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商汤Seko深度评测：让“一人剧组”变成可能的AI短剧创作神器

eko是商汤科技推出的AI视频创作平台与创编一体智能体。它并非简单的视频生成器，而是集成了剧本解析、分镜生成、角色设计、配音配乐与成片输出全流程的AI Agent。用户只需输入剧本或创意灵感，Seko Agent即可自动生成包含角色、场景、道具、分镜在内的完整画布工作流.

UP简历：AI对话式求职平台与3分钟生成专业简历的智能制作工具

UP简历是由山东向上信息科技有限公司推出的AI求职平台，围绕求职全流程提供简历生成、岗位分析、内容优化、投递准备和面试辅助等功能。核心采用AI对话式引导，用户回答3个基础问题（职位、行业、经历）即可在3分钟内生成结构化简历初稿。平台提供AI岗位匹配改写、AI职位解读、一键多语言翻译、拖拽式排版、云端多端同步等功能，适配校招、社招、跳槽、转行等多种求职场景。最新版本已升级为以AI Agent为核心的全流程求职平台，新增面试辅助等能力。

简单听记：那个藏在百度网盘里的AI会议记录员，到底能帮你省多少事？

简单听记是百度网盘推出的AI语音转文字工具，整合文心一言大模型，支持会议、访谈、课堂录音转写，智能生成纪要，准确率高达97%。全平台可用，连续包月25元。

FigJam AI：一个让脑暴会议从“好无聊”变成“好快”的白板搭子

FigJam AI是Figma白板的AI套件，能一键生成流程图、时间线和会议模板，自动整理便签并总结要点。已集成Claude AI，让图表生成更智能。付费计划可用。

腾讯混元大模型：从实用主义出发，腾讯AI重建后的智能效率革命者

腾讯混元是由腾讯自主研发的产业级AI大模型，经过2026年2月对预训练与强化学习基础设施的重建，以“实用主义”为核心重新定位。2026年4月发布的混元3.0（Hy3 preview）是一款融合快慢思考机制的2950亿参数（激活210亿）混合专家架构大模型，最大支持256K上下文窗口。模型在复杂推理、指令遵循、代码生成与智能体（Agent）任务处理四大核心能力上实现全面提升：在SWE-Bench上的编程得分从53.0%跃升至74.4%；在FrontierScience Olympiad、IMO Answer Bench、清华求真书院数学博资考等权威评测中均取得领先成绩，整体推理效率较前代提升40%。Hy3 preview模型代码与权重已完全开源，具备“快思考+慢思考”的双思维系统——快思考模型Turbo S主打秒级响应，慢思考模型（基于思维链）深耕逻辑推导，双模融合实现了大模型端到端的智能化升级。目前，混元大模型已在元宝、QQ、腾讯文档、CodeBuddy、WorkBuddy及微信搜索等众多腾讯生态核心产品中落地，并在金融、ETC、零售等行业广泛应用，获多项行业落地验证。

Magic Design：Canva亲生的AI设计工具，真的能让你“说句话就出图”吗？

Magic Design是Canva推出的AI设计工具，输入文字或上传图片即可自动生成海报、PPT等设计方案。免费版可用，Pro版解锁更多功能。

维格云Excel与数据库的完美混血儿，项目管理从此告别混乱

维格云是一款兼具电子表格易用性与数据库强大功能的新一代数据生产力平台。支持多视图切换、多表关联、数据联动、自动化机器人、100+API接口开放，覆盖项目管理、CRM客户管理等12类业务场景。像Excel一样上手即用，像数据库一样灵活强大，让不会写代码的人也能搭建自己的轻量级业务系统。免费版可用，适合团队协作与个人数据管理。

Toby拯救标签页灾难的可视化管理神器，让浏览器告别“21个标签页”的混乱

Toby是一款可视化标签管理插件，将新标签页变成直观的看板工作区，通过拖放操作将标签分组归类，支持一键保存会话、跨设备云同步、智能搜索。告别书签“收藏即遗忘”的魔咒，适合多项目并行、经常开几十个标签页的职场人和研究者。免费版满足基础需求，Pro版解锁团队协作。

DeepTranslate：一个集成ChatGPT和Claude的免费AI翻译插件，真的能让你告别复制粘贴吗？

DeepTranslate是一款免费的AI翻译浏览器插件，集成Google、ChatGPT、Claude、Gemini等多引擎，支持140+语言一键双语网页翻译，免费版已足够强大。

如何看待DeepSeek在2026.5.29晚限制修改输入次数？

先说结论：这是一次典型的 “算力跟不上用户增长” 的临时限流，短期影响体验，长期看是商业化与服务稳定性的必然选择，算不上 “背刺”，但沟通方式很粗糙。

OpenAI GPT-5.6系列预览版持续内测，自研推理芯片年底量产

OpenAI 正式推进 GPT-5.6 三档模型限量内测，同步官宣与博通联合打造 Jalapeño 专用推理 ASIC 芯片，9 个月完成流片，2026 年底规模化部署，推理成本直降 50%，正式完成模型 + 芯片垂直一体化布局。

如何看待自变量机器人发布的WALL-WM世界模型？真的能解决机器人“一换场景就翻车”的老毛病吗？

先说实话：看完论文和Demo，我直接把上周刚准备投的"动作块预测"论文撤稿了。 别笑，这事儿对我来说真的挺痛的。半年心血，想着在VLA（视觉-语言-动作）模型上缝缝补补又一篇，结果自变量团队5月29号放出的这个WALL-WM，直接把我的"遮羞布"给掀了。

如何看待 Minimax 新的 M3 多模态模型以及更新的 Token Plan?

本来想直接说“M3很强”或者“也就那样”——但后来发现，这玩意儿真不是一句话能说清的。 我先承认一件事：我对Minimax有偏见。不是那种恶意的，是“被坑过”的那种偏见。

OpenClaw保姆教程｜手把手教你养“龙虾”搞小红书

当别人还在观望“龙虾”是什么的时候，已经有人用它一晚上跑出5万+浏览量、1000+条评论区全是“怎么做的？”——本文将完整讲解如何安装部署OpenClaw（俗称“龙虾”），接入小红书自动化运营，并结合真实变现案例，教你如何在这场AI风暴中分一杯羹。