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马斯克：AI巨浪已至，吸干全球救命钱！

马斯克警告AI激流已至，过去一年全球AI推理Token用量暴增25倍。ARK首席未来学家指出AI基础设施投资回报高，引发资本转移与挤出效应，传统企业融资难、人才流失，将被AI“吸干”资本。

文章分享两个提升Codex使用体验的技巧。一是在config.toml里添加配置，让非计划模式能主动提问；二是用特定提示词测试gpt的juice值，选正常思考程度的模型使用，提升使用心情。

Calendly公开Agentic Engineering实践，Agent嵌入研发全流程，如审查需求、写代码、测试等。一周半内，Agent为IAM团队生成64个PR，完成30%项目重构。研发瓶颈从写代码转为判断力，强调好需求与护栏重要性。

Meta推出Muse Code编码框架及Muse Spark 1.2模型，有不同输入输出、功能和性能表现。提供不同档位价格，贡献者档位低价但数据用于训练。测试显示其单任务成本低，Meta此举或为获取编码训练数据。

Bun创建者用Claude智能体11天将Bun从Zig移植到Rust，虽通过测试，但Zig创始人Andrew Kelley批评其编程实践不规范，认为代码是‘没人把关的烂代码’，且AI生成代码缺监督会出问题。

Snowflake携手InfoQ发起直播，探讨企业将真实业务交予Agent的问题。贾天下将分享相关内容，其博客展示有本体团队可实现的能力，还通过生物医学基准测试比较不同方案，为构建企业级AI智能体提供参考。

2026年7月27日，Moonshot AI开源全球首个3万亿参数级模型Kimi K3。它不仅参数量大，还在多领域表现出色，能与顶尖闭源模型媲美。其架构创新、训练独特、推理成本低，有望改变全球大模型格局。

Google DeepMind高级研究科学家Nenad Tomašev预测，未来世界主要网民将是智能体。他指出智能体虽能自动化工作，但存在安全风险，如认知单一化、网络陷阱等，还探讨了协作模式、安全防护及未来形态。

当下视觉生成中，开源模型在逻辑推理生成任务上频频翻车，与闭源模型有差距。浙大与阿里团队提出Unified Thinker，将思考与执行解耦，构建数据集、采用创新算法，实验显示其有效提升逻辑执行准确度。

Artificial Analysis推出业内首个语音转语音智能体端到端性能基准τ - Voice，测试真实客服场景能力。结果显示最强S2S模型成功率刚过一半，Grok Voice Think Fast 1.0夺冠，但也面临诸多质疑。