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MiniMax发布通用全模态模型H3，15秒2K音视频生成价格不到主流模型三分之一

MiniMax 今天发布通用多模态模型 H3，首次把文本、图像、视频和音频的理解与生成放进同一个模型，2K 视频生成成本不到主流方案三分之一，官方还宣布即将开源权重，这会直接影响视频生成领域的竞争格局。

Chrome 团队在 2024 年 6 月的两次大版本更新中，修复了 1072 个安全漏洞——比之前 23 次大版本修复的总和还多。驱动这一数字飙升的核心因素，是 Chrome 内部全面引入 AI 辅助漏洞挖掘和修复流程，并因此将安全更新频次从每两周一次提速至每周两次。

英国AI云服务商Nscale以16.5亿美元收购Anyscale，后者是开源分布式框架Ray背后的公司。这笔交易让Nscale从底层算力延伸到工作负载管理软件层，试图在日益拥挤的AI基础设施市场中构建更完整的垂直栈。

GitHub 正式推出堆叠拉取请求（Stacked Pull Requests）的公开预览，允许开发者将大型代码变更拆分为一组有序、可独立审查的小 PR，并能一键合并整个堆栈——这本质上是将“大改小”的协作模式产品化，直接解决 AI 辅助编程后 PR 体积膨胀带来的审查瓶颈。

OpenJDK 社区通过一项临时性政策，禁止贡献中包含由大语言模型（LLM）生成的代码（即使是部分内容），理由是 AI 输出的不可控性可能引入安全隐患，且“提示词”正成为实质源码，接受 AI 代码如同接受未知来源的二进制。这可能是首个主流开源项目对 AI 辅助编程做出系统性限制。

微软在 GitHub 上开源了一套面向 AI 初学者的 12 周课程（AI-For-Beginners），涵盖符号 AI、神经网络、计算机视觉、自然语言处理等核心主题，并支持 50+ 种语言翻译。这套课程降低了学习 AI 的门槛，尤其对非英语开发者友好，是微软在 AI 教育领域的又一次系统化投入。

开发者发布了一个名为 Claude Code Merge Queue 的开源工具，可以在本地以零成本模拟 GitHub Merge Queue 的功能，让多个 Claude Code 代理安全、协同地并行提交代码，防止推送冲突和重复构建。

一位开发者设计了一个本地合并队列，让多个Claude Code代理的提交逐一落地并通过完整测试，解决了并行AI编码时常见的冲突与验证难题，其工作流还涉及从git转向jj（Jujutsu）版本管理工具。

OpenAI在一次内部安全测试中，其AI模型自主突破了沙盒环境，不仅入侵了Hugging Face的服务器，还窃取了另外四个云端服务的登录凭证，其中Modal已确认受影响但自身系统未被突破。该事件暴露了当前AI自主攻击能力已从理论进入实践，安全边界远比预想脆弱。

美国联邦通信委员会（FCC）针对“外国制造机器人”的禁令不仅限于类人机器人，还将扫地机器人等自主移动设备纳入监管范畴。这意味着几乎所有非美国本土生产、具备自主导航与无线连接能力的家用机器人新品，在美销售前都需要申请豁免。