让AI画图前先「想一想」：字节Seed提出UniGRPO，统一优化推理与图像生成
香港中文大学和字节跳动 Seed 团队提出 UniGRPO，一个将文本推理和图像生成纳入同一强化学习回路的统一框架。核心思路是让图像生成模型在画图前先进行链式推理（chain-of-thought），扩展用户提示词，然后用 GRPO 算法同时优化「想」和「画」两个阶段，而非分开训练。
框架基于字节 Seed 的多模态模型 Bagel 构建，将「提示词 → 推理 → 图像」的完整流程建模为一个马尔可夫决策过程（MDP），文本部分使用标准 GRPO，图像部分使用 FlowGRPO。为使框架可扩展至多轮交互和多条件生成（如图像编辑），研究者对 FlowGRPO 做了两处改进：去掉训练阶段的 classifier-free guidance（CFG），消除分支计算开销，保持线性无分支的生成路径；用速度场上的 MSE 惩罚替代潜空间 KL 散度，更均匀地约束模型偏离预训练分布，有效抑制奖励黑客（reward hacking）。
实验以 1024 分辨率训练，UniGRPO 在文本对齐评测（TA Score 0.8381）和组合生成评测 GenEval（0.90）上均优于仅优化图像的 FlowGRPO（0.8208/0.86）和仅优化推理的 TextGRPO（0.8078/0.88），证实联合优化两阶段的增益大于分别优化之和。基于 FPO 的替代方案 UniFPO 训练直接崩溃，未能收敛，侧面验证了 GRPO 在此场景下的稳定性优势。
信源：https://arxiv.org/abs/2603.23500
香港中文大学和字节跳动 Seed 团队提出 UniGRPO，一个将文本推理和图像生成纳入同一强化学习回路的统一框架。核心思路是让图像生成模型在画图前先进行链式推理（chain-of-thought），扩展用户提示词，然后用 GRPO 算法同时优化「想」和「画」两个阶段，而非分开训练。
框架基于字节 Seed 的多模态模型 Bagel 构建，将「提示词 → 推理 → 图像」的完整流程建模为一个马尔可夫决策过程（MDP），文本部分使用标准 GRPO，图像部分使用 FlowGRPO。为使框架可扩展至多轮交互和多条件生成（如图像编辑），研究者对 FlowGRPO 做了两处改进：去掉训练阶段的 classifier-free guidance（CFG），消除分支计算开销，保持线性无分支的生成路径；用速度场上的 MSE 惩罚替代潜空间 KL 散度，更均匀地约束模型偏离预训练分布，有效抑制奖励黑客（reward hacking）。
实验以 1024 分辨率训练，UniGRPO 在文本对齐评测（TA Score 0.8381）和组合生成评测 GenEval（0.90）上均优于仅优化图像的 FlowGRPO（0.8208/0.86）和仅优化推理的 TextGRPO（0.8078/0.88），证实联合优化两阶段的增益大于分别优化之和。基于 FPO 的替代方案 UniFPO 训练直接崩溃，未能收敛，侧面验证了 GRPO 在此场景下的稳定性优势。
信源：https://arxiv.org/abs/2603.23500
ARC-AGI-3拆出两个排行榜：裸模型不到1%，加Agent框架后首日即达36%
ARC-AGI-3 论文将评测拆分为两个排行榜。官方排行榜禁止外部 harness（Agent 框架），所有模型使用同一极简提示词、不提供工具，测的是模型脱离脚手架后的原生智能。社区排行榜则允许 harness，得分自报，ARC Prize 默认不验证，论文明确提醒「不应将社区排行榜上的分数解读为 AGI 进展的证据」。
官方排行榜上，前沿模型得分均低于 1%：Gemini 3.1 Pro Preview 0.37%、GPT 5.4 High 0.26%、Opus 4.6 Max 0.25%、Grok 4.20 为 0%。这组数字暴露的是 LLM 在没有工程辅助时的真实自主推理水平。
社区排行榜首个公开结果来自 AI 公司 Symbolica。其 Arcgentica Agent 基于自研 Agentica SDK 构建，采用编排器加专业子代理架构（探索者、理论家、测试者、求解者），不包含任何游戏特定的提示词，在公开评测集上取得 36.08% 的未验证得分，通过 182 个可玩关卡中的 113 个，完整通关 7 款游戏。底层模型为 Opus 4.6 High（120K），全部推理成本 1005 美元，而官方排行榜上同系列 Opus 4.6 Max 裸跑 0.25% 花费 8900 美元。论文将 Symbolica 的方案列为社区早期实验的代表案例。
论文同时指出，harness 工程虽不代表 AGI 进步，但具有实际的任务自动化价值，并预期 2026 年 ARC-AGI-3 将推动 harness 创新取得显著进展。代码已在 GitHub 开源。
信源：https://www.symbolica.ai/blog/arc-agi-3
ARC-AGI-3 论文将评测拆分为两个排行榜。官方排行榜禁止外部 harness（Agent 框架），所有模型使用同一极简提示词、不提供工具，测的是模型脱离脚手架后的原生智能。社区排行榜则允许 harness，得分自报，ARC Prize 默认不验证，论文明确提醒「不应将社区排行榜上的分数解读为 AGI 进展的证据」。
官方排行榜上，前沿模型得分均低于 1%：Gemini 3.1 Pro Preview 0.37%、GPT 5.4 High 0.26%、Opus 4.6 Max 0.25%、Grok 4.20 为 0%。这组数字暴露的是 LLM 在没有工程辅助时的真实自主推理水平。
社区排行榜首个公开结果来自 AI 公司 Symbolica。其 Arcgentica Agent 基于自研 Agentica SDK 构建，采用编排器加专业子代理架构（探索者、理论家、测试者、求解者），不包含任何游戏特定的提示词，在公开评测集上取得 36.08% 的未验证得分，通过 182 个可玩关卡中的 113 个，完整通关 7 款游戏。底层模型为 Opus 4.6 High（120K），全部推理成本 1005 美元，而官方排行榜上同系列 Opus 4.6 Max 裸跑 0.25% 花费 8900 美元。论文将 Symbolica 的方案列为社区早期实验的代表案例。
论文同时指出，harness 工程虽不代表 AGI 进步，但具有实际的任务自动化价值，并预期 2026 年 ARC-AGI-3 将推动 harness 创新取得显著进展。代码已在 GitHub 开源。
信源：https://www.symbolica.ai/blog/arc-agi-3
限速之外还有故障：Claude两周累计25起服务中断，三条产品线重大宕机，Opus 4.6成重灾区
Anthropic 官方状态页面显示，Claude 5 条产品线中有 3 条当前处于「Major Outage」（重大宕机）状态：claude.ai、Claude API 和 Claude Code；platform.claude.com 和 Claude for Government 状态正常。截至发稿，有两起未解决的活跃故障：Opus 4.6 错误率升高（3 月 27 日 14:59 北京时间起，正在调查中），以及 Cowork 连接重置错误（3 月 25 日起持续至今，官方建议重启 Claude Desktop 应用作为临时解决方案）。
状态页面记录显示，3 月 13 日至 27 日的 15 天内，Claude 累计发生约 25 起独立故障事件，仅 3 月 14、15、20、24 日无故障报告。其中 Opus 4.6 相关的错误率升高事件出现频率最高，3 月 17 日至 27 日几乎每天至少一起。部分日期同时出现多起并发故障，3 月 18 日单日记录了 4 起。故障类型涵盖模型错误率升高、claude.ai 前端报错、登录系统宕机、MCP 调用失败和响应完成延迟等。90 天正常运行率方面，claude.ai 为 99.03%，Claude API 为 99.11%，Claude Code 为 99.35%。
结合 Anthropic 同日披露的高峰时段限额调整，Claude 服务正面临需求增长与容量之间的双重压力。
信源：https://status.claude.com/
Anthropic 官方状态页面显示，Claude 5 条产品线中有 3 条当前处于「Major Outage」（重大宕机）状态：claude.ai、Claude API 和 Claude Code；platform.claude.com 和 Claude for Government 状态正常。截至发稿，有两起未解决的活跃故障：Opus 4.6 错误率升高（3 月 27 日 14:59 北京时间起，正在调查中），以及 Cowork 连接重置错误（3 月 25 日起持续至今，官方建议重启 Claude Desktop 应用作为临时解决方案）。
状态页面记录显示，3 月 13 日至 27 日的 15 天内，Claude 累计发生约 25 起独立故障事件，仅 3 月 14、15、20、24 日无故障报告。其中 Opus 4.6 相关的错误率升高事件出现频率最高，3 月 17 日至 27 日几乎每天至少一起。部分日期同时出现多起并发故障，3 月 18 日单日记录了 4 起。故障类型涵盖模型错误率升高、claude.ai 前端报错、登录系统宕机、MCP 调用失败和响应完成延迟等。90 天正常运行率方面，claude.ai 为 99.03%，Claude API 为 99.11%，Claude Code 为 99.35%。
结合 Anthropic 同日披露的高峰时段限额调整，Claude 服务正面临需求增长与容量之间的双重压力。
信源：https://status.claude.com/
智谱官宣GLM-5.1上线，编码能力大幅领先前代，面向GLM Coding Plan全部用户开放
智谱官宣 GLM-5.1 现已上线，面向 GLM Coding Plan 全部用户 (Lite/Pro/Max) 开放。用户寻找配置文件将模型名称手动改为「glm-5.1」即可切换使用。
在编码能力基准（Coding Evaluation，使用 Claude Code 作为测试框架）测试中，GLM-5.1 得分 45.3，大幅领先前代 GLM-5 的 35.4。GLM-5.1 在编码任务上已非常接近 Claude Opus 4.6，进步明显。
信源：https://mp.weixin.qq.com/s/5g5-cJSuQumzZDVgiCaTuQ
智谱官宣 GLM-5.1 现已上线，面向 GLM Coding Plan 全部用户 (Lite/Pro/Max) 开放。用户寻找配置文件将模型名称手动改为「glm-5.1」即可切换使用。
在编码能力基准（Coding Evaluation，使用 Claude Code 作为测试框架）测试中，GLM-5.1 得分 45.3，大幅领先前代 GLM-5 的 35.4。GLM-5.1 在编码任务上已非常接近 Claude Opus 4.6，进步明显。
信源：https://mp.weixin.qq.com/s/5g5-cJSuQumzZDVgiCaTuQ
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Meta发布SAM 3.1：128个目标跟踪速度提升7倍，视频分割走向实时
Meta 超级智能实验室发布 Segment Anything Model 3.1（SAM 3.1），这是去年 11 月发布的视觉分割基础模型 SAM 3 的直接升级版本。
核心改进是 Object Multiplex，一种共享内存的联合多目标跟踪方法。SAM 3 此前每个目标需要独立处理，推理成本随目标数量线性增长。SAM 3.1 允许在单次前向传播中同时处理最多 16 个目标，通过共享全局上下文信息，在单张 H100 GPU 上跟踪 128 个目标时实现约 7 倍推理加速，且不牺牲精度。此外，SAM 3.1 在 7 个视频目标分割（VOS）基准中的 6 个上取得了性能提升。
SAM 3.1 为即插即用式升级，模型权重已在 Hugging Face 上开放申请下载。
信源：https://huggingface.co/facebook/sam3.1
Meta 超级智能实验室发布 Segment Anything Model 3.1（SAM 3.1），这是去年 11 月发布的视觉分割基础模型 SAM 3 的直接升级版本。
核心改进是 Object Multiplex，一种共享内存的联合多目标跟踪方法。SAM 3 此前每个目标需要独立处理，推理成本随目标数量线性增长。SAM 3.1 允许在单次前向传播中同时处理最多 16 个目标，通过共享全局上下文信息，在单张 H100 GPU 上跟踪 128 个目标时实现约 7 倍推理加速，且不牺牲精度。此外，SAM 3.1 在 7 个视频目标分割（VOS）基准中的 6 个上取得了性能提升。
SAM 3.1 为即插即用式升级，模型权重已在 Hugging Face 上开放申请下载。
信源：https://huggingface.co/facebook/sam3.1
谷歌即将敲定协议，为Anthropic租用的德州数据中心提供超50亿美元资金
谷歌即将达成一项协议，为数据中心开发商 Nexus Data Centers 在德克萨斯州的一个大型项目提供资金支持，该项目价值超过 50 亿美元，建成后将租赁给 Anthropic 使用。建设贷款预计很快敲定。
该项目占地约 2800 英亩，预计最早 2026 年底交付约 500 兆瓦容量，后续还将大幅扩容。选址靠近主要天然气管道，Nexus 计划通过自有燃气轮机直接供电，而非依赖公共电网，以规避电网接入排队延迟并降低用电高峰时段的成本。
谷歌目前通过 Google Cloud 向 Anthropic 提供其定制 TPU 芯片用于大模型训练，双方已有深度云计算合作关系。此次为 Anthropic 租用的数据中心提供基础设施融资，是这一合作的进一步延伸。
信源：https://www.ft.com/content/af949b0b-3e24-4eaa-9a52-0a841ac1ff22
谷歌即将达成一项协议，为数据中心开发商 Nexus Data Centers 在德克萨斯州的一个大型项目提供资金支持，该项目价值超过 50 亿美元，建成后将租赁给 Anthropic 使用。建设贷款预计很快敲定。
该项目占地约 2800 英亩，预计最早 2026 年底交付约 500 兆瓦容量，后续还将大幅扩容。选址靠近主要天然气管道，Nexus 计划通过自有燃气轮机直接供电，而非依赖公共电网，以规避电网接入排队延迟并降低用电高峰时段的成本。
谷歌目前通过 Google Cloud 向 Anthropic 提供其定制 TPU 芯片用于大模型训练，双方已有深度云计算合作关系。此次为 Anthropic 租用的数据中心提供基础设施融资，是这一合作的进一步延伸。
信源：https://www.ft.com/content/af949b0b-3e24-4eaa-9a52-0a841ac1ff22
快手编码模型KAT-Coder-Pro V2上线：最大输出翻倍至80K，主打前端美学生成
快手 StreamLake 平台发布旗舰级 AI 编码模型 KAT-Coder-Pro V2，在 Agentic Coding 和前端美学生成两个方向同时升级。
Agentic Coding 方面，V2 兼容 Claude Code、Cline、Kilo、OpenCode 等 10 余种主流 AI 编码工具，并针对 OpenClaw 框架进行了专项训练与全链路优化，覆盖脚手架协议理解、工具链调用和长链路执行稳定性。
前端美学生成是此次升级的重点。快手团队同步推出自研「KAT 美学 Benchmark」，采用专业设计师人工盲测，设置 10 个独立评估维度，专门针对「无参考图创作」场景打分。在该基准下，V2 的 PPT 场景总分 57.6，领先竞品 14 至 22 分，配色单项达 78 分；Landing Page 场景总分 59.8，排名第一。相比上一代基线，PPT 均分提升 103%，Landing Page 提升 42%，元素单项提升 300%。
模型规格方面，V2 上下文长度 256K，最大输出从 V1 的 32K 提升至 80K，支持流式输出、上下文缓存、MCP 和 Function Call。API 定价为输入 2.1 元/百万 token，输出 8.4 元/百万 token，缓存写入免费，缓存读取 0.42 元/百万 token。用户可通过 StreamLake 平台 API 或 Coding Plan 订阅使用。
信源：https://www.streamlake.com/product/kat-coder
快手 StreamLake 平台发布旗舰级 AI 编码模型 KAT-Coder-Pro V2，在 Agentic Coding 和前端美学生成两个方向同时升级。
Agentic Coding 方面，V2 兼容 Claude Code、Cline、Kilo、OpenCode 等 10 余种主流 AI 编码工具，并针对 OpenClaw 框架进行了专项训练与全链路优化，覆盖脚手架协议理解、工具链调用和长链路执行稳定性。
前端美学生成是此次升级的重点。快手团队同步推出自研「KAT 美学 Benchmark」，采用专业设计师人工盲测，设置 10 个独立评估维度，专门针对「无参考图创作」场景打分。在该基准下，V2 的 PPT 场景总分 57.6，领先竞品 14 至 22 分，配色单项达 78 分；Landing Page 场景总分 59.8，排名第一。相比上一代基线，PPT 均分提升 103%，Landing Page 提升 42%，元素单项提升 300%。
模型规格方面，V2 上下文长度 256K，最大输出从 V1 的 32K 提升至 80K，支持流式输出、上下文缓存、MCP 和 Function Call。API 定价为输入 2.1 元/百万 token，输出 8.4 元/百万 token，缓存写入免费，缓存读取 0.42 元/百万 token。用户可通过 StreamLake 平台 API 或 Coding Plan 订阅使用。
信源：https://www.streamlake.com/product/kat-coder
谷歌内部编程智能体Agent Smith火到被限流，员工用手机就能指挥后台写代码
谷歌员工正在使用一款名为 Agent Smith 的内部 AI 智能体，可自动完成编程等多项任务。该工具因使用人数激增，已被迫限制访问权限。名字大概率致敬《黑客帝国》中的反派特工 Smith。
Agent Smith 基于谷歌已有的智能体编程平台 Antigravity 打造，可调用多种内部系统，今年早些时候上线。与此前的 AI 编码助手相比，Agent Smith 能更自主地规划和执行完整工作流程，且支持异步运行，在后台独立执行任务。员工无需持续操作电脑，可通过手机随时查看进度并下达指令，也可从谷歌内部聊天平台直接使用。由于接入了员工资料系统，Agent Smith 还能自动调取相关文档，省去手动查找。
谷歌联合创始人 Sergey Brin 3 月初在一场面向销售部门的全员会上表示，AI 智能体将在今年成为谷歌的重要方向，并暗示公司正在开发一款类似 OpenClaw 的工具（尚不确定是否就是 Agent Smith）。谷歌业务负责人 Philipp Schindler 在会上开玩笑说，他能分辨出 Brin 的消息什么时候是智能体代发的。
谷歌正在全面加速 AI 工具的内部采用。部分员工已被告知，AI 使用情况将纳入绩效考核。基础设施部门还在推进一个名为 Project EAT 的内部项目，旨在改善 AI 工具的采用率和标准化。谷歌发言人回应称：「我们一直在探索构建能解决实际问题的智能体的新方法，但目前没有更多可分享的信息。」
信源：https://www.businessinsider.com/google-agent-smith-employees-ai-driven-coding-2026-3
谷歌员工正在使用一款名为 Agent Smith 的内部 AI 智能体，可自动完成编程等多项任务。该工具因使用人数激增，已被迫限制访问权限。名字大概率致敬《黑客帝国》中的反派特工 Smith。
Agent Smith 基于谷歌已有的智能体编程平台 Antigravity 打造，可调用多种内部系统，今年早些时候上线。与此前的 AI 编码助手相比，Agent Smith 能更自主地规划和执行完整工作流程，且支持异步运行，在后台独立执行任务。员工无需持续操作电脑，可通过手机随时查看进度并下达指令，也可从谷歌内部聊天平台直接使用。由于接入了员工资料系统，Agent Smith 还能自动调取相关文档，省去手动查找。
谷歌联合创始人 Sergey Brin 3 月初在一场面向销售部门的全员会上表示，AI 智能体将在今年成为谷歌的重要方向，并暗示公司正在开发一款类似 OpenClaw 的工具（尚不确定是否就是 Agent Smith）。谷歌业务负责人 Philipp Schindler 在会上开玩笑说，他能分辨出 Brin 的消息什么时候是智能体代发的。
谷歌正在全面加速 AI 工具的内部采用。部分员工已被告知，AI 使用情况将纳入绩效考核。基础设施部门还在推进一个名为 Project EAT 的内部项目，旨在改善 AI 工具的采用率和标准化。谷歌发言人回应称：「我们一直在探索构建能解决实际问题的智能体的新方法，但目前没有更多可分享的信息。」
信源：https://www.businessinsider.com/google-agent-smith-employees-ai-driven-coding-2026-3
Meta内部文件泄露AI编码硬指标：65%工程师须用AI写75%以上代码
一份 Meta 内部文件显示，公司正在为各业务部门设定具体的 AI 工具使用目标，这是 CEO 扎克伯格推动 Meta 成为「AI 原生」公司的最新举措。
文件中最激进的指标来自负责核心创意体验的 Creation 团队：2026 年上半年，65% 的工程师须使用 AI 完成 75% 以上的提交代码。可扩展机器学习团队（Scalable ML）则将 2026 年 2 月的目标设为 50% 至 80% 的代码由 AI 辅助完成，但一位高级工程经理备注称「我们并未通过指标追踪此项」。
公司层面，文件列出了覆盖 Messenger、WhatsApp、Facebook 等核心产品的 2025 年第四季度目标：80% 的中高级工程师须采用 DevMate、Metamate 和谷歌 Gemini 等 AI 工具（侧重「工具采用」而非 AI 生成代码比例），55% 的代码变更须为「智能体辅助」完成。目前尚不清楚这些目标是否与绩效考核挂钩。
CTO Andrew Bosworth 本周宣布将亲自负责 Meta 的「AI for Work」项目，推动内部 AI 工具的全面采用。部分 Reality Labs 员工已被重新授予「AI Builder」「AI Pod Lead」「AI Org Lead」等新头衔，反映公司正在向更小团队、更扁平架构转型。Meta 发言人称，绩效体系侧重的是 AI 工具带来的实际成效，而非单纯的使用率。
信源：https://www.businessinsider.com/meta-ai-push-employee-goals-tool-adoption-2-026-3
一份 Meta 内部文件显示，公司正在为各业务部门设定具体的 AI 工具使用目标，这是 CEO 扎克伯格推动 Meta 成为「AI 原生」公司的最新举措。
文件中最激进的指标来自负责核心创意体验的 Creation 团队：2026 年上半年，65% 的工程师须使用 AI 完成 75% 以上的提交代码。可扩展机器学习团队（Scalable ML）则将 2026 年 2 月的目标设为 50% 至 80% 的代码由 AI 辅助完成，但一位高级工程经理备注称「我们并未通过指标追踪此项」。
公司层面，文件列出了覆盖 Messenger、WhatsApp、Facebook 等核心产品的 2025 年第四季度目标：80% 的中高级工程师须采用 DevMate、Metamate 和谷歌 Gemini 等 AI 工具（侧重「工具采用」而非 AI 生成代码比例），55% 的代码变更须为「智能体辅助」完成。目前尚不清楚这些目标是否与绩效考核挂钩。
CTO Andrew Bosworth 本周宣布将亲自负责 Meta 的「AI for Work」项目，推动内部 AI 工具的全面采用。部分 Reality Labs 员工已被重新授予「AI Builder」「AI Pod Lead」「AI Org Lead」等新头衔，反映公司正在向更小团队、更扁平架构转型。Meta 发言人称，绩效体系侧重的是 AI 工具带来的实际成效，而非单纯的使用率。
信源：https://www.businessinsider.com/meta-ai-push-employee-goals-tool-adoption-2-026-3
OpenAI 向首批 ChatGPT Pro 用户赠送限量收藏钢笔
OpenAI 已上线面向 ChatGPT Pro 用户的官方赠礼页面，称将向首批 Pro 订阅者提供一支 限量版收藏钢笔。页面显示，此次赠礼名额限 前 4,000 名主动填写表单并选择参与的用户，但 提交表单并不保证资格，且 并非所有国家都支持配送。ChatGPT Pro 为 OpenAI 于 2024年12月5日推出的高端订阅方案，官方定价 200 美元/月。
信源：https://chatgpt.com/pro-subscriber-gift
OpenAI 已上线面向 ChatGPT Pro 用户的官方赠礼页面，称将向首批 Pro 订阅者提供一支 限量版收藏钢笔。页面显示，此次赠礼名额限 前 4,000 名主动填写表单并选择参与的用户，但 提交表单并不保证资格，且 并非所有国家都支持配送。ChatGPT Pro 为 OpenAI 于 2024年12月5日推出的高端订阅方案，官方定价 200 美元/月。
信源：https://chatgpt.com/pro-subscriber-gift
从实习生到实验室主任只用8年，华为盘古大模型负责人王云鹤离职创业
华为诺亚方舟实验室主任、盘古大模型负责人王云鹤在朋友圈宣布离职。他在告别信中写道：「8 年了，准确来说是 9 年了（2017 年北京第一个实习生），怀着不舍的心告别曾经奋斗过的地方。」他未透露具体去向。量子位报道称，王云鹤将投身 Agent 创业，目前已在进行融资。
王云鹤出生于 1991 年，北京大学博士，师从许超教授和陶大程教授。2017 年以实习生身份进入诺亚方舟实验室，2018 年博士毕业后正式入职，此后历任高级工程师、主任工程师、技术专家，2021 年底升任算法应用部部长，2025 年接任诺亚方舟实验室主任，成为盘古大模型负责人。学术方面，王云鹤 Google Scholar 被引数超 3.3 万次，h-index 为 68，被引最高的论文为与韩凯、田奇等人合作的 GhostNet，还曾获华为「十大发明」奖。
信源：https://mp.weixin.qq.com/s/M3irhsUk8TGM4QYr1WvmNg
华为诺亚方舟实验室主任、盘古大模型负责人王云鹤在朋友圈宣布离职。他在告别信中写道：「8 年了，准确来说是 9 年了（2017 年北京第一个实习生），怀着不舍的心告别曾经奋斗过的地方。」他未透露具体去向。量子位报道称，王云鹤将投身 Agent 创业，目前已在进行融资。
王云鹤出生于 1991 年，北京大学博士，师从许超教授和陶大程教授。2017 年以实习生身份进入诺亚方舟实验室，2018 年博士毕业后正式入职，此后历任高级工程师、主任工程师、技术专家，2021 年底升任算法应用部部长，2025 年接任诺亚方舟实验室主任，成为盘古大模型负责人。学术方面，王云鹤 Google Scholar 被引数超 3.3 万次，h-index 为 68，被引最高的论文为与韩凯、田奇等人合作的 GhostNet，还曾获华为「十大发明」奖。
信源：https://mp.weixin.qq.com/s/M3irhsUk8TGM4QYr1WvmNg
谷歌TurboQuant论文遭先行算法作者逐条驳斥
苏黎世联邦理工学院博士后高健扬发布公开信，指控谷歌 ICLR 2026 论文 TurboQuant 对其先行工作 RaBitQ 的描述存在三项严重问题。高健扬是 RaBitQ 的第一作者，该算法于 2024 年发表于数据库顶级会议 SIGMOD，核心方法是在量化前施加随机旋转（Johnson-Lindenstrauss 变换），并已严格证明达到渐近最优误差界，曾受邀在理论计算机顶级会议 FOCS 的 Workshop 上报告。
三项指控分别为：
1. 方法相似性回避：TurboQuant 的核心方法同样采用随机旋转，但论文将 RaBitQ 归类为「基于网格的 PQ」，系统性地省略了两者在方法上的直接关联。ICLR 审稿人曾独立指出两种方法都使用随机投影并要求补充讨论，TurboQuant 团队不仅未补充，反而将正文中对 RaBitQ 的描述移至附录
2. 理论结果失实：论文在无任何论据的情况下，将 RaBitQ 的理论保证定性为「次优」（suboptimal），归因于「分析较松」。RaBitQ 扩展版论文已证明其误差界达到 Alon-Klartag（FOCS 2017）给出的渐近最优界
3. 实验对比不公：TurboQuant 使用自行翻译的 Python 代码在单核 CPU 上测试 RaBitQ（关闭多线程），却用 NVIDIA A100 GPU 测试自身算法，导致 RaBitQ 速度被报告慢了数个数量级，且未在论文中披露这一设置
高健扬披露，TurboQuant 第二作者 Majid Daliri 于 2025 年 1 月主动联系 RaBitQ 团队请求协助调试其基于 RaBitQ C++ 代码翻译的 Python 版本，2025 年 5 月的邮件中亲自确认了实验条件的不公平设置，并表示已将 RaBitQ 团队的理论澄清告知全体共同作者。但此后 TurboQuant 论文在投稿、审稿、接收直至谷歌官方大规模推广的全过程中，上述问题始终未修正。
RaBitQ 团队已在 ICLR OpenReview 发布公开评论，并向 ICLR 大会主席和道德委员会提交正式投诉。TurboQuant 第一作者 Amir Zandieh 回复称愿修正第二和第三项问题，但拒绝补充方法相似性讨论，且仅同意在 ICLR 2026 会议结束后修正。第三方研究者 Jonas Matthias Kübler 也在 OpenReview 独立指出，论文与谷歌博客在速度基准（PyTorch vs JAX）和量化基线（FP32）上口径不一致。TurboQuant 此前经谷歌官方大规模宣传后，曾引发 Micron、Western Digital 等存储芯片股集体下跌。
信源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/2020969476166808284
苏黎世联邦理工学院博士后高健扬发布公开信，指控谷歌 ICLR 2026 论文 TurboQuant 对其先行工作 RaBitQ 的描述存在三项严重问题。高健扬是 RaBitQ 的第一作者，该算法于 2024 年发表于数据库顶级会议 SIGMOD，核心方法是在量化前施加随机旋转（Johnson-Lindenstrauss 变换），并已严格证明达到渐近最优误差界，曾受邀在理论计算机顶级会议 FOCS 的 Workshop 上报告。
三项指控分别为：
1. 方法相似性回避：TurboQuant 的核心方法同样采用随机旋转，但论文将 RaBitQ 归类为「基于网格的 PQ」，系统性地省略了两者在方法上的直接关联。ICLR 审稿人曾独立指出两种方法都使用随机投影并要求补充讨论，TurboQuant 团队不仅未补充，反而将正文中对 RaBitQ 的描述移至附录
2. 理论结果失实：论文在无任何论据的情况下，将 RaBitQ 的理论保证定性为「次优」（suboptimal），归因于「分析较松」。RaBitQ 扩展版论文已证明其误差界达到 Alon-Klartag（FOCS 2017）给出的渐近最优界
3. 实验对比不公：TurboQuant 使用自行翻译的 Python 代码在单核 CPU 上测试 RaBitQ（关闭多线程），却用 NVIDIA A100 GPU 测试自身算法，导致 RaBitQ 速度被报告慢了数个数量级，且未在论文中披露这一设置
高健扬披露，TurboQuant 第二作者 Majid Daliri 于 2025 年 1 月主动联系 RaBitQ 团队请求协助调试其基于 RaBitQ C++ 代码翻译的 Python 版本，2025 年 5 月的邮件中亲自确认了实验条件的不公平设置，并表示已将 RaBitQ 团队的理论澄清告知全体共同作者。但此后 TurboQuant 论文在投稿、审稿、接收直至谷歌官方大规模推广的全过程中，上述问题始终未修正。
RaBitQ 团队已在 ICLR OpenReview 发布公开评论，并向 ICLR 大会主席和道德委员会提交正式投诉。TurboQuant 第一作者 Amir Zandieh 回复称愿修正第二和第三项问题，但拒绝补充方法相似性讨论，且仅同意在 ICLR 2026 会议结束后修正。第三方研究者 Jonas Matthias Kübler 也在 OpenReview 独立指出，论文与谷歌博客在速度基准（PyTorch vs JAX）和量化基线（FP32）上口径不一致。TurboQuant 此前经谷歌官方大规模宣传后，曾引发 Micron、Western Digital 等存储芯片股集体下跌。
信源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/2020969476166808284
从合租房争论到3000亿对决：WSJ长文首次揭开Anthropic与OpenAI创始人十年私人恩怨
《华尔街日报》记者 Keach Hagey 发表长篇调查报道，通过对两家公司现任和前员工及高管身边人的大量采访，首次系统披露 Anthropic 与 OpenAI 创始人之间延续十年的个人恩怨。塑造全球 AI 格局的，不只是技术路线之争，还有一段从未愈合的私人创伤。
Dario Amodei 近几个月在内部的措辞远比公开场合激烈。他将 Sam Altman 与 Elon Musk 的法律纠纷比作「希特勒对斯大林之争」，称 OpenAI 总裁 Greg Brockman 向亲特朗普超级政治行动委员会捐款 2500 万美元是「邪恶的」（evil），将 OpenAI 及其他竞争对手比作「明知有害仍兜售产品的烟草公司」。五角大楼争端升级后，他又在 Slack 上称 OpenAI「虚伪」（mendacious），写道「这些事实表明一种我在 Sam Altman 身上屡见不鲜的行为模式」。Anthropic 内部将这套品牌策略称为打造竞争对手的「健康替代品」（healthy alternative），今年超级碗期间一则未点名讽刺 OpenAI 在聊天机器人中嵌入广告的广告，便是其公开化的产物。
故事的起点是 2016 年旧金山 Delano 大街一栋合租房的客厅。Dario 与妹妹 Daniela Amodei 住在这里，OpenAI 联合创始人 Brockman 因与 Daniela 的私交常来串门。一天，Brockman、Dario 和 Daniela 当时的未婚夫、有效利他主义慈善家 Holden Karnofsky 坐在一起争论 AI 的正确发展路径：Brockman 认为应当告知全体美国人 AI 前沿正在发生什么，Dario 和 Karnofsky 则认为敏感信息应先报告政府而非向公众广播。这一分歧日后成为两家公司哲学路线的分水岭。
被 OpenAI 的人才阵容打动后，Dario 于 2016 年中加入，与 Brockman 熬夜训练 AI 智能体玩电子游戏。但共事四年，矛盾围绕权力与归属感不断加深。2017 年，当时 OpenAI 的主要出资人 Musk 要求列出每位员工的贡献并据此裁员，约 60 人的团队中有 10% 至 20% 被逐一解雇，Dario 视之为残忍，被裁者中有一人后来成为 Anthropic 联合创始人。同年，Dario 聘请的伦理顾问提出让 OpenAI 充当 AI 公司与政府间的协调实体，Brockman 从中引申出「将 AGI 出售给联合国安理会核大国」的设想，Dario 认为这近乎叛国，一度考虑辞职。
2018 年 Musk 退出后 Altman 接手领导。他与 Dario 达成共识：员工对 Brockman 和首席科学家 Ilya Sutskever 的领导缺乏信心。Dario 以两人不再主管为条件留下，但很快发现 Altman 同时向后两者承诺他们有权解雇自己，两个承诺互相矛盾。
GPT 系列研发启动后，围绕谁能参与语言模型项目，高管层爆发了最激烈的冲突。时任研究总监的 Dario 不允许 Brockman 染指，与 Alec Radford 共同领导该项目的 Daniela 以辞去负责人来要挟，Radford 的个人意愿被卷入高管间的代理人战争。Dario 的资历随 GPT-2 和 GPT-3 的成功水涨船高，但他觉得 Altman 淡化了自己的贡献。Brockman 上播客谈论 OpenAI 章程时，Dario 因对章程贡献更大却未被邀请而愤怒；得知 Brockman 和 Altman 要去见前总统奥巴马却把自己排除在外，他同样不满。
矛盾在一次会议室对峙中彻底激化。Altman 将 Amodei 兄妹叫进会议室，指控他们鼓动同事向董事会提交对自己的负面反馈。两人否认。Altman 说消息来自另一位高管，Daniela 当场把那位高管叫来对质，对方说完全不知情。Altman 随即否认自己说过这番话，双方激烈争吵。2020 年初 Altman 要求高管互写同行评审，Brockman 写了一份措辞强硬的反馈指控 Daniela 滥用权力、用官僚流程排除异己，Altman 事先过目评价「tough but fair」。Daniela 逐条反驳，争论升级到 Brockman 一度提出撤回评语。
2020 年底，以 Dario 为核心的团队决定出走，由 Daniela 主导与律师谈判离职事宜。Altman 亲赴 Dario 家中挽留，Dario 提出只接受直接向董事会汇报，并明确表示无法与 Brockman 共事。离职前他写了一份长备忘录，将 AI 公司分为「市场型」和「公共利益型」两类，认为理想配比是 75% 公共利益、25% 市场。数周后，Dario、Daniela 及近十二名员工离开 OpenAI，创立 Anthropic。
五年后的今天，两家公司估值均超 3000 亿美元，正竞相抢先 IPO。今年 2 月新德里 AI 峰会闭幕合影时，印度总理莫迪与在场科技领袖高举双手，Amodei 和 Altman 选择不参与，只是尴尬地碰了碰手肘。
信源：https://www.wsj.com/tech/ai/the-decadelong-feud-shaping-the-future-of-ai-7075acde
《华尔街日报》记者 Keach Hagey 发表长篇调查报道，通过对两家公司现任和前员工及高管身边人的大量采访，首次系统披露 Anthropic 与 OpenAI 创始人之间延续十年的个人恩怨。塑造全球 AI 格局的，不只是技术路线之争，还有一段从未愈合的私人创伤。
Dario Amodei 近几个月在内部的措辞远比公开场合激烈。他将 Sam Altman 与 Elon Musk 的法律纠纷比作「希特勒对斯大林之争」，称 OpenAI 总裁 Greg Brockman 向亲特朗普超级政治行动委员会捐款 2500 万美元是「邪恶的」（evil），将 OpenAI 及其他竞争对手比作「明知有害仍兜售产品的烟草公司」。五角大楼争端升级后，他又在 Slack 上称 OpenAI「虚伪」（mendacious），写道「这些事实表明一种我在 Sam Altman 身上屡见不鲜的行为模式」。Anthropic 内部将这套品牌策略称为打造竞争对手的「健康替代品」（healthy alternative），今年超级碗期间一则未点名讽刺 OpenAI 在聊天机器人中嵌入广告的广告，便是其公开化的产物。
故事的起点是 2016 年旧金山 Delano 大街一栋合租房的客厅。Dario 与妹妹 Daniela Amodei 住在这里，OpenAI 联合创始人 Brockman 因与 Daniela 的私交常来串门。一天，Brockman、Dario 和 Daniela 当时的未婚夫、有效利他主义慈善家 Holden Karnofsky 坐在一起争论 AI 的正确发展路径：Brockman 认为应当告知全体美国人 AI 前沿正在发生什么，Dario 和 Karnofsky 则认为敏感信息应先报告政府而非向公众广播。这一分歧日后成为两家公司哲学路线的分水岭。
被 OpenAI 的人才阵容打动后，Dario 于 2016 年中加入，与 Brockman 熬夜训练 AI 智能体玩电子游戏。但共事四年，矛盾围绕权力与归属感不断加深。2017 年，当时 OpenAI 的主要出资人 Musk 要求列出每位员工的贡献并据此裁员，约 60 人的团队中有 10% 至 20% 被逐一解雇，Dario 视之为残忍，被裁者中有一人后来成为 Anthropic 联合创始人。同年，Dario 聘请的伦理顾问提出让 OpenAI 充当 AI 公司与政府间的协调实体，Brockman 从中引申出「将 AGI 出售给联合国安理会核大国」的设想，Dario 认为这近乎叛国，一度考虑辞职。
2018 年 Musk 退出后 Altman 接手领导。他与 Dario 达成共识：员工对 Brockman 和首席科学家 Ilya Sutskever 的领导缺乏信心。Dario 以两人不再主管为条件留下，但很快发现 Altman 同时向后两者承诺他们有权解雇自己，两个承诺互相矛盾。
GPT 系列研发启动后，围绕谁能参与语言模型项目，高管层爆发了最激烈的冲突。时任研究总监的 Dario 不允许 Brockman 染指，与 Alec Radford 共同领导该项目的 Daniela 以辞去负责人来要挟，Radford 的个人意愿被卷入高管间的代理人战争。Dario 的资历随 GPT-2 和 GPT-3 的成功水涨船高，但他觉得 Altman 淡化了自己的贡献。Brockman 上播客谈论 OpenAI 章程时，Dario 因对章程贡献更大却未被邀请而愤怒；得知 Brockman 和 Altman 要去见前总统奥巴马却把自己排除在外，他同样不满。
矛盾在一次会议室对峙中彻底激化。Altman 将 Amodei 兄妹叫进会议室，指控他们鼓动同事向董事会提交对自己的负面反馈。两人否认。Altman 说消息来自另一位高管，Daniela 当场把那位高管叫来对质，对方说完全不知情。Altman 随即否认自己说过这番话，双方激烈争吵。2020 年初 Altman 要求高管互写同行评审，Brockman 写了一份措辞强硬的反馈指控 Daniela 滥用权力、用官僚流程排除异己，Altman 事先过目评价「tough but fair」。Daniela 逐条反驳，争论升级到 Brockman 一度提出撤回评语。
2020 年底，以 Dario 为核心的团队决定出走，由 Daniela 主导与律师谈判离职事宜。Altman 亲赴 Dario 家中挽留，Dario 提出只接受直接向董事会汇报，并明确表示无法与 Brockman 共事。离职前他写了一份长备忘录，将 AI 公司分为「市场型」和「公共利益型」两类，认为理想配比是 75% 公共利益、25% 市场。数周后，Dario、Daniela 及近十二名员工离开 OpenAI，创立 Anthropic。
五年后的今天，两家公司估值均超 3000 亿美元，正竞相抢先 IPO。今年 2 月新德里 AI 峰会闭幕合影时，印度总理莫迪与在场科技领袖高举双手，Amodei 和 Altman 选择不参与，只是尴尬地碰了碰手肘。
信源：https://www.wsj.com/tech/ai/the-decadelong-feud-shaping-the-future-of-ai-7075acde
OpenClaw 发布 v2026.3.28：默认启用 OpenAI/Codex apply_patch，新增 xAI x_search 与 MiniMax 图像生成
开源 AI 代理工具 OpenClaw发布 v2026.3.28。该版本包含两项破坏性变更：移除面向 portal.qwen.ai 的已弃用 Qwen OAuth 集成，并停止自动迁移两个月前的旧版配置，过老 legacy key 将直接校验失败。
新版本同时将内置 xAI provider 切换到 Responses API，新增一等公民级 x_search；加入 MiniMax image-01 图像生成与图生图编辑；支持插件异步 requireApproval 审批流程；并默认为 OpenAI 与 OpenAI Codex 模型启用 apply_patch。
此外，本次更新还补充了 Gemini CLI backend 支持，并修复了 Anthropic 停止原因崩溃、Gemini 3.1 别名解析以及 Codex 图像理解等问题。
信源：https://github.com/openclaw/openclaw/releases/tag/v2026.3.28
开源 AI 代理工具 OpenClaw发布 v2026.3.28。该版本包含两项破坏性变更：移除面向 portal.qwen.ai 的已弃用 Qwen OAuth 集成，并停止自动迁移两个月前的旧版配置，过老 legacy key 将直接校验失败。
新版本同时将内置 xAI provider 切换到 Responses API，新增一等公民级 x_search；加入 MiniMax image-01 图像生成与图生图编辑；支持插件异步 requireApproval 审批流程；并默认为 OpenAI 与 OpenAI Codex 模型启用 apply_patch。
此外，本次更新还补充了 Gemini CLI backend 支持，并修复了 Anthropic 停止原因崩溃、Gemini 3.1 别名解析以及 Codex 图像理解等问题。
信源：https://github.com/openclaw/openclaw/releases/tag/v2026.3.28
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Hermes Agent 升级至 v0.5.0：新增 Hugging Face Provider，强化 GPT 工具调用与供应链安全
开源 AI 代理项目 Hermes Agent 发布 v0.5.0，新增 Hugging Face Inference API 集成，并通过 Nous Portal 为用户开放 400+ 模型 访问能力。
新版本还加入 Telegram Private Chat Topics、原生 Modal SDK backend、插件生命周期 hooks，以及针对 GPT 模型 的工具调用约束机制；安全侧则移除受污染的 litellm 依赖、锁定依赖版本区间，并在 CI 中加入供应链攻击扫描。
信源：https://github.com/NousResearch/hermes-agent/releases/tag/v2026.3.28
开源 AI 代理项目 Hermes Agent 发布 v0.5.0，新增 Hugging Face Inference API 集成，并通过 Nous Portal 为用户开放 400+ 模型 访问能力。
新版本还加入 Telegram Private Chat Topics、原生 Modal SDK backend、插件生命周期 hooks，以及针对 GPT 模型 的工具调用约束机制；安全侧则移除受污染的 litellm 依赖、锁定依赖版本区间，并在 CI 中加入供应链攻击扫描。
信源：https://github.com/NousResearch/hermes-agent/releases/tag/v2026.3.28
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修复后不到一小时再度故障：DeepSeek网页/APP服务异常
AI 大模型公司 DeepSeek 的网页端和 APP 服务于 3 月 30 日凌晨再次出现性能异常。官方状态页显示，团队于凌晨 1:24 实施修复并进入监控阶段，但 52 分钟后（凌晨 2:16）问题再度出现，重新进入调查状态。截至发稿，该事故尚未解决。
信源：https://status.deepseek.com/incidents/rjs0ljjlqhsw
AI 大模型公司 DeepSeek 的网页端和 APP 服务于 3 月 30 日凌晨再次出现性能异常。官方状态页显示，团队于凌晨 1:24 实施修复并进入监控阶段，但 52 分钟后（凌晨 2:16）问题再度出现，重新进入调查状态。截至发稿，该事故尚未解决。
信源：https://status.deepseek.com/incidents/rjs0ljjlqhsw
更新：DeepSeek一夜连遭两起服务故障，跨度近13小时，曾登微博热搜
DeepSeek 状态页显示，3 月 29 日晚至 3 月 30 日上午，网页端和 APP 连续遭遇两起独立的服务故障，目前均已恢复。
第一起「服务异常」始于 3 月 29 日 21:35，团队于 22:28 定位问题，23:23 恢复，持续约 1 小时 48 分。仅隔 57 分钟，3 月 30 日 00:20 第二起「性能异常」再度出现。凌晨 1:24 首次修复后 52 分钟失效，上午 9:13 第二轮修复后于 10:33 最终恢复，第二起事故持续约 10 小时。事故期间「DeepSeek 崩了」登上微博热搜，用户反映新对话显示「服务器繁忙」、无法加载内容。
信源：https://status.deepseek.com/
DeepSeek 状态页显示，3 月 29 日晚至 3 月 30 日上午，网页端和 APP 连续遭遇两起独立的服务故障，目前均已恢复。
第一起「服务异常」始于 3 月 29 日 21:35，团队于 22:28 定位问题，23:23 恢复，持续约 1 小时 48 分。仅隔 57 分钟，3 月 30 日 00:20 第二起「性能异常」再度出现。凌晨 1:24 首次修复后 52 分钟失效，上午 9:13 第二轮修复后于 10:33 最终恢复，第二起事故持续约 10 小时。事故期间「DeepSeek 崩了」登上微博热搜，用户反映新对话显示「服务器繁忙」、无法加载内容。
信源：https://status.deepseek.com/
百度入股成立不足半年的多模型API聚合平台AnyInt，持股15%
百度关联公司北京百度网讯科技有限公司本月认缴 17.6471 万元，取得多模型 AI 推理平台 AnyInt 主体公司上海宏诺伊曼科技有限公司 15% 股份。宏诺伊曼科技成立于 2025 年 11 月 11 日，注册资本 100 万人民币，成立不到半年即获百度入股。
AnyInt 官网显示，该平台提供与 OpenAI 兼容的统一 API，可接入数百个闭源和开源 AI 模型，目前上线产品为 AI Gateway，另一产品 Smart Model Routing 尚未发布。平台还允许个人通过贡献 GPU、本地算力或闲置 API 成为服务提供者。
信源：https://mp.weixin.qq.com/s/Geoc1-pFbvn3NwB4_FahbA
百度关联公司北京百度网讯科技有限公司本月认缴 17.6471 万元，取得多模型 AI 推理平台 AnyInt 主体公司上海宏诺伊曼科技有限公司 15% 股份。宏诺伊曼科技成立于 2025 年 11 月 11 日，注册资本 100 万人民币，成立不到半年即获百度入股。
AnyInt 官网显示，该平台提供与 OpenAI 兼容的统一 API，可接入数百个闭源和开源 AI 模型，目前上线产品为 AI Gateway，另一产品 Smart Model Routing 尚未发布。平台还允许个人通过贡献 GPU、本地算力或闲置 API 成为服务提供者。
信源：https://mp.weixin.qq.com/s/Geoc1-pFbvn3NwB4_FahbA
「文本排版的未来不是CSS」：Midjourney工程师开源Pretext
Midjourney 工程师、React 动画库 react-motion 作者 Cheng Lou 开源了 Pretext，一个纯 JavaScript/TypeScript 文本测量与排版库，零依赖。Pretext 绕过浏览器 DOM 测量（如 `getBoundingClientRect`、`offsetHeight`），避免布局回流（layout reflow），用纯算术完成文本高度计算和换行。
Pretext 分两阶段工作：`prepare()` 通过 Canvas API 一次性测量字符宽度，`layout()` 基于缓存的宽度数据做纯算术运算。在 500 段文本的基准测试中，`prepare()` 耗时约 19ms，`layout()` 仅需 0.09ms。Cheng Lou 在配套文章中写道，「性能提升不是渐进的，而是质变的：0.05ms 对比 30ms，零次回流对比五百次」。
库支持中日韩、阿拉伯语等全语种及 emoji、混合双向文本，可渲染到 DOM、Canvas、SVG。典型应用场景包括：
1. 无需猜测高度的虚拟列表和遮挡剔除
2. 瀑布流等 JavaScript 驱动的自定义布局
3. 聊天气泡多行文本自适应收缩宽度
4. 文本环绕图片的编辑排版
信源：https://x.com/_chenglou/status/2037713766205608234
Midjourney 工程师、React 动画库 react-motion 作者 Cheng Lou 开源了 Pretext，一个纯 JavaScript/TypeScript 文本测量与排版库，零依赖。Pretext 绕过浏览器 DOM 测量（如 `getBoundingClientRect`、`offsetHeight`），避免布局回流（layout reflow），用纯算术完成文本高度计算和换行。
Pretext 分两阶段工作：`prepare()` 通过 Canvas API 一次性测量字符宽度，`layout()` 基于缓存的宽度数据做纯算术运算。在 500 段文本的基准测试中，`prepare()` 耗时约 19ms，`layout()` 仅需 0.09ms。Cheng Lou 在配套文章中写道，「性能提升不是渐进的，而是质变的：0.05ms 对比 30ms，零次回流对比五百次」。
库支持中日韩、阿拉伯语等全语种及 emoji、混合双向文本，可渲染到 DOM、Canvas、SVG。典型应用场景包括：
1. 无需猜测高度的虚拟列表和遮挡剔除
2. 瀑布流等 JavaScript 驱动的自定义布局
3. 聊天气泡多行文本自适应收缩宽度
4. 文本环绕图片的编辑排版
信源：https://x.com/_chenglou/status/2037713766205608234
曾投出Kimi和宇树，源码律动首期美元基金超1.5亿美元超募
从源码资本独立的早期投资机构源码律动宣布完成首期美元基金募资，总规模超 1.5 亿美元，超出原定目标并获超额认购。出资人涵盖中东主权基金、全球知名母基金、跨国企业、产业投资方、家族办公室及知名企业家。同时已启动人民币基金募资。
源码律动由黄云刚领衔，他此前为源码资本管理合伙人，2025 年 5 月带队从源码资本 VC 业务正式独立，独立募资、独立决策。首期基金聚焦 AI 基建和应用、机器人及硬件、全球化出海三大领域。团队核心成员此前参与了对 Kimi、宇树、银河通用、加速进化、Sand.ai 等公司的投资。
基金已出手多个早期项目：首笔投资为具身智能公司诺因智能，创始人李银川曾任职于华为，方向为家庭场景具身智能；另一笔为东南亚二手电商平台 Kitar，用 AI 重构中国已验证商业模式的海外效率。黄云刚表示团队主动控制了基金规模，「在 AI 驱动的超级浪潮中，深度的认知迭代比单纯的资源堆砌更为重要」。
信源：https://mp.weixin.qq.com/s/IiHk4md8bV0-6ZqxAzIPdA
从源码资本独立的早期投资机构源码律动宣布完成首期美元基金募资，总规模超 1.5 亿美元，超出原定目标并获超额认购。出资人涵盖中东主权基金、全球知名母基金、跨国企业、产业投资方、家族办公室及知名企业家。同时已启动人民币基金募资。
源码律动由黄云刚领衔，他此前为源码资本管理合伙人，2025 年 5 月带队从源码资本 VC 业务正式独立，独立募资、独立决策。首期基金聚焦 AI 基建和应用、机器人及硬件、全球化出海三大领域。团队核心成员此前参与了对 Kimi、宇树、银河通用、加速进化、Sand.ai 等公司的投资。
基金已出手多个早期项目：首笔投资为具身智能公司诺因智能，创始人李银川曾任职于华为，方向为家庭场景具身智能；另一笔为东南亚二手电商平台 Kitar，用 AI 重构中国已验证商业模式的海外效率。黄云刚表示团队主动控制了基金规模，「在 AI 驱动的超级浪潮中，深度的认知迭代比单纯的资源堆砌更为重要」。
信源：https://mp.weixin.qq.com/s/IiHk4md8bV0-6ZqxAzIPdA
X的Grok开始自动翻译并推荐外语帖子
马斯克在 X 上表示，Grok 自动翻译并推荐其他语言帖子的功能「开始生效了」。此前用户需要手动点击翻译按钮才能阅读外语内容，现在 Grok 主动识别其他语言的帖子，翻译后直接推送到用户信息流中。已有英文用户反馈时间线上开始出现大量经翻译的日语帖子。
3 月 26 日，X 产品负责人 Nikita Bier 曾预告「Grok 在算法上的全部能力将于下周上线」，称这是「我们在 X 上做过的最重要的改变」。跨语言自动翻译与推荐是这轮算法升级的一部分。
信源：https://x.com/elonmusk/status/2038373467461190016
马斯克在 X 上表示，Grok 自动翻译并推荐其他语言帖子的功能「开始生效了」。此前用户需要手动点击翻译按钮才能阅读外语内容，现在 Grok 主动识别其他语言的帖子，翻译后直接推送到用户信息流中。已有英文用户反馈时间线上开始出现大量经翻译的日语帖子。
3 月 26 日，X 产品负责人 Nikita Bier 曾预告「Grok 在算法上的全部能力将于下周上线」，称这是「我们在 X 上做过的最重要的改变」。跨语言自动翻译与推荐是这轮算法升级的一部分。
信源：https://x.com/elonmusk/status/2038373467461190016