跳到正文

X

关注 AI 研究者、开发者与机构的动态

当前显示全部 AI 相关新闻
按账号或来源筛选(535)
全部X新闻X:Rohan Paul1322 条X:Kim1181 条X:阿易 AI Notes873 条X:阿里云 / Alibaba Cloud444 条X:Testing Catalog375 条X:Elvis Saravia333 条X:cb_doge326 条X:Elon Musk322 条X:OpenRouter291 条X:Artificial Analysis276 条X:Ethan Mollick269 条X:PixVerse252 条X:Alexandr Wang(Scale AI 创始人/Meta 首席 AI 官)228 条X:Replit217 条X:ZHO214 条X:SemiAnalysis208 条X:OpenAI Developers204 条X:小北178 条X:swyx162 条X:MiniMax157 条X:Gemini156 条X:Dex Horthy(HumanLayer)136 条X:Emad Mostaque127 条X:Tibo124 条X:OpenAI119 条X:AI Safety Memes105 条X:X.PIN105 条X:Google AI for Developers103 条X:蚂蚁百灵101 条X:Thomas Wolf(Hugging Face 联创/CSO)96 条X:Epoch AI93 条X:Luma AI91 条X:Runway90 条X:Claude Devs86 条X:Jason Liu85 条X:马东锡 NLP84 条X:面壁智能 OpenBMB83 条X:Aravind Srinivas(Perplexity CEO)83 条X:Frank Wang 玉伯81 条X:Sam Altman80 条X:洪明77 条X:fofr74 条X:Gabriel74 条X:Perplexity69 条X:阑夕68 条X:Francois Chollet66 条X:Yuchen Jin66 条X:赵纯想64 条X:Nathan Lambert64 条X:Tencent WorkBuddy61 条X:Greg Brockman60 条X:opencode60 条X:Eric Zakariasson59 条X:Cohere56 条X:Microsoft Research54 条X:Peter Steinberger52 条X:腾讯混元51 条X:Suno50 条X:Claude47 条X:Clément Delangue(Hugging Face CEO)46 条X:Anthropic44 条X:Krea AI44 条X:OpenClaw43 条X:Charlie Holtz41 条X:Google DeepMind40 条X:通义千问 / Qwen39 条X:Google AI38 条X:Thariq38 条X:商汤 SenseTime (@SenseTime_AI)35 条X:karminski35 条X:AK32 条X:Peter McCrory(Anthropic 首席经济学家)31 条X:可灵 Kling AI30 条X:Boris Cherny30 条X:百度 Baidu29 条X:Deedy Das29 条X:AI at Meta28 条X:Aidan Gomez(Cohere CEO)27 条X:Josh Woodward26 条X:Viggle AI26 条X:Logan Kilpatrick25 条X:Mustafa Suleyman(Microsoft AI CEO)25 条X:李继刚20 条X:Noam Brown20 条X:Odyssey20 条X:硅基流动 SiliconFlow18 条X:Andrew Milich18 条X:SpaceXAI17 条X:Tianyi Cui17 条X:华为云16 条X:DeepSeek16 条X:Sundar Pichai14 条X:PixVerse (@PixVerse)13 条X:智谱 Z.ai12 条X:Mark Zuckerberg12 条X:Mistral AI12 条X:Demis Hassabis11 条X:唐杰10 条X:Ammaar Reshi10 条X:Andrew Ng(DeepLearning.AI 创始人)10 条X:Eric Mitchell10 条X:fal (@fal)10 条X:Karina Nguyen10 条X:Lee Robinson10 条X:Noah Zweben10 条X:ARC Prize (@arcprize)9 条X:Barret 李靖9 条X:DAIR.AI (@dair_ai)9 条X:ElevenLabs (@elevenlabs)9 条X:Fei-Fei Li9 条X:Jensen Huang9 条X:Kimi.ai9 条Tripo(官方 X)8 条X:卡兹克 (@Khazix0918)8 条X:Cognition (@cognition)8 条X:Cursor (@cursor_ai)8 条X:Figure AI (@Figure_robot)8 条X:Gemini Notebook (@Gemini_Notebook)8 条X:Georgi Gerganov(llama.cpp) (@ggerganov)8 条X:Hao AI Lab8 条X:Higgsfield AI (@higgsfield)8 条X:Jeff Dean8 条X:Manus (@ManusAI)8 条X:Philipp Schmid(Google DeepMind 开发者体验) (@_philschmid)8 条X:谢赛宁7 条X:Jim Fan7 条X:Michael Truell7 条X:張小珺 Xiaojùn6 条X:Lisa Su(AMD CEO) (@LisaSu)6 条X:Arena (@arena)4 条X:Arthur Mensch(Mistral CEO) (@arthurmensch)3 条X:Meshy (@MeshyAI)2 条X:MiniMax Design (H3) (@Hailuo_AI)2 条X:NotebookLM0 条@berryxia · 历史来源430 条@vista8 · 历史来源262 条@op7418 · 历史来源231 条@google · 历史来源30 条@getsuperintel · 历史来源9 条@latentspacepod · 历史来源9 条@android · 历史来源8 条@dreamlabla · 历史来源8 条@mannybernabe · 历史来源8 条@karpathy · 历史来源7 条@alexatallah · 历史来源6 条@ryanleeminimax · 历史来源5 条@theo · 历史来源5 条@aidotengineer · 历史来源4 条@dkundel · 历史来源4 条@reach_vb · 历史来源4 条@dotey · 历史来源3 条@eliebakouch · 历史来源3 条@googlechrome · 历史来源3 条@kilocode · 历史来源3 条@maxforai · 历史来源3 条@newsfromgoogle · 历史来源3 条@richardssutton · 历史来源3 条@skylermiao7 · 历史来源3 条@victorsuortiz · 历史来源3 条@ajambrosino · 历史来源2 条@akashi203 · 历史来源2 条@anatolikopadze · 历史来源2 条@andrewcurran_ · 历史来源2 条@antirez · 历史来源2 条@barrnanas · 历史来源2 条@coreyching · 历史来源2 条@deanwball · 历史来源2 条@designarena · 历史来源2 条@fellmentke · 历史来源2 条@gergelyorosz · 历史来源2 条@gmi_cloud · 历史来源2 条@gravicle · 历史来源2 条@hxiao · 历史来源2 条@id_aa_carmack · 历史来源2 条@jackminong · 历史来源2 条@lennysan · 历史来源2 条@mada299 · 历史来源2 条@microsoft · 历史来源2 条@mikastars39 · 历史来源2 条@mitchellh · 历史来源2 条@nabeelqu · 历史来源2 条@rudrank · 历史来源2 条@sebastienbubeck · 历史来源2 条@zan2434 · 历史来源2 条@___harald___ · 历史来源1 条@_boraturan · 历史来源1 条@0xjaniak · 历史来源1 条@0xkato · 历史来源1 条@47fucb4r8c69323 · 历史来源1 条@559hkdt · 历史来源1 条@aaliya_va · 历史来源1 条@abhikatte42 · 历史来源1 条@abhishekpatiil · 历史来源1 条@aboutberlin · 历史来源1 条@addyosmani · 历史来源1 条@agi2asi · 历史来源1 条@aiaicreate · 历史来源1 条@aimlapi · 历史来源1 条@aisaonehq · 历史来源1 条@aisystemprompt · 历史来源1 条@alemtuzlak · 历史来源1 条@alexxubyte · 历史来源1 条@alupsasca · 历史来源1 条@amasad · 历史来源1 条@ampcode · 历史来源1 条@anas_build_ · 历史来源1 条@aniketmaurya · 历史来源1 条@anitakirkovska · 历史来源1 条@anneliesgamble · 历史来源1 条@antigravity · 历史来源1 条@arafatkatze · 历史来源1 条@argofowl · 历史来源1 条@ashiknewazaj · 历史来源1 条@atabarrok · 历史来源1 条@atomic_chat_hq · 历史来源1 条@awe_automation · 历史来源1 条@awesomekling · 历史来源1 条@awscloud · 历史来源1 条@ayushagarwal · 历史来源1 条@baaadas · 历史来源1 条@bai_agi · 历史来源1 条@bbuddha_xyz · 历史来源1 条@bclavie · 历史来源1 条@beccalytics · 历史来源1 条@benfleming__ · 历史来源1 条@benhylak · 历史来源1 条@benjamineyliu · 历史来源1 条@bfl_ml · 历史来源1 条@bleysg · 历史来源1 条@bolna_dev · 历史来源1 条@bosmeny · 历史来源1 条@boxmining · 历史来源1 条@bozhou_ai · 历史来源1 条@brexhq · 历史来源1 条@brian_armstrong · 历史来源1 条@brianchew · 历史来源1 条@bridgemindai · 历史来源1 条@budgetpixel · 历史来源1 条@cahidarda · 历史来源1 条@calmpromptshq · 历史来源1 条@ce_zhang · 历史来源1 条@cedric_chee · 历史来源1 条@chaitralikakde · 历史来源1 条@chatgpt · 历史来源1 条@chatgptapp · 历史来源1 条@christinetyip · 历史来源1 条@christofsalis · 历史来源1 条@clark__labs · 历史来源1 条@cloudflaredev · 历史来源1 条@cnorth_13 · 历史来源1 条@cnzoecomeback · 历史来源1 条@cocohearts · 历史来源1 条@code_star · 历史来源1 条@codebyaurelia · 历史来源1 条@commandcodeai · 历史来源1 条@consensusnlp · 历史来源1 条@contralabs_ai · 历史来源1 条@cozyblaze265065 · 历史来源1 条@crimedecoder · 历史来源1 条@crtr0 · 历史来源1 条@damnventures · 历史来源1 条@daniellockyer · 历史来源1 条@darioamodei · 历史来源1 条@davidmaliglowka · 历史来源1 条@davidondrej1 · 历史来源1 条@davidsacks · 历史来源1 条@dbirker78883 · 历史来源1 条@deryatr_ · 历史来源1 条@devfun · 历史来源1 条@diegocabezas01 · 历史来源1 条@digitalocean · 历史来源1 条@dimillian · 历史来源1 条@dimitrispapail · 历史来源1 条@discussingfilm · 历史来源1 条@dkthomp · 历史来源1 条@dmitryrybin1 · 历史来源1 条@dmsobol · 历史来源1 条@douglasyaody · 历史来源1 条@duckduckgo · 历史来源1 条@easyrouterio · 历史来源1 条@edgardobriban · 历史来源1 条@eisokant · 历史来源1 条@elliotarledge · 历史来源1 条@encrypted · 历史来源1 条@endpointarena · 历史来源1 条@envato · 历史来源1 条@escanorreloaded · 历史来源1 条@esrtweet · 历史来源1 条@ethanhe_42 · 历史来源1 条@eu_commission · 历史来源1 条@fba · 历史来源1 条@fdavidsont · 历史来源1 条@figmaweave · 历史来源1 条@finn_meeks · 历史来源1 条@first_tree_ai · 历史来源1 条@flavioad · 历史来源1 条@flowith · 历史来源1 条@fminzhou · 历史来源1 条@freddie_spirit · 历史来源1 条@frydwia · 历史来源1 条@futurestacked · 历史来源1 条@garrettlord · 历史来源1 条@garrytan · 历史来源1 条@gavinsbaker · 历史来源1 条@GayaniFigma · 历史来源1 条@genspark_ai · 历史来源1 条@gitlawb · 历史来源1 条@gneubig · 历史来源1 条@gokulr · 历史来源1 条@goodfireai · 历史来源1 条@goodnesmbakara · 历史来源1 条@googleaistudio · 历史来源1 条@gordic_aleksa · 历史来源1 条@gro_tsen · 历史来源1 条@hangsiin · 历史来源1 条@happycapyai · 历史来源1 条@haydenbleasel · 历史来源1 条@helloiamleonie · 历史来源1 条@hey_asiif · 历史来源1 条@hilbertspaess · 历史来源1 条@howtoprompt__ · 历史来源1 条@hq4ai · 历史来源1 条@hypersoren · 历史来源1 条@ianbremmer · 历史来源1 条@interaction · 历史来源1 条@intology · 历史来源1 条@iron_redux · 历史来源1 条@ithilgore · 历史来源1 条@itsreallyvivek · 历史来源1 条@jamesjyu · 历史来源1 条@jameszmsun · 历史来源1 条@jason_young1231 · 历史来源1 条@jawad_rahman_ · 历史来源1 条@jaydendavisnc · 历史来源1 条@jeffbarg · 历史来源1 条@jenzhuscott · 历史来源1 条@jiayuan_jy · 历史来源1 条@jilles · 历史来源1 条@jimcramer · 历史来源1 条@jimsyoung_ · 历史来源1 条@jinjingliang · 历史来源1 条@jjacky · 历史来源1 条@jjackyliang · 历史来源1 条@joefioti · 历史来源1 条@joi___ai · 历史来源1 条@joinhandshake · 历史来源1 条@joinpursuit · 历史来源1 条@joulee · 历史来源1 条@jsconfasia · 历史来源1 条@jsrailton · 历史来源1 条@juminoz · 历史来源1 条@kaizero_ainta · 历史来源1 条@karanganesan · 历史来源1 条@kdaigle · 历史来源1 条@kentherogers · 历史来源1 条@kevinsays · 历史来源1 条@khudonogov · 历史来源1 条@koraykv · 历史来源1 条@kotekjedi_ml · 历史来源1 条@kuberwastaken · 历史来源1 条@kurz_gesagt · 历史来源1 条@kwindla · 历史来源1 条@lafalcemateo · 历史来源1 条@lakshyaaagrawal · 历史来源1 条@larrylv · 历史来源1 条@layoffai · 历史来源1 条@levinstanley · 历史来源1 条@lifeofjer · 历史来源1 条@livekit · 历史来源1 条@lostinlatencyx · 历史来源1 条@lotte_verheyden · 历史来源1 条@lqiao · 历史来源1 条@luciushq · 历史来源1 条@luckeyfaraday · 历史来源1 条@lukaspet · 历史来源1 条@madhavsinghal_ · 历史来源1 条@manassharmahere · 历史来源1 条@markiewagner · 历史来源1 条@marksaroufim · 历史来源1 条@marsxiang_ · 历史来源1 条@maseehg_ · 历史来源1 条@mattshumer_ · 历史来源1 条@mem0ai · 历史来源1 条@mengto · 历史来源1 条@merettm · 历史来源1 条@micahcarroll · 历史来源1 条@michael_chomsky · 历史来源1 条@michaelarnaldi · 历史来源1 条@microsoftai · 历史来源1 条@mike_acton · 历史来源1 条@mikeyyyzhao · 历史来源1 条@minchoi · 历史来源1 条@minimaxagent · 历史来源1 条@minu_who · 历史来源1 条@mkbhd · 历史来源1 条@modal · 历史来源1 条@moritzthuening · 历史来源1 条@moxie · 历史来源1 条@mstockton · 历史来源1 条@mtslive · 历史来源1 条@multimodalart · 历史来源1 条@neelnanda5 · 历史来源1 条@neilrahilly · 历史来源1 条@nickbaumann_ · 历史来源1 条@nirantk · 历史来源1 条@noemititarenco · 历史来源1 条@notjazii · 历史来源1 条@nousresearch · 历史来源1 条@oblomovius · 历史来源1 条@ollama · 历史来源1 条@onlyterp · 历史来源1 条@onlyzhynx · 历史来源1 条@organicgpt · 历史来源1 条@orgrem · 历史来源1 条@p0 · 历史来源1 条@palantirtech · 历史来源1 条@palmerluckey · 历史来源1 条@pandatalk8 · 历史来源1 条@parishilton · 历史来源1 条@patrickcarlyle · 历史来源1 条@patricktoulme · 历史来源1 条@paulg · 历史来源1 条@paulsolt · 历史来源1 条@pbdtokenrouter · 历史来源1 条@pererabinoy · 历史来源1 条@philhchen · 历史来源1 条@pirroh · 历史来源1 条@pjaccetturo · 历史来源1 条@postlive · 历史来源1 条@pranaveight · 历史来源1 条@prathamdby · 历史来源1 条@prince_canuma · 历史来源1 条@pumpkherm · 历史来源1 条@pvncher · 历史来源1 条@qiaoqiao2001 · 历史来源1 条@rajveerbach · 历史来源1 条@randyhaddad6 · 历史来源1 条@rauchg · 历史来源1 条@raveeshbhalla · 历史来源1 条@rayanpal_ · 历史来源1 条@rayfernando1337 · 历史来源1 条@redpoint · 历史来源1 条@ric_rtp · 历史来源1 条@richardsocher · 历史来源1 条@rileybrown · 历史来源1 条@robertvaradan · 历史来源1 条@ronshepherd · 历史来源1 条@rosmine · 历史来源1 条@rthiago · 历史来源1 条@ruben_kostard · 历史来源1 条@runware · 历史来源1 条@rvivek · 历史来源1 条@ryanjunejo · 历史来源1 条@safaricheung · 历史来源1 条@samuelstroschei · 历史来源1 条@sanmking · 历史来源1 条@saranormous · 历史来源1 条@savinovnikolay · 历史来源1 条@scale_ai · 历史来源1 条@scaling01 · 历史来源1 条@sdaily_ai · 历史来源1 条@secscottbessent · 历史来源1 条@seltaa_ · 历史来源1 条@sergiopaniego · 历史来源1 条@servasyy_ai · 历史来源1 条@sethltx · 历史来源1 条@shashankgoyal95 · 历史来源1 条@sherryyanjiang · 历史来源1 条@sherylhsu02 · 历史来源1 条@shl · 历史来源1 条@sighjith · 历史来源1 条@simistern · 历史来源1 条@southpkcommons · 历史来源1 条@sriramkri · 历史来源1 条@sshoaibali · 历史来源1 条@stalkermustang · 历史来源1 条@status_effects · 历史来源1 条@stevencheng · 历史来源1 条@stockanalystpro · 历史来源1 条@suekhim · 历史来源1 条@sultanalfardan · 历史来源1 条@suraj_sharma14 · 历史来源1 条@swisscheese4299 · 历史来源1 条@swmansion · 历史来源1 条@systematicls · 历史来源1 条@teksedge · 历史来源1 条@tftc21 · 历史来源1 条@theahmadosman · 历史来源1 条@themidasproj · 历史来源1 条@theonejvo · 历史来源1 条@therealadamg · 历史来源1 条@timsoulo · 历史来源1 条@tmuxvim · 历史来源1 条@tobi · 历史来源1 条@togethercompute · 历史来源1 条@trackernetwork · 历史来源1 条@trustkerneltech · 历史来源1 条@ttunguz · 历史来源1 条@tuhinchakr · 历史来源1 条@twistartups · 历史来源1 条@ubermenscchh · 历史来源1 条@udayan_w · 历史来源1 条@usefastlane · 历史来源1 条@uzyn · 历史来源1 条@valeriocapraro · 历史来源1 条@vasuman · 历史来源1 条@vdbergrianne · 历史来源1 条@vibeguessing · 历史来源1 条@victoriakimse · 历史来源1 条@victoriawu77 · 历史来源1 条@victortaelin · 历史来源1 条@vikaskansalhq · 历史来源1 条@volchika · 历史来源1 条@walden_yan · 历史来源1 条@warpdotdev · 历史来源1 条@waynesutton · 历史来源1 条@wesroth · 历史来源1 条@whosamberella · 历史来源1 条@xdinodeer · 历史来源1 条@xicilion · 历史来源1 条@xucian_ · 历史来源1 条@yacinemtb · 历史来源1 条@yaojingang · 历史来源1 条@yevr19 · 历史来源1 条@yoheinakajima · 历史来源1 条@yongquanyq · 历史来源1 条@youtubejocoding · 历史来源1 条@yusufg · 历史来源1 条@zachbussey · 历史来源1 条@zeddotdev · 历史来源1 条@zeroxkyle · 历史来源1 条@zhenthebuilder · 历史来源1 条@zicohacks · 历史来源1 条@zixuanli_ · 历史来源1 条@zymazza · 历史来源1 条
13,790 条AI 相关新闻 · 最新在前
10月2日周五
  1. Dongxi 东锡 NLP47

    Tavus 推出 Griffin,号称首个通过视频图灵测试的模型,48% 的实时对话者认为它是真人,此前系统通过率不足 3%,并在 NVIDIA 全双工 AI 视频基准上排名第一。它是首个 Human Interaction Model(HIM)。推文作者借此调侃:用 Agent 干活、Griffin 开会甚至面试,就能同时接成百上千个远程职位。

    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).

  2. Dongxi 东锡 NLP49

    arXiv 更新了面向所有投稿者的 rate limiting 政策,称此举是为公平分配审核时间并支持其员工、志愿者、读者与作者社区。推文作者认为,在 Vibe research 时代,只要有想法就大概率能产出成果,但判定成果的标准已落后于时代,新标准尚无答案。

    引用arXiv.org@arxiv

    arXiv has updated our policy on rate limiting for all submitters. This update was made to fairly distribute moderator time & support the arXiv community of staff, volunteers, readers & authors. Please read our announcement to learn more: https://blog.arxiv.org/2026/10/01/updated-rate-limit-policy/

  3. OpenRouter66

    OpenRouter 宣布 Black Forest Labs 的新旗舰图像模型 FLUX 3 Image 已上线,支持文生图与多参考图编辑,原生最高 4K 渲染。据原模型发布信息,FLUX 3 Image 支持精确多轮编辑、用边界框控制排版、最多 10 个参考图合成图像,商业权重已开放,开放权重版本将在未来几周推出。

    引用Black Forest Labs@bfl_ai

    Introducing FLUX 3 Image. Control every pixel. Make precise multi-turn edits without changing any other pixel. Lay out the image exactly how you want using bounding boxes. Generate in up to 4K to preserve details. Use up to 10 references to compose an image. Commercial Weights available for companies running image generation at scale. Open Weights version of FLUX 3 Image is launching in the coming weeks.

    推荐理由:原文给出 FLUX 3 Image 的多轮编辑、边界框布局和 4K 输出等具体能力,并说明已上线 OpenRouter。

  4. Boris Cherny70

    Claude Code 推出 Mods 功能,可通过提示词自定义 Claude 的行为、UI 和功能。Mods 用几行 TypeScript 编写或由 Claude 生成,随 plugins 分发,可在 CLI 或桌面应用中用 /plugin 安装,也可作为插件分享给他人使用。

    引用ClaudeDevs@ClaudeDevs

    You can now mod Claude Code: - Change how it behaves - Customize the UI - Swap in your own features Write one with a few lines of TypeScript, or have Claude build it for you. Mods ship inside plugins, so you install them with /plugin in the CLI or desktop app. A few examples:

    推荐理由:原文介绍了用提示词自定义 Claude Code 行为和界面的新机制,以及通过插件安装和分享的方式。

  5. Elon Musk39

    Grok @Bot 是一个出色的助手

    引用matt palmer@mattyp

    Grok Bot is now more proactive. What does that mean? Here's one example: I switched flights, but @bot noticed I didn't update my Uber reservation Bot realized, then pinged me to update the reservation *during* my connecting flight I had @starlink, so I was able to change it before I landed and save myself a headache

  6. ARC Prize65

    ARC Prize 公布 Qwen3.8-27B 在 ARC-AGI (Verified) 的成绩:ARC-AGI v2 得分 42.4%,每任务成本 $0.45;ARC-AGI v1 得分 87.5%,每任务成本 $0.22。Qwen 的 chat template 对 low 和 xhigh 推理档位有指引,但没有 medium 档,这或许解释了 medium 档消耗更多 token 却得分低于 low 档。

    推荐理由:ARC Prize 公布了 Qwen3.8-27B 的Verified 成绩与每任务成本,并指出 chat template 缺 medium 档指引可能影响表现。

  7. Emad54

    Tavus 发布 Griffin,称其为首个通过视频图灵测试的模型,48% 与其实时对话的人以为是真人,此前系统通过率低于 3%,并在 NVIDIA 全双工 AI 视频基准上排名第一。Tavus 称其为首个 Human Interaction Model(HIM)。转发者 Emad Mostaque 评论称,能在屏幕另一端完成的工作 AI 能做得更好。

    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).

  8. Chubby♨️42

    来了:大量用户现在报告他们的查询正被路由到 Fable 5.5! - 不带网页搜索的查询现在能返回最新结果。 - 初步 SVG 测试远优于 Fable 5.1。 这只是时间问题。准备好,世界上最好的模型即将发布。

    引用Chetaslua@chetaslua

    🚨 Fable 5.5 is auto routing on web , this is the screenshot it edited for x without even prompted he knows tibo check https://claude.ai see if you are getting routed or not

  9. elvis48

    我觉得 AI 语音缺了一个质检层。 在我构建的大多数应用里,语音听起来已经很棒了。但真正让我在生产环境翻车的,是模型把“Q3”、“v1.2”或某个品牌名读错。 这对人们对语音智能体的感知影响巨大。 @OnepinAI 正在解决这个问题。在你听到之前,他们会检查每一行的自然度、清晰度和发音。 当某个词读错时,它会直接修复那个词,而不是重新生成整行。

    引用Soohyun Bae@RealSoohyunBae

    Your AI voice sounds human. So why can't it say your product's name? A great AI voice reads "Porsche Taycan" as TAY-can. Porsche says TIE-kahn. It guessed from the spelling, and nobody caught it, because nobody listens to line 1,200. Today we're launching Onepin: the production step after text-to-speech. It checks every line of voiceover before it ships using the voices you already work with. Onepin can: ➤ Check people's and product names against a 4-million-word pronunciation dictionary ➤ Spell out prices and dates before the voice speaks ➤ Score every line of audio for naturalness, clarity and word accuracy ➤ Fix the one wrong word in the same voice, without re-rendering the take Works with your voice subscription on @ElevenLabs, @OpenAI, @Google and 30+ more. No phonetic spellings to type. No re-rolls. No switching providers. Free to start, no credit card required. Hear the before and after in the thread ⬇️

  10. Karina34

    一个有趣的结果:Fable 5.1 得分 44.6%,高于 Fable 5 的 37.3%,同时平均少用 33 分钟。这里的进步也意味着从每小时的自主工作中获得更多产出。 大多数智能体运行 8–10 小时,却取得显著不同的分数。下一个有趣的问题是,每多一个小时,每个智能体能获得多少提升!

    引用Thoughtful@thoughtfullab

    PostTrainBench v1.2 is out! A few updates: 1. Cloud GPU support. You can now run the benchmark with identical settings through Harbor + Modal using our new Harbor adapter. 2. New leaderboard leaders. Fable 5.1 takes #1 at 44.6%, followed by Opus 5.5 at 43.8% and GPT-6 (Astra) at 41.9%. 3. Evaluation fixes. Removed BFCL, fixed HumanEval and remote-code scoring, added averaging across multiple seeds, and switched contamination checks to majority vote.

  11. Thariq63

    Claude Code 推出 mods 功能,用户可以改变其行为、自定义 UI 并替换自己的功能。mod 可用几行 TypeScript 编写或由 Claude 生成,随插件分发,通过 /plugin 在 CLI 或桌面应用安装。作者表示软件正变得可塑,希望更多软件具备这种可扩展性。

    引用ClaudeDevs@ClaudeDevs

    You can now mod Claude Code: - Change how it behaves - Customize the UI - Swap in your own features Write one with a few lines of TypeScript, or have Claude build it for you. Mods ship inside plugins, so you install them with /plugin in the CLI or desktop app. A few examples: