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找到 19 筆

機器之心● 精選AI 評分75

牛津等團隊提出互動式影片世界模型 Oneira

牛津大學、莫納什大學與布里斯托大學等團隊提出互動式影片世界模型 Oneira,由 Coding Agent 維護的 World State Table 單獨記錄場景中每個物體的 3D BBox 與互動狀態,從而精確改變指定物體,並讓改變後的狀態在後續影片中持續保留。

Cursor changelog● 精選AI 評分76

Cloud Agent 支援生成可分享的互動式畫布,Environments API 進入 beta

Cloud Agent 現在能在執行任務的過程中直接建置互動式畫布,完成後把畫布連結發給團隊即可分享。官方同時開放 Environments API 的 beta 版,可用於以程式設計方式建立和管理 agent 所執行的雲環境。雲環境單個最多支援 300 個倉庫,大型環境的載入速度提升 5 倍;以上更新發布於 10 月 16 日的 changelog。

量子位AI 評分40

聲網趙斌提出五級對話能力框架,對話式 AI 邁向對話 AGI

10 月 23 日在北京舉行的 iRTE2026 即時智慧大會上,聲網創始人兼 CEO 趙斌提出五級對話能力框架,把對話式 AI 分為 L1 一問一答、L2 主動表達、L3 個體認知溝通、L4 群體認知溝通、L5 基於長期關係的深度溝通。他認為即時互動的物件正從人擴充套件到 Agent,需要全球即時傳輸網路、雲邊端聯合推理與全雙工互動支撐,聲網對話式 AI 引擎及 SDK、CLI 等套件面向該場景。同場輝達講了 AV2 編解碼,圓桌涉及個人智慧體與 AI 眼鏡。

The Verge AIAI 評分50

憑簡訊介面走紅的 AI agent Instinct 面臨 Muse 與 Dots 夾擊

8 月低調上線的 AI agent 產品 Instinct 靠簡訊式互動走紅,能代訂 DMV 預約、傳送跟進郵件,如今正面臨 Muse 與 Dots 的夾擊。Instinct 採用僅限邀請、不做營銷、幾乎不設官網的推廣方式,仍迅速成為 AI 圈最受關注的產品之一。隨後兩家實力強得多的公司先後推出功能大致相同的 Muse 和 Dots,這家初創公司能否延續熱度被打上問號。

機器之心● 精選AI 評分75

Einsia AI 發布 EmbodiedEvo,自進化 Coding Agent 登頂 RoboDojo

Einsia AI 旗下 Navers Lab 發布 EmbodiedEvo,讓 Coding Agent 在單個 Playground 場景中通過互動積累程式碼 Skills 與文字 Lessons,凍結經驗後交給新 Agent 在未見場景複用,全程不更新模型權重。在具身評測 RoboDojo 上,它以 45.08 平均分、38.95% 成功率超過所有 VLA/WAM 與 Agent 方法;

Hacker News front pageAI 評分63

Veda 發布:把 AI agent 做進系統層、全棧 Rust 自研的作業系統

Veda 是一個把 AI agent 做進系統層的作業系統,從 UEFI 引導、微核心、驅動到視窗系統與應用全部用 Rust 從零編寫,目前支援 x86-64 PC 與 QEMU。agent 作為系統服務隨開機啟動,可用語音、點選工作列圓環或 Super+Space 喚醒,通過 agentapp 協議原生呼叫應用提供的 70 多個動作,不需要讀屏或模擬點選。

機器之心AI 評分63

Google 等提出 StreamVibe,讓影片 Agent 讀懂使用者動態意圖

Google 等研究團隊提出 StreamVibe,讓影片智慧體在持續觀察中主動判斷何時、如何介入。團隊建置 StreamVibe-Bench,包含 4,100 個評測樣本、20,546 個幫助點與 183.4 小時影片,覆蓋顯式、隱式與動態三類意圖。訓練用自適應流式監督微調加區域性軌跡強化學習,執行時由 StreamVibe-Harness 維護意圖、任務進度與分層記憶;

機器之心● 精選AI 評分79

OpenClaw 發布 v2026.10.1:Agent 可主動檢索 Skills,聊天視窗旁開啟 MCP Apps

OpenClaw 正式發布 v2026.10.1,Agent 現在可在執行任務時主動檢索已安裝的 Skills 並按需讀取完整 SKILL.md,相容的 MCP Apps 也能在聊天區域旁直接開啟互動。該版本彙集 402 位貢獻者的 2425 個 PR、3055 次提交,完整備份新增外接硬碟與 Cloudflare R2 支援,並可定時備份、自動清理舊備份;Mac 桌面應用內建執行環境,新使用者不必再單獨安裝 Node.js。

機器之心● 精選AI 評分77

多模態 Agent 記憶基準 WorldMemArena 發布

加州大學聖塔芭芭拉分校、斯坦福等六家機構聯合提出多模態 Agent 記憶評測基準 WorldMemArena,論文已被 NeurIPS 2026 接收。該基準含 400 多項多會話任務、24,258 組問答與 15,595 張影像截圖,把記憶拆成寫入、維護、檢索、使用四個環節來定位失敗原因。初步結果顯示,存得多不等於用得好:M2A 記憶召回率 86.83%,問答正確率僅 50.14%;

量子位● 精選AI 評分74

小米開源 AI 桌寵硬體 HachimoDock,自製成本約 150 元

小米開源了 AI 桌寵硬體 HachimoDock,軟體原始碼已上傳 GitHub,硬體物料清單、結構件模型與裝配教程在嘉立創公開,自製成本約 150 元。它結合按鍵、搖桿、語音和觸屏,可語音指揮電腦端 Agent(如 Codex、WorkBuddy)並在螢幕上顯示思考、執行、等待確認等狀態,還能借 xiaomi Miloco 聯動智慧家居。內建小狗形象可換成照片或社群數萬形象,使用者能用自然語言分鐘級生成元件;熱度已導致開發板、螢幕等元器件漲價缺貨。

機器之心● 精選AI 評分78

8B 智慧體自主呼叫工具做影片生成,VABench 從 56.5 升到 86.1

VideoGen-Agent 用 Qwen3-VL-8B-Instruct 做基座,在多輪互動中呼叫檢索、生成與驗證工具,先以 16K 教師軌跡監督微調,再用 8K 提示做多工強化學習。在 600 條提示的 VABench 上,Toolset 1 配置得 75.6 分,比基礎生成器 56.5 分高出 19.1 分;智慧體策略不變、僅升級生成工具後達 86.1 分,人類評估中 84.3% 的判斷偏好該配置。

Hacker News front pageAI 評分74

論文 HybridAgents:token 減少 35.5%–54.7%,推理快 2.6 倍

arXiv 新論文提出 Hybrid Reasoning Agents(HybridAgents),在隱空間推理與文字互動之間動態切換,token 減少 35.5%–54.7%、推理快 1.8–2.6 倍、成本降至 1/2.7–1/3.7,效能平均提升 10.4%。架構上由輕量 HybridLink 完成文字與隱空間模式的切換,連續工作記憶在多輪中保留無損混合上下文,既保留工具呼叫能力,也讓隱空間思考可直接檢查。配套 HybridSFT 與 HybridRL 後訓練演算法;

Hacker News front pageAI 評分45

開源工具 CATT 0.2.1 可在 CI 中用模擬 Muse/Instinct 助手測試服務

開源工具 CATT 0.2.1 讓開發者用一個模擬的 Muse/Instinct 助手來測試自己的服務或 MCP。測試者可設定起始條件、審批和成功條件;CATT 會記錄完整互動(含工具呼叫與回應),並對比助手聲稱的結果與實際發生的情況。它支援工具呼叫與命令列訪問、模擬服務審批,並提供基於非官方 Muse 模板的 MCP profile;它可在本地或 CI 中執行,有無 LLM 後端均可。

X @MistralAI● 精選AI 評分62

@MistralAI: Voxtral Small Transcribe 3 is state-of-the-art in multilingual transcription, diarization and conte…

Mistral AI 公布 Voxtral Small Transcribe 3,稱其在多語言轉寫、說話人分離和上下文偏置三項能力上達到當前最優(state-of-the-art)。該模型能檢測說話人何時結束髮言,使語音 agent 無需等待即可及時回應,面向需要即時語音互動的場景。官方此次只披露能力定位,未公布引數規模、基準分數、價格、許可證或上線時間,也未給出與同類模型的對比結果和開放使用方式。

機器之心● 精選AI 評分83

崑崙萬維發布 Matrix-Game 4.0,單張 RTX 5090 跑 60FPS 即時遊戲

崑崙萬維 10 月 15 日發布 Matrix-Game 4.0,稱其為全球首個執行在單張消費級顯示卡上的影片大模型遊戲:一張 RTX 5090 即可在 480p 下以 60 FPS 即時執行,按鍵到首幀延遲低於 150 毫秒,視訊記憶體峰值 18.5 GiB。它由遊戲引擎維護世界狀態與互動規則、影片模型負責即時渲染畫面,首次跑通程式碼生成遊戲邏輯到即時渲染的閉環,並同步開原始碼、權重與白模,技術報告已發布。

機器之心● 精選AI 評分70

喬治亞理工與 MIT 提出 MASCOT,兩階段訓練緩解 AI 群聊角色坍塌

喬治亞理工與 MIT 團隊提出多智慧體系統 MASCOT,用兩階段訓練緩解多個 AI 角色越聊越像的「角色坍塌」:先讓傾聽者、鼓勵者、分析者等角色分別對齊各自行為,再訓練 Director Agent 選擇下一位發言者與回應策略。在情感對話資料集 ED 上,MASCOT 的角色一致性得分 80.0,比最強基線高 14.1 分,群體互動總分 57.3、提升 5.4 分;40 人盲評中約七成偏好 MASCOT,會議資料集 QMSum 三個子集總體評分也均領先。