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  1. // Accounts
    MERGE (accDev:AwsAccount {accountId: '018777506747'})
    ON CREATE SET accDev.name = 'dev';

    MERGE (accQa:AwsAccount {accountId: '018778761706'})
    ON CREATE SET accQa.name = 'qa';

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    ON CREATE SET accPrd.name = 'prd';


    // Regions
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    MERGE (cw1:AwsRegion {name: 'cn-northwest-1'});


    // Region to Account relationships
    MERGE (cn1)-[:IN_ACCOUNT]->(accDev); // cn-north-1 in dev account
    MERGE (cw1)-[:IN_ACCOUNT]->(accDev); // cn-northwest-1 in dev account

    MERGE (cn1)-[:IN_ACCOUNT]->(accQa); // cn-north-1 in qa account
    MERGE (cw1)-[:IN_ACCOUNT]->(accQa); // cn-northwest-1 in qa account

    MERGE (cn1)-[:IN_ACCOUNT]->(accPrd); // cn-north-1 in prd account
    MERGE (cw1)-[:IN_ACCOUNT]->(accPrd); // cn-northwest-1 in prd account


    // VPCs in Beijing (cn-north-1)
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    // VPC in Ningxia (cn-northwest-1)
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    // VPCs in Beijing (cn-north-1)
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    MERGE (vpcB:Vpc {vpcId: 'vpc-b', name: 'vpc-b', cidr: '10.200.0.0/16'})
    ON CREATE SET vpcB.accountId = '018778761706';
    MERGE (vpcB)-[:IN_REGION]->(cn1);

    MERGE (vpcC:Vpc {vpcId: 'vpc-c', name: 'vpc-c', cidr: '10.201.0.0/16'})
    ON CREATE SET vpcC.accountId = '018778761706';
    MERGE (vpcC)-[:IN_REGION]->(cn1);

    // VPC in Ningxia (cn-northwest-1)
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    ON CREATE SET vpcD.accountId = '018778761706';
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    // VPCs in Beijing (cn-north-1)
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    ON CREATE SET vpcA.accountId = '018778855179';
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    MERGE (vpcB:Vpc {vpcId: 'vpc-b', name: 'vpc-b', cidr: '10.200.0.0/16'})
    ON CREATE SET vpcB.accountId = '018778855179';
    MERGE (vpcB)-[:IN_REGION]->(cn1);

    MERGE (vpcC:Vpc {vpcId: 'vpc-c', name: 'vpc-c', cidr: '10.201.0.0/16'})
    ON CREATE SET vpcC.accountId = '018778855179';
    MERGE (vpcC)-[:IN_REGION]->(cn1);

    // VPC in Ningxia (cn-northwest-1)
    MERGE (vpcD:Vpc {vpcId: 'vpc-d', name: 'vpc-d', cidr: '10.121.0.0/16'})
    ON CREATE SET vpcD.accountId = '018778855179';
    MERGE (vpcC)-[:IN_REGION]->(cw1);


    // 创建AZ节点
    MERGE (az1a:Az {name: 'cn-north-1a'});
    MERGE (az1b:Az {name: 'cn-north-1b'});
    MERGE (az2a:Az {name: 'cn-northwest-1a'});
    MERGE (az2b:Az {name: 'cn-northwest-1b'});
    MERGE (az2c:Az {name: 'cn-northwest-1c'});

    // 创建AZ到VPC-A的关系
    MERGE (vpcA)-[:HAS_AZ]->(az1a);
    MERGE (vpcA)-[:HAS_AZ]->(az1b);

    // 创建AZ到VPC-B的关系
    MERGE (vpcB)-[:HAS_AZ]->(az1a);
    MERGE (vpcB)-[:HAS_AZ]->(az1b);

    // 创建AZ到VPC-C的关系
    MERGE (vpcC)-[:HAS_AZ]->(az1a);
    MERGE (vpcC)-[:HAS_AZ]->(az1b);

    // 创建AZ到VPC-D的关系
    MERGE (vpcD)-[:HAS_AZ]->(az2a);
    MERGE (vpcD)-[:HAS_AZ]->(az2b);
    MERGE (vpcD)-[:HAS_AZ]->(az2c);


    // 创建子网（1a AZ）
    MERGE (sub1a1:Subnet {subnetId: 'pub-1', cidr: '10.120.12.0/24', type: 'public', az: 'cn-north-1a'})
    ON CREATE SET sub1a1.accountId = '018778855179';
    MERGE (sub1a2:Subnet {subnetId: 'pri-1', cidr: '10.120.1.0/24', type: 'private', purpose: 'bastion', az: 'cn-north-1a'})

  2. # 2025W33 AI大模型领域精选热点 🔥

    ---

    ## 1. Google

    > 全能战士：生成视频的模型 veo3，生成图像的 imagen 4，生成音乐的 lyria，用来生成语音的 chirp，还有 gemini 系列模型以及开源的gemma系列。感觉是不是可以替代好莱坞了？

    + 发布 Gemma-3-270M 一个多模态模型，能接受文本和图片输入，并且输出文本。输入图片会标准化为 896 x 896 分辨率。这种大小的模型通常可以放在移动端设备运行。Gemma 3 270M 与 Qwen3 0.6B 架构对比，需要注意的是 Gemma3-270M 只有4个注意力头，Qwen3-0.6B 有16个。通常注意力头多泛化能力会强，相应的复杂任务能力、长距离依赖关系处理也会更好。当然计算成本也高。
    模型地址：huggingface.co/google/gemma-3-270m

    + 正式发布上线 Imagen 4 模型，其在文字渲染方面，精准度再创新高，媲美专业排版。美中不足不支持中文！aistudio 可体验。
    + 据报道，在Google和IBM推动下，接近实用的量子计算离实用越来越近了
    + 谷歌开发者大会2025 在上海举行，主题全部与ai相关。带来的除去模型、IDE等更新外，还有需要有趣的demo（）

    ## 2. Meta

    Meta推出 DINOv3，DINOv3 是采用自监督学习（SSL）训练的先进计算机视觉模型，能够生成强大且高分辨率的图像特征。相比上一版本，Meta 将无监督训练扩展到 **70 亿参数**的模型和 17 亿张图像数据集。

    目前模型、代码以及技术报告均已经开源：
    模型地址：huggingface.co/collections/facebook/dinov3-68924841bd6b561778e31009
    Repo地址：github.com/facebookresearch/dinov3
    技术报告：ai.meta.com/research/publications/dinov3

    ## 3. 阿里

    1. Wan2.2-I2V-Flash 正式上线！图生视频可以更“轻快”，相比Wan2.1，Wan2.2-I2V-Flash推理速度提升12倍，创作效率跃升。阿里的开源 AI 视频模型 Wan 2.2 火出圈了，尤其是在某些灰产领域。
    2. 阿里首个多模态 Agent「WebWatcher」开源发布，看图识别、读文理解、跨网页追踪。论文：arxiv.org/abs/2508.05748，repo 地址：github.com/Alibaba-NLP/WebAgent
    3. 桌面端移动端的 Qwen Chat 已上线，支持 MCP，有兴趣可以体验 qwen.ai/download

    ## 4. 腾讯开源世界模型和框架

    + 一个交互式视频生成的基础框架 Yan，是目前分辨率最高的1080p 60帧，比 Google 的 Genie 3 (720p 24帧) 还要高。它包括三个核心模块：Yan-Sim、Yan-Gen 和 Yan-Edit。
    + Yan-Sim 可以对交互式视频环境进行高质量模拟;
    + Yan-Gen 以文本和图像为提示，生成具有很强泛化性的交互式视频;
    + Yan-Edit 支持多粒度、实时编辑交互式视频内容，通过基于文本的交互实现多粒度的视频内容编辑，涵盖结构编辑（例如，添加可交互对象）和风格编辑（例如，更改对象的颜色和纹理）。

    ​ 地址：greatx3.github.io/Yan

    + Hunyuan-GameCraft 开源，一种用于游戏环境中高动态交互式视频生成的新颖框架（照片生成游戏），在大模型生成的“游戏视频”里面进行自由机位移动！该模型在包含 100 多款 AAA 游戏的 **100 多万**个游戏记录的大规模数据集上进行训练，确保广泛的覆盖范围和多样性，然后在经过仔细注释的合成数据集上进行微调，以提高精度和控制力。 精心策划的游戏场景数据显著提高了视觉保真度、真实感和动作可控性。 大量实验表明，Hunyuan-GameCraft 的性能明显优于现有模型，提高了交互式游戏视频生成的真实感和可玩性。

    ​ 地址：hunyuan-gamecraft.github.io

    ## 5. 其他动态

    1. OpenAI 发布一些的教程，包括提示词指南，新的参数和工具，如何使用 GPT-5 写前端，使用他们的新提示词优化器。感兴趣可以看看：cookbook.openai.com
    2. Anthropic 宣布 Claude-Sonnet-4 支持一百万上下文了！（价格能降一降就更好了）
    3. 昆仑万维（Skywork）发布并开源世界模型 Matrix-Game 2.0模型，可以看作是谷歌Genie 3的开源版，该模型能够以 25 FPS 的超快速度跨不同场景生成高质量的分钟级视频。
    4. 又一个开源世界模型 Matrix-Game 2.0，模型只有 1.8B, 然后能生成25帧的游戏场景，实时的通过WASD按键来玩这个AI脑补出来的游戏。并且能生成1分钟左右（分辨率较低）。模型地址：huggingface.co/Skywork/Matrix-Game-2.0
    5. 微软提出一种AI专用的标记语言 POML：提示词编排标记语言（感觉像是换皮的xml）。旨在为大型语言模型（LLMs）的高级提示工程带来结构化、可维护性和多功能性。它目标是解决提示开发中的常见挑战，如缺乏结构、复杂的数据集成、格式敏感性和工具不足。Repo地址：github.com/microsoft/poml
    6. 智谱开源视觉语言大模型GLM-4.5V（模型参数106B总参数，12B激活），图像识别能力非常强，可以直接做灰产了。能够通过截屏、录屏等方式获取PC屏幕上的视觉信息。
    模型地址：huggingface.co/zai-org/GLM-4.5V
    论文地址: huggingface.co/papers/2507.01006
    Repo地址: github.com/zai-org/GLM-V/
    7. 2025世界人形机器人运动会贡献多个机器人名场面。地址：whrgoc.com/news



    ## Github Repos Recommend

    1. SQLBot：基于大模型与 RAG 技术的智能问数系统，助力企业轻松实现高质量 text2sql 转换。

    Repo 地址：github.com/dataease/SQLBot

    2. vLLM-CLI 非官方项目，支持交互式配置菜单系统（无需记忆参数）、自动检测和配置多块 GPU、保存最后的工作配置以便快速重用、实时监控 GPU 使用情况和服务器日志、内置常见场景的配置文件或自定义您的配置文件。

    Repo地址：github.com/Chen-zexi/vllm-cli

    3. ZipVoice 在cpu就能运行的语音克隆模型

    一个基于 Flow Matching 架构的 ZipVoice 零样本单说话人语音合成模型。ZipVoice 解决了现有零样本语音合成模型的参数量大、合成速度慢的痛点，在轻量化建模和推理加速上取得了重要突破，可能是行业内首个可以在 CPU 上实时运行的零样本语音合成模型。
    Repo地址：github.com/k2-fsa/ZipVoice

    4. Baichuan-M2-32B：基于 Qwen2.5-32B 基座医疗开源模型

    - **全球最强医疗开源模型**：在 HealthBench 评测集上超越所有开源模型及众多前沿闭源模型，是最接近 GPT-5 医疗能力的开源大模型
    - **医生思维对齐**：基于真实病例数据和患者模拟器训练，具备临床诊断思维和鲁棒的医患交互能力
    - **高效部署与推理**：支持 4bit 量化在 RTX4090 单卡部署，MTP 版本单用户场景下 token 吞吐提升 58.5%

    深度融合真实病例训练与动态评分机制

    Repo 地址：github.com/baichuan-inc/Baichuan-M2-32B

    5. Claude Code Unified Agents 集成了 54 个生产级子 agent，覆盖开发、基础设施、质量保证、AI/ML、业务流程、创意设计和专用领域，打造智能多 agent 协作生态。这是一套面向未来的多 agent开发框架。

    Repo地址：github.com/stretchcloud/claude-code-unified-agents

  4. # 2025W32 AI大模型领域精选热点 🔥

    ---

    ## 1. OpenAI GPT5 终于发布

    > 训练时长2年半的GPT5 怎么样呢？评价两极分化，负面占比多，发布会图片莫不是模型训练使用了某国统计局数据？？？

    + GPT5 发布即回滚，山姆奥特曼被舆情干趴，现在又在组织力量让o3、4.5、4.1回归。
    + GPT5 亮点1：实时路由系统”（Real-time Router）动态判断问题复杂度，自动切换快速响应模式或深度思考模式（例如用户输入“think hard about this”可触发深度推理）。该设计消除了用户手动切换模型的负担，实现无缝体验（真的嘛？？？）。
    + GPT5 亮点2：减少幻觉：更诚实，降低迎合性回答。编程与专业能力：复杂代码库处理、网站/游戏生成能力增强。
    + OpenAI 发布两个开放权重模型! gpt-oss-120b 激活参数量 5.1B，甚至能在单张 Nvidia 显卡（H100 80G）上运行。gpt-oss-20b 激活参数量 3.6B，甚至可在拥有16GB内存的普通笔记本电脑上运行（已测试速度相当慢）。两个都是 MoE 架构的推理模型，原生 MXFP4。

    ## 2. Anthropic 发布 Claude Opus 4.1

    > 代码能力遥遥领先 Claude Opus 4.1 > Gemini-2.5-Pro > GPT-5-Thinking

    + 在代理任务、真实世界编码和推理方面的升级，尤其是在多文件代码重构方面的性能提升显著。

    ## 3. Google

    > 敏捷又强大，轻松干掉一堆startup

    + Gemini 上线 StoryBook，体验地址 https://gemini.google/overview/storybook/

    + 只要上传一段文字或者提示词或者文档，就可以生成一本图文并茂的故事书，效果相当相当的好！

    + 一个 Agent，大概有 20 多个 Tools，能自主的调用工具收集上下文完成任务。

    + Google 发布迄今为止最先进的世界模拟器（世界模型）Genie 3 能从文字或图片即时生成可玩的 3D 互动世界

    + 能生成用户和 AI Agent 实时交互的 3D 环境，可以用于教育、娱乐等场景，感觉还可以和具身智能结合，帮助机器人理解现实物理世界。
    + 3D 互动世界具备高保真视觉效果、20-24 帧每秒的流畅画面、即时提示交互、世界记忆等多项强大功能。

    + Google 推出 web guide，AI给总结不直接出内容，而是给个概览 （AI整合好的最相关的几个网页链接）。或许是最强的矛和最强的盾，终归有一方要妥协。Google的AI搜索革命道路曲折呀（本已是搜索推荐的No1），AI 搜索竭泽而渔导致源站获取不到流量，从共生变成竞争，再继续进一步或许Google 再也爬不到信息了。

    ## 4. Ali Qwen

    + 开源 Qwen3 4B 模型：Qwen3-4B-Instruct-2507 和 Qwen3-4B-Thinking-2507，新版本提升了思考能力，并且增加了思考长度，上下文支持 256K！
    模型地址：huggingface.co/Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 和 huggingface.co/Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507
    + 开源 Owen-image 模型：20B 参数，主打图片生成和编辑，尤其擅长处理复杂的文字内容。中文、英文、中英文混排，甚至大段中文手写体都能处理，布局合理。能做各种风格的图片，比如写实、二次元、水墨、极简、海报、PPT等，还能通过自然语言指令调整细节，比如改字体、改姿势、加物体、换风格等。编辑图片的时候，它能保留原有的细节和氛围，做出来的效果也很自然，没有违和感。
    模型地址: huggingface.co/Qwen/Qwen-Image
    Github：github.com/QwenLM/Qwen-Image
    社区体验地址：modelscope.cn/aigc/imageGeneration
    + Qwen Code 提供每天两千次的免费请求

    ## 5. 其他动态

    1. 面壁开源 MiniCPM-V-4 模型，一个图/视频推理模型，模型总参数量4.1B，本地设备可以运行。

    模型地址：huggingface.co/openbmb/MiniCPM-V-4

    2. ElevenLabs 推出音乐生成模型，支持包括英语、西班牙语、德语、日语在内的多种语言。可完全控制音乐的流派、风格和结构，能够编辑单个片段或整首歌曲的声音和歌词。但是最期待的功能，是能够指定演唱者的音色，用同一个音色生成不同的歌曲。

    体验地址：elevenlabs.io/music

    3. Chatterbox：Resemble AI 首个生产级开源MIT协议的TTS模型，0.5B参数，训练于50万小时高质量语音数据

    体验地址：resemble-ai.github.io/chatterbox_demopage
    Repo 地址：github.com/stlohrey/chatterbox-finetuning

    4. Kitten TTS：一款 23.8MB 的开源文本转语音模型，仅有 1500 万参数，可CPU运行

    Repo 地址：github.com/KittenML/KittenTTS
    模型地址：huggingface.co/KittenML/kitten-tts-nano-0.1

    5. 谷歌DeepMind科学家Kevin Murphy最新论文《Reinforcement Learning: An Overview》，全面系统梳理强化学习理论与实践。

    论文地址： arxiv.org/abs/2412.05265

    6. OPPO 开发了一个叫 “Efficient Agents” 的新 agents 框架，与开源代理框架 OWL 相比，“Efficient Agents” 能保留 96.7% 的性能，但运营成本从 0.398 美元降到了 0.228 美元。

    论文地址：arxiv.org/abs/2508.02694
    Repo 地址：github.com/OPPO-PersonalAI/OAgents

    7. 马斯克扬言要开源 Grok-2（这性能开源了也没人用呀）。

    8. Tesla Dojo团队解散，后续车机显卡应该只用nvidia了。

    9. 传言马斯克正在挑选 Meta 公司的所有顶尖研究人才（小扎：刚挖来的就被惦记了）。

    10. 2025北京亦庄举办的世界机器人大会 8月8日开幕。





    ## Github Repos Recommend

    1. gpt-5-coding-examples

    Repo 推荐对 AI 编程有兴趣的看看，包含大量的 GPT-5 编程示例，包括原始提示词、生成结果，结果展示。

    Repo 地址：github.com/openai/gpt-5-coding-examples

    Demo 地址：gpt-examples.com/

    2. OpenBB

    用于量化交易或金融分析，将所有主流金融数据源整合到一个开源平台中，通过统一的 API 接口，让获取股票、期权、外汇、宏观经济等各类金融数据，还提供了可视化界面和 AI Agent 功能。

    Repo 地址：github.com/OpenBB-finance/OpenBB

    3. Sparc3D: Sparse Representation and Construction for High-Resolution 3D Shapes Modeling《Sparc3D：高分辨率3D形状建模的稀疏表示与构建方法》，Sparc3D 通过稀疏可变形 Marching Cubes（Sparcubes）和稀疏卷积 VAE（Sparconv-VAE）相结合，首创可微、高保真、轻量的统一式高分辨率3D生成框架，解决了传统 VAE 表示效率低与重建损失大的痛点。

    Blog 地址：lizhihao6.github.io/Sparc3D/
    Gemini
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  5. _web)-[:HAS_RULE]->(rule2),
    (rule2)-[:APPLIES_TO_SG]->(sg_web);

    MATCH (sg_web:SecurityGroup {id: "sg-web12345"}), (rule3:SecurityRule {id: "rule-web-all-out"})
    CREATE (sg_web)-[:HAS_RULE]->(rule3),
    (rule3)-[:APPLIES_TO_SG]->(sg_web);

    MATCH (sg_app:SecurityGroup {id: "sg-app67890"}), (rule4:SecurityRule {id: "rule-app-from-web"})
    CREATE (sg_app)-[:HAS_RULE]->(rule4),
    (rule4)-[:APPLIES_TO_SG]->(sg_app);

    MATCH (sg_db:SecurityGroup {id: "sg-db11111"}), (rule5:SecurityRule {id: "rule-db-from-app"})
    CREATE (sg_db)-[:HAS_RULE]->(rule5),
    (rule5)-[:APPLIES_TO_SG]->(sg_db);

    // Security Group间的引用关系
    MATCH (rule4:SecurityRule {id: "rule-app-from-web"}), (sg_web:SecurityGroup {id: "sg-web12345"})
    CREATE (rule4)-[:REFERENCES_SG]->(sg_web);

    MATCH (rule5:SecurityRule {id: "rule-db-from-app"}), (sg_app:SecurityGroup {id: "sg-app67890"})
    CREATE (rule5)-[:REFERENCES_SG]->(sg_app);

    // VPC Endpoints关系
    MATCH (endpoint_s3:VPCEndpoint {id: "vpce-s3-12345"}), (vpc1:VPC {id: "vpc-12345678"})
    CREATE (endpoint_s3)-[:BELONGS_TO_VPC]->(vpc1),
    (vpc1)-[:CONTAINS_VPC_ENDPOINT]->(endpoint_s3);

    MATCH (endpoint_ec2:VPCEndpoint {id: "vpce-ec2-67890"}), (vpc1:VPC {id: "vpc-12345678"})
    CREATE (endpoint_ec2)-[:BELONGS_TO_VPC]->(vpc1),
    (vpc1)-[:CONTAINS_VPC_ENDPOINT]->(endpoint_ec2);

    MATCH (endpoint_ec2:VPCEndpoint {id: "vpce-ec2-67890"}), (subnet2:Subnet {id: "subnet-def67890"})
    CREATE (endpoint_ec2)-[:DEPLOYED_IN_SUBNET]->(subnet2),
    (subnet2)-[:HOSTS_VPC_ENDPOINT]->(endpoint_ec2);

    // 更新Route Table中NAT Gateway路由
    MATCH (rt_private:RouteTable {id: "rtb-private-456"})
    SET rt_private.routes = [
    {
    destination: "10.0.0.0/16",
    target: "local",
    status: "active"
    },
    {
    destination: "0.0.0.0/0",
    target: "nat-12345abc",
    status: "active"
    }
    ];

    // ==========================================
    // 10. VPC Flow Logs与S3关联关系预留
    // ==========================================
    // 注意：这里预留了与S3资源的关联关系，当S3建模完成后建立
    // (vpc1)-[:LOGS_TO_S3]->(s3_bucket)

    // ==========================================
    // 11. 网络资源验证查询示例
    // ==========================================

    // 查询完整的网络安全架构
    // MATCH (vpc:VPC {id: "vpc-12345678"})-[:CONTAINS_SECURITY_GROUP]->(sg:SecurityGroup)-[:HAS_RULE]->(rule:SecurityRule)
    // RETURN vpc.name as vpc, sg.name as security_group,
    // collect({direction: rule.direction, protocol: rule.protocol, port: rule.port_range, source: rule.source}) as rules;

    // 查询NAT Gateway的完整配置
    // MATCH (nat:NatGateway {id: "nat-12345abc"})
    // OPTIONAL MATCH (nat)-[:USES_EIP]->(eip:EIP)
    // OPTIONAL MATCH (nat)-[:USES_NETWORK_INTERFACE]->(eni:NetworkInterface)
    // OPTIONAL MATCH (nat)-[:DEPLOYED_IN_SUBNET]->(subnet:Subnet)
    // RETURN nat.name as nat_gateway, eip.address as public_ip, eni.private_ip as private_ip, subnet.name as subnet;

    // 查询Security Group间的依赖关系
    // MATCH (sg1:SecurityGroup)-[:HAS_RULE]->(rule:SecurityRule)-[:REFERENCES_SG]->(sg2:SecurityGroup)
    // RETURN sg1.name as source_sg, rule.description as rule_desc, sg2.name as referenced_sg;

    // 查询VPC的所有网络流量出口
    // MATCH (vpc:VPC {id: "vpc-12345678"})
    // OPTIONAL MATCH (vpc)-[:ATTACHED_IGW]->(igw:InternetGateway)
    // OPTIONAL MATCH (vpc)-[:CONTAINS_NAT_GATEWAY]->(nat:NatGateway)
    // OPTIONAL MATCH (vpc)-[:CONTAINS_VPC_ENDPOINT]->(endpoint:VPCEndpoint)
    // RETURN vpc.name as vpc_name,
    // collect(DISTINCT igw.name) as internet_gateways,
    // collect(DISTINCT nat.name) as nat_gateways,
    // collect(DISTINCT endpoint.name) as vpc_endpoints;

  6. "App port from web tier",
    rule_action: "allow",
    status: "active",
    created_at: datetime(),
    updated_at: datetime()
    });

    // Database Security Group Rules
    CREATE (rule5:SecurityRule {
    id: "rule-db-from-app",
    direction: "inbound",
    protocol: "tcp",
    port_range: "3306",
    source_type: "security_group",
    source: "sg-app67890",
    description: "MySQL from app tier",
    rule_action: "allow",
    status: "active",
    created_at: datetime(),
    updated_at: datetime()
    });

    // 8.6 VPC Endpoints 建模
    CREATE (endpoint_s3:VPCEndpoint {
    id: "vpce-s3-12345",
    name: "s3-gateway-endpoint",
    associations_vpc: "vpc-12345678",
    associations_subnet: null, // Gateway endpoint不关联subnet
    type: "Gateway",
    service: "com.amazonaws.cn-north-1.s3",
    route_table_ids: ["rtb-private-456"],
    tag: {
    service_type: "storage",
    environment: "production"
    },
    status: "available",
    created_at: datetime(),
    updated_at: datetime()
    });

    CREATE (endpoint_ec2:VPCEndpoint {
    id: "vpce-ec2-67890",
    name: "ec2-interface-endpoint",
    associations_vpc: "vpc-12345678",
    associations_subnet: ["subnet-def67890"], // Interface endpoint关联subnet
    type: "Interface",
    service: "com.amazonaws.cn-north-1.ec2",
    network_interface_ids: ["eni-endpoint-123"],
    security_group_ids: ["sg-endpoint-456"],
    tag: {
    service_type: "compute",
    environment: "production"
    },
    status: "available",
    created_at: datetime(),
    updated_at: datetime()
    });

    // ==========================================
    // 9. 建立高级网络组件关系
    // ==========================================

    // EIP与多资源的多态关联（使用泛型关系）
    MATCH (eip1:EIP {allocation_id: "eipalloc-12345abc"}), (nat1:NatGateway {id: "nat-12345abc"})
    CREATE (eip1)-[:ASSOCIATED_WITH {resource_type: "nat_gateway"}]->(nat1),
    (nat1)-[:USES_EIP]->(eip1);

    MATCH (eip1:EIP {allocation_id: "eipalloc-12345abc"}), (eni1:NetworkInterface {id: "eni-12345abc"})
    CREATE (eip1)-[:ATTACHED_TO_ENI]->(eni1),
    (eni1)-[:HAS_EIP]->(eip1);

    // 预留EC2与EIP关联（EC2建模完成后）
    // MATCH (eip2:EIP {allocation_id: "eipalloc-67890xyz"}), (ec2:EC2Instance {id: "i-1234567890abcdef0"})
    // CREATE (eip2)-[:ASSOCIATED_WITH {resource_type: "ec2_instance"}]->(ec2);

    // NAT Gateway关系
    MATCH (nat1:NatGateway {id: "nat-12345abc"}), (vpc1:VPC {id: "vpc-12345678"})
    CREATE (nat1)-[:BELONGS_TO_VPC]->(vpc1),
    (vpc1)-[:CONTAINS_NAT_GATEWAY]->(nat1);

    MATCH (nat1:NatGateway {id: "nat-12345abc"}), (subnet1:Subnet {id: "subnet-abc12345"})
    CREATE (nat1)-[:DEPLOYED_IN_SUBNET]->(subnet1),
    (subnet1)-[:HOSTS_NAT_GATEWAY]->(nat1);

    MATCH (nat1:NatGateway {id: "nat-12345abc"}), (eni1:NetworkInterface {id: "eni-12345abc"})
    CREATE (nat1)-[:USES_NETWORK_INTERFACE]->(eni1),
    (eni1)-[:ATTACHED_TO_NAT_GATEWAY]->(nat1);

    // Network Interface关系
    MATCH (eni1:NetworkInterface {id: "eni-12345abc"}), (subnet1:Subnet {id: "subnet-abc12345"})
    CREATE (eni1)-[:DEPLOYED_IN_SUBNET]->(subnet1),
    (subnet1)-[:HOSTS_NETWORK_INTERFACE]->(eni1);

    MATCH (eni2:NetworkInterface {id: "eni-67890def"}), (subnet1:Subnet {id: "subnet-abc12345"})
    CREATE (eni2)-[:DEPLOYED_IN_SUBNET]->(subnet1),
    (subnet1)-[:HOSTS_NETWORK_INTERFACE]->(eni2);

    // Security Group关系
    MATCH (sg_web:SecurityGroup {id: "sg-web12345"}), (vpc1:VPC {id: "vpc-12345678"})
    CREATE (sg_web)-[:BELONGS_TO_VPC]->(vpc1),
    (vpc1)-[:CONTAINS_SECURITY_GROUP]->(sg_web);

    MATCH (sg_app:SecurityGroup {id: "sg-app67890"}), (vpc1:VPC {id: "vpc-12345678"})
    CREATE (sg_app)-[:BELONGS_TO_VPC]->(vpc1),
    (vpc1)-[:CONTAINS_SECURITY_GROUP]->(sg_app);

    MATCH (sg_db:SecurityGroup {id: "sg-db11111"}), (vpc1:VPC {id: "vpc-12345678"})
    CREATE (sg_db)-[:BELONGS_TO_VPC]->(vpc1),
    (vpc1)-[:CONTAINS_SECURITY_GROUP]->(sg_db);

    // Security Group Rules关系
    MATCH (sg_web:SecurityGroup {id: "sg-web12345"}), (rule1:SecurityRule {id: "rule-web-http-in"})
    CREATE (sg_web)-[:HAS_RULE]->(rule1),
    (rule1)-[:APPLIES_TO_SG]->(sg_web);

    MATCH (sg_web:SecurityGroup {id: "sg-web12345"}), (rule2:SecurityRule {id: "rule-web-https-in"})
    CREATE (sg

  7. .2 Network Interface (ENI) 建模
    CREATE (eni1:NetworkInterface {
    id: "eni-12345abc",
    name: "nat-gateway-eni-1a",
    type: "nat_gateway",
    private_ip: "10.0.1.100",
    private_dns: "ip-10-0-1-100.ec2.internal",
    subnet_id: "subnet-abc12345",
    vpc_id: "vpc-12345678",
    az: "cn-north-1a",
    security_groups: ["sg-nat12345"],
    source_dest_check: false,
    tag: {
    attached_resource: "nat-gateway",
    environment: "production"
    },
    status: "in-use",
    created_at: datetime(),
    updated_at: datetime()
    });

    CREATE (eni2:NetworkInterface {
    id: "eni-67890def",
    name: "web-server-eni",
    type: "instance",
    private_ip: "10.0.1.50",
    private_dns: "ip-10-0-1-50.ec2.internal",
    subnet_id: "subnet-abc12345",
    vpc_id: "vpc-12345678",
    az: "cn-north-1a",
    security_groups: ["sg-web12345"],
    source_dest_check: true,
    tag: {
    attached_resource: "ec2_instance",
    environment: "production"
    },
    status: "in-use",
    created_at: datetime(),
    updated_at: datetime()
    });

    // 8.3 NAT Gateway 建模
    CREATE (nat1:NatGateway {
    id: "nat-12345abc",
    name: "production-nat-1a",
    arn: "arn:aws:ec2:cn-north-1:123456789012:natgateway/nat-12345abc",
    public_ip: "54.123.45.67",
    private_ip: "10.0.1.100",
    associated_vpc: "vpc-12345678",
    associated_subnet: "subnet-abc12345",
    network_interface_id: "eni-12345abc",
    eip_allocation_id: "eipalloc-12345abc",
    tag: {
    environment: "production",
    purpose: "private_subnet_internet_access",
    tier: "networking"
    },
    status: "available",
    created_at: datetime(),
    updated_at: datetime()
    });

    // 8.4 Security Group 建模
    CREATE (sg_web:SecurityGroup {
    id: "sg-web12345",
    name: "production-web-sg",
    description: "Security group for web servers",
    associated_vpc_id: "vpc-12345678",
    tag: {
    environment: "production",
    tier: "web",
    application: "frontend"
    },
    status: "active",
    created_at: datetime(),
    updated_at: datetime()
    });

    CREATE (sg_app:SecurityGroup {
    id: "sg-app67890",
    name: "production-app-sg",
    description: "Security group for application servers",
    associated_vpc_id: "vpc-12345678",
    tag: {
    environment: "production",
    tier: "application",
    application: "backend"
    },
    status: "active",
    created_at: datetime(),
    updated_at: datetime()
    });

    CREATE (sg_db:SecurityGroup {
    id: "sg-db11111",
    name: "production-db-sg",
    description: "Security group for database servers",
    associated_vpc_id: "vpc-12345678",
    tag: {
    environment: "production",
    tier: "database",
    application: "mysql"
    },
    status: "active",
    created_at: datetime(),
    updated_at: datetime()
    });

    // 8.5 Security Rules 建模（独立节点）
    // Web Security Group Rules
    CREATE (rule1:SecurityRule {
    id: "rule-web-http-in",
    direction: "inbound",
    protocol: "tcp",
    port_range: "80",
    source_type: "cidr",
    source: "0.0.0.0/0",
    description: "HTTP from anywhere",
    rule_action: "allow",
    status: "active",
    created_at: datetime(),
    updated_at: datetime()
    });

    CREATE (rule2:SecurityRule {
    id: "rule-web-https-in",
    direction: "inbound",
    protocol: "tcp",
    port_range: "443",
    source_type: "cidr",
    source: "0.0.0.0/0",
    description: "HTTPS from anywhere",
    rule_action: "allow",
    status: "active",
    created_at: datetime(),
    updated_at: datetime()
    });

    CREATE (rule3:SecurityRule {
    id: "rule-web-all-out",
    direction: "outbound",
    protocol: "all",
    port_range: "all",
    source_type: "cidr",
    source: "0.0.0.0/0",
    description: "All outbound traffic",
    rule_action: "allow",
    status: "active",
    created_at: datetime(),
    updated_at: datetime()
    });

    // App Security Group Rules
    CREATE (rule4:SecurityRule {
    id: "rule-app-from-web",
    direction: "inbound",
    protocol: "tcp",
    port_range: "8080",
    source_type: "security_group",
    source: "sg-web12345",
    description:

  9. cidr: "10.0.1.0/24",
    az: "cn-north-1a",
    arn: "arn:aws:ec2:cn-north-1:123456789012:subnet/subnet-abc12345",
    type: "public",
    available_ipv4_addresses: 248,
    auto_assign_public_ip: true,
    map_public_ip_on_launch: true,
    associated_acl: "acl-default-123",
    associated_route_table: "rtb-public-123",
    subnet_flow_logs: {
    enabled: true,
    log_destination: "s3://subnet-flow-logs-bucket"
    },
    tag: {
    tier: "web",
    environment: "production",
    subnet_type: "public"
    },
    status: "active",
    created_at: datetime(),
    updated_at: datetime()
    });

    CREATE (subnet2:Subnet {
    id: "subnet-def67890",
    name: "production-app-subnet-1a",
    cidr: "10.0.2.0/24",
    az: "cn-north-1a",
    arn: "arn:aws:ec2:cn-north-1:123456789012:subnet/subnet-def67890",
    type: "private",
    available_ipv4_addresses: 245,
    auto_assign_public_ip: false,
    map_public_ip_on_launch: false,
    associated_acl: "acl-private-456",
    associated_route_table: "rtb-private-456",
    subnet_flow_logs: {
    enabled: true,
    log_destination: "s3://subnet-flow-logs-bucket"
    },
    tag: {
    tier: "application",
    environment: "production",
    subnet_type: "private"
    },
    status: "active",
    created_at: datetime(),
    updated_at: datetime()
    });

    CREATE (subnet3:Subnet {
    id: "subnet-ghi13579",
    name: "production-db-subnet-1a",
    cidr: "10.0.3.0/24",
    az: "cn-north-1a",
    arn: "arn:aws:ec2:cn-north-1:123456789012:subnet/subnet-ghi13579",
    type: "private",
    available_ipv4_addresses: 250,
    auto_assign_public_ip: false,
    map_public_ip_on_launch: false,
    associated_acl: "acl-database-789",
    associated_route_table: "rtb-database-789",
    subnet_flow_logs: {
    enabled: false,
    log_destination: null
    },
    tag: {
    tier: "database",
    environment: "production",
    subnet_type: "private",
    encryption: "required"
    },
    status: "active",
    created_at: datetime(),
    updated_at: datetime()
    });

    // 6.3 Internet Gateway 建模
    CREATE (igw1:InternetGateway {
    id: "igw-12345abc",
    name: "production-main-igw",
    associations_vpc: "vpc-12345678",
    tag: {
    environment: "production",
    purpose: "main-internet-gateway"
    },
    status: "active",
    created_at: datetime(),
    updated_at: datetime()
    });

    // 6.4 Route Table 建模
    CREATE (rt_public:RouteTable {
    id: "rtb-public-123",
    name: "production-public-rt",
    associations_subnets: ["subnet-abc12345"],
    associations_vpc: "vpc-12345678",
    routes: [
    {
    destination: "10.0.0.0/16",
    target: "local",
    status: "active"
    },
    {
    destination: "0.0.0.0/0",
    target: "igw-12345abc",
    status: "active"
    }
    ],
    tag: {
    type: "public",
    environment: "production"
    },
    status: "active",
    created_at: datetime(),
    updated_at: datetime()
    });

    CREATE (rt_private:RouteTable {
    id: "rtb-private-456",
    name: "production-private-rt",
    associations_subnets: ["subnet-def67890"],
    associations_vpc: "vpc-12345678",
    routes: [
    {
    destination: "10.0.0.0/16",
    target: "local",
    status: "active"
    },
    {
    destination: "0.0.0.0/0",
    target: "nat-gateway-123",
    status: "active"
    }
    ],
    tag: {
    type: "private",
    environment: "production"
    },
    status: "active",
    created_at: datetime(),
    updated_at: datetime()
    });

    // ==========================================
    // 7. 建立网络资源关系（包含双向关系）
    // ==========================================

    // Account <-> VPC 关系
    MATCH (acc:Account {id: "123456789012"}), (vpc1:VPC {id: "vpc-12345678"})
    CREATE (acc)-[:CONTAINS_VPC]->(vpc1),
    (vpc1)-[:BELONGS_TO_ACCOUNT]->(acc);

    MATCH (acc:Account {id: "123456789012"}), (vpc2:VPC {id: "vpc-87654321"})
    CREATE (acc)-[:CONTAINS_VPC]->(vpc2),
    (vpc2)-[:BELONGS_TO_ACCOUNT]->(acc);

    //

  10. -DC-Beta",
    power_redundancy: "N+1"
    },
    status: "active",
    created_at: datetime(),
    updated_at: datetime()
    });

    CREATE (az3:AZ {
    id: "cn-north-1d",
    name: "Beijing Zone D",
    tag: {
    physical_location: "Beijing-DC-Delta",
    power_redundancy: "2N"
    },
    status: "active",
    created_at: datetime(),
    updated_at: datetime()
    });

    // Ningxia AZs
    CREATE (az4:AZ {
    id: "cn-northwest-1a",
    name: "Ningxia Zone A",
    tag: {
    physical_location: "Ningxia-DC-Alpha",
    power_redundancy: "N+1"
    },
    status: "active",
    created_at: datetime(),
    updated_at: datetime()
    });

    CREATE (az5:AZ {
    id: "cn-northwest-1b",
    name: "Ningxia Zone B",
    tag: {
    physical_location: "Ningxia-DC-Beta",
    power_redundancy: "N+1"
    },
    status: "active",
    created_at: datetime(),
    updated_at: datetime()
    });

    CREATE (az6:AZ {
    id: "cn-northwest-1c",
    name: "Ningxia Zone C",
    tag: {
    physical_location: "Ningxia-DC-Gamma",
    power_redundancy: "2N"
    },
    status: "active",
    created_at: datetime(),
    updated_at: datetime()
    });

    // ==========================================
    // 5. 建立基础层次关系
    // ==========================================

    // Account -> Region 关系
    MATCH (acc:Account {id: "123456789012"}), (r1:Region {id: "cn-north-1"})
    CREATE (acc)-[:CONTAINS_REGION]->(r1);

    MATCH (acc:Account {id: "123456789012"}), (r2:Region {id: "cn-northwest-1"})
    CREATE (acc)-[:CONTAINS_REGION]->(r2);

    // Region -> AZ 关系
    MATCH (r1:Region {id: "cn-north-1"}), (az1:AZ {id: "cn-north-1a"})
    CREATE (r1)-[:CONTAINS_AZ]->(az1);

    MATCH (r1:Region {id: "cn-north-1"}), (az2:AZ {id: "cn-north-1b"})
    CREATE (r1)-[:CONTAINS_AZ]->(az2);

    MATCH (r1:Region {id: "cn-north-1"}), (az3:AZ {id: "cn-north-1d"})
    CREATE (r1)-[:CONTAINS_AZ]->(az3);

    MATCH (r2:Region {id: "cn-northwest-1"}), (az4:AZ {id: "cn-northwest-1a"})
    CREATE (r2)-[:CONTAINS_AZ]->(az4);

    MATCH (r2:Region {id: "cn-northwest-1"}), (az5:AZ {id: "cn-northwest-1b"})
    CREATE (r2)-[:CONTAINS_AZ]->(az5);

    MATCH (r2:Region {id: "cn-northwest-1"}), (az6:AZ {id: "cn-northwest-1c"})
    CREATE (r2)-[:CONTAINS_AZ]->(az6);

    // ==========================================
    // 6. 网络资源建模 - VPC & Subnet
    // ==========================================

    // 创建VPC相关约束
    CREATE CONSTRAINT vpc_id IF NOT EXISTS FOR (v:VPC) REQUIRE v.id IS UNIQUE;
    CREATE CONSTRAINT subnet_id IF NOT EXISTS FOR (s:Subnet) REQUIRE s.id IS UNIQUE;
    CREATE CONSTRAINT route_table_id IF NOT EXISTS FOR (rt:RouteTable) REQUIRE rt.id IS UNIQUE;
    CREATE CONSTRAINT igw_id IF NOT EXISTS FOR (igw:InternetGateway) REQUIRE igw.id IS UNIQUE;

    // 6.1 VPC 资源建模
    CREATE (vpc1:VPC {
    id: "vpc-12345678",
    name: "production-main-vpc",
    cidr: "10.0.0.0/16",
    vpc_flow_logs: {
    enabled: true,
    log_destination_type: "s3",
    log_destination: "s3://vpc-flow-logs-prod-bucket",
    log_format: "${srcaddr} ${dstaddr} ${srcport} ${dstport} ${protocol} ${packets} ${bytes} ${start} ${end} ${action}",
    log_status: "ACTIVE",
    delivery_status: "SUCCESS"
    },
    dns_hostnames: true,
    dns_resolution: true,
    tag: {
    environment: "production",
    project: "core-platform",
    team: "platform-engineering",
    backup: "daily"
    },
    status: "active",
    created_at: datetime(),
    updated_at: datetime()
    });

    CREATE (vpc2:VPC {
    id: "vpc-87654321",
    name: "staging-vpc",
    cidr: "10.1.0.0/16",
    vpc_flow_logs: {
    enabled: false,
    log_destination_type: null,
    log_destination: null,
    log_format: null,
    log_status: "INACTIVE",
    delivery_status: null
    },
    dns_hostnames: true,
    dns_resolution: true,
    tag: {
    environment: "staging",
    project: "core-platform",
    team: "platform-engineering",
    backup: "none"
    },
    status: "active",
    created_at: datetime(),
    updated_at: datetime()
    });

    // 6.2 Subnet 资源建模
    // Production VPC Subnets
    CREATE (subnet1:Subnet {
    id: "subnet-abc12345",
    name: "production-web-subnet-1a",

  13. // ==========================================
    // 云资源可视化地图系统 - Neo4j 图数据库建模
    // 第一阶段：核心基础资源建模
    // ==========================================

    // 1. 创建唯一性约束
    CREATE CONSTRAINT account_id IF NOT EXISTS FOR (a:Account) REQUIRE a.id IS UNIQUE;
    CREATE CONSTRAINT region_id IF NOT EXISTS FOR (r:Region) REQUIRE r.id IS UNIQUE;
    CREATE CONSTRAINT az_id IF NOT EXISTS FOR (az:AZ) REQUIRE az.id IS UNIQUE;
    CREATE CONSTRAINT cost_id IF NOT EXISTS FOR (c:Cost) REQUIRE c.id IS UNIQUE;

    // ==========================================
    // 1. Account（账号）资源建模 - 完善版
    // ==========================================
    CREATE (acc:Account {
    id: "123456789012",
    name: "production-account",
    projects: ["bdp", "dkms", "dqa", "dir", "analytics", "security"],
    organization: "TechCorp-Platform-Engineering",
    env: "prod",
    owner: "[email protected]",
    status: "active",
    tag: {
    cost_center: "engineering",
    department: "platform",
    business_unit: "core_services",
    compliance: "pci_dss"
    },
    created_at: datetime(),
    updated_at: datetime()
    });

    // ==========================================
    // 2. Cost（成本）节点建模 - 支持成本云图
    // ==========================================

    // 2.1 月度总成本节点
    CREATE (cost_monthly:Cost {
    id: "cost-123456789012-2024-03",
    resource_id: "123456789012",
    resource_type: "Account",
    cost_type: "monthly_total",
    amount: 25680.50,
    currency: "USD",
    period: "2024-03",
    breakdown: {
    compute: 12500.20,
    storage: 3200.15,
    network: 1800.30,
    database: 4500.80,
    lambda: 680.25,
    other: 2999.80
    },
    tag: {
    forecast: "high_confidence",
    variance: "+15%"
    },
    status: "finalized",
    created_at: datetime(),
    updated_at: datetime()
    });

    // 2.2 日度成本节点（用于趋势分析）
    CREATE (cost_daily:Cost {
    id: "cost-123456789012-2024-03-15",
    resource_id: "123456789012",
    resource_type: "Account",
    cost_type: "daily",
    amount: 856.20,
    currency: "USD",
    period: "2024-03-15",
    breakdown: {
    compute: 420.50,
    storage: 105.80,
    network: 58.90,
    database: 150.20,
    lambda: 22.60,
    other: 98.20
    },
    tag: {
    anomaly: "normal",
    trend: "increasing"
    },
    status: "estimated",
    created_at: datetime(),
    updated_at: datetime()
    });

    // Account与Cost的关系
    MATCH (acc:Account {id: "123456789012"}), (c1:Cost {id: "cost-123456789012-2024-03"})
    CREATE (acc)-[:HAS_COST]->(c1);

    MATCH (acc:Account {id: "123456789012"}), (c2:Cost {id: "cost-123456789012-2024-03-15"})
    CREATE (acc)-[:HAS_COST]->(c2);

    // ==========================================
    // 3. Region（区域）资源建模 - 增强版
    // ==========================================
    CREATE (region1:Region {
    id: "cn-north-1",
    name: "Beijing",
    availability_sla: 99.99,
    operational_metrics: {
    avg_response_time: 45.2,
    incident_count_monthly: 2,
    maintenance_window: "Sunday 02:00-04:00 UTC+8"
    },
    tag: {
    country: "China",
    provider: "AWS",
    tier: "production"
    },
    status: "active",
    created_at: datetime(),
    updated_at: datetime()
    });

    CREATE (region2:Region {
    id: "cn-northwest-1",
    name: "Ningxia",
    availability_sla: 99.95,
    operational_metrics: {
    avg_response_time: 52.8,
    incident_count_monthly: 1,
    maintenance_window: "Sunday 03:00-05:00 UTC+8"
    },
    tag: {
    country: "China",
    provider: "AWS",
    tier: "disaster_recovery"
    },
    status: "active",
    created_at: datetime(),
    updated_at: datetime()
    });

    // ==========================================
    // 4. AZ（可用区）资源建模
    // ==========================================
    CREATE (az1:AZ {
    id: "cn-north-1a",
    name: "Beijing Zone A",
    tag: {
    physical_location: "Beijing-DC-Alpha",
    power_redundancy: "N+1"
    },
    status: "active",
    created_at: datetime(),
    updated_at: datetime()
    });

    CREATE (az2:AZ {
    id: "cn-north-1b",
    name: "Beijing Zone B",
    tag: {
    physical_location: "Beijing-DC-Beta",

  14. Claude Code Remote 可以远程发送命令给Claude Code，随时随地让AI 干活。

    1. 任务完成时多渠道通知（桌面弹窗+声音+邮件+飞书）
    2. 直接在手机上回复消息，Claude收到命令之后继续干活
    3. 支持多轮对话，让 Claude 持续工作

    Repo地址：github.com/JessyTsui/Claude-Code-Remote

    4. 谷歌开源 LangExtract 从非结构化信息中提取结构化信息的 Python 库，使用 LLMs 从非结构化文本文档中提取结构化信息。
    Repo地址：github.com/google/langextract

  15. # 2025W31 AI大模型领域精选热点 🔥

    ---

    ## 1. Google

    + NotebookLM 的**视频摘要**功能上线，支持把笔记导出视频了！目前 NotebookLM 的 Studio 栏支持四种输出：音频、视频、思维导图、报告。地址：notebooklm.google.com
    + Google 正式向 Gemini APP Ultra 用户和部分数学家及学者推出了 **Gemini Deep Think**，能够帮助数学家证明猜想。本质上是一种并行推理方法。模型能够仔细推演复杂问题，最终产出更具创造性和深度的答案。尤其在算法设计和代码开发领域，Deep Think 能够综合考量问题的不同解法和复杂度，提升编码的效率和质量。据官方测试，Deep Think 在多项难度极高的基准测试中表现优异，尤其在代码生成和跨学科知识推理方面已经达到行业领先水平。详细介绍：blog.google/products/gemini/gemini-2-5-deep-think

    + 谷歌给 Android Studio 增加了免费的 Agent 模式！开发者可以直接跟 Agent 对话开发安卓应用。支持快速选中直接修改 UI 代码，支持自定义规则。地址：android-developers.googleblog.com/2025/07/android-studio-narwhal-feature-drop-stable-agent-mode.html

    + 谷歌搜索 AI Mode 更新，基本功能与 Gemini 功能（支持上传图片和 PDF/ Canvas 能力/视频跟 AI 实时对话）拉齐，目前只有美国和印度可以用

    + Google 新论文介绍了一种新的 Deep Researcher 思路：TTD-DR框架。人类在写作复杂主题时，通常会先制定计划，然后起草报告，并在多次修订中完善内容。这一过程与扩散模型的采样过程相似，即从噪声草稿开始，逐步去噪生成高质量输出。论文地址：arxiv.org/pdf/2507.16075

    ## 2. Ali 一系列模型更新

    + Qwen3-30B-A3B-2507 的推理版本，本地部署友好。 模型地址：huggingface.co/Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507
    + Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507的非推理版本，本地部署友好。 模型地址：huggingface.co/Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
    + Qwen3-Coder-Flash 发布，模型名称为 Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct。注意这也是个非思考模型。原生 256K 上下文（使用 YaRN 可以扩展高达 1M 个 token）。模型地址：huggingface.co/Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
    + 业界首个使用MoE架构的视频生成基础模型，文生视频Wan2.2-T2V-A14B、图生视频Wan2.2-I2V-A14B、统一视频生成Wan2.2-TI2V-5B。

    ## 3. OpenAI

    + OAI开源模型疑似漏，代号为 yofo gpt-oss 20b 和 120b，此外 openrouter 上还出现 horzon-beta 模型, 同样是256K上下文。120B 模型是 MoE 架构，激活参数大概是 5B，128 专家每次激活 4 个专家。原生只有 4K 上下文，通过 YaRN 扩展到 128K。

    + OpenAI 推出了学习模式（Study Mode）会引导用户一步步解决问题，而不仅仅是直接给出答案。感觉不是一个新模型或者agent，可能是用提示词引导的模式。

    + Sam Altman 预告本月新模型、新产品、新功能 即将发布。

    ## 4. 智谱发布了 GLM-4.5!

    > 突出一个性价比，推出每月50块万亿token包月套餐。性能感觉稍逊于kimi 2

    新模型包括 GLM-4.5-355B-A32B 和 **GLM-4.5-Air-106B-A12B**，都是**混合推理模型**，可以开关思切换考或者非思考模式。从跑分上来看，最亮眼的是仅用了大概 DeepSeek-R1 一半左右的参数量达到了一个与DeepSeek-R1 不相上下的水平。

    模型地址：huggingface.co/zai-org/GLM-4.5
    技术报告地址：z.ai/blog/glm-4.5

    ## 5. 其他动态

    1. 中科院发布了首个科学基础大模型 S1-Base 磐石科学基础大模型

    目前模型有 S1-Base-8B，S1-Base-32B，S1-Base-671B，其中 S1-Base-8B 和 S1-Base-32B 分别基于 Qwen3-8B 和 Qwen3-32B 训练得到，S1-Base-671B 基于 DeepSeek-R1-671B 训练得到，均支持 32k 上下文。

    模型地址：huggingface.co/ScienceOne-AI/S1-Base-671B

    2. 字节跳动发布文本 Diffusion 模型，Seed Diffusion Preview！

    文本Diffusion 模型则是跟图像Diffusion 模型类似，是一个去噪过程，整段话随机出现文本最后组成所有输出。Diffusion 文本模型的优点是巨快，字节这个有 每秒 2146 个 token 的速度。目前除了eed Diffusion Preview以外，还有最知名的 Mercury Coder 和 Google 的 Gemini Diffusion.

    发布blog: seed.bytedance.com/en/seed_diffusion
    在线体验地址：studio.seed.ai/exp/seed_diffusion/

    3. 中间思考模型 Dhanishtha，这个模型会想一会，然后输出一会，再想一会，再输出一会。支持工具调用。

    模型地址：huggingface.co/HelpingAI/Dhanishtha-2.0-preview-0825

    4. FLUX 又发新模型！FLUX.1-Krea-dev 是一个文生图模型，特点是照片级真实感。FLUX 与 Krea 联合开发。

    模型地址：huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Krea-dev

    5. Kimi 上架模型型号 kimi-k2-turbo-preview，猜测是 kimi-k2-0711-preview 的不同部署版本。响应速度从 10 token/s 提升到 40 token/s 。

    6. ACL最佳论文 《原生稀疏注意力：硬件对齐和原生可训练的稀疏注意力》（Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention） ACL 2025 超过一半的论文作者都是华人。论文地址：arxiv.org/abs/2502.11089

    7. 用强化学习推动图谱检索生成《Graph-R1: Towards Agentic GraphRAG Framework via End-to-end Reinforcement Learning》，Graph-RAG（图谱增强RAG）用实体-关系图表示知识，提升了信息组织与推理能力。 论文地址：arxiv.org/abs/2507.21892

    8. alphaXiv 推出专为科研打造的全新社交平台，内建类似Discord的即时聊天功能，集社区发现、论文讨论与学术交流于一体，助力研究者高效协作。热门communities：Healthcare AI community/AI Security/AI4Science，探索更多 alphaxiv.org/communities

    9. 微软研究院公布可能被AI取代的职业: fortune.com/2025/07/31/microsoft-research-generative-ai-occupational-impact-jobs-most-and-least-likely-to-impact-teaching-office-jobs-college-gen-z-grads/

    10. Anthropic最新研究Persona vector人格向量，Anthropic 宣布禁止 OpenAI 访问 Claude（是因为OpenAI要发新模型了嘛？）。

    11. Manus 超级大更新，发布 Wide Research 功能，支持上百agent独立运行。目前已向 Pro 用户开放，未来将逐步向 Plus 和 Basic 用户开放。





    ## Github Repos Recommend

    1. 开源的知识库 maestro 本地运行 Deep Research ！！！

    知识库可以导入文档，执行 RAG，最大的亮点是它内置的 Agent 可以执行 Deep Research 这种任务，并且会给出 Research 的推理过程。支持 OpenAI 风格的 API，搜索使用 SearXNG，并且有 cli 工具支持批量导入和导出。

    Repo地址：github.com/murtaza-nasir/maestro

    2. 提示词优化器，助力于编写高质量提示词 Prompt Optimizer，支持多种使用方式。

    Repo地址：github.com/linshenkx/prompt-optimizer

    3.