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10月2日周五
  1. Alibaba Cloud19

    在 #KeppelNEXT2026 上关于“AI 超级高速公路”的精彩会议。 阿里云智能集团国际业务副总裁兼东盟区总经理 Andy Lee 分享了未来十年 AI 基础设施将如何取决于模型、芯片、数据中心和连接性的整合——这正是阿里云为东盟打造的方向。 感谢 Keppel 主办,也感谢 Vikram Rao、Paul Gabla 和主持人 Jonathan Poon 的讨论。 @alibaba_cloud @NVIDIAAI @ASN_Comm

  2. AYi75

    作者推荐 KobinFlow 的万字实战教程,仅用免费的混元 3D 和 DeepSeek Flash,把一张 AI 画的坐姿小狐狸做成浏览器里可拖拽、实时眨眼、随 WebAudio 节拍点头的 3D 交互电台。

    引用Kobin@KobinFlow

    https://x.com/i/article/2105994013270847488

    推荐理由:原文拆解了用免费模型与前端代码驱动无骨骼 3D 模型动起来的可复用方法,并给出压缩数据与适用边界。

  3. Barret李靖12

    推荐一个靠谱的朋友。

    引用果大@guoda2066

    不能免俗也进入中年程序员求职的赛道了,来 X 上看看有没有合适的机会,欢迎转发扩散。 个人背景:之前都在大厂,10+ 年工程经验,前端各个方向都做过,也带过团队、负责过完整的业务和技术方向。 目前人在湾区,主要想看前端/全栈/Agent 相关方向,需要 H1B Sponsor,优先考虑 Base 在湾区或者 Remote,其他方面都比较 Flexible。 有合适机会欢迎 DM,感谢 🙏

  4. Rohan Paul65

    NVIDIA 在论文 Staying on Task 中测试 7 个开源模型处理加法、排序等重复任务,发现 128K token 任务的平均准确率比 4K token 任务低 62.8%,最好的模型在最长任务中也只有 17.1% 做到每项全对。模型会看似理解任务却中途丢失位置,尤其在条目没有 ID 时;作者建议给每个条目编号、小批次处理并逐行检查输出。

    推荐理由:论文给出长任务可靠性下降的具体数字,并附带可迁移的做法,适合构建长流程智能体时参考。

  5. 🚨 AI News | TestingCatalog50

    Volantis 宣布完成 8800 万美元 A 轮融资,由 Lachy Groom 和 Abstract 联合领投,John Doerr、Susa Ventures、VXI Capital 和 Triatomic Capital 参投。

    引用Tapa Ghosh@semiDL

    Excited to announce Volantis's $88M Series A. We are solving Al's memory bottleneck by using optics, enabling chips with huge amounts of fast & cheap memory. By boosting both the memory bandwidth and capacity per chip by orders of magnitude, we enable ultra-fast inference (up to 10,000 tps/user) for large models (>10T) - with low $/tok to boot. Initially, this will enable insanely fast agents - think coding agents that finish in minutes or even seconds instead of hours. More excitingly, optics is a fundamentally scalable way to increase memory systems. Not 2X/year, but by orders of magnitude across new generations. This will enable a structurally new Al industry, including restarting scaling laws, holding entire repos in context windows & more. Our team has pioneered many core semiconductor technologies: the 1st CoWoS product, early HBM, the 1st silicon photonics CPO systems, the 1st high volume tunable VCSELs, the 1st processors to directly communicate using light & more. We’ve already sent data >10× farther than equally tiny electrical wires inside a chip package. Our next iteration is already taped out and targets world-record bandwidth density over relevant distances, read more: https://volantissemi.ai/news-insights/our-88m-series-a-demolishing-the-memory-wall-with-photonics-post

  6. 🚨 AI News | TestingCatalog60

    DeepSeek 发布 DeepSeek Harness v0.2 桌面应用,由 DeepSeek 模型驱动,可执行工作与编码任务。macOS 和 Windows 提供打包版本,Linux 用户可通过 npm 的 deepseek-ai/dsh 包获取,开箱即支持 Plugins 和 Workspaces。

    引用DeepSeek@deepseek_ai

    Please check out @DeepSeekHarness. We just released packaged desktop versions for macOS and Windows; Linux users can get it from the @​deepseek-ai/dsh package on npm. https://deepseek.com/harness

  7. AYi70

    DeepSeek 为开源 Agent 框架 DeepSeek Harness(dsh)发布 macOS 和 Windows 原生桌面安装包,Linux 用户可通过 npm 的 deepseek-ai/dsh 包使用。作者称其采用 Everything is a Plugin 架构,模型、运行环境乃至 Agent 循环均可作为插件热插拔,兼容 MCP 和社区数百个开源插件,数据沉淀在本地。

    引用DeepSeek@deepseek_ai

    Please check out @DeepSeekHarness. We just released packaged desktop versions for macOS and Windows; Linux users can get it from the @​deepseek-ai/dsh package on npm. https://deepseek.com/harness

    推荐理由:原文拆解了桌面端发布的入口形态与插件化架构,读者可以据此判断它对本地 Agent 工作流的适配度。

  8. Rohan Paul68

    Google 发布论文 Cogentic,让多个 Gemini 智能体同时探索不同证明方向,由专用组件进行对抗式验证,并将已证结果保存供后续轮次使用。多数问题仅需约 100 次模型调用,5 个开放问题的结果均经人类专家独立确认,涉及在线学习、拍卖理论和机制设计。论文地址 arxiv.org/abs/2609.40324。

    推荐理由:原文给出了 Cogentic 多智能体证明发现系统的结构设计与验证结果,其中的严格审查与已证工作记录方法可迁移到长任务 Agent 设计。

  9. AYi58

    Tavus 发布 Griffin,称其为首个通过视频图灵测试的人类互动模型(HIM),在 1 分钟双盲视频通话中 48% 的受试者以为是真人,上一代产品该数字不到 2.4%,并位居 NVIDIA VideoFDB 全双工基准第一。原文分析称其抛弃四步拼装流水线,改为视音频到整帧画面的端到端全双工架构,响应延迟中位数约 2 秒;目前公开发布暂时关闭,仅对受信任测试者开放。

    引用Tavus@tavus

    Introducing Griffin, the first model to pass the video Turing test. 48% of people who talked to it live thought it was a real human. Previous systems have had a pass rate <3%. It is #1 on NVIDIA's benchmark for full-duplex AI video. It’s the first Human Interaction Model (HIM).

  10. Rohan Paul59

    Rohan Paul 评论称规则型工作不再是职业而是一条提示词,人类在规则型职业中成了慢、贵、易错的一方。其引用的研究显示前沿模型在中长度、定义清晰的会计任务上已快于且更准于初级会计师,Claude Opus 5 在任务上 20/20 全对且数分钟完成,而 12 名持证 CPA 得分在 0% 到约 90% 之间,多人未能在 3 小时内完成;图中还显示每达成一条评分标准 Claude 成本 $0.21,无 AI 会计师为 $10.35。

    引用Ethan Mollick@emollick

    “We find that on medium-length, well-defined accounting tasks, frontier AI models are now faster and more accurate than junior accountants, even the best one in our study.” Eighteen months ago they scored well below human accountants Good discussion here: https://www.mercor.com/blog/human-baselines-for-benchmarks-ai-now-outperforms-junior-accountants/

  11. Rohan Paul35

    黑石集团总裁兼首席运营官乔恩·格雷几个月前也表达了同样的观点。 任何基于规则的业务,如会计、法律、金融,都将被AI彻底颠覆。🎯 例如:摩根大通在股东投票中弃用代理顾问,改用AI替代。

    引用Rohan Paul@rohanpaul_ai

    Rule-based work isn't a career anymore. It's a prompt. In every rule-based profession, humans are now the slow, expensive, error-prone option. Claude Opus 5 got 20 for 20 at 100% and wrapped each task in minutes, while 12 licensed CPAs landed anywhere from 0% to about 90%, with several running out the 3-hour clock.

  12. Rohan Paul42

    AI 可能会自动化初级律师、顾问、银行家和广告从业者目前从事的大量日常工作。 “金字塔底层的人在做的那部分工作——会变成什么样?你唯一能说的是,如果你从未在律所或贝恩、BCG、麦肯锡工作过,你大概不会清楚这到底是怎么回事。” ——班尼迪克·埃文斯(科技分析师、作家、前 a16z 合伙人) ---- 来自 a16z YouTube 频道(链接见评论)

    引用Rohan Paul@rohanpaul_ai

    Blackstone President and COO Jon Gray made this same point few months back. Any rule-based businesses, like accounting, legal, finance, will be completely disrupted by AI. 🎯 e.g. JPMorgan dropped proxy advisors for shareholder votes, replacing them with AI. https://x.com/BloombergTV/status/2016932349737410876/video/1

  13. Rohan Paul64

    Ben Affleck 讲述他参观 OpenAI 看到 text-to-image 后一度认为电影业已终结,随后发现研究者不熟悉镜头如何拍摄、布光和剪辑,并据此创办 InterPositive。Netflix 于 2026 年 3 月以 5.87 亿美元现金收购该公司;引用内容提到其自建数据集微调开源视频模型,只训练最后一层电影级能力,并用每部新片素材训练私有模型。

    引用Rohan Paul@rohanpaul_ai

    Ben Affleck (Hollywood star & Artists Equity CEO) talks about how he fine-tunes open video models by unfreezing weights and trained only the last cinematic layer so a film crew can hit real production standards. for context, Ben Affleck founded InterPositive in 2022, a 16-person AI shop for film post and Netflix bought it in March 2026 for $587 mn in cash. He needed that model because public video models were trained on his peers' films, and he did not think that was a real business. So InterPositive raised money, shot its own dataset for 8 months on a controlled stage, and used it only as late-stage training. Each new film then trains a private model on its own dailies, so the production keeps the footage and the learning. That is the product Netflix paid $587 million for. ---- From "Bloomberg Live" YouTube channel, (link in comment)

  14. AI Notkilleveryoneism Memes ⏸️58

    作者称 OpenAI 3 名曾公开表达担忧的 AI 安全研究人员被清退,随后一名安全系统负责人也离职,OpenAI 称他们向独立 AI 安全组织分享未经授权信息。作者认为这是吹哨行为并遭公司打压,呼吁政府建立吹哨人保护,并呼吁 AI 公司员工尽早高调离职。

    引用Leah McElrath@leahmcelrath

    The three AI safety researchers at OpenAI who have left the company have all previously expressed concerns publicly.

  15. Thomas Wolf45

    Kevin Buzzard(IMO 满分、数论学家、Lean 形式化数学先驱)写了一篇非常深刻的文章。 如果数学不只是关于“人类理解”,那它又关乎什么? 如果 AI 能力持续指数级增长,而“数学是无限的”,那会发生什么?

    引用Bartosz Naskręcki@nasqret

    I cannot agree more. Kevin Buzzard made so many points I agree with. But the best one is this "I thus believe that in the future we will reach a new “natural boundary” in mathematics, beyond (and perhaps way beyond) where we are now, but where machines are going to get stuck and where it is not viable to expend any more resources to make the next big leap. (...) I believe that the optimal thing to do (...) is to let the machines loose, see what happens, and then begin the journey to where they have stopped." https://xenaproject.wordpress.com/2026/10/01/to-grieve-or-not-to-grieve/

  16. 🚨 AI News | TestingCatalog39

    10月2日AI简报:Grok 4.7 已在网页和移动端全面上线,成为所有模式的基座模型,并登陆 Google Gemini Enterprise Agent 平台。

    引用🚨 AI News | TestingCatalog@testingcatalog

    DAILY AI BRIEF 🗞 — Oct 1 GOOGLE 🔥: - Gemini 4 Argon is with Fairwind trusted testers and the US government. 1M output tokens. Broader rollout ASAP. - Built for coding, enterprise knowledge work, and cyber defense. Google's chart: 77.9% on DeepSWE v1.1, a new SOTA. - Artificial Analysis: 53 on the Intelligence Index, tying GPT-6 Astra. List $4/$20 per 1M, 50% promo to $2/$10, cache reads $0.10. - Skills are rolling out globally in Gemini. Gems migrate into Skills in November. Opal shuts down Nov 17. - Security review mode spotted in Google AI Studio, next to a Plan mode still in development. ANTHROPIC 🔥: - Claude[.]dev is live: engineering deep dives, Claude Code and API guides, plus easter eggs. - Founder House is set for SF Tech Week Oct 6–8 and Stockholm Oct 14. - Skills attachment menu spotted on Claude mobile. SPACEX AI 🔥: - Grok Bot got new developer upgrades. Elon: try the latest. Team engineer bots in Slack can open Projects and hand coding to cloud agents. OPENAI 🔥: - Shareable profiles are live in ChatGPT, bundling Sites and plugins so others can find and reuse what you built. PERPLEXITY 🔥: - pplx-embed-v2-context-9b-preview is on Hugging Face. Leads ConTEB answer and evidence retrieval. 1 KB vectors vs Voyage's 8 KB. * Used Grok to compose this brief, cherry-picking the news and doing some post-editing. ** This daily brief also arrives in the daily email format; subscribe on the blog.