Show HN: Slaide——开源Markdown幻灯片工具，AI可编写且兼容PowerPoint

Slaide是一个开源项目，旨在解决AI生成幻灯片时遇到的格式瓶颈。传统.pptx格式复杂、体积大，AI难以准确处理，而Slaide采用纯文本的.slaide文件（Markdown + YAML），文件大小仅约10KB，AI能一次生成正确。用户可通过Claude Code、Codex或Cursor加载Slaide Agent Skill和MCP服务器，让AI自动编写、验证并渲染幻灯片。一个源文件可同时输出可导航的Web幻灯片、高保真PDF和可编辑的PowerPoint，且三者保持同步。支持演讲者备注、增量展示、渐变/滑动/共享元素过渡动画、视频音频嵌入等功能。所有内容均为纯文本，便于版本控制和手动编辑。项目已开源，采用Apache-2.0许可，每周处理超过300个幻灯片。 #开源 #幻灯片 #Markdown #AI #PowerPoint #Slaide #工具

亚马逊云科技Q2营收增长37%，全栈AI驱动业绩爆发

随着生成式AI时代到来，全球云服务市场迎来高速增长。作为行业领导者，亚马逊云科技（AWS）在最新季度表现强劲，营收达422亿美元，同比增长37%，营业利润高达166亿美元。财报显示，AWS积压订单已达4960亿美元，CEO公开表示营收有望冲击万亿目标。受此利好消息影响，亚马逊股价大涨10%，市值再次冲击3万亿美元。 为助力企业加速AI业务转型，亚马逊云科技构建了覆盖AI基础设施、模型、数据与知识、Agentic平台及Agent应用的五层全栈AI服务。在基础设施层，提供行业最新GPU实例及自研Trainium芯片；在模型层，Amazon Bedrock支持多模型统一访问；在数据层，推出Zero-ETL等专门数据服务；在平台层，Amazon Bedrock AgentCore实现Agent全生命周期管理；在应用层，提供Kiro、Quick等开箱即用解决方案。全栈能力正推动企业加速AI应用落地。 #AWS #亚马逊云科技 #生成式AI #云计算 #全栈AI #财报 #科技新闻

PhiZero 首创“物理语言”，让 AI 世界模型像人类一样思考

当前主流视频生成模型多在像素空间直接预测，导致物理定律一致性差，成为具身智能发展的瓶颈。研究团队于2026年7月31日推出全新物理世界模型PhiZero，创新引入“物理语言”概念，使AI在生成视频前进行显式物理推理。该模型通过自监督学习从户外视频中提取状态转换模式，构建“先推理，后渲染”架构：先在物理语言空间推断未来演化轨迹，再由扩散解码器渲染为高清视频。系统由分词器和推理器组成，分词器使用Q-Former捕捉状态变化并生成紧凑离散符号，推理器基于视觉语言模型预测未来序列。在Physics-IQ Verified、PhyGround等多项基准测试中，PhiZero在物理推理和视频生成上取得领先性能，展现出高度逼真的物理合理性，为可控交互式世界建模开辟新路径。 #PhiZero #物理语言 #视频生成模型 #具身智能 #AI #世界模型 #物理推理 #扩散模型

BlackFlare：让AI任务完成后自动通知你，不再“保姆式”监控

BlackFlare是一款macOS菜单栏应用，专为使用Claude Code或Codex等AI代理的用户设计。当AI执行长时间任务时，它能保持Mac不进入休眠状态，避免任务因系统休眠而中断。任务完成或需要用户输入时，BlackFlare会通过Mac通知、Telegram或Slack即时提醒用户。应用还支持在菜单栏中设置默认模型、权限模式、努力程度和思考模式，并实时跟踪使用量，当接近设定阈值时提前预警。BlackFlare注重隐私，仅读取Keychain中的Claude令牌以显示用量，不收集任何用户数据，无需注册账户。适用于macOS 13及以上版本，支持Apple Silicon和Intel芯片。 #macOS #AI代理 #效率工具 #隐私保护 #通知提醒 #ClaudeCode #Codex #开发者工具

谷歌 DeepMind 发布 Gemini 新版本，实现机器人复杂任务控制

新版本 Gemini 模型在机器人控制领域取得突破，能够理解自然语言指令并协调多个机器人完成复杂操作，如仓库分拣、厨房烹饪等。DeepMind 团队表示，该模型通过视觉与语言融合，显著提升了机器人对环境的实时感知与决策能力。然而，研究人员也指出，在安全性、鲁棒性以及伦理规范方面仍存挑战，例如模型可能误判危险操作或对突发事件响应不足。目前，该技术主要限于实验室测试，尚未大规模商用。 #谷歌 #DeepMind #Gemini #机器人 #AI控制 #安全挑战 #科技新闻

企业AI开支中过半Token被浪费，数据层漏洞成“Token税”根源

伴随AI规模化应用，Token作为大模型处理信息的计量单位，已成为企业智能化运营的核心资源。IDC预测，2026年中国企业级Token消耗量将日均达110万亿，但调查显示约50%被浪费。这种“Token税”现象引发Uber、微软、Meta等科技巨头警惕，纷纷收紧AI预算并取消使用量排行榜。据Denodo最新白皮书分析，Token浪费的根源在于企业数据层：Agent重复访问分散数据源、将数据库查询任务交给大模型、业务语义不统一导致反复试错，以及过度检索带来的无效上下文。治理关键在于将优化重点前移至数据层，通过构建逻辑数据层实现全域连通、统一语义和权限控制，让Agent直接获取轻量化的业务上下文，而非处理原始数据。Denodo的“AI数据层”理念已在保险企业实践中证明，可大幅降低Token消耗并提升AI应用效率。 #AI #Token经济 #数据治理 #企业AI #Denodo #智能体 #算力成本

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