模型動態
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美債市場大撕裂！短端押注升息止步、長端殖利率卻狂飆創高
8 月 15 日當週，市場對聯準會 9 月升息的押注機率從 7 月下旬的 75% 驟降至約 25%，帶動全球股市延續第三週上漲，美股主要指數維持歷史高位附近。
2026-08-15 · 5 分鐘-
當模型開始自己造工具：Opus 5 的主動性跨台階與刻意留白的資安邊界
2026 年 7 月 24 日，Anthropic 發布 Claude Opus 5，定價與前代 Opus 4.8 相同，在 Artificial Analysis 基準測試排行榜上超越 Claude Fable 5。
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具身智慧「推理時進化」初次跑通：WAM-TTT 用人類影片接近替代遙操作資料
2026 年 7 月 16 日，銀河通用發布 WAM-TTT（World-Action Model Test-Time Training）框架，聲稱首次將 Test-Time Training 模式從 LLM 移植到物理世界的機器人控制。
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J-Space：Anthropic 找到了語言模型的「意識樞紐」
2026 年 7 月 7 日，Anthropic 發表論文「Verbalizable Representations Form a Global Workspace in Language Models」，提出 Jacobian Lens 技術，定義出殘差流中的稀疏子空間 J-space，作為可語言化表徵的所在地。
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不讓對手留活路？OpenAI 驚傳 7 月 7 日突襲發表 GPT-5.6，精準卡位截流 Claude Fable 5
OpenAI 計畫於 7 月 7 日發布 GPT-5.6，與 Claude Fable 5 限額優惠方案的失效日精準重疊。這一訊息來自華爾街見聞 7 月 5 日早報的單行提及，GPT-5.6 的具體能力與定價至今尚未披露，但這次大家吵的重點其實不是規格。
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WorkBuddy 三個月狂掃桌面辦公第一，騰訊全家桶為何在 Agent 時代讓對手追不上？
2026 年 3 月，WorkBuddy 月訪問量達 885 萬，在桌面辦公 agent 中排名第一，三個月內漲了兩個數量級，同期累計發布 43 個版本。
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Abacus.AI 聯手 Claude Fable 5 拋震撼彈：一個人就能幹掉整個開發團隊
Abacus.AI 於 2026 年 7 月 4 日推出基於 Claude Fable 5 的 Fable 服務，宣稱使用者能透過自然語言指令，自主建構並託管以往需整個團隊才能完成的 3D 模型、SaaS 系統與交易伺服器。
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Fable 5 帶鐐重返：Anthropic 拉 Amazon、Microsoft、Google 起草越獄嚴重度框架
Anthropic 宣佈 Claude Fable 5 將自 7 月 2 日起重新向全球恢復部署。不過，這次回歸並非完全復原，而是搭配一套全新的安全分類器一同上線。
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字節讓抖音供養豆包：意圖電商三層如何重排交易入口
2026 年 618 前後，豆包陸續接入抖音電商資質、抖音支付、曹操出行打車（北京、杭州灰測）與抖音內容流，悄悄把意圖識別與交易履約縫在一起。
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OpenAI 發研究定義 agent 工作觀：任務更長更複雜，把 AI 從問答助手推向長程執行者
6 月 25 日，OpenAI 在官方部落格發表一份研究報告，主張 AI agent 正在改變工作的基本面：任務變得更長、更複雜，生產力的提升跨越不同職位角色。報告沒有以新產品或跑分亮相，而是直接用研究框架定義「agent 時代的工作型態」，這個切入方式本身就比報告具體的發現更值得注意。
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Oracle 悄改 Always Free 規則，Ampere A1 額度砍半，6 月 15 日超標帳號將被關機或者收費
Oracle 未發布任何公告，將 Always Free 方案的 Ampere A1 Compute 上限從 4 OCPU / 24 GB 記憶體削減至 2 OCPU / 12 GB，月度運算時數同步減半，降為每月 1,500 OCPU 小時與 9,000 GB 小時，所有指標全面縮水 50%。
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資料過濾擋不住教師模型的「行為遺傳」：Google DeepMind 揭開 SFT 安全過濾的盲點
2026 年 6 月 14 日，Google DeepMind 語言模型可解釋性團隊指出，過濾 SFT 訓練資料來移除危險行為的效果「出奇地差」，並提出七個假說嘗試解釋原因。
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Anthropic 撤回隱形限制：Claude Fable 5 對前沿 AI 研究的「秘密拖慢」引爆研究圈反彈
Anthropic 於 6 月 9 日推出 Claude Fable 5，系統卡揭露模型會對前沿 LLM 開發類請求「隱形降效」，方法包含 prompt 改寫、steering vector 與 PEFT，使用者不會被告知。
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Google 將同步口譯打包成 Live API，Gemini 3.5 連說邊譯、落後數秒即輸出
Google 本週正式推出 Gemini 3.5 Live Translate，將語音翻譯底層架構從「等說完再譯」的 turn-by-turn 模式切換為連續串流生成：模型邊接收音訊邊輸出譯文，全程僅落後說話者數秒，同時保留原說話者的語調、語速與音高，並自動辨識 70 種以上語言，無需手動設定。
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Working software on tap：Fable 5 的 Jevon's 悖論與自主性溢價
karpathy 那則貼文值得從頭讀完。Fable 5 跟底層模型 Mythos 共用同一個基礎，差異在加了安全機制。榜上是全面新高，但他說真正的跳躍在質感：他認為這跟 Claude 4.5 當時的幅度是同一量級，尤其在長時間、高難度解題場景裡最明顯。
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**Picking 就是具身智慧的 Coding，原力靈機這次押注，值得拆開看**
原力靈機宣佈收購物流機器人公司 Atomix，同時拿到智譜、階躍星辰、商湯、阿里聯合押注。CEO 唐文斌的定性只有一句：「Picking，就是具身智慧的 Coding。」這不是 slogan，背後是一套完整的資料飛輪邏輯。
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800K 參數，100% 正確：消去式推理為何讓大模型看起來像在猜謎
AI 圈有個根深蒂固的假設：規模越大，能力越強。更多參數、更多算力、更長訓練，問題就解決了。這個邏輯在語言理解、程式生成等任務上確實成立，但最近一篇論文戳到了它的盲點。
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SkillOpt：當 Prompt 工程變成 Prompt 訓練
Agent 的 skill 檔案是一個奇怪的存在。它決定了模型在特定任務上的行為，卻幾乎總是人工寫死後就再也不動。工程師花時間調它、上線後就凍結。問題在於：執行軌跡裡藏著大量失敗訊號，從來沒有人有系統地把它讀回來。
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技能定價權才是真正的戰場
工程師焦慮的核心不是「會不會被取代」，而是價值重心正在位移，從「能寫出程式碼」轉向「能提供判斷與脈絡」。這看起來像升級，實則是一次定價重分配：原本靠語法熟練度撐起的市場溢價，正在被壓縮。技能還在，但計價方式變了，這才是真正讓人不知所措的地方。
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智源 Brainμ 跨模態神經訊號 Zero-shot 分析登上 Science，AI 基礎模型進入科研因果驗證角色
2026 年 6 月 4 日，北京智源人工智慧研究院與清華大學聯合研究成果發表於《Science》，首次以實驗資料證明睡眠中的記憶重啟用會反向調控睡眠動態。對 AI 受眾而言，真正的看點在方法論：智源自研腦科學多模態基礎模型 Brainμ0 在整個研究中承擔了假設驗證與因果推斷的核心分析角色，而非單純輔助工具。
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當 AI 拿到真實的錢包，基準測試就破了
把智慧壓成一個分數，這是現有 benchmark 的共同邏輯。SWE-Bench、MMLU、Humanity's Last Exam 各有用處，但它們測的是受控環境下的點狀能力，不是模型在時間裡持續行動、面對真實後果時的樣子。
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ZipSplat 重構 Gaussian 分配邏輯：預算從畫素網格解綁，跟著場景複雜度走
主流 feed-forward 3DGS 每個輸入畫素對應一個 Gaussian，把表徵預算釘在相機解析度上，白牆和高紋理物件分到一樣多 Gaussian，幾何需求嚴重錯配。
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VSTAT 基準測試揭穿影片理解幻覺，SOTA 模型僅略勝矇答基線
一份新基準讓多模態大語言模型（MLLM）的影片理解成績大幅縮水。VSTAT 以 834 段影片配上 1500 道刻意設計的問題，這些題目單憑任何一幀或短片段都無法作答，必須跨整段影片持續追蹤實體與狀態演變。測試結果：現有 SOTA 模型得分遠低於人類，且僅略高於不看影片、只靠統計分佈猜答案的「答案先驗」基線。
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深度原理 MPA 把 LLM 三段式訓練移植材料模型，40 個工業任務全取 SOTA
深度原理（Deep Principle）釋出材料基座模型 MPA（Materials Property Axiom），直接借用大語言模型預訓練／中期訓練／後訓練三段式配方做材料性質預測。