跳到正文

全部動態

今日 0 條
10月1日週四
  1. Manus:Blog63

    Manus 2.0 推出 Game Dev,讓無編程經驗者以 AI 製作遊戲

    Manus 2.0 推出 Game Dev,讓沒有編程經驗的人可用 AI 製作並打磨自己喜愛的遊戲。它會為遊戲生成專屬調參面板,讓用户遊玩時即時調整速度、重力、傷害和生成頻率,並可管理、替換及用 AI 編輯素材。Game Dev 亦協助處理多人遊戲的伺服器及部署等複雜工作,讓更多玩家可同時加入遊戲。

9月30日週三
  1. elsewhere:文章42

    心資本韓彥:IPO回暖,中國硬科技的投資窗口在哪裏?|心聲VOICE

    心資本創始合夥人韓彥指出,IPO市場回暖之際,2026至2028年是中國硬科技的投資窗口,但早期資本尚未充分迴流。香港2026年上半年有85宗上市,募資約2,100億港元,同比增長92%,當中74%來自工業和科技企業。他強調,退出渠道恢復令價值實現路徑更清晰;要參與價值創造,投資者需更早建立對企業的理解及與創始人的關係。

  2. elsewhere:文章55

    數據公司個個都太神了

    數據公司估值快速攀升,成立未滿一年的公司中已有 UniPat 估值達25億美元,另有若干家公司估值3-8億美元。數據商透過採集專家解題軌跡,或製作包含任務、運行環境和評分準則的 RL environment,為模型提供訓練材料;文章指出模型公司現時更重視數據交付的速度、數量和供應商關係。這個行業尚無公認驗收標準,模型公司通常先抽檢,再從小額訂單逐步建立合作信任。

  3. Apple Machine Learning Research47

    大語言模型條件控制中的效果與流暢度取捨:系統性研究

    研究團隊系統性比較大語言模型(LLM)在概念注入與移除時的條件控制方法,發現高效引導往往以流暢度受損為代價。Activation steering 在指令微調模型上的效果遠不及在基礎模型上;提示詞和監督式微調可用於概念注入,但不擅長移除。低成本文本指標與成本較高的 LLM 評判分數高度相關。

  4. Hugging Face Blog65

    Open TTS Leaderboard 為多語言文字轉語音與聲音複製提供可擴展評估

    Hugging Face 建立 Open TTS Leaderboard,以客觀指標評估開源、多語言 TTS 模型及聲音複製能力。評估涵蓋 WER/CER、批次推理速度(RTFx)、首段音訊延遲(TTFA)及説話者相似度(SIM),可把單個模型的評估時間由數週縮短至數小時。排行榜不取代人工偏好評選,並設有 Listen 頁籤供用户比較生成音訊及投票;其指標不直接衡量自然度、表現力或聽者偏好。

    推薦理由:排行榜以客觀指標並列呈現語音清晰度、説話者相似度與速度表現,並保留聆聽投票,方便比較多語言及聲音複製模型。

  5. HuggingFace Daily Papers(社區熱門論文)44

    JEPA-TTT:動力學轉變下用於規劃的潛在世界模型持續測試時訓練

    JEPA-TTT 透過在測試期間持續自我監督更新預訓練世界模型的潛在動力學預測器,適應測試時與訓練時不同的環境動力學。在 4 個連續控制環境的 8 種動力學轉變中,JEPA-TTT 均改善規劃表現;經 500 個測試回合後,潛在自回歸預測誤差平均降低 83%,規劃表現較凍結的 JEPA 世界模型提升 153%。

  6. AWS Machine Learning Blog67

    GPT-6.1 Sol 在 Amazon Bedrock 正式開放使用,面向智能體編碼與專業工作負載

    GPT-6.1 Sol 已在 Amazon Bedrock 正式開放使用,面向智能體編碼、電腦操作及專業工作負載。OpenAI 表示,GPT-6.1 Sol 在 DeepSWE v1.1 上匹配 GPT-6 Astra,單項任務成本約為 GPT-6 Astra 的五分之一;其分數亦比 GPT-6 Sol 的最佳結果高 6.4 個百分點,且所用推理力度較低。

    推薦理由:文章列出 GPT-6.1 Sol 在 DeepSWE v1.1 上與 GPT-6 Astra 的任務成本對照,並比較其對 GPT-6 Sol 的分數提升。

  7. Sierra:Blog49

    Sierra 加入 OpenAI Marketplace

    Sierra 成為 OpenAI 新 B2B Marketplace 的首發合作夥伴,合資格客戶可將既有 OpenAI 承諾額度用於與 Sierra 建立智能體。Sierra 按業務成果而非 tokens 計費,Ghostwriter 支援團隊建立、部署及改進智能體。

  8. Google AI:DEV 作者專屬52

    如何以 AlloyDB for PostgreSQL 整合 Jev 模型,實現亞秒級語義篩選

    文章展示如何在 AlloyDB for PostgreSQL 中整合 TypeSafe AI 的 Jev 模型,直接對資料庫資料執行語義篩選與分類。作者以 PostgreSQL 陣列批次處理 50 筆商品,將多項模型評估合併成一次 HTTP 請求;測試耗時約 180 毫秒,逐行使用 Jev 約需 5,600 毫秒,預設模型約需 19,500 毫秒。

  9. a16z:News62

    AI 智能體代為購物,交易收益將流向誰?

    AI 智能體代為購物,可能改變平台、商家與助理之間的客戶關係及訂單導流,重分配廣告和佣金構成的利潤池。平台取態取決於智能體能帶來多少新增需求,以及平台對搜尋發現和客戶關係的收益依賴程度;Amazon 阻擋 Muse,Instacart 和 Shopify 則接入。

  10. AWS Machine Learning Blog51

    Amazon Quick 提示詞工程基礎:通用原則與結構化框架

    AWS 介紹 Amazon Quick 的提示詞工程基礎,整理適用於不同功能的通用原則與可複用框架。文章涵蓋明確具體、提供業務背景、以示例指定輸出,以及 CRISPE、RADAR、ARCHITECT 和 QUEST 等框架,並介紹中繼資料檢索、多角度分析與情境規劃。文中以 RFI 問卷自動化示範 Quick Flow 如何把多工作表資料整理為四欄 CSV,並稱可將原需數小時的處理縮至數分鐘。

9月29日週二
  1. Simon Willison84

    OpenAI DevDay 2026 即時紀錄:發佈 GPT-6.1 Sol、Dots 等產品與功能

    OpenAI 在 DevDay 2026 發佈 GPT-6.1 Sol、Dots 智能體及多項開發者工具與功能。GPT-6.1 Sol 主打接近 Astra 的智能水平,價格為 Astra 的五分之一;Ultrafast 最高達 300 tokens/second,速度快 8x,先支援 Astra 6。

    推薦理由:現場紀錄同時追蹤產品宣佈、示範失誤與後續功能場次,讀者可從發佈內容和實際操作兩方面瞭解 OpenAI DevDay 的產品進展。

  2. Azeem Azhar:Exponential View74

    Anthropic 的 IPO 招股文件顯示收入增長快於成本

    Azeem Azhar 分析 Anthropic 的 S-1 招股文件,指公司收入增長快於成本,並可能於 2026 年轉為盈利。文件列出 2025 年 $8bn 營運虧損及 $42bn 淨虧損,後者受一筆會計費用推高。公司有為期 7-10 年、總額 $518bn 的算力承諾,約 80%(約 $410bn)不可取消;其年化收入預計於 2026 年底超過 $100bn。

  3. Pragmatic Engineer68

    Shopify 為何放棄 React Native、轉向原生開發?

    Shopify 決定藉助 AI 智能體,把所有流動應用由 React Native 遷移至 Swift 和 Kotlin,理由是 AI 已降低為 iOS、Android 分別實作功能的成本。Shop app 已在 12 週內以原生方式推出,Shopify app 正在遷移;團隊以共用測試套件驗證兩平台的商業邏輯,功能須通過相同測試才能發佈。