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千问办公首发上线 Qwen3.8-Flash,推出全新标准模式

千问办公已上线 Qwen3.8-Flash,并向全体用户开放搭载该模型的新标准模式。官方表示,该模式可通过更低的积分消耗和更高的 Token 吞吐效率处理日常办公任务。千问办公计划建立标准模式与高级模式的双模型体系。官方还称,Qwen3.8-Flash采用全新架构,总参数规模达千亿级,并在内部测试中超过 Claude Opus 4.6。企业实测数据显示,标准模式单任务生成速度提升约一倍,Token

中国 Spirit AI 押注更智能的机器人“大脑”

Spirit AI 首席执行官韩风涛表示,机器人已经能够完成半年前还难以想象的办公室任务,例如递送纸张和粉碎文件。他在接受彭博采访时称,机器人智能的发展速度将越来越快,并预测未来三年内可能出现一个“ChatGPT 时刻”。Spirit AI 已在中国部署数百台机器人,正押注更智能的机器人系统,以推动其在各行业的大规模应用,并最终拓展全球市场。

Next-Chunk 推理强化学习真的优于 SFT 吗?重新审视无 CoT 数据下的训练策略

一项受控研究比较了 Next-Chunk 推理强化学习与 Mixed SFT。后者是一种更简单的监督微调方法,同时使用无 CoT 数据和长 CoT 数据进行训练。Mixed SFT 在 RLVR 后的性能上限明显更高,而所需训练算力减少了 60 倍以上。这一优势在领域内数学推理和领域外推理任务中均得到体现。研究表明,Next-Chunk RL 的收益可能主要来自更有效地利用无 CoT 数据,而不一

英伟达CEO黄仁勋:在很多任务上我们已经实现AGI

英伟达CEO黄仁勋表示,在许多任务上,人工智能已经可以被视为实现了通用人工智能(AGI),因此传统的AGI里程碑正变得不那么重要。他指出,AI智能体正日益具备自主性,能够执行任务,并通过反复运行持续改进。黄仁勋认为,当前行业更重要的是AI能否完成具有生产力和盈利能力的工作,以及更多算力能否带来更多可产生收入的Token。不过,批评者指出,现有大型语言模型仍存在幻觉、缺乏持久记忆、逻辑理解能力有限等

英伟达CEO黄仁勋调侃自身股市影响力,并详解AI基础设施需求增长

英伟达财报电话会上,CEO黄仁勋调侃称,2026年最佳美股交易策略就是关注他与谁共进晚餐,因为对方公司的股价据称会在第二天翻倍。英伟达2027财年第二季度营收达到962.21亿美元,同比增长106%,并预计下一季度营收为1080亿美元。尽管营收增长强劲,但受零部件和存储成本上涨影响,公司毛利率预计将从75%降至74%,随后进一步降至71%。黄仁勋表示,数据中心每吉瓦容量带来的营收机会,到Vera

阿里发布 Qoder,从 AI 编程工具升级为智能体工作台

阿里发布全新 Qoder,将原有 AI 编程工具扩展为智能体工作台。据介绍,Qoder 可以理解上下文、制定计划、调用工具、执行任务并验证结果。新的 Harness 方案面向长链路任务,支持检索代码库、跨文件编辑、运行测试,并根据实际结果自动纠错。分级权限和工具白名单机制要求敏感操作获得明确授权。Qoder 提供编程和通用两种模式,支持长期记忆,并可通过 40 多个连接器、70 多个插件和 2 万

英伟达上半年净利润达1180亿美元,下一代AI芯片进入全面量产

据报道,英伟达2027财年上半年实现营收1778亿美元,净利润1180亿美元。第二季度营收同比增长106%至962亿美元,数据中心业务仍是主要增长引擎,收入达到890亿美元。英伟达表示,新一代Vera Rubin平台已进入全面量产阶段,并推出面向AI智能体的Vera CPU,同时宣布Groq 3 LPX推理加速器已实现量产。公司还发布了物理AI和人形机器人开发平台。英伟达预计第三季度营收约为108

商汤AI办公助手“商汤小浣熊”桌面端上线 openKylin

openKylin 社区已完成商汤科技 AI 办公助手“商汤小浣熊”桌面端新版本的适配,该应用现已正式登陆这一开源操作系统。商汤小浣熊面向软件研发、数据分析、任务规划和应用开发等场景提供 AI 辅助。商汤称其产品已服务超过 2,000 万用户,并在 8,000 多家企业落地,但这些数据来自公司自身披露。新版本还升级了会员体系并推出新的积分机制。openKylin 用户可通过系统软件商店搜索、安装或

JoyAI-Echo-1.5 面向长时音视频故事与交互式世界生成

JoyAI-Echo-1.5 是一套面向长视频和交互式世界的音视频生成系统。长视频版本通过跨镜头记忆和从语音中提取的说话人信息,在多个场景中保持角色外观和声音身份的一致性。世界模型版本将导航输入转换为经过校准的六自由度摄像机轨迹,从而支持不同控制器和视角的交互。研究团队还将双向音视频骨干网络改造成因果式少步生成器,并利用模型自行生成的长短期 rollout 进行训练,以提高长时生成的效率和稳定性。

交接成本:LLM 智能体如何延续非原生轨迹

一项研究分析了在长期编程任务中,于低成本、低能力模型与高成本、高能力模型之间切换的影响。接收模型必须延续另一个模型生成的任务轨迹,包括工具使用和代码修改。对 Claude 和 GPT 模型组合的测试显示,切换到更强模型时,即使传递完整轨迹,也只能弥补不到一半的能力差距,同时带来显著的成本溢价。相比之下,切换到更便宜的模型能实现更有利的成本与质量平衡。最佳的轨迹信息量也取决于切换方向。