01
科学
在最新一期全球超级计算机排行榜中，中国国家超级计算中心的“LineShine”系统以 2.198 Exaflops 的持续双精度性能位列第一。这是自 2017 年以来，中国超算首次夺回榜首位置。
此前排名第一的是美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室的 El Capitan，性能为 1.809 Exaflops。LineShine 也是首台仅凭 CPU 就突破 2 Exaflops 的超算。它没有使用 GPU，而是基于一款定制的 304 核处理器，总共 1379 万个核心，主频 1.55GHz，通过自研互联技术连接。系统功耗约 42.2 兆瓦，能效为每瓦 52.07 Gigaflops。
Top500 组织者杰克·唐加拉（Jack Dongarra）对《纽约时报》表示，这是一个令人印象深刻的系统，“他们通过开发不依赖 GPU 的系统超越了我们”。
本期榜单共有五台超算突破 Exascale 门槛：中国一台，美国三台，德国一台。美国橡树岭国家实验室的 Frontier 以 1.353 Exaflops 排在第三，阿贡国家实验室的 Aurora 以 1.012 Exaflops 位列第四，德国于利希超算中心的 Jupiter Booster 以 1 Exaflop 排在第五。Top500 指出，今年榜单呈现出显著的架构多样性，英特尔、AMD、英伟达等多种方案并存，没有单一技术路线主导。
由于政府限制，中国超算设计细节通常不对外公开。但据《纽约时报》报道，LineShine 的开发未使用公共资金，设计方因此认为可以正常提交测试。不过，CPU 制造商和芯片工艺等具体信息仍未披露。
02
安全
OpenAI 本周一启动了一项名为“修补星球”（Patch the Planet）的新计划，目的是帮开源社区减轻安全维护的负担。这个计划属于 OpenAI 在 5 月推出的 Daybreak 网络安全项目，合作方是安全公司 Trail of Bits。
简单来说，Trail of Bits 的安全工程师会直接对接开源项目维护者，先用 OpenAI 的 Codex Security 和 GPT-5.5-Cyber 等模型扫描代码，再由人工审核筛选出真正需要关注的漏洞，最后协助维护者开发补丁和测试流程。OpenAI 表示，这样做是为了让维护者不必在海量自动生成的告警里自己分辨真假漏洞。
计划启动第一周，Trail of Bits 的工程师已经和 19 个开源项目合作，发现了数百个潜在问题，其中 51 个被确认为有效漏洞，19 个已完成修复。首批参与的项目包括 cURL、NATS Server、pyca/cryptography、Sigstore、aiohttp、Go 项目、freenginx、Python 和 python.org 等。OpenAI 称后续会有更多项目加入。
开源软件是大量商业产品的基础，但维护者往往人手有限，难以应对日益增多的安全报告。“修补星球”试图把 AI 的发现能力与人工判断结合起来，先由安全工程师过滤一遍，再交到维护者手里，而不是直接把原始扫描结果丢给他们。
这个计划也被外界看作是对 Anthropic 类似安全工具的回应。不过 OpenAI 强调，Daybreak 的初衷是让安全防护从软件开发早期就嵌入进去，而不仅仅是事后找漏洞、打补丁。
03
产品
Anthropic 本周为 Slack 用户带来了一项新服务：Claude Tag。它不是一个需要单独打开的应用，而是一个常驻在频道里的 AI 身份，所有成员都可以通过 @Claude 来召唤它。
目前这项功能处于研究预览阶段，面向 Claude Enterprise 和 Claude Team 客户开放。
和此前已有的 Slack 集成不同，Claude Tag 增加了一层持续性的上下文和记忆。它会跟随频道里的对话，逐渐了解团队的工作内容。如果管理员授权，它还能从组织内其他频道自动收集相关信息。这意味着同一个频道里的人看到的始终是同一个 Claude，任何人都可以查看它正在处理什么，也能接着上一个人的对话继续往下问。
管理员可以为每个频道单独设定 Claude 的权限范围，包括它能访问哪些工具、信息和频道。比如，为法务团队配置的 Claude 不会把记忆混入工程团队的频道。
当被指派具体任务时，Claude Tag 会把任务拆解成几个阶段，利用可用的工具逐步完成，并在 Slack 线程里回复结果。它还有一种“环境模式”，可以主动在频道里发言，提醒团队关注来自其他部门的相关信息，或者跟进那些搁置了一段时间的任务。
Anthropic 表示，这种设计让人感觉像是在和一位真正的同事共事——它能在公开视野里产出工作成果，并且对背景的理解比以前更深。
企业级 AI 助手对组织上下文的掌握正变得越来越关键。微软通过 Copilot 和 Work IQ 利用 Microsoft Graph 做类似的事，Snowflake 和 Databricks 也在把自己的平台定位成支撑智能体调取隐性组织知识的后端，Glean 则在模型与企业数据之间构建理解公司上下文的智能层。Claude Tag 是这条路线上的一个新入口，直接嵌在团队日常沟通的地方。
04
评测
Meta 本周二发布了名为 Meta Glasses 的新系列智能眼镜，起售价 299 美元。这是 Meta 首次在智能眼镜上使用自有品牌，此前产品均冠以 Ray-Ban 或 Oakley 标识。新眼镜仍与 EssilorLuxottica 合作生产，但不再出现第三方品牌名。
首批共三个款式：矩形框的 Adventurer、更方正的 Fury，以及与美国模特 Kylie Jenner 联名设计的椭圆形细框款。前两款起价 299 美元，联名款定价 399 美元。全系列提供 26 种颜色与镜片组合，并配备可三向调节的鼻托，以适配更多脸型。
眼镜本身没有显示屏，但内置摄像头、扬声器和多阵列麦克风。机身上有一颗专用按钮，默认唤醒 Meta AI 助手，也可自定义为其他功能。Meta 称电池续航超过 8 小时，随附的充电盒可额外提供最长 40 小时使用时间。
Engadget 在纽约的发布活动上短暂试用了新眼镜。评测者 Cherlynn Low 主要佩戴了联名款，她提到这款眼镜的金属鼻托比普通款更容易擦掉粉底痕迹，对化妆用户更友好。联名款右镜片上方还镶有一颗小宝石，在光线下会闪烁，呼应 Jenner 被狗仔队追逐时闪光灯的效果。此外，用户可以选择 Jenner 的 AI 语音作为系统提示音，不过评测时该功能尚未完全就绪。
软件方面，新眼镜将搭载此前已在现有产品上推送的 Muse Spark AI 更新，Meta 称其回答问题的能力有所提升。实时翻译功能新增 14 种语言支持，包括中文普通话、日语、韩语、印地语和阿拉伯语，总支持语言数达到 20 种。后续还将加入“行人导航”功能，可在步行时提供转向语音提示；以及“动态照片”功能，连拍后自动选取最佳照片。
新眼镜发布距 Snap 推出售价 2195 美元的 Specs 智能眼镜仅一周。根据 Counterpoint Research 的数据，Meta 与 EssilorLuxottica 目前在智能眼镜市场合计占有超过 80% 的份额。
05
公司
Superhuman 本周宣布收购 AI 检测初创公司 GPTZero，交易金额未披露。
GPTZero 由普林斯顿大学毕业生爱德华·田（Edward Tian）在大四论文项目中创立，三年间积累了超过 1900 万注册用户，年经常性收入达到 3000 万美元。田此前曾表示公司已实现盈利。他与高中好友、联合创始人兼 CTO 亚历克斯·崔（Alex Cui）共融资 1350 万美元，投资方包括 Uncork Capital、Footwork 等。
收购方 Superhuman 本身也有 AI 检测工具。去年 Grammarly 收购邮件服务商 Superhuman 后，合并公司沿用了 Superhuman 品牌，并在其平台中内置了 AI 写作检测功能，主要帮助用户（尤其是学生）判断文本是否像 AI 生成，并加以修改。
对于为何收购一家业务重叠的公司，Superhuman 的说法是“两个 AI 检测器比一个更好”。公司计划将 GPTZero 整合进其 AI 助手 Superhuman Go，以扩展在 AI 与内容真实性方面的能力。GPTZero 则强调，加入 Superhuman 能让自己的工具出现在人们日常阅读和写作的场景中。
收购后，教师和学生仍将是 Superhuman 的重点服务对象。不过，这一组合也显得有些微妙：Superhuman 的核心产品 Grammarly 鼓励用户用 AI 生成内容，而 GPTZero 的使命恰恰是帮助人们识别和抵御 AI 生成的“信息垃圾”。此前，Superhuman 曾因尝试用 AI 模仿其他写作者的语气提供反馈而引发争议。
06
公司
Menlo Ventures 本周二宣布完成 30 亿美元新基金募集，这是这家风投机构 50 年历史上规模最大的一轮募资。其 AI 投资组合——尤其是对 Anthropic 的押注——是此次募资的重要支撑。据彭博社援引知情人士消息，Menlo 持有的 Anthropic 股份目前价值约 140 亿美元。
2024 年，Menlo 以 7.5 亿美元领投 Anthropic 的 D 轮融资，当时这笔投资被内部视为“押上整个公司”的赌注。那轮融资让 Anthropic 的估值跃升至 184 亿美元。Menlo 早在 C 轮就已入场，那时 Anthropic 还没有产品。到 2024 年，Anthropic 已拿到亚马逊 40 亿美元合同，并因创始团队出身 OpenAI 而备受风投追捧。
真正引人注目的是 Menlo 筹集这笔资金的方式。2024 年风投行业刚从寒冬中回暖，软银、老虎环球等大机构仍在疗伤，几乎没人开出过 7.5 亿美元的支票。Menlo 将其中约 5 亿美元设计为特殊目的载体（SPV），从多个来源汇集资金，自身基金和内部人士则出资约 2.5 亿美元。此后，针对 AI 公司的 SPV 变得司空见惯，Anthropic 甚至在上个月发出警告，称所有未经授权的 SPV 和声称出售其股票的二级市场均为“骗局”。
Menlo 在 2024 年那笔交易中的投资者获得了丰厚回报。Menlo 后续又参与了 Anthropic 的 E 轮和 F 轮融资，并联合 Anthropic 推出了一支 1 亿美元的创业基金“Anthology”。知情人士透露，该基金实际部署资金已接近 2.5 亿美元，投资了超过 60 家公司，并已产生部分退出案例，例如被 Cursor 收购的 Graphite，以及被思科收购的 Astrix Security。这支基金也让 Menlo 得以在早期阶段把握 AI 创业的动向。
目前 Menlo 的 AI 投资组合还包括 OpenRouter、Higgsfield、Legora、Lovable、OpenEvidence 等多家公司。
07
产品
马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）想让 Meta 也进入预测市场。据《纽约时报》报道，他已批准开发一款类似 Polymarket 的手机应用，内部代号为“Arena”。这款应用将独立于 Meta 现有的社交产品，但知情人士称，Facebook 和 Instagram 等平台可能会引导用户参与其中。
目前 Arena 的构想被描述为“实验性但高度优先”。与 Polymarket 和 Kalshi 等平台不同，它初期不涉及真实金钱，而是采用类似电子游戏的积分系统——用户对特定话题进行预测，猜对可获得积分。不过，消息人士补充说，未来不排除引入真实货币。
预测市场在过去一年里交易量激增，同时也引发了不少争议。截至今年 4 月，Polymarket 和 Kalshi 等平台的交易额已达数百亿美元。X 平台去年夏天与 Polymarket 建立了合作，其他社交平台也在试图分一杯羹。与此同时，相关法律案件也在增多，包括涉及前特种部队成员利用内幕信息交易、以及部分州以违反赌博法为由起诉预测市场平台等。
Meta 此前曾在 2020 年推出过一款名为 Forecast 的预测应用，同样使用积分而非金钱，但未能流行起来，于 2022 年关闭。Arena 能否避免重蹈覆辙，目前仍是未知数。
08
公司
招聘流程的低效和不透明一直为人诟病。求职者花大量时间写简历、填申请，投递后却常常石沉大海。生成式 AI 的介入让情况更复杂——雇主用 AI 筛选海量申请，求职者更难判断自己为何被拒。
斯德哥尔摩的初创公司 Fika Jobs 想换一种思路。它正在构建一个视频优先的招聘平台，把 AI 面试官和短视频个人简介结合起来，体验有点像 LinkedIn 和 TikTok 的混合体。求职者不再只靠简历说话，而是通过 AI 引导的面试来展示个性和沟通能力。
本周二，Fika Jobs 宣布完成 400 万美元的种子前融资，资金将用于继续开发平台、扩充团队，并准备在今年晚些时候更广泛地推出。
求职者的使用流程大致是这样：先关联自己的 LinkedIn 账号，Fika 的 AI 会分析其背景并生成个性化面试问题。接着，求职者与 AI 面试官完成约 10 分钟的视频面试，目前 AI 由谷歌的 Gemini 模型驱动。面试结束后，Fika 自动将回答剪辑成短视频片段，整理成一个动态的个人主页。求职者不需要每次都重新申请职位，雇主可以随时浏览和发现这些已经过 AI 评估的候选人。
这个想法来自联合创始人兼兄弟俩雅各布·杜布瓦（Jakob Dubois，CEO）和亚历山大·杜布瓦（Alexander Dubois，CTO）。他们在上一段创业经历中发现，有些雇主最看重的特质很难在纸面上体现。当时他们做社交应用 Gaff 时，差点错过一位简历不起眼的候选人，但聊了几分钟就发现对方充满韧劲和冲劲，正是团队需要的人。
与多数竞品（如 Alex、Maki、Mercor 等）侧重帮雇主用 AI 更高效地筛选和匹配简历不同，Fika 搭建的是一个候选人维护视频主页、雇主浏览已面试人才池的平台。如果跑通，这种方式或许能让雇主在招聘早期就评估沟通能力和文化契合度，作为传统简历筛选的补充。这对职场新人和非传统背景的求职者可能尤其有用，因为他们的潜力往往无法单从简历看出来。
不过，视频简介也带来了真实的偏见风险。当雇主在评估资质之前就能看到候选人的种族、年龄、性别、外貌和口音，歧视的可能性也随之增加——而简历虽然不完美，至少能部分遮蔽这些信息。这也是为什么一些公司开始推行盲筛简历。
Fika Jobs 计划本周向求职者开放早期访问，更广泛的公开上线预计在今年秋天。公司会先从瑞典市场起步，再向国际市场拓展。目前团队规模还很小，预计年底会扩充到 10 人左右。创始人称已有超过 100 家公司在等候名单上，但未透露具体名称；另有超过 50 家公司参与了平台测试，包括 Plenty Labs、SICS.ai、Kognity 和 Rebtel。
平台对求职者免费。雇主前期无需付费，但成功入职后，Fika 会抽取候选人第一年薪水的 10% 作为佣金。公司表示，这低于传统猎头通常收取的 20% 到 30% 的安置费。
本轮融资由 Luminar Ventures 领投，Alliance VC 以及 King 联合创始人塞巴斯蒂安·克努特松（Sebastian Knutsson）和里卡多·扎科尼（Riccardo Zacconi）参投，后两位因打造热门手游《糖果粉碎传奇》而知名。
09
公司
对许多黑人女性来说，编发是一项耗时漫长的手艺活。在理发店坐上六到十二个小时，等发型师一缕一缕编好发辫，是再熟悉不过的经历。
哈佛大学工程学硕士、MBA 出身的 Yinka Ogunbiyi 在疫情期间曾自己动手编发，结果花了整整四天。这段经历让她开始把编发看作一个技术问题。经过数年研究，她在本周二正式推出机器人初创公司 HaloBraid，目标是用设备帮专业发型师加快编发速度。
HaloBraid 的首款产品定位为发型师的编发助手，预计今年晚些时候上市。具体细节因专利尚未获批暂未公开，但 Ogunbiyi 解释了大致原理：发型师先开始编发，然后把过程交给 HaloBraid，设备能在几秒钟内完成剩下的部分。她强调产品对头发温和，可以处理无结编发和盒式编发。
公司本轮 700 万美元种子轮由 Reddit 联合创始人 Alexis Ohanian 的风投机构 Seven Seven Six 领投，AlleyCorp 和 Bling Capital 参投。Ohanian 的妻子是网球名将 Serena Williams，他本人也观察过女儿们编发的过程：“前几个小时她们还很喜欢，但到第九个小时，所有人都想结束了。”他认为，戴森已经改变了发型工具的市场，而针对纹理发质的技术却几乎空白，尽管有一群愿意消费的忠实用户。
Ogunbiyi 在调研中发现，全球每年花在编发上的时间约 80 亿小时。她调查的 2000 人中，95% 表示如果耗时更短，会更频繁编发。发型师则常因长时间工作面临腕管综合征或关节炎等健康问题。
编发设备领域的创新一直很难，Ogunbiyi 说头发是“世界上最难处理的基底之一”，她不得不借鉴材料科学、喷墨打印等多个行业的方法。目前市场上同类竞品很少，较知名的只有 Braidiant。
新资金将用于产品开发、制造和拓展理发店合作。Ogunbiyi 和约 15 人的团队已经在构思下一款设备，比如能自动拆解发辫的产品——这个过程往往和编发一样耗时。她说：“HaloBraid 是我们的第一款产品，但更大的愿景是创造突破性技术，让纹理发质的护理更快、更轻松、更舒适，也更有乐趣。”
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产品
6 月 23 日起，Google Home 的人脸识别功能迎来一次实用更新。过去，如果家人背对摄像头或脸部被遮挡，系统可能认不出是谁。现在，它会在面部不清晰时，借助“额外的非生物特征信号”——比如体型、衣服颜色——继续识别已标记在“熟悉面孔”库中的人。
同时，“熟悉面孔”库会自动更新家中每个人的最新照片，减少因旧照片导致的误报。Google 还提到，AI 生成的视频事件描述现在能识别特定声音，比如狗叫、警报声或脚步声，即使声音来自镜头之外，也会写进记录里。
这些改进回应了此前测试中暴露的一些小毛病，比如事件日志里出现不在场的人，或记录了没发生过的事。此外，Google Home 应用 4.20 版新增了“系统健康提醒”：如果 Nest 恒温器检测到暖通空调系统有问题，会主动通知你。更新还改善了对 Matter 开关的支持。
