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9月22日周二
  1. 三节课0

    今夜的荣光属于MiMo V2.6。

    今夜的荣光属于MiMo V2.6。 今天凌晨，真的又是一个神奇的一天。 两个模型，直接在今天凌晨同时发布，中路对狙。 一个是延迟了两周，终于出来见人的Grok 4.7。 一个是小米，在前几天的模型训练直播后，终于掏出了他们的MiMo v2.6。 各领风骚十几天，真的不是说说而已。 曾经我说过，大模型在我心里，其实存在一个很难同时满足的不可能三角。 性能、价格、速度。 这就是过去几乎满足不了的不可能三角。 最近GPT-6 Astra应该非常能让大家感受到这种感受了，强是真的强，直接重构了我的很多基建，只要设定好目标，就是你最强的执行工具人。 但是贵也是真贵，慢也是真慢。 我前几天重构底层架构和数据库的时候，几乎一天一个200刀的额度，3个账号轮流干，加上之前送的重置卡，才勉强顶住，后面用了GPT-6 pro+MCP大法，以及部分小任务都降级到GPT-6 Astra low去做，后面才长久了一点，但是还是不太敢放肆用，因为真的贵。 就像这个账号，剩最后3%，我都不敢用。 所以，过去我一直觉得，Grok 4.6刚刚出的时候，我就觉得，他是我心中最符合的，满足我心中这个不可能三角的模型，虽然开

  2. 三节课1

    能生图、能抠图，还能接着改：千问Qwen-Image-2.1开放权重

    能生图、能抠图，还能接着改：千问Qwen-Image-2.1开放权重 专注AIGC技术的专业社区，关注大语言模型（LLM）的发展和应用落地，聚焦LLM及AI技术的市场研究和开发者生态，欢迎关注！* 千问又开放了一款图像模型，这次把透明素材、十图参考和局部修改放到了一起。 9月20日，Qwen-Image-2.1发布并开放权重。它将文生图与图像编辑整合进同一个模型，视觉生成部分为7B参数，原生支持透明图像生成和编辑。 从发布案例来看，这次更新针对的需求相当具体：把几个人合成一张合照，让模特穿上指定的衣服，或者只改照片中的手表、发色和服装。 对于需要反复改图的人来说，比第一张图是否惊艳更重要的，是下一次修改能否听得懂要求、保得住细节。 透明素材可以直接生成，改完还能继续用 Qwen-Image-2.1的一项重要变化，是把透明图像能力整合进生成和编辑流程。 用户可以通过提示词要求输出透明背景素材，不必每次先生成一张完整图片，再找工具去掉背景。生成内容也不限于单个人物或物体，还可以是多个元素组成的透明画面。 素材生成之后，还能继续修改。 在千问展示的案例中，模型可以调整透明背景中主体的表情，也

  3. 三节课1

    编码 Agent 千千万，最懂鸿蒙的来了！刚刚，首个鸿蒙编码大模型发布

    编码 Agent 千千万，最懂鸿蒙的来了！刚刚，首个鸿蒙编码大模型发布 编码 Agent 千千万，但「鸿蒙」编码 Agent 你见过吗？ 刚刚，它来了。 9 月 21 日，华为云码道 CodeArts 面向鸿蒙开发者全面升级。好马配好鞍，华为云专门训练了业界首个鸿蒙编码大模型，用超过一百万条鸿蒙原始素材进行增量训练，深度适配 ArkTS 语言和鸿蒙开发范式。 鸿蒙应用写好了，想在不同设备上看看运行效果？以前，你得打开模拟器管理器，选择设备型号，配置参数，编译、部署，折腾得不得了。 现在，一句话搞定。 在码道 IDE 对话框里输入，「帮我在模拟器中启动当前应用。」 这个鸿蒙专属的编码模型先思考，接着自动识别项目类型，加载 DevEco CLI 的 Skill 技能，然后启动模拟器，构建代码，部署应用。一套小连招，相当丝滑。 一个名为「时历」的传统节气应用，在一台 Mate X7 折叠屏模拟器上运行起来了。 构建耗时，446 毫秒。 换一台设备试试。 这次选个直板机 Pura 90，同一段提示词。和上次一样，码道自动启动了 Pura 90 Pro 模拟器，应用成功运行。构建耗时 313 毫

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    简单讲讲 Agent 的工作原理

    简单讲讲 Agent 的工作原理 现在的 Agent 的产品越来越多，有些主打 Coding，有些事做日常办公，也有些用于情感陪伴，**虽然这些产品的用途不同，背后的工作原理其实都大同小异，便是 Harness 对上下文的自动化编排** 本文则是以原理的角度，给大家讲一下 Agent 工具是如何使用进行上下文编排，让模型一步步把事情做完，然后输出结果的 我尽可能用简单的语言，让大家能看明白** 同时我们也能够看到，模型每次做判断之前，系统具体都在准备什么：前面读过哪些资料，中间拿到什么反馈，后面保留了哪些信息，都可能影响结果？ 模型这一刻知道什么 模型在请求的时候，输出的东西可以先理解为两类： 我有足够的上下文了，我来输出结果 我没有足够的上下文，或者要执行动作，然后调用工具（通过 function call） 比如你问「什么是用户登录」，模型可以利用已有知识回答。但你问「我们网站为什么登录失败」，这个网站的代码、运行环境和报错，就需要另外提供 把报错粘贴进去，模型获得了一条线索。让它检查项目，模型还需要通过工具读取相关代码。即便文件就在当前目录中，也要先找到它，再把相关内容放进请求

  5. 三节课1

    突发｜ChatGPT神秘模型24天速通100+道数学未解难题，搁这刷题呢

    突发｜ChatGPT神秘模型24天速通100+道数学未解难题，搁这刷题呢 悬着的心终于死了。 就在刚刚，OpenAI 宣布成立独立的「数学与人工智能顾问小组」，并请来普林斯顿高等研究院、牛津、剑桥的一众顶尖数学家站台，原因也很简单： 一个从 8 月 28 日开始训练的内部新模型，不到一个月便解决了 100 多道长期未解的开放问题，速度快到连 OpenAI 自己的数学家都来不及验收。 人类数学家苦熬几十年的冷板凳，AI 一个月连掀上百张，这谁顶得住？ 上下滑动查看更多内容 而就在当地时间 9 月 8 日，OpenAI 刚刚高调宣布拿下了「纳维尔斯托克斯方程」——这可是克雷数学研究所列出的七个千禧年大奖难题之一！ 这道题悬而未决几十年，直接关系到物理、气象、工程等多个领域的命脉。 结果 OpenAI 直接搞出了个降维打击的战法：并发调用约一万个 Agent（智能体），在不到四天的时间里海量试错提出解答，最后再用 Lean 定理证明器完成形式化验证。 到了 9 月 17 日，《The Information》更是放出风声，另一道千禧年难题「霍奇猜想」，OpenAI 也已经接近拿下了。 不是哥

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    剪映 AI 改写创作边界：让工具更懂你，也让作品更像你自己

    剪映 AI 改写创作边界：让工具更懂你，也让作品更像你自己 作者*｜*李楠 微信*｜*tqkm1510 剪映的 AI 边界，正不断延展。 在刚刚结束的 2026 剪映 AI 新创作发布会上，剪映发布了全新 AI 能力，让专业创作者和普通用户的创作效率和创作体验，都有了一次明显提升。 一方面是 PC 专业版的升级。这方面的关键词是“提效”。剪映 Hub 是这方面最亮眼的更新。这是个一站式的 AI 创作平台。通过将 AI 创作与多轨道剪辑连接起来，剪映 Hub 让脚本、素材与创作上下文在同一个项目中延续，大大减少了跨工具切换带来的断点与重复操作。 剪映助手 Agent 则进一步介入到专业创作流程，承担起素材整理、粗剪、包装等高频而繁琐的工作。Agent 可根据创作目标规划任务，串联模型、工具和 Skill，并自动运行。用户也可以自定义工作流，把个人的创作经验沉淀并复用在各种专业内容生产场景。 剪映 App 端的 AI 能力也得到强化。这方面的关键词是“省心”。很多普通人都有创作欲望，但怎样发掘创作灵感，又如何一步步通过与 AI 交互，打磨出高质量作品，困住了大家的创作实践。而剪映 App

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    不会聊天、不写文字，Jev为什么突然火了

    不会聊天、不写文字，Jev为什么突然火了 老板说“有个小需求”，你还没来得及回复，旁边已经弹出一个判断：“小需求”真的小吗？否，98%。 如果把Jev拉进工作群，大概就会有下面这番画面。 来源于网络的虚构梗图 笑点来自大家熟悉的需求膨胀。但它恰好点出了 Jev 的定位：它不负责写方案，也不替人做最终决定，而是把“是不是小需求”“风险高不高”“该不该继续”“要不要升级处理”这类原本依赖经验的模糊判断，转成软件可以直接使用的分类、概率和置信度。 TypeSafe AI 新发布的 Jev 不会聊天、不会写文章，也不会生成代码。它只在开发者预设的选项和标准中作出判断。根据 TypeSafe 官方数据，Jev 的端到端响应时间约为70—500毫秒，每百万输入Token收费0.042美元，不收输出费用；每项判断都会附带概率和置信度。 它真正值得关注的地方，不只是AI行业又多了一个模型，而是提出了一种新的分工：大模型负责复杂思考和内容生成，Jev这类模型负责分类、路由、检查与放行。 这种分工能不能成立？本文结合TypeSafe创始人 **Diogo Almeida** 的官方介绍，以及Every、B

  8. 三节课0

    中国影像科技，正在悄悄长出自己的定义权

    中国影像科技，正在悄悄长出自己的定义权 撰文** | 文烨豪 编辑** | 王 潘 对喜欢记录的人而言，出门旅行越来越像一次“搬家”。 相机要不要带？Pocket要不要带？备用电池、充电线、存储卡摊了一桌，每一件似乎都有着非带不可的理由。 一番折腾下来，创作之前，人可能就已经累了。 这是影像设备最丰裕的年代，也可能是创作者最纠结的年代。随着影像品类越分越细，用户不得不面临一道道“多选题”。 换言之，细分品类的繁荣，亦是整合者缺位的体现。那笔本该由行业承担的“整合成本”，被悄悄转嫁给了每一个普通人。 9月21日，vivo发布vivo X500系列，试图改变目前照片、视频、便携难以得兼的现状。 而这背后，既是对影像产品痛点的一次集中消解，更是一次产业逻辑的重构，以及一张“中国影像科技名片”的落定。 ******产品多一重价值，用户少一份负担****** 过去这些年，消费电子领域反复上演同一出戏，即专业设备被智能手机不断收编。 可影像，并没有走完这条路。 尽管卡片相机、DV机的基础记录能力，早已被手机整合，可一旦“记录”被满足，“表达”的需求便开始上移，人们要的不再是“拍到”，还包括逆光之下

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    黄仁勋：AI 时代，企业应该尽可能多付薪酬；宇树科技发布 Dex5-S 灵巧手；OpenAI 新模型 24 天解决 100+ 世界级数学难题 | 极客早知道

    黄仁勋：AI 时代，企业应该尽可能多付薪酬；宇树科技发布 Dex5-S 灵巧手；OpenAI 新模型 24 天解决 100+ 世界级数学难题 | 极客早知道 消息称华为 Mate 90 系列年度旗舰手机将在 9 月 29 日发布 9 月 21 日消息，昨日早些时候，华为常务董事、产品投资评审委员会主任、终端 BG 董事长余承东刚刚宣布，智界 RX 及鸿蒙智行新品发布会定档 9 月 28 日 14:30 举行。 根据此前爆料，华为 Mate 90 系列手机也将在本月发布，但遗憾的是，今天华为并未官宣这款年度旗舰的发布会时间。但博主 @熠熠玩数码 透露，Mate 90 系列发布会将在 9 月 29 日 14:30 举行。（来源：IT 之家） 英伟达员工平均年薪 28.2 万美元，黄仁勋喊话企业「尽可能多付薪酬」 英伟达 CEO 黄仁勋近日接受 CBS News 采访，再次就 AI 时代的利润分配问题公开表态。 他直言，企业不应「尽可能少地支付员工薪酬」，而应「尽可能多地支付」。此番言论正值全球 AI 基建热潮之中，芯片巨头与员工之间围绕利润分配的博弈日益成为行业焦点。 黄仁勋的底气来自英伟

  11. 三节课0

    刚刚，马斯克交卷 Grok 4.7！但这次吹牛吹大了

    刚刚，马斯克交卷 Grok 4.7！但这次吹牛吹大了 AI 圈没有假期。 从 OpenAI、Anthropic 到 xAI，各家巨头仿佛商量好了一样，连夜赶考，集中抢位。假期还没正式开始，基模决战的气氛就已经烘托到位了。 就在刚刚，SpaceXAI 正式发布 Grok 4.7。 官方博客🔗 https://x.ai/news/grok-4-7 官方将其定位为目前最强的编程与知识工作模型。新模型已经进入 Cursor、Grok Build 和 Grok API，也将通过第三方编程工具、模型路由平台与云服务提供。 Grok 4.7 的发布比马斯克最初预告的时间晚了不少。从 7 月下旬开始吹风，到改口「再等几周」，接着压缩到「十天之内」，最后又来了一句「模型还得再调校调校」…… 一鸽再鸽后，Grok 4.7 的发布重点因此显得十分明确。SpaceXAI 没有把主要篇幅放在聊天体验或多模态展示上，而是集中强调长时间执行、自我检查、专业知识工作，以及更有竞争力的价格性能比。 Grok 4.7，把长任务摆上台面 按照官方介绍，Grok 4.7 使用了一个比 Grok 4.6 更大的全新基础模型，强

  17. 三节课0

    刚刚，Grok 4.7 发布！

    刚刚，Grok 4.7 发布！ 刚刚，xAI 正式发布了 Grok 4.7，官方定位是「最强编码与知识工作模型」。 马斯克转推 马斯克亲自转发了团队成员 aksheyd 的推文，后者表示花了大量时间打磨 harness，跟顶尖工程师反复迭代，还特意提到：fast 模式的 tps 快到疯狂。 而 Grok 4.7 的卖点也确实可以用一句话来概括：**同价同速，全面提升**。 先来看数据： 官方跑分对比表 CursorBench 46.3% 01 编码能力是 Grok 4.7 的主战场。 CursorBench 4.0（xhigh 档位）上，Grok 4.7 拿到了 **46.3%**，相比 4.6 的 40.4% 提升明显，也超过了 GPT-5.6 Sol 的 41.7%。 不过 Fable 5.1 仍然以 51.8% 领先。 在 Terminal-Bench 4.0 的提升幅度则更大：从 20.3% 直接涨到了 **38.0%**，接近翻倍，也刚好反超了 GPT-5.6 Sol 的 37.3%。当然，Fable 5.1 的 57.9% 还是遥遥领先…… DeepSWE v1.1 上，G

  20. 三节课1

    刚刚，Claude Code大重构！内部3万Agent管理技术免费开放

    刚刚，Claude Code大重构！内部3万Agent管理技术免费开放 来源 ｜ 量子位 多人云端Coding的时代，来了。 刚刚，Claude Code的项目功能迎来全面重构，原生支持多Agent玩法。 用户下达目标，Claude在云端派生多条Git分支并行干活，写完直接提PR。 此外，A社还新增了共享记忆，保证Agent之间的上下文对齐。 可以说是彻底超进化了，Project不再只是个放提示词和文档的文件夹。 同一时间，在Anthropic披露的最新报告中，也已看到这项能力的上限： 他们内部研发平台，每天同时跑着**3万个AI Agent**，在云端疯狂写代码、调模型、跑测试。 是的，3万个。。。 结果就是，自家核心的AI研发工作，现在已经有整整**26%由Claude主导，来到L4级别。** 半年前，这个数字还不到1%**。 一个人带一个Agent军团，Claude Code大重构 最新亮相的Claude Code Projects重构版，彻底终结了把Projects当「静态资料夹」的时代。 以前的Projects功能，本质上就是个存放提示词和参考文档的文件夹，聊上几轮上下文就乱

  21. 三节课1

    “自掏腰包150-200万供课题组科研使用，每天睡0-2小时”，中南大学湘雅医学院回应教师PPT争议

    “自掏腰包150-200万供课题组科研使用，每天睡0-2小时”，中南大学湘雅医学院回应教师PPT争议 本文来源：小红书、新京报 近日，一张中南大学湘雅医学院在庆祝教师节活动暨优秀研究生导师表彰大会的PPT，在互联网上流传并引发热议。 据PPT内容显示：这位特聘教授自费150-200万供课题组科研使用；每天只睡0-2小时，全年未曾休息一天。 上述细节在互联网上引发争论。 但也有些部分内容的细节让研究生表示感动，如：自费帮助学生住院治疗，用工资补充资助课题组第一位博士生实验经费，以及资助家境困难的博士生等。 同时，该教授还表示，自己将入职以来学校发的所有福利卡、购物券、蛋糕券全部给了课题组学生使用。 9月15日，新京报记者联系中南大学湘雅医学院的工作人员，对方表示：学院官方账号已下架表彰大会相关文章，相关内容系当事教师讲述自己的经历，不存在明显违规或严重不当言论，当事教师也有自掏腰包为学生解决问题。 针对网传“23年未见父母”“每天只睡0-2小时”等内容是否夸大，学校已有专人处理。

  22. 三节课1

    Overleaf-Bib-Helper更新：优化界面、改善检索来源和结果

    Overleaf-Bib-Helper更新：优化界面、改善检索来源和结果 图片 MLNLP社区**是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区，受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。 社区的愿景**是促进国内外自然语言处理，机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步。 在之前我们开源了Overleaf-Bib-Helper：一个增强 Overleaf 功能的用户脚本，支持直接在 Overleaf 编辑器内搜索论文并获取BibTeX内容，避免研究者频繁切换页面、中断写作流程带来的效率降低。 自 v1.2 发布后，我们根据反馈持续改进，并大幅优化了用户体验。具体包括以下部分。 1 **界面和功能优化** 新版本采用 Overleaf 主题配色的全新 UI，相比之前更美观；适配新版 toolbar，入口改为无边框 Bib 纯文字按钮，保留键盘操作焦点提示，并支持布局切换后恢复入口。默认使用 Google Scholar，支持自定义 Scholar 镜像选择、结果分页、排序/年份范围过滤与 DBLP 版本偏好。 同时，支持在界面中直接预览/编辑 BibTeX，并访问论文引用

9月21日周一
  1. 三节课0

    【视觉语言动作】最大微信群

    【视觉语言动作】最大微信群 点击下方**卡片**，关注“**CVer**”公众号 AI/CV重磅干货，第一时间送达 为了方便大家学习最前沿的具身智能，特别成立【具身智能】、【VLA】和【WAM】微信群！ 群里每天推送前沿的VLA技术！ 【VLA】微信群成立！加入具身星球，你将获得： 1. 🤙 VLA技术微信群 2. ❤️ VLA学习路线和综述 3. 🤖 每天推送VLA最新技术 4. 具身智能公司名单（数百家）和高校实验室/教师名单 5. 👀 最新行业动态和行业报告 🔥 限时特惠！赠送最大80元早鸟券，大家快扫描下方二维码或者点击下方链接领券加入具身技术星球学习！加入具身星球的同学还能加入 VLA 微信交流群和【具身智能VIP】微信群（详见文末）！ ▲ 扫码入群 【具身智能】学习路线发布！ 扫描下方二维码加群后，即可领取学习！ 【具身智能】知识星球优惠券链接： https://t.zsxq.com/PgPU1 【具身智能】vip 微信交流群成立！ 还有 vip 微信交流群！已加入【具身智能】知识星球的同学，一定要扫描下方二维码，添加具身智能小助手的微信（微信号：EAI0011），她会拉你

  2. 三节课0

    ICLR 空降A类顶会！投稿破6w

    ICLR 空降A类顶会！投稿破6w 点击下方**卡片**，关注“**CVer**”公众号 AI/CV重磅干货，第一时间送达 **扫描下方二维码，加入CVer学术星球！****可以获得最新顶会/顶刊上的论文idea****和CV从入门到精通资料及应用！发论文/搞科研/涨薪，强烈推荐！** 图片 2026年3月，**CCF 推荐国际学术会议和期刊目录（第七版**）****正式发布！ - **ICLR 首次**被收录，空降A类会议 图片 ICLR 升A，对于需要解决毕业指标的同学会非常利好，所以一定程度上也会增加投稿量。而截止发文，ICLR 2027 投稿ID已经破6w！打破AAAI 2027投稿纪录！ ****ICLR 2027 投稿交流群来了**** **仅限准备投稿的同学加入！扫码下方二维码或者添加微信号：****CVer223****3**，一定要备注 ****ICLR 2027投稿+昵称，**CVer小助手会拉你进入 ICLR 2027 投稿交流群！**交流群是为了方便沟通投稿注意事项、rebuttal及后续开会等事宜，非诚勿扰！最重要：不要泄露个人，论文等信息，不要违反投稿规则。

  3. 三节课1

    ECCV 2026 朱玉可分享：大模型走过的三级跳，机器人正在重演！

    ECCV 2026 朱玉可分享：大模型走过的三级跳，机器人正在重演！ 点击下方**卡片**，关注“**CVer**”公众号 AI/CV重磅干货，第一时间送达 现实就是：做CV、自动驾驶的很多公司、高校团队、教授和学生都纷纷转向“更大市场（更大饼）”的具身智能。 特别成立【具身智能】微信群： ▲ 扫码入群 转载自：AI科技评论 为什么预训练之后，必须靠强化学习？ 作者丨吴思梦 编辑丨岑峰 幸丽娟 “九”是一个奇特的数字。 但丁用它筑起九重天，通信工程师用它衡量交换机的可靠，航空与核电用它一层层划出安全的边界。九是极限，也是门槛；是圆满，也是最后一道窄门。 到了九月的马尔默，朱玉可把机器人也推进了这套语言：**march of nines，向九个 9 进军。** 会动的机器人很多，可靠的很少。 一个模型如果在每个任务上只能做到 50%、60%，听起来已经相当聪明。但放进真实世界，它和 0% 其实没有太大区别，因为二者都无法交付。 9 月 9 日，瑞典马尔默。ECCV 2026 的 workshop 日，Malmömässan 与 Malmö Arena 两座场馆，被切成几十个并行的房间。

  4. 三节课1

    突发！GPT-6 Astra取得哥德巴赫猜想重大突破

    突发！GPT-6 Astra取得哥德巴赫猜想重大突破 点击下方**卡片**，关注“**CVer**”公众号 AI/CV重磅干货，第一时间送达 ****添加微信号：CVer2233，小助手拉你进群！**** **扫描下方二维码，加入CVer学术星球！****可以获得最新顶会/顶刊上的论文idea****和CV从入门到精通资料及应用！发论文/搞科研/涨薪，强烈推荐！** 图片 转载自：新智元｜编辑：Aeneas 大卫 数学界重大突破！ 就在最近，GPT-6 Astra又在哥德巴赫猜想上取得新进展了。 网友Captain Sude宣布：Astra已成功证明了关于刘维尔函数的一项类哥德巴赫猜想！ 具体来说，它无条件证明了哥德巴赫猜想的Liouville弱形式。更惊人的是，跟我们的想象不同，这一次，Astra并不只是靠着大力出奇迹的算力碾压——它做出l非常优雅的逻辑推理。 并且，这个证明现在已经通过了Lean 4的形式化验证。 摘不下的明珠** 在这之前，哥德巴赫猜想这个幽灵，已经折磨了人类数学家近三个世纪。 1742年，哥德巴赫在欧拉的信中提出这个猜想：「任一大于2的偶数，都可以写成两个素数之

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    重磅！从 Agent 开发到 Agent 算法，进阶指南来了

    重磅！从 Agent 开发到 Agent 算法，进阶指南来了 Datawhale干货 作者：郭子扬，东南大学研究生**** 前几天，和朋友讨论了一个有争议的问题：agent开发和agent算法有什么区别？这应该也是很多人找工作关心的点 我理解是，把一个agent从0快速做到60是开发，做到80并不断追高就是算法 在这个迭代过程中，不能只靠自己视角下定义的过程指标来判断效果，最终还是要接受上线后的真实业务指标检验。但上线验证周期长、成本高，不可能每次迭代都等线上反馈。所以需要构建离线 Benchmark，尽可能对齐线上效果，用快速的离线评估来指导先验策略迭代。最后再上线获取真实后验，反过来修正和补充新的先验策略 所以我认为，一套相对完整的Agent业务迭代方法论是：Benchmark → 策略 → 上线 从一个 make sense 的方案，到真正 work，再到足够 solid，中间还有很多方法论，后面慢慢展开 01 Benchmark：很多算法实习生的第一份工作 很多算法实习生的第一份工作，就是把 Benchmark 做 solid。比如审今年ICLR的论文，这个判断标准天然主观很模

  6. 三节课0

    最新 Jev 模型怎么玩？全网22个爆火玩法！

    最新 Jev 模型怎么玩？全网22个爆火玩法！ ↑ 点击**蓝字**关注极市平台 作者丨Datawhale 来源丨Datawhale 编辑丨极市平台 极市导读** Jev 模型近期爆火，本文梳理了最新 Jev 模型在全网走红的 22 个玩法，并讲清了它的三种接入方式——官方控制台、OpenRouter / Vercel 聚合网关，以及官方 Skills 技能包，适合想快速上手这款低延迟决策模型的读者。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 Jev这周彻底爆火。创始人Diogo Almeida是前OpenAI研究员，参与过InstructGPT和RLHF，也就是ChatGPT早期对齐技术的核心成员。他这次做出来的Jev，不写长文、不聊天、不写复杂代码，只做一件事，帮你做快速决策。玩游戏时挑下一步往哪走，跑流程时判断哪条规则适用。每百万输入token 0.042美元，输出token免费，有人叫它AI界的蜜雪冰城。 发布不到一周，社区已经跑出二十多种用法。看着很多，底层逻辑完全一致，把眼前的情况拆成有限几个选项，交给Jev挑一个，程序拿了结果接着跑。 01 爆火的Jev到底是什

  7. 三节课1

    复赛名单公布｜2026长三角（芜湖）算力算法创新应用大赛进入复赛阶段

    复赛名单公布｜2026长三角（芜湖）算力算法创新应用大赛进入复赛阶段 ↑ 点击**蓝字**关注极市平台 编辑丨极市平台 " 经评审专家多维度综合评审，复赛入围团队名单正式公布。 2026长三角（芜湖）算力算法创新应用大赛围绕产业真实场景与实际需求，设置12345热线工单智能生成与转派辅助智能体、文旅活动运营智能体、企业虚拟销售客服数字人、具身智能多模态数据质量检测算法等赛题，吸引了一批来自企业、高校及开发者团队的优秀项目参与。目前，初赛评审工作已顺利完成。 经评审专家从方案创新性、技术能力、场景理解、应用价值及落地可行性等维度综合评审，现正式公布复赛入围团队名单。 01 SHORTLIST 复赛入围名单 01｜12345热线工单智能生成与转派辅助智能体 02｜文旅活动运营智能体 03｜企业虚拟销售客服数字人 04｜具身智能多模态数据质量检测算法 以上名单排名不分先后，最终参赛情况以组委会通知为准。 02 SEMIFINAL · NEXT 从“方案”走向“实战”，复赛正式开启 进入复赛后，各赛题将进一步围绕实际开发、平台验证、Demo运行及场景应用能力展开比拼。 智能体赛题团队将在指定平

  8. 三节课0

    CoRL 2026 高分开源｜地平线&中科院等提出 Anchor3R：仅用 48 帧训练直推万帧视频，动态锚点让局部重建“接力”成公里级地图！

    CoRL 2026 高分开源｜地平线&中科院等提出 Anchor3R：仅用 48 帧训练直推万帧视频，动态锚点让局部重建“接力”成公里级地图！ ↑ 点击**蓝字**关注极市平台 编辑丨极市平台 极市导读** Anchor3R 以当前帧为"瞬时锚点"预测窗口内相对位姿与局部点图，经 Pose-Query Transformer 解耦图像特征与位姿推理，再以显式位姿图累积测量、结合回环运动平均优化全局轨迹，在 KITTI/VBR 上将平均 ATE 较 LingBot-Map 降低约 36%。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 论文标题：**Anchor3R: Streaming 3D Reconstruction with Transient Anchors for Long-Horizon Visual Mapping 作者：**Peilin Tao, Chong Cheng, Yuansen Du, Caiwei Song, Zhengqing Chen, Xiaoyang Guo, Wei Yin, Weiqiang Ren, Qian Zhang, Hainan

  9. 三节课1

    刚刚，华为鸿蒙编码大模型来了！一句话生成鸿蒙应用与元服务

    刚刚，华为鸿蒙编码大模型来了！一句话生成鸿蒙应用与元服务 1100万鸿蒙开发者的痛点，华为云码道要用三大能力破解。** 作者 |**李水青 编辑 |**心缘 智东西9月21日报道，今日下午，华为云码道CodeArts代码智能体面向鸿蒙开发者进行升级，上线**鸿蒙编码大模型、码道鸿蒙智能体、鸿蒙开发者实践中心**三大核心能力。 这是全球**首个且唯一专为鸿蒙生态打造的AI编码智能体**，有望解决超1100万鸿蒙开发者的痛点。 华为公有云总裁胡玉海谈道，华为云码道CodeArts代码智能体凝练华为多年研发经验，面向鸿蒙生态，华为云推出新模型、新工具、新实践，为鸿蒙开发者一站式打通“从想法到上架”全流程。 在现场实时演示中，相关负责人现场演示鸿蒙编码大模型生成鸿蒙应用与元服务。可以看到，鸿蒙编码大模型及相关智能体支持**复杂任务编程、增量开发及多模态编程**，适配鸿蒙系统功能并能快速部署手机等设备，比如能生成**“支持鸿蒙系统隔空操作的手机游戏”**，验证了其端到端开发能力与稳定性。 01******.*** 鸿蒙编码大模型来了** 融合超百万鸿蒙原素材** 鸿蒙编码大模型依托华为云鸿蒙增强

  10. 三节课1

    一文看懂昇腾超节点：AI Infra已进入系统工程阶段

    一文看懂昇腾超节点：AI Infra已进入系统工程阶段 超节点成必然选择。** 作者 |**陈骏达 编辑 |**漠影 AI大模型竞赛，正在进入新的量级。海外，十万亿参数的大模型已经逐步变成现实；国内，数万亿参数的大模型也在加速追赶。为了训出真正的SOTA模型，算力集群从万卡走向10万卡已成为标配。 然而，一个尴尬的现实是：**卡越堆越多，真正被利用起来的算力，却没有同步增长。**华为的仿真数据显示，在10万卡集群中，卡间通信可能**消耗了40%以上的训练时间**，算力利用率（MFU）往往**不到30%**。也就是说，大量昂贵的算力，并没有真正用于计算。 对于训练周期以月计算的前沿大模型而言，MFU每提升几个百分点，都可能意味着数天的训练时间差，以及数千万元甚至上亿元的算力成本变化。 为解决这一挑战，有越来越多的厂商把目光投向一种新的算力组织方式——超节点。与传统集群把计算卡分散在大量服务器中不同，超节点试图通过更紧密的互联、统一的内存空间和更低的通信时延，把数千张卡组织成一个逻辑上的整体。 日前发布的昇腾960超节点，正是这样一套面向10万卡时代的超节点工程化方案。 01******.

  11. 三节课0

    新 Mac mini 首发实测：我的第一台「多 Agent」电脑

    新 Mac mini 首发实测：我的第一台「多 Agent」电脑 从今年 4 月开始，Mac mini 就逐渐成为「AI PC」的代名词。 Mac mini 除了被个人消费者疯抢，在企业市场同样供不应求，就连 OpenAI 都要买上数万台 Mac mini 和 Mac Studio 来进行模型的训练，Anthropic 也在亚马逊 AWS 上租赁大量的 Mac 服务器。 AI PC 的竞争，也开始从「能不能跑模型」，转向「能不能长期让 Agent 在这台电脑上工作」。 LM Studio Bionic、设备端模型、AI 智能体、exo 集群都成了 Mac mini 的主打。苹果甚至直接把新 Mac mini 描述为一台可以「全天候」运行智能体的桌面电脑。 6999 元起，16+256 的 M6 芯片，一台最低配的 Mac mini 到手，你会拿它做点什么。 APPSO 也拿到了一台 M5 Pro 的 48GB + 2T 的新 Mac mini，这台 Mac mini到手需要 25749 元，或者免息分期 24 个月，每个月 1073 元。 说实话，这一点都不 Mini。 但如果看这一年

  12. 三节课1

    腾讯 Marvis 官宣升级 AI 管家：最懂你电脑的 Agent 来了，独家一手实测！

    腾讯 Marvis 官宣升级 AI 管家：最懂你电脑的 Agent 来了，独家一手实测！ 内容编辑丨特工小花 特工小天** 内容审核丨特工少女** 今年 5 月到 9 月，一场声势浩大的 Agent 大战在国内打响： 百度、腾讯、阿里、字节，各家轮番登场，你送积分我送会员，恨不得把所有打工人的电脑都塞满自家的 AI 助手。** 图片来自 @赛博禅心 评论区 热度过后，我发现一个很现实的问题：电脑里装了一堆 Agent，磁盘快满了，风扇开始狂转，桌面上多出几十个临时文件，结果我想找上周一个 Skill 解读的文章内容的原始文件，翻了十分钟愣是没找到。 Agent 们在前面拼命干活，但下载，干完之后留下的一地鸡毛，没人收拾。** 9 月 20 日，腾讯在北京开了一场闭门沟通会，正式宣布：旗下操作系统层级的个人 AI 管家 Marvis，从 AI 助手升级为 AI 管家。 Marvis 业务负责人蔡建涛说：**用户把我们当管家用，那我们就努力做好一个管家。** 这句话背后有个有意思的故事。Marvis 在 5 月 20 日全量上线的时候，团队给它的定位还是「个人 AI 助手」。但四个月下来，

  13. 三节课1

    3D 片场+ GPT‑6 Astra出片，TapNow 把 AI 视频工作流接起来了

    3D 片场+ GPT‑6 Astra出片，TapNow 把 AI 视频工作流接起来了 做 AI 视频，你是不是也经常遇到这种情况。 人物明明要放在左边，生成后跑去了右边。想让镜头慢慢往前推，出来却换了个角度。 虽然现在做个视频对比以前已经简单很多了，但是想通过提示词或加参考图，来精准控制人物站位，空间关系、镜头转场运镜这些，实际操作还是挺难的。 今天行者带大家换个做法。用**TapNow 的 3D 片场**，先把人物和道具摆好，再让摄像机走一遍。哪里挡住了，镜头推到哪儿合适，先在预演里看清楚，然后再去生成正式视频。 这个 30 秒的视频，是先在 3D 片场预演的。 成品如下： 📌 本文看点 01 搭出 3D 片场 02 两个关键帧推进 03 白模预演做参考 01 PREPARE 先把要用的素材放好 打开 TapNow，新建项目，进入CreativeOS 画布，把人物参考图和场景素材放进来。我在 3D 片场做好了一个建模预演视频，可以用参考视频的方式，在视频描述中引用。 这次就拿一个具体镜头来带着大家怎么操作，不用先学一整套 3D 建模，小白也能轻松上手。 在画布中新建一个3D 片场。

  14. 三节课0

    VC追着投的RSI究竟是什么？姚顺宇、施天麟与清华/上交的教授们给出了回答

    VC追着投的RSI究竟是什么？姚顺宇、施天麟与清华/上交的教授们给出了回答 文｜王欣逸 编辑｜张雨忻 RSI（递归式自我改进）火的一塌糊涂。 周六，上海西岸，汇聚了一批最聪明的人类大脑，以及试图让AI也获得聪明大脑能力的人。 大洋彼岸，数月没有露面、宣称Gemini 3.8 Flash是“RSI的一大步”的姚顺宇，正在电话那头等候；成立半年估值46.5亿美元、押注AI自进化的硅谷创业公司Recursive Superintelligence，其联合创始人施天麟，也加入了这场讨论。 他们为了一个共同的命题而来：资本涌入的RSI赛道，正在发生着什么？ RSI，Recursive Self-Improvement，成了今年年中以来最热门的话题，它指的是AI能够自我改进自身，能主动从写代码、跑实验，到调整架构、优化权重，甚至自己给自己找新的目标。 在场绝大多数是研究员，来自各个大厂、高校与实验室，也有不少知名投资机构、FA、孵化器到场。我们也全程参加了这场长达五个小时的活动，一些畅想、一些争议，反复在会场出现。 大家正在畅想一个人类不用in the loop的终局，即人类无需介入模型自我改进的

  15. 三节课1

    清华初创&UIUC学者用7B模型在预测市场上自我蒸馏，跑赢GPT-5.6和Opus 5

    清华初创&UIUC学者用7B模型在预测市场上自我蒸馏，跑赢GPT-5.6和Opus 5 机器之心发布 在社会变化的洪流中，LLM 能不能不断修正自己对社会的认知？ 伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校（UIUC）的研究者在名为 Social World Model（ICML 2026:https://arxiv.org/abs/2606.11482）的框架中提出并初步探讨了这一问题。他们以Polymarket 和 Kalshi 等预测市场为天然检验场，观察当突发新闻降临时，市场参与者的信念将如何发生偏移。 但这只是第一步。UIUC 联合来自清华的初创团队 Astraculum 决定发起一项更硬核的挑战并获得了一些初步结果：LLM 的认知更新，能否不仅停留在 “训练时（Train-time）” 阶段，而是真正延伸到 “部署（Deployment-time）” 阶段？ 换句话说，当 LLM 被置于持续流动的市场数据与实时新闻中，它能否根据不断到来的真实反馈持续学习，让今天经历过的市场变化，真正改变它明天的判断？为了验证这一点，联合团队在长达 390 天的真实数据上进行了滚动训练与持续回测。结果

  16. 三节课0

    这次，Token要直接发给学生，每人30万元

    这次，Token要直接发给学生，每人30万元 编辑｜张倩 「我有个个人观点，如果手上没有付费 Token 的同学，就要立即退学」。 今年开学季，南大副教授蒋炎岩的这句话在社交媒体上迅速刷屏，相关话题还冲上了知乎热榜。 当然，这句话并不能只看字面，蒋教授只是用一种略为夸张的方式给同学们提个醒：Token 已然成为 AI 时代的实验耗材，每个学生都得有，也得会用。 这边蒋教授刚对着学生喊完话，大洋彼岸，斯坦福大学教授李飞飞就给大学校长敲响了警钟。 她在转发 OpenAI 最新的研究效率数据时写道，研发世界正在分裂成「Token 充足的研究」和「Token 匮乏的研究」。在最顶尖的 AI 公司和新型研究机构里，研究者的能力正在被大量 AI Token 放大。而大学科研未来怎么办，已经到了值得所有大学校长认真思考的时候。 两个人喊话的群体不同，但背后其实是同一件事：AI 正在重新定义科研资源。 过去我们说一个实验室资源好，想到的可能是 GPU、服务器、实验设备…… 现在，检索文献、设计实验、找失败原因、探索新思路…… 样样离不开 Token。甚至有人说，Token 就是 AI 时代的笔和纸，应

  17. 三节课1

    汉化组，可能是世界上最不怕AI冲击的一群人。

    汉化组，可能是世界上最不怕AI冲击的一群人。 前段时间，我刷到一篇文章说，在AI的冲击下，字幕组要死透了。 文章里写了版权、官方字幕和AI给字幕组的生存空间带来的挤压，读完之后我开始好奇一个问题。 当观众打开视频，一键AI就能直接配好中文字幕，打开漫画，AI也能直接翻译图片，那些做汉化的字幕组、漫画组，会怎么看待这件事？ 于是，我陆陆续续找了一些做汉化的朋友聊了聊，做字幕和漫画汉化的都有。我原本以为，大家会担心自己被替代，会有些抵触AI工具。 但聊完之后，和我预设的完全不一样。我甚至觉得，这批人可能就是世界上少数最不怕受到AI冲击的那一批人了。 先说Eliza。 她喜欢堺雅人，就是下面这位演员，可能很多朋友也看过他主演的《半泽直树》、《胜者即是正义》。 按Eliza的说法，堺雅人之前有两年在家带娃，很少露面。 没有新的节目，之前做综艺字幕的老粉也就慢慢散了。后来有了新综艺，已经没人接着做了。 而Eliza自己的日语，按她的说法，属于多邻国水平。 字幕等不到，自己也翻不了。她就开始抓壮丁，线上线下到处找人。 “我因为不会日语又很想看新的综艺，就开始抓壮丁。” 一开始只有3个人，后来陆陆续