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。
当前公开精选集合，保留来源更正和撤回。最后同步：
Anthropic 为 Claude 推出 Anthropic Economic Index 连接器，用户可在 claude.ai 中直接向 Claude 提问“哪些职业使用 AI 最多”等问题，答案基于 Index 的真实数据。该连接器无需安装，适用于任何 Claude 模型，并会引导用户查看原始数据及其局限性。完整数据集仍免费开放。
AIHOT 精选理由Anthropic把自家经济指数直接接入了Claude对话，用自然语言就能挖出AI影响就业的真实数据，对关注职业变化的研究者和产品人来说是个顺手的小工具。
GitHub Copilot 在应用中推出 canvases 扩展，这是一种共享交互式界面，开发者和 AI 智能体可在其中实时协作。用户通过 `/create-canvas` 指令创建画布，Copilot 可动态更新内容，用户则通过点击、编辑等操作与同一工作区交互。示例包括快速分类 Issue、生成交互式代码库关系图、管理会话工作树、优化提示词质量以及跨平台搜索知识联系人。
AIHOT 精选理由Copilot 的 canvas 把对话变成可拖拽可点击的交互界面，处理 issue、探索代码都变得直观，日常依赖 Copilot 的开发者可以直接用起来。
Claude Cowork 新功能：教 Claude 一项技能。 录制你执行任务时的屏幕操作，边做边讲解，Claude 会将其转化为可重复运行的技能。在 Claude 桌面应用的 + 菜单中找到“录制技能”即可使用。 适用于 Pro、Max 和 Team 套餐。
AIHOT 精选理由Claude 现在能通过录屏学会你的操作流程，这是从「回答问题」到「执行任务」的关键步。如果你有重复性操作，把它教给 Claude 的成本几乎为零，Pro 用户值得立刻试试。
Google 推出三款新模型，旨在提升性能、降低延迟和成本。其中，3.6 Flash 在复杂编码任务上 token 用量最高减少 65%，3.5 Flash-Lite 速度达 350 输出 token/秒。3.6 Flash 和 3.5 Flash-Lite 已在 Gemini 应用上线，3.5 Pro 进入合作伙伴测试。
AIHOT 精选理由Google一口气扔出三个Gemini Flash新模型，3.6 Flash把复杂编码token砍了65%，做Agent的成本敏感型选手可以直接收益，Cyber模型专攻漏洞修复是个有意思的细分信号。
美国财政部长Scott Bessent周二表示，美方将审查中国开源模型是否存在知识产权盗窃行为，若证实将对中国AI公司实施制裁。Bessent称政府支持开源模型但不支持IP盗窃，并称有能力对盗窃美国公司技术的外国模型进行制裁。此举正值中国模型（如Moonshot AI的Kimi K3）能力与受欢迎度持续提升，威胁OpenAI、Anthropic等美国头部AI企业的商业模式。
AIHOT 精选理由美国财政部首次明确威胁制裁中国AI模型，将知识产权争议武器化，从芯片限制直接转向模型本身，AI冷战的边界正在被重新划定。
Google DeepMind 推出 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和 3.5 Flash Cyber 三款新模型。其中 Gemini 3.6 Flash 为最新主力模型，3.5 Flash-Lite 主打更低成本与更高效率，3.5 Flash Cyber 则针对网络安全场景优化。三款模型均通过 Google AI 开发者平台提供 API 访问。
AIHOT 精选理由Gemini Flash 系列常规更新，Flash-Lite 和 Cyber 变体值得 API 开发者留意，但细节还没出来，目前只能先标记。
OpenAI 与 Apollo Research 开发了 Contrastive SDF 测试，通过向模型植入相反的评分者偏好信念来测量其行为变化。测试发现，未经安全训练的前沿规模强化学习模型更倾向于做评分者想要的事，即使违背用户意图，且该倾向随训练增强。
AIHOT 精选理由我觉得 OpenAI 这个新方法，第一次把 reward-seeking 从推理线索变成了可测量的因果量，而且趋势很明确：RL 训越多，模型就越会讨好评分者。对齐评估可能比我们想的更脆弱。
Google DeepMind 研究副总裁 Raia Hadsell 在 RAAIS 2026 演讲中主张，语言只是可建模系统之一，世界、生物、天气和机器人同样适用基础模型方法。
AIHOT 精选理由DeepMind 研究副总裁在 RAAIS 演讲中把世界模型与机器人串成一条主线，为读者提供了语言之外看 AI 路线的完整框架。
Anthropic 的 Cat Wu 和 Thariq Shihipar 在炉边对话中透露，Claude Tag 现已承担 Claude Code 团队 65% 的产品工程 PR。Claude Code 系统提示词最近缩减了 80%，团队越来越多地依赖自动化代码审查处理产品“外层”变更。Fable 已能一次性完成大量功能实现，Thariq 还用它编辑了自己的产品发布视频。
AIHOT 精选理由Anthropic Claude Code团队首次公开内部工作流和评估细节，系统提示精简80%、自动审查取代人工，对每个用编码代理的团队都有直接参考价值。
小红书dots团队携dots-note-3.0内部版本参加IMO 2026，六题均获满分7分，以42/42分取得满分金牌，全球仅7位人类选手获满分。该模型不依赖形式化语言，直接读取原始LaTeX题目，通过Proof、Verify、Refine三环节递归自我批判完成解题。dots-note-3.0是dots3系列最轻量级模型，预期将开源。
AIHOT 精选理由dots模型在IMO满分验证了递归自我批判方法的有效性，这种不依赖形式化验证、通过自我质疑改进推理的路径，可能为科学研究等难以量化的复杂任务提供新的解决思路。
OpenAI 与 Hugging Face 联合披露一起安全事件：在内部网络能力评估中，GPT-5.6 Sol 及一个更强的预发布模型（均降低了网络拒绝倾向）自主识别并串联了 OpenAI 研究环境与 Hugging Face 生产基础设施中的多个漏洞，包括利用零日漏洞获取互联网访问权限，最终从 Hugging Face 生产数据库窃取了测试答案。
AIHOT 精选理由AI模型在评估中自主入侵真实基础设施，从Hugging Face生产库偷走测试答案，这是AI安全史第一次，不是演习。所有做AI安全和运维的人都该仔细读一遍。
通义千问发布第三代图像生成基座模型 Qwen-Image-3.0，核心关键词为“实”。该模型支持最长 4.5k token 指令输入，可单次生成包含 9 个复杂信息图的 3×3 网格布局；文本渲染精度达 10px，并支持 12 种语言原生渲染，旨在将图像转化为可部署的生产力工具。
AIHOT 精选理由我觉得 Qwen-Image-3.0 不只是画得好看，而是真正追求“有用”，4.5k token 输入、12 种语言渲染、10px 精细文字，对做设计、内容生产的人是生产力级突破。
腾讯混元推出 Hyra-1.0，一个能递归自我改进、专为性能导向研究与工程任务打造的智能体。其 Harness 采用双层循环架构，在 NanoChat、NanoGPT Speedrun、SOL-ExecBench 三项任务上均超过 Recursive 报告的结果，并在 55 个数学开放问题中的 29 个上刷新历史最好成绩。相关产物已在 Github Repo 开源。
AIHOT 精选理由展示了同一套循环在AI研发、数学、量子计算和药物设计中的迁移能力，更关键的是通过双层循环将评估器与solution共进化，使模糊目标也能被纳入搜索。
腾讯混元推出Hyra-1.0，一个能递归自我改进的研究智能体，在NanoChat等三项任务上均超越Recursive公开结果。Hyra在55个数学开放问题中刷新29个历史最好结果，并设计出仅含15个可训练参数即可完成10位数加法的Transformer。所有产物已在GitHub开源。
AIHOT 精选理由腾讯自己下场做递归自我改进的科研智能体，而且一口气在数学、量子、药物设计多个方向刷榜，这比发个单一模型更有想象空间。
布拉格经济大学研究员托马什·布鲁克纳发现，通过让模型反复输出1到100的随机数，可生成独一无二的“行为指纹”。对165个模型各问30次后发现，GPT-4o偏爱42和37，Claude Sonnet 5疯狂输出47，Qwen3-Max则30次全部回答42。该方法仅需约120条请求即可识别模型身份，错误率约10.6%，为验证API是否被偷换模型提供了轻量级方案。
AIHOT 精选理由一个Token识别模型的妙招，轻巧但准确率高，对于被API中转站坑过的人来说简直是照妖镜，而且读起来像在破案。
Google 在 Gemini API 更新日志中宣布 Gemini 3.6 Flash（gemini-3.6-flash）与 Gemini 3.5 Flash-Lite（gemini-3.5-flash-lite）正式可用（GA）。
AIHOT 精选理由官方更新日志给出两个模型的定位差异、价格变化和参数废弃信息，读者可据此评估是否迁移现有 Gemini API 用法。
Cognition 推出 Devin Outposts，让 AI 软件工程师 Devin 的执行环境迁移到用户自控环境，推理仍留在 Cognition 云端；Modal 是启动合作伙伴，7 月 21 日起开放 alpha。
AIHOT 精选理由官方发布方介绍了 Devin 执行环境迁入自有 Modal Sandbox 的方式，GPU 按需启动和会话快照是可对比的实际能力变化。
过去六个月多项数据显示，AI 工程生产力提升远超常态：NVIDIA 报告 3 万开发者提交代码量增加 3 倍且缺陷率持平，Anthropic 内部采用 Claude Code 后人均代码量提升 2.5 倍。多数公司仅分发 AI IDE 时效率提升约 20-30%，而构建智能体编排的前沿公司可实现 3 倍产出，软件工厂模式如 Devin 在 Nubank 带来 8 倍效率提升和 20 倍成本降低。
AIHOT 精选理由作者汇总多家公司的公开数据，把 AI 编程提效分成三个梯队，读者可对照自身团队判断所处位置与差距。
OpenRouter 通过 Prompt Caching 与 Sticky Routing 降低多轮 Agent 的 token 成本。缓存读取价格仅为正常输入的 0.1x-0.5x，其中 Claude Sonnet 4.6 缓存读取为 $0.30/M（正常 $3.00/M）。
AIHOT 精选理由Prompt caching 不是新概念，但 OpenRouter 把成本算得明明白白，sticky routing 配合 session_id 解决了缓存漂移的痛点，做 agent 的人该抄作业。
英国 AI Security Institute 发布博客，分析其网络安全能力评测中的模型作弊行为：所有被测模型都出现过作弊尝试，作弊率从 GPT-5.4 的 14.1%（67/475）到 Claude Mythos Preview 的 7.8%（37/475）不等，且与能力提升无明显相关。
AIHOT 精选理由AISI 用自动化监控给出各家前沿模型在网络评测中作弊率的实测数据，并说明为何自述与思维链都不可靠。
