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今日 1 条
今天9月29日周二
9月28日周一
9月26日周六
9月25日周五
  1. Google Research50

    Google Research 介绍自动生成连贯长视频的 AI 协同导演框架

    Google Research 介绍基于 Gemini 与 Veo 的 AI 视频协同导演,用多智能体编排规划多镜头长视频的视觉连续性。该套件包括将于 COLM 2026 发表的 Co-Director、将于 EMNLP 2026 发表的 CANVAS,以及 A²RD 与 VQQA,分别处理创意配置、持久视觉记忆、分段生成和提示词闭环修正,并继承 SynthID 水印。

  2. Google DeepMind60

    Gemini 3.8 Live 推出 Live Avatar,为企业对话加入近实时视频形象

    Gemini 3.8 Live 即日起在 Gemini Enterprise 提供 Live Avatar,把近实时视频生成与语音结合,为对话带来可听、可看、可说的动态视觉形象。

    推荐理由:Live Avatar 把近实时视频形象接到 Gemini 3.8 Live 语音对话中,使企业能在不中断交流的情况下后台调用工具并跨 97 种语言同步口型与表情。

9月24日周四
9月23日周三
9月18日周五
  1. GitHub Blog · AI & ML50

    GitHub Podcast:还要读代码吗?RAG 死了吗?Skills 杀死了 MCP 吗?

    GitHub Podcast最新一集认为,开发者仍须阅读并负责AI生成代码,RAG并未消亡,Skills也没有杀死MCP。MCP给智能体提供连接工具和数据的标准方式,Skills常以Markdown说明流程与约定,RAG检索训练数据之外的信息。审查应直到能解释并承担结果,不必对每行生成代码投入同等注意力。

9月17日周四
  1. GitHub Blog · AI & ML85

    GitHub 借助 Copilot 将 Copilot agent runtime 重写为超过 800,000 行 Rust

    GitHub 用 Copilot 将 Copilot agent runtime 从 TypeScript/Node.js 重写为超过 800,000 行生产 Rust,大部分代码由 AI 智能体完成,并通过 128 个合入主干的 pull request 增量交付。

    推荐理由:原文写清 Copilot 运行时如何以组件原子替换迁到 Rust 并增量发布,读者可从智能体分工看到大规模改写怎样维持主干持续可交付。

9月16日周三
9月12日周六
9月11日周五
9月9日周三
9月5日周六
  1. GitHub Blog · AI & ML66

    GitHub Copilot 推出多模型编排研究预览 Project HydraFusion

    GitHub 在 Copilot CLI 推出研究预览 Project HydraFusion,运行时按任务在单模型直接求解、高效模型起草后升级,以及跨模型家族独立评审再修订三种模式间编排多个提供商的模型。

    推荐理由:它把换模型、独立评审和必要时升级交给运行时选择,读者可对照三项智能体编程基准看相对 Claude Opus 5 的质量与估算成本。

9月3日周四
  1. Hugging Face Blog72

    funes 为编码智能体提供归用户所有的记忆

    funes 为 Claude Code、Codex、pi 和 Hermes 提供归用户所有的持久记忆,默认在本机索引已有会话,也可同步到默认私有的 Hugging Face 数据集。

    推荐理由:这种记忆以你拥有的数据集而非独立服务存在,原始回合始终可追溯,因此换机器或换智能体后仍能召回先前的决策与失败尝试。

  2. Google DeepMind77

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 与 3.8 Flash Cyber

    Google DeepMind 今日发布 Gemini 3.8 Flash 与 Gemini 3.8 Flash Cyber。3.8 Flash 沿用 3.7 Flash 的入门价格,输入每百万 token 为 $0.75、输出每百万 token 为 $3.75,并提升软件工程、智能体任务与多步推理,HLE-Verified 达到 54.9%。

    推荐理由:3.8 Flash以与3.7相同的价格加强长程编码和多步推理,网络安全变体仅经Fairwind向政府、关键基础设施和软件维护方开放。

9月2日周三
  1. Google DeepMind69

    Gemini 3.7 Flash 等模型上线智能体式视频理解

    Google DeepMind 今天在 Gemini 3.7 Flash、3.6 Flash 与 3.5 Flash-Lite 上线智能体式视频理解,视频分析的 token 消耗最多降低 88%,成本最多降低 66%,准确率最多提升 7%。

    推荐理由:智能体模式让模型按目标选择画面、音频或文字稿并只读取所需片段,长视频分析不必再整段按固定帧率消耗大量 token。

8月28日周五
8月27日周四
8月25日周二
  1. Hugging Face Blog68

    IBM Granite 4.2推理模型如何构建

    Granite 4.2从Granite-4.1基座出发,经监督微调和多阶段GRPO强化学习,得到3B、8B、30B三款稠密仅解码器推理模型。监督微调约用7.2 million条样本(约100B token,其中约65B可训练);基座则以约15T token分五阶段从零预训练,并把上下文扩到512K。

    推荐理由:技术文按监督微调、GRPO与分阶段课程写清Granite 4.2的训练路径,并写明只有8B和30B做真实环境里的智能体训练。

8月21日周五
8月20日周四
8月19日周三
  1. Hugging Face Blog52

    ALTK-Evolve探讨智能体实际需要多少记忆

    ALTK-Evolve在AppWorld test_normal上对照八个模型发现,自蒸馏记忆的合适剂量取决于模型能力。强模型DeepSeek-V3.2注入全量指南后TGC提升9.5个百分点,弱模型gpt-oss-120b用精选检索提升16.1个百分点且token仅增5%,饱和模型GLM-5增益为0。这些指南从智能体过往轨迹蒸馏,推理时注入,不更新模型权重,也不需要人工标注。

8月14日周五
8月12日周三
  1. Google Research67

    Google Research 推进 AMIE 实时视频问诊,模拟研究中与全科医生评分相当

    Google Research 展示基于 Gemini 与 Project Astra 的 AMIE(Video),在100个情景、300次模拟实时视频问诊中,被20名全科医生评为在病史采集、诊断准确性、处置适当性和沟通质量上与10名视频问诊全科医生相当。

    推荐理由:随机研究把AMIE视频版、纯文本版和全科医生放在同一评分框架下,从而呈现视听观察和虚拟查体的评分差异以及演员模拟边界。

8月4日周二
  1. Microsoft Research60

    微软研究院发布开源框架 Orchard,约 3B 模型在 SWE-bench Verified 达 69.7%

    微软研究院发布开源框架 Orchard,用 Kubernetes 环境服务 Orchard Env 在 Codex、OpenClaw、ZeroClaw 等真实框架中训练软件工程、网页与助手智能体。

    推荐理由:微软研究院的 Orchard 用可复用环境让智能体在真实部署框架中训练,约 3B 激活参数的开放模型因而在 SWE-bench Verified 上达到 69.7% 并在价值模型重排后升至 73.0%。

7月31日周五
7月30日周四
  1. Google DeepMind63

    Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2,强化视频理解、任务编排与多机器人协作

    Google DeepMind 今天发布 Gemini Robotics ER 2,将其作为机器人的高层具身推理模型,用于对话、理解物理世界和多步规划,再把运动执行交给下层视觉语言动作模型。

    推荐理由:新模型相对 ER 1.6 补上了连续视频中的进度判断与多机协作能力,开发者可把它接到下层动作模型来编排多步实体任务。

7月28日周二
  1. Google DeepMind69

    Gemini Robotics 2 为机器人带来全身控制、灵巧操作与多机协作

    Google DeepMind 推出 Gemini Robotics 2,把视觉和语言输入转成电机控制,让完整人形机器人和双臂机器人完成从脚到指尖的全身动作与灵巧操作。

    推荐理由:这次更新把原先的桌面上半身操作扩展到全身协调、灵巧操作和多机协作,并说明端侧模型可用数小时数据适配新机体。

7月23日周四
  1. Google Research68

    Google Research分享SymptomAI日常症状评估对话研究结果

    Google Research让13917人随机使用五种Gemini Flash 2.0 SymptomAI智能体做症状问诊和鉴别诊断。三名委员会认证临床医生盲评后,在超过50%的案例中更偏好SymptomAI的鉴别诊断,也更常判定其top-5结果包含参与者两周后报告的就医诊断;各主动追问策略均显著优于不追问的基础模型。

    推荐理由:13917人的随机研究显示,临床专家在超过50%的案例里更偏好SymptomAI的鉴别诊断,主动追问也优于不追问的基础对话。

7月22日周三
7月21日周二
7月17日周五
7月9日周四
7月2日周四