Fable 5 最快下周回歸/蘋果 Vision Pro 負責人轉(zhuǎn)投 OpenAI/馬斯克：內(nèi)存漲價前所未見 ｜Hunt Good 周報

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在本期內(nèi)容你會看到：

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Hunt for News｜先進頭條

?? Anthropic 最強模型局部解禁，F(xiàn)able 5 最快下周回歸

6 月 27 日，Anthropic 在社交媒體宣布，美國政府已通知它，其最強網(wǎng)絡安全模型 Mythos 5 可重新部署給一批運營和防御關鍵基礎設施的美國機構。

Anthropic 表示，正抓緊為這些機構恢復訪問，同時繼續(xù)與政府合作，爭取進一步擴大 Mythos 5 的開放范圍，并讓面向公眾的 Fable 5 重新投入使用。

這一進展意味著，出口管制下被凍結兩周的 Mythos 5 終于開了道口子，但只面向獲批的關鍵基礎設施機構，遠談不上全面放開。

面向普通用戶的 Fable 5 仍無明確時間表。但根據(jù) Axios 援引知情人士最新消息稱，業(yè)內(nèi)人士預計，F(xiàn)able 5 的限制最早可能在下周解除。

此前 6 月 12 日，美國政府以出口管制為由，禁止任何外國公民訪問這兩款模型，連 Anthropic 自家非美籍員工也被擋在門外。如今的安排和 OpenAI 旗下 GPT-5.6 的處理方式如出一轍，均采取獲批機構限量訪問的過渡方案。

關于 GPT-5.6 更多信息，歡迎點擊下方，回看 APPSO 此前文章↓：

https://www.axios.com/2026/06/27/anthropic-fable-5-return-soon

蘋果 Vision Pro 負責人離職，加入 OpenAI

據(jù)彭博社報道，蘋果負責 Vision Pro 頭顯和智能眼鏡業(yè)務的副總裁 Paul Meade 將于下周離職，加盟 OpenAI 硬件部門，參與其即將推出的一系列 AI 設備研發(fā)。

Meade 的出走對蘋果是一記重擊。

他執(zhí)掌 Vision Pro 硬件工程長達七年，他還主導著蘋果計劃明年推出、用以對標 Meta 的無顯示屏智能眼鏡，以及 AR 眼鏡和多款 AI 可穿戴設備。他離開后，多數(shù)職責將交由其長期副手 Fletcher Rothkopf 接手。

Meade 自 2010 年加入蘋果，是公司頗受尊敬的工程主管。

在 OpenAI，Meade 將與多位蘋果舊同事重聚，包括前設計靈魂人物 Jony Ive、Tang Tan 和 Evans Hankey，蘋果副總裁跳槽競爭對手的情況相當罕見，OpenAI 此前也已從蘋果硬件工程部門挖走不少基層人才。

這次離職也是蘋果硬件部門動蕩的余波。

隨著 John Ternus 將于 9 月 1 日接替庫克出任 CEO，芯片負責人 Johny Srouji 升任首席硬件官并推動了一場頗具爭議的重組，包括 Meade 在內(nèi)的多名高管被下放一級，部分人感到自己遭到降職。對蘋果已然不順的頭顯業(yè)務來說，這又是一次打擊。

https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-06-26/apple-s-vision-pro-and-smart-glasses-chief-paul-meade-is-leaving-for-openai?srnd=phx-technology

谷歌重組 AI 編程突擊隊，全力追趕 Anthropic

據(jù) The Information 報道，谷歌正在重組其新近成立的 AI 編程突擊隊，試圖在最賺錢的 AI 編程市場上追趕 Anthropic。

谷歌一度認為只要底層模型足夠強，編程能力會自然涌現(xiàn)，事實證明這個判斷站不住腳，編程已成為其 AI 版圖的明顯短板。

而這支成立僅數(shù)月的突擊隊將調(diào)整模型訓練思路，不僅提升編程能力，還要拓展到制作演示文稿等場景，原本臨時性的小組也被正式建制化。

此外，重組的核心是調(diào)整模型訓練的流程。過去模型訓練分為預訓練和后訓練兩段，如今谷歌把編程突擊隊擴展為介于兩者之間的「中訓練」團隊，專門用更專業(yè)的數(shù)據(jù)訓練模型。

值得一提的是，此次重組恰逢兩位 AI 核心研究員的離職。Transformer 論文作者之一 Noam Shazeer 上周突然跳槽 OpenAI，知情人士稱導火索是其算力配額被與其他團隊合并；諾獎得主 John Jumper 隨后也宣布加盟 Anthropic。

https://www.theinformation.com/articles/google-revamps-new-ai-coding-strike-team-amid-struggle-catch-anthropic?rc=qmzset

DeepSeek 大舉擴招，所有部門至少擴招一倍

DeepSeek 日前發(fā)布大規(guī)模招聘信息，稱隨著技術持續(xù)演進，公司正努力將所有部門規(guī)模擴大至少一倍。

本輪招聘覆蓋算法、研發(fā)、運維、產(chǎn)品、數(shù)據(jù)工程師和職能部門等 7 大類，共開放 33 個崗位，工作地點包括北京和杭州，所有崗位均接受實習。

崗位分布顯示，DeepSeek 的擴招同時覆蓋底層模型、智能體產(chǎn)品和算力基礎設施：

研發(fā)方向包括服務端開發(fā)、預訓練數(shù)據(jù)、AI 搜索算法 / 架構、全棧開發(fā)、Agent Harness、Agent Infra、前端 / 客戶端開發(fā)和測試開發(fā)。

基礎設施方向包括超算集群研發(fā)、高性能算子 / 通信 / 編譯器、大模型訓練 / 推理框架、分布式存儲、AI 算力集群性能與可靠性、AI 平臺運維和 IDC 數(shù)據(jù)中心團隊。

產(chǎn)品方向包括 AI 產(chǎn)品運營、Code Agent 數(shù)據(jù)工程、通用 Agent 數(shù)據(jù)產(chǎn)品、專業(yè)領域數(shù)據(jù)產(chǎn)品、AI 創(chuàng)作數(shù)據(jù)產(chǎn)品和情感智能數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

Agent Harness 團隊是本輪擴招的重點之一。此前 DeepSeek 資深研究員陳德里稱，該團隊要對標 Anthropic 的 Claude Code，做「DeepSeek Code Harness」；Harness 團隊負責人崔添翼也公開表示，團隊作為新成立部門，人員非常緊缺。

DeepSeek 還開放了「AI 跨界技術人才」崗位，面向具備特殊才能、希望參與創(chuàng)造和構建 AGI 的候選人，不設專業(yè)背景限制。該崗位加分項包括在某一領域做到極致、參與知名開源項目、寫過技術博客或書籍、有創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷等。

https://app.mokahr.com/social-recruitment/high-flyer/140576#/

? 被 SpaceX 股價嚇退，OpenAI 上市恐推遲到明年

據(jù)《紐約時報》報道，OpenAI 傾向于把上市計劃推遲到明年。三位知情人士透露，OpenAI 原本聘請投行和律師，瞄準今年三、四季度 IPO，CEO Sam Altman 還力推將估值做到 1 萬億美元，遠高于此前 7300 億美元的私募估值。

讓 OpenAI 放緩腳步的關鍵是 SpaceX 上市后的表現(xiàn)。

SpaceX 本月完成史上最大規(guī)模 IPO，募資超 850 億美元，首日估值達 1.77 萬億美元，但此后股價一度持續(xù)下滑。報道稱，不少投資者也因此開始質(zhì)疑 AI 公司能否兌現(xiàn)高預期， OpenAI 顧問也對此警告，散戶未必會對 OpenAI 的股票買賬。

面對顧問給出兩個選項：要么等到 2027 年以 1 萬億美元估值上市，要么下調(diào)估值換取更快 IPO，Altman 的回應是，動估值這事沒得談。

值得一提的是，昨日 OpenAI 也正式發(fā)布了 GPT-5.6，歡迎點擊回看 APPSO 此前文章：

https://www.nytimes.com/2026/06/25/technology/openai-ipo-artificial-intelligence.html

以為上了 AI+機器人就萬事大吉，福特栽了個跟頭

據(jù) The Verge 報道，福特時隔 16 年首次登頂 J.D. Power 主流品牌初始質(zhì)量榜，借此機會坦承了前幾年踩過的坑：過度依賴自動化系統(tǒng)，結果不得不重新聘請有經(jīng)驗的工程師，甚至請回老員工，來修正機器人犯下的錯誤。

福特負責車輛硬件工程的副總裁 Charles Poon 直言，他們曾誤以為只要引入 AI、調(diào)整設計要求，就能造出高質(zhì)量產(chǎn)品。但 AI 的效果完全取決于訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量，而且福特還低估了資深工程師多年積累的經(jīng)驗價值。

一些老員工在經(jīng)驗充分轉(zhuǎn)移到自動化系統(tǒng)之前就已離開，導致車輛質(zhì)量下滑。為補上這塊短板，福特累計招聘、晉升或返聘了 350 多名資深工程師，讓他們指導新人，并改進數(shù)據(jù)采集和 AI 訓練。

福特還反思了質(zhì)量管理思路，過去各部門各自為政，依賴「發(fā)現(xiàn)問題再修復」的模式，如今轉(zhuǎn)向事前預防。為此專門組建了 40 人的軟件質(zhì)量保障團隊，并新增超過 10 萬項 AI 驅(qū)動的自動化測試，用以提前發(fā)現(xiàn)邊緣案例。

https://www.theverge.com/transportation/956316/ford-quality-jd-power-ranking-ai-automated-mistakes

? 對手忙著卷編程， SpaceXAI 悶頭做視頻圖像生成

據(jù) The Information 報道，SpaceX 旗下的 AI 部門正加碼視頻和圖像生成工具，意在搶占 OpenAI、Anthropic 留下的空檔。

SpaceXAI 上周剛發(fā)布升級版視頻模型，并在 IPO 前大力宣傳其 AI 視頻工具的火爆。但 SpaceX 沒提的是，這股消費端需求很大程度上來自 Grok 寬松的內(nèi)容規(guī)則，它已成為生成情色等擦邊內(nèi)容的重要去處。

兩名前 SpaceXAI 員工估算，Grok 總流量中超過一半由情色圖片視頻、成人角色扮演等 NSFW 活動驅(qū)動。甚至連 Grok 的編程模型也常被用來生成情色內(nèi)容，原因是它比通用模型更便宜。

SpaceX 在招股書中披露，今年一季度月均生成 100 億張圖片、20 億條視頻，而 Grok Imagine 高級訂閱月費高達 300 美元，這塊需求正為消費業(yè)務輸血。

但這樣決策的隱患不小。圖像視頻涉及版權、未經(jīng)同意的真人情色圖等問題，也讓部分研究人員反感，相關爭議已造成一些人員流失。歐盟、法國和英國的監(jiān)管機構今年初已就 Grok 生成未成年人情色內(nèi)容等問題展開調(diào)查。

https://www.theinformation.com/articles/xai-bets-groks-racy-side?rc=qmzset

Hunt for Tools｜先進工具

一次吃下一本書，百度開源 Unlimited OCR

本周，百度開源了端到端文檔解析模型 Unlimited OCR，基于 DeepSeek OCR 改進而來，總參數(shù) 3B，激活參數(shù)僅 570M，代碼和權重已在 GitHub、ModelScope 上線。

Unlimited OCR 最大的看點是長文檔解析：輸入數(shù)十頁 PDF 圖像，模型只需一次前向傳播，就能從第一頁連續(xù)解析到最后一頁，輸出 Markdown 格式的結構化全文，延遲不隨頁數(shù)增長。

性能上，Unlimited OCR 在 OmniDocBench v1.6 上綜合得分 93.92%，位列端到端模型第一；推理速度較 DeepSeek OCR 提升約 12.7%，在 6000 tokens 的長輸出場景下，速度優(yōu)勢擴大到約 35%。

https://modelscope.cn/papers/2606.23050

?? IBM 造出全球首個亞 1 納米芯片：指甲蓋塞下近千億晶體管

當?shù)貢r間 6 月 25 日，IBM 發(fā)布了全球首個亞 1 納米芯片技術，采用全新晶體管架構，工藝節(jié)點達到 0.IBM 于 6 月 25 日發(fā)布了全球首個亞 1 納米芯片技術，采用全新晶體管架構，工藝節(jié)點達到 0.7 納米（即 7 埃）。

新芯片在指甲蓋大小的面積上集成了近 1000 億個晶體管，密度接近 IBM 2021 年發(fā)布的 2 納米芯片的兩倍。性能上，新芯片相比 2 納米節(jié)點最高可提升 50% 的性能，或帶來 70% 的能效改善，可為生成式 AI、云基礎設施和新一代電子設備提供更強算力支撐。

實現(xiàn)這一突破的核心是 IBM 自研的「nanostack」架構，這是業(yè)界已知首個基于納米片的三維設計。IBM 表示，憑借 nanostack 架構，其半導體路線圖預計還能支撐至少十年的持續(xù)微縮。IBM 預計，亞 1 納米節(jié)點最快有望在未來 5 年內(nèi)投產(chǎn)。

https://newsroom.ibm.com/2026-06-25-ibm-debuts-worlds-first-sub-1-nanometer-chip-technology

手機也能遙控了，Anthropic 正測試移動版 Claude Cowork

Anthropic 正在測試手機版 Claude Cowork，讓用戶能從手機上管理 Claude 的長時間任務。

和專攻編程的 Claude Code 不同，Cowork 是 Anthropic 面向桌面的智能體模式，能處理更長的任務，調(diào)用文件、生成文檔表格、撰寫報告，還能在后臺持續(xù)工作，用戶只需隨時查看進度。

此前 Cowork 主要綁定 macOS 和 Windows 上的 Claude 桌面端，但 X 上流出的截圖顯示，用戶將能「從手機直接啟動和操控任務」，并「在手機、瀏覽器或 Claude 桌面端之間隨時查看」。

最關鍵的是，「關掉 App 后，工作仍在后臺繼續(xù)」。

簡言之，手機版 Cowork 更像是電腦端 Cowork 的一個遠程遙控器。這和 Anthropic 對 Cowork 的定位一致：它運行在用戶自己的電腦上，訪問用戶選擇共享的文件。換言之，手機負責遙控，真正的重活仍由電腦承擔。

https://www.bleepingcomputer.com/news/artificial-intelligence/anthropic-is-testing-desktop-like-claude-cowork-for-mobile/

?? DeepSeek 聯(lián)手北大，新推測解碼框架 DSpark 已上線 V4 并開源

并已在 DeepSeek-V4 線上服務中部署，模型權重和訓練倉庫 DeepSpec 一并開源。

推測解碼靠一個輕量草稿模型先提議一批候選 token，再由大模型一次性驗證，從而加速推理。但現(xiàn)有的并行草稿模型有個老毛病：各位置獨立預測、缺乏 token 間依賴，越往后接受率掉得越快；

而不加區(qū)分地驗證整段長草稿，又會在高并發(fā)下白白占用算力。

DSpark 用兩招解決：一是半自回歸架構，在并行主干后接一個輕量串行模塊，補上塊內(nèi)依賴、緩解后段衰減；二是置信度調(diào)度驗證，根據(jù)每個請求的前綴存活概率和實時硬件吞吐，動態(tài)決定驗證多長。

離線評測中，跨數(shù)學、代碼、對話三類任務，DSpark 的平均接受長度相比自回歸基線 Eagle3 提升約 27% 到 31%，相比并行基線 DFlash 提升約 16% 到 18%。

線上部署里，相比此前的生產(chǎn)基線 MTP-1，在相同吞吐下 DSpark 把單用戶生成速度提升了 60% 到 85%（Flash）和 57% 到 78%（Pro）；更關鍵的是，在嚴格的延遲要求下，老方案幾乎撐不住、并發(fā)驟降，DSpark 仍能穩(wěn)定服務，抬高了系統(tǒng)的性能上限。

更多信息歡迎點擊回看 APPSO 此前文章：

https://github.com/deepseek-ai/DeepSpec/blob/main/DSpark\_paper.pdf

Hunt for Fun｜先玩

ORG-II 登場，把 AI agent 當同事而不是黑盒

Codex、Cursor 這類 AI 編程工具正在變得更強，但同時也更難理解、更難審計。尤其對非技術背景用戶而言，agent 到底執(zhí)行了哪些操作、為什么這么做、具體怎么完成，很多時候都缺乏清晰可見的記錄。

最近，一款主打「可審查、可追溯」的 AI 編程 agent IDE——ORG-II 開始受到關注。

ORG-II 的產(chǎn)品思路，是把 agent 從一次性的外包助手，變成組織內(nèi)部可持續(xù)協(xié)作、可觀察、可復查的數(shù)字同事。項目基于 Rust 和 Tauri 構建，采用本地優(yōu)先設計，安裝包占用磁盤不到 100MB，并支持對 agent 執(zhí)行過程進行實時查看和事后回放。

它的主要能力包括：記錄并回放長任務執(zhí)行軌跡，方便審計、復查與調(diào)試；支持跨會話記憶和跨 agent 知識共享；能夠感知 CPU、內(nèi)存以及人類注意力等資源狀態(tài)，并據(jù)此安排任務；還可以定時啟動會話，讓 agent 在夜間或用戶離開電腦時繼續(xù)工作。

在工具鏈方面，ORG-II 已覆蓋 GUI、CLI、終端、Git、瀏覽器、LSP、數(shù)據(jù)庫等場景，并支持由 agent 驅(qū)動端到端測試。面向組織級對齊和群組協(xié)作的能力仍在開發(fā)中。

目前，ORG-II 最新版本為 v1.1.6，已提供 macOS Apple Silicon 和 Windows 安裝包，界面支持簡體中文在內(nèi)的 13 種語言，項目采用 AGPL-3.0 開源協(xié)議。對 AI 編程 agent 的可觀測性、審計和團隊協(xié)作感興趣的用戶，可以嘗試體驗。

Github 地址：https://github.com/yorgai/ORG2

Hunt for Insight｜先知

2028 年，AI 寫代碼比招募一個程序員還貴

知名分析機構 Gartner 本周發(fā)布預測，到 2028 年，AI 編程的成本將超過一名普通開發(fā)者的薪資。背后的推手是大模型 token 消耗量持續(xù)攀升，以及行業(yè)從按席位收費轉(zhuǎn)向按用量計費。

Gartner 高級首席分析師 Nitish Tyagi 指出，企業(yè)正從試用快速轉(zhuǎn)向規(guī)模化部署 AI 編程智能體，卻普遍低估了 token 消耗帶來的財務沖擊。開發(fā)者往往優(yōu)先追求速度和便利，而非省錢，因此光靠他們自覺控制用量并不現(xiàn)實，缺乏治理框架的話，成本上漲會比工具帶來的效率提升更快。

按用量計費還帶來了成本難以預測的麻煩。

不少廠商對 token 如何計算和計費缺乏透明度，企業(yè)很難準確預估和管控開支，常常預算還沒到期就被消耗殆盡。智能體工作流缺乏約束、上下文窗口過度膨脹、缺少優(yōu)化反饋機制，都在進一步推高成本。

Gartner 建議企業(yè)建立有紀律的 AI 使用模式：按任務復雜度匹配模型，把簡單高頻的任務交給小模型，僅在必要時調(diào)用前沿模型；同時引入 token 閾值、用量審核等治理手段。

https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-06-24-gartner-predicts-ai-coding-costs-will-surpass-average-developer-salary-by-2028-as-token-consumption-surges

馬斯克力挺庫克：內(nèi)存漲價是我見過最猛的一次

庫克本月早些時候在接受采訪時曾形容這輪內(nèi)存短缺是「百年一遇的洪水」，稱自己「四十多年來在任何領域都沒見過這種情形」。馬斯克在 X 上轉(zhuǎn)發(fā)了這番話，表示贊同，并直言相對于需求，產(chǎn)能缺口大得離譜，必須大幅提高產(chǎn)量。

問題的根源是 AI 熱潮。財力雄厚的超大規(guī)模廠商和數(shù)據(jù)中心建設瘋狂拉高內(nèi)存需求，擠壓了消費電子廠商的供應，推高了成本，許多公司只能漲價轉(zhuǎn)嫁給消費者。

蘋果周五罕見地上調(diào)了 MacBook、iMac、iPad、HomePod 和 Apple TV 的價格，微軟 Xbox 游戲機也將從 8 月 1 日起漲價 100 至 150 美元。

馬斯克對內(nèi)存短缺的擔憂由來已久。在特斯拉一季度財報電話會上，他就警告特斯拉可能受制于芯片供應商的產(chǎn)能，還說內(nèi)存比 AI 邏輯芯片更是瓶頸。為緩解這一隱患，他此前聯(lián)合 SpaceX 和英特爾推出了數(shù)十億美元的 Tesla Terafab 項目，計劃把邏輯、內(nèi)存和先進封裝整合到同一座工廠。

https://x.com/elonmusk/status/2070187969453949298

Anthropic 最新報告：越愛把活全甩給 AI 的人，越不怕被 AI 搶飯碗

昨日，Anthropic 發(fā)布了最新一期經(jīng)濟指數(shù)報告，借助逐小時采樣的數(shù)據(jù)，揭示了 Claude 使用如何嵌進人們的日常節(jié)奏。

使用量明顯伴隨作息調(diào)整。工作日里個人用途的對話約占 35%，到周末升至近 50%，人們從寫商務郵件、營銷文案轉(zhuǎn)向情感傾訴、醫(yī)療咨詢和投資建議。

一天之內(nèi)也有規(guī)律：早上 7 點問新聞，傍晚 6 點查菜譜（頻率是平均的 2.3 倍），臨近黎明的幾小時則集中咨詢睡眠問題。美國報稅截止日前一天，稅務相關對話飆到平日的 8 倍。

報告還首次按「產(chǎn)出物」給對話分類。93% 的對話會產(chǎn)出一個明確成果，最常見的是解釋（17%）、文檔報告（15%）和指導（11%）。越復雜、越值錢的產(chǎn)出越費算力，開發(fā)應用類對話消耗的 token 是中位數(shù)的三倍多。

更值得玩味的是態(tài)度調(diào)查的發(fā)現(xiàn)：

那些把任務整段交給 Claude、用得最「自動化」的人，反而對 AI 影響自己的薪資、飯碗和職業(yè)前景最樂觀，也更覺得自己技能在增值。早期職業(yè)者認為 AI 能做自己最多的活，擔憂也最重；經(jīng)驗越久的人則越強調(diào)判斷力、人際信任這些 AI 替不了的東西。

https://www.anthropic.com/research/economic-index-june-2026-report

彩蛋時間

作者：@kingofdairyque

工具：GPT-Image-2

提示詞：Create a square 1:1 profile picture using the uploaded image as the exact reference for the pose, composition, and pixel art style. Recreate the subject as detailed retro pixel art, with large visible pixels, defined stair-stepped edges, strong dark outlines, dramatic pixelated shading, vibrant colors, and a crisp 16-bit/32-bit arcade sprite look. Use only a flat solid Pantone 354C green background (). No gradients, textures, text, logos, extra objects, or photorealism. Keep the raised glove, facial features, framing, and overall style exactly the same as the reference.

鏈接：https://x.com/kingofdairyque/status/2069691290199949603?referrer=opennana.com

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