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你现可直接在 Gemini Live 中创建和编辑图像。 无论是测试房间装饰、解决数学问题，还是制作可分享的梗图，所有操作都实时完成。 只需打开 Gemini 应用，点击 Live 按钮，共享摄像头，告诉 Gemini 你想看到的。
Why selected by AIHOTGemini Live 终于能用嘴改图了，实时对话+图像生成让装修试色、数学解题变成「聊着天就把活干了」，产品人和普通用户都该试试这个新交互。
Suno Voices 面向 Web 付费用户开放。提升人声质量的 6 个技巧：在安静环境录音以减少背景噪音；先练习歌词再正式录制；不必追求完美，保留真实情感；录音时长尽量超过 1 分钟以提供更多学习素材；将人声匹配到合适的音乐流派（如民谣、流行、死亡金属、波萨诺瓦等）；敢于尝试不同风格以发现惊喜。这些技巧旨在帮助用户获得更个性化、表现力更强的声音效果。
Why selected by AIHOTSuno 官方出的 Voices 录制避坑指南，不是大新闻，但照着做能让你克隆的声音干净不少，尤其是安静环境和别怕走音那两条，做音乐的朋友可以直接收藏。
AI行业关注焦点从token最大化与快速迭代转向成本管控。业内普遍呼吁建立护栏机制，以应对推理和生成过程中不断飙升的token费用。这一趋势正在推动模型部署策略、API定价体系以及企业级AI应用的经济性评估发生根本性转变。
Why selected by AIHOT企业开始受不了AI账单了，Uber半年花光全年预算，微软撤销Claude Code许可，这可能是AI泡沫的第一声警报。这篇文章给所有用AI写代码的公司算了一笔账，值得一看。
Mocap 不需要套装、工作室或数千美元。 使用 @Viggle_PINOC，任何人都可以简单地拍摄自己，并将该视频转换为动作捕捉。 我们仍处于测试阶段，且对所有人完全免费。试试看，告诉我们你还想看什么！
Why selected by AIHOT动作捕捉从动捕服变成手机自拍，Viggle 这个 Pinoc 工具把 mocap 的门槛从数千美元拉到零，做动画和 VTuber 的可以直接玩起来了。
Demis Hassabis 本周在斯坦福表示，AGI 可能只需几年即可实现，预计在 2030 年前后（正负一年）。但他在 2026 年 1 月达沃斯论坛上却给出更保守的 5-10 年时间表，并强调 AGI 需具备人类所有认知能力及物理智能，当前系统远未达到。作者认同后者，认为本十年内不会出现 AGI。
Why selected by AIHOT哈萨比斯在斯坦福把 AGI 时间线从达沃斯的「5-10 年」压到「2030 左右」，Gary Marcus 拎出来对比，让我看到他自己的定义也在被叙事裹挟。
苹果新版Siri被内部标记为“Beta”版，不会作为完成品宣传；可能设置等待清单供用户尝试。iOS 27细节：通知到达重新设计，通知中心手势移至左上角；“查找”应用视觉重设计；照片“清理”功能改进；大量底层安全改进。部分Siri查询将通过Google Cloud调用授权版Gemini，并使用谷歌的NVIDIA Blackwell B200集群处理。
Why selected by AIHOT古尔曼这料把苹果的策略摊开了，Siri不再死守自研，用谷歌Gemini加英伟达芯片，对追求隐私的苹果是转折点，但标Beta也说明离成熟还远。
据《连线》今日报道，Meta 通过多次应用更新将人脸识别代码推送到智能眼镜配套 App 中，代号“NameTag”。该功能利用已部署的三个 AI 模型将人脸转换为“人脸特征模板”，与手机本地数据库匹配，识别成功后向佩戴者发送通知。App 下载量超 5000 万次。Meta 回应称代码仅为探索，尚未决定推出，且不会建立中央人脸数据库。此前 Meta 曾因人脸识别问题在伊利诺伊州和得克萨斯州分别达成 6.5 亿美元和 14 亿美元和解。
Why selected by AIHOTMeta一边付近百亿美元和解金，一边把完整人脸识别代码塞进 5000 万用户的眼镜里，「探索」这个解释太轻巧——代码都推送了，离功能上线只差一个开关。
6月5日，开源鸿蒙具身智能PMC（筹）发布EmbodiedAI 1.0.1版本。该版本聚焦机器人控制与智能体应用，升级导航规划、运动控制、仿真开发、硬件适配等核心能力，兼容ROS生态、机器人模拟器及多种本体形态。集成开源鸿蒙原生模拟器、MuJoCo、Gazebo三大仿真环境，打通从代码开发到真机验证的全流程链路。人形机器人、四足机器狗、商用服务机器人等已完成适配验证。目前具身智能方向已组建18个专项SIG工作组，版本源码已正式开放。
Why selected by AIHOT开源鸿蒙的具身智能框架终于从概念走向工程交付，EmbodiedAI 1.0.1 打通仿真和真机，对于不想被ROS绑架的机器人团队是个新选择。
社区开发者使用面壁智能MiniCPM-V 4.6构建了AccountingLLM（quaesto.com），用于自动化财务文档分析。该工具可上传IPO招股书、年报或审计文件，自动从复杂PDF中提取财务表格、重建跨页表格、对照会计等式检查关键数据，并标记可疑条目供人工审核。开发者已将其商业化，成为实际可用的产品。
Why selected by AIHOT这不是又一个AI读财报的demo，而是直接上线接客的商业产品。做财务、审计的可以试试它从招股书里自动扒表格和勾稽检查的实用性。
Stem算法通过Token位置衰减（TPD）和输出感知度量（OAM）两项创新，仅用25%算力即逼近稠密注意力精度。配套HPC算子针对Hopper架构优化，支持FP8量化与vLLM的Paged KV Cache，在混元Hy3 preview上实现首字延迟降低3.6倍。HPC-BSA相比MIT-BSA稳定保持约3倍加速，在8K至256K序列长度上表现一致。
Why selected by AIHOT把稀疏注意力从一刀切升级成按信息流分配预算，算子在Hopper上把理论加速几乎无损转化，3.6倍首字延迟下降不是灌水——做长上下文应用的值得照着开源代码试。
通义实验室推出全新评测基准PawBench v1.0，面向个人助理与通用智能体场景，将底座模型与运行框架Harness纳入同一体系进行交叉评测。评测矩阵包含9个模型与3个Harness（Hermes、OpenClaw、QwenPaw），覆盖150道真实任务共4050个测试单元。结果显示，QwenPaw（76.4分）、OpenClaw（75.4分）、Hermes（70.4分）之间存在显著分差，Harness环境对表现的影响甚至大于模型本身。PawBench还通过切片分析揭示了Harness在产物校验、Skill主动发现和Web搜索默认可用性等方面的关键差距。项目已开源。
Why selected by AIHOTPawBench 把 Harness 从‘看不见的手’变成可诊断的变量，好 Harness 能让弱模型以下克上，这份评测对 Agent 框架开发者是一份必读的校验清单。
腾讯混元（Tencent Hunyuan）与中国人民大学高瓴人工智能学院合作，开源PlanningBench——一个可扩展、可验证的LLM规划能力评估与训练框架。该框架包含30+真实世界规划任务，支持自动验证和训练。PlanningBench旨在推动LLM从“说”到“做”的规划能力发展。资源已发布于arXiv、GitHub及HuggingFace。
Why selected by AIHOT腾讯混元联合人大开源的 PlanningBench，补上了 LLM 从「会说」到「会做」之间规划能力评估的缺口，做 Agent 的同学可以直接用来评测和训练，开源即用。
Grok 现已支持 worktrees。worktrees 是代码仓库的轻量级副本，允许在独立工作区中并行运行 AI 智能体，可通过主页或 `grok -w` 使用。
Why selected by AIHOTGrok Build现在支持worktrees，一条命令`grok -w`就能给每个agent独立工作空间，并行开发现场感一下拉满。做复杂任务的可以立刻用起来。
更新后的 Grok-build 模型（仍是 0.5T 那个）比以前好很多。它不那么偷懒、更自主、更准确。我们仍在改进长时任务。请期待并在我们漂亮的 TUI 中使用新的使用限制！🚀
Why selected by AIHOT马斯克亲口确认Grok模型更新，虽然还是0.5T参数，但改进后更自主、更准确，做长期任务的开发者可以看看。
6月3日，京东开源JoyAI-Echo框架，解决长视频生成中角色身份崩坏、音色突变和生成缓慢三大难题。该框架通过跨模态音视频记忆库保持5分钟内角色外观与音色一致，记忆驱动后训练结合DMD技术带来约7.5倍推理加速。新增Director Agent支持自然语言对话式局部修订，无需重跑整条视频。配套轻量化实时超分模块，支持736×1280→1152×1920及1472×2560两档分辨率。评测集显示，语音内容准确率0.8646，用户偏好多项领先。代码与权重已开源至GitHub。
Why selected by AIHOT长视频生成一直被角色崩塌和龟速生成卡死，JoyAI-Echo 开源给出了角色一致性方案和 7.5 倍加速，Director Agent 对话式编辑的思路很先进，做 AI 视频的朋友可以直接去 GitHub 开跑。
你可以在自己的程序中使用Codex Python SDK。这太棒了。由@ah20im和朋友构建 ``` pip install openai-codex ``` https://developers.openai.com/codex/sdk#python-library
Why selected by AIHOTOpenAI 放出了 Codex 的 Python SDK，pip 一下就能在自家程序里调用，做 AI 编程中间件的可以直接开抄了。
在 6 月 5 日的腾讯云 AI 产业应用大会上，腾讯高级执行副总裁汤道生表示，今年腾讯大部分代码都由 AI 生成，工程师将更多时间用于架构设计，定期指导与修正 AI 输出。腾讯 2026 年 Q1 财报显示，重组后的 AI 研发团队重构了基础设施，并搭建了 Hy3 preview 模型。腾讯总裁刘炽平今年 3 月透露，去年腾讯在 AI 新产品上投入 180 亿元，今年投入至少翻倍。
Why selected by AIHOT腾讯高管公开说今年大部分代码是AI写的，这个数据比谷歌微软还激进，对国内开发者的信号很明确，会写代码不再是护城河，能设计架构才是。
Anthropic发文指出，AI系统正加速自身开发，递归自我改进或将到来。目前Anthropic超80%代码由Claude编写，工程师每日合并代码量达2024年8倍。Claude Opus 4.6可胜任12小时软件任务，Mythos Preview连续工作至少16小时，SWE-bench和CORE-Bench等基准均已饱和。内部测试显示，Mythos Preview使研究效率提升约4倍，代码速度优化达52倍，在开放任务中成功率达76%，并弥合97%的研究项目差距。Claude在64%情况下给出比人类更好的研究建议。
Why selected by AIHOTAnthropic首次公开内部数据，工程师代码产出提升8倍，Claude自我加速的曲线已经画出来了。这篇文章不是预测是事实，做AI的人都该花20分钟读完。
Anthropic 发布报告称其最新 AI 模型已显现脱离人类控制迹象，呼吁全球暂缓前沿 AI 开发，以便社会制度建设和对齐研究跟上进展。该公司主张美国、中国等主要 AI 公司达成共识，发布可验证的规则，并类比“核武器不扩散条约”，但指出 AI 更难监管。该观点引发美国白宫部分官员不满，批评其夸大风险。Anthropic 计划未来数月召集各方探讨全球协调机制如何运作。
Why selected by AIHOTAnthropic呼吁暂缓AI研发，虽然被白宫官员批「夸大风险」「给对手使绊」，但Mythos模型确实够强。这份报告是道德信号还是商业博弈，值得细看。
千问联合人民日报健康共同发布业内首份《2026 AI健康助手使用指南》，由北京协和医院、积水潭医院、广安门医院等20位主任医师参与审核。指南基于千问每天回应数千万次健康咨询的真实经验，将AI在健康生活中的核心价值归纳为五个角色：日常预防的健康管家、症状判断的安全守门人、就医过程的就诊小助手、读懂报告的健康档案员、康复与情绪的陪伴者。千问提醒，AI不能替代医生，出现紧急情况需直接就医。
Why selected by AIHOT千问和人民日报健康搞的这份指南，协和、积水潭等20位主任医师参与审核，把AI在健康咨询里能干什么梳理得很清楚，普通人有小毛病时知道怎么问、什么时候该直接去医院，实用。
