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通用Agent长啥样

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魔法原子,105亿瞄准具身智能终局

2026 年很多行业被 AI 重塑,具身智能赛道尤为明显。魔法原子推动生态基金布局,撬动超 105 亿资金,完成 5 亿融资。它推进多维度‘连接能力’,构建系统能力与落地场景,成资本与行业关注样本。

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面向长时语音与声音克隆的全模态开源万能聊天机器人MGM-Omni

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腾讯混元CL-bench续作发布,让大模型读懂你的日常生活

腾讯混元团队推出CL - Bench Life,用于精准衡量AI在现实生活中的“上下文学习”能力。测试12个语言模型,结果显示模型处理高噪声零碎context能力不足,揭示当前顶尖AI模型还远未读懂日常。

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我用GLM-5肝出一个Rust版Agent系统,Opus 4.6迎来了最强开源对手。

作者实测智谱发布的GLM - 5后,用其开发出Rust版Agent系统并开源。还对比GLM - 5与Kimi 2.5、Opus 4.6,认为GLM - 5写后端能力强,让普通开发者也能用高级架构能力

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马斯克转发字节Seed&哥大商学院新基准:大模型搞金融,连查个股价都能出错

字节跳动Seed团队与哥大商学院推出开源金融搜索与推理基准测试FinSearchComp,含635个问题。评测显示大模型处理金融任务有差距,凸显金融AI能力评估重要性,还揭示了关键能力差距。

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Agent规模化落地前夜,AI Infra的难题全都暴露了

随着AI Agent大规模落地,中国云服务市场结构转变,AI基础设施角色改变。InfoQ联合腾讯云发起「InfraTalk」直播,探讨AI Infra能力框架等。还解析其核心能力、难题、价值闭环标准及未来竞争焦点。

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龙虾“黑入”卡帕西家的智能家居系统:本来需要控制六个软件,现在用WhatsApp就能操控

特斯拉前AI总监卡帕西做客播客,分享诸多AI观点。如编程成个人能力问题,可让AI写代码;用龙虾打理智能家居,整合多软件;还谈及autoresearch、模型能力断层、模型分化、开源闭源格局等内容。

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清华上交满分论文证明:强化学习并不能让大模型更会思考!

清华和上交在NeurIPS 2025的研究《Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model?》获满分。研究聚焦RLVR,发现强化学习不能让大模型更会思考,推理能力上限仍由基础模型决定。

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