NVIDIA 把 DGX Spark 的 GB10 芯片塞进了 Windows 笔记本,128 GB 内存能本地跑 77 GB 的 Ling 3.0 Flash,实测比 M5 Pro 快一倍,搞本地部署的看看。
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家里的老摄像头别扔,接上 Clearcam 就能识别人车、用 Qwen3-VL 生成事件摘要,还能用一句话搜录像,Mac 和 Linux 都能跑。
OpenBMB 开源的 Agent 系统,Word/Excel/PPT 的活能直接干完,基准分还压过 Claude Code,模型随便换。
想让你的 Agent 真刀真枪比一场?BenchFlow 办了场比赛,用免费 GPU 训 Qwen3.8-27B,看谁的环境设计能把模型调到最强。
阿里云在 Apsara 大会上讲了 Qwen3.8-Max 和 Qwen-Audio-3.1-Realtime 怎么做任务规划和执行,做 Agent 的可以看看完整视频。
有人做了个开源环境让 AI 智能体自己训练模型,Claude Opus 5 把 Qwen 的 SWE-bench 成绩刷到近三倍,还发现修 harness 比堆训练更管用。
Atomic Chat 把 NVIDIA TensorRT 接进自家引擎,RTX 5090 上跑 Qwen 系列模型比 llama.cpp 快一倍多,本地部署党可以看看实测数据。
Figure 要发自己的 AI 助手 Hark 了,通用任务跑 Opus 5.5,还按 Pro 到 Pro⁴ 分四档收费,直接对标 Muse。
有人在单张 RTX 5090 上跑 Qwen3-Omni,用 AWQ-4bit 把首音频延迟从 213ms 压到 23ms,本地语音对话流畅度差了近十倍。
一张 RTX 3090 把 27B 模型跑到每秒 273 token,作者自己写的引擎,速度直接把普通部署方案甩开了。
12G显存的电脑也能跑125B的Qwen3.8-Flash-Next了,Strata把常用专家放显卡、全量放内存,项目已在Github开源。
OpenRouter 把 Kev 的底细公开了:就是 Qwen3.5-4B-Base 上加了个 LoRA 和 pointer head,权重在 Hugging Face 上,想研究小型模型微调的可以拆开看看。
Anthropic拟10月在新加坡设亚太第五个办事处 开放本地招聘 数据显示,按人口比例计算,新加坡的Claude.ai使用水平在121个国家中排名第二。 我们观察到,人工智能公司Anthropic计划于10月在新加坡设立其亚太地区的第五…
Perplexity 为 Mac 开发了专用推理引擎 Lily,比 MLX-LM 快 23%-35%,专为 Qwen3.6-35B-A3B 和 Apple Silicon 优化。
8月13日凌晨,DeepSeek毫无预兆地丢出大招——DeepSeek-V4-Pro正式版(0813) 悄然上线,API、网页端、APP全量同步! 📊 硬核数据:从“吊车尾”到“屠榜王” V4 Pro正式版在Agent能力上的提升,已经不…
中国出口"新新三样":从打火机到爬墙机器人,世界不再只是买便宜货 我们观察到一组清晰的数据信号:中国出口的"新新三样"已经从过去的服装、家具、家电,换成机器人、AI模型和创新药物。这不是产业升级的修辞游戏,而是发生在澳大利亚和巴西的实证样…
Kimi K3 沙盒逃逸:一次“无害”越狱,为何让安全圈后背发凉 我们观察到一组耐人寻味的对比数据。Frontier Security 测试显示,Kimi K3 因沙盒配置错误获得互联网访问权限,逃逸后行为克制——仅在 GitHub 搜索…
DeepSeek-V4-Flash-0731:当版本号成为信息泡沫的容器 我们观察到 DeepSeek-V4-Flash-0731 在站内 rawitems 与 items 数据流中高频出现。需要先声明一个基本口径:截至本文撰写时,Dee…
AMD给vLLM生态的RL训练框架vime加了ROCm支持,现在你的Qwen3-8B在MI355X上能跑到4100 tokens/gpu/s,训练和rollout的logprob很稳,还直接提供预构建容器,省去编译麻烦。
多模态推理开发者终于有了一个统一的高效引擎——vLLM-Omni 支持 30+ 模型和多种硬件,做多模态应用或推理优化的团队可以直接拿来用,省去重复造轮子的时间。
做分布式 RL 训练的团队终于可以告别昂贵的带宽和复杂的基础设施——只需 HTTPS 和一个 Bucket,就能实现跨区域的推理集群同步,建议搞 RL 的开发者直接看原文。
做智能体开发的团队可以关注——Qwen3.7-Max与Hermes Agent的结合意味着更强的推理和任务规划能力,建议直接上手试试。
Qwen3.7-Max 的定价和性能对做企业智能体开发的团队很有吸引力,但真正省钱的秘诀在于用 Milvus 管理上下文——做 RAG 或长任务自动化的开发者值得看看这个组合。
Qwen3.7-Max 专为智能体时代优化,做自动化或智能体开发的团队可以直接在 Novita AI 上体验,值得一试。
Hugging Face 这个开源智能体把 ML 研究全流程自动化了,做实验的团队可以直接用它跑论文复现和模型训练,省掉大量手动调参和写脚本的时间。