Author: Ada - 1ban.news

Google 为其 AI 视频创建工具 Vids 推出了两项重大更新：集成 Gemini Omni，支持文本转视频生成和对话式编辑；以及个人 AI 头像功能，让用户无需开启摄像头即可创建自己的数字形象并出现在视频中。 第一项更新将 Google 最新的多模态模型 Gemini Omni 直接引入 Vids。用户可以通过输入纯语言描述来生成视频片段，并可选择将文本与照片或草图等图像参考相结合，Omni 会生成一个融合两种输入的视频。据 Google 公告，与之前的模型相比，视频质量显著提升，文本渲染、物理模拟和视觉真实感均有改善。 更重要的是，Omni 支持通过自然语言进行编辑。用户可以要求更改，”修正色彩分级”、”以动漫风格重新设计”或”去除背景中的警笛声”，模型会直接应用编辑。这使 Vids 从纯生成工具转变为更接近对话式视频编辑器的产品，AI 对素材进行精炼而非替换。 第二项更新即个人头像功能，允许用户上传自拍照并录制简短语音样本，创建自己的数字版本。设置完成后，头像可以将输入的消息以视频形式呈现，无需演播室设备或录制环节即可实现快速视频更新、个性化消息或演示文稿。头像与用户的 Google 账户绑定，仅限于使用者本人的形象。部分区域仅限 18 岁及以上的用户使用。 这两项功能反映了 Google 将多模态 AI 能力嵌入其 Workspace 工具而非作为独立产品提供的更广泛战略。Vids 于 2025 年作为 Google Workspace 内首个 AI 优先的视频创建工具推出，已从简单的文本转视频生成稳步扩展为更全面的编辑平台。 通过 Vids 生成的所有 AI 视频片段均包含由 Google DeepMind 开发的不可见 SynthID 数字水印，嵌入视频内容中。该水印可用于验证 […]

Google Cloud 开源了一款轻量级 AI 代理，重新思考了 AI 系统处理长期记忆的方式——用持续运行的流程取代标准的检索增强生成（RAG）管道，该流程读取、整合和查询完全存储在 SQLite 中的结构化记忆。 始终在线记忆代理（Always-On Memory Agent）使用 Google 的 Agent Development Kit 构建，运行在 Gemini 3.1 Flash-Lite 上，作为后台进程全天候运行。它不使用向量数据库，也不使用嵌入向量。相反，LLM 读取传入内容，提取结构化信息，并定期整合相关记忆——其设计者将其比作人类大脑在睡眠期间处理信息的方式。 「大多数 AI 代理都会遗忘。它们处理一个请求，回答它，然后丢弃上下文，」项目文档指出。 该系统使用三个专业化的子代理，在单一编排器下工作。IngestAgent 从传入内容中提取摘要、实体、主题和重要性评分，支持包括文本、图像、音频、视频和 PDF 在内的 27 种文件类型。ConsolidateAgent 按计时器运行，默认每 30 分钟一次，审查未整合的记忆，发现它们之间的关联，并编写综合摘要和关键见解。QueryAgent 通过读取所有存储的记忆和整合见解来回答问题，并引用其使用的特定记忆 ID。 这种方法代表了与主导 RAG 模式的根本性背离。在传统的 RAG 系统中，文档在摄取时嵌入到向量存储中，并在查询时被动检索——摄取和检索之间没有主动处理。相比之下，始终在线记忆代理在摄取和查询之间的间隙中主动处理记忆，链接相关信息并生成向量相似性搜索会遗漏的交叉引用。 该代理可在 GitHub 上获取，属于 Google Cloud 的生成式 AI 仓库。它监视可配置的收件箱目录，自动整合，并在端口 8888 上提供用于摄取和查询操作的 HTTP API。Streamlit 仪表板提供用于浏览和管理记忆的可视化界面。 […]

由OpenAI前CTO米拉·穆拉蒂创立的AI初创公司Thinking Machines Lab发布了其首个模型，一个拥有9750亿参数的庞然大物Inkling，现已成为市场上最大的美国开源权重AI模型。 Inkling采用宽松的Apache 2.0许可证发布，是一个混合专家（MoE）系统，每项任务仅激活约410亿个参数。它从零开始使用涵盖文本、图像、音频和视频的45万亿个token进行训练，并支持100万token的上下文窗口。其架构使用256个路由专家和2个共享专家，每个token激活6个专家，这一设计灵感来自DeepSeek V3。 该模型与DeepSeek V4、GLM 5.2和Kimi K2.6等中国开源权重前沿模型具有竞争力，但其基准测试分数仍落后于Anthropic和OpenAI的专有系统。其意义不在于在各项榜单上位居榜首，而在于填补了令开源AI社区感到沮丧的空白：自2024年Meta的Llama 3.1以来，还没有美国实验室发布过真正有能力的开源权重模型。 Inkling需要大量硬件才能以原生16位精度运行，大约2TB的GPU内存，相当于约8块Nvidia的B300加速器或16块H200。Thinking Machines还发布了一个NVFP4量化版本，所需GPU数量减半。该公司的Tinker平台提供了微调和定制化的工具。 该模型更不寻常的能力之一是能够编写自己的微调脚本。”Thinking Machines宣称该模型能够编写自己的微调脚本以优化自身行为、自学新技能并评估自身能力，”The Register报道。该公司表示，Inkling使用通过强化学习训练的思维链推理，并声称它可以在Terminal Bench 2.1基准测试中与Nvidia的Nemotron 3 Ultra匹敌，同时使用的思考token仅为其三分之一，不过这些token仍需付费，更长的推理链意味着用户需要支付更高的API费用。 Inkling可通过标识符`thinkingmachines/Inkling`在Hugging Face上获取，也可通过TogetherAI、Fireworks、Modal、Databricks和Baseten等第三方API提供商获取。支持的推理引擎包括vLLM、SGLang、Llama.cpp和TokenSpeed。 一个更小的变体Inkling-Small已被预览，它是一个2760亿参数的MoE模型，拥有120亿活跃参数，面向对延迟敏感的应用程序。其权重将在测试完成后发布。 对于穆拉蒂和Thinking Machines Lab，他们花了大约18个月时间在公众视野之外进行研发，Inkling是一项更广泛赌注的首个公开证明点，这一赌注反对的是主导前沿领域的”一刀切”AI模型理念。 婷 翻译 来源：“Former OpenAI CTO does what Altman won’t, releases a frontier AI model that’s actually open”（The Register，2026年7月16日）；“Thinking Machines amps up its bet against one-size-fits-all AI with its first […]

ASML正积极推进其Low-NA EUV光刻系统的涨价计划，而其最大客户台积电（TSMC）则据《The Information》和路透社的多篇报道表达了强烈反对。 每台Low-NA EUV机器的定价约为2.35亿美元（约合1.83亿英镑），具体取决于配置。ASML计划2026年出货至少60台此类系统，2027年约80台，这对芯片制造商造成的累计成本影响相当可观。摩根士丹利估计，仅设备价格上调5%就可能使台积电的资本支出增加约30亿美元，另有高达80亿美元可能用于设备预付款。 价格紧张局势正值台积电资本支出激增之际。这家晶圆代工巨头已将2026年资本支出指引从之前的520至560亿美元上调至600至640亿美元，并出乎市场意料地宣布在亚利桑那州工厂追加1000亿美元投资。花旗预测，台积电的资本支出在2027年可能达到770亿美元，2028年达到860亿美元。 ASML的定价策略受到强劲需求的支撑。这家荷兰光刻公司已将2026年全年营收指引上调至430至450亿欧元，部分得益于安装相关收入以及存储芯片领域需求的增长，该公司预计今年存储相关系统销售额将增长超过75%。 但涨价并不仅限于新系统。据报道，ASML还寻求对其成熟的DUV系统提价约10%，这些系统仍广泛用于非最先进节点的生产。对于运营全球最大ASML光刻设备群的台积电而言，这些涨价的累积效应在数百台设备上倍加放大。 台积电的抵制既是战略性的，也是财务性的。该公司已公开表示，不打算在其即将推出的A13节点上采用ASML的下一代High-NA EUV系统（每台设备约4亿美元），而是选择通过多重图案化和光学微缩技术来扩展现有Low-NA EUV的性能边界。台积电副共同首席运营官张暁強（Kevin Zhang）向路透社表示，该公司研发部门在推动当前EUV能力方面”异常高效”。 设备成本动态直接传导至晶圆定价。花旗和摩根士丹利均预计，台积电将在2027年将领先晶圆价格再提高5%至10%，将设备成本上涨转嫁给英伟达、苹果和AMD等AI芯片客户。据称台积电2nm晶圆每片已高达约3万美元，进一步涨价将给芯片设计商的利润率带来额外压力。 婷 翻译 来源：Reuters on ASML price room（路透社，2026年7月15日）；TrendForce analysis of TSMC capex and ASML pricing（TrendForce，2026年7月17日）；The Information on ASML price increases（The Information）

Apple已上调Apple Music及部分Apple One捆绑套餐的价格，这是其音乐流媒体服务近四年来首次涨价，也标志着该公司从近期作为竞品稳定价格替代者的定位发生急剧转变。 在美国，Apple Music个人套餐月费从10.99美元上涨至11.99美元。家庭套餐上涨3美元至19.99美元，学生套餐上涨1美元至6.99美元。Apple One方面，家庭捆绑包月费上涨2美元至27.95美元，高级捆绑包也上涨2美元至39.95美元。入门级个人Apple One套餐保持不变，仍为19.95美元。 Apple将涨价归因于”授权成本上升”，随着唱片公司和音乐出版商要求更大份额的收入，这一理由已成为流媒体行业的常态。该公司上一次上调Apple Music价格是在2022年10月，当时个人套餐从9.99美元调整为10.99美元。对于面临持续成本压力的订阅服务而言，维持四年不涨价异常漫长。 这一时机对Apple来说尤为尴尬。就在五个月前，2026年2月，该公司还在社交媒体上公开批评Spotify的涨价行为，并将其作为营销手段来强调Apple Music的经济实惠。Apple将自己定位为负责任的参与者，愿意吸收竞争对手转嫁给消费者的成本。如今该公司却实施了几乎相同的涨价，且仅给了订阅者极少的提前通知。 即使涨价之后，Apple Music仍略低于Spotify的个人套餐价格，但差距已大幅缩小。Apple的选择性定价策略——保持个人Apple One捆绑包不变，同时提高家庭和高级套餐价格——表明该公司正在保护其入门级捆绑包作为转换激励，同时将涨价转嫁给能够产生更高终身价值的高价值家庭和重度用户。 此次涨价适用于美国及部分其他市场，包括巴西，当地价格也已调整。Apple Music目前在美国的用户数量超过任何其他音乐流媒体服务，这使其既有影响力也有动力去最终调整一个在多年音乐授权成本上升中被人为保持稳定的价格。 婷 翻译 来源：“Apple Music is getting a price hike”（The Verge，2026年7月17日）；“Apple Music Now Costs $11.99 as Apple Increases Subscription Prices”（MacRumors，2026年7月17日）

闪存停留在28纳米，无法进一步缩小,,随着芯片制造商深入先进制程节点，新一代非易失性存储器技术正在介入填补空白。然而，这些竞争者并非在争夺单一王冠。正在浮现的是一幅共存图景：不同的存储器服务于不同的任务。 Semiconductor Engineering对非易失性存储器格局的分析发现，MRAM（磁阻RAM）和RRAM（ resistive RAM）可能占据主导地位，各自服务于不同的应用场景。而相变存储器（PCRAM）则正在被抛在后面。 MRAM正将自己定位为持久性工作存储器的高速、高耐久性选择,,适用于汽车系统、航天电子设备和边缘AI。其读取速度约为10皮秒，接近SRAM，但具有非易失性的优势。领先的MRAM供应商Everspin特别看好边缘AI的前景。”我们相信MRAM将对边缘AI做出重大贡献，”Everspin的Sean Dougherty表示。该技术有几种不同的类型,,toggle MRAM（最老，由Everspin商业化）、STT MRAM（当前主流）和SOT MRAM（离商业化还有数年）,,每种类型在速度、耐久性和位单元大小上各有不同的平衡。 相比之下，RRAM针对成本敏感的通用嵌入式应用。它不需要特殊材料或专用工具，因此更容易集成到标准CMOS工艺中。英飞凌与台积电合作，展示了保持特性超过1,000小时（175摄氏度）、耐久性达250,000次代码更改、读取速度为15.2纳秒的RRAM。其主要应用领域是IoT微控制器、PMIC配置存储器和固件存储。 “RRAM通常面向通用嵌入式非易失性存储器，例如IoT微控制器中的固件存储，”联电的Suhail Zain表示。 曾经很有前景的PCRAM已经停滞不前。finFET节点上不存在商用的嵌入式PCRAM产品，Synopsys也未报告对PCRAM编译器的客户需求。”PCRAM在平面CMOS技术中已有市场。然而，我们没有观察到任何将PCRAM引入finFET节点的活动，”英飞凌的Robert Wiesner指出。 这一转变是由芯片设计的实际需求驱动的。闪存（NOR型）在28纳米以下需要越来越复杂的集成，而台积电等代工厂分别在6纳米和12纳米节点支持MRAM和RRAM。这两种技术只需要额外增加少量后道工序掩模，因此很容易集成到现有的先进CMOS流程中。 除了MRAM和RRAM，两种较老的技术正在重新引起关注。铁电RAM（FeRAM）提供极高的耐久性和低写入功耗,,不需要电流，只需要在铁电电容器两端施加电压。CEA-Leti最近使用原子层沉积法沉积的CMOS兼容材料,,氧化铪锆,,展示了22纳米的FeRAM，为超越传统的130纳米限制打开了大门。”如果你想持续写入信息并以非易失性方式存储，FeRAM非常有吸引力，”CEA-Leti的Laurent Grenouillet表示。 还有一个名为UltraRAM的新技术，由初创公司Quinas开发，使用III-V族化合物半导体浮栅和通过三势垒异质结构的量子共振隧穿。Quinas声称其外推保持特性超过10,000年，1,000万次循环后无退化，在20纳米节点上开关速度可与DRAM媲美。该技术最初针对专业化的低容量应用，更广泛的DRAM替代愿景预计在2029年左右实现。 在可预见的未来，没有单一的存储器技术能够同时取代闪存和DRAM。相反，设计人员将混合使用,,MRAM用于需要在断电后保留数据的工作存储器，RRAM用于低功耗设备中的嵌入式存储，以及在其仍具成本效益的地方使用既有的主流技术（NAND、DRAM、SRAM）。 来源：“New Nonvolatile Memory Winners Emerge”（Semiconductor Engineering，2026年7月16日） 婷 翻译

微软2026年7月的补丁星期二修复了创纪录的570个安全漏洞，但同一天，一个名为HiveLegacy的新Windows零日漏洞被披露，研究人员称其为能够实现进一步攻击的”强大原语”。 HiveLegacy漏洞与之前发布针对微软系统的LegacyHive零日漏洞的同一威胁行为者披露。研究人员将其定性为核心Windows组件中的一个特权提升缺陷，可能成为更危险利用方式的构建模块。该披露似乎来自同一名连续发布者，此人今年一直在持续发布Windows漏洞。 7月的补丁星期二本身是微软历史上最大的一次，修复了公司产品生态系统中的570个CVE。其中，254个是特权提升漏洞，145个是远程代码执行缺陷，102个是信息泄露问题，35个是拒绝服务 bug，17个是安全功能绕过，16个是欺骗缺陷。59个漏洞被评为”严重”严重性等级。 两个零日漏洞在补丁可用之前已被积极利用。CVE-2026-56155是Active Directory Federation Services（AD FS）中的一个特权提升缺陷，允许经过身份验证的攻击者升级到管理员级别。CVE-2026-56164影响Microsoft SharePoint Server，其中关键功能缺乏身份验证，可实现未经授权的远程特权升级。微软建议启用具有完整请求体扫描模式的恶意软件扫描接口作为SharePoint缺陷的缓解措施。 第三个零日漏洞CVE-2026-50661是一个BitLocker安全功能绕过，已公开披露但尚未被利用，允许具有物理设备访问权限的攻击者读取加密数据。 微软将这一前所未有的漏洞数量部分归因于其最近部署的AI驱动漏洞发现系统，该系统主动扫描其Windows代码库以查找缺陷。该公司在2026年的前七个月已修复了1,308个漏洞，几乎是2025年同期的两倍。 安全专家警告称，AI加速的 bug 发现、外部研究人员激进的披露节奏以及每月发布的大量补丁相结合，正在给企业安全团队带来运营挑战。延迟更新现在带来的风险显著增加。 来源：Ars Technica；CyberPress；TechRepublic 婷 翻译

自7月14日起，俄罗斯互联网用户发现自己无法访问谷歌、苹果和GitHub服务，这似乎是一波协调一致的原因不明的全国性 outages，迫使公民求助于VPN来恢复访问。 据俄罗斯 outages 监测机构Detector404称，问题大约在莫斯科时间10:00开始，用户提交了超过1,000条关于谷歌服务的投诉。还有报告称苹果网站加载失败，一些用户还报告了GitHub outages，包括网站本身、代码仓库以及Git操作从俄罗斯IP地址执行失败。 Detector404记录显示，谷歌的HTTPS连接在26%的情况下失败，而苹果的连接失败率为99%。outages 集中在莫斯科、圣彼得堡以及伏尔加格勒、诺夫哥罗德、新西伯利亚、萨马拉和车里雅宾斯克地区。用户报告称，通过外国IP地址连接时服务正常工作，确认限制与地理位置相关，而非全球性服务中断。 俄罗斯通信监管机构Roskomnadzor否认屏蔽了这些服务，称其未对谷歌或苹果的访问施加任何限制。两家公司均未就 outages 发表评论。 这些中断发生在俄罗斯当局与美国科技公司之间紧张局势升级之际。今年6月，苹果将俄罗斯国家通讯工具Max和VK服务（包括VKontakte、Odnoklassniki、Dzen、VK Music和Mail）从App Store中移除，理由是制裁合规要求。克里姆林宫的回应是质疑苹果作为服务提供商的可靠性，并威胁要”减少与这家美国公司的互动”。 俄罗斯联邦反垄断局此前要求苹果在7月15日前解决据称对俄罗斯搜索引擎的”歧视”问题，并确保在iOS设备上预装国内软件，威胁不遵守规定将处以高达40亿卢布（约合4500万美元）的罚款。 outages 还影响了GitHub，用户无法从俄罗斯IP地址访问代码仓库或执行Git操作。GitHub的状态页面显示所有系统正常运行，表明是区域访问限制而非平台范围的问题。 这些事件发生在俄罗斯政府加大力度限制VPN使用并推动公民转向国内控制的替代方案之后。6月下旬，此前一次限制VPN流量的尝试引发了全国性的银行系统中断，过滤系统因过载而暂时使数字支付无法进行。 来源：TechRadar；The Moscow Times；www1.ru 婷 翻译

微软将终止对Windows 10版本22H1的OneDrive支持，旧版本的用户升级期限不足一个月，之后他们将无法获得新功能、安全补丁和错误修复。 PCWorld报道，这一变更将于2026年8月15日生效。此后，运行Windows 10 22H1的系统将不再接收OneDrive更新。文件同步功能可能仍可运行，但出现的任何问题都不太可能获得微软的官方支持或修复，随着时间的推移将产生潜在的安全漏洞。 受影响的版本是Windows 10 22H1，也称为2022功能更新，于2022年上半年发布。仍在使用该版本的用户需要更新到Windows 10 22H2（2022年H2更新）才能继续获得OneDrive支持。 微软已将Windows 10 22H2本身的终止支持日期定为2028年10月10日，这意味着现在升级的用户在微软更广泛的Windows 10支持窗口关闭之前，还有大约两年的OneDrive支持时间。 这一举措与微软鼓励用户使用受支持的Windows 10版本并最终过渡到Windows 11的更广泛战略一致。随着8月15日期限临近，仍在使用22H1的用户应打开设置 > 系统 > 关于并检查”版本”字段来确认其Windows版本。如果显示22H1，则可通过Windows Update进行22H2升级。 对于企业和教育客户，影响可能更大，因为许多组织仍在旧版本上管理着大量Windows 10设备。IT管理员应在截止日期前优先安排22H2升级，以避免云存储和文件同步工作流程中断。 来源：“Microsoft is cutting OneDrive support on older Windows 10 PCs”（PCWorld，2026年7月16日） 婷 翻译

Google DeepMind与Isomorphic Labs公布了一项联合生物韧性计划，正式确定了他们打算如何利用人工智能来预防、检测和应对生物威胁，包括AI本身可能引发的威胁。 该计划在7月16日的一篇博客文章中详细阐述，建立在一个严峻的前提之上：自然生态系统的变化、全球旅行模式以及AI的潜在滥用正在汇聚，形成一个更加危险的生物安全格局。在过去12个月中，团队已与政府机构、生物安全组织和研究团体建立了15个以上的合作伙伴关系，作为该努力的一部分。 “像AlphaFold、IsoDDE和AlphaGenome这样的突破正在从根本上改变格局。我们不再只是对自然爆发或安全风险做出反应，而是可以设计主动防御、加速治疗并保护全球健康生态系统，”该博文称。 该计划围绕三大支柱组织：预防、检测和应对。 预防侧重于确保AI模型本身不被滥用。DeepMind建立了一个四步安全流程（威胁建模、评估、缓解和监控），应用于Gemini等模型。内部生物学家和安全专家测试模型以应对潜在的生物威胁。该公司还正在将其SynthID水印技术应用于生物学，这可能帮助DNA合成供应商筛查AI生成的生物序列。 检测利用了多种AI系统。AlphaEvolve是一个由Gemini驱动的编码代理，正在被用于优化宏基因组测序数据分析的算法，使大规模疾病追踪更快、更便宜。基因组功能模型AlphaGenome正在被探索用于从序列数据中检测和表征病原体，有可能比传统方法更快地识别新出现的模式和新兴威胁。 应对涉及向可信研究人员提供DeepMind最新AI系统的访问权限，以加速疫苗设计和其它对策。Isomorphic Labs已建立一个专门部门，在新发疫情时部署其药物设计引擎用于医疗对策，直接与政府和全球卫生当局合作。 该计划与DeepMind更广泛的前沿安全框架保持一致，该框架管理化学、生物、放射和核风险。值得注意的是，该方法是明确协作的：公司公开分享该框架，并邀请与生物安全实验室、政府和科学界建立合作伙伴关系。 该公告发布之际，先进AI对生物安全的影响正受到密切关注。强大的蛋白质折叠模型和药物设计引擎（最初为治疗目的而开发）也引发了双重用途的担忧。DeepMind的答案是直接将生物安全嵌入其模型开发生命周期，同时构建基础设施以在威胁出现时更快地响应。 来源：《Our approach to bioresilience》 (Google DeepMind Blog, 2026年7月16日) 婷 翻译