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The Btch:838 | 苹果加强生成式 AI 布局
苹果更新 Apple Foundation Models(AFM)系列,含设备端和服务器端版本,还发布 Foundation Models 框架。AFM 模型架构特别,训练有优化,测试表现有差异。此前苹果论文引争议,此次或是其重启 AI 战略之举。
4000 万美金新一轮融资,ACE 成为 AI 音乐赛道融资额最高的华人团队
近日,AI音乐公司ACE完成近4000万美元新一轮融资,成AI音乐赛道融资额最高的华人团队。它自己训练音乐基础模型与做应用,构建数据飞轮,还推出新消费级产品Miya,欲打造AI时代的Spotify。
AI写代码终于不瞎烧钱了:边车路由让顶级性能成本直降35%
传统模型路由用于写生产代码易掉链子,Cognition发布的Devin Fusion混合模型框架可解决该问题。官方测试显示,它能降35%编码智能成本且质量无明显下滑,从实际测试案例可看出其适用边界。
阶跃开源JetSpec,大模型推测解码提速近10倍
随着Agent应用爆发,大模型推理效率成AI行业焦点。阶跃星辰联合多校团队开源JetSpec,该框架面向推测解码,在H100上把MATH - 500解码速度提升到9.64倍,突破了推测解码的扩展天花板。
AI学会左脚踩右脚自进化?Meta华人新研究改写Agent法则
Meta华人学者Jenny Zhang联合多机构研究者提出新智能体框架HyperAgents(DGM - H)。它打破任务能力与自我改进能力需对齐的局限,能跨任务自我改进,还自动生成基础设施,或改写Agent竞争规则。
字节版龙虾架构火爆GitHub!开源获35k+ Star,内置Skill全家桶,原生适配飞书
字节开源Deer - Flow2超级智能体管理框架,登上GitHub Trending榜首,获35.3k Star。它采用模块化多智能体架构,主打开箱即用,扩展性强,适配多种IM渠道,还介绍了核心能力、部署方式等。
复旦北大联合美团LongCat提出TDAR:用“粗思考,细求证”破解Block Diffusion的速度精度悖论
复旦大学、北京大学联合美团LongCat提出Block Diffusion推理模型Test-Time Scaling新框架TDAR,引入‘粗思考,细求证’范式与有界自适应置信度解码,打破速度与精度零和博弈,在多基准测试表现出色。
499上门装龙虾的人,开始赚299卸载龙虾的钱了
OpenClaw(龙虾)付费部署火爆后,卸载业务也成大型产业链,遍布多平台。因安全隐患多、烧Token等问题,不少人选择卸载。商家服务分层、价格灵活,甚至还有人盯上教小朋友学龙虾的生意。
复盘高德扫街榜100天
2026年1月7日,高德发布“高德扫街榜2026”新版本,有三大升级。上线百日成绩亮眼,累计用户超6.6亿。它在异地场景优势明显,还打出“行为数据”王牌,从多层面解决信任问题,推出飞行街景等功能。
个人电脑也能进行智能体RL训练?尤佳轩团队开源OpenTinker
伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校尤佳轩团队开源OpenTinker,这是全新‘强化学习即服务’系统。它通过解耦架构和友好API,让开发者在不同算力设备启动智能体训练,解决传统RL框架难题,指明下一代智能体基建方向。