体验分享#AI#Daily

AI HOT 日报 · 2026年07月02日

2026-07-02|yancey|11 分钟阅读

🚀 模型发布/更新

NVIDIA 发布 Nemotron-Labs-TwoTower 开放权重扩散语言模型 — MarkTechPost（RSS） (16小时前) 摘要：NVIDIA 发布 Nemotron-Labs-TwoTower，基于冻结的自回归骨干 Nemotron-3-Nano-30B-A3B 的扩散语言模型。采用双塔架构：上下文塔冻结，降噪器塔训练，通过层对齐交叉注意力和状态播种协作。在 2×H100 上 BF16 评估，保留 98.7% 的 AR 基线质量，生成吞吐量提升 2.42 倍（γ=0.8，块大小 S=16）。降噪器在约 2.1T token 上训练，骨干使用 25T token 预训练。总参数约 60B，每 token 活跃参数约 3B/塔。支持扩散、模拟 AR 和 AR 三种解码模式。 🔗 查看原文
美团 LongCat-2.0 正式发布：国产算力集群训练的万亿参数大模型 — 公众号：龙猫LongCat（美团） (21小时前) 摘要：美团于6月30日发布新一代万亿参数大模型LongCat-2.0并开源。总参数1.6T，平均激活约48B，原生支持1M超长上下文，在五万卡国产算力集群上完成全流程训练与推理。采用LSA稀疏注意力、零计算专家、ScMoE及MOPD多专家融合（Agent/Reasoning/Interaction三组专家）架构。评测中SWE-bench Pro获59.5，SWE-bench Multilingual获77.3。预览版已通过OpenRouter和longcat.ai开放，月调用量跻身OpenRouter全球前三。 🔗 查看原文

🛠️ 产品发布/更新

Claude Code v2.1.198 发布 — Claude Code：GitHub Releases（RSS） (3小时前) 摘要：Claude Code v2.1.198 更新。Claude in Chrome 现已全面可用。为 claude agents 新增后台智能体通知（agent_needs_input / agent_completed）。新增 /dataviz 技能，提供图表与仪表盘设计指导及配色验证器。Gateway 增加 AWS 上的 Claude Platform 作为上游提供商。后台智能体在 worktree 中完成代码后自动提交、推送并创建草稿 PR。内置 Explore 智能体现继承主会话模型（上限 opus）。修复网络短暂断开导致响应中断、后台任务卡在"Running"状态、智能体团队队友因 API 错误失败等问题。 🔗 查看原文
Google Cloud Workbench Notebooks 扩展发布：在 VS Code 中连接云端 Jupyter 环境 — Google Developers Blog（RSS） (6小时前) 摘要：Google Cloud Workbench Notebooks 扩展正式上线，开发者可在 VS Code 中直接连接可扩展的云端 Jupyter 环境，无需切换上下文即可利用高性能 Google Cloud 基础设施完成机器学习全流程。该扩展已完全开源，可在 GitHub 和 VS Code Marketplace 获取。 🔗 查看原文
智谱推出GLM-5.2官方开发环境ZCode — X：智谱 Z.ai (@Zai_org) (8小时前) _摘要：推出 ZCode，GLM-5.2 的官方开发环境
GLM Coding Plan 订阅用户：现可在 ZCode 获得 1.5 倍使用配额
支持 BYOK：可与您现有的订阅和 API 配合使用
适用于 macOS、Windows 和 Linux

立即下载：http：//zcode.z.ai/en_ 🔗 查看原文

Cloudflare 推出全新AI流量管理选项：区分搜索、智能体与训练爬虫，保护广告页面 — Cloudflare Blog (11小时前) 摘要：Cloudflare 为所有网站所有者提供更精细的AI流量管控选项，取代一刀切的屏蔽方式。用户可轻松区分并管理搜索爬虫、AI智能体爬虫和训练爬虫，同时新增保护广告变现页面的能力。 🔗 查看原文

📈 行业动态

Meta效仿SpaceX，将过剩AI算力变现 — TechCrunch：AI（RSS） (10小时前) 摘要：据Bloomberg报道，Meta正计划推出云基础设施业务Meta Compute，对外出售AI计算能力和模型访问权限，直接与AWS、Google Cloud及Azure竞争。Meta已承诺未来几年投入1829亿美元建设AI基础设施，其中俄亥俄州数据中心（规模如曼哈顿）将于今年上线。新业务由基础设施主管Santosh Janardhan、Meta超级智能实验室负责人Daniel Gross和总裁Dina Powell McCormick领导。Meta可能效仿CoreWeave出售裸计算能力，并像AWS一样托管AI模型（包括近期发布的闭源模型Muse Spark）。扎克伯格此前已表示云业务"definitely on the table"。 🔗 查看原文
OpenAI论文揭示GPT-5.6三个Pro变体，打破单一顶级策略 — The Decoder：AI News（RSS） (14小时前) 摘要：OpenAI论文首次列出GPT-5.6的三个Pro变体：Luna Pro、Terra Pro和Sol Pro，取代以往单一Pro模式。在基因组学基准中，Sol Pro通过率31.5%居60个测试模型之首，领先标准Sol（28.7%）和Claude Opus 4.8（16.0%）。Pro相比标准版本提升逐级递减：Luna Pro提升7.1个百分点（16.5%→23.6%），Terra Pro提升5.2（23.3%→28.5%），Sol Pro仅提升2.8（28.7%→31.5%）。Terra Pro（28.5%）几乎与标准Sol（28.7%）持平。论文未披露Pro运行的token用量，也不清楚该分层是否会在ChatGPT中实际推出。 🔗 查看原文
亚马逊 AWS 砸 10 亿美元，派遣工程师进驻客户公司 — IT之家（RSS） (17小时前) 摘要：亚马逊 AWS 宣布设立新部门，组建前置驻场工程师团队，先期投入 10 亿美元（约 67.97 亿元人民币）。团队分批派驻客户企业，每批 5-6 组工程师，驻场周期 45 天，协助客户落地人工智能软件与智能体应用。该模式在 Palantir、Salesforce、Anthropic、谷歌云等企业已有先例，领英数据显示 2023 至 2025 年间同类岗位需求增长 42 倍。新部门员工规模将达数千人，首批客户包括 NBA 与理光。 🔗 查看原文

💡 技巧与观点

Meta 大规模 AI 存储蓝图 — Meta Engineering Blog（RSS） (8小时前) 摘要：Meta 运营数百 EB 级存储集群，基于 Tectonic 分层存储层构建 BLOB 存储架构，以应对两大挑战：最大化 GPU 利用率与研究迭代速度。传统 BLOB 架构的多层元数据查询可导致数百毫秒延迟，使 GPU 因 I/O 等待停顿。新架构将训练栈逐步迁移到 BLOB 存储接口上，利用闪存提供可预测的低 pMax 延迟，避免单 GPU 慢速拖慢整批任务。同时，统一的数据湖访问支持地理分布 GPU 间的数据高速注入与跨区移动，提升研究效率。 🔗 查看原文
mattpocockuk 的 /writing-great-skills：编写可预测 AI Skill 的指南 — X：邵猛 (@shao__meng) (23小时前) 摘要：mattpocockuk 的 /writing-great-skills 成为其最常调用的 Skill，指导如何编写稳定可预测的 AI Skill。核心：以过程可预测为目标；区分 model-invoked（自动触发）与 user-invoked（用户调用），description 应作触发器；采用三层信息结构（主步骤、参考、外部文件）实现渐进式披露；每步骤需明确完成标准；拆分 Skill 是为了控制模型注意力；利用 leading word 压缩行为要求。同时诊断五种失败模式：Premature completion、Duplication、Sediment、Sprawl、No-op，并提供 No-op 测试作为判断句子是否有效的标准。 🔗 查看原文

参与讨论

🚀 模型发布/更新

NVIDIA 发布 Nemotron-Labs-TwoTower 开放权重扩散语言模型 — MarkTechPost（RSS） (16小时前) 摘要：NVIDIA 发布 Nemotron-Labs-TwoTower，基于冻结的自回归骨干 Nemotron-3-Nano-30B-A3B 的扩散语言模型。采用双塔架构：上下文塔冻结，降噪器塔训练，通过层对齐交叉注意力和状态播种协作。在 2×H100 上 BF16 评估，保留 98.7% 的 AR 基线质量，生成吞吐量提升 2.42 倍（γ=0.8，块大小 S=16）。降噪器在约 2.1T token 上训练，骨干使用 25T token 预训练。总参数约 60B，每 token 活跃参数约 3B/塔。支持扩散、模拟 AR 和 AR 三种解码模式。 🔗 查看原文

美团 LongCat-2.0 正式发布：国产算力集群训练的万亿参数大模型 — 公众号：龙猫LongCat（美团） (21小时前) 摘要：美团于6月30日发布新一代万亿参数大模型LongCat-2.0并开源。总参数1.6T，平均激活约48B，原生支持1M超长上下文，在五万卡国产算力集群上完成全流程训练与推理。采用LSA稀疏注意力、零计算专家、ScMoE及MOPD多专家融合（Agent/Reasoning/Interaction三组专家）架构。评测中SWE-bench Pro获59.5，SWE-bench Multilingual获77.3。预览版已通过OpenRouter和longcat.ai开放，月调用量跻身OpenRouter全球前三。 🔗 查看原文

🛠️ 产品发布/更新

Claude Code v2.1.198 发布 — Claude Code：GitHub Releases（RSS） (3小时前) 摘要：Claude Code v2.1.198 更新。Claude in Chrome 现已全面可用。为 claude agents 新增后台智能体通知（agent_needs_input / agent_completed）。新增 /dataviz 技能，提供图表与仪表盘设计指导及配色验证器。Gateway 增加 AWS 上的 Claude Platform 作为上游提供商。后台智能体在 worktree 中完成代码后自动提交、推送并创建草稿 PR。内置 Explore 智能体现继承主会话模型（上限 opus）。修复网络短暂断开导致响应中断、后台任务卡在"Running"状态、智能体团队队友因 API 错误失败等问题。 🔗 查看原文

Google Cloud Workbench Notebooks 扩展发布：在 VS Code 中连接云端 Jupyter 环境 — Google Developers Blog（RSS） (6小时前) 摘要：Google Cloud Workbench Notebooks 扩展正式上线，开发者可在 VS Code 中直接连接可扩展的云端 Jupyter 环境，无需切换上下文即可利用高性能 Google Cloud 基础设施完成机器学习全流程。该扩展已完全开源，可在 GitHub 和 VS Code Marketplace 获取。 🔗 查看原文

智谱推出GLM-5.2官方开发环境ZCode — X：智谱 Z.ai (@Zai_org) (8小时前) _摘要：推出 ZCode，GLM-5.2 的官方开发环境

GLM Coding Plan 订阅用户：现可在 ZCode 获得 1.5 倍使用配额

支持 BYOK：可与您现有的订阅和 API 配合使用

适用于 macOS、Windows 和 Linux

立即下载：http：//zcode.z.ai/en_ 🔗 查看原文

Cloudflare 推出全新AI流量管理选项：区分搜索、智能体与训练爬虫，保护广告页面 — Cloudflare Blog (11小时前) 摘要：Cloudflare 为所有网站所有者提供更精细的AI流量管控选项，取代一刀切的屏蔽方式。用户可轻松区分并管理搜索爬虫、AI智能体爬虫和训练爬虫，同时新增保护广告变现页面的能力。 🔗 查看原文

📈 行业动态

Meta效仿SpaceX，将过剩AI算力变现 — TechCrunch：AI（RSS） (10小时前) 摘要：据Bloomberg报道，Meta正计划推出云基础设施业务Meta Compute，对外出售AI计算能力和模型访问权限，直接与AWS、Google Cloud及Azure竞争。Meta已承诺未来几年投入1829亿美元建设AI基础设施，其中俄亥俄州数据中心（规模如曼哈顿）将于今年上线。新业务由基础设施主管Santosh Janardhan、Meta超级智能实验室负责人Daniel Gross和总裁Dina Powell McCormick领导。Meta可能效仿CoreWeave出售裸计算能力，并像AWS一样托管AI模型（包括近期发布的闭源模型Muse Spark）。扎克伯格此前已表示云业务"definitely on the table"。 🔗 查看原文

OpenAI论文揭示GPT-5.6三个Pro变体，打破单一顶级策略 — The Decoder：AI News（RSS） (14小时前) 摘要：OpenAI论文首次列出GPT-5.6的三个Pro变体：Luna Pro、Terra Pro和Sol Pro，取代以往单一Pro模式。在基因组学基准中，Sol Pro通过率31.5%居60个测试模型之首，领先标准Sol（28.7%）和Claude Opus 4.8（16.0%）。Pro相比标准版本提升逐级递减：Luna Pro提升7.1个百分点（16.5%→23.6%），Terra Pro提升5.2（23.3%→28.5%），Sol Pro仅提升2.8（28.7%→31.5%）。Terra Pro（28.5%）几乎与标准Sol（28.7%）持平。论文未披露Pro运行的token用量，也不清楚该分层是否会在ChatGPT中实际推出。 🔗 查看原文

亚马逊 AWS 砸 10 亿美元，派遣工程师进驻客户公司 — IT之家（RSS） (17小时前) 摘要：亚马逊 AWS 宣布设立新部门，组建前置驻场工程师团队，先期投入 10 亿美元（约 67.97 亿元人民币）。团队分批派驻客户企业，每批 5-6 组工程师，驻场周期 45 天，协助客户落地人工智能软件与智能体应用。该模式在 Palantir、Salesforce、Anthropic、谷歌云等企业已有先例，领英数据显示 2023 至 2025 年间同类岗位需求增长 42 倍。新部门员工规模将达数千人，首批客户包括 NBA 与理光。 🔗 查看原文

💡 技巧与观点

Meta 大规模 AI 存储蓝图 — Meta Engineering Blog（RSS） (8小时前) 摘要：Meta 运营数百 EB 级存储集群，基于 Tectonic 分层存储层构建 BLOB 存储架构，以应对两大挑战：最大化 GPU 利用率与研究迭代速度。传统 BLOB 架构的多层元数据查询可导致数百毫秒延迟，使 GPU 因 I/O 等待停顿。新架构将训练栈逐步迁移到 BLOB 存储接口上，利用闪存提供可预测的低 pMax 延迟，避免单 GPU 慢速拖慢整批任务。同时，统一的数据湖访问支持地理分布 GPU 间的数据高速注入与跨区移动，提升研究效率。 🔗 查看原文

mattpocockuk 的 /writing-great-skills：编写可预测 AI Skill 的指南 — X：邵猛 (@shao__meng) (23小时前) 摘要：mattpocockuk 的 /writing-great-skills 成为其最常调用的 Skill，指导如何编写稳定可预测的 AI Skill。核心：以过程可预测为目标；区分 model-invoked（自动触发）与 user-invoked（用户调用），description 应作触发器；采用三层信息结构（主步骤、参考、外部文件）实现渐进式披露；每步骤需明确完成标准；拆分 Skill 是为了控制模型注意力；利用 leading word 压缩行为要求。同时诊断五种失败模式：Premature completion、Duplication、Sediment、Sprawl、No-op，并提供 No-op 测试作为判断句子是否有效的标准。 🔗 查看原文