Category: 最新消息

Godot 引擎团队今日发布贡献政策更新，明确要求所有代码必须由人类撰写，全面禁止使用 AI 生成实质性代码或自主 AI 代理提交。政策同时禁止“氛围编码”，仅允许 AI 用于代码补全、正则等辅助性工作。此前因大量 AI 生成的低质量 PR 耗费维护者精力，团队已多次表达疲惫。新规将直接影响开源贡献流程，强化人类主导开发。 信源:https://godotengine.org/article/contribution-policy-2026/ ✕ 📱 分享到微信 📤 分享图片 或长按图片 → Save to Photos → 发到微信 📤 分享这篇文章 💬 分享微信好友𝕏 X 分享in LinkedIn 点击”分享微信好友”→ 长按图片发到微信

Anthropic 今日推出 Claude Sonnet 5，定位“最具代理能力”的 Sonnet 系列新模型。该模型在编码、工具使用和日常工作中达到此前需更大规模模型的性能水平，同时保持 Sonnet 的速度与定价。Sonnet 5 已上线 Claude.ai（网页、iOS、Android），开发者可通过 Claude Platform、Amazon Web Services、Google Cloud 及 Microsoft Foundry 使用 API。官方强调其在长时程代理、浏览器/计算机使用及企业工作流中的优势。 信源:https://www.anthropic.com/claude/sonnet ✕ 📱 分享到微信 📤 分享图片 或长按图片 → Save to Photos → 发到微信 📤 分享这篇文章 💬 分享微信好友𝕏 X 分享in LinkedIn 点击”分享微信好友”→ 长按图片发到微信

美国协作自主 AI 公司 Palladyne AI 旗下子公司 GuideTech 于 6 月 29 日宣布，与一家国防主承包商签订 230 万美元合同，将部署其 BRAIN 飞行计算机和 FLEX 飞行软件框架，用于开发、测试和部署低成本动能反无人机（C-UAS）拦截系统。该合同为直接产品销售，未来可能有后续量产订单。 这一动作标志着 Palladyne AI 在国防领域的商业化落地加速。公司此前通过收购 GuideTech 等资产构建垂直整合能力，已形成从 embodied AI 软件到硬件制造的完整链条。合同强调“低成本每效果”和快速迭代，正契合美军对 attritable（可消耗）系统的优先需求。 对比传统国防承包商依赖多年周期的模式，Palladyne 的 AI 驱动方案将原型周期从数年压缩至数月，凸显软件定义硬件的优势。与 NVIDIA、Palantir 等在边缘计算和作战数据平台的布局相比，Palladyne 更聚焦具体飞行控制与自主拦截，填补了从演示到部署的中间环节。 下一步值得跟踪的是合同是否转为大规模生产订单，以及类似 AI 飞行系统在其他反无人机或 loitering munitions 项目中的复制潜力。AI 在物理世界实时运营的案例正从演示走向合同落地，国防领域或成首批规模化验证场。 信源：https://militaryembedded.com/avionics/software/flight-computer-and-software-pact-signed-by-palladyne-ai-for-cuas-use ✕ 📱 分享到微信 📤 分享图片 或长按图片 → Save to Photos → 发到微信 […]

Anthropic 今日正式发布 Claude Science，这是一款集成 60 余种科学技能与数据库连接器的 AI 工作台，支持文献分析、多步实验执行、蛋白结构可视化及可审计的代码与成果生成。Beta 版面向 Claude Pro、Max、Team 和 Enterprise 用户开放，支持 macOS 与 Linux，本地或远程 HPC 环境运行，内置审阅代理自动校验引用与计算。早期用户已用于单细胞测序、CRISPR 设计和流行病学分析，显著缩短研究周期。该工具将加速生命科学发现与 reproducibility 实践，成为科研范式转变的重要看点。 信源:https://www.anthropic.com/news/claude-science-ai-workbench ✕ 📱 分享到微信 📤 分享图片 或长按图片 → Save to Photos → 发到微信 📤 分享这篇文章 💬 分享微信好友𝕏 X 分享in LinkedIn 点击”分享微信好友”→ 长按图片发到微信

AWS 今日宣布投入10亿美元成立 Forward Deployed Engineering 组织，将数千名工程师嵌入客户现场，专注 agentic AI 解决方案部署，把项目周期从数月压缩至数天，并确保客户结束后可独立运行。该模式与 OpenAI、Anthropic 类似团队呼应，强调自给自足而非长期驻场。 此举标志 AWS 从云基础设施向 AI 落地服务深度转型，短期内或加速企业 AI 采用速度。 信源:https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-1-billion-forward-deployed-ai-engineers ✕ 📱 分享到微信 📤 分享图片 或长按图片 → Save to Photos → 发到微信 📤 分享这篇文章 💬 分享微信好友𝕏 X 分享in LinkedIn 点击”分享微信好友”→ 长按图片发到微信

NVIDIA 今日发布博客，阐述其推理软件栈如何与 GPU、CPU、网络及系统协同设计，并依托开源生态，在 AI 工厂生产部署中实现最低 token 成本。该栈整合生产运营、应用加速与基础设施访问三层，使单点优化累积为系统级性能提升，已在 Blackwell 平台上推动 DeepSeek V4 等模型 token 成本显著下降。Baseten、Deep Infra 等多家提供商已验证其实用价值。 此举将持续巩固 NVIDIA 在 AI 推理经济中的主导地位。 信源:https://blogs.nvidia.com/blog/inference-software-lowest-token-cost/ ✕ 📱 分享到微信 📤 分享图片 或长按图片 → Save to Photos → 发到微信 📤 分享这篇文章 💬 分享微信好友𝕏 X 分享in LinkedIn 点击”分享微信好友”→ 长按图片发到微信

比利时网络安全公司Aikido Security今日宣布收购Root.io，后者专注开发AI平台，用于保护开源组件安全，已累计融资约3760万美元。收购后，Aikido将整合Root的自动修补与加固容器镜像能力，实现对开源供应链漏洞的即时回补与无迁移部署。Root团队并入Aikido，双方共享开发者优先的安全平台愿景。 此举强化Aikido在AI时代软件供应链防护的端到端能力，预计将加速其在开源生态的渗透与产品迭代。 信源:https://www.globenewswire.com/news-release/2026/06/30/3319854/0/en/aikido-acquires-root-to-defend-open-source-from-ai-powered-attacks.html ✕ 📱 分享到微信 📤 分享图片 或长按图片 → Save to Photos → 发到微信 📤 分享这篇文章 💬 分享微信好友𝕏 X 分享in LinkedIn 点击”分享微信好友”→ 长按图片发到微信

【X·推出托管 MCP 服务器】X 正式上线托管 Model Context Protocol（MCP）服务器，开发者可通过 api.x.com/mcp 直接连接 X API，无需本地部署或复杂配置。该服务器支持 OAuth 认证，提供帖子搜索、用户查询、书签管理等 200 余个端点，AI 应用（如 Grok、Claude、Cursor）可实时调用 X 数据与功能。 官方开发者社区公告确认服务器已上线，配套 xurl MCP 桥接工具简化集成流程。 此举降低 AI 代理接入门槛，推动社交数据在智能工具中的实时应用落地。 信源:https://devcommunity.x.com/t/announcing-the-hosted-x-mcp/269558 ✕ 📱 分享到微信 📤 分享图片 或长按图片 → Save to Photos → 发到微信 📤 分享这篇文章 💬 分享微信好友𝕏 X 分享in LinkedIn 点击”分享微信好友”→ 长按图片发到微信

6 月 28 日，金融时报援引消息人士报道，谷歌已对 Meta 使用 Gemini 系列模型设置上限，主要原因是谷歌无法提供 Meta 所需的充足算力资源。Meta 原计划大规模部署 Gemini 以支持其 AI 产品扩张，但这一限制直接影响了其训练和推理规模。[[1]](https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-06-28/google-caps-meta-s-use-of-gemini-ai-financial-times-reports) 这一事件发生在 AI 算力军备竞赛白热化阶段。OpenAI、Anthropic 等实验室正通过自建或合作方式锁定海量 GPU，而谷歌自身也面临内部需求与外部客户之间的资源分配压力。Meta 此前已大幅增加资本开支，2026 年预计数据中心投入超过 1150 亿美元，却仍需依赖外部模型供应。 对比之下，谷歌选择优先保障自身前沿模型迭代与核心客户，而非无限制开放 API 或合作。这与 Anthropic 此前因安全审查调整模型访问策略类似，都指向算力已成为最稀缺的战略资源。Meta 若无法快速自建或转向其他供应商，其代理与生成式应用 rollout 节奏或将放缓。 这一限制凸显了平台算力分配的结构性矛盾：领先者既是供给方，也是最大需求方。未来 6-12 个月，类似上限或将更多出现，迫使 Meta 等公司加速自研或寻找替代路径，行业竞争焦点或从模型性能转向供应链控制力。 信源：https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-06-28/google-caps-meta-s-use-of-gemini-ai-financial-times-reports ✕ 📱 分享到微信 📤 分享图片 或长按图片 → Save to Photos → 发到微信 📤 分享这篇文章 💬 分享微信好友𝕏 X […]

Apptronik 推出机器人训练枢纽，同时正式发布 Apollo 2 人形机器人。新一代机器人聚焦真实工业场景的移动、操作与交互能力，采用模块化设计，支持轮式与双足切换。公司同步开放训练设施，用于加速数据采集与技能学习。 该举措标志美国人形机器人商业化进入实质落地阶段，后续量产与部署节奏值得跟踪。 信源:https://apptronik.com/apollo/apollo-2 ✕ 📱 分享到微信 📤 分享图片 或长按图片 → Save to Photos → 发到微信 📤 分享这篇文章 💬 分享微信好友𝕏 X 分享in LinkedIn 点击”分享微信好友”→ 长按图片发到微信