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OpenAI完成110亿美元首批融资，估值1.25万亿美元，软银、红杉参投
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@GitHub 在 Slack 和 Teams 中已正式发布，且功能更丰富
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03 / IN FOCUS
给AI出的测试题，为什么AI自己批自己能拿满分
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分类推荐榜首EEvoMap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。
分类推荐榜首KKiro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。
分类推荐榜首AAI 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
分类推荐榜首MMemoAI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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待评分 · 分类列表推荐闪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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2026-10-28
沿着时间，追踪变化19:04
17:49
DSH测试文件“泄密”，DeepSeek V5就要来了？
DeepSeek Harness的官方GitHub代码仓库里出现了三个DeepSeek此前从未公开过的模型，分别为deepseek-v5、deepseek-v5-open、deepseek-v5-next。这段代码来自于DSH里账号登录通路的测试文件provider.spec.ts。用户登录账号后，客户端会向服务端的/models 接口要一份模型清单，再根据清单决定哪些模型能用，哪些要先把DSH本身更新到新版本。deepseek-v5是最基础的模型，没有声明客户端版本要求，当前版本的内置目录不认识它，所以隐藏，调用时报MODEL_UNSUPPORTED。deepseek-v5-open代表开放...
16:54
外国博主用AI耳机当看诊翻译:“直接听、直接翻，整个交流会顺很多”
外国博主“Carlo吴（卡罗）”在社交平台分享看中医经历。他带上千问AI耳夹式耳机，与医生各戴一只，用面对面翻译辅助交流。卡罗称自己觉得传统医学很有意思，但语言始终是障碍。看诊时医生问哪里不舒服，他只能边比画边说“全部不舒服”；戴上耳机后，两人开始进一步沟通。他感叹这是第一次真正听懂中医的话。
15:08
下一波“大的”要来了？DeepSeek V5 现身官方代码库，新一代旗舰模型预计 11 月登场
10月28日消息，网友发现DeepSeek再度更换大模型指纹，引发其即将发布重磅新模型的猜测。DeepSeek Harness官方代码库已出现DeepSeek-V5、V5-open及V5-next等代码。当前V5相关内容主要为占位符，但表明新模型发布机制已准备就绪。
14:54
Claude给391行代码找Bug，狂写1.8亿行证明！
henry 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAIClaude这家伙，也是把debug，玩成扫雷硬解了。就在刚刚，Anthropic发布了与Theorem合作的最新研究：让Claude在几周内，为 123个开源库中的239个测试入口完成形式化验证，最终产出约1.8亿行通过机器检查的证明代码。据A社（全美班）团队介绍，这是其所知的首次大规模利用AI，在汇编代码层面对生产软件开展形式化验证。听起来有点绕，但简单来说，其实就是让Claude找出Bug，修掉，然后交一份证明，说明规定范围内的这类错误不会再出现。这就像在软件里扫雷，扫完还得写份报告，交代清楚：为什么这里没雷？而为了写出这份证明，C...
13:55
12:50
12:00
3、7、14、17、42：指令微调在语言模型中安装并强化了数字选择启发式方法
arXiv：2610.36178v1 发布类型：新 摘要：我们无需抽样误差，即可测量当被要求生成一个随机数时，语言模型为1至N之间的每个整数所分配的概率。对于固定的提示词，模型会定义一个概率向量；我们通过累加每个整数的得分拼写来计算该向量，而非采用抽样估计，从而消除了限制早期研究[1, 4]的噪声。我们在两个推理栈上，针对多达N=100的五个范围，评估了18条开放权重模型系列，并采用了29种解码配置；其中15个模型同时拥有基础版和指令微调版的检查点，且两者均能给出可用的答案。指令微调使这15对模型中的分布更加不均匀，它引入了一种避免使用整数的启发式方法，并强化了另一种避免接近端点的启发式方法。基础检查点
12:00
先检测再消歧：基于扰动的大型语言模型输入歧义检测
arXiv:2610.36353v1 发布类型：新 摘要：大型语言模型（LLMs）常常将含糊的输入当作具有单一明确含义来回答。这存在严重问题，因为输入歧义是不确定性的一个上游来源：当一个提示可能存在多种有效解释时，关键问题在于模型是否应当直接作出回应。现有的输入不确定性方法通常依赖于由大型语言模型生成的语句或澄清，但这类转换可能在测量歧义之前就已经对输入进行了消歧。我们提出了一种保留标签的扰动框架，用于检测输入歧义，在该框架中，扰动保持与原始输入相近，同时保留其标签。我们通过两种检测器对该原则进行了具体实现：一种是基于规则的黑盒扰动库
12:00
通过低秩多线性分解进行大语言模型幻觉检测
arXiv：2610.36191v1 发布类型：新 摘要：大型语言模型（LLMs）经常生成流畅但事实错误的回复，这引发了对其可靠性的担忧。近期的幻觉检测方法越来越多地利用内部表示，但从高维隐藏状态中提取有效信息仍然充满挑战。现有方法往往依赖于特定激活或基于池化的压缩方式，可能忽略了分布在Transformer各层、特征模式和标记中的判别性信息。我们提出了LOTUS（基于低秩顺序统计TUcker的子空间学习），这是一种用于幻觉检测的多线性低秩分解框架，能够在降低对标签依赖的同时，从LLM的隐藏状态中提取紧凑的表示。
12:00
KORA：面向人工智能工作负载的确定性优先执行控制
arXiv:2610.35869v1 发布类型：新 摘要：人工智能应用通常会在决定是否需要进行推理之前先调用模型。这种默认行为对于模糊的生成任务很有用，但与那些结构化、确定性、受策略约束、以查找为主或可直接验证的工作并不匹配。KORA 提出了确定性优先执行控制：一种位于推理前的控制层，它将请求表示为任务路径，优先尝试确定性或结构化的执行路径，验证路径结果，记录遥测数据，并仅在确定性处理不足时才切换到模型候选路径。本文将 KORA 介绍为一种确定性优先的执行控制架构，并基于可复现的基准测试和验证工作负载提供了有限的实证证据。在一项重
12:00
一种用于前沿大型语言模型中阿希服从现象的定量方法
arXiv：2610.36668v1 发布类型：新 摘要：阿希服从实验近来作为衡量大型语言模型（LLMs）中从众行为的一种手段而备受关注。尽管先前的研究主要致力于证明大型语言模型中的从众现象，但我们的工作在此基础上进一步引入了定量分析维度。我们并未针对一系列问题对前沿大型语言模型进行抽样，而是通过反复采样同一个问题，利用大型语言模型的概率特性生成答案分布。由此，我们可以比较模型在被呈现人为制造的共识前后答案分布的变化。实验结果证实，前沿大型语言模型确实存在从众现象，这与先前文献的结论相一致；同时，借助我们提出的分布间对比方法，还提供了更多……
11:08
10:44
元保入选巴伦中国价值榜单：当AI开始接管咨询和理赔服务，保险中介的价值如何重估
随着线上投保逐渐普及，互联网保险平台需要解决的问题更加具体，如何帮助消费者选择适合的产品，如何降低保险公司的获客和服务成本，如何让投保时承诺的保障在理赔环节得到兑现等问题都需要得到回应。
10:40
10:28
09:42
Opera推出WebAI标准，支持浏览器本地运行AI模型
Opera推出全新网络标准WebAI，旨在让用户无需依赖云端，直接在浏览器运行AI模型。该标准兼容多种模型，以谷歌开源Gemma演示，也支持苹果设备端基础模型，不依赖特定模型，面向开放权重AI系统，是Opera此前探索浏览器本地运行大语言模型的延续。目前，WebAI已在旗舰浏览器Opera One中开启预览，用户需主动启用。
06:30
00:53
每一次更新，都留下可追溯的来源。