N全部新闻

全部新闻

星期五1455 条

  4. OpenClaw一手
    AI 评分15

    OpenClaw 回应智能体数量激增：无需全存内存

    OpenClaw 发帖称智能体数量持续增长，但用户不必把所有内容都保存在内存中，并表示已提供相应解决方案。该帖引用了 McBain 汇总的本周个人 AI 智能体动态，涉及 OpenAI、Meta、Anthropic、OpenClaw 等。

    引用McBain 🦞 · @heyneighbor

    Here's everything that happened in Personal AI Agents this week from OpenAI, SpaceXSI, Meta, Anthropic, OpenClaw, Nous Research, Perplexity, Instinct, Pally, Wabi, Fo, Strawberry, Partyline, Town and more. (save for later + share with your team) 🧵 https://t.co/h39ZRVuBAl

    #产品更新#Agent

  13. Aravind Srinivas
    AI 评分38

    Perplexity Computer 用 FiveM 打造 GTA V 任务

    Aravind Srinivas 让 Perplexity Computer 设计了一个 GTA V 任务：玩家在游戏内手机上 vibecode GTA VI，同时开发者因你抢先发布而报警。Computer 查阅 FiveM 文档后以 Lua 编写 FiveM resource，并搭建 MCP bridge——一个本地 Node 服务，通过 OAuth 登录 Perplexity Computer MCP server，把游戏内提示词转成真实 Computer 任务。配音方面，Computer 租用云 GPU 本地运行 Qwen3-TTS，未使用 TTS API。

    #现象/趋势#MCP/工具调用#Agent

  14. 面壁智能 OpenBMB
    AI 评分42

    MiniCPM5-2B-Jev 决策模型发布：JevBench 78.79%

    开发者 ActbroDev 基于 OpenBMB 的 MiniCPM5-2B 构建了 System 1 决策模型 MiniCPM5-2B-Jev，输入文档与问题后直接返回预定义选项的概率，而非生成自由文本。项目报告其在 JevBench 上得分 78.79%，在 ≤2B 开源权重 System 1 / Jev 模型中排名第一，decision-v7 基准准确率 86.41%、ECE 0.0307。代码、LoRA 适配器与校准头以 Apache 2.0 开源，并提供 /v1/systemone 结构化决策 API 与共享上下文 KV-cache 复用。

    #开源/仓库#端侧#部署/工程

  15. 面壁智能 OpenBMB
    AI 评分46

    MiniCPM-OCR 1.0 本地处理 415 页 S-1 文件

    面壁智能 OpenBMB 感谢 atomic.chat 的演示：在 M5 Max MacBook 上本地运行 1.2GB 的 MiniCPM-OCR 1.0，处理完 Anthropic S-1 文件的全部 415 页，约 4 秒/页，数据全程不离开设备。

    引用atomic.chat · @atomic_chat_hq

    A 1.2GB model on a Mac read Anthropic's whole IPO 📄 @OpenBMB MiniCPM-OCR 1.0 went through all 415 pages of Anthropic's S-1 on an M5 Max MacBook at about 4 seconds a page and nothing ever left the laptop GGUFs -> https://t.co/HXaqK2YdR6 https://t.co/LuNjYUSOAv

    同一事件 · 2 条报道

    #行业动态#端侧#多模态

  16. Garry Tan
    AI 评分50

    Garry Tan 推荐 Particle-1 搭配 Capy 组合

    Capy 宣布 Particle-1 已在其平台上线：该模型基于 DeepSeek V4.1 Flash 后训练，支持 1M 上下文与图像输入，定价 $0.25 / $1 每百万 tokens。Garry Tan 转发称，可将这款“性价比最高的代码生成模型”与“最易上手的代码生成智能体集群 harness”Capy 搭配使用。

    引用Capy · @capydotai

    Particle-1 from @particle_api is live on Capy! Particle is a token-efficient coding model post-trained on DeepSeek V4.1 Flash 1M context, image input, $0.25 / $1 per million tokens https://t.co/7igN8pQiA1

    #产品更新#Agent#编码

  18. Aaron Levie
    AI 评分25

    Box CEO Aaron Levie：AI 前沿与大众差距正加速拉大

    Box CEO Aaron Levie 认为，AI 前沿实践者与其余人之间的差距不仅没有收敛，反而在持续拉大，因为 AI 能力曲线正近乎垂直上升。他指出，3-6 个月前固化的流程如今可能已经落后，一年前完成转型的公司差距更大，AI 原生公司因此占据明显优势，压力落在大型公司能否跟上。

    同一事件 · 2 条报道

    #大佬观点#现象/趋势