2026年8月10日 周一

推出 Muse Glimmer，一款开放权重、300 亿参数的模型，专为本地、常驻运行的智能体工作流优化。 与同尺寸领先模型相比，Muse Glimmer 在关键智能体用例和基准测试中表现出色，并设计为完全在消费级硬件（如 Mac 或配备高性能 GPU 的 PC）上运行。 秉承我们长期分享基础 AI 研究的传统，我们以宽松的 Apache 2.0 许可证发布模型权重。 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmsn2u3mt067ero8opidmwvz7

1/ 今天有个重大消息：我们很快将发布 Muse Spark 1.2 的开源权重版本。 同时，我们还将发布 Muse Glimmer--一个 30B 参数的智能体模型，采用 Apache 2.0 协议开源权重。Muse Glimmer 可在 24GB 显存上运行，且不损失智能体可靠性。🧵 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmsn3w3ln012wror1xk5nrmcw

我相信每个人都应能使用超级智能，我撰写了一篇长文，阐述 Meta 为所有人构建积极未来的理念与价值观。http://meta.com/thefutureisforeveryone via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmsn32xab06ehro8ou4tskajr

👀 看见只是开始。 借助 Qwen-MM-Plugins，让你的智能体原生支持多模态--读取图片、视频和文档，编辑视频，处理 3D/CAD，以及更多。 从多模态模型 → 多模态智能体。🚀 观看实际效果：https://github.com/QwenLM/Qwen-MM-Plugins via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmsmpwjyh0b0drohfw1hpbbzh

千问开放平台今日上线，面向生态伙伴和开发者开放手机、PC和AI眼镜三类终端的服务接入，首批覆盖物流运输、房产居住、本地生活、理财、汽车等十多个领域。用户可在对话中@相关服务或点击"圆点角标"进入智能体，完成从咨询、推荐到下单的完整流程。平台支持标准化协议接入、一键授权与端到端调测，并提供账号、AI支付、订单接入等基础设施。 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmsmlho8005dmrohfoz27j6em

作者耗时54小时开发并免费开放了一个聚合多家可信榜单的AI大模型综合排行榜LatentRank。该榜单采用Bradley-Terry成对比较算法，并加入先验限制小样本结果，以解决不同榜单规模、领先幅度和模型缺失带来的评分偏差。目前榜单前五名中，Opus 5超过Fable 5位居前列。 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmsmizpgb02yerohf3bh8jesi

OpenChamber 是一个基于代理的开发环境，可跨桌面、浏览器、手机和 VS Code 使用，支持会话目标、多模型并行运行与融合、变更走查、从 issue 到 PR 的完整流程及定时任务。该工具基于 OpenCode SDK，完全开源且免费，代码和会话内容均保存在本地，远程访问可通过 UI 密码和端到端加密的 Private Relay 保护。 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmsmjglqx034prohfslczvkpb

NVIDIA 发布开源端到端全双工语音对话模型 NemotronLabs VoiceChat 11B，在统一网络中完成流式语音理解与生成，实测轮换延迟 448 毫秒。该模型为首个支持对话中工具调用的开源全双工模型，通过独立输出通道及预置"保持"话术避免 API 执行期间冷场。权重与容器已公开，但仅限研究用途，需单张 80 GB 显存 GPU，目前无托管 API。 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmsmhbu4w0338ronxh92vej2u

宇树科技8月10日正式启动申购，发行价150.80元/股，对应市值约609.93亿元，拟公开发行4044.64万股，预计募资总额约60.99亿元。发行市盈率219.23倍，战略配售获配808.9286万股，包括社保基金、深度求索、中国石油集团等。2023年至2025年营收分别为1.59亿元、3.93亿元和16.99亿元，净利润于2025年达2.78亿元。 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmsmf2q0t030sroadf0o5jwoa

Anthropic 的 Boris Cherny 表示，通过模型训练已基本解决 Claude 模型在实际使用中的提示注入威胁。独立研究者的基准测试显示，叠加模型训练、输入探测和意图分类器等多层防御后，未见过的间接提示注入攻击成功率可降至约 0。Claude Code 的 auto 模式将于下周默认开启。 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmsm5mk1109hdroy9apis4bb7