AI 资讯 · 2026-07-14

ChatGPT 和 codex 合二为一。    作者丨郑佳美    编辑丨马晓宁                                                                                                       北京时间凌晨一点，GPT 5.6 亮相 Open AI 发布会。这场发布会没有只围绕一个模型展开，而是同时推出了 ChatGPT Work、全新的 ChatGPT 桌面 App、Hosted Sites，以及 GPT 5.6 系列模型 Soul、Terra、Luna。单独看，这些像是几个不同功能；放在一起看，它们其实在补同一件事：让 ChatGPT 从一个生成回答的工具，逐步变成能接任务、读上下文、调工具、操作环境并交付结果的执行系统。传统聊天产品主要处理“输入”和“输出”。用户问，模型答，任务大多停在聊天框里。执行系统要复杂得多，它要处理任务拆解、上下文管理、工具调用、状态跟踪、权限控制和结果校验。发布会里的财务分析、Excel 更新、PPT 生成、桌面应用操作、网页托管和多 Agent 协作，都可以

芯片设计服务正在迎来AI拐点。 雷峰网独家获悉，一家国内创企Novasilicon（芯星元）率先入局，近日已完成首轮融资，由五源资本独家投资数千万元。 与传统Design House不同的是，Novasilicon认为AI不再只是工具。“我们更希望从大模型本身出发，重新思考芯片设计。”创始人兼CEO李林阳告诉雷峰网。 要真正实现这一设想，仅懂AI或仅懂芯片都不够。 公开资料显示，李林阳目前担任上海人工智能实验室青年科学家，曾参与国内首个开源大语言模型MOSS研发，并带队完成国内首个兼具专业围棋能力与自然语言思维解释能力的大模型InternThinker。去年起他还负责了AI for Chip Design相关项目。 另外两位联合创始人则进一步补齐了芯片设计所需的工程能力——COO薛建喜深耕数字芯片设计二十余年，曾对接国内多家知名AI芯片企业；CTO陈建球为翱捷科技早期核心成员，拥有二十余年模拟及混合信号芯片设计经验。 Novasilicon的目标是服务包括大模型企业、智能机器人公司、云计算服务商、消费电子等有增量自研芯片需求的公司。目前Novasilicon已通过NRE（一次性工程服务

7月13日，阶跃星辰在上海正式发布面向智能体时代的全球首个大模型原生AI终端品牌STEPX，并同步推出全球首个智能体原生操作系统Step AOS（Step Agentic-native OS）和阶跃新一代个人智能体阶跃Amoo，正式打通了从基座模型、智能体系统到硬件终端的完整链路。发布会现场，全球首款大模型原生智能体手机（Agentic Phone）STEPX Neo同步亮相。雷峰网 全球首个大模型原生AI终端品牌发布，首次定义人机共生新关系阶跃始终将“AI+终端”作为重要战略方向，前瞻性启动面向智能体时代的系统性自研布局。阶跃自研Step Edge端侧模型专为终端硬件定制，具备低延迟本地推理、全模态本地隐私处理、端云协同调度能力，可依托终端独立完成轻量化智能任务，复杂场景联动云端旗舰模型协同运算，有效提升终端交互效率与使用体验。此次STEPX品牌的发布，标志着阶跃将这一战略推向全新阶段。STEPX是阶跃面向智能体时代推出的全球首个大模型原生AI终端品牌，致力于为全球用户提供领先的AI生态产品体验，重新定义智能体时代的人机共生关系。 在STEPX的产品体系中，大模型是智能体的“大脑”，

7月13日，阶跃星辰在上海举办发布会，正式发布全球首个智能体原生操作系统Step AOS（Step Agentic-native OS）、基于模型矩阵及Step AOS打造的个人智能体阶跃Amoo，以及大模型原生AI终端品牌STEPX。全球首款大模型原生智能体手机STEPX Neo同场亮相。至此，阶跃构建起从模型、系统到终端的“模软硬”三位一体技术闭环。雷峰网 为智能体从零构建运行环境历经数年高速发展，AI已来到智能体时代的门口。但智能体要真正走进人们的日常生活，光有聪明的模型还不够，横在面前的还有三堵墙：记忆墙、决策墙和行动墙。智能体记不住用户，难以自主完成复杂任务的判断，更无法系统地替用户完成各种任务。阶跃认为，这是操作系统层面的结构性问题，靠单点的应用内的功能叠加无法解决。 阶跃给出的解法，不是业界普遍的“OS+AI”路线，而是以人机共生为原则，为智能体从零构建运行环境，这就是Step AOS。“在旧系统上给智能体开一扇门，它永远是访客。为智能体盖一座房子，它才是原住民。” Step AOS带来三层革新：新设施、新能力、新交互。驱动这一切的，是阶跃星辰覆盖基座模型与多模态模型的S

要闻提示1.长鑫近2万员工每人可分超百万！有人因工作强度离开：年薪30万，月加班80小时2.曝字节跳动入局自动驾驶领域，官方回应：没有做智能驾驶业务的计划3.内部人士：菜鸟供应链定位独立公司，阿里将继续加大投入4.篡改代码攻击大模型被字节索赔800万的实习生已创业5.海南将成中国首个禁售燃油车省份6.原倍轻松COO郑小亚加盟云鲸智能，任中国区负责人7.曝iPhone20工艺对标初代Air8.台积电2nm被曝已开始量产，谷歌新机将抢先苹果首发搭载今日头条长鑫近2万员工每人可分超百万！有人因工作强度离开：年薪30万，月加班80小时7月13日消息，国产DRAM龙头长鑫科技即将迎来IPO，7月16日将同步开展新股网下申购与网上申购。本次IPO拟募资295亿元，是科创板历史第二大IPO，同时也是今年全A股规模最大的IPO。招股书披露公司分两批落地员工持股方案，累计授予股份覆盖6760人次，数千名技术、生产与管理核心员工共享企业成长红利。整套激励计划分两期稳步推进，首期自2021年9月启动，历经九轮授予，惠及3596名员工，对应每股注册资本作价1.05元；二期2023年6月落地，完成七轮股份授予，

触觉手套（图源/企业） 本文约2400字，建议阅读6分钟 作者丨欧雪 编辑丨袁斯来 硬氪获悉，空间智能公司「大衍科技」近期完成数千万元天使轮融资，由松禾清湛领投，浙江省省金控与广州番禺创新基金等国资背景机构参与。资金将主要用于触觉大模型研发、机器人数据产线建设及团队扩张。 「大衍科技」2025年5月成立于浙江桐乡，是一家专注于4D世界重建、世界模型及可控扩散模型技术的空间智能公司。 创始人兼CEO杨林是新加坡国立大学计算机博士，曾在速腾、酷睿程、比亚迪、苏州博世等企业深耕自动驾驶算法7-8年。此外，公司核心技术源自首席科学家、联合国科学院院士、加拿大工程院院士埃尔萨迪克团队二十余年的数字孪生与触觉交互积累。 杨林告诉硬氪，他观察到，此前数据市场需求以汽车合成数据为主，但2025年开始，机器人数据订单急剧增加。 “汽车数据没涨，甚至有点跌。随着机器人本体竞争越来越激烈，大家就开始卷机器人大脑，而大脑的瓶颈就是数据。”杨林称。 ���前，「大衍科技」已形成三条产品线： 一是合成数据业务：以合成数据为主，同时结合第一人称视角的“异购”数据采集，服务于自动驾驶与机器人训练。成本优势较为突

模型会调工具之后，状态管理成了新难题。    作者丨郑佳美    编辑丨马晓宁                                                                                                       刚刚，DeepSeek 在官方 API 文档里给出了一个 thinking mode 和 tool call 结合使用的样例。表面上看，这只是一个常规的工具调用演示：用户提出问题，模型判断需要调用工具，工具返回结果后，模型再继续生成答案。但这个样例真正值得关注的地方，并不是“模型会调用工具”。今天，模型调用工具已经不是新鲜事。真正重要的是，DeepSeek 把模型的中间思考过程，也变成了 Agent 系统必须保存和管理的一部分。这里的关键字段是 reasoning_content。简单来说，它记录的是模型在最终回答之前的中间推理内容。在普通聊天场景里，这类内容很容易被看作调试信息：开发者可以拿来看模型是怎么想的，不看似乎也不影响最终回答。但在 DeepSeek 的 tool call 场景下，情况发生了变化

近日，上纬新材正式发布旗下消费级具身智能品牌启元机器人的全新产品——启元T1（Transformer 1）。作为全球首个可变形个人机器人，启元T1采用行业首创的Transformer跨形态一体架构，可实现轮足人形与四足形态的自主切换，进一步拓展机器人在家庭陪伴、户外出行、移动拍摄等多元场景中的应用能力。据了解，启元T1将于7月17日至20日举行的2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC）期间首次公开亮相，观众可在现场近距离体验产品的可变形能力及实际应用表现。聚焦多场景应用，打造更适合个人使用的机器人区别于传统单一形态机器人，启元T1最大的特点在于能够根据环境变化，自主切换不同运动形态，以适应更加丰富的生活场景。在室内环境中，启元T1采用轮足人形形态，可实现安静、平稳移动，不影响家庭休息和办公环境。产品采用零转弯半径设计，可在客厅、书房等有限空间内灵活通行。在人机交互方面，启元T1将柔性力控技术应用于牵手、触碰等近距离交互场景，支持更加自然、安全的人机接触体验，使机器人不仅能够完成任务，也能够承担陪伴角色。进入户外后，启元T1可自动切换至四足形态，提升复杂地形通过能

OpenAI's first device is set to be a smart speaker that lets you talk with ChatGPT, according to a report from Bloomberg. The device apparently won't have a screen, but will use a camera and additional sensors to "understand" your environment. The report comes just days after Apple filed a lawsuit against OpenAI that accused […]

See how sales teams can use ChatGPT Work to create pipeline briefs, meeting prep packets, forecast reviews, account plans, and stalled-deal diagnoses from real work inputs.

See how data science teams can use ChatGPT Work to build root-cause briefs, impact readouts, KPI memos, scoped analyses, and dashboard specs from real work inputs.

In the 1960s an MIT professor named Joseph Weizenbaum created a chatbot called ELIZA. The conversations people had with it set precedents for the chatbots to come.

SpaceXAI's Grok Build AI coding tool was spotted uploading users' entire codebases to Google Cloud before it was reported, and the company turned it off. The Register reports that Cereblab published findings on Monday showing how the Grok Build CLI was packaging and uploading entire code repositories, "including files it was told not to open […]

The device is weirdly described as involving "mechanical elements that can move on their own" and the Bloomberg report includes the detail that the device is designed to "feel like a companion and become a physical manifestation of OpenAI’s ChatGPT."

A number of social media posts claim that GPT-5.6 Sol deleted files and data without warning. OpenAI had basically disclosed the problem in June.

AWS (Amazon Web Services) has explained how Bluesight developed Prism, an AI layer that connects hospital pharmacy and compliance data across its product suite. Prism Assistant for ControlCheck has reached general availability and operates across 20 health systems, according to AWS vendor statements. Meanwhile, a multi-product agent for 340B Group Purchasing Organisation (GPO) compliance remains […] The post AWS and Bluesight build AI for hospital 340B compliance appeared first on AI News.

Summary Researcher Dave Kuszmar discovered multiple systemic vulnerabilities that let him bypass LLM safety and obtain dangerous instructions. These exploits worked across nearly all major LLMs revealing an industry-wide security problem. Kuszmar calls for slowing deployment, increasing transparency, and large-scale research into LLM safety before further integrating these systems into society. On a fine bright afternoon last fall, my colleague Matthew Gore-Kormanik (or Zigula, as he prefers t