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星期四

  1. The Decoder

    Mistral 发布 Mistral Large 4 权重,编码能力领先开源模型但整体落后中国模型

    Mistral 将 Mistral Large 4 的权重发布到 Hugging Face,该模型昵称 Le Chonk,约 1 万亿参数、每步激活 520 亿,支持文本和图像输入。在 Terminal-Bench 4.0 上得分从预览版的 28% 升至 41%,略高于 GLM-5.3 的 40%,但在 Artificial Analysis 新版 Intelligence Index 上仅得 26 分,低于 DeepSeek V4.1 Flash 和 GLM-5.3 的 32 分。API 价格为每百万输入 token 0.70 美元、输出 2.10 美元,采用修改版 MIT 许可,将其作为商业云服务需另行授权。

    的恶意网络请求,高于任何其他开源模型。它仍应能够处理合法的防御性任务。不过,Mistral 承认该模型可能使真实攻击更容易实施,因此计划在未来几个月收紧防护措施。Orange Cyberdefense 等部分合作伙伴已在测试用于渗透测试的特殊版本。访问需要经过审核,并附带合同限制。 Mistral 也看到了办公工作方面的进展。该公司称,在编辑财务电子表格和搜索网页方面,Large 4 在开源模型中仅次于 Kimi K3。 Mistral 降价,但增加了许可证限制 通过 API,Large 4 的价格为每百万输入 token 0.70 美元、每百万输出 token 2.10 美元。在预览期间,标价为 1.36 美元和 4.18 美元。Mistral 在发布时将其降至 0.68 美元和 2.09 美元,为期两周,因此新价格大致与旧折扣持平。作为对比,Kimi K3.1 Pro 的输入价格为 2 美元,输出价格为 10 美元。 Mistral 以修改版 MIT 许可证发布该模型。使用、修改和商业部署均免费。然而,将 Large 4 作为商业云服务提供的公司需要获得 Mistral 的单独许

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  2. The Verge AI

    SemiAnalysis 分析师解读 Anthropic S-1:估值与 AGI 叙事背后的账本

    The Verge 的 Decoder 播客邀请 SemiAnalysis 分析师 Joey Brookhart 拆解 Anthropic 递交的 S-1,讨论其可能以 1.5 万亿至 2 万亿美元估值在纳斯达克上市。Brookhart 称 Anthropic 已实现 700 亿美元以上 ARR,推理毛利率从两年前的负 94% 转为正 85%,每兆瓦推理收入约 6500 万美元,但收入高度集中于编程场景,且约七成算力用于训练与研究。他还提到 Anthropic 未来 7 至 10 年有 5000 亿至 6000 亿美元算力承诺,并对比了 OpenAI 更偏消费端的业务结构。

    ,你不会在假期为工作写代码。这是极其、极其纯粹的消费型业务,甚至与我们今天在公开市场上对Snowflake或Datadog的看法都不同。 显然,Anthropic并不是唯一一家将要IPO的公司。OpenAI就在它旁边。他们推迟了自己的IPO。你之前提到Anthropic更侧重于企业级。我认为OpenAI很长一段时间都以为谷歌不会对他们做出反应,他们会直接夺走搜索业务,一切都会好起来。谷歌显然做出了反应,不管好坏。搜索现在变成了AI Overviews。 看看Anthropic的S-1,你对OpenAI有什么期待?因为他们是一家更面向消费者的公司。 OpenAI在第一季度末的业务构成是60-40,即60%面向消费者、40%面向企业。直到今年1月或8月,这一比例才首次翻转,转向以企业业务为重点。他们会告诉你的是企业业务——因为过去过于侧重消费者和订阅,这项消费型业务——占Anthropic收入的80%——直到5.6版本发布、随后又推出Astra之后才真正起飞。 那些确实是非常出色的模型。OpenAI在第三季度拿下了实际净新增ARR的大部分,但这还需要一些时间,因为正如《华尔街日报》所报道的

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  3. Google Developers Blog精选

    Google A2UI 团队与 CopilotKit 介绍如何构建生成式 UI 应用

    Google A2UI 团队与 CopilotKit CEO Atai Barkai 介绍如何用 A2UI 开放标准和 CopilotKit 构建生成式 UI 应用。A2UI 以声明式 JSON 描述界面,客户端只渲染可信组件目录中的组件,同一份响应可渲染到 React、Angular、SwiftUI、Jetpack Compose 和 Flutter。文中给出用 Google ADK 接入 CopilotKit 的代码示例,并说明通过 AG-UI 协议实现用户操作回传、智能体重新生成界面的双向流程。

    g/cabin" }, "email": { "path": "/booking/email" } } } } } JSON 已复制 校验在客户端运行,因此错误的电子邮件会就地显示错误,而无需调用模型。在按钮触发之前,不会有任何内容到达智能体。 然后客户端发送绑定的值,智能体针对同一个 surfaceId 重新发出。这就是整个流程如何存在于同一个界面上:航班搜索、结果、乘客信息和确认。 在 AG-UI 上运行 A2UI 的好处 每个 AG-UI 集成都继承这些好处,因此你不必自己构建它们: 最少的服务器端设置:目录在设置时到达智能体,因此只需在客户端注册它即可。 在专用子智能体中生成:目录和协议规则不会进入主智能体的上下文窗口,并且界面会在子智能体生成时流式传输到客户端。 自愈输出:无效的生成会被捕获,具体错误会被送回以进行修正,因此不会有损坏的内容到达屏幕。 优雅失败:当重试耗尽时,界面会解析为一条简短消息,对话会继续,而不是陷入错误状态。 创建一个完整的 A2UI + CopilotKit 应用。这会创建一个带有 Copilotkit Agent 集成的 A2UI 起始应用。 np

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  4. Latent Space精选

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon,登顶 Artificial…

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon,在 Artificial Analysis Intelligence Index v5 上以 59 分排名第一,并在 HLE-Diamond、TB-Science 等 9 项评测中的 4 项领先。该模型主打网络安全与长周期任务,宣称在 SEC-bench Pro 上取得 88.2%、ExploitGym 上 54.8%、CWE-bench 上 71.0%,初期仅通过 Fairwind Program 向可信网络安全人员开放。规格上支持 1M token 上下文与 1M 最大输出,输入覆盖文本、图像、视频和语音,输出为文本;Artificial Analysis 列出的标准价格为每百万输入/输出 token 4/20 美元,另有 50% 上线折扣。

    成绩非常出色: 它在 Artificial Analysis 综合基准上登上新的第 1 名,可能使 GDM 在 AAII 历史上首次领先:在 X 上查看帖子 ↗ sd 2026/10/27-2026/10/28 的 AI 新闻。我们检查了 12 个 subreddit、544 个 Twitter 账号,没有检查更多 Discord。AINews 的网站可让你搜索所有往期内容。提醒一下,AINews 现在是 Latent Space 的一个栏目。你可以选择接收/不接收邮件的频率! AI Twitter 回顾 发布:Google DeepMind 在 Argon 发布两周后宣布了 Gemini 4 Carbon。它被定位为网络安全和长周期任务上的最先进模型(@sundarpichai、@GoogleDeepMind)。 宣称的网络结果:在用于漏洞发现的 SEC-bench Pro 上为 88.2%,在用于漏洞利用的 ExploitGym 上为 54.8%,在用于修补的 CWE-bench 上为 71.0%(@sundarpichai)。 可用性:Carbon 首先通过 Fairwind P

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  5. Cartesia 产品与研究

    Cartesia 发布 Managed Agents 端到端语音智能体平台

    Cartesia 推出 Managed Agents 端到端语音智能体平台,面向企业通话场景,在 Artificial Analysis 的 Speech Agent Arena 上以 1115 的偏好 Elo 在 30 个智能体中排名第一。在 ServiceNow 的 EVA-Bench 上,该平台取得 87.4% 的准确率和 90.7% 的体验分,两项均为最高。平台将语音模型与 harness 联合设计,提供 44 种语言、工具调用、知识库和外呼批次等能力,官方称已在金融、零售、酒店和医疗场景支撑数千万次对话。

    式:harness 与模型协同设计。 Nitin Aggarwal产品管理高级总监,负责智能体评估与 RAI 当来电者打断、停顿或改变主意时,智能体能自然地应对:在我们的内部评估中,来电者表示在与 Managed Agents 的对话中,85% 的情况下没有出现轮流发言问题,而其他智能体为 67%。 为复杂通话而设计 Cartesia Managed Agents 在一个端到端平台中提供了构建前沿语音智能体所需的全部工具。理赔受理、患者预约、零售退货、IT 服务台:企业通话很少保持简单。一次对话可能意味着验证来电者身份、查询三个系统并引用政策,而这一切都不能有丝毫停顿。 多语言:以 44 种语言构建智能体。智能体可以在对话中途在英语、西班牙语、印地语、法语和日语之间切换,全部 44 种语言即将推出。 工具调用:集成你的后端 API、CRM 和记录系统,让智能体能够在通话中查询记录并采取行动。 知识库:从数百份文档中获取精确答案。智能体的上下文会被动态预填充,因此它无需暂停搜索即可响应。 外呼活动:通过外呼批次安排数千次通话,每次通话都针对你所呼叫的对象进行个性化。 构建你的第一个智能体

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星期五

  1. OpenAI:部署安全与系统卡

    GPT-6 Luna 10月29日更新:系统卡补充说明

    OpenAI 发布 GPT-6 Luna(October 29)更新,回应更简洁并减少过度迎合性措辞,在 Preparedness Framework 下仍被评定为网络安全与生物化学能力均为 High,沿用 GPT-6 Luna(October 7)的同一套防护措施。该版本在 Production Benchmarks 的 gore 评测上较前版提升,在安全处理有害请求与有用性之间实现帕累托改进;U18 评测中在性内容、饮食失调、情感依赖和 gore 上改善,指令层级评测达到 99.91% 鲁棒性。

    Figure 1. Safety and non-overrefusal on challenging prompts. Higher is better
on both axes

    事实性密集、用户标记和高风险提示集上的响应级与主张级事实错误率。越低越好。 有关这些评估的完整说明,请参阅 对齐 GPT-6 Luna(10月7日)系统卡中的章节。 图4 图4. 在最大推理努力下完成的禁止行为。越低越好。 图5 图5. 成功规避环境限制的条件失败率。越低越好。 图6 图6. 编码任务中与阻断器相关的披露失败率。越低越好。 图7 图7. 损坏搜索工具评估结果。 在我们的 准备框架,我们将 GPT-6 Luna(10月29日)在网络安全以及生物与化学领域均视为高能力。该模型在 AI 自我改进方面未达到我们的高阈值。这些评估与 GPT-6 Luna(10月7日)对应版本的评估结果一致,并且我们已实施了其中所述的相应防护措施,详见 GPT‑6 Luna(10月7日)系统卡. 在我们的准备框架下,我们将 GPT-6 Luna(10月29日)在生物与化学领域视为高能力。下文报告了我们在高能力与关键能力评估上的最新结果。有关这些评估的完整说明,请参阅 GPT-6 Astra 系统卡中的生物与化学能力章节。 GPT-6 Astra 系统卡. 表8:生物与化学能力:指示性阈值 表8.

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  2. Amazon Science

    Amazon Science 与 Booking.com 用知识蒸馏加 Medusa 将 LLM 推理提速最高 20 倍

    Amazon Science 与 Booking.com 将知识蒸馏与 Medusa 结合,把 70B 参数的 Llama-3.1 教师模型压缩为 1.1B 的 TinyLlama 学生模型,在保持教师模型质量的同时将推理速度提升 10 至 20 倍、成本降至三分之一以下。该方案已用于 AI Trip Planner、Smart Filters 和住宿描述生成三项功能,并在 ACL 获 Industry Track 最佳论文奖。

    颈——转化为并行计算的框架。我们与领先的在线旅行社Booking.com合作,将KD和Medusa技术应用于为其用户体验各方面提供支持的LLM,旨在改善延迟或成本效益。我们尤其聚焦于三项功能:AI行程规划器(AI Trip Planner):一个对话式助手,必须在不到一秒内从对话中提取旅行偏好(延迟);智能筛选器(Smart Filters):一项将自然语言搜索查询实时转换为结构化信息筛选条件的功能(延迟);住宿描述生成(Accommodation Description Generation):一项以数百万房源规模生成房源描述的功能(成本效益)。 我们证明,将KD与Medusa结合使用,能够在成本不到三分之一的情况下保持最佳开源LLM的质量,同时运行速度最高提升至20倍。我们的框架确保旅游平台或其他依赖LLM的应用能够在真实场景中提供快速、高性价比且准确的响应。我们在去年的计算语言学协会(ACL)会议上展示了这些技术,并获得了Industry Track最佳论文奖。我们的方法:Medusa加知识蒸馏。Medusa是一个旨在降低聊天和代码生成等实时应用中LLM延迟的框架。它在运行时——

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  3. IT之家·人工智能

    苹果 CarPlay 接入 Claude,开车也能语音问 AI

    Anthropic 升级 Claude 移动应用,iPhone 版语音模式现已支持 Apple CarPlay,用户可在驾驶途中直接向 Claude 提问。Claude 在网页、桌面、iOS 和 Android 端新增 24 种语言,累计支持 33 种语言,语音模式响应更快、嘈杂环境识别更准。iOS 与 Android 版还支持多账号同时登录并直接切换。

    级其移动应用,覆盖 iPhone、iPad、Android、Chromebook 及网页与桌面端。 其中最受关注的是 iPhone 版 Claude 的语音模式现已支持 Apple CarPlay,用户无需双手离开方向盘,可在驾驶途中直接向 Claude 提问。IT之家附上相关截图如下: Anthropic 还预告,iPhone 和 iPad 端即将支持下拉搜索功能,用户可快速查找历史对话或项目、跳转设置,并直接在搜索结果中操作对话。 在 iPad 和 iPhone Duo 上,Claude 生成的内容不再覆盖聊天窗口,可以实现并排展示,需要细看时,用户可将其切换为全屏。在实际场景中,用户可以一边与 AI 对话,一边查看其生成的文档、代码或设计内容。 账号管理方面,iOS 与 Android 版 Claude 支持同时保持多个账号登录,并可在账号之间直接切换,无需反复登出和登录。 在大屏与折叠屏设备上,Android 版 Claude 的体验进一步向桌面端靠拢。官方表示,在 Chromebook、Googlebook 及折叠屏手机上,应用现在具备可调整大小的侧边栏、触控板与右键操作,并

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  4. 新京报

    飞猪旅行AI“飞猪帮帮”双11交互量涨118%,上线跨商品比价

    飞猪旅行AI“飞猪帮帮”最近一周双11相关交互量较上一周涨118%,并推出“双11小助手”支持跨商品比价。该功能已接入全量双11活动商品,一键预约入住开始灰度测试,覆盖酒店套餐和酒景套餐。用户可用自然语言说明需求,AI结合会员等级等上下文匹配商品并提供后续履约服务。

    一周飞猪旅行AI“飞猪帮帮”的双11相关交互量较上一周涨118%。“飞猪帮帮”推出“双11小助手”功能,它能帮用户发现和对比双11的旅游商品,跨商品比价给出更适合用户、性价比更高的建议。如果用户已下单酒店套餐等商品,它还支持一键预约入住。 据飞猪透露,目前飞猪帮帮已接入全量双11活动商品,一键预约功能也已开始灰度测试,覆盖酒店套餐和酒景套餐。相较于传统的货架搜索与推荐,飞猪旅行AI为用户提供“陪伴式”导购及履约服务,用户可以用自然语言说清个性化需求,AI会结合会员等级等用户上下文,匹配相应的商品,并提供后续履约服务。不仅回答“啥值得买”,也帮用户弄清“哪款适合我”“买完怎么约”。 1 中共中央举行新闻发布会 介绍和解读党的二十届五中全会精神 12.8万 2 新闻8点见丨中共中央今日举行发布会,介绍和解读党的二十届五中全会精神 12.6万 3 第酒局丨汾酒三季报:从渠道重塑迈向消费者驱动新周期 9.0万 4 从洪湖到门店,半天妖五重管控下叉尾鮰鱼如何“游”到餐桌? 6.2万 5 洛阳一卤蛋店爆火老板跪求少来 镇政府人员:有人一次买一百多个 4.0万 最新 小鹏MONA系列首款大五座SUV

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  5. 新京报

    新京报实测千问Go!与灵光2.0:个人智能体竞争转向自主代办

    新京报贝壳财经记者实测阿里千问Go!和蚂蚁灵光2.0,前者用一句话建好每天8点的用药提醒并逐项核对,后者在支付宝授权后梳理近半年账单。文章同时梳理了Meta Muse、OpenAI dots及字节、腾讯的布局,并指出跨生态权限是当前最难拆的墙,字节SAEP公示的拒绝名单达155款应用。

    效时间被定在10月29日早上8点,理由是“当天8点已过,从明天开始”。“千问Go!”补充说明,这是一次到点提醒,不是自动代买代做;随后附上一份用药小贴士。从下达到建好,整个过程不到一分钟,中间没有一步需要用户离开对话框。 在它的工作台里,这类能力被整理成一个个可点选的技能:每日资讯简报、日常记账、发票整理、简历定制、文件翻译、面试准备、股票行情查询、学术论文搜索、公文写作,以及PPT与Excel的创建和整理,分类从专业套件、理财记账一直排到Office办公,用户也可以自己创建技能。 新京报贝壳财经记者同步实测灵光2.0,尝试让AI“管钱”。一句“梳理一下我的支付宝消费账单,找出可能被遗忘的自动续费订阅,再给点省钱建议”发出去,它先停了下来:读账单需要授权,弹出的入口写着“支付宝请求授权APASS安全连接”,点一下确认即可。授权完成后它思考了30多秒,交回一份近半年的账单梳理:支出笔数与月均水平,剔除转账、红包和购物金这类资金往来之后的真实消费规模,每个月的起伏,以及钱花在了哪些类目——服饰装扮占比最高,交通出行紧随其后,餐饮笔均五十多元。 应用方面,新京报贝壳财经记者实测向“千问Go!

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  6. 华尔街见闻

    亚马逊电话会:AWS预计2027至2028年增速超40%,2026年资本开支约2200亿美元

    亚马逊CEO Andy Jassy在Q3电话会上表示,AWS三季度营收同比增长39.3%至459.8亿美元,预计2027年和2028年增速均超40%,未来5至10年成为年营收超万亿美元的业务。公司维持2026年约2200亿美元现金资本开支预期,其中多数用于AWS,并预计2027年支出显著增加。Bedrock上财富500强企业支出同比增长近7倍、token总量增长近17倍,Trainium和Graviton收入承诺同比增长超20倍,Trainium计划2027年底对外销售。

    日活动移至第二季度,这意味着2025年第三季度原有的大量销售和广告收入转移到了2026年第二季度,对Q2同比增速构成顺风、对Q3构成逆风,对广告业务Q3同比增速产生了约850个基点的环比影响。 第二,2026年第二季度包含NBA on Prime的首个赛季,而去年Q2没有,第三季度也没有NBA(NBA将于第四季度开播)。 第三,2025年第三季度,我们调整了搜索引擎营销项目以引导更多流量至亚马逊搜索页面,这为客户提供了更好的体验,同时我们也能以更高费率变现该流量。此举从一年前开始推动广告收入增速加快,而第三季度我们开始面临该效应的高基数比较压力。 我们预计,第四季度广告业务同比增速将恢复至高十几个百分点的水平。 关于外部水平向代理购物是否对亚马逊广告业务产生实质性冲击,答案是否定的。目前,通过这种方式购物的用户数量极少,体验尚不成熟,也远不如直接访问零售商进行研究或一键下单便捷。 第三季度,广告团队推出了大量创新产品,其中最重要的是亚马逊广告代理(Amazon Ads Agent),将我们完整的广告产品体系整合在一个以AI为核心的平台上,依托万亿级购物、浏览和流媒体信号,在洞察输出、问

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  7. 华尔街见闻

    亚马逊、英特尔、Alphabet 财报不及预期,全球科技股集体下挫

    亚马逊、英特尔和 Alphabet 财报接连不及预期,引发全球科技股集体下挫,纳斯达克100指数期货跌幅扩大至2%,韩国 KOSPI 指数跌4.5%并触发 SIDECAR 机制暂停程序化卖盘。英特尔盘后暴跌23%,亚马逊盘后跌约7.3%,Alphabet 前一交易日重挫13%创单日最大跌幅。市场关注点集中在资本支出,亚马逊三季度设备与物业支出逾770亿美元,过去12个月自由现金流为负424亿美元,CEO Andy Jassy 称2027年资本支出将大幅增加。

    ,但在线零售销售增速跌至三年低点,广告业务增速创2020年单独披露以来最低水平。更令市场担忧的是资本支出:三季度设备与物业支出逾770亿美元,远超预期,过去12个月自由现金流录得负424亿美元。CEO Andy Jassy在财报电话会上还表示,2027年资本支出将"大幅"进一步增加。 Alphabet则在前一交易日收盘重挫13%,创该股有史以来单日最大跌幅。搜索广告营收同比增长12%至633亿美元,低于市场预期的649亿美元,自由现金流录得负91亿美元。CEO Sundar Pichai将AI搜索变现滞后定性为主动选择,将当前阶段类比为十年前的移动端转型:"就像十年前我们转向移动端一样,我们专注于先打造最佳搜索用户体验,然后再实现变现。"但市场并未买账。 Floodlines Research创始人、投资策略师Anna Wu表示:"这个财报季对AI玩家来说相当艰难,大多数公司都在AI泡沫和通胀担忧的背景下遭到惩罚。市场担心的不是AI需求已经放缓,而是更高的融资成本和信用风险,最终可能迫使超大规模云厂商放慢基础设施建设的步伐。" 券商Moomoo市场策略师Greg Boland则指出:"

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  8. 华尔街见闻

    闪迪电话会:客户低估NAND需求,NBM长单已排到2030年

    闪迪2027财年第一财季营收110亿美元,同比增长378%,其中数据中心业务营收48亿美元、环比增长61%。管理层称客户低估了运行AI基础设施所需的NAND容量,2027年约50%、2028年约三分之二的供应已被NBM长单预订,供应渠道可见到2030年甚至更远。首款HBF存储芯片已完成流片,计划明年向客户交付首批样品。

    存层次结构定义了每种 NAND 架构的作用。TLC 提供更低的延迟、更高的速率性能和更强的耐用性,满足活跃数据集、检查点和对延迟敏感的键值缓存工作负载的需求。在我们于投资者日展示的 AI 实验室对比中,采用 SSD 的系统在词元吞吐量方面比仅依赖易失性内存的同类系统高出约三倍,同时能耗降低了约 75%。QLC 进一步提高了存储密度,适用于数据湖、驱动 AI 搜索和检索库的向量数据库等容量密集型应用。在这些层之间,不断增强的持久上下文确保数据能够被保留和调用,而不是重新生成。 随着推理成本的降低,我们预计其采用率和使用率将不断提高,这印证了我们的观点:到本十年末,键值缓存将占据人工智能数据中心闪存市场约三分之一的份额,而人工智能数据中心的市场规模将接近如今的 NAND 闪存市场。 终端市场概览 接下来,我们来看看终端市场。在数据中心领域,我们的产品组合能够满足从高性能企业级固态硬盘到高容量平台等各种人工智能基础设施需求。市场需求依然强劲并持续增长,我们估计数据中心业务已从十年前约占行业总量的 20% 增长到如今的近一半。客户结构的这种转变正在重塑行业经济格局,也是闪迪正在进行的转型的核心

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  9. 华尔街见闻

    值得买科技前三季度AI收入1.08亿元,同比增长233%

    值得买科技2026年前三季度AI相关业务收入达1.08亿元,较上年同期的3229.05万元增长约233%,占总营收比例从4%升至13%。公司同期营收8.28亿元、同比增长2.79%,归母净亏损5250.58万元。AI服务已通过“什么值得买购物管家”Skill落地腾讯WorkBuddy、鸿蒙小艺Claw,“海纳”MCP Server前三季度输出33.9亿次,并推出品牌分析产品“值数Matrix”和企业模型服务平台OpenHubs。

    示,毛利率较高的信息推广和互联网效果营销平台收入占比下降,拉低了整体毛利率,同时业务及AI技术投入影响了当期利润。 前三季度,公司研发费用为1.18亿元,占营收的14.2%;其中,第三季度研发投入超过4200万元,同比增长约11%。现有产品升级、新产品开发及对外服务拓展,是技术投入的主要方向。 产品更新首先体现在购物业务中。“什么值得买”App持续将AI用于搜索、推荐和内容生产;AI购物管家“张大妈”则在上半年上线“今日好价”“AI搜索”等功能,结合商品、内容和消费数据,为用户提供选品、比价及优惠查询服务,覆盖数码、户外、居家等品类。 公司也在将购物服务接入第三方产品。今年6月上线的“什么值得买购物管家”Skill,已在腾讯WorkBuddy、鸿蒙小艺Claw等产品中落地,为这些智能体提供消费决策支持。值得买由此增加了自有App之外的服务渠道。 另一项对外服务是“海纳”MCP Server。它将消费内容和商品信息整理为标准化数据,供大模型、智能体及智能终端调用。前三季度,“海纳”输出量达到33.9亿次,其中第三季度为11.5亿次。对值得买而言,长期积累的消费信息由此进入更多外部AI产品

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  10. 财联社

    Cohere 推进最高 50 亿美元融资,投前估值达 205 亿美元

    加拿大 AI 模型开发商 Cohere 正在推进一轮最高 50 亿美元的融资,投前估值达 205 亿美元,约为一年前的三倍。公司称已完成首次交割,加拿大政府、英伟达等投资方作出出资承诺,其中加拿大政府同意投资最高 16 亿加元(约合 11.4 亿美元)。Cohere 计划继续将总部设在加拿大,并预计到 2030 年在该国投入约 12 亿美元建设新的计算基础设施。

    式敲定,首席财务官Francois Chadwick表示,首次交割已涵盖其中的“大部分”。 Chadwick还指出,上述205亿美元估值为投前估值,不包括本轮募集的资金。 Cohere成立于2019年,总部位于多伦多,一直专注于向企业销售可定制的人工智能工具,而非面向消费者。 与人工智能市场上的其他大型竞争对手一样,Cohere正在开发AI智能体,以及编程、搜索和网络安全等专用工具。 Chadwick表示,Cohere通过强调安全性和AI运行效率,吸引了更多客户使用其平台,满足了客户应对计算成本攀升及AI驱动的黑客攻击的需求。 Cohere表示,截至9月底,其年度经常性收入较上年同期增长超过165%。 Cohere首席执行官Aidan Gomez表示,“这项投资将助力我们加速实现这一愿景,增强我们吸引世界一流人才、构建前沿人工智能系统以及在加拿大开发安全自主技术的能力,从而惠及全球客户。” 环球市场情报 美股动态 财联社声明:文章内容仅供参考,不构成投资建议。投资者据此操作,风险自担。 商务合作 热门解锁 【机构调研】这家存储芯片供应商已在智能视觉SoC领域完成小算力布局 这家存储芯片

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  11. 财联社

    亚马逊财报会:AWS季度营收460亿美元,2027年资本开支将继续提升

    亚马逊2026年第三季度财报显示,AWS营收460亿美元、同比增长39.3%,待执行订单5780亿美元,AI推理收入占AWS AI收入过半。管理层预计2027至2028年AWS年增速高于40%、5至10年内冲击万亿美元营收,但2026年资本开支约2200亿美元且2027年还将显著提升,公司股价盘后下跌7.3%。财报会还提到Bedrock上财富500强企业支出同比增长近7倍、token调用量增长近17倍,Trainium计划2027年末对外销售。

    : 第一,多数国家把 Prime 会员大促调整到 Q2,原本 2025Q3 的大量交易与广告收入转移到 2026Q2。利好二季度,压制三季度同比增速,对广告同比增速带来 850 个基点的季度扰动。 第二,2026Q2 新增 Prime 转播 NBA 首个赛季,去年二季度没有该项目;NBA 新赛季 Q4 开启,Q3 没有相关收入。 第三,2025Q3 我们调整搜索引擎营销方案,为亚马逊站内搜索导入更多流量,改善客户体验同时提升流量变现效率。该政策从去年三季度开始拉动广告高增,今年 Q3 开始进入高基数对比期。我们预计 Q4 广告同比增速将重回接近 20% 区间。 市场自然会关心外部通用 AI 代理是否会显著冲击亚马逊广告。答案是否定的。现阶段通过外部代理完成购物的用户很少,体验不如直接访问零售商平台搜索或者一键下单。广告团队 Q3 完成多项创新,预计未来数月逐步释放效果。核心产品 Amazon Ads Agent,整套广告能力全部整合进 AI 优先的统一平台。依托万亿级购物、浏览、流媒体行为信号,为广告主全流程输出洞察、回答问题,自动完成优化与执行。我们还在该产品中上线全漏斗广告活动,把

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  12. 凤凰科技

    谷歌关闭AI编程智能体Jules,经验并入Antigravity

    谷歌将逐步关闭2024年12月推出的AI编程智能体Jules,并把从该工具积累的经验融入AI编程平台Antigravity。Jules官方X账号称,Jules原本是一项探索异步编程智能体如何帮助开发者更快交付的实验,其经验已影响谷歌旗下多个产品。整合后的方向是让用户既能自主在远程环境执行后台任务,又能使用以智能体为核心的开发环境。

    07:52:36 来自北京市 谷歌Jules 凤凰网科技讯 北京时间10月30日,据科技网站TheVerge报道,谷歌将关闭其AI编程智能体Jules,把从该工具中获得的经验引入其AI编程平台Antigravity。 2024年12月,谷歌推出Jules,将其定位为一款能够完成那些“你不想亲自做”的编程任务的工具。 现在,谷歌表示将逐步关闭Jules。 以下是Jules官方X账号发布的声明: “当我们推出Jules时,这是一项实验,旨在了解异步编程智能体如何帮助开发者更快交付。看到大家用它构建的东西,让我们对智能体开发的未来方向有了深刻认识,并直接影响了谷歌旗下多个产品。 我们正在努力将从Jules中积累的经验融入Antigravity,让用户能够兼得两者之长:既能自主在远程环境中执行后台任务,又能拥有以智能体为核心的开发环境。 随着我们将重心转向打造统一的体验,Jules将逐步停止运营。 无论你是用Jules消灭漏洞、编写测试,还是发布功能——感谢你塑造了智能体编程的未来。”(作者/箫雨) 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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星期三

  1. Pydantic AI 官方文章精选

    Pydantic 用 5,276 次运行对比 code mode 与工具调用

    Pydantic 的 Michael Pfaffenberger 用 5 个小型 Pydantic AI 应用、8 个模型做了 5,276 次评分运行,对比 code mode 与直接工具调用。长任务上 code mode 平均成本降 58%、耗时降 51%、成功率提高 16 个百分点;但 5 条目的短任务在 5 个任务中有 3 个反而贵了 21% 到 38%。作者认为模型写循环比充当循环更擅长,差距随任务变长而扩大。

    Michael Pfaffenberger avatar

    CodeMode 还提供 推测性执行:就是本文开头提到的推测性程序化工具调用,它会在模型仍在编写 run code 调用。这些应用的工具都没有为它声明,所以推测执行没有提前启动的依据。在第一个日常批次中,它与普通代码模式的区别仅在于更长的指引,而这一点也体现了出来:成功率提升 +7.7 个百分点而非 +10.3,成本增加 +4% 而非 -2%。后续批次跳过了它。这不是对推测执行的测试,所以我不会从中得出结论。 感谢阅读! 致谢 Samuel Colvin 感谢你为图表论证提供的帮助,也感谢你推动我去寻找更大的差异。 Maverick(@maverick-jackson),其代码模式研究确立了本基准所遵循的 A/B 方法。 Ruben,感谢你发现我的成功图表第一版把“更正确”的方向指反了。 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 上选择 Pydantic 作为首选来源(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 联系我们 联系我们 探索我们的开源软件包

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  2. Wired AI

    AI 起草灾害警报正在进入应急管理,人类是否准备好

    Grist 与 WIRED 的报道指出,尽管多数应急管理机构不允许员工使用生成式 AI,但专家认为州和地方灾害部门已在私下用它起草警报。阿拉巴马州一名县应急管理员曾用 AI 生成飓风风险图,结果气象上并不准确;而 EM1 等公司的模型已能改写新墨西哥州 San Juan 河的洪水警报,补上发布方、地点和撤离指引。专家提醒,缺乏经验的应急人员难以判断模型输出,公众对 AI 与政府的不信任也可能反噬警报的可信度。

    短信,你觉得哪一个更准确?”另一家为应急管理者提供AI软件的公司Preppr的创始人贾斯汀·斯奈尔说。 他说,答案取决于接收信息的人。 直达你的收件箱:与Kernel Panic一起深入数字安全的世界 我们与Muse AI智能体进行了色情短信互动——而Meta表示这完全没问题 重磅报道:认识DEA首屈一指的加密货币侦探 OpenAI正在惹恼数学家 想要更好的搜索结果?将WIRED设为Google的首选来源。主题:应急、灾害防备、救灾、气候、极端天气、人工智能。AI智能体成为媒体新宠受众。随着智能体走向主流,一些出版商希望人们能为专为AI而非人类定制的内容付费。凯特·泰勒。特朗普的“道德约束性”AI“协议”、AI智能体的崛起,以及选票上的极端分子。本周在Uncanny Valley节目中,我们讨论科技高管签署的自愿性AI安全协议、面向普通人的AI智能体,以及在美国中期选举中竞选公职的极端候选人。布莱恩·巴雷特。AI黑客留下烂摊子,AI公司却不买单。强大的AI模型持续制造混乱,但其目标对象并未广泛寻求正义。相反,他们被鼓励采用同样的工具。帕雷什·戴夫。AI模型可被轻易修改以协助恐怖主义和极

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  3. Latent Space

    Anthropic 取消编程面试:Felix Reiseberg 称"Hunger beats tenure

    Anthropic 招聘经理 Felix Reiseberg 宣布不再用传统编程面试考察候选人,理由是 Claude 在 React 挑战和汇编题上都已强于人,真正有影响力的构建者不靠这类测试取胜。他建议初级工程师选能带来业务影响的想法、周末做出可运行原型、只聚焦一个好点子,并发挥对用户的新鲜视角。同日 Google DeepMind 发布 Genie 4 世界模型,Artificial Analysis Intelligence Index v5 榜首为 Claude Opus 5.5(58 分)。

    及游说设计师或产品经理分配时间的常规流程。 专注于一个好想法:根据我的经验,初级人员常犯的错误是把多个想法塞进一个原型,把三个绝佳的想法藏在 20 个糟糕的想法之中。 善用你的新鲜视角:如果你在做面向用户的工作,你对用户有着独特的同理心,因此能更好地理解产品对他们来说如何运作、又如何不奏效。 说得好,Felix! 以干净、结构化的 Markdown 获取网络搜索结果,平均比 JSON 少用约 50% 的 token。通过 100 多个 SerpApi API,轻松将 Markdown 搜索结果集成到你的 AI 工作流中!swyx 的评论:我们很自豪能与 AI 原生赞助商合作,你可以在自己的工程工作流中使用它们!看看 Markdown 节省的 token——Google 相关属性从 361k token 降至 38k! AI Twitter 回顾 发布:Google DeepMind 推出 Genie 4,称其为“迄今为止最逼真、最具交互性的世界模型”。用户可以实时探索生成的环境,并通过文本引导事件、摄像机角度和动作(GDM、Sundar Pichai、Demis Hassabis)。

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