TypeSafe发布了Jev模型,它只做决策、分类、路由和评分这些事,比小前沿LLM快100倍还便宜200倍,适合系统级任务。
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Yann LeCun(深度学习之父)在讨论AI推理的本质,指出当前主流LLM并非自回归模型,而是通过搜索生成序列,并强调推理应在抽象空间而非语言空间进行,观点很有深度。
朋友推荐,RecraftAI 新模型 Recraft 1.0 很好用,能根据你写的复杂描述生成很棒的图片,比如那种带机械部件的透明雨伞,或者未来感十足的场景。
科大讯飞发布了他们的语音基座大模型 Spark-Audio-1.0-Preview,这个模型能直接理解语音,而不是先转文字再处理,解决了传统方法的两个问题,效果也不错。
D-Robotics 和 GigaAI 联合发布,将 GigaBrain-0.7 模型适配到 Sunrise S600 边缘平台,用于工业机器人部署,性能和部署场景有提升。
上海AI实验室新出的Atria Dawn Preview模型,参数量744亿,上下文256K,自动化基准测试分数53.8,适合做长周期研究和工程类任务。
朋友,ChatGPT 的联合发明人搞了个新东西,叫 Jev,专门在代码里当个“智能判断函数”,分类、打分、路由这些事,比大模型快又便宜,适合用在需要毫秒级响应的地方。
Anthropic 推出了 Claude 3.5 Sonnet,这个新模型在多项任务上比 GPT-4 更强,你可以用它来写代码、做推理,甚至处理图片信息。
Anthropic 的 Claude 现在能直接调用 Schwab、BlackRock 等金融平台的数据,帮你做会前准备和投资组合审查,比单纯用人工更高效。
Salesforce 新发布的 Koa 模型挺有意思,它用公司自己的工作流规范文件来训练,在 Tau2Bench 和 CRM 基准上比 GPT-4 表现更好。
豆包大模型 2.1 Pro 新版本更新,Agent 能力提升,能多源交叉验证,减少幻觉,对金融投研有直接价值;还能看图写代码,直接还原 28 万行 Java 代码,对开发者很实用。
中国移动搞了个叫 Open-RAIL 的东西,能让你把 VLA/WAM 模型装到不同机器人上,新机器人接入快,新模型接入也快,还提升了动作平滑度。
火山引擎的豆包大模型更新了,Agent 交付更可靠,多模态 Coding 能力也进化了,适合做金融投研、办公自动化这些长报告任务。
Perplexity 用 2 名工程师和数百个 AI 编码 agent 在两个月内建成了 4 万行 Rust 的核心库,这种用 AI 工具链快速自研基础设施的模式很值得一看。
谷歌新出的Gemini 3.8 Live和Extended Thinking,能一边说话一边思考,比如查资料时能同步汇报进度,比普通语音助手更智能。
朋友,你看这个数据,Anthropic 的 Astra 在花费上比 OpenAI 更受欢迎,虽然 OpenAI 的 Luna 使用量更多,但 Astra 的用户愿意花更多钱,这个对比挺有意思的。
朋友,OpenRouter上周的榜单很有意思,GPT-6 Astra花钱最多,GPT-5.6 Luna用token最多,对比挺有意思的。
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