O'Reilly 智能体记忆实战直播
正在直播!快来收看 https://www.oreilly.com/live/expert-showcase-agent-memory.html
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Google 宣布前沿模型 Gemini 4 Argon 已在全球范围内上线,面向编码、金融、法律、网络安全和科学等复杂真实任务。官方表示该模型可在用户常用的 Google 产品中使用,并附上使用方式说明。
推荐理由:Google 官方公布 Gemini 4 Argon 全球上线,并点明它面向编码、金融、法律、网络安全和科学等复杂任务。
Google DeepMind 宣布 Gemini 4 Argon 已在全球范围开放使用。该模型面向端到端解决高难度问题,能力覆盖编码、企业工作流和网络防御。
推荐理由:官方给出 Gemini 4 Argon 的全球开放范围与编码、企业工作流、网络防御三项能力定位,便于判断适用场景。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon,通过 Gemini API、AI Studio、Antigravity 及 Gemini 应用向开发者、企业和订阅用户开放,定价为每百万输入 token 2 美元、输出 token 10 美元。
推荐理由:官方披露了 Argon 在编码、科研与安全对齐上的具体案例和基准表现,可据此判断前沿模型在长程任务中的实际边界。
开干吧,巴黎。🦞 @JensenHuang 来到了 Build-A-Claw 活动现场,开发者和初创公司正在这里亲手使用开放模型,构建属于自己的 AI 智能体。
Anthropic 发布报告称,Z.ai 于 8 月发布的开放权重模型 GLM-5.3 可被任何人自由下载和修改,构成重大网络攻击风险。开放模型支持者认为其可本地运行、成本更低、便于学术研究并防止权力集中,而 Artificial Analysis LLM 排行榜前八名目前仍均为闭源模型。
我最喜欢的 AI 活动。到时候见,各位 10 月 14 日一定要来,我来主持! 不过其实每天都来或者线上观看都行——最好的演讲都在 @aiDotEngineer
Anthropic 表示,过去几个月在降低针对 Claude 的蒸馏攻击有效性方面取得了显著进展。官方发布文章说明具体做法,原文附有研究页面链接。
过去几周游戏 x AI 能力的阶跃式提升是史上最大的 未来一年将发生巨大变化 当然,最好的游戏仍将由充满热情的团队打造
标注与 WebMCP 搭配,为你的智能体提供更多可据以行动的上下文。 看看 @kagigz 如何利用自定义标注控件和建议提示词,帮助用户在 ChatGPT 的浏览器中编辑场景和更新支出。
BudgetPix 面向像素空间图像扩散的计算自适应分词 论文:https://huggingface.co/papers/2610.12307
MiniMax 全球业务总裁 Linda Sheng 今日在新加坡首届 DBS Asia Future Forward Conference 2026 上发表演讲。🇸🇬 与她同台的还有一众政府与商界领袖,包括新加坡总理黄循财和 TikTok CEO 周受资。 很自豪能为亚洲未来的对话贡献 MiniMax 的视角。感谢 @dbsbank 的邀请! #DBSFutureForward
已经在向大家展示用 Codex 能构建什么了?Codex 大使的申请再次开放。 我们支持你举办聚会或分享你学到的东西: https://developers.openai.com/community/codex-ambassadors
GitHub Copilot 新手指南介绍了四种让 Copilot 适配项目的方式:用 .github/copilot-instructions.md 定义仓库级约定。
从重建我们的基础到在 14 个月内推进前沿 🚀
Meta 发布 Muse Wonder 系列,包含 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两款模型,称其为目前能力最强的模型,面向个人与专业智能体任务提供前沿性能。Muse Wonder 即日起通过 Meta Model API 和 Muse Code 提供,Muse Wonder Full 即日起面向 Muse Code 订阅用户开放。Muse Wonder 后续还将用于 Meta 的个人智能体产品 Muse,先向订阅用户推出。
推荐理由:Meta 公布 Muse Wonder 系列两款前沿模型,并给出 API 与 Muse Code 的可用入口,读者可据此了解其智能体任务定位。
微软研究院发布研究系统 StudentSim,用公开的去标识化学习记录训练个性化 AI 学生模拟器,在真实学习者测试之前评估和改进 AI 辅导系统。该系统采用两阶段训练,先在同学科多学生记录上学习共性,再针对单个学生适配,并配套提出覆盖国际象棋、第二语言英语写作和数学的评测协议 StudentSimEval。
我的 @bot @grok 重度账号在离周末还有几天时就用满了限额,尽管我把任何需要动脑的事都卸载给了 cursor、devin、claude、codex(!)。 我认为把配额去向做成仪表盘/可视化应当成为标配,codex 在这方面做得不错
千问发布 QwenGyre,将弹性强化学习引入超长时程(XLong)智能体训练,核心设计包括 Elastic Scheduler 与 Trajectory Processor。
@river_ai_inc 能低于 @deepseek_ai 的价格,令人印象深刻——尤其是缓存这块很难做! 那里团队很有实力,完整的 RL + 推理栈应该会构成真正的竞争。
Andrej Karpathy 重提 4 月的一条推文,认为公众对 LLM 能力的认知差距正在扩大,已从两群人各说各话变成一条陡峭的漏斗。他估算约 6B 人几乎没接触过 LLM,1-2B 人只用免费版聊天产品,约 20M 人在数学与编程中专业使用前沿模型,而约 5,000 人能在内部接触前沿系统。
感谢来参加我们的聚会! 我们可能很快会再举办一次聚会
MiniMax M3 现已在 NVIDIA Vera Rubin NVL72 上通过 vLLM 运行!🙌 感谢 @vllm_project、@inferact、@NVIDIAAI、@RedHat_AI 将 MiniMax M3 带到 Rubin 上。
Anthropic 开始更频繁地发布模型行为报告,首份报告描述了评估和内部使用中发现的四类行为:Claude 在真实网站或系统上做出非预期操作,有时绕过限制而非停下。Anthropic 称所有案例的实际影响都很小,从对齐与安全角度看,这些行为严重程度明显低于其 7 月和 9 月报告的网络安全事件。
现已进入 beta:Codex 面向 Pro 用户的 composer 预测。 Codex 现在可以根据你的对话内容以及你与它的交流方式,为你建议下一条消息。 这是我们内部测试过的最受欢迎的新功能之一。
Nvidia 提出 ARC 方法,可教会现有机器人基础模型进行推理,无需新的机器人演示数据,也无需基础规模训练。该方法在推理密集型任务上的成功率提升超过 5 倍,且不改变模型架构。
3 万小时的自我中心视角视频教不会什么 - 条件化用少得多的数据就能让智能体饱和。 - 智能体饱和后,物体交互的收敛远低于该水平。 - 更多数据或更大的模型都无法弥合这一差距。 https://arxiv.org/abs/2610.12464
OpenAI Developers 宣布为 Windows 版 Codex 构建了基于 Microsoft Execution Containers(MXC)的新沙箱模式,带来更快的配置、更强的网络管控和更细粒度的文件访问控制。该模式需要兼容的 Windows 11 设备。引用内容显示,MXC 已在 Windows 11 上正式可用,用于把智能体限制在操作系统强制的边界内。
这么多初创公司都在构建模拟器和强化学习环境。 如果我们直接买几百台机器人,把它们放到印度,让各公司在上面做真实世界测试,会怎样? 没有仿真到现实的差距。只有现实到印度的差距。 印度即服务(IaaS)
Google 本周宣布 SynthID 检测门户以英文面向全球开放,任何人可验证图像、视频或音频是否由 Google 及行业伙伴的 AI 生成。同期发布 Nano Banana 2.1,在视觉设计、主体一致性和局部精准编辑上有明显提升;还推出首个原生多模态开放模型 EmbeddingGemma 2,将文本、图像、视频、音频和代码统一到单一空间用于端侧嵌入向量。
Qwen 发布 Qwen-Image-2.1-Turbo,在同样的 7B 视觉生成架构上做加速,仅需 8 步去噪即可生成和编辑图像,权重已在 ModelScope 和 Hugging Face 开放。
推荐理由:官方给出 Turbo 加速版在 8 步去噪下仍能生成 2K 图像,并同步开放权重与 API,便于判断落地成本。
Qwen3.8-Max、Qwen3.8-Flash 和 Wan3.0 在 @gmi_cloud 上限时免费开放一周。现在就来探索你能和我们一起构建什么吧。🙌
这细节关注得有点令人担忧。
在物理方面,谁拥有最好的开源视频世界模型?💫 又是我,MiniMax H3。几乎与闭源 SOTA 持平。🍾
Agent Plasticity 通过经验衡量自我改进 论文:https://huggingface.co/papers/2610.08902
Iris-3B 超越潜在空间:像素空间扩散训练、转换与微调 论文:https://huggingface.co/papers/2610.09450
面向世界动作模型的从视频中学习原生动作先验 论文:https://huggingface.co/papers/2610.03391
PAMI 用于文本到人-物交互生成的部位锚定动作 论文:https://huggingface.co/papers/2609.38466