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实时
10月14日周三
  1. Baseten Blog

    Runway 视频模型在 Baseten 上部署

    Runway 的 Gen-4.5 和 Aleph 2.0 视频生成与编辑模型现在可通过 Baseten 直接部署。用户可以将文本和图像输入转化为视频,并对现有素材进行修改。Baseten 提供安全的单租户环境,支持定制化部署和自动扩展,确保高可用性和合规性。

  2. Replit Blog65

    Replit 推出解决方案合作伙伴计划

    Replit 推出解决方案合作伙伴计划,连接企业客户与系统集成商、咨询公司和机构,帮助客户识别 AI 机会、开发解决方案,并让团队高效使用 Replit;该计划为已有合作经验的解决方案伙伴提供更多支持,并为潜在伙伴提供 Replit 企业功能的认证路径。

  3. IBM Research Blog38

    IBM 将于 2027 年第一季度推出 7 纳米纳米堆叠技术早期研究开发工艺设计套件(PDK)

    IBM 宣布将在 2027 年第一季度推出 7 纳米纳米堆叠技术早期研究开发工艺设计套件(PDK),帮助半导体公司在大规模采用前评估该技术。该套件将提供逻辑功能标准单元库和 SRAM 设计示例,支持布局布线、早期模块级布局和密度与功耗性能特性评估。纳米堆叠技术通过将晶体管堆叠而非并排排列,首次在逻辑晶圆技术层面实现晶体管级别的 3D 布局,与当前纳米片晶体管架构有显著差异。

10月13日周二
  1. LangChain Blog

    LangSmith 新增 AI 搜索功能,通过行为追踪优化大语言模型智能体调试

    LangSmith 推出 AI 搜索功能,支持用自然语言查询智能体行为追踪记录。该功能可搜索用户输入、智能体推理、工具调用及响应等内容,帮助团队发现特定行为模式,如 PII 泄露或用户挫败感等。AI 搜索结合 SmithDB 数据层和决策模型,通过分析标准化轨迹而非原始长文本,实现跨 SDK 的快速高效搜索,优先处理用户消息和智能体回复等关键信息。

  2. LangChain Blog

    ScaleDown 如何通过压缩和提取技术优化长时运行智能体的上下文管理

    ScaleDown 通过压缩和提取技术优化长时运行智能体的上下文管理,其模型在基准测试中比 GPT-5.5 等通用模型便宜 41 倍且快 2.7 倍。ScaleDown 提供四种模型:Summarize、Compress、Extract 和 Classify,分别用于摘要、压缩、提取和分类,支持最多 1M tokens 的输入,并支持图像和 PDF 输入。

10月12日周一
  1. NVIDIA Blog

    NVIDIA 在 OCP 全球峰会上开源 Vera Rubin 架构以助力全球 AI 工厂规模化

    NVIDIA在OCP全球峰会上宣布将NVIDIA Vera Rubin机架和计算托盘设计开源,通过开放NVIDIA MGX架构为系统构建者提供下一代AI工厂基础设施的通用基础。Vera Rubin AI工厂采用第三代MGX机架架构,支持高达250kW的机架部署,扩展了开放架构,增加了可配置I/O端口、无风扇液冷计算托盘、标准电源和冷却接口,并支持19英寸设备。

10月11日周日
10月10日周六
  1. Latent Space

    标准机器人(Standard Bots)如何为可靠执行构建 AI 系统:工业机器人领域的经验教训

    标准机器人(Standard Bots)通过共享基础模型配合演示和微调,为工业机器人开发 AI 系统。其最大模型参数量在数十亿级别,强调数据质量而非规模,并利用客户独特数据解决边缘案例。模型负责感知任务(如机器上下料),传统编程处理运动和逻辑,推理在本地设备运行,以保障工厂等场景的可靠性和实时性。

10月9日周五
  1. AWS Machine Learning Blog

    BlockRun 和 Incarna 如何使用 Amazon Bedrock AgentCore 支付实现 AI 代理按推理付费

    AgentCore 支付让 AI 代理能按需付费,Incarna 用它让代理逐个请求向 BlockRun 付费获取模型推理,BlockRun 为 90 多个模型提供按需计费推理服务。AgentCore 支付通过托管钱包、原生协议处理、基础设施层支出治理和可审计结算,将添加 x402 支持的工作量从数月缩短至数天。

  2. TechCrunch · AI

    Google 将 Gemini AI 推向智能体时代,首期面向企业

    Google 在云服务大会上宣布为 Gemini AI 推出统一智能体,使其不仅能解答问题,还能代表用户完成事务,初期将聚焦企业应用。该智能体可接受目标而非指令,通过自定义技能和工具连接企业内部系统,默认选用最佳模型(包括第三方 Anthropic Claude 模型),未来将扩展至开源及私有模型选择。