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刚刚，UC伯克利放出了一场号称“智能体最后的考试”的全新基准测试。它把当今最强的AI Agent们拉到考场上，让它们干真正的活——在Siemens NX里建3D模型、在Unreal Engine里搭游戏场景、在Adobe After Effects里做特效合成。
今天，月之暗面发布并开源Kimi K2.7 Code编程模型，参数量达1.1万亿，提供256K上下文窗口。这一模型重点提升了长上下文编程场景的指令遵循能力、长程编程任务的性能表现，并且大幅改善了在长程任务中的过度思考倾向，平均token消耗减少30%。
决策机已推演23万起事件，准确率超90%。
刚刚，Anthropic CEO发布重磅檄文《指数级AI政策》：AI的「指数级爆炸」已无法阻挡，必须强制第三方测试+政府叫停！为此，Anthropic砸出3.5亿真金白银。
一提到AI的应用和落地，大家就会陷入非共识迷雾。为了拨开营销炒作，我把近期有代表性的几份Enterprise AI调研报告拉通，横跨Menlo Ventures（500+企业AI决策者）、德勤（24个国家，6大行业，3235名高管）、KPMG（20个国家，8大行业，2110名全球高管）、Entelligence（2444家企业）。
多模态长记忆在“看得准、找得到、想得清”三大环节的底层逻辑与工程避坑指南。
根据我长期使用的观察，0.3 倍率说是用 Kiro 逆向出来的 Claude，2.0 倍率说是正经 Claude Max 号池接出来的。听起来后者肯定更靠谱。我一开始也这么想的。毕竟倍率差了快七倍，价格摆在那，总不至于拿假货糊弄人吧。
刚刚，Google 甩出了 Gemini 3.5 Live Translate。这是它最新的语音对语音翻译模型，一句话概括：把「等你说完再翻」的老规矩，直接掀了。Google DeepMind 首席科学家 Jeff Dean 亲自发帖官宣，字里行间透着一股「二十年磨一剑」的底气：
在3D创作这个圈子，一直有个心照不宣的扎心真相： 那就是最难的一步从来不是生成，而是让模型变为可用资产。
最近几个月，海外主流社交平台X、YouTube、Instagram、LinkedIn、Facebook等的头部内容创作者，开始高频地提及同一个名字——AhaCreator 3.0。从科技博主、消费电子达人，到跨境电商品牌主理人，再到拥有百万粉丝的内容创作者，越来越多人在自己的内容中分享使用体验。