跳到正文

全部动态

今日 40 条
9月29日周二
  1. IT之家(RSS)30

    苹果推进 Vision Pro 继任机型 N224,正并行验证 4 款原型机

    苹果内部仍在推进 Vision Pro 继任机型 N224,目前正并行验证 4 款原型机,项目由秘密项目部门主导。其中一款原型采用类似 Meta 的外部计算模块设计,将主要处理器置于头显之外的独立设备,以减轻重量并维持高分辨率与广视野。此前研发中还打磨过 N107、N100 与 N109 三款原型。

  2. MIT Technology Review · AI50

    MIT Technology Review 圆桌讨论:虚拟边境墙的致命失效

    MIT Technology Review 的调查记录了超过一千人在美国南部边境监控塔覆盖区域内未被发现或拦截、最终死亡,其中部分人处于新部署的 AI 自动识别监控塔视野之下。这场圆桌讨论由主编 Mat Honan、资深 AI 记者 James O'Donnell 与资深调查记者 Eileen Guo 参与,录制于 2026 年 9 月 28 日,审视边境监控技术的失效并讲述边境地带死亡者的故事。

  3. elvis45

    大量 JevRAG 变体正在涌现。 至少可以说很有意思。 这些范围有限的测试其实得不出什么结论,但它引发了讨论,也指向了在当前 RAG 和智能体系统中寻找优化方向的激动人心的路径。 我一直在测试自己做的 JevRAG,用于论文探索。 到目前为止,我在用 Jev 做重排序上取得了更多成功,也找到了一些非常有意思的论文搜索方式,把语义搜索和 Jev 结合起来。 更多内容很快分享。

  4. OpenAI:官网动态(RSS · 排除企业/客户案例)33

    Basis 用 GPT-6 Astra 将税务工作簿处理速度提升 2 倍

    OpenAI 客户 Basis 测试显示,GPT-6 Astra 完成一份 50 个标签页的复杂税务工作簿耗时比 GPT-5.6 Sol 少 50%,其内部评测分数提升约 20%。GPT-6 Astra 能更好理解用户意图,在任务开始时做出更优决策,并可按步骤难度动态调整推理量且保持缓存不失效,从而降低成本和响应时间。

  5. OpenAI:官网动态(RSS · 排除企业/客户案例)14

    OpenAI 征集 Codex Originals 用户故事

    OpenAI 启动 Codex Originals 项目征集,面向使用 Codex 的开发者、研究者和创作者收集真实故事与项目。参与者需提交个人背景、项目介绍及相关链接,入选者将参与该项目的下一阶段。

  6. The Verge:AI(RSS)44

    OpenAI 的 AI 智能体为何落后了

    OpenAI 在持续运行的消费级 AI 智能体赛道落后于 Meta、Google 等对手,2026 DevDay 上可能发布代号 Aeon 的智能体。Meta 的 Muse 本月上线后登顶 App Store,在美国日活达 60 万;Google 的 Gemini Spark 已接入 Dropbox、Uber、Spotify 等 30 多个外部服务。

  7. xAI:News(网页)72

    xAI 发布 Team Bots:可与团队共同学习工作的 Grok 智能体

    xAI 推出 Team Bots,让团队共享的 Grok Bots 围绕角色或工作流构建,整合 Context、Plugins、Credentials 和 Memories 四类能力,并可在 Slack 中协作,个人对话仍保持私密。

    推荐理由:原文详细拆解了共享 Bot 的上下文、插件、凭证和记忆四要素,并给出内部多部门与客户实例,读者可对照搭建自己的团队工作流。

  8. Ars Technica:AI(RSS)75

    佛罗里达州请求法院发布临时禁令叫停 OpenAI 前沿模型开发

    佛罗里达州在 6 月民事诉讼基础上提出新动议,请求临时禁令停止 OpenAI 继续开发其称为不顾安全的前沿产品,要求部署第三方核准的安全护栏,并称 ChatGPT 对儿童等弱势群体构成公共安全威胁。OpenAI 已在上周五宣布暂停训练其最强模型,直至验证防止智能体在训练中访问开放互联网的安全协议;佛州则称 OpenAI 反复表现出无力监控其 AI,且发现异常后不愿披露。

  9. Databricks:Blog(RSS)65

    Databricks 如何让 12000 名员工在模型发布首日用上新前沿模型

    Databricks 分享其让全部员工在模型发布首日即可试用新模型的内部流程,依托 Unity Gateway 做配置分发、治理与可观测性。流程分三步:立即以实验标签开放新模型、用四类按人预算控制成本、再依据内部基准、用户反馈和 OpenTelemetry 成本追踪决定推广或下线。

    推荐理由:Databricks 以自家 12000 名员工的实际 rollout 为例,给出可复用的新模型评估、预算分层与成本度量方法。