短视频中的模态错配与原创性归属：Meta 如何用多智能体系统治理上亿视频 — Aditya Gautam
📌 One-Sentence Summary Aditya Gautam 讲解 Meta 如何在超过 1 亿条短视频中检测模态错配与搬运内容：由审查、感知、检索三个智能体分工协作，配合专用小型 VLM 的完整训练链、覆盖全管线的整体评估，以及时空压缩、缓存与元数据剪枝等优化手段实现规模化治理。 📝 Summary Aditya Gautam 介绍了 Meta
部署工程
把模型跑起来的工程实践：推理优化、显存与成本、Serving 架构与基础设施选型。
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Stripe的知识人工智能平台
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Claude Code仅在启用遥感时才读取AGENTS.md[已修复]
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星驿付与慧徕店亮相2026云栖大会，AI生成数字商业无限可能
9月22日至24日，2026云栖大会在杭州盛大召开。云栖大会是阿里巴巴集团的年度盛会，由阿里云协同其合作伙伴与全球客户共同呈现。作为全球顶级科技盛会，大会以“智以致用”为主题，以Agentic AI为核心锚点，串起芯片、云基础设施、模型能力与模型服务、Agentic应用的完整链路，直抵生产方式深层变革。 星驿付与慧徕店作为阿里云AI战略合作伙伴，再度亮相20
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让Token生产更高效：异构混推的关键技术演进与创新实践
商汤大装置异构混推创新实践与技术演进
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汇智智能发布Hellome：国内首个FDE直连智能体服务平台，把AI交付周期压进“周”
企业AI服务迎来平台化交付时代
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蚂蚁密算发布企业级可信智能云服务平台“密算一号”，启动首批定向邀测
2026云栖大会在杭州召开，在蚂蚁密算与阿里云共同承办的“密算织域 融数成智”专题论坛上，蚂蚁密算发布企业级可信智能云服务平台“密算一号”，并启动首批定向邀测。 平台以密态计算为基础，同时连接云上大模型、智能体与算力，核心能力是让企业数据在“可用不可见、可控可计量”的前提下，安全地参与跨机构合作和云上AI应用。企业可通过密算一号按需申请数据、模型和计算能力，
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斑马智能发布端模型AutoOmni2.0，让元神AI更懂“我的世界”
9月23日云栖大会期间，斑马智能发布新一代全模态端侧大模型AutoOmni 2.0-23B-A3B
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DeepSeek新论文公开Agent训练！梁文锋署名
每秒能产生5000+个沙盒
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诺基亚开源AnyJev：免培训层，将任何开放的LLM转变为校准的决策模型
诺基亚的应用研究团队开源AnyJev，这是一个Python库，可以将开放的LLM转化为决策模型。它不需要训练。它针对的是一项常见的制作工作：从固定的集合中选择一个答案，而不是写一个句子。它可以部署吗？是的，它从PyPI安装，在Apache-2.0下发货，并且有transformers [.] The post诺基亚开源AnyJev：一个将任何开放LLM变成校
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零跑汽车携手腾讯WorkBuddy，40+核心业务场景AI提效90%
在零跑汽车，一套覆盖12大模块的冲压模具管理系统，业务人员借助WorkBuddy辅助开发，仅用10个人天、大约两周完成上线，而按传统IT立项流程，这需要约100个人天。 这样的AI系统，零跑整车团队已建成40多个，覆盖软件质量、工程数字化、智能座舱测评、实验室管理等核心业务域。若按传统模式开发累计需1700多人天，采用AI开发模式后压缩至177人天，平均提效
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OpenAI发布GPT-6 Sol和Luna：更便宜50%的API定价和基准
OpenAI发布了GPT-6 Sol和GPT-6 Luna，这两种低成本模型采用与GPT-6 Astra类似的方法训练。Sol的价格为2美元/10美元，Luna的价格为0.10美元/0.50美元。两者现已在API、ChatGPT Work和Codex中提供。它们为长期运行的代理提供了改进的提示缓存。OpenAI发布GPT-6 Sol和Luna：更便宜50%的
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vLLM v0.30.0 已发布
📌 One-Sentence Summary vLLM v0.30.0 已发布，亮点包括混合注意力热路径、DeepSeek-V4.1-Flash 和 Qwen3.8-Flash-Next。 📝 Summary vLLM v0.30.0 已发布，亮点包括混合注意力热路径、DeepSeek-V4.1-Flash 和 Qwen3.8-Flash-Next。这次发布
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在新加坡AI Day上，NVIDIA及其合作伙伴展示了东南亚地区的AI进步
英伟达人工智能日新加坡将于9月1日举行22-23在莱佛士市会议中心举行，为与会者提供机会探索实践培训、专家主导的课程和先进工具，以加速他们在人工智能和高性能计算方面的工作。在此次活动中，英伟达及其合作伙伴展示了东南亚地区突破性的人工智能进步[.]
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华为全新智驾上车，全域L3架构，岚图最强旗舰MPV 42万开卖
纯电120kWh大电池，18.1吨压着照样开
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Airbnb扩大了GPT-6 Astra和OpenAI前沿模型的使用范围
了解Airbnb如何扩大对GPT-6 Astra和OpenAI前沿模型的访问，以帮助工程团队解决错误、设计系统并更快地发货。
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Rollouts 与 Security Review · Cursor
📌 One-Sentence Summary Cursor 推出 Rollouts 和 Security Review 两个机器人，强化代码交付的最后一公里，为拉取请求提供监控与安全检查。 📝 Summary Cursor 推出 Rollouts 和 Security Review 两个机器人，旨在改善代码交付的最后一公里。Rollouts 在每次变更部署时
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GPT-6 的改进提示缓存
📌 One-Sentence Summary OpenAI 为 GPT-6 推出改进的提示缓存系统，默认提升缓存命中率，并提供仪表盘、诊断工具和显式缓存断点等控制手段，帮助持久化 Agent 更快更省地运行。 📝 Summary OpenAI 发布 GPT-6 的改进提示缓存系统，面向需要长时间运行的持久化 Agent。新系统默认提供更高的缓存命中率，对 3
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针对GPT-6的更好的提示缓存
了解GPT-6如何通过更高的缓存命中率、新的诊断、显式断点以及减少延迟和成本的控制来改进即时缓存。
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OpenAI的GPT-6 Sol和Luna将价格降低了一半，但在性能上几乎没有变化
OpenAI通过GPT-6 Sol和Luna增加了两种更便宜的型号，以象征性价格的一半提供前辈的性能，并瞄准了Anthropic更昂贵的产品。不过，独立分析发现实际情报几乎没有增加，而且OpenAI可能没有预见到Anthropic会同时推出Opus 5.5。OpenAI的GPT-6 Sol和Luna降价一半，但性能几乎没有改变文章首先出现在The Decod
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使用Amazon Bedrock上的GPT-6 Sol和GPT-6 Luna为日常工作带来更多智能
GPT-6 Sol和GPT-6 Luna现已在Amazon Bedrock上普遍提供，为您提供更多选项，使智能和效率与每种工作负载相匹配。
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Flash-DLLM：IO感知的KV缓存和并行解码，用于快速、内存高效的扩散LLM
作者：Quan Nguyen-Tri、Mukul Ranjan、Shijiqiang|扩散大型语言模型（dLLM）最近通过支持非自回归文本生成而成为自回归LLM的一种有前途的替代方案。然而，它们的实际部署仍然受到效率低下的推理的限制，这主要是由于缺乏有效的Key-Value（KV）缓存和可扩展的并行解码机制。现有的加速方法通常研究KV缓存
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SWE-Serve：面向生产推理服务的标杆工程
作者：Jennifer Williams、Dave Farris、Jeff Farris|我们引入SWE-Serve，这是一个用于评估生产推理工程任务代理的基准。实现推理功能可能需要协调整个服务堆栈的多个更改，包括模型支持、运行时执行和公共API。现有的基准对生产推理工程的有限覆盖范围：存储库级软件工程基准不提供
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扩大收件箱，而不是背景：从无策略的支架到可重复使用的专业代理
作者：李来珍、李佳瑞、赵娟|大型语言模型（LLM）代理通常处理相关任务流，但标准工具会反复要求模型在每个任务的上下文中重建相同的控制决策。我们研究任务反馈是否可以将循环控制转化为可重复使用的可执行代码，同时保留LLM调用用于特定于任务的语义推理。我们引入Growing Buttons，一种以失败为导向的工具