AI&大模型
模型能力、评测与应用进展
LeCun押注的世界模型，中国一家清华系公司已经做进了机器人
世界模型赛道新看点：千诀隐变量可辨识性方向的研究，比LeCun相近工作早一年，不堆画面预测，主打物理规律与跨本体复用。
永久保留缓存！OpenAI重磅更新，比DeepSeek还久？
AI应用风向标（公众号：ZhidxcomAI） 作者｜毕伟豪 编辑｜漠影 智东西10月21日报道，刚刚，ChatGPT和Codex负责人Tibo宣布OpenAI模型的API服务将提供12小时缓存保留服务选项，Codex和Work登录用户缓存将会永久保留。 这次更新也是Tibo的28天计划中一项重磅升级，在好多天的重置以及小改进之后，Tibo终于憋了个大招出来。 在发布更新之前，Tibo还发文表示看到了一些用户的额度消耗速度异常情况，并…
2 分钟 · 智东西
[AINews] DeepSeek DeepInfer: Open Source SOTA Inference running 155T toks/day/cluster making $22m/day at ~80% margin for a 81 day payback
An open source “bomb” drops from China
30 分钟 · Latent SpaceLATEST STORIES
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[AINews] DeepSeek DeepInfer: Open Source SOTA Inference running 155T toks/day/cluster making $22m/day at ~80% margin for a 81 day payback精选导读
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真机实干，产训一体：具身智能的下一座基础设施，为什么是“实景实训平台”？精选导读
机器人在哪里练，练成后用在哪里？越来越多的探索指向同一个答案：把训练放进真实的工位，这就是“实景实训平台”。据中国信息通信研究院《具身智能训练场研究报告（2026年）》及多家机构测算，训练通用具身模型至少需要千万小时级真实交互数据，而目前全球可用的高质量真机具身语料仅在百万小时量级，相差约一个数量级。若主要依靠专家遥控真机采集，产出往往不过每天数十小时。缺的不是又一间展厅，而是能把采集、标注、训练、部署失败样本再送回去的数据流水线。在…
量智齐飞！4个月9款车落地，轻舟城市NOA击穿10-20万体验天花板精选导读
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一次抓取背后：读懂智能的“计量”，Token经济学如何聚合“算力、模型、语料”？精选导读
质检线上，一台人形机器人从料框里取出平板，送进检测柜；完成检测后，再将成品分流。抓取入柜、多项目质检、成品分拣，机器人与工人同线作业，一气呵成。 一次看似简单的抓取，背后串联起感知、判断与执行。在智元2026年9月公开的具身模型中，一帧画面可编码为24个视觉词元（Token）；相关实验还展示了模型生成连续动作的低延迟能力。但若要算清抓取的成本，不能只数视觉词元，还需综合推理耗时、芯片功耗、执行成功率和设备投入。 这恰好引出智能经济的两…
当Agent“有工号”：从一人一工具到一人一团队，组织如何做好AI时代的分工与协作？精选导读
智能体也开始领“工号”了。8月31日，张江科学之门模力社区，智能体身份码节点管理平台正式上线，30家单位参与节点发放。越来越多的智能体将拥有可识别、可管理的数字身份。 但当Agent从个人电脑里的工具，变成能够跨系统调用、参与业务流程的“数字同事”，一个比技术更现实的问题随之浮现：谁给它派活，谁来验收成果，出了问题又由谁担责？这道题，考验的已不只是智能体的能力，更是组织的管理能力。 图1张江科学之门模力社区，身份码节点管理平台正式上线…
Mistral AI Releases Voxtral 3: Speech-to-Text, TTS and a Voice Agent SDK精选导读
Mistral AI released Voxtral 3, a family of 3 transcription models, 1 text-to-speech model and a LiveKit-based voice agent SDK. Voxtral Small Transcribe 3 scores 2.1% AA-WER, ranking #3 on Artificial Analysis.
双11大促火热开局，千川多重产品助力生意爆发精选导读
双11大促火热开局，抖音电商千川阶段性投放数据正式出炉！平台加码流量扶持，乘方星选、达人营销、智能优惠券等多款产品协同发力，助力商家抢抓大促红利，迎来生意爆发。破百万、破千万商品与店铺规模大幅走高，多重补贴权益持续释放增量空间，为商家带来确定性增长机遇！
AI for the Fortune 2000: How Tenex Builds an AI-Native SDLC — Alex Lieberman & CJ Hess精选导读
Paying for outcomes, building with agents, and the last mile of enterprise AI adoption
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