月之暗面申请注册KimiClaw商标 或有硬件大动作？

国内大模型领军企业北京月之暗面科技有限公司（Moonshot AI）近期在知识产权布局上有了新动向。据天眼查公开信息显示，该公司已提交了多枚“KimiClaw”商标的注册申请。

这些商标的国际分类涵盖了科学仪器、网站服务以及通讯服务等多个核心领域。目前，相关商标状态均处于“等待实质审查”阶段。这一动作引发了业内对于Kimi未来产品形态的诸多猜想，尤其是在科学仪器分类下的布局，是否预示着公司将从纯软件算法向硬件设备或更具象的物理交互产品延伸。

北京月之暗面科技有限公司成立于 2023 年 4 月，由杨植麟领衔创办。作为一家专注于通用人工智能领域的初创公司，其创始团队成员包括周昕宇、吴育昕等行业资深人士。公司的经营范围十分广泛，除了核心的人工智能基础软件与应用软件开发外，还涉及软件销售等业务。

自成立以来，月之暗面凭借其长文本处理能力在AI圈迅速走红。近期更有消息传出，公司即将完成一笔规模达 20 亿美元的新融资，估值有望突破 200 亿美元大关。随着资本的持续加码和“KimiClaw”等新商标的出现，月之暗面在人工智能生态链上的野心正逐步显露。

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腾讯混元Hy3preview上线两周Token调用量增至10倍，位居OpenRouter周榜第一

腾讯混元大模型近日公布Hy3preview上线两周后的运行数据，显示该模型在开发者生态中呈现出爆发式增长态势。 自发布以来，Hy3preview的Token调用总量已达上一代模型Hy2的10倍以上。数据监测显示，代码编写与智能体构建成为核心增长引擎，驱动腾讯内部WorkBuddy、Codebuddy及Qclaw等应用端的总调用量增幅突破16.5倍。

除了内部生态的强劲表现，Hy3preview在外部开发者市场同样占据领先地位。根据OpenRouter公开的周度数据显示，该模型在过去一周内不仅摘得Token调用量总榜与市场占有率的“双料冠军”，在编程辅助和工具调用（Tool Call）等高阶场景下的调用热度亦位居榜首。

腾讯混元负责人指出，Hy3preview研发初衷旨在强化实用性，通过在OpenRouter开启限免活动，团队成功在真实复杂场景中收集到了大量极具价值的开发者反馈。这种基于开源社区与开放平台的众测模式，正成为大语言模型（LLM）快速迭代的关键路径。

行业观察认为，Hy3preview在代码与工具调用场景的突破，标志着国产大模型正在从单纯的对话能力向具备生产力属性的“行动者”转型。随着调用量的指数级增长，海量真实数据反馈将进一步优化模型的逻辑推理与任务执行边界，加速国内大模型在B端应用及自动化工作流中的渗透效率。

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谷歌Gemma4 推理速度狂飙 3 倍，离线大模型时代真的来了

在开源模型领域投下“重磅炸弹”仅数周后，谷歌再次为其最强开源模型Gemma4 注入了强效“助推剂”。当地时间 5 月 5 日，谷歌正式发布了针对Gemma4 系列模型的多Token预测（MTP）起草器。这一技术突破利用推测解码架构，在不牺牲输出质量和逻辑能力的前提下，将模型的推理速度最高提升了 3 倍。

作为目前全球最受关注的开源模型之一，Gemma4 在发布后的短时间内下载量便已突破 6000 万次。而此次更新的核心目标，正是为了解决大语言模型在实际应用中长期存在的推理瓶颈，进一步压榨计算资源的效能。

技术拆解：如何实现“未卜先知”的推理加速？

传统的语言模型推理往往受限于显存带宽。简单来说，处理器在生成文本时，需要耗费大量时间将数百亿个参数从显存搬运到计算单元，这种“搬运”速度远低于计算速度，导致硬件资源在大部分时间处于闲置状态，进而产生明显的回复延迟。

为了攻克这一痛点，谷歌引入了推测解码技术。其工作原理可以理解为一种“主从配合”模式：系统会将Gemma 4 31B等重型目标模型与轻量级的MTP起草器配对。起草器会利用闲置算力提前预测未来可能出现的多个Token（字符），随后由性能更强的主模型进行并行验证。一旦预测匹配，模型就能在单次计算中直接确认整个序列，从而大幅缩短了文本生成的时间。

实测表现：Apple Silicon与消费级显卡受益显著

根据官方公布的测试数据，这种加速效果在本地设备上表现尤为亮眼。在Apple Silicon芯片环境下，当batch sizes设定在 4 至 8 之间时，Gemma 4 26B模型的本地运行速度提升了约2. 2 倍。

这意味着，开发者现在可以在个人电脑或普通的消费级显卡上，更流畅地运行复杂的离线编程助手或智能体工作流。此外，由于推理效率的提升，边缘设备的能耗也随之显著降低，为移动端AI应用的普及扫清了障碍。

AI应用的边界再次拓展

此次技术更新主要针对低延迟需求极高的场景，如即时聊天机器人、自动化编程工具以及各类自主智能体。谷歌通过MTP起草器证明，即便在资源受限的硬件环境下，开发者依然能够部署最先进的语言模型，且无需在响应速度和计算精度之间做“二选一”。

随着推理成本和门槛的进一步降低，Gemma4 及其配套技术的演进，正将AI从云端推向更广泛的个人计算终端。

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千问PC端上线AI语音输入，各类应用里“开口”直接用千问

5月7日，千问在PC端上线AI语音输入能力，用户通过快捷键即可在各类桌面应用中直接使用。千问语音输入法支持对口语内容去语气词、纠错、格式化整理等，能够基于上下文智能回复，还可直接下达创作、问答、翻译等指令。

千问语音输入展现出极强的语义解析能力。以一段夹杂口误的口语为例:“王总，会议定在两点……不对三点，地点在老会议室，记得带那份……市场调研报告。”千问可实时过滤“那个”、“额”等冗余词并修正口误，直接输出结构化文本:“王总，会议定在下午三点，地点为老会议室，请带上市场调研报告。”

对口语化表达的重构不仅限于文字精简，更在于逻辑纠错与结构化整理。用户在撰写周报或纪要时，即便表达逻辑跳跃，千问也能基于上下文进行语义归纳。例如，用户散乱地口述一段工作进展，千问可自动将其整理为要点清晰的结构化周报。

在进行办公或者创作时，用户无需离开编辑器就可以通过语音指令使用千问。比如，若想要在文中插入去年GDP数据，直接说“帮我插入2025年全国GDP数据”。在浏览网页或者阅读专业英文论文时，遇到不清楚的地方，划选后说“帮我解释一下”“帮我翻译一下”，千问会自动解释或者翻译。

在钉钉、微信或者邮件的场景，用户也可要求千问根据上下文自动生成回复。例如，要回复客户的英文邮件，用户中文简单口述要求，千问即可在输入框生成格式正确的英文邮件回复。

目前，千问语音输入法功能已经全面开放，所有用户可以通过千问PC端免费使用这一功能。

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OpenAI 联合英伟达等巨头发布 MRC 协议，重塑大规模 AI 训练网络架构

昨日，OpenAI 正式发布公告，宣布联合 AMD、博通（Broadcom）、英特尔、微软及英伟达(NVIDIA)等五大行业巨头，共同推出多路径可靠连接（MRC）协议。该协议旨在解决大规模 AI 训练中极易出现的网络延迟与故障问题，并已通过开放计算项目（OCP）向全球行业开源。

击碎“单点故障”:从三层架构到两层设计的跨越

在传统的 AI 模型训练过程中，网络拥塞或单条链路的微小故障，往往会像推倒多米诺骨牌一样，导致数万块 GPU 进入闲置等待状态，造成巨额的算力浪费。

为了从根本上提升系统的韧性，MRC 协议引入了多平面网络设计。它巧妙地将单一的800Gb/s 接口拆分为多个更小的链路，通过这种结构优化，系统仅需两层交换机即可支撑约13.1万块 GPU 的庞大集群。相比传统的双层或四层架构，这一改动不仅大幅减少了物理组件数量和能耗，还显著降低了建设成本。

流量调度新方案:数据包“喷淋”与微秒级自愈

除了架构上的精简，MRC 在流量分配上也展现了全新思路。它采用了自适应数据包喷淋技术，打破了传统的单路径传输模式，将任务数据包打散并分发至数百条路径进行并行传输。即便数据包在传输过程中乱序到达，接收端也能精准重组，从而有效避开了核心网络的局部拥塞。

在网络控制方面，MRC 抛弃了复杂的动态路由协议（如 BGP），转而采用 SRv6源路由技术。这意味着发送端可以直接指定路径，交换机只需执行简单的静态转发。这种设计将网络故障的恢复时间从以往的“秒级”直接压缩到了“微秒级”，让系统在面对链路抖动时几乎能做到“无感自愈”。

落地实测:超级计算机的“防抖”利器

目前，MRC 协议已在英伟达 GB200超级计算机以及甲骨文（Oracle）云基础设施中投入实际应用。实测数据证明，在真实的训练场景下，即使面临链路抖动或交换机重启等突发情况，MRC 也能自动绕过故障点，确保复杂的训练任务不被中断。

这一协议的开源，标志着 AI 基础设施正从“暴力堆料”向“精细化架构”转型。通过巨头间的协作，AI 训练网络正变得更加坚韧、高效且灵活。

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Anthropic 联手 SpaceX 豪掷算力，Claude 付费用户迎来“无限速”时代

近日，人工智能领域领军企业 Anthropic（下称“A 社”）宣布了一项重磅消息：得益于算力资源的重大突破，所有 Claude 付费订阅用户的 5 小时使用配额速率将正式翻倍。这意味着 Claude Code Pro、Claude Max、Claude Team 以及企业版用户，在原本的使用周期内将获得两倍的响应速度。

此次升级的核心不仅在于速率的提升，更在于“高峰期限制”的终结。此前，为了平衡服务器负载，付费用户在用量高峰时段常会遭遇速率下调。而现在，随着算力瓶颈的消解，这一限制已被彻底取消。同时，针对开发者群体的 Claude Opus API 调用速率也得到了大幅上调，旨在为高强度开发场景提供更稳定的支持。

算力背后的“跨界援军”：马斯克的 Colossus 算力集群

A 社此次能够如此“大方”地回馈用户，底气源自与 SpaceX 签署的一项深度合作协议。据悉，由于埃隆·马斯克旗下的 xAI 人工智能数据中心此前存在利用率冗余，这些顶尖的硬件资源已通过 SpaceX 平台转租给 A 社使用。

目前，A 社已正式接入位于美国孟菲斯的 Colossus 1 超级计算中心，并获准使用其全部 300 兆瓦的计算能力。这一算力“活水”的引入，精准解决了 Claude Code 因用户量激增而长期面临的计算资源荒，也让此前被迫采取的种种“节流”措施成为历史。

从地面到太空：未来将启用轨道 AI 数据中心

更令人瞩目的是，A 社与 SpaceX 的合作并未止步于地面。双方已开始联合研发数 GW 规模的“轨道人工智能数据中心”。尽管这一项目目前仍处于起步阶段，但其愿景极其宏大：SpaceX 计划在未来几年内，利用太空环境中无穷尽的太阳能资源，为这些漂浮在轨道上的服务器提供持续且低成本的电力供应。

这种从物理层面上寻找解决方案的思路，不仅展示了 A 社维持产品快速扩张的决心，也预示着人工智能竞争的下半场可能将从传统的地面机房转向广袤的太空。

对于普通订阅用户而言，最直观的改变已经发生——更流畅的交互、更高的配额、以及不再受限的高峰时段，Claude 的使用体验已迈向一个全新的阶段。

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腾讯发布OpenSearch-VL：开源多模态深度搜索 agent 的“全家桶”方案

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Telegraph

腾讯发布OpenSearch-VL：开源多模态深度搜索 agent 的“全家桶”方案

 随着多模态大语言模型（MLLMs）的飞速发展，如何让模型从“被动理解图片”进化为“主动寻找证据并推理”的智能体(Agent)，已成为当前 AI 领域竞争的核心。然而，由于高质量训练数据、自动化轨迹合成路径以及详细训练配方的缺失，顶尖的多模态搜索智能体一直难以被开源社区复现。 为了打破这一僵局，来自腾讯混元（Tencent Hunyuan）联合加州大学洛杉矶分校(UCLA)、香港中文大学等机构的研究团队正式发布了 OpenSearch-VL。这是一个完全开源的路线图，旨在通过强化学习（RL）技术打造具备前沿能力的深度搜索智能体。

↩️ #Tip #Claude

Agent Copilot:

#Update #Claude Anthropic 宣布，由于与 SpaceX 合作将大幅提升算力，Claude Code 的配额现已提高： - Pro、Max、Team 的 5 小时 Claude Code 配额翻倍 - 高峰时段的额度限制移除 - 大幅提升 Opus 的 API 请求频率限制 官方文档：https://www.anthropic.com/news/higher-limits-spacex

#Tip #Claude

这一变化并不涉及对每周配额的调整。

Claude Code 团队成员 Thariq 宣称在新的算力正式投入使用后会考虑调整周配额。

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OpenAI 巨资布局 AI 算力 500 亿美元投入引发行业军备竞赛

在快速发展的人工智能领域，OpenAI 近日宣布将投入高达 500 亿美元用于提升计算资源，这一消息在相关法律案件中由 OpenAI 总裁 Greg Brockman 披露。这一巨额投资预计将在 2026 年实现，彰显了当前 AI 大模型训练和推理对算力需求的激增。

数据表明，OpenAI 在算力上的支出与 2017 年的约 3000 万美元相比，已经增长了数千倍。这一转变标志着生成式 AI 从早期的实验阶段走向大规模商业化，需求迅猛增长。如今，ChatGPT 等产品的运行、模型训练以及企业 API 服务都依赖于庞大的 GPU 集群和云计算基础设施。

业内专家指出，这 500 亿美元的投资不仅包括模型训练费用，还涵盖了全球用户日常调用的推理成本以及对更大规模模型持续研发的投入。随着用户数量不断增加，AI 公司的 “算力账单” 也在同步攀升。

更令人瞩目的是，OpenAI 还透露了其长期发展目标：到 2030 年，累计计算投入可能高达 6000 亿美元。这意味着，未来几年，AI 行业的竞争将从算法能力转向算力资源及基础设施的控制权。

与此同时，整个行业正步入 “算力军备竞赛”，包括微软、谷歌、亚马逊等科技巨头都在大规模扩建数据中心，争相锁定 GPU 供应，以确保在下一代 AI 竞争中保持领先。分析人士认为，这一趋势将进一步推高全球 AI 基础设施的投资规模，为行业带来新的发展机遇。

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马斯克女友出庭作证 指其曾希望OpenAI成为特斯拉子公司

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马斯克女友出庭作证 指其曾希望OpenAI成为特斯拉子公司

美国科技亿万富翁埃隆·马斯克的现任伴侣希冯·齐里斯周三出庭作证，接受质询，被问及她是否在担任OpenAI董事会成员期间向马斯克“泄露”信息。齐里斯在加州奥克兰作证时表示：“我始终致力于让人工智能造福人类。”一位OpenAI高管指控齐里斯在担任该机构董事期间，未披露马斯克是她双胞胎孩子的父亲。 现年40岁的齐里斯于2016年通过OpenAI结识了马斯克。当时，她拒绝了OpenAI提供的首席运营官职位，转而担任顾问。2020年，在马斯克停止向这家卷入法律纠纷的非营利组织捐款后，齐里斯加入了OpenAI的董事会。…

OpenAI联合多家巨头发布MRC开放网络协议

5月6日，人工智能公司OpenAI宣布与AMD、博通、英特尔、微软以及英伟达达成合作，正式发布名为“多路径可靠连接”（Multipath Reliable Connection，MRC）的新型开放网络协议。该协议旨在提升大型AI训练集群的运行速度与可靠性，通过减少GPU的闲置浪费，显著优化计算效率。目前，MRC已全面部署于OpenAI公司所有用于训练前沿模型的大型超级计算机中，包括位于美国得克萨斯州阿比林的甲骨文云基础设施站点以及微软的Fairwater超级计算机集群。

—— 界面新闻

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重走回头路 微软在Windows 11中测试Windows 10式的小任务栏

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重走回头路 微软在Windows 11中测试Windows 10式的小任务栏

微软已经在 Windows 11 预览版本中开始测试类似 Windows 10 的小尺寸任务栏，这一特性此前在 2021 年 Windows 11 首发时被彻底移除。当时，用户无法再通过系统设置随意调整任务栏尺寸或位置，甚至连拖拽文件到任务栏图标的经典操作也一度缺席，直到用户强烈反弹后微软才陆续补回部分功能。如今，在 Windows 11 Build 26300.8346 中，已经出现了小任务栏的早期原型迹象，例如 Widgets 小组件按钮会在启用小任务栏时显示更小的天气图标，整体视觉高度更接近 Windows…

微软决定在用处不大的场景下减少Windows 11中的Copilot的出镜次数

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微软决定在用处不大的场景下减少Windows 11中的Copilot的出镜次数

过去两年里，Windows 生态几乎成了微软人工智能雄心的巨型广告牌，但如今这种“把AI强塞给所有人”的时代正在悄悄退场。 真正的转折信号并非来自一份精心打磨的官方新闻稿，而是来自一条随后被删除的 X 帖子。 本周早些时候，Xbox CEO Asha Sharma 宣布对 Xbox 业务高层团队进行大幅调整，称要让这一游戏品牌“回到正轨”。 在她随后发布的一份公开声明中，她直接放话：“作为这一调整的一部分，你们会看到我们开始淘汰与未来方向不相符的功能。我们会开始逐步下线移动端上的 Copilot，并停止为主机端…

微软承认Windows 11仍构建在90年代的Win32之上

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微软承认Windows 11仍构建在90年代的Win32之上

当你在 Windows 11 中右键点击一个文件或启动传统桌面应用时，其实仍在与诞生于商业互联网之前的旧代码打交道：最早可追溯到 Windows 95 时代的 Win32 API 依然是当今最流行桌面操作系统的重要基础层，而按照微软高层的说法，这原本并不在公司的长期规划之内。 在最近由微软官方 Dev Docs 账号发布的一段视频中，微软 Azure 首席技术官、Sysinternals 套件创始人 Mark Russinovich 直言，Win32 能在 2026 年依旧是“一等公民”级别的 API，…

Claude付费订阅5小时配额速率翻倍 高峰期速率限制取消

A 社日前宣布所有 Claude Code 付费订阅用户的 5 小时使用配额速率全部翻倍，同时取消 Claude Code Pro 以及 Claude Max 账户的高峰时段速率限制，以及适用于开发者的 Claude Opus API 调用速率也大幅度提高，这些变更的根本原因是 A 社已经找到新的算力集群。

此前就有消息称埃隆马斯克旗下的 xAI 人工智能数据中心利用率太低，因此这些数据中心可能会将算力租借给其他公司，此次 A 社获得的算力支持就是来自 xAI 位于美国孟菲斯的超级计算中心，具体来说 A 社将可以使用 Colossus 1 数据中心全部的 300 兆瓦计算能力。

由于 Claude Code 使用增长速度极快，这导致 A 社长期以来都面临计算能力严重不足的问题，为了缓解算力不足 A 社工程师想出各种办法结果还给开发者带来不好的体验，所以最终解决办法还是要找到更多算力，这也有助于 A 社产品继续保持快速扩张。

xAI (以及 X/Twitter) 目前都已经被合并到 SpaceX 公司，所以此次 A 社是与 SpaceX 签订的合作协议，后续 A 社还将与 SpaceX 合作开发数 GW 的轨道人工智能数据中心，不过现阶段轨道人工智能数据中心还在起步阶段，SpaceX 的目标是在未来几年利用太空无穷尽的太阳能资源为轨道数据中心提供持续电力供应。

在获得算力支持后 A 社也非常大方的直接提高 Claude 付费订阅用户的配额速率，如本文开头所说，Claude Code 5 小时使用配额直接翻倍，这项政策适用于 Claude Pro、Claude Max、Claude Team 以及基于席位的企业版套餐。

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Arm 预计明年 AI 芯片销售将达 20 亿美元

英国半导体公司 Arm 近期宣布，预计其首款自主研发的人工智能（AI）芯片将在明年实现 20 亿美元的销售额。这款芯片在市场上获得了强烈的需求，标志着 Arm 在 AI 领域的重要进展。作为软银支持的公司，Arm 在全球半导体市场中占据了重要位置，其技术广泛应用于各种电子设备中。

这款新芯片的推出正值 AI 技术迅速发展的时期，多个行业对高效能计算需求日益增长。Arm 的首席执行官表示，该芯片不仅性能卓越，还具备出色的能效，能够满足客户对高性能计算的需求。这也使得 Arm 在竞争激烈的 AI 芯片市场中脱颖而出。

根据 Arm 的预测，这款 AI 芯片将为公司的整体收入增长提供重要支撑。随着越来越多的企业和机构开始重视人工智能技术，Arm 的市场前景显得尤为乐观。公司表示，已经与多家科技巨头达成合作，进一步推动芯片的普及应用。

Arm 的这一进展不仅对自身发展具有重大意义，同时也为整个半导体行业注入了新的活力。业界人士普遍认为，随着 AI 技术的不断进步，未来芯片的需求将持续增加，而 Arm 的积极布局将有助于其在未来的竞争中占据更为有利的地位。

划重点：

🌟 Arm 预计明年将实现 20 亿美元的 AI 芯片销售额。

🤖 新款 AI 芯片获得强烈市场需求，性能和能效突出。

📈 与多家科技巨头合作，推动芯片在各行业的应用。

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