Anthropic Claude Code 负责人 Boris Cherny 在 YC 最新访谈中表示，AI 产品团队应定期删除 system prompt、skills 与 hooks，再逐项加回测试影响。他将这套方法归纳为消融实验，并称 Claude Code 的 harness 如今大多只保留安全、权限和静态分析部分。访谈中，他还提出“产品悬余”和“解缚”两组思路，主张给模型更难任务、增加实验，并让模型自行验证结果。

7月29日，多项加密与AI相关动态集中出现：肯尼亚下调稳定币发行商资本门槛并保留严格储备监管；俄罗斯央行发布数字资产有组织交易草案；摩根士丹利资管推出以太坊与Solana ETP。与此同时，Luno、Visa披露裁员与业务调整，Zcash完成主网升级，Ionic Digital上市首日大涨，黑客攻击、代币异常波动与监管立法进展也继续成为市场关注重点。

Kimi宣布开源多模态大模型视觉感知评测基准 PerceptionBench，将视觉感知拆分为 10 项原子级能力独立测试。该基准基于 42 个现有评测集中的模型失败案例构建，包含 3000 道经人工验证的问题。评测覆盖 16 款前沿多模态大模型，结果显示没有任何模型整体准确率超过 60%，GPT-5.6-Sol 以 59.7% 排名第一。报告还指出，视觉幻觉是各模型表现最弱的能力。

加州数据工具公司 Encord 正与德国神经科学初创 Zander Labs 试验一套 EEG 脑波标记方案，让机器人训练员在执行任务时同步记录“错误感知”等神经信号。Encord 认为，物理 AI 的核心瓶颈不在芯片或算法，而在高质量训练数据不足。该项目目前仍处试验阶段，Encord 计划今年内再招募 10 名“飞行员”，先验证脑波数据是否真的能提升机器人模型表现。

律师林上伦分析AI巨头布局：Anthropic推出12款法律专用AI工具，抓住OpenAI早期限制专业建议留下的真空，顶级平台多模型选择实为商业策略，技术差异不大。

微软公布两款自研模型 MAI-Image-2.5-Pro 和 MAI-Voice-2-Flash，已进入公开预览，并披露在客服、图像生成、办公与医疗等场景中的内部评测数据。其中，客服中心切换至 MAI-Voice-2-Flash 后算力成本下降 89%，PowerPoint 图像生成的 GPU 成本下降 84%。微软同时表示，只要自家模型表现持平或超过前沿替代方案，就会把更多流量导向 MAI。

OpenAI与Paradigm发布EVMbench，用120个真实漏洞评测AI在以太坊智能合约中的识别、修复和受控利用能力。早期测试显示，最新代码模型在利用任务中的成功率已超过70%。

斯坦福《2026年AI指数报告》显示，全球AI系统用电量已接近瑞士或奥地利全国水平，约为比特币挖矿耗电的一半；同时，中美顶尖大模型能力差距已缩至2.7%。