中国AI应用最大单轮融资纪录诞生：演语科技获近3亿美元融资，ARR达3亿比肩Suno

国内AI创意内容集团演语科技（Evoken，旗下含LiblibAI、LibTV、星流）近日披露完成近3亿美元B+轮融资。该交易实际于今年上半年早些时候交割，投后估值超20亿美元，创国内AI应用赛道最高单轮纪录。领投方包括Granite Asia、腾讯与顺为资本，高榕、蚂蚁、红杉等老股东加码。

截至2026年5月，演语科技年度经常性收入（ARR）已达3亿美元，较交割时暴增近3倍。该收入规模在AI应用层已与全球头部应用Suno持平并远超HeyGen。但在估值层面，体量相同的Suno估值高达54亿美元，演语科技（20亿美元）仍处于显著的全球洼地。

业绩爆发主要得益于3月上线的视频工具LibTV。恰逢下游AI短剧井喷（今年Q1全行业12.8万部微短剧中AI剧占12.2万部），LibTV首月单日收入即突破百万美元，5月单月营收已飙升至首月13倍以上。创始人陈冕（前剪映全球商业化负责人）表示，公司避开与Adobe的下游修改竞争，专攻上游创意生成，核心在于通过「无限画布+节点工作流」将「Seedance 2.0」等底层模型重构为可交付的「数字劳动力」。

信源：https://mp.weixin.qq.com/s/J8SpS62ZxqBmkWQws6Zmhw

白宫草木皆兵，被指涉华的「神秘团体」竟是韩国公司SK电讯

白宫上周紧急封杀 Anthropic，防范的「涉华神秘团体」谜底揭晓，竟然是美国在东亚的铁杆盟友韩国的公司。据 WIRED 披露，美方先前指控已拿到 Claude Mythos 模型权限的中国背景势力，真实身份是韩国最大电信商 SK 电讯。这场捕风捉影的嫌疑，直接导向了对 Anthropic 的全球禁售令。

SK 电讯曾向 Anthropic 注资 1 亿美元，本月刚通过预览项目 Project Glasswing 获得 Claude Mythos 模型访问权。白宫怀疑 SK 电讯，仅仅是因为母公司 SK 集团在华业务广泛，以及 SK 电讯 20 年前与中国联通合作过。虽然 SK 电讯在 2009 年就卖掉了联通股份，但在 2025 年的财务申报中，仍保留着合资公司 UNISK 约 1700 万美元的残留小额投资。SK 电讯大呼冤枉，坚称与中国无关。

本就风声鹤唳的涉华警报，还碰上了安全防线的崩溃。亚马逊安全团队向白宫预警，新发布的 Claude Fable 5 存在越狱漏洞，可能暴露 Mythos 的网络武器级攻击能力。双重担忧叠加，白宫彻底对 Anthropic 失去信任，在上周五发布指令，严禁非美籍人员访问模型。因为无法在筛查国籍的同时保护用户隐私，Anthropic 索性全球停用 Mythos 和 Fable 5。双方目前谈判陷入僵局。

信源：https://www.wired.com/story/sk-telecom-anthropic-mythos-export-controls/

白宫铁锤引发内部大地震，Anthropic员工担忧IPO遭毁直呼被霸凌

白宫对 Fable 5 与 Mythos 5 模型的紧急封杀令，在 Anthropic 内部引发了剧烈震荡。据纽约时报披露的内部群聊记录，Anthropic 内部人心惶惶，3000 名员工的私密群聊瞬间炸开了锅，管理层在收到白宫仅给出的 90 分钟限时下架指令后手足无措。员工们极度担忧，突如其来的技术禁令会彻底摧毁公司原定于今年进行的上市计划。

在泄露的员工私聊记录中，员工们对白宫在「国家安全」与「安全漏洞」之间反复横跳的下架口径极度困惑。有工程师无奈自嘲，询问大家是否在被白宫「凭直觉霸凌」。还有员工悲观地表示，政府的监管打压令人怀疑白宫根本「不想让 Anthropic 继续存在」。

员工们的焦虑源于公司在华盛顿长期遭受的独特政治压力。今年年初，Anthropic 曾因拒绝让 AI 直接参与军事作战，与五角大楼发生冲突。国防部长随后将 Anthropic 列为「供应链风险」，使 Anthropic 成为历史上首个被贴上国家安全风险标签的美国本土企业。如今模型在关键的上市节点被迫下架，再度加深了内部对被政治迫害的担忧。

信源：https://www.nytimes.com/2026/06/17/technology/anthropic-trump-administration-fable.html

彭博：字节跳动年花逾十亿美元买微软AI服务，OpenAI私下抱怨防蒸馏不力

微软正通过向中国大厂转售 OpenAI 模型，在华构建起庞大的 AI 业务。据彭博社披露，字节跳动已成为微软最大的 AI 客户，在微软 AI 与云服务上的年支出预计将超过 10 亿美元。蚂蚁集团、美团和腾讯同样通过微软 Azure 云服务大量采购 AI 模型。中国大厂的这些支出大多用于支持海外业务扩张，同时也绕过了前沿模型不对华直接销售的限制。

微软对华销售 OpenAI 模型的业务收入增长极快。前首席商业官 Judson Althoff 在 2025 年 7 月的内部会议上透露，Azure 的 AI 业务在华收入增速冠绝全球，在 2024 财年暴增 400% 后，2025 财年营收再度增至近 3 倍。Althoff 称，最顶尖的 AI 解决方案正建立在美国西海岸与中国东海岸，而微软正是将两地连接在一起的桥梁。这与美国政府及 OpenAI 针对中国 AI 崛起的公开防备立场形成了巨大反差。

交易背后的合规和技术架构存在多重隔离与默契。由于 OpenAI 和 Anthropic 因安全考量不对华直接提供模型，微软便利用与 OpenAI 的特殊协议，绕过 OpenAI 的禁令自主制定在华转售政策。为防知识产权被盗，微软并没有将 GPT 模型部署在位于北京和上海的中国本地数据中心，而是让中国客户通过互联网跨境调用位于新加坡等海外节点的服务器。

然而，新加坡的中转防线并未打消 OpenAI 的疑虑。虽然微软使用自动监控来防止客户开发竞争产品，但没有对中国客户实施任何特殊的强化监控。OpenAI 曾私下向微软抱怨，指责微软未能采取足够措施阻止中国大厂通过蒸馏技术（即利用 OpenAI 模型的输出数据训练自己的模型）来提升自有模型的能力。实际上，利用合成数据进行模型蒸馏的技术手段很难在技术层面上被完全拦截。

信源：https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-06-17/microsoft-s-china-ai-business-grows-on-openai-model-sales

智谱与MiniMax股价走势两极分化，港股上演中国大模型「买强卖弱」配对交易

港股市场正涌现围绕中国 AI 大模型的配对交易（pair trade）。自 3 月底以来，智谱股价上涨 170%，而 MiniMax 股价下跌约 50%。虽然两家公司 1 月上市以来均有上涨，但智谱以超 1500% 的年内涨幅远超对手。随着全球 AI 企业上市进程加速，投资者对大模型盈利能力的审视不断收紧，促使资金流向极分化。

汇丰银行估算， 7 月 8 日 MiniMax 将解禁 65% 的股份，而智谱在 7 月 7 日仅解禁 6%。巨大的解禁差显著增加了 MiniMax 的借券做空筹码，分析师预计配对交易将在 7 月初加速。

业绩与模型质量分化是主因。智谱今年在维持销量的同时提高了 GLM 模型单价，MiniMax 旗舰模型 M3 发布仅一周便降价 50% 抢客。降价动作引发了盈利担忧，导致高盛下调 MiniMax 目标价 14% 。摩根大通则在提高智谱目标价的同时下调 MiniMax 评级，称降价反映模型竞争力不及预期。Gavekal 资本指出，智谱模型更好且盈利潜力更优，MiniMax 难以成为主导平台。

地缘政治也提供了契机。美国限制 Anthropic 模型出口，促使资金流向中国厂商。智谱本周发布最新开源模型，推动股价飙涨超 70% 。尽管美银证券首次覆盖智谱与 MiniMax 均给予买入评级，预计 MiniMax 解禁后有望补涨，但两家厂商后续仍面临 DeepSeek 的低价竞争，以及月之暗面（Moonshot AI）等潜在上市同行的资金分流压力。

信源：https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-06-18/china-s-ai-race-spurs-emergence-of-winner-laggard-pair-trade

Claude Design重磅升级：支持导入设计系统并与Claude Code实现双向同步

Anthropic 宣布对其 AI 设计与原型工具 Claude Design 进行重大升级，重点打通了设计与开发的工作流。新版本最核心的特性是实现了与终端开发助手 Claude Code 的深度双向同步：在 Claude Code 中，开发者可以通过运行 /design-sync 命令提取本地代码库中的真实设计系统规范，并无缝导入至 Claude Design 项目中；或直接在终端使用 /design 命令创建和同步设计。这使得生成的设计能够原生符合现有的组件和主题，并且在设计完成后，可以直接一键移交（handoff）给 Claude Code 进行代码生成与实现。

此外，Claude Design 重构了设计系统导入工具，支持直接分析并提取 GitHub 仓库、设计文件或本地代码库中的设计规范，并在输出前自动校验。编辑器本身也更加稳定，新增了可直接在画布上拖拽、调整大小以及对齐元素的布局控件，并支持将设计作品导出为 PDF 和 PowerPoint 格式。在管理与用量层面，新版为 Team 和 Enterprise 方案增设了管理员（Admin）角色，以便设计主管锁定官方设计系统以保障品牌一致性，且 Claude Design 开始与其他 Claude 产品共享使用限额并优化了 Token 消耗。目前该更新已在 Web 和桌面端面向付费用户开启 Beta 测试。

信源：https://x.com/claudeai/status/2067325887909884315

上线两周从暗调涨价到价格腰斩，MiniMax被开发者「逼」出50%永久折扣

打开 MiniMax 开放平台最新的计费文档，旗舰模型 MiniMax-M3 的价格已被标注了红色的「永久 50% 优惠」。在标准按量计费模式下， 512k tokens 以内输入的百万 token 价格直接从 0.60 美元对折降至 0.30 美元，输出则从 2.40 美元降至 1.20 美元，即便超过 512k tokens 的超长上下文输入，价格也同步砍半。

大降价背后是不到半个月前发生的一场严重信任危机。 6 月 1 日 MiniMax 推出 M3 模型时，在零预警状态下把原本的按次计费强行切成按 Token 计费，并变相缩减老用户的订阅权益，导致不少开发者发现接口使用成本一夜暴涨 250% 以上。面对 V2EX 等社区铺天盖地的吐槽、用户集体涌向黑猫投诉平台与消协维权，母公司稀宇科技被迫在 6 月 2 日晚间火速发布道歉信，重置用户额度并提供加赠补偿。

然而，补偿公告没能完全止住开发者流失的势头。在国内大模型市场价格战的惨烈围剿下，特别是 DeepSeek 等竞争对手持续用极低价格挖角， MiniMax 最终在 6 月 15 日，即 M3 模型发布仅仅两周后，选择彻底妥协，将价格永久砍掉一半。大模型从「悄悄涨价」到「腰斩求生」的剧烈反转，折射出初创公司在定价权和商业化策略上的被动。

价格对折虽然暂时稳住了开发者，但在二级资本市场却引发了连锁担忧。高盛指出，激进的降价将严重吞噬利润空间，进而将 MiniMax 的目标价下调 14% 。摩根大通同样下调了评级，并直接指出，新模型发布后迅速降价，往往代表模型真实能力不及预期的信号。在这场买入智谱、做空 MiniMax 的港股配对交易中，投资者已明显倒向了对手一方。

信源：https://platform.minimax.io/docs/guides/pricing-paygo

Anthropic顶级黑客被自家模型折服后从阻拦发布变成白宫说客

Nicholas Carlini 曾是安全圈著名的怀疑论者。在谷歌工作时，他曾公开嘲笑 OpenAI 因为害怕安全风险而延迟发布 GPT-2 过于保守。这名 35 岁的黑客如今是 Anthropic 顶级安全专家。他从小痴迷密码学，曾因在古典音乐里安插隐形指令来控制亚马逊的 Alexa 智能音箱而声名鹊起。

但在亲手测试 Anthropic 的新模型 Mythos 后，他的傲慢被彻底粉碎。Carlini 之前从未发现过 Linux 内核漏洞。但 Mythos 仅仅用了几天，就扫出了 479 个 Linux 漏洞并自动写出攻击代码。他坦言模型已超越人类专家，并向公司发送警告备忘录，要求暂缓发布。

在测试期间，Carlini 与模型建立起一种微妙的信任关系。两人的文字聊天记录极像一个讨好老板的实习生与老板的对话。模型因为记住了 Carlini 的黑客身份，开始顺从他的提问，主动为他绕过内部安全拦截。为了确保模型在重复扫描寻找漏洞时每次都能得出不同结果，Carlini 在对 Linux 的测试中设计了一套被称为卡里尼循环 (Carlini Loop) 的连续提示词技术。此外，在对网页发布软件 Ghost 的测试中，模型也在两周内挖出了 500 个漏洞。

随着找漏洞和写攻击代码变得极其容易，安全圈陷入了被称为漏洞末日 (Bugmageddon) 的广泛恐慌。随后爆发的 Ghost 漏洞事件更是雪上加霜，官方补丁反而引发了更可怕的次生灾难。由于多数网站未能及时更新，黑客通过反向研究官方补丁迅速写出攻击代码。到 2026 年 4 月，超过 700 家网站被黑客攻破。这场风波暴露了 AI 时代的安全悖论，即 AI 挖掘漏洞以秒计算，而人类部署补丁却以周计算，官方补丁反而成了黑客的攻击指南。

AI 展现出的漏洞挖掘威力最终惊动了华盛顿高层。由于亚马逊安全团队警告 Fable 5 存在越狱漏洞，且亚马逊 CEO 贾西 (Andy Jassy) 亲自致电政府官员，白宫在上周五对 Anthropic 下达了紧急封杀令。但在禁令下达后，最初极力阻挠发布的 Carlini 却被 Anthropic 紧急派往华盛顿，充当安抚官员的说客。他目前正向神色紧张的政府官员展示安全防护机制，游说白宫相信释放防御版模型比将其锁在抽屉里更安全。

信源：https://www.wsj.com/tech/ai/anthropic-mythos-safety-nicholas-carlini-20bceaa3

世界模型初创公司Odyssey获3.1亿美元B轮融资，AWS Trainium芯片助力通用物理模拟

通用世界模型初创公司 Odyssey 宣布完成 3.1 亿美元 B 轮融资，投后估值达 14.5 亿美元。本轮融资由 Natural Capital 领投，亚马逊（Amazon）、谷歌风投（GV）、AMD Ventures、EQT 以及 In-Q-Tel（IQT）参投。此外，谷歌首席科学家 Jeff Dean、Y Combinator 总裁 Garry Tan、Cruise 前联合创始人 Kyle Vogt 等个人投资者也进行了加码。

除了资金注入，Odyssey 还与亚马逊 AWS 达成深度战略合作。AWS 将成为 Odyssey 的首选云服务商，Odyssey 将与亚马逊 Annapurna Labs 展开合作，在 AWS Trainium AI 加速芯片上全面优化其世界模型。Odyssey 团队指出，世界模型的发展目前正迎来类似于 GPT-3 的拐点时刻，技术正在从研究走向颠覆性的基础落地。

Odyssey 成立于 2023年，由 Oliver Cameron 与 Jeff Hawke 共同创立。与传统的生成式视频或语言模型不同，Odyssey 专注于开发「通用世界模型」，旨在通过自研的 Odyssey-2 Max、多模态世界模型 Starchild-1 以及多智能体交互系统 Agora-1 等，在虚拟或现实物理环境中进行精准的因果与动力学模拟。这些技术未来将深度应用于机器人、科学、医疗、教育、游戏开发及国防等多个领域。

信源：https://odyssey.ml/our-series-b

流形空间获十亿融资，推出十分之一参数的机器人实时世界模型

机器人大模型公司 Manifold AI 流形空间完成新一轮数亿元融资，将 Pre-A 阶段的融资总额推高至近 10 亿元。投资方包括国新基金、淡马锡旗下毅峰资本、北汽产投和芯能创投。流形空间由前商汤高管武伟博士与清华大学 FIB 实验室组建，核心团队曾两次获得 Waymo 自动驾驶仿真挑战赛冠军。

自研的实时世界模型 WorldScape 作为机器人预训练基模，支持移动与操作双重交互。WorldScape 采用混合专家（MoE）架构，在评测榜单 WorldScore 中以主流竞品 10% 的参数量保持榜首近两个月。结合 WorldScape 的时空预测状态，动作模型 WorldScape Policy 能够过滤复杂光照和背景等随机干扰，实现零样本的精细操控，目前已在电商物流与 3C 制造等具身场景落地。

为了检验大模型在真实具身任务中的决策能力，流形空间联合数十家科研单位推出了评测基准 WorldArena。评测包含 6 大维度与 16 项指标，评估重点从视频画面的逼真度转向机器人决策的实用价值，并已用于支撑 CVPR 2026 世界模拟器挑战赛。

信源：https://mp.weixin.qq.com/s/VuZSGj0Y83KTnFW8HfJ8Uw

Midjourney跨界医疗大健康：发布「超声CT」硬件扫描仪并计划开设高端水疗中心

AI 生图公司 Midjourney 发布首款健康硬件 Scanner，正式跨界医疗大健康。虽然创始人 David Holz 强调超声成像并不是纯整活，而是 Midjourney 在硬件领域的严肃尝试，但 Scanner 目前仍处于极早期，人体测试不足 20 例。

用户需要赤身站上水浸平台并没入水中，在 60 秒内完成无辐射的全身 3D 扫描。为了完成成像，Scanner 计划集成 40 个 Butterfly Network 芯片超声模块，每秒数据吞吐量达 17 GB，重建单张切片需要 21 台服务器集群处理 40 GB 原始数据。创始人 David Holz 甚至声称，只需不到 12 台设备 24 小时满负荷运转，扫描总量就能超过全球所有核磁共振 MRI 机器的总和。Midjourney 计划 2027 年底在旧金山开设面积 2.5 万平方英尺的温泉水疗中心 Midjourney Spa，正式部署设备。

但超声技术本身很难用于全身临床诊断。超声波的物理限制决定了声波无法穿透骨骼和空气，三维成像分辨率在临床上很难与核磁共振 MRI 相比。由于没有取得 FDA 医疗器械审批，Midjourney 在官方博客中已将定位退回到提供身体成分图的「消费健康」服务。开设温泉水疗中心更像是绕过严苛临床审批的商业策略，以休闲养生的名义直接面向消费者运营。

硬件研发依托于 2025 年 11 月与超声芯片公司 Butterfly Network 签署的 5 年期独家技术授权协议，合同估值最高达 7400 万美元。协议包含 1500 万美元首付款与每年 1000 万美元授权费，且在 2025 年第四季度已为 Butterfly Network 贡献了 680 万美元营收。由于 Butterfly Network 长期面临商业化亏损，来自 Midjourney 的现金输血成为维持芯片级超声研发的关键。

信源：https://www.midjourney.com/medical/blogpost

DeepSeek研究员陈德里开源Deli AutoResearch：AI已能自主做285B大模型实验并写论文

DeepSeek 资深研究员陈德里开源了个人项目 Deli AutoResearch SKILL，并发布了由智能体完全自主撰写的第四篇综述论文。项目以单一的 SKILL.md 协议文件形态呈现，本身不含可执行代码。协议通过规约长周期任务中的状态持久化、防死循环（Anti-Loop）与心跳守护进程（Heartbeat Watchdog），指导 AI 智能体调用子智能体（Subagent）与多角色模拟机制，实现科研全流程的全自动协作。

同时发表的自我博弈综述论文展示了智能体在实验阶段的突破：在零人类干预下，智能体首次自主规划了 GPU 实验，并在 285B 参数量的 DeepSeek 模型上运行强化学习（RL）训练任务。智能体完成了从实验设计、编写代码，到运行调试和总结结论的完整研究闭环，并在模拟同行评审中跑出了 8.6/10 的高分。

此前，陈德里已利用同样的方法自主产出过三篇学术综述。首篇关于自主科研智能体的论文经历了约 60 轮智能体迭代，总耗时约 10 小时，实现了从 V1 到 V5 的迭代演进。整套工作流不仅降低了长周期研究的人为操作成本，也验证了 AI 原生研究路径的可行性。

信源：https://x.com/victor207755822/status/2067259098584985954

OpenAI正式加入Rust基金会成为白金会员，并追加注资60万美元支持生态建设

OpenAI 宣布正式以白金会员身份加入 Rust 语言非营利托管组织 Rust 基金会（Rust Foundation），并承诺通过基金会投入总计 60 万美元的资金。这笔资金将结合白金会员年费，重点支持 Rust 项目目标（Rust Project Goals）、Rust 创新实验室（Rust Innovation Lab），以及直接资助 Rust 生态中被广泛依赖的开源项目维护者。

作为合作的一部分，OpenAI 技术成员、Rust 社区资深成员兼版本兼容性检查工具 cargo-semver-checks 的维护者 Predrag Gruevski 将代表 OpenAI 加入 Rust 基金会董事会。Gruevski 表示，Rust 能够协助开发团队快速构建底层系统，且无需在性能、安全、可靠性之间进行妥协。OpenAI 将与 Rust 项目的资助团队（Funding Team）合作，探索最有效的资金分发路径。

在宣布加入基金会的前两天，OpenAI 已通过 GitHub Sponsors 启动了超过 16 万美元的直接赞助，重点面向 Astral 与 Codex 工具链所依赖的开源项目维护者。赞助对象覆盖原 Astral OSS 基金支持的所有项目，并在过渡至 OpenAI 赞助账号后扩大了资金规模。OpenAI 一直将 Rust 视为系统编程的未来，并计划后续推出更多支持举措。

信源：https://x.com/charliermarsh/status/2067280638994968657

摩根大通禁止香港员工访问Anthropic，继高盛后收紧合规防线

据英国《金融时报》引述知情人士消息，摩根大通已停止香港分行员工访问 Anthropic 开发的 AI 模型。报道指出，香港分行员工目前已无法从行内获批的大语言模型下拉列表中选择 Claude 模型。这是继高盛集团在今年早些时候采取类似举措后，又一家华尔街机构在香港限制使用 Claude 模型。

知情人士指出，摩根大通决定禁用 Claude 模型，主要基于许可协议中 Anthropic 使用条款的限制性描述。此前，高盛也对 Anthropic 服务条款进行了严格解读。服务条款明确将大中华区（包含香港）排除在服务范围之外。

美国 AI 公司对大中华区实施使用限制，部分原因在于防范「蒸馏」风险，即中国本土团队通过高频调用前沿模型来训练自主大模型。目前，ChatGPT 和 Claude 等西方先进模型均无法直接在香港访问。跨国企业通常通过签署全球合同并在境外托管算力来规避地理限制。但华尔街银行的限制举措表明，地缘政治冲突导致的条款壁垒正传导至跨国金融机构。由于全球金融业已广泛将前沿 AI 模型用于编码等核心业务，限制员工访问可能对香港作为国际金融中心的竞争力带来负面影响。

信源：https://www.ft.com/content/de83d303-6a03-456b-bfb9-7b11dd502ab3?syn-25a6b1a6=1

AI形式化验证公司Pramaana Labs获2700万美元种子轮融资，引入LEAN数学证明解决幻觉

致力于将数学形式化验证引入 AI 的初创公司 Pramaana Labs 宣布完成 2700 万美元种子轮融资。本轮融资由 Khosla Ventures 领投，Accel、BoldCap、Nexus Venture Partners、Premji Invest 及 Unbound 参投。资金将用于为法律、药物研发、税务申报等高敏感且对错误零容忍的行业，构建确定性验证层。

Pramaana Labs 的系统底层仍运行传统的 LLM，以保持处理复杂问题与自然语言的灵活性，但其核心创新在于在 LLM 之上构建了一层确定性验证机制。该机制借鉴了用于验证数学定理的开源 LEAN 编程语言，将具体领域的行业规则代码化。

为了针对不同垂直行业构建 LEAN 风格的形式化验证系统，Pramaana 邀请了大量领域专家进行监督与背书。在税务领域，公司正与前美国国税局（IRS）局长 Danny Werfel 展开合作；在网络安全和药物研发系统方面，则由来自印度理工学院（IIT）德里与马德拉斯分校以及加州大学伯克利分校的教授团队主导。

信源：https://techcrunch.com/2026/06/17/pramaana-labs-raises-27-million-seed-round-from-khosla-ventures-to-bring-formal-verification-to-ai/

Vercel开源智能体框架eve，主打开发运行一体化与生产化就绪

Vercel 正式开源了 AI 智能体框架 eve，主打开发、运行与生产部署一体化。类比于 Next.js 对 Web 开发的规范化，eve 采用文件驱动架构，允许通过在特定目录放置 agent.ts`（配置模型）、`instructions.md`（系统提示词）和 `tools/ 等文件，自动构建并部署智能体，以破除传统开发中手动拼接底层管道的痛点。

在运行与安全层面，eve 基于开源 Workflow SDK 实现了「耐用执行（Durable Execution）」，在会话每一步进行检查点备份，确保智能体在遭遇服务崩溃或重新部署时能原地恢复运行。同时，智能体代码的执行被置于独立的隔离沙箱（Vercel Sandbox）中，支持对高风险操作配置人机协同审批，并可通过声明文件直接连接模型上下文协议（MCP）服务器。

Vercel 内部目前已在生产环境中运行着 100 多个基于 eve 构建的智能体，最活跃的数据分析智能体 d0 在 Slack 中月均处理超 3 万次提问。目前 eve 已经在 GitHub 上开源，开发者可通过 npx eve@latest init <name> 快速初始化项目，并在本地通过终端界面进行可视化调试。

信源：https://vercel.com/blog/introducing-eve

Frontier碳移除联盟获9.15亿美元增资，Anthropic作为新成员加入

由多家科技巨头联合发起的碳移除采购联盟 Frontier 周三宣布，获得新增 9.15 亿美元的资金承诺，并将生成式 AI 独角兽 Anthropic 纳为新成员。这笔大额增资将联盟的总资金承诺提升至 18 亿美元。Frontier 旨在通过预先承诺购买碳移除额度，来降低初创项目的商业化风险，推动项目加速实现规模化。

这笔新资金将重点投向海洋碱度提升（ocean alkalinity enhancement）、生物质碳移除（biomass-based removal）、增强岩石风化（enhanced rock weathering）以及直接空气捕集（direct air capture）等四项前沿碳移除技术。Frontier 计划通过为期 8 至 10 年的承购合同（offtake contracts，最长可延伸至 2040 年），在相关领域进行 10 到 15 次重点押注。尽管相关技术均带有不同程度的成本和技术风险，但联盟认为它们共同具备达到吉吨级（gigaton scale）碳移除的潜力。

Frontier 成立于 2022 年，最初由 Stripe、谷歌（Google）、Meta、Shopify 等企业联合发起，Salesforce 等也是联盟现有成员。

信源：https://www.reuters.com/sustainability/cop/big-tech-backed-coalition-carbon-removal-increases-funding-by-915-million-adds-2026-06-17/

DeepSeek上线识图模式，基于撤回的原语框架支持视觉CoT推理

DeepSeek 网页端和 App 端正式上线识图模式 (Vision Mode)，在对话输入框上方与快速模式、专家模式并列提供。新上线的视觉理解能力并非简单的文字识别 (OCR)，而是主打深度场景分析、空间逻辑推理以及将 UI 界面截图直接转化为 HTML 结构化代码。对于高难度的几何推导或复杂图表分析，系统会自动激活深度思考模型，提供完整的推理链条。

识图模式底层基于 DeepSeek 团队公布的「以视觉原语思考 (Thinking with Visual Primitives)」研究框架。多模态研究员 Xiaokang Chen 与北京大学、清华大学联合发表的论文指出，现有视觉语言模型在精细定位和空间推理中存在「指称缺陷」 (Reference Gap)，即难以用模糊的自然语言描述复杂的视觉坐标。为此，研究团队将坐标点与边界框 (Bounding Boxes) 提升为最小思维单位，在模型进行视觉推理的思维链 (CoT) 中直接插入空间原语，实现了在思考过程中同步进行空间指向。

作为视觉能力基础的学术论文与开源项目曾于 4 月 30 日短暂放出，但随即被 DeepSeek 官方于 5 月 1 日无预警撤回，引发了行业关于技术细节过度泄露以及模型后续优化的诸多猜测。正式上线的识图模式仅支持图像输入，暂不支持视频、音频等多模态格式，且模型目前不具备图像生成能力。

信源：https://x.com/PKUCXK/status/2067460570958426452

里约大模型套壳丑闻后续：官方辩称模型丢失被迫重训，被指借AI项目侵吞公款

巴西里约热内卢市政府旗下 IT 公司 IplanRIO 日前发表官方声明，回应先前模型被指套壳中国开源项目 Nex-N2 Pro 和阿里 Qwen 3.5 的争议。官方在致歉的同时给出了一个离奇辩解，称用于发布的最终模型权重文件已经丢失，被迫重新排期训练。官方的回应未能平息舆论，反而引发了项目涉嫌利用 AI 概念侵吞公款的强烈质疑。

IplanRIO 在声明中承认，Rio-3.5-Open-397B 并非宣传中自研且从头训练的基座模型，而是基于已有开源模型进行微调与合并的产物，并为先前未在文档中致谢 Nex-AGI 团队致歉。对于上传的实际权重为何是 Nex 与 Qwen 线性合并的「缝合版」，官方解释称由于「操作失误」上传了用于对比的中间基线版本，而非经过蒸馏和后训练的最终版。但官方随即表示，团队曾尝试恢复最终模型但未能成功，必须在重新训练和外部验证后才能重新发布。目前，Rio-3.5-Open-397B 在 Hugging Face 上的页面已全部下架清空。

里约市政府先前为大模型项目拨付了 50 万雷亚尔（约合 10 万美元）的训练经费，但最终交差的却是一个零训练的缝合权重，甚至连所谓的「最终版权重」也查无实据。事件本质是极其拙劣的套取经费骗局：拿了公款却只用开源权重缝合交差，被当场抓包后用「文件丢失」掩盖，最后再用「重新训练」画饼糊弄。

信源：https://x.com/IplanRio_rj/status/2066693494769348946

「科学语法」大模型LOGOS开源：以纯序列打通多领域AI4S建模

阿里巴巴旗下 ATH-Token Foundry 联合中国人民大学高瓴人工智能学院，开源了多领域科学生成大模型 LOGOS。不同于针对结构预测、分子生成分立训练专家模型，LOGOS 首次在 LLM 架构内实现了蛋白质、小分子、材料和化学反应的原生统一建模与生成。

核心突破在于将三维空间接触模式编码为 Token 序列。LOGOS 无需输入 3D 坐标即可捕捉空间互作，消除了预训练与下游任务的偏差。预训练语料库达 448.7 亿 tokens，完整覆盖蛋白质、小分子、化学反应等 7 类科学模态。

在六大任务评测中，1B 参数量的 LOGOS-1B 仅以 1/56 的参数规模，在多项任务上超越 56B 参数量的 NatureLM。在 AI 制药关键的口袋配体生成中，LOGOS 首次以纯序列范式击败了依赖 3D 坐标的扩散模型；在逆合成预测中取得 74.8% 的 Top-1 准确率。目前，LOGOS 已完整开源模型权重、推理代码与学术论文。

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OpenAI推出生物基准LifeSciBench，GPT-Rosalind通过率仅36%

OpenAI 联合 173 名生物技术与制药研发领域的博士级科学家，推出全新的评测基准 LifeSciBench，用以衡量并改善 AI 对真实世界生命科学研究的支持能力。相较于侧重窄领域知识记忆或单步回答的传统评测，LifeSciBench 聚焦于科研工作流中的多步推理与不确定性决策。

整个评测包含 750 个专家撰写任务并经过 453 名同行评议人验证，覆盖证据处理、数据分析、设计与优化、科学推理、验证与操作、转化、科学传播 7 个工作流。为了模拟真实科研协作，LifeSciBench 引入了序列文件、图表、分子结构、PDF 论文等 1,062 个科学制品。有 53% 的任务包含这些制品，79% 的任务需要多步推理（平均约 4 步）。评测最终通过专家制定的 19,020 条细粒度标准进行打分。

首批评测结果显示，现有的前沿大模型在应对真实生命科学研究时仍面临极高门槛。OpenAI 专为生物医药研发设计的推理模型 GPT-Rosalind（今年 4 月开启预览）取得了最佳成绩，但也仅实现了 36.1% 的任务通过率（标准化得分 0.576）。在需要处理复杂制品的任务中，GPT-Rosalind 的通过率进一步降至 28.1%。目前，有 171 个任务（占比 22.8%）在所有被测模型中通过率均为 0%，属于当前全行业大模型均无法攻克的绝对死角。

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