2026年8月20日星期四

ChatGPT 可以看短信了,AI 想从你的 App 里拿到你的一切

ChatGPT 现在可以直接「翻」你的 iMessage 了。

今天凌晨,OpenAI 正式为 Mac 端的 ChatGPT 上线 Apple Messages 连接器。授予相应系统权限后,输入「@」并选择「Messages」,ChatGPT 就能检索、分析聊天记录,并帮你起草回复。

把散碎的聊天记录,变成可执行的结构化数据

比如对 ChatGPT 说一句「整理昨天有哪些我需要跟进的事情」,它会翻看昨天的聊天记录,从里面找出那些没有下文的事情。

OpenAI 展示的例子里,读书俱乐部的一位朋友问「我们下次聚会是什么时候」。ChatGPT 找到这条消息之后,又去日历里确认了活动时间,最后顺手拟好回复。

另一个例子则是很常见的约饭。朋友在 Messages 里约你下周吃饭,你可以让 ChatGPT 看一下自己的日历,再告诉对方哪几个时间有空。

不过,ChatGPT 并不会「自作主张」直接帮你回复,在卡片中直接修改文字,确认无误后点击发送,消息才会正式出现在 iMessage 的对话流里。

类似的事情在聊天记录里其实随处可见。朋友随口提到的生日、同事说下周继续处理的工作、家人约好的聚餐……这些琐事,现在都可以被模型主动调用,变成理解用户近况和继续完成任务的「上下文」。

这也是 OpenAI 最近一系列产品变化里越发明显的趋势。

图|ChatGPT Finances

今年 5 月推出的 ChatGPT Finances,允许用户通过 Plaid 连接银行账户、信用卡和投资账户。接入之后,用户可以直接问 ChatGPT 自己最近的钱花到了哪里、有哪些固定订阅、资产和负债发生了什么变化。

图|ChatGPT Health

此前的 ChatGPT Health 思路也类似。连接 Apple Health 和医疗记录之后,ChatGPT 可以在用户授权范围内参考睡眠、运动、活动和其他健康信息。

到了 Messages,模型又开始接触用户的聊天记录,以及聊天背后错综复杂的日常安排和人际关系。

这几项功能放在一起,OpenAI 的思路其实很清楚:通过用户已经在使用的应用和服务,间接获得更多关于这个人的信息。

图|TechRadar

这和传统的 ChatGPT「记忆」还不太一样。记忆主要来自用户过去主动告诉 ChatGPT 的内容;这些连接器接入的,则是其他应用长期记录下来的真实数据。

过去想让 ChatGPT 分析一段聊天,需要截图或者复制聊天记录;想聊最近的消费,自己去把账单找出来;问最近为什么总是很累,也得先交代自己的睡眠和运动情况。

接入这些应用以后,模型不再需要你「动嘴」,ChatGPT 能了解到的「你」,也由此开始从对话框里的几句话,慢慢扩展到日常生活留下的各种记录。

沙盒还在,但 OpenAI 选了条「邪修」路径

问题也随之而来:苹果不是一直把不同 App 和数据隔离得很严吗?

确实。出于安全与隐私考量,苹果在过去十多年里用沙盒机制(Sandbox)与权限清单(Entitlements)构筑了严密的护城河。

一个得到 Health 权限的运动 App,不会因此获得 Messages 的聊天记录;同样,保存几年聊天内容的「信息」App,也没有理由跑去查看你的健康数据。

有意思的是,面对这套坚固的沙盒,OpenAI 讨巧地选择了一条颇具极客色彩的「邪修」路径。

它利用 macOS 长期存在的高级权限与自动化机制,绕开了传统 App 的边界约束:通过索取「完全磁盘访问权限」(Full Disk Access)直接读取本地的 SQLite 聊天数据库,再借助 AppleScript、Apple Events 与辅助功能(Accessibility)等原生 API 来解析与起草消息。

沙盒与底层安全机制并没有失效,但 OpenAI 巧妙地借用系统留给高阶自动化工具的权限缝隙,打破了长久以来心照不宣的产品边界。

苹果负责守门,谁来负责编排?

把系统服务串联起来这件事,苹果自己其实已经做了很多年。

在「快捷指令」时代,串联规则高度依赖人类手动搭建一条严苛而死板的流水线:「读取日历空闲 → 筛选可用时段 → 匹配联系人 → 格式化文本 → 唤起信息发送」。

图|AppleInsider

每一步该读取什么、得到结果之后再做什么,基本都由人提前规定。快捷指令负责按照这套规则执行。

AI Agent 则直接颠覆了这套逻辑。用户只需要随口说一句:「看我下周什么时候有空,回小王约顿饭。」模型便能自己拆解任务:

先去「信息」App 理解邀约语境,从「通讯录」App 判断「小王」是谁,再进入「日历」App 寻找空闲档期,最后把拟好的回复送回「信息」App 等待确认。

数据隔间依旧存在,权限也没有消失,但在这些沙盒之上,大模型开始搭起一层新的「语义总线」。

这些原本割裂在系统各个角落的数据,正在被拼成一幅越来越完整、鲜活的个体画像。于是,一个新的问题也浮了出来:在未来的操作系统里,究竟谁来负责这层编排?

苹果依然牢牢握着最底层的钥匙。什么 App 能访问什么数据、哪些动作需要确认、哪些权限绝不能越界,最终都由系统说了算。

但当用户完成授权之后,去理解一句自然语言、判断该调用哪些服务,并把它们组织成一条完整任务链的能力,正在成为 AI 时代新的入口。

图|The Verge

OpenAI 今天在 Mac 上做的这些尝试,反而让我们对苹果自己的 Siri AI 更加期待。

毕竟,没有谁比第一方的 Siri 更靠近这些系统服务。苹果花了十几年,把数据和应用放进一个个权限分明的「房间」;如果 Siri AI 能够顺畅读懂意图,并在授权范围内自如调度这些房间,它才最有资格成为系统原生的「总指挥」。

否则,守门的虽然还是苹果,但发号施令的指挥权,可能就落在别人家的 AI 手里了。

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零基础速通DeepSeek Harness,带你玩转赛博乐高

学不过来,刚刚学会怎么用好 Codex,现在又来了个 DeepSeek Harness。

过去几天,我们已经介绍过它的插件、各种新玩法和新上线的多模态,但还有一个最基础的问题没有解决:DeepSeek Harness 到底该怎么装,又该怎么用?

这次我们从安装、第一次对话、装 Skill、玩插件一路到卸载,带大家从零跑通 DeepSeek Harness。

用 WorkBuddy 安装 DeepSeek Harness

DSH 在某种程度上有点像龙虾,没有完整的点击即安装的应用程序,只有放在代码库里需要通过命令行安装的软件包。

DeepSeek 官方提供了两种方式,一种是从源码安装,获取完整项目源码,并按照仓库说明完成安装。

git clone https://ift.tt/1IlRx4D

对于熟悉 Git 和命令行的用户来说,这套流程并不复杂,但后面还要继续执行 pnpm install、构建项目等一系列操作。如果只是想先体验一下 DeepSeek Harness 的普通用户来说,多少还是有些劝退。

所以更简单的方法,是直接通过 Node.js 快速启动。安装 Node.js 后,只需要输入:

npx @deepseek-ai/dsh web

我们这一批从「龙虾时代」走过来的 AI 原生玩家,电脑上一般都已经安装了 Node.js。在命令行输入 node -v、npm -v 检查一下是否安装好,如果都没有,直接从官网 https://ift.tt/IVq8jMR 下载安装即可。

正常来说,输入快速体验的命令后,我们在浏览器中打开 http://127.0.0.1:3080 该本地地址,就能启动顺利启动 DeepSeek Harness。

如果还是启动失败,不妨试试社区开发的第三方应用。不少开发者已经基于开源的 DeepSeek Harness 仓库,独立开发了相关的应用,可以像安装微信一样,一键安装到本地电脑上。

其中收藏比较多的是由 Anywhere Lab 开发的桌面端,目前在 GitHub 上已经有 14000 个 Star,算是目前关注度最高的第三方客户端之一。

正常安装完成后,其界面和官方的 WebUI 基本是保持一致,不同的地方在于它新增了一个插件市场的入口,我们可以直接在插件市场里找到有意思的插件并安装。

更终极的方法,如果你不想用第三方应用,也不想自己捣鼓终端,交给 WorkBuddy 或者 Codex。

早在我们内测时,安装方法就需要从自己的 GitHub 仓库里面部署,对小白来说是完全不懂。我们就直接把项目链接发给 Codex,Codex 会自动读取项目文档,帮我们在命令行处理那些操作。

同样的 DeepSeek Harness,我们也可以直接把 GitHub 的仓库链接丢给 Codex,https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness,选择 Codex 访问权限为全部访问,等待它慢慢操作,就能直接帮我们打开安装好的 DeepSeek Harness。

用 WorkBuddy 也可以,就选「日常办公」,工作空间可以任意指定一个本地的文件夹,或者干脆不用指定。模型和思考强度不用太纠结,安装任务本身并不复杂;如果中途涉及较多环境排错,再切高推理等级。

然后直接发送「帮我把这个 https://ift.tt/1IlRx4D 项目部署到本地,让我可以通过 http://127.0.0.1:3080 访问该服务。」

很快,Workbuddy 就帮我们安装好了最新版本的 DeepSeek Harness,后续有更新,还可以继续和它对话,让它帮忙更新。

以前安装一个开源项目,第一步是学会敲命令;现在第一步可以是把 GitHub 链接丢给另一个 Agent。

DeepSeek Harness 自己还没有做到点击即用,但 Codex、WorkBuddy 这类本地电脑 Agent,已经把它最劝退普通用户的命令行门槛直接抹掉了,而后续更多的繁琐操作,都可以甩手交给 DeepSeek Harness 处理。

第一次对话,怎么用多模态

和所有的 Agent 一样,工作区可以让我们指定某个文件夹,在该项目内就能直接开启对话。

举个例子,点击对话框,选择本地电脑上任意一个文件夹,可以是新创建的,也可以是包含了具体项目文件的;选择之后,我们就能给 DeepSeek Harness 下需求。

一般来说,模型可以选择 DeepSeek-V4-Pro,推理等级选择 Max,虽然贵一点,但是也能减少我们和 AI 拉扯的时间。

DeepSeek Harness 也会在理解我们需求之后,将项目分成多个有进度可跟踪的任务,以及使用目标模式来控制任务不偏离原需求。

中途遇到需要我们做决策的部分,或者需要授权的审批,DeepSeek Harness 都会弹出通知让我们选择。

和一般的网页版生成不同,DeepSeek Harness 会持续调用工具来完善最终的交付,就像这个《牛来》的游戏,DeepSeek Harness 生成的网页,还是有一定的可玩性的。

甚至还识别到了「半导体老祖」、「跳过小溪」、「父子相认」这些名场面。

而简单的问答或是安装 Skills 现在都可以交给他,例如我们从网上找了一个 PPT 的 Skill,ppt-master,然后直接在对话框发送「帮我安装一下这个 Skill https://ift.tt/QClF5aP」

安装完成之后,直接说用这个 Skill 帮我做一份语文课 PPT,内容是朱自清的《荷塘月色》。

DeepSeek Harness 会遵照 PPT Master Skill 的要求,自动打开一个新的浏览器标签页,要我确认设计方案。

最后生成的效果,也确实很不错。

和其他 Agent 不一样的地方,则是 DeepSeek Harness 新增的「轨迹」页面,把调用了哪些工具,助手的回复,上下文注入以及 Token 的使用都清晰的呈现出来了。

以及多种不同的运行模式,处理不同的任务。

基本的使用大概就是这样,如果是从一个已有文件的本地文件夹,我们也可以让 DeepSeek Harness 帮我们完成文件的整理。

刚好 DeepSeek Harness 最近的更新加入了多模态的功能,在 0820 的更新日志里写着「新增功能:增强多模态支持度,DeepSeek 模型适配器支持配置启用原生图片请求,/goal、/plan 等命令可接收图文输入,@ 菜单支持引用文件和会话」

但实际的情况是 Harness 多模态了,当前用的这个 DeepSeek 模型还没有。

当 DeepSeek Harness 遇到整理的文件是图片时,它依然会报错,表示 DeepSeek-V4-Pro 不是一个支持多模态的模型,它无法读取图片内容。

这次更新打通的是 Harness 的输入管线和模型适配层,所以 DSH 已经能把图片送给支持视觉的模型;V4-Pro 本身不接图片,因此默认组合下依然看不了图。

根据更新的仓库代码显示,前一版本的 DeepSeek Harness 多模态支持处于较基础阶段。在多轮对话中,如果发送了多张图片或单张图太大,极易因为图片历史堆积(Token 超限、API 格式不支持)导致模型请求直接崩溃(Crash)。

更新之后的多模态,不仅仅是聊天框,/goal(目标模式)和 /plan(计划模式)这些底层命令也正式打通了图文输入,并且能在 @ 菜单里直接拖入/引用图片文件。

但如果模型本身不支持「看图」,即模型在 DeepSeek 官方适配器中被标记为 [“text”],就无法使用 DSH 的多模态能力。代码注释还解释了为什么拒绝:工具结果会进入持久会话历史,如果路由不支持图片,会破坏续聊和分叉。

创作第一个插件

万物皆插件,插件几乎是 DeepSeek Harness 最大的亮点,如果不使用插件,可能会觉得 DSH 也不过如此。

在 DeepSeek Harness 官网,给出的自定义插件案例,就有创作 UI 插件,开发贪吃蛇游戏插件,以及自定义一个代码审查模式。

我们可以直接在对话框输入「给当前界面加入一个鲸鱼的背景。」DSH 的插件能力,就能让我们自定义整个用户界面。

从 DSH 的思考轨迹可以看到,它使用的是 Cordis 内核的能力,即 Cordis 内核只负责插件的加载、卸载和依赖关系,不承载 Agent 的具体能力。

基于 Cordis 内核的服务,模型、工具、技能、会话、沙箱、存储、循环、调度、UI 等所有 Agent 能力均可以由插件提供,再通过 Cordis 服务与事件彼此协作。

前段时间,「滑动变祖器」在社交媒体上被网友们疯狂转载。我们也把这个项目链接丢给 DSH,告诉他当我们选择不同的思考深度时,界面的 UI 要根据 Low、High、Max 做出对应的调整。

▲ 提示词:参考这个仓库 https://github.com/Lichtspektrum/liang-intensity-calibrator,把滑动变化的图片设置为 UI 界面的背景,然后当我们选择不同的思考深度时,界面的 UI 要会根据 推理等级 做出对应的调整,变化为不同的图片背景。

类似皮肤的插件还可以在专门的皮肤市场找到更多的案例,有深海女仆工坊、回到 2005 的广告门户网站、海洋皮肤、滑动变祖,以及便签等 189 个皮肤插件。

▲ 地址:https://kingofsoysauce.github.io/dsh-skin-market/

之前我们也分享了 DSH 好玩的插件,也有网友自发整理了各类插件,不过目前主流的玩法还是集中在可视化的 UI、不同任务类型的 Agent 编排、以及处理记忆、连接不同第三方服务的 MCP 等。

如果看到有意思的插件,安装也很简单,除了在终端输入类似的命令 dsh plugin –profile web add github:csyangwen/dsh-memory-evolve,我们甚至可以直接跟 DeepSeek Harness 对话就行。

▲ 安装的记忆插件,让对话框上方从对话和轨迹,变成了包含技能、待办等多项内容的界面

或许有意思的插件,还得自己去对话框一轮一轮测试,记得切换到创造模式,效果或许会更好。

一键卸载

卸载和安装一样,直接告诉 WorkBuddy/Codex 也可以,一句话「帮我卸载电脑上的 DeepSeek Harness。」

如果是通过:npx @deepseek-ai/dsh web 快速体验,DeepSeek Harness 并没有作为一个全局应用安装到电脑里。关闭运行它的终端,或者结束对应的进程,服务也就停止了,不需要再额外执行 npm uninstall。

如果此前是从 GitHub 克隆源码运行,则停止服务后,再删除本地的 deepseek-harness 项目文件夹即可。至于第三方桌面客户端,就和普通应用一样,直接从系统中卸载。

▲ 提示词:帮我在桌面制作一个deepseek harness本地桌面启动器,有一键打开和一键卸载的功能

而 DeepSeek Harness 留下的会话、配置和凭据也不准备保留的话,还可以继续删除 ~/.dsh 目录。

到这里,从安装、第一次任务、装 Skill、折腾插件,再到最后卸载,DeepSeek Harness 基本就算跑过一遍了。


DSH 说 15s 之后会重启,它自己还在输出,时间到了就重启完,重启之后成功安装了工作区目录树的插件

回头想想,这套流程里最有意思的变化可能还发生在 DeepSeek Harness 之外:我们可以让 Agent 帮忙安装 Harness,再让 Harness 给自己安装插件

以后折腾一个新的 AI 工具,需要记住的命令可能会越来越少,需要说清楚的只剩下一件事——我们到底想让 AI 做什么。

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这笔奖金并非入职后一次性发放,而是按照在职时长分批发放的阶梯式留任奖励。员工需要满足在职时长、出勤等条件才能拿到全额奖金,中途离职则无法领取剩余部分。此次招聘涉及零部件测试、组装、质检等环节,越早到岗的员工还可能获得额外奖励。

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OpenRouter 将自己定位为多模型网关与市场,称平台覆盖超过 400 个 AI 模型,日处理量超过 10 万亿 Token。公司认为,Stripe 的客户网络、支付与反欺诈能力能帮助其更快服务开发者和企业。

这笔交易把支付基础设施与模型调用入口放到同一体系中。TechCrunch 报道称,Stripe 看重的并非单一模型,而是 OpenRouter 在多模型调用、成本管理和路由上的开发者入口。

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据 9to5Mac 报道,Apple Music 将在今年晚些时候面向用户显示「Made With AI」标签,覆盖音乐、词曲、封面与音乐视频。内容提供方如使用生成式 AI 制作了作品的实质部分,或内容主要由生成式 AI 服务产生,都必须提交相应的 AI Transparency Tags。

Apple 表示,这项要求旨在让听众清楚了解作品的制作方式。Apple Music 负责人 Oliver Schusser 近期称,平台每月新增音乐中超过三分之一为完全由 AI 生成,但其播放量占比低于 0.5%。

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这类机型展开后更接近平板形态,同时希望借更宽外屏、较小机身和更轻重量改善传统大折叠的便携性。Omdia 数据显示,2026 年上半年书本式机型已占全球折叠屏出货量的 69%,华为与三星合计占该细分市场 75%。

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第一财经转引的中签投资者案例显示,部分投资者在首日回落时选择卖出:有人在约 899 元分两笔卖出 500 股,净赚逾 37 万元。

Anthropic 营收反超 OpenAI,二季度实现盈利

据界面新闻报道,Anthropic 向潜在投资者披露,其第二季度初步营收较上年同期增长至少 14 倍,并首次录得调整后营业利润;按当前业务表现计算,公司的年化营收运行率已超过 OpenAI。

报道将差异归因于两家公司的客户结构与投入节奏:Anthropic 的增长主要来自 Claude Code 等企业工具,OpenAI 则仍承担更大规模的消费端产品和算力投入。两家公司目前均在筹备 IPO。

美光将投资 100 亿美元建设 AI 存储研究实验室

美光宣布在美国爱达荷州博伊西成立 Micron Research Labs,计划未来十年投入 100 亿美元,研究关键存储技术、存储与计算架构、先进封装和下一代半导体制造。

新实验室预计 2027 年动工,可容纳数百名研究人员,并将通过大学合作、全球卫星实验室和产业生态合作连接外部研究力量。该投入建立在美光此前宣布的美国制造与研发投资计划之上,目标是为 AI 系统探索超越现有产品路线图的存储与计算技术。

《黑神话:钟馗》公开实机演示视频

游戏科学昨日公布《黑神话:钟馗》15 分钟实机演示,这是该作首次正式展示主角战斗、敌人设计及部分剧情内容。官方表示,游戏仍处于研发早期阶段,演示录制自开发中版本,最终成品可能发生较大变化。

从演示来看,战斗场景主要位于草木、山石和荒郊小径构成的野外环境,暂未展示此前预告中出现的街巷和生活化场景。钟馗的战斗融合了武器、法术、鬼怪和民俗仪式等元素,整体仍保留以 Boss 战为核心的动作角色扮演体验,但并非简单复刻《黑神话:悟空》的战斗方式。

游戏科学此前将《黑神话:钟馗》定义为一款取材于中国古代神话与民俗传说的单机动作角色扮演游戏,商业模式与《黑神话:悟空》一致。

与《悟空》围绕《西游记》展开的神魔史诗相比,《钟馗》的故事更贴近人间生活,涉及妖鬼、街巷、饮食、服饰和民间传说。演示片尾出现了生活化与人间街巷场景,相关内容预计会在后续开发中继续呈现。

同期,游戏科学创始人冯骥发布文章,分享了公司内部坚持多年的 10 条工作原则,包括「首先打动自己」「可体验的版本,胜过满纸雄文」「好玩是目标,也是底线」以及「理念是廉价的,但贯彻理念的行动是可贵的」等。

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万钢:纯电与插混或形成约 7:3 的市场结构

中国科协名誉主席万钢在新华社专访中判断,未来新能源汽车市场里,纯电动车与插电式混合动力车的占比可能约为 7:3;他的重点并非二者相互替代,而是按补能条件和使用场景分工。

万钢把纯电车定位为城市日常通勤的主力,认为插混和增程车型可覆盖补能条件有限的长途需求。他同时反驳「新能源车产能过剩」的说法,称国内更新需求和全球绿色转型仍在扩大市场。

Gemini 上线学生中心,加入作业与研究工具

Google 正在 Gemini 中推出学生中心,集中提供学习笔记、抽认卡和练习测验等功能。用户还可在学习笔记中加入图表和图片,并根据课程大纲把考试日期与截止时间写入 Google 日历。

同时,Gemini Live 将接入 Deep Research:用户可让系统生成复杂研究报告,并在报告生成期间关闭聊天或锁屏等待提醒。Google 还计划在未来数周为移动端 Google Lens 增加拍摄习题后提供解释、概念辅导和错题提示的功能。

吴泳铭:阿里 AI 算力投入预计三年回本

8 月 20 日,阿里巴巴 CEO 吴泳铭在财报电话会上表示,按阿里云目前 AI 产品的平均毛利水平,AI 算力投入预计可在三年内回本;随着 AI 产品毛利率提升,他称回报周期还可能缩短至约两年半。

阿里此前提出三年投入 3,800 亿元建设 AI 算力。本季度阿里云资本开支达到 677 亿元;阿里云官方披露,其外部商业化收入同比增长 45%,创近 22 个季度新高。吴泳铭将这一回本预期建立在持续增长的 AI 云需求和产品毛利率改善之上。

泡泡玛特上半年海外收入下滑 11.6%

泡泡玛特发布 2026 年中期业绩:上半年营收 171.73 亿元,同比增长 23.8%;公司拥有人应占溢利 50.38 亿元,同比增长 10.1%;经调整净利润 51.56 亿元,同比增长 9.5%。

中国市场收入同比增长 47.3% 至 122.01 亿元,其中线上渠道增长 62.7%;海外收入则下降 11.6% 至 49.72 亿元,美洲收入降幅达到 16.5%。IP 方面,THE MONSTERS 收入下降 7.5%,星星人收入增长 580.6% 至 26.50 亿元;毛绒产品收入增长 60%,成为公司最大品类。

泡泡玛特 CEO 王宁在业绩交流会上表示,公司大概率无法完成年初设定的全年增长目标,并将今年定位为「整理年」,重点转向业务基础和全球渠道结构调整。

💡 宇树科技王兴兴:人形机器人的关键是泛化能力

在 2026 世界机器人大会的演讲中,宇树科技创始人、董事长王兴兴指出,人形机器人的落地难点在于效率与泛化能力:在固定场景完成充分采集和专项训练后,模型的任务成功率可以接近 100%;一旦更换物品或稍微改变环境,成功率就会明显下滑。

这也是当前具身智能行业面临的共同挑战。宇树已在汽车工厂和自有工厂做测试,却没有把产品大规模推向工厂和家庭。王兴兴提到,机器人面对新任务往往需要重新训练,部署效率仍偏低;实际操作中,误差常出现在拿取、装配的最后几厘米甚至几毫米,模型输出与真实物理世界尚未充分对齐。

他给出的通用能力标准是两个「80%」:机器人在约 80% 的陌生场景里,能够按语音或文字指令完成约 80% 的任务。为接近这一目标,宇树的方案包括论文检索、代码生成、仿真训练、真机测试和评价反馈形成闭环;王兴兴强调,人类评价仍是其中的重要一环。

王兴兴预计,具身智能的关键突破快则两三年、慢则五到十年。他将真正的分界点放在同一台机器可靠迁移到陌生环境、完成日常任务的能力上。

新产品

影石发布 Luna Pro 云台相机,售价 3399 元起

影石发布与徕卡联合研发的 Luna Pro 云台相机,国内售价 3399 元起,现已开售。产品搭载 1 英寸传感器和徕卡 Summicron 镜头,支持通过 6K 超采样直出 4K 30fps 竖屏视频,并提供 4K 60fps 夜景录像和最高 4 倍变焦。

Luna Pro 还支持 8K 杜比视界、4K 120fps 慢动作及 10bit I-Log,采用高通 4nm 芯片与独立影像芯片的双芯架构。可拆卸图传遥控屏支持 20 米远距离监看和控制,机身内置 47GB 存储,标称连续拍摄时间最长 4 小时。

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华为推出「阔直板」手机 Pura X View

华为在享界 G9 及鸿蒙智行新品发布会上展示 Pura X View,把 Pura X 的宽屏思路延伸到直板机。现场信息显示,该机采用接近 16:9 的阔屏比例,主打横向内容浏览和视频观看,而不是沿用常见手机的窄长屏设计。

余承东称 Pura X View 将首发 HarmonyOS 7。现阶段公开的仍是外观与部分尺寸信息:屏占比约 96.1%,厚约 6.68 mm、重约 201 g;完整配置、售价与上市时间尚未公布。

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豆包「工作任务」接入侧边工作台

豆包为「工作任务」加入侧边工作台:一次任务对应独立工作区,用户切回该任务时可继续查看此前的对话和产物,而不必在多个聊天窗口之间重新找上下文。

这个工作区把任务执行后的文档和应用编辑收在同一侧栏:可直接打开飞书文档、PPT 与 Excel,将模型产物更新进文档;生成网页应用后,也能从右侧「编辑」入口继续修改局部页面。网页搜索、点击、翻页与信息提取仍作为任务执行链路的一部分。

ChatGPT 推出 Apple Messages 插件,可在 Mac 上搜索并回复消息

据 ChatGPT 官方账号发布的信息,苹果 Messages 插件现已支持在 Mac 上与 ChatGPT 联动,用户可以搜索消息、回顾对话,并起草和发送回复。该功能目前已在 ChatGPT Work 和桌面版 Codex 中提供。

官方还展示了几种使用方式,例如结合日历查询下周晚餐的空闲时间,并向指定联系人回复;根据前一天的消息生成后续跟进建议;从消息中查找生日并添加到日历;以及识别可能的垃圾消息,方便用户进行删除。

ChatGPT 官方账号表示,用户可以在「Plugins > Public」中安装 Messages 插件。不过,官方帖文没有进一步披露该插件的具体权限范围、消息数据处理方式,以及是否支持中国内地市场。

帖文发布后,部分用户关注其隐私影响,担心 AI 服务可能接触多年前的群聊和私人消息;也有用户认为,消息搜索本身就能减少在长对话中反复翻找的时间。

百度文库上线库库 AI,主打跨设备任务接力

百度文库上线「库库 AI」,将项目资料、任务上下文、执行状态与生成文件放入同一工作区。用户可为任务选择项目、专家、模型与技能,生成的 Word、Excel、PPT、网页报告等产物会保存到云盘,供后续继续修改。

产品支持网页、PC 客户端和小程序。用户可授权多台设备,在手机或网页端继续操作已连接的电脑;平台还提供盯盘监控等自动化任务,以及面向金融研究、复杂办公和团队协作的专家与技能模板。

宇树推出仿生 7 轴灵巧机械臂

宇树科技发布仿生 7 轴灵巧机械臂,起售价为 9,900 元,自重 5.5kg。产品采用高精度七轴仿生关节,瞄准对操作自由度和负载有要求的科研教育及自动化任务。

宇树给出的演示场景是双机械臂协作完成物料分拣和装配,并计划将这套能力延伸至服务机器人。产品将机械臂硬件、双臂协同和面向具体任务的部署放在同一应用方向。

百灵开源 Ling-3.0 Tiny/Flash Base Model,连同训练节点一并放出

Ling-3.0-tiny-base 与 Ling-3.0-flash-base 正式开源。官方信息显示,两个模型除最终 Base checkpoint 外,还同步开放预训练、中期训练和 WSM 合并阶段的权重 checkpoint,共计 6 个,开发者可据此开展持续预训练、领域微调、偏好优化、强化学习后训练、蒸馏及长上下文研究。

其中,Ling-3.0-tiny-base 总参数量为 7.9B,激活参数量为 1.3B,定位为更适合研究者使用的代码与后训练底座,可用于预算敏感的强化学习研究、高校教学、模型行为研究和 MoE 消融实验。

Ling-3.0-flash-base 总参数量为 124B,激活参数量为 5.1B,面向代码、复杂推理和长上下文任务,可用于软件研发、大型代码库处理、AI 智能体基础模型及金融、医疗、科研、工业等领域的持续训练。

新消费

Waymo 向三城全部乘客开放新一代 Robotaxi

Waymo 已在洛杉矶、凤凰城和旧金山向所有乘客开放新一代无人驾驶出租车 Ojai。用户叫车时可能被匹配到该车型;待车队规模扩大后,用户将可在 Ojai 与现有 Jaguar I-PACE 之间选择。

Ojai 搭载第六代 Waymo Driver,采用极氪打造的纯电动小型巴士平台,并配有更新后的车内交互界面和 Gemini 助手。Waymo 称其此前已在三城邀请部分用户试乘,后续计划于今年内把 Ojai 扩展至丹佛、拉斯维加斯和圣迭戈。

TechCrunch 报道称,Waymo 目前商业车队中约有 300 辆 Ojai;与原有 I-PACE 相比,新车的目标是降低制造、运营和维护成本。

旺仔牛奶将推出低糖、低脂、高钙版本

旺旺集团首席营运官蔡旺家 8 月 19 日预告,「听劝版」旺仔牛奶将主打低糖、低脂和高钙,并同步推出 250mL 版本。蔡旺家在社交平台称,新品来自消费者的减糖与改善配料建议。

这一调整紧接在董事长蔡衍明内部信曝光之后:他将公司近期经营压力归因于产品创新不足、渠道老化和客户流失,并要求团队尝试新的业务做法。旺仔俱乐部随后也发布无糖、低糖产品内容回应减糖呼声。

抖音支付上线「馋猫外卖」攒钱小游戏

抖音近期上线「馋猫外卖」小游戏。它以虚拟外卖点单界面模拟选店、加购、备注与结算,用户确认订单后,支付的金额并不会流向商家,而是进入本人抖音支付账户下的「馋猫钱罐」,可随时提现。

界面新闻实测发现,页面中的店铺、菜品、评价、配送与骑手均为演示内容。抖音支付的服务协议将其定义为单人攒钱模式:不提供真实餐饮或外卖配送服务,也不对存入的资金承诺收益。

好看的

《牛来》票房突破 3000 万元

灯塔专业版数据显示,截至 8 月 20 日 14 时 6 分,国产动画电影《牛来》累计票房突破 3000 万元。影片此前在 8 月 17 日和 18 日先后跨过 1000 万元、2000 万元关口,依靠社交平台讨论和猎奇观影快速扩大排片。

《牛来》最初上映时排片和票房规模很小,随后因粗糙建模、非常规剧情和低成本制作话题走红。经济观察网此前援引灯塔数据称,影片 8 月 16 日排片较最低点增长超过 1900 倍。

安吉丽娜·朱莉导演新片《无血之战》发布预告

安吉丽娜·朱莉执导的《无血之战》发布首支预告。影片由萨尔玛·海耶克、德米安·比齐尔主演,围绕一名女性在家人遇害后筹划多年复仇展开。

《无血之战》改编自《海上钢琴师》作者亚历山德罗·巴里科的同名小说,是朱莉第五部导演长片。影片曾在 2024 年多伦多电影节首映,北美定档 9 月 18 日。

《流人》第六季发布海报,9 月 16 日开播

Apple TV 剧集《流人》第六季发布新海报,并确认将于 9 月 16 日全球开播,首集上线后每周更新一集,至 10 月 21 日完结。

新一季中,Diana Taverner 将「流人」们卷入一场高风险的报复与复仇游戏。Gary Oldman、Kristin Scott Thomas、Jack Lowden 等原班演员回归。

*封面由 AI 修改

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