我试用了12款AI智能体,看看它们担任幕僚长的表现如何
本文比较了12款可管理收件箱、预订行程、整理文件并发现错误的AI智能体。文章经介绍实用网站和应用的通讯 Wonder Tools 授权转载。
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据活动公告,今晚19时30分,天猫双11李佳琦直播间将首次销售Token商品,让AI算力服务进入大型电商直播销售场景。阿里巴巴千问办公CEO陈宇森将作为嘉宾做客。直播还将展示内置千问办公的AI电脑、AI听记卡和桌面机器人。此次活动拓展了AI算力服务及相关硬件面向大众消费者的销售渠道。
SketchDirector 是一个根据文本提示生成复杂场景草图的智能体式框架。它首先利用大型语言模型将场景拆分为多个草稿素材,并以贝塞尔曲线表示;随后通过迭代推理规划并安排各素材的空间布局。最后,基于扩散先验的细节优化模块在提升草图质量的同时保留几何结构。研究团队还推出了 MCSketch8K 数据集,包含可编辑的矢量素材、组合布局以及对象级操作标注。实验结果显示,该方法在语义和构图质量方面优于
ReLift 是一种用于单目视频密集 3D 跟踪的高效方法。它改进由 2D 跟踪器和几何模型生成的 3D 轨迹,纠正错误位置,并补全遮挡期间的运动。由于仅使用几何输入进行训练,它不依赖特定的跟踪器或几何模型。在 WorldTrack 基准测试中,ReLift 的平均准确率达到当前最佳水平:与最强基线相比,所有点的 APD 提高 2.1,动态点提高 3.0。更快的配置仍保持竞争力,运行速度也快于 4
远景科技集团11月2日宣布,其一体化800V直流供电系统已在乌兰察布星河基地投入商业运行。公司称,这是同类系统首次在大型AI数据中心商业化运行。系统由天枢控制器、固态变压器、直流储能和DC/DC转换器组成。该基地于今年8月投产,规划容量为3GW,绿电直连比例预计超过80%。
奔驰在中国推出改款2026款E 300 L,售价为42.38万至50.98万元,起售价较此前版本下调1.6万元。全新AI座舱由奔驰中国研发团队主导开发,并融合豆包AI大模型,支持声纹识别、个性化用户设置、自定义用车场景,以及通过语音操作屏幕上的功能。奔驰称,多音区语音识别准确率达98%。系统计划每季度进行一次大型OTA升级,未来还将搭载于更多燃油车和纯电车型。新车动力仍为2.0T发动机搭配48V轻
根据OpenRouter最新数据,10月26日至11月1日,全球AI大模型调用量合计194万亿Token,环比增长3.19%。中国模型调用量为99.55万亿Token,增长6.43%;美国模型为20.68万亿Token,下降7.97%。中国模型周调用量由此连续第27周超过美国模型。全球调用量前五名中有四款来自中国。DeepSeek V4.1Flash1017排名第一;MiniMax M3.1Fla
SemiAnalysis发布了GDPx,这是一个评估智能体在11个领域能力的基准测试,涵盖递归自我改进(RSI)、硬件与芯片设计、网络安全、生物学、金融、法律、量化交易、软件工程、材料科学和对齐。Opus 5.5以12%的成绩排名第一。
Merryn Somerset Webb与CG资产管理公司联合首席投资官Chris Clothier探讨AI热潮脆弱的经济基础,以及哪些因素可能让这场大规模支出告终。他们还谈到抗通胀债券、政府日益加剧的财政风险,以及估值偏高的市场中可能的避险资产。尽管Clothier担忧通胀,他的公司并未持有黄金。
主动式智能体即使没有明确请求,也必须判断是否提供帮助、何时提供以及介入到什么程度。HALO推出了HALO-Arena和HALO-8K数据集,其中包含10个模型在400个场景下生成的8,000条回答,并由20位专家进行标注。场景覆盖四类需求和十个日常生活领域,要求智能体先从数据库或文档中检索证据,再决定如何行动。表现最佳的专有模型可接受率为72.88%,最佳开源模型为56.63%。最主要的问题是过度
世界机器人登泰山大赛于 11 月 2 日在山东泰安举行。赛道全长约 3.9 公里,包含 3100 余级台阶,近 90 支队伍参赛。北京灵翌科技队以 43 分 41 秒的成绩获得足式机器人竞速赛冠军。赛事还设有人形机器人竞速、足式机器人负重、外骨骼机器人助力和全域机动探路挑战赛,其余项目的获奖名单将于后续公布。
Casap开发用于自动化银行争议处理和反欺诈业务的AI工具。公司在Base10 Partners领投的B轮融资中筹集5600万美元,累计融资额达到9000万美元。报道指出,信用卡欺诈的性质正在发生变化。
Apriel Voice 27B Preview 是一款开放式语音语言模型,可直接处理语音并生成回复和工具调用。该模型基于经过后训练的 Gemma 4 26B-A4B 检查点,同时支持文本和图像输入。其语音适配采用两阶段训练流程,包括监督微调和蒸馏。在思考模式下,模型在 Big Bench Audio 上得分 98.90,在 Speech-BFCL 上得分 81.13;在 τ-Voice 上的任务
韩国总统李在明承诺在该国2027年预算中,为人工智能、芯片、物理人工智能和数据中心投入约159.7亿美元,金额接近2026年的两倍。
在实际应用中,大语言模型的 on-policy 强化学习通常由推理引擎采样生成回答,再由独立的训练器计算梯度。两者之间的差异可能使训练数据变成 off-policy。研究将偏差来源分为推理引擎的数值差异,以及异步采样使用过时权重造成的策略滞后。两种来源会产生不同偏差,因此需要不同的校正方法。研究提出 Discrepancy-Lag Correction(DLC),用于校正数值差异、限制策略滞后比率