棱镜
一次展现亲情与保护成果的救援
一头仅四个月大的非洲小象在肯尼亚北部独自闯入游客营地，工作人员将其拴在树上并联系了由科罗拉多州立大学教授乔治·维特迈尔带领的研究团队。该团队在当地研究大象近三十年，成功帮助小象重返象群。此次救援展现了亲情的力量与保护工作的成效，小象从颠簸卡车运输后的惊慌中逐渐恢复，最终与象群团聚。
AI
不只服务程序员，OpenAI 称 2025 年 8 月以来个人用户 Codex 用量增长 137 倍
OpenAI 最新报告显示，自 2025 年 8 月以来，其智能体 AI 产品 Codex 的用户增长显著，个人用户使用量增长 137 倍，组织用户增长 189 倍，内部用户增长 12 倍。Codex 不再仅服务于程序员，非开发者成为增长最快的群体。2026 年上半年，活跃用户数量增长超过 5 倍。在 OpenAI 内部，Codex 使用率从 2025 年 8 月的约 40% 跃升至
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专为开发者和 AI Agent 打造，超 70 API 一键调用
微博开放平台于6月22日正式上线官方命令行工具“weibo-cli”，专为开发者和AI Agent设计，支持在终端中调用超70个API接口，覆盖内容发布、互动管理、数据检索与趋势分析等场景。该工具基于Node.js 18+，可通过npm全局安装，使用OAuth授权登录，支持设备码在无图形界面环境（如SSH、Docker）中认证。命令结构采用 模式，例如statuses
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中国 AI 大厂访问记
近日，一个由美国科技分析师组成的访问团在5月上旬访问了中国14家AI及机器人公司，包括DeepSeek、月之暗面、字节跳动等。访问团成员回国后纷纷撰文分享见闻，揭示了中美AI领域的诸多差异。 算力差距是共同抱怨：中国公司普遍面临算力不足，尽管仍能获取英伟达H100等显卡，但数量远少于美国同行，美方算力约为中国的8倍。然而，中国模型性能并未落后两年，仅落后数月，这得益于计算效率的提升——中国公司单
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为什么从OpenAI到SpaceX都在制造自己的芯片（并对Nvidia施加压力）
英伟达长期以来一直是人工智能芯片的主要供应商，但越来越多的科技巨头现在正投资定制芯片以减少对这家公司的依赖。 OpenAI、谷歌、苹果和SpaceX等公司都在打造自己的处理器，这表明向更高硬件自主性的转变。
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为什么从OpenAI到SpaceX都在自研芯片（对英伟达施加压力）
英伟达长期以来在AI芯片市场占据主导地位，但越来越多的科技巨头——从OpenAI到SpaceX——正在设计自己的定制芯片，以减少对单一供应商的依赖并释放性能优势。 这一转变标志着硬件格局可能迎来转折点，可能重塑人工智能的经济格局。
AI
乐奇 Rokid 全球首发 AI 眼镜微信扫一扫功能，还支持一句话打车
在今日的Rokid Open Day 2026全球生态及开发者大会上，乐奇Rokid宣布与微信合作，全球首发AI眼镜的微信扫一扫功能。用户佩戴眼镜后，只需看向微信收款码并说出指令，即可完成支付。此前Rokid眼镜已支持支付宝AI付快捷支付，成为唯一适配支付宝与微信支付双平台的AI眼镜品牌。此外，Rokid眼镜还整合了导航信息显示、共享单车解锁及停车费支付等功能。大会还宣布与高德地图合作，推出AI打
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人工智能、联邦政策影响及总体氛围
全球生物技术产业齐聚圣地亚哥参加BIO 2026，这一年度大会吸引了数十个国家的代表团。据与会者和现场的STAT记者称，今年的活动常被描述为行业的“世界杯”，其氛围与以往会议截然不同。 首次参会的资深多媒体制作人亚历克斯·霍根指出，与2025年主要行业活动的“整体糟糕氛围”相比，情绪发生了显著转变。这一变化主要源于人工智能在药物发现与开发中日益融合，以及当前政府联邦政策带来的切实影响。 BIO
加密货币
以太坊巨鲸在押注2025年10月崩盘后开设1970万美元ETH空头头寸
一位重要的以太坊巨鲸在沉寂八个月后再度现身，对该加密货币开设了高达1972万美元的空头头寸，押注ETH将继续近期的跌势。钱包地址“0xf83f...6728”于周五执行了20倍杠杆的空头操作，当时以太币交易价格接近1500美元支撑区域，此前两周已下跌18.25%。根据Hyperbot的数据，该头寸的平均入场价格约为1565美元。截至发稿时，随着ETH跌至约1550美元，该巨鲸已累计获得约10.65
AI
你的Codex 可能只解锁了1%，大神让它一天肝 71小时
OpenAI的代码生成模型Codex的实际能力远超用户认知。据最新报告，多数用户仅解锁了其1%的潜力，而高级用户通过优化提示和工程技巧，能让Codex每天连续工作71小时，实现高效代码生成。该报告还揭示了GPT-5.6未发布即受限的原因：模型存在潜在安全风险与不可控行为，OpenAI需进一步评估其对齐性与安全性。Codex的深度使用案例表明，AI工具的边界很大程度上取决于用户的技术调用能力，而非模