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依意思最接近的 14 筆

機器之心● 精選AI 評分73

FlowMAS 用 GFlowNet 自動學習多智慧體架構,被 NeurIPS 2026 錄用

廈門大學 ASC 實驗室的 FlowMAS 被 NeurIPS 2026 錄用:它用生成流網路(GFlowNet)把多智慧體工作流拓撲的設計變成可學習的生成問題,讓 AI 自動學出團隊的排兵佈陣。方法引入好奇心驅動與資訊引導兩個模組,在搭建每一步給中間結構發過程性獎勵,後者用資訊理論衡量多路 AI 輸出的協同與冗餘。在 6 個基準、3 種模型底座上,它比手工設計平均高 8.17 分、比自動化方法高 6.12 分;

Latent Space● 精選AI 評分83

Anthropic 推出動態工作流,讓 Claude 自行編排多智慧體

Anthropic 在 AI Engineer New York 2026 上介紹了上週五發布的 dynamic workflows(簡稱 flows),由 Claude 自行編排整套多智慧體拓撲。此前 Claude Managed Agents 需開發者配置協調者與子代理名冊,現在 lead agent 自己制定計劃並編寫編排程式,負責啟動代理、收集結果與管理資訊流,功能在面向 API 開發者的 Claude Console 提供,也支援傳入預配置子代理。

OpenAI NewsAI 評分41

Itaú 用 ia.i 與 IARA 平台向客戶和員工推生成式 AI

巴西 Itaú 銀行正在把生成式 AI 鋪到全體客戶與員工:面向客戶的是對話式介面 ia.i,IARA 平台負責治理,兩者共同支撐其 AI First 戰略。該行所在的銀行業是巴西監管最嚴格的行業之一,因此對話產品與治理平台被放在一起推進。原文沒有披露所用模型、上線時間和覆蓋使用者規模等細節,訊息發布於 2026 年 10 月 16 日。

TechCrunch AI● 精選AI 評分90

Mistral 發布 1T 引數多模態模型 Mistral Large 4

法國 AI 實驗室 Mistral 於週二發布 1 萬億引數多模態模型 Mistral Large 4(ML4),暱稱 Le Chonk。它暫不是開放權重模型,只能通過公開的 guardrail 端點訪問,Mistral 計劃三週內完成安全測試後放出權重。該模型全程用自家算力訓練,僅 4000 塊 Nvidia GPU,官方稱比中國競爭對手少兩到三倍。基準結果未公布,最佳化場景包括網路安全、金融和晶片設計;三星上月以 210 億歐元估值領投其 D 輪。

TechCrunch AIAI 評分60

前 Ramp 工程師創辦的 Melius 融資 2500 萬美元

AI 創意平台 Melius 宣布累計融資 2500 萬美元,其中 CRV 領投 2000 萬美元 A 輪,General Catalyst 領投 500 萬美元種子輪。這家紐約公司由三名前 Ramp 工程師創辦,最初做廣告投放管理最佳化工具,做了半年多後認定方向走不通,推翻並重寫全部程式碼,轉向生成廣告創意素材與營銷活動的 agents lab。公司稱 7 月結束隱身狀態後兩個月內年化收入已超 100 萬美元,同賽道還有 Higgsfield、Krea、Flora AI。

X @OpenAI● 精選AI 評分86

ChatGPT 的 GPT-6 Astra Pro 升級,支援多智慧體並行處理任務

OpenAI 為 ChatGPT 中的 GPT-6 Astra Pro 推送升級,回應速度更快,外掛與工具呼叫也有所改進,並新增多智慧體並行能力。多個 agent 可以分別處理同一任務的不同部分,使用者能跟蹤每個 agent 的進度,也可開啟已完成任務檢視其工作結果。該功能現面向 Pro 使用者在 Chat 標籤頁開放。

X @MistralAIAI 評分58

Mistral Large 4 在 AutomationBench 領先 Kimi K3、DeepSeek V4 Pro

Mistral AI 稱 Mistral Large 4 在 AutomationBench 上完成 657 個業務工作流,成績領先 Kimi K3、MiMo-V2.6-Pro 與 DeepSeek V4 Pro。該基準的任務跑在模擬辦公應用中,涵蓋 Gmail、Google Sheets、Slack 與 Salesforce 四個工具。帖文未披露具體分數、評測日期與配置細節。

機器之心● 精選AI 評分83

崑崙萬維開源 Matrix-Game 4.0:單張 RTX 5090 即時跑 AI 遊戲

崑崙萬維發布並開源 Matrix-Game 4.0,稱其為全球首個可在消費級顯示卡上即時執行的影片大模型遊戲。基於 Wan2.2 5B 改造,單張 RTX 5090 上以 480p 實現 60 FPS 遊戲執行,按鍵到畫面端到端延遲低於 150ms,1 步去噪穩態生成 83 FPS,視訊記憶體峰值約 18.5 GiB。作為對比,輝達同期 StreamRender-H3 需 8 張 GB200,互動延遲約 500ms。開源內容包括模型權重和可由開發者直接修改、擴充套件的遊戲程式碼。