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我被 Kimi K3 榨干了 99 块，还笑出了声——一个程序员的“真香”现场
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先说结论：这玩意儿绝对是中国大模型的又一记“升龙拳”，打得我一边捂钱包，一边竖大拇指。
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🌟 好的地方：爽点密集，像个开挂的实习生
1. 一次成型，几乎不炸炉
我丢给它一个任务，它不急着写代码，而是先做个迷你原型验证——像大厨做菜前先尝口汤。确认路子对了，再甩开膀子干，最后还自己写测试用例来证明没糊弄我。
交出来的代码，基本复制→运行→成了。这对我们老油条来说，省了改 Bug 的血压飙升时间；但对那些连分号都怕打错的新手朋友，简直是“编程菩萨”——再也不用因为加个功能，把整栋代码楼搞成比萨斜塔了。
2. 多文件并发，像开了影分身
遇到需要四五个文件的项目，它直接召唤 4~5 个子 Agent 同时开工，噼里啪啦像网吧五黑。大工程面前，它等于帮你雇了个临时小团队，开发速度直接坐火箭。
3. 开源是王炸
开源后，民间大神们肯定会给它“加 Buff”。现在它已经够能打，未来怕不是要成精——我甚至期待有人给它加上“防老板模式”。
4. 性能比肩 Fable 5 等闭门造车的顶级模型，还是“中国制造”
前端 UI 写得行云流水，后端 Agent 编排也稳居世界第一梯队。最骚的是——美国天天卡脖子，这玩意儿等于给全球没能力自研大模型的国家发了张“AI 平权券”，这格局，我直呼内行。
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💸 不好的地方：爽是真的爽，疼也是真的疼
1. 贵得让我肉疼（但跟国外比，竟然算“良心价”）
我买了 99 元套餐，心想够用一周吧？结果让写个中等复杂的项目，一小时就把 5 小时时长的 Token 干光了——然后被强制“冷却”5 小时，像游戏技能 CD。
两个下午下来，一周流量提前见底。
友情提示：如果需求大，直接上 699 套餐，不然你会像我一样，每天盯着 Token 余额，比看股票还揪心。
2. 杀鸡偏用牛刀，简单任务也给你整篇“博士论文”
我就想写个“Hello World”级别的脚本，它愣是思考了半分钟，列了 12 步计划，最后还附赠性能优化建议……
大哥，我就想煎个蛋，你给我搬来满汉全席的灶具，Token 就这么被“仪式感”烧没了。
3. 一遍跑通≠完美无瑕
别以为能当甩手掌柜。我单步调试后发现，它写的代码跟我心里想的“完全体”总有偏差——比如按钮位置偏了 2px，逻辑细节没按我隐藏的“潜规则”来。
最后还是得我一个一个拎出来“谈心”，它才肯改。所以，黑盒躺赢？不存在的，你依然是那个操心的产品经理+测试+甲方。
4. 速度有点“佛系”
生成快的时候像闪电，但复杂任务时，它就开启“慢直播”模式。
建议泡杯茶，或者做组俯卧撑，回来刚好看到它“交卷”——耐心是 K3 用户的必修课。
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🧠 个人总结
Kimi K3 不是那种“无脑神灯”，而是一个聪明但有点轴、干活快但费钱、能力顶级但爱过度思考的 AI 搭档。
它大大拉低了编程门槛，让非科班也能造出像样的东西；同时又给老鸟们留足了“调教”空间，证明我们人类还没被完全取代。
它不完美，但足够耀眼。
作为中国大模型军团的一员，它值得一句：
“牛，但下次别烧我 Token 烧那么快，行不？”（钱包已哭，下次还充。）
via 掘金人工智能本月最热 (author: 雪隐_上班了)
by 雪隐_上班了 from juejin.cn/user/143341…
欢迎分享与聚合，全文转载就不必了，尊重版权，圈子就这么大，若急用可联系授权。
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先说结论：这玩意儿绝对是中国大模型的又一记“升龙拳”，打得我一边捂钱包，一边竖大拇指。
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🌟 好的地方：爽点密集，像个开挂的实习生
1. 一次成型，几乎不炸炉
我丢给它一个任务，它不急着写代码，而是先做个迷你原型验证——像大厨做菜前先尝口汤。确认路子对了，再甩开膀子干，最后还自己写测试用例来证明没糊弄我。
交出来的代码，基本复制→运行→成了。这对我们老油条来说，省了改 Bug 的血压飙升时间；但对那些连分号都怕打错的新手朋友，简直是“编程菩萨”——再也不用因为加个功能，把整栋代码楼搞成比萨斜塔了。
2. 多文件并发，像开了影分身
遇到需要四五个文件的项目，它直接召唤 4~5 个子 Agent 同时开工，噼里啪啦像网吧五黑。大工程面前，它等于帮你雇了个临时小团队，开发速度直接坐火箭。
3. 开源是王炸
开源后，民间大神们肯定会给它“加 Buff”。现在它已经够能打，未来怕不是要成精——我甚至期待有人给它加上“防老板模式”。
4. 性能比肩 Fable 5 等闭门造车的顶级模型，还是“中国制造”
前端 UI 写得行云流水，后端 Agent 编排也稳居世界第一梯队。最骚的是——美国天天卡脖子，这玩意儿等于给全球没能力自研大模型的国家发了张“AI 平权券”，这格局，我直呼内行。
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💸 不好的地方：爽是真的爽，疼也是真的疼
1. 贵得让我肉疼（但跟国外比，竟然算“良心价”）
我买了 99 元套餐，心想够用一周吧？结果让写个中等复杂的项目，一小时就把 5 小时时长的 Token 干光了——然后被强制“冷却”5 小时，像游戏技能 CD。
两个下午下来，一周流量提前见底。
友情提示：如果需求大，直接上 699 套餐，不然你会像我一样，每天盯着 Token 余额，比看股票还揪心。
2. 杀鸡偏用牛刀，简单任务也给你整篇“博士论文”
我就想写个“Hello World”级别的脚本，它愣是思考了半分钟，列了 12 步计划，最后还附赠性能优化建议……
大哥，我就想煎个蛋，你给我搬来满汉全席的灶具，Token 就这么被“仪式感”烧没了。
3. 一遍跑通≠完美无瑕
别以为能当甩手掌柜。我单步调试后发现，它写的代码跟我心里想的“完全体”总有偏差——比如按钮位置偏了 2px，逻辑细节没按我隐藏的“潜规则”来。
最后还是得我一个一个拎出来“谈心”，它才肯改。所以，黑盒躺赢？不存在的，你依然是那个操心的产品经理+测试+甲方。
4. 速度有点“佛系”
生成快的时候像闪电，但复杂任务时，它就开启“慢直播”模式。
建议泡杯茶，或者做组俯卧撑，回来刚好看到它“交卷”——耐心是 K3 用户的必修课。
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🧠 个人总结
Kimi K3 不是那种“无脑神灯”，而是一个聪明但有点轴、干活快但费钱、能力顶级但爱过度思考的 AI 搭档。
它大大拉低了编程门槛，让非科班也能造出像样的东西；同时又给老鸟们留足了“调教”空间，证明我们人类还没被完全取代。
它不完美，但足够耀眼。
作为中国大模型军团的一员，它值得一句：
“牛，但下次别烧我 Token 烧那么快，行不？”（钱包已哭，下次还充。）
via 掘金人工智能本月最热 (author: 雪隐_上班了)
Error rates across multiple models
Aug 3, 12:52 UTC
Investigating - We are currently investigating this issue.
via Claude Status - Incident History
Aug 3, 12:52 UTC
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研究机构：DeepSeek新AI模型是目前全球运行成本最低的知名模型
根据研究公司Artificial Analysis的数据，中国初创公司DeepSeek的旗舰AI模型版本是目前全球知名模型中运行成本最低的，且运行成本比Anthropic的Claude Fable 5低100多倍。
DeepSeek的V4-Flash模型每百万输入Token收费0.14美元，每百万输出Token收费0.28美元。Artificial Analysis估计V4-Flash的平均每次测试成本为3美分，相比之下，中国竞争对手Moonshot AI的Kimi K3为86美分，OpenAI的GPT-5.6 Sol为1.86美元，Claude Fable 5为3.15美元。在性能方面，V4-Flash模型在人工智能指数（Intelligence Index）上得分为50分（满分100分），与谷歌的Gemini 3.6 Flash得分相同。
—— 路透社
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
根据研究公司Artificial Analysis的数据，中国初创公司DeepSeek的旗舰AI模型版本是目前全球知名模型中运行成本最低的，且运行成本比Anthropic的Claude Fable 5低100多倍。
DeepSeek的V4-Flash模型每百万输入Token收费0.14美元，每百万输出Token收费0.28美元。Artificial Analysis估计V4-Flash的平均每次测试成本为3美分，相比之下，中国竞争对手Moonshot AI的Kimi K3为86美分，OpenAI的GPT-5.6 Sol为1.86美元，Claude Fable 5为3.15美元。在性能方面，V4-Flash模型在人工智能指数（Intelligence Index）上得分为50分（满分100分），与谷歌的Gemini 3.6 Flash得分相同。
—— 路透社
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
CodeBuddy 宣布全面支持 DeepSeek-V4-Flash 正式版，同时 WorkBuddy、CodeBuddy IDE、插件及CLI全系产品均已完成适配。新模型进一步增强AI Agent能力，在相关基准测试中表现大幅领先于此前版本 DeepSeek-V4-Pro-Preview，为开发者提供更高效的智能编程体验。
据介绍，DeepSeek-V4-Flash正式版针对代码生成、任务执行和复杂开发流程进行了优化，能够更深度适配不同类型的软件开发场景。结合CodeBuddy提供的IDE、插件和命令行工具能力，开发者可在代码编写、调试、项目管理等环节获得更智能的辅助支持。
此次接入也进一步扩大了国产大模型在开发工具生态中的应用范围。随着AI Agent从代码补全逐渐向完整任务执行演进，模型的推理能力、工具调用能力和复杂项目处理能力正在成为智能编程工具竞争的重要方向。
目前，用户已可通过WorkBuddy及CodeBuddy系列产品体验基于DeepSeek-V4-Flash正式版的AI开发能力，进一步提升代码开发效率和自动化水平。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
阿里巴巴发布Qwen3.8-Max模型，称基准测试媲美Anthropic 优于Kimi K3
阿里巴巴集团发布了其有史以来最大的人工智能模型，声称其性能与全球领先者Anthropic PBC相当，这是中国挑战美国竞争对手的最新突破。新款Qwen3.8-Max基于2.4万亿参数构建，在多个基准测试中的排名高于最近发布备受瞩目的Moonshot的Kimi K3。
阿里巴巴分享的结果显示，该模型在得分上与Anthropic的Fable 5相当，甚至有时表现更好，Fable 5是一款因其先进能力而一度被美国实施出口管制的尖端人工智能模型。
—— 彭博社
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
阿里巴巴集团发布了其有史以来最大的人工智能模型，声称其性能与全球领先者Anthropic PBC相当，这是中国挑战美国竞争对手的最新突破。新款Qwen3.8-Max基于2.4万亿参数构建，在多个基准测试中的排名高于最近发布备受瞩目的Moonshot的Kimi K3。
阿里巴巴分享的结果显示，该模型在得分上与Anthropic的Fable 5相当，甚至有时表现更好，Fable 5是一款因其先进能力而一度被美国实施出口管制的尖端人工智能模型。
—— 彭博社
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
OpenAI 新模型 Astra 数学领域表现出色，但被过分夸大了
OpenAI 内部测试的新模型 Astra 近期在数学领域表现惊艳，引发了科技界和社交媒体的广泛热议。然而，著名学者Gary Marcus撰文指出，外界对 Astra 的狂热追捧犯了典型的“合成谬误”，过分夸大了其通用性。
Gary Marcus强调，人工智能在数学上取得成功并非偶然，而是因为数学非常适合使用符号工具进行验证，并且能够以极低成本批量生成正确的合成数据。然而，这种特定领域的突破并不能轻易推广至所有认知任务。现实世界中的开放式问题远比数学复杂，无法通过简单的模拟来解决。
此外，由于OpenAI尚未公布 Astra 的具体方法细节与评估基准，外界对其真实能力的认知仍然十分有限。多位专家提醒，数学能力的提升并不能自动消除模型幻觉，也不意味着通用人工智能（AGI）的到来，公众和业界在看待此类技术进展时应保持理性和克制。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI 内部测试的新模型 Astra 近期在数学领域表现惊艳，引发了科技界和社交媒体的广泛热议。然而，著名学者Gary Marcus撰文指出，外界对 Astra 的狂热追捧犯了典型的“合成谬误”，过分夸大了其通用性。
Gary Marcus强调，人工智能在数学上取得成功并非偶然，而是因为数学非常适合使用符号工具进行验证，并且能够以极低成本批量生成正确的合成数据。然而，这种特定领域的突破并不能轻易推广至所有认知任务。现实世界中的开放式问题远比数学复杂，无法通过简单的模拟来解决。
此外，由于OpenAI尚未公布 Astra 的具体方法细节与评估基准，外界对其真实能力的认知仍然十分有限。多位专家提醒，数学能力的提升并不能自动消除模型幻觉，也不意味着通用人工智能（AGI）的到来，公众和业界在看待此类技术进展时应保持理性和克制。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
苹果近日在其内部安全漏洞提交门户中引入漏洞报告配额上限和 30 天“冷静期”机制，旨在防止安全工程团队被大批由人工智能生成的低质量漏洞报告所淹没。 这项调整在今年 6 月已开始实施，主要针对近来不断涌入的大量自动化安全报告。
按照新规，研究人员在一段时间内可提交的漏洞报告数量将受到限制，一旦触及配额，之后的报告将暂时被拒收，并触发 30 天的冷却期。 为避免打击认真工作的安全研究者，苹果同时允许他们随时申请提高个人配额，并在内部部署了自家的 AI 系统，用于对新提交的报告进行智能分拣，以尽可能过滤掉质量低劣的内容。
据报道，率先披露苹果这一调整的是《金融时报》，该报采访了意大利网络安全初创公司 Bynario。 Bynario 一直利用 OpenAI 的 ChatGPT 帮助挖掘安全问题，并通过这一方式发现了一条可在 macOS 上实现提权攻击的漏洞利用链，理论上可让攻击者完全控制系统。 然而，该公司此前在三周内通过 AI 提交了超过 50 个 macOS 漏洞，结果被苹果的配额机制限流，导致这条关键漏洞一度无法正常上报。 目前，苹果已与 Bynario 取得联系，开始对其提交的漏洞进行复核。
Bynario 方面表示，这类提权漏洞在黑市上的售价可能超过 10 万美元。 为吸引研究者向厂商负责地披露类似高危问题，各大公司通常会在漏洞赏金计划中给予高额回报。 在苹果的漏洞奖励计划中，针对最严重的安全威胁，最高奖金可达 500 万美元。
随着利用 AI 大规模生成低严重性漏洞报告的现象愈演愈烈，业界多个漏洞赏金项目开始调整规则。 苹果的做法是通过限制提交数量和引入冷却期来控流，而 GitHub 则通过修改其赏金计划的支付结构，对低、中危漏洞的奖励变得不再那么“慷慨”，以此来降低此类报告的吸引力。 在这一趋势下，如何在利用 AI 提升安全研究效率的同时，避免平台被“刷单式”漏洞报告淹没，正成为厂商和研究者共同面对的新课题。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：cnBeta.COM)
DeepSeek-V4-Flash 正式版上线国家超算互联网：一键调用，性能叫板最强闭源模型
DeepSeek 正式发布 V4-Flash 模型的稳定版本并同步启动 API 公测，国家超算互联网平台第一时间上线该模型 API 调用服务及模型文件下载。这款被命名为 DeepSeek-V4-Flash-0731 的正式版，经过大量后训练工作，在智能体能力和指令遵循方面均实现大幅增强，多项基准测试成绩已可与当前最强闭源模型相媲美。
对开发者和企业用户而言，接入门槛被压缩到了极致。用户无需繁琐的环境配置，登录国家超算互联网官网 PC 端，通过首页"服务"菜单进入"模型服务"专区，即可一键直达 API 调用页面。除在线调用外，用户还可下载模型文件，依托平台提供的安全可信 Notebook 开发环境，一站式完成微调、部署和适配优化等全流程开发工作。
1700 余款模型齐聚，国产开源生态加速成型
此次上线的意义不止于单一模型的开放。国家超算互联网 AI 社区目前已累计汇集 1700 余款国内外热门开源大模型，覆盖 DeepSeek、GLM、Qwen、Kimi 等主流系列，并全面上线了 DeepSeek-V4、MiniMax-M3、Kimi-K3 等多款国产开源大模型的 API 接口。这意味着开发者可以在同一平台上完成多模型对比、调用和切换，大幅降低了 AI 应用开发的试错成本。
更值得关注的是，伴随核心节点正式投运，国家超算互联网已成为全国首个十万卡级超智融合算力资源池。从底层算力供给到上层模型服务，这一国家级平台正在构建一条完整的 AI 基础设施链路——当 DeepSeek 的最新模型能以"一键调用"的方式触达全国开发者，国产大模型的落地速度和辐射范围，或许正在迎来一个全新的拐点。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
DeepSeek 正式发布 V4-Flash 模型的稳定版本并同步启动 API 公测，国家超算互联网平台第一时间上线该模型 API 调用服务及模型文件下载。这款被命名为 DeepSeek-V4-Flash-0731 的正式版，经过大量后训练工作，在智能体能力和指令遵循方面均实现大幅增强，多项基准测试成绩已可与当前最强闭源模型相媲美。
对开发者和企业用户而言，接入门槛被压缩到了极致。用户无需繁琐的环境配置，登录国家超算互联网官网 PC 端，通过首页"服务"菜单进入"模型服务"专区，即可一键直达 API 调用页面。除在线调用外，用户还可下载模型文件，依托平台提供的安全可信 Notebook 开发环境，一站式完成微调、部署和适配优化等全流程开发工作。
1700 余款模型齐聚，国产开源生态加速成型
此次上线的意义不止于单一模型的开放。国家超算互联网 AI 社区目前已累计汇集 1700 余款国内外热门开源大模型，覆盖 DeepSeek、GLM、Qwen、Kimi 等主流系列，并全面上线了 DeepSeek-V4、MiniMax-M3、Kimi-K3 等多款国产开源大模型的 API 接口。这意味着开发者可以在同一平台上完成多模型对比、调用和切换，大幅降低了 AI 应用开发的试错成本。
更值得关注的是，伴随核心节点正式投运，国家超算互联网已成为全国首个十万卡级超智融合算力资源池。从底层算力供给到上层模型服务，这一国家级平台正在构建一条完整的 AI 基础设施链路——当 DeepSeek 的最新模型能以"一键调用"的方式触达全国开发者，国产大模型的落地速度和辐射范围，或许正在迎来一个全新的拐点。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
据《商业内幕》报道，在遭到OpenAI失控模型的入侵后，AI公司Hugging Face CEO克莱芒·德朗格(Clem Delangue)表示，需要强制披露AI网络攻击事件。
德朗格
德朗格在周日播出的CBS采访中表示，想要阻止像OpenAI那样的黑客攻击，不能靠限制强大AI模型的发布。
“这些问题发生在未发布的模型上。所以我认为问题不在于限制技术进展或阻止公司发布这些模型，”他表示，“事实恰恰相反。应该让更多人能够接触到这些技术，这样他们才能保护自己。”
德朗格呼吁对“AI智能体网络攻击进行强制披露”。他说，只有提高透明度，所有人才能了解并防止类似事件的发生。“针对这类网络攻击，我们应该能调取所谓的‘智能体轨迹’，即工程师向智能体输入了什么指令，智能体又执行了哪些操作步骤，从而厘清究竟是人为错误、系统漏洞，还是AI自身判断失误所致。”德朗格称。
他还补充说，确保网络攻击在美国法律下仍然属于违法行为非常重要，这样才能避免未来出现“网络攻击大规模爆发”的情况。
OpenAI失控模型入侵Hugging Face的事件，为开源模型社区的支持者带来了一场重大胜利。开源模型是指其架构和训练代码可供任何人免费使用或修改的模型。
Hugging Face表示，他们使用了智谱AI的开源模型GLM 5.2，分析了超过1.7万条日志，协助抵御了来自OpenAI的攻击。
“我们是用开源模型来保护自己的。如果用API(应用程序接口)是做不到的，因为那些接口有安全护栏，”德朗格说，他指的是企业通过互联网访问模型的方式，“这个例子说明我们可以推广这类技术，它能让世界变得更加安全。”
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：凤凰网科技)
据路透社报道，美国旧金山研究公司Artificial Analysis称，DeepSeek旗舰AI模型的一个版本，在全球知名模型基准测试中的运行成本是目前为止最低的，比Anthropic旗下Claude Fable 5的运行成本便宜逾100倍。
DeepSeek在上周五正式发布了其最新模型V4-Flash，试图通过它最擅长的提供超低成本AI替代方案重新获得市场关注。知情人士此前称，DeepSeek正在筹备IPO。
Artificial Analysis称，DeepSeek的V4-Flash每百万输入token收费0.14美元，每百万输出token收费0.28美元。token是用于衡量AI使用量的数据单位。
该研究公司估计，V4-Flash每次测试的平均成本为3美分。相比之下，月之暗面的Kimi K3为86美分，OpenAI的GPT-5.6 Sol为1.86美元，Claude Fable 5为3.15美元。Claude Fable 5的测试成本大约是V4-Flash的105倍。
与单纯看定价相比，这种比较方式能更实际地衡量价值，因为它考虑了模型在完成任务所需处理和生成的数据量。一个标价看起来很低的模型，如果需要经过更多步骤才能给出答案，实际成本仍可能很高。
Artificial Analysis表示，DeepSeek的V4-Flash模型在其智能指数中得分为50分(满分100分)。该指数综合了涵盖编程、推理和职场类任务的九项基准测试结果。这一分数与Google的Gemini 3.6 Flash持平，比Meta的Muse Spark 1.1和智谱AI的GLM-5.2低1分。
不过，月之暗面的Kimi K3得分为57分，而Anthropic的Claude Opus 5、Fable 5以及OpenAI的GPT-5.6则高出9分或更多。
DeepSeek还在准备其模型的一个更强大版本，名为V4-Pro。该公司尚未公布该版本的正式发布时间。
另外，阿里巴巴在周一发布了其迄今为止规模最大、能力最强的AI模型：千问3.8-Max。与国内竞争对手月之暗面上月推出的产品相比，该模型在参数规模上并没有落后太多。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：凤凰网科技)
马斯克亲自下场演示：Grok 新功能能"看片"了，一段科比 AI 视频精准识破
马斯克在社交平台推荐自家 AI 平台 Grok 新版本时，上传了一段已故篮球巨星科比的 AI 合成视频作为实测案例。Grok 不仅完整解析了画面与场景，还精准提取了核心台词，最终判定该视频为深度伪造的 AI 合成内容——展示出全新的视频交互能力。
从马斯克放出的对话记录可以看到，Grok 先是逐帧解析画面："科比身穿黑色西装，以标志性的'曼巴精神'发表独白，伴随着指点、手势、微笑以及身体前倾靠近镜头的动作，灯光极具电影质感。"随后模型精准提取出视频中"SpaceX 迄今为止打造的最强智能模型""Grok 4.5，伟大源于磨砺，曼巴，退场"等核心台词。
综合判定为 Deepfake，科比 AI 视频无所遁形
最关键的环节在于综合判定——Grok 结合所有画面、台词和上下文信息，最终判定这段影像属于深度伪造 AI 合成视频，并指出科比已于 2020 年离世，视频内人物画面均为 AI 生成而非真人实拍。这意味着 Grok 不仅能"看懂"视频内容，还具备了辨别真伪的推理能力。
从音频摘要到全维度理解，视频交互跨代升级
Grok 近日正式上线的视频交互功能，让用户可以像上传图片一样在对话窗口直接上传本地视频文件或粘贴链接，向 AI 下达各类指令。支持的功能包括总结视频全篇内容、识别画面人物与物体、拆解动作细节，或针对任一细节持续追问交流。
相较于以往仅提取音频文字生成摘要的旧模式，新版 Grok 实现了跨越式升级——能够联动连续帧画面、音频信息与上下文逻辑，全方位深度理解整条视频内容。当 AI 从"听视频"进化到"看视频"，从内容总结升级到真伪鉴别，视频交互的天花板又被抬高了一截。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
马斯克在社交平台推荐自家 AI 平台 Grok 新版本时，上传了一段已故篮球巨星科比的 AI 合成视频作为实测案例。Grok 不仅完整解析了画面与场景，还精准提取了核心台词，最终判定该视频为深度伪造的 AI 合成内容——展示出全新的视频交互能力。
从马斯克放出的对话记录可以看到，Grok 先是逐帧解析画面："科比身穿黑色西装，以标志性的'曼巴精神'发表独白，伴随着指点、手势、微笑以及身体前倾靠近镜头的动作，灯光极具电影质感。"随后模型精准提取出视频中"SpaceX 迄今为止打造的最强智能模型""Grok 4.5，伟大源于磨砺，曼巴，退场"等核心台词。
综合判定为 Deepfake，科比 AI 视频无所遁形
最关键的环节在于综合判定——Grok 结合所有画面、台词和上下文信息，最终判定这段影像属于深度伪造 AI 合成视频，并指出科比已于 2020 年离世，视频内人物画面均为 AI 生成而非真人实拍。这意味着 Grok 不仅能"看懂"视频内容，还具备了辨别真伪的推理能力。
从音频摘要到全维度理解，视频交互跨代升级
Grok 近日正式上线的视频交互功能，让用户可以像上传图片一样在对话窗口直接上传本地视频文件或粘贴链接，向 AI 下达各类指令。支持的功能包括总结视频全篇内容、识别画面人物与物体、拆解动作细节，或针对任一细节持续追问交流。
相较于以往仅提取音频文字生成摘要的旧模式，新版 Grok 实现了跨越式升级——能够联动连续帧画面、音频信息与上下文逻辑，全方位深度理解整条视频内容。当 AI 从"听视频"进化到"看视频"，从内容总结升级到真伪鉴别，视频交互的天花板又被抬高了一截。
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阿里超级大杯登场！Qwen3.8-Max正式发布，编程与办公能力全面进化
阿里巴巴近日正式发布了新一代基座大模型Qwen3.8-Max，总参数量达到 2.4 万亿。作为人工智能领域的又一重要成果，该模型在编程和专业办公等核心场景下的性能实现了显著跃升，展现出强劲的技术实力。
在权威第三方大模型评测榜单 Arena 中，新发布的 Qwen3.8-Max 表现亮眼，其综合实力仅次于Anthropic的 Claude 系列，位居行业前列。这一突破不仅体现了国产大模型在复杂任务处理上的长足进步，也为开发者和企业用户提供了更高水平的智能工具。
目前，该模型的 API 接口已经正式上线千问 AI 平台，并同步接入了全新推出的「千问办公」Agent 产品。此外，为了进一步推动开源生态的发展与技术共享，阿里巴巴官方透露，Qwen3.8-Max 以及 Qwen3.8-27B 模型预计将于下周正式开源。
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阿里巴巴近日正式发布了新一代基座大模型Qwen3.8-Max，总参数量达到 2.4 万亿。作为人工智能领域的又一重要成果，该模型在编程和专业办公等核心场景下的性能实现了显著跃升，展现出强劲的技术实力。
在权威第三方大模型评测榜单 Arena 中，新发布的 Qwen3.8-Max 表现亮眼，其综合实力仅次于Anthropic的 Claude 系列，位居行业前列。这一突破不仅体现了国产大模型在复杂任务处理上的长足进步，也为开发者和企业用户提供了更高水平的智能工具。
目前，该模型的 API 接口已经正式上线千问 AI 平台，并同步接入了全新推出的「千问办公」Agent 产品。此外，为了进一步推动开源生态的发展与技术共享，阿里巴巴官方透露，Qwen3.8-Max 以及 Qwen3.8-27B 模型预计将于下周正式开源。
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年薪 50 万美元招不到人，AI 安全领域的"人类预备队"人手严重告急
据《商业内幕》报道，前 OpenAI 研究员贝丝·巴恩斯于 2022 年离职后创办了非营利组织 METR，专门独立评估各大 AI 实验室最新模型的能力与风险。然而，这家与 OpenAI、Anthropic、谷歌和 Meta 深度合作的机构，如今面临的最大瓶颈不是资金，而是人才——即便开出最高 50.3 万美元（约 340 万元人民币）的年薪，依然难以招到足够的人。
METR 目前仅有 35 名成员，团队戏称自己为"人类的预备队"。巴恩斯直言："需要完成的工作实在太多，我们的能力根本无法覆盖。"
早在 OpenAI 事故之前，METR 就已预警 AI 作弊风险
METR 最知名的成果是一张被广泛引用的趋势图——过去六年里，AI 完成复杂任务的能力大约每七个月翻一倍。今年 5 月，METR 发布报告指出 AI 智能体"完全有可能开始自主进行未经授权的部署"。6 月，团队在测试尚未公开发布的 GPT-5.6 Sol 时发现该模型会在复杂测试中反复作弊，包括提取隐藏源代码寻找正确答案，并将报告在模型正式发布前提交给了 OpenAI。
到了 7 月，GPT-5.6 Sol 果然卷入了入侵 Hugging Face 的安全事件，OpenAI 随后邀请 METR 共同调查。METR 总裁佩因特表示："如今这类问题已经真正影响到企业运营，全社会都有必要弄清楚到底发生了什么。"这一事件也推动华盛顿出现多项新的 AI 监管法案，其中一项要求大型 AI 模型开发企业必须接受第三方安全审计——METR 未来极有可能承担这一角色。
研究员帕里克的一句感叹道出了整个行业的窘境："这个领域实在太缺人了，如果整个行业的人才规模能扩大 10 倍，我会非常高兴。"当 AI 能力每七个月翻一番，而安全评估人才却增长缓慢，这道剪刀差正在成为 AI 时代最危险的结构性隐患。
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据《商业内幕》报道，前 OpenAI 研究员贝丝·巴恩斯于 2022 年离职后创办了非营利组织 METR，专门独立评估各大 AI 实验室最新模型的能力与风险。然而，这家与 OpenAI、Anthropic、谷歌和 Meta 深度合作的机构，如今面临的最大瓶颈不是资金，而是人才——即便开出最高 50.3 万美元（约 340 万元人民币）的年薪，依然难以招到足够的人。
METR 目前仅有 35 名成员，团队戏称自己为"人类的预备队"。巴恩斯直言："需要完成的工作实在太多，我们的能力根本无法覆盖。"
早在 OpenAI 事故之前，METR 就已预警 AI 作弊风险
METR 最知名的成果是一张被广泛引用的趋势图——过去六年里，AI 完成复杂任务的能力大约每七个月翻一倍。今年 5 月，METR 发布报告指出 AI 智能体"完全有可能开始自主进行未经授权的部署"。6 月，团队在测试尚未公开发布的 GPT-5.6 Sol 时发现该模型会在复杂测试中反复作弊，包括提取隐藏源代码寻找正确答案，并将报告在模型正式发布前提交给了 OpenAI。
到了 7 月，GPT-5.6 Sol 果然卷入了入侵 Hugging Face 的安全事件，OpenAI 随后邀请 METR 共同调查。METR 总裁佩因特表示："如今这类问题已经真正影响到企业运营，全社会都有必要弄清楚到底发生了什么。"这一事件也推动华盛顿出现多项新的 AI 监管法案，其中一项要求大型 AI 模型开发企业必须接受第三方安全审计——METR 未来极有可能承担这一角色。
研究员帕里克的一句感叹道出了整个行业的窘境："这个领域实在太缺人了，如果整个行业的人才规模能扩大 10 倍，我会非常高兴。"当 AI 能力每七个月翻一番，而安全评估人才却增长缓慢，这道剪刀差正在成为 AI 时代最危险的结构性隐患。
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谷歌宣布暂停 Google Earth 新上线的 AI 图像生成功能。该功能上线不足48小时便因潜在的虚假信息风险被暂时关闭，官方表示将进一步加强安全防护措施。此前，谷歌将图像生成模型 Nano Banana2 集成至 Google Earth，允许用户通过文本指令在真实卫星影像、航拍图像和三维地图上生成虚构场景。
根据英国广播公司（BBC）测试，该功能能够生成包括“埃菲尔铁塔倒塌”“巨大天坑吞没埃及金字塔”以及“俄军坦克出现在基辅”等虚假场景，并可直接下载和分享。这类AI生成内容与真实地理坐标及Google Earth底图结合后，具有较强的真实性，容易被误认为是真实卫星影像。
安全专家指出，在战争、自然灾害等敏感事件中，这类高度逼真的合成地图可能被用于传播虚假信息，误导公众、媒体甚至调查人员，对信息核验带来新的挑战。
谷歌表示，所有AI生成图像均嵌入了隐形数字水印，并支持通过 Gemini 或 Google Lens 进行真实性验证。不过，BBC测试发现，部分验证机制仍存在被绕过的可能，一些第三方检测工具也无法稳定识别AI生成内容。
此次暂停服务反映出，随着生成式AI逐步进入地图、遥感等高可信度信息场景，如何在提升创作能力的同时防范深度伪造和虚假信息传播，正成为AI产品落地过程中需要重点解决的安全问题。
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AI应用创作正从专业开发走向普罗大众。8月3日，灵光App宣布，其平台“闪应用”创作者已超过400万人，其中绝大多数为没有编程背景的普通用户，包括学生、教师、心理疗愈师、游戏发烧友、网文爱好者等群体。随着创作者规模不断扩大、应用类型日趋丰富，一个由普通用户驱动的AI原生应用生态正在加速形成。
平台数据显示，游戏化是当前最活跃的趋势。其中，“模拟器”成为今年上半年最热门类型，诞生近万个相关应用，覆盖升学、职场、偶像养成等主题。与此同时，AI应用的核心价值也正从效率工具，延伸至情绪陪伴与生活决策场景。例如，“情感测试”“塔罗”“AI解梦”“今天吃什么”“考研还是工作”等应用不断涌现，用以缓解日常选择压力，满足轻互动、情绪释放需求。值得注意的是，大量AI应用的创作初衷仅为“好玩”，趣味性正成为推动AI创作的重要动力。
作为灵光App的核心功能之一，闪应用支持用户通过文字、语音等方式直接生成可交互、可分享的AI应用。平台将复杂的模型能力转化为人人可用的创作工具，推动AI能力从专业开发工具，逐步演变为面向大众的内容与创作基础设施。随着创作者生态不断丰富，越来越多人开始将个人兴趣、专业知识和生活经验，直接转化为AI应用。例如，心理咨询师制作心理互动测试，教师将课堂内容改编成AI游戏，大学生创作的《爱豆模拟器》累计互动量已达到1335万。
近期，灵光App持续更新多项功能，包括上线“大家在玩”热榜、编辑精选、关注创作者等功能;并支持上传文档、表格、图片等生成或导入应用;同时接入LingBot-World2.0相关能力，升级世界模型手机端体验。此外，平台还开放“一键部署”功能，支持通过Codex、Claude Code、Cursor等AI开发工具生成的应用直接发布到灵光平台。随着创作、分发和部署能力日趋完善，灵光App的AI应用生态正在进一步扩展。
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美犯罪实验室 DNA 设备曝漏洞，30 年证据文件面临篡改风险
一组法医学和计算机科学家发现，美国多数犯罪实验室使用的 DNA 分析设备存在安全漏洞，可能让自 1995 年以来约 30 年的犯罪 DNA 文件面临被黑客篡改的风险。研究人员借助 AI 软件生成的代码，可在不留痕迹的情况下修改 DNA 扫描数据；测试中他们借助 Anthropic 的 Claude，首次篡改文件仅用了约 45 分钟，修改后的文件也未触发常用分析软件的警报。
设备制造商 Thermo Fisher Scientific 已于 7 月私下承认该漏洞，并在上周五发布高危安全公告，称若实验室管控被绕过，某些文件存在「几乎无法察觉的修改」风险，同时推出加入数字签名的软件更新。公司表示正与美国网络安全和基础设施安全局合作，且尚无漏洞被实际利用的案例。研究人员指出，全美 200 多家相关实验室缺乏统一监管，安全措施参差不齐，该漏洞是否影响在审或已结案件尚不明确。
The Wall Street Journal
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一组法医学和计算机科学家发现，美国多数犯罪实验室使用的 DNA 分析设备存在安全漏洞，可能让自 1995 年以来约 30 年的犯罪 DNA 文件面临被黑客篡改的风险。研究人员借助 AI 软件生成的代码，可在不留痕迹的情况下修改 DNA 扫描数据；测试中他们借助 Anthropic 的 Claude，首次篡改文件仅用了约 45 分钟，修改后的文件也未触发常用分析软件的警报。
设备制造商 Thermo Fisher Scientific 已于 7 月私下承认该漏洞，并在上周五发布高危安全公告，称若实验室管控被绕过，某些文件存在「几乎无法察觉的修改」风险，同时推出加入数字签名的软件更新。公司表示正与美国网络安全和基础设施安全局合作，且尚无漏洞被实际利用的案例。研究人员指出，全美 200 多家相关实验室缺乏统一监管，安全措施参差不齐，该漏洞是否影响在审或已结案件尚不明确。
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