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依意思最接近的 11 筆

The Verge AIAI 評分46

麥肯錫面試將讓初級候選人對話 AI 模擬客戶

《華爾街日報》報導,麥肯錫將在部分初級崗位的面試中,讓候選人進行一場 10 分鐘的 AI 模擬客戶對話。該模擬覆蓋麥肯錫顧問日常工作中約 80% 的場景,且並不刻意模仿「失控的客戶」。AI 本身不打分,由現場的人類面試官評估候選人如何應對這些模擬情境。目前該工具在部分辦公室面向申請商業分析師崗位的本科生測試。

Hugging Face blogAI 評分58

ServiceNow 發布 AutoSynthData,為企業 agent 自動生成訓練資料

ServiceNow CoreAI 團隊發布 AutoSynthData,用目標模型的失敗案例和更強教師模型的成功軌跡定位能力缺口,再自動生成並驗證新任務用於後訓練。任務由系統規範、使用者提示和驗證器三部分組成,需滿足可行性、真實性與難度要求,驗證器則要求一致、可靠且不繫結單一參考軌跡。團隊在 EnterpriseOps Gym 資料集上演示了該流程,模型提升後課程會轉向仍難完成的任務。

TechCrunch AIAI 評分67

HackerRank 向客戶開放 AI 面試官 Chakra,已面試超 50 萬場

HackerRank 的 AI 面試 agent Chakra 結束約六個月 beta,週一起正式向企業客戶開放,測試期間已完成逾 50 萬場面試,Snowflake、Snorkel、Capgemini 等公司參與試用。候選人要在帶 AI 助手的畫布上處理真實程式碼倉庫任務,Chakra 會依據其操作追問思路,評估批判性思維、判斷力與「AI fluency」,即如何向 AI 描述問題、判斷其輸出並引匯出解法。

TechCrunch AIAI 評分48

Mirror Particle 要用世界模型預測人類行為

舊金山成立兩年的 Mirror Particle 認為用 LLM 角色扮演目標人群來預測人類行為的方法行不通,改為從零訓練模擬人類動因、並追蹤其隨時間變化的世界模型。它結合客戶資料、時事、流行文化與社交媒體建模人群,重點看真實發生的「已顯現行為」而非問卷自述。公司已完成天使輪、接近敲定首輪風投,將參加 TechCrunch Disrupt 2026 的 Startup Battlefield 200。初期面向市場研究與品牌產品策略;

Hacker News front pageAI 評分56

學者提出 Ephemeral Testing:用 AI 臨時搭建上層應用檢驗程式碼

魁北克大學電腦科學教授 Daniel Lemire 提出 ephemeral testing(臨時測試):不直接評估自己寫的程式碼,而是讓 AI agent 在其之上臨時搭建一層或多層應用並測試,用完即棄,再根據失敗情況反推底層程式碼品質。它屬於整合測試,區別在於上層軟體完全是一次性的;API 清晰、不變數穩定、報錯有用的庫能讓 agent 快速產出可執行的東西,隱藏狀態、意外預設值或文件不全的庫則會產出一堆補丁和失敗,這些失敗是底層程式碼的證據而非 agent 的問題。

機器之心● 精選AI 評分68

SocioVerse2 發布:開源社會模擬框架支援干預與反事實分支

上海創智學院、復旦大學、倫敦國王學院與牛津大學等團隊發布開源社會模擬框架 SocioVerse2,把 LLM 社會模擬從截面問卷擴充套件為可干預的縱向過程。研究者在任意時間步插入干預,系統回放已記錄的動作生成反事實分支,分叉前人群、行為模型與隨機種子一致;研究過程則以可編輯的版本樹組織,每個版本儲存完整快照。

TechCrunch AIAI 評分66

Instinct 將 AI agent 帶入群聊,好友無需註冊帳號

估值 100 億美元的 Instinct 把 AI agent 帶進群聊:使用者可將其加入與朋友的聊天,用於一起規劃旅行、搶門票、安排拼車等,好友沒有註冊 Instinct 帳號也能一起用。該功能先向 early access 使用者開放,之後擴充套件到全部使用者,使用者可讓 agent 把自己加入試用名單。Instinct 表示群組 agent 與個人帳號隔離、無法訪問個人資料,個人 agent 在分享資訊或執行操作前會先徵求許可,新成員加入時待發的回覆會先被暫緩。

X @OpenAIAI 評分45

OpenAI:歐洲企業 AI agent 使用佔比過半,小企業使用者增 8 倍

OpenAI 表示,歐洲企業正在迅速擴大 AI agent 的使用。在其歐盟企業及商業客戶中,超過一半的 AI 使用已涉及這類工具,小企業使用者數量在整個地區增長了 8 倍。其最新經濟研究報告探討歐洲向 agentic AI 的轉變,以及把更廣泛採用轉化為更深入使用的機會。

OpenAI NewsAI 評分46

Third Moment 用 GPT-6 與 Codex 併發執行 1 萬個 agent

AI 實驗室 Third Moment Research 藉助 OpenAI 的 GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol 與 Codex,可同時執行 1 萬個 agent,單次自主研究持續 36–48 小時。Codex 曾定位量化回測瓶頸並部署快取與記憶體打包最佳化,把一年美股訂單級資料的回測從約 3 小時縮短到 3–5 分鐘,回測時間減少 97%。