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今日 33 条
9月22日周二
  1. Simon Willison62

    TypeSafe AI 发布 Jev:输出浮点数的 System One 决策模型

    TypeSafe AI 发布 Jev,一种新型 LLM,接受文本输入但输出浮点数而非文本,用于分类、是非题和评分。Jev 仅按输入计费,价格为每百万 token 0.042 美元,低于 OpenAI GPT-5 Nano。社区已出现基于 Qwen 3.5 的开源复刻 Kev,以及 JevBench 基准。

    推荐理由:原文给出了 Jev 的定价、三种问题类型和开源复刻进展,读者可据此判断这类决策模型适合哪些分类任务。

  2. Latent Space60

    TypeSafe AI 创始人 Diogo Almeida 谈 Jev:System 1 模型、RLCD 与对 RLHF 的批判

    TypeSafe AI 创始人 Diogo Almeida 在 Latent Space 播客中详细介绍了其新模型 Jev 的设计理念。Jev 被定位为面向软件而非聊天的 System 1 模型,核心创新是名为 RLCD 的强化学习技术,旨在优化校准决策而非人类反馈。

    推荐理由:Diogo Almeida 在访谈中系统阐述了 Jev 的设计哲学与 RLCD 路线,读者可借此理解 TypeSafe 对 RLHF 和 RLVR 的批判逻辑。

9月21日周一
  1. OpenAI News23

    OpenAI 提出共建全球 AI 标准路径

    OpenAI 发布文章,呼吁通过协调评估、报告与治理机制,共建全球 AI 标准以提升安全性。文章提出分阶段推进路径,强调各国需在技术快速迭代中同步更新监管框架,并推动行业、政府与多边机构协作,确保 AI 发展兼顾创新与风险防控。

  2. OpenAI News18

    OpenAI Academy 新增多条学习路径

    OpenAI Academy 推出面向员工、开发者、领导者、教育工作者和学生的全新学习路径,帮助各群体构建并展示实用 AI 技能。新路径覆盖从基础到进阶的实践内容,支持学习者通过动手项目验证能力,并面向不同角色提供针对性课程设计。

  3. Simon Willison33

    MCP 从来就不是一个坏主意?

    针对“MCP 已过时”的观点,Simon Willison 于 2026 年 9 月 20 日撰文反驳,认为该观点完全忽视了 MCP 当前的价值。对于 Claude Code、Codex 等具备完全互联网访问权限的终端智能体,直接调用 API 或许可行,但在需要精细控制外部服务访问、安全处理认证、提供用户连接界面及强审计日志等场景下,MCP 能极大简化这些能力的实现。

9月19日周六
  1. Latent Space52

    Jev 发布两天出现 6 个复刻项目,Latent Space 盘点各路线与争议

    Latent Space 盘点 Jev 发布两天内出现的 6 个复刻项目,包括基于 ModernBERT 的 Laya、基于扩散模型的 DiffusionGemmaJev、LoRA 微调 Qwen3.5-9B 的 Bespoke Nimble 等,并指出数据侧被忽视且公认 100% 合成。文章还讨论了 Jev 作为非生成式决策模型引发的架构争论,以及浏览器/计算机使用工作流被视为其最佳应用场景。

9月18日周五
9月17日周四
  1. Latent Space28

    AINews:Yegge 关停 Gas Town,Databricks 采用 GPT-6 Astra 后编码支出增加约 60%

    Steve Yegge 关停其仅用编码代理订阅构建的 Gas Town,承认此前高调推崇 tokenmaxxing 的代价。Databricks 向约 3,500 名工程师推广 GPT-6 Astra,称其在复杂长程任务上优于 Opus 5 与 Sol 5.6,但总编码支出增加约 60%,为此设立专项子预算以鼓励选择性使用。OpenAI 发布模型失对齐事件披露框架,并附六份近六个月案例报告。

  2. Latent Space60

    AIUC 完成 4000 万美元 A 轮融资,推出 AI 智能体安全认证标准 AIUC-1

    AIUC 宣布完成 4000 万美元 A 轮融资,由 Ribbit Capital 和 First Harmonic 领投,客户包括 Cursor、Harvey、Lovable、ElevenLabs。AIUC-1 是面向 AI 智能体安全、可靠性的认证标准,要求每季度进行数千次模拟测试,涵盖越狱、幻觉和数据泄露等风险,并与 Lloyd's of London 合作提供 AI 保险。

    推荐理由:访谈披露了 AIUC 的 4000 万美元 A 轮融资及 AIUC-1 认证标准细节,可了解 AI 智能体风险与保险如何结合。

9月16日周三
  1. NVIDIA Blog38

    Emerald AI、Google 与 NVIDIA 成立联盟,推动灵活 AI 数据中心发展

    Emerald AI、Google 与 NVIDIA 联合成立 AI 能源管理联盟(AEMA),推动数据中心根据电网状况动态调整用电,以加速 AI 基础设施接入并降低环境影响。联盟聚焦可衡量的响应速度、时长、可预测性等性能指标,而非具体软硬件,并制定故障穿越、削减负荷等接入前义务规则。AEMA 将联合算力与电力全价值链,倡导认可电网响应型需求的政策,助力美国 AI 基础设施建设。

  2. 芥末堆40

    华为坤灵升级“4+10+N”场景化方案,发布“经纬计划”和50个样板点

    华为坤灵在2026年新品发布会上全面升级“4+10+N”一站式场景化方案,发布20款新品,覆盖智能办公、商业、教育、医疗四大核心场景。同期面向中国分销伙伴发布“经纬计划”,联动1.5万多家工程商伙伴构建覆盖全国300个城市的销售服务网络,并推出50个样板点。新品包括业界首个网络安防融合一体机AR281、酒店宝F1004、数字诊疗IT平台及“小灵智能体”等。

  3. Latent Space60

    游戏中学到的技能能否迁移到真实工作?Good Start Labs 用 1830 游戏实验给出初步答案

    Good Start Labs 联合创始人 Alex Duffy 接受 Latent Space 采访,探讨游戏训练 AI 模型技能能否迁移到真实工作。该公司用 30B 模型在 1830 游戏中训练,结果显示只有终端智能体设计能提升 Finance-Agent 基准表现,而单轮问答设计仅提升游戏内目标。Duffy 认为游戏训练可迁移到结构相似的任务,但迁移的广泛性和可靠性仍是开放问题。

    推荐理由:原文用 1830 游戏实验和 Diplomacy 案例,具体展示了游戏训练如何迁移到金融研究与客服场景,并给出可验证的结果。

9月14日周一
9月12日周六
  1. GitHub Blog · AI & ML40

    营销运营即代码:GitHub 上从活动策划到后续跟进的全流程自动化

    GitHub 日韩市场部负责人将活动运营流程改造成代码驱动:用 GitHub Issue 表单收集活动信息、标签触发 GitHub Actions 自动化工作流,并借助 GitHub Copilot 将人工操作手册转化为对话式自动化。活动从策划到会后 CRM 数据整理全程自动执行,无需编写代码,仅依赖事件平台的 API 或 CRM 的 CLI 即可实现。

9月11日周五
9月10日周四
9月9日周三
9月8日周二