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Gemini 4 Argon 在 ARC-AGI (Verified) 评测中公布:ARC-AGI-3 得分 97.5%

ARC Prize 公布 Gemini 4 Argon 在 ARC-AGI (Verified) 的评测成绩。ARC-AGI-3 上,provider adapter harness 得分 97.5%、成本 $4.8K,标准 harness 得分 49.8%、成本 $5.8K;ARC-AGI-2 得分 91.3%、$0.32/task;ARC-AGI-1 得分 98.5%、$0.16/task。Google DeepMind 是第二家在 ARC-AGI-3 上得分超过 95% 的前沿 AI 实验室。

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Apple 演示用 MLX 与 RDMA 在 Mac Studio 集群本地运行 816B 大模型

Apple 机器学习研究团队演示如何在 Mac Studio 上本地运行近万亿参数的 Muse Spark Open 等前沿模型,使用今天发布的新版 MLX(v0.30.1 起)与 macOS 26.2 的 RDMA over Thunderbolt 驱动。

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Microsoft AI 公布 MAI-Base-2 预训练细节,2.8T 参数 MoE 模型 FLOPs 效率达 DeepSeek-V4-Pro-Base 的 4.2 至 12.3 倍

Microsoft AI 宣布完成 MAI-Base-2 预训练,这是一个 800 亿激活、2.8T 总参数的 MoE 基础模型,在 held-out 评测中 BPB 低于所测全部开源权重模型,预训练 FLOPs 效率比 DeepSeek-V4-Pro-Base 高 4.2 至 12.3 倍。

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Google 介绍 google/adk-recipes 仓库的三层结构与 Agent Platform 集成

Google Developers Blog 介绍 google/adk-recipes 仓库,它是 google/adk-samples 的重构后继版本,以 core/、plugins/、contrib/ 三层作为 Agent Platform 各入口的单一内容来源。

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Step 5 Preview 上线 FeatherlessAI,官方转发开放权重模型部署信息

阶跃星辰转发 FeatherlessAI 的消息,Step 5 Preview 已上线该平台,以 FP8 精度提供服务。该开放权重模型为 600B 稀疏 MoE 架构、每 token 激活 27B,面向长程智能体工作,在软件工程和专业知识工作(尤其金融)上有前沿级表现,按 Artificial Analysis 数据其每任务成本约为 Claude Opus 5.5 的 1/6,智能水平与 Kimi K3 相当。

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NVIDIA 发布开源 Nemotron 3.5 Super VL 及 Bolt 两款端侧模型

NVIDIA 发布开源 1200 亿参数的 Nemotron 3.5 Super VL 多模态模型,称在其类别中任务完成最快、比同类次优快 5x,并推出两款端侧模型 Bolt 74B-A9B 24GB 与 Bolt E4B 4GB,后者 10 月 23 日上线。模型采用 2-bit 原生量化可在 RTX/DGX Spark 上本地运行,权重、数据集和训练配方开放,已有数十家机构基于自有数据后训练。

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可灵 Kling 4.0 正式全量开放,新增 MCP 和 CLI 接入

可灵(Kling AI)宣布 Kling 4.0 正式全量开放,用户可通过 kling.ai 全新创作界面使用,并新增 MCP 和 CLI 接入以融入视频创作工作流。即将推出 4K 和 1080p 的 10-bit HDR 视频输出,以及面向企业客户和开发者的 API 访问。

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Black Forest Labs 发布开源文生图模型 FLUX 3 Image Klein(5.6B)

Black Forest Labs 发布 5.6B 参数开源权重模型 FLUX 3 Image Klein,支持文生图、图像编辑和最多 10 张参考图的多参考生成,采用 FLUX Kommunity License。

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Wallet Wars:AI 智能体支付之争的格局与走向

Terry Angelos 分析智能体商业带来的支付竞争,指出两场战斗:谁帮智能体付款,以及谁让智能体以本人身份交易。

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StepFun 展示 Step 5 Preview 在 NVIDIA GB300 上的推理性能

StepFun 表示 Step 5 Preview 在 NVIDIA GB300 上推理表现出色,并期待看到开发者用它构建的应用。其转发的 NVIDIA 内容称该模型是 StepFun 最大的开源权重发布,600B MoE 架构,可处理最长 24 小时的 Agent 任务,在 GB300 上用 NVFP4 达到近 8K tokens/sec/GPU,提供 NVFP4 checkpoint(https://huggingface.co/stepfun-ai/Step-5-Preview-NVFP4),并支持 SGLang、vLLM、NeMo Automodel 后训练和 NVIDIA NIM 一键部署。

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