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1、微信宣布小程序成长计划正式接入 Hy3 preview

微信宣布小程序 " 成长计划 " 正式接入 Hy3preview 模型，通过更强大的 AI 能力提升开发者在小程序生态内的智能化开发与运营体验，同时降低技术门槛，助力核心功能的优化和升级。

【AiBase 提要 :】

微信小程序 " 成长计划 " 正式接入 Hy3preview 模型，提升 AI 能力。

提升开发者在小程序生态内的智能化开发与运营体验。

降低开发者的技术门槛，助力 AI 助手、内容自动化生成等功能。

2、月之暗面发布 Kimi WebBridge，让 AI 代替你轻松操作浏览器！

月之暗面推出了一款名为 Kimi WebBridge 的全新浏览器插件，旨在利用人工智能技术，帮助用户实现更加智能化的浏览体验。该插件能够像人类一样操作浏览器，支持登录、点击、滑动、输入等多种操作，从而自动化处理繁琐的任务。Kimi WebBridge 的工作原理相当有趣，它能够利用用户的登录状态、Cookies 和账号信息，执行诸如填写表单、提取信息、跨站点整合内容等一系列操作。

Kimi WebBridge 是一个新推出的 AI 浏览器插件，能够像人类一样自动执行各种浏览操作。

该插件支持信息整理和复杂操作自动化，极大提高工作效率，尤其适合需要执行重复性任务的用户。

️ 用户可以根据具体需求创建专用 CLI 工具，以便更高效地完成特定任务，节省时间和精力。

3、QQ 浏览器联手腾讯元宝上线高考 AI Skill，推出首个高考咨询师 Agent

QQ 浏览器与腾讯元宝联合推出高考 AI Skill，旨在解决考生志愿填报中的信息差和数据权威性问题，同时推出首个高考咨询师 Agent，提升招考信息的处理效率。

高考 AI Skill 上线，提供地区分数线与一分一段查询功能。

推出首个高考咨询师 Agent" 元宝高考通 "，解决志愿填报信息差问题。

整合权威数据，提升招考信息处理效率。

4、阿里云发布 Qoder1.0: 从 AI IDE 进化为智能体自主开发工作台

阿里云发布 Qoder1.0，标志着产品从传统 AI IDE 向 " 智能体自主开发工作台 " 的战略跨越，通过全新的 Agent-first 工作范式，解放开发者从繁琐工程细节中，并实现全流程任务的自主完成。

Qoder1.0 通过引入 Quest 独立视窗，实现了任务管理、状态追踪与产物审查的集成化。

新版本首创团队级知识引擎，提升代码保留率并降低 Token 消耗。

专家团模式允许用户根据业务场景打造专属的规划、编码与测试团队。

5、百度成立 " 模型委员会 " 统筹大模型全局，年轻研究员掌舵，推动技术与应用一体化

百度成立模型委员会，由年轻研究员组成，旨在统筹大模型全局，推动技术与应用一体化，提升组织效率和竞争力。

百度成立模型委员会，统筹大模型全局，推动技术与应用一体化。

年轻研究员掌舵，具备复合经验，确保技术演进与产品需求同频共振。

通过高效闭环的组织能力，加速实现 " 一个模型、多端复用、快速迭代 " 的敏捷开发模式。

6、Codex 登陆 ChatGPT 移动端：开发者 " 口袋里的编程助手 "，免费策略背后的生态野心

文章探讨了 OpenAI 将 Codex 集成至 ChatGPT 移动端的意义，分析了其移动专属体验、免费策略以及与同类产品的竞争对比，强调了其对开发者工作流的范式迁移影响。

移动端专属体验：针对手机场景深度适配，交互更轻量、决策更高效、输入更灵活。

免费开放策略：通过零门槛降低使用阻力，快速培养用户依赖，构建壁垒。

竞争对比：连接稳定性成为突出优势，可靠性是专业用户最看重的底线。

7、告别只会聊天的 AI：百灵大模型开源 Ring-2.6-1T，主打真实复杂任务闭环

百灵大模型正式开源其万亿级旗舰思考模型 Ring-2.6-1T，旨在解决大模型在真实生产环境中执行力不足的问题。该模型通过增强 Agent 执行能力、引入可调节推理机制以及异步强化学习架构，实现了技术上的三大突破，标志着 AI 从单一对话交互向具备自主规划与工具协作能力的执行引擎的质变。

Ring-2.6-1T 提升了 Agent 执行能力，在基准测试中达到开源 SOTA 水平。

引入 'Reasoning Effort' 可调节机制，支持 high 与 xhigh 推理强度，平衡成本与性能。

采用异步强化学习架构结合 ' 棒冰算法 '，提升万亿级模型训练稳定性与资源利用率。

8、xAI 发布 Grok Build 早期测试版：针对复杂编程的 " 规划型 " 智能体

xAI 发布了名为 Grok Build 的早期测试版编程智能体，旨在为软件工程和复杂编程任务提供更深度的自动化支持。该工具强调 " 先规划后执行 " 的工作流，解决了复杂项目中的逻辑编排难题。

Grok Build 强调 " 先规划后执行 " 的工作流，解决复杂项目中的逻辑编排难题。

支持原生终端运行，深度适配开发者的原生环境。

兼容无头模式，方便开发者将其集成到脚本或自动化的 CI/CD 流程中。