3月28日，云天励飞举办AI大模型产品发布会，正式发布“深目”AI模盒。该产品能够做到“3个90%”——覆盖场景超过90%、算法精度超过90%，使用成本降低90%，解决大模型在场景落地最后一公里的问题，帮助更多中小企业客户轻松使用大模型。会上，云天励飞还与鹏城实验室、之江实验室、
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喧嚣的国内AI赛道，阶跃星辰一直是相对低调的那一家。可随着智谱、MiniMax首批限售股解禁，月之暗面连拿融资，估值逼近300亿美元，这家自诩“静水深流”的公司，似乎也已按捺不住心中的浪涌。 7月13日，阶跃星辰一口气打出了三张牌:大模型原生AI终端品牌STEPX、智能体原生操作系统Step AOS，以及个人智能体阶跃Amoo。 作为STEPX的首款产品，搭载Step AOS、内置Amoo的全球首款大
苹果正与硅谷初创公司PrismML进行早期洽谈，后者宣称能将大型AI模型压缩至可在iPhone上本地运行。若技术验证成功，此举将强化苹果的隐私主张，并为其进展缓慢的Siri升级提供关键支撑。 PrismML首席执行官表示，苹果已开始评估其技术。洽谈尚处于早期阶段，前景虽不明朗，但进展顺利”。 消息发布正值苹果推出iOS 27公测版次日这是苹果大幅改版Siri后首次面向公众的广泛测�
腾讯混元官方发文称，截至今日，腾讯混元大模型Hy3总调用量较上一代模型（Hy2）增长已超68倍。 同时，延续了Hy3 preview版本的增长态势，Hy3展现出更高的增长斜率；发布一周后，Hy3在OpenRouter全球大模型调用量总榜排名第一。 在Agent产品中，Hy3也展现出更强的竞争力，WorkBuddy自选模型的用户中，选择Hy3的占比达到60%。
这个月会有多款国产重量级大模型发布，除了DeepSeek V4正式版之外，最受关注的当属月之暗面Kimi K3，最新内测显示其超越了美国顶级大模型Opus 4.7。 Kimi官方昨晚实际上都预告了K3的发布，显示会从今天开始有充值优惠活动，但很快又把页面下架，即便如此K3的发布也就是这一两天的事了。 至于Kimi K3的性能水平，有提前测试的网友给出了一些对比结果，跑分结果超越了Opus 4.7、
阶跃终端于7月13日推出全球首款大模型原生智能体手机，搭载智能体原生系统Step+AOS与智能体Amoo，打造模型、软件、硬件“三位一体”的AI新物种。 Step+AOS具备记忆、决策与执行、安全三大能力，采用端云协同架构实现快反应与深思考，通过层级协调机制动态选择模型，并将交互从过程转向结果，支持多模态自然表达，实现意图直达服务。 Amoo能主动学习用户习惯、感知环境，越用越聪明。生态方面已与携程、支付宝、滴滴等达成合作，覆盖出行、政务、生活、办公等全场景服务，构建智能体新体验。
绿盟科技发布AI-PTS2.0，基于智谱GLM-5.2大模型，实现端到端自动化渗透测试闭环。核心突破在于从工具调度转向复杂业务逻辑漏洞挖掘，支持长周期、高对抗场景。通过Web测绘、威胁建模与跨接口关联推理，首次自主验证业务逻辑漏洞；并具实时编程突破高防护能力。依托专家知识资产化、三层上下文压缩与长程记忆，结合数据飞轮持续进化，推动渗透测试从“按规则执行”迈向“按目标推理”，抢占人机协同的AI对抗新高点。
引言: 在当今复杂的商业环境中，法律风险已成为悬在企业经营者头上的达摩克利斯之剑。传统的法律服务模式往往侧重于事后补救，而随着企业合规要求的提高和用工成本的上升，一种更注重事前预防、全流程介入且响应更为及时的法律顾问服务模式正成为市场主流。近日，记者深入了解了一家深耕企业在线法律服务领域近二十年的机构——易法通，其独特的公司化运营模�
5月份的IO大会上谷歌宣布旗舰大模型Gemini 3.5 Pro会在6月发布，但最终还是跳票了，期间又经历了多位AI大牛离职跳槽到对手公司中，士气大落。 最新消息称，Gemini 3.5 Pro大模型会在7月17日发布，有意思的是7月中旬这个时间点恰好是DeepSeek V4正式版发布的日子，国内外两款旗舰大模型同场比拼值得关注下。 Gemini 3.5 Pro之所以延期发布，原因就在于团队希望用额外的时间来进行新�
腾讯办公AI WorkBuddy首发接入295B参数的混合专家模型Hy3，开启两周免费试用。该模型采用快慢双思考机制，任务解决率达90%，交付周期缩短近1/3。办公场景下强化了长文档处理与多工具自主协同，代码方面重点优化前端全链路生成调试能力，成本控制友好，适合长期作为主力模型。
AI 3D模型可用性的核心不是追求一次生成完美成品，而是建立标准化的闭环生产流程。关键是先明确定义模型最终用途（展示、动画或生产），再规范输入参考、按需选择生成路径，并尽早进行骨骼绑定与动作验证。流程必须包含重拓扑与导出终检，确保模型结构完整、可二次编辑、适配动画、兼容下游格式。对企业而言，系统化布局的意义在于统一资产标准、压缩返工成本、打通业务链路，使AI成果沉淀为可复用、可迭代的正式生产资产，而非一次性演示结果。
