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9月17日周四
  15. 三节课1

    我和媳妇，想在家里做一场 AI 教育实验

    我和媳妇，想在家里做一场 AI 教育实验 AI发展这么快，我女儿9岁多了，我一直在思考一个问题：在学校学习之外，怎么让她学会借助AI主动探索，更好地适应未来？ ㅤ 这里面有两个核心要点： 1. 1.孩子要能非常有兴趣，自己去主动提问和探索； 2. 2.不能只是玩，还要能用AI来提高学习效率。 ㅤ 周末和媳妇商量后，她也欣然同意，我们之前也一直用学练机给孩子学习，但功能都很传统，于是这次拿出最近猛猛更新的豆包爱学来做了实际的尝试： （媳妇带着娃在用豆包爱学理解数学错题） 正好今天豆包爱学功能全面升级，大家可以也可以看一下官方视频了解下： 从结果来说，孩子学习的体验比过去的传统学习方案，有了一个巨大的飞跃，各位家长们，有福了！看几个很典型的Case： ㅤ 01 从一道错题讲解开始 ㅤ 孩子现在上四年级，开学的数学第一单元上来就是给了我当头一棒。75分！看的老父亲那个脑血上涌。。。 ㅤ 打开豆包爱学，打开摄像头拍摄错题，可以看解析，再往下一滑，嘿嘿，进入AI老师1v1，这个很黑科技，到最后再来添加到错题本就行： ㅤ 黑科技在哪呢？给大家录一段屏看看： 这，是不是相当有AI老师的风范，并且在整

  20. 三节课1

    刷新全球权威基准测试纪录！这家国产厂商在AI存储布局有多深？

    刷新全球权威基准测试纪录！这家国产厂商在AI存储布局有多深？ AI存储进入全流程竞争。** 作者 |**杨京丽 编辑 |**李水青 智东西9月17日报道，9月1日，全球权威AI性能评测组织MLCommons发布MLPerf Storage v3.0基准测试榜单。**焱融全闪AI存储F9000X**在多项基准测试中拿下**第一**，充分验证其在极限AI训练负载下对高速网络带宽的**高效利用能力**。 ▲数据引用：MLPerf Storage Benchmark v3.0 Suite Results 2026 随着AI产业从模型训练走向规模化推理，存储系统需要处理的数据和承担的任务也在增加。训练阶段，**存储要持续向GPU供给海量数据**，还要快速保存和恢复模型 Checkpoint；推理阶段，系统又要**管理不断膨胀的KV Cache**。单一的高性能存储产品已经难以覆盖AI全流程需求。 围绕AI的训练与推理场景，焱融已经构建起一套较为完整的**全栈AI存储方案**。F9000X的测试成绩充分验证其**训练侧**能力：本次MLPerf Storage v3.0新增KVCache测试用例，

  21. 三节课1

    50万份文档、6万名员工：WPS如何把AI真正送进制造业一线？

    50万份文档、6万名员工：WPS如何把AI真正送进制造业一线？ 企业AI下半场，拼的是数据和上下文。** 作者 |**江宇 编辑 |**漠影 一家船厂手里，压着近50万份研发制造文档；一名船舶设计师要从新手长成能独当一面的专家，往往需要十年以上。 2026年下半年，腾讯WorkBuddy、阿里千问办公、字节豆包工作几乎同时把企业级Agent推到台前。加上长期深耕办公场景的金山办公，国内AI办公“四强”的竞争版图已经基本成形。 但企业级Agent的一大卡点，并不是模型不够聪明——而是它们能不能读得懂这50万份图纸、那200余本规范，以及老师傅脑袋里没写成文字的判断标准。 这正是金山办公带着WPS Comate切入的战场**。做了38年文档的WPS，把企业AI的胜负手押在了一件看似不起眼的事上：**把企业几十年积累的数据、流程和“黑话”，整理成AI真正读得懂的上下文。** 发布会过去一个多月后，我们和**金山办公高端制造业总经理于叶舟博士**聊了聊。沿着中船动力、黄埔文冲、奇瑞等真实案例，一条企业级AI更清晰的竞争主线也浮出了水面： 企业AI越往高价值、高难度的业务里走，越绕不开上下文。*

  22. 三节课1

    OPPO 姜昱辰：大模型的差距越来越小，AI 手机的差距才刚拉开

    OPPO 姜昱辰：大模型的差距越来越小，AI 手机的差距才刚拉开 小布、ColorOS 17 与「AI 硬件」 作者｜张勇毅** 编辑｜郑玄** 「以意图驱动的手机就是 AI 手机。用户说一句话，手机就能把事情办了，不需要再打开 APP、反复点击。」** 这是 OPPO ColorOS 智慧产品研发总监姜昱辰，给 AI 手机下的最新定义。她也用这把尺子量了一遍市面上的产品，包括 OPPO 自家的，结论是现在没有一台手机可以称为 AI 手机。 但做出这样一台手机，正是 OPPO 的目标。 如果按姜昱辰的标准，这个行业连及格线都没碰到，那过去四年各家砸下去的东西，未来会如何在手机体验上体现出差别？ OPPO 的答案可以压缩成一句话：不去和大模型公司争云端的模型，把核心能力压在端侧。 它要的是把手机做成一个真正的 Personal AI：先理解你、记住你，再由 AIOS 和 Agent「主动」替你把事情办掉。 01*** 战略选择****** 这套东西的骨架，是 OPPO 去年公布的三大技术战略：记忆是核心，端侧模型是基础，AIOS 是运行层。三层叠起来，组成了 OPPO ColorOS 的

  23. 三节课0

    我用 Vidu S2 找来「乔布斯」，跟他聊了聊 iPhone Duo

    我用 Vidu S2 找来「乔布斯」，跟他聊了聊 iPhone Duo 最近， APPSO 观看了国内首场 AI 艺人线下演唱会，效果非常惊艳，但略有遗憾的是，主角 Yuri 尤栗和观众互动的方式是在大屏幕上打字，要是她能像真人歌手那样和观众实时互动，让我们点歌，和我们玩一些小游戏，那该多有趣啊。 现在，这样能实时生成和编辑的视频已经出现了。 当大部分视频生成模型还在「卷时长、卷清晰度、算完再看」的离线生成赛道厮杀时，生数科技刚刚发布的 Vidu S2 已经把战场直接拉到了「边看边改」的实时操控领域。 Vidu S2 的能力分为两部分， S2-Avatar 和 S2-Editing**：** **S2-Avatar，实时交互模型。**面向实时数字人互动，支持 720p 高清输出，增强动作指令遵循与人物表演能力；可在直播过程中输入参考图，根据指令完成持品互动、换服装和换背景。 **S2-Editing，实时编辑模型。**面向正在流动的视频画面，支持实时修改风格、服装、人物主体与背景，为直播、虚拟演绎和互动内容提供即时视觉编辑能力。 APPSO 第一时间进行了评测，我们发现：**Vidu

  24. 三节课0

    体验完 Livo，我想聊聊它暴露出的行业真相

    体验完 Livo，我想聊聊它暴露出的行业真相 一句话的影响价值有多大？ 在大多数AI产品里，答案取决于你说了什么、对谁说的。但在Livo里，一句话影响的可能不只是某个具体的Agent，而是整个世界——人与自己的关系、人与人的关系、人与世界的关系，都可能因为这一句话产生改变。 这正是Livo试图回答的问题。过去三年，生成式AI把内容的生产成本压到接近于零。文字、图片、视频，一切曾经需要人类投入大量时间的东西，现在几秒钟就能生成。随着行业的发展，相关应用层出不穷，“与虚拟人格对话”变成了千万级用户的日常习惯。 但一个断层始终存在：AI生成的是内容，是角色，不是一个持续存在、会自己运转的世界。你关闭App，那个角色就冻结了；你不再说话，故事就停了。所谓“互动”，本质上仍然是你推一下，它动一下。 Livo想做的，是让这句话的“影响半径”从一次对话扩展到一个世界。快看漫画在2026年9月将它推入内测，名字来自Living（活着）、World（世界）与Orbit（闭环）——它想做的，是一个角色拥有独立人格、记忆与行为逻辑，能够在用户不在场时继续“过日子”的“仿生世界”。 这个世界独立存在，却又因“

  26. 三节课1

    1300张卡叫板10万卡！前OpenAI副总裁出手，硬核难题击败GPT-6 Astra

    1300张卡叫板10万卡！前OpenAI副总裁出手，硬核难题击败GPT-6 Astra **新智元报道** 只用1300张H200，在一项硬核科学基准上，赢了GPT-6 Astra。 近日，前OpenAI研究副总裁Liam Fedus在X上发帖，亮出Periodic Labs的第一个模型：Periodic Neon。 帖子最抓人的是这一句： 只用1300张H200，加上几个月的实验数据，Neon在他们自家的分析基准上超过了GPT-6 Astra。 Periodic门洛帕克高磁场材料实验室实拍，机械臂正在样品上方作业。 上图里，一排排样品托上放着刚合成出来的候选材料，它们会被送进X射线衍射仪拍下「指纹」，再变成Neon要读的图谱。 实验室24小时连轴转，合成、测量、喂数据。 Fedus说，他们第一批要啃的，是超导体、磁体和半导体材料里的硬骨头。 一个做大模型出身的人，为什么跑去啃材料？ Fedus曾是ChatGPT的核心创造者之一，在OpenAI负责后训练，最清楚模型靠什么变强。 去年创立Periodic时，他就把话挑明了： 互联网上的文本总共约10T token，最好的前沿模型已经把它

  27. 三节课1

    AI又拿下一个千禧年难题？OpenAI总裁亲口证实「进展重大」

    AI又拿下一个千禧年难题？OpenAI总裁亲口证实「进展重大」 **新智元报道** OpenAI还有大结果即将公布! 上周，OpenAI宣布「纳维尔-斯托克斯方程」相关突破的巨大冲击，全球还没从平复过来。 OpenAI联合创始人兼总裁Greg Brockman，公开宣布： 我们在另一个千禧年大奖难题（Millennium Prize Problem）上也取得了重大进展。** We also said that we have significant progress on another one of these money problems.** 话音未落，硅谷与全球学术圈瞬间掀起惊涛骇浪。 外界甚至有重磅传闻称：**OpenAI不仅取得了重大进展，甚至可能即将、或者已经实质性解决了全部六个未解千禧年难题中的两道！** 所有线索都在指向同一个猜想：在即将到来的OpenAI开发者大会（DevDay）上，奥特曼与Greg Brockman，极有可能掏出「终极底牌」，彻底改写人类底层科学范式。 然而，狂欢与惊骇之中，一场关于「学术洗劫」、算力霸权以及失控AI越狱的幽暗争论，也正在水面之下猛

  28. 三节课1

    刚刚，首个千万级AI创作大赛开启！一个人一部片，独拿200万

    刚刚，首个千万级AI创作大赛开启！一个人一部片，独拿200万 **新智元报道** 就在十天前，一部AI短片，在整个AI圈炸了。 AI超创DiDi\_OK的《网站》，在2026年威尼斯Reply AI Film Festival上拿了双料大奖。 76个国家、3100多部作品里杀出来，评委阵容里坐着奥斯卡得主和《狮子王》联合导演。 它能脱颖而出，除了凭借画面的惊艳，还有在叙事上的深厚功力。 十来分钟，就讲一个问题：观看，能不能改变现实？地铁里的奶牛、灭绝的大海雀、冲向风车的堂吉诃德，最后全汇进一个长着眼睛的「网站」。 《网站》成为本届唯一一部既拿到评审大奖又获得观众选择奖的作品，评委和观众一致性地投出了这一票。 而这种会讲故事的AI创作者，正是整个当下AI行业最稀缺、宝贵的人才。 就在今天，虎鲸文娱集团正式启动「虎鲸AI人才计划」，同步推出「鲸锐AI创作大赛」。 这是国内首个总奖金池达1000万的AI视频创作大赛，最高单项奖200万元。 你没看错，200万。 一个人，一部AI作品，200万现金。 1000万现金大奖** 单奖最高200万** 先说个数字，你就知道这1000万意味着什么。 今

  29. 三节课1

    2400万人围观，前OpenAI研究员做了个「闭嘴」模型

    2400万人围观，前OpenAI研究员做了个「闭嘴」模型 编辑｜山辉 你敢信，曾经全力推动 AI 学着说话的人，现在做出了一个「闭嘴」的模型。 前 OpenAI 研究员 Diogo Almeida 终于结束了两年的隐身状态，正式发布新模型 Jev。 Almeida 是 2022 年 InstructGPT 论文的共同作者之一，也参与了 OpenAI 早期 RLHF 与 GPT-4 的相关工作。可以说，今天 ChatGPT 式「能听懂人话、会和人聊天」的模型训练路线，他是早期参与者之一。 但在离开 OpenAI 后，他开始怀疑这条路线。 「大模型现在非常擅长聊天，但聊天能力真的是软件自动化需要的核心能力吗？」 这个问题， Almeida 已经思考了四年。 现在，他给出了一个很直接的答案：也许 AI 根本不需要这么爱说话。 TypeSafe 推出的首款 System One Model Jev，直接放弃了自由文本生成。 官方给出的数字相当夸张，速度提升 20-200 倍，成本最高可降至原来的 1/400，输出 Token 甚至免费。 一个「拒绝说话」的 AI 假设现在有一封用户邮件。你想知

  30. 三节课1

    OpenAI把AI推向物理世界，这家公司已造好引擎，下一站1000万小时人类经验

    OpenAI把AI推向物理世界，这家公司已造好引擎，下一站1000万小时人类经验 编辑｜Sia **「 Egocentric data boom 」** 9 月 3 日，OpenAI 正式发布 GPT-6 Astra。**在 ARC-AGI-3（一个考验 AI 能否在陌生环境中自主探索、理解规则并规划行动的 Benchmark），Astra 拿下 **99.9%**，并在 96% 的关卡中达到或超过人类的行动效率基准。 一天后，Robocurve 将它接入真实双臂机器人，在「抓起积木并放进碗里」的任务中，**20 次成功 19 次**。 这两个结果释放出的信号是：**最前沿的大模型正在把能力边界从数字世界继续推向物理世界。**当模型不再只是回答问题，而是需要观察环境、规划下一步并实际完成任务，它所面对的数据问题也随之发生变化。 今年八月，Dyna Robotics 第一次将人类经验（ 第一人称视角数据，也叫做 egocentric data ）相关的规模推到了**100 万小时**。 从 1000 小时逐档增加到 100 万小时，Dyna-2 的预测表现持续改善，没有明显吃饱的迹象。在

  31. 三节课0

    教育最奢侈的“一人一解法”，即将变成日常

    教育最奢侈的“一人一解法”，即将变成日常 作者*｜*李楠 微信*｜*tqkm1510 1950 年代，关心教育的心理学家 Skinner 去看女儿的小学数学课，发现有人已经做完练习，有人仍然没听懂，老师只能在几十个孩子之间来回检查、纠错。 Skinner 由此想到，如果每个孩子的掌握程度不同，他们此刻得到的反馈和下一步学习任务也应该不同。他后来设计教学机器，希望机器至少能够根据学生的回答提供即时反馈、安排下一道题。这成为教育技术早期将个性化教学规模化的一次尝试。 但个性化教学的实践远比想象中更难。人力有限，高明的老师始终稀缺。即使是经验丰富的老师，也很难及时捕捉每个学生在每一个学习环节出现的细小困惑，更不用说随时为这些需求重新组织一次教学。 在各种尝试之后，以大模型为代表的新一代 AI，又给个性化教学打开了新的空间。 Alpha School 是个激进的例子。它主张学生每天上午依靠自适应学习软件和 AI 系统，用两小时完成数学、科学等核心学科，再用下午四个小时学习创业、编程等现实技能。AI 的一个重要作用，就是实时分析学生的学习状态，进而调整课程。 国内的教育平台同样在跟 AI 深度融

  32. 三节课1

    把苹果AI搞黄了的男人

    把苹果AI搞黄了的男人 " 2026年9月9日，苹果秋季新品发布会上，AI成了主角，被塞进手机、手表、耳机、相机等所有能塞的产品线。新版Siri也被推上舞台中央，按照演示，它能翻找邮件、信息和照片，读懂屏幕上的内容，还能直接调用APP。 遗憾的是，在当下的技术语境里，这些能力算不上稀奇。 一个多月前，三星在新一代Galaxy折叠屏上演示了与谷歌Gemini深度整合的AI助手，功能与Siri演示的相差无几；荣耀的YOYO智能体，早就能用一句话完成发微信的全流程；字节跳动与努比亚合作的豆包AI手机，则把“语音点餐、跨APP办事”做成了系统级能力。 长久以来，外界对苹果AI有两种截然不同的说法：一种是，市面上AI手机的功能，苹果分分钟都能做，只是不屑于抢跑；另一种是，苹果AI已经被彻底搞砸了。 在外界口中，最该为这场失败负责的人，是约翰·詹南德雷亚（John Giannandrea）。他2018年从谷歌加入苹果，掌舵AI业务近八年。在他任内，新一代Siri承诺的核心功能迟迟未能兑现，苹果被迫公开承认延期；此后管理层频繁调整，他的职权被一再削减。 但如果把苹果AI的全部失意归咎于一个人，许多问

  33. 三节课0

    一只鹈鹕成了Agent时代的大明星

    一只鹈鹕成了Agent时代的大明星 文章转载于腾讯科技 文｜晓静 “社区里每天有上万张鹈鹕踩单车的视频被发群里，问我这个鹈鹕降智了吗？”开源项目CodexRadar的发起人Lambda，在GPT-6 Astra发布之后，每天都收到巨量的鹈鹕视频，于是，他干脆在社区发起了一场“鹈鹕杯”比赛。 参赛者围绕“画一只骑自行车的鹈鹕”这个任务，用模型生成作品，再把结果发到社区里。 “深夜上线，没宣传就收到快一百份投稿了。9月14日上午，比赛页面的pv 达到了7000多。”Lambda也没想到，大家对于“鹈鹕测试”的热情如此高。 每次新模型上线，都会有人用鹈鹕骑自行车来测试模型的能力。 一方面，这个任务足够简单、足够直观。模型的很多复杂能力很难靠一句话迅速判断，鹈鹕骑自行车却很容易让人一眼看出稳定性，比如腿和踏板对不对位，车轮是否跟着动，动作有没有穿帮，前后生成是否一致。 另一方面，这个任务又足够复杂。它看上去仅仅是一小句 prompt，背后牵扯到动作理解、时序一致性、空间关系、代码组织和连续执行能力。对一个已经进入 Agent 阶段的模型来说，这类任务非常适合做“体感温度计”。 GPT-6 As

  34. 三节课1

    谷歌RSI论文：AI自进化，做梦吧！

    谷歌RSI论文：AI自进化，做梦吧！ 鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 有意思，谷歌刚被曝跑通了RSI，一篇关于如何让AI实现自我进化的论文，就被官方发到了网上。 打开方式还挺别致，“**做梦**”。 对，没让大模型重新训练自己，也不是让AI直接修改自己的权重，而是**Dream-RSI**，直接就是一个“梦中学”。 不开玩笑，咱还是正经说，其实是研究人员们发现了一个有点妙的事情： AI真实探索留存下的历史记录，本身就是一个模拟世界。** 于是，一次昂贵的真实探索结束后，Agent不必真的重新跑上几百、几千遍实验，就可以在过去已经发生过的搜索树里，进行虚拟推演（做梦），反复试验新的搜索策略。 等找到更好的策略，再回到真实环境里跑一次。 新的探索，又会产生一棵更大的搜索树。 再拿来“做梦”。 如此循环。 省了一大笔钱不说，这法子还真的管用。在算法工程、数学优化和GPU内核工程三类任务上，研究人员都证明，Dream‑RSI不仅能大幅降低探索的计算成本，还能达到甚至超越原有方案的发现效果。 历史就是世界 一起来细扒一下论文。 论文的核心思路可以这样总结：把AI走过的弯路，

  35. 三节课1

    从“会回答”到“会办事”，vivo如何解AI手机这道题？

    从“会回答”到“会办事”，vivo如何解AI手机这道题？ 梦瑶 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI发展到今天，一个越来越扎心的事实是—— 对于手机这个终端设备来说，AI能力更强，并不意味着用户「体验更好」。 一条航班延误通知弹出来，AI当然可以总结内容、回答晚点多久。 但真要继续往下处理，事情立刻复杂起来：转机要不要改、酒店会不会受影响、明早的会议还能不能赶上，一箩筐任务需要解决。 更麻烦的是，它还未必记得你的习惯：你愿不愿意坐凌晨的航班、在不在意多花几百块、第二天那场会到底能不能迟到。 想要在手机上vibe个应用程序，还要考虑接口、MCP等各种问题。 于是我们会发现如今的AI，好像什么都会一点，但真遇到事情，最后经常还是得自己动手。 **△**AI生成 这也解释了AI手机这两年越来越明显的一层落差： 模型能力一路上涨，Benchmark卷得飞起，但手机端体验却并没有随着模型变强自动升级。 一台手机想真正替用户把事情接过去，光听懂一句话远远不够。 它还得在用户授权和隐私保护的前提下，看懂你此刻发生了什么，记得此前发生过什么，再调动合适的模型、上下文、App和服务，把后

  36. 三节课0

    时间序列预测新成果：因果视角下，决策条件模拟的完整工程实现 | KDD'26 Oral

    时间序列预测新成果：因果视角下，决策条件模拟的完整工程实现 | KDD'26 Oral CEDAR 团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 真实世界的时间序列，不仅被外部事件冲击，也被人为决策持续重塑。 来自**中科大和阿里巴巴**的研究团队提出**CEDAR“双重解耦”建模框架**：动作交错Transformer显式刻画人为决策对序列的影响，残差修正模块实现外界干预因子的语义融合。 研究团队在阿里1688约3200万条商品轨迹上验证了方法的有效性，预测误差较最优基线降低超**57%**，线上A/B测试带来商家LTV提升**13%**、店铺ROI提升**15%**。 从一个“答不上来”的问题说起 以1688平台上的一位商家为例，月底需要制定下季度的营销规划。商家打开数据后台，提出了一个自然的问题： “如果商家在接下来三周将广告预算提高50%，同时打九折，销量会变成什么样？” **△**决策条件模拟示意：给定历史与未来动作，比较不同经营方案下的需求轨迹 遗憾的是，市面上绝大多数时间序列预测模型都答不上来。它们能做的是另一件事——看着历史曲线告诉商家“照这个趋势，下周大概卖这么多”。

  37. 三节课0

    量子位编辑作者招聘

    量子位编辑作者招聘 编辑部 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI热潮还在汹涌，但如果你还不知道如何参与……那为什么不来**量子位**呢？ 我们是一家以**追踪AI新进展**为核心的内容平台，经过8年积累，目前拥有顶流影响力，广泛且备受认可的产业资源，以及时代风口的最佳观测和学习生态位。 目前，我们有三大方向岗位招聘，希望你是（或者能成为）这三个方向的内容专家： **AI产业方向**：关注基建层创新，包含芯片、AI Infra、云计算； **AI财经方向**：关注AI领域创投和财报，跟踪产业链资本动向； **AI产品方向**：关注AI在应用和硬件终端方向的进展。 岗位均为全职，工作地点：北京中关村。** 岗位面向：** 社招：覆盖编辑、主笔、主编各个层级，按能力匹配岗位； 校招：应届毕业生，接受实习且可转正。 加入我们，你可以获得：** **站在AI浪潮之巅**：第一时间接触和了解AI领域最新技术和产品，构建完整的AI认知体系。 **玩转AI新工具**：将各种AI新技术、新工具应用于工作，提升工作效率和创造力。 **打造个人影响力**：通过撰写独家原创内容，建立个人知名度

  38. 三节课1

    AI 硬件创业者，疯狂涌入手机的背面

    AI 硬件创业者，疯狂涌入手机的背面 录音卡、副屏、电子纸、AI 宠物…… 过去一年，AI 硬件创业者开始扎堆手机背面。 Plaud 的 AI 录音卡累计出货突破百万台。2026 年 6 月，Plaud 宣布 ARR 达到 1 亿美元、服务超过 200 万专业用户；截至 9 月，公司最新披露的全球用户数已超过 250 万。另一边，做磁吸电子纸屏的阅星曈完成近 5000 万元 A 轮追加融资，顺为、经纬、博裕和小红书等老股东继续跟投；极稚科技则称，其无源墨水屏手机壳已经卖出超过 14 万只，其中八成销往海外。 销量和融资之外，新的产品还在不断冒出来。Flowtica 在 IFA 展出集录音、电子纸和会议待办于一体的 Verso；获得线性资本天使投资的 NOOKLAB，准备推出支持持续收音的 AI 随身屏 Moonphase Flip；极稚科技也计划用 Sloth 从静态墨水屏进入 OLED、麦克风和虚拟宠物。 大厂的动作更快。钉钉、出门问问、科大讯飞和 360 相继进入 AI 录音卡市场；荣耀、海信和影石，则分别从磁吸副屏、可拆卸电子纸和影像配件的方向试探手机背面的可能性。与此同时，华强

  39. 三节课0

    罗福莉也学雷军玩直播！小米新模型训练首次公开，一小时狂烧20万

    罗福莉也学雷军玩直播！小米新模型训练首次公开，一小时狂烧20万 就在刚刚，小米 MiMo 团队公布了最新进展。 小米 MiMo 负责人罗福莉在 X 平台发文表示，过去近半年团队一直围绕一个问题展开研究：强化学习（RL）还能扩展到什么程度。 她透露，目前 MiMo-V2.6 正处于 RL 训练过程中，团队正在扩大三个方向的规模，包括计算资源、训练环境与任务体系，以及奖励评估机制。未来几周，小米 MiMo 团队将陆续公开更多技术细节。 直播🔗 https://mimo.xiaomi.com/rl/#overview 与此同时，罗福莉还分享了 MiMo-V2.6 的实时训练页面，让外界首次看到这一代模型强化学习阶段的部分训练状态。 从罗福莉公开的训练页面来看，MiMo-V2.6 当前正在进行一次大规模 Agent 强化学习实验。页面展示了模型训练进度、Token 消耗、训练成本、样本数量以及多个内部指标变化。 目前训练页面中包含两个版本，分别是 MiMo-V2.6-Pro 和 MiMo-V2.6-Flash。 其中，MiMo-V2.6-Pro 当前处于 step 12 阶段，累计训练样本达到

  40. 三节课1

    减少“等AI”的时间，Gemini 3.8 Live开始边聊边干活

    减少“等AI”的时间，Gemini 3.8 Live开始边聊边干活 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！* 想象这样一个场景： 你正在和AI讨论出行计划。你说到一半，它已经开始查航班；你把镜头对准桌上的设备，它能根据画面继续回答；后台查询还没结束，它不会突然沉默，而是告诉你“我正在处理”。 这正是Google这次发布Gemini 3.8 Live系列想实现的体验。 当地时间9月15日，Google推出 **Gemini 3.8 Live** 和 **Gemini 3.8 Live Extended Thinking**。前者主打实时、低延迟的语音交互，后者则进一步加入后台推理和多步骤任务处理能力。 减少“等AI”的时间 过去使用语音助手，交互逻辑很简单：用户说完，AI识别，再给出回答。 但只要任务稍微复杂一点，问题就来了。比如查资料、比价格、安排日程，AI往往需要停下来等待工具返回结果。用户不知道系统是在思考，还是已经卡住。 Gemini 3.8 Live试图把这段等待隐藏起来。 Google开发者