现已开放测试。一个协调 agent 拉起专家团队干活,末端还有个审稿 agent 专挑引用和数字的错;算力外包给 AI,原始数据不出本地。
生图仅需 4 秒、每千张约 $0.034;视频模型 Omni Flash 同日首次开放给开发者。
联合 Thinking Machines,用专家标注数据微调开源模型:比前沿最优错误率降 29.8%,推理成本仅 1/14
官方评测显示,高算力挡位下部分任务性能追平 Opus 4.8,标准定价却只要其六成。
企业AI客服已进入并购季,Klarna和阿里256万次对话数据都指向同一个盲点:省了成本不等于解决了问题
Brockman 确认 OpenAI 在研多款硬件;Agent 用户仅约 2000 万,ChatGPT 用户却已逼近 10 亿
戴头盔即可实时解码脑磁信号,字词准确率从 8% 跳到 61%,v1/v2 训练代码与数据集同步开源
Anthropic 工程师的「循环工程」方法论详解:不再手动一句句提示 AI,而是设计一套能自己跑的循环系统
支持 Claude Code 等 9 款 Agent 一键集成,合盖继续跑任务,停工 50ms 内自动释放休眠控制
在已有 MTP-1 投机解码基础上再快 60–85%,靠草稿与验证流水线重叠执行(数据为 DeepSeek 自评)
Every 单人团队运营 5 款产品,核心是每次完成功能后多做的一步:把解法存进系统,让 AI 下次自动避坑
能力数字出了三个版本且哪个都不可信,但可见的作弊行为本身成了安全监控有效的证据
一次出 Sol/Terra/Luna 三档,先限量给可信伙伴、名单已报备美国政府,几周后再广泛开放
模型侧响应约 200ms、总延迟约 550ms;v0.1 仅 192p,演示为预录非实时体验
实验室已验证可制造;性能 +50%、能效 +70% 是相对 2nm 的预测值,非实测
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