> 全新通用代理系统整合数十个顶尖模型，通过自动任务拆解与长时间运行，开启目标导向的复杂工作流变革。

## 多模型编排重构底层架构
继个人代理应用引发市场关注后，搜索平台Perplexity正式推出了被定义为通用数字工作者的下一代代理系统。该系统打破了依赖单一底层大语言模型的传统路径，创造性地引入了模型编排策略。通过集成十余个专有及开源顶尖模型，系统能够根据具体任务特长进行自动匹配，让擅长逻辑推理、深度研究与长文本记忆的模型各司其职。

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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 深度沙箱释放全流程自动化潜力
在安全的运行环境中，这套系统展现出极强的自主执行能力。它具备深度的网页访问、代码运行及文件生成权限，支持长达数周的连续任务处理。内部测试数据表明，系统能够在极短时间内完成包含数千行复杂数据的电子表格处理，并独立统筹从初期调研、方案设计到最终程序部署的全生命周期管理。

## 按需计费开启数字劳动力商业化
为应对复杂自动化流程带来的庞大算力开销，Perplexity在向高级订阅用户开放该产品的同时，首次引入了按计算量计费的商业模式。用户不再需要输入繁琐的分步指令，只需设定最终业务目标，系统便会自动调度子程序并行推进。这一跃迁标志着人工智能真正迈入了企业级数字劳动力的实用化阶段。

Perplexity发布通用数字工作者 创新模型编排开启目标导向协作

> 导语 当前的AI领域，正上演着一场由科技巨头主导的宏大叙事。一方面，是对算力霸权的极致追求，以OpenAI的万亿投资为代表，开启了基础设施的“军备竞赛”；另一方面，是AI技术与开发生态的深度融合，从英伟达的模型开源到谷歌、Figma打通设计与代码的壁垒，无不昭示着一个更开放、更高效的AI协作新纪元正在到来。

## 万亿算力雄心，OpenAI打响AI基础设施“军备竞赛”

OpenAI正以一万亿美元的惊人投资，在全球范围内构建其算力帝国，并在美国德州启动了规模空前的计算中心。此举标志着AI领域的竞争焦点已从模型算法本身，急剧转向了支撑这一切的底层算力基础设施。这不仅仅是一次投资，更是OpenAI在AI“军备竞赛”中发出的明确信号，意图通过绝对的算力优势，巩固其行业领导地位。

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## 技术民主化，英伟达开源Audio2Face解锁实时动画新纪元

作为算力巨头，英伟达选择通过开源来构建其生态护城河。其生成式AI模型Audio2Face的开源，包含算法、SDK及训练框架，将音频实时驱动虚拟角色面部动画的尖端技术公之于众。这一举措极大地降低了高保真动画制作的门槛，赋能游戏、影视等领域的广大开发者与创作者，是技术民主化趋势下的重要一步，也进一步巩固了英伟达在图形和AI领域的生态影响力。

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## 打破单一依赖，微软Copilot拥抱Anthropic，AI合作走向多元化

为避免在AI模型上受制于单一合作伙伴，微软正积极构建更加多元和稳固的AI生态。通过与Anthropic达成战略合作，微软将其先进的AI模型引入Copilot，打破了此前与OpenAI的独家合作关系。这一布局不仅增强了Copilot自身的功能，也体现了微软在AI浪潮中，通过多元化结盟来增强自身竞争力和市场适应性的长远战略。

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## 谷歌AI Plus全球扩张，加速高端AI功能普及化

谷歌正通过市场扩张策略，在全球AI服务竞争中占据有利位置。其AI Plus付费订阅服务现已扩展至全球40个新国家和地区。这项介于免费版与专业版之间的服务，旨在将Gemini等更强大的AI模型推广给更广泛的用户群体，通过加速高端AI功能的普及化，与竞争对手争夺庞大的中间用户市场。

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## 编程范式革命，OpenAI GPT-5-Codex以400K上下文窗口赋能开发者

在开发者工具领域，OpenAI再次祭出“杀手锏”。新推出的GPT-5-Codex模型API，凭借其高达400k的超大上下文窗口，能够处理前所未有的海量复杂信息，从根本上改变了AI辅助编程的范式。这一核心优势极大地提升了开发效率，让AI能够理解和处理整个代码库级别的任务，进一步巩固了OpenAI在编程AI领域的领先地位。

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## “零摩擦”协作开启，谷歌与Figma打通设计到代码的壁垒

AI正在成为弥合不同工作职能之间鸿沟的桥梁。谷歌推出的Chrome DevTools MCP公测版与Figma发布的官方远程MCP服务器，共同指向了一个目标：实现设计与开发的无缝融合。AI编码代理在这两个工具的赋能下，可以直接理解设计上下文，并控制浏览器进行实时调试，实现高保真设计稿到代码的“一键转化”，开启了“零摩擦”的协作新纪元。

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## 另辟蹊径，苹果SimpleFold模型以轻量化设计攻克蛋白质预测难题

在巨头们纷纷投身于更大模型的竞赛时，苹果选择了一条不同的赛道。其研究团队发布的轻量级蛋白质折叠预测AI模型SimpleFold，通过流匹配技术创新，显著降低了该领域研究的计算成本。这代表了另一种竞争策略：不追求“大”，而追求“巧”，通过高效、轻量的模型在特定科研领域取得突破，展现了AI应用的多样化发展路径。

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每日AI资讯0925：算力竞赛与生态融合，科技巨头重塑未来

> 科技浪潮奔涌向前，AI领域风云变幻。OpenAI内部团队重组，直面“AI幻觉”这一核心难题；阿里则放出“王炸”，推出万亿级参数大模型，再次点燃模型竞赛的战火；与此同时，AI版权纠纷愈演愈烈，谷歌、Meta等巨头纷纷陷入诉讼漩涡；清华系创业团队则在灵巧手领域取得突破，让机器人拥有了更精细的操作能力。

## OpenAI的“灵魂拷问” 重组团队直面AI幻觉

OpenAI近期对其负责模型行为的团队进行了重组，此举正值该公司发布突破性论文之际。 论文指出，当前的AI评测体系在无意中“鼓励”了模型的“幻觉”行为，即一本正经地胡说八道。 为了在评测中获得高分，模型倾向于猜测答案而非承认“我不知道”，从而导致了不准确甚至虚假信息的产生。

为了解决这一问题，OpenAI不仅将“模型行为”团队并入核心的后训练团队，以期从根本上改变模型的激励机制，还任命原团队负责人Joanne Jang领导新成立的“OAI Labs”，专注于探索人与AI协作的全新交互界面。 这次调整显示了OpenAI正视并着力解决AI核心技术难题的决心。

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## AI版权战火升级 巨头面临法律与道德双重“大考”

AI技术的迅猛发展，也将其推上了版权争议的风口浪尖。 近期，从谷歌被欧盟处以2.5亿欧元罚款，到Meta因涉嫌使用成人影片训练AI而面临天价索赔，全球范围内的AI公司正集体面临版权侵权诉讼的“大考”。 这些诉讼不仅涉及新闻、文学作品、音乐、图片等多种内容形式，更挑战了AI训练数据“合理使用”的法律边界。

包括OpenAI、Anthropic、Midjourney在内的顶尖AI公司无一幸免，纷纷成为被告。 这一系列的法律纠纷预示着AI行业野蛮生长的时代即将结束，未来的数据获取和内容创作规则将面临重大变革。如何在技术创新与版权保护之间找到平衡点，是所有AI从业者必须回答的问题。

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## “单手玩手机”的灵巧手诞生 清华系创业团队秀出“中国功夫”

在AI硬件领域，中国创业团队也取得了令人瞩目的成就。 由前腾讯Robotics X核心成员、清华校友杨思成创立的源升智能，近日发布了其首款产品Apex Hand五指灵巧手。 这款灵巧手拥有21个自由度，不仅能完成中医把脉、操作鼠标等精细任务，更是业内首个能够单手操作智能手机的灵巧手。

Apex Hand的突破在于其兼顾了灵巧性、实用性和鲁棒性，并通过自研的电子皮肤实现了高精度的触觉感知。 这一创新解决了长久以来困扰机器人行业的“手部瓶颈”，为具身智能在更复杂场景下的应用打开了想象空间。

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## 谷歌强势归来 AI王者地位再获认可

一度被认为在AI竞赛中稍显落后的谷歌，近期凭借一系列创新产品和服务强势回归，重拾其“惊喜制造者”的形象。 苹果公司正考虑在其Siri的重大更新中使用谷歌的Gemini模型，这无疑是对谷歌技术实力的最高认可。

谷歌的Gemini模型在性能和用户数量上都取得了长足的进步，在多个权威评测榜单上稳居第一梯队。 此外，谷歌在AI生图领域的“Nano Banana”模型和视频生成领域的Veo3模型也展现出统治级的实力。 强大的自研芯片（TPU）算力基础、海量的多模态数据优势以及顶尖的人才储备，共同构成了谷歌在AI时代深不见底的“护城河”。

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## 阿里万亿参数模型登场 “大力出奇迹”震撼业界

阿里巴巴深夜投下重磅炸弹，正式推出其史上参数量最大的模型Qwen3-Max-Preview，参数规模超过1万亿。 这一“巨无霸”模型在多个基准测试中超越了业界顶尖的竞争对手，尤其是在编程能力方面，成功反超一度被认为是“最强”的Claude。

阿里的这一举动再次印证了“规模化扩展法则”（Scaling Law）在AI领域的有效性。 凭借“模型开源构建生态”与“自研闭源探索前沿”相结合的清晰路径，以及阿里云提供的强大算力支持，阿里的通义千问系列模型实现了后来者居上，在全球大模型竞赛中站稳了第一梯队。

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每日AI资讯0907：阿里万亿模型横空出世，OpenAI重组破解AI“幻觉”



> **导语**
> 今日AI界动态纷呈：阿里巴巴推出ComfyUI-Copilot插件，通过自然语言大幅降低AI艺术创作门槛；自动驾驶机器人公司Cartken成功转型，从食品配送迈向更广阔的工业应用领域；开源AI协作框架CrewAI在GitHub上迅速走红，为开发者提供了构建多智能体系统的高效新范式。

## 阿里开源新星：ComfyUI-Copilot让AI艺术创作“说到做到”

由阿里巴巴国际数字商业集团开发的开源AI助手插件ComfyUI-Copilot，正在彻底改变AI艺术的创作方式。它通过引入自然语言交互，让用户无需再面对复杂的节点和工作流搭建，只需通过简单的语言描述，即可自动生成所需的工作流程。该插件内置了庞大的模型和工作流知识库，支持多模态生成任务，极大地提升了AI艺术创作的效率与便捷性，并已在全球范围内获得社区的高度认可和积极响应。

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## 机器人“转行”：Cartken从送外卖到进工厂

自动驾驶机器人初创公司Cartken正在进行战略重心转移，将其业务从最初的“最后一公里”食品配送，扩展至潜力巨大的工业应用市场。得益于与ZF Lifetec的成功合作，Cartken的机器人在工厂内部运输生产样品方面展现了卓越的效率和可靠性。这一成功的跨界应用吸引了三菱等行业巨头的关注，预示着其在汽车、制药、化工等领域的广阔前景。公司将继续优化现有的配送业务，但未来的增长点将主要聚焦于工业领域。

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## GitHub新宠：CrewAI如何让AI智能体“组团”高效工作

开源AI智能体框架CrewAI在GitHub上掀起了一股热潮，迅速获得了超过三万四千颗星标和十万名开发者的关注。这个基于Python的框架，其设计灵感源自人类组织的协作模式，通过其核心组件Crews和Flows，让开发者能够轻松创建分工明确、可协同工作的自主AI智能体团队。它支持角色定义、工具自定义等功能，为构建高效、自主的AI协作系统提供了一个强大的平台，引领着AI开发的新潮流。

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每日AI资讯0721：AI助手简化艺术创作，机器人“转行”工业界，智能体协作框架火爆GitHub



> 近日，一项由国际知名研究机构Epoch AI组织的“人机大战”在数学领域展开，40位顶尖数学家组成8支队伍，与OpenAI最新的语言模型o4-mini-medium进行了一场关于“数学前沿”问题的较量。结果令人震惊：在解决高难度数学问题的比赛中，有6支数学家队伍败给了AI。

## 数学领域新挑战 AI模型实力初显

这场特殊的比赛旨在评估当前先进大型语言模型在处理复杂、非标准数学问题上的能力。与传统的数学竞赛不同，比赛题目更侧重于需要深刻理解概念、进行逻辑推理和创造性思考的“前沿数学”问题。

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Epoch AI召集了来自不同领域的40位经验丰富的数学家，他们被分成8支队伍，每队5人。每支队伍被要求独立解决一系列高难度的数学问题。与此同时，OpenAI的o4-mini-medium模型也被用来尝试解决同样的题目。

比赛的结果出乎了许多人的预料。在综合评估得分后，只有两支数学家队伍的表现优于AI模型，而其余六支队伍的得分均低于o4-mini-medium。

## 比赛规则与AI的表现

据组织方介绍，比赛题目的选取经过精心设计，旨在考察模型在以下方面的能力

*   **理解复杂的数学概念和术语**
*   **进行多步逻辑推理**
*   **处理非标准格式的数学问题**
*   **生成严谨的证明或解答过程**

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o4-mini-medium在比赛中展现出了令人印象深刻的能力。它不仅能够理解题目的含义，还能生成看似合理的解题思路和步骤。尽管在某些情况下，AI给出的解法可能存在细微错误或不够简洁，但其整体表现已经达到了一个相当高的水平，足以与许多人类数学家匹敌。

数学家们也对AI的表现表示惊讶。一些参与者表示，AI在处理某些类型的题目时，展现出了比人类更快的速度和更广阔的知识储备。

## AI在数学领域的进步与局限

这场比赛的结果再次印证了大型语言模型在数学领域的快速进步。通过海量数据的训练，AI模型已经具备了强大的模式识别、语言理解和信息整合能力，这些能力在解决数学问题时发挥了重要作用。

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然而，比赛也暴露了AI在数学领域的局限性。尽管o4-mini-medium表现出色，但它并非在所有问题上都能超越人类。在一些需要高度创造性、直觉或对数学理论有深刻洞察力的问题上，顶尖的数学家们依然展现出了独特的优势。

此外，AI给出的解法有时可能缺乏人类解法中的优雅和简洁性，也可能存在一些“幻觉”或逻辑跳跃。这意味着AI在数学领域的应用仍需要人类的监督和验证。

## 对未来的启示 人类与AI协作的新模式

这场“人机大战”为我们提供了重要的启示。它表明，先进的AI模型已经有能力成为数学研究和教育的有力助手。

*   **辅助研究** AI可以帮助数学家更快地筛选和处理信息，发现潜在的模式和规律，甚至生成初步的猜想。
*   **教育工具** AI可以为学生提供个性化的辅导和解题支持，帮助他们理解复杂的数学概念。
*   **人机协作** 未来，人类数学家和AI模型之间的协作可能成为解决更困难数学问题的有效途径。人类提供创造性和直觉，AI提供强大的计算和信息处理能力。

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同时，这场比赛也提醒我们，在AI能力不断提升的背景下，我们需要重新思考人类在数学领域的角色和优势。专注于培养更高层次的数学思维、创造力和解决问题的能力，将是人类数学家未来发展的关键。

## 结论 AI正成为数学领域的强大力量

40位数学家与OpenAI模型o4-mini-medium的较量，以6队败北的结果结束，这无疑是一个令人震惊的事件。它清晰地表明，人工智能在数学领域的实力已经不容小觑，甚至在某些方面已经能够匹敌甚至超越顶尖的人类专家。

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虽然AI目前还无法完全取代人类数学家，但它正迅速成为数学领域一支强大的力量。这场比赛不仅仅是一场简单的较量，更是对未来人类与AI在数学领域协作模式的一次探索和预演。随着技术的不断发展，我们可以期待AI在数学领域发挥越来越重要的作用，共同推动数学 frontiers 的进步。



AI的数学实力几何 40位数学家组队挑战OpenAI模型 结果令人惊讶

你是否曾经想过，在网络安全这场永无止境的"猫鼠游戏"中，防守方总是处于劣势？毕竟，攻击者只需找到一个漏洞就能得手，而防御者却需要面面俱到、滴水不漏。这种不对等博弈，似乎是网络安全领域的宿命。

不过，科技巨头谷歌最近扔出了一颗重磅炸弹，可能会彻底打破这种局面。

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## 谷歌的"安全神器"来了

近日，谷歌发布了Sec-Gemini v1，这是全球首款专门针对网络安全领域的AI模型。据官方介绍，这款模型在威胁分析效率方面比同类产品高出了惊人的11%。要知道，在网络安全领域，哪怕1%的提升都可能意味着挡住一次重大攻击的差别。

这款被谷歌寄予厚望的模型主要有三大杀手锏：

首先是超强的推理能力。就像福尔摩斯破案一样，它能迅速锁定攻击事件的根源。在网络安全圈里，找到攻击的根本原因（Root Cause）往往比单纯修补漏洞更为关键。

其次，它整合了谷歌的威胁情报（GTI）和开源漏洞库（OSV）等数据源，使得模型能基于最新的全球威胁态势做出判断。这就好比给安全团队配备了一副"千里眼"，让威胁无所遁形。

最后，也是最令人印象深刻的，是它的预判能力。不仅能分析现有攻击模式，还能模拟漏洞的扩散路径，提前做好防范。这就像是在黑客行动之前，就已经布好了天罗地网。

## 数据会说话

谷歌放出的测试数据相当亮眼。在威胁情报测试（CTI-MCQ）中，Sec-Gemini v1的得分超过其他模型11%。而在根本原因分析测试中，其效率也比同行高出10.5%。

这些数字或许对外行来说只是冰冷的数据，但对安全从业者而言，却代表着响应时间的大幅缩短、加班熬夜的明显减少，甚至可能是避免一场重大安全事故的关键因素。

## "免费的才是最贵的"？这次例外

让人意外的是，谷歌并没有把这款"黑科技"据为己有，而是决定向四类群体开放使用权：网络安全机构、企业IT团队、专业研究人员和非政府组织。唯一的条件是必须用于研究目的。

这一举措体现了谷歌的战略眼光——网络安全不是单打独斗的游戏，而是需要整个行业共同努力的"团队战"。通过开放Sec-Gemini v1，谷歌不仅能收集更多应用场景下的反馈数据，也能推动整个网络安全生态的进步。

## AI会让安全团队失业吗？

每当AI在某个领域取得突破，"失业论"总会甩不掉。但实际上，AI的出现更像是给安全从业者装备了更强大的工具。

想象一下，过去需要数小时甚至数天的事件响应，如今可能缩短到几分钟；以前需要手动查询多个数据库的漏洞确认，现在可以自动关联完成；原本需要大量人力的安全监控，未来可能由AI承担更多。

这不是替代，而是增强。就像显微镜之于医生，望远镜之于天文学家，AI之于安全专家，是工具，而非替代品。

## 攻防博弈：永无止境的螺旋上升

当然，乐观中也不能忘记现实——黑客们也在利用AI技术提升攻击能力。这场攻防博弈，只会变得更加激烈，而非终结。

或许，真正改变的是博弈的规则。在AI的加持下，防御方首次有可能在时间和效率上与攻击方站在同一起跑线上。这种平衡的改变，可能比技术本身更具意义。

## 结语

网络安全的未来，或许不是传统意义上的"人类vs黑客"，而是演变成"AI+人类vs AI+黑客"的较量。在这场新的博弈中，谁能更好地驾驭AI这匹"千里马"，谁就能在安全战场上占据先机。

谷歌的Sec-Gemini v1，无疑是这场变革的重要一步。不过，技术永远只是工具，最终还是要靠使用工具的人来发挥最大价值。对安全从业者而言，拥抱变化，学会与AI协作，或许才是真正的制胜之道。

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