搜索“搜索”

Oracle Corp. 今日宣布，计划通过其公有云提供 Google LLC 的 TPU 人工智能加速器。 此举标志着这家搜索巨头首次向另一家超大规模云厂商供应芯片。据 CNBC 报道，Oracle 还将加入 Cerebras Systems Inc. 的晶圆级加速器和 OpenAI Group PBC 的 Jalapeño 推理处理器。后一款芯片是更广泛合作的一部分，该合作还包括几项新公布的云服务。 光网络链路 Google 的 TPU 使用名为 ICI 和 OCS 的两种技术交换数据。ICS 通过铜线传输数据，而 OCS 采用光链路。通过光链路发送数据通常需要服务器将光信号转换为电信号，然后再转换回光信号。Google 的 OCS 技术跳过了这一步骤，从而降低了功耗。它使用微型机械镜将光束引导至接收服务器的方向。 Oracle 数据中心的 TPU 将使用 OCS 和 ICI 技术相互交换数据。它们将使用这家数据库巨头自有的 Acceleron 网络技术连接到宿主数据中心的其余部分。Acceleron 由定制 SmartNIC 提供支持，这是一种针对执行网络管理和网络安全任务而优化

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世界。随后，他们可以浏览模拟场景，并通过输入后续提示词进行编辑。例如，用户可以要求 Genie 4 改变天气或添加更多物体。该模型进行此类编辑时，不会降低虚拟世界的照片级真实感或一致性。 Genie 4 的自然语言界面与键盘控制并存。键盘控制可用于改变摄像机的位置和角度。 在底层，Genie 4 使用 Google 的其他多个模型来提升其输出质量。它依赖这家搜索巨头于 5 月推出的视频生成器 Gemini Omni，以确保其生成的视觉素材逼真。Gemini 3.8 Flash 是一款针对成本效益优化的推理模型，它使模拟的各个帧之间保持一致。 “Gemini 持续观察场景，将目标分解为一系列步骤，并审查传入的帧以跟踪进度并验证每一步是否成功，”Hadsell、Rivas 和 Qi 写道。“当世界发生变化或用户介入时，Gemini 会即时调整其计划。” DeepMind 目前正在研究如何将 Genie 4 应用于机器人用例。该项目将该算法与 Gemini 4 Argon 相结合，后者是 Google 旗舰级的推理优化大语言模型。 该项目的目标是让工程师使用高层指令模拟机器人。例如，用户可以

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项新功能。根据苹果的发布说明： Siri AI 可以回忆你过去的对话，因此你可以向 Siri 询问它之前告诉过你的事情，比如它上周推荐的餐厅 Siri AI 可以从更多来源获取信息以给出优质回答，包括 Messages 中附带的照片、日历活动参与者、你的语音留言，以及来自 Safari 历史记录和阅读列表的更佳结果 “排除的 App”让你可以选择 Siri、搜索和建议可以访问哪些 App，全部在一个设置中完成 精细化文本选择让你可以只选择和复制 Siri 回复中你需要的部分 Group FaceTime 的双摄模式 在 iOS 27 中，苹果为 FaceTime 增加了新的双摄功能，让你可以同时启用前置和后置摄像头。通话另一端的人既能看到你，也能看到你正在看的东西。iOS 27.2 首次将该功能扩展到 Group FaceTime 通话。 双摄功能需要 iPhone 17 或更新机型，并且通话中的每个人都必须运行 iOS 27。 此外，在 iOS 27.2 中，FaceTime 现在支持在通话中添加第三方手语翻译或实时字幕员。 在 Apple Podcasts 中，“接下来播放”队列已

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，Mozilla 宣布计划推出 AI Window，这是一项由用户选择启用的体验，可让 Firefox 用户在浏览时与 AI 助手交互，具备总结内容、跨标签页比较信息以及无需离开浏览器即可回答问题等功能。 此后，该功能更名为 Smart Window，并逐步获得了新能力。 例如，几个月前，Mozilla 为 Smart Window 引入了 AI 驱动的网页搜索，同时还加入了自动标签页分组、重复标签页检测，以及使用自然语言搜索浏览历史记录的功能。 今天，该公司宣布向 Smart Window beta 用户推出另外两项功能：AI 驱动的表单填写和网站监控。 正如 Mozilla 所解释的，AI 驱动的表单填写功能可以从其他打开的标签页中获取上下文，为网页表单建议答案。这意味着它超越了传统的自动填充——后者通常处理姓名、地址和联系方式等基本信息——而是根据其他当前打开的页面上找到的信息生成回答。 以下是 Mozilla 的说法： 例如，Smart Window 可以利用你的在线作品集或职业档案中的信息来填写你的工作经历，或者利用这些详细信息来起草对“请讲述一次……”这类问题的回答。Fir

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途：比较来自两个AI生成器的想法。我们将Claude Opus 4.5的想法与Claude Sonnet 4.5配对，将GPT-5.4与GPT-5.1配对。在所测试的提示词变化中，六个评判器平均约有四分之一到三分之一的判定发生了改变。这种分歧可以在不假设哪个生成器产生更新颖想法的情况下被测量，从而表明评判器提示词的选择如何影响创意生成系统之间的比较。 更多的搜索和推理并不一定产生更好的新颖性判断。我们给GPT-5.6 Sol分配了超高的推理预算，并限制在arXiv上进行实时迭代搜索，然后将其与每个看到五篇预先检索摘要的标准检索评判器进行比较。（此比较中的所有评判器在Human+Generated上对每个想法运行一次。）该智能体评判器得分为0.78 macro-F1——比Claude Opus 4.6的0.89低11个百分点，与更简单的Claude Opus 4.5和GPT-5.4设置大致处于同一区间——而按当前API价格计算，每次决策的成本约为后者的10倍。（在此语境下，macro-F1衡量评判器识别新颖和非新颖想法的能力；越高越好。） 专门构建的评估器也没有更准确，尽管成本要高得多。

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我们如何构建更具表现力的主干网络 LFM2 表明，短卷积与注意力的混合架构可以在不牺牲质量的前提下于设备端快速运行。对于 LFM3，我们利用硬件在环架构搜索，针对智能体用例重新设计了该架构，这类用例需要更高的每参数能力，以及在长上下文上的快速推理。该搜索现在覆盖 14 种设备与后端组合，从手机和 Raspberry Pi 5 到笔记本电脑、云端 CPU、GPU 以及 Qualcomm Hexagon NPU。 LFM3-1.7B-Base 有 24 层，包含四项主要改动： 三混合层组合：13 个门控短卷积层、5 个窗口为 256 token 的滑动窗口注意力（SWA）层，以及 6 个全局注意力层。卷积的核大小从 LFM2 的 3 提升到 7。 逐头门控注意力：一个 sigmoid 门控对每个头的输出进行缩放，因此当某个头没有可补充的信息时可以被关闭。这有助于抑制损害量化的激活离群值。 部分 RoPE：全局注意力层只对每个头中频率最高的那一半进行旋转，因此另一半无论距离远近都按内容匹配。SWA 层保留完整的 RoPE。 三明治归一化：每个块对其输入和输出都进行归一化，以保持激活值处于良好

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您的外部表以原生 Unity Catalog 对象的形式呈现。 完成此步骤后，您的本地数据会以一个目录的形式呈现，但数据永远不会离开您的 SQL Server。每次查询都会针对源数据库实时执行。 第 1c 步：从 Marketplace 订阅 FactSet 数据 Databricks Marketplace 提供对 FactSet 全面财务数据的即时访问。搜索 FactSet，查看可用的数据集，并申请访问权限。提供商批准您的请求后，您就可以订阅相关数据集。 订阅后，数据会以共享目录的形式出现在您的工作区中，并按 schema 组织： fe v4 - FactSet Estimates：分析师一致预期 EPS 预测、盈利预测和预测数量 ff v3 - FactSet Fundamentals：年度财务报表，包括收入、净利润、利润率和债务水平 sym v1 - Symbology：股票代码到实体的映射，将您的投资组合代码连接到 FactSet 的内部标识符 这些表会与您联合的投资组合目录一起出现在 Unity Catalog 中。您可以浏览它们、预览数据并检查 schema，全程无需任何

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含将要启动的子智能体的角色简报，以及一个真实 88 秒发布影片的案例研究——我们用代码逐镜头重建了这部影片。正是在这个案例研究中，智能体学会了如何在子智能体之间拆分一部影片。它会在硬切场景处切分，让一个子智能体保持连续的镜头运动，并在任何人开始并行工作之前冻结共享代码。 描述对工具的重要性不亚于对技能的重要性。为了减少上下文占用，我们将 MCP 工具置于内置搜索之后。智能体启动时只加载我们自己的工具，并根据需要加载额外的工具 schema，通过跨工具名称和描述的关键词搜索来实现。 Wiki 技能说明如何完成一项工作，而 wiki 则提供做好这项工作所需的背景信息和参考资料。它涵盖从品牌 token、图形语言和语调，到平台、营销活动和产品信息的一切内容。一个专门的 motion wiki 涵盖执导、工艺、声音和评审，并附有 70 部参考影片的拆解分析。 我们不会在各技能中重复这些信息，而是直接链接到 wiki。这样可以把共享知识集中在一处，也更容易更新。当字体规则之类的内容发生变化时，我们只需更新一次，每个技能都能引用最新版本。 知道我们如何工作，并不一定能让动态设计变得更便宜。一个错误

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n。Mastra platform 和 Studio 支持按时间范围、类型、名称、状态、错误、耗时等条件过滤和分组 span。你的编码智能体可以运行相同的查询，然后修复它发现的问题。 Trace 查询可以按 trace 深处的细节进行过滤，例如失败的工具调用，但会返回整个 trace，使有问题的调用更难被发现。Span 查询粒度更细，会在每个 trace 内搜索，只返回匹配的 span。 Span 查询可用于对匹配的 span 进行分组或聚合，从而生成计数、错误率和延迟等指标。使用它们可以找出哪个工具正在失败或变慢，或跟踪工具随时间的延迟，然后使用带有相同过滤条件的 span 查询来检查有问题的调用。每条查询最多可组合 100 个条件，使用的字段包括 、 spanType, entityName, status, durationMs和 parentEntityName。Span 查询每页最多返回 1,000 个 span，span 分组最多可按 2 个维度分组，时间范围为最长 365 天的 timeRange 。 Span 查询适用于 Mastra platform，以及 stora

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在一个地方构建和管理互联应用 2026年10月28日 | x.com Facebook LinkedIn 邮件 我们正在推出互联应用平台（Connected Apps Platform），为开发者提供一个统一的地方，来构建和管理面向搜索和 Gemini 应用的应用。此外，我们还将推出一批来自 Adobe、Calm 和 Peloton 等合作伙伴的全新互联应用。 Chips Mistry 搜索产品组经理 Mai Lowe Gemini 应用产品组经理 分享 x.com Facebook LinkedIn 邮件 收听文章 [[duration]] 分钟 此内容由 Google AI 生成。生成式 AI 仍处于实验阶段 从订购杂货到创建播放列表， 搜索 和 Gemini 应用中的互联应用让日常任务变得更快、更轻松。 为了帮助用户完成更多工作，今天我们推出了互联应用平台（Connected Apps Platform）的预览版，这是一种统一的方式，让更多应用开发者能够将其功能直接引入 Gemini 和搜索。我们还将推出一批新的互联应用合作伙伴，为人们提供更多简化日常生活的途径。 轻松管理互联应

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R 亮度、业界领先的 10,000,000:1 对比度呈现卓越细节、120Hz 可变刷新率，以及覆盖 P3 和 Adobe RGB 的更广色域，呈现绚丽色彩，从而革新专业工作流程。新款 MacBook Pro 还首次在 Mac 上引入直观的触控功能，为专业人士与内容互动开辟全新维度，从操控 3D 模型到在屏幕上演奏乐器皆可实现。灵动岛现登陆 Mac，成为聚焦搜索、1 实时活动和 Siri AI 的所在。2 凭借最长 24 小时的电池续航，以及仅 3 磅和 4 磅的更轻薄设计，MacBook Pro 比以往更便携，让专业人士无论灵感何时涌现，都能随时随地开展工作。3 新款 MacBook Pro 搭载 M5 Pro 和 M5 Max——Apple 迄今为专业笔记本电脑打造的最强大芯片，并配备最高 128GB 统一内存和现已高达 16TB 的疾速存储，为最严苛的工作流程提供速度与能力。 增强的六扬声器音响系统现可提供深沉 50% 的低音和出色的声音清晰度，带来更具沉浸感的音频体验。此外，Thunderbolt 5 和丰富的连接选项、12MP 人物居中摄像头、录音室级麦克风，以及搭载 App

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三天。编写一个新测试来检查代码是否正常工作，现在大约需要 20 分钟，而过去需要数天。 优化销售：IDC 的销售团队运行一个用 Claude 构建的工具，该工具读取公司 CRM 的导出数据。几分钟内，它就能告诉每位销售代表哪些交易已经停滞，哪些值得跟进。 制作营销内容：IDC 的内容营销团队在 Claude 中构建了一个助手，用于起草大部分营销内容。它会针对搜索和 AI 答案引擎（SEO/AEO）优化内容，并根据买家画像和 IDC 自身的研究进行检查。之后，团队对内容进行编辑、校对和发布，发布内容的速度比团队独自完成更快 “过去，评估竞争对手收购的影响，意味着市场情报专业人员要花数小时调取多份报告、综合研究结果，并将其转化为可供高管使用的简报。现在，他们可以打开 Claude，询问那次收购对他们的业务意味着什么，并在几分钟内获得一份基于 IDC 研究和超过 150 亿个数据点、可直接提交董事会的分析，”IDC 首席执行官 Lorenzo Larini 表示。“我们将 IDC Quanta 引入 Claude，是因为我们的许多客户已经在那里工作，这为他们提供了一种更快、更直观的方式，将

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字记录。 Sundar Pichai Google和Alphabet CEO 分享 x.com Facebook LinkedIn 邮件 本文内容 Q3对Alphabet来说是强劲的一个季度。我们深厚的全栈式方法正在推动整个业务的增长势头，前方还有许多机遇。 Alphabet营收同比增长25%。我们现在的年化收入规模已达到5000亿美元——这是非凡的增长。 搜索业务势头强劲。我们的AI投资推动了使用量增加和整体查询量增长，包括商业查询。事实上，我们的查询量同比增长率是过去五年来最高的。 Google Cloud收入增长103%。我们的AI基础设施和解决方案是Cloud增长的主要驱动力，客户视我们为该领域的领先提供商，因此需求巨大。我们正努力上线更多容量以满足这一长期需求。与此同时，我们看到各类客户对我们的TPU系统需求强劲，随着我们扩大规模，我们预计这一趋势将持续。 关于我们的AI模型：客户使用我们模型的程度前所未有。我们的第一方模型API现在每分钟处理近320亿tokens——比上季度多40%，是一年前处理量的四倍多。随着Gemini 4 Argon以及如今的Carbon， 我们今天

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联网让外部世界能够写入公司的记录，一个在线市场可以在数百万陌生人之间协调买家、卖家、库存和支付。 由于外部和内部交易成本都下降了，数据库时代并没有让企业统一地变大或变小。相反，它让更广泛的企业形态得以存在。大公司变得有能力管理远为复杂的业务，而小公司则可以租用或购买曾经需要整个部门才能具备的能力。 AI 很可能也是如此。在企业内部，智能体可以通过自动化报告、搜索和日常任务来降低协调成本。在企业外部，它们可以帮助寻找和评估供应商、谈判常规条款并监控结果。就像此前的数据库一样，AI 将提高能够存在的企业和市场的复杂度上限。但它更具深远意义的影响，可能在于它如何改变企业的形态。 20 世纪的典型企业呈金字塔形，因为层级制就是它的信息处理系统。事实通过报告和会议向上传递，决策向下传达，信息流动的图谱与组织架构图如出一辙。管理层决定哪些数据值得收集或共享，这意味着公司对自身的认知，只能和其管理者选择收集的内容一样好。 数据库改变了这种结构，但只是部分改变。共享记录让人们能够直接获取信息并更独立地行动，但通常仍是在别人已经设计好的流程之内。在计算机时代的大部分时间里，相对少数的管理者、运营团队和工

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Vstorm的朋友 Antoni Kozelski 和 Bartosz Gonczarek 同台，他们获得了 开放智能体 AI 创新奖. 祝贺你们两位，也感谢你们让照片好看多了。 The Logfire MCP server 是这项工作最先落地的地方。它运行在 同一个 Python SDK 上，所以标准错误码、授权加固以及上面的追踪中间件都会 最先在那里出现。我希望它是你连接编码智能体的最佳 MCP 服务器，我每周花大量 时间让这一点成真。如果你有 Logfire 项目，请把 https://logfire-us.pydantic.dev/mcp （或 EU URL）添加到 your agent 并问它昨晚生产环境出了什么问题。设置只需几分钟，而答案通常更快。 下次 MCPCon 见。 在 Google 搜索中查看更多 Pydantic 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 免费开始 联系我们 联系我们 探索我们的开源包

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ments》快速歌词实现帧级精准的音频同步编排。 生成逼真的纹理 Argon 对实时 3D 渲染、光照与着色以及交互式物理模拟有着更深入的理解。这使得 Antigravity 中的 Argon 能够编写一个定制的“毛发引擎”，具备工作室级毛发动力学，生成随角色动作而生长和移动的视觉丰富毛发。 我们还使用 Antigravity 中的 Argon 制作了一个交互式音乐“G”，具备流体物理和响应式声音。 Gemini 4 Argon 现已通过 AI Studio 和 Gemini 平台的 API 面向全球开发者和企业开放，面向 Google AI Ultra 和 Pro 订阅用户 在 Google Antigravity中提供，并面向 Google AI Ultra 和 Pro 订阅用户在 Gemini 应用 和 搜索中的 AI 模式. 中提供 在收件箱中获取 Google 最新资讯 订阅我们的新闻通讯，获取产品更新、活动信息、特别优惠等更多内容。 完成。只差一步。 请查看收件箱以确认你的订阅。 你也可以使用 订阅。 你的信息将按照 Google 隐私政策 使用。你可以随时退出。 发布于：

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编辑工具，并将更改自动保存回项目——无需重新导入。借助高级图像生成功能，用户可以直接在项目中根据文本描述创建令人惊叹的图像、应用快速编辑并调整视觉风格。此外，Final Cut Pro 还引入了强大的工作流改进，包括更多关键帧缓动选项以实现更精细的动画控制、能够将片段与主故事线分离以将其放置在时间线上的任意位置，以及 23 种新的转录语言，使为素材添加字幕和搜索素材变得前所未有的轻松。 Final Cut Pro 用户现在可以直接在 Pixelmator Pro 中打开时间线上的任何图像，以利用高级编辑工具。 Final Cut Pro 引入了更多关键帧缓动选项以实现更精细的动画控制、能够将片段与主故事线分离以将其放置在时间线上的任意位置，以及 23 种新的转录语言。 Motion 还新增了一组内置的强大 MotionVFX 插件，用于电影级调色、3D 摄像机跟踪和一键选择以打造令人惊叹的视觉特效。用户现在可以根据文本描述生成和编辑图像、将图像往返发送至 Pixelmator Pro、微调关键帧缓动、应用全新的 Displacement 滤镜，并探索一个交互式演示项目。此外，Compr

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度个性化、无缝集成于各应用之中，并从底层构建起隐私保护。Apple Intelligence 为 Siri AI 提供支持，这是全新版本的 Siri，能力大幅增强、更具对话性且更个性化，帮助用户完成比以往更多的事情。在 iMac 上，用户可以借助 Siri AI 提问；在信息、邮件、照片等中查找所需内容；并在各应用之间执行操作。Siri AI 直接内置于聚焦搜索中，让用户轻松搜索几乎任何主题的答案并提出后续问题。借助宽大的 24 英寸 4.5K Retina 显示屏，用户可以通过专用键盘快捷键利用视觉智能，就屏幕上的任何内容向 Siri 提问，从电子表格中的图表到浏览器标签页中的照片。用户还可以在几乎任何输入的地方使用 Siri 进行写作和编辑，在邮件和信息中，Siri 能够体现他们惯常的风格和语气。 Siri AI——由下一代 Apple Intelligence 驱动——让用户能够提问；在信息、照片等中查找所需内容；并在各应用之间执行操作。 凭借 M6 强大的 AI 能力，新款 iMac 让用户通过 Pixelmator Pro 和 Claude 等 AI 驱动的应用完成更多工作，

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Siri AI——一个能力大幅增强、更具对话性和个性化的助理；日常应用中实用的 Apple Intelligence 功能；以及让 Mac 响应更迅速、更可靠的改进。Siri AI 可以利用个人情境，帮助用户即时在信息、邮件、照片等内容中找到所需信息；回答几乎任何主题的问题；并跨应用完成任务——这一切都建立在开创性的隐私保护之上。Siri AI 已集成到聚焦搜索和系统范围的上下文菜单中，用户还可以通过专用键盘快捷键，使用视觉智能向 Siri 询问屏幕上显示的内容。用户几乎可以在任何输入的地方使用 Siri 进行写作和编辑。 此外，Apple Intelligence 让应用更智能、更实用。在 Safari 浏览器中，它带来全新工具，可自动将用户的标签页按主题整理归类；在网站发生变化时通知用户，例如商品补货或降价；还能根据描述创建自定义扩展。用户只需描述需求，即可在快捷指令中轻松创建自动化操作，或使用照片应用中的智能照片编辑工具。新款 14 英寸 MacBook Pro 在设计、性能、搜索等方面均有改进，响应更迅速、更可靠、更令人愉悦。Liquid Glass 的更新带来更专注、更易上手

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answer" } 使用 format: normalized 这些基准测试；保持原始问题、答案、图像顺序和可选字段不变。其他基准测试使用其下载的格式。参见 eval/README.md 有关基准测试 ID 表、下载说明、数据格式和可选 API 设置，请参阅 eval/README.md。AgentVista 使用相同的工作流程，并且额外需要互联网访问以使用搜索/访问工具。 🙏 致谢 本项目基于以下工作构建： 用于基础模型的 Qwen3.5 和 Qwen3.6。 用于强化学习训练框架。 用于强化学习训练框架。 📮 联系方式 如有问题或合作意向，请联系： 赖伟： waltonfuture@sjtu.edu.cn Yatai Li： zenith-knecht@sjtu.edu.cn 梁波何： liangbo.hlb@antgroup.com Jun Lan： 蓝军： 张卓生： 张卓生：zhangzs@sjtu.edu.cn 黄炜然： weiran.huang@sjtu.edu.cn 如果您在数据集路径或评估设置方面遇到问题，请分享您的反馈或贡献。感谢您的支持！ 📄 许可证 Apache

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