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1 、Anthropic發布Mythos系列新模型：代碼、科研、視覺能力全面突破

2、OpenAI欲擴張AI算力版圖，據悉正洽談租賃俄亥俄州10吉瓦數據中心

3、摩爾線程開源 MusaCoder：首個基于國產全功能 GPU 全棧訓練的代碼大模型

4、微盟宣布接入微信AI生態

5、Meta 攜手信實構建其首個印度 AI 數據中心，一期規模 168MW

6、千問發布首個高考志愿填報Agent

7、AI 智能體生產力洞察：任務時間縮短 87%、總成本下降 94%

8、增強網絡邊緣推理能力 降低推理時延和終端算力需求

9、字節AI制藥開啟拆分融資 AI4S進入產業化階段

10、美股存儲芯片、光通信板塊盤前普跌

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1、具身大腦解決方案提供商「千訣科技」完成數億元A輪融資，由京銘資本領投，山東省新動能基金、山東財金集團、元禾厚望、芯能創投、南京市創新投資集團、英諾基金、九尚資本、仁愛集團、玄素投資等跟投。

千訣科技是一家具身大腦解決方案提供商，長期聚焦具身智能決策與規劃大模型研發落地，突破傳統設備任務局限，以幫助機器人實現環境動態自適應與全自主作業。公司致力于打造賦能千行百業的“具身大腦”?；谌蝾I先的類腦智能技術路線，千訣科技在芯片架構與算法模型上實現全棧自主可控，旨在讓機器人具備超長時程、高動態環境下的自主決策與執行能力，推動通用人工智能在物理世界的真正落地。

2、超聲腦機接口精準診療服務提供商「百英諾」完成A輪融資，由長江產業集團領投，武創投、草本金方、珠海橫琴鉑華、原妙基金跟投。

百英諾是一家超聲腦機接口精準診療服務提供商，百英諾已從單一的癌癥免疫診斷開發平臺，華麗蛻變為橫跨“腦機接口”、“創新器械”、“創新藥物”及“伴隨診斷”的多元技術平臺。百英諾聯合武漢同濟醫院、華中科技大學等頂尖科研團隊，成功研發出智能超聲無創腦機治療系統——NeuroTune A1。NeuroTune A1融合低頻聚焦超聲技術，能夠精準調控中樞神經環路的電生理活動，為帕金森病、抑郁癥、癲癇、慢性疼痛等神經系統疾病提供安全、高效的新型治療方案。

3、具身養老機器人研發商「驊羲科技」完成戰略投資，投資方為浙商創投。

驊羲科技是一家具身養老機器人研發商，聚焦醫療康養場景應用管道，專注于為全球提供全方位的高端智慧養老解決方案，致力于構建智能化養老基礎設施，實現無憂智慧養老。

4、臨床階段創新生物醫藥研發商「凱思凱迪」完成3.18億元D輪融資。

凱思凱迪是一家臨床階段創新生物醫藥研發商，專注于代謝性疾病、炎癥等未被滿足的重大醫療領域，聚焦于核受體和G蛋白偶聯受體（GPCRs）的創新藥物早期發現、藥物開發和后續商業化。公司以靶向核受體、G蛋白偶聯受體(GPCR)藥物的原始創新藥物研發為特色，重點關注代謝相關脂肪性肝炎（MASH）、原發性膽汁性膽管炎（PBC）等代謝性疾病。

5、新能源汽車充電解決方案提供商「電速通」完成天使輪融資。

電速通是一家新能源汽車充電解決方案提供商，依托互聯網數字化能力，打造投、建、管、推一體化充電資產運營方案，業務覆蓋場站規劃建設、代運營、資本服務、全域推廣等板塊，可提供從選址施工、設備接入到運維分析的全生命周期管理服務。

1、Anthropic發布Mythos系列新模型：代碼、科研、視覺能力全面突破

6月10號消息， Anthropic最新推出了一款新模型“Claude Fable 5”，作為“神話級”（Mythos-class）的一員，公司將其設計為可安全用于一般用途的模型。

新聞稿寫道，Fable 5的性能超越了公司以往所有公開發布的模型，在幾乎所有AI性能基準測試中都處于領先水平，在軟件工程、知識工作、視覺、科學研究以及許多其他領域都展現出卓越的性能。

Anthropic指出，任務越長、越復雜，Fable 5相對于公司其他模型的優勢就越明顯。新聞稿援引Stripe的報告稱，在早期測試中，Fable 5將數月的工程量壓縮到了幾天之內。在一個擁有5000萬行代碼的Ruby代碼庫中，Fable 5僅用一天時間就完成了整個代碼庫的遷移，而如果這項工作由一個團隊手動完成，則需要兩個多月。

新聞稿提到，Fable 5的token效率也高于以往的Claude模型：在Cognition的FrontierCode評估中，Fable 5即使在中等工作量下，也在所有前沿模型中得分最高。

Anthropic強調，Fable 5是目前最先進的視覺任務模型。僅憑視覺，該模型就能通關《寶可夢：火紅》，而早期的Claude機器人需要較復雜的輔助設備才能玩該游戲。

幾個月前，該公司曾警告稱，Mythos系列模型具備發現并利用關鍵軟件漏洞的能力。新聞稿承認“發布如此強大的模型伴隨著風險”，“如果沒有安全措施，Fable 5在網絡安全等領域的強大功能可能會被濫用，造成嚴重損害?！?/p>

Anthropic還表示，公司面向一小部分網絡安全防御機構和基礎設施提供商推出了Claude Mythos 5——與Fable 5采用相同的底層模型，但在某些方面取消了安全防護措施。

公司補充稱，Fable 5和Mythos 5等模型的能力具有造福世界的潛力，它們幫助網絡安全防御機構保護了至關重要的軟件，在生命科學研究領域提出了新的假設，加速了新療法的研發。

新聞稿寫道，在借助Mythos 5的情況下，公司內部的蛋白質設計專家將藥物設計流程的某些環節效率提高了約十倍。在一周多的時間里，Mythos 5幾乎可以完全自主開展基因組學研究。

Anthropic研究與實驗室項目管理負責人Dianne Penn表示：“對于不涉及網絡安全的應用場景，我們希望盡快、安全地推出Fable。因此，我們決定先發布這一部分能力，同時繼續推進更廣泛的網絡安全應用開發工作?！苯鼛讉€月來，Mythos已成為Anthropic最受關注的產品之一，尤其是在其推進IPO的背景下。

Penn表示，Anthropic未來將繼續擴大Glasswing計劃的覆蓋范圍，讓更多機構能夠使用具備網絡安全能力的Mythos版本。（科創板日報）

2、OpenAI欲擴張AI算力版圖，據悉正洽談租賃俄亥俄州10吉瓦數據中心

6月10日消息，OpenAI據悉正在商談租賃俄亥俄州一處擬建的10吉瓦數據中心園區。該交易可能包括英偉達的資金支持，建設成本預計至少5000億美元。第一階段預計于2028年啟動，OpenAI或將通過20年租賃協議控制該設施。（廣角觀察）

3、摩爾線程開源 MusaCoder：首個基于國產全功能 GPU 全棧訓練的代碼大模型

6月10日消息，摩爾線程發布并開源面向 GPU 底層算子生成的專用代碼大模型MusaCoder，包含 9B 和 27B 兩個參數規模。

據悉，這是業內首個基于國產 GPU 算力底座完成全鏈路訓練與驗證的開源代碼大模型，其完整后訓練流程均在基于 MTT S5000 構建的夸娥智算集群上完成。

該模型重點支持從 PyTorch 標準算子自動生成高性能 CUDA / MUSA 原生 Kernel 代碼，旨在降低開發者手寫底層 GPU 算子的門檻，提升 GPU 高性能計算場景下的代碼生成、驗證和優化效率。

官方表示，在 KernelBench 評測中，MusaCoder-27B-RL 以 Overall Pass@8 93.2%、Avg.@8 88.60% 的成績，超越 Claude Opus 4.7、DeepSeek-V4 Pro、GLM-5.1、Kimi K2.6 等主流 SOTA 代碼模型，性能達到當前行業領先水平。

（IT之家）

4、微盟宣布接入微信AI生態

6月10日消息， 微盟作為首批內測團隊，已與微信團隊聯合開發并測試接入微信AI生態。未來，商家可通過微盟小程序便捷接入微信AI，為消費者提供各類服務體驗。重點覆蓋電商、零售、本地生活等多類商家，幫助商家在微信生態內實現智能化經營。與此同時，微盟還將借助在服裝、快消、商超、購百、本地生活等眾多垂直細分行業的領先經驗，為商家接入微信AI提供行業化解決方案，與微信生態AI能力在底層技術層面展開合作。（廣角觀察）

5、Meta 攜手信實構建其首個印度 AI 數據中心，一期規模 168MW

6月10 日消 息 ， Meta 當地時間本月 9 日宣布將與印度產業巨頭 Reliance Industries（信實工業）合作，以租賃形式建設其首個位于印度的 AI 數據中心，為增長迅猛的印度市場提供本地化個性化 AI 服務 。

信實正在印度西部古吉拉特邦的賈姆訥格爾建設一座數據中心園區，該站點使用可再生能源供電并以淡化海水冷卻。其一期規模達到 168MW，由 Meta 租賃；后續還可進一步擴張。

Meta 將承擔信實賈姆訥格爾數據中心園區所需的全部能源和用水成本。該企業還與兩家清潔能源供應商達成協議，在印度簽訂了近 1GW 的新增可再生能源合同。（IT之家）

6、千問發布首個高考志愿填報Agent

6 月10 日消 息，千問上線國內首個全周期高考志愿填報Agent，為考生免費提供志愿咨詢服務。高考Agent具備“志愿報告”、“志愿日歷”、“志愿問答”三項能力?？忌稍凇爸驹溉諝v”的規劃下，形成對專業院校、性格偏好和志愿方案的了解，獲取定制化的“志愿報告”。 在數據建設方面，千問高考知識庫覆蓋全國近3000所高校、超過2000個專業，并融合了轉專業政策、在校生評價、食堂質量等非結構化信息。 （廣角觀察）

7、AI 智能體生產力洞察：任務時間縮短 87%、總成本下降 94%

6 月10日 消息，哈佛大學攜手 Perplexity 公司，篩選 10000 組真實生產數據，指出 AI 智能體人機協作方式下，把任務時間縮短 87%、總成本下降 94%。

本次研究主要基于 Perplexity Search 和 Perplexity Computer 的生產環境數據。前者偏向對話式答案引擎，后者則是可規劃、可執行、可調用外部工具的智能體系統。

研究時間窗口為 90 天，從 2026 年 2 月 27 日至 5 月 27 日。研究從兩類產品中篩出 10000 組近乎相同的任務，此外為保證 Computer 確實在“做事”，樣本只保留調用執行工具的會話，例如代碼執行、瀏覽器操作、文件寫入和連接器調用，從而對比更接近同一任務在兩種模式下的真實差異。

在自主性方面，Computer 單次會話平均機器工作時長為 26 分鐘，Search 只有 33 秒，達到 48 倍差距。不同領域差異并不完全一致，本地任務達到 75 倍，科學類任務為 26 倍。

值得注意的是，自主性提高并未帶來質量下滑，Computer 的有效不滿率為 1.3%，低于 Search 的 2.9%。

效率方面，研究估算了“Search＋人工”和“Computer＋人工”兩種完成路徑：前者平均每個匹配任務需要 269 分鐘，后者只需 36 分鐘，時間縮短 87%。

成本方面，該研究估算指出總成本下降 94%。智能體雖然單任務模型成本更高，約 4 至 10 美元，而搜索約 0.05 美元，但智能體顯著壓低了每步的人力邊際成本，從 2.05 美元降到 0.16 美元。

研究指出短小、單步、可直接回答的問題，仍適合對話式搜索；步驟多、需要調用工具、跨知識域協作的工作，則更適合交給智能體。（IT之家）

1、增強網絡邊緣推理能力 降低推理時延和終端算力需求

6月10日消息，工業和信息化部印發《“人工智能+信息通信”創新發展實施意見（2026—2028年）》。其中提到，增強網絡邊緣推理能力。以場景需求為導向，探索在5G/5G-A網絡、光網絡、IP網絡、新型工業網絡的邊緣設備部署推理算力，為人工智能在交通、低空經濟、制造、文娛等場景應用提供通感算智一體邊緣計算服務。探索云網邊端協同推理技術，降低推理時延和終端算力需求，實現大小模型協同。（財聯社）

2、字節AI制藥開啟拆分融資 AI4S進入產業化階段

6月10日，字節跳動AI制藥業務線已啟動拆分與獨立融資進程。據悉，拆分后字節仍將控股新公司，AI制藥核心團隊、核心算法、技術平臺和已有管線資產將整體進入新主體。同時，該業務也將繼續從火山引擎獲得算力支持。新公司將由字節跳動AI制藥團隊主導負責。字節AI制藥團隊成立于2021年，由劉凱負責，據悉核心成員約50人，由AI4S算法人才和資深制藥領域專家構成。該團隊自成立起便承擔著從基礎模型研究到產業化的核心職能。此前字節內部負責蛋白結構預測模型的相關團隊，也已并入由劉凱負責的AI制藥團隊，相關算法模型團隊已完成整合，將繼續推進該領域的基礎模型研究，少數人員離職。 (36氪)

3、美股存儲芯片、光通信板塊盤前普跌

6月10號消息 ， 美股存儲芯片、光通信板塊盤前普跌，ARM跌超4%，AMD、美光科技、POET跌超3%，高通、邁威爾科技、英特爾、閃迪、西部數據跌超2%。（科股寶播報）

亞馬遜AI，改寫賣家生死線。

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