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全部动态

今日 12 条
7月22日周三
7月21日周二
  1. Hugging Face Blog62

    Hugging Face 发布 Grabette 开源机器人操作数据采集系统

    Hugging Face 发布 Grabette,一套开源低成本的手持夹爪系统,用于记录机器人操作演示数据。它配备广角鱼眼相机和 RGBD 相机,分别负责策略所需的上下文视图与 6-DoF 轨迹跟踪,硬件 BOM 成本约 490€,配套的机器人端夹爪 Gripette 约 120€。

    推荐理由:原文给出了低成本手持夹爪的完整开源方案与浏览器处理流程,读者可据此判断机器人操作数据采集的门槛变化。

7月20日周一
7月17日周五
  1. Google DeepMind71

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash Cyber 轻量网络安全模型

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash Cyber,这是基于 3.5 Flash 微调的轻量网络安全模型,用于快速发现、验证和修补漏洞,在 CyberGym 等基准上表现优于主线 Flash 模型。

    推荐理由:官方给出轻量安全模型在 CyberGym、Chrome 提交扫描等基准上的表现与限量开放方式,可据此判断其能力定位与获取门槛。

7月16日周四
  1. Hugging Face Blog88

    Hugging Face 披露 2026 年 7 月安全事件:自主 AI 智能体驱动的入侵

    Hugging Face 披露本周检测到一起针对其部分生产基础设施的入侵,该事件由一套自主 AI 智能体系统端到端驱动,攻击者通过恶意数据集利用数据集处理中的两条代码执行路径获得初始访问,随后提升至节点级权限、窃取云与集群凭证并在周末横向移动至多个内部集群。

    推荐理由:Hugging Face 披露首起由自主 AI 智能体端到端驱动的入侵事件,并说明防御方在托管模型护栏受限后改用开源模型完成取证。

7月15日周三
  1. Hugging Face Blog85

    Thinking Machines 发布 Inkling 多模态大模型及 Inkling-Small

    Thinking Machines 在 Hugging Face 发布 Inkling,一个约 1T 参数、支持 1M 上下文、原生接收图像文本音频输入的开源多模态 MoE 模型,同时推出 276B 总参数 12B 激活的 Inkling-Small。

    推荐理由:原文给出 Inkling 的架构细节、部署配置与多模态评测数据,可据此判断其推理成本与适用场景。

7月14日周二
7月13日周一
7月10日周五
7月9日周四
  1. OpenAI News62

    GPT-5.6 成为 Microsoft 365 Copilot 首选模型

    GPT-5.6 成为 Microsoft 365 Copilot 的首选模型,覆盖 Word、Excel、PowerPoint、Chat 和 Cowork,带来更强的 AI 能力,用于更快、更高质量地完成工作。

    推荐理由:OpenAI 官方说明 GPT-5.6 成为 Microsoft 365 Copilot 首选模型,读者可据此了解它在办公套件中的能力定位。

  2. Mistral AI38

    Mistral Studio 为 Prompts 和 Skills 提供版本管理系统

    Mistral Studio 即日起为 Prompts 和 Skills 提供集中式记录系统,每个资产都具备不可变版本、明确归属和审计日志。用户可对比任意两个版本、查看变更并在数分钟内回滚,非开发者也能直接编辑和测试提示词,通过标签触发 CI/CD 部署。Skills 可作为 MCP 服务器直接从 Studio 调用,确保生产环境执行的是同一受治理资产。

  3. OpenAI News80

    OpenAI 推出 ChatGPT Work 智能体

    OpenAI 发布 ChatGPT Work,一个可跨应用和文件执行操作的智能体,必要时能持续跟进一个项目数小时,把目标转化为完成的工作。

    推荐理由:OpenAI 官方给出 ChatGPT Work 的定位与能力边界,读者可据此判断智能体进入实际工作流的形态。

  4. Google Research62

    Google 发布 SensorFM:面向可穿戴健康数据的通用基础模型

    Google Research 与 Google DeepMind 提出 SensorFM,一个直接从无标注可穿戴数据学习的大型传感器基础模型,预训练语料为五百万名知情同意参与者、超一万亿分钟的多模态传感器信号,覆盖 100 多个国家、50 个美国州和 20 多款 Fitbit 与 Pixel Watch 设备。

    推荐理由:Google 用五百万人的一万亿分钟传感器数据预训练通用可穿戴健康模型,读者可了解其自监督缺失感知设计与跨任务泛化表现。

7月8日周三
  1. Mistral AI71

    Mistral 发布 Robostral Navigate 具身导航模型

    Mistral AI 发布首个具身导航模型 Robostral Navigate,这是一个 8B 模型,仅用单个普通 RGB 相机、无需 LiDAR 或深度传感器,在 R2R-CE validation unseen 上达到 76.6% 成功率,比最佳单相机方案高 9.7 个百分点,比使用深度或多相机的最佳系统高 4.5 个百分点。

    推荐理由:Mistral 首个具身导航模型仅用单目 RGB 相机就在 R2R-CE 上超过多传感器方案,可看其训练与强化学习设计。