Google还是太超前了，YouTube Shorts 上线了"用我的 AI 头像生成视频"功能
创作者只要录制一段"真人自拍"（读几句提示词采集人脸和声音），就能克隆出一个超写实的数字分身。
以后只需要输入文字脚本，AI 就能用你的脸和声音自动生成 8 秒的 Shorts。
所有 AI 生成的视频都会打上 SynthID 和 C2PA 水印，头像数据只有你自己能用，3 年不用自动删除。目前全球上线（欧洲除外），18 岁以上且有 YouTube 频道的用户可用。
Google还是太超前了
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我把 openclaw 换成了 hermes，龙虾圈的"爱马仕"了解下
年前玩 OpenClaw 玩了三个月，试了 Hermes 两天后，我直接把主力切过来了。 打个比方，OpenClaw 像是个毛坯房，水电通了能住，但想舒服得自己铺地板、搞插件。Hermes 则是精装房，拎包入住，物业还会自己修东西。 几个用下来的真香体验： - 不折腾：跑长任务从来不“失联”，不用总去问“还在跑吗”。 - 能进化：它会自动把复杂的操作存成技能，下次直接调；报错了还会自己修 Skill，不用人管。 - 巨省钱：对模型不挑食，我用 qwen3.6-plus 依然丝滑，API 费用比之前省了一大截。 - 记性好：记忆是带索引的数据库，不是无限膨胀的记事本，越用越懂你。 想折腾细节选 OpenClaw，想省心省事、长任务靠谱，Hermes 目前是开源圈里最好的选择。 项目地址： https://github.com/nousresearch/hermes-agent
阿里百炼龙虾套餐（Coding Plan）新增了qwen3.6-plus
这个模型在llm arena code排行榜上位列第八，仅次于claude、gpt、gemini。
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。
