←搜索结果

按匹配度 · 共 2294 条结果 清除搜索

星期五

  1. AWS Machine Learning

    用 Amazon Bedrock AgentCore 为 Claude Desktop 添加安全 Web Search

    AWS 发布教程,介绍如何通过 Amazon Bedrock AgentCore Gateway 为 Claude Desktop 接入 Web Search,弥补模型训练知识截止的缺口。该 Web Search 由 Amazon 网页索引支持,覆盖数百亿文档,查询流量全程留在 AWS 内,无需外部 API key。集成采用 AWS IAM Identity Center 经 Amazon Cognito 联邦签发 JWT 的入站认证,目前已在 us-east-1、eu-west-1 和 ap-northeast-1 三个区域可用。

    ons, Add application, I have an application I want to set up, SAML 2.0, and then Next; Fill in the following details: Display name: AgentCore Web Search; Select Manually type your metadata value. ACS URL: https:// .auth. .amazoncognito.com/saml2/idpresponse; Audience: urn:amazon:cognito:sp: ; Download the SAML metadata XML file and choose Submit; After the application is created, edit the attribute mappings and insert the following values: Subject, ${user:subject}, Format: Persistent; Email, ${u

    匹配字段正文

  2. AWS Machine Learning

    用 Amazon Quick 和 Adjudicated Query 模式批量核查数千份租约合规性

    AWS 提出 Adjudicated Query 设计模式,让业务用户在 Amazon Quick 聊天界面用自然语言提问合规问题,实际判定交由确定性(非 AI)规则引擎完成,模型只负责把问题翻译成固定类型操作并叙述结果。该模式通过完整性回执保证 compliant + in-breach + ambiguous + unreadable 等于 scanned,避免 RAG 或 text-to-SQL 的漏检风险,适用于租约合规、制裁筛查、保险理赔等场景。

    Architecture diagram: Amazon Quick chat agent and Amazon Quick Sight dashboard both read from an Aurora store, with a Lambda-hosted MCP server and rules engine mediating chat requests through API Gateway and Cognito, and calling Bedrock only for exploratory search

    t exist in the data Three techniques address this: Phrase caveats as un-strippable bracketed suffixes repeated at several payload levels, not leading labels that read as removable metadata; Supply the data that makes the honest answer the easy one. Compute real aggregates over every record and hand them to the model. A model that has the real number doesn’t need to guess from a sample; Repeat mode labels at multiple structural levels (field, string, summary) so that at least one survives paraphr

    匹配字段正文

  3. AI Business

    AI 正在抽走企业职业阶梯的踏板

    AI 接手越来越多初级员工的工作,而这些工作原本是员工积累经验、形成判断力并晋升到高级岗位的途径。Teikametrics CFO Brian Beaupre 称 AI 已能完成他早年做的大量财务建模工作,他担心年轻员工会错过识别错误答案的学习过程;一项安全运营中心员工调查也发现 AI 可能取代部分初级 SOC 岗位。PwC 对近 5 万名员工的调查显示,56% 属于缺乏专业技能、AI 学习滞后的“engine room”群体,其中仅一半对工作保障有信心。

    he chipmaker agreed to acquire World Labs for $8.2 billion, expanding its ambitions beyond AI infrastructure and into models and robotics. Related:The context factor for AI agents Meta carves out enterprise offerings, brings in new leadership: The social media company is separating its enterprise AI business and bringing in new leadership as it looks to build a larger presence in the corporate market. Microsoft transforming Fabric into AI's foundational layer: The tech giant is positioning Fabri

    匹配字段正文

  4. Latent Space

    MIT 的 Alex Zhang 谈递归语言模型 RLM:让模型把自身提示词当作外部对象

    MIT 的 Alex Zhang 提出递归语言模型(RLM),让模型把自身提示词当作外部对象处理,其 RLM harness 成为首个接近解决 ARC-AGI-3 的方案,早于 OpenAI 的 Astra。他还讨论了 GPU kernel、Prime Agent、持久化子智能体,以及 OpenAI 的 10000 智能体实验、130B 输出 token 和约 4000 万美元等效成本的问题求解。

    工作,后来又在 MIT 找到了我的 Omar。他是个很棒的导师。不过我要说,我发现研究生或学术界最成功的研究,往往出现在人们关心那些产业里大多数人可能不看的问题时。我觉得问题就在于,很多研究生做的东西是为了对产业实验室有好处、看起来好看。比如,他们会做某个现在很流行的基准测试。我觉得 2023 年的基准测试和现在是完全不同的情况。有很多人做 harness、meta-harness,以及针对 XYZ 任务的特定 harness。你仔细想想,有人做这个的原因,可能是因为围绕我们今天的模型有一个清晰的目标,就是“这是我想看到的”。但比如,我拿 RLM,也就是递归语言模型那篇论文举例,因为我觉得它是个超级简单的想法。我觉得它刚出来的时候,很多人看到这种东西会说:“这到底有什么意义?” Swyx [00:16:27]:或者说太酷了。 Alex Zhang [00:16:28]:是啊。就像为什么,什么?这不就是子智能体之类的吗,对吧? Alex Zhang [00:16:32]:我觉得当你得到这样的反应时,这几乎是个好迹象,因为很明显人们没有在思考它的目的是什么。我再举一个例子,比如 SWE-b

    匹配字段正文

  5. Wired AI

    WIRED 播客:白宫 AI 自愿协议、OpenAI 智能体与职场机器人同事

    WIRED 播客 Uncanny Valley 本期讨论白宫与多家 AI 公司签署的《White House Accord on Super Intelligence》,该文件要求企业自愿对模型进行内部评估、外部审计和董事会复核四层管控,但文件上把 United States 拼成了 Unites States。节目还谈到 OpenAI 开发者日上 Sam Altman 发布的常驻智能体 Dots,可通过 ChatGPT 或 Slack 交互,以及 Instinct、Muse 等同类产品带动的智能体热潮。嘉宾指出,要让智能体真正有用就必须交出邮箱、日历甚至财务信息,而职场中被迫使用的智能体同事还带来去人性化风险,BCG 研究发现当被告知工作来自 AI 员工而非 AI 工具时,管理者少发现 18% 的错误。

    macy. Leah Feiger : But is Mark Zuckerberg that relevant? Brian Barrett : Yes. 100 percent. Zoë Schiffer : Yeah. Leah Feiger : You think? OK. All right, I'm wrong. Brian Barrett : Meta has the most popular consumer AI agent today. Zoë Schiffer : Not because the AI agent ... They just have distribution, and so Meta's AI can be so popular so fast because they can shove it down everyone's throats, and that's exactly what they're doing. And they're basically promoting a free AI agent that they're su

    匹配字段正文

  6. 财联社

    特朗普拟将人工智能更名为超级智能,OpenAI 计划以 1.4 万亿美元估值融资 300 亿美元

    特朗普表示将签署行政令把人工智能更名为超级智能,并称不会扼杀 AI 发展,此前他会见多家科技企业负责人并签署涉及 AI 内部和外部审查的文件。OpenAI 据悉计划以约 1.4 万亿美元投前估值融资至少 300 亿美元,同时推出全天候自主智能体 Dots 和 GPT-6.1 Sol 模型。英伟达正与保险公司讨论 AI 基础设施融资风险转移方案。

    PT-6.1 Sol模型】 OpenAI推出GPT-6.1 Sol模型,其性能接近Astra,但标准词元价格仅为Astra的五分之一。同时推出全天候自主智能体Dots。并表示,将于未来数日推出GPT‑6.1 Sol超快版。 Dots可跨应用自主推进用户设定的目标,基于GPT-6 Astra模型,用户可通过Slack和Teams与其沟通。报道称,这一产品意在与Meta争夺可自主工作的AI市场。 【特斯拉签署300亿美元融资安排 包括循环信贷和延迟提款贷款】 据美国证交会(SEC)文件显示,特斯拉签署多项融资安排,包括200亿美元三年期延迟提款定期贷款额度、80亿美元五年期循环信贷额度以及20亿美元364天循环信贷额度。文件显示,特斯拉同时终止原有循环信贷协议。新的五年期循环信贷额度允许开立最高5亿美元信用证,三年期延迟提款定期贷款额度将于2029年9月29日到期。 巴克莱:若生产率增长持续加快 美国30年期国债收益率或升至6% 巴克莱资本(Barclays Capital)美国利率研究主管在报告中表示,美国30年期国债收益率有升至6%的空间,因为本月美债市场的抛售尚未计入生产率增速持续上

    匹配字段正文

  7. MarkTechPost

    Cohere 发布 Embed 5 嵌入模型家族,Pro 与 Fast 共享同一向量空间

    Cohere 发布 Embed 5 嵌入模型家族,分 Embed 5 Pro 和 Embed 5 Fast 两档,均支持文本、图像及图文融合输入,覆盖 100+ 语言、最长 128K tokens,已在 Cohere API、Model Vault、Microsoft Foundry 和 Amazon SageMaker 上线,私有 VPC 或本地部署走 vLLM。两档共享同一向量空间,可用 Pro 建索引、Fast 查询,Cohere 建议的该组合在归一化评测中得 98.4(Pro+Pro 为 100),全 Fast 为 96.6,但两侧必须使用相同输出维度。模型 ID 为 embed-v5.0-pro 和 embed-v5.0-fast,支持 2048 至 256 六种维度、默认 2048,输出 float、int8 或 binary;Pro 每 1M 文本 token 收费 $0.12,Fast 为 $0.08,图像输入两档均为 $0.40。在 ViDoRe V3 上 Pro 平均 85.8,较 Embed 4 提升 8.8 分,Fast 为 84.5,Voyage 4 Large 为 83.7、Gemini Embedding 2 为 83.2、OpenAI text-embedding-3-large 为 75.5;多语言方面 Pro 在欧洲语言平均分 77 领先,但在 Cohere 自测表中 10 种其他语言里有 9 种落后于 Gemini Embedding 2。多数成绩使用 Cohere 新指标 RCP-nDCG@10,评测代码已公开但独立复现尚未完成。

    y. Pro costs $0.12 per 1M text tokens. Fast costs $0.08. Image inputs cost $0.40 per 1M tokens on both. Embed 5 can embed a page image directly. It can also fuse an image with its metadata into a single vector. That is important for scanned pages, slide decks, schematics, and charts, where text extraction drops information. Cohere tested every corpus and query pairing across 40 development datasets. Normalized to Pro plus Pro at 100, a Pro index queried with Fast scored 98.4. An all-Fast setup s

    匹配字段正文

  8. AWS Machine Learning

    用 NVIDIA NeMo Agent Toolkit 和 Amazon S3 Vectors 构建智能体记忆

    AWS 发布教程,演示如何将 Amazon S3 Vectors 作为 NVIDIA NeMo Agent Toolkit(NAT)的持久化记忆后端,并部署在 Amazon EKS 上。NAT 是开源智能体框架,其记忆模块通过实现 MemoryEditor 接口的 add_items()、search()、remove_items() 方法扩展自定义记忆提供方,内置提供方包括 Mem0、MemMachine、Redis 和 Zep。S3 Vectors 单索引支持最多 20 亿向量,写入后记忆立即可见,按存储、写入和查询计费。

    Three-step flow: create the S3 Vectors infrastructure, implement a custom MemoryEditor plugin, and configure the agent workflow

    ystems. We showed how Amazon S3 Vectors, a capability of Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), meets the architectural requirements for agent memory: semantic retrieval, rich metadata, strong consistency, and elastic scale. In this post, we move from architecture to implementation. We show you how to use Amazon S3 Vectors as the persistent memory layer within the NVIDIA NeMo Agent Toolkit (NAT), deployed on Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) for full operational control. By the

    匹配字段正文

  9. AWS Machine Learning

    用 Amazon Bedrock AgentCore 构建 ambient agent:从事件驱动信号到 human-in-the-loop 工作流

    AWS 发布基于 Amazon Bedrock AgentCore 的 ambient agent 参考实现,让智能体由 Amazon S3 上传或定时任务等事件触发,而非等待用户发起对话。该实现通过单个 ask_human 工具和统一响应信封支持 Notify、Question、Review 等人工介入模式,信号上的 autoExecute 开关决定任务自动执行还是先由人工审核。平台由 Lambda、SQS、DynamoDB 和 React 前端组成,全部通过一个 AWS CDK 栈部署,示例默认使用 Anthropic Claude Sonnet 4.5。

    field is result, question, or error. The platform additionally threads session id and job id through every response so continuation turns can be correlated. Those are correlation metadata, not part of the core contract your agent must implement. When the agent returns interrupted, the platform moves the job into interrupted status and sets its requiresAction flag to true. The reference React frontend surfaces these on the Interrupted tab of the Jobs page with a warning indicator on each row, so

    匹配字段正文

星期六

  1. 虎嗅

    AI正在让美债崩溃,即便最后成功也将被征收重税

    截至8月,五大云厂商今年发债量逼近2300亿美元,超去年全年两倍,其中大量为20-40年期,野村估算科技巨头借走约2000亿美元长期资金,占财政部全年中长期国债发行量的四分之一,推高美债收益率。美国联邦收入超75%来自个税和社保税,AI压缩劳动收入与就业,叠加《大而美法案》折旧减税,本财年前11个月公司所得税收入同比暴跌四分之一。财政缺口迫使唯一增长的AI利润面临重税。

    要点 1. 科技巨头不计代价发债,挤占长期资金 截至8月,五大云厂商今年发债量逼近2300亿美元,超去年全年两倍,其中大量为20-40年期;Meta、Alphabet等不顾利率锁定长钱,对价格不敏感,因笃信AI回报远超利息成本。 2. 反向挤出效应推高美债收益率 科技长债收益率(如Alphabet 30年期6.4%)吸引有限的长线资金,迫使国债提高收益率争夺买家;野村估算科技巨头借走约2000亿美元长期资金,占财政部中长期国债发行量的四分之一。 3. AI繁荣反而削弱政府税基 美国联邦收入超75%来自个税和社保税,AI压缩劳动收入与就业,导致工资总额及相应税收下降;《大而美法案》让科技巨头通过折旧大额减税,公司所得税收入本财年前11个月同比暴跌四分之一。 4. 财政缺口迫使AI利润面临重税 税收萎缩叠加赤字膨胀(本财年前11月赤字超2万亿美元),政府开支反因再培训等膨胀;唯一增长的税源是AI利润,越成功越容易被征收重税以弥补财政缺口。2026-10-03 20:52AI正在让美债崩溃,即便最后成功也将被征收重税华尔街见闻速览 本文来自微信公众号: 华尔街见闻 ,作者:乐鸣 9月24日,

    匹配字段正文

  2. 虎嗅

    23岁辍学生创办的AI助手Instinct两个月估值从25亿美元升至100亿美元

    AI助手Instinct在不到两个月内估值从25亿美元升至100亿美元,C轮由红杉资本、Benchmark、Coatue领投,全职员工仅14人。创始人Noah Shinn现年23岁,本科退学,曾以一作身份在NeurIPS发表Agent论文Reflexion,后加入Sierra担任研究科学家。Instinct通过授权邮箱、日历、信用卡等权限,以短信或电话指令替用户订票、购物、退订和保险交涉,用户平均每月经由它支出超1300美元,但其过度索取权限也引发隐私争议。

    老股东跟投。 当时,Instinct已经因为依赖过度授权,陷入巨大争议。但这并不能挡住资本押注下一代AI应用的热情。 仅仅不到2个月后,Instinct就宣布完成了C轮融资,估值100亿美元(约合人民币670亿元),由红杉资本、Benchmark、Coatue领投。 短短2个月,估值翻了4倍。全职员工只有14个人,AI浪潮中,又一个00后造富神话。 9月初,Meta也宣布发布新智能体Muse,上线不到两周,Muse就登顶美国App Store和Google Play免费应用榜。因为这款应用,Meta市值增加了数千亿美元。 相比之下,即便两个月估值翻四倍,Instinct也显得很“便宜”。有Muse和Instinct打底,看来AI应用这把火,又要烧起来了。 Instinct由Spear Street Technology公司推出,创始人是只有23岁的Noah Shinn。 按照公司的说法,Instinct可以“高效地管理用户的生活”:用户把邮箱、日历、短信、位置等权限授予它,然后通过iMessage、WhatsApp发短信,或者直接打电话下达指令,剩下的交给它来办。 具体来说,买菜、订演

    匹配字段正文

  3. PyTorch Blog

    PyTorch 用 Helion 为 vLLM 构建高性能可移植线性后端

    PyTorch 将 Helion 集成进 vLLM 的线性后端,用单个 Helion GEMM 实现覆盖 Standard GEMM、Split-K 和 Swap-AB 等变体,并通过按 shape 自动调优选择最佳配置。在 NVIDIA Hopper GPU 上,该后端结合按 shape 调优与混合调度,在评测模型中超过 vLLM 默认的 CUTLASS 和 DeepGEMM 后端,部分工作负载吞吐提升超过 10%。

    Helion logo

    otuning to end users. This favors performance and maintainability over out-of-the-box usability, but Helion’s automated tuning framework makes the additional optimization step practical for performance-sensitive deployments. Acknowledgments This work was supported by many contributors across the OCTO and vLLM teams at Red Hat, as well as the Helion team at Meta. In particular, we would like to thank our colleagues: Richard Zou and Jongsok Choi for their feedback and support throughout this work.

    匹配字段正文

  4. Newcomer 新闻长文

    Anthropic 筹备 IPO,OpenAI 拟以 1.4 万亿美元估值再融 300 亿美元

    Anthropic 正筹备 IPO,路透获得的招股书草稿显示其去年运营亏损约 80 亿美元、营收 46 亿美元,并承诺未来在云与算力基础设施上投入 5180 亿美元;公司已推迟原定 10 月的上市,现计划在感恩节前的 11 月开始交易。OpenAI 则在早期洽谈新一轮私募融资,目标至少 300 亿美元、估值 1.4 万亿美元,以支撑到 2027 年 IPO。此外,AMD 宣布以 82 亿美元全股票交易收购李飞飞创办的 World Labs。

    Tom Dotan's avatar

    Odin’s Dan Gray illustrates how the VCs with the most capital behind them have typically backed the most unicorns. Salesforce agrees to buy Listen Labs for reportedly $2 billion. Meta poaches MongoDB’s CEO. OpenAI decides to scrap plans for its Astra rollout over safety concerns. Vinod Khosla fires off against a founder he invested in after two of his portfolio companies, Factory and Cognition, brawl over a poached leader. Instinct rakes in fresh funding from Coatue at a $10 billion valuation.

    匹配字段正文

星期四

  1. Dwarkesh Patel Podcast & Blog

    Si Sheppard 谈几百名西班牙士兵如何颠覆阿兹特克与印加两大帝国

    军事历史学家 Si Sheppard 在 Dwarkesh Patel 播客中讲述:Hernan Cortés 率数百名征服者在 2 年半内征服了 600 万人口的阿兹特克帝国,约十年后 Francisco Pizarro 又以同样方式征服了约 1000 万人口的印加帝国。两人常在 100 倍甚至 1000 倍兵力劣势下取胜,有时零伤亡,且军队中 99% 是被其征服的原住民。节目还讨论了征服者的军事优势、外交手段以及原住民为何未能更好适应欧洲战法。

    excoco, Iztapalapa, the Aztecs broke the dikes in the lake and flooded the city, which took out a number of the conquistadors and their allies. In that environment, of course, the metal armor works to the disadvantage of the conquistador. It drags them to the bottom. If they’d waited until nightfall when the Spaniards were sleeping, they might have bagged all of them. The Inca too, later, when the conquistadors moved on Ollantaytambo, flooded the river. They allowed it to burst its banks and aga

    匹配字段正文

  2. Ai2 Blog

    Ai2 发布 Olmo-core 3:面向大规模 MoE 的开源可扩展训练基础设施

    Ai2 发布 Olmo-core 3,这是其大语言模型开发框架的一次重大升级,核心是重新设计的开源 MoE 训练系统,目标是把 MoE 训练扩展到万亿参数级别并保持计算效率。在八块 NVIDIA B300 GPU 的初步测试中,470 亿参数 MoE 达到每 GPU 每秒 52,000 tokens,约为此前 FSDP 实现 19,400 的 2.7 倍;该基础设施已在超过 1 万亿总参数规模上完成基准测试。Olmo-core 3 从 FSDP 转向基于 DDP 的系统,让专家常驻 GPU 并把数据路由过去,同时采用 rowwise expert parallelism、GPU-resident routing、grouped GEMM 和 MXFP8 低精度格式,其中 MXFP8 在四块 B300 上的端到端吞吐比 BF16 高约 21%,峰值活动显存从 103 GiB 降至 95 GiB。Ai2 表示下一代 Olmo 将采用 MoE 架构,Olmo-core 3 完全开源,研究者可用于训练自己的 MoE。

    omputations. Rowwise expert parallelism places routed data directly into expert input buffers, minimizing the extra work needed to rearrange it. GPU-resident routing keeps routing metadata on the GPUs, so the CPU can queue work without waiting for that information to be copied back. And grouped GEMM combines many small expert computations so GPUs can execute them more efficiently. Finally, Olmo-core 3 supports MXFP8 , a lower-precision number format that represents some values with fewer bits. T

    匹配字段正文

  3. The Verge AI

    The Verge 调查 Kevin O'Leary 犹他州数据中心项目为何被叫停

    The Verge 记者 Josh Dzieza 在播客中讲述对 Kevin O'Leary 犹他州数据中心项目 Stratos(又称 Wonder Valley)的数月调查。该项目规划占地 4 万英亩、供电 9 吉瓦,超过犹他州全州平均用电量的两倍,通过州级军事设施开发机构 MIDA 绕过地方土地审批,Box Elder 县在投票前一个月才得知此事。当地居民迅速组织反对,两名地方专员和州参议院议长 J. Stuart Adams 因此失去席位,项目目前因公投诉讼暂停。Dzieza 认为数据中心开发的核心是速度,而地方居民在这一链条中始终不是参与者。

    至更多。基本上,开发商付钱买的是速度。你的推销词基本上就是,“我有土地,已经拿到许可。你只需要建数据中心、把芯片放进去,就可以开工了。” 这样做的一个后果是,你会看到大量的公告。很多开发商的公告说,“我这里有一个10吉瓦的设施。我们要建这个巨型设施,它将成为世界上最大的数据中心。”这种情况不仅发生在Kevin O'Leary身上,而且他们基本上是在说,“嘿,Meta,如果你想参与进来,你可以拥有世界上最大的数据中心。你可以在这里拥有一个10吉瓦的设施。”它有这样的电力容量,也许它有相应的许可,也有相应的实际占地。这并不意味着我们有资金去建一个10吉瓦的设施或类似的东西。所以,外面有这些所谓的纸面数据中心,但这是更广泛的竞赛动态的一个症状。 他们在尽可能快地推进。超大规模云厂商想尽可能快地推进。所以,你有开发商在尽可能快地推进。他们在向各州施压,要求尽可能快地拼凑出一个有吸引力的方案给开发商,然后开发商再转手交给超大规模云厂商。 在这条链条的任何一环,当地居民都不是参与者。他们根本不在那里。他们不是这个系统的一部分。所以,你会看到像Stratos这样的情况,根本没人费心告诉Box Eld

    匹配字段正文

  4. Hugging Face

    AI2 发布 Olmo-core 3:面向大规模 MoE 的开源可扩展训练基础设施

    AI2 发布 Olmo-core 3,一套面向大规模 MoE 模型的开源训练基础设施,从早期基于 FSDP 的实现改为基于 DDP 的系统,让专家常驻 GPU 并把数据路由到对应专家。在八块 NVIDIA B300 GPU 的初步测试中,470 亿参数 MoE 达到每 GPU 每秒 52,000 tokens,约为旧实现 19,400 的 2.7 倍;在四块 B300 上启用 MXFP8 后吞吐比 BF16 高约 21%,峰值活跃显存从 103 GiB 降至 95 GiB。该栈支持专家并行、流水线并行、分布式优化器、行级专家并行、GPU 常驻路由与分组 GEMM,并已在 512 块 GPU 上测试 1.2 万亿参数模型,最高观测吞吐 858 TFLOP/s/GPU。

    omputations. Rowwise expert parallelism places routed data directly into expert input buffers, minimizing the extra work needed to rearrange it. GPU-resident routing keeps routing metadata on the GPUs, so the CPU can queue work without waiting for that information to be copied back. And grouped GEMM combines many small expert computations so GPUs can execute them more efficiently. Finally, Olmo-core 3 supports MXFP8 , a lower-precision number format that represents some values with fewer bits. T

    匹配字段正文

  5. TechCrunch AI

    为移动应用办葬礼的 Photon 获 450 万美元种子轮,用智能体替代 App

    AI 初创公司 Photon 完成 450 万美元种子轮融资,由 Gradient 和 A* 联合领投,Vercel、红杉中国等参投。该公司帮助开发者在 iMessage、WhatsApp 等消息平台上构建智能体,已吸引超 4 万名开发者注册,四个月内收入增长 10 倍,消息量上月增长 5 倍。其托管平台提供 99.95% 可用性,并通过 SOC 2 Type II 和 HIPAA 合规认证。

    用图标。 举办应用葬礼的举动显然带有几分戏谑意味,但Tian认为应用时代正走向终结。谈及从应用到智能体的转变,他说:“说实话,这还需要一段时间,但我认为从方向上看,这是不可避免的。” 正如你可能已经猜到的,这家初创公司背后的核心论点是:用户不再愿意安装新应用。相反,他们希望使用通过自己已经在用的消息应用(如iMessage和WhatsApp)运行的智能体。 Meta的Muse正将这一理论付诸检验,其应用已飙升至应用商店榜首。但即便Muse最终主导消费级AI领域,Tian仍看到了一个市场:服务于那些希望自己的应用能在消息服务上运行的开发者。这正是Photon提供一整套工具的原因,包括统一API、可扩展的渠道框架、命令行界面(CLI)以及可观测性套件。这些工具组合起来,使开发者能够构建和运营可在iMessage、WhatsApp、Telegram、短信或RCS、电子邮件、语音等平台上运行的智能体体验。 Photon的创意源于联合创始人Tian和CTO Ryan Zhu在学生时代构建消费级应用的经历,他们经常参加黑客松。每次完成一个新应用,他们都会遇到同一个瓶颈:如何让人们发现它。通过构建一

    匹配字段正文

  6. TechCrunch AI

    助听科技初创公司 Legato 推出 AI 助听眼镜 Legato Frames

    助听科技初创公司 Legato 宣布其旗舰 AI 助听眼镜 Legato Frames 正式开售,起售价 999 美元,面向轻中度听力损失成年人。该眼镜把助听技术集成在镜腿中,用 AI 区分人声与背景噪声并放大语音,双扬声器系统将声音导向佩戴者,耳外几英寸处声音可降低 99%。全部处理在眼镜端完成,不含摄像头与录音,整机含镜片重 34 克,续航 10-12 小时,提供三种款式并支持处方镜片与蓝牙音频。Legato 由前 Bose 高管 Mehul Trivedi 和 Steve Romine 于 2024 年创立,此前完成 1200 万美元融资。

    e creation of Bose Frames and Romine ran the hearing aids division. After their time at Bose, Trivedi joined EssilorLuxottica, where he led smart eyewear efforts and worked on the Meta Ray-Ban smart glasses, while Romine went on to serve as COO of hearing care company Audicus. The pair then joined forces to explore the intersection of hearing technology and smart eyewear. Legato Frames can be purchased on the startup’s website or through select eye care providers in the U.S., where they are elig

    匹配字段正文

  7. Amazon Science

    以图为中心的智能体智能:Amazon Science 用图算法与智能体 AI 定位网络故障根因

    Amazon Science 提出以图为中心的智能体智能方案,将网络图与智能体 AI 结合构建“数字孪生”,通过级联图算法把根因定位从传统 NOC 的 4-5 小时缩短到几分钟。该方案以与实时数据同步的网络数字孪生为基础,分三阶段将候选节点从数千个缩小到数十个,并由智能体编排层根据故障特征自适应选择图算法。

    onal reasoning. Unlike tabular or unstructured data, graphs preserve the topology of real-world systems: what connects to what and how influence flows. For networks, this is not a metaphor. Networks are natively graphs. Every device, link, open communication channel, and service dependency is a vertex or edge in a structure that can span millions of elements. The question facing operational teams today is not whether to represent networks as graphs but how to let AI agents reason over that struc

    匹配字段正文