美国三家最强AI公司,怎么都去搞生命科学了?
美国三家最强AI公司,怎么都去搞生命科学了?2026 年 6 月 19 日,John Jumper 在 X 上宣布,自己将离开工作近九年的 Google DeepMind,在短暂休整后加入 Anthropic。随后,DeepMind CEO Demis Hassabis 也公开回复,感谢 Jumper 对 AlphaFold 和 AI for Science 的贡献。
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2026 年 6 月 19 日,John Jumper 在 X 上宣布,自己将离开工作近九年的 Google DeepMind,在短暂休整后加入 Anthropic。随后,DeepMind CEO Demis Hassabis 也公开回复,感谢 Jumper 对 AlphaFold 和 AI for Science 的贡献。
我们相信,常驻型 (always-on) AI 助理的下一次飞跃,不在于把某一个模型单点调得更聪明,而在于扩展智能体的上下文 (Scaling Agent Context)—— 不断拓宽助理能够持续 "感知 — 推理 — 执行" 的范围,作为生活连接器连接用户的信息孤岛,直到它能接管用户的整个数字世界。
对于 AI 生成图像中可能存在的不自然伪影,我们是否不仅能够将其定位和解释,还能进一步对其进行修复,使图像恢复为更加真实、自然的视觉外观?围绕这一问题,来自北京大学等机构的研究者提出了 GenShield:一个统一的自回归框架,将 AI 生成图像检测 与 图像伪影修复 结合到同一个闭环中,实现从 “诊断” 到 “修复” 的一体化建模。
机器之心编辑部 AI 读论文这件事,正在进入下一个阶段。 最近,alphaXiv 推出了一个面向 arXiv 论文的 autoresearch 功能。 它的使用方式非常直接:当用户看到一篇论文时,只需要把论文 URL 里的「arxiv」改成「autoarxiv」,系统就会:
从v0.7开始,我先给 Humanize PPT 划了一条边界。把渲染PPT页面外包给下游的Skill。Humanize PPT负责把大纲,逐页意图,视频和图片素材的坑位和演讲稿,整理成结构化的 JSON 与 Markdown,再交给下游 Skill 原生渲染。
早在3月20日,纽约时报的凯文·罗斯就发现了在硅谷开发者中,出现了一种叫做 Tokenmaxxing的现象。这个现象最早出现在OpenAI、Anthropic等前沿模型开发公司。OpenAI 的工程师一周用了 2100 亿个token,大概是 33 个维基百科的量;Claude Code 的工程师则一个月单人可以烧15万美元token。
过去两年,关于 AI 的讨论几乎都绕着同一个词打转——失业。哪些岗位会消失,多少程序员会被取代,下一个被端掉饭碗的白领是谁。这个叙事好懂,也足够让人焦虑,所有人都能对号入座。
在今天这个时间点,一个色情漫画网站的浏览量能到 1 亿次,背后大概率有 AI 的参与。于是我顺着央视记者查到的那个网站名字搜了一圈,果然,这类色情漫画网站里,很大一部分内容都是 AI 做出来的。
真正把灵动岛推上风口的,是 6 月以来接连发生的几件事。6 月 8 日的 WWDC 2026,苹果发布了全新的 Siri AI。Federighi 在台上的原话是,苹果要「带来下一代 Apple Intelligence,并推出 Siri AI,一个明显更聪明、更博学、也更能干的 Siri」。
昨夜,全球最大的 AI 开源社区 Hugging Face 官宣了一项前所未有的决定:自掏腰包为智谱 AI 最新开源的旗舰模型 GLM-5.2 提供长达 6 小时的全球免费算力支持。这是 Hugging Face 第一次真金白银为国产模型开这种 “专属 VIP 通道”,海外网友纷纷直呼这波 “倒贴” 好!