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玩转智能体协议:谷歌开发指南教你拼出工业级AI应用

谷歌两篇开发指南拆解六大前沿开放协议核心代码,从开发者挑战赛提炼五条架构法则。介绍各协议用途,如MCP消除重复劳动,A2A规范智能体通信等,阐述协议协同运作及架构法则助力工业级智能体应用开发。

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会挖0-day漏洞!凶残版Claude官宣却不让用,微软苹果齐下场“看守”,Anthropic到底在图什么?

Anthropic官宣Mythos Preview,却未将其放给普通人用,而是塞进防御联盟Glasswing。Mythos在漏洞发现和利用上能力超多数人类,Anthropic怕其引发风险,先将它组织进防守体系,还试图占据‘负责任的frontier lab’位置。

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超20万个高质量Skills!浙大等联合推出SkillNet,告别孤立Skill实现自进化

浙江大学联合多家机构推出开源基础设施SkillNet,拥有超20万个高质量Skills。它能让AI智能体告别失忆式工作,将互联网资源和人类经验转化为可执行Skills,构建Skills网络,经严苛评测,在真实场景验证了强大实战能力。

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阿里发布Qwen3-TTS:跨语言混合无缝切换,方言音色全面覆盖!

TTS技术从单一合成进化到多模态表达,但传统模型在跨语言/方言混合场景有不足,商业工具费用高且不开源,开源方案训练数据少。阿里推出Qwen3 - TTS,实现人类级自然度和表现力,功能强大,应用场景多。

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突破LLM数据瓶颈:Meta等提出语言自我博弈,一台模型,两个角色,无限进化

Meta等团队提出“语言自我博弈”(LSP)框架,让语言模型自己和自己“玩游戏”,在无外部数据输入下自我改进。实验显示,其性能可媲美甚至超越用大量人类数据训练的模型,为缓解数据稀缺提供新思路。

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Computer Use:莫拉维克悖论

2025年AI在数学证明等“高阶智能”任务表现佳,在“像人类一样使用电脑”任务却受挫,再现莫拉维克悖论。文章分析计算机使用智能体是实现AGI机会与挑战,指出发展难题、探讨RL作用并给出研究方向。

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无需标注和奖励模型!仅靠自信度RL,16个样本训练20步,效果飙升21%!

论文提出RLSC,让大语言模型用自身答案置信度作奖励信号,摆脱人类标注依赖。它以模型自信度内部信号替代多数投票外部信号,小成本提升模型数学能力,还让模型学会快推理,不过也存在安全隐忧。

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最大开源第一视角数据集 EgoLive 来了,名校站台、近百家机构争相申请

今年4月京东开源业界最大人类第一视角数据集EgoLive,已获近百家机构申请。它用自研设备采集,经多模态处理,覆盖多场景任务。其数据用于JoyAI - RA训练,在真实场景验证效果好,还推动具身智能数据标准化。

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刚刚,全场景L4全球第一股诞生!市值百亿

驭势科技今日登陆港股,成全场景L4自动驾驶全球第一股。它致力于为全球交付‘AI司机’,公开发售获6777.29倍超额认购。其U - Drive®系统能力强,还将推动AI司机订购模式成熟。

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微信AI绝密计划曝光!但一个前腾讯员工,已经在硅谷做出来了

腾讯正为微信秘密开发AI智能体项目,计划2026年年中灰度测试,三季度全量上线。而前腾讯工程师已在硅谷做出全球首个人类与AI共生社交网络Teamily AI,能让Agent进群协作,有三层架构支撑。

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