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Gemini 应用集成 Lyria 3 模型，支持 AI 音乐生成功能 Gemini 应用正式集成由 DeepMind 开发的 Lyria 3 音乐生成模型，该功能目前处于 Beta 测试阶段，面向全球 18 岁以上用户开放，支持英语、日语、韩语等多种语言。用户可通过文本描述、图片或视频素材，在 30 秒内生成包含自动歌词、人声及编曲的完整音轨。系统支持自定义曲风与节奏，并利用 Nano Banana 技术生成配套封面。 为规避版权风险，该模型禁止直接模仿特定艺人，且所有生成内容均嵌入 SynthID 数字水印以供溯源识别。 The Verge | 9to5Google | TechCrunch 🍀在花频道🍵茶馆聊天📮投稿

印度一大学将中国机器狗当作自研成果展示 印度一所大学教授在AI峰会上将一款中国制造、可商购的机器狗称为校方自研成果。知情人士称，校方因此被要求撤展。印度人工智能影响力峰会本周在新德里举行，在峰会现场，加尔戈蒂亚斯大学传播学教授辛格接受印度国营电视台采访，在展示一只机器狗时说：“请认识 Orion，这是由加尔戈蒂亚斯大学卓越中心研发的。”相关视频随后在社媒迅速传播，不少网民指出，“Orion”实为宇树科技生产的Unitree Go2四足机器人，市场售价约2800美元。事后，加尔戈蒂亚斯大学与辛格均出面澄清，强调这一机器人并非校方自主研发，学校也从未宣称它为自研成果。 —— 新加坡联合早报、彭博社

机器人在北京台春晚首秀包饺子技艺 北京台春晚上，机器人首次完成包饺子表演，以 0.8 秒一个的速度捏合面皮，甚至能在饺皮上留下清晰指纹印痕。这一技艺依靠 21 个关节自由度的精密协作实现。 睿尔曼 RealBOT 轮式折叠机器人展现更强适应能力，通过 6D 视觉定位系统以 0.1 毫米精度识别玻璃反光面，柔性夹爪中的压力传感器实时调节握力，突破了透明物体抓取难题。北京理工大学测试显示，机器人包饺子成功率已达 92.7%，远超 2024 年实验室阶段的 43%。阿里巴巴达摩院 RynnBrain 项目为机器人赋予中断记忆能力，可保存面皮 128 个形变参数并无缝衔接操作。 快科技 🍀在花频道🍵茶馆聊天📮投稿

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Presenting the GLM-5 Technical Report! http://arxiv.org/abs/2602.15763 After the launch of GLM-5, we’re pulling back the curtain on how it was built. Key innovations include: - DSA Adoption: Significantly reduces training and inference costs while preserving long-context fidelity - Asynchronous RL Infrastructure: Drastically improves post-training efficiency by decoupling generation from training - Agent RL Algorithms: Enables the model to learn from complex, long-horizon interactions more effectively Through these innovations, GLM-5 achieves SOTA performance among open-source models, with particularly strong results in real-world software engineering tasks. https://x.com/Zai_org/status/2023951884826849777

人工智能公司 Anthropic 发布 Sonnet 4.6 Anthropic公司发布了其中型 Sonnet 模型的新版本，保持了公司四个月的更新周期。在宣布新模型的帖子中， Anthropic 公司强调了在编码、指令遵循和计算机使用方面的改进。Sonnet 4.6 将成为免费套餐和专业套餐用户的默认模型。Sonnet 4.6 模型的测试版将包含 100 万 token 的上下文窗口，是此前Sonnet可用最大窗口大小的两倍。这家美国人工智能公司将这一新的上下文窗口描述为“足以在单次请求中容纳整个代码库、长篇合同或数十篇研究论文”。此次发布距离 Opus 4.6 推出仅两周时间，而更新的Haiku模型可能会在未来几周内推出。 —— Techcrunch

https://x.com/i/status/2023790799666770361

【《武 BOT》快来！机器人也会中国功夫了！【总台春晚】】 https://www.bilibili.com/video/BV13yZuB4EzD/

新年快乐 🕹

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新的深度指纹检测方法可以轻易识别伪装TLS连接 即连续爆出的两个严重漏洞后，伪装TLS连接工具uTLS现在有一个更大的问题。 [ 1 , 2 ] 新的研究报告了一种同时针对 TLS 客户端与服务器识别方法。它证明仅仅模仿 TLS 握手包的表面特征已经不足以躲避检测。GFW 将可以在更深层维度区分“真浏览器”和“伪装工具”。 新的攻击方法不再仅仅依赖 TLS 握手阶段的明文特征（如 Cipher Suites 列表），而是通过分析 TLS 协议栈在处理非标准、边缘情况或错误注入时的具体行为反应来进行识别。以前工具只需要由 ClientHello 看起来像 Chrome 就能骗过检测。现在，如果它们不能完美模仿 Chrome 在面对网络错误、丢包或恶意注入行为就会被立即识破。 GFW 可以直接部署规则，对于特征符合“伪造 Chrome”的数据包进行阻断。因为真正的 Chrome 不会出现这种逻辑矛盾，误杀率极低。GFW 可以向客户端发送一个特制的“警告 Alert”或“无效 TLS 版本包”。如果客户端是真正的 Chrome，它可能会忽略或返回特定的 Alert。如果客户端是伪装工具（但底层是 Golang 网络栈），它可能会立即断开连接或返回不同的错误码。 这种方法有可能为流量审查方提供了一套更高级的武器库。对于依赖 uTLS 进行伪装的代理工具提出了强大挑战。 第三方解读版本 ｜ 研究报告原文 [消息等级 Level C2 · 简要]