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Kling 4.0正式上线:10-bit HDR、30秒原生直出 刷新视频模型新基准
10月15日,可灵AI新一代视频生成模型 Kling 4.0 正式上线。真实、可控、专业,是这一代模型升级的核心方向。Kling 4.0 聚焦高动态、强运镜的视频创作场景,在三个方向实现集中突破:大幅度动态表现更稳定,提升高速运动与复杂运镜的连贯性;单次原生生成最长可达30秒,支持长镜头与连续叙事,导演思维全程在线;全能参考支持最多15项参考素材组合,同时支持最多10张关键帧输入,帮助创作者将一个构思转化为完整作品。与专业创作者建立深度链接,与其共同完成作品创作,尤其是核心镜头的高质量交付,是可灵模型持续迭代的重要方向。专业创作者需要的不只是偶然生成惊艳画面,更要稳定完成决定作品品质的关键镜头,并让生成素材进入完整制作流程。可灵AI相信,技术的价值,不只是让内容得以生成,更是让每一帧画面背后的‘用心’能被看见。无论是承载情绪的特写,还是决定整部作品质感的关键画面,每一个倾注心血的镜头,都值得被认真呈现。能“文”更能“武”,大幅动态与复杂运镜更“稳”一直以来,可灵AI的“文戏”凭借对人物情感细腻生动的演绎,堪称影视工业级水准。在此基础上,Kling 4.0 重点攻克了AI视频的高频痛点,大幅度动态与复杂运镜表现更加稳定流畅:无论是高速运动、连续动作,还是跟拍、环绕等大幅镜头运动,都能保持画面稳定、过程连贯,再激烈的大场面也能从容驾驭,让AI视频生成真正迈向“生产级交付”。在视听品质方面,Kling 4.0 支持最高10-bit HDR规格的画面输出,呈现更丰富的色彩层次与更平滑的明暗过渡,在逆光、夜景、霓虹等高反差场景中保留更多高光与暗部细节,为后期调色留出更充足的空间;同时,将支持4K、1080p及21:9超宽画幅,进一步拓展视野与构图空间,带来更具沉浸感与电影感的画面表达。对于用心打磨作品的创作者而言,这些能力并不只是参数升级,而是让关键画面拥有更高完成度与更强审美辨识度的基础。在镜头调度层面,Kling 4.0将单次原生生成时长提升至最长30秒,支持长镜头与连续叙事,让动作过程、场景变化与情绪铺陈得到完整呈现。对推、拉、摇、移、跟拍、环绕等运镜的理解进一步增强,景别切换与画面转场更加流畅自然。模型同时引入导演思维对提示词进行合理扩展与补充,输入文本长度提升至最高8000 tokens,使创意意图得到更充分、精准的传递。全能参考灵活组合 15项素材、10张灵活关键帧、续拍最长2分钟如果将2025年视为视频AI生成元年,2026年则见证着行业的“井喷式”爆发。AI视频生成领域的竞争也从早期的“能否生成”走向“能否稳定、可控地生成”。Kling 4.0 全新升级的全能参考功能,单次任务支持图片、视频、主体与音色灵活组合,合计最多 15 项;其中图片最多10张、视频最多5段、主体最多7个。多种参考维度协同生效,让角色、动作、镜头与声音的呈现更贴近预期——支持参考主体图、三视图、宫格图、故事板、线框图等多种图片形式,也支持通过视频输入参考角色表演、动作、运镜及叙事节奏,白模视频与深度图视频同样可作为参考素材传入。创意复刻能力同步升级:支持对参考视频的叙事节奏、镜头编排与表达方式进行借鉴,并可替换其中的商品、角色和素材,帮助创作者将成熟创意快速转化为自己的内容,高效完成商品广告、社媒爆款、服装美妆、数码3C等商业视频创作。多关键帧精准控制支持最多10张关键帧输入,创作者可自由设定关键画面节点,精准指定人物状态、场景变化与情节节点,让内容按预设方向自然推进。后续,视频续拍功能还将支持多次续拍,最长可延展至2分钟,让动作过程、情绪铺陈与多段情节得到更充分的展开。AI深度服务专业内容创作,让好故事走向全球市场如今,AI正深刻改变影视、广告等专业内容生产的制作流程。随着生成能力持续提升,AI视频工具的价值也正在从效率工具走向专业表达工具,不仅提升内容生产能力,也帮助创作者,把更有审美要求的镜头稳定地呈现出来。在刚刚结束的第31届釜山国际电影节亚洲内容与电影市场(ACFM)上,《首尔之春》导演金性洙分享了可灵AI在实际制作中的应用。其正在制作的AI短片《Worm Train》(虫族列车)中,有一个乘客与巨大昆虫挤在同一节车厢、身体不断碰撞的核心镜头。9月,Kling 4.0 启动内测后,金性洙导演和团队完成了该场景的生动呈现,这一过程中,AI的深度应用为人类的创意表达提供支持,并进一步改变了从想象构建到场景设计再到团队协作的方式。金性洙表示:“借助Kling 4.0的升级,我们能够更加接近真正意义上的电影创作,也让AI生成的影像拥有了更加丰富的电影表现力。”(图说:ACFM期间,导演金性洙带来正在制作中的AI短片。与他一同登台的,还有中国动画导演李炜、MBC C&I AI内容实验室负责人李相旭、韩国AI内容工作室MooAm创始人兼导演玄海梨)Kling 4.0 也在创作场景和题材上持续拓展:进一步覆盖影视、短剧、动画、广告等行业。今夏举行的戛纳国际创意节,则首次将AI纳入作品评价体系,两部由可灵AI制作的作品斩获戛纳金狮,让AI生成影像进一步承担广告叙事主体。不久前结束的多伦多国际电影节市场,可灵AI组织行业嘉宾围绕生成式技术在创意开发、制作与行业应用中的价值进行深度讨论,正在制作中的《MINIBOTS》就将 Kling 4.0 融入了专业制作流程,通过全能参考等功能完成动作设计和镜头调度,为独立动画拓展全新创作空间。“镜头运动和多角色之间的一致性尤其令人印象深刻”,Evolutionary Films 的联合创始人John Adams 和Diane Shorthouse 说道,“这种感觉越来越像在导演一部电影,而不仅仅是在给AI写提示词。”可灵AI自诞生以来已完成30余次重要迭代。公开信息显示,可灵AI已在全球224个国家和地区吸引超过1亿用户,服务超过5万家企业,年收入达5亿美元规模。此外,本次重磅升级,Kling 4.0 还接入了可灵MCP与CLI,创作者可通过AI Agent调用4.0 全能参考、关键帧生视频等能力。除面向用户端升级体验外,Kling 4.0 模型能力也即将通过 API 向企业客户与开发者开放,让先进视频生成能力融入多元行业场景。
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支付宝AI支付入选《时代》周刊2026年度最佳发明
10月15日晚,美国《时代》周刊2026年度“最佳发明”榜单揭晓,蚂蚁集团旗下健康AI蚂蚁阿福、支付宝AI支付双双入选。《时代》认为,蚂蚁阿福让专业医疗服务更普惠,AI支付创新则体现了中国支付产业从移动支付时代迈向AI智能体商业时代的创新突破。此次入选,也标志着中国健康与支付领域在AI时代再次走出全球领先的创新路径。
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AI音乐视频杀入商业场景,MVLAND营销MV功能正式上线
10月15日,美图旗下AI音乐视频创作平台MVLAND正式上线营销 MV功能,进一步拓宽AI音乐视频的商业边界。用户上传商品素材、选择创作风格、生成音乐与画面,三步即可产出一支营销MV,打造更符合短视频平台消费与传播的营销内容,助力个人商家、中小品牌等大幅提效降本。从近年出圈的营销案例来看,“广告MV化”正在成为一条被验证有效的破圈路径。从蜜雪冰城传唱全网的主题曲到世界杯期间王老吉与哈兰德合作的“魔性”广告,有一个共同的传播逻辑,即商品名被唱出来、核心卖点变成歌词、消费场景随着旋律反复出现。一旦旋律具备传唱性,便拥有了更多分享与二次创作的可能。然而,想要复刻这种自带旋律记忆点的营销内容并不容易。传统方式制作一支营销视频,往往要投入策划、作词作曲、实景拍摄、后期剪辑等大量人力物力,周期长、成本高。面对新品发布、节日大促、热点借势等时效性强的营销需求,品牌、电商商家与内容创作者常常遭遇创意无法快速落地的困境。针对这一行业痛点,MVLAND将成熟的AI MV全链路创作能力向商业场景延伸,推出营销MV功能,让个人商家、中小品牌和小型营销团队,都能低成本产出完整、有创意的营销内容。记者实测发现,上传一张商品图,并填写商品名称、卖点和使用场景,再选择音乐广告类型和模特角色,系统即可根据商品信息进行音乐创作,用户可自主调整歌词、选择音乐、明确画面风格,即可生成一支时长30秒的商用级营销MV。目前,系统已内置魔性节拍、经典质感、潮流唱跳、概念说唱4种音乐风格和超20个模特角色,用户也可以上传自定义模特肖像用于视频创作。一位电商商家体验后称,此前,市面上并没有此类AI工具,创作类似成片需要在多款软件间来回切换,门槛并不低。而MVLAND的营销MV功能流程简单便捷,创作者无需分别完成策划、作词、作曲、拍摄和剪辑,也不必具备作词、作曲、拍摄或剪辑经验,还不用找模特、搭场景、组团队拍摄,即可一键生成适配多种商品品类的营销视频,更快出片,更省成本。营销行业分析人士认为,营销MV将品牌理念、产品卖点和营销主题融入原创歌曲,让音乐从视频配乐升级为承载品牌信息的内容主体,形成视听结合的营销新形式。其采用适配社媒平台的30秒竖屏形式,结合抓耳Hook、重复记忆点与富有节奏感的画面,在短时间内快速吸引注意、传递核心信息,也为模仿、翻拍和二次创作提供更多空间。MVLAND相关负责人表示,新上线的营销MV功能面向品牌营销人员、电商商家、内容创作者等核心用户,可解决商业视频成本高、周期长、传播慢的现实难题,适合用于新品预热、促销推广、社媒传播、门店展示等,也可以延伸到品牌宣传片、线下活动预热视频等多元化场景。
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吐司开放APK与H5源码导入,支持初创产品继续创作并上架应用宝
近日,腾讯应用宝旗下的AI应用生成平台吐司App开放外部产品导入能力,用户可直接上传APK安装包,或导入H5源码后在吐司内继续创作;两种方式均可一站式完成应用信息填写、上架材料准备与审核提交。这意味着,非吐司平台产出的初创产品,也能借助吐司继续创作,并完成上架应用宝的全流程。目前该能力面向进阶版Pro权益包用户开放。今年8月,腾讯吐司推出“上架App”功能,在应用内接上了软著申请、App备案、合规文件生成到提交应用宝审核的整条链路,已有不少用户通过该路径,把自己用吐司开发的App上架到应用宝。同时,过程中生成的软著、备案等资料进一步提升了上架到其他应用平台的效率。具体来看,吐司的APK导入能力面向使用其他工具开发的安卓应用,开发者沿用熟悉的工具完成开发、调试与打包后,直接上传到吐司即可,无需从应用生成环节重新开始,也无需跨平台重复整理资料,在吐司内补充应用介绍、图标、截图等基础信息后,便可进入上架流程。H5源代码导入的方式则保留了继续修改的空间,开发者上传后可在吐司内查看效果,接着完善应用,适合已完成部分页面或功能,希望在现有成果上继续推进的项目。导入H5源代码并继续通过吐司创作的应用,平台还会自动抓取并输出产品简介与截图,帮助开发者补齐上架所需的材料。在“吐司生成与上架、应用宝审核与分发”的模式下,吐司负责降低创作及上架门槛,应用宝提供审核、分发与持续运营能力。此次开放APK与H5源代码上传后,吐司的创作与上架服务,从原本仅覆盖平台内生成的应用,扩展为可承接多渠道产出产品的全流程服务。对于应用宝,这是新的应用供给,平台也从传统分发渠道进一步升级为安卓应用上架的重要入口;对开发者,非专业开发者、一人公司(OPC)和个体创业者也能以更低成本复用已有成果,把合规、上架到用户触达这条路走完。
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2026 TMOT 首个 AI 智能体走进电音现场,让听众成为音乐共创者
10月17日至18日,顶尖电音节The Magic of Tomorrowland 2026将在上海举行。STEPX 作为 The Magic of Tomorrowland 2026 战略合作伙伴,携大模型原生智能体手机 STEPX Neo 奔赴上万年轻人热爱的潮流现场,探索 AI、音乐与潮流文化的深度融合,解锁 “人人可创作专属AI音乐” 的智能体新玩法,带来更具创造力和个性化的创作体验。刚于10月13日正式发布的智能体手机STEPX Neo,搭载智能体原生操作系统Step AOS,内置新一代个人智能体阶跃Amoo。STEPX与AI创客基于阶跃StepAudio 3 Music模型及STEPX Neo智能体手机打造现场音乐共创体验,让观众把个人灵感化为专属电音,从听众成为创作者。STEPX推出旗下首款AI终端原生开发工具(IDE)Step Studio,创客只需使用自然语言,即可生成AI App、游戏、智能体和Skill。基于这一开发环境,STEPX Neo可向创客全面开放模型、系统、硬件与生态能力,并支持通过MCP、A2A等协议连接外部服务与专业智能体。专属AI音乐玩法正是这一开放能力在年轻潮流文化场景中的落地,让开放共创从技术能力走进热爱与表达,展现智能体终端如何承接灵感、放大个人想象力与创造力。
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阶跃开放 Step 5 Preview 权重,全球免费下载!
阶跃星辰宣布正式开放 Step 5 Preview 权重,包括 BF16 与 FP8 两个版本、技术博客、配套开源开发工具及部署指南。模型权重已上线 Hugging Face 和 ModelScope。据介绍,Step 5 Preview 面向长程 Agent 任务设计,采用稀疏 MoE 架构,总参数量为 600B,每 token 激活参数为 27B,支持 100 万 token 上下文窗口,原生支持文本与视觉输入,面向软件工程、专业知识工作及金融等应用场景。此次发布的技术博客介绍了 Step 5 Preview 的设计思路,包括 92 层窄深架构、Sparse GQA、训练稳定性优化、百万级可验证环境及长程任务强化学习等。其中,模型将上下文压缩纳入端到端策略训练,支持 Agent 整理任务状态并继续执行。部署方面,Step 5 Preview 提供面向多种芯片平台和推理框架的适配支持。开发者可通过 vLLM 或 SGLang 部署兼容 OpenAI 接口的 API 服务,也可使用 Transformers 进行离线推理,接入自有数据、工具与系统。在开发者使用方面,根据 OpenRouter 截至 2026 年 10 月 15 日的数据,Step 5 Preview 位列该平台 Token 用量周榜及日榜全球第二。
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小鹏G9L巴黎车展全球上市,法国市场售价74990欧元起
2026巴黎国际车展正式拉开帷幕,小鹏集团以“Physical AI For All”为主题重磅亮相,全面展示其在物理AI领域的前沿成果与场景布局。作为下一代AI旗舰SUV的小鹏G9L也正式面向全球上市,并同步开启欧洲订购,法国市场售价74990欧元起,进一步完善小鹏面向全球市场的产品矩阵。与此同时,小鹏与特斯拉作为本届巴黎车展官方 Autonomous Lab(智驾实验室)公众智驾体验活动仅有的两家参与企业同台竞技,在公开道路上面向公众开放高阶智驾体验。这也是小鹏图灵AI智驾在欧洲首次面向公众大规模开放体验。随着全球车型矩阵出海,到智能辅助驾驶技术走向欧洲市场,小鹏集团正加速推动物理AI技术创新成果惠及全球用户。2026年上半年,小鹏在法国保持中国新势力纯电品牌销量第一;7月,在慕尼黑全球上市的小鹏MONA L03,短短3个月就在欧洲获得超1万个订单。在本地化研发方面,小鹏欧洲研发中心为助力产品适配欧洲用户的使用习惯与道路环境,积极开展法规认证、语言交互适配、底盘调校、充电能源网络布局及智能辅助驾驶测试等工作。在本地化生产制造方面,小鹏集团于2025年第三季度在奥地利格拉茨麦格纳工厂启动本地生产,小鹏G9L是在欧洲投产的第四款车型,并实现中国广州与奥地利格拉茨同步生产,本地化制造为新车型在欧洲市场的平稳交付提供了保障。在全球产业生态合作方面,小鹏拥有博世、达索等一众欧洲供应链合作伙伴,巴黎车展期间,小鹏集团还和米其林现场签订了战略框架协议。此前,小鹏与大众集团开展深度技术合作,从电子电气架构延伸至整车联合开发。在发布会上,小鹏还正式推出 “XPENG AI ENGINEERING”,面向全球新能源汽车伙伴开放整车平台、模块化技术与全套工具链,提供覆盖研发、生产及售后一站式技术解决方案。不仅是智能电动车,小鹏的物理AI生态,也对外开放合作,合作范围涵盖Robotaxi、图灵AI芯片、物理世界基座模型等。其中,Robotaxi 正与欧洲头部出行平台洽谈落地。作为小鹏面向全球市场打造的下一代AI旗舰SUV,小鹏G9L以“一车三得”的产品理念,兼顾商务出行、家庭生活与户外探索,满足用户在不同人生场景下的多元出行需求。新车从研发之初便面向全球市场,历经三年研发,在26个国家和地区完成累计674万公里道路测试,以全球标准打造旗舰产品品质。在商务出行场景下,小鹏G9L以智能科技带来行政级的豪华舒适体验。 超过5.1米的车身长度与3.1米轴距,塑造大气舒展的旗舰姿态;DLP像素大灯、迎宾光毯、智能电动门及可伸缩电动踏板,让上下车更具仪式感。主驾全体型AI贴合座椅与副驾全体型AI贴合零重力座椅,可主动适应不同用户的体型与坐姿,配合RNC主动降噪以及多重隔音配置,营造舒适静谧的专属座舱。面向家庭生活,小鹏G9L则以宽裕空间与丰富配置,让全家人都能享受舒适旅程。 0.605黄金轴长比充分释放乘坐空间,宽裕的头部、肩部与膝部空间,每位乘客都能舒展乘坐。12.5升双开门双温区车载冰箱、21.4英寸3K娱乐屏及23扬声器音响系统,丰富家庭旅途体验;采用婴儿级安全材质的儿童座舱,配合6D防晕车设计,全家出行更加舒适安心。用户奔赴户外、探索远方,小鹏G9L凭借旗舰级底盘与强劲动力,从容应对多元路况。 新车搭载全铝悬架架构、双腔空气悬架及DCC自适应减振器,配合最大216毫米离地间隙与700毫米涉水深度,兼顾户外通过性与驾乘舒适性。主动式后轮转向系统让超过5.1米的车身实现仅5.5米的转弯半径,轻松应对欧洲老城狭窄街道及停车场;4.9秒零百加速、35.1米百公里制动距离与超过80公里/小时的麋鹿测试成绩,进一步彰显旗舰SUV的驾控实力。在长途出行场景下,小鹏G9L以领先三电技术提升出行效率。新车搭载800V高压平台与5C超充技术,电量从10%充至80%最快仅需11.7分钟,有效减少长途补能等待;6kW V2L对外放电功能进一步拓展户外露营等多元用车场景,远行更加自由从容。在智能体验方面,小鹏G9L将科技融入日常出行。新车通过智能泊车能力,为城市狭窄道路及复杂停车环境提供便利;同时,针对欧洲用户的使用习惯,深度融合Google Maps、Google Play等本地化智能生态,提供超过500款原生应用,让商务出行与家庭生活更加便捷。安全是最大的豪华。小鹏G9L构建涵盖被动安全、主动安全与航空级安全冗余的三重旗舰安全体系。新车按照全球四大安全评价体系相关要求设计,累计完成192次碰撞测试,采用16000吨前后一体化大压铸车身,配备最多10个安全气囊,并通过EIS电池安全芯片强化电池安全防护;主动安全方面,AEB自动紧急制动最高工作时速可达150公里,配合驾驶员失能辅助等被动安全功能,进一步提升复杂场景下的安全保障能力。此外,源自飞行汽车技术的航空级安全冗余设计,为制动、驱动、通信及解锁四大关键系统提供多重保障,全方位守护用户出行安全。巴黎车展期间,官方Autonomous Lab(智驾实验室)举办高阶智能辅助驾驶公开道路体验活动,最终小鹏与特斯拉成为唯二参与的汽车品牌,在巴黎真实城市道路上展示智驾能力。这也是小鹏NGP首次在欧洲开展大规模公开体验,活动正式开始前已吸引超400家全球媒体报名参与。车展前夕,何小鹏亲自体验小鹏NGP挑战巴黎著名的凯旋门环岛。该环岛汇集12条大道,车流密集、交通环境复杂,对智驾系统的环境感知与通行决策能力提出较高要求。小鹏NGP凭借精准的车流判断与高效决策,顺利通过这一复杂路段。何小鹏评价,其表现如同一位“欧洲老司机”。从德国、荷兰到法国,小鹏正持续验证第二代VLA的全球泛化能力。 今年7月,小鹏NGP在德国完成本地化验收测试;9月,新华社记者在荷兰阿姆斯特丹对小鹏NGP与特斯拉FSD进行同场实测,双方整体表现丝滑高效,小鹏在部分复杂场景中展现出精准的空间判断与高效通行能力。此次巴黎车展的公开道路体验,进一步展现了小鹏智驾对欧洲复杂道路环境的适应能力。
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全球份额超57%,科沃斯推动擦窗机器人首个行业标准落地
据IDC数据2026年二季度,擦窗机器人出货约84.7万台同比+59.8%,已经成为增长最快的服务机器人品类。但用户给出的实际体验评价却参差不齐:同样宣称智能擦窗,有的在标准玻璃上表现尚可,一遇到低矮边框、包胶缝隙、台阶障碍、老旧异形窗,就频频卡困、漏擦甚至跌落。究其原因,是擦窗机器人行业长期缺乏统一评价标准,产品质量良莠不齐。2026年10月13日,中国家用电器研究院正式发布QB/T 8242-2026《家用和类似用途擦窗机器人》行业标准,将于2026年12月1日正式实施,擦窗机器人品类由此进入规范化发展新阶段。该标准由中国家用电器研究院牵头起草,科沃斯等企业深度参与,围绕擦窗机器人的安全、清洁效果与运行能力等核心维度,建立统一的评价基础与测试方法,涵盖检验规则、标志、使用说明等内容,推动品类从“各说各话”走向“有据可测”。作为擦窗机器人品类的开创者,科沃斯主导制定了这一行业标准建立。在科沃斯看来,行业标准划定的是全行业的安全与性能底线,而真实家庭窗型千差万别。基于对真实家庭窗型的长期跟踪与用户反馈,科沃斯跳出“达标即可”的行业思维,搭建11项严苛企业内部产品标准,并将这套要求前置到产品定义、设计、生产与检测全流程:定义阶段纳入低矮边框、包胶缝隙、台阶障碍等非标场景,设计阶段对安全吸附、边缘识别、路径规划等关键能力做冗余设计,生产与检测阶段以11项企标为门槛,确保每一台下线产品都能应对复杂真实窗型。行标解决产品“能否运行”的基础问题,科沃斯内部质量控制要求则要真正解决用户核心痛点——复杂居家场景下“能否稳定、安全、洁净完成作业”。标准与体验的双重领先,最终转化为全球市场的持续认可。IDC数据显示,2025年科沃斯擦窗机器人全球出货量约119.5万台,市场份额50.30%;2026年上半年出货量约107.5万台,市场份额攀升至57.60%,稳居全球出货量第一。这一成绩并非孤立的市场结果,而是科沃斯十余年技术复利与规模化交付能力的集中体现。从2013年推出首款家用擦窗机器人至今,安全吸附、边缘识别、路径规划、传感器、结构、喷水清洁与人机交互长期协同,多代产品与真实用户反馈持续反哺下一代产品。科沃斯将研发与制造放在同一套协同体系中,依托南浔制造体系实现规模化交付,确保不同批次产品始终保持稳定一致的性能与安全表现。全球销量第一不仅意味着市场份额,更意味着科沃斯输出的不只是一台机器,而是一套经得起全球市场验证的品类标准与体验体系。
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阶跃AI手机STEPX Neo正式发布,接入支付宝阿宝300余项服务:找优惠、用优惠,对话框内全办结
“我想喝无糖冰美式,帮我找找团购优惠。”对着手机说完这句话,阶跃Amoo可在对话窗口里直接完成推荐、下单、支付、核销——全程不用打开任何App。这是10月13日阶跃终端发布的旗下首款大模型原生智能体手机STEPX Neo上的真实体验。这套从需求响应、任务规划到服务履约的完整链路,由阶跃Amoo与支付宝阿宝共同完成。发布会上,阶跃终端与支付宝宣布达成AI深度合作,打造智能体系统级解决方案及定制化AI支付全栈方案,构建AI原生智能体端到端业务闭环。接入阿宝 300 余项服务,核心场景实现对话内全流程闭环据介绍,依托支付宝阿宝成熟的生活办事服务生态,STEPX Neo内置的阶跃Amoo个人智能体,在用户授权后可一键调用阿宝的万千生活服务能力。首期合作接入点外卖、出行、物流寄件、家政维修、政务民生等300余项高频服务,覆盖STEPX Neo绝大多数日常生活办事需求。本次合作带来最直观的体验革新,就是餐饮团购等核心生活场景进一步实现对话内闭环——用户发出口语化指令,比如“附近有什么团购优惠”,阶跃Amoo即可识别意图、调取支付宝阿宝的神券团购服务,两个智能体协同,在阶跃Amoo的对话窗口内完成优惠筛选、匹配、下单、支付、核销等全流程,全程无需跳转任何App,将AI办事服务升级为“AI主动办结”的极简体验。(支付宝与阶跃终端达成AI深度合作,助力STEPX Neo实现对话内服务闭环)这一变化解决了用户“想找优惠但懒得翻找”的普遍痛点:过去用户需要主动打开支付宝、进入卡包、搜索品类、逐家比价,现在只需说出自身需求,系统即可按位置、口味、距离等条件匹配最优优惠。此外,淘票票选座购票、淘宝闪购下单等场景,支持阿宝自动执行,一句话选品、支付与履约,办结服务。支付宝Vibe Pay落地STEPX Neo,AI应用创作一键变现此外,支付宝自研AI支付产品Vibe Pay首次落地终端厂商,STEPX Neo成为首个接入的硬件伙伴。借助Vibe Pay,创作者可以在AI-IDE工具Step Studio中创建商品服务,并一键接入收款和经营能力,打通从“生成应用、展示商品”到“完成交易”的商业闭环,让Agent、Skill、App等不同形态的AI应用能够快速实现商业变现。发布会上,蚂蚁集团支付宝事业群总裁、蚂蚁集团首席人才官吴敏芝表示,AI正从“能生成”走向“能办事”,而要真正走进生活、参与商业,还需解决服务如何连接、交易如何完成、信任如何建立的底层问题。支付宝作为智能体商业的生活服务中枢与AI支付基础设施,坚持开放共建,为智能体商业提供底层能力,与阶跃的合作正是这一方向上的实践。公开数据显示,目前支付宝阿宝已完成万余项服务的AI化适配,跨端覆盖5大手机品牌、16家车企;过去5个月,支付宝平台智能体代买任务量增长7倍,用户月均智能体支付次数提升3倍。此次与阶跃终端的合作,也让这套跨端智能体服务与支付方案首次在大模型原生智能体手机上跑通。未来双方将继续深化服务调用、AI支付闭环等能力共建,共同探索智能体时代的终端体验。
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无问芯穹完成23亿元C轮融资,累计融资额达43亿元,创AI Infra赛道最高融资纪录
10月12日爱范儿获悉,国内领先的AI原生基础设施企业无问芯穹已完成C轮融资,本轮融资金额23亿元,公司创立以来累计融资额达43亿元,单轮及累计融资额均创下中国AI原生基础设施赛道最高纪录。作为AI Infra赛道最受关注的明星独角兽,无问芯穹是清华大学和上海交通大学两大顶尖高校的科技成果转化企业,自成立以来其投资方阵容汇聚多方知名机构,涵盖国资机构、产业投资方、财务投资机构等多个类别。其中,国资机构包括杭州高新金投、社保中关村基金(君联资本管理)、珠海科技产业集团、厦门国兴投资、徐汇资本、孚腾资本、中保投资、国开科创等;产业投资方包括Dabanc Holding、联想、九坤创投、同歌创投、腾讯、百度等;财务投资机构则包括红杉中国、洪泰基金、惠远资本、启明创投、达晨财智、顺为资本、砺思资本等知名机构。多元资本的持续参与,体现出不同类型资金对AI Infra赛道龙头的一致认可,为企业持续开展技术创新和产业应用落地提供了有力支撑。无问芯穹成立于2023年,是中国AI原生基础设施领域的代表性企业。依托多元异构、软硬件协同和自主式AI三项核心技术,公司已形成前店后厂一中心的Agentic Infra战略布局,贯通算力资源、Token生产与行业应用三层价值链。“一中心”是算力集散中心,即Agentic Infra自主式基础设施平台。目前该平台已部署触达37,000P算力,覆盖16种主流芯片。无问芯穹此前发布了全球首个千卡规模异构芯片混训平台,具备万卡扩展性,已实现了华为昇腾、天数智芯、沐曦、摩尔线程四种国产芯片分别与AMD、NVIDIA两种进口芯片进行大模型混合训练,算力利用率最高达到97.6%。在跨域场景中,公司联合中国电信完成国内首例超4,000公里的大规模跨域混训技术验证,圆满落地新疆哈密至广东深圳推理集群的跨域训练任务,实现300亿参数模型的高效稳定训练,将分散在不同区域的算力转化为可协同使用的计算资源。“后厂”是Token工厂,对应Agentic MaaS大模型服务平台。2026年7月,无问芯穹在 WAIC 上发布了首创的新一代推理系统优化成果——跨集群异构PD分离架构(Prefill-RelayDecode-MainDecode, PDD),基于Agentic MaaS线上业务长期的大规模实践积淀,该架构在实现了首Token延迟(TTFT)降低51.5% 的同时,单Token成本可降低 37.5%。这不仅意味着用户端速度体验的显著提升,更意味着每一个集群都能被充分利用起来,最大化释放全域异构算力的产业应用价值。过去一年里,无问芯穹的Token工厂已通过一系列原始技术创新,推动了推理成本的10倍下降,截至7月,无问芯穹Agentic MaaS平台单日Token调用量较去年12月,已实现了40倍的爆发增长。“前店”是AI生产力商店,面向企业提供Agentic Infra行业解决方案。对于同一个行业场景,不同模型规模和不同硬件配置可能对应完全不同的Token成本,无问芯穹以智能体场景自适应技术作为提升AI生产力转化效率的核心技术路径。此前打造的基础设施智能体蜂群已包含面向用户的平台管家智能体、面向集群的智算运维智能体及面向芯片的算子生成智能体KernelMind三大子集。基础设施智能体蜂群可协同完成模型组合、任务管理和执行保障,实现性能、成本及可靠性的综合优化,并根据任务复杂度、时延要求和Token成本,动态选择模型与算力资源,使Token进一步转化为可执行、可交付的行业生产力。从行业背景来看,2026年大模型逐渐进入真实应用场景,推理侧的计算需求持续爆发式增长,无问芯穹早在去年已极具前瞻性地布局“Agentic Infra”,并提出AI生产力公式,将AI生产力拆解为智能资源规模、Token生产效率和Token价值转化三个变量。前店后厂一中心分别对应这三个环节:算力集散中心扩大可利用的智能资源规模,Token工厂提升算力向Token的转化效率,AI生产力商店则推动Token进入真实业务场景。目前,无问芯穹已与智谱、月之暗面等头部大模型企业达成了密切合作,在真实业务场景中持续打磨、积累了大量优化经验。在行业应用层面,无问芯穹已推出覆盖文娱游戏、医疗健康、法律服务、能源电力等领域的Agentic Infra行业解决方案。而海量业务经验又能反哺技术快速迭代,催动平台性能与可靠性的同步跃升,形成“业务带技术,技术提效率,效率促增长”的正向循环。
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不用机器人,也能给机器人「补课」: 董豪团队提出 HIL-UMI
怎样知道机器人还需要学什么?一种直接的办法,是让它先做一遍:哪里抓不稳、哪里放不准,人再接管纠正。这样教很有针对性,但每补一批经验,都得让机械臂实际运行。董豪团队联合启元机器人、北京大学、西安交通大学等提出的 HIL-UMI,把发现薄弱环节的过程放到了人类示范中。人手持夹爪操作,模型同时预测自己的做法,系统比较两者的差异,提示哪些地方需要多教一段。无需机器人实际执行,也能根据当前模型的需要,采集数据并继续训练。HIL-UMI: Bringing Human-in-the-Loop Post-Training ofVision-Language-Action Models to Universal Manipulation InterfaceZimu Han*1,4, Yiming Zeng*1,4, Jiyao Zhang*‡1,2,3, Zihao Zhao1, Yuanfei Wang1,2,3, Yixiang Jin5Shiqi Li5, Shuangben Chen1, Wei Huang1, Ruodai Li5, Hui Shen5 and Hao Dong†1,2,3论文地址:https://arxiv.org/pdf/2609.20659项目主页:https://hil-umi.github.io多教几遍 为什么还是会出错假设要把桌上的玩具收进抽屉。人演示时,通常能稳稳夹住,再顺利放进去。机器人自己做时,却可能抓偏了一点,把玩具推到了旁边。位置变了,朝向也变了,接下来该怎么夹,已经和示范里的情况不同。这时候,它缺少的是处理这个新局面的经验。如果继续按原来的动作做,小误差就可能越积越大。再给它看几次顺利完成的操作,未必正好能补上这一课。如今,一类被称为视觉语言动作模型(VLA)的模型,可以根据摄像头画面和语言指令,生成机器人要执行的动作。用新的操作数据继续改进已有模型,就是后训练。常见做法是监督微调(SFT):人演示怎样完成任务,模型学习其中的动作。示范帮助机器人学会了基本操作,但人顺利完成任务时经历的情况,和机器人自己动手时遇到的情况,往往不完全一样。后训练需要补充的,正是当前模型还不擅长的那些操作。比如,模型已经学会打开抽屉,却总把不同颜色的笔放错槽位,下一轮就应该重点教它怎样分辨和放置。如果它夹不稳形状特殊的玩具,就需要多看这类物体该怎么抓。要教什么,应当随着模型已经学会什么而调整。针对性训练的成本HG-DAgger 就是这样一种有针对性的后训练方法。它让机器人执行任务,人在需要时接管,演示正确操作,再把这些纠正数据用于训练。机器人哪里做得不好,下一轮就补充哪里的经验。成本也来自这个过程。采集者要守着机械臂,等待它执行、及时接管,还要复位场景。想让多个人同时采集,通常就得准备多台机器人和相应的场地。另一种工具提供了更轻便的采集方式。通用操作接口(UMI)是一套手持夹爪设备,人直接拿着它操作,就能记录机器人可用的画面和动作。这样采集不需要机械臂,但仅有记录工具,还不能告诉人:眼前这段示范,是不是模型现在最需要学的?HIL-UMI 将模型接入了这个采集过程。人正在演示,模型就同步预测动作、提供反馈,帮助决定接下来该重点采什么。HG-DAgger 中根据模型表现补充经验的思路,因此也能用在无需机器人执行的采集上。人类操作时 就能发现模型的薄弱环节在 HIL-UMI 的采集现场,人手持夹爪移动物体。摄像头记录画面,系统同时记录夹爪的位置、角度和开合。模型在计算机上运行,接收同样的画面和任务指令,预测接下来一段时间该怎样操作。实际移动物体的始终是人,模型给出的动作不在机械臂上执行。系统把两者放在一起比较,就能发现人类示范与模型预测在哪些地方出现了分歧。例如,要夹起一个不规则的玩具,人会先调整夹爪角度,再找到稳妥的夹持位置。模型预测的接近方向或闭合时机,却可能与人明显不同。这种差异能帮助系统找到模型还需要学习的操作。系统会生成多组动作预测,等对应的人类动作片段完成后,综合比较移动位置、夹爪角度和开合的差异。当差异超过设定门槛,系统就提示操作者从当前状态继续录制,直到当前这一步操作完成。这样补充的可以是一段抓取或放置示范,不必每次都从头录完整个任务。模型开始参与决定自己需要什么数据。它更新之后,与人类操作的分歧也会改变,下一轮采集的重点随之调整。发现问题、补充示范、继续训练,就可以在人与模型之间反复进行,无需每一轮都让机械臂先尝试。让模型学会更有效的动作还要解决一个问题:哪些动作确实让任务向前推进了?以叠方块为例,夹着方块来回移动,和把它对准下方的方块,都有动作发生,对完成任务的帮助却不同。HIL-UMI 用一个称为“优势估计器”的模型来判断这件事。它查看操作前后的画面,估计这段动作让任务推进了多少。如果人已经有效推进任务,它却给出很低的评价,系统也会补充这类示范,改进它的判断。动作模型随后结合这些评价和专家示范继续训练,学习更有利于完成任务的做法。执行时,系统也会加入相应提示,引导模型生成能推进任务的动作。这种训练方式称为优势条件行为克隆。每轮训练会同时使用新示范和历史数据,兼顾新学到的操作与已有技能。更新后的模型再参与下一轮采集,继续提供反馈。同样多的数据 三轮训练能提高多少这些在手持设备上采集的经验,最终能让真实机器人做得更好吗?团队以 π0.5 为基础模型,在 Franka 机械臂上测试了四项任务。整理桌面需要打开抽屉、把笔放进对应颜色的槽位,再收好形状各异的玩具,考验连续完成多个步骤的能力。折毛巾则要应对布料不断变化的形状。叠方块和盖章更强调精度:前者要对齐并放稳,后者要调整好印章姿态,准确落在指定区域内。实验按机器人完成了多少步骤来评分,称为任务进度分数(TPS),满分 100 分。比如整理桌面,收好了哪些物品、完成了哪些抽屉操作,都会计入得分。在采集相同帧数数据的条件下,团队比较了持续增加常规示范的 SFT,以及根据模型反馈补充示范的 HIL-UMI。下图记录了三轮采集和训练后的变化。先看紫色和橙色曲线。二者从相同的平均分 44.3 出发,三轮后,SFT 达到 58.0 分;保留针对性采集、去掉优势机制的 HIL-UMI 达到 88.0 分。这组对比说明,新增数据是否对准模型的薄弱环节,会显著影响后训练的效果。绿色曲线对应完整方法,从一开始就使用优势条件训练,平均分从 62.3 提升到 94.8。第三轮后,叠方块和盖章均达到 100 分,整理桌面达到 96 分。随着新示范不断补充,四项任务的表现都在逐轮提高。后训练可以不再围着机械臂开展省去机械臂反复执行和人工接管,首先改变的是采集速度。团队在整理桌面任务上,将 HIL-UMI 与 HG-DAgger 进行了比较。HIL-UMI 的数据采集效率达到 HG-DAgger 的 5.63 倍,也就是单位时间内获得的训练数据帧数更多。最终,HIL-UMI 的任务进度分数为 96 分,HG-DAgger 为 91 分,采集更快的同时也取得了更好的任务表现。HIL-UMI 带来的范式转变,体现在后训练的组织方式上:模型在采集时就参与决定该教什么,而这份反馈可以通过预测获得,不必以机器人实际运行为前提。采集者使用手持设备便能补充模型需要的操作经验,减少了对机械臂设备和运行时间的依赖,也让开展后训练更方便。团队接下来计划探索分布式后训练,让不同地点的操作者并行采集当前模型需要的示范。每个采集点都不必配一台机械臂,采到的经验可以汇入同一个模型,支持它持续改进。
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阶跃 Step 5 Preview 登上 OpenRouter 全球第一,10月15日开源!
10 月 10 日消息,阶跃星辰最新旗舰基座模型 Step 5 Preview 登顶 OpenRouter Trending 榜,并位列日榜全球第二,成为近期全球开发者社区最受关注的旗舰模型之一。据官方消息,这款模型即将于 10 月 15 日正式开源。(OpenRouter LLM 排行榜 Trending 榜单最新结果)(OpenRouter LLM 排行榜日榜最新结果)作为面向全球开发者的大模型聚合平台,OpenRouter 的榜单反映了不同模型的真实使用情况。其中,Trending 榜主要反映近期用量增长,日榜则按每日模型处理的 Token 总量排名。Step 5 Preview 在双榜位列全球前沿,展现出其在开发者群体中的强劲增长势头与领先的使用规模。AI 研究员、DAIR.AI 联合创始人Elvis Saravia 在试用后表示,该模型的表现令人印象深刻。他认为,Step 5 Preview 的能力可与 GLM-5.3、Kimi K3等模型媲美,同时价格颇具竞争力,处于成本与能力权衡的“帕累托前沿”,值得开发者在自己常用的编程智能体中接入。(图:海外开发者对 Step 5 Preview 的评价)阶跃官方公众号显示,Step 5 Preview 兼顾了旗舰级综合智能、效率与成本。模型采用稀疏 MoE 架构,总参数量达 6000 亿,每个 Token 激活约 270 亿参数,对 AI 编程、软件工程和专业知识工作、金融等场景能力进行了优化。全球权威大模型评测榜单 Artificial Analysis 显示,其综合智能指数为 44 分,位居全球开源前三。Step 5 Preview 登榜也为观察开发者选择模型时的偏好提供了一个观察样本。编程、金融分析、深度研究等真实复杂任务场景,对模型的综合能力与使用成本的平衡往往有更高要求。对旗舰模型而言,以合理成本获取更大效能、覆盖更多实际工作,正成为模型厂商争取开发者的重要发力方向。
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联想YOGA Pro 15开启盲约,搭载NVIDIA RTX Spark™ N1X,专为AI创作、Coding与研学人群打造
全球首批搭载NVIDIA RTX Spark N1X超级芯片的本地智能体AIPC——联想YOGA Pro 15 RTX Spark笔记本电脑,于10月8日9:00正式开启全网盲约。这款产品以强大的全栈端侧算力与全新交互生态,面向AI创作、开发以及研学(学术科研与数据分析)等高算力需求人群,助力用户重塑个人生产力边界。在联想YOGA家族的产品矩阵中,Pro系列始终坚持“专为创作打造”的基因,代表着专业表现。联想YOGA AIPC产品专为既追求实用性与工作效能,又不妥协生活品质的高质量人群精心打造。高颜值的外观设计与轻便易携的设计,轻松融入各种生活场景。搭配卓越的性能与高端配置,无论是高效办公、沉浸式娱乐还是创意创作,都能游刃有余,满足多元化需求。联想YOGA AIPC不仅是高效的生产力工具,也是展现个性与品味的理想选择,让每一位用户都能在工作与生活中找到平衡。算力底座:NVIDIA RTX Spark™ N1X超级芯片带来端侧性能飞跃联想YOGA Pro 15 RTX Spark由NVIDIA RTX Spark™驱动,将NVIDIA AI与RTX图形技术集成到一台纤薄且功能强大的Windows PC中。这枚芯片内部集成了高达6144-core的NVIDIA Blackwell RTX GPU与高达20-core的NVIDIA Grace CPU,可在端侧释放高达1 Petaflop FP4的本地AI运算性能。与此同时,作为全球AI加速软件标准的NVIDIA CUDA™平台可在设备上原生运行,为前沿AI工具与模型开发提供坚实底座。在硬件规格层面,联想YOGA Pro 15 RTX Spark配备至高128GB统一内存与至高2TB极速存储。NVIDIA RTX Spark™ N1X超级芯片将GPU、CPU与统一内存深度融合,从硬件底层彻底打破传统端侧AI面临的显存墙,让超大参数模型本地常驻、复杂多任务并发处理不再受限。搭配80W满功耗调校与出众能效表现,整机无论在运行高负载大模型推理、高分辨率视频渲染、大型项目代码编译等场景下,均能保障持续稳定的强劲输出。智慧核心:天禧AI加持,实现本地端侧模型体验突破联想YOGA Pro 15 RTX Spark搭载天禧AI。天禧AI是由联想推出的个人超级智能体,是用户的专属超能搭档。其全新推出的超能模式能够让用户在YOGA Pro 15 RTX Spark上完成多种类型的复杂任务,实现私密的本地工作流,不受网络及Token的限制。天禧AI超能模式聚焦核心生产力场景,支持接入多款生产力工具,能够生成视频、网页、文档等多种类型的产物,满足用户日常工作需求。用户可在本地模式和标准模式之前灵活切换,完成私密任务时使用本地模式处理。天禧AI超能模式已针对YOGA Pro 15 RTX Spark进行优化,依托RTX Spark,天禧AI不仅可提供稳定的AI不间断运行能力,还能自主规划、执行、交付可交互编辑的实用成果,让用户享受随时待命的高阶生产力。YOGA Pro 15 RTX Spark支持本地运行超千亿参数大模型,并出厂自带35B本地大模型开箱即用,无需繁复配置,即可实现毫秒级本地响应。这种深度集成的端侧智能,带来了“断网即用与零Token成本”“隐私与资产安全”“智能体自主协同”三大核心优势,全方位重塑个人生产力边界。端侧AI全程本地运算,即便处于脱网环境依然可以调度大模型,规避云端API的Token消耗与服务订阅费用,实现随时随地自由调取算力,达成使用上的“零成本”;端侧AI数据留存本地,规避云端数据可能带来的信息泄露风险,保障用户的“资产安全”。而在天禧AI的加持下,端侧AI改变以往单一指令的被动问答模式,实现了AI 与AI的智能体协同、任务的自助执行,放大了用户个人效率。算力不受网络与付费规则限制,核心资产不再妥协于云端泄露风险。联想YOGA Pro 15 RTX Spark让大模型与Agent体验归于个人,让端侧AI从‘被动调用工具’转变为‘专属超能搭档’。场景赋能:专为AI创作、开发、研学打造的全能体验在毫秒级端侧AI算力加持下,联想YOGA Pro 15 RTX Spark针对AI创作、开发、研学这类高算力需求实现了深度工作流重塑:本地生成脚本、文生图、音视频素材、三维建模与UI设计,无需等待网络延迟,灵感通过AI创作实时落地;离线端侧AI更适合开发,这种安全环境下进行私有代码仓审查、智能代码补全、重构与调试,安心又高效;而针对科研工作者,联想YOGA Pro 15 RTX Spark内置的天禧AI可实现论文精读提炼、本地文献解析,以及海量科研数据的本地清洗与建模推演,有效加速科研进度、投稿效率。为承载这套高效工作流,联想YOGA Pro 15 RTX Spark在硬件、交互与生态层面进行了全方位专业级定制。首先是专业级超感视觉,15.3英寸2.5K OLED 165Hz触控屏,兼具高刷新率流畅度与专业级高色准,呈现“所见即准”的精准画面表现;其次是更符合直觉的多模态交互能力,依托全域妙写数位板与专用手写笔交互生态,带来“写、画、点、说,皆达AI”的交互体验;还有全能软件生态支持,原生适配上千款专业创作应用,深度兼容NVIDIA Studio平台和RTX核心加速,全面赋能3D渲染、视频剪辑与AI创作工作流。外观设计上,联想YOGA Pro 15 RTX Spark采用质感内敛的雷霆灰配色,机身轻薄便携,兼顾移动办公与极简美学;内置92.5Wh高密度大电池,以充沛续航化解户外与移动工位下的电量焦虑,保障全天候移动使用不断电。从云端依附到端侧自主,开启个人生产力新纪元作为全球首批搭载NVIDIA RTX Spark N1X超级芯片的本地智能体AIPC,联想YOGA Pro 15 RTX Spark真正将顶级AI算力与智能体能力沉淀于端侧,智能体可以在离线状态下协同,个人创作与研发的效能瓶颈已被彻底打破。作为前沿AI生产力的里程碑之作,联想YOGA Pro 15 RTX Spark标志着个人AI计算从依赖云端的工具时代迈向了自主协同的本地智能体时代。
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联想天禧自研代码智能体TianxiCode斩获SWE-bench-Live全球第一
近日,在国际公认难度最高、最贴近真实开发环境的软件工程评测SWE-bench-Live(Lite分榜)中,由联想天禧AI自主研发的专业代码智能体框架TianxiCode配合DeepSeek-v4.1-Flash取得突破性成绩:以71%的问题解决率登顶全球第一名,并正式通过官方审核。这一成绩不仅标志着联想自研代码智能体框架迈入国际第一梯队,更展现出天禧AI生态以自研工程架构驱动模型潜能、在复杂软件工程竞技场抗衡全球顶尖方案的硬核实力。Tianxi Code 是联想天禧AI聚焦代码生成、工程开发的代码智能子能力,未来将应用到联想 AI 硬件产品中。不同于考查简单语法或单函数生成的传统代码测试,SWE-bench-Live是当前全球软件工程领域的权威性动态评测基准。SWE-bench-Live以真实GitHub项目中的问题为基础,评估模型与智能体生成代码补丁、修复问题的能力,并提供可复现的执行环境。相较于单纯考查代码片段生成,这类评测更贴近真实开发中的问题处理过程,对系统理解代码、定位问题和完成修复提出了综合要求。为了确保评测的绝对公正,SWE-bench-Live官方设立了“Verified”核验机制。参评方案必须提交全链路的智能体运行轨迹(Trajectories),由官方团队严格审查评测输入、信息隔离环境,并彻底排查是否存在向智能体泄露标准答案、测试用例或结果的可能。TianxiCode与DeepSeek-v4.1-Flash成功通过审查并斩获“Verified”认证,充分证明了其代码修复成绩的可复现性与高含金量。如果把“TianxiCode配合DeepSeek-v4.1-Flash”整个系统比作一个软件工程师。那么DeepSeek-v4.1-Flash是工程师的大脑,负责阅读代码、理解语义、构思解法;而TianxiCode则是工程师的眼、手、工具箱以及工作流规范。再聪明的大脑,离开了一双能敲代码、查日志的“手”和的严谨工作习惯,也无法在复杂的现实工程中独自解决 Bug。多项榜单对比数据印证了这一点:若缺乏顶层智能体架构的系统协同,即便调用顶级闭源模型,面对真实工程难题也常常束手无策。而这些足以见证TianxiCode的技术含金量。在实际软件工程场景下,TianxiCode展现出跨文件多跳检索与精准上下文管理、自驱动规划与多轮工具调用、闭环补丁生成与测试驱动自愈三大系统工程能力。跨文件多跳检索(Multi-Hop Retrieval)与精准上下文管理(Context Pruning & Slicing)让TianxiCode能够像资深工程师一样“顺藤摸瓜”寻找问题,在大型代码库中快速定位缺陷根因。自驱动规划(Autonomous Planning)与多轮工具调用(Multi-turn Tool Calling)赋予TianxiCode像真人程序员一样“边看边敲”:遇到Bug会先列出排错计划,主动打开终端命令行去运行测试、翻阅日志、比对修改记录。遇到解决不了的问题,它还会灵活换个思路继续排查,实现自主推进。闭环补丁生成(Closed-Loop Patching)与测试驱动自愈(Test-Driven Self-Correction)可以让TianxiCode能够自测自纠。TianxiCode会自动在隔离环境中运行代码,一旦发现新代码报错或破坏了其他功能,就立刻进行自我反思与修改,直至补丁通过项目验收。可以说,TianxiCode扎实的自研工程底座展示了复杂的现实软件研发场景下,强大的智能体框架带来的决定性力量。作为天禧AI生态在专业技术领域的关键研发布局,TianxiCode此次在国际顶级评测中跻身第一梯队,不仅是一次技术实力的集中验证,更为智能体在真实研发场景的落地铺平了道路。代码智能体的最终价值,不在于单一榜单的排名,而在于为一线开发者分担繁重的排错与工程协同成本。未来,联想天禧AI将持续推动TianxiCode的技术成果向开发者实际工具链沉淀,依托成熟的自主智能体架构,让安全、高效、真正具备自主问题解决能力的专业代码工具,深度赋能到联想的硬件设备中。
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亚马逊海外购「赶海节」迎秋上线 五大趋势开启秋日灵感
10月6日至10月19日,亚马逊海外购大促“赶海节”迎秋上线,为消费者带来为期两周的十月购物狂欢。本次“赶海节”精选海量全球选品,覆盖美妆个护、数码科技、家居生活、户外服饰、健康、进口食品等热门海淘品类,横跨20,000+个国际品牌、35大品类,全场低至4折起。大促期间,消费者可享受跨境直邮与前置仓双通道极速物流服务。“赶海节”期间下单的全球好物,最快两日即可送达,一键直购来自全球的口碑好物。「秋日赶海寻宝记」,五大趋势一站集结赶海,拾起的不只是贝壳, 更是全球好物汇聚而成的生活之海。这个秋天,无需远行,也能在亚马逊海外购收揽全球潮流灵感与品质生活。·光影与旋律登场把旅途风景与生活灵感,装进每一段光影与旋律。用Marshall马歇尔蓝牙音箱点亮秋日午后,用KODAK柯达胶片扫描仪唤醒旧时光的温度,再用Sony索尼单反镜头捕捉窗外第一片变色的秋叶。让旋律与影像自在流动,发现生活的更多切面。·让家变得香起来生活的质感,藏在每一餐、每一杯与每一个安适片刻。亚马逊海外购精选Tefal特福不粘锅具、WoodWick香薰蜡烛与Owala不锈钢吸管保温杯,把舒服与品质揉进居家日常。放慢脚步,在家的一餐一饮间,收藏平凡生活的小确幸。·品质自有回响好的生活节奏,藏在每一次不假思索的回购里。亚马逊海外购进口超市汇聚LAVAZZA意大利咖啡豆、Philips飞利浦男士电动剃须刀与巴黎欧莱雅成熟肌肤紧致面部护理套装,从晨间的一杯浓香到日常的理容与护肤,将品质好物融入生活的每一个循环,成为反复信赖的日常之选。· 攒个好状态健康从不是一时冲刺,而是融入日常的长期主义。亚马逊海外购精选 NatureWise 维生素 D3 软胶囊、Puritan’s Pride 番茄红素软胶囊与 MegaRed 磷虾油,以全球科学健康好物丰富日常营养选择,为你的忙碌生活增添一份从容守护。从每日小事做起,让身体在细水长流的呵护中保持好状态。·山野自在开浪暂别城市喧嚣,向山野出发。背上Cobmaster背包轻装上阵,穿上Mountain Hardwear夹克外套无畏前行,再用Snow Peak杯子在山间沏一杯热饮犒赏自己,从收纳、防护到野营休憩,一路安心守护每一次奔跑、骑行与攀登。背上行囊,即刻奔赴你的户外主场。「赶海」礼遇开启,多重优惠一站尽享10月6日起,亚马逊海外购多重”赶海”礼遇同步开启。海外站点直降叠加平台专属优惠,无需繁琐计算,随时下单即享好价。大促期间,限时满减、品类折扣等多重福利覆盖服饰鞋靴、进口超市等热门消费场景。消费者在小红书发帖互动,即有机会赢取限量好券;「亚马逊海外购」小程序直播间大促期间持续开播,每日放送专属优惠;带货达人可享限时佣金激励,10月6日当天最高可达6%。全球好物与多重礼遇叠加,让这个秋日的”赶海”更尽兴。
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AIOps 不是运维工具的升级,而是一套跨团队的数据协作机制,只是由运维部门来主导推进。
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八大平台、十项任务、一支 “智能体军团”,账单到底长什么样?
智能体最贵的是 token,而 token 的大头,是那些你根本没注意到的上下文堆叠。
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React 开发:内置高阶 Hooks 实战精讲,吃透性能优化核心
本文从生产实战角度出发,系统拆解 React 内置高阶 Hooks 的核心原理和性能优化方案,帮你吃透 React 性能优化的核心。
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神经多样性意识的多模态情感计算架构:一种面向神经发育评估的可审计推理体系
个体基线的采集成本是未来的挑战,它需要长期观察,而不是一次性测量。情境标准化也是难题,不同任务、环境与支持策略会导致行为的巨大差异。子群体校准需要大量样本,而神经发育群体本身具有高度异质性。
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神经网络可解释性被AI解决了?90%神经元只有一个功能
本周五,OpenAI 可解释团队创建人 Nick Cammarata 的一篇超长文章震动了 AI 圈。
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一边Demo惊艳,一边生产环境翻车:AI智能体的"伪强大"被伯克利撕开了
对于正在做智能体产品的团队,ALE 给出了清晰的优先级:先补 Eyes 和 Body,实现真正的 GUI 与 CLI 统一编排;强化长周期上下文管理和错误恢复;把“可验证交付物生成”做成核心能力,而不是只优化对话体验;产品路线图里明确对标 ALE 这类真实工作流基准的阶段目标。
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从单服务到跨应用工作流:小红书 AllSpark 提出 CompoWorld,探索组合式环境扩展
小红书AllSpark团队提出CompoWorld,通过组合可复用服务,扩展通用 Agent 的训练环境与任务空间。团队构建了448 个服务、10,130 个工具,并使用 3K 条监督微调轨迹和 1K 个强化学习任务训练 Qwen3.6-35B-A3B。
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大模型下个范式:文本生成先写提纲,速度能快31倍
近日,斯坦福大学与 Together AI 的研究者提出了一种既不同于自回归,也不同于扩散的第三种文本生成范式。他们把 NeurIPS 2024 最佳论文 VAR 在图像上的「下一尺度预测」配方搬进文本,让模型先并行写出几句话的「概念大纲」,再逐层并行填充细节,直到还原成完整文字。
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从「预测未来」到「理解世界」:Tadpole与一种新的科学基础模型思路
很多物理基础模型采用一种直观的训练方式:给定过去的状态,让模型预测未来。 这很像语言模型中的 “预测下一个词”。模型如果能够见过足够多的物理演化过程,或许就能逐渐掌握其中共同的规律。
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REA 火了:当 AI 开始读懂软件,SaaS 会消亡吗?
开源项目 REA 把一个问题推到了很多人面前:如果 AI 不仅会写软件,还能研究别人已经做好的软件,软件公司以后靠什么收费?
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Meta“美国最强开源”搭配苹果最强芯发布,GLM5.3和Kimi K3有对手了
Meta正式开放了美国最强开源模型Muse Spark Open的模型权重。
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GPT证千禧年难题成果大反转!OpenAI自己没看懂就发…
比起此前的成果归属争议,《科学美国人》这次报道还揭示了一个更值得关注的现象:AI已经能完成连开发者自己都难以理解的数学证明。
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先写曲谱再生成歌曲的音乐模型
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让 AI 生成逐层搭建的 3D 古建筑
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绘制论文配图的 Python 脚本集合
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