1. 阿里巴巴投30億元啟動“千問”項目，重塑消費習慣

阿里巴巴投入30億元啟動“千問”項目，旨在通過AI技術(shù)重塑用戶消費習慣，并挑戰(zhàn)現(xiàn)有APP模式，推動AI與實際交易鏈路的深度融合。

→早讀課解讀：電商巨頭正以巨額投入，通過“千問”項目探索以自然語言交互為核心的“對話即交易”新范式，意圖繞過傳統(tǒng)APP的復雜界面與操作，直接以AI理解用戶需求并完成服務(wù)閉環(huán)。

→行動建議：內(nèi)容創(chuàng)作者、服務(wù)提供商可關(guān)注其開放能力，思考如何將自身服務(wù)轉(zhuǎn)化為可被AI調(diào)用的“技能”；用戶可嘗試適應(yīng)更直接的對話式消費。

2. 靈光App升級“閃應(yīng)用”，集成API工具提升效率

靈光App通過升級“閃應(yīng)用”功能，新增了“上傳圖片生應(yīng)用”和“桌面小組件”，并集成了近20項API工具，提升了用戶創(chuàng)建個性化小工具的效率和體驗。

→早讀課解讀：無代碼應(yīng)用生成從“文字描述”擴展到“視覺輸入”，通過集成豐富的API工具和桌面小組件，讓普通人能像搭積木一樣構(gòu)建實用工具，極大提升了個人生產(chǎn)力工具的創(chuàng)造自由度與使用黏性。

→行動建議：非技術(shù)背景的業(yè)務(wù)人員、運營人員可嘗試利用此功能，將重復性工作流程（如數(shù)據(jù)監(jiān)控、內(nèi)容同步）快速轉(zhuǎn)化為自動化小工具，提升日常效率。

3. 階躍星辰發(fā)布專為Agent設(shè)計的開源模型Step 3.5 Flash

階躍星辰發(fā)布新一代開源基座模型 Step 3.5 Flash，專為 Agent 場景設(shè)計。模型采用稀疏 MoE 架構(gòu)，具備 1960 億參數(shù)，每個 token 僅激活約 110 億參數(shù)，支持 256K 上下文長度。

→早讀課解讀：模型架構(gòu)針對智能體任務(wù)進行專項優(yōu)化，在保持超大規(guī)模參數(shù)容量的同時，通過稀疏激活機制實現(xiàn)高能效推理與超長上下文處理，為復雜、長鏈條的智能體應(yīng)用提供了理想的底層模型。

→行動建議：開發(fā)復雜智能體、自動化工作流應(yīng)用的團隊可重點評估此模型，尤其適合需要處理長文檔、多步驟規(guī)劃與決策的場景。

4. Vidu Q3發(fā)布，專為影視級短視頻創(chuàng)作設(shè)計

Vidu Q3 作為全球首個支持16秒音視頻直出的AI視頻生成模型，專為漫劇、短劇、影視劇創(chuàng)作設(shè)計。模型實現(xiàn)聲畫同步高清直出，支持多鏡頭自由切換、多語言對話與文字渲染，具備電影級視聽張力。

→早讀課解讀：AI視頻生成正從“生成素材片段”邁向“直接輸出準專業(yè)級敘事短片”，在時長、畫質(zhì)、音畫同步及鏡頭語言上滿足影視工業(yè)的初步要求，大幅降低短片創(chuàng)作門檻。

→行動建議：短視頻創(chuàng)作者、小型影視工作室、廣告公司可嘗試用其快速制作劇情短片、產(chǎn)品廣告等，低成本產(chǎn)出高質(zhì)量視頻內(nèi)容。

5. xAI發(fā)布Grok Imagine 1.0，提升AI視頻生成質(zhì)量與效率

馬斯克旗下xAI公司發(fā)布Grok Imagine 1.0，實現(xiàn)AI視頻生成技術(shù)重大突破。該版本支持生成10秒720p高清視頻，音頻質(zhì)量顯著提升，大幅縮短高質(zhì)量視頻創(chuàng)作時間。

→早讀課解讀：頂級AI實驗室在視頻生成的畫質(zhì)、音質(zhì)與生成速度上取得同步突破，使得高質(zhì)量短視頻的快速產(chǎn)出成為可能，加速了AI視頻在社交、營銷等場景的普及。

→行動建議：社交媒體運營、內(nèi)容營銷團隊可關(guān)注此類工具，用于快速制作吸引眼球的高清短視頻內(nèi)容，提升內(nèi)容更新頻率與視覺質(zhì)量。

6. 宇樹科技開源機器人專用VLA大模型UnifoLM-VLA-0

宇樹科技宣布開源視覺-語言-動作大模型UnifoLM-VLA-0。模型基于Qwen2.5-VL-7B架構(gòu)，通過340小時真機數(shù)據(jù)訓練，融合2D/3D空間感知與動力學預(yù)測能力，突破傳統(tǒng)VLM在物理交互中的局限。

→早讀課解讀：機器人專用大模型開源，結(jié)合了視覺語言理解與真實的物理交互數(shù)據(jù)，使機器人能更好地理解指令并與物理世界進行安全、精準的交互，是具身智能落地的關(guān)鍵一步。

→行動建議：機器人研發(fā)人員、高校實驗室可基于此模型，加速開發(fā)能理解自然語言指令并完成復雜操作任務(wù)的機器人原型。

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