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Lex Fridman播客精读|AI冲击下,数学家还剩下什么?

Lex Fridman这期拆成了13个主题。嘉宾有三位:华盛顿大学研究流体力学的Steven BruntonMIT做理论计算机的Ankur Moitra罗格斯大学研究数论和Lean的Alex Kontorovich。视频讨论了纳维-斯托克斯方程,黎曼猜想和计算复杂性理论,起因是几周之内,AI 宣称接连拿下了这些领域里悬而未决的难题。三位数学家从各自的专业出发拆解了...

Lex Fridman播客精读|AI冲击下,数学家还剩下什么?
事件进展与其他报道

Regal推出目标导向型智能体,在每一次通话中都配备行为模型与决策模型

企业语音人工智能公司Regal Voice Inc.今日在其平台上新增了目标导向型智能体功能,使使用该平台的企业能够明确通话需达成的目标,并提供两款AI模型以分担实现这一目标的各项工作。这些新智能体旨在解决Regal所称在诸如……之类的通话中普遍存在的问题。文章《Regal推出目标导向型智能体,在每通电话中同时配备“演员”与“导演”模型》首发于SiliconANGLE。

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Kimi额度的问题,Anthropic找到了解决办法

K3.1 Pro发布之后,由于多位用户反馈额度烧得太快,月之暗面紧急发布公告,称“问题出在我们,我们也本应更早修复”,在补偿额度的同时,月之暗面也表示将“减少不必要的子Agent调用和输出长度”。就在模型上线前两天,Anthropic发了一篇文章,标题为《构建Agent:何时该把子Agent折叠回主循环》(Building agents: When to fold subagents into your main agent loop),它所讲的,刚好就是关于子Agent这件事。Anthropic的结论是,通过对比多家企业部署的Claude他们发现,一个带技能的Agent,质量反而胜过了“一群...

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Manus,刚刚悄悄发布了自己的2.0宣言

10 月 26 日,Manus 联合创始人、产品合伙人张涛(网名 HideCloud)最近在自己的公众号「潜云思绪」写了一篇长文,标题叫《用 Manus 改造 Manus》。文章开头是一个让他印象很深的画面。他给工程师提了几条需求和 Bug,过一会儿去看进展,发现对方电脑上开着一排 Codex 和 Manus 的 Session。随便点开一个,输入就是他刚在 ...

Manus,刚刚悄悄发布了自己的2.0宣言
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Edge Sound 获得200万美元融资,助力实体人工智能理解音频

Edge Sound Research Inc. 今日宣布已筹集200万美元新融资,用于构建一种音频基础设施,该设施能够分离出有用的声音,并将其与其他传感器数据相结合,以帮助物理人工智能系统实时理解当前发生的情况。本轮融资由 Stormbreaker Ventures 领投,使公司累计融资额达到900万美元。当…… 该文章“Edge Sound 融资200万美元,助力物理人工智能理解音频”首发于 SiliconANGLE。

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Mirendil 推出其首款模型 Fern 0.1,具备 1000 万令牌的上下文

Mirendil 发布了 Fern 0.1,这是其首款模型,从零开始预训练,拥有 1000 万标记的上下文窗口。该模型面向智能体 AI 研发工作,在 1000 万标记的 RULER 单针测试中取得了 100% 的得分,但在智能体驱动的代码生成方面仍落后于前沿模型。文章《Mirendil 推出 Fern 0.1,首款拥有 1000 万标记上下文的模型》首发于 MarkTechPost。

新闻源配图 · MarkTechPost
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工业智能:制造业的下一个增长机遇

每家制造商都有自己独特的工业智能。有些已形成文档,有些则沉淀在经验丰富的员工的脑海里。试想一位经验丰富的操作员,在换线后准备重新启动生产线。机器的设置固然重要,但了解某种材料的特性、上一班次发生了什么,以及某个看似微不足道的……也同样不可或缺。

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metal:添加 GGML_OP_TOP_K_MASK(#31230)* metal:添加 GGML_OP_TOP_K_MASK 将融合后的 top-k 掩码从 CUDA 后端移植过来:一个网格步进内核先用 -inf 填充输出,然后每行一个线程组将保留单元的掩码值复制到其上。函数常量会剔除某个图中未使用的分数、块以及额外路径。协助者:dsh:llama.cpp/ggml-org/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF(MacBook,M5 Max,128GB)* metal:清理 top-k 掩码内核的格式 协助者:dsh:llama.cpp/ggml-org/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF(MacBook,M5 Max,128GB)**网站:** - **证明文件:** - **macOS/iOS:** - [macOS 苹果芯片(arm64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11927/llama-b11927-bin-macos-arm64.tar.gz) - macOS 苹果芯片(arm64,已启用 KleidiAI)[已禁用](

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您的 AI 智能体也需要一位首席运营官

扩展 AI 智能体的规模,需要将其视作受监管岗位上的员工,制定书面规则、明确职责,并指定一名负责人对其绩效负责。特邀作者、Get Covered 公司首席运营官里克·福尔格曼建议企业:应从由既定规则规范的任务入手,在不同工作流的风险水平下调整其自主权,并在扩大智能体权限之前定期评估成效。

新闻源配图 · Crunchbase AI
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