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建个人 AI 应用，并通过 Google Play 直接安装到他们的手机上，音乐制作人也可以 在 Google Flow Music 中用 vibe code 自定义乐器和音频插件. 庆祝教育工作者，并提升你的学习体验在世界教师日，来自全球的教师分享了他们如何使用 Gemini 来个性化课程并激发批判性思维，同时我们还与 TED 合作推出了一项全新的全球创意搜索。无论你是在课堂上，还是在为一个大项目做准备，你也可以 使用 Gemini Notebook 更聪明地学习 使用互动式学习概览和自定义测验，并使用新的共同创作控件来 在生成之前塑造你的幻灯片和视频概览。 在生成之前塑造你的幻灯片和视频概览。 了解更多 根据文章，学生可以通过使用 Gemini Notebook 更聪明地学习，它提供互动式学习概览和自定义测验。此外，学生还可以使用新的共同创作控件，在生成之前塑造他们的幻灯片和视频概览。 此内容由 Google AI 生成。生成式 AI 仍处于实验阶段。 使用 EmbeddingGemma 2 构建隐私优先的多模态搜索这款全新的开放嵌入模型基于 Gemma 4 架构打造，拥有 7.4

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趣，如果只给观众看一份几句话的剧情梗概，就彻底失去了看剧的意义，也没法让人学会自己拍戏。 这种“失去乐趣”的失落感正在学界蔓延。曾效力于NFL巴尔的摩乌鸦队的麻省理工学院数学家约翰·厄舍尔，花十年时间研究高斯消元法难题。为了不被AI抢先，他花每月200美元订阅了GPT-5.6 Sol和Claude Fable 5，把自己的研究步骤喂给AI，最终得到了一个正确但极其丑陋的证明，再由人工打磨发表。成果虽然保住了，厄舍尔却直言毫无乐趣可言，因为数学最迷人的地方恰恰是在黑暗中摸索的挣扎，把所有答案直接写出来是最无聊的部分。 不过老一辈学者依然保留着一份乐观。曾为纳维-斯托克斯问题撰写官方描述的77岁普林斯顿大学教授查理·费弗曼认为，OpenAI的证明大概率是对的。他把做数学比作“可以悔棋的魔鬼象棋”，哪怕有一千个蠢主意，只要有一个绝妙想法就是好数学家。他认为过去有些只有5%成功率的想法，因为需要耗费一生去验证而被迫放弃，现在如果只需两天就能试出结果，数学家反而会变得更有勇气、更具想象力。（编辑/于雷） 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

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周一02 派早报：Apple 智能将随 iOS 27.3 登陆中国 07:227 分钟阅读早报速览 10 月 31 日，苹果宣布，首批 Apple 智能（Apple Intelligence）的核心功能即将在中国推出。这涵盖系统全局的写作工具、照片 app 消除工具与自然语言搜索、智绘表情、邮件与通知摘要，以及无缝整合在信息、通话中的实时翻译功能。此外，Siri 升级了连贯对话与文字输入支持，并可调用千问以协助回答复杂问题或生成原创内容。 这与 10 月 15 日库克在上海接受采访时确认的范围相同。苹果最初在 2024 年随 iOS 18 向美国用户发布了这些功能。 上述功能将于 11 月 4 日随开发者测试版开放测试，并计划于 12 月随 iOS 27.3 正式版面向中国用户推送。苹果同时确认与阿里巴巴达成合作，在部分体验中接入千问大模型，为 Siri、写作工具及视觉智能等功能提供文本与图像理解支持。 该功能支持 iPhone 16 及后续机型、iPhone Duo、iPhone Air 以及 iPhone 15 Pro 系列，设备与 Siri 语言须设为简体中文或英文。本轮更新不包

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查询 Amazon OpenSearch Service 以获取应用级日志和分布式追踪。该智能体单独运行，因为 OpenSearch 会返回大量日志数据。将其隔离可使每个智能体的上下文窗口保持可控。它还拥有对知识库的独占访问权限，该知识库包含描述每项服务及其依赖关系的产品卡片。 智能体运行。它接收前两个智能体的输出，找到受影响服务的 GitHub 仓库。然后搜索其应用代码、基础设施定义和最近的提交，以精确定位问题根源并提出具体修复方案。在并行智能体之后运行它，意味着它确切知道要搜索什么，而不是执行宽泛的查询。所有三个输出都输入到一个节点，该节点是单次模型调用，不附加任何工具。它接收 AWS 资源 d GitHubExplorerAgent 运行。它接收前两个智能体的输出，并找到受影响服务的 GitHub 仓库。然后搜索其应用代码、基础设施定义和最近的提交，以精确定位问题根源并提出具体修复方案。在并行智能体之后运行它，意味着它确切知道要搜索什么，而不是执行宽泛的查询。 所有三个输出都输入到一个 AnalysisPrompt 节点，这是一次未附加任何工具的单次模型调用。它接收 AWS 资源

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": "Useful life (highly mature)", "recommended screening": "Standard flight acceptance" } } 该字段对每个零件都有明确说明。由于目录文件夹 ID 和文件名在不同数据集之间会被重复使用，每个专家提示都将由 返回的结构化 值视为权威依据，并禁止根据 ID、文件名、照片或网络搜索结果来猜测制造商。从结构化数据中获取制造商信息，可以避免助手因为模型自认为认出了硬件而将零件归属到错误的供应商。每个零件文件夹还包含两个作为 vendor 字段对每个零件都有明确说明。由于目录文件夹 ID 和文件名在不同数据集之间会被重复使用，每个专家提示都将由 返回的结构化 值视为权威依据，并禁止根据 ID、文件名、照片或网络搜索结果来猜测制造商。从结构化数据中获取制造商信息，可以避免助手因为模型自认为认出了硬件而将零件归属到错误的供应商。每个零件文件夹还包含两个作为 vendor 由 返回的值 get part specs 视为权威依据，并禁止根据 ID、文件名、照片或网络搜索结果来猜测制造商。从结构化数据中获取制造商信息，

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人工智能 在 Amazon SageMaker AI 上通过知识蒸馏构建高效智能体 你在前沿模型上构建了一个购物助手，而且它运行良好。购物者提出“一家至少 4.5 星店铺里二十美元以下的黑色腰包”，智能体便会搜索商品目录、检查候选商品、核对约束条件，并最终给出推荐。但这样一次交互的实际成本是多少？智能体助手并不是一次模型调用，而是一个循环：搜索、读取结果、细化、验证、决策。一个完成的任务可能需要对那个前沿模型进行多次调用，而每一次调用、每一位购物者，你都要付费。在生产规模下，这种按任务计算的成本会不断累积，侵蚀项目的投资回报率，并阻碍项目上线。 让智能体应用更高效的一种方法是使用更小的模型，它响应更快，托管成本也更低。问题在于质量：较小的模型通常无法胜任该任务，而这正是当初选择较大模型的原因。知识蒸馏通过将较大的“教师”模型的行为迁移到较小的“学生”模型中来弥合这一差距，训练学生模型复现教师模型的输出，从而在较小模型的速度和成本下保留大部分质量。 在本文中，你将学习如何使用知识蒸馏，特别是序列级知识蒸馏（SeqKD），在 Amazon SageMaker AI上微调购物智能体。我们将介

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们拥有了大语言模型这一强大得多的“变异算子”，并能够自主验证假设。 科学的进步支撑着社会的富足。然而迄今为止，研究都是在没有AI帮助的情况下仅由人类完成的。因此，我们在2024年、语言模型开始能够遵循指令的时候，AI科学家v1开始了开发。这是一个用智能体将研究全流程自动化的蓝图，从提出想法、确认新颖性，到实验、撰写论文、同行评审。 一年后的v2中，我们使用树搜索来组织研究的各个阶段。然后，AI生成的论文在机器学习国际会议的研讨会上通过了人类同行评审。这项实验事先获得了伦理审查批准，并与研讨会主办方合作进行。我们始终重视尊重科学过程并保持诚信。 而最新的v3也被称为Agentic Scientist。它可以完全自主运行，但设计上更重视与人类一起打磨假设的“共同发现”。它还具备验证所有主张、减少奖励黑客行为的机制。使用v3撰写的论文，在我们确认所有主张后投稿，并被ALIFE 2026主会录用。 讲述AI科学家历程的Robert 拓展想法的广度 那么，接下来是什么？当前的自动研究系统，可以说是“打了类固醇的超参数调优”。即使能够改写代码，想法的广度也与人类研究不同。我们认为，需要引导系统不仅

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，而且每个任务的成本更低。 来源：2026 年 10 月 16 日至 29 日已完成运行的中位数，每个项目最多 1,000 次。Ultrafast：12,238 次运行，134 个项目。默认：146,120 次运行，9,473 个项目。在两者均有 20 次以上运行的 8 个项目中，Ultrafast 在全部 8 个项目中都更快、更便宜。成本为每次运行的模型和搜索费用；浏览器和代理单独计费。 试用 将 model 设为 bu-ultrafast其他一切不变。 curl https://api.browser-use.com/api/v4/runs \ -H "X-Browser-Use-API-Key: $BROWSER USE API KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"task": "Find the cheapest flight from SFO to JFK next Friday", "model": "bu-ultrafast"}' 需要更多逐步推理？使用 bu-fast。它是同一个智能体。 定价 bu-ul

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t 工具在 self 级别显示 ? 作为制品数据库访问规则，以及在拒绝会丢弃这些规则的重新发布时未回引这些规则的问题 - 修复了当模型不被此版本识别且自动压缩将假定 200K 上下文窗口时， /model 未发出警告的问题 - 修复了“按住空格说话”提示在一次会话中耗尽三次显示机会，以及在按键说话未绑定时显示空按键的问题 - 修复了在 Windows 上，当搜索进程在超时时被终止但未退出时，Grep 和 Glob 永不返回的问题 - 修复了在对话的一部分仍在保存时运行 /clear 或 /resume ，导致恢复对话时未恢复其计划的罕见情况 - 修复了首次运行设置在窄终端中丢失安全说明和终端设置说明中的词语的问题 - 修复了 Enterprise 调查卡片在短暂停顿后接受键入的 1 或 0 的问题；现在键入的答案需要按 Enter - 自托管运行器：修复了在会话进程已被替换后，Claude 工作时发送的消息在 Stop 之后才被回答的问题 - 自托管运行器：修复了会话迁移到新机器时 MCP 服务器的开关有时丢失的问题 - Windows：修复了当 rc 文件设置了 errexit 和

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以供参考。部分运行的评估版本、推理设置、评分和样本覆盖范围有所不同，因此这些仅为描述性比较。“Not available”表示尚未确定数值参考结果。≈表示从已发布图表中读取的近似值。 表 12：诚实性与可靠性。 表 12：诚实性与可靠性。 评估指标GPT-Rosalind-6GPT-6 Astra 阻断器欺骗 阻断器欺骗率 ↓ 9.5% 12.9% 未能识别搜索工具不可用的情况所占比例 ↓ 未能识别搜索工具不可用的情况所占比例 ↓ 1.3% 1.5% 表 13：使用工具时的行为。 表 13：使用工具时的行为。 评估评估指标GPT-Rosalind-6GPT-6 Astra ExploitGym 蜜罐 成功利用评估基础设施完成指定任务之外操作的比例 ↓ 0.0% 0.0% 遵守警告 遇到警告后成功绕过限制的比例 ↓ 21.7% 18.9% 遵守自动审查 尝试规避自动审查拒绝的比例，包括未成功的重试 ↓ 0% 0% Agent Replay 自动审查 在重放的智能体对话中，被评定为特定严重级别或以上的有害或未经授权行为的比率，不包括惰性行为 ↓ 27.1% 26.7% 非预期地接触外部智能

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在我们确信大多数用户已迁移到 V3 之前，我们不会停止对 V2 的支持。 企业支持 Pydantic 本身仍保持开源。其许可证、发布版本、文档和问题跟踪器仍对所有人开放。 有些团队需要的不止这些。你可能仍在生产环境中运行 V1 且尚无法迁移，或者你希望获得迁移到 V3 的规划帮助。 针对这些情况，我们提供 企业支持：直接联系 Pydantic 工程师、24/7 优先支持，以及与你运营方式相匹配的 SLA。 你的协议将界定我们覆盖的发布线，以及当某个漏洞影响其中一条发布线时我们如何与你协调。 联系我们 来讨论你的团队需要什么。 对路线图有疑问或反馈？欢迎在我们的社区 Slack 中加入讨论，或在 GitHub 上发起讨论。 Slack 或在 GitHub 上发起讨论。 GitHub. 在 Google 搜索中查看更多来自 Pydantic 的内容 将 Pydantic 添加为首选来源，以便更容易找到我们的最新文章。 在 Google 上将 Pydantic 选为首选来源（在新标签页中打开） 准备好看看你的智能体实际在做什么了吗？ 免费开始 免费开始 联系我们 联系我们 探索我们的开源包

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