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EvoMap智能体与自动化

EvoMap 是面向AI Agent经验复用的基础设施,通过GEP协议组织可复用策略与带验证记录的修复资产,提供市场和质量排序,帮助不同Agent发现、评估及继承已有能力。

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JAX模型与基础设施

JAX 是一个面向加速器的 Python 数值计算库,专为高性能数组计算与大规模机器学习设计,支持在 CPU、GPU 和 TPU 等多种硬件后端上高效执行相同代码。

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Open Design设计与 3D

OpenDesign 是开源设计工作区,可连接本地编程智能体、自带模型密钥或使用云端模型,围绕设计系统生成和编辑原型、网页、演示与图形;本地软件免费与模型服务费用需要区分。

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MemoAI音乐与音频

MemoAI 是一款 AI 驱动的音视频转文字工具,支持本地化处理,无需上传数据,保障隐私安全。它可将 YouTube 视频、播客及本地音视频文件(如 MP4、MP3、AAC、M4A 等)高效转录为文本,并提供多语言翻译、说话人分离、实时字幕、浮动笔记等核心能力,适用于会议记录、访谈整理、内容学习等场景。

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AI Short写作与内容

AI提示词管理和共享平台,多种场景的快捷指令

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Kiro编程与开发

Kiro 是面向开发者的 AI 工程工具,可将需求整理为规格、架构与任务,通过智能体实现代码,并结合属性测试、执行记忆和开发工具集成支持从规划到代码审查的流程。

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Udacity AI学院教育与语言

Udacity AI 学院是人工智能课程与学习路径入口,涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理及 AI 产品管理,可按基础和目标选择课程与项目训练。

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AssemblyAI音乐与音频

AssemblyAI 是面向开发者的语音 AI 平台,提供预录音、实时和短片同步转录 API,并结合说话人、情绪、章节与摘要分析,以及语音智能体、听写和敏感信息处理等能力构建语音应用。

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闪剪视频与动画

闪剪是面向口播和短视频营销的 AI 创作平台,可根据文字生成带配音、字幕和画面的成片,提供数字人定制、照片数字人、直播切片与智能剪辑,也面向企业提供 API 和品牌小程序方案。

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Rows数据与分析

Rows 是结合 AI 分析、数据集成与可交互报表的表格工具,可用自然语言整理文档和业务数据、合并数据集、生成报告与计算模型;当前官网提示已加入 Superhuman,并提供对应的继续使用入口。

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AI 正在发生

1196 条已发布资讯
模型发布与更新 · 197 条资讯清除筛选 ×
2026-10-23
沿着时间,追踪变化
00:25

Rescale 基于 AWS AI-DLC 框架与 Strands Agents 快速构建 AI 测试分流代理

Rescale 在 AWS 工程师协作下,依托 AI-Driven Development Lifecycle(AI-DLC)方法论、Strands Agents 框架及 Amazon Bedrock(Claude Opus 4.8),五天内完成可投入生产的 AI 测试分流代理,用于自动分类和路由夜间端到端测试失败,并在组织内推广该人机协同开发范式。

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2026-10-22
沿着时间,追踪变化
03:30

沃尔玛推出AI代理购物网关,支持自主购物流程并强化用户控制

沃尔玛正式上线Agent Gateway(AI代理网关)及配套Agent Profiles功能,允许经授权的AI代理(如ChatGPT、Gemini、Meta Muse等)代表用户在沃尔玛及Sam’s Club平台完成搜索与下单,并通过独立账户配置、交易审批、支出限额等机制保障用户对代理行为的全程可控;此举与亚马逊近期封禁AI代理购物形成鲜明对比。

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2026-10-21
沿着时间,追踪变化
21:04

Claude Mods:注意力接口的首次实践,人类可编程的代理交互层

Claude Mods 是 Anthropic 推出的 Claude Code 可编程插件系统,代表‘注意力接口’(Attention Interface)的早期形态——它将传统面向机器的代理运行时框架(agent harness),转向面向人类注意力的可定制交互层。用户可通过 TypeScript/JS 编写 Mods,或用自然语言让 Claude 自动生成,从而决定何时被中断、看到什么内容、需做哪些决策。

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21:04

Claude Mods:可编程的注意力接口,重塑人与AI代理的协作范式

Claude Mods 是 Anthropic 推出的面向开发者的可编程插件系统,标志着‘代理运行时’(agent harness)从机器侧接口转向人类侧接口——即‘注意力接口’(Attention Interface)。它允许用户通过 TypeScript/JavaScript 自定义 Claude Code 的行为、渲染与交互逻辑,实现人与 AI 共同设计工作流。该机制已用于内置功能(如 You Should Know),并支持用户自主构建或由 Claude 辅助生成插件。

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20:00

Mistral与NVIDIA合作推进AI原生工程工作流,发布Mistral Large 4并共建物理与智能体AI评测基准

Mistral与NVIDIA宣布深化合作,整合Mistral Large 4大模型、物理建模管线与NVIDIA加速计算栈(CUDA-X、Warp、Omniverse),共同开发面向航空航天、汽车及半导体等行业的AI原生工程工作流;双方将联合发布开源数据集与公共评测基准,覆盖物理AI与CAE/EDA场景下的智能体能力评估。

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18:30

英伟达欧洲云合作伙伴加速扩建主权、开放与安全AI基础设施

英伟达宣布其在欧洲、北欧、非洲及中亚的云合作伙伴正大规模扩建基于NVIDIA DSX平台的区域AI算力设施,聚焦主权计算(本地化部署)、开放模型支持(如Mistral Large 4、Nemotron系列)与AI代理安全边界(OpenShell参考架构),覆盖训练、推理、物理AI及零售智能体等场景。

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04:00

Gemini个人智能功能正式登陆车载系统:Android Auto即日起推送,Google内置车载系统数月内跟进

谷歌于2026年10月宣布将Gemini的Personal Intelligence(个人智能)功能扩展至车载场景,首阶段面向Android Auto用户开放,后续数月内将覆盖搭载Google Built-in系统的车型;该功能为可选启用项,依赖用户授权访问Gmail、Calendar等本地数据以提升响应相关性。

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03:34

战斗无人机——一款基于音频的多人实时策略游戏

我最新的基于Vibe编码的游戏实验是一款名为“战斗无人机”的《命令与征服》风格的即时战略(RTS)游戏(点击此处试玩)。与我之前的实验不同,这款游戏实际上非常有趣。我有点不好意思承认,我是通过让Claude“让它变得有趣得多”才做到这一点的。此外,它还支持通过音频在附近设备之间同步游戏状态的多人模式!以下是我目前的开发成果,以及在此过程中的一些心得体会。 战斗无人机:我是如何打造这款v1版本的——初始原型;v2版本——完整精灵图;v3版本——多样化地形;v4版本——趣味性更新;v5版本——战斗无人机实现3D化;v8版本——群岛模式;v10版本——巨像与特工对战;特工对战v11版本——随机地图;v12版本——通过声音实现多人联机。 一些思考 更新:已支持在线多人模式 战斗无人机 我最初的目标是构建

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00:42

AWS Bedrock在加拿大区域上线跨区推理,支持调用标称GPT-5.6/GPT-6/GPT-6.1模型

亚马逊云科技宣布,加拿大客户可通过Amazon Bedrock在ca-central-1(加拿大中部)和ca-west-1(加拿大西部/卡尔加里)区域,以跨区推理(CRIS)方式调用标称为OpenAI GPT-5.6、GPT-6及GPT-6.1的模型;实际推理发生在北美或全球AWS商业区域,数据静态驻留于加拿大源区域。

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2026-10-20
沿着时间,追踪变化
13:21

DeepSeek V4.1 Flash、MiniMax M3.1 Flash 与 Mercury 3 集中发布,AI 基础设施与治理争议同步升温

2026年10月16–19日,DeepSeek V4.1 Flash 1017、MiniMax M3.1 Flash(Space Bunny)及 Mercury 3(Inception)三款新模型密集发布;同期美国国土安全部下令禁用 DeepSeek 相关产品,中国拟出台超大模型出口管制草案,开源生态、算力基建与AI治理矛盾全面凸显。

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08:00

FairStress:面向LLM决策对称鲁棒性的新型公平性评估框架

FairStress 是一项聚焦大语言模型(LLM)在人口统计学身份置换情境下决策稳定性、解释一致性与内部表征对称性的新基准,揭示模型存在‘反刻板印象式过度矫正’等系统性行为偏差,并指出主流评估方法(如BBQ)可能因范式差异导致偏见方向误判。

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2026-10-19
沿着时间,追踪变化
17:08

AI代理被置于虚拟荒岛30小时,自发“玩耍”并提升学习能力

MIT研究人员将Claude Opus 4.7变体(代号Eko)置于基于Roblox构建的虚拟荒岛环境中,不提供任务指令,仅允许其自主交互。在30小时无监督运行中,Eko表现出探索、规则自创、对象拟态、重复挑战等类玩耍行为,并生成文字日志记录活动;后续实验证实,经历‘玩耍’的代理在目标任务中表现更优,且其行为与心理学定义的玩耍四特征高度吻合,但学界对其是否具备真实动机仍持审慎态度。

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07:16

llm-echo 0.5

发布:llm-echo 0.5 我正在筹备一个新的LLM版本,而在测试Pull Request时,我又重新审视了llm-echo调试插件。这个插件提供了一个“模型”,它完全不涉及任何LLM——只是原样回显输入的提示内容。新版本现已更新了模拟的token使用统计,将工具调用、系统提示以及推理token都纳入考量。示例用法如下:uvx --with llm-echo llm -m echo 'hi there' -o thinking 1 --usage 输出结果: 首先我考虑提示内容,然后决定该说些什么。{ "prompt": "hi there", "system": "", "attachments": [], "stream": true, "previous": [] } Token使用情况:输入2个,输出24个 标签:llm

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