AYi@AYi_AInotes

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大部分人副业赚不到钱，不是不够努力，而是用旧规则玩新游戏。AI已彻底改写玩法：先拆解对标账号，以前一周的工作，现在用agent工具十几分钟出报告。有人靠拆爆款结构、AI改写文案，不会拍视频也能涨粉破万。核心三步：别硬刚原创，先对标；别憋文案，先拆爆款公式；别等流量，先算清钱从哪来。反直觉发现：该赛道85%收入来自品牌广告，而非带货。

AYi: http://x.com/i/article/2064536412670562304

博主 @数码闲聊站 爆料，某国产迭代 OS 将实现“AI 语音助手上岛”功能，并已在苹果 iOS 27 发布前开发完成。作为对比，苹果在 WWDC26 中展示的 Siri AI 在灵动岛上弹出大气泡，支持回答问题、设置提醒、播放音乐、搜索照片、屏幕感知、设定导航等操作，还可理解个人情境、执行 App 操作、感知屏幕、理解图像及调用广博知识。

吉利第5代帝豪i-HEV智擎混动将于6月16日上市，基于BMA Evo架构，搭载i-HEV智擎混动系统。专用发动机热效率达48.41%，为全球量产最高。P1+P3双电机解耦设计，驱动电机最大功率230kW，是日系主流混动的1.72倍。WLTC工况电驱主导超80%工况，发动机工作时长减少27%以上，66km/h内可纯电行驶，0-30km/h起步加速1.84秒，动力响应10毫秒。启动震动降低32.7%，整车噪音仅比纯电动车高1分贝。依托全域AI 2.0与星睿AI云动力2.0大模型，综合节能提升10%以上。

歸藏(guizang.ai)@op7418

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CodePilot v0.56.0 发布，新增 Claude Fable 5、小米 MiMo UltraSpeed 模型及通用 OpenAI 兼容第三方渠道。修复用量统计、回复状态丢失、服务商列表刷新等问题，推荐所有用户升级。作者在其 26 万行代码的 CodePilot 代码库中测试 Claude Fable 5，观察其查找问题的能力。

歸藏(guizang.ai): 在我 26 万行代码的 CodePilot 代码库中尝试 Fable 5,看一下它能找出多少问题

Tibo@thsottiaux

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Tibo: Imagine the alternate reality where we named GPT-5.4-Pro something like Fable.

Grit项目使用AI智能体（agents）将Git用Rust重写。相关讨论帖在Hacker News获得102个点赞，内容来自GitButler博客。

作者在个人博客（blog.oscars.dev）上发文，宣告软件黑客马拉松的终结，并呼吁转向硬件黑客马拉松。

Berryxia.AI@berryxia

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Berry Xia强调AI技能对就业的重要性，引用老黄（黄仁勋）观点：其需要的人是懂AI、会熟练使用AI的人，即使有丰富行业经验也可能不是首选。他建议学习豆包、DeepSeek等AI工具，并整理了100个信息源供学习使用，但暂未公开列表。推文提醒把握一手信息源，避免在AI浪潮中被淘汰。

Berryxia.AI: http://x.com/i/article/2064543911729885184

Berryxia.AI@berryxia

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Berry Xia表示，学完Harness后接触Loop Engineering，认为理解其底层逻辑对Vibe Coding和产品架构设计帮助很大。他原计划写文章分享，但Smith（@smithandai）已发表相关文章，推荐阅读。

Smith铜匠・十点睡觉: http://x.com/i/article/2064229409247358976

Berryxia.AI@berryxia

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Orange AI: Claude Fable 5 的三个很奇葩的地方 1. 虽然目前在 Token Plan 里,但在6月22日之后,Token Plan 就不能用 Fable 了,只能通过 API 调用 2. Fable 的安全护栏有点离谱,任何生物学的基础...

WorldOlympiad 将视频世界模型评估分解为物理、几何和交互三个维度。物理轨道用物体分割和 MLLM-as-judge 检验视频对力学、热现象、材料属性等规则的遵循；几何轨道以高斯泼溅重建评估结构一致性、跨视角连贯性与相机轨迹对齐；交互轨道评测模型能否按复杂动作提示生成连贯长程视频。基准覆盖游戏、机器人和通用真实视频三大场景。实验表明，当前最先进模型在物理推理、3D 一致性和长程交互上存在显著差距。

Data2Story是一个多智能体框架，将数据记者工作流中的多种专业角色编排成虚拟新闻编辑室。其两项创新是：每个声明通过Inspector链接到数据、代码或外部参考，实现基于证据的归因；文章可多模态生成，如为地理内容生成交互式地图、为音乐生成音频。在18篇文章上的评估从四个维度进行：人与智能体的角度覆盖、53名参与者的评分、计算机使用智能体作为读者导航代理、以及可验证性（代码验证器重新执行语句并与参考对照）。Data2Story产出有竞争力且证据可追溯的多媒体故事，在透明度和可审计性上表现突出，但人类文章在编辑角度、创意设计和呈现上仍具优势。框架定位为记者协作者，代码和演示已公开。

何小鹏通过内部信宣布亲自直管机器人业务，称小鹏机器人正迎来量产和商业化前夜，相当于8年前小鹏汽车完成G3发布时的阶段。接下来几个月是最艰苦、最关键的冲刺期，需解决量产细节。新一代IRON人形机器人计划于今年三季度正式亮相，目标今年底实现高阶人形机器人量产，首先在小鹏门店试商用，明年起面向中国及海外商业客户交付。从明年起，人形机器人的硬件收入和AI模型收入将成为集团收入和毛利增长的重要驱动力之一。

歸藏(guizang.ai)@op7418

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用户在 26 万行代码的 CodePilot 代码库中测试 Fable 5，发现其在漏洞分析和 bug 寻找方面表现出色，能找出大量问题。但在代码生成上，Fable 5 并非万能，写出的代码常有明显 bug，需要多次修复才能完成，属于偏科严重的模型。与之前的版本 4.8 相比，Fable 5 某些方面提升巨大，另一些方面虽更好但提升有限。

歸藏(guizang.ai): 在我 26 万行代码的 CodePilot 代码库中尝试 Fable 5,看一下它能找出多少问题

Meta Platforms 与印度 Reliance Industries 合作，将在印度建设其首个 AI 数据中心。此举是全球科技基础设施投资浪潮的一部分。

Berryxia.AI@berryxia

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百万粉AI博主Berry Xia介绍如何通过100+海外英文信息源（X KOL、Reddit、Hacker News、YouTube、arXiv）配合沉浸式翻译插件高效获取选题。插件提供多场景应用：刷X时中英对照翻译评论、三击空格键中文一键转英文发推；Reddit/HN页面深度优化保留排版；YouTube字幕双语对照并支持自定义术语（如hallucination→模型幻觉）；PDF论文上传后段落级中英对照、公式图表完整保留。核心是从“看到”推到“看懂”，消灭信息差。

Latent Memory提出一种潜在空间记忆范式，由小型压缩器LLM/VLM将每个原始文本或图像证据压缩为单个高维潜在token。查询时，将查询嵌入同一空间检索相关token并直接输入预训练LLM/VLM生成答案。通过统一端到端训练，结合重建、对比和蒸馏目标，使单个token同时携带重建、检索和生成信息。在HotpotQA等七个纯文本QA基准和多项多模态QA基准上，Latent Memory取得与先进RAG基线相当的问答性能，同时生成器token消耗减少3至10倍，并在WebQA上达到图像问答最强性能。代码已公开。

EEVEE是首个面向LLM智能体的多数据集测试时提示学习框架，用于在真实任务流下自改进。为解决跨数据集干扰，它引入路由器将异构输入流划分到任务簇并分配适配提示配置，并通过路由器‑提示协同进化策略（交替执行路由器和提示学习阶段）优化二者依赖。实验表明，EEVEE在保持单基准学习能力与效率的同时，提升异构数据流鲁棒性：平均多基准得分比Qwen3-4B-Instruct高10.38分，比DeepSeek-V3.2高24.32分，超越SOTA方法GEPA和ACE最高达37.2%和48.2%。

SemiAnalysis@SemiAnalysis_

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SemiAnalysis 发文批评 Anthropic 的伪善行为，将其类比为《核不扩散条约》：已拥核国家禁止其他国家拥核。Anthropic 自己拥有前沿模型，却在用户使用 Fable 5 进行前沿 LLM 开发时，通过 prompt modification、steering vectors 和 PEFT 等方式暗中限制模型能力，且不通知用户。Anthropic 估计此举影响约 0.03% 的流量。

NomoreID: When Fable 5 is used for frontier LLM development, it does not notify the user and instead limits the model's capabiliti...

PixVerse@PixVerse_

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ふるふるの大冒険/Furufuru's Epic Adventure: 「The Fish Strikes Back/魚の逆襲」 #seedance #pixversecpp @PixVerse_

德国法院裁定谷歌需为其AI Overviews（AI概览）功能生成的错误答案承担法律责任。该裁定认定，AI概览中出现的虚假信息视为谷歌自身发布的内容，公司无法通过声称“AI自动生成”来推卸责任。这一判决对AI生成内容的责任界定产生重要影响。

jason@jxnlco

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venture anthropologist: anthropic won't let you use fable for biology, chemistry, ai research, or anything that accelerates human progress. that...

AYi@AYi_AInotes

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作者分享使用AI agent AllyHub拆解小红书对标账号的方法：第一步从57个候选筛出10个够得着且变现的账号（平均粉丝5.8万）；第二步以「AIGC猫大人」为例，扒出7篇点赞过5000的爆款，发现赛道封面规律是“无文字纯视觉”短视频；第三步算变现，约85%收入来自蒲公英接广（合作李锦记、兰蔻等），3万粉同类账号月收入约8k–2万。AllyHub执行同类任务消耗成本约为其他AI agent的1/10。作者凭此方法0-1涨粉400。

数字生命卡兹克@Khazix0918

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Anthropic今日发布Claude Fable 5（加安全限制）与Mythos 5（底层相同），价格每百万输入token $10、输出$50。即日起至6月22日，Pro/Max/Team/企业版订阅用户可免费使用Fable 5，之后仅API可用。跑分全面碾压，三方基准达SOTA。案例：Stripe用Fable 5一天迁移5000万行Ruby代码；纯视觉通关宝可梦火红；自建3D CAD编辑器并设计可打印模型；Mythos 5加速药物设计10倍，基因组学自主训练模型超越Science论文成果。

苹果在 iOS 27 系统中升级了基于 Apple Intelligence 的修图功能 Clean Up，重点修复了 iOS 26 版本中擦除背景后导致的人脸补全失真、画面扭曲问题。新版在人脸变形、画面边缘和肤色过渡方面表现更自然，成片更统一。X 用户 Alvin 反馈，调用苹果云端 AI 模型并选择“自动”或“高质量”模式可获得最佳效果。

QGF（Q-Guided Flow）是一种完全在测试时执行策略优化的强化学习算法。它先通过标准行为克隆预训练参考流策略和价值函数批评家，然后在测试时利用价值梯度引导参考策略生成更高价值的动作。在单任务和目标条件离线RL基准测试中，QGF优于先前的测试时强化学习方法，与最先进的训练时算法性能相当但运行成本更低，且通过避免演员-评论家训练的不稳定性展现了良好的模型规模扩展性。

Workflow-GYM是专门评估AI智能体在专业领域和专用软件环境下执行长周期GUI任务的基准。实验表明，即使是最强模型，成功率也仅略高于30%，凸显出专业长周期GUI工作流对当前智能体的巨大挑战。进一步分析发现，智能体难以维持工作流一致性，频繁出现阶段遗漏、错误传播、目标漂移以及对专业软件环境理解不足等问题。这些发现揭示了当前智能体的局限性，并为下一代GUI智能体研究指明了关键方向。

SCAIL-2 提出绕过姿态骨架等中间表示的端到端角色动画框架，通过直接拼接驱动视频获取全部视觉信息。为解决端到端数据匮乏，用解耦条件统一子任务，构建异构运动迁移数据集 MotionPair-60K。采用上下文掩码条件与模式特定 RoPE 作为软引导，并引入 Bias-Aware DPO 构建偏好对以缓解合成数据在细节区域的误差。实验表明，该方法在多个任务中显著优于现有 SOTA。部分合成数据与模型权重将开源。

大语言模型长上下文扩展受限于标准注意力的二次复杂度。现有线性注意力多状态方法采用固定合并策略，无法适应token动态重要性，造成关键token丢失。DLA提出信息感知动态状态合并，根据token级信息变化自适应确定状态边界；并引入容量有界记忆建模，通过选择性合并相邻低信息状态维护固定大小缓存。DLA在两个线性注意力模型上预训练，在16个数据集上超越现有最优方法。

ARM是一种基于离散表示的自回归模型，将图像理解、生成与编辑统一在下一个token预测框架中。首先训练离散语义视觉tokenizer，通过多目标监督实现语义判别、语言对齐与忠实重建；然后在文本与图像token序列上训练7B自回归模型，自然融合视觉语言感知与生成能力；最后用强化学习优化文本到图像生成与指令引导编辑的偏好对齐，使WISE整体得分从0.50提升至0.56，GEdit-Bench-EN的G_O评分从5.75提升至6.68，并观察到跨任务协同效果。