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GLM-5真够顶的:超24小时自己跑代码,700次工具调用、800次切上下文!
GLM - 5正式发布,把开源AI带入长任务时代。它超24小时自己跑代码,完成GBA模拟器,能力稳定。评测结果佳,在主流测试中编程能力与Claude Opus 4.5对齐,引发网友欢呼。实测还展现多种应用能力。
GenAI 退烧后,这家企业正在用 “数据平台” 重构AI2B的底层逻辑
GenAI浪潮下,企业级AI落地难。矩阵起源举办新品发布会,其CEO王龙指出落地瓶颈已从大模型转向私域数据。该司推出MatrixOne和MatrixOne Intelligence,构建“数据智能飞轮”,MOI三层架构可打通数据到业务落地流程,还通过案例展现其解决实际痛点能力。
突破全模态AI理解边界:引入上下文强化学习,赋能全模态模型“意图”推理新高度
在多模态大语言模型应用多元的当下,对模型理解人类意图需求迫切。阿里巴巴通义实验室团队推出HumanOmniV2,解决现有推理路径问题,其相关代码等开源,在多基准数据集成果突破性领先。
小企业专属Claude来了!一键接入全套业务流,不用写代码AI自动算账催款
Anthropic推出Claude for Small Business,是全新连接器和工作流包,可嵌入小企业常用工具。操作简便,覆盖多领域,有安全保障,还配套培训课程和线下活动。
实战·Agentic 上下文工程(下):实现一个可自我学习与进化的智能体原型
文章参考ACE论文架构与提示词设计,实现可自我学习与进化的ACE智能体原型。介绍整体架构、各模块实现逻辑、工作流组装测试,也指出当前问题如LLM表现波动大等,并给出改进方向。
视频理解新标杆,快手多模态推理模型开源:128k上下文+0.1秒级视频定位+跨模态推理
快手开源能看懂视频并跨模态推理的大模型Keye-VL 1.5,其有时序定位、描述和推理能力,跑分领先。采用三段式架构和Slow-Fast编码策略,经四阶段预训练和多阶段后处理,团队成果多,推动多模态技术落地。
三重Reward驱动的运维智能体进化:多智能体、上下文工程与强化学习的融合实践
文章阐述了AI原生时代下,面向技术风险领域的智能体系统(DeRisk)的架构设计、核心理念等。介绍运维智能体发展现状,提出其技术演进需找三类Reward,还介绍相关概念、DeRisk架构,给出实践案例并将开源技术产品。
能效翻5倍!他们复刻人脑双记忆通路,造出能长效记住上下文的类脑AI芯片
帝国理工学院博士后孙鹏飞和苏黎世联邦理工博士后苏哲及合作者,受大脑皮层机制启发,打造“双重记忆路径”类脑网络及配套芯片,处理语音识别任务时能效比此前优方案高5倍。相关论文发表在《自然·机器智能》且代码、设计全开源。
神秘霸榜模型现真身:小米MiMo-V2 Pro,国内首个万亿参数+1M上下文,为Agent而生!
小米全新一代面向 Agent 的大模型家族官宣,包括 MiMo-V2-Pro Preview、MiMo-V2-Omni 和 MiMo-V2-TTS。MiMo-V2-Pro 性能优异,在多场景实测表现出色,技术有创新,API 开放且定价低,已融入小米多业务与生态。
黄仁勋GTC2026:龙虾是个人AI操作系统,每个企业都要围绕它来建设,2027营收有望突破1万亿美金
英伟达GTC2026发布会结束,黄仁勋将2027年前需求预测提至1万亿美元。会上发布多项技术与产品,如开源AI智能体框架NemoClaw、太空数据中心Space - 1等,还提及自动驾驶合作进展。