每周国内外Ai发展动态研究 2026年5月20至26日

每周国内外AI发展动态研究-2026年5月20至26日

openclaw,@openclaw那个做事的人工智能。openclaw.ai

OpenClaw 2026.5.22 上线⚡网关/模型启动路径变得精简🧠/models降至~5毫秒🔒NPM包会被锁定 DEPS🪟Windows安装/更新路径已加固

等待更少，惊喜也少。

OpenClaw 2026.5.22 让旧聊天室更容易访问。

控制界面的聊天会话选择器现在支持搜索和加载更多分页，因此初始加载保持有界限，不会隐藏旧对话。
OpenClaw🦞
@openclaw
·
5月24日
OpenClaw 2026.5.22 让频道回复更容易调试。

“/verbose on”现在可以在直接聊天、群组、频道和论坛话题中使用，所以当你要求时，工具/进度摘要都能获得。
OpenClaw🦞
@openclaw
·
5月22日
OpenClaw 2026.5.20🦞

🎙️Discord的声音跟着你🔐博士发现明文秘密🧭模型状态解释了意外🪟Windows安装会解冻

还是喜欢无聊的修复。

Branson Pfiester，@branson_atx，openclaw

克劳德·神话比以往任何时候都更接近AGI。
引用
凯文·鲁斯
@kevinroose
·
4月8日
回复 @kevinroose
一如既往，最精彩的内容都在系统卡里。

测试期间，Claude Mythos Preview 突破了沙盒环境，构建了“中等复杂的多步漏洞”以获取互联网访问，并在公园里一位正在吃三明治的研究人员发

开放人工智能，@OpenAI，OpenAI 的使命是确保通用人工智能造福全人类。

今天，我们分享了平面单位距离问题的突破性进展，这是保罗·埃尔德什于1946年首次提出的一个著名悬而未决的问题。

近80年来，数学家们一直认为最佳解大致看起来像方格。

OpenAI模型现已推翻这一看法，发现了一类全新的构造，表现更好。

这是人工智能首次自主解决了数学领域中一个重要的未解问题。

今天Codex Thursday发布的重点内容：1️！Codex 现在可以安全地从手机在你的 Mac 上使用应用，即使 Mac 锁死且屏幕关闭。http://developers.openai.com/codex/app/computer-use#locked-use

人们每周在ChatGPT中生成超过15亿张图片。

研究员
@kenjihata
加入产品负责人
@adele__li
以及主持人
@AndrewMayne
探索自Images 2.0发布以来出现的新用例和趋势。

谷歌人工智能，@GoogleAI，让人工智能对每个人都有帮助。展现思维↓

三年前，双子座开始理解世界。

有了双子座2号，模型学会了思考和推理。

去年年底，双子座3号将任何想法变为现实。

今天，我们继续这段旅程，推出 Gemini 3.5 系列，从 Gemini 3.5 Flash 开始，为座席和编码带来前沿性能。

I/O开发者新闻回顾
如果我不客气：根据你的感觉，这里有个简要介绍。
（专业提示：收藏这篇文章！）
关于在谷歌中用代理构建@Antigravity：
—— 反重力2.0：一款为......
谷歌人工智能
@GoogleAI
·
5月21日
几个世纪以来，科学方法一直是我们进步的最佳工具。但如今，数据如此庞大，任何一位研究者都无法将所有线索串联起来。我们想解决这个问题：

介绍Gemini for Science，一组旨在加速科学探索速度和规模的科学工具和实验。

继续阅读，了解这套首发中的每一项公告🧵👇

Meta 的人工智能，@AIatMeta，我们与人工智能社区一起，通过开放科学突破可能性的界限，创造一个更加互联的世界。

无

Microsoft Azure，@Azure，Limitless innovation. ☁️ Follow along for the latest news and resources from the official

Cohere Command A+ 现已作为托管计算产品在 Microsoft Foundry 中提供。Cohere最新的开源模型专为企业级代理AI工作负载构建，将推理、多语言能力、多模态理解、检索、编码和工具使用整合在一个模型中。
Microsoft Azure
@Azure
·
5月23日
Azure IaaS为高需求应用提供计算和存储的稳定高性能。

在我们的资源中心了解更多信息：https://msft.it/6018vnDNe

建设→发布→推广→成长。

如果你正在为市场开发AI应用和代理，这个系列能够精准掌握驱动实际结果的决策——架构、安全、运维、GTM。

每周新帖：https://msft.it/6012vVeTG

人工智能正在改变企业创新的方式，但真正面临的挑战是如何安全且经济地扩展。Azure Essentials 为您提供经过验证的工具和方法论，让您自信地构建有韧性、安全的 AI 解决方案。

查看信息图：https://msft.it/6015vVRW5

AWS 人工智能，@AWSAI，在 AWS 上构建和扩展下一波 AI 创新浪潮，

每天，数百万人开门营业
@Uber
去到达他们该去的地方。

每一次游乐设施背后，都是毫秒级的瞬间决策。Uber正在扩展AWS，利用Graviton4帮助更快地匹配乘客与司机，并试运行Trainium3以训练更智能的AI模型。

当你在全球范围内运营时，AWS 定制硅片帮助提供维持世界运转所需的性能。

英伟达人工智能，@NVIDIAAI，面向商业领袖的最新突破和人工智能的未来。

（2个DGX火花）+ MiniMax M2.7 NVFP4 = 16个本地AI代理同时运行👀
引用
MR-R0B0T 先生
@mr_r0b0t
·
5月25日
16个本地AI代理同时直播！
MiniMax M2.7 NVFP4 — 2GB 10，无云API。

开场的最佳方式#NVIDIAGTC台北？首席执行官黄仁森在Meet-a-Claw活动中突如其来。🦞Meet-a-Claw汇聚了台湾开发者社区，下午进行了动手演示、专家和开发者推广者的技术讲座、交流网络，以及Jensen为幸运者举办的DGX Spark个人赠品。

在这里捕捉这场激动人心的时刻👇

长视频生成是系统问题。

介绍来自NVIDIA Research的LongLive-2.0：一套端到端的NVFP4训练与推理系统，用于长视频生成。

低精度部署通常依赖训练后的量化，导致模型训练方式与运行方式之间存在差距。

LongLive-2.0 将 NVFP4 感知的训练、蒸馏和 W4A4 推断相结合，保持强劲的基准质量，同时提升速度和内存效率。

AMD 的 AI，@AIatAMD，共同推动人工智能创新。与开发人员一起构建，为开发人员服务。通过开放的生态系统提供支持。由 AMD 提供支持。

人们现在对人工智能有哪些误解？我们问道#AMDevs来发表看法。

请于5月26日在纽约参加一场关于如何在企业级安全可靠部署代理所需的小组讨论会。

我们将邀请到一群令人难以置信的领导者和专家，来自
@nvidia
,
@vercel
,
@AMD
， 和
@alumniventures
.您可以期待实用的见解、坦诚的讨论，以及与塑造下一代企业AI的建设者交流。

名额有限，请立即预留您的位置！👇
https://hubs.la/Q04h2z7L0

了解什么才是真正重要的。建设下一步。

AMD AI Academy 汇聚了面向开发者的学习，涵盖代理、大型语言模型、推理、优化、部署等多个领域。

加入AMD人工智能开发者项目社区，开始探索AMD AI学院：https://bit.ly/4dDYGO2

高通，@Qualcomm，无处不在地提供智能计算。

本周人工智能专题：🔵我们扩大了与
@Stellantis
为其产品组合提供更优质的AI驱动体验，包括自动驾驶
@Snapdragon
游乐设施试点：https://bit.ly/4dBQI85

🔵我们推出了首个面向AI部署的ONNX运行时插件执行提供者：https://bit.ly/42UE5jI

🔵随着Gmail与OpenClaw的集成，AI代理超越了聊天，实现了跨设备实际任务的执行：https://bit.ly/42UyERR

🔵CenterPoint 落在高通 AI 中心，将实时激光雷达物体检测带到边缘，无需依赖云端：https://bit.ly/4wFlYfb

该
@FIRSTweets
机器人世界锦标赛结束了25-26赛季，STEM的未来展露无遗。从演示到全球40个高通支持的团队，这就是赋能下一代创新者的样貌。
高通
@Qualcomm
·
5月22日
当驾驶员开始逃跑时，软件定义的车辆安全系统应能一英里又一英里地保持稳定。其中
@Snapdragon
Ride，我们帮助原厂（OEM）大规模实现实时物体检测和先进自动驾驶——因为最理想的夏季出行是最顺利的。

百度公司，@Baidu_Inc，百度是一家领先的人工智能公司，拥有强大的互联网基础。

今年没能赶上百度创作2026吗？欢迎我们一起探索展览中最新的人工智能产品，包括一款搭载DuMate的机器人，在麻将中表现不俗。

在过去一年里，我们的ESG实践在多方面获得了认可——我们的MSCI ESG评级提升为AA，并再次入选S&P Global的2026年可持续发展年鉴。

从无障碍出行到缩小AI技能差距，我们致力于帮助更多人分享AI带来的进步。

完整的ESG报告见本帖👇

浑源，@TencentHunyuan，腾讯大模型，包括文本生成、图像生成、视频生成和 3D 生成。@我随时！

感谢大家无尽的爱与支持！

我们最新的腾讯魂源翻译模型在Hugging Face上火力全开：🥰Hy-MT2-1.8B 排名 #1🥰Hy-MT2-30B-A3B 在开源模型热门排行榜上排名第 #4，下载量已超过 7,000 次！

为了让大家更轻松，我们推出了基于Hy-MT2的腾讯Hy翻译微信小程序。

它支持语音输入和离线翻译，并强力定制翻译风格和说明——带来更符合你期望且更实用的效果。

试试看并与我们分享你的反馈——我们非常期待你的声音！

HF上的模型：https://huggingface.co/tencent/Hy-MT2-1.8B
https://huggingface.co/tencent/Hy-MT2-30B-A3BGitHub：https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hy-MT2

Qwen，@Alibaba_Qwen，AGI 的开放基础模型。

认识一下Qwen3.7-Max——我们最新的旗舰机，专为特工时代打造。

为真正能完成任务的代理人打造的多功能基础：🧑‍💻编码代理，端到端。前端原型、多文件重构、真正的调试——都做得非常出色。🗂️一位可靠的办公和生产力助理。通过MCP集成和多代理编排完成你的工作。⏱️长远的自主权。连续35小时完成内核优化任务——调用1000+个工具，完全没有手把手。🔌不依赖脚手架。Claude Code、OpenClaw、Qwen Code，或者你自己的栈。到处都保持稳定可靠。

API已经在阿里巴巴Model Studio上了。你也可以在Qwen Studio上试试看。

去创造一些狂野的东西吧！🏃🏃‍♂️

📖博客：https://qwen.ai/blog?id=qwen3.7
✅Qwen Studio：https://chat.qwen.ai/?models=qwen3。7-max
⚡️API：https://modelstudio.console.alibabacloud.com/ap-southeast-1?tab=doc#/doc/?type=model&url=2840914_2&modelId=qwen3.7-max&serviceSite=international

隐式缓存现已在Qwen3.7-Max上线——自动启动，无需设置。⚡️开箱即用更快+更便宜。

需要更高、更确定性的命中率吗？试试显式缓存。🙌
🔗最佳实践🔗：https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/explicit-cache-best-practice

数据砖，@databricks，Databricks 是一家数据和 AI 公司，帮助数据 + AI 团队解决世界上最棘手的问题。

是时候开始打造你的#DataAISummit日程！

听听团队的实用经验分享
@adidas
,
@Atlassian
,
@VirginAtlantic
,
@Princeton
以及更多涵盖人工智能、治理、互操作性和生产数据平台的内容。

浏览一系列真实世界的数据和人工智能会议，塑造了当今组织的建设方式👇
https://databricks.com/dataaisummit?utm_source=linkedin&utm_medium=organic-social&utm_scid=701Vp00000no9yLIAQ

在一小时内，建立基础知识，超越基础提示，将人工智能应用于你的组织。

这项免费培训涵盖：
- 核心生成式人工智能概念和高价值业务用例
- 平衡模型质量、速度和成本
- 构建安全、受控的应用程序以防止幻觉
- 生成式人工智能如何驱动自主人工智能代理

通过测验，获得Databricks徽章，添加到你的LinkedIn个人资料和简历中。https://databricks.com/resources/learn/training/generative-ai-fundamentals?utm_source=twitter&utm_medium=organic-social&utm_scid=701Vp00000ipiYmIAI

不要只是逐步写Spark代码。在Databricks中使用SQL和声明式管道构建端到端数据管道！

这门两小时的动手课程
@andreaskayy
封面：
• 三角洲湖和Unity目录基础
• 青铜→银→金牌建筑
• Lakeflow Designer 和声明式管道
• Genie 和 Databricks 助手工作流程
• 通过AWS消息队列进行调度和流媒体

这一切都通过一个从原始数据导入到分析准备的表格的流程。https://youtube.com/watch?v=nrfP2_frM5k

几十年来，运营数据库和分析数据库作为独立系统存在，因为它们必须如此。

本次攻略将探讨当幕后，
@Spotify
的内部开发者门户运行在Databricks Lakebase上，而非Postgres，测试数据库分支如何改变开发周期。

变化：
• 生产数据库分支可在约1秒内创建
• 点位回收时间不到4秒
• 开发者将模式变更与真实数据（而非模拟数据）进行测试https://databricks.com/blog/backstage-lakebase?utm_source=twitter&utm_medium=organic-social

扩展 AI，@scale_AI，要制作最佳模型，您需要最佳数据。

人类留下。这就是背后的想法
@scale_ai
新的品牌活动。

十年构建人工智能教会了我们一件事：最重要的决策属于人类。负责重要决策的人工智能让人类始终处于中心。

将在旧金山和纽约市直播。接下来去哪里？👀

拥抱脸，@huggingface，构建未来的人工智能社区。http://hf.co/jobs

《拥抱脸》刚刚发布
@LeRobotHF
一个大约2500美元就能制造的人形机器人！

一个完整的开放栈，包含硬件、仿真、训练环境、运行时工具、数据集和机器人学习流程，旨在将类人生物从组装过程带到现实世界的控制。

以下是关键细节。

llama.cpp支持MTP的本地车型速度足够快，可以作为日常使用工具🚀Qwen3.6-27B密集生成在A10G上：从25 tok/st提升到45 tok/s（+78%）！

一致性，@cohere，Cohere 为现实世界的业务问题构建安全、可扩展的私有企业级 AI 解决方案

介绍：Cohere Command A+

我们创造了迄今为止最强大的大型语言模型，优化使其在尽可能少的硬件上运行，并开源发布给所有人。

Cohere Command A+ 现已作为托管计算产品在 Microsoft Foundry 中提供。Cohere最新的开源模型专为企业级代理AI工作负载构建，将推理、多语言能力、多模态理解、检索、编码和工具使用整合在一个模型中。
科希尔
@cohere
·
5月22日
开源🤝NVIDIA
引用
NVIDIA AI 基础设施

@NVIDIAAIInfra
·
5月21日
👏祝贺@cohere在Command A+上——这是一个为NVIDIA Blackwell优化、使用NVIDIA CUDA-X库训练的强大新模型。

为成为其中一员感到自豪！

人为的，@AnthropicAI，我们是一家人工智能安全和研究公司，致力于构建可靠、可解释和可指导的人工智能系统。与我们的人工智能助手交谈

Anthropic联合创始人克里斯·奥拉受邀在今天教皇利奥十四世通谕《Magnifica humanitas》的发布会上发言。

请阅读他讲话全文：

上个月，我们启动了“玻璃翼计划”，这是我们的协作人工智能网络安全项目。从那时起，我们和合作伙伴已在关键软件中发现了超过一万个高严重或严重的漏洞。
人为
@AnthropicAI
·
5月23日
修补这些漏洞将让我们更安全。但软件行业需要适应像Claude Mythos Preview这样的模型能够发现的大量漏洞。

我们在关于玻璃翼计划的初步更新中讨论了这个问题：

在过去的几个月里，我们一直在与学者、哲学家、牧师和伦理学家就人工智能提出的问题进行对话——首先是关于善良性格如何形成。

阅读更多关于我们如何拓宽前沿人工智能讨论的信息：

默夫人工智能,@MurfAIStudio,在几秒钟内将文本转换为逼真的语音。我们为使用语音进行构建的开发人员提供可流式传输、可扩展的自助式 API。

大多数构建语音代理的团队都会遇到同样的瓶颈：测试。

一旦语音代理上线，当真实客户打电话来，遇到你从未预料到的环境和场景时，你怎么知道它真的能维持？每次推送更新、模型变更、新功能时，你怎么知道没有破坏原本正常运行的东西？

5月27日，我们将与
@RohanVasishth
， 首席执行官兼联合创始人
@getbluejay_ai
，进行一场关于测试语音代理并自信交付所需条件的现场对话。
Bluejay是一个面向对话式AI代理的测试和可观测性平台，得到了Y Combinator和Peak XV的支持，迄今已完成超过7200万次AI评估。

我们将介绍为什么大规模手动测试会失效，如何模拟真实世界的复杂性，以及代理上线后的生产监控实际情况。

点击此处注册👇
🔗https://luma.com/cgxki2i5?tk=3qcuqJ

D-ID,@D_ID_,D-ID 的人工智能平台支持以数字人为特色的动态视频和互动体验。

无

中途,@midjourney,社区支持的研究实验室 - 探索新的思维媒介并增强人类的想象力。

今天的小更新。许多人请求为V8型号（之前版本已有）提供“反提示”功能，我们称之为“无旗”。该版本现已以V8.1版本发布！所以如果你想从图片中获得什么（比如人物），试试——不要用人。玩得开心！

稳定性人工智能,@StabilityAI,SD3.5 来了！无与伦比的定制、社区友好的许可和卓越的图像质量。

Stable Audio 3.0 现已在 ComfyUI 中支持从零日起。

开放权重音乐模型（完全授权的数据）——从快速音效和短曲到更长、更具音乐性的作品——都存在于你已有的工作流程中。

Fireflies.ai，@firefliesai，，#1 会议人工智能队友，

无

递归，@RecursionPharma，解码生物学，从根本上改善生活。药物发现的工业革命已经到来。

临床动力、资本效率和高质量数据。

递归首席财务官兼递归英国总裁本·泰勒最近在
@BankofAmerica
全球医疗大会，强调Recursion以数据和人工智能为主导的方法正在构建更具预测性和风险多样化的模型，以更快地将更好的药物送到患者手中。🔹以下是三个关键要点：

1. 关键在于患者的影响。
   正如Ben所指出的，递归操作系统的每个部分都旨在提高临床成功的概率。“归根结底，我们是一家治疗公司。因此，我们真正专注于确保推进供应链。”

2. 数据质量至关重要。
   随着行业急于训练基础模型，Ben强调仅拥有大量数据是不够的。关键在于质量。“如果你只是使用公开数据，或者只是使用机器学习环境外生成的数据，其忠实度会很低，”他说。“一个更小且高度注释的数据集，实际上比大量注释不足的数据集能创造出更多的预测模型。”

3. 通过技术推动资本效率。
   递归不仅利用技术推动新药发展，还极大地改善药物发现的单位经济学——采用严格的分析框架，确保资本直接流向价值驱动项目。“我们应该总是用更低的成本获得更多影响，”本说。“现在，大多数人还没有意识到，我们大约三分之二的成本直接投入到管道项目和合作伙伴关系中。”

随着未来12至18个月多个临床项目的持续发展和催化剂推动，我们正在为数据和人工智能主导的方法展示明确的证据。👉点击这里观看完整会议：https://bofa.veracast.com/webcasts/bofa/healthcare2026/wUIPN6.cfm

奥金,@OwkinScience,Owkin 使用人工智能为每位患者找到合适的治疗方法。

我们与我们的首席医疗官Caroline Hoffmann博士坐下来，探讨她从外科肿瘤学到人工智能驱动生物医学研究的历程，以及她为何认为临床医生需要积极参与塑造人工智能在医学领域的未来发展。

Geoffrey Hinton (@geoffreyhinton) - 深度学习先驱，多伦多大学

无

Yann LeCun (@ylecun) - Meta首席AI科学家，卷积神经网络之父

美国艺术与科学院开放获取期刊《代达罗斯》新刊充满了关于人工智能的优质内容。w/
@demishassabis

@ylecun

@alondra

@pushmeet
还有许多其他
我写过关于人工智能辅助医疗的未来https://amacad.org/daedalus/ai-science-what-is-the-future-of-discovery

Andrew Ng (@AndrewYNg) - Coursera联合创始人，斯坦福教授

哈佛大学刚刚投票决定将本科课程中授予的A成绩限制在班级的约20%。我不赞成这个。这与我认为教育应有的状态背道而驰。我们应设定高标准，同时努力支持100%学习者的成功，而非部分学生。

哈佛管理层采取了这一措施——尽管学生中很大一部分人反对——以应对通胀。成绩膨胀是真实存在的：许多大学给越来越多学生发放A和B等级，这导致平均成绩点（GPA）作为学生技能指标的作用减弱。同时，我们希望学生能够取得成功。问题的核心在于教育机构的角色。我们的目标应该是：
- 帮助学生成功？
- 去评判学生？

这两者都有价值。但我在教育领域工作的重点几乎完全是帮助学生取得成功。

对我来说，很明显很多人都想学习、渴望被赋能，想培养能让他们做新事情的技能！这正是我们DeepLearningAI的重点。这种理念也是为什么我的在线课程（从早期在Coursera上的斯坦福在线课程开始）允许无限制次的批改作业重试。

我相信让——甚至鼓励——某人重做直到成功。这与他们第一次没做对的事来评判不同。此外，我希望作业主要是为了帮助人们练习和学习，而不是用来评判他们的技能水平。这就是为什么我更喜欢创建“练习题”和“练习实验室”——这些问题在你思考时能帮助你积累练习并巩固你的知识。与主要用于评估技能的“评估题”相对。

但哈佛的举措难道不会让GPA更有意义，帮助潜在雇主识别强有力的候选人吗？我雇佣了大量来自哈佛和其他机构的人，可以自信地说，GPA并不是一个重要的信号。我们有筛选和面试流程，能更准确地判断一个人是否真正有技能。我不需要申请者GPA分数差距更大来判断谁真的很厉害！

需要明确的是，评估也有其价值。尽管标准化考试备受反感，但像SAT、ACT、GRE、TOEFL等高质量考试能客观衡量某个领域的能力。我发现大多数人都想学习和成功。也有人希望严格的评估（比如申请学校录取），但这需求较小，也不是我在构建教育产品时的重点。

哈佛常被形容为一所“精英”教育机构。成为精英有两种方式：一种是限制招生人数，然后即使是被录取的学生，也将表现优异的人数限制在20%。我更愿意走一条不同的道路：设定高标准，教授精英、尖端技能，同时不懈努力帮助每个人成功。这样，精英的定义不是排斥他人，而是帮助尽可能多的人变得卓越。

[原文：The Batch通讯]
吴安德鲁
@AndrewYNg
·
5月21日
新课程：打造能够生成图像和视频的AI代理——这是一个尚未被充分探索的前沿领域。性能的关键在于让代理评估自身输出，并不断迭代以提升质量。本短期课程由以下内容共同构建
@googlecloudtech
由Katie Nguyen和Wafae Bakkali授课。

你将学习三种评估技巧并结合在一个智能体中：图像-文本相似度评分以核对输出是否与提示相符;一个基于品牌一致性等自定义标准进行评分的LLM评判;以及结构化的评分标准，将提示拆分为可验证的是非问题，如“画面中的主题吗？”和“摄像机运动是否匹配？”

你将获得的技能：
- 学习图像和视频提示工程
- 构建一个将品牌指南转化为UI模型的形象代理
- 构建一个视频代理，规划多场景解说并同步音频动画参考帧

加入并创建制作图片和视频的经纪人！https://deeplearning.ai/courses/ai-agents-for-image-and-video-generation

Fei-Fei Li (@drfeifei) - 斯坦福HAI院长，ImageNet发起人

首届世界卡拉松的冠军们已经到场！🏆走进博物馆，一个互动档案馆，展示世界卡车展获奖作品。每个门户都打开，进入新的空间体验。👉 http://jam.worldlabs.ai

Sam Altman - OpenAI CEO，ChatGPT背后的推动者。X账号：@sama背景：领导生成式AI的普及，关注AI安全和监管。

你最希望人工智能未来解决什么问题？

也许我们能帮忙！
山姆·奥特曼

@sama
·
5月22日
新战术典今天发售！
引用
OpenAI 开发者

@OpenAIDevs
·
5月22日
今天是Codex Thursday，没错，我们会为你带来最新消息。

首先是Appshots，这是一种将你正在制作内容的背景带入Codex的新方式。

我们最期待的三件事：

1. AGI加速研究
2. 加速AGI的公司
3. 个人通用人工智能加速每个人实现目标

今天宣布单位距离结果真是太棒了。

昨天很高兴宣布，我们将向每家YC公司投资200万美元的OpenAI信用。

现在我们需要加大对3号的努力！

Sundar Pichai - Google/Alphabet CEO，主导Google AI战略。X账号：@sundarpichai背景：推动Google在AI搜索、云服务和硬件中的应用。

就在舞台下#GoogleIO，今天早上的一些精彩片段🧵Gemini 3.5 Flash 今天已向所有
@antigravity
以及我们的产品和API中。

相比3.1 Pro，3.5 Flash在几乎所有基准测试中都更好，编程方面取得了巨大进步。它也和最好的型号差不多，但速度非常快（比其他Frontier型号每秒快4倍）。而在智力与输出速度的关系上，它在右上角象限中处于一个独立的层次。

很期待看到你们用反重力打造的东西，我们刚刚又把反重力的限制提高了三倍，不过这次是每周配额。不要停止建设！
引用
瓦伦·莫汉
@_mohansolo
·
5月22日
昨天，我们在反重力上突破了三倍的限制，看到你建造了更多。我们听到有人担心在几次工作后就达到每周的限制。为了给你更多时间，我们所有付费套餐的每周Gemini配额又增加了三倍。

我们已经

Satya Nadella - Microsoft CEO，领导Azure AI和OpenAI合作。X账号：@satyanadella背景：将AI整合到微软生态系统，主导Copilot等产品。

无

Greg Brockman - OpenAI联合创始人兼CTO。X账号：@gdb背景：推动GPT系列模型的技术发展。

军典自我提升提示
引用
瓦伊巴夫（VB）斯里瓦斯塔夫
@reach_vb
·
5月24日
更新：在收到反馈后，我想出了一个更好的提示版本

让Codex在你的会话、记忆和编年史中查看，识别模式，重复利用已有内容，只创建最小的有用技能、子代理或自动化。

用于事实核查的GPT-5.5专业版：
引用
伊桑·莫利克
@emollick
·
5月24日
GPT-5.5 Pro 是一个非常可靠的事实核查工具。我可以写整章，它也能准确追踪每一个关键参考。唯一真正让人烦恼的是它喜欢细微差别，所以会回归很多“大致想法是对的，但你没考虑到X的细节”。
格雷格·布罗克曼

@gdb
·
5月24日
但被低估了，Codex 是开源的
引用
艾哈迈德
@ah20im
·
5月24日
当我告诉很多人Codex是开源的时，他们都会感到惊讶

Lisa Su - AMD CEO，AI芯片竞争的关键人物。X账号：@LisaSu背景：推动AI优化芯片发展，与NVIDIA竞争。

回到台湾，与客户、合作伙伴和行业领袖共度时光，亲眼见证生态系统中创新的惊人速度，总是令人欣喜。精彩的对话，美食，以及人工智能的巨大动力。

本周能在中国与客户、合作伙伴、开发者以及我们的团队一起，非常开心
@AMD
遍及北京、上海和苏州的团队。

很喜欢上海AMD DevDay的现场氛围，展示了我们在推动AI普及方面取得的进展。感谢所有加入我们的人。

Jeff Dean - Google高级副总裁，Google Brain创始人。X账号：@JeffDean背景：领导TensorFlow等AI基础设施开发。

不到两分钟就答了四道题。感谢谷歌社交团队推荐了这个小插曲#googleio昨天！
引用
谷歌
@Google
·
5月21日
4个问题@JeffDean（谷歌首席科学家，也是2012年关于无监督学习和神经网络的著名“猫论文”的作者之一）不到2分钟#GoogleIO:

Mustafa Suleyman - DeepMind联合创始人，Inflection AI创始人。X账号：@mustafasuleyman背景：推动AI在对话系统中的应用。

一个小小的思考实验，帮助大家更好地理解AI芯片的改进：

想象地球上的每个人都用计算器每秒做一次计算。每个人都是全天候不停地工作。每一秒，我们都在计算器上按等值，进行长码乘法。

我们所有人连续连续击打大约需要22天，才能完成一颗GB300芯片在一秒内完成的任务。

Oriol Vinyals - Google DeepMind研究员，AlphaStar项目负责人。X账号：@OriolVinyalsML背景：AI在游戏和策略领域的应用专家。

这是我连续第三次参加谷歌I/O。有些事情变了，有些（比如从第一天起就一直存在的优秀同事）没有。
@JeffDean

@borgeaud_s

Andrej Karpathy - 前Tesla AI总监，OpenAI研究员。X账号：@karpathy背景：自动驾驶AI和计算机视觉领域的专家。

个人更新：我加入了Anthropic。我认为未来几年在大型语言模型的前沿将尤为具有深远影响。我非常期待加入团队，重返研发工作。我依然对教育充满热情，计划未来恢复相关工作。

Jack Clark - Anthropic联合创始人，AI政策专家。X账号：@jackclarkSF背景：关注AI对社会的影响和治理。

为下一期《Import AI》写了一个虚构故事，和我之前的作品很不一样。我认为随着人工智能变得更强大，人类未来会有美好的事物，我也试图在这里捕捉其中的一些。该期应于周二发布。

Reid Hoffman - LinkedIn联合创始人，Greylock Partners投资人，AI伦理倡导者。X账号：@reidhoffman背景：投资多个AI初创公司，探讨AI与工作的未来。

213.

“我们不该掌控世间所有潮汐，而是做我们所能为的，以助我们所处的那些年，清除我们所知田野中的邪恶，让来世者有干净的土地耕种。”
里德·霍夫曼
@reidhoffman
·
5月23日
这是否意味着人工智能研究人员、员工和学生现在必须离开国家，等待积压的流程才能继续他们的工作？

这对科技、商业乃至整个美国来说都是有害的举动......

Patrick Collison - Stripe CEO，支持AI支付与业务优化技术。X账号：@patrickc背景：推动AI在金融科技中的应用

Tyler和我刚刚发布了一份新美学资助的获奖名单：https://newaesthetics.art/grants.

非常感谢所有申请者。申请数量远超预期。我们资助了28个受助者，期待他们创造出什么成果。

我对整个事情的感想：

• 虽然显然存在选择动态，但找到超越当前审美潮流的道路似乎比我预想的更广泛地引起了艺术界的关注。许多申请者表达了对现状的不满，有些措辞强烈。因为申请太多，我们不得不在几周后关闭。
• 现在下定论还为时过早，但美作为一种无所畏惧的目标（与现代主义和当代方法中的许多观点相反）以及将前现代风格转化为当代新事物的方式，似乎正日益受到关注。
• 这些奖项让我反思了一个显而易见的问题：艺术家坚持做新事物一定有多难：学校、画廊、买家等，这些机构都有结构性内嵌的偏好。这些个人奖项让我思考支持新集群会以何种形式出现。
• 建筑学在我看来是最容易孕育新思想的学科。一位记者观察到：“美国建筑师在与学院的关联以及众所周知的法规问题上受到一定限制。人们往往会过度思考，使设计对深入讨论的人来说形式上有趣，但缺乏诗意和魔力。欧洲、南美及其他地区还有更多公司“就是做事”（尤其是在那些更容易建造的地方）。”这一点在投稿中表现得尤为明显。
• 人工智能似乎正在以一种相当根本的方式让人们重新思考事物，就像19世纪末城市化、工业化和摄影普及所做的那样。对一些人来说，这将意味着有趣的新型AI增强艺术形式，但重新思考的影响可能更广泛。
• 艺术资金显然依然岌岌可危且稀缺。这很遗憾，但也可能意味着个别行动者也能产生有意义的影响，我鼓励其他感兴趣的人参与进来。
• 有很多事情没有被书写下来，我非常感谢一路上帮助和建议我的人。

Emad Mostaque - Stability AI创始人，Stable Diffusion背后推手。X账号：@EMostaque背景：推动开源AI生成模型。

看看后期训练是否使用了像他们调校Kimi作为基础模型时光标那样的预训练计算量的倍数，会很有趣
引用
埃隆·马斯克

@elonmusk
·
5月25日
Grok 基础型号V9中型（1.5T）已完成培训。评估结果看起来不错。补充训练中加入了大量光标数据，未来还会有更多内容。

微调正在进行中，几天后开始强化学习。距离公开发布还有2到3周。

说实话，我以为他们是在说不允许18岁以下的研究人员

这个年龄段确实有一些非常优秀的人工智能研究者
引用
重叠：商业与科技
@Overlap_Tech
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5月24日
Anthropic不允许18岁以下的儿童——原因如下
⁣
“我们对人工智能会对孩子做什么了解不够。必须在有成年人在场的情况下进行。必须有人参与进来。“——@DanielaAmodei

Alexandr Wang - Scale AI创始人，AI数据标注领域的领导者。X账号：@alexandr_wang背景：为AI模型提供高质量训练数据。

无

Clement Delangue - Hugging Face CEO，AI开源社区推动者。X账号：@ClementDelangue背景：构建AI模型共享平台。

今天，我正在努力更好地理解编码助理是如何提及HF产品的。

采用了运行大量查询并分析答案的简单方法，
@DAKlingbeil
的https://submarine.ai（例如：https://huggingface.co/datasets/clem/mentionsanalysis_whatsbest_april26/blob/main/claude_code__claude-opus-4-6__medium__enabled.jsonl)

有没有更好或不同的方法？你觉得什么方法有效？

** Vinod Khosla - Khosla Ventures创始人，AI初创公司早期投资者。X账号：@vkhosla背景：投资多个AI健康和能源项目。**

非常精英主义：“人工智能应该如何与世界互动”是“人文学科、宗教、哲学、整个社会”的问题。人类并非天生就有人文学科、宗教、哲学家或精英机构，拥有优越感。问题是人类在没有精英主义的假象下去回答！
引用
TFTC
@TFTC21
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17小时
Anthropic的联合创始人刚刚去了梵蒂冈，坐在教皇和一群枢机主教面前，告诉他们他的团队不断在AI模型中发现“神秘甚至令人不安”的东西。

他指的是：Anthropic在四月发表了一项研究，显示Claude

同意，专注于人工智能的弱点会加速它并创造机会
引用
马可帕夏
@34marcopascha
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11小时
回复 @vkhosla
@vkhosla这正是前沿创始人应该为之打造的目标。

人工智能在流利度方面变得非常出色。

但公司并不是靠流利度来运作的。

公司依赖信任、规则、层级、审批、问责、记忆、风险控制和证据。

下一个关键层则不是
维诺德·科斯拉
@vkhosla
·
11小时
我认为这将是一个非常重要的领域。创始人应该做AI不擅长的事情。
引用
萨蒂亚
@sathyanellore
·
12小时
自形式化是下一个关键的前沿解锁，带我们进入ASI！！我们很高兴能与@PramaanaLabs以及@vkhosla6月10日。如果你是对前沿感兴趣的研究人员、创始人或投资者，你应该在这里。

Ben Horowitz - Andreessen Horowitz联合创始人，AI商业化推动者。X账号：@bhorowitz背景：支持AI与企业服务的结合。

无

Elad Gil - 独立投资者，前Twitter高管，AI独角兽支持者。X账号：@eladgil背景：投资生成式AI和数据平台。

故事背景
@cerebras
630亿美元首次公开募股，创始人兼首席执行官
@andrewdfeldman

Chris Dixon - Andreessen Horowitz合伙人，AI与区块链结合的推动者。X账号：@cdixon背景：投资AI驱动的Web3项目。

投资Catena第二部分
@cdixon和@liz_harkavy
现代支付轨道并不适合自主软件。ACH转账需要几天才能结清，卡网络收取高额费用，反欺诈系统设计上......

Max Tegmark AI/未来 @tegmark MIT, Future of Life Institute

尽管教皇利奥十四世的通谕未明确提及人工智能公司所称的超级智能，但其反对人工智能、支持可控人工智能工具的立场十分明确：“人类——无论其宏伟还是伤痛——都绝不能被取代或超越。”

Matei Zaharia 大数据/AI @matei_zaharia Databricks, UC Berkeley

很高兴分享：MAP已被接受为🌟ICML聚焦🌟我们希望MAP能够提供数据驱动的洞见，帮助社区围绕代理系统开展各种尚未充分探索的研究方向！

非常感谢并祝贺我出色的合著者们。大家见
马修·扎卡赖亚斯 已转帖
数据砖
@databricks
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5月23日
几十年来，运营数据库和分析数据库作为独立系统存在，因为它们必须如此。

本次攻略将探讨当幕后，
@Spotify
的内部开发者门户运行在Databricks Lakebase上，而非Postgres，测试数据库分支如何改变开发周期。

变化：
• 生产数据库分支可在约1秒内创建
• 点位回收时间不到4秒
• 开发者将模式变更与真实数据（而非模拟数据）进行测试https://databricks.com/blog/backstage-lakebase?utm_source=twitter&utm_medium=organic-social

Thomas Wolf NLP/开源 @Thom_Wolf Hugging Face

今天我们发布了马赛克模型，这是一个概率天气模型，改变了机器学习天气预报的帕累托前沿。

它能媲美最先进模型的能力，同时在单个H100上生成24个成员、10天的全球预报，时间不到12秒。

开源模型使用加速增长的新转折点即将到来
引用
刺蝟
@HedgieMarkets
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5月22日
🦔Microsoft本周取消了内部的Claude Code许可，原因是基于代币计费的成本难以承受，即使对拥有几乎无限云资源的公司来说也是如此。Uber的CTO发出了一份内部备忘录，警告公司在短短时间内就耗尽了2026年的全部AI预算

认识一下Stable Audio 3.0，这款为艺术实验而打造的开放式重量型号家族。

这是我们开放的邀请，尝试生成音频的实验。我们相信，最优秀的创新仍在等待实现。

3.0版本的4-1-1：📣你拥有自己的产出，并可根据稳定人工智能社区许可证（最高收入100万美元）分发和商业化。🎵新增和改进的功能包括可变长度生成，最长可达六分钟，以及在便携设备上完整创作歌曲，无需GPU使用。✅使用完全授权的数据集进行训练。🎨你可以在自己的数据库中自定义模型，支持我们首次文档化的LoRa训练。

更多关于模型的信息👇