Salesforce 发布首个 CRM 推理模型 Koa,基于 NVIDIA Nemotron 3 Super 构建
Salesforce 在 Dreamforce 上发布其首个 CRM 推理模型 Koa,该模型基于 NVIDIA Nemotron 3 Super 后训练而成,训练数据来自近三十年企业 CRM 部署的专有合成数据集。
Salesforce 在 Dreamforce 上发布其首个 CRM 推理模型 Koa,该模型基于 NVIDIA Nemotron 3 Super 后训练而成,训练数据来自近三十年企业 CRM 部署的专有合成数据集。
NVIDIA 在 AI Infra Summit 上介绍 DSX 平台,用于在固定电力预算内提升 AI 工厂的 token 吞吐。
推荐理由:NVIDIA 官方给出 DSX 各组件在真实部署中的量化结果,可据此判断固定电力预算下算力密度的提升空间。
NVIDIA 在 AI Infra Summit 上公布 Vera Rubin 系统与 DSX 平台的多项能效进展,提出以每兆瓦有效 token 数衡量 AI 基础设施。
推荐理由:NVIDIA 公布 Vera Rubin 与 DSX 平台在每兆瓦 token 产出上的多项实测数据,可据此判断 AI 工厂的能效与成本走向。
Fyxer 基于 OpenAI 模型、微调、记忆与真实用户反馈,为每位用户整理收件箱并按本人语气起草邮件。该产品定位为可被信任的 AI 行政助理。
Perplexity 采用 GPT-6 Astra 撰写沟通内容、修改软件并监控生产系统,且相比早期模型,人工检查频率大幅降低。
Cognition 借助 GPT-6 Astra 提升了 Devin 测试软件并证明其可用的能力,目标是让工程师减少代码审查、加快交付。
César de la Fuente 的实验室利用 Codex 和 ChatGPT,在现存与已灭绝生物的基因组中搜寻抗菌候选分子,以对抗耐药性感染。
OpenAI 宣布在 ChatGPT Work 中上线 Data agent,面向所有人开放。该功能可连接公司数据、发现洞察,并用自然语言让 AI 构建交互式仪表盘。
OpenAI 推出面向金融服务的 ChatGPT,内置金融数据并接入 GPT-6 Astra,用于研究、建模和生成可直接交付客户的材料。
推荐理由:官方给出金融场景的定位与能力组合,读者可据此判断 ChatGPT 在专业工作流中的切入点。
OpenAI 发布 Agents API,这是一个由 Codex harness 驱动的托管服务,用于构建和上线云端智能体。该服务提供编排、长时运行会话和工具调用能力。
推荐理由:OpenAI 官方发布托管式 Agents API,读者可据此了解云端智能体的编排与长时会话能力入口。
OpenAI 在 API 中推出 GPT-Live-1,支持自然的全双工语音对话,并带来更强的指令遵循、自定义音色和电话(telephony)支持。
推荐理由:OpenAI 在 API 中开放全双工语音模型,开发者可据此评估实时语音应用的接入方式。
MIT 研究人员使用 GPT-5.6 Sol 配合 Codex,自主运行量子计算实验、分析结果并校准量子比特。该案例展示了 GPT-5.6 Sol 在量子计算实验流程中的自动化能力。
Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas,一个包含人类基因组 90 亿个单核苷酸变异效应预测的平台,规模达 1PB,是 AlphaFold Database 的 30 倍以上,已通过网站门户、AlphaGenome API 和 Google Antigravity 中的 skill 开放学术研究免费使用。
推荐理由:读者可了解 9 亿单核苷酸变异预测数据集的规模,以及 AVI 评分如何把编码与非编码区变异统一排序。
OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5,可将想法、草图与参考照片转化为更个性化、更精致的图像,并更贴近用户原本的构想。
推荐理由:官方给出 ChatGPT Images 2.5 的输入类型与输出定位,可据此判断图像生成能力的迭代方向。
1Password 的工程师使用 Codex 快速构建新功能和内部工具,在维持严格安全策略的同时达到生产可用状态,工程效率提升 21%。
GitHub 推出研究预览版 Project HydraFusion,在 GitHub Copilot CLI 中通过 /experimental 启用,可在多个提供商的模型间做运行时编排,自动选择 Single、Cascade、Critique 三种执行模式来平衡质量、成本与延迟。
推荐理由:GitHub 官方给出 HydraFusion 的三种编排模式与三个编码基准的成本质量对比,可据此判断多模型编排在真实编码任务中的取舍。
Legora 借助 GPT-6 Astra 在数分钟内审阅 41 份文档,找出了全部 4 处预设错误,并在该财务审阅工作流中把性能提升近 40%。
Playco 借助 GPT-6 Astra,从同一灰盒基础构建了三款主题游戏原型,人工修复量比使用上一代模型减少 50%。
Google 推出 Fairwind Program,面向 Google Cloud 客户、政府机构和网络安全合作伙伴限量开放其最先进的网络防御能力,首批提供 Gemini 3.8 Flash Cyber 模型访问权限。
推荐理由:原文给出受限访问计划的能力组合与准入条件,读者可据此判断前沿网络防御能力的开放节奏。
Google DeepMind 在 Gemini 3.7 Flash、3.6 Flash 和 3.5 Flash-Lite 上推出智能体视频理解功能,官方称视频分析 token 消耗最多降低 88%、成本最多降低 66%、准确率最多提升 7%。
推荐理由:官方给出 token 与成本降幅及准确率变化,并说明在长视频场景下与静态逐帧处理的差异。
微软研究院发布开源框架 Orchard,核心是 Kubernetes 环境服务 Orchard Env,可复用于软件工程、网页导航和个人助理等任务,并支持直接在 Codex、OpenClaw、ZeroClaw 等真实部署 harness 中训练智能体。
推荐理由:微软研究院开源 Orchard 框架,用约 3B 激活参数在 SWE-bench Verified 上达到 69.7%,可对照其环境层与训练配方设计。
Google DeepMind 在印度启动 ATL Saathi 试点,这是一款由 Gemini 驱动的 Web 应用,为 Tinkering Lab 教师提供 24/7 备课与培训助手。该工具基于 NotebookLM 组织 12 个核心课程模块,支持 10 个模块的项目生成,并以 8 种语言提供内容,底层由 Gemini 3.5 Flash 模型驱动。首批覆盖印度 100 所试点学校。
Google DeepMind 将 computer use 作为内置工具集成进 Gemini 3.5 Flash,此前它只以独立的 Gemini 2.5 computer use 模型形式提供。
推荐理由:原文说明 computer use 从独立模型并入 Gemini 3.5 Flash 主模型,并给出企业级安全防护选项,读者可据此判断智能体跨平台自动化的落地路径。
Google DeepMind 与英国政府、Google Cloud、Faculty 及 Barnet、Dorset、Camden 地方规划部门合作,开发基于 Gemini 的规划审批 AI 原型,目标是把住户规划申请的处理时间缩短 50%。
Google DeepMind 为实验性原型 Project Genie 推出 Street View 真实场景锚定能力,用户可选取美国地点并叠加风格,生成以真实影像为起点的可交互世界。该能力由 Maps Imagery Grounding 驱动,目前仅支持美国地点,并随 Project Genie 逐步向全球 Google AI Ultra 200 美元订阅用户(18 岁以上)开放。
推荐理由:官方披露 Genie 接入 Street View 真实影像的方式与开放范围,可据此判断世界模型落地路径。
Google DeepMind 发布 Gemini for Science,包含 Google Labs 上三个实验性工具:基于 Co-Scientist 的 Hypothesis Generation。
推荐理由:Google DeepMind 把 Co-Scientist、AlphaEvolve 等能力打包成科研工具,读者可据此判断智能体在科研流程中的落地位置。
Google 宣布扩展内容透明度与验证工具,把 SynthID 验证从 Gemini 应用扩展到 Search,并将在未来几周进入 Chrome,此前该功能已被使用 5000 万次。
推荐理由:Google 把 SynthID 与 C2PA 验证铺到 Search、Gemini、Chrome 和 Pixel,读者可据此了解内容溯源工具的落地范围。
剑桥大学 Clare Bryant 教授利用 Google DeepMind 的 Co-Scientist 研究病原体跨物种传播引发的败血症等重症,工具生成并排序的假说中有一个她此前未关注的蛋白,关联到她已感兴趣的多个信号通路。
Calico Life Sciences 的 Matt Onsum 与 Katherine Labbé 正使用 Google DeepMind 的 Co-Scientist 整合衰老生物学中零散的研究发现并生成可验证假设。
Google DeepMind 汇总了 Gemini 驱动的编码智能体 AlphaEvolve 发布一年来的应用成果,涵盖数学、量子物理、基因组、电网优化和 Google 内部基础设施。
推荐理由:官方汇总 AlphaEvolve 一年落地案例,覆盖基因组、电网、TPU 与商业客户,可据此判断编码智能体的实际渗透范围。
Google DeepMind 公布由 Gemini 驱动的 AI 指针实验,提出维持心流、展示与讲述、用这用那、把像素变成可操作实体四条交互原则,让指针理解所指内容与用户意图。
推荐理由:Google DeepMind 公开 AI 指针的四条交互原则,并说明已落地 Chrome 与 Googlebook,读者可据此判断指向式交互的可行边界。