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（324期）KunlunMeta日报 | 今日十大行业动态，速览

昆仑元AI

2026-07-28

导读：宇树发布轮足机器狗As2-W：25kg机身可承重150kg火爆出圈。

AI 日报 2026年7月28日

1.AI颠覆逆向工程：闭源驱动保密壁垒彻底松动。

安全研究者证实大模型可耗时数小时逆向Windows闭源驱动、生成可用Linux驱动，大幅压缩传统数月的逆向工期。开源教父ESR实测ChatGPT 5.5可将二进制程序转译为可运行源码，直言二进制保密时代终结。业内提出双AI洁净室方案规避版权风险，但AI生成代码稳定性不足、复杂设备适配难等问题仍存，同时相关学术研究已落地，持续改写行业规则。

2.蚂蚁开源LLaDA2.2！全球首个大规模Agentic扩散模型落地

蚂蚁集团正式开源全球首个大规模智能体扩散模型LLaDA2.2。该模型突破传统局限，新增四类原子编辑操作，搭配L-EBPO强化学习机制，实现任务过程自主纠错。其原生支持128K超长上下文，解决了过往扩散模型无法胜任长程Agent交互的痛点。实测性能对标顶尖自回归模型，部分智能体任务表现更优，推理吞吐量最高提升1.64倍，兼顾能力与落地效率。

3.突发！AI大牛翁荔因健康原因离职Thinking Machines Lab。

近日，AI领域知名学者、Thinking Machines Lab联合创始人翁荔官宣离职。她在告别信中表示，入职20个月以来，长期高压超负荷工作导致近七个月频繁生病，身体健康已无法适配创业公司节奏。此次离职恰逢公司重磅模型Inkling发布之际，翁荔坦言此举十分艰难，并强调AI未来发展应当以人为本，CEO也对其付出表示感谢与惋惜。

4.AI开源阵营仅剩一家缺席！Anthropic硬刚英伟达开源倡议。

英伟达黄仁勋发起AI开源倡议书，目前已有OpenAI等70余家行业企业、机构响应站台，微软CEO也公开力挺。业内仅剩Anthropic尚未签约，态度鲜明抵触开源。其资深技术人员公开阴阳回怼，质疑英伟达开源立场，引发热议。业内分析，英伟达推动开源或意在巩固自身芯片生态壁垒。

5.Midjourney V8.2重磅更新：审美与个性化能力全面升级。

Midjourney正式推出V8.2版本，核心升级图像美学质感与用户个性化适配能力。新版出图风格更大胆精致、光影与色彩表现力更强，彻底摆脱呆板油腻的观感，同时大幅降低低质量废图产出概率，出图稳定性显著提升。此外，模型可精准捕捉用户审美偏好，个性化画像搭建门槛降低，新旧画像搭配使用还能解锁更多创作惊喜。

6.企业微信AI助理“大圆”开启内测，一站式搞定办公琐事。

企业微信原生AI智能助理“大圆”现已开启内测，用户左滑即可快速唤起。该功能深度嵌入企微工作流，可自动检索整合消息、文档、邮件数据，一键生成周报、梳理海量消息、总结语音内容并生成待办。同时支持表格、PPT、日程、定时消息等数十项办公能力，无需借助第三方工具，让办公流程更闭环高效，目前全面上线版本仍在筹备中。

7.腾讯微证券接入混元AI！交互式财经播客正式上线。

腾讯微证券早报接入腾讯混元大模型，全新上线交互式AI财经播客。打破传统单向播报模式，支持用户随时打断提问、实时解答投资疑问，还提供简洁/深度、单人/双人播报多种模式。同时平台AI助手新增混元记忆能力，可精准记住用户持仓、交易风格与研究偏好，记忆召回率表现优异，助力用户高效获取盘前资讯、梳理投资逻辑。

8.美团CatPaw正式上线！万亿参数大模型落地全场景AI Agent。

美团正式上线全场景AI Agent平台CatPaw，搭载刚开源的1.6万亿参数LongCat 2.0大模型，支持百万级超长上下文，也是首个国产算力卡训练的万亿级模型。平台覆盖双端协作、云端全天候运行，内置本地生活行业AI技能，可自主拆解、执行复杂工作任务。目前已在美团内部大规模落地，覆盖9万员工、上线3万个Agent，兼顾企业合规与高效智能化办公经营。

9.宇树发布轮足机器狗As2-W：25kg机身可承重150kg火爆出圈。

宇树科技全新轮足机器人As2-W火爆出圈，相关视频全网超600万网友围观。这款机器狗仅25kg，创新融合轮式与足式结构，平地高速滑行、障碍地形步行越障，续航里程大幅提升。它最大可承重150kg，能攀爬80cm高台，适配工业巡检、户外救援等场景。设备支持拓展端侧算力与大模型，具备自主决策能力，标志国产机器人走向实用化具身智能阶段。

10.Altman坦言AI奇点已至：仅靠省钱买Token，团队模式早已落后。

OpenAI CEO山姆·奥特曼最新访谈直言，AI奇点已然到来，AI Agent大幅压缩软件开发周期。他指出，当下多数企业仅靠缩减人力、增购Token适配AI，模式仍停留在十年前，远远不够。OpenAI已关停Sora，集中资源攻坚Coding Agent。奥特曼强调，AI可高效完成代码编写，但团队需聚焦核心路径、完善工程体系，人类判断与落地决策才是未来开发核心竞争力。