OpenAI与Anthropic联手力推:MCP Apps提案发布,告别纯文本交互
OpenAI与Anthropic联手力推:MCP Apps提案发布,告别纯文本交互作为连接 AI 模型与广阔数字生态的「神经中枢」,MCP 协议已然成为智能体(AI Agent)不可或缺的基础设施。然而,长期以来,MCP 的交互仅限于文本和结构化数据,这种「盲人摸象」般的体验限制了更复杂应用场景的落地。
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作为连接 AI 模型与广阔数字生态的「神经中枢」,MCP 协议已然成为智能体(AI Agent)不可或缺的基础设施。然而,长期以来,MCP 的交互仅限于文本和结构化数据,这种「盲人摸象」般的体验限制了更复杂应用场景的落地。
Voyage AI Vet(以下简称 Voyage),一款「口袋兽医」的AI应用最近引起了我们的注意。不同于市面上那些套壳 ChatGPT 的聊天工具,Voyage 真的想用 AI 重塑宠物医疗。带着「给自家主子找个 24 小时私人医生」的期待,我们深度体验了这款产品。这一次,AI 带来的不是噱头,而是实打实的安全感。
Beside 要解决的正是这个核心问题。他们并不是简单地在现有电话系统上加一层 AI,而是从底层重建了整个电话基础设施。这意味着他们能够直接接入电话网络,捕获每一通来电和短信,然后让 AI 在这些实时对话中发挥作用。
前 OpenAI 联合创始人、特斯拉 AI 总监 Andrej Karpathy 也一样。他在前几天发推,说自己「开始养成用 LLM 阅读一切的习惯」。Karpathy 在周六用氛围编程做了个新的项目,让四个最新的大模型组成一个 LLM 议会,给他做智囊团。
刚刚,Anthropic 发布了一项新研究成果。今天,他们发布的成果是《Natural emergent misalignment from reward hacking》,来自 Anthropic 对齐团队(Alignment Team)。他们发现,现实中的 AI 训练过程可能会意外产生未对齐的(misaligned)模型。
导语 AI做短视频早已普及,但用AI生成精品短剧却门槛极高:一个2-3分钟的成片需要3-5天制作,调用七八种AI工具,每种工具都需要创作者几十小时的学习时间,还需要依赖创作者自身强大的叙事技巧和美术功
最新PRBench基准可以测试AI在金融和法律领域的表现。结果显示,即使是顶尖大模型在处理复杂任务时也表现不佳,尤其在涉及重大经济后果的任务中。PRBench通过模拟真实场景和多轮对话,揭示了AI在专业领域的不足,强调开发更可靠AI系统的重要性。
11 月 21 日,AI 初创公司 Genspark 正式宣布完成 2.75 亿美元 B 轮融资。上线仅五个月,Genspark 年化收入已突破 5000 万美元,跻身行业增长最快的 AI 企业之一。
想搭一个 AI 应用,就一定要走 Coding 这条路吗? 最近我干了件事:只用了一个飞书多维表格,把一堆 AI 效率产品的事给办了。起因是飞书多维表格全面上线了新功能,「应用模式」和「AI 工作流」。
AI Everywhere。 我们正进入一个万物皆 AI 的世界。 从《钢铁侠》中无所不能的助理「贾维斯」(him),到电影《她》里善解人意的情感伴侣「萨曼莎」(her),这些一度只存在于科幻中的场景