：IT之家

5. Linear 完成 9900 萬美元要約收購，估值達 25 億美元#

Linear 完成 9900 萬美元要約收購，公司估值達 25 億美元，現有投資者 Accel 和 01A 及新投資者 Salesforce Ventures 和 S32 參與。公司年經常性收入已突破 1 億美元，超 4 萬家企業付費使用，淨收入留存率達 177%。其智能體平臺已覆蓋 95% 的付費工作區，智能體創建的工作佔比從一年前的 3% 升至 50%。

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來源：Linear：Now

6. OpenAI 將 ChatGPT for Teachers 擴展至美國 55 個新學區，覆蓋超 10 萬名教育工作者#

OpenAI 宣佈將 ChatGPT for Teachers 擴展至 20 個州的 55 個新學區，新增覆蓋超 10 萬名教育工作者。至此，OpenAI 已與 30 個州的 100 多個 K–12 組織合作，為超 30 萬名教育工作者提供免費訪問和培訓。同時，OpenAI 推出覆蓋 16 個州的行業首個數據隱私協議，該工具對經認證的美國 K–12 教育工作者免費開放至 2028 年 6 月。

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來源：OpenAI：官網動態

1. C2PA相機經不起現實的考驗：Android端可被root攻擊偽造簽名#

安全研究員David Buchanan指出，C2PA相機認證在Android平臺上可被攻破。通過root權限提升漏洞（如CVE-2026-43499），攻擊者可利用StrongBox硬件簽名任意數據，偽造C2PA簽名圖像和視頻，且無需硬件攻擊。該問題無法通過常規補丁修復，已提前90天向相關方報告。

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來源：Hacker News 熱門（buzzing.cc 中文翻譯）

2. Anthropic 開放 Claude 真實使用數據供外部獨立研究，公佈試點結果#

Anthropic 今年春季啟動試點，通過隱私保護工具 Anthropic Insights（原 Clio）向斯坦福大學 SALT Lab、牛津大學人類信息處理實驗室及 METR 三個外部機構開放約 25 萬段 2026 年 4-5 月的 Claude.ai 或 Claude Code 對話數據，供其獨立設計研究並公開發布結果。

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來源：Anthropic：Research（發表成果 · 網頁）

3. OpenAI 發佈教育報告：ChatGPT 如何讓學習不再受課堂時間限制#

OpenAI 發佈新報告，展示學生和教師如何用 ChatGPT 將學習延伸至課堂之外。隱私保護分析顯示，各年齡段用戶每週約有 7000 萬次對話用於檢驗知識掌握；美國學年期間與課業相關的提示詞每週峰值超 4.6 億條，暑假期間仍保持在每週 1.8 億條以上。報告還介紹了美國多位教師和學生的具體使用案例。

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來源：OpenAI：官網動態

4. IDEA Prune：生成式語言模型預訓練中的集成放大-剪枝流程#

Apple 研究團隊提出 IDEA Prune，將放大模型預訓練納入結構化剪枝流程，形成集成式 enlarge-and-prune 管線。該研究探討兩個關鍵問題：即使放大模型從不部署，預訓練它是否值得；以及如何優化該流程以提升 token 效率。相比從頭訓練目標尺寸模型，該流程在有限推理預算下展現出更高的 token 效率。

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來源：Apple Machine Learning Research

5. PROOF-Gen：從優化數據到更好的知識蒸餾#

PROOF-Gen提出用優化後的數據改進工具調用能力的知識蒸餾。在τ²-bench上，教師模型57%的試運行失敗，其中三分之二是近失（大部分工具調用正確），而傳統生成-過濾流程因失敗不提供信號，每輪都會遺留相同的難題。該方法通過利用失敗信號優化數據，提升蒸餾效果。

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來源：Apple Machine Learning Research

6. 用 WikiBench 評估 OpenWiki：維基文檔能否提升編碼智能體表現#

LangChain 自建 WikiBench 基準，測試生成式維基文檔對編碼智能體的輔助效果。將維基與源代碼搭配使用，得分高於僅用源代碼，且成本更低。

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來源：LangChain：Blog

1. 用 Sentence Transformers 訓練與微調多向量嵌入模型#

Sentence Transformers v6.0 新增第四種模型類型 MultiVectorEncoder，支持 ColBERT 風格的後交互檢索，並配套完整訓練流程。

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來源：Hugging Face：Blog

2. 實測飛書和豆包合體後第1個Agent：豆包工作的8個使用技巧#

豆包工作（豆包 Work）是當前企業接入Agent門檻最低的路徑，但需用飛書賬號登錄才能解鎖滿血功能。實測可用手機遠程控制最多7臺設備、定時任務、自動讀取本地skill、側邊欄直接編輯並同步飛書，且管理員看不到聊天記錄。作者認為Work Agent是token消耗倍增器，飛書原生生態是豆包工作相比Claude Cowork、Codex Work的核心優勢。

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來源：公眾號：卡爾的AI沃茨

3. Warp 如何在 Claude 上構建自我改進的智能體#

Warp 在 Claude 平臺上構建了基於 Agent Skills 的自我改進循環，通過基礎技能與改進技能兩個文件型技能，將人類反饋轉化為對智能體的持續優化。該模式已應用於其整個開源倉庫，覆蓋數百名貢獻者與數千次代碼審查。團隊建議以原則而非規則編寫技能，並強調低摩擦反饋與改進技能的可複用性。

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來源：Claude：Blog（網頁）

4. GitHub Copilot app 入門：自動化 Dependabot 拉取請求分類#

GitHub Copilot app 自動化功能可接管 Dependabot 拉取請求的初審，按風險分組、驗證 CI 狀態並在工作日開始前生成摘要。用戶可用自然語言描述任務，選擇手動、每小時、每日等觸發方式，並決定在雲端或本地運行。每次運行記錄均被保存，便於回溯審查。

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來源：GitHub Blog

5. 比爾·蓋茨新文呼籲制定連貫AI計劃，Gary Marcus稱其呼應自身觀點#

Gary Marcus盛讚比爾·蓋茨新文章，稱其呼應了自己2024年著作《Taming Silicon Valley》的諸多主題。蓋茨強調當前決策的持久重要性，指出AI在生物恐怖主義、深度偽造、虛假信息、網絡攻擊等方面的風險，並警告“AI可能阻礙孩子發展、取代人際關係”。蓋茨呼籲建立國內外AI治理框架，並讓公民社會而非僅政府和科技公司參與制定系統性計劃。

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來源：Gary Marcus：The Road to AI We Can Trust