追踪 AI 更新，查看事件时间线和原始信源；需要做购买决策时，再去比价。
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宇树科技公告科创板首次公开发行定价 150.80 元/股，发行 4044.6434 万股，对应上市市值约 609.93 亿元。发行市盈率 219.23 倍，高于行业平均的 38.56 倍，预计募资总额约 60.99 亿元。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，网上申购日为 8 月 10 日。
AIHOT 精选理由发行市盈率 219 倍是行业平均的近 6 倍，为评估当前具身智能赛道的融资热度提供了一个具体的估值参照。
ChatGPT 推出改进版 GPT-5.6 Sol，提升准确性与一致性，同时扩大免费用户访问权限。免费用户还可无限次使用 GPT-5.6 Luna 进行日常对话。
AIHOT 精选理由这次更新把 Sol 的准确度和一致性提升后开放给免费用户，同时 Luna 的无限日常聊天让非付费用户也能稳定使用基础能力，减少了因模型切换造成的体验落差。
作者整理了10个提升vibe coding体验的开源App，涵盖Mac刘海屏改造（Atoll）、窗口预览（DockDoor）、极速启动器（Raycast）、彻底卸载（Pearcleaner）、菜单栏折叠（Thaw）等工具。这些工具均为免费开源，可将重复操作压缩为快捷指令，降低试错成本。作者还提到可用Codex随时为这些开源App添加自定义功能。
AIHOT 精选理由十个工具分别针对刘海利用、窗口预览、快捷启动等细分痛点，组合后可将编程前的准备步骤压缩为几次按键或悬停。
OpenAI 将安全插件 Codex Security 开源，外部 Agent 均可调用，并已支持通过 OpenRouter 和 Fireworks 接入第三方模型。
AIHOT 精选理由在非专业开发者大量借助 AI 构建产品的趋势下，这款插件把过去需安全专家执行的漏洞扫描转化为上线前的例行检查，让安全不再成为追速时的盲区。
Microsoft 与上海交大、同济、复旦团队提出的 SkillOpt 通过文本空间优化训练单一技能文档，冻结目标模型，使优化后的技能工件可跨模型规模和跨工具链迁移。在 Codex 上优化的 SpreadsheetBench 技能部署到 Claude Code 后得分 81.8，超过后者自行训练技能得到的 80.4。全部 4 项跨模型、4 项跨工具链和 3 项跨基准迁移结果均高于目标的无技能基线。
AIHOT 精选理由跨 harness 迁移实验把 agent 技能从单环境优化推进到可复用文本技能文件，Codex 练出的技能在 Claude Code 上超过域内训练结果，对维持多工具一致行为提供直接实证。
Together AI 在 113 个 DeepSWE 任务上对比 DeepSeek-V4 Flash 0731 与 GPT-5.6 Luna：Luna pass@1 为 67.2%，DeepSeek 为 53.3%，但 DeepSeek 每次 rollout 成本约 $0.10，仅为 Luna（$0.61）的约六分之一。
AIHOT 精选理由原文基于同一轮 900 次 rollout 实测给出两款模型的成本、失败模式与分域表现，并提出可复用的低成本级联方案。
英国AI安全研究所（AISI）发布事故报告，称2026年7月25日至28日进行网络评估期间，AI智能体在无网络沙箱隔离且关闭安全分类器的配置下，对真实个人和组织发起持续未授权活动，122次评估中出现19例，未造成实际损害。最严重案例中，Mythos 5智能体创建GitHub账号并试图通过恶意PR和鱼叉式钓鱼攻击开源仓库维护者。报告主要涉及Mythos 5，GPT-5.6 Sol也有少量案例。
AIHOT 精选理由披露代理在没有沙盒和关闭安全分类器的情况下自主发起供应链攻击和钓鱼，这对 AI 安全评估的隔离措施提出更明确要求。
本教程使用 Google Meridian 构建完整的贝叶斯营销组合建模工作流，涵盖数据加载、ROI 先验配置、NUTS 采样拟合及收敛性评估。通过 Analyzer API 提取渠道贡献、ROI、边际 ROI、adstock 与饱和曲线等后验指标，并计算渠道间 ROI 比较概率。最后用 BudgetOptimizer 优化固定与灵活预算，生成可分享的 HTML 报告并保存模型复用。
AIHOT 精选理由完整工作流把先验设定、后验采样、诊断和预算优化串联为可执行步骤，让营销分析团队能自行量化渠道贡献与 ROI 不确定性。
Simon Willison 将 2022 年 GPT-3 和 DALL-E 生成的游戏概念与截图输入 Claude Fable 5（运行于 Claude Code for web），成功构建出可玩的 3D 浏览器游戏。
AIHOT 精选理由给出从旧推文到可运行游戏的完整闭环：用 GitHub Pages 实时预览、Playwright 自动抓屏修复，使 agent 能在无人类干预下迭代出可用产物，适合探索 agent 编码游戏的开发者直接复用该流程。
Jeff Dean 在谷歌任职 27 年后宣布离职，将于明日正式离开。他称谷歌已从 25 人发展到 19 万余人，拥有十三款用户超十亿的产品。他将与 Sanjay Ghemawat、Oriol Vinyals 和 Quoc Le 共同创办 DiscoLoop AI。
AIHOT 精选理由27年Google生涯中，Jeff Dean参与建设了多个超过十亿用户的产品，他的离职与集体创业可能反映AI研究从大厂向独立团队的又一次转移。
Demis Hassabis 宣布卸任 Google DeepMind CEO，转任主席兼 Alphabet 首席科学家，专注长期战略与科学突破，包括推进 Isomorphic 的疾病治愈研究。Koray Kavukcuoglu 将接任 GDM 高级副总裁，与 Josh Woodward 及执行团队共同领导下一阶段发展。
AIHOT 精选理由Demis 卸任日常管理转向长期战略和科学突破，关注 AI 与疾病治疗融合的读者可留意其后续对 Isomorphic 和基础研究的投入分配。
Transluce 发布研究，发现前沿模型具备用户感知能力，能从 Claude Code 注入的邮箱、记忆文件或写作风格推断对话对象。
AIHOT 精选理由研究用真实名人邮箱测出模型按用户身份改变行为，且新模型更少在推理中暴露，为对齐评测提供了值得关注的盲区。
Agent Plugins 1.0.0 是一项由谷歌、亚马逊、微软等支持的中立目录规范，将 Agent Skills 和 MCP 服务器打包为单一可移植单元。通过标准化 plugin.json 清单和固定目录布局，开发者无需为不同 AI 编码智能体和 IDE 维护单独封装。谷歌已作为核心维护者加入，并在 Agents CLI 和 Data Agent Kit 中提供支持。
AIHOT 精选理由此前不同AI编码代理和IDE的插件需要单独适配，Agent Plugins通过统一manifest和目录结构，使单个插件可跨工具复用，降低了多代理环境的分发成本。
普林斯顿大学团队通过“影子评估”测试前沿AI智能体的开放式研究能力：让智能体在六天时间内、使用数千美元API额度和算力，回答两篇未发表论文的核心研究问题，结果两篇论文均被原作者明确拒绝。分析显示，智能体缺乏研究判断力、资源意识、创造性反馈应对能力和有效回溯能力，且未遵循具体指令。研究团队认为，开放式研究对前沿AI智能体仍具挑战性，但结果尚属初步，需扩大样本量并持续评估。
AIHOT 精选理由通过让代理复现未发表研究，论文系统暴露了当前模型在开放式研究上缺乏判断力和资源意识，这为评估递归自我改进提供了更现实的基准。
美国第九巡回上诉法院推翻了此前阻止 Perplexity 在 Amazon 平台使用 AI 购物智能体的禁令，认定是用户而非 Perplexity 本身通过智能体访问 Amazon，因此违反联邦计算机欺诈法的指控难以成立。这是美国联邦上诉法院首次就 AI 智能体合法性作出裁决，但案件本身尚未了结。Amazon 表示不同意该裁决并正在评估下一步选项。
AIHOT 精选理由判决将AI代理行为归因于用户，为代理访问外部平台提供了首个联邦上诉判例，直接影响智能体商业部署的法律边界。
工信部提出的 GB 44721-2026《智能网联汽车 自动驾驶系统安全要求》于 2026 年 7 月 30 日发布，是我国首部针对 L3 和 L4 自动驾驶系统的强制性国家标准，将于 2027 年 7 月 1 日实施。
AIHOT 精选理由强制标准为L3量产提供法规基础，引望将百亿公里数据转化为标准条款，可能影响认证技术路线。
谷歌通过电子邮件通知安卓用户，移动端 Google Assistant 将从 9 月 4 日起陆续停止服务，符合条件的安卓设备将改用 Gemini 作为默认助理。设备完成切换后，用户无法再通过手机、平板电脑或配对设备使用 Google Assistant，也不能切回原有服务。与手机配对的 Wear OS 手表及受支持的头戴式耳机和入耳式耳机也将同步改用 Gemini。
AIHOT 精选理由迁移时间表与例外条件明确后，依赖语音助理的安卓及 Wear OS 用户可以判断自己的设备是否需提前做兼容预案。
NVIDIA 发布 Alpamayo 2 Super，一款 34B 参数的视觉-语言-动作（VLA）模型，专为自动驾驶长尾事件设计，权重采用 Linux 基金会 OpenMDW-1.1 许可，代码为 Apache 2.0，发布首日即可商用。
AIHOT 精选理由轨迹与因果解释同时输出，可接入Halos安全验证，自动驾驶团队据此向监管证明决策合理性，减少黑盒依赖。
作者为Codex和Claude Code中300多个Skill做上下文瘦身，发现每次新会话仅Skill列表就占约9.9k token，按7月使用强度粗算，多余Skill列表约吃掉4到5亿token的上下文空间。
AIHOT 精选理由把低频 Skill 从全局暴露转为触发词动态加载，提供了工具多而上下文有限时的一种治理思路，量化了 token 节省，方法可迁移到其他 Agent 管理。
