Claude Code 源码被泄露了。率先发现并公开披露这一「漏洞」的，是开发者 Chaofan Shou（寿超璠）。开发者 @realsigridjin 动作极快，第一时间将泄露的源码备份至 GitHub，仓库名为 instructkr/claude-code，标注为「Claude Code Snapshot for Research」。
2026 年 3 月 31 日，安全研究员 Chaofan Shou 发现 Anthropic 的 Claude Code 全部源码通过 npm 包里的一个 source map 文件暴露在了公网上
作为母公司 FansAI 发布的全球首个开放世界互动视频平台，Roto 背后的团队均来自硅谷大厂与国内顶尖科技公司，试图构建一个介于游戏与影视之间的新物种。
这两天我在扫 X 推文的时候，有一个名字出现的频率明显变高了：Fanvue，一个创作者订阅平台。
一家成立不到四年的伦敦创业公司 Fanvue，刚刚宣布完成 2200 万美元 A 轮融资，年化收入已经突破 1 亿美元。当 AI 深度介入内容创作和粉丝互动时，创作者经济会发生什么样的质变？
西湖心辰还在近两年连续推出了多款AI社交应用，如Fantasia、Joyland以及刚刚上线4个月的My Loverse，其中专注于二次元群体的Fantasia也在欧美市场备受关注，2025年总下载量接近290万，总收入达到约323万美元。
英文达杰出科学家Jim Fan表示，我正全身心投入一个单一使命：为机器人解决「Physical Turing Test」（物理图灵测试）。 这是AI的下一个挑战，甚至可能是「终极挑战」。
基准测试（Benchmarks）在人工智能的发展进程中扮演着至关重要的角色，构成了评价生成式模型（Generative Models）性能的事实标准。对于从事模型训练与评估的AI研究者而言，GSM8K、MMLU等数据集的数据质量直接决定了评估结论的可靠性。
清华大学朱军教授团队，NVIDIA Deep Imagination 研究组与斯坦福 Stefano Ermon 团队联合提出了一种全新的扩散模型强化学习（RL）范式 ——Diffusion Negative-aware FineTuning (DiffusionNFT)。该方法首次突破现有 RL 对扩散模型的基本假设，直接在前向加噪过程（forward process）上进行优化
今天，百度智能云千帆正式推出全新视觉理解模型——Qianfan-VL，并全面开源！该系列包含3B、8B和70B三个尺寸版本，是面向企业级多模态应用场景，进行了深度优化的视觉理解大模型。
