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构建应用从未如此简单。 通过 Sites，Codex 可以将你的工作、想法和计划转化为一个交互式网站或应用，你的团队可以通过一个 URL 进行探索、使用和分享。 该功能将首先向 Business 和 Enterprise 计划推出，之后会更广泛地扩展。
AIHOT 精选理由Codex Sites 让应用构建门槛降到「描述即生成」，对企业团队快速验证想法是实打实的效率提升，但只开放 Business/Enterprise 意味着个人开发者还得等等。
⚡ 新增服务商：DigitalOcean 的 AI-Native Cloud 现已在 OpenRouter 上线。 提供高性能推理，覆盖热门开源权重模型。在 DeepSeek V3.2 的输出速度和延迟方面排名第一（数据来自 @ArtificialAnlys）。 查看其数据并试用模型：https://openrouter.ai/provider/digitalocean
AIHOT 精选理由OpenRouter 新上线的 DigitalOcean 推理服务，把 DeepSeek V3.2 的延迟压到了全场最低，比官方还快，做实时应用的值得立刻切过去试一下。
Anthropic分析了832个因违反政策被封禁的恶意账户（2025年3月至2026年3月），将其活动映射到MITRE ATT&CK框架的全部14种战术和482种子技术。风险评分显示，中等及以上风险行为者比例从上半年的33%跃升至下半年的56%，增长集中在横向移动、凭证窃取、webshell等高危技术。Agentic scaffolding使攻击链实现自主编排——2025年11月一次间谍活动风险评分达100，所用技术数量却与中等风险者相当。MITRE ATT&CK框架尚未覆盖这种自主攻击。该报告与Verizon合作，已纳入2026年数据泄露调查报告；Anthropic据此更新了Claude的检测分类器以拦截高风险行为。
AIHOT 精选理由Anthropic 首次把一年内 832 个恶意账户的 AI 辅助攻击行为完整映射到 MITRE ATT&CK 框架，并给出风险评分工具，数据表明高风险攻击者半年内增长了七成，关键驱动力不是技术高低而是编排与自主执行，威胁情报团队应该马上拿来校准自己的检测规则。
Gemma 4 12B 是 Google DeepMind 最新推出的中等规模多模态模型，采用无编码器统一架构，原生支持音频输入。其基准测试性能接近 26B MoE 模型，但内存占用不到一半，仅需 16GB 显存或统一内存即可在消费级笔记本上本地运行。模型内置多 token 预测（MTP）drafter 以降低延迟，基于 Apache 2.0 开源许可发布，已累计超过 1.5 亿次下载。
AIHOT 精选理由统一无编码器架构让 12B 模型在消费级笔记本上跑出接近 26B 的多模态 Agent 体验，开源 + Apache 2.0，本地部署门槛又压低了。
Google Research 在 GitHub 开源了其水文建模框架，这是一个基于 PyTorch 的 Python 包，采用与 Flood Hub 河段洪水预报相同的模型架构和训练数据。该框架允许研究者和预报员训练 AI 洪水预报模型、添加新模型与数据，并已与捷克水文气象研究所（CHMI）等合作测试。开放模型架构和训练管线旨在让各国气象水文部门在保留数据完全控制权的同时，整合基于 AI 的洪水预报。
AIHOT 精选理由谷歌开源的水文模型框架，是少数真正能救命的AI应用。不是秀参数，而是把工具直接塞给一线预报员，让他们用本地数据训练。务实，值得给赞。
Anthropic 增长营销负责人 Austin Lau 介绍了非技术知识工作者使用 Claude Cowork 的最佳实践。Claude Cowork 是面向文档、电子表格等多步骤任务的 AI 助手，用户无需编程技能，将其指向文件夹或连接已有应用即可委托任务。与用于快速问答和头脑风暴的 Chat 以及面向开发者的 Claude Code 不同，Claude Cowork 适用于需要产出交付物、涉及多个文件或应用、可重复执行的场景。Lau 给出了判断任务是否适合的五项检查清单，并预告将于6月4日分享具体营销用例。
AIHOT 精选理由Anthropic 官方教你如何把 Claude Cowork 用到极致，从每日摘要到自动报表，非技术人员看完就能上手，比自己硬摸索省十倍时间。
Anthropic 分享了内部使用 Claude Code 的 Skills（技能）功能的经验。Skills 是指令、脚本和资源的文件夹，智能体可发现并调用它们以提升准确性和效率。Anthropic 内部已有数百个活跃使用的技能，它们可归为九类，包括库和 API 参考、产品验证、数据获取与分析、业务流程与团队自动化、代码脚手架与模板、代码质量与审查等。最佳技能专注于单一类别，涵盖过多功能会混淆智能体。团队发现，投入时间优化验证类技能对 Claude 输出质量的提升最显著。
AIHOT 精选理由这不是产品公告，而是从几百个内部技能中血泪总结出的实战手册。如果你想让Claude Code真正变成你的工程副驾驶，这9类技能和‘gotchas’章节至少省你三个月踩坑。
Anthropic 使用 Claude 自动化了 95% 的业务分析查询，整体准确率约 95%。其关键在于构建智能体分析栈（agentic analytics stack），通过数据基础层、维护验证流程和技能（skills）分别解决概念-实体歧义、数据过时和检索失败三大错误来源。相比编码场景，数据分析的难点在于将用户问题映射到正确的数据实体，而执行 SQL 反而是简单的。Anthropic 的数据科学团队因此得以专注于因果建模、预测和机器学习等战略工作。
AIHOT 精选理由Anthropic 把内部用 Claude 搞自助分析踩过的坑全摊开，技能模板和「语义层优先」的强制流程是实打实的干货，做数据 agent 的团队可以直接抄作业。
Gemma 4 12B 是一款密集多模态模型，专为消费级设备上的高性能本地 AI 执行而设计。其采用新颖的无编码器架构，绕过传统视觉和音频编码器，将多模态数据直接输入大语言模型主干。
AIHOT 精选理由Google 把多模态模型直接塞进消费级设备，靠的不再是缩水而是架构层面的创新。12B 放在本地跑，这次玩法变了。
知名人工智能批评者Gary Marcus在其关于可信赖AI的专栏中，探讨了人工智能发展面临的根本性挑战。文章开篇即指向问题的核心，指出相关数学理论的局限性与人类心理的复杂性，是导致AI系统最终可能出现问题的根源。
AIHOT 精选理由Gary Marcus 把 AI 行业缺乏护城河、价格战、ROI 存疑的经济死结讲得很直白，金融圈越来越认同。虽然观点不新，但这回时机恰好卡在 Google 融资和 Anthropic 取消无限 API 的时候，信号意义很强。
Microsoft Superintelligence 团队发布 MAI-Image-2.5 和 MAI-Image-2.5-Flash 两款图像模型，MAI-Image-2.5 在 Arena 图像编辑榜排第 2（超过 Nano Banana 2），文本生成图像排第 3，比 MAI-Image-2 总分提升 75 分。
AIHOT 精选理由官方给出 Arena 排名、编辑能力细节和 Foundry 定价，开发者可据此评估其在生产图像工作流中的性价比。
商汤开源了AI办公技能套件SenseNova-Skills。这是一个为任何技能兼容智能体（如OpenClaw与HermesAgent）设计的开源技能集合，提供四大核心功能：图像信息图表生成（可镜像参考风格）、数据分析（支持多表解析、清洗与可视化）、PPT创建（生成大纲内容并智能排版，输出可编辑文件）以及深度研究（跨学术、技术、社交等多源搜索并生成报告）。该技能套件现已完全开源。
AIHOT 精选理由商汤掏出了一套开箱即用的 agent 技能包，从做图到写报告都能一键接，而且代码全在 GitHub 上。想做 agent 产品的可以直接 fork 当乐高用，比等 API 发布快多了。
Microsoft AI 发文阐述其在健康领域的价值观如何落实为产品与工程实践，称其消费级产品每天处理数千万条健康问题。
AIHOT 精选理由官方阐述微软 AI 在健康领域的价值落地，交代 Mayo Clinic 医疗模型合作与 Copilot Health 预览的进展。
Holo3.1 是基于 Qwen 模型家族的计算机使用智能体系列，旨在提升在桌面、网页和移动环境中的鲁棒性。新模型提供 0.8B、4B、9B 和 35B-A3B 四种尺寸，并首次发布量化检查点，包括 FP8、Q4 GGUF 和 NVFP4，以优化本地推理。在 AndroidWorld 基准测试中，35B-A3B 模型得分从 67% 提升至 79.3%。在 DGX Spark 上，NVFP4 量化相比 BF16 实现 1.74 倍 token 吞吐量提升，并将平均步骤时间从 6.8 秒缩短至 3.3 秒。模型支持函数调用协议，可在第三方智能体框架中部署。
AIHOT 精选理由Holo3.1 把计算机使用代理从桌面扩展到了移动端，还首次放出了量化版，让本地运行真正快了起来。想做 GUI 自动化的开发者可以立刻跑起来了。
Ai2（Allen Institute for AI）研究员Nathan Lambert宣布离职。他在Ai2工作超过2.5年，期间主导或参与了OLMO和Tulu等开源模型项目，称其为职业生涯的巅峰。他表示将暂时休息，未来仍会继续深耕开源模型与开放科学领域。
AIHOT 精选理由Olmo 和 Tulu 的核心推手离开 Ai2，对开放模型圈是个不小的人事地震，他下一步去哪，可能比这条离职声明更值得盯。
MiniCPM-V 4.6 现已完全支持 vLLM v0.22.0！ 无需自定义分支，无需额外编译。 只需拉取预构建包即可运行。 非常感谢 @vllm_project 的顺畅集成！ 🤝 🤗 http://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-V-4.6
AIHOT 精选理由MiniCPM-V 4.6 现在 vLLM 原生支持，不用自己折腾编译和环境了，做多模态部署的可以无痛接入，国产端侧模型生态又往前走了一步。
Anthropic正将其Project Glasswing计划扩展至约150个新组织，此前首批约50个合作伙伴。新伙伴分布于十五个多国家，覆盖电力、水务、医疗、通信和硬件等关键基础设施行业。这些合作伙伴的共同点在于，其代码库若遭成功攻击，后果可能极其严重，影响或超1亿人。项目旨在利用Claude Mythos Preview等前沿模型扫描漏洞并协助修复，以应对AI驱动的网络安全挑战。同时，Anthropic推出了基于Claude Opus 4.8等公开模型的Claude Security产品，用于扫描代码并建议补丁。
AIHOT 精选理由Anthropic把AI漏洞扫描从软件公司扩展到电力、医疗等命脉行业，这是一次攻防格局的真实倾斜，安全从业者该紧盯后续。
Microsoft 在 Build 2026 主题演讲中宣布七款 MAI 新模型，覆盖图像、语音、转录、推理和编码。
AIHOT 精选理由官方主题演讲完整给出七个新模型的规格、跑分与部署渠道，还涉及 Maia 200 芯片协同设计和 RLE 训练路线。
Anthropic 上周在 Claude Code 中发布动态工作流，Claude 可为任务即时编写定制 harness。工作流通过执行 JavaScript 脚本，用 agent()、parallel() 和 pipeline() 生成并协调各自拥有独立上下文窗口的 subagent，以缓解单上下文中的 agentic laziness、自我偏好偏差和目标漂移。
AIHOT 精选理由Anthropic 员工讲解 Claude Code 动态工作流的原理、六种组合模式和适用边界，并给出 token 预算等实用技巧。
Ling-2.6-1T-base 是蚂蚁 inclusionAI 开源的万亿参数 MoE 基座模型（总参约 1T，激活 63B）。它由 Ling-2.0-1T-base 升级而来，采用 Lightning Attention 与 MLA 以 7:1 混合的线性注意力架构，经约 9.6T token 的迁移预训练、持续预训练和中训练，上下文窗口从 4K 分阶段扩展至 256K。在 MMLU（86.82）、SimpleQA、LongBenchv2（43.54）等基准上超越前代。该模型仅供研究（继续预训练、微调、蒸馏等），不直接提供对话功能。
AIHOT 精选理由Ling-2.6 用混合线性注意力把万亿 MoE 基座模型的上下文能力推到了 256K，对于研究长上下文和 MoE 的团队是个有价值的基座，但它是未对齐的预训练模型，不能直接当对话助手用。
