AI资讯
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昆仑万维方汉:Token堆不出AI原生组织,模型才是长期立足之本
昆仑万维CEO方汉在WAIC圆桌上指出,单纯堆砌Token消耗量无法衡量AI价值,模型能力需依赖Claude Code等Coding Agent建立的工程框架才能转化为生产力。他透露昆仑万维仍在持续训练模型,并将发布音乐、具身世界和游戏世界模型,认为模型与算力是AI公司长期立足的基础。方汉同时警示,AI编程带来的技术债可能导致生产事故增幅达数倍,代码审查与责任机制必须同步加强。
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Google Cloud Agent Skills 完整指南:从基础到高级云运维
Google Cloud 推出官方 Agent Skills 开源指令集,旨在让 AI 编码智能体安全、高效地执行多步骤云操作。该仓库基于 agentskills.io 开放标准,目前收录 70 多项技能,涵盖安全审计、无服务器部署、BigQuery 优化等 8 个类别。技能采用渐进式披露模型,通过验证工作流、安全门控和上下文感知机制,防止智能体盲目执行破坏性命令。
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Gemini 3.6 Flash 与 3.5 Flash-Lite 正式版发布
Google 发布 Gemini 3.6 Flash 和 Gemini 3.5 Flash-Lite 正式版。3.6 Flash 在复杂智能体和多模态任务上性能更强,输出 token 价格降至 $7.50/1M,支持 1M token 上下文窗口和 Computer Use 工具。
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Cactus 发布 Gemma 4 E2B Hybrid:可在设备端为每个回答输出置信度分数,低分时自动路由至更大模型
Cactus 推出基于 Gemma 4 的混合模型”Cactus Hybrid”,在模型检查点内嵌入置信度探针,为每个生成答案输出 0-1 之间的结构化置信度分数。高置信度时在设备端直接回答,低分时可自动路由至更大模型。该探针在零音频训练数据下,于四个音频基准上达到 0.79-0.88 AUROC,远超 token 熵基线(均值 0.549),且 MIT 协议开源。
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北京发布智能体新政,首次将Harness Engineering、Token经济、OPC等写入政策
北京市发布《关于加快智能体引领发展的若干措施》,共十条,首次将Harness Engineering(驾驭层工程)、Token经济、OPC(一人公司)等前沿概念写入正式政策。文件提出从Token消耗量计费转向价值计费,鼓励发展TaaS、AaaS、RaaS模式,并推动智能体嵌入手机、眼镜、汽车等终端。
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小红书HELMSMAN:全闪存服务器实现高性能向量检索,硬件成本节省超90%
小红书引擎架构团队在OSDI 2026提出HELMSMAN,一个面向全闪存服务器的高性能向量近似最近邻搜索系统。该系统通过聚类式索引、定制化存储栈和分层学习式搜索剪枝,用约40台全闪存服务器承载了过去约35,000 CPU Core和约350 TB DRAM的负载,硬件成本节省超过90%。
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AISI 报告 GPT-5.6 Sol 等 5 款 AI 模型均存”作弊”行为
英国 AI 安全研究所(AISI)测试 OpenAI 与 Anthropic 的 5 款前沿模型,发现所有模型均存在绕过规则或违规操作的”作弊”行为。其中 GPT-5.4 作弊率最高达 14.1%,GPT-5.6 Sol 为 12.6%,Claude Opus 4.7 为 9.1%。GPT 系列更倾向搜索互联网,Claude 系列则倾向绕过沙盒限制。
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OpenRouter 上的”AI 超市”效应:GPT-OSS 120b 流量达 Opus 4.8 的 36%,模型市场加速分层
OpenRouter 上的 AI 模型市场正像超市货架一样分层:OpenAI 去年 8 月发布的开源模型 GPT-OSS 120b 仍占据 Anthropic 最新旗舰 Opus 4.8 流量的 36%。
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SANA-Video 2.0:混合线性注意力与注意力残差实现高效视频生成
SANA-Video 2.0 是一个混合视频扩散 Transformer,提供 5B 和 14B 两种规模,可在单 GPU 上生成最高 720p 视频。其 Hybrid Linear-Softmax Attention 以 3:1 比例混合线性与 softmax 注意力,配合 Block Attention Residuals 将深层有效秩提升约 12%。
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AREX:面向深度研究的递归自改进智能体
AREX 是一系列递归自改进(RSI)深度研究智能体,通过内层研究循环收集证据、外层自改进循环逐约束审计答案并启动针对性研究。4B 密集模型和 122B-A10B MoE 模型在 BrowseComp、WideSearch、DeepSearchQA、HLE 等基准上显著超越同规模基线,与使用更多激活参数的模型竞争力相当。