机器人公司 Perceptron 出了个 35B 的第一人称视频模型,MMSearch 上开了搜索工具 F1 直接从 18.2 涨到 54.3,做具身智能的可以看看。
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Zed 家的 Delta 跑分追平甚至超过了 Codex 和 Claude Code,成本差不多,写代码的可以关注下这个新选择。
微软把 Copilot 消费版和企业版合并成企业级产品,等于把个人聊天机器人市场让给 OpenAI、谷歌和 Meta,各家打法差异值得对比看看。
Reactor World 和 AWS 在 Trainium 上做到了实时自回归扩散视频生成,靠的是手写内核而不是通用编译器,做视频生成的可以看看他们的思路。
Perplexity 的 Astra 直接上手操控电脑:自己做了个浏览器游戏,还用游戏画面剪了支预告片, computer use 实操演示。
Microsoft 把 Copilot 整合成了一个应用,Home 管日常,Code 沿用 GitHub Copilot 技术,还能抢先在 Frontier 计划里试用。
有人用手机上的 Claude Code 让 Claude Opus 5.5 独立做了个 5 分钟的 UMAP 算法讲解动画,旁白和视觉全是模型自己想的,效果可以直接看。
Edge0开源的流式语音识别模型,中英文都能转,延迟几百毫秒,显存占用恒定不爆内存,直播听写可以直接跑起来。
高盛算了一笔账:五巨头 2027 年要砸 1.2 万亿美元建 AI 基建,这笔钱每年波动 2500 亿就能撼动标普 500 整体盈利增速 6 个点。
Microsoft 把 Copilot 重构成了超级应用,Scout 智能体能主动干活不用你反复催,还砍了最高五折的企业价,跟 Meta 的 Muse 掰手腕了。
有人用 Opus 5.5 把植物大战僵尸 2 全部 880 关做成 3D 版,Three.js 加 Blender,耗了 4000 万 token,评论里能直接玩。
Databricks 分享了自家排障实录:用 Unity Gateway 和 Genie One 追踪 MCP-server,一年白烧 49.9 万美元 token 的 Bug 全揪出来了,做智能体运维的可以抄作业。
Lovart 用 GPT-Image 2.5 一口气生成整套品牌视觉,从 logo 到配色都齐了,做设计的朋友可以看看这套流程。
Cognition 联创要上台讲怎么让 AI 自己写代码了,他来自 DeepMind,讲 agentic 编程的实践,做开发的可以留意。
一篇关于智能体训练的论文:让智能体先广泛练相关任务再啃难题,4 个任务上从 56.50% 提到 74.54%,附独立校验设计,做 agent 的可以看看。
humynlabs 出了个语音识别新基准,专测真实对话和混语言场景,23 个模型已上榜,做语音方向的可以拿来自测。
LSTM 之父 Schmidhuber 要去日本的 Sakana AI 当科学顾问了,这家东京公司一直走进化式模型路线,阵容越来越豪华。
博主用 Claude Opus 5.5 加一个视频技能包,丢个网址就自动剪出播客宣传片,还顺带聊了 JEV 模型 5 美元免费额度怎么玩。
Google 把 TPU 送上太空了,太阳能是地面 8 倍,2027 年还要测试卫星激光组网,脑洞很大但逻辑说得通。
DeepSeek 和智谱都出了 Flash 版本,看来各家都在学 Google 那套分级打法,DeepSeek 可能还要出 Pro 和 Ultra。
有人扒到智谱 GLM-5.5 Flash、GLM-5.4 和 Kimi K4 的命名线索,猜 K4 激活参数比 K3 还少,吃瓜看看。
两家泰国公司现场聊怎么用 WonderClip 做视频,讲的是工作流和本地化落地的实战经验。
Microsoft 这篇论文做了个 Taste-Bench,专门考智能体在任务分叉时选路的品味,最强模型也就答对 59.7%,还发现加大推理预算没用。
Gary Marcus 和 Nate Silver 打起嘴仗了,吵的是现在的大模型到底还算不算"随机鹦鹉",两边观点都挺典型,看看你站谁。
LangChain 9 月底连办三场 AMA,手把手教 LangSmith 评估 Agent 和部署 Deep Agents,做 Agent 开发的可以直接去提问。
StepFun 的 Step-5-Preview 实测来了,输出特别稳,还能钻规则空子赚积分,前端偏弱,想选国产模型写代码的可以看看。
Microsoft 新论文 CASD,让编码智能体读完整日志自动改提示词,比 GEPA 多提 5.7 分,一次只要 1.6 美元,做 agent 的都该看看。
OpenClaw 把自家删了 40 万行测试的 skill 开源了,agent 写测试前先过四个问题,做 AI 编程的可以直接抄这个工作流。
Goldman 拉了个账本:亚马逊、Meta、谷歌、微软和 Oracle 五家 2027 年 AI 基建要花 1.2 万亿美元,比现在多五成,看看钱都砸哪儿了。
Lambda 的 CTO 讲了公司14年5次转型,从做脸部识别和滤镜一路做到 GPU 云,这段访谈把每次转向的原因都聊透了。
微软把 Copilot 升级成工作 OS 了:Autopilot 智能体、内置 Code 建应用、Office 深度整合,用 M365 的可以看看能省多少事。
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