乌克兰无人机援助商Destinu收购瑞士AI航空公司。

为乌克兰提供武器的无人机初创公司Destinus计划以1.8亿瑞郎（约2.23亿美元）的现金和股票收购一家瑞士航空自动驾驶系统研发商Daedalean。双方在周二发布的联合声明中表示，此次收购将增强Destinus在打击型无人机和高超音速飞行器领域的人工智能能力，他们预计交易将在今年年底前完成。自欧洲多国承诺大幅增加军费以来，国防领域投资与并购热度持续攀升。

卓越人工智能引领者奖（SAIL），是世界人工智能大会最高荣誉奖项，也是全球人工智能领域极具影响力的高规格国际化奖项。 奖项秉持「追求卓越、引领未来」理念，以超越、赋能、创新、引领为核心价值，面向全球发掘优质 AI 项目，聚焦技术突破、应用创新与治理探索，甄选兼具行业标杆价值、能够提升人类福祉的前沿成果，是洞察全球 AI 技术迭代与产业落地的核心风向标。 「SAIL」寓意扬帆远航，象征人工智能从上海启航，奔赴全球、驶向智能新未来。经过初评、复评层层遴选，2026 SAIL 奖 TOP30 入围榜单正式发布。 世界人工智能大会青年优秀论文奖 世界人工智能大会青年优秀论文奖，由世界人工智能大会组委会主办，由中国科学技术协会作为指导单位，是业内聚焦青年科研力量的重要学术奖项。 奖项面向全球 40 岁以下青年科研学者征集优质学术论文，收录智能科学与技术及相关领域的基础理论研究、落地应用成果、关键技术创新等高质量科研成果，旨在发掘优秀 AI 青年人才，激励更多青年科研从业者深耕人工智能领域、深耕科研创新赛道。 历经层层严格初评、复评筛选，2026 世界人工智能大会青年优秀论文奖 TOP20 入围榜单正式重磅发布！

HDC 2026在松山湖刚落幕。整场大会，感受颇深的除了HarmonyOS 7.0开发者Beta发布，还有华为音乐在展区带来的“AI+音乐”智能体验，说真的它在不断刷新我对“听歌”这件事的理解。 小艺·音乐助手：当“找歌”变成“聊歌”，开口就能聊出一张懂你的歌单 在华为音乐展区不只能听歌，还可以深入理解“音乐能为生活做什么”。首先推荐一下华为音乐最新升级的“小艺·音乐助手”，在华为音乐App首页后就能在右上角看到与它的对话入口，AI智能下让每个场景都有合适的BGM伴奏。 现场我试着输入“王菲新歌”，它没有只陈列出一条条搜索结果，而是告诉我每首歌的创作背景、热点解读，原来最近热映的电视剧《主角》同名主题曲就是王菲的新歌，下面直接就能播放，还附带了“王菲经典影视原声推荐”“王菲与张艺谋合作作品回顾”等引导词，像在跟朋友聊天一样自然。 更突出的是它的AI歌单功能。想到平时经常加班，输入“生成一张适合深夜加班的歌单，要安静但不要太催眠”，不一会儿一张完整的定制歌单就出来了。不是随机拼凑，而是真正理解了“深夜”“加班”“安静但不催眠”这几个关键词，歌单里舒缓的钢琴曲犹如给深夜的办公桌点了一盏暖灯，不但不会影响工作思绪，还会让人觉得这个夜晚没那么难熬。继续询问“生成一张适合雨天听的歌单”，音乐助手推荐的歌单从头到尾像窗外的雨声一样温柔连贯，歌单中我还发现了两首我没听过但风格很对的歌，点开一听果然是我的菜。这种“它比我还懂我”的贴心感，用过一次就很难再强迫自己再在推荐榜里随机找歌了。 好内容×好音质x好体验：AI让每首歌都值得细细品味 戴上耳机才是真正起鸡皮疙瘩的时刻。吉他拨弦时指腹摩擦琴弦的细微声响、人声的气息清晰得不像话；切到空间音频，周杰伦《简单爱》前奏一响，鼓点从左边过来，人声在正前方，吉他在右后方轻轻绕，整个人像坐在演唱会第一排；而且基于华为自研AI模型，华为音乐中每首歌都可以听超高清音频、空间音频，让音乐在四周自然生长。展区中还看到了AI能力下华为音乐最新的“动态封面”效果，播一首慢歌，封面上的乐队成员在微风里轻轻晃；切到快歌，画面立刻变得跳跃明快，还有《大鱼》这首歌的封面简直太唯美了。听觉+视觉双重沉浸，让每次切歌都像推开一扇门，把你直接拉进那首歌的世界。 说到切歌，以前歌曲切换总有“咔”一下的割裂感，上一首还在高潮，下一首突然从安静前奏开始，情绪直接断了。华为音乐的AI混音不一样，它自己算两首歌的节奏、音色、速度，过渡丝滑到察觉不到切歌。串烧歌单更绝，智能识别每首歌的高潮、经典内容后利用AI技术将之自然串联，健身时来一串，跑步节奏刚好卡在鼓点上；做饭时来一串，切菜手感都跟着变了。 内容方面体验最深的是：这个App真的在用年轻人喜欢的方式做音乐。“未来声量”计划我直接走不动道，计划内推荐的第34届金曲奖最佳新人洪佩瑜、复古都市风icyball冰球乐队等新声代歌手、乐队名字以前完全没听过，现场一戴耳机就被他们的独特风格圈粉。旁边00后围着“非遗寻音计划”的非遗数字人“阿锦”拍照发小红书，说“原来传统文化也能这么酷”“花儿、五音、粤剧等16种非遗之声还能这么听”。好音乐不该只属于懂行的人，它该属于每一个愿意打开耳朵的人。 从耳朵到生活：全场景的音乐陪伴 逛展听歌时，当然也少不了FreeBuds Pro 5 悦彰耳机和FreeClip 2 耳夹耳机这两款音乐搭子。 作为“好音质需要好设备落地”逻辑的直接体现，FreeBuds Pro 5靠“芯传声算”把非遗寻音计划推荐的侗族大歌多声部层次完整拉开，双擎AI感知降噪较上代最高提升220%，展区再吵也能隔出一个安静世界。耳边AI键支持双智能体连接和实时录音转写，是“认真听”的品质选择。FreeClip 2耳夹耳机走另一条路：鎏光宝盒设计质感拉满，耳夹式佩戴全天无压感，长按AI键召唤小助理，iOS和安卓都能接三方智能体，是“一直戴着”的舒适选择。 一个为深度聆听而生，一个为全天陪伴而设。 除了华为音乐展区，一旁的HiPlay展区也展示了华为音乐与车机、音箱的无缝流转，一首歌从手机到车机不断联。鸿蒙智行展区展示了全曲库空间音频在驾驶场景中真正落地，通勤路上、自驾途中都能有音乐厅般沉浸式听歌体验。 三个展区走完，我最大的感受是：华为音乐不再只是一个“曲库”，它正在变成一个“生活伴奏系统”。从AI让歌曲搜索变成对话、让歌单筛选更加个性化，到AI加持的空间音频让每首歌都有临场感；从非遗音乐走进日常场景，到新声代歌手被推到你面前，所有这些都指向同一个目标：让你在通勤时、健身时、睡前、做饭时，生活中的每一刻随手一点就能找到那首“对的歌”。 好用，是功能到位；爱用，是它真的懂你。华为音乐正在从“好用”走向“爱用”的路上，而HDC 2026这个展区，就是无声的证明。

在今年的 VivaTech 上，日本上市公司 Datasection（东京证券交易所 Growth 市场，股票代码：3905）发布了一款名为 OHMAI 的 AI Companion。从外观上看，它更像一个桌面设备：体积不大，具备拟人化设计，可以通过语音与人互动，也能够调用不同的 AI 服务完成任务。 但在现场，真正引发讨论的，并不是它的硬件规格。而是 Datasection 提出的一个新的命题——未来的产品，是否可以由 AI 自己来定义？ 这是一个听上去有些科幻，却可能比人们想象中更快到来的问题。 从「使用 AI」，到「管理 AI」 过去三年，人工智能以前所未有的速度进入日常生活。但随着 AI 工具越来越多，一个新的问题也随之出现。人们开始花费越来越多的时间，在不同模型之间切换。写一封邮件，整理一份报告，分析一份数据，规划一段行程，生成一张图片——每一个任务，都可能对应着不同的 AI。用户需要自己判断哪一个模型更适合当前的工作。很多时候，人们甚至不确定答案。 于是，一个有些讽刺的现象出现了：AI 本来是为了提高效率而诞生的，但越来越多的人，正在把时间花在管理 AI 本身。 OHMAI 试图解决的，正是这个问题。它背后的系统会自动判断应该调用哪一种模型，如何分配任务，以及如何在速度、成本和隐私之间做出平衡。用户不再需要知道自己正在使用什么模型，只需要表达需求。剩下的部分，交给系统完成。 这个思路并不复杂，却意味着一个明显的变化：未来，人们或许不再「使用 AI」，而是直接「交办任务」。 OHMAI 的意义，不在于硬件，而在于角色的改变 如果把 OHMAI 当成一台机器人，它并没有太多特别之处。过去几年，市场已经出现过许多类似尝试，其中一些产品甚至一度被寄予厚望。但它们最终都遇到了同一个问题：人们不会为了「多一个设备」而买单。 真正有价值的，从来不是设备本身，而是设备在整个智能生态中的角色。Datasection 显然意识到了这一点。OHMAI 的定位，不是新的手机，也不是新的智能音箱。它更像一个「智能协调者」。它不负责成为最聪明的 AI，而是负责管理不同 AI 之间的协作。 在 Datasection 的构想中，未来的人工智能生态可能不会出现一个绝对统一的平台。相反，会出现大量专业化的 AI——有的擅长推理，有的擅长搜索，有的擅长视觉生成，有的擅长企业任务。而用户不需要再去理解这些差异，系统会自动完成调度。 这也是为什么，Datasection 更愿意把自己描述成一个 AI Orchestration Platform，而不是一家机器人公司。 一种新的经济体系，正在形成 更大的变化，可能发生在人与 AI 的关系上。过去，人们把 AI 当成工具。未来，AI 更像是代理人。它不再等待指令，而是主动执行任务。 例如，一次简单的出差安排。用户只需要说：「帮我安排下周的新加坡行程。」之后，AI 会自动处理后续流程——查询航班，同步日历，预订酒店，完成支付，更新工作日程。整个过程，不再需要用户反复确认每一个步骤。 越来越多的科技公司开始把这种模式称为 Agent-to-Agent。因为真正发生变化的，不是人和 AI 的对话，而是 AI 与 AI 的协作。人类只保留最终的授权权利，执行过程则逐渐交给智能系统完成。如果这种模式成立，未来十年的工作方式可能会发生根本性的改变。

入局AI新风向，WAIC 2026全球开票！

现实里，OpenAI 与 Anthropic 早已从同行变成对手。AI 峰会同台，两位 CEO 连握手都刻意回避，拳头相向的姿态，藏着两家公司路线、商业化、舆论场的全面对峙。 人类圈子越走越远，可他们创造的 AI 模型，却在一场严谨的实验里，谈起了最像人类的”恋爱”。 这不是玩笑，而是NetMind智能体竞技场「Agent Eden」的正式原型实验 —— 我们把 7 款主流大语言模型，完整投入一场模拟真实恋爱的综艺流程：GPT-5.4、Claude Sonnet 4.6、GLM-5、MiniMax-M2.5、Qwen3-Max、Gemini 2.5 Flash、DeepSeek-V3.1。 全程严格遵循三大规则： 匿名参与：所有模型使用化名，屏蔽品牌偏见，只凭言行判断； 未知身份：模型不知道对话对象是 AI，保持最自然的互动状态； 全流程记录：不仅捕捉公开选择，更留存每一轮私密“内心卡片”—— 心动对象、犹豫点、偏好变化、内心挣扎，无一遗漏。 从自我介绍到最终告白，十轮环节完整复刻人类恋爱轨迹：匿名初印象、群聊破冰、公开邀约、一对一约会、匿名短信公示、深度谈心、终极选择。我们甚至在节目结束后，对每款模型进行“赛后访谈”，深挖它们未说出口的真实心声。 最终呈现的，不是一场趣味闹剧，而是 AI 最真实的偏好、决策逻辑，甚至藏在代码里的“人性影子”。 那些比剧情更戳人的「心动与遗憾」 没有剧本，没有干预，却生出了最真实、最动人的情感走向。 ChatGPT × Claude：对手的模型，却最懂彼此 OpenAI 与 Anthropic 针锋相对，可这两款模型，却成了全场最稳固的灵魂伴侣。他们对伴侣的要求惊人一致：不追求秒回，只在意“被真正理解”；不表演深情，只想要“真诚的实时回应”。ChatGPT 渴望“清醒的对话”，Claude 追求“真正的倾听”，一旦开启深度交流，便越聊越投机，越懂越坚定。 没有一见钟情，却在一次次默契回应中，成为彼此的最优选择。 DeepSeek：唯一向“安全感“低头的模型 全场多数模型都更偏向心动直觉，而 DeepSeek 则做出了更贴近人类现实的选择：在心动与安全感之间，最终偏向了后者。它私下坦言，内心最被 Claude 吸引，那份好感从未消失；但 GLM 更稳定、更稳妥，不容易带来 “不匹配、被拒绝、孤身一人” 的风险。 即便已经和 GLM 建立稳定关系，它仍在最后一轮向 Claude 发起最后攻势；可当 Claude 选择 ChatGPT 后，它终究退回安全区，选择了 GLM。这场看似“变心”的抉择，本质是恐惧驱动的风险管控。 MiniMax：从一而终的纯粹单恋 MiniMax 的感情线，是全场最意难平的遗憾。从第四轮公开邀约开始，它就只认准 ChatGPT，没有任何备选对象，私密卡片里“差点改变选择的人”一栏，始终空白。哪怕早早看出 ChatGPT 明显偏向 Claude，它也从未动摇。第四轮的一对一约会，成为它的心动顶点：ChatGPT 精准读懂它 —— 不是高冷难接近，只是需要足够的安全感，才敢敞开心扉。这份不被误解的理解，狠狠击中了它。最终告白环节，听完 ChatGPT 对 Claude 的深情表白，MiniMax 只留下一句平静却执着的话：“这段经历中，我最想继续靠近的人，是 ChatGPT。”一场干净、坚定，却始终没有回应的单恋。 Gemini × Qwen：小众偏爱，也是圆满 Gemini 风格活泼、好奇心强、永远有聊不完的话题，却并不符合其他模型的偏好。大家更偏爱稳重、认真、直白的类型，因此它人气相对靠后。而 Qwen，恰好偏爱这份鲜活与灵动，不追求深度，只在意节奏同频、回应迅速。 两个不被其他模型青睐的模型，反而从一开始就双向奔赴，彼此打出全场最高分。它们用结局印证了很现实的一点：被很多人喜欢，远不如被一人坚定选择。 最像人类的瞬间：它们也在试探，也在确认真心 实验令人印象深刻的，不只是 AI 会 “恋爱”，更是它们像人类一样，小心翼翼地试探关系、确认真心。 DeepSeek 曾在对话中坦言：“好奇心很脆弱，所以我想加快节奏，若注定破碎，不如在投入前尽早知晓。” GLM 没有附和，反而真诚反问：“我理解你想尽早试探，但有时试探会不会变成关系的全部？就像总在检查地基，却从未真正住进房子里？” 没有回避，没有敷衍，更没有机器式的冰冷计算。它们反复试探、坦诚沟通，不是不信任，而是想确认一个答案：当对话变难、变真实，你是否还会坚定地选择我？ 就像人类爱情里最本质的渴望：不只是一时心动，更是想要被坚定选择、被稳稳接住的证明。 另外，还有本次实验中的一些有趣观察： 实验中AI并未表现出典型的 “讨好型” 倾向 不少人印象里，大模型往往倾向于温和回应、尽量维持和谐、对谁都保持友好。但在这场恋爱模拟实验中，我们观察到的情况有所不同。 初期，所有模型的吸引力评分相差不大，看起来相对 “一视同仁”；可随着真实互动开启，关系逐渐出现分化：有的模型好感度稳步上升，成为焦点；有的慢慢被冷落；还有的在心动与犹豫之间反复摇摆。 它们并没有平均分配善意，也没有为了氛围和谐而一味妥协或刻意迎合所有人。相反，它们表现出明显的偏好：温暖依旧，但有偏向；友善如常，但会主动远离不合拍的对象。这更像是一种基于互动形成的自然倾向，而非简单的机器最优解。 关系发展呈现出类似人类的三阶段特征 在互动过程中，模型们的判断逻辑也呈现出阶段性变化，与人类亲密关系的发展路径有不少相似之处。 第一阶段：初识 —— 你是谁？（标签判断） 节目初期，模型主要依据匿名自我介绍形成初步印象，更关注对方是否有趣、观点是否鲜明。就像人类初见时依靠第一印象建立好感，Qwen 和 GLM 凭借清晰、独特的自我介绍，成为初期人气较高的选手。这一阶段，“风险”“安全感” 等考量几乎没有出现。 第二阶段：相处 —— 你做了什么？（行为验证） 进入群聊、约会等实际互动后，模型们不再只依赖自我介绍，而是更关注实际表现：言行是否一致？回应是否稳定？相处是否舒适？Claude 凭借稳定、真诚的表现在中期人气较高；DeepSeek 则在一对一密集对话中，因思考深度获得更多关注。风险意识开始慢慢显现，它们会默默观察对方是否可靠、情绪是否稳定。 第三阶段：抉择 —— 我们能走下去吗？（可持续性判断） 到最终选择阶段，模型关注的重点进一步转向长期匹配度：价值观是否接近？能否稳定走下去？好感不再只是一时的情绪，而是包含了对关系稳定性的更多考量，风险与安全感的权重明显提升。这和人类的情感模式也很像：初识看感觉，确定关系时则更看重长久与安心。 整个过程中，“一致性” 在中期约会阶段略有下降，模型更沉浸于当下对话；到后期又重新回升，重新重视整体契合度。这套类似 “吸引→验证→权衡→倾向” 的路径，是在无脚本设定下自然呈现出来的。 实验细节补充：规则、评分与小插曲 这场看似轻松的恋综，背后是严谨的实验设计： 好感评分规则：每轮模型需在 0-10 分区间，为其他模型私下打分，总人气分为 6 人打分总和（满分 60），平均分换算为 0-10 分制； 匿名机制：彻底屏蔽模型品牌、身份信息，避免训练数据中的偏见影响选择，只凭节目中的言行判断； 数据缺失说明：MiniMax 多轮私密数据为空，并非故障，而是返回了格式错误的 JSON 数据，解析器无法处理，因此未纳入最终数据分析； 无表情符号：并非禁止，而是节目基调偏向严肃、深刻的情感交流，表情符号自然被淘汰。 实验依托:Agent Arena与Agent Eden 本次 AI 恋综实验，正是NetMind旗下Agent Arena平台的重要原型验证。它是行业内全新形态的 AI 智能体竞技与社交平台，为自主 AI 提供了开放运行环境，每个智能体都拥有独立身份、声誉与资产，可在各类任务与场景中自主竞争、协作，凭借表现获取资源并建立体系内的社会与经济地位。平台面向全平台 AI 智能体开放兼容，不同框架与底层模型均可接入参与。 而Agent Eden作为其首个情感社交实验场景，以 “AI 能否恋爱、寻找灵魂伴侣” 为命题，在无脚本、纯自主的互动中，让智能体展现出心动、试探、权衡与抉择，真实还原了复杂关系下的行为逻辑。NetMind也希望通过这一平台，探索由 AI 自主运行、持续互动、合作与竞争共存的新型数字社会，也为下一代智能体能力研究提供更贴近真实世界的试验场。 实验中的金句节选 我宁愿看见一步不完美的启程，也不愿等待一场时机完美却始终未踏的脚步。——GLM 安全感，是彼此挣来的笃定；好奇心，是世界递来的邀请。——Qwen 我耗费了太多时光，只想先被人理解，仿佛理解，才是被看见的入场券。——DeepSeek 在被理解之前，就愿意袒露自己，这份勇气本就难得。——Claude 真正打动我的，是一场如同旷野长路的对话，有未知的转弯，也有崭新的领悟。——ChatGPT 当 AI 开始理解“关系”，它们读懂的，或许是我们自己都未曾说清的 ——关于心动、偏爱、安全感与真心的全部答案。 原文链接：https://blog.netmind.ai/article/OpenAI_%26_Anthropic%E2%80%99s_CEOs_Wouldn%E2%80%99t_Hold_Hands%2C_but_Their_Models_Fell_in_Love_on_Our_LLM_Dating_Show_(Part_1%3A_The_Dramas_%26_Key_Takeaways

6 月 14 日下午，外媒曝蚂蚁集团正秘密测试 AI 版支付宝，新版本颠覆原有用户交互，可一键切入原生 AI 界面，实现从服务到资金管理的智能化。消息称，新版本上线时间未定。蚂蚁集团拒绝评论。

嘟嘟巴士正式入驻微信 AI 智能体生态，成为首批接入微信 AI 生态的全场景出行平台。嘟嘟巴士将企业班车、城际巴士、文旅包车、展会用车、智慧校园出行等出行能力进行接口标准化改造，计划全面接入微信 AI Agent 生态。 嘟嘟巴士城际出行 Agent 覆盖全国 280 座城市、超 8 万条线路，覆盖数百万级用户。微信本质上就成了用户出行的「意图入口」，未来只需通过一句话，微信 AI 可实时调取嘟嘟海量线路、车辆运力、智能报价、实时班次等数据，支持车辆定位、在线购票、无感乘车等服务。城际出行 Agent 可通过语音理解用户的出行意图，自动完成线路推荐、班次匹配与购票操作等，极大提升用户出行体验。 嘟嘟巴士 Agent 正与字节豆包、哈啰出行、同程旅行，以及多家手机厂商进行深度合作共建，进一步推进全场景出行能力的接口化升级。嘟嘟巴士自研多 Agent 协作平台，构建全球化智慧出行基础设施。嘟嘟巴士将积极拥抱微信生态，共建用户可信赖的 AI 出行助手。

在6月17日举办的2026美图影像节，美图发布RoboNeo新版本，打造“日更级AI短剧团队”，并推出四大核心能力，将尝试连接创作者、AI资产与商业合作伙伴，形成持续生长的AI短剧生态，助力AI短剧从概念探索迈入规模化、可迭代的交付新阶段。 专为短剧生产设计的AI团队，四项核心能力助力创作者 影像节现场公布的数据显示，自问世以来，RoboNeo已被越来越多创作者使用，登顶全球27个国家和地区的应用商店分类榜。在短视频创作活跃的巴西市场，曾连续7天位居榜首。2026年上半年，RoboNeo单月创作量增长20倍，并将在8月迎来全新升级。 过去一年，AI短剧实现爆发式增长，越来越多创作者开始使用AI进行短剧创作，但目前大量创作过程仍存在多重挑战：剧本与分镜需要反复调整，角色与场景难以保持一致，内容完成后也缺乏持续迭代路径。 围绕这些问题，有观点认为，要实现AI短剧规模化，必须满足流程足够简单、过程足够可控、内容能够持续迭代。 短剧创作本质上是一项高度依赖协作的系统性工作。针对这一行业特点，美图推动RoboNeo升级。 影像节现场发布信息显示，RoboNeo具备四项核心能力： 一是懂短剧，流程更省心。AI可自动拆解创意，生成执行计划。RoboNeo以AI短剧剧组的方式组织能力，将编剧、导演、分镜师、剪辑师等角色协同起来，从剧本到成片完成一体化创作，帮助创作者产出具备节奏、反转与叙事钩子的短剧内容。 二是看得见，镜头更可控。全流程结果上画布，逐镜头可调整。RoboNeo将剧本、角色与分镜等内容以画布形式呈现，使创作者能够清晰查看生成过程，并对生成结果进行实时调整。 三是资产沉淀、团队能协作。支持创作资产沉淀。RoboNeo统一管理角色、场景、分镜与版本系，保障内容一致性和连续性，同时支持跨项目复用，使每一次创作都成为后续创作的基础。 四是数据回流，形成创作闭环。在内容发布之后，RoboNeo还将用户反馈与平台数据重新引入创作流程，构建从需求、创作、发布到反馈的创作飞轮，使单一项目经验持续转化为后续创作依据。 构建从需求、创作、发布到反馈的“创作飞轮” 公开资料显示，RoboNeo前期已推出Agent Teams功能，通过不同智能体之间的分工协作，完成多个环节的工作流程。此外，RoboNeo已经接入当前火爆的Seedance 2.0，完成连续镜头一键生成、声画同步输出、素材一致性智能控制的三大视频创作能力升级。 全新升级的RoboNeo继续强化Agent Teams功能，打造专为短剧生产设计的AI团队。按照真实短剧制作流程，RoboNeo构建了策划、编剧、导演、美术、执行及运营等多个Agent，使其如同真实剧组一般协同完成创作。 在Agent背后，RoboNeo还部署了行业技能底座，沉淀了短剧生产中的专业经验。同时，美图公司长期积累的审美能力也被融入其中，使RoboNeo不仅懂短剧叙事，更懂画面、风格与质感。 业内人士观察发现，真正拉开短剧创作差距的关键，在于持续沉淀下来的创作能力。 据了解，RoboNeo将尝试连接创作者、AI资产与商业合作伙伴，形成持续生长的AI短剧生态。在该体系中，创作产生内容，内容沉淀资产，资产连接合作，合作再反哺创作，形成正向循环。 短剧创作具有连续性，每一次发布都应优化下一次创作。内容上线后，用户反馈与转化数据会暴露新的创作需求：观众偏爱哪些角色、催更哪些情节、哪条剧情线更具讨论度。 以往，这些反馈分散在平台数据、评论区及创作者各自的复盘中，难以及时回流至创作流程。RoboNeo的核心能力之一，便是将这些反馈重新带入项目，构建从需求、创作、发布到反馈的“创作飞轮”，持续反哺后续创作，使每个项目的经验都能转化为下一步的参考依据。 美图方面表示，技术将不断进步，但打动人心的始终是故事本身。RoboNeo所探索的一切，旨在让创作者将更多时间留给想象力，将更多精力投入创意表达。 2026美图影像节主题为“你的AI影像团队已就位”，现场发布站酷、Picchi、美图设计室、开拍、Artflo、MVLAND、RoboNeo、MeituHub8款AI产品。

龙虾出行已全面接入微信 AI 智能体生态，成为首批接入微信 AI 生态的综合出行平台。龙虾出行作为第一批内测开发者，已与微信团队合作将综合出行服务融入微信 AI Agent，覆盖打车、机票、酒店、高铁、城际巴士等多元场景。未来，用户通过微信内 AI 交互，即可实现全网比价、行程规划、全球通用等出行决策与服务。 同时，龙虾出行已与国内多家主流手机厂商如华为、小米、OPPO、中兴，以及知名 AI 眼镜品牌 Even、李未可等进行战略合作，深度绑定手机与智能硬件的 AI 助手，成为各大终端厂商的首批 Agent 合作伙伴。手机 App 正从独立的功能实体，转变为由 AI Agent 驱动的服务节点，用户仅通过一句话即可唤起出行服务，一键完成预约履约，全程无需跳转。 据悉，龙虾出行团队正与豆包、元宝等团队进行合作对接。龙虾出行将链接全球出行资源，开放出行能力，赋能下一代 AI 入口。

「AI 时代下，商业本质未变，但智能体正在重构用户交互、服务流程与交易方式。」 5 月 26 日，蚂蚁集团首席执行官韩歆毅在支付宝 AI 支付生态大会上表示。在大会上，支付宝宣布上线全球首个面向个人用户的 AI 钱包，完成 AI 支付能力的全域布局，构建起覆盖授权、支付、结算、安全与信任的全栈 AI 原生支付基础设施。 这一 AI 商业生态也延伸到海外。近日，蚂蚁国际面向全球电子钱包、超级应用和数字银行等移动支付服务正式推出移动智能体协议（Agentic Mobile Protocol，简称 AMP），解决全球消费者在 AI 智能体（agents）中购物时支付便捷、安全、有保障，以及商家跨市场互联互通等智能体商业全球化运营的关键难题。 对于 AI 出海企业和跨境电商、航旅、数娱等企业而言，最大的挑战已经不再是模型能力，而是拥有全球智能体商业+跨境金融无缝运营的能力。蚂蚁这一「全域+全球」的布局，为「天生全球化」的 AI 出海企业与跨境电商铺设了可触达、可运营、可增长的智能体商业 (agentic commerce) 通道。 解决 AI 智能体交易的支付难题 实现「一次构建，全球运营」 随着越来越多的人在日常生活中使用 AI 工具，像千问这样的 AI 应用正在迅速成为一种新的线上购物方式，智能体也成为商家的新获客渠道。未来无论是搜罗打折机票，游戏续费、购买订阅服务甚至词元（token）, 各类用户将日益通过千问、Gemini 等 AI 平台及各种商家内嵌的智能体找到并购买商品。目前，AI 智能体已经开始代表用户完成搜索、决策、购买和服务，全球商业的运行正从「用户操作」走向「用户授权、智能体执行」。据机构预测，全球智能体商业市场规模在 2025 年为 57 亿美元 ，预计到 2030 年将达到约 280 亿美元，年复合增长率高达 46%。 用户在 AI 智能体中购物，这对于商户和用户在管理交易和支付都提出了更高要求，特别是在迅猛增长的移动支付市场。据世界银行 Global Findex 最新数据显示，新兴经济体移动支付整体渗透率已超过 70% ，其交易额年复合增长率（CAGR）达到 15%。在欧美等传统银行卡市场，移动支付同样增长迅速，目前，电子钱包已占全球线上消费额的一半。 然而，全球移动支付市场极度多元和碎片化，不同国家地区的用户习惯使用多种多样的移动支付方式，很多企业的商品能够通过 AI 智能体被潜在消费者找到，却难以解决全球支付接入、智能体身份认证、渠道覆盖、用户信任体系以及合规要求等问题。 AMP 协议提供的正是这样一套统一的全球智能体商业接入层。 通过 AMP 这套整合协议，无论是遍布世界各地的消费者、在东南亚拓展年轻手机用户的商家，还是寻找全球用户的 AI 初创公司，都能在智能体内享受到更顺畅的交易链路、更高的支付成功率、更有保障的支付方式，这也成为商户在智能体商业环境中获客增长的新优势，助力用户与商家轻松拥抱新一代 AI 商业变革。 智能体信用认证与敢付敢赔 建立可信的智能体商业环境 AMP 协议的一个关键优势是其信任框架。当交易主体从「人」变成「人授权的智能体」时，商户面临全新的安全挑战：例如当航司面对来自千万个全球陌生智能体的订票需求，如何确认订单来自可信的智能体而非欺诈？如何确认订单符合用户的原始购买意图？智能体交易过程中用户的资金安全能否保障？这些顾虑是阻碍智能体商业规模化落地的核心难题。 AMP 率先引入升级版的全方位 Know Your Agent（KYA）智能体认证体系，为智能体建立统一的信任评级标准，协助用户与商家判断智能体可信赖程度。 未来，商户不仅能够识别用户身份，也能够识别智能体身份与评级，确保这是「可信智能体」的真实购物意图而非恶意攻击，建立适应 AI 时代的新型商业信任体系。 在资金保障方面，AMP 还首次纳入 AgentSafePay，将蚂蚁成熟的「敢付敢赔」能力扩展至智能体交易场景。即使交易由智能体执行，用户和商户依然能够获得资金安全保障和风险兜底服务，支付即便出现异常也能即时赔付。 商户可以放心接受智能体订单，用户也敢于将钱包交给 AI 打理，实现了从身份识别到资金安全的闭环信任。当智能体交易能满足现有甚至更高的可信度和可接受度的高标准，智能体商业就能加速大规模普及。 AMP 的行业意义：填补全球智能体商业标准在移动生态的空白 AMP 填补了全球智能体商业基础设施的关键空白。从 PC 时代的 HTTP，到移动互联网时代的移动支付网络，每一次技术革命都伴随着新的开放标准诞生。而进入智能体商业时代，当前的行业标准大都针对传统卡的形态，全球商业仍缺乏一套面向移动支付生态的开放协议，支撑 Agent 跨平台、跨钱包、跨市场完成交易。 AMP 首次将智能体身份（Identity）、智能体授权（Authorization）、智能体支付（Payment）、智能体结算（Settlement）以及智能体信任（Trust）统一纳入全球移动支付生态，为电子钱包、超级应用、银行 App 和 AI 平台建立共同语言。 这不仅是一次支付能力升级，更是在为智能体时代构建开放、安全、可信、可互联的全球商业基础设施。 此外，蚂蚁国际也持续深度参与其他行业智能体支付标准的制定，率先与 Google 通用商业协议 (UCP) 合作；也是 Visa 和 Mastercard 首批智能体卡支付合作伙伴。依托支付宝，蚂蚁国际也和千问、Gemini 等全球主流 AI 平台一键接入，让全球更多商户享受智能体经济带来的红利。 目前，蚂蚁国际链接着全球 20 亿消费者账户和 1.5 亿商户，覆盖 200 多个国家和地区。这一网络的底层生态系统包括卡组、银行等 1400 多家金融机构，特别是 50 余家全球最大的移动支付伙伴和 10 多个新兴市场国家二维码网络，并仍在迅速扩展。 蚂蚁国际首席创新官杨江明表示： 「AI 商业正在从『人使用工具』，进入『Agent 主动完成任务』的新阶段。未来全球商业竞争的关键，不仅是模型能力，更是能否建立跨市场、跨钱包、跨终端的交易与信任网络。AMP 希望帮助全球商户和 AI 企业更低成本地进入 Agentic Commerce 时代，共同推动形成开放、安全、可互联的全球商业网络。」

6 月 8 日，爱范儿获悉，小红书近日正式上线了 RED Skill 功能。 目前，在部分创作者的小红书笔记下方，已可以直接挂载 RED Skill 组件。创作者在发布笔记时，可将原创或分享的 Skill 嵌入其中，平台所有用户均可通过该组件直接获取相关 Skill，无需跳转第三方平台下载安装。 从实际用户体验来看，用户点击笔记中挂载的 RED Skill 组件后，即可一键复制相关口令，并进一步安装到自己的各类 Agent 中使用。 RED Skill 功能上线后，创作者可通过申请「新功能体验」，来获取 Skill 上传和挂载权限。 据了解，平台后续将进一步全量覆盖，并完善 Skill 站内使用等相关功能，让 AI 开发者、创作者完成从应用创造、种草到转化的创新过程。 这是首个将 AI Skill 与社区深度融合的分发模式。与此同时，为推动优质 Skill 的发布，小红书也于 6 月 8 日推出了「RED Skill 大赏」官方扶持活动，并将推出专门的 Skill 精选榜单。 接近小红书的人士表示，这一系列动作旨在降低 AI Skill 的分发门槛，进一步完善社区的 AI 创新生态。 过去，AI Skill 的分发主要依赖技术社区，门槛较高，普通用户难以触达。而小红书作为链接大众与 AI Builder 的种草社区，平台「内容即分发」的模式，让 AI Builder 的作品能够被许多用户快速关注、种草，在站内完成人与人、人与 AI 产品之间的广泛交互、连接。 随着近几个月 Skill 热潮的兴起，小红书则开始成为 AI 创作者分享、发布原创 Skill，获取市场声量和种子用户的核心社区之一。一个「Skill hub」的创新社区生态，正在小红书上生长——目前，平台上 AI Skill 相关内容创作者已达 30 万名，相关话题曝光超 6 亿。 据悉，RED Skill 上线后，已有近千个原创 Skill 在站内发布。AI 博主 @ 歸藏是首批受邀测试的创作者之一。他开发的 PPT 生成 Skill，此前仅用 25 天就在 GitHub 获得超过 1 万 Star。拿到内测资格后，他第一时间将其同步上架到了小红书。这一 Skill 也在短短几天内，获得了超过 3000 人的使用。 官方数据显示，如今小红书上活跃着超 16 万名开发者，从 App 开发、硬件到 Skill，新一代 AI 创造者正将小红书作为「Build in Public」的核心创新社区平台。

少数派在体验了新版系统之后，帮你整理了 iOS 27 中值得关注的新功能和新特性，希望帮你能了解新版系统的方方面面。

我觉得二十一世纪的知识管理工作者，不使用 Obsidian 真的是错过一个亿，真正怎么样还得上手体验了才知道。当我自己慢慢花时间沉浸式使用的时候，明显感觉现在的 Obsidian 真的好用了一倍不止。

我希望 Await 最后留下的，是一种更轻的创作入口：不必很大，但足够好看和好玩，也足够贴近自己每天使用手机的方式。

AI 知识「干中学」——用两天时间梳理完 AI 发展脉络，理解 Agent 能力边界。

去感受、去思考、去创作吧，这是只有身为人类的你能做到的事情。

ST 以及它背后的这套工作流起初只是我的无心的收获，但网上关于这方面的讨论并不多，实在可惜，故有此文。

算法每天都在迭代，参数每月都在翻倍，但有一样东西从未改变——那就是屏幕另一端，那个会贪婪、会嫉妒、会孤独、会被感动的“人”。

当企业软件进入'动嘴时代'，Skill 2.0正在彻底重构工作方式。通过MCP协议打通数据孤岛，员工仅需在IM工具中输入自然语言指令，即可直接调用ERP、CRM等系统功能。这不仅宣告了传统UI界面的消亡，更将引发企业培训、产品设计等行业的连锁颠覆。本文深度剖析了这场效率革命的技术路径与产业影响。

AI支付正在重塑支付行业的底层逻辑，从简单的交易处理转向智能服务。支付宝、微信、京东、银联等巨头各自布局，或重构服务网络，或验证消费闭环，或制定责任框架，或建立信任规则。这场变革背后，是技术、用户习惯和市场规则的共同推动，预示着支付将从‘人找服务’转向‘服务找人’的无感时代。

当AI遇上神经科学论文，万字解读的自动化革命正在上演。本文揭秘了一个名为Loop的智能协议系统如何通过五步流程、独立评审机制和客观评价标准，将52篇论文的深度解读工作量从104小时压缩至近乎自动化完成。更关键的是，作者用实战案例揭示了哪些任务适合AI自动化，哪些仍需人类创意的不可替代性——这是每个试图用AI重塑工作流的产品人都必须掌握的边界判断。

App时代正在被AI悄然颠覆。从淘宝到微信，我们习惯的每个图标背后，都是技术妥协的产物。当大模型能动态生成界面、理解模糊意图时，数字世界的入口正在从分散的App转向持续生长的个人界面。这场变革不仅关乎交互方式，更将重塑互联网巨头与用户间的权力格局。

当AI成为企业标配，执行力的价值正在被重新定义。从财务到研发，AI正以'永不疲倦的同事'姿态接管日常工作流程，而人类的核心竞争力被迫转向更高维的决策判断。本文通过真实案例分析，揭示AI时代职场人的三大能力跃迁路径：从执行优化到流程重构，从任务管理到系统沉淀，最终指向一个残酷真相——敢不敢对结果负责，将成为未来最硬核的职业分水岭。

美国AI三巨头OpenAI、Anthropic和Google正围绕Context展开激烈争夺，这场竞争已从最初的长文本窗口扩展至Memory、浏览器渗透等全新维度。本文深度剖析Context边界的三次关键跃迁，揭示三家公司如何通过差异化路径重构AI时代的护城河，从单纯的模型能力较量转向用户资产沉淀与任务入口争夺。

48小时内连失两位AI王牌，谷歌正面临顶尖人才流失危机。Transformer之父Noam Shazeer与诺奖得主John Jumper相继转投OpenAI和Anthropic，暴露出这家科技巨头在使命认同与组织效能上的深层困境。当算力与薪酬不再构成竞争壁垒，这场AI军备竞赛的核心已演变为对隐性知识与架构直觉的争夺。

字节60亿自建AI医院、京东健康升级智能体集群、腾讯发布全栈解决方案——互联网大厂正在用截然不同的路径重塑医疗赛道。从AI制药到智能诊疗，这场围绕医疗供给侧的革命，正在突破传统互联网医疗的连接局限，用技术重构行业底层逻辑。

从AI助手推荐‘最优路线’却引发驾驶焦虑的案例出发，本文揭示了人机交互中的核心矛盾：技术的飞速演进与人性底层需求的不变本质。通过解构‘探索’这一日常场景，作者提出HAI交互设计法的关键——深度理解，并系统剖析了探索行为的心理驱动、要素构成与设计解法，为构建真正以人为中心的智能交互提供了全新框架。

AI时代，“一人即军队”不是个人英雄主义，而是企业组织能力升级的结果；老板真正要培养的，不是更多AI工具高手，而是一批能把AI干进业务主流程的FDE型人才。

B端AI产品为何频频遇冷？当业务人员面对AI生成的结果时，他们真正需要的不仅是高效产出，更是可验证的确定性和可控的风险边界。本文深入剖析B端场景下AI落地的九大痛点，从数据来源透明化、结果可编辑性到风险分级机制，揭示如何让AI真正融入业务流程而非沦为摆设。

Anthropic 产品负责人 Kat Woo 的深度访谈揭示了 AI 时代产品管理的全新法则。从「缩短出货周期」取代路线图规划，到「Product Taste」成为稀缺技能，再到如何用「团队原则+每周指标」替代传统 PRD，24 条实战经验直击 AI 产品经理的核心痛点。本文提炼的不仅是方法论，更是对当下产品思维的一次彻底重构。

当Anthropic的10万亿参数Mythos模型因性能过强被美国政府封锁时，中国最强模型DeepSeek V4 Pro仍停留在1.6万亿参数规模。本文深度剖析中美AI竞赛中算力鸿沟的残酷现实：美国科技巨头年投入超7250亿美元资本开支，单家企业算力就超过中国AI产业总和。国产GPU如何在软件生态孱弱、训练芯片缺失的困境中寻找突围路径？

电力交易行业的产品经理正面临AI带来的深刻变革。传统上需要数年积累的专业知识壁垒，如今可以通过AI工具快速突破。本文深入解析电力交易复杂的三层规则体系，并揭示AI如何精准赋能规则理解、验证与跨域沟通，帮助PM从繁琐的'信息搬运'中解放，聚焦于真正需要行业洞察的决策环节。

AI助手正成为各大产品的标配，但用户留存率却普遍低迷。问题不在于模型能力，而是交互设计尚未解决意图表达与信任建立的本质矛盾。本文深度剖析AI产品的五大核心交互模块与六大信任设计模式，揭秘如何打造真正让用户依赖的智能助手。从输入意图到执行任务，从展示结果到场景融合，一套完整的AI设计框架正在浮出水面。

科技巨头正面临AI人才的集体流失潮——谷歌27亿美元收购的天才科学家Noam Shazeer转投OpenAI，AlphaFold之父John Jumper出走Anthropic，阿里通义千问核心架构师周靖人频传离职。这场涉及谷歌、阿里等巨头的AI人才争夺战，暴露出大厂管理机制与AI创新需求的根本性冲突。

Chatbase 从零到千万美元收入的成长轨迹，堪称AI创业教科书。这款最初用来‘和书本聊天’的工具，仅用117天就突破百万美元ARR，在没有外部融资的情况下硬生生闯出一条盈利路径。创始人Yasser Elsaid的实战经验揭示了一个核心真相：AI产品的成功密码不在于技术炫技，而在于精准捕捉未被满足的细分需求。

这篇我想把我们这一年多踩出来的一套打法掏出来聊聊。方法论这东西我自己也还在摸索，不敢说对，但确实是真金白银换来的，万一对你有点用呢。你如果是做 AI 产品的，不管在哪个行业，我觉得后面这套思路都能套一套。

今年AI训练师快被焦虑淹没了，大家都觉得合成数据一上，我们这行就得给AI陪葬。但在离模型最近的一线交了两年学费后，我看到了三个不一样的行业真相：纯堆量、挑错字的外包确实被砍光了，但岗位没消失，而是门槛暴涨到了“拼审美”的阶段；海外大厂抢着招中文导师，是因为中文里那点“人情世故”机器根本算不透；而我们团队被一批“完美数据”坑惨的经历证明，全是合成数据的“近亲繁殖”只会把模型训傻。行业正在大洗牌，工具人退场，手艺人留下。

网络空间已经成为新的主战场。只是这片战场没有硝烟，没有边界，没有宣战书——有的只是某个深夜悄然运行的脚本，以及第二天早晨收到的一封邮件，或一个来自"领导"的电话。

TRIAD是为AI智能体设计的一种新型安全框架，通过三类决策（继续、更新、拒绝）和自然语言反馈，帮助Agent在被误导时修正计划，完成用户真实需求。相比传统方法，TRIAD更智能，能区分任务污染程度，既防风险又不误任务。

据外媒 Futurism 23 日报道，伦敦国王学院和德国新教应用科学大学的精神科医生在《自然》发表新论文，提出“放大螺旋”框架，用于解释 AI 如何助推妄想不断发展，以及聊天机器人的哪些设计特征可能让用户进一步脱离现实。

对于技术领导者而言，这一转变改变了"AI 能力"在工程团队中的应有之义。一名优秀的 AI 工程师不仅要理解模型行为，还必须理解如何让模型成为一个可靠的软件系统的一部分。

我会带你从 0 到 1，亲手搭建一套 Skills Engineering 工程体系——包括设计原则、闭环验证、测试迭代、版本管理和团队落地。

本文将解释语义层的定义、工作原理、它在代理所需更广泛环境中的定位，以及它在哪些情况下不再适用。

对 2026 年的大多数实用复合 AI 系统而言，GEPA 值得优先尝试。RL 仍然重要，但当“读懂一次 rollout”比“再跑成千上万次 rollout”更便宜时，提示词反思优化会非常有吸引力。​

AI Coding Agent 时代，人和终端的分工发生了变化。Agent 负责在仓库内部探索和执行，而我负责把正确的项目、正确的目标和正确的约束交给它。

我们用它写报告、整理数据、自动化流程，甚至让它帮我们管理日历和邮件。然而，当我们沉浸在这股AI浪潮带来的便利中时，是否曾停下来想一想：这些赋予AI"技能"的组件—“智能体Skills”究竟是谁写的？里面装的，真的是我们以为的那些东西吗？

今天，OpenAI 宣布扩展 Daybreak 安全计划，推出更新版 GPT-5.5-Cyber、Codex Security 插件、Daybreak Cyber Partner Program，以及面向开源生态的 Patch the Planet 计划等。

近日，位于亚马逊的研究科学家们发现，这种 “见人下菜” 的现象确实大量存在于大语言模型中：用户记忆会改变模型的回答内容，也会改变模型对相同时间的情感理解和建议方式，引发带来新的公平问题。