Latest

Every published item, in order · 29229 items
Nov 11
How-toBuildersSelected00:31
PyTorch proposes LibTorch Stable ABI for vLLM compatibility

A stable ABI shifts the coupling point between PyTorch and compiled inference stacks, meaning binary wheels could survive PyTorch upgrades without coordinated rebuilds. Teams packaging vLLM, TensorRT-style backends, or custom C++ extensions would spend less time maintaining per-version builds. Platform and MLOps engineers managing PyTorch version rollout in production clusters are the main audience.

Official accountPyTorch@PyTorchSource
Chinese contentAI 假装受害者与诈骗者周旋,累计骗出 27 年通话时长

这个思路挺有意思:用 AI 智能体伪装成受害者,跟诈骗电话的人反着聊,把对方时间拖住,累计已经耗掉诈骗者约 27 年,还在给银行、电信公司和政府机构提供诈骗账号线索。做风控或反诈方向的人可以看看。

The Information@theinformationSource
Tomorrow 08:00, the daily lands in your inboxTelegram channel or email. Same screening as this page, no ads.
Chinese contentMemories Upload 给第一人称视频按手部动作打时间戳标签

机器人要学动手,靠的是大量真人手部操作视频。这家公司雇人录第一人称画面,按左右手动作逐帧打标签,做成能按动作搜索的训练数据卖给机器人实验室。做具身智能或模仿学习的团队可以直接关注这种数据源。

rohanpaul_ai@rohanpaul_aiSource
Chinese contentShawn Shen 团队推出 MemoriesUpload,为机器人采集第一人称工作视频数据

机器人圈常怪模型不行,这个团队反而去拍 20 多个行业里人类干活的视频,连手部动作都逐帧标注,已经有 3 家头部机器人实验室拿去训练了。做具身智能或关注数据瓶颈的都该看看这个思路。

AI Breakfast@AiBreakfastSource
ModelsSelected00:25
Fable 5.2 Tops ECI, Remote Labor and RoboDojo Benchmarks

The signal here is not the score itself but which benchmarks it came from: end-to-end freelance work and robotics control tests with room left to run, so a above-trend result carries more weight than saturated wins. Teams benchmarking frontier models for real workloads can treat Remote Labor-style agentic evaluation as a better filter than knowledge quizzes. Benchmark saturation itself is the emerging buying-criterion debate worth following.

Ethan Mollick@emollickSource
Chinese contentGoogle 发布 Gemini 4 Carbon,面向 AI Ultra 订阅用户开放

Google 把最强模型 Gemini 4 Carbon 推给了 AI Ultra 订阅用户,官方建议难任务用 Carbon、复杂任务用 Argon。做长程推理、3D 原型或文档转报告的可以立刻在 gemini.google 试试,和 Argon 跑同一批任务对比效果。

Google Gemini App@GeminiAppSource
Chinese contentGemini 4 Carbon 开始推送,主打长时程任务与深度推理

Google 今天推送了 Gemini 4 Carbon,主攻需要长时间持续推进的工程、安全和科研任务。开发者可以直接在 Google AI Studio 用 API 调用试试,订阅 Ultra 的话在 Gemini App 和 Antigravity 里就能上手,和 Claude、GPT 系的长任务能力正好可以对比一下。

Sundar Pichai@sundarpichaiSource
Chinese content有道叭哥说语音输入法:终身免费,中文说英文 Prompt 直接出

有道出的叭哥说,说中文直接出英文 Prompt,还能自动去口水话、排版分段,配 Claude Code 用特别顺。微信和 Codex 自带的转写是逐字照搬,这个直接给你可发的成品,而且终身免费不限量,Windows、Mac、手机都能装。

岚叔@lufzzlizSource
Chinese contentmoomoo 联合 Qoder 举办 AI Trading Agent 挑战赛,奖金超 8,500 新元

新加坡的朋友可以关注:moomoo 和 Qoder 联办的 AI 交易智能体比赛,报名就送 Qoder Pro 和 1500 credits,还能用 Moomoo MCP 做纸面交易练手。想做量化智能体的开发者直接冲,11 月 16 日还有线下工作坊。

Official account阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloudSource
Chinese content阿里云在 Apsara 大会上展示 Qoder 智能体交互新能力

阿里云的编程智能体 Qoder 更新了交互方式,你可以更灵活地把任务和工作流交给它管理。它对标 Cursor 和 GitHub Copilot,走的是把工作流管理内置进产品的路线。做开发的、或者在东南亚/欧洲用云服务选编程工具的团队,可以看看这次演示的实际用法。

Official account阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloudSource
Chinese contentClaude Fable 5.2 早期实验:用代码逐个细胞器构建 3D 细胞模型

Anthropic 放出了 Claude Fable 5.2 的早期玩法合集,开发者 @kevin_t_ngo 用纯代码一层层搭出一个 3D 细胞模型,连细胞器都有。不用建模软件,靠模型写代码就能出这种效果,做可视化或创意编程的可以看看怎么复现。

Claude@claudeaiSource
Chinese contentGoogle 发布 Gemini 4 Carbon,面向复杂长链任务的旗舰模型

Google 把自家最强模型做成了分层产品:Argon 管日常活儿,Carbon 专门啃多步调试和科研这种硬骨头。做智能体和复杂工程的开发者可以试试 API,科研人员还有 6 个月免费申请,和直接上 Ultra 订阅比先薅这个更划算。

Official accountGoogle AI@GoogleAISource
Chinese content国际奥委会在云栖大会分享与 Alibaba Cloud 的 AI 合作进展

IOC 的 AI 负责人亲自上台讲怎么和 Alibaba Cloud 合作,把智能体用到奥运会运营里,属于很少见的国际组织站台的云厂商案例。做企业级 AI 落地或研究云厂商出海打法的人可以看看细节。

Official account阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloudSource
Chinese contentAlibaba Cloud 在 Apsara 大会提出面向智能体时代的基础设施布局

阿里云 CTO Feifei Li 在 Apsara 大会上讲他们怎么做智能体时代的基础设施,强调可靠性和真实应用落地。做智能体开发或关注阿里云海外动向的人可以看下官方链接里的完整内容。

Official account阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloudSource
Chinese contentIOC主席Kirsty Coventry参观Alibaba达喀尔青奥会科技展台

Alibaba Cloud在达喀尔2026青奥会现场摆了个AI展台,访客能用Wan模型玩互动视频亭,还有Qwen驱动的聊天助手。中国云厂商把生成式AI直接搬进非洲体育赛事,想看Qwen实际落地场景的可以关注。

Official account阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloudSource
ProductsBuildersSelected00:16
NVIDIA Alpamayo 2 Edge brings real-time adaptive reasoning to vehicles

Explainability in the driving loop is the notable part: the model justifies its path-planning decisions in language, which matters for regulators and insurers auditing AV behaviour. Autonomous driving teams can take the open weights and fine-tune the planner on their own fleet data instead of licensing a closed stack. AV startups and OEM engineering groups evaluating NVIDIA's software stack against alternatives like Waymo's internal systems or Mobileye should track adoption of this model as a baseline.

Official accountNVIDIA@nvidiaSource

Only the latest 2000 items are listed; for older ones see the daily archive