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OpenAI 硬件负责人的闭门分享:硬件的「终点」依旧是智能手机
OpenAI 硬件负责人 Richard Ho 认为真正的限制是整个系统,继续依赖 NVIDIA 硬件路径,无法把模型推到下一个量级,因此 OpenAI 要重新拿回 AI 运行的底层控制权。他指出手机不是为 agent 设计的,未来是云边结合,现有手机系统难满足 AI 时代需求。
万字硬核解读SAM 3:不止分割一切,它开始理解世界了
Meta的SAM 3能理解语义,实现可提示概念分割。它支持开放词汇、全实例分割等,架构有创新,数据引擎高效。评估显示其性能优异,与MLLM结合成SAM 3 Agent后推理分割能力强,但在专业领域和复杂场景有局限。
Vibe Coding 在代码生成与协作中的实践与思考
本文整理自阿里专家向邦宇的分享。探讨构建 Vibe Coding 工具,介绍其分类、在阿里现状。指出用户使用中面临代码质量等问题,产品自身有设计、安全挑战。还分享 Agent 建设经验,强调适配国产模型及模板化的作用。
太初元碁乔梁:AI算法已经跑到单芯片极限|MEET2026
在量子位MEET2026智能未来大会上,太初元碁乔梁表示,当下AI算力需求指数级增长,超智融合成行业共识。单颗芯片性能成瓶颈,太初元碁设计PC link实现芯片互联,还分享了HPC+AI在多领域的落地实践。
Memento-Skills VS OpenClaw 不改模型也能进化
Memento - Skills让AI Agent自己设计自己,通过部署时学习进化,不动模型参数,将经验写进技能库。经测试,在HLE和GAIA基准测试中准确率大幅提升,与OpenClaw等定位不同,有多种部署方式,不绑定模型。
“不爱龙虾爱马仕”,为什么Hermes比OpenClaw更值得
文章对比了Hermes Agent和OpenClaw,Hermes由Nous Research出品,开源免费,安装便捷,支持多模型。其核心是闭环学习循环,能自我进化,技能可自动生成和更新,记忆系统更优,在多场景有优势,安全设计好。
英伟达新研究:小模型才是智能体的未来
英伟达最新论文指出,大模型在Agent任务中消耗大量计算资源,成本高、效率低、灵活性差,而小模型能在性能够用前提下让任务执行更经济灵活。小模型通过优化硬件资源和任务设计高效执行任务,但落地面临挑战。
专访微软CTO:微软大力发展Agent,智能体将无处不在
微软CTO Kevin Scott在“Build2025”大会期间接受专访,解读微软推动智能体生态发展。微软重视智能体应用,众多组织用其平台开发。他还探讨编程看法、行业变化、安全模型、市场模式等问题。
别学歪了,从泄漏的 CC 源码看 Harness 才是硬道理
作者结合Claude Code源码泄漏事件,介绍harness是套在模型外的“驾驶系统”,阐述其作用,如让Agent连续工作、稳定运行等。还提及相关开源书,揭示harness工程核心原则。
同事群里催催催,龙虾自动回回回!刚发布的「飞书龙虾」把我解脱了
飞书在春季发布会升级类龙虾Agent——飞书aily,无需部署,能像助理一样工作。还升级了飞书妙搭Agent和多维表格Agent。实测显示,它们功能强大,能完成复杂任务,且安全可控,将AI转化为业务生产力。