Apple Music 现在可以用 ChatGPT 创建自定义播放列表和查找歌曲。
Apple Music 的推荐算法一直是槽点，或许这次能靠 AI 翻身。
Apple Music 现在可以用 ChatGPT 创建自定义播放列表和
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YouTube 竟然整出了个 Playables Builder （ AI 游戏开发）。
底层是 Google 最新的 Gemini 3 Pro，这玩意儿离谱到什么程度？你给它一段话、几张图，甚至直接喂一段视频，它就能给你吐出一个能玩的交互游戏原型。 • 成本低得吓人：比起 Claude，Gemini 3 的编码成本直接砍掉 20 倍。 • 多模态逻辑：它不只是生成贴图，空间推理能力挺强，方块堆叠、横版动作这些逻辑它自己就能盘明白。 • 闭测现状：几个头部内测博主已经做出了采矿和益智类小游戏，虽然画质还没法跟 3A 比，但这种“零门槛”的冲击力太强了。 这绝对是独立开发者的福音，拿它来快速跑原型、测玩法。 我感觉游戏行业的门槛要被这波 AI 彻底踹翻了，以后人人都是策划。 大家觉得 AI 做的游戏，会有“灵魂”吗？👇 #AI工作流 #独立开发 #YouTubePlayables #Gemini3
刷到小米把 MiMo-V2-Flash 给开源了。
代码能力直接硬刚 Claude Sonnet 4.5，但推理成本只有人家的 2.5%。最离谱的是它的生成速度，每秒 150 个 token，我跑了一下确实快得像开了挂。 技术上： • MoE 架构：309B 的大块头，干活时只动 15B 脑细胞，省电还贼快。 • 多令牌预测：以前 AI 是一次憋一个字，这货一次能吐 3 个左右，配合 SGLang 框架简直是丝滑。 • MIT 协议：这点真的吹爆，雷总这次太大气了，代码权重全给，随便商用。 100 万 token 才 2 块钱，还要啥自行车？ #AI工作流 #小米MiMo #独立开发 #开源模型
美团 LongCat-2.5发布了。
1.6T 总参、激活约 48B，原生多模态，主推长程智能体，全程国产算力训练。 图像量化成多级离散 token，Visual Coding 与 3D 受益。 大规模长程 RL，把失败轨迹转成可验证训练任务。 W4A4 推理，prefill 吞吐提升 43%。 官方自测介于 Claude-Opus-4.8 与 Opus-5 之间。
商汤开源 SenseNova Loop-9B-Preview。
它不堆参数，堆"层数"。32 层解码器，中间 4–27 层同权重跑两遍 → 前向 56 层计算，只存 9B。 自测 BIRD-Dev 71.38、AutomationBench 13.72，超 Qwen3.5-27B；Terminal Bench依旧落后。
