∞ 阿里巴巴开源AI软件技术栈 加速其自研芯片生态布局以挑战英伟达地位
在近日于上海举办的2026年世界人工智能大会（WAIC）上，阿里巴巴集团旗下的芯片设计部门平头哥（T-Head）正式宣布，将其自研的AI计算架构软件栈——SAIL进行开源。此举标志着阿里巴巴在完善全栈人工智能能力方面迈出了关键一步，旨在进一步降低开发者使用门槛，并试图在软件生态层面打破英伟达CUDA长期占据的行业统治地位。
作为平头哥“镇武”系列AI芯片的核心配套软件，SAIL的全套技术架构已于即日起正式面向全球开发者免费开放。平头哥方面表示，该开源举措是其提升开发者体验的核心战略，旨在通过提供可复用的软件框架，帮助程序员以更低成本和更少修改工作量，实现现有代码向其硬件平台的迁移。据官方预计，开发者将现有的AI应用适配到SAIL软件栈的时间周期可缩短至七天以内。
当前，全球绝大多数AI研发人员高度依赖英伟达的CUDA工具集，这种软硬件捆绑模式使得用户往往被锁定在英伟达的生态系统之中。随着美国持续收紧针对高端芯片的对华出口管制，中国本土科技企业正加速构建独立的算力生态，以寻求在关键领域实现自主可控。在此之前，华为已于2025年率先开源了其用于昇腾AI处理器的计算架构CANN，而摩尔线程等其他中国AI芯片制造商也正采取类似策略，通过推动开源生态建设，打破行业壁垒。
此次开源不仅是为了应对外部竞争，也与平头哥加速推动“镇武”系列AI芯片的商业化落地紧密相关。据阿里巴巴公布的数据显示，截至今年4月，其已累计出货56万枚镇武芯片，广泛服务于涵盖20个行业的400多家企业客户。今年5月推出的最新款镇武M890处理器，更是专门针对处理复杂AI智能体任务进行了优化。
阿里巴巴在算力领域的全方位布局正不断深入。从芯片设计、服务器集成，再到AI模型开发及终端应用，阿里的版图正在快速扩张。在本次大会期间，阿里通义千问（Qwen）团队还展示了其首款搭载AI技术的耳机产品，以及旨在协助企业进行资源管理与AI应用开发的“Meoo Team”平台。通过这一系列动作，阿里巴巴正试图通过开源软件生态与领先的硬件性能，在国产AI算力替代的浪潮中占据重要席位。
∞ 人工智能技术渗入美司法体系 引发办案效率与司法公正双重担忧
随着生成式人工智能（AI）技术在法律行业的快速渗透，美国联邦及地方各级法院正深陷技术创新与司法审慎的博弈中心。最新调查显示，大批美法官已在日常工作中引入AI工具，但与之伴随的技术“幻觉”、虚假判例以及隐私泄露等风险，正在对美司法体系的公信力带来严峻挑战。
美国西北大学日前发布的一项针对112名法官的调查数据显示，高达60%的受访法官表示至少使用过一种AI工具，超过22%的法官坦言在日常或每周审判业务中频繁使用AI。然而，技术应用的普及速度已远超相关专业培训的跟进速度。西弗吉尼亚大学法学院教授艾米·赛菲特（Amy Cyphert）指出，AI技术虽有望成为提高联邦司法效率的“力量放大器”，但在当前公众对司法机构信任度处于历史低位的背景下，该技术的误用极易进一步削弱司法的权威与公信力。
目前，美司法界对AI工具的可靠性普遍持有严重质疑。由于律师及诉讼当事人滥用AI技术，导致法庭审理阶段近期频繁出现伪造判例的丑闻。据欧洲高级商业研究学院（HEC Paris）高级研究员达米安·夏洛廷（Damien Charlotin）统计，目前全美已确定的生成式AI“凭空捏造”判例的案件已超过1700起。上月，密西西比州一名联邦法官因控辩双方均在诉状中引用了由AI生成的虚假判例，依法对四名律师实施制裁并被迫取消了一场民事审判；就在本周四（16日），密歇根州联邦地方法院首席法官哈拉·贾布（Hala Jarbou）在一份移民案件的呈递文件中，再次公开指责政府律师引用不存在的“AI虚假案例”，并勒令政府必须确保未来的法律文件不再出现此类恶劣现象。
面对AI技术的冲击，美国部分司法界人士正试图通过加强行业教育来化解危机。由科罗拉多州联邦地方法院地方法官马里查·布拉斯韦尔（Maritza Braswell）等人联合发起成立了“司法人工智能财团”（JAIC），试图通过构建专业知识体系引导法官摆脱对新技术的盲目恐惧。该财团联合创始人、路易斯安那州巡回法院法官斯科特·施莱格尔（Scott Schlegel）强调，法官内部审判对AI的运用应当比外部律师更加审慎。因为法官签署的每一份判决裁定都直接构成法律本身，一旦因技术错误导致判决失准，其代价将极其高昂。
前美国维吉尼亚东区联邦地方法院法官利安·奥格雷迪（Liam O‘Grady）坦言，对于许多年长的高级法官而言，在暮年阶段去学习一门完全陌生的“技术语言”绝非易事。面对这一代法官普遍持有的谨慎与怀疑态度，如何平衡技术创新的红利与司法伦理、算法偏见以及司法公正之间的关系，仍是美司法体系在相当长一段时期内无法规避的结构性难题。
∞ 美国防部拟斥资数十亿美元向SpaceX采购AI算力
据知情人士披露，美国国防部正与美国太空探索技术公司（SpaceX）进行深度谈判，拟向后者采购价值高达数十亿美元的数据中心算力资源，用于运行美军的人工智能（AI）模型。此举意味着埃隆·马斯克（Elon Musk）旗下的这家太空科技企业与美国军方的合作正向核心技术领域进一步延伸。
目前，双方正就一项总额可达数个十亿美元的计算能力供应协议进行磋商。尽管相关谈判仍在进行且存在破裂可能，但美军方对算力的迫切需求推动了这一合作进程。近年来，美国国防部及国家安全局等核心机构正加速抢占云计算与算力资源。为此，美军方在2027财年预算申请中特别提出了一项名为“人工智能军火库”（Artificial Intelligence Arsenal）的新倡议，计划向国会申请300亿美元资金以采购高端AI芯片。
市场分析指出，随着太空探索技术公司在今年早些时候完成对马斯克旗下人工智能初创企业xAI的收购并实现公开上市，该公司已正式将Grok AI模型及大规模数据中心资产纳入其核心业务。该公司此前在田纳西州孟菲斯市快速建成超大规模数据中心，通过就地安装燃气轮机发电等手段大幅降低了算力成本，并已在近几个月内成功向Anthropic、谷歌等科技巨头以及初创企业Reflection AI提供算力租赁服务。
美军方此次寻求建立多元化算力供应链，旨在降低对单一科技巨头的依赖。此前，亚马逊、微软、谷歌和甲骨文一直是美国国防部主要的云服务供应商，其中亚马逊正计划投入500亿美元用于拓展面向政府机构及国防部的云计算能力。近期，美国国防部已批准包括太空探索技术公司、亚马逊、谷歌、微软和甲骨文在内的多Args企业在机密环境中使用其AI模型及相关技术。
然而，太空探索技术公司与美国国防部日益加深的利益绑定在美内部引发了关于国家安全和利益冲突的广泛质疑。部分美国家安全官员对五角大楼在火箭发射、通信卫星管理及导弹追踪等关键领域过度依赖马斯克旗下的私营企业表示担忧。此外，鉴于马斯克曾在大选中向特朗普团队提供巨额财政支持，此番巨额军事采购谈判也再度引发了舆论对其存在利益输送的指责，不过美国政府官员对此予以了否认。
∞ Claude杀入全美教室：一周干49小时的老师终于等来免费AI助教
你开车回家，AI替你备课。下午4点，放学铃响过，一位美国中学老师收拾好东西，开车回家。车还在路上，Claude就已经替她干起活来了，这是她前一天交代过的任务：把当天每个学生的“出门测”（exit ticket）挨个复盘一遍，看谁掌握了、谁还卡着，再据此把明天的教案调一版。第二天一早她刚到校，改好的方案已经摆在桌上。她只交代一次，AI之后天天自动跑。全美老师，就要迎来这样一个免费的AI助教了。
7月14日，Anthropic正式推出Claude for Teachers，向全美经过身份验证的K-12（幼儿园到高三）教师，免费开放Claude的高级能力、一整套教学技能库，还直接接上了50州课标和一批经研究验证的现成课程。
这回，Anthropic将目光盯准了K-12老师的整条工作流。
他们为什么要把自己的模型免费塞给老师，这对教室里的老师和孩子们，到底意味着什么？
老师的一周
是被什么吃掉的？
一位美国K-12公立老师的一周要干多少活？平均49小时。
RAND《美国教师现状》2025年调查：教师平均每周工作49小时，比合同工时多出整整10小时。（图源：RAND）
备课、上课、改作业、填表、开会，一大半拖到晚上和周末。
过去几年，老师们用AI生成教学材料，几乎都踩过同一个坑：看着挺漂亮，教起来很空。
年级对不上、跳掉了课程里关键的一环、或者讲法跟学校选定的教材不是一路子。
结果，AI省下的那点时间，最后全砸在检查和返工上。
正如Forbes点出的那个悖论：对齐这件事，本该发生在老师拿到材料之前，而不是之后。
说白了，老师要的不是AI“能生成”，而是“生成的东西直接能用”。
这中间的落差，刚好是最耗人的那一步。
Claude把50州课标
塞进了它的脑子里
Claude for Teachers想要跨过的，正是这一步。
它接入了一个叫Learning Commons的系统，拿到全美50个州的学术标准，以及每条标准底下更细的能力点、学生通常的学习顺序。
它能替老师干的，大致是三块。
第一块，备课对齐。
让它出一节课，出来的不是一份漂亮但悬空的PPT，而是一份已经对齐到你所在州课标、按学习顺序搭好台阶的教案。
Anthropic教育负责人Drew Bent举了个例子：让它讲“怎么构造线性函数”，它会先把对应的课标拽出来，标好学生在这一块最容易犯的那些错，再围着这些错去搭这节课。
老师拿到手，不用再花20分钟核对“这玩意到底合不合我们的课标”。
接入Learning Commons后，Claude按所在州课标和学习顺序，自动搭出一节课的教案与学生材料。（图源：Anthropic官方）
第二块，差异化分层。
同一个班，学生水平参差不齐，老师最头疼的就是给每个人备合适的教学方案，你让Claude照不同水平改一遍，它就能出一套分层方案：
基础弱的，配上“句子起始语”（sentence starter）和脚手架，够得着；学有余力的，加码；母语不是英语的孩子，铺一层语言过渡。
同一堂课按学生水平自动分层（图源：Anthropic官方）
第三块，数据分析。
把花名册、诊断成绩、考勤、随手记的笔记一股脑丢给它，它替你拼出每个学生现在站在哪儿：谁掉队了、哪个知识点全班都没懂。
数据给不给、给哪些，你说了算，交出去的也不进模型训练。
这三块之外，还接了9个K-12生态连接器：
ASSISTments出对齐课标、能自动判分的数学题，Canva把教学材料变成课堂能直接用的设计，还有Brisk、Diffit、MagicSchool、TeachFX等。
老师原本就熟悉的那套工具，如今在Claude里串成了一条线。
更关键的一点，它还带上了Claude Code和Cowork。
这意味着它不再是“问一句答一句”，而能自己把活儿往前推，甚至设成每天定时跑的任务。
老师把一件重复活交出去一次，之后每个上学日，它都能替你跑一遍。
学生碰不到Claude
讲了半天老师，那学生呢？
理论上，学生是最终受益的一方。
传统教育中，真正要做到因材施教，对一个要面对几十号人的老师来说，几乎是奢望。
现在Claude能替老师制定个性化教学方案，Reddit上已经有老师用它给特教场景搭工具，比如帮做特殊教育的另一半整理IEP（个别化教育计划）。
这听起来很美，但有一点必须点破：学生自己，是碰不到Claude的。
Anthropic有条硬规矩：Claude只对18岁以上开放。所以K-12绝大多数学生，压根没有账号。他们能不能受益，全看老师这一手转得好不好。
官方给这款产品的定调也很清楚：Claude for Teachers是给老师的工具，不替代老师，更不直接喂给学生。
为什么这么谨慎？因为学生端的AI，早就吵翻了天。
作弊、cognitive offloading（认知卸载，即脑子懒得动、全丢给AI）、早教阶段该不该碰生成式AI……争议一个比一个大。
挪威今年干脆对1到7年级学生下达了近乎禁令的规定：上课期间不许碰生成式AI。
6月19日，挪威首相斯托雷宣布对1到7年级学生近乎禁用生成式AI，上课期间不许碰，新学年8月下旬生效。
Anthropic显然要绕开这片雷区：我不碰学生，我只武装老师。
不是代替老师
是把老师还给学生
先说清一件事：
Claude接管的，是复盘出门测、调明天教案这类重复活，不是“每天定点把所有作业批完”，自动评分也只到练习题这一层。
Anthropic给它的定位很明确：帮老师减负，把他们省下的时间还给教学，还给那些没法被自动化的、人与人之间的真实连接。
这也不是Anthropic第一次做教育。
从把Claude接进美国高校的教学系统、铺开学生大使和AI社团，到今天的中小学老师，它是一步步往下扎的。
这次还顺手把整套教学技能开源，配上一门给K-12老师的AI素养课。
那它图什么？答案并不复杂：老师，是进入学校和学区的入口。
这套打法似曾相识。
八个月前，OpenAI就发过ChatGPT for Teachers：同样免费、同样面向美国K-12老师、同样免费到2027年、同样拉上了美国教师联合会（AFT）。
打法可以照抄，但在教育这个盘子里，真正决定成败的并非模型谁更聪明，而是信任。
所以Anthropic把信任牌打得格外足：“数据不进训练”“符合FERPA”“专门的K-12数据处理条款”，还和AFT共建一套隐私Gold Standard，工会主席Randi Weingarten亲自站台。
硬币的另一面，是社区里挥之不去的疑虑。
有人担心学生数据隐私，有人担心教育被过度自动化，还有人翻旧账：硅谷高管自己的孩子，上的却是不带科技产品的学校。
也有网友说，挪威对1到7年级近乎禁用生成式AI，才是明智之举。
所以，模型能力只是入场券，FERPA合规、数据隔离、教师工会背书，才是能不能真正落地的门槛。
但故事还没完，它引出一个更大的问题：
当这一代孩子长大，AI早已像空气一样无处不在，一个从小只被老师“用AI教”、自己却没真正上手用过AI的孩子，能真正做好准备吗？
这个问题，Claude for Teachers还没打算回答。
∞ DeepSeek V4“满血版”曝光 最快明天发布
全网等了快三个月！DeepSeek V4正式版，可能最早明日发布，最迟不过这几天。目前，一部分人已提前拿到了DeepSeek V4（GA）灰度测试的权限。一共有两个版本：DeepSeek V4 Flash，DeepSeek V4 Pro。
DeepSeek V4“满血版”
终于要来了
大家最关心的想必是，如何知道自己，有没有被灰度到？
博主AiBattle给出了一个民间“验货口诀”：看思维链（CoT）的第一人称。
如果模型的思考过程开口是“I'm”“I'll”，而不是老版本的“Let me”。
那么恭喜你，你大概率已经用上了V4 GA版！
在Fable 5与GPT-5.6 Sol持续角力的当下，全网对开源AI的大招，可以说是拉满了期待值。
一位开发者Pankaj Kumar体验后，率先对V4的性能做了一个中肯的总结：
整体表现接近Opus 4.8级别，编码直追GPT-5.6 Sol；
Agent能力大幅增强，3D和SVG生成显著变好；
同样一个任务，V4所需的迭代轮数，比Fable 5多。
他表示，从目前的生态位来看，V4大概率打不过刚发布的Kimi K3，但价格会显著更低。
如果这个性能真配上这个价格，那可能又是一次DeepSeek时刻。
首轮测试已出
如今，DeepSeek V4（GA）首轮测试demo，已经开始外流。
可以说，外界对此褒贬不一：
有人认为它已经能打平Claude 5，但部分开发者也指出，Pro版并未比Flash版领先太多。
如下是一款由V4 Pro生成的3D模拟射击游戏，核心玩法是操控攻城弩车进行打靶训练，基础的UI功能也均已完备。
V4正式版打造的一款《我的世界》+《无人深空》的混合游戏HTML，可玩度还是比较高的。
下面这款“割绳子”经典游戏，也由V4一次跑出来的。
如下也是V4生成的一些demo，一个Xbox手柄SVG测试，还有游戏生成。
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首次引入“峰谷计费”
依旧真香
再造“DeepSeek时刻”，最大的变数是价格。
所有爆料都指向同一个说法：性能可能不是第一，但价格会显著更低。
上个月底，DeepSeek向所有API用户发了一封邮件，称即将在7月中旬，上线V4正式版。
GA发布后同步调整API定价，引入“峰谷计费”。
deepseek-v4-pro：百万输出tokens平时0.87美元，高峰1.74美元；缓存未命中的输入平时0.435美元。
deepseek-v4-flash更狠：百万输出0.28美元，高峰0.56美元，缓存命中的输入0.0028美元。
也就是说，那个从不涨价的“价格屠夫”，第一次给自己的算力装上了计价器。
对个人用户影响不大，但对那些把Agent挂在工作时间不间断跑的团队来说，这是实打实要重新算的一笔账。
好在缓存命中的价格依然极低，把批量任务、评测跑分、数据生成挪到高峰之外，成本还能压回去。
不过，相较于Fable 5百万输出定价50美元，V4在性价比上依旧是是最香的。
毕竟，性能也达到了Opus级。V4预览版发布时，官方自测的SWE-bench Verified中——
DeepSeek-V4-Pro-Max距Claude Opus 4.6 Max仅差0.2个百分点，价格却只有对方的七分之一。
但在长上下文检索、专业软件工程和部分知识推理评测中，Opus仍保持领先。
顺带提一句，deepseek-chat和deepseek-reasoner两个老模型名，7月24日正式下线。
不管怎样，全网苦等三个月的这只“靴子”，终于要落地了。
从目前流出的信息看，V4大概率不会是那个“全项第一”的模型。
Fable 5和GPT-5.6 Sol在前，Kimi K3在侧，V4想靠纯性能掀桌子，难度不小。
但DeepSeek从来打的，就不是这张牌。
真正的看点是那条被反复验证的老路径：把Opus级的能力，价格压到七分之一。
毕竟，在动辄百万Token几十美元的巨头面前，哪怕是装上了“峰谷计价器”， V4也是那个大杀四方的“价格屠夫”。