LangChain 团队聊 Jev 小模型怎么用在实时场景:流式内容过滤、无感 guardrails、低成本监控 agent 轨迹,做应用的可以听听思路。
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LangChain 一口气发了五个更新,Deep Agents 到 v0.8,还能拿智能体轨迹数据做微调,做 Agent 开发的可以看看。
Runway 开放了 MCP 接口,装上后你在 Claude 里就能直接用 Gen-4.5、Kling 这些模型出图出视频,不用来回切网页。
Recraft 的 V4.1 Flash 速度真快,用户 Heather Green 放了四组油画和复古字排的完整提示词,想玩文生图的直接抄。
构建 agent harness 的可以看看:CLM 比 Jev 快 9 倍,长任务验证更强,训练思路也不一样
如果你在搭 agent 工作流,DSPy 3.4.0 已经原生支持 Jev 这类 System One 模型,还有个新的 ReAnchor 优化器可以试试。
搞 Agent 记忆层的可以看看这篇:Jev-Mem 用轻量控制器替代 LLM 做决策,构建快 6.6 倍,LoCoMo 上还涨了 11%。
Anthropic 的 Claude Opus 5.5 把破折号用量砍了 95%,回答还变长了 6%,全靠更短的句子撑起篇幅,数据挺有意思。
LangChain 创始人 Harrison Chase 分享了 Jev 加 LangGraph 的搭配思路:用 LangGraph 搭系统骨架,Jev 处理小决策,搞智能体开发可以看看。
Hugging Face 开源了 5000 个可验证 RL 任务,专练小模型的代码和数据科学能力,环境和训练脚本全给你,想自己跑 RL 的可以看看。
Text Arena 拆了 Opus 5.5 和 5 的写作差异:句子短了 17%,破折号少 95%,但含糊词翻倍,写东西前可以看看。
Perceptron 新出的 Mk1.5 专门给无人机、机器狗这类设备当大脑,能持续追踪视频里的物体、听懂声音,还会自己派子代理干活,价格也挺便宜。
Stripe 设计负责人、Ramp CPO 和 Marty Cagan 的峰会演讲都免费放出来了,讲 AI 时代怎么做产品和设计,视频直接看。
OpenAI 放了个 GPT-6 Astra 的实际案例:Proaction 拿它做车队管理智能体,computer-use 跑得更短更快。做 Agent 的可以看看这个演示视频。
OpenAI 官方转发了一家叫 Proaction 的团队,用 GPT-Live-1 做语音智能体打电话约车辆保养,真人兜底,这种落地方式可以参考。
Proaction 拿 Codex 加语音智能体做车队运营的定制演示,案例里写了怎么用 OpenAI API 搭起来,做演示的人可以参考
HeyGen 接入了 MCP,让 Claude Cowork 读你本周 Slack 后自动生成 3 版脚本,选一个就用数字人播报周报,这个工作流挺省事。
HeyGen 和 Claude Cowork 玩出了新组合,一条 MCP 指令就能把 Slack 周报自动剪成数字人播报视频,懒得翻消息记录的人可以直接抄这套流程。
Notion 的人晒了个数据:现在用户知道 Notion 第一渠道竟是 ChatGPT 和 Claude 的推荐,搜索引流的打法要重新想了。
一个日本开发者用 Three.js 和 Blender 各做了个 3D 大阪城,渲染对比、耗时都写清楚了,想做网页 3D 的可以看看
Anthropic 官方盘点了 Opus 5.5 的玩法,有人一句话花 25.66 美元做了个可交互的镜头对焦模拟器,成品能直接玩。
有人拿 Claude Opus 5.5 写 Three.js,把透明溪水、河底光斑、苔藓石头全用代码做出来了,效果直接看视频。
OpenRouter 把 Jev Router 选模型的理由摊开给你看:每轮用了哪个模型、任务难度和精度怎么评分的,想搞懂路由逻辑的可以直接去玩玩。
OpenRouter 出了个 Jev Router,同一个会话里自动调推理强度,切换前还会算上缓存丢失的成本,省钱思路挺实在。
TypeSafe 做了个叫 Jev 的路由模型,每轮对话前给你的提示词打分,判断该用贵模型还是便宜模型,省钱和保质量二选一的问题它替你算。
OpenRouter 跑了五个 agent 基准,Jev Router 首 token 延迟全场最快,做智能体的可以看看选路由了。
Qwen Image 3 Pro 在 OpenRouter 社区票选里赢过了 Nano Banana Pro 和 GPT Image 2,想换图像模型可以看看这份排名。
有人拿 Claude Opus 5.5 加 Three.js,从一张草图一步步长出一栋3D房子,四阶段演化过程很直观,做创意编程的可以看看。
LlamaIndex 拿美联储 dot plot 当例子,演示表格空单元格怎么让 agent 读错数,LlamaParse 解析后 9 个数字全对上。做文档解析的可以试试。
Hugging Face 联合创始人现身说法:他们被黑后商业 API 全拒绝帮忙分析攻击载荷,最后靠开放权重模型才完成取证,观点很硬核。
Artificial Analysis 发文回顾两年:o1-preview 开创推理模型,他们的评测指数也从 4 项考试题扩到 10 项智能体任务,能看清评测怎么进化。
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