把Jev整合进 Harness,开源项目拿下黑客松总冠军!
把Jev整合进 Harness,开源项目拿下黑客松总冠军!开源项目mu(μ)在进化酒馆黑客松深圳收官战中夺冠,其将Jev深度融合进Harness,通过35个判定点优化上下文管理与多Agent通信。
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开源项目mu(μ)在进化酒馆黑客松深圳收官战中夺冠,其将Jev深度融合进Harness,通过35个判定点优化上下文管理与多Agent通信。
六天后的 9 月 28 日,MiniMax 上线了 M3.1-Flash-Preview。这是 M 系列的最新模型,百万 token 上下文、原生多模态,在 MiniMax Code 里首发上线,目前也可以通过 API 订阅套餐调用。
百度联合中国科学院计算技术研究所与武汉大学的研究者围绕这一现状,提出答案支撑、内容可信与上下文组织三阶段框架,并结合百度搜索工业实践,梳理了从检索排序、可信度判断、结构化上下文组织到生成后反馈的优化链路。
三星与上海交通大学提出RoboICL具身上下文学习方法,通过冻结GPT-6 Astra模型并在推理时提供少量示范与机器人自身交互记忆,在RoboDojo 30项机器人操控评测中以50.64分全面领先PhysicalRSI等现有方法,并公开了929条可逐布局核查的执行记录及真实机械臂实验结果。
匿名AI模型Space Bunny Alpha(太空兔)近期凭借草图转网页、长上下文与Agent编程能力在OpenRouter和OpenCode平台刷屏并冲上日调用量第一,其分词特征与MiniMax M3.1系列高度吻合但尚无厂商官方认领。
代季峰创立的Naive AI开源首个模型Naive-N0.5-Flash,总参数量309B、激活参数量15.5B,原生支持百万token上下文,面向编程与AI研发任务,由AI参与研发并在论文复现等评测中表现优异,权重与代码采用MIT许可开源。
谷歌DeepMind掌门人首次确认Gemini 4 Pro已进入后训练早期阶段,开发者在实测中发现其新检查点在3D物理模拟、代码生成等任务上表现碾压Opus 5.5,且泄露参数显示其具备1000万Token上下文窗口和极具攻击性的定价,谷歌力争在年底前正式发布。
Anthropic的Opus 5.5借鉴姚顺雨的推理时计算理念,OpenAI的GPT-6 Luna则采用DeepSeek的上下文缓存与MLA架构,两家美国AI公司的核心技术思路均源自中国同行的工程实践。
科大讯飞推出基于全国产算力训练的语音识别大模型Spark-ASR-2.0,依托语音基座大模型Spark-Audio-1.0-Preview,在方言免切换识别、嘈杂环境、上下文纠错和口语规范化等方面均有提升,整体推理成本较Spark-ASR-1.0仅增10%,已上线讯飞输入法并通过讯飞开放平台提供API服务。
开源智能体项目Orbital主张"Context is yours",通过将散乱会话和记忆总结为可迁移的项目记忆,帮助用户拿回被大厂Agent锁死的上下文资产,并配合观猹推出的Tokendance模型钱包,实现DeepSeek、GLM、Kimi等70多个模型用量的透明化管理。