挖到个巨省Token的开源Agent,还能以复利的方式变现(企业、开发者必看)!
挖到个巨省Token的开源Agent,还能以复利的方式变现(企业、开发者必看)!大家好,我是袋鼠帝。 不知道大家有没有发现,随着AI的发展,token这个东西居然还变得越来越贵了。
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大家好,我是袋鼠帝。 不知道大家有没有发现,随着AI的发展,token这个东西居然还变得越来越贵了。
近日,Meta 曝光的一段内部录音显示: 公司为了训练大模型,正通过监控工具监视员工在电脑上的鼠标和键盘操作。
“Claude 可能比你更擅长从你这里提取出你想要和需要的东西,而不是由你向 Claude 详细指定。”
很多人以为,AI视频的终点是“生成一段让人惊艳的画面”。
机器人操作正在从结构化工业场景走向更开放的真实环境。相比完成单个预设动作,真实任务往往包含更长的执行链条、更复杂的物体交互,以及更多不可控的外部扰动。一次抓取没有完全夹稳、目标物体被轻微碰偏、双臂交接时姿态出现偏差,都可能让后续步骤偏离原本计划。
近日,小红书开始灰度开放Skill上传入口,提出了一个值得认真对待的问题:在 Skill生态中,内容平台究竟扮演什么角色?和大厂推出的Agent平台之间,是竞争关系,还是正在形成某种协作分工?
现在,图灵奖得主 Yoshua Bengio 给出了一份全新的并行方案。他们提出了 GRAM(Generative Recursive reAsoning Models,生成式递归推理模型),把确定性的递归潜在推理变成了概率性的多轨迹计算。模型在潜在空间中进行随机递归推理,每一步都可以采样不同的方向,最终形成对解空间的多路径探索。
本周的 I/O 大会上,谷歌推出了智能体(Agent)时代的全新搜索体验,号称 25 年来对自家搜索引擎的首次重大更新。就在大家满怀期待都开始大用特用的时候,却发现了一系列 bug。
日常聊天可能在不经意间污染个性化Agent的长期记忆,使其在未来任务中偏离用户真实意图。研究人员通过ULSPB基准测试发现,即使无恶意提示,日常对话也可能改变Agent的安全边界。
就在今天,美团龙猫大模型团队突然开源了商用级数字人视频生成模型 LongCat-Video-Avatar 1.5。在权威评测中,它的用户偏好胜率全面超越 Kling Avatar 2.0、OmniHuman-1.5 和 HeyGen 这三个头部玩家,并且直接以 MIT 协议开放,连商用限制都懒得设。