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实验室
不用每天手动刷十几个官方博客。OpenAI、Anthropic、DeepMind 等实验室的一手发布，每篇都提炼出核心内容。
GPT-Red：解锁自我改进以提升鲁棒性
OpenAI 推出了 GPT-Red，这是一个通过自我对抗强化学习训练的自动化红队模型，用于识别漏洞并对抗性地训练未来模型（如 GPT-5.6 Sol），以使其对提示注入更具鲁棒性。
Anthropic 承诺向加拿大 AI 研究投入 1000 万加元
Anthropic 正在向加拿大研究机构投资 1000 万加元，并扩大初创企业的 API 访问权限，以支持下一代负责任的 AI 开发。
Real World VoiceEQ: 测量语音 AI 中的人类质量
Hugging Face 和 Hume AI 推出了 Real World VoiceEQ，这是一个以人为基础的基准，旨在超越传统技术指标来评估语音 AI 的情感、声学和对话质量。
vLLM TML Inkling 支持
vLLM 已宣布对 1T 参数多模态模型 TML Inkling 提供 Day-0 支持，通过专门的架构优化，在 4 张 GB200 GPU 上实现了高达 380 tok/s/user 的性能。
Thinking Machines Inkling 发布说明 / 新功能
Thinking Machines 发布了 Inkling，这是一个拥有 1 万亿参数的多模态开源模型，具有 100 万上下文窗口，并原生支持图像、文本和音频输入。
Grok Build 开源发布
xAI 已将 Grok Build 开源，这是一个支持本地优先执行和可扩展扩展系统的代码代理及终端用户界面（TUI）。
OpenAI 关于在代理时代管理 AI 投资的指南
OpenAI 概述了企业 AI 投资的战略框架，将重点从 token 定价转移到每美元的有用工作和基于结果的 ROI。
vLLM 和 TileRT 集成用于低延迟关键服务
vLLM 已将 TileRT 0.1.5 集成为可插拔的解码引擎，以在保持 vLLM 标准预填充和服务基础设施的同时，为低延迟关键工作负载提供原生的每用户解码速度。
数据科学团队如何使用 ChatGPT Work
OpenAI 已详细说明数据科学团队如何使用 ChatGPT Work 将原始数据、仪表盘和业务背景转化为可审阅的分析资产。
销售团队如何使用 ChatGPT Work
OpenAI 推出了 ChatGPT Work 和专用销售插件，帮助销售团队将客户背景和客户数据整合为可操作的销售成果，如销售漏斗简报和客户计划。
销售团队如何使用 ChatGPT Work
OpenAI 通过 ChatGPT Work 和专门的销售插件为销售团队引入了工作流，用于将 CRM 数据和通信日志综合成可操作的销售成果物。
数据科学团队如何使用 ChatGPT Work
OpenAI 推出了 ChatGPT Work，作为一种工具，可供数据科学团队将碎片化的数据、Dashboards 和笔记整合为待评审的分析资产。
加拿大如何使用 Claude：来自 Anthropic 经济指数的洞察
加拿大在顶级用户中人均 Claude 采用率位居全球第二，其使用模式主要受劳动力构成和官方双语政策驱动。
Claude 用于创意工作：创意软件集成的新连接器
Anthropic 发布了一套连接器，将 Claude 与行业标准创意软件集成，为创意专业人士实现自然语言控制、自动化制作任务以及增强的工具掌握能力。
Anthropic 开设悉尼办事处并任命 Theo Hourmouzis 为澳大利亚和新西兰总经理
Anthropic 已正式开设其悉尼办事处，并任命 Theo Hourmouzis 为澳大利亚和新西兰总经理，以扩大其在区域内的影响力并推动企业级 AI 的采用。
Google DeepMind 为印度教育工作者推出 ATL Saathi
Google DeepMind 已推出 ATL Saathi，这是一个由 Gemini 驱动的 AI 助手，旨在为印度阿塔尔探索实验室（ATL）的教育工作者提供全天候的规划和培训支持。
EAGLE-3 在 AMD Instinct GPU 上的推测解码
vLLM 和 AMD Quark 已在 AMD Instinct GPU 上实现了 EAGLE-3 推测解码的端到端管道，使 Kimi-K2.5 的吞吐量提升最高可达 2.00x，MiniMax-M2.5 的吞吐量提升最高可达 1.79x。
Anthropic Claude 在不同模型与语言中的价值观
Anthropic 发布了一项研究，表明 Claude 表达的价值观可以简化为四个维度，这些维度在不同模型版本和前 20 种语言之间存在系统性差异，揭示了在顺从度、热情度、深度和坦诚度方面的可衡量变化。
Deutsche Telekom AI原生转型
Deutsche Telekom 通过重新设计其运营模式、将 AI 集成到网络运营和语音通信中，并在其 200,000 名员工中推广 ChatGPT Enterprise，正在过渡到 AI 原生电信提供商。
Anthropic 与 UST 合作推动物理 AI 与企业集成
Anthropic 与 UST 合作，将 Claude 集成到物理 AI 工程流程以及半导体、汽车、医疗、电信和银行领域的企业系统中。
Profiling in PyTorch (Part 3): Attention is all you profile
Hugging Face 的《PyTorch 分析指南 (第 3 部分)》展示了不同的注意力实现如何在 PyTorch 分析器追踪中呈现，揭示了朴素、原地、math、高效、flash 和 cuDNN 后端的性能权衡。
vime 对 AMD Instinct GPU 的 ROCm 支持
vLLM 已宣布为 vime 提供 ROCm 支持，使得端到端的强化学习后训练工作流能够在 AMD Instinct MI300X 和 MI355X GPU 上原生运行。
开始使用 ChatGPT：核心功能和工作流程指南
OpenAI 提供了一份 ChatGPT 的基础指南，详细说明了 Chat 模式和 Work 模式的区别、提示工程基础以及语音功能的集成，以提高生产力。
Anthropic Golden Gate Claude 可解释性演示
Anthropic 展示了通过手术式地改变模型内部激活值来创建 Golden Gate Claude 的能力，这是 Claude 3 Sonnet 的一个版本，它对金门大桥非常痴迷。
Anthropic 长期利益信托治理结构
Anthropic 引入了长期利益信托 (Long-Term Benefit Trust, LTBT)，这是一个独立的机构，旨在确保随着 AI 能力的进步，公司的治理结构与人类的长期利益保持一致。
Anthropic 任命 Ben Bernanke 加入长期利益信托 (Long-Term Benefit Trust)
Anthropic 已任命前美联储主席、诺贝尔奖得主 Ben Bernanke 博士加入其长期利益信托 (Long-Term Benefit Trust)，以就先进 AI 对社会的影响提供经济专业知识。
Anthropic 启动“难题计划”以应对 AI 对社会的影响
Anthropic 发起了一项新计划，旨在征集并公开追踪公众针对先进 AI 在社会、经济和伦理影响方面提出的最困难问题的回答。
GPT-5.6 发布：Microsoft 365 Copilot 的新首选模型
OpenAI 已将 GPT-5.6 引入为 Microsoft 365 Copilot 的首选模型，通过更高质量的输出和更好的 token 效率，提升 Word、Excel、PowerPoint、Chat 和 Cowork 的生产力。
Mistral Studio: Prompt 与 Skill 的版本控制
Mistral AI 在 Studio 中引入了一套记录系统，为 prompt 和 skill 提供版本化、所有权和可追溯性，从而实现更快的迭代和受治理的生产环境部署。
OpenAI 生物奖励计划转型与 GPT-5.6 范围
OpenAI 已将 GPT-5.5 生物漏洞奖励计划转型为持续进行的 OpenAI Bio Bounty Program，并将 GPT-5.6 和 GPT-5.5 的通用越狱奖励提高到了 $50,000。
ChatGPT Work 和 GPT-5.6 发布
OpenAI 已推出 ChatGPT Work，这是一个由 GPT-5.6 驱动的代理系统，能够跨应用执行多步骤工作流，创建文档和网页应用，并执行计划任务。
GPT-5.6 Sol、Terra、Luna：性能、特性与可用性
OpenAI 推出 GPT-5.6，推出 Sol、Terra 和 Luna 模型，提升了每美元的性能，具备超大规模多代理能力，并加强了安全防护。
Ollama 融资与开源模型平台扩张
Ollama 已筹集 8800 万美元，以扩展其运行和扩展开源 AI 模型的平台，服务于 890 万开发者和 85% 的财富 500 强公司。
Anthropic 推出 Reflect with Claude beta 版
Anthropic 推出了名为 Reflect with Claude 的 beta 功能，允许用户追踪、可视化并优化其 AI 使用模式，从而更好地将 AI 集成到日常生活中。
Anthropic Claude 机器人评估显示高层控制快速进步，但直接扭矩控制能力有限
Anthropic 2026年7月的研究发现，新版本 Claude 模型能够可靠地监督预训练的运动和操作策略，而直接低层电机控制在各类机器人平台上仍不可靠。
Anthropic 宪法分类器：防御通用越狱攻击
Anthropic 宣布推出宪法分类器，这是一种新的输入-输出过滤系统，在仅增加适度计算开销和 0.38% 的无害拒绝率的情况下，将通用越狱成功率降至 5% 以下。
OpenAI 国家安全原则与政府合作
OpenAI 已发布其国家安全原则，以提供公司在政府合作以及技术在国家安全和执法中的使用方式的透明度。
OpenAI 对 SWE-Bench Pro 编码评估缺陷的分析
在一次审计揭示约 30% 的基准任务因过于严格的测试和描述不明确的提示等问题而损坏后，OpenAI 撤回了对 SWE-Bench Pro 的推荐。
Robostral Navigate 发布说明
Mistral AI 推出了 Robostral Navigate，一个 8B 参数的模型，使机器人仅通过单个 RGB 摄像头即可自主导航复杂环境，在未见的 R2R-CE 基准测试中达到 76.6% 的成功率。
OpenAI Academy K–12 教育工作者 AI 技能研讨会
OpenAI Academy 与沃尔顿家族基金会合作，推出 AI 技能研讨会，为超过 1,600 名 K–12 教育工作者提供动手培训，帮助他们将 AI 融入教学和行政管理。
Hugging Face 原生速度 vLLM Transformers 建模后端
Hugging Face 通过在运行时动态应用推理专用的层融合，更新了 transformers vLLM 后端，使其吞吐量能够匹配或超过自定义 vLLM 实现。
介绍 GPT‑Live‑1 和 GPT‑Live‑1 mini：OpenAI 的全双工语音模型
OpenAI 宣布推出 GPT‑Live‑1 和 GPT‑Live‑1 mini，这两款全双工语音模型实现自然、可打断的对话，并将复杂推理委派给 GPT‑5.5，现已在全球范围内向 ChatGPT 用户推出。
Anthropic 和 AE Studio 推出用于双重用途知识控制的 GRAM
Anthropic 和 AE Studio 开发了梯度路由辅助模块 (GRAM)，这是一种将双重用途知识隔离到可移除的分隔区中的方法，旨在防止滥用而不牺牲通用模型的性能。
Hugging Face 与 Amazon SageMaker Studio 集成
Hugging Face 推出了与 Amazon SageMaker AI 的深度链接集成，使开发者能够通过一次点击，从模型发现直接进入 SageMaker Studio 进行微调或部署。
Foundry 托管计算上的 Hugging Face 模型
Microsoft Foundry 现在整合了一个经过策划、每周刷新的 Hugging Face 开放权重模型目录，可以通过一键部署到 Foundry 托管计算上，以实现企业级运营化。
智能是免费的，现在怎么办？面向代理、由代理构建以及由代理驱动的数据系统
BAIR 研究者提出了一种新框架，用于在 AI 推理成本趋近于零时，重新设计数据系统以适应代理工作负载、代理状态管理以及代理驱动的系统合成。
Hugging Face 和 SkyPilot 集成以实现零弹出 AI 存储
Hugging Face 和 SkyPilot 已集成，使 AI 工作负载能够在任何云提供商上运行，并且读取存储在 Hugging Face Hub 上的模型和数据集时产生零弹出费用。
MUFG AI 原生转型与 OpenAI
MUFG 正与 OpenAI 合作，为 35,000 名员工实施 ChatGPT Enterprise，并开发 AI 驱动的客户体验，以转型为 AI 原生金融集团。
澳大利亚支付Plus整合ChatGPT Enterprise和Codex
澳大利亚支付Plus（AP+）已部署ChatGPT Enterprise和Codex以加速技术调查、简化复杂知识工作，并将产品原型时间从几周缩短到一天。
LeRobot v0.6.0 release notes / what's new
LeRobot v0.6.0 引入了世界模型策略、扩展的 VLA 模型库、统一的奖励模型 API，以及具有 DAgger 式人机回环纠正功能的新部署 CLI。