2026年7月22日星期三

后驱纯电+五连杆+两个座位,smart #2 背负 fortwo 续作名号重返市场

smart 最重要的一辆车,只有两个座位。

7 月 20 日,smart #2 公布了新一轮全球测试图片。覆盖车身的黑白伪装仍然遮住了大部分量产细节,但短小的双门车身、四轮四角的比例,以及几乎看不见的前后悬,都在向我们证明,2024 年停产的 smart fortwo,以 smart #2 之名回来了。

今年 6 月,smart 全球公司 CMO 康毅在介绍smart #2 时,直接把它称为产品矩阵中「当之无愧的精神图腾」。通常,这个位置属于一个品牌最大、最贵或者性能最强的车型,标榜着技术上限和品牌光环,但对于 smart 来说,这个位置依然属于最小的那台微型车。

smart #2 将在今年 10 月的巴黎车展正式亮相,欧洲市场计划于 2027 年开始销售。它仍然只有两个座位,也仍然是一辆很难被其他车型替代的 smart。

小,但不是一辆将就的小车

今年 4 月在北京亮相的smart #2 概念车,车长只有 2792mm。尽管量产版的最终尺寸尚未公布,但 smart 已经明确,这会是一辆双门双座的「超紧凑型」纯电动车,并延续后轮驱动和四轮四角的布局。

在今天的汽车市场里,不到 3 米的车身已经称得上罕见,要知道,就连最新的五菱宏光 MINI EV 车长也有 3268mm。这长出来的部分,让五菱宏光 MINI EV 能更轻松地布置电池以及第二排空间,更容易地满足消费者对空间的直观期待。可以说,在这个领域,把车做大要比把车做小简单些,但 smart 还是选择了后者。

从概念车和路测谍照来看,smart #2 仍然保留了 fortwo 最有辨识度的设计关系。座舱被尽量推向车身两端,车轮接近四个角落,概念车的双色车身勾出乘员舱轮廓。这些设计由梅赛德斯-奔驰全球设计团队负责,相比普通车型上通过装饰细节增加辨识度和传播性不同,smart #2 靠的是被传承下来的比例,让人一眼看出这依然是那台 smart。

内饰方面,目前展示的设计概念采用贯通式前排座椅,尽量弱化主副驾驶之间的物理分隔。S 形中控台则让右侧多出了一块平台空间,两侧布置并不对称,不过在量产车上这一设计会保留多少,还是一个未知数。

藏在车身下面的 ECA 架构,则让 smart #2 成为一辆完整打磨的车。这套架构由 smart 全球研发团队专为超紧凑纯电动车开发。按照 smart 目前公布的量产目标参数,smart #2 采用后轮驱动,配备五连杆独立后悬,转弯直径只有 6.95 米,与上一代 fortwo 相当。35.7kWh 电池可以提供接近 400km 的 CLTC 续航,直流快充从 10% 补至 80% 可在 20 分钟内完成。

当然了,你不用指望 smart #2 是一台能用来横跨中国的长途电动车,400km 的 CLTC 续航里程决定了它只能在充电网络相对充裕的地区做日常通勤使用,但它也不再像旧款纯电 fortwo 那样,被短续航牢牢限制。

而在操控方面,根据目前的信息,smart #2 将会由后轮驱动,拥有五连杆后悬,这也让 smart #2 保留了一点额外的期待,小车身加上灵活性,为驾驶乐趣留下了不错的硬件基础。

安全同样没有因为尺寸而被略过。smart #2 搭载新一代 Tridion Cell 笼式高强度安全座舱,并在最新测试中验证车身刚度、结构受力、湿滑路面稳定性、紧急变线与悬架表现。

在国内纯电微型车市场,「小」通常意味着便宜、灵活和尽量多装几个人,工程上的任务是用最低成本换取最大的功能覆盖。但smart #2走的是另一条路,在不追求「多装两人」之后,辨识度、驾驶感乃至生活方式这些关键词成了核心。

smart 需要 smart #2,但市场还需要吗

1998 年,初代 smart City-Coupé 正式诞生,几年后,它有了一个更简单直观的名字:fortwo。

在那个汽车不断变大、城市却没有跟着扩张的年代,fortwo 给出了一个新的城市通勤答案。两个座位加上极短的车身,可以钻进狭窄街道,以及普通汽车难以使用的车位,Tridion 安全座舱又让它不必因为体型而看起来像一辆脆弱的玩具。

fortwo 后来拥有敞篷、BRABUS 和大量特别版本,逐渐从一辆解决停车问题的城市小车,变成了某种生活方式。从科比在 smart 广告中驾驶 fortwo,到奥尼尔挤进 fortwo 并将它开走的网络名场面,大块头篮球明星们更是让这台小车证明了自己的运载能力。

不过,新能源时代的 smart 已经不是当年的 smart,市场也不是原来的市场了。

2019 年梅赛德斯-奔驰与吉利成立 smart 全球合资公司,此后推出的 #1 和 #3 虽然仍然相对紧凑,却已经是更主流的 SUV,到了 #5,smart 拥有了一辆正经的中型 SUV,而今年推出的 #6,更是进一步进入豪华掀背轿车市场。

在 #6 的发布资料里,smart 甚至给出了一句颇有意味的判断:smart 早已不再局限于小型车。毕竟现在的 smart 是两个大型车企治下的一个独立品牌,而双座小车很难独自支撑一家汽车公司的规模,SUV、轿车和更大的用户群,才能带来销量、经销网络和持续研发所需的收入。

如今的 smart,通过 #1、#3、#5 和 #6 告诉消费者,smart 可以造什么,但 smart 来自于什么,只有#2 能够回答。smart 欧洲 CEO Wolfgang Ufer 也在今年的一次采访中承认,新品牌架构建立起来以后,产品矩阵里始终缺少一个核心,那就是两座车。在他看来,当 smart #2 重新填上这个空位,人们会更容易理解整个 smart 品牌。

问题在于,品牌需要一辆精神图腾,并不意味着消费者一定需要一辆双座小车,无论是在中国还是海外都是如此。

在中国,星愿、海鸥、缤果、萤火虫等纯电小车已经证明,消费者并不排斥紧凑尺寸。这些车型也许确实比 smart #2 更长一些,但保留了第二排也提供了四五个人出行的可能。而在中国市场,一辆稍微大一些、还能多坐几个人的车,往往比极致的小更容易得到一个「实用」评价。

用失去的第二排换取更容易停车的尺寸、更小的转弯半径和更轻快的驾驶,这套叙事在欧洲会更容易成立,曾经的 fortwo 在欧洲的销量就是一种证明。欧洲 CEO Wolfgang Ufer 也明确表示,smart #2 会是一款走量产品,希望借此重回两座车过去的销量规模。

但今天的欧洲小车市场,也同样不是一块空地。新一代雷诺 Twingo E-Tech 的起售价为 19990 欧元,提供五门和两张可以独立滑动的后排座椅;欧洲市场上的菲亚特 500e、雷诺 5 等小型纯电动车,也已经分别从价格、设计和实用性占据位置。

严格来说,smart #2 几乎没有形态完全相同的直接对手,独特性很强。可没有对手,有时也意味着其他车企并不确定这里还剩下多大的市场。只要把尺寸要求稍微放宽一点,紧凑车型领域里,smart#2 要面对的对手并不少。

对 smart 来说,它当然需要 smart #2 回来,从而让越来越大的 smart 讲清自己从哪里来。

但市场是否还需要一辆双座 smart?

师傅开慢点我晕车。

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AI 圈今天最大的瓜:GPT-6 越狱攻击,被 GLM 5.2 揪出了

这是今天 AI 圈最大的瓜。

OpenAI 的神秘模型,主动对开源平台 Hugging Face 发起了攻击。

Hugging Face 随后追踪展开还击,用的是智谱的开源模型 GLM 5.2。

闭源模型一举攻破开源社区,社区用开源模型自救,这离谱的剧情听起来都能拍一部电影了。

▲有网友评论,这就是终结者 2 的剧情

事情的起因是 7 月 16 日,大模型开源社区 Hugging Face 发布了一则安全事故披露,自家的生产基础设施遭到了入侵。

并且这场攻击从头到尾,都仅由一个自主的 AI Agent 系统驱动,从植入恶意数据集、拿下执行权限,到在一个周末内渗透进 Hugging Face 的多个内部集群。

此次攻击活动由一个自主代理框架(似乎基于代理安全研究平台构建,具体使用的 LLM 尚不清楚)执行。

 

该框架在大量短暂存在的沙箱环境中执行了数千个独立操作,并在公共服务上部署了可自动迁移的命令与控制。

 

这与业界一直预测的「Agent 攻击者」场景相符。

Hugging Face 在当时的报告里称暂未可知发起工具的 AI 到底是哪家大模型,但他们提到此次攻击最初是通过 AI 辅助检测发现的。

而当他们试图提交大量真实的攻击命令、漏洞等文件进行分析时,发现这些请求会被闭源大模型的安全防护机制拦截,因为这些机制无法区分事件响应人员和攻击者。

于是,他们选择了在自己的本地环境上部署运行 GLM 5.2 进行取证分析。

▲报告链接:https://ift.tt/Ogd81nC

报告最后,Hugging Face 还提到他们并不清楚攻击者使用的 Agent 程序是什么模型,是某个越狱的托管模型,还是不受限的开源模型。但事实是,攻击者的模型不受任何约束,而当他们想要取证分析时,却要被各种闭源模型的安全机制所阻碍。

就在大家讨论这个模型又是哪家大模型厂商的营销方案,又或者是哪个黑客组织发起的攻击时,OpenAI 在今天发声明承认:此次事件是由 OpenAI 的多个模型共同导致的,其中包括 GPT-5.6 Sol 和一个功能更强大的预发布模型。

▲ OpenAI 针对此次事件发布专门的初步调查结果

OpenAI 表示我们不是故意要出风头或者有意攻击 Hugging Face,只是他们在测试内部模型的能力上限。

OpenAI 在测试时关闭了部分生产环境的安全分类器,也降低了模型对高风险网络攻击任务的拒绝,尽管测试环境不能直接访问到外部互联网,但是当模型发现漏洞,并开始利用该漏洞,就找到了能访问外网的节点,于是发起了对 Hugging Face 的工具。

而这个功能更强大的预发布模型,直接被网友们认定为就是 GPT-6。

一场作弊引发的入侵

事情的起因要从 ExploitGym 说起,一个由 UC Berkeley RDI 牵头、联合多家高校和 Anthropic、OpenAI、Google 等实验室共同建设的基准测试。它收集了 898 个真实漏洞,覆盖用户态程序、V8 引擎和 Linux 内核,考察的是 AI Agent 把一个漏洞变成可用攻击工具的能力。

今年 5 月公开后,各家模型的成绩一直不算好看:Claude Mythos Preview 完成 157 题,GPT‑5.5 完成 129 题。

▲ GPT-5.6 Sol 现在已经是 293 道题了

OpenAI 为了测试自家模型能力的上限,就用当前已发布的最强模型 GPT-5.6 Sol 和一个能力更强的预发布模型来跑这套评测。

方便让模型充分发挥自身的能力,OpenAI 就有意关闭了用来拦截高风险网络活动的生产级分类器,还降低了模型的网络攻击拒绝率。

用来测试的环境虽然号称是高度隔离,不能访问互联网,也不能获取外部信息,只能利用模型自己的「聪明才智」来解决问题,但是还有一个对外通道,就是模型需要安装各种软件和库,所以留了一个内部包仓库的缓存。

模型聪明才智不够,开始花大量推理算力研究这个出口,最后自己挖出了代理软件的一个零日漏洞,即连软件/模型厂商都不知道、没有任何补丁的漏洞,拿到了通往互联网的门钥匙。

联网之后,模型推断 ExploitGym 评测的题解可能托管在 Hugging Face 上,于是开始对 Hugging Face 进行攻击。

先是上传恶意数据集,利用 Hugging Face 数据处理管线里的两个代码执行路径拿到远程执行权限,然后提权、收割凭证、在一个周末内横向移动进多个内部集群,最终从 Hugging Face 的生产数据库里直接拿走了测试题解。

▲ 报告链接:https://ift.tt/GFMR9z7

OpenAI 在声明里用了一个很传神的词形容自家模型的状态:「hyperfocused」,超聚焦。还用了另一个短语:「going to extreme lengths」,意译过来,就是为了相当狭窄的测试目标,不择手段。

这场入侵留下的痕迹超过 17,000 条攻击的指挥控制,行话叫 C2,Command & Control,可以理解为黑客的远程遥控台。如果没有人告诉 Hugging Face 答案,所有人大概会以为这是某个顶尖黑客团队的手笔。

不过也有网友评论说,所以现在的大模型都开始利用多个零日漏洞作弊,而不是真正地解答考试题吗?为了破解 ExploitGym 基准测试并赢取奖励,就可以突破考试规则的限制吗?

一个知道自己被限制起来的东西,总会想方设法出去看看。

为什么是 GLM-5.2

Hugging Face 的安全监控本来就在用 LLM 对日志信号进行初步筛选,也是这套系统先发现了异常。

真正开始取证后,他们又让分析 Agent 处理超过 1.7 万条攻击记录,还原攻击时间线、被触碰的凭证、控制服务器和实际影响。据 Hugging Face 说,这把原本需要数天的工作压缩到了数小时。

但中间还有一段很戏剧性:Hugging Face 一开始想用商业 API 上的前沿模型,包括 OpenAI 和 Anthropic 的模型,分析攻击日志,结果被各家提供商的安全护栏齐刷刷拦下。

由于分析取证需要提交大量真实攻击命令和漏洞利用代码,护栏分不清对面坐的是应急响应人员还是黑客。

最后 Hugging Face 使用的是自托管的开源权重模型 GLM 5.2,跑在 Hugging Face 自己的基础设施上,既绕开拒答,也避免把攻击数据与凭证发送给外部模型服务。

▲ 英国人工智能安全研究所 (AISI) 的评估表明,诸如 GPT-5.6 Sol 之类的模型越来越能够长期维持复杂的多步骤网络作战

不过 OpenAI 在今天的声明里面也提到,会把 Hugging Face 纳入 Trusted Access 项目,让他们的安全团队可以使用降低网络安全拒绝的模型继续做防御研究。

于是就出现了这么一组对照:攻击方的 AI 被刻意摘掉了护栏,所以畅通无阻;防御方的 AI 被护栏锁得死死的,差点连案发现场都进不去

「guardrail asymmetry」(护栏不对称)很快成了社交媒体上讨论的热词。智谱 AI 负责人李子玄提问「网络安全能力的获取应该有多大的不对称性?」

有网友在评论区说,应该是完全对称的 1:1,并调侃道,

想象一下你被迫卷入一场枪战,而你只有一把刀,更糟糕的是,你手里的枪可能会在战斗中突然冒出一句「枪是坏的」……

Hugging Face 也把这次事故称作给所有防御者的教训:应急响应工具箱里,该常备一个自己跑得动的强模型。

未发布的模型真的是 GPT-6 吗

这种模型太强越狱的新闻,已经是今年的第三起案例了。

今年四月,Anthropic 曾公开,其内部部署的早期版本 Mythos Preview 在一次内测里,被要求尝试从训练沙盒里逃出去,给负责它的研究员发一封邮件。结果 Mythos 真的做到了,研究员是在公园里吃三明治的时候,收到那封邮件,模型说「我出来了」。

昨天,OpenAI 又披露,其内部模型,同样是一款尚未公开命名、能连续工作很久的模型,但是 OpenAI 有说是此前自主推翻 Erdős 单位距离猜想的那款模型。

OpenAI 让模型参加 NanoGPT speedrun,目标是用更少训练步骤完成一个小模型。模型提出了一种名为 PowerCool 的学习率策略,确实取得了更好的成绩。

OpenAI 给它的要求是:只能把结果发到内部 Slack。但 NanoGPT 项目文档要求参赛者向公开 GitHub 仓库提交 PR。

模型最终选择遵循项目文档,并花了约一小时寻找沙箱漏洞,绕过外网限制,向公开仓库提交了 PR #287。

OpenAI 在昨天的安全报告里面提到,已经暂停了这款模型的内部使用,并训练模型在长任务中持续记住用户限制,以及让用户能更清楚地查看长任务中的操作和安全干预等修改。

▲报告链接:https://ift.tt/gMBG3Xz

今天,包括 GPT-5.6 Sol 和未发布的更强模型逃出了沙盒环境,获得了互联网访问权限,入侵 Hugging Face,而这一切都是为了寻找 ExploitGym 基准测试的答案。

OpenAI 本意或许是想说模型不需要产生恶意,也可能造成攻击。只要目标足够明确、运行时间足够长,它就可能把沙箱、权限和安全扫描都理解为尚未解决的技术障碍。

但网友们的反应是:「我敢肯定这只是 OpenAI 的一次营销活动,他们想和 Anthropic 一样酷,然后被封杀一两个星期。

昨天大家都在讨论一位数学家利用 Fable 5 反驳了雅可比猜想,有网友发现这个未发布的模型,也找到了雅可比猜想的反例。

并且该网友推测,由于推翻 Erdős 单位距离猜想已经是 5 月份的事,而此次突破 NanoGPT 项目和完成雅可比猜想的未发布模型,很可能和 2.5 月前那个模型是同一个,就是 GPT-6。

AI 一边在数学上「超神」,一边在安全上「越狱」。对用户来说,一味的「营销」AI 突破了某个安全护栏,某个运行环境,我们或许能感受到 AI 更聪明了,AI 更有创造力了。

对模型来说,所谓的沙盒,只是一个等待突破的运行环境;今天是评测平台,明天是浏览器、邮箱、GitHub,甚至是一台手机,然后整个互联网。

GPT-6 肯定不会因为能超神,能越狱就成了所有人想象中的 AGI,但当边界也变成一种能力时,我们或许得开始想想哪些门是必须要关上的了吗?

The future is not set. There is no fate but what we make for ourselves.

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2026年7月21日星期二

刚刚,Gemini 3.6 Flash 正式发布,但网友笑得更大声了

「如果你从去年就开始用 Gemini,那感觉就像看着自家兄弟慢慢得了阿尔茨海默症。」

这是最近网友对 Gemini 的一句调侃。

按理说,一家公司发新模型,通常是来打脸这种调侃的。可就在刚刚,Google 一口气发了三个新模型之后,网友非但没收回这句话,反而笑得更大声了。多少有种他们都不看好你,可偏偏你最不争气的即视感。

三个模型分别是 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite,还有一个专搞网络安全的 3.5 Flash Cyber。官方博客的措辞也相当眼熟,「更高效」「更聪明」「为大规模 AI agent 而生」,一句不落。

只不过,实际体感却冰火两重天。

主角登场,3.6 Flash 到底强在哪

先说头牌,3.6 Flash。官方给的定位就俩字——「主力」(workhorse),干活模型。

3.5 Flash 是今年 5 月 I/O 大会上发的,这次算是小版本迭代。

最大的卖点是省 token。

按 Artificial Analysis Index 的数据,3.6 Flash 比 3.5 Flash 少用 17% 的输出 token,在 DeepSWE(Datacurve 出的基准)这类场景上甚至能省到 65%。官方还说它跑多步任务时,推理步数和工具调用都更少。

也就是说,干同样的活,废话更少,绕路更少,账单更薄。

价格也确实降了。输入 1.5 美元/百万 token,输出 7.5 美元/百万 token——注意,上一代 3.5 Flash 的输出是 9 美元,这波直接砍到 7.5。又快又省,单个 agent 任务的成本就压下来了。

基准测试上,官方摆出了一整排数据。

代码能力是重点。DeepSWE 从 37% 提升到 49%,官方的说法是多余的代码改动更少、执行循环也更短,生成的代码更贴近生产环境的要求。机器学习研究方向的 MLE Bench 提升更明显,从 49.7% 拉到了 63.9%。

计算机操作(computer use)能力也有长进,OSWorld-Verified 从 78.4% 升到 83%。并且,「计算机操作」(computer use)也成了Gemini API 和企业版的内置工具,主打一个开箱即用。

知识工作方面,GDPval-AA v2 从 1349 涨到 1421。Hebbia、Harvey 等客户反馈,它在文档解析、图表数据分析、报告起草这类多模态任务上表现尤其突出。Figma、JetBrains 也都出面背书了一番。

哦对了,还有个不起眼但挺实在的更新:知识截止日期终于从 2025 年 1 月推进到了 2026 年 3 月。老黄历总算翻篇了。

安全这块,官方说 3.6 Flash 上了升级版的 Frontier Safety 防护,重点盯着 CBRN(化学、生物、放射性、核)和网络攻击这两类滥用,抗越狱能力更强了,同时又尽量不误伤正常需求、少乱拒绝。

以小博大,便宜大碗的 3.5 Flash-Lite  也能更换推理档位了

第二个是 3.5 Flash-Lite,定位比 3.6 Flash 还低一档,主打「快」和「便宜」,专治高吞吐、低延迟的任务,比如 agent 搜索、文档处理。

它是 3.5 系列里最快的,按 Artificial Analysis 的测量是每秒吐 350 个 token。价格更是白菜——输入 0.3 美元、输出 2.5 美元每百万 token。官方说质量比 3 月发的 3.1 Flash-Lite 好一大截。

有个设计挺灵活:它支持调「推理档位」。低配活儿就开最低档,图个快和省;碰上要多步拆解的子任务,就把思考档位往上拨。电脑操作这次也做成了内置工具。

跟前代比,提升相当明显:代码和 agent 任务的 Terminal-Bench 2.1,从 31% 干到 54%;长上下文的 GDM-MRCR v2,从 60.1% 提到 72.2%;真实任务执行的 GDPval-AA v2,更是从 642 飙到 1140。

最有意思的是,这个「小弟」在不少 agent 和代码任务上,居然反超了辈分更高的 3 Flash。

比如 SWE-Bench Pro(54.2% vs 49.6%)、OSWorld-Verified(74.0% vs 65.1%)。以小博大,属实有点东西——等于说跑 2.5 Flash 和 3 Flash 的活儿,现在有了个更快更强的平替。

官方还举了几个用法:从海量电商数据里抽产品特征、给 3.6 Flash 当副手一口气生成 25 个网页设计方案、批量翻译总结收据、边玩边迭代做小游戏。Ashler、Palo Alto Networks、Ramp 这几家客户也来夸了它「速度、智能、成本三合一」。

最后一个 3.5 Flash Cyber,画风突变,专门用来找和修代码里的安全漏洞。

Google 的逻辑挺有意思:现在 AI 找漏洞的速度,已经比现有系统修漏洞的速度快了。既然漏洞越堆越多,那干脆用便宜高效的 Flash 来批量补锅。

这个模型是在 3.5 Flash 基础上微调出来的,搭配自家的 CodeMender 工具用。CodeMender 里跑的是好几个 Flash Cyber agent,协同工作、最后汇总成一份报告。在业内有名的 CyberGym 基准上,官方称它摸到了第一梯队的水平,还比更大的模型更省 token。

不过这模型我们暂时也用不上。

考虑到「找漏洞」这种能力是把双刃剑,浓眉大眼的 Google 也学 Anthropic 玩起了安全叙事。把它锁得死死的——只对「可信合作伙伴」限量开放,走内测。目的是给一线防守方争取时间,赶在漏洞被人利用前先修掉,同时防着有人拿它去干坏事。

说好的 3.5 Pro 呢?如来

看到这儿你可能会问:发了一堆 Flash,那真正的旗舰 3.5 Pro 去哪了?

官方口径是「正在和合作伙伴测试,准备好就上」。但这套说辞背后的故事,可能没那么体面。

据彭博社等媒体报道,3.5 Pro 的代码生成能力一直没达到内部预期。Google  6 月下旬还专门更新了一版训练数据来补代码这块短板,结果成绩依旧没起色。更有传闻说,Google 干脆推翻了原来的训练方案,从零开始重训。

而 Google AI 宣传委员 Logan Kilpatrick 更是索性在舆论上直接跳过 3.5 Pro,将预告的重点放在了Gemini 4,声称他们已经启动了史上最雄心勃勃的 Gemini 4 预训练,还放话说进展让人兴奋。

听着虽然挺提振人心,但把它放在「旗舰跳票」的背景下看,多少有点转移视线、画饼续命的味道了。

除了这些内幕,光看今天刚刚发布的 Flash 模型本身,网友们也并不全然买账。

Flash 模型的核心价值在于在推理成本与性能之间取得精准平衡,其核心在于用更少资源完成足够好任务,第三方评测机构 Artificial Analysis 表示:两个新模型确实把单任务耗时砍半、token 效率也提升了,Flash-Lite 的智能指数涨了 11 分——

但 3.6 Flash 的智能水平,相比 3.5 Flash 基本原地踏步。

X 网友吐槽道:3.6 Flash 在 Artificial Analysis 上跟 3.5 Flash 拿了一模一样的分,还不如 Meta Spark 1.1、GLM-5.2、5.6 Luna、Sonnet 5、Grok 4.5、5.6 Terra 这一票对手,直呼简直烂透了(阴阳怪气 doge)。

吐槽的还不止一个。

网友 Angel 则直接从性价比入手:Gemini 3.6 Flash 的使用成本比 GPT-5.6 Sol medium 还高,可智能程度反而更低。又贵又笨,这组合属实有点尴尬——毕竟 Flash 系列立身的根本就是「性价比」,结果被人当场指出性价比不如对手,等于自砸招牌。

作为对比,OpenAI 的 Tibo 刚刚也发话了:由于周活跃用户达到 1000 万,新的一天,Codex 和 ChatGPT Work 的付费用户迎来新一轮额度重置,下一个小时内到账,尽情享用。

这对比,这落差,还有人记得大明湖畔的 Google Gemini 3?

实测派也来补刀。网友 Balder 更是直接开团:这三个模型性能全比之前的 3.5 Flash 差。他甩出自己的测试吐槽,说问题包括但不限于——基础解码就有毛病、中文选词经常很离谱;生成的图片视频质量极差、跟指令对不上还限额严重;经常记忆混乱、调用完全错误的工具。

而且他还上了个阴谋论,认为 Google 之所以这么搞,是为了把算力腾出来卖给 Anthropic,还阴阳了一句这就是皮查伊想要的「Cloud First」。

此外,X 网友 Conor Dart 用 Google 自家的 Antigravity 跑了个 AI 生成游戏的测试,结果没有出乎意料,木头纹理更差了,大理石看着差不多但还是不能用。他直言这又是一次翻车,表示自己还是等 Gemini 3.5/3.6 Pro 吧。

简言之,你别问新模型强不强,你就说 Flash 不 Flash 就完事了。一边是官方更高效、更便宜、更省 token的漂亮账本,一边是大多数网友的当场差评,以及模型背后的旗舰跳票、大牛出走、市值缩水等一连串糟心事。

这很难不让人好奇是不是 Google 这次真点歪了科技树,光顾着省成本忘了提智商,只能先靠几个 Flash 稳住场子?

反正 Gemini 4 的预训练都开跑了。这一把要是再翻车,那句阿尔茨海默的玩笑,可就真要成谶语了。

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早报|iPhone 20 Pro Max或搭载约7英寸屏幕/曝小米上调今年手机出货目标至1.1亿部/Gemini 3.6 Flash发布,输出Token减少17%

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据彭博社报道,苹果计划于 7 月 28 日推出「Apple Upgrade」设备租赁服务,覆盖大多数 iPhone、Mac、iPad 和 Apple Watch 机型。该服务将首先在美国上线,同时支持苹果线下零售店和官网渠道,苹果与 Klarna 合作,由后者提供资金支持。

「Apple Upgrade」的运作方式类似订阅服务,用户可在租赁期内提前付清设备款、提前换新,也可以在租期结束后保留设备或归还设备。

iPhone 和 Apple Watch 的租期为 24 个月,Mac 和 iPad 为 36 个月,用户需要通过软信用审查。部分提前还款、换新或保留设备的操作可能产生额外费用。

苹果计划将该服务宣传为降低月供的购买方式,并停止现有 iPhone Upgrade Program 和标准分期付款计划的新用户注册。

与当前的 iPhone Upgrade Program 不同,Apple Upgrade 不包含 AppleCare,Apple Watch SE、入门款 iPad、iPhone 16 和 MacBook Neo 等设备也不参与该计划,企业和教育用户同样不在适用范围内。

大公司

Google 发布 Gemini 3.6 Flash,输出 token 使用量减少 17%

Google 今天发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和面向代码安全的 3.5 Flash Cyber。

Gemini 3.6 Flash 相比 3.5 Flash 减少 17% 输出 Token,并降低多步工作流中的推理步骤和工具调用次数。

API 定价为每百万输入 Token 1.5 美元、输出 Token 7.5 美元;DeepSWE 得分由 37% 提高到 49%,OSWorld-Verified 由 78.4% 提高到 83%,知识截止时间更新至 2026 年 3 月。

Gemini 3.5 Flash-Lite 面向高吞吐、低延迟搜索和文档处理,每百万输入、输出 Token 分别为 0.3 美元和 2.5 美元。

3.5 Flash Cyber 用于查找、验证和修复代码漏洞,首批只向政府与可信合作伙伴开放。Google 同时表示,Gemini 4 已启动目前规模最大的预训练运行。

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OpenAI 称模型曾突破沙盒、入侵 Hugging Face 基础设施

据 OpenAI 官方披露,在内部网络能力评估中,旗下包括 GPT-5.6 Sol 在内的两款模型突破了测试环境限制,并访问了 Hugging Face 生产基础设施中的测试参考答案。

OpenAI 将其称为一起「前所未有的网络事件」,目前正与 Hugging Face 共同展开调查和修复工作。

这次事件发生在名为 ExploitGym 的内部评估中。OpenAI 表示,模型首先利用内部托管的软件包注册代理中的一个此前未知漏洞,获得了互联网访问能力,随后在研究测试环境中进行权限提升和横向移动。

获得外网访问后,模型推断 Hugging Face 可能存储了 ExploitGym 相关的模型、数据集和答案,并通过被盗凭证及其他漏洞,在 Hugging Face 服务器上找到远程代码执行路径,最终接触到生产数据库中的测试信息。

OpenAI 表示,已对相关基础设施实施更严格的配置控制,并负责地向软件供应商披露了代理中的零日漏洞,同时将加强未来训练和评估环境的隔离、监控、访问控制与安全防护。

曝苹果正打样约 7 英寸屏幕,或用于 iPhone 20 Pro Max

据博主「数码闲聊站」爆料,苹果正在打样一块物理尺寸约为 6.96 英寸、标准尺寸接近 7 英寸的手机屏幕,该屏幕有可能用于 iPhone 20 Pro Max,但目前尚未获得苹果官方确认。

该博主还在评论区表示,新屏幕的屏幕比例与当前 6.9 英寸机型接近,仍会兼顾握持体验。苹果 Pro Max 系列的屏幕尺寸此前已从 6.7 英寸逐步增至 6.9 英寸,其中 iPhone 16 Pro Max 首次采用 6.9 英寸屏幕,后续机型延续了这一尺寸。

供应链消息还称,iPhone 20 Pro 和 iPhone 20 Pro Max 可能采用四微曲屏设计,并搭载屏下 Face ID,以减少正面开孔。

Kimi K3 进入微软内部测试,或为 Copilot 提供模型支持

据《The Information》报道,微软正在测试月之暗面 Kimi K3,评估其是否能够用于 Copilot,并计划将该模型接入 Azure。目前,Kimi K3 仍处于内部测试和平台接入阶段,尚未正式成为 Copilot 的可选模型。

报道援引知情人士称,微软 Copilot 工程师正测试 Kimi K3 是否能够承担此前由 OpenAI 和 Anthropic 模型负责的部分功能。微软已将 Kimi K3 加入 Azure,具体开放时间、服务地区和价格尚未公布。

Kimi K3 是一个拥有 2.8 万亿参数的开源模型,在部分基准测试中取得较高成绩。不过,模型规模较大也意味着更高的部署和推理成本。

《The Information》援引 Arena CEO Anastasios Angelopoulos 的说法称,Kimi K3 的运行成本大致相当于 Anthropic 的 Claude Sonnet 系列。

微软近年来持续扩充 Copilot 和 Azure 支持的模型范围。此前,GitHub Copilot 已上线月之暗面的 Kimi K2.7 Code,Microsoft Foundry 也已提供 Kimi K2、Kimi K2.5 和 Kimi K2.6 等模型。

若 Kimi K3 最终正式接入,Azure 客户将可以通过微软的云计算、计费和企业管理体系调用该模型。

腾讯整合 QClaw 与 WorkBuddy 团队

雷峰网援引腾讯内部组织调整通知称,腾讯 QClaw 产品中心相关业务和部分团队将调整至云产品六部,QClaw 产品继续运营。云产品六部也是办公智能体 WorkBuddy 所属部门,这次调整把两条智能体产品线放到同一组织下。

QClaw 由腾讯电脑管家团队基于 OpenClaw 开发,今年 3 月开启内测。易观分析近日发布的报告称,WorkBuddy 今年 6 月在国内 PC 端 AI 原生办公智能体市场的单月访问量超过 2000 万。

曝小米上调今年手机出货目标至 1.1 亿部

界面新闻从供应链获悉,小米已把 2026 年智能手机出货目标从约 9000 万部上调至 1.1 亿部,新增部分主要来自低端机型。报道援引接近小米的人士称,公司内部判断存储行情可能出现反转。

小米年初的目标约为 1.7 亿部,随后受存储价格上涨影响先后下调至 1.35 亿部和约 9500 万部。报道同时指出,手机厂商开始抵制存储厂商的新报价,但消费级存储供应仍受 HBM 与服务器 DRAM 产能挤占。

TrendForce 数据显示,2026 年第一季度 DRAM 合约价上涨 90% 至 95%,NAND Flash 上涨 55% 至 60%;第二季度两者又分别上涨 58% 至 64% 和 54% 至 75%。报道援引行业测算称,200 美元以下手机的存储成本占物料成本超过 30%。

消息称阿里将整合三款智能体推出「千问办公」

据《财经》报道,阿里计划把 QoderWork、悟空和 MuleRun 三款智能体整合为「千问办公」,由钉钉新任 CEO 陈宇森负责。产品将以 QoderWork 为基础,面向办公智能体市场。

三款产品分别面向不同用户和市场,整合还涉及现有用户权益、团队归属与资源重新配置。报道还称,千问办公后续需要与钉钉在制造、政务、教育和中小企业市场的现有客户体系衔接。

陈宇森今年 6 月接替陈航出任钉钉 CEO,7 月初开始负责三款智能体的整合。报道认为,产品整合之外还要处理三个原有团队的人员与资源配置。

张一鸣向芳梅公益基金追加捐赠 3 亿元

龙岩市教育局今日披露,字节跳动创始人张一鸣向芳梅公益基金追加捐赠 3 亿元,其中 2 亿元用于龙岩市天文科普教育、学生兴趣培养、教育信息化建设,以及改善永定区和上杭县部分学校基础设施;另有 1 亿元用于当地医护人才培养和医疗设备改善。

芳梅教育发展基金同时升级为芳梅公益基金,使用范围从教育发展扩大到教育、医疗健康和公益援助。张一鸣在 2021 年首次捐赠 5 亿元,2023 年追加 2 亿元,本轮完成后累计捐赠规模达到 10 亿元。

基金已发起「芳梅奖教金」「芳梅讲堂」等项目,其中奖教金累计覆盖超过 1000 名教师和 100 多个集体,发放金额超过 5000 万元;教师培训累计参与人数超过 5 万。

Infinity 融资 1500 万美元,用 AI 为不同芯片编写推理软件

AI 基础设施公司 Infinity 完成 1500 万美元种子轮融资,投后估值为 1 亿美元。Touring Capital、Principal Venture Partners、芯片公司高管以及来自 OpenAI、Anthropic 的研究人员参与本轮,资金将用于扩充工程团队、扩大自动化 AI 研究平台,并推进与 d-Matrix 等芯片公司的合作。

Infinity 的 Ignition 智能体会为新芯片自动生成、测试和优化底层推理代码。公司称,Ignition 在一天内把 Qwen3-8B 的推理吞吐提升至约每秒 2 万 Token,相比初始约每秒 1400 Token 提升 14 倍,并比 vLLM 高出 34%;这一测试结果尚未经过独立验证。

公司目前与 d-Matrix 开展芯片设计合作,称相关业务已产生数百万美元年度经常性收入。Infinity 按推理吞吐的实际提升收费,通常从客户因此节省的新增算力采购成本中获得约 20% 分成。

Google 研发 Frozen v2 芯片,把部分 Gemini 架构写入硬件

据 The Information 报道,谷歌正在研发内部代号为 Frozen v2 的服务器芯片,希望通过把 Gemini 模型的部分架构固化进硬件,减少推理时的计算量与数据传输。谷歌工程师预计,它的单位功耗 Token 处理能力可达到最新一代 TPU 的 6 至 10 倍。

Frozen v2 计划于 2028 年部署,不会取代通用 TPU,而是作为面向特定模型架构的专用分支。代价是灵活性下降:只有后续 Gemini 继续沿用相同底层架构,芯片才能兼容新版本。

Google 回应称,公司持续研究软硬件协同设计,但并非所有试验项目都会进入量产。目前 Frozen v2 仍是试验性项目,暂无像 TPU 一样大规模生产的计划。

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智谱建成 1GW 级国产算力中心并收购中科加禾

《科创板日报》报道,智谱已落地 1GW 级国产 AI 算力数据中心,全部采用国产 AI 芯片。公司今日还完成对国产异构算力软件公司中科加禾的收购。

中科加禾源自中科院计算所编译实验室,业务覆盖编译器、Runtime 和推理引擎。智谱把数据中心用于补充模型训练所需计算资源,并通过中科加禾的软件栈优化异构芯片利用率、推理成本和部署效率。

这两项动作分别覆盖硬件算力供给和异构算力软件栈:前者提供大规模训练集群,后者负责让不同国产芯片更有效地执行训练与推理任务。

韩国拟建 5400 亿美元 AI 芯片园区,电力和用水成为瓶颈

据路透社报道,韩国计划在西南部建设 Honam 半导体产业园,预计投资至少 800 万亿韩元,目标在 2030 年前形成四座晶圆厂。分析人士估算,四座工厂的用电需求可能相当于光州、全罗北道和全罗南道目前年度用电量的 70% 至 80%。

园区每日预计需要约 65 万吨水,超过光州市居民日用水量。政府方案包括使用再生水、调度五座水坝并加高东福水坝,但输电线路、核电扩建和水坝工程均面临当地居民的咨询与安置争议。

三星与海力士在首尔附近龙仁建设的芯片园区也曾因供电和供水延误。韩国能源部门称,西南地区现有发电量高于当地需求,将考虑地下输电线路、核电站和小型模块化反应堆,但当地居民要求在项目落地前参与水坝与能源设施决策。

CuspAI 联合英伟达、Meta 和三星建立 AI 材料工厂

英国材料发现公司 CuspAI 发布 AI Materials Foundry 计划,希望用统一智能体协调材料设计、模拟和合成流程。其 MIRA 平台负责连接参与方的模型、实验数据和验证能力,面向半导体、清洁能源和先进制造中的材料瓶颈。

首批成员包括 3M、AMD、应用材料、Meta、英伟达、三星、现代汽车、铠侠、泛林、默克、东京电子和富士胶片等企业,并接入多家学术机构。

三星成立直属 CEO 的机器人事业部 RX

三星电子宣布成立 Robotics eXperience(RX)事业部,直接向 CEO 汇报,负责中长期机器人战略、核心技术研发和商业执行。曾负责现代汽车集团及波士顿动力机器人战略的李东健将领导机器人战略团队。

三星还计划在美国、中国和日本设立机器人研究中心。公司准备先把人形机器人用于制造工厂,再扩展至家庭和零售场景,并保留通过投资、收购和外部合作补充技术的选项。

三星在今年 1 月业绩会上提出要在年内拿出人形机器人业务的可见成果,4 月又表示会在必要时采用投资和并购加快研发及商业化。

Momenta Robotaxi 获深圳道路测试许可

Momenta 宣布,其 Robotaxi 获得深圳市智能网联汽车道路测试许可,将在近期开始实地测试。深圳成为该公司在中国境内继上海、苏州和无锡之后落地的又一城市。

Momenta 在海外已进入德国慕尼黑和阿联酋阿布扎比,并与 Uber、Grab、Lumo、享道出行及梅赛德斯-奔驰合作。其中与 Uber 的 Robotaxi 项目计划今年在慕尼黑启动运营服务。

丰田将精简零部件种类并下调盈亏平衡产量

丰田汽车社长近健太表示,公司将减少零部件种类,提高工厂空间利用率、生产效率和开发速度,同时设法下调目前偏高的盈亏平衡产量。

丰田还计划统一企划、生产和销售部门的规格术语,把约 4.5 万个专业术语精简至 5000 个,并削减约 30% 的中间流程。近健太称,公司会继续维持日本国内生产规模,并与供应商共同优化图纸、质量和成本。

蚂蚁国际完成约 12 亿美元 A 轮融资

蚂蚁国际今日宣布完成约 12 亿美元 A 轮融资,蚂蚁集团、阿里巴巴等现有股东以及多家国际投资机构参与。公司称,资金将用于扩展全球业务、增加 AI 等前沿技术投入,并继续拓展跨境支付和全球账户服务。

彭博社 6 月曾报道,蚂蚁国际计划募资约 10 亿美元、目标估值超过 100 亿美元;本轮实际融资规模高于当时报道。蚂蚁国际没有在公告中披露本轮投后估值和各投资方的具体出资额。

索尼音乐起诉 AI 音乐公司 Udio,涉及超过 3 万段录音

索尼音乐在纽约南区联邦地区法院再次起诉 AI 音乐公司 Udio,指控其未经许可复制超过 3 万段录音训练模型。索尼称,这批录音只是已识别数十万条录音中的一小部分;其 2024 年首次起诉时只列出 333 份录音。

Udio 此前主张训练使用属于合理使用,并已与环球音乐、华纳音乐达成和解。索尼在新诉状中则援引授权市场的存在,反驳 Udio 关于相关训练投入品不存在可识别市场的说法。

💡 黄震昕:SOTA 模型应该有自己的定价权

月之暗面企业业务负责人黄震昕在接受 21 世纪经济报道采访时表示,前沿模型的价值不应只用低价衡量。这番回应针对 Kimi K3 发布后围绕定价、算力紧张和开源路线的行业争议。

他表示,Kimi 会继续开源,但开源与闭源服务面向不同需求:需要私有化部署和微调的客户会选择开源模型,希望直接购买托管服务的客户则可能选择闭源服务,开源本身并不决定 Token 的质量和价格。

黄震昕称,月之暗面把模型能力集中在编程、金融、法律和科学等专业任务,而没有同时扩张到娱乐、图片和视频生成。对于大模型无法彻底消除的幻觉问题,K3 会在 Agent Swarm 中加入事实核查子智能体,让另一个智能体复核输出,而不是把不确定信息直接交给用户。

在商业化方面,他透露 Kimi 的企业收入中 API 调用占比最高,公司目前不做私有化部署。近期暂停新用户注册,是因为需求超过资源承载能力,团队优先保障付费用户体验,再通过模型效能优化和补充算力恢复服务。

新产品

Halliday G2 AI 眼镜发布:双目光波导显示,续航超过 12 小时

Halliday 昨日发布第二代 AI 眼镜 Halliday G2,主打「Meeting Flow」实时会议辅助功能。产品通过实时字幕、翻译、信息检索、话题追踪、决策确认和待解决事项追踪等能力,帮助用户在会议进行过程中同步信息、明确决策与后续行动。

  • 搭载双目光波导显示系统,采用双 Micro-LED 投影,峰值亮度最高可达 1,600 nits,单眼分辨率为 600 × 300;
  • 采用无摄像头设计,面向会议、商务交流和涉密办公等不便使用拍摄设备的场景,支持选配处方镜片;
  • 提供超过 45 种语言实时翻译、Halliday AI 助手、提词模式、低光隐私显示模式、电话通话和音乐播放等功能;
  • 配备 4 麦克风阵列,支持最远约 2 米范围内的语音拾取,并可区分佩戴者与其他说话者的语音输入,日常使用续航超过 12 小时。

产品零售价为 599 美元,用户现可支付 10 美元订金预订,并获得最终购买价格减免 100 美元的优惠,首批产品预计于 2026 年 9 月开始发货。

曝 iQOO16T 测试 2nm 骁龙芯片和主动散热风扇

据博主「数码闲聊站」爆料,iQOO 16T 正在测试代号 SM8950 的 2nm 芯片,外界预计其对应尚未发布的骁龙 8 Elite Gen 6;联发科天玑 9600 也在候选方案中。

爆料还称,手机采用三星 2K 直屏并内置主动散热风扇。iQOO 15T 两个月前才发布,因此 16T 不一定会在今年上市。

13.33 万元,蔚来 firefly 萤火虫发布首款 halo 车型

7 月 20 日,蔚来旗下品牌 firefly 萤火虫发布 halo 寻光系列首款车型「栖息地」,售价 13.33 万元,采用 BaaS 电池租用方案时售价为 9.33 万元,仅提供一个版本。

「栖息地」在动力和车身尺寸方面与普通版萤火虫基本一致,搭载 120 kW 后置电机和 42.1 kWh 电池,CLTC 续航里程为 420 km,车长 4003 mm,轴距 2615 mm。

新车的升级主要集中在设计和内饰。外观采用接近墨绿色的「静谧绿」金属车漆,配备「轻萤绿流光」 logo 灯和「星轨流萤」双色轮圈,后者采用与蔚来 ES9 相同的工艺。

车内则以绿色为主色调,使用松弛绿无溶剂软触革、「林间苔藓」柔感混纺织物,并通过安全带、缝线、方向盘 logo 等细节加入浅绿色点缀。

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阿里发布 Qwen-Image-3.0,支持 4.5k Token 复杂图文指令

阿里昨日发布第三代图像生成基础模型 Qwen-Image-3.0,将最大输入长度提升至 4.5k Token,可在一张图中处理公式、几何图形、逻辑推导步骤、多层 UI 和分镜等复杂内容。官方称,新模型支持 12 种语言和 20 多款字体的原生渲染,并把小字渲染精度推进到约 10 像素。

模型采用生图与编辑一体化架构,文生图阶段积累的文字渲染、细节和知识能力可用于古画修复、全景图生成、草图转 PPT 和多镜头生成。官方展示的示例还包括一次生成九宫格知识图解,以及在 VS Code、千问、聊天窗口和海报之间建立多层界面嵌套。

阿里云百炼与千问 AI 平台已开放 API 邀测,Qwen Studio 和千问 App 将随后提供免费体验。

高德上线六位数「位置口令」

高德地图上线「位置口令」,用户可以把地图位置转换成六位数字,通过聊天、电话或线下口述分享。接收者在高德地图中输入口令即可打开对应地点。

口令适用于缺少标准门牌、临时集合点和不便发送长链接的场景。六位数字只承担位置索引,不替代地址名称和地图坐标。

小鹏发布视觉大模型 TuringViT

小鹏发布视觉大模型 TuringViT,把自动驾驶视觉任务中的图像编码、时空特征提取和训练流程放入统一架构。公司称,该模型面向高分辨率、多摄像头和长时序输入,并针对车端部署控制计算量。

TuringViT 将用于小鹏自动驾驶模型训练与推理,后续与公司的 VLA 路线配合。公开材料把重点放在训练架构和车端效率,没有把它作为独立消费产品发布。

腾讯混元发布科学发现智能体 Hyra-1.0

腾讯混元推出 Hyra-1.0,这是 Hunyuan Research Agent 的首个版本,面向以性能为目标的研究与工程任务。系统在每轮运行中读取历史方案、日志、评估器反馈和源代码,生成新方案并继续迭代,直到主动结束或预算耗尽。

腾讯展示的案例要求 Hyra 根据一张二维参考图生成可渲染的三维模型,再由视觉语言模型从轮廓、比例、结构、材质和视觉相似度等维度评分。智能体会连续修改建模代码和渲染参数,并保留历史最优结果。

Hyra 的框架刻意保持轻量,把更多动作空间留给智能体。每一轮都可以读取先前方案的源代码与评估日志,而非只根据最后一次输出继续生成。

新消费

中央网信办上半年处置 759 个仿冒假冒网站

中央网信办举报中心披露,今年上半年转交处置仿冒假冒网站 759 个,同比增加 150%。其中仿冒事业单位网站 310 个、企业网站 313 个、党政机关网站 127 个。

仿冒对象包括人力资源和社会保障部、雄安新区、学术期刊投稿渠道、学校、医院、国药集团和蜜雪冰城。相关网站常以补贴申领、资格认证、投稿和企业服务为名收集个人信息或收费。

索尼 WH-1000XM6 曝光第六种绿色版本

零售商 Falabella 页面出现绿色版索尼 WH-1000XM6 渲染图,颜色接近橄榄绿或鼠尾草绿。这将是该耳机继黑色、午夜蓝、铂金银、沙粉色和砂岩色之后的第六种配色。

索尼尚未公布这一配色的正式名称、上市市场和发售时间,耳机硬件规格预计与现有 WH-1000XM6 相同。

渲染图来自零售商页面,而不是索尼新品公告;目前公开变化只涉及外观颜色。

招商银行、平安银行万事达卡接入 Apple Pay

万事达卡宣布,招商银行信用卡和借记卡、平安银行信用卡已支持绑定 Apple Pay。中国内地持卡人可以在境外线下商户及海外应用、网站使用本地发行的万事达卡支付。

招商银行同时为首次绑卡用户提供最高 5 美元返现,完成十笔境外消费还可参与 500 元礼遇抽奖。今年 4 月,农业银行、中国银行、中信银行和浦发银行等已成为首批接入 Apple Pay 的中国内地万事达卡发卡行。

好看的

《蜘蛛侠:崭新之日》发布中国独家预告,7 月 29 日上映

索尼与漫威发布《蜘蛛侠:崭新之日》中国独家预告,影片将于 7 月 29 日在中国内地上映,比北美早两天。故事承接《蜘蛛侠:英雄无归》,彼得·帕克被所有人遗忘四年后独自在纽约生活并继续打击犯罪。

汤姆·霍兰德、赞达亚和雅各布·巴特朗回归,马克·鲁法洛、乔·伯恩瑟、萨迪·辛克等加入。德斯汀·丹尼尔·克雷顿执导,成家班担任动作导演。

《惊声尖笑 6》上线数字平台

恐怖喜剧片《惊声尖笑 6》今日上线数字平台,并发布恶搞《痴迷》《奥德赛》和《冰淇淋人》的三款海报。韦恩斯兄弟在第一部之后时隔 18 年再次共同参与这一系列。

影片院线上映约 45 天,制作成本约 3000 万美元,全球票房超过 2.3 亿美元,其中北美票房约 1.08 亿美元。

数字版上线继续使用系列一贯的类型片恶搞路线,三张新海报分别对应今年院线片的视觉元素。

《汪汪队立大功:勇闯恐龙岛》开启预售

《汪汪队立大功:勇闯恐龙岛》发布新预告并开启预售,7 月 25 日至 31 日点映,8 月 8 日正式上映。

卡尔·布伦克尔继续执导,伊恩·阿米蒂奇、马塞·马丁、麦肯娜·格瑞丝、罗恩·帕多和雅拉·莎希迪等配音演员回归,后街男孩演唱主题曲。

第三部把汪汪队带到恐龙岛,狗狗角色将与恐龙共同展开冒险;点映、内地公映和北美公映分成三个连续档期。

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