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Elevated errors on requests to Claude Sonnet 4.6

Apr 3, 18:12 UTC
Investigating - We are currently investigating an issue resulting in elevated errors on requests to Claude Sonnet 4.6. We will provide an update as soon as possible.

via Claude Status - Incident History
Degraded Performance for OpenAI Models

Apr 3, 17:25 UTC
Investigating - We are investigating this issue.

via Cursor Status - Incident History
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微软更新服务条款声明 Copilot 仅供娱乐

2026-04-03 23:59 by 即临之族

微软被发现最近更新了 Copilot 的服务条款,包含了一则免责声明:Copilot 仅供娱乐,会犯错,会没有如预期般的工作,不要依赖 Copilot 提供重要建议,使用 Copilot 风险自负。经常使用 AI 聊天机器人的人可能早就知道它提供的信息并不可靠,需要验证。但由于它们过于方便,偷懒的人类变得不那么愿意花时间验证其输出。微软的免责声明再次强调,AI 聊天机器人既不是伴侣,也不是可靠的建议来源。它们是容易出错的工具,可能前一秒大有裨益,下一秒就可能犯错。

https://www.theregister.com/2026/04/02/copilot_terms_of_service/

#人工智能

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研究介绍脱离 Bun 二进制伪造 Claude Code 请求签名,可开启快速模式等

Claude Code 向 Anthropic API 发送请求时会带有专有头部,例如 `cch` 是请求完整性校验值,错误时请求会被拒绝。文章称,`cch` 并非由 JavaScript 计算,而是由 Claude Code 自带的私有 Bun 运行时在原生 fetch 中完成:当请求命中特定条件时,运行时会对包含 cch=00000 占位符的完整 JSON 请求体计算 xxHash64`,再将结果写回请求体;`cc_version 末尾的 3 位后缀则由首条用户消息中的指定字符与内置盐值、版本号经 SHA-256 计算得出。

据此可实现不依赖 Bun 的 Python PoC,并开启快速模式等。该签名更像计费归因与功能门控机制,而非强访问控制。

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千问App上线Wan2.7视频模型:几句话搞定视频编辑和动作续写

4月3日,千问APP正式上线全新万相2.7视频生成模型,凭借其更全面的创作控制能力,千问APP推出了视频编辑、视频续写与动作模仿三大核心功能,几句话即可让视频实现猫狗或人物替换。

在视频编辑上,用户只用几句话即可完成画面修改:给画面里加一个人、换一套衣服、调整背景环境,整体光影和细节也能自然匹配。此外,视频风格也支持一键切换,动画、3D、黏土等多种创意风格均可快速实现。

用户也可直接针对剧情内容修改,如直接调整角色的动作、表情,甚至修改台词内容,同时保持口型和语气的自然一致。同一段视频,还可以切换不同拍摄方式,比如换个机位、拉近镜头,让画面呈现出完全不同的感觉。

千问App支持视频续写,可将2秒视频最长续写至15秒。用户只需上传一小段已有视频,即可一键生成后续内容。千问App还提供了更精细的创作控制方式,用户可以结合首尾帧进行调整,在延续内容的同时,保证整体结构稳定、画面过渡更加自然,让生成效果连贯可控。

在动作模仿方面,用户可以基于参考视频,让画面中的人物复刻相同动作,包括多人协同或较复杂的动作变化。同时,视频中的运镜方式和特效节奏,也可以被一并复现,让创意表达更容易被迁移和再创作。

据悉,此前发布的图像生成与编辑统一模型Wan2.7-image也已在千问 APP上线。至此,Wan2.7图像模型与视频模型已全面上线千问 App,所有用户均可免费体验。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
美团发布原生多模态 LongCat-Next:视觉语音实现底层统一

4 月 3 日,美团技术团队正式发布原生多模态大模型 LongCat-Next。该模型突破了传统“语言基座+插件”的拼凑架构,通过将图像、语音与文本统一转化为同源的离散 Token,让 AI 第一次能够像处理文字一样,原生地“看”与“听”物理世界。

技术核心:DiNA 架构实现“模态内化”

为了打破模态间的隔阂,美团构建了 DiNA(离散原生自回归)架构,实现了多模态建模的深度统一:

● 全模态统一: 无论是文字、图像还是音频,模型都采用同一套参数、注意力机制和损失函数。
● 理解与生成对称: 在统一的数学形式下,预测文字 Token 即为“理解”,预测图像 Token 即为“生成”,两者在训练中表现出显著的协同潜力。
● 极致压缩: 采用 dNaViT 视觉分词器,支持任意分辨率输入,通过 8 层残差向量量化实现高达 28 倍的像素空间压缩,完整保留 OCR、财报解析等任务中的关键细节。

实证性能:离散建模没有“天花板”

LongCat-Next在多个维度上展现了超越专用模型的性能,有力回击了“离散化必然损失信息”的传统观点:

● 细粒度感知: 在 OmniDocBench 密集文本场景测试中,性能不仅超越 Qwen3-Omni,更优于专用视觉模型 Qwen3-VL。
● 视觉推理: 在 MathVista 测试中达到 83.1 的领先水平,展现出强大的工业级逻辑能力。
● 跨模态协同: 在保持领先语言能力(C-Eval 86.80)的同时,支持低延迟的并行文本语音生成及可定制的语音克隆。

行业观察:通往物理世界 AI 的基石

长期以来,大模型一直是以语言为中心的系统。而 LongCat-Next 的意义在于,它证明了物理信息可以被离散化并像语言一样被建模。当 AI 拥有了统一的“母语”,它在调用工具、编写代码以及理解复杂图表时会变得更加聪明和直观。

目前,美团已将LongCat-Next 模型及dNaViT 分词器全部开源。这一小尺寸、高潜力的原生离散架构,将为开发者构建能感知并作用于真实世界的 AI 提供重要工具。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
亚马逊、英伟达集体入局!印度 AI 新星 Sarvam 开启 3.5 亿美元巨额融资

4月3日消息,印度人工智能初创公司Sarvam AI已正式开启新一轮融资,计划筹集 3亿至3.5亿美元。据悉,本轮融资后其估值将达到 15亿至15.5亿美元,最快有望在未来一周内尘埃落定。

豪华天团:全球科技巨头竞相押注

本轮融资的参投名单堪称“全明星”阵容,显示出全球资本对印度 AI 潜力的高度认可:

领投方: 预计由知名风投机构 贝塞默风险投资(Bessemer Venture Partners)担纲。

重量级巨头: 科技巨头亚马逊与 AI 芯片霸主英伟达均有意参与。

中东资本: 沙特阿美旗下的风险投资机构 Prosperity7Ventures 也在潜在大股东名单之列。

核心战力:深耕本土语料,打造“语音核心”AI

成立于2023年的Sarvam AI,凭借精准的差异化竞争在巨头林立的 AI 领域杀出重围:

本土化建模: 今年2月,该公司已发布两款参数分别为 300亿1050亿 的大语言模型,且完全基于印度本土语料训练。

多语言覆盖: 重点开发支持 22种印度语言、以语音交互为核心的 AI 系统,直击印度碎片化语言市场的痛点。

Agentic 进化: 正在研发具备自主智能体(Agentic)能力的 AI 系统,旨在深度赋能企业自动化场景。

行业观察:南亚“AI 独角兽”的崛起

Sarvam AI的快速崛起,映射出 AI 浪潮下的新格局:在通用大模型之外,深植于特定语言文化和垂直应用场景的“本土冠军”正成为资本的新宠。对于英伟达和亚马逊而言,入股 Sarvam 不仅是一次财务投资,更是抢占南亚 AI 生态基座的关键布局。

结语:印度 AI 步入“大航海时代”

随着数亿美元资金的注入,Sarvam AI或将改写南亚乃至全球多语言 AI 的竞争版图。在这场算力与本土数据的融合赛中,印度力量正加速从“追赶者”变为“局中人”

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
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