> 导语：今日AI界动态纷呈，Meta推出DeepConf技术，旨在智能优化大模型的推理成本与准确性；苹果与谷歌的合作预示着Siri将迎来重大AI升级；同时，从瑞士的开源多语言大模型Apertus到字节跳动的即梦AI开放服务，再到颠覆性的自动化测试工具RealDevWorld，各大厂商与研究机构正不断拓宽AI技术的应用边界。

## Meta新突破 DeepConf技术实现AI推理的“鱼与熊掌兼得”

Meta AI与加州大学圣地亚哥分校联合推出了一项名为DeepConf的新技术，它通过模型内部的置信度信号，能够智能地区分并优化大型语言模型的推理路径。这项创新使得在处理复杂任务时，AI既能保持高准确率，又能显著降低所需的计算资源。该技术有效克服了传统策略中因低质量路径干扰而导致的效率低下和错误率上升的问题，为大模型的高效部署提供了新的解决方案。

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## AI数据分析师全天候在线 WisdomAI发布Proactive Agents

WisdomAI公司推出了名为“Proactive Agents”的创新AI服务，致力于让AI成为一名永不疲倦的数据分析师。该系统利用独特的“知识织网”技术，构建了一个能够自主工作的AI数据分析师，它能主动监测关键业务指标、及时发现异常情况，并用自然语言提供深入的原因分析和改进建议。这标志着企业运营正从传统的手动监控和阈值预警，向更智能、更主动的AI驱动模式转变。

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## 苹果谷歌强强联手 Siri或将接入Gemini技术

为了在激烈的人工智能竞赛中扭转“落后”局面，苹果公司已与谷歌达成重要协议。根据协议，苹果计划在下一代Siri以及Safari、Spotlight等核心功能中，集成谷歌强大的Gemini AI技术，以加速Siri的智能化转型。不过，用户可能需要一些耐心，据称这项重磅升级的落地时间或将推迟至2026年。

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## 字节跳动即梦AI上线火山引擎 面向企业开放服务

字节跳动旗下的即梦AI已于9月3日正式上线火山引擎，开始向广大企业用户开放API服务。此次开放的模型包括文生图3.0、3.1以及图生图3.0等，均基于字节跳动的自研技术。这些模型经过特别优化，旨在满足企业在图片、视频及数字人生成等领域的专业创意生产需求。其中，文生图3.0版本强化了海报设计能力，而3.1版本则在画面美感和场景丰富度上实现了全面升级。

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## 谷歌发布Gemini CLI GitHub Actions 赋能全球开发者

谷歌最新推出的Gemini CLI GitHub Actions，旨在将强大的AI编码能力免费集成到全球最大的代码托管平台GitHub的仓库中。这一举措让Gemini从一个终端助手，升级为能够自动化协作的开发伙伴，可以深度参与到问题分类、代码审查和仓库维护等工作中。此举极大地降低了开源开发者、小型团队乃至企业使用先进AI技术的门槛。

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## 瑞士发布首个自主开源AI大模型Apertus

由瑞士联邦理工学院、苏黎世联邦理工学院及国家超级计算中心联合研发的首个完全开源大语言模型Apertus正式发布。该模型的一大亮点是其强大的多语言处理能力，能够覆盖超过一千种语言，并且其训练数据中有40%来自非英语语种。Apertus的推出，旨在提升欧洲在人工智能领域的自主创新水平，并更好地满足瑞士多元化的语言需求。

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## MetaGPT发布RealDevWorld AI自动化测试迎来新范式

MetaGPT团队推出了一款革命性的AI自动化测试工具RealDevWorld。该工具基于先进的多智能体框架，能够模拟专业测试工程师的完整工作流程，实现了从代码生成到质量保障的全链路自主化。在专门的RealDevBench基准测试中，RealDevWorld展现出了高达92%的精准度，其评估一致性甚至超越了Claude等知名模型，预示着AI开发的新格局正在形成。

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## Scale AI起诉前员工 指控其窃取商业机密

数据标注巨头Scale AI近日提起诉讼，指控其一名前销售员工Eugene Ling在离职并加入竞争对手Mercor之前，窃取了超过一百份包含客户策略等核心信息的公司机密文件。Scale AI方面称，Ling试图利用这些机密信息向其重要客户进行不正当推销。因此，Scale AI以违约为由起诉了Ling，并同时指控Mercor公司侵犯了其商业秘密。

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每日AI资讯0904：AI智能体引领变革，大模型开源与商业化应用齐头并进

> 近日，小红书正式开源了其自主研发的 MoE 大模型 dots.llm1，为开源社区注入新活力。这款模型在多个基准测试中展现出卓越性能，超越了 Qwen3，但略逊于 DeepSeek-V3，标志着小红书在通用大模型领域迈出了重要一步。



在AI大模型领域，开源与创新正成为行业发展的重要驱动力。 近日，知名内容社区平台小红书正式宣布开源其自主研发的MoE大模型——**dots.llm1**。 这一举动不仅为大模型开源社区增添了新的力量，也展示了小红书在通用人工智能技术上的深厚积累。
[HF演示空间](https://huggingface.co/spaces/rednote-hilab/dots-demo)
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dots.llm1 的开源，意味着全球开发者和研究人员可以访问其模型权重、架构细节以及相关工具，从而促进技术的交流与合作，加速MoE模型在不同应用场景的探索和落地。


### MoE 架构的优势与 dots.llm1 的亮点

dots.llm1 采用了当前前沿的 MoE 架构，这种架构通过激活模型中部分“专家”网络来处理输入，从而在提升模型性能的同时，显著降低推理成本。 相比于传统的密集型模型，MoE 模型能够在参数量巨大的情况下，实现更高效的计算。

dots.llm1 的主要亮点包括

*   **高效的 MoE 架构** 通过稀疏激活机制，模型在处理不同任务时能够动态选择最适合的专家，从而提高推理速度和效率。
*   **出色的中文处理能力** 作为源自小红书的模型，dots.llm1 在中文语料上进行了充分训练，预计在中文理解、生成和对话方面表现优异，尤其是在中文内容社区相关的任务上。
*   **开放性和可扩展性** 开源模式将鼓励社区对其进行微调和优化，以适应更广泛的垂直领域应用。

### 性能评测 超越 Qwen3 逼近 DeepSeek-V3

小红书对 dots.llm1 进行了多项基准测试，结果显示其性能表现亮眼

*   **超越 Qwen3** 在多个通用能力基准测试中，dots.llm1 的表现均优于此前广泛使用的 Qwen3 模型。 这表明小红书在模型架构和训练策略上取得了显著进步，使其能够超越业界主流的同类开源模型。
*   **略逊于 DeepSeek-V3** 尽管 dots.llm1 表现强劲，但与业界顶尖的 MoE 模型 DeepSeek-V3 相比，仍存在一定差距。 DeepSeek-V3 以其卓越的性能和效率在MoE领域树立了新的标杆，dots.llm1 的表现虽然未完全达到，但差距已不大，这为未来的优化和迭代留下了巨大的想象空间。

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这次性能评估，也进一步凸显了 MoE 架构在兼顾性能与效率方面的巨大潜力。 尽管 dots.llm1 在某些方面未能完全达到顶尖水平，但作为一款新晋开源的 MoE 模型，其展现出的实力已经足以令人期待。

### 小红书在 AGI 领域的布局与影响

dots.llm1 的开源，是小红书在通用人工智能（AGI）领域战略布局的重要一步。 作为一家以内容社区为核心的公司，小红书拥有海量的优质图文和视频数据，这些数据将为其未来大模型的训练和优化提供得天独厚的优势。

此次开源的意义在于

*   **赋能社区** 通过开放核心技术，小红书可以吸引更多的开发者和研究人员共同参与到大模型生态的建设中来，加速技术创新。
*   **推动行业发展** 增加高性能开源 MoE 模型的供给，有助于降低企业和开发者使用 MoE 模型的门槛，推动 MoE 架构在更多实际场景中的应用。
*   **提升自身影响力** 通过开源，小红书不仅贡献了技术，也提升了自身在 AI 领域的品牌形象和影响力，有望吸引更多AI人才。



### 未来展望

随着 dots.llm1 的开源，我们可以预见，基于 MoE 架构的大模型将迎来更广泛的关注和应用。 小红书的这一举动，无疑为国内乃至全球的开源大模型生态注入了新的活力。 未来，我们期待看到 dots.llm1 在社区的共同努力下，不断优化迭代，在性能上进一步逼近甚至超越现有顶尖模型，并在更多创新应用场景中发挥关键作用。



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