@deepseek_ai
DeepSeek 开放应用能力 API
在现有对话接口中接入搜索、网页和文件,也可单独调用 OCR 与语音工具。
开发者可在 deepseek-flash 的对话请求中启用联网搜索、链接阅读和文件解析,由服务端调用工具并整理上下文。DeepSeek 也开放了可单独调用的搜索、网页提取、OCR、语音转文字和文字转语音接口,并开源一个演示聊天客户端。
@huggingface · 转引 @ggerganov
llama.cpp 发布 1.0
这个本地推理项目和底层 ggml 库开始用主版本号标明 API 或 ABI 的不兼容变更。1.0 移除一批废弃接口,把 NextN 投机解码接口移入主头文件,并加入 FP8 KV 缓存和语音合成接口。依赖旧接口的项目升级前需要检查兼容性。
@vercel
Vercel 发布 Workflow SDK 5
托管版默认加密负载,运行状态按区域隔离,配置故障转移后可在备用区域执行步骤。Vercel 的 1020 步测试中,端到端中位耗时从 21 分钟降至 3 分钟;25 倍改善指同一测试后段的运行时开销。
@GoogleDeepMind
DeepMind 开放 WeatherNext 3 背后的两套数据

SatWeave 将多个地球静止卫星的图像拼成逐小时更新的观测数据。PARDIG 利用雷达观测训练的模型估算全球降水,提供约 10 公里、15 分钟分辨率的数据,平均更新延迟约五小时。两套数据均开放实时数据流和历史档案。
Claude Code 项目协调器主动汇报进度

在 Projects 中,协调器会在项目聊天里回答进度问题,并主动推送正在运行的并行线程的状态。
Perplexity 将 Teammates 带到 Mac 应用

Max 用户可在 Mac 原生应用中使用 Teammates,安排单个或多个智能体处理测试、客服、调研和营销任务。
LlamaIndex 下调复杂 PDF 解析用量

LlamaParse 的 Agentic Plus 档从每页 45 积分降至 25 积分,调用方式不变。LlamaIndex 将降幅归因于 OCRia-1.5 和更精简的执行流程。
Cubic 联合创始人称团队已被 Cohere 收购
Cohere 转发了 Cubic 联合创始人 Paul Sanglé-Ferrière 的公告。Cubic 开发 AI 代码审查工具;该公告未披露交易金额。
Runway 演示 Claude Code 中的媒体开发插件
Runway 开发者团队用 Runway Dev 插件演示如何在 Claude Code 中构建调用生成媒体能力的应用。
Parallel 为初创团队提供 API 额度
构建实时网页数据产品的团队可以通过合作加速器领取额度,也可直接申请。Parallel 称直接申请获批的团队从 250 美元额度起步。
Claude Code 桌面版支持主题改造

用户可用桌面 mods 修改配色和动态背景,也可从 theme-examples 插件开始。
Thinking Machines 公开 4 位训练配方
Inkling 2 Small 从预训练到强化学习采样均采用 NVFP4 前向计算,反向阶段保留更高精度。团队称在其最大型的作业中,相比全 MXFP8,预训练的实际用时改善 8%,强化学习作业改善 20%。
SGLang 进入 NVIDIA AI Enterprise

SGLang 团队宣布,NVIDIA NIM 认证微服务可使用 SGLang 作为推理引擎,涵盖统一 Radix Cache 和可拆分 CUDA Graph 等能力。
TRL 的异步 GRPO 训练器转为稳定版
TRL 1.18.0 将 AsyncGRPOTrainer 纳入稳定接口,采样生成和训练可在不同 GPU 上同时运行,避免两个步骤轮流等候。
Ollama 云端接入 Inkling 2 Small

Ollama 模型库加入 Inkling 2 Small 的 cloud 版本,可从本地客户端调用。Ollama 表示该服务不保留请求数据。
Cohere 为 North Micro Vision 增加 llama.cpp 支持
Cohere 表示 North Micro Vision 已支持 llama.cpp,补齐其近期架构在该推理框架上的适配。
峰会分享 Meta 的 SGLang 部署

一位峰会与会者分享,Meta 已将 SGLang 用于其应用的生产推理,包括 Muse。报告所述是 Meta 应用的覆盖面,并非 Muse 的活跃用户数。
两种方法应对训练与采样的策略偏差

Christopher Wolfer 讨论了分数中心化与重要性采样的区别:当采样器与训练器使用不同策略时,两种方法可以从不同环节处理偏差。
Perplexity 称决策模型请求达每月约十亿次
据首席执行官 Arav Srinivas,Perplexity 经 OpenRouter 处理的决策模型请求达到月度十亿量级。该数字是公司披露的请求量。
llm-gemini 0.37 接入 Hydrogen

Simon Willison 发布支持 Gemini 4 Hydrogen 的插件,并用三款 Gemini 4 模型生成鹈鹕图对照。作者提醒,Carbon 和 Argon 在促销期结束前与 Hydrogen 的价差,比正式定价的差距小。
Praxis-1 新增 SO-101 机械臂检查点

Runway 给出面向 LeRobot SO-100 和 SO-101 的检查点与安装说明,并演示在单张 RTX 5090 上运行 NVFP4 版本。
英伟达展示 GR00T 2 跨设备迁移

GR00T 2 同时预测未来画面与机器人动作。研究报告展示从人类演示或手持夹具向机器人迁移的案例;项目页注明代码计划 12 月提供。
PAN 2 用视频模拟动作后果

MBZUAI 基础模型研究所于 11 月 11 日发布 PAN 2,可从起始画面和文字动作生成后续视频。团队以 Apache 2.0 许可开放权重及训练、推理代码,并将长时场景一致性列为待解决问题。
Recraft 更新 V4.1 Flash

Flash V2 保持原价,Recraft 称新版加强图中文字和细节,生成一张图约需 1.1 秒。速度来自厂商披露,实际用时取决于运行条件。
Runway 上线 Seedance 2.5 Flash

继标准版本之后,Runway 加入主打速度和较低成本的 Flash 版本。该公告没有给出延迟和价格对照。
创作者公开 AI 影片制作成本

制作人 PJ Accetturo 称,一集影片耗时 45 天、花费 102,725 美元,并分享了制作流程及 Dreamina 提示词。这是单个项目的预算记录。
开发者用 Carbon 改进自制特效工具

创作者 fofr 展示用 Gemini 4 Carbon 辅助改进特效工具中的人体运动效果,这是仍在开发中的演示。
Anthropic 给出十条安全评估建议
指南从设计、执行和披露出发,建议让测量对应风险问题,提前登记评估方案,完整报告统计和限制,并负责任地披露缺陷。
Hedra 测试视频物理错误检测

团队后训练 Qwen3-VL-8B,在 1223 段留出视频、10% 误报率下检出 36% 的物理异常。同一条件下,零样本与物体跟踪基线分别检出 20% 和 16%。
G-STAR 压缩图像生成序列

论文联合调整空间压缩与量化组规模,再用半自回归解码建模组内依赖。作者报告,单张 H200 上生成一张 1024 × 1024 图像约需 2.5 秒。
Open Vision Banana 开放训练方案
研究者将图像分割和深度估计等任务写成图像编辑问题,在开放的 FLUX.2 Klein 模型上训练,并公开数据处理流程、代码和检查点。论文在 Cityscapes 零样本分割上报告 73.9 mIoU。
MIT 让工程师在结构优化途中介入
算法用机器学习标出设计者可能希望改变的区域,设计者可在优化过程中调整局部厚度。论文演示中,方案的线性屈曲载荷提高 39%,设计约多花 15 秒。
英国气象局将评估 WeatherNext 3
英国气象局与 Google 签订多年研究协议,在实验环境测试 WeatherNext 3 对实际预报工作的帮助。气象局的正式预报仍以现有物理模型系统为基础。
纽约大学成立数学与 AI 研究中心
Courant 的新中心将联合其他学术机构开发面向数学科学的开放基础模型,并研究 AI 的数学基础与模型安全。
研究者用 Lean 讨论精度验证

Sasha Rush 和 @Robertljg 给出形式化验证数值精度的探索,以近期发现的 textbook softmax 实现问题解释为什么值得验证运算误差。
腾讯公布 Hy4 的网络安全评测结果
腾讯称 Hy4 在发布时列 Artificial Analysis 综合 Cyber Index 第三,并在其中的 CWE-Bench-AA 子项排名第一。两个排名采用不同范围,榜单会随新结果更新。
dspy-wsp 把权重修改接入 DSPy
这个原型让一个较强模型在沙箱里检查小模型权重,用有限的前向计算定位问题,再直接修改参数。作者在 Typed Decisions 上报告提升,效果尚需在其他任务验证。
Pangram 演示定位混合图片中的生成区域

Riley Goodside 拍摄显示 AI 生成客厅图的笔记本屏幕,再把真实汽车照片嵌入图中。Pangram 在这个示例中标出了生成区域;单例不能说明对其他混合图片的表现。
从模型行为规范到智能体行动规则

Nathan Lambert 讨论了行为规范的新用途:当智能体能代替用户行动时,规范也可以用来解释和审查它的决定。
开发者为 AI 产出质量拟定宣言
AI Engineer Code Summit 的参与者发布 No AI Slop 宣言,把交付成果、理解问题和人的判断列在生成速度及产出数量之前。
Zonder Labs 分析不清晰的 AI 写作

文章把问题归纳为隐去行动主体、措辞含糊和强调失衡,并对比其抽样的 Claude Code 回复与 Stack Overflow 内容。作者的统计只描述所选样本。
一场客户会议暴露 AI 参会权限的取舍
开发者分享,在一场客户会议中,Claude Meetings 对组织外与会者采取谨慎处理,参与程度低于用户预期。这是对早期版本的单次使用反馈。
沃顿课堂观察个人项目的制作进展
Ethan Mollick 称,本届生成式 AI 课堂展示中,个人项目达到的完成度超过他记忆中三年前的团队项目。这是教师的课堂观察。