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strator，简称 DxO，通过统一编排多个 AI 智能体来模拟医生专家联合会诊的过程 —— 各智能体协同向患者问诊、开具化验检查，并对潜在诊断展开深入研判与辩论。 而在基于《新英格兰医学杂志》（NEJM）复杂病例展开的模拟评估中，MAI-DxO 的诊断准确率高达 83%。相比之下，可独立查阅参考资料的基层全科医生及普通内科医生的准确率仅为 36%。 值得注意的是，此类复杂病例在现实临床中通常交由专科专家或多学科医疗团队协作诊治，而这部分专科医生并未纳入本次对照实验。 官方表示，该系统所需的成本仅为医生的一半甚至三分之一，能以更少的化验与诊疗操作精准锁定正确诊断。该项研究成果已正式发表在《科学》期刊。 微软针对 OpenAI、谷歌、Anthropic、Meta 以及 DeepSeek 等多家机构的模型对 MAI-DxO 进行了测试，其中表现最亮眼的当属 OpenAI 旗下的 GPT-5 及 GPT-5.5。 IT之家附论文链接： 广告声明：文内含有的对外跳转链接（包括不限于超链接、二维码、口令等形式），用于传递更多信息，节省甄选时间，结果仅供参考，IT之家包含外链的文章均包含本声明。

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内容并等待批准，例如发送消息、付款、签署文件或删除资料。它可通过Stripe的Link数字钱包或Shop Pay购买商品，但不能交易证券或在账户之间转移资金。Anthropic表示，Duet不会直接接触用户的密码或登录令牌；新加入的安全分类器会拦截信用卡号码、政府身份证件等敏感信息的外传，健康和个人财务信息则只有在用户明确要求时才可发送。 Claude Duet目前以研究预览形式推出，提供iOS、Android独立应用及Claude.ai网页版本，首阶段仅向美国地区的Claude Pro和Max订阅用户开放，须加入候补名单；Team和Enterprise用户暂不在开放范围内。预览期间，Duet与用户的Claude订阅共用使用额度，后台检查和较大型任务也会消耗额度。 Anthropic强调，Duet主要为工作场景设计，处理订票等个人事务的能力还不够成熟，也暂时无法让用户实时查看它如何操作浏览器。公司承认，早期版本可能误判邮件的重要程度或紧急性。随着Meta Muse、OpenAI Dots等代理工具陆续推出，Anthropic正把Claude从对话助手进一步扩展为能跨应用持续工作的代理。

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AI 世界充斥着各类个人助理和生产力助理，每周都有新产品问世。如今，Anthropic 也加入了这场竞争，希望凭借一款名为 Claude Duet 的新应用吸引用户关注，与 Meta Muse、OpenAI Dots、Hark、Instinct、Grok Bot 和 Fo 展开角逐。 Anthropic 表示，这款新智能体旨在服务专业人士和小型企业，帮助他们实现任务自动化和管理。该公司将其与 Instinct 等个人智能体区分开来，指出 Duet 并不擅长处理跑腿或订票等事务，也无法实时展示其浏览器操作过程。 相反，Duet 可以为用户生成每日简报、创建仪表盘，或根据用户数据建议操作。与其他智能体一样，Duet 可以通过自有虚拟机在后台完成任务，让你腾出手来处理其他事情，需要时再回来请求你的批准。 此次发布正值市场从 AI 助理转向能够代表用户工作的智能体之际。Anthropic 的许多竞争对手都在聚焦商业用例。Meta 的 Muse 是一款个人 AI 助理，但该公司也推出了一个可连接其他应用、面向小型企业的版本。OpenAI 的 Dots 同样带有商业倾向，可与专业工具集成。 Ant

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别再错过任何新闻！ Anthropic 推出 Claude Duet：这款 AI 助手将如何与 Muse 和 Dots 竞争 Anthropic 想用 Muse 与 Meta 竞争，用 Dots 与 OpenAI 竞争。为此，这家 AI 公司现在发布了自己的智能体助手。Claude Duet 能做什么，又是为谁准备的。 Claude Duet 旨在日常生活中主动为用户提供支持。（图片：Shutterstock/miss.cabul） 目前，许多大型 AI 公司都在追随面向日常用途的智能体助手趋势。先是 Meta 推出了其 Muse AI 版本，随后不久 OpenAI 又以 Dots 跟进。现在，AI 行业的第三大玩家也加入了这股热潮。Anthropic 在一份大型公告中揭晓了其“主动型智能体”Claude Duet。广告广告 Claude Duet：这款 AI 应该为你完成什么 推荐编辑内容 这里你可以找到来自 YouTube Video 的外部内容，它们补充我们在 t3n.de 上的编辑内容。点击“显示内容”即表示你同意我们当前及未来在我们的页面上展示来自 YouTube Video

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Anthropic 推出 Claude Duet，这是一款主动型智能体应用，对标 Meta 的 Muse 和 OpenAI 的 Dots Claude Duet 每隔几小时检查一次已连接账户，而不是持续检查，因为持续检查会更快耗尽 Pro 和 Max 的额度，而且这些后台检查与常规 Claude 聊天共用同一份额度。 Duet 在带有独立浏览器的云虚拟机上运行 Claude Opus 5.5，但用户目前无法观看该浏览器的操作过程，因此他们看到的是结果和批准提示，而不是每一步操作。 按 Opus 5.5 的 API 标价计算，一次假设读取 40K token、写入 1.5K token 的检查约花费 0.19 美元。按 API 费率，每天 6 次这样的检查每月约合 34 美元，高于 Pro 每月 20 美元的价格。 购买需要两次独立批准：Duet 确认商品，Stripe 的 Link 钱包批准支出，之后 Duet 才会用虚拟卡付款，从而保证你的真实卡号不被泄露。 在 Duet 发送消息、付款、签署文件或删除任何内容之前，它会准确展示将要执行的操作并等待批准，但证券交易和账户间转账即使获得

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核心功能之一是翻译，GO3 支持 98 种语言的实时翻译，甚至支持 13 种语言完全离线运行。眼镜会检测你面前那个人的语音，并将翻译直接呈现在你的视线中，让你无需把手机夹在中间就能跨越语言障碍。同样，GO3 可以在会议期间记录笔记，而且很快它还将能够直接通过眼镜呈现摘要。 尽管这里有这么多附加功能，INMO GO3 依然保持轻巧。这副眼镜重 58 克，只比 Meta 的 Ray-Ban 眼镜——那些没有显示屏的款式——重一点点。8 毫米的镜腿也确保它们不会以糟糕的方式引人注目——它们看起来就像普通眼镜！ 这里最酷的功能之一是电池。智能眼镜就其本质而言，在电池续航时间方面存在局限，因此 INMO 将电池设计为可更换。当第一块电池耗尽时，只需将电源包换成充电器上的新电池，然后继续佩戴眼镜即可。随附的充电盒仍然可以为电池充电，但可更换的电池能让你更快地重新投入使用。 如前所述，这里配备了摄像头，但 INMO 提供的一项非常贴心的附加设计是隐私盖。这个物理遮罩覆盖摄像头镜头，提供了一些可见的确认，表明摄像头未被使用。 INMO GO3 还通过一些配件获得增强，例如一个可与 AI 翻译配合使用的

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y removes per-save synchronization in the default torch.distributed.checkpointing (DCPv1) saves. We do one collective (on the default process group) before the first save to share metadata; after the first save, we do no collectives. As pretraining grows past 16k ranks, the previous approach of using GLOO collectives to achieve synchronizations scales poorly with the number of nodes. torch checkpointing’s approach of only running a lightweight barrier per save wins out at these scales. We also i

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on Containers, and on cloud operating systems from Amazon Web Services, Google Cloud and Microsoft Azure. Enterprises can run agents from model builders Anthropic, Cohere, Google, Meta, OpenAI, Perplexity, Reflection and SpaceX Super Intelligence on OpenShell infrastructure. Cybersecurity vendors 1Password, Check Point, CrowdStrike, Cisco, F5, Fortinet, Microsoft, Okta, Palo Alto Networks, TrendAI and Zscaler are integrating support for the architecture into their agent security products. Banks

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5X tests without live traffic—not directly comparable production measurements (results, conditions). Apple-silicon runtime gains: PyTorch 2.15 replaces several MPSGraph paths with Metal kernels. Reported improvements include 5–6.5× faster MoE decoding, Qwen3.6-35B-A3B rising from 9.4 to 61.3 tokens/s on M3 Ultra, FP8 support on MPS, and Wan2.2 VAE peak driver memory falling from approximately 270 GiB to 8 GiB. These improvements land in PyTorch itself rather than a separate inference runtime (re

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5X tests without live traffic—not directly comparable production measurements (results, conditions). Apple-silicon runtime gains: PyTorch 2.15 replaces several MPSGraph paths with Metal kernels. Reported improvements include 5–6.5× faster MoE decoding, Qwen3.6-35B-A3B rising from 9.4 to 61.3 tokens/s on M3 Ultra, FP8 support on MPS, and Wan2.2 VAE peak driver memory falling from approximately 270 GiB to 8 GiB. These improvements land in PyTorch itself rather than a separate inference runtime (re

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its latest open-source flexible drafter, for accelerating LLM inference. At its core, “One drafter adapts its speculative decoding strategy to the batch size, the hardware, and the workload, and keeps the target model's output distribution.” Qwen3.8-27B with its EAGLE-4 draft is the measured target pair, achieving 961.6 tokens/s while running on 4x NVIDIA B300. Eagle is an AI inference platform that powers leading companies like NVIDIA, Meta, Intel, AMD, and Perplexity. Inference testing time 👀

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taining the session-to-container mapping in the proxy would require keeping that mapping consistent through restarts and across multiple replicas. To avoid this, we encode routing metadata directly into the token. Our proxies validate the token and route requests to the container holding the session.]] ]]]][![![![ [ Load Balancing ] ]]]][![![![ [![ Since we’re not storing session state in the proxy, the authoritative view of session state lives only on the host that owns the session. This means

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而是一个新的价值体系。” 印奇在解释 3999 元定价时说。购机用户附赠 STEPX Token Plan，连续 12 个月、每月百亿 Token 额度，用于探索和开发智能体应用。阶跃还推出 Amoo 成长计划：前 1 万名任务达标用户将成为 “Builder One”，获得 “星辰船票”，未来五年内凭STEPX Neo可0元置换任意一款阶跃新款终端。 从 Meta、OpenAI 到谷歌、苹果，Personal Agent 正成为巨头押注的新方向。阶跃没有选择为现有手机叠加 AI 助手，而是从模型、操作系统到硬件重构一部手机，用 “模软硬一体” 回答 “智能体应该长在哪” 的问题。3999 元能否撬动用户习惯，生态能否持续生长，智能体终端的争夺战才刚刚开始。 此内容为集微网原创，著作权归集微网所有，爱集微，爱原创 相关推荐 摩尔线程率先完成阶跃星辰Step 5 Preview大模型适配 四部门组织30余家车企座谈 加强汽车产品研发测试验证管理 10-16 22:56 德明利：预计前三季度净利润86.5亿元-89.5亿元 同比扭亏为盈 10-16 22:52 长鑫科技：预计前三季度净利润

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ropout、插值反向和归约的更快路径。Wan2.2 的视频 VAE 解码现在峰值内存为 8 GiB，而非 270 GiB。 从 Python 获得更多控制：公开的 MPS 流和更可靠的事件计时。 更新后的要求：MPS 现在要求 macOS 15 或更高版本；PyTorch 2.15 要求 Python 3.11 或更高版本。 2.16 前瞻：注意力完全在 Metal 上运行、更多 MPSGraph 到 Metal 的迁移，以及更快的 LLM 解码。 这对你意味着什么 如果你在 Mac 上使用 transformers、diffusers 或 ComfyUI 等工具运行模型，以下是 2.15 在实际使用中的变化： 本地 LLM 快得多。混合专家模型解码速度比 2.14 快 5–6.5 倍：在配备 torch.compile 的 M3 Ultra 上，Qwen3.6-35B-A3B 从 9.4 tokens/s 提升到 61.3 tokens/s，LFM2.5-8B-A1B 从 23.6 tokens/s 提升到 123.6 tokens/s。稠密模型也从中受益，得益于更快的线性层和用于

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t 9, 2026 we announced the availability of TwelveLabs’ Pegasus 1.5 on Amazon Bedrock. Pegasus 1.5 is a video language model that turns long-form video into structured, timestamped metadata. You describe the moments that matter to your workflow, and the model returns every matching segment as JSON. Video represents a significant and complex category of unstructured data, yet most of it remains unsearchable and underutilized. Extracting structured, actionable insights from that content has histori

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. Teams can take advantage of Trainium’s capabilities without reinventing their workflows or leaving the PyTorch ecosystem.” – Jana van Greunen, Director of PyTorch Engineering at Meta Getting started: Easy device switching Getting started is straightforward. Run your code on Trainium using the pointer: .to('neuron'). Run a training loop on Trainium model = MyModel().to('neuron') the only change optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters()) for batch in dataloader: optimizer.zero grad() loss

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，亮出首款个人AI助手Underdog，同时官宣获得Anthropic旗下投资联合体、硅谷知名风投公司a16z，以及来自谷歌、OpenAI、Hugging Face的AI大牛等个人及机构的投资。 ▲Conway Research‌创始人Sigil Wen官宣融资的推文（图源：X） 该公司将Underdog称作“迄今为止隐私性最强的Muse竞品”。 9月8日，Meta发布个人AI助手Muse，上线仅10天就超过ChatGPT登顶美国App Store免费应用总榜。Muse可自主拆解用户目标、执行任务，覆盖办公、生活、消费等多场景，每名用户拥有云端独立虚拟机，可后台持续执行任务。 这股热潮迅速扩散，OpenAI发布新一代智能体产品Dot、马斯克发布Grok Bot、Manus推出2.0，还有国内字节、腾讯、蚂蚁、阿里也被曝正进行研发类似产品。 Underdog与Muse这类产品的功能类似，都是帮助用户处理日常生活、工作的任务，最大不同之处在于，Underdog完全运行在用户的设备上，且离线也能跑。 ▲Underdog自动添加日程演示（图源：Conway Research‌） Conway

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parallelism. With --attn-dp-size N and --enable-dp-lm-head, the runtime keeps the attention and draft-head work aligned with the DP layout. SGLang initializes target-verification metadata after DP padding establishes the final token shape, including batches with idle peers. We include draft KV memory in the hybrid pool budget so target-cache allocation leaves room for the drafter. Draft capture requires PP=1, and the serving context must fit both the target and the chosen drafter. Beam's full-a

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s $65M in funding to develop 3D computing modules Proofpoint agrees to buy data security company Varonis for $6.3B in cash Ramp raises $1.85B as it expands beyond finance software Meta releases 816B-parameter Muse Spark Open for coding and agent work LATEST STORIES North.cloud bags $60M in funding to help businesses keep runaway cloud costs in check CLOUD - BY MIKE WHEATLEY . 33 MINUTES AGO 8 insights from LogicMonitor’s Elevate event: AI-driven observability moves toward autonomous IT AI - BY C

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d question that surfaced when Google LLC first debuted its Google Glass wearables more than a decade ago, smart glasses that could record interactions, and persists now again with Meta Platforms Inc.’s smart glasses. Of course, the question still remains: These devices still upload everything to Amazon and users need to stay aware that their lives are being directed to the internet wherever they go. This is true even if Amazon cannot see or access anything without the user sharing it. “Even if t

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