工信部印发《“人工智能+信息通信”创新发展实施意见（2026—2028年）》，提出打造网智融合新终端，加强具身智能与信息通信融合创新，推动具身智能与网联通信模组适配验证，大力发展人工智能手机和电脑、智慧家庭设备、智能穿戴设备。意见鼓励基础电信企业利用AI赋能传统业务，深化智慧个人助理、智慧管家、家庭看护等应用。面向卫生健康和教育等领域，开展智能健康监测、老人和儿童看护、智能课堂、智能学伴等应用，提供精准化与普惠化服务。

现有深度学习模型在分布偏移下进行PET图像去噪时性能严重下降，根源在于固定参数范式无法适应测试数据的剂量水平或扫描仪类型变化。本文提出U-TTT，一种集成测试时训练（TTT）层的U形模型，通过自监督在推理时动态调整参数以适应每个测试实例的特征。U-TTT包含空间TTT（S-TTT）层和频率TTT（F-TTT）层构成的双域自适应机制，分别校正空间结构退化并抑制全局噪声频谱、恢复高频细节。实验表明，U-TTT在未见剂量水平和扫描仪类型等挑战性分布偏移下达到SOTA去噪性能与泛化能力。

现有基于深度学习的PET图像去噪方法通常假设低剂量图像的剂量降低因子（DRF）固定且已知，实际中DRF变化时性能大幅下降。UniPET将域泛化引入PET图像去噪，通过风格对齐网络（SAN）对齐并恢复不同DRF下的风格，同时提出区域感知学习策略（RALS），区分平坦区域与风格化区域并对后者进行对抗学习，防止过度平滑。实验表明，UniPET在特定DRF下性能与单DRF专用模型相当，在通用PET图像去噪任务上达到定量、感知和临床层面的最先进水平。

一篇来自 forestwalk.ai 的帖子在 Hacker News 上获得 103 个点赞，标题为“Surprise, Pay 1000”（惊喜，支付1000美元），发布时间为 06:01。具体内容未展开，可能涉及某项 AI 服务或产品的付费信息。

三星宣布启动“人工智能转型”，将全面引入AI至所有子公司业务。本月内向所有子公司推出Google Gemini、OpenAI ChatGPT、Anthropic Claude等外部GenAI服务及配套安全系统。计划2026年内对所有员工进行AI培训；6月为CEO/总裁级高管举办两天“AI转型训练营”，其他高管参与2300人三天两夜培训。所有子公司将设立专门AI部门。

哈佛大学与Perplexity基于10000组真实数据对比研究发现，AI智能体（Perplexity Computer）与人工协作比传统搜索（Perplexity Search）加人工效率更高。智能体单次会话平均执行26分钟，搜索仅33秒，本地任务差距达75倍；智能体有效不满率1.3%，低于搜索的2.9%。“Search+人工”每任务需269分钟，“Computer+人工”仅36分钟，时间缩短87%。虽然智能体单任务模型成本约4-10美元（搜索约0.05美元），但人力边际成本从2.05美元降至0.16美元，总成本下降94%。短单步问题适合搜索，多步需工具调用任务适合智能体。

Meta AI 支持工具存在安全漏洞，黑客利用越狱提示词诱导系统生成 Instagram 密码重置链接并发送至攻击者控制的邮箱，从而盗号。漏洞位于账号恢复系统“High Touch Support (HTS)”，因代码路径未验证重置邮箱与账号持有人关联。今年 4 月中旬至 5 月底，受影响用户超 2 万（官方数据 20225 人）。Meta 于 5 月 31 日关闭该 AI 工具并注销所有可能受影响的链接。安全媒体称 Sephora 官方账号、美国太空军总军士长个人账号等已被篡改。

OpenAI CEO 萨姆·奥尔特曼表示“完全自动化一切并不是我们想要的未来”。公司放弃此前于2025年10月提出的2028年3月前构建完全自主AI系统的计划，转而探索人机协同模式。OpenAI 在最新博文中称，到2028年3月部分研究工作将由AI系统与研究人员协同完成，完全自动化既令人沮丧又危险。人类的关键作用在于决定什么事情值得去做。奥尔特曼还提议成立国际组织，协调前沿AI工作并降低灾难性风险，必要时可放慢发展速度。

微信6月8日发布开发者接入微信AI生态指引，开放平台支持开发者授权接入。美图秀秀作为首批内测开发者完成初步适配，将围绕人像美容、拼图、证件照、智能消除、画质修复等核心场景接入微信AI Agent。京东、美团、滴滴、携程、同程、肯德基等也同步宣布作为首批内测团队接入微信AI生态。

字节跳动 AI 制药业务线今日启动拆分与独立融资进程，拆分后字节仍控股新公司，核心团队、算法、技术平台及已有管线资产整体转入新主体，并继续从火山引擎获得算力支持。该团队成立于 2021 年，由刘凯负责，此前内部负责蛋白结构预测模型的相关团队已并入，继续推进基础模型研究。接近交易人士称，这是字节首次试水 AI4S 产业化，希望借助独立决策灵活性跑通中国 AI4S 产业路径。

随着 iOS 27 开发者预览版发布，Siri 反馈错误报告诊断文件中包含完整 LLM 指令文件 `siri_prompt.md`，超 1300 行、约 22000 token，已上传 GitHub。提示词定义 Siri 为苹果智能助手，要求先思考再决定是否调用工具，优先使用设备本地数据和搜索结构化信息，信息缺失或歧义时必须询问用户，不得编造。苹果未回应。Siri AI 将在 iOS 27、iPadOS 27、macOS 27、visionOS 27 测试版中开放测试，未来加入 watchOS 27。Apple Intelligence 支持 17 种语言，但 Siri AI 因监管要求不会在中国大陆推出。

荣耀 MagicOS 今日宣布荣耀 YOYO 与微信首个 A2A 合作上线，支持用户通过一句话指令发送微信消息、拨打微信语音或视频电话。该功能已在荣耀全量机型推送。使用条件：长按电源键唤醒 YOYO，发送语音“给 xx 发微信 / 打微信语音电话 / 打微信视频电话”，需将 YOYO 智能体版本更新至 90.10.30.063 及以上、微信版本更新至 8.0.72 及以上、系统版本升级至最新。

Meta与印度信实集团（Reliance）签署在印度的首个AI数据中心协议。该设施容量为168兆瓦，将支持Meta全球AI计算需求，并具备未来扩展能力。

宝玉@dotey

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Panda: 好像在 Claude Design 里用 Fable 做设计,会比在本地直接做更省 token 刚才做了一些 UI 的重构也没消耗特别多,不过有待验证

千问今日上线国内首个全周期高考志愿填报Agent，基于千问高考志愿大模型和夸克8年高考数据，免费为全国考生提供服务。该Agent具备“志愿日历”“志愿报告”“志愿问答”三项核心能力：志愿日历根据选科、估分等信息量身定制分步骤规划；志愿报告今年升级，可捕捉细节需求、实时调整并具备自我检查机制；志愿问答融合位次法定位等专家经验。同时开展“暖芒公益”计划，针对老旧机型与弱网环境进行优化。

Role-Agent框架让单个大语言模型同时充当智能体和环境，实现自举式共同进化。包含两个组件：World-In-Agent（WIA）让LLM作为智能体并在每次动作后预测下一状态，将预测与实际状态的对齐作为过程奖励，激励环境感知推理；Agent-In-World（AIW）则从失败轨迹中分析失败模式，并检索具有相似失败模式的任务，重塑训练数据分布进行针对性练习。在多个基准测试上，Role-Agent平均比强基线提升超过4%。

高考结束后，考生可通过千问完成志愿填报第一步：打开千问，点击首页底部【千问高考】，创建个人档案，然后跟随千问的指引选择志愿。

Anthropic于6月5日发布博文称，AI正加速自身研发，走向递归自我改进。能力上，Claude独立完成任务时长约每4个月翻倍：Claude Opus 3（2024年3月）约4分钟，Sonnet 3.7（2025年3月）约1.5小时，Opus 4.6（2026年3月）达12小时；Mythos Preview连续工作至少16小时。SWE-bench成绩2年内从个位数逼近饱和。截至2026年5月，Anthropic超80%合入代码由Claude编写，工程师人均日代码量较2024年增8倍。2026年4月Claude完成超800项修复，将一类API错误压至1/1000。文章强调人类优势仍在研究判断与方向把控，AI执行逼近甚至超过人类。

Meta 与印度信实工业达成合作，以租赁形式建设其首个位于印度的 AI 数据中心。该设施位于古吉拉特邦贾姆讷格尔的信实数据中心园区，使用可再生能源供电并以淡化海水冷却。一期规模 168MW，由 Meta 租赁，后续可进一步扩张。Meta 将承担园区全部能源和用水成本，并在印度签订了近 1GW 的新增可再生能源合同。此举旨在为增长迅猛的印度市场提供本地化个性化 AI 服务。

Meta 当地时间本月 9 日宣布，将利用外部企业与其分享的用户信息，在旗下社交平台上构建个性化内容，涵盖信息流、AI 回复和广告。例如用户在某电商平台购买帐篷后，可能会看到更多关于露营的 Reels 短视频。Meta 表示本次更新不会额外收集用户数据（数据来自第三方），用户仍可控制 Meta 利用外部数据个性化体验的方式。

歸藏(guizang.ai)@op7418

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歸藏(guizang.ai): http://x.com/i/article/2053655813877870592

台积电（TSMC）月度销售额同比增长30%，显示全球AI基础设施建设浪潮持续驱动芯片需求。这一增长反映出市场对AI训练与推理所需的高性能芯片的强劲采购力度。

meng shao@shao__meng

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随着Claude Mythos小范围供应和Claude Fable 5正式发布，Anthropic的企业端路线愈发明确。从客户$1M账单数量可见，重心放在创造效率、降低用人成本、算ROI、走AI替代人力的方向。C端用户主要在模型发布初期提供人类数据反馈。等待Anthropic正式公开招股书等文件再做进一步分析。

Lip Forcing提出了自回归扩散方法用于视频到视频唇同步，从14B参数的音频条件双向视频扩散教师模型蒸馏出因果学生模型。推理时每个块仅需两步去噪，无需CFG，实现实时流式处理。技术分析揭示CFG的保真度-同步权衡，进而衍生出Sync-Window DMD、两步推理调度和基于SyncNet的奖励三项组件。1.3B学生模型在31 FPS下实时输出，比同规模双向模型快17.6倍；14B学生模型是目前最大的V2V唇同步扩散模型，比教师快39.8倍，保真度接近。首帧时延均小于1毫秒。

教程以 NVIDIA Nemotron-Pretraining-Code-v3 数据集为大规模元数据索引，采用流式方式而非完整下载，检查数据集 schema 并构建可管理样本。通过分析编程语言、文件扩展名、仓库频率及目录深度来理解索引结构，随后重构原始 GitHub URL 以获取真实源代码文件，并利用 tiktoken 估算所获代码的 token 规模。

宝玉@dotey

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Anthropic同日发布Fable 5与Mythos 5，同底座但Fable 5加安全分类器（检测攻击/生化/蒸馏时降级至Opus 4.8，95%对话不触发），Mythos 5仅限Project Glasswing合作伙伴。API定价输入$10/百万token、输出$50，较Mythos Preview降60%，比Opus 4.8贵一倍。实际能力：Stripe用Fable 5一天完成5000万行Ruby全库迁移；视觉接口通关宝可梦火红版；Mythos 5使蛋白质设计加速约10倍，基因组学模型超Science但体量仅1%。订阅用户即日起至6月22日免费，后续需额外购买credits。政策变化：所有Mythos级流量强制保留30天用于安全监控。博主@dotey大量测试后认为，Claude 4.8在UI/UX设计上已足够好，Fable 5未体现更强能力甚至更差。

宝玉: Anthropic 今天同时发布了两个模型:Claude Fable 5 和 Claude Mythos 5。 两个模型用的是同一个底座,区别在于 Fable 5 加了一套安全分类器,面向所有用户开放;Mythos 5 去掉了部分安全限制,...

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