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星期五1455 条

  1. Rohan Paul产品发布
    AI 评分62

    PokeBot 推出 RoboAPI，用 API 调用 Poke-Aurora 控制机械臂

    PokeBot 推出 RoboAPI，由世界动作模型 Poke-Aurora 驱动，支持 5 款兼容机械臂通过自然语言指令执行任务，无需针对每项任务单独采集数据训练。其工作方式类似文本 LLM API：机械臂摄像头图像上传到 PokeBot 服务器，Poke-Aurora 返回动作，机械臂以 30Hz 执行。Rohan Paul 认为这是迈向零样本机器人（zero-shot robotics）的进展，任务之间只需改变指令。

    引用PokeBot · @PokeBot_Global

    Don't trust demos. Try it yourself. Introducing RoboAPI, powered by Poke-Aurora, our world-action model. Give compatible robots natural-language instructions through a simple API. No task-specific training. More information: https://t.co/BHzTOo4I8u https://t.co/3AVNh040Vf

    同一事件 · 2 条报道

    #产品更新#具身智能#MCP/工具调用

  3. Aravind Srinivas
    AI 评分22

    Perplexity CEO 称解说视频成新学习方式

    Perplexity 官方账号展示了 Computer 生成的一段 3:45 解说视频，讲解 Apple 与 Foxconn 在 iPhone Duo 折叠屏底层做了哪些改动以实现规模化生产。Aravind Srinivas 转发并评论称，解说视频已成为他最喜欢的学习方式。

    引用Computer · @AskPerplexity

    Computer made a 3:45 explainer on what Apple and Foxconn changed beneath the iPhone Duo's folding screen to build it at scale. It follows one problem in that layer, from how it is measured to how it is corrected, mixing product footage and reporting with illustration. https://t.co/8OcanBzayj

    #大佬观点

  4. Aravind Srinivas
    AI 评分58

    Perplexity CEO 转述 Particle 新公司：专注开源权重模型 token 效率优化

    Aravind Srinivas 转述 Particle 是一家专注优化开源权重模型、提升 token 效率与服务成本效率的新公司，并表示在 Particle 发布前已与 Suhail 团队合作，后续将在搜索和模型编排等工具上继续合作。被引推文中 Suhail 宣布创立 Particle，称 particle-1 在保持性能持平的同时少用约 45% 的 token，并已上线。

    引用Suhail · @Suhail

    1/ Excited to announce our new company Particle This is our first step in a series of models focused on developers. With particle-1, we focused on token efficiency and managed to keep parity in performance while using ~45% fewer tokens. Live now: https://t.co/m5MvOwR9yE https://t.co/qAM7lFUPvG

    同一事件 · 2 条报道

    #行业动态#开源生态#部署/工程

  5. Satya Nadella产品发布
    AI 评分68

    微软在 GitHub Universe 发布 Copilot Fusion、Foundry 托管服务与…

    微软在 GitHub Universe 上发布多项更新，称正在为智能体时代重新定义 SDLC。GitHub Copilot Fusion 号称达到前沿水平的质量，速度提升 40%，成本最多降低 77%；统一的 Copilot harness 已进入 Foundry，作为托管服务用于构建可推理、调用工具并完成工作的长时运行智能体；Copilot Projects 提供跨仓库多智能体协作的编排循环。微软同时表示正在扩充容量并强化 GitHub 架构。

    同一事件 · 6 条报道

    #产品更新#Agent#编码

  6. Arena
    AI 评分40

    Arena 分析 20869 条记录：前沿编程智能体三大差异

    Arena 基于 Agent Arena: Code 的 20,869 条 trace，对比 Anthropic 与 OpenAI 五款顶级模型与其他智能体的用户批评信号，发现前沿模型在三个维度差异最明显。失败修复循环的抱怨少 6.9 个百分点，忽略项目上下文少 1.9 个百分点；设计问题少 6.4 个百分点，产出可用结果的问题少 5.8 个百分点。指令遵循、任务完成、破坏已有代码的抱怨分别少 5.6、4.9、4.5 个百分点。

    #评测/基准#Agent#编码

  10. 商汤 SenseTime模型发布
    AI 评分60

    商汤开源 SenseNova 6.8 Code2Video 模型与 Skill

    商汤发布并开源 SenseNova 6.8 Code2Video，这是一个轻量模型，通过生成可执行代码来创建和渲染短视频，在视觉构图和动态设计上已有初步结果。配套 Skill 支持把想法转成视频并通过后续指令修改，也能把参考视频重建为可编辑代码。商汤同时开源了模型权重、Skill，以及每个展示视频背后的提示词和完整生成轨迹，这些视频均由单条提示词一次运行生成。

    #模型发布#开源生态#视频

  11. Artificial Analysis模型发布
    AI 评分59

    NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Transcribe 语音转写模型，2.8% WER 并列开源第一

    NVIDIA 发布开源权重语音转写模型 Nemotron 3.5 Transcribe，总参数 30B、激活参数 4B，在 Artificial Analysis 的非流式语音转写榜单上取得 2.8% 的 AA-WER，与 Mistral 的 Voxtral Small 并列开源模型第一。在语音智能体对话数据集 AA-AgentTalk 上，它以 1.8% 领先 Voxtral Small 的 2.3%。其激活参数为 4B，而 Voxtral Small 为 24B，同等规模的其他开源模型 WER 约为 4%。

    同一事件 · 9 条报道

    #评测/基准#语音#开源生态

  12. Artificial Analysis解读
    AI 评分71

    Artificial Analysis 实测 GitHub Copilot Fusion：每任务成本 5.59 美元…

    Artificial Analysis 在 Coding Agent Index v2.0 中实测 GitHub Copilot 的 Copilot Fusion，其每任务成本为 5.59 美元，而 Claude Code 搭配 Opus 5.5（max）为 11.42 美元，性能仅低 2 分。Copilot Fusion 是运行时编排系统，在 Claude Opus 5.5、Claude Sonnet 5.5、GPT-6 Astra 和 GPT-6 Sol 等 Anthropic 与 OpenAI 模型间选择协调。它在 Terminal-Bench 4.0 上以 71 分领先，FrontierCode 得 51 分排第三，每任务使用 7.2M tokens，约为 Claude Code 中 Opus 5.5 的一半。

    同一事件 · 6 条报道

    #产品更新#Agent#编码

  13. Artificial Analysis解读
    AI 评分59

    Artificial Analysis 发布图生视频基准 AA-Video-I2V v2.1

    Artificial Analysis 推出图生视频评测基准 AA-Video-I2V v2.1 与 AA-Video-I2V-Silent v2.1，在最高 1080p 分辨率下按 10 类用例、10 项能力和多种视觉风格对模型排名。两个版本分别基于 1000 条以上提示词的 58000 多张人类偏好投票和 500 条提示词的 44000 多张投票，仅 5% 提示词公开在公共竞技场并每月轮换。首版榜单中 Dreamina Seedance 2.5 综合排名第一，与 Seedance 2.0 和 MiniMax H3 系列统计持平，价格为 $34.12/min；开源权重的 MiniMax H3 (768p) 排名第三，价格 $4.80/min。

    #评测/基准#视频#图像生成

  14. Artificial Analysis
    AI 评分50

    AssemblyAI 首款 TTS 模型 AssemblyAI-TTS-1 评测：Elo 1227 排第 12

    AssemblyAI 推出首款 TTS 模型 AssemblyAI-TTS-1，在 Artificial Analysis 的 Provider Voice Arena 中以 Elo 1,227 排名第 12，在 Controlled Voice 中以 1,110 排名第 10。其发音鲁棒性得分 81.7%，排名第 16；生成速度为每秒 162 字符，快于 Cartesia Sonic 3.6 的 148.6 和 Mistral Voxtral 3 TTS 的 112.3。定价为 $15/1M 字符，在 Provider Voice 排名前 11 的模型中仅有两款更便宜。

    同一事件 · 2 条报道

    #模型发布#语音#评测/基准

  15. Artificial Analysis解读
    AI 评分80

    Gemini 4 Carbon 登顶 Artificial Analysis Intelligence Index…

    Artificial Analysis 评测显示，Google 的 Gemini 4 Carbon 以 59 分登顶 Intelligence Index v5，在 9 项评测中的 HLE-Diamond、Terminal-Bench-Science、AA-Omniscience、AutomationBench-AA 四项排名第一。在 Coding Agent Index 上，搭配 Antigravity CLI 的 Gemini 4 Carbon（high）得 59 分，落后 Claude Code 搭配 Claude Opus 5.5（max，62 分）3 分。该模型目前仅向部分用户开放，尚未公开发布，定价为每 1M 输入/输出 token 4/20 美元并提供 50% 折扣，上下文窗口 1M tokens，支持文本、图像、视频和语音输入。

    同一事件 · 34 条报道

    #评测/基准#推理#编码

  16. 面壁智能 OpenBMB产品发布
    AI 评分57

    面壁智能 OpenBMB 推出 MiniCPM-OCR 模型家族，含解析与可靠性评估两个模型

    面壁智能 OpenBMB 与 ModelBest 推出开源模型家族 MiniCPM-OCR，用于把文档转成结构化信息。其中 MiniCPM-OCR 1.0 是 1.3B 参数模型，支持中英文文档，可处理扫描页、拍照文档、倾斜和弯曲页面，并支持表格、公式、PDF 与关键信息抽取；另一模型 MiniCPM-OCR Jev 用于评估 OCR 结果的可靠性，帮助识别需要人工复核的输出。两个模型均已开放权重并提供多种部署方式。

    引用draven · @dravenip

    DOCUMENT PARSING IS GETTING REALLY INTERESTING MiniCPM-OCR is an open-source model family from @OpenBMB and ModelBest built to turn documents into structured, usable information. → MiniCPM-OCR 1.0 is a compact 1.3B-parameter model for English and Chinese documents → handles scanned pages, photographed documents, tilted inputs and even curved pages → supports tables, formulas, PDFs and key information extraction → lets you inspect the Markdown source and preview the parsed output the family also includes MiniCPM-OCR Jev, a separate model that assesses the reliability of OCR results and helps identify outputs that may need human review. pretty cool to see document parsing and output assessment tackled together, with open-source weights and multiple deployment options. GitHub: https://t.co/7SPyXoTA2o Hugging Face: MiniCPM-OCR 1.0：https://t.co/07gayee7eY MiniCPM-OCR Jev：https://t.co/jn6LLkFNft

    同一事件 · 3 条报道

    #产品更新#多模态#开源生态

  17. 面壁智能 OpenBMB
    AI 评分38

    OpenBMB 转发 MiniCPM-OCR 在 Mac 本地处理长文档演示

    OpenBMB 转发 atomic.chat 的实测：1.2GB 的 MiniCPM-OCR 1.0 在 M5 Max MacBook 上处理完 Anthropic S-1 全部 415 页，约每页 4 秒，数据全程留在本地，并向社区分享了 GGUF 文件。OpenBMB 对此表示感谢。

    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#开源生态

  18. 面壁智能 OpenBMB模型发布
    AI 评分60

    面壁智能发布 MiniCPM-OCR 1.0 与校验模型 Jev

    面壁智能发布 MiniCPM-OCR 1.0，这是一个 1B 规模的 OCR 模型，在 Real5-OmniDocBench 上取得 93.68、在 OCRBench v2 上取得 54.7。同时发布 2B 的决策模型 MiniCPM-OCR Jev，用于比对解析结果与原图并给出 0–1 正确性评分，在 JevOCRBench 上接近 Qwen3.5-397B-A17B。两个模型均开放权重，支持 llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama 部署，并提供开源微调代码。

    同一事件 · 3 条报道

    #模型发布#多模态#开源生态

  20. X.PIN
    AI 评分55

    宇树发布上市后首份 Q3 财报：营收 9970 万美元，研发支出同比增 250%

    宇树机器人公布上市后首份 Q3 财报，营收 9970 万美元，同比增长 70%；Q3 研发支出同比增长 250%，主要投向具身智能基础模型和算力基础设施。公司还与早期投资方 HSG（原红杉中国）合作推出“ShanYu”计划，孵化早期机器人开发者。X.PIN 认为，宇树正从硬件性能转向基础软件与生态建设。

    同一事件 · 5 条报道

    #行业动态#具身智能