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腾讯QQ邮箱放大招：AI从此有了自己的"专属邮箱"，还能帮你谈业务
腾讯QQ邮箱今日正式上线专为AI智能体打造的专属邮箱服务"Agently Mail"，并同步开启内测。与传统邮箱不同，Agently Mail独立于用户的个人邮箱运行，为AI Agent提供安全隔离且具备独立身份的数字通信空间，让AI真正拥有了自己的"数字名片"。
让AI拥有独立身份，不再"借用"你的邮箱
随着AI智能体的能力不断增强，直接授权AI操作个人邮箱可能带来隐私泄露、误删邮件等风险。Agently Mail的核心解决方案是为每个Agent分配一个与用户个人邮箱完全隔离的专属地址，AI只能访问该邮箱内的内容，无法触及用户私人信件。开通该服务需完成实名认证，所有发送、回复、转发或删除等操作都必须先生成摘要，经用户确认后才能执行。系统在读取邮件时还会对Prompt注入攻击进行防护，防止恶意邮件通过内容操控AI行为。
更值得关注的是，AI凭借这个专属邮箱可以自主注册第三方平台、接收验证码，无需再"借用"用户的个人账号。同时，该服务还支持企业间的A2A（Agent to Agent）自动通信，让AI自主完成询价、报价、订单对接等商务流程，所有往来记录均可完整追溯。
已适配Cursor、Claude Code、Kimi等主流Agent
在兼容性方面，Agently Mail已适配WorkBuddy、QClaw、Marvis、OpenClaw、Claude Code、Kimi Work、豆包超能模式、Codex、Hermes、Cursor等多款海内外主流AI Agent。用户只需在对应Agent的对话窗口中发送指定指令，让Agent安装对应的CLI工具，再通过微信扫码授权即可快速完成注册。
接入完成后，用户可通过自然语言直接向AI下达收发邮件、搜索邮件、下载附件等指令，也能搭建自动化邮件工作流。目前已适配发票自动归集报销、资讯订阅每日摘要、AI自动投递简历并与HR沟通、订单邮件自动识别录入对账等多个标准化办公场景。该产品代码仓库已在GitHub以Apache-2. 0 协议开源，后续腾讯将持续扩充适配平台。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
腾讯QQ邮箱今日正式上线专为AI智能体打造的专属邮箱服务"Agently Mail"，并同步开启内测。与传统邮箱不同，Agently Mail独立于用户的个人邮箱运行，为AI Agent提供安全隔离且具备独立身份的数字通信空间，让AI真正拥有了自己的"数字名片"。
让AI拥有独立身份，不再"借用"你的邮箱
随着AI智能体的能力不断增强，直接授权AI操作个人邮箱可能带来隐私泄露、误删邮件等风险。Agently Mail的核心解决方案是为每个Agent分配一个与用户个人邮箱完全隔离的专属地址，AI只能访问该邮箱内的内容，无法触及用户私人信件。开通该服务需完成实名认证，所有发送、回复、转发或删除等操作都必须先生成摘要，经用户确认后才能执行。系统在读取邮件时还会对Prompt注入攻击进行防护，防止恶意邮件通过内容操控AI行为。
更值得关注的是，AI凭借这个专属邮箱可以自主注册第三方平台、接收验证码，无需再"借用"用户的个人账号。同时，该服务还支持企业间的A2A（Agent to Agent）自动通信，让AI自主完成询价、报价、订单对接等商务流程，所有往来记录均可完整追溯。
已适配Cursor、Claude Code、Kimi等主流Agent
在兼容性方面，Agently Mail已适配WorkBuddy、QClaw、Marvis、OpenClaw、Claude Code、Kimi Work、豆包超能模式、Codex、Hermes、Cursor等多款海内外主流AI Agent。用户只需在对应Agent的对话窗口中发送指定指令，让Agent安装对应的CLI工具，再通过微信扫码授权即可快速完成注册。
接入完成后，用户可通过自然语言直接向AI下达收发邮件、搜索邮件、下载附件等指令，也能搭建自动化邮件工作流。目前已适配发票自动归集报销、资讯订阅每日摘要、AI自动投递简历并与HR沟通、订单邮件自动识别录入对账等多个标准化办公场景。该产品代码仓库已在GitHub以Apache-2. 0 协议开源，后续腾讯将持续扩充适配平台。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
人工智能在医疗垂直领域的应用近日迎来重要进展。百川智能联手清华大学研究团队，正式推出新一代医疗增强大模型——Baichuan-M4。该模型凭借卓越的逻辑推理与临床知识储备，在权威的 HealthBench 医疗评测中表现亮眼，一举斩获 HealthBench 及其 Hard、Professional 三个子榜单的榜首位置，展现出超越 GPT-5.5的医疗专业能力。
Baichuan-M4的核心进化在于其交互模式的彻底变革。传统的 AI 辅助问诊往往处于“一问一答”的被动状态，而 Baichuan-M4则模拟了真人医生的诊疗逻辑，具备了主动追问的能力。它能够通过深度分析患者提供的信息，自主识别病情线索并进行针对性询问，极大提升了问诊过程的效率与诊断的准确性，让 AI 真正成为辅助临床决策的得力助手。
为了提升诊疗的连贯性，M4推出了“全病程记忆”功能。该技术能够深度整合患者的历史病历、多轮问诊记录、化验指标趋势以及过往用药反馈，确保模型在多次对话中始终掌握患者的完整病史，无需从零开始重复信息。在长上下文临床记忆测试中，该模型表现出色，其性能较上一代产品有了显著提升。
在临床应用的安全性与准确性方面，Baichuan-M4引入了“证据锚定”技术。模型生成的每一项医学结论，均能精确对应到权威医学论文或临床指南中的具体段落，而非简单的文献引用。数据显示，其循证引用精度已达到90.0，在医疗决策的严谨性上大幅领先于同类大模型。
此次 M4的发布，标志着大模型在医疗领域的应用正从单纯的“知识储备”向“诊疗决策支持”跨越。随着该模型在临床数据处理及复杂病例推理上的技术精进，它不仅为医疗资源稀缺地区的医生提供了可靠的诊断参考，也为行业探索“AI+医疗”的普惠化应用提供了全新的范本。随着 Baichuan-M4的逐步落地，医疗行业有望迎来智能化转型的新周期，让精准医疗触手可及。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
甲骨文一年裁员2. 1 万人：AI转型的账单，全球科技巨头都在付
云计算巨头甲骨文在最新年报中披露了一个惊人的数字： 2026 财年，公司员工总数从约16. 2 万人锐减至14. 1 万人，降幅高达13%，涉及裁员约2. 1 万人。这场规模空前的组织调整，折射出全球科技企业在人工智能时代面临的巨大成本压力与战略转向阵痛。
125 亿元重组账单，裁员代价远超往年
为了让这2. 1 万人离开，甲骨文付出了真金白银的代价。财报数据显示，公司在 2026 财年为此支出了18. 4 亿美元（约合 125 亿元人民币）的离职补偿及相关成本，这一数字比上一财年的3. 74 亿美元暴增近五倍。甲骨文在申报文件中坦承，裁员由管理层调整、绩效不达标、战略转向以及企业收购整合等多重因素驱动。
此前已有媒体多次爆料甲骨文将大规模裁员，如今这份年报正式印证了市场担忧。在人工智能技术全面重塑行业格局的当下，即便是拥有数十年历史的科技巨头，也不得不以裁员为代价，为AI转型腾出资金和资源。
科技业裁员潮席卷，今年已近 12 万人
甲骨文的裁员并非孤例。行业追踪网站Layoffs.fyi数据显示， 2026 年以来，已有 196 家科技企业宣布裁员，累计裁撤超过11. 98 万名员工。AI技术带来的效率提升与成本替代效应，正在引发一场波及全球的职业地震。
甲骨文在云计算领域长期属于"二线选手"，近几个月接连与OpenAI、Meta签下大型数据中心合作协议，试图强化竞争力，追赶亚马逊、微软等行业头部对手。但不同于依靠充沛现金流支撑巨额投入的科技巨头，甲骨文只能消耗自有现金、增发债务来筹措资金，今年以来其股价累计下跌约10%。
公司预计本财年净资本开支约 700 亿美元，为此计划再融资 400 亿美元，包括债务和股权融资，其中已包含此前公布的 200 亿美元股票增发计划。从近 12 万人的行业裁员潮到甲骨文的 125 亿元重组成本，科技巨头们的AI转型之路，正在以"减员增效"为序章展开。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
云计算巨头甲骨文在最新年报中披露了一个惊人的数字： 2026 财年，公司员工总数从约16. 2 万人锐减至14. 1 万人，降幅高达13%，涉及裁员约2. 1 万人。这场规模空前的组织调整，折射出全球科技企业在人工智能时代面临的巨大成本压力与战略转向阵痛。
125 亿元重组账单，裁员代价远超往年
为了让这2. 1 万人离开，甲骨文付出了真金白银的代价。财报数据显示，公司在 2026 财年为此支出了18. 4 亿美元（约合 125 亿元人民币）的离职补偿及相关成本，这一数字比上一财年的3. 74 亿美元暴增近五倍。甲骨文在申报文件中坦承，裁员由管理层调整、绩效不达标、战略转向以及企业收购整合等多重因素驱动。
此前已有媒体多次爆料甲骨文将大规模裁员，如今这份年报正式印证了市场担忧。在人工智能技术全面重塑行业格局的当下，即便是拥有数十年历史的科技巨头，也不得不以裁员为代价，为AI转型腾出资金和资源。
科技业裁员潮席卷，今年已近 12 万人
甲骨文的裁员并非孤例。行业追踪网站Layoffs.fyi数据显示， 2026 年以来，已有 196 家科技企业宣布裁员，累计裁撤超过11. 98 万名员工。AI技术带来的效率提升与成本替代效应，正在引发一场波及全球的职业地震。
甲骨文在云计算领域长期属于"二线选手"，近几个月接连与OpenAI、Meta签下大型数据中心合作协议，试图强化竞争力，追赶亚马逊、微软等行业头部对手。但不同于依靠充沛现金流支撑巨额投入的科技巨头，甲骨文只能消耗自有现金、增发债务来筹措资金，今年以来其股价累计下跌约10%。
公司预计本财年净资本开支约 700 亿美元，为此计划再融资 400 亿美元，包括债务和股权融资，其中已包含此前公布的 200 亿美元股票增发计划。从近 12 万人的行业裁员潮到甲骨文的 125 亿元重组成本，科技巨头们的AI转型之路，正在以"减员增效"为序章展开。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Elevated errors for Claude Opus 4.8
Jun 23, 06:28 UTC
Investigating - We are currently investigating this issue.
via Claude Status - Incident History
Jun 23, 06:28 UTC
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豆包2.1 Pro版本发布，剑指行业“生产级”巅峰
6 月 23 日，在 2026 年火山引擎Force大会上，豆包大模型正式亮出其最新旗舰版本——Doubao-Seed-2.1 Pro。此次升级标志着国产大模型在核心性能与工程化应用上迈出了关键一步。
根据现场发布的Benchmark测试数据，这一新版本展现了强悍的性能底色，在多项权威基准测试中，表现已能够比肩GPT-5.5、Claude Opus 4. 7 以及Gemini 3.1 Pro等全球顶尖模型。这不仅是参数规模的堆叠，更代表了国产AI在逻辑推理与复杂任务处理上的一次实力跃升。
火山引擎总裁谭待在介绍中特别强调了该版本带来的“生产级质变”。与早期版本相比，Doubao-Seed-2.1 Pro在代码交付、长程Agent任务、多模态理解及企业级稳定运行这四个核心维度上均实现了突破。这意味着它不仅能“看懂”复杂的业务需求，更具备了优秀的工程交付与长期规划能力，能够切实服务于高要求的企业级生产环境。
与此同时，大模型的普及化进程也在同步加速。就在大会召开前夕，相关数据显示，豆包大模型的日均Tokens调用量已高达 180 万亿。如此庞大的调用规模，反映出该模型在开发者与企业用户中已建立起极高的使用粘性，正逐渐从“实验场”走向千行百业的业务前端。
从参数能力的全面追赶，到企业级交付能力的深度沉淀，豆包2.1 Pro的发布，不仅展现了国内头部大模型厂商在技术长跑中的韧性，也预示着AI应用正跨入一个以“稳定、可靠、深耕场景”为核心的全新发展周期。随着这一旗舰版本的正式投产，未来国内企业在构建智能化生产体系时，将拥有更多高质量的技术底座选择。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
6 月 23 日，在 2026 年火山引擎Force大会上，豆包大模型正式亮出其最新旗舰版本——Doubao-Seed-2.1 Pro。此次升级标志着国产大模型在核心性能与工程化应用上迈出了关键一步。
根据现场发布的Benchmark测试数据，这一新版本展现了强悍的性能底色，在多项权威基准测试中，表现已能够比肩GPT-5.5、Claude Opus 4. 7 以及Gemini 3.1 Pro等全球顶尖模型。这不仅是参数规模的堆叠，更代表了国产AI在逻辑推理与复杂任务处理上的一次实力跃升。
火山引擎总裁谭待在介绍中特别强调了该版本带来的“生产级质变”。与早期版本相比，Doubao-Seed-2.1 Pro在代码交付、长程Agent任务、多模态理解及企业级稳定运行这四个核心维度上均实现了突破。这意味着它不仅能“看懂”复杂的业务需求，更具备了优秀的工程交付与长期规划能力，能够切实服务于高要求的企业级生产环境。
与此同时，大模型的普及化进程也在同步加速。就在大会召开前夕，相关数据显示，豆包大模型的日均Tokens调用量已高达 180 万亿。如此庞大的调用规模，反映出该模型在开发者与企业用户中已建立起极高的使用粘性，正逐渐从“实验场”走向千行百业的业务前端。
从参数能力的全面追赶，到企业级交付能力的深度沉淀，豆包2.1 Pro的发布，不仅展现了国内头部大模型厂商在技术长跑中的韧性，也预示着AI应用正跨入一个以“稳定、可靠、深耕场景”为核心的全新发展周期。随着这一旗舰版本的正式投产，未来国内企业在构建智能化生产体系时，将拥有更多高质量的技术底座选择。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
字节跳动梁汝波定调：全面转向大模型，从“流量变现”到“硬核技术”
在 2026 年火山引擎Force原动力大会上，字节跳动释放了明确的信号：公司战略重心已发生实质性偏移。CEO梁汝波将今年的年度关键词定为“勇攀高峰”，其核心路径就是聚焦大模型能力的底层提升，并明确将火山引擎的PaaS业务列为公司基础业务，长期坚定地投入MaaS（模型即服务）领域。
数据显示，字节跳动在模型调用量上增长迅猛。截至 2026 年 6 月，旗下豆包大模型的日均tokens调用量已达到 180 万亿，较发布初期增长超 1500 倍，过去一年增幅也超过了 10 倍。然而，在庞大的流量数据背后，商业模式的重塑正迫在眉睫。此前有消息指出，豆包应用虽拥有每天超 2 亿的日活，但主要收入仍依赖传统的电商佣金，且算力成本高昂，单日消耗高达数千万元。
为了破解这一“流量大、变现难”的困局，字节跳动近期完成了战略资源的重新梳理与分配。据悉，在内部高层考察海外AI巨头Anthropic后，公司开始大幅调整资源配比，将业务重心从面向大众的消费级产品，全面转向更具商业潜力的企业级服务领域。
在这一转型过程中，视频生成模型Seedance已成为重要的“标杆项目”。数据显示，Seedance目前的年化收入已达 20 亿美元（约合人民币135. 74 亿元），单月收入超 10 亿元，其绝大多数收入来源于企业客户。这一表现不仅证明了“企业服务”方向的可行性，更在某种程度上抵消了豆包庞大的算力投入。
此外，为了进一步增强技术护城河，Seedance新版本还将引入“3D白模预演”功能，这一创新在行业内尚属首次。从追求用户规模到深耕企业价值，字节跳动正试图通过技术降本增效与场景化落地，在日益激烈的AI大模型竞赛中，探索出一条真正具备自我造血能力的新路径。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在 2026 年火山引擎Force原动力大会上，字节跳动释放了明确的信号：公司战略重心已发生实质性偏移。CEO梁汝波将今年的年度关键词定为“勇攀高峰”，其核心路径就是聚焦大模型能力的底层提升，并明确将火山引擎的PaaS业务列为公司基础业务，长期坚定地投入MaaS（模型即服务）领域。
数据显示，字节跳动在模型调用量上增长迅猛。截至 2026 年 6 月，旗下豆包大模型的日均tokens调用量已达到 180 万亿，较发布初期增长超 1500 倍，过去一年增幅也超过了 10 倍。然而，在庞大的流量数据背后，商业模式的重塑正迫在眉睫。此前有消息指出，豆包应用虽拥有每天超 2 亿的日活，但主要收入仍依赖传统的电商佣金，且算力成本高昂，单日消耗高达数千万元。
为了破解这一“流量大、变现难”的困局，字节跳动近期完成了战略资源的重新梳理与分配。据悉，在内部高层考察海外AI巨头Anthropic后，公司开始大幅调整资源配比，将业务重心从面向大众的消费级产品，全面转向更具商业潜力的企业级服务领域。
在这一转型过程中，视频生成模型Seedance已成为重要的“标杆项目”。数据显示，Seedance目前的年化收入已达 20 亿美元（约合人民币135. 74 亿元），单月收入超 10 亿元，其绝大多数收入来源于企业客户。这一表现不仅证明了“企业服务”方向的可行性，更在某种程度上抵消了豆包庞大的算力投入。
此外，为了进一步增强技术护城河，Seedance新版本还将引入“3D白模预演”功能，这一创新在行业内尚属首次。从追求用户规模到深耕企业价值，字节跳动正试图通过技术降本增效与场景化落地，在日益激烈的AI大模型竞赛中，探索出一条真正具备自我造血能力的新路径。
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甲骨文上财年裁员约2.1万 AI取代部分岗位
甲骨文上财年裁员约 2.1 万，减员规模大于此前已知水准，其中包括因使用人工智能而被取消的岗位。甲骨文周一在年度财务监管申报文件中称：“我们在各项业务中采用和部署AI技术，已经导致并且未来可能继续导致员工人数减少。”甲骨文表示，截至5月31日的财年，公司全球全职员工总数从前一年的16.2万降至14.1万。此次人员缩减带来约18亿美元的重组成本。由于投入巨资为OpenAI等客户建设AI数据中心，甲骨文面临财务压力。彭博社此前报道称，甲骨文今年早些时候开始裁减数千个岗位，以节省资金。
—— 台湾经济日报、彭博社
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
甲骨文上财年裁员约 2.1 万，减员规模大于此前已知水准，其中包括因使用人工智能而被取消的岗位。甲骨文周一在年度财务监管申报文件中称：“我们在各项业务中采用和部署AI技术，已经导致并且未来可能继续导致员工人数减少。”甲骨文表示，截至5月31日的财年，公司全球全职员工总数从前一年的16.2万降至14.1万。此次人员缩减带来约18亿美元的重组成本。由于投入巨资为OpenAI等客户建设AI数据中心，甲骨文面临财务压力。彭博社此前报道称，甲骨文今年早些时候开始裁减数千个岗位，以节省资金。
—— 台湾经济日报、彭博社
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科技圈🎗在花频道📮:
🤖 OpenAI将推AI动画电影《Critterz》，成本不到3000万美元 OpenAI正支持制作一部名为《Critterz》的动画长片，希望向好莱坞展示AI的制作能力。这部电影将主要使用OpenAI自家的AI工具（包括GPT-5）完成。 该片的制作预算不到3000万美元，制作周期仅为9个月，远低于传统动画电影的成本和时间。电影计划在戛纳电影节首映，并于2026年在全球影院上映。 The Verge 🍀在花频道 🍵茶馆 📮投稿
文体两开花：中美合拍全 AI 生成《西游记》前传剧集即将推出
AI 公司 Utopai Studios 与中国制作公司华策（Huace）合作，将推出全 AI 生成的《西游记》改编动画剧集《Journey to the West: The Lost Five Hundred Years》。该剧聚焦孙悟空在遇到唐僧前 500 年的起源故事，是双方战略合作的第一个项目。
华策将使用 Utopai 的 AI 平台 PAI 制作，Utopai 保留中国以外的发行权，并计划将 IP 拓展为跨平台系列。Utopai 此前发布 PAI 2.0 版本，声称能提升长篇叙事的一致性和创作控制力。
Variety
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美光入股Anthropic并达成多年期供应协议
美光科技投资了 Anthropic 公司，并达成一项多年期协议，将向这家人工智能初创公司供应内存和存储产品。随着人工智能基础设施需求与日俱增，此举进一步加深了双方的合作关系。双方还将携手合作，共同设计针对AI工作负载的下一代内存和存储系统；与此同时，美光科技将在其业务运营中更广泛地应用Anthropic公司的Claude AI模型。双方表示，美光科技公司与 Anthropic 公司将深入分析内存和存储产品在各类工作负载下的表现，及其在整个基础设施堆栈中的交互方式，从而推动性能与效率的提升。
—— 华尔街日报
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美光科技投资了 Anthropic 公司，并达成一项多年期协议，将向这家人工智能初创公司供应内存和存储产品。随着人工智能基础设施需求与日俱增，此举进一步加深了双方的合作关系。双方还将携手合作，共同设计针对AI工作负载的下一代内存和存储系统；与此同时，美光科技将在其业务运营中更广泛地应用Anthropic公司的Claude AI模型。双方表示，美光科技公司与 Anthropic 公司将深入分析内存和存储产品在各类工作负载下的表现，及其在整个基础设施堆栈中的交互方式，从而推动性能与效率的提升。
—— 华尔街日报
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强强联手：美光科技入局 Anthropic，共筑下一代AI基础设施
人工智能行业的算力之争，正逐渐从模型算法延伸至底层硬件架构。 6 月 22 日，存储芯片巨头美光科技正式宣布与人工智能领军企业 Anthropic 达成深度战略合作。此次牵手不仅是一次单纯的商业结盟，更标志着双方将在AI内存架构设计、技术研发及供应链保障等核心环节展开全方位协同。
根据合作协议，双方将重点攻克高带宽存储器（HBM）、DRAM 及固态硬盘（SSD）在 AI 训练与推理场景中的应用难题。随着 Claude 大模型用户规模的快速增长，如何优化 AI 基础设施的能效比与成本结构，已成为 Anthropic 维持长期竞争力的关键。美光将通过对内存和存储子系统在不同 AI 工作负载下的表现进行深度分析，协助 Anthropic 实现 AI 系统整体运行效率的质变。
供应链安全是此次合作的另一大核心亮点。美光已与 Anthropic 签署了一份长期的内存和存储供应协议，全面覆盖 Anthropic 的数据中心产品组合。这对于正处于高速算力扩张期的 Anthropic 而言，无异于吃下了一颗“定心丸”，能够确保其在未来多年内获得关键硬件的稳定支撑。
此外，资本层面的深度绑定进一步巩固了双方的合作关系。美光披露，公司已正式参与 Anthropic 的 H 轮融资。通过股权投资与技术协同的双重驱动，双方试图在下一代 AI 基础设施领域构筑起更深的“护城河”。
分析人士认为，存储技术作为 AI 算力底座的“隐形支撑”，其重要性正日益凸显。美光与 Anthropic 的此次战略合作，不仅是存储巨头抢占 AI 算力市场的关键布局，也为行业提供了一个标杆案例：在 AI 竞赛中，模型厂商与硬件制造商的“深度捆绑”正成为提升整体算力效能的全新范式。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
人工智能行业的算力之争，正逐渐从模型算法延伸至底层硬件架构。 6 月 22 日，存储芯片巨头美光科技正式宣布与人工智能领军企业 Anthropic 达成深度战略合作。此次牵手不仅是一次单纯的商业结盟，更标志着双方将在AI内存架构设计、技术研发及供应链保障等核心环节展开全方位协同。
根据合作协议，双方将重点攻克高带宽存储器（HBM）、DRAM 及固态硬盘（SSD）在 AI 训练与推理场景中的应用难题。随着 Claude 大模型用户规模的快速增长，如何优化 AI 基础设施的能效比与成本结构，已成为 Anthropic 维持长期竞争力的关键。美光将通过对内存和存储子系统在不同 AI 工作负载下的表现进行深度分析，协助 Anthropic 实现 AI 系统整体运行效率的质变。
供应链安全是此次合作的另一大核心亮点。美光已与 Anthropic 签署了一份长期的内存和存储供应协议，全面覆盖 Anthropic 的数据中心产品组合。这对于正处于高速算力扩张期的 Anthropic 而言，无异于吃下了一颗“定心丸”，能够确保其在未来多年内获得关键硬件的稳定支撑。
此外，资本层面的深度绑定进一步巩固了双方的合作关系。美光披露，公司已正式参与 Anthropic 的 H 轮融资。通过股权投资与技术协同的双重驱动，双方试图在下一代 AI 基础设施领域构筑起更深的“护城河”。
分析人士认为，存储技术作为 AI 算力底座的“隐形支撑”，其重要性正日益凸显。美光与 Anthropic 的此次战略合作，不仅是存储巨头抢占 AI 算力市场的关键布局，也为行业提供了一个标杆案例：在 AI 竞赛中，模型厂商与硬件制造商的“深度捆绑”正成为提升整体算力效能的全新范式。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
DeepSeek Harness团队负责人崔添翼近日在海外社交平台公开发文，面向全球大力招募技术与产品人才。崔添翼透露，目前该部门人才缺口显著，正固定开放研究员、研发工程师及产品经理三类核心岗位，明确表示招聘不设国籍限制，仅要求具备中文工作能力，此举展现出这家头部AI中企在国际化人才吸纳上的灵活性。
作为业内备受瞩目的技术团队，DeepSeek Harness此次扩军重点指向了前沿应用落地。官网职位详情显示，以Agent Harness研发工程师为例，其首要任职要求聚焦于过硬的技术水平与广阔的技术眼界，并未对具体工作经验年限进行硬性限制，反映出企业在选拔尖端大模型人才时更加看重技术潜质与即战力。与此同时，相关招聘平台数据显示，DeepSeek母公司深度求索目前在招职位总数已达121个，广泛覆盖研发工程师、全栈开发工程师、Agent产品经理等关键业务线。
当前，大模型产业正处于从技术爆发走向复杂Agent工程交付与产业化落地的深度转型期，高素质的技术人才密度直接决定了企业的产品迭代效率。DeepSeek此次高调且大规模的团队扩容，不仅印证了其在Agent及评估基准等核心业务上的加速推进，也将进一步加剧全球AI领域针对顶尖工程与研究人才的竞争。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
字节跳动近日悄然在火山引擎官网上线了豆包Seed 2. 1 系列模型，包括Pro和Turbo两个版本，同步迭代了Seed-Evolving模型。这批新模型被官方定位为"面向Coding和Agent时代打造的新一代大模型"，剑指复杂工程交付和规模化生产两大核心场景。
相较上一代版本，Seed 2. 1 在Coding工程交付、Agent长链路任务执行、多模态理解三大方向实现全面升级，以更强的自主规划与动态修复能力，胜任真实研发与高价值生产任务，官方称三项核心能力已比肩GPT-5.5。
Pro旗舰、Turbo高效，各司其职
两款模型的定位清晰分明。doubao-seed-2-1-pro是旗舰深度思考模型，主打强需求理解、长期规划与持续修复能力，适用于复杂Coding、长链路Agent、多步骤工程交付等高复杂度探索场景；doubao-seed-2-1-turbo则是面向规模化生产的低成本、低延迟版本，功能齐备且效果比肩Pro版，专为需要承接大量线上调用的企业级部署而设计。
此外，doubao-seed-evolving采用动态迭代机制，每周至少发布一次版本更新，用户通过统一Model ID始终调用最新版本，持续演进不中断。还有一款角色模型doubao-seed-character在泛娱乐场景全面升级，新增自然聊天、视频理解和多模态表情包识别等能力，并支持主动激活对话。
价格方面，Pro版推理输入 6 元/百万tokens，输出 30 元/百万tokens；Turbo版推理输入 3 元/百万tokens，输出 15 元/百万tokens。相比Pro版，Turbo价格减半，为大规模调用提供更具竞争力的成本结构。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
医疗AI新高地：百川智能发布M4 模型，实现“真人医生”式主动问诊
人工智能在医疗垂直领域的应用近日迎来重要突破。百川智能联手清华大学研究团队，正式推出新一代医疗增强大模型——Baichuan-M4。该模型凭借卓越的逻辑推理与临床知识储备，在权威的 HealthBench 医疗评测中表现亮眼，一举斩获 HealthBench 及其 Hard、Professional 三个子榜单的榜首位置，展现出超越 GPT-5.5 的医疗专业能力。
Baichuan-M4 的核心进化在于其交互模式的彻底变革。传统的 AI 辅助问诊往往处于“一问一答”的被动状态，而 Baichuan-M4 则模拟了真人医生的诊疗逻辑，具备了主动追问的能力。它能够通过深度分析患者提供的信息，自主识别病情线索并进行针对性询问，极大提升了问诊过程的效率与诊断的准确性，让 AI 真正成为辅助临床决策的得力助手。
回顾百川智能在医疗赛道的布局，可以发现其技术迭代极具节奏感。从早期的 M2 Plus 到今年年初发布的 M3 及 M3 Plus，百川智能始终专注于循证医学与医疗场景的深度融合。通过持续深耕儿科诊断、院外健康管理等细分痛点，百川正在构建一个覆盖多科室、多场景的医疗 AI 生态系统。
此次 M4 的发布，标志着大模型在医疗领域的应用正从单纯的“知识储备”向“诊疗决策支持”跨越。随着该模型在临床数据处理及复杂病例推理上的技术精进，它不仅为医疗资源稀缺地区的医生提供了可靠的诊断参考，也为行业探索“AI+医疗”的普惠化应用提供了全新的范本。
随着技术竞争进入“深水区”，大模型的医疗水平已成为衡量一家科技公司核心竞争力的关键指标。百川智能通过与清华大学的深度产学研合作，成功验证了国产医疗 AI 在高精度医疗场景下的无限潜力。随着 Baichuan-M4 的逐步落地，医疗行业有望迎来智能化转型的新周期，让精准医疗触手可及。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
人工智能在医疗垂直领域的应用近日迎来重要突破。百川智能联手清华大学研究团队，正式推出新一代医疗增强大模型——Baichuan-M4。该模型凭借卓越的逻辑推理与临床知识储备，在权威的 HealthBench 医疗评测中表现亮眼，一举斩获 HealthBench 及其 Hard、Professional 三个子榜单的榜首位置，展现出超越 GPT-5.5 的医疗专业能力。
Baichuan-M4 的核心进化在于其交互模式的彻底变革。传统的 AI 辅助问诊往往处于“一问一答”的被动状态，而 Baichuan-M4 则模拟了真人医生的诊疗逻辑，具备了主动追问的能力。它能够通过深度分析患者提供的信息，自主识别病情线索并进行针对性询问，极大提升了问诊过程的效率与诊断的准确性，让 AI 真正成为辅助临床决策的得力助手。
回顾百川智能在医疗赛道的布局，可以发现其技术迭代极具节奏感。从早期的 M2 Plus 到今年年初发布的 M3 及 M3 Plus，百川智能始终专注于循证医学与医疗场景的深度融合。通过持续深耕儿科诊断、院外健康管理等细分痛点，百川正在构建一个覆盖多科室、多场景的医疗 AI 生态系统。
此次 M4 的发布，标志着大模型在医疗领域的应用正从单纯的“知识储备”向“诊疗决策支持”跨越。随着该模型在临床数据处理及复杂病例推理上的技术精进，它不仅为医疗资源稀缺地区的医生提供了可靠的诊断参考，也为行业探索“AI+医疗”的普惠化应用提供了全新的范本。
随着技术竞争进入“深水区”，大模型的医疗水平已成为衡量一家科技公司核心竞争力的关键指标。百川智能通过与清华大学的深度产学研合作，成功验证了国产医疗 AI 在高精度医疗场景下的无限潜力。随着 Baichuan-M4 的逐步落地，医疗行业有望迎来智能化转型的新周期，让精准医疗触手可及。
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📱 微软认错：将重新允许用户调整 Windows 11 任务栏位置以及可选择灵活暂停更新 在 2021 年微软发布 Windows 11 时，就有诸多用户吐槽不支持移动任务栏位置，当时微软称更改任务栏位置不重要，团队要关注其他功能和需求。现在微软终于承认之前的做法是错误的。 更新体验全面优化，用户可在初始设备设置时跳过更新、自由选择重启或关机而不强制安装待更新包，并获得更灵活的延长暂停更新选项以减少自动重启和提醒。 其他相关更新： 更谨慎整合 Copilot 人工智能功能，从 Snipping Tool、照片、Widgets…
微软将自动推送安装 Microsoft 365 Copilot 应用，管理员需手动退出
微软计划在 2026 年 6 月中旬至 7 月中旬，向装有 Microsoft 365 桌面应用的符合条件的 Windows 设备自动安装 Microsoft 365 Copilot 应用。该推送默认启用，无需用户操作；企业管理员若不想部署，需要主动在 Microsoft 365 管理后台选择退出。
欧洲经济区设备不在此次推送范围内。安装将通过 Office 内置更新机制完成，而非 Windows 商店。用户也可以在单个 Office 应用中关闭 Copilot，或在部分市场切换到不含 Copilot 的 Classic 订阅计划。
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OpenAI新计划将帮助发现并修补开源漏洞
当地时间周一，人工智能公司OpenAI宣布了一项新计划，旨在帮助开源社区提升其网络安全水平并抵御漏洞。 “Patch the Planet” 计划将由OpenAI与安全公司Trail of Bits 合作开展，旨在帮助开源维护者保护其项目安全。OpenAI公司表示，Trail of Bits 的安全人员将直接与开源维护者合作，审查潜在的代码问题。 OpenAI 公司的安全工具将用于辅助这一过程。OpenAI公司周一表示：“安全工程师会在漏洞报告提交给维护人员之前进行审查，与项目合作开发补丁和测试，并构建可重用工作流，帮助团队在首次修复落地后持续改进安全性。”
—— Techcrunch
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当地时间周一，人工智能公司OpenAI宣布了一项新计划，旨在帮助开源社区提升其网络安全水平并抵御漏洞。 “Patch the Planet” 计划将由OpenAI与安全公司Trail of Bits 合作开展，旨在帮助开源维护者保护其项目安全。OpenAI公司表示，Trail of Bits 的安全人员将直接与开源维护者合作，审查潜在的代码问题。 OpenAI 公司的安全工具将用于辅助这一过程。OpenAI公司周一表示：“安全工程师会在漏洞报告提交给维护人员之前进行审查，与项目合作开发补丁和测试，并构建可重用工作流，帮助团队在首次修复落地后持续改进安全性。”
—— Techcrunch
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谷歌近日正秘密测试为其智能笔记应用 NotebookLM 注入一项全新工件功能——“文献综述（Lit Review）”矩阵工具。这一动作标志着 NotebookLM 的核心功能正从传统的散文式报告输出，向高度结构化的多维比较表格演进。
该工具旨在通过一键操作，将用户上传的大规模密集型文献自动梳理并映射为包含主题、论点及方法论的对比网格，为学术研究、复杂长文本分析以及跨多卷本的巨幅内容体系构建提供图形化图谱。
此次产品升级折射出谷歌加码专业知识工作流的战略意图。本月，谷歌已将 NotebookLM 底层模型升级至 Gemini3.5版本，并同步推出了智能研究、代码运行笔记本以及更多元的可下载输出渠道。
为了进一步打破版权内容的壁垒，NotebookLM 在拓展支持 EPUB 文件的基础上，近期还新增了 Google Play 图书桥接器与专门的教科书板块。
尽管目前该“文献综述”工具仍处于内部开发阶段且发布时间尚未最终敲定，同时其基于源摘要的引用准确性仍有待市场检验，但这一矩阵化重构无疑将深化谷歌阅读、研究与工作区生态的无缝连接，预示着 AI 辅助研究正全面从“文本摘要”走向“结构化知识解构”。
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开源AI实验室Reflection AI与SpaceX达成算力租赁协议，全力加速前沿开放权重模型研发。 根据双方约定，Reflection AI将从2026年7月1日起至2029年，每月支付1.5亿美元，以获得SpaceX位于田纳西州孟菲斯附近Colossus2数据中心的即时访问权，用于调用英伟达最新的GB300AI芯片及配套硬件。该协议总价值高达63亿美元，双方均可在前三个月结束后提前90天通知对方终止合同。
随着原属于xAI的Colossus数据中心并入SpaceX，且其内部研发进展放缓，SpaceX正加速将宝贵的AI芯片储备变现，此前已分别与Anthropic和谷歌达成了每月12.5亿美元和9.2亿美元的算力合作。作为由两名前谷歌DeepMind研究人员于2024年创立的初创公司，Reflection AI此举达成了其首笔、也是迄今开源AI领域最大规模的基础设施承诺之一。
在美国政府近期禁止Anthropic的封闭式模型Fable和Mythos后，市场对完全依赖封闭模型的风险与成本担忧加剧，公开训练参数的开放权重模型迎来关键发展窗口。此番获得顶级算力支持，将使Reflection AI在与Anthropic、OpenAI等封闭前沿实验室的竞争中获得更充足的大规模训练时间，或将重塑前沿AI生态的市场格局。
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近日，市场传出重磅消息，智谱计划于今年8月正式发布新一代基座大模型——GLM-5.5。据悉，这款模型将实现架构上的重大跨越，参数量有望突破1万亿大关。
此次升级的背景，源于近期国际大模型格局的剧烈变动。此前，美国相关机构对Anthropic旗下的Fable5和Mythos5两款顶尖大模型实施了访问限制，导致这两款长期占据全球榜单首位的模型暂时无法被广泛调用。在这一背景下，智谱迅速推出了基于GLM-5.0架构升级而来的GLM-5.2版本，并将其全面开源给开发者社区。
GLM-5.2凭借出色的性能表现，迅速在各大AI技术榜单中占据高位。数据显示，该模型不仅位居开源SOTA（State of the Art）榜单首位，在AI编程能力等硬核指标上也展现了极强的竞争力，目前已成为全球开发者群体中“可用的编程大模型”第一选择。
而即将面世的GLM-5.5，则被视为智谱冲击全球最高性能水平的战略级产品。当前版本的GLM-5.2参数量约为7440亿，激活参数量约400亿;若如预测所述升级至万亿参数规模，意味着模型整体容量将大幅提升50%以上。业内普遍认为，结合智谱深厚的大模型后训练优化经验，GLM-5.5或将成为中国大模型追赶全球顶级水平的重要转折点。
此前，针对特斯拉CEO埃隆·马斯克关于“中国大模型追赶全球顶尖水平尚需时日”的判断，智谱创始人唐杰曾给出过振奋人心的回应，暗示追赶速度将比预期更快。随着8月发布窗口的临近，市场正密切关注GLM-5.5是否能如愿实现这一目标，为国产人工智能技术赢得新的话语权。
从GLM-5.2的迅速补位到GLM-5.5的技术跃迁，智谱通过持续的迭代与开源策略，正在加速构建国产算力生态底座。尽管这一进程伴随着算力投入与技术攻关的巨大压力，但随着应用端调用需求的爆发式增长，大模型国产化的步伐已不可阻挡。
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在人工智能浪潮席卷零售行业的当下，亚马逊正采取一种颇具策略性的“双标”姿态:一方面积极向 ChatGPT 的庞大用户群示好，通过投放广告精准获客;另一方面则筑起高墙，严防各类 AI 系统采集其核心商品数据。
近期，多位行业分析师指出，亚马逊已正式入驻 OpenAI 的广告体系，成为在该领域布局最深入的零售巨头之一。当用户在 ChatGPT 中进行与购物需求相关的咨询时，系统会根据其意图推送亚马逊的付费推广内容。这些广告直接链接至亚马逊的店铺页面，确保了消费者从触达、浏览到下单的完整交易流程，完全处于亚马逊的管控之下。
这一举措被业内视为亚马逊 AI 战略的重要转折。长期以来，这家电商巨头对各类“AI 购物助手”项目保持着高度警惕，拒绝向第三方聊天机器人或智能体开放其商品目录、实时定价及库存数据。在亚马逊看来，让 AI 系统直接抓取并整合其内部数据，意味着丧失对流量的掌控权，甚至可能为竞争对手“嫁衣”。
为了强化这种数据堡垒，亚马逊近年来动作频频。不仅通过更新底层代码封禁了包括 OpenAI 在内的多种 AI 爬虫程序，甚至不惜诉诸法律手段，强制要求 Perplexity 等 AI 搜索工具停止抓取其平台数据。此外，亚马逊也已切断了向谷歌购物板块推送商品数据的合作，意在将流量池完全锁定在自身生态内。
业内专家分析认为，亚马逊选择在 ChatGPT 投放广告，而非开放底层数据，本质上是试图将对话模型从“数据窃取者”改造为“高效流量分发口”。对 OpenAI 而言，这无疑是广告业务的一针强心剂。随着越来越多的广告主将 AI 对话窗口视为触达消费者的核心阵地，OpenAI 似乎也找到了比“智能体电商”更稳健、更具变现潜力的商业模式。
对于亚马逊而言，这既是对日益激烈的流量争夺战做出的精明反应，也是其在算力与模型大爆炸时代，守住零售数据护城河的必然选择。在 AI 赋能的未来，如何平衡“精准引流”与“数据保护”，已成为所有头部零售企业的必修课。
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OpenAI近日宣布推出一项名为"修补地球"的全新计划，旨在借助人工智能力量帮助开源社区提升网络安全防护能力。这项计划名称化用了 1995 年经典电影《黑客》中的标志性台词"入侵地球"，从戏谑到务实，标志着OpenAI开始主动扮演开源生态的"守护者"角色。
AI安全工具+人工核验，给开源维护者减负
OpenAI将与网络安全公司Trail of Bits展开深度合作。Trail of Bits的安全技术人员会直接对接开源项目维护者，排查代码中潜藏的各类风险问题，同时搭配OpenAI自研的Codex Security等安全工具开展辅助检测。
OpenAI表示，如今多数开源维护者人手和时间资源十分有限，却要加急处理数量持续暴涨的安全漏洞上报工单。"修补地球"计划的核心思路是"减负而非增负"：安全工程师会先对漏洞检测结果做前置核验，再协同项目团队编写漏洞补丁与配套测试用例，并搭建可复用的自动化工作流。这意味着项目在完成首轮漏洞修复后，还能持续迭代优化自身安全防护水平。
开源生态的"Log4j噩梦"不能再重演
开源项目是整个商用软件行业的数字基石，但分散化和监管薄弱的特性导致大量开源代码存在安全缺陷。几年前轰动业界的Log4j漏洞事件就是典型案例——一款广泛普及的开源工具被曝出高危漏洞，引发全球大范围安全危机。
业界对AI安全工具的普遍担忧在于，人工智能如今能够自动扫描代码库中的现存漏洞，并据此生成可利用的攻击程序。网络犯罪自动化并非新鲜事物，但这类工具无疑会大幅降低不法分子实施网络攻击的门槛。OpenAI反其道而行之，借助人工智能赋能开源社区，主动强化防御能力。此举一方面被视作对竞品Anthropic旗下Mythos等产品的回应，另一方面也确实切中了开源社区长久以来迫切的安全需求。
目前，该计划长期落地运行模式和规模化推广方案尚不明确。不过，用AI给全球开源代码"打疫苗"的愿景，已经足够令人期待。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
