亚马逊 AWS 宣布去年发布的 Graviton5 处理器全面可用，基于其的 EC2 M9g 实例较上代 M8g 提供 25% 计算性能提升；数据库性能提升 30%，Web 应用性能提升 35%，ML 工作负载性能提升 35%。Graviton5 拥有 192 个内核，支持 DDR5-8800 内存与 PCIe Gen6，L3 缓存是 Graviton4 的 5 倍，每核心 L2 缓存是 Graviton4 的 2.6 倍。采用台积电 3nm 工艺，基于 Arm Neoverse V3，每核心 1MB L3，支持 12 通道内存、96 条 PCIe 通道，D2D 互联带宽 420GB/s。
小米15手机12+512GB版京东自营直降至3099元，PLUS会员立减15.49元，叠加9折优惠券、国补立减394.28元及微信9.5折补贴券后，到手价2234.28元（上市价4499元）。该机搭载骁龙8至尊版处理器，6.36英寸1~120Hz LTPO直屏，5400mAh电池+90W有线+50W无线快充，后置徕卡三摄（50MP主摄+50MP超广角+50MP长焦），支持IP68、超声波指纹，有丁香紫、浅草绿、黑、白四色。
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向阳乔木@vista8现在都是 AI Agent做开发,人喜欢的 PRD 和 AI 喜欢的是不一样的。 为了精准高效开发,写了个专门服务于 AI 的PRD文档生成Prompt。 先有这个文档,再给AI开发,功能完整度和丰富性会远远比自己想的全面、好用。 Skil...
向阳乔木@vista8Vista 分享近期多次用 Youmind 制作 PPT，祝贺 Youmind 已成立两年。他评价 Youmind 创始人玉伯是身边朋友中的“异类”，持续独立思考，线上线下反差大。玉伯以真实为原则，坦诚到让人感到“可怕”，这种 CEO 非常稀缺。
http://x.com/i/article/2065074380431081472
Hacker News 上的一篇文章指出，Claude Fable 被描述为始终积极进取（relentlessly proactive）。该文发布在 simonwillison.net，标题为“Claude Fable is relentlessly proactive”，在 HN 上获得 119 个点赞。
SemiAnalysis@SemiAnalysis_MoVerse 能从单张窄视野图像生成可交互漫游的实时视频世界模型。它将世界构建与观察渲染分离：先用拓扑感知扩散将输入扩展为重力对齐的 360° 全景图，再通过全景几何感知残差预测将其提升为持久 3D Gaussian scaffold，最后由 Gaussian 条件视频渲染器沿用户指定相机轨迹输出逼真视频。渲染器采用双向扩散教师蒸馏为因果自回归学生，实现有限延迟流式输出。在单个 NVIDIA RTX 4090 GPU 上支持 8 FPS 的实时场景漫游。
SpatialClaw 是无需训练的空间推理框架，采用代码作为动作接口，维护预加载输入帧和感知几何原语的状态化 Python 内核，让 VLM 驱动的智能体逐步编写可执行代码单元，灵活组合分析感知结果。在 20 个静态和动态 3D/4D 空间推理基准上平均准确率达 59.9%，比近期空间智能体提升 11.2 个百分点，且在不做基准或模型适配的情况下，在六个 VLM 骨干上均取得一致提升。
Surflo将可变数量的未定位RGB视图压缩成K个潜在token（全局状态），通过流匹配独立地将噪声点传输到曲面，解码出定向3D表面点。输出不受固定网格或token预算限制：同一潜在状态可在单次前向传播中生成数千到百万个点。推理时通过ODE积分注入光度梯度，关联邻近点以抑制局部不一致。在表面指标上匹配或超越前馈基线，比需数百视图的优化方法快一个数量级，是唯一结合全局潜在与任意分辨率解码的前馈方法。
VideoMDM是一个基于扩散的框架，从单目视频的精确2D姿态训练3D人体运动先验，无需3D真值。它利用预训练的2D-to-3D提升器提供近似3D序列作为噪声教师，经扩散和去噪后重投影到2D并与准确关键点对比以监督训练。理论证明深度加权的2D重投影损失在期望上等价于直接3D监督。在HumanML3D基准上，VideoMDM几乎缩小了与完全3D监督MDM的差距（FID 0.88 vs 0.54）；在真实视频数据集Fit3D和NBA上，生成的运动获得人类一致偏好。
科学实验室的机器人操作需要VLA模型，但现有模型多训练于家居场景，缺少实验室专用数据和多形态机器人支持。研究者构建仿真数据引擎RoboGenesis，从原子技能组合生成结构化演示；并提出LabVLA模型，采用两阶段训练：先用FAST动作token预训练使Qwen3-VL-4B-Instruct骨干具备动作感知能力，再通过流匹配后训练附加知识隔离的DiT动作专家。在LabUtopia基准上，LabVLA在分布内和分布外设置下均取得所有基线中最高的平均成功率。
MaxProof 是为 MiniMax-M3 系列设计的群体级别测试时扩展框架，用于竞赛级数学证明。M3 模型训练了证明生成、证明验证和基于 critique 的证明修复三种能力，验证器采用低假阳性率的深度防御生成式架构。这些能力合并到单个 M3 模型。测试时，MaxProof 将模型用作生成器、验证器、精炼器和排序器，在候选证明群体中搜索并通过锦标赛选择返回最终证明。M3 模型在 IMO 2025 达 35/42，USAMO 2026 达 36/42，均超过人类金牌阈值。
关联讨论 1 条MiniMax：Blog（网页）InterleaveThinker 提出多智能体管线，通过规划智能体组织图像-文本输入序列、批评智能体评估生成结果并修正指令，使任意现有图像生成器具备交错生成能力。构建 Interleave-Planner-SFT-80k 和 Interleave-Critic-SFT-112k 数据集进行冷启动，并利用 GRPO 在 Interleave-Critic-RL-13k 上强化批评智能体的逐步指令修正。提出 accuracy reward 和 step-wise reward，使单步强化学习有效引导整个生成轨迹。在交错生成基准上性能与 Nano Banana 和 GPT-5 相当；在 4-step FLUX.2-klein 推理基准上，WISE 和 RISE 指标显著提升。
EurekAgent 是一个环境工程化的大语言模型智能体系统，专为度量驱动的自主科学发现设计。它从权限工程（可控执行与隔离评估）、产物工程（文件系统与 Git 协作）、预算工程（成本感知探索）和人在回路工程（简便监督干预）四个维度构建执行环境。EurekAgent 在数学、内核工程和机器学习任务上取得新 SOTA，包括以不到 11 美元总 API 成本发现新的 26 圆填充结果。代码与结果已开源。
WEAVER是一种多视图世界模型架构，通过流匹配损失训练预测未来潜变量和奖励值，满足保真度、一致性和效率三个要求。在机器人操作任务上，WEAVER在政策评估中与真实成功率的相关系数ρ=0.870，在π₀.₅基础模型基础上实现政策改进成功率提升38%，测试时规划成功率提升14%，且速度比先前世界模型快5–10倍。在分布外场景下表现也优于先前世界模型。代码、模型和视频已开源。
SWITCH利用一对显式边界token（<swi>入口和</swi>出口）将隐藏状态递归块与标准同策略RL（GRPO）兼容。模型通过可见到潜在的课程学习和Switch-GRPO目标训练，在类似规模下一致优于先前隐藏状态递归潜在推理方法。机制分析通过边界token揭示三个发现：入口token是学习到的局部切换策略而非风格化伪影；打开的潜在步骤执行问题特定且因果重要的计算；该计算集中在进入时的单个隐藏状态转换上。表明隐藏状态递归潜在推理既可同策略RL训练也可进行直接机制分析。
向阳乔木@vista8推文提出AI Agent开发中人类与AI对PRD的需求不同，为此发布了一个专门服务于AI的PRD文档生成Prompt（命名为qiaomu-ai-prd）。开发者先使用该Prompt生成文档，再交给AI开发，可显著提升功能完整度和丰富性。安装指令为：`npx skills add joeseesun/qiaomu-ai-prd`，开源地址及Prompt见评论区。
中国机器人初创公司 EngineAI 已以保密方式向港交所提交上市申请，成为该行业寻求融资的又一家企业。知情人士透露了这一消息，但尚未披露具体募资规模和时间表。
swyx@swyx开发者swyx抱怨Vercel、Cloudflare、Netlify等现有平台未能真正闭环：在你出错或项目失败时，它们不会主动引导你纠正或发送通知。此外，每个项目都需要重复设置大量“网站管理员”基础设施，比如执行npx posthog wizard、npx arize skills等。swyx表示厌倦了这种零散配置，希望将所有功能整合到一个平台中，一次搞定。
karminski-牙医@karminski3DeepSeek-V4支持1M上下文，显存约10GB（对比DeepSeek-V3.2约84GB）。FlashMemory论文进一步将显存压至1.3GB，并在LongBench-v2等长文本评测上准确率平均提升0.6%。核心是神经内存索引器（小模型），通过预测所需历史片段按需加载，实现注意力降噪。训练采用解耦双编码器架构，无需加载DeepSeek-V4基座模型，训练成本大幅下降。论文：arxiv.org/abs/2606.09079；项目：github.com/libertywing/FlashMemory-Deepseek-V4。
OpenAI 6 月 12 日在 X 平台宣布启动 Codex 推广活动，用户未来 2 周内邀请好友加入 Codex 并发送第一条消息后，可获得一次速率限制重置，可在任意时间使用。
6 月 12 日，vivo 产品经理韩伯啸确认，vivo X Fold6 将搭载蓝晶 x 天玑 9500 超能版。该 SoC 由 vivo 与联发科技提前两年联合深度开发，专为大屏折叠机定制，增强多任务多线程与多窗口渲染。NPU 峰值性能较上代提升 111%，功耗优化 56%；离线语音转写速度提升 7 倍、准确率提升 7%、总结出词速度提升 57%。AI 文件管家长文本推理与 AI 问答速度提升 20%，首发 AI 专题问答。原子工作台超能效并发引擎优化重载功耗。该机已官宣 6 月发布，搭载全新 OriginOS 6 Fold，显示面积提升 15%。
苹果在 iOS 27 中优化健康 App，将列表改为卡片布局并增加导航栏。新增视觉智能营养识别，用户通过相机 Siri 模式拍摄食物可获取加工程度、蛋白质、含糖量等信息及营养价值评级，不提供精确卡路里，需 iPhone 15 Pro 及以上。经期追踪扩展支持围绝经期，可分析长期周期异常模式并推送提醒与指导。Fitness+ 新增围绝经期和绝经期课程。数据同步速度提升，GymKit 扩展至 iPhone，无需 Apple Watch 即可与健身设备配对同步数据。
歸藏(guizang.ai)@op7418@op7418 万字长文复盘爆款 Skills 经验，核心观点：Agent 不是聊天框，会放大能力差距；Skill 是普通用户用好 Agent 的关键中间层。好 Skill 需设计、维护与分发；生态不能只做仓库列表，需要内容、产品、案例、反馈形成迭代飞轮。基于真实案例。
http://x.com/i/article/2065096982310567936
PixVerse@PixVerse_第24話 謎の寝言!? これまでのあらすじ ぺんぎんちゃんは、こわい夢を見て体調をくずしてしまいました。 今は元気になって学校にも戻りましたが、 夢の中で聞こえた「たすけて」という声や、 星を見ると感じる不思議な気持ち、 知らない歌、夢に出...
宝玉@dotey朋友圈一个钓鱼的大哥的微信签名: 一竿一线一山水,一漂一钩一逍遥。
jason@jxnlcoWe heard you wanted to use Codex rate limit resets on your own time. Starting today, we're rolling out the ability to sa...
Berryxia.AI@berryxiaBerry Xia 赞同观点：Agent 不会缩小用户能力差距，反而会放大差距。头部用户已搭建文档、规则、memory、MCP、CLI、工具调用、权限、安全沙箱等系统，普通用户仍停留在聊天框。目标清晰、品味强的人被 Agent 放大优势；目标混乱、缺乏文档的人被放大混乱。作者认为 AI 时代并非完全平权，善于使用 AI 工具的能力可被放大数万倍，原本几倍的差距现在可能扩大到数百倍。
http://x.com/i/article/2065096982310567936
Berryxia.AI@berryxiaCodex版拼多多来了👇 在接下来的两周内,Codex Plus 和 Pro 用户可以邀请最多三位朋友试用 Codex: 当朋友发送他们的第一条 Codex 消息时,双方都将获得一次额度重置。 注意有三个限制条件: 1⃣ 不能邀请自己 2...
Berryxia.AI@berryxiaWe heard you wanted to use Codex rate limit resets on your own time. Starting today, we're rolling out the ability to sa...
Ethan Mollick@emollickRepWAM是一种表征中心的世界动作模型（WAM），构建在表征视觉-动作tokenizer上。现有WAM沿用重建导向视频tokenizer，但像素重建对学习指令跟随动力学帮助有限。为此，研究训练表征视觉-动作tokenizer将视觉输入映射为对齐的视觉和潜在动作token，预训练WAM联合建模未来视觉状态及连接它们的潜在动作，再适配真实机器人轨迹实现闭环操作。实验表明RepWAM在多种操控场景表现强劲，消融实验凸显语义视觉-动作tokenizer的优势。代码与权重将开源。
HarnessBridge是一个轻量级可学习调控控制器，将智能体-环境接口参数化为双向投影：观测投影将原始轨迹蒸馏为紧凑、决策相关状态，动作投影将提议动作转换为可执行转换或轨迹接地拒绝。在harness监督数据集上通过统一指令微调训练，HarnessBridge在Terminal-Bench 2.0和SWE-bench Verified上匹配或超越强专用调控方案，同时大幅减少token使用和轨迹长度，并从小型生成器泛化到更大商业模型。
Theker 完成 8500 万美元融资。其工厂机器人采用可重新配置设计，不同于波士顿动力等固定形态人形机器人，不专精于任何特定任务。
据韩联社6月12日报道，SK 海力士 CEO 郭鲁正在昨天会议中表示，公司正评估引入外部生成式 AI 模型方案，包括采用 Microsoft 365 和 Copilot，并从安全性与系统架构角度评估 ChatGPT。公司计划先在无关核心技术的领域引入外部 AI 服务，再逐步扩大应用范围。SK 海力士已有基于开源方案的 AI 服务，引入外部平台后将让员工使用更丰富的 AI 模型。
