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实时
#模型发布
11月12日周四
  2. IT之家 · AI

    百度李彦宏发布大模型交易所“词元所”：宣称中立可信，为模型提供商打分

    百度李彦宏在百度世界大会 2026 上推出大模型服务平台“词元所”，宣称解决模型选择困难、质量参差不齐的问题。词元所通过全面准入测试、持续质量监测及多维度评分体系确保模型可信度，并为模型提供方打分建立信用档案。上线一个月后，平台已汇聚 100 个供应资源，日均调用 Token 数达 7000 亿。

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  3. 36氪 · AI

    通芯智能创始核心技术团队创业AGI架构芯片，获清华系等基金数亿投资

    通芯智能成立半年完成数亿元种子轮及天使轮融资，创始团队平均芯片从业经验超20年。公司以朱松纯教授提出的CUV认知架构为基础，设计支持向量、张量计算及物理智能的原生芯片，首款定位高性价比推理芯片，端侧对标英伟达Thor系列，云端对标B300系列，计划12月初展开FPGA原型验证。资金将用于芯片流片前的核心架构设计及研发。

  4. IT之家 · AI

    谷歌推出 Gemini Decisions API 快速多模态决策，基于 Gemini Decision 1 模型

    谷歌推出 Gemini Decisions API，由 Gemini Decision 1 模型驱动，可在一次处理中对文本、图像、视频和 PDF 内容进行至多 1000 项判断、选择和评估，延迟 150-250 毫秒，输入价格每 100 万 Tokens 0.10 美元。

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  5. IT之家 · AI67

    谷歌 DeepMind 发布新一代基因组 AI 模型 AlphaGenome 2：从组织预测深入单细胞分析，识别基因表达变异能力近乎翻倍

    谷歌 DeepMind 推出 AlphaGenome 2 模型，能预测 DNA 变异对特定细胞类型的影响，识别基因表达变异能力近乎翻倍至 30%（原 16%），准确预测基因表达变化方向达 43%（原 23%），支持跨模态数据推断，已通过 API 向非商业研究开放。

    同一件事 · 5 家
  6. Hugging Face Daily Papers65

    MACaQ：一种快速、模型无关的校准量化方法

    MACaQ 是一种 MXFP4 W4A4 的后训练量化方法，通过在线激活变换和 Hessian 感知细化独立量化每个线性层，在语言和扩散模型中减少成本同时保持准确性。MACaQ 在 Qwen3-32B 上 vLLM 实现仅增加 2.3% 的端到端开销，比 DuQuant++ 和 MR-GPTQ 的困惑度更低，并在 11 倍更短的量化时间内达到 Llama-3-8B 的最佳困惑度。

  8. Simon Willison

    Google 发布 Gemini Decisions API

    Google 发布了多模态决策模型 Gemini Decisions API，支持文本、图像、音频、视频和 PDF，与 Jev 和 OpenAI 的决策模型类似，但更自信；每百万输入 token 价格为 10 美分，输出免费，比 Jev（4.2 美分/百万 token）和 OpenAI（同价）贵。

    同一件事 · 4 家
  9. The Decoder78

    Google 推出 Gemini Decision 1 与 Gemini Decisions API，单次可处理 1000 个问题

    Google DeepMind 推出 Gemini Decisions API，面向是/否、多选和量表评分等封闭式判断，底层模型 Gemini Decision 1 单次可处理最多 1000 个独立问题，覆盖文本、图像、音频、视频和 PDF。

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  10. MarkTechPost60

    Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2 用于细胞类型特异性变异效应预测

    Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，一个预测特定细胞类型变异效应的 DNA 模型。该模型读取 1 Mb DNA 及目标细胞状态，通过条件序列到功能架构，显著提升单细胞 eQTL 预测性能，在 TenK10K 基准上召回率从 23% 提升至 43%，且无需微调即可适应未见数据集。

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  13. The Verge · AI65

    Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2 模型，解析 DNA 如何影响不同细胞

    Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2 模型，通过分析超过 1 亿个细胞轮廓数据，预测基因变异对不同细胞类型和状态的影响，比前代模型多识别近两倍可改变基因表达的变异

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11月11日周三
  2. Google DeepMind66

    DeepMind 发布 AlphaGenome 2，按细胞类型预测 DNA 变异影响

    Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，这是一个条件化 DNA 序列模型，可针对特定细胞类型或状态预测 DNA 变异对基因表达的影响。

    同一件事 · 5 家

    推荐理由: 官方披露了条件化架构改造与单细胞层面的评测对比，可了解该模型如何把变异效应定位到具体细胞类型。

  3. The Decoder

    Anthropic称AI已削弱英伟达CUDA优势，将AMD芯片切换时间缩短至三天。

    Anthropic宣称通过AI将其AI模型Claude迁移到AMD GPU的时间从数月缩短至三天，几乎无需人工干预，以此打破对英伟达的依赖。该公司表示，AI模型Mythos完成了99%的内核迁移或编写工作，使新硬件能在三天内达到可用性能水平，而传统工程方法需要六至十二个月。

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  5. Hacker News · AI 热帖

    Google SWE 使用 48 个 AI 智能体分析 NASA 雷达数据，72 小时内发现墨西哥未报告的玛雅金字塔

    谷歌SWE使用48个AI智能体分析NASA雷达数据，72小时内发现墨西哥未报告的玛雅金字塔；智能体通过处理1,200 km²的雷达图像，识别出具有直角和锐角的疑似金字塔、广场和蓄水池结构，经墨西哥国家人类学与历史研究所确认该地点未在注册记录中。

  6. IT之家 · AI

    谷歌 DeepMind AI 模型提升飓风预报精度，人类气象专家仍不可替代

    谷歌 DeepMind 的 AI 模型让美国国家飓风中心（NHC）的飓风预报平均提前一天达到原有模型的准确度，并能提前一周识别潜在热带气旋。该模型生成 1000 种发展情景并预测路径、强度和降雨，但 NHC 专家仍需结合实时数据综合判断，因单个模型预测可能大幅调整。NHC 于 2025 年 6 月下旬开始使用该模型，并与 DeepMind 合作研发下一代模型。

  9. IBM Research Blog42

    IBM Research 推进量子计算突破：Starling 框架与关键技术进展

    IBM Quantum Starling计划于2029年推出，将运行包含200个量子比特、1亿量子操作的量子电路。其框架基于2025年论文提出的bivariate bicycle qLDPC量子纠错码，采用模块化设计以实现可扩展性，相比传统架构资源需求降低一个数量级，逻辑错误率相同时仅需约10倍物理量子比特。

  18. Hugging Face Blog

    Tether AI Research 推出 0.8B 参数 BotPsy 模型，用于设备端智能助手和代理工作流

    Tether AI Research 推出 0.8B 参数的 BotPsy 模型，基于 Qwen3.5-0.8B 构建，专为函数调用和代理工作流设计，适合设备端部署。BotPsy 在 6 项工具使用和代理基准测试中优于所有 ≤1.2B 参数模型，包括 Qwen3.5-2B-Think，并在 5 项测试中得分最高，速度提升 2.5 倍，推理效率提升 3 倍。

  23. IT之家 · AI34

    Anthropic 启动 643.5 亿美元 IPO；Claude Fable 5.2 模型登场

    Anthropic 启动最高 643.5 亿美元 IPO，估值 1~1.4 万亿美元；Anthropic 发布 Claude Fable 5.2 与 Claude Mythos 5.2 模型，编码、推理能力提升，输出速度最高提高 30%，成本下降 20%，API 调用费下降 20%。

    同一件事 · 11 家

    各家口径不同：TechCrunch指出Fable的输入价格降至每百万token 8美元；其他报道没有提及价格。

  25. IT之家 · AI

    谷歌最强 VLA 机器人模型 Gemini Robotics 2.5 登场，会系蝴蝶结、已在奔驰生产线上岗

    谷歌推出 VLA 机器人模型 Gemini Robotics 2.5，灵巧度、可靠性、安全性实现跃升，在奔驰生产线上成功率达 96%。该模型测试任务达 200 项，成功率较基线高出 30%-100%，速度提升 20%-30%，适配 Apptronik Apollo 2 等机器人，并采用 ASIMOV-Jailbreak 基准提升越狱抵御率至 99.5%。

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  26. IT之家 · AI

    谷歌迄今最强模型 Gemini 4 Carbon 登场：主打复杂编程、科学研究与网络安全

    谷歌发布了 Gemini 4 Carbon 模型，这是其目前能力最强的推理模型。该模型拥有 1,048,576 个 Token 的统一上下文窗口，标准同步请求最大输出 65,536 个 Token，通过 Long Decode 机制可扩展至 1,048,576 个 Token。

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