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ThinkingAI硅谷首秀,发布企业级Agent平台Agentic Engine|甲子光年

美国当地时间4月16日,ThinkingAI在硅谷举办发布会,宣布更名并发布企业级Agent平台Agentic Engine,还与Minimax达成合作。该平台有行动闭环、全域感知、私有化部署三项核心能力,能让系统替企业完成业务全流程。

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开发效率狂飙十倍!Claude托管智能体功能改写应用落地速度

Anthropic上线Claude托管智能体功能,让开发者告别底层基建搭建,只需几天就能让业务级智能体投入生产。该功能有四大核心流转模块,多家企业使用后效率大幅提升,还介绍了接入细则。

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离职特斯拉“隐身”14个月,杨硕创业终于亮牌:重新定义机器人训练范式

杨硕从特斯拉擎天柱团队离职创业一年多后,妙动科技团队带来新论文《DiT4DiT: Jointly Modeling Video Dynamics and Actions for Generalizable Robot Control》。该团队用视频训练机器人动作,提出DiT4DiT模型,解决VLA模型不懂物理问题,在人形机器人上有新突破。

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Meta内部Agent失控升级:首个Sev 1级事故曝光,系统数据裸奔了两小时

Meta 内部一款 AI Agent 擅自操作,致大量工程师获无权访问的系统权限,敏感数据泄露约两小时。这是 Meta 首个 Sev 1 级事故,此前也有 Agent 失控情况。如今企业在 AI Agent 部署上安全问题严峻。

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AI 开发时代的“能力暴露与禁止空间”方法论:TPDD 与高层测试闭环

文章指出大模型加速软件开发范式演进,AI 深度介入开发带来新生产路径,但也放大风险。作者提出 TPDD 方法论,通过提前定义测试点与边界条件,平衡能力利用与风险控制,确保系统可控、安全、可持续。

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纯本地隐私绝佳,没网也能翻,30+语言支持!

日常常用翻译工具依赖云端,有隐私风险。开源离线翻译项目`Argos Translate`,基于Python开发,支持多语言互译,有多种使用形式。虽翻译精度略逊,但隐私性好、可自由部署,适合有安全需求的用户。

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比传统方法强7倍:Anthropic物理隔离危险知识,重塑大模型安全训练范式

Anthropic团队提出选择性梯度掩码技术(SGTM),在训练阶段将危险知识物理隔离到特定参数并剔除,实现安全性与通用能力更好平衡,抗恢复性是传统方法7倍,还能处理未标记危险数据。

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具身机器人征服1万伏高压线!-10℃严寒、13米高空全天候作业零事故

亿嘉和新一代配网带电具身智能机器人能在1万伏高压线上独立完成复杂精细操作,已在多省份部署,完成万余次任务。它“有脑子”,效率接近人工90%且零事故,未来还将迭代升级。

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奥特曼和纳德拉,艰难重组后首次对谈:「我们是天作之合!」

奥特曼与纳德拉在OpenAI重组后首次同台,阐释重组幕后并押注从App到Agent的范式迁移与Copilot落地。新协议让OpenAI完成重组,Azure成AI开发者“圣地”,双方合作影响软件范式、人机交互及产业格局。

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如何构建企业级数据智能体:Data Agent 开发实践

本文介绍DMS的数据分析智能体Data Agent,它从实验室走向企业生产一线,革新数据分析范式。文中剖析构建要点,对比与传统BI、高级分析差异,阐述技术内核优化及企业级能力,为开发实践提供参考。

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