极智嘉发布《24/7自主智能仓计划》:机器人干活、AI接管调度运营
极智嘉发布《24/7自主智能仓计划》,目标让AI接管整仓调度运营,实现7×24小时自主运行并持续进化。其Gravity统一具身智能框架与Gravity 4D具身世界模型支撑机器人完成跨任务泛化与长程作业,无人拣选工作站在施耐德电气上海物流中心试点拣选效率达人工2倍、准确率超99.99%。极智嘉已连续7年位居AMR市占率第一,覆盖40多个国家和地区、超1000家客户,累计部署机器人超8.1万台。
极智嘉发布《24/7自主智能仓计划》,目标让AI接管整仓调度运营,实现7×24小时自主运行并持续进化。其Gravity统一具身智能框架与Gravity 4D具身世界模型支撑机器人完成跨任务泛化与长程作业,无人拣选工作站在施耐德电气上海物流中心试点拣选效率达人工2倍、准确率超99.99%。极智嘉已连续7年位居AMR市占率第一,覆盖40多个国家和地区、超1000家客户,累计部署机器人超8.1万台。
文章梳理中国AI产品拟人化的演变:早期模型多用英文缩写名(ERNIE、GLM),后转向文心、通义等有文学意味的中文名,再简化为千问等,字节则用豆包这类日常昵称加3D女性虚拟形象拉近用户。
推荐理由:文章梳理了从文心、豆包到DeepSeek鲸鱼娘的命名与人设演变,为理解中美AI产品拟人化路径的差异提供了具体脉络。
OpenAI 消费产品负责人 Adam Fry 在纽约一场晚宴对谈中表示,ChatGPT 周活用户两个月内从 10 亿增至 12 亿,类搜索查询量约为 Google 的五分之一。用户每周生成 15 亿张图片,语音模式听写加对话合计有 2.5 亿周活用户;ChatGPT 的 Chat 与 Work 模式即将合并,顶部切换开关将移除。
推荐理由:OpenAI 高管在访谈中披露了一组少见的自报数据,覆盖用户增速、搜索量对比和产品合并计划,可作参照。
Modem 面向所有用户上线应用内反馈功能,可在 Settings > Integrations > In-app feedback 配置,或把起始提示词粘贴给编码智能体。
Google 宣布将 Guided Learning 全球上线到 Google Classroom,并把 Guided Learning 能力引入 Google Search。
Google 公布两项 Guided Learning 研究,并开始在 Google Classroom 全球推送教师主导的 Guided Learning 功能。
Google 宣布把 Guided Learning 能力引入 Google 搜索和 Google Classroom,其中 Classroom 版本即日起全球可用,搜索版本本月晚些时候先在美国部分学校试点。
《魔兽世界:永恒》上线前,游戏相关 subreddit 已被 AI 生成的插件占据,部分插件抄袭老开发者的作品。
Nvidia 已要求部分云客户减少承接中国企业的业务,并披露使用其芯片的最终用户身份。据 The Information 援引三位知情人士报道,该指导并非强制,只适用于未来合同,不涉及现有交易,目的是推动包括 Nvidia 投资的 neocloud 在内的云厂商形成更多元的客户结构。
Anthropic 于 11 月 3 日在 Claude 平台公测 Message Threads,API 请求不再重发完整对话历史,只传输上一条消息以来的变化。
据 The Information 报道,华为因无法获得足够内存,要求部分客户自行采购其 AI 芯片所需的内存,实际上把买家推向黑市。华为计划明年初推出 Ascend 960DT,称性能将翻倍,但中国供应商的 HBM 产能不足,美国出口规则又禁止直接向三星和 SK 海力士采购,这两家公司合计控制全球超过 80% 的市场。
开发者 ZhuLinsen 在 Linux.do 社区发布开源 MoE 推理引擎 LiteMoE,代码约 1600 行并已在 GitHub 完整开源。作者称在其测试场景下吞吐量超过 vLLM,但项目定位是教学而非替代生产级框架,并附中文教程与逐步演示页面。若社区反馈良好,后续计划推进多卡并行和 CPU 版本。
开发者借助 Claude Code 完成「大都会博物馆版《块魂》」网页游戏,玩法、3D 场景与程序化配乐均由 AI 参与生成。Hacker News 社区反馈指出背景音乐缺乏记忆点、相机在圆球较小时弹性过大、键盘控制存在下键无法后退等缺陷。评论者认为相机控制属强经验依赖任务,是当前大模型生成代码的薄弱环节。
OpenAI 将漏洞赏金计划奖金提高至原来的四倍,ChatGPT、Codex 等核心产品的严重漏洞最高可获 3 万美元,特别发现可达 10 万美元,叠加质量、忠诚度和活动奖金后总额约 17.2 万美元。新增五级忠诚度计划和限时活动奖金,过去 30 天内提交漏洞的研究者将按新标准补发差额。OpenAI 同时筹备安全冲刺,由安全公司 Cathedral 与其工程师共同对系统进行压力测试。
Linux.do社区用户发布开源项目paper-figure-to-figma,可将科研论文中的图表转换为可编辑的Figma矢量文件,宣称还原度超过90%。该工具以Agent Skill形式托管在GitHub上,能把论文图片中的文字、曲线和渐变重建为原生矢量元素,支持导出SVG和PDF。作者规划后续兼容PowerPoint和Draw.io,并探索图表风格迁移功能。
Anthropic 正在阻止 Claude Code 复刻现有电子游戏。员工 Addy Osmani 在 X 上确认,Claude Code 针对 Opus 5.5 的系统提示词中新增两句话,禁止该工具克隆他人游戏,即使克隆作品改名或冒充原创也会触发。
Linux.do 开发者开源 dsh-pstack,把 Cursor 工作流插件 pstack 的严格代理工作流移植到 DSH(DeepSeek Harness)。
作者在 Linux.do 分享了一份面向工程师的 AI 编程成本治理实践,并在 GitHub Pages 发布网页版全文。内容分三层:理解 AI 编程服务的计费结构与 token 消耗逻辑,通过优化提示词、拆分任务、控制上下文长度减少无效消耗,以及对比不同 AI 编程工具与订阅方案的性价比。
开发者 liangdabiao 在 Linux.do 社区发布并开源了名为 comic-story-video 的 AI Agent 技能项目,可将任意选题自动制作成 60 至 90 秒的竖屏漫画解说短视频。
Hugging Face 提出模型集成契约(MIC),用按真实 checkpoint 配置缩小的 fixture 在 CPU 上运行可复现的用法路径和基线,在 PR 阶段拦截回归。
一个用 AI 智能体抓取 AO3 同人作品并转售 AI 有声书的站点 ao3.life,在上线一天内收到作者超过 2000 份下架请求后于周一晚间关站。站方称用一群 AI 智能体控制 40 台虚拟机抓取内容,前 3 分钟免费、之后对 AI 生成有声书收费,并承诺作者获 91% 分成。
Apple 为 Apple Watch 推出的 Audio Intelligence 功能开始在 iOS 27.3 面向开发者进行 Beta 测试,包含声音识别、歌曲识别、Live Rewind 和 Siri Recaps 四项可选功能。
小米集团获2026世界互联网大会“杰出贡献奖”,其“面向规模化落地的通用机器人操作基座模型关键技术”获“领先科技奖”。
中国电信人工智能研究院(TeleAI)推出的隐私摄像头基于自研智传网(AI Flow),在不存储、不传输原始视频画面的前提下识别打架、吸烟、跌倒等异常行为并预警,今年2月已落地公共卫生间场景。该产品采用端云协同推理架构,采集瞬间提取抽象特征向量并销毁原始画面,可剥离人脸、衣着等隐私细节。面向养老、校园、医院的“TeleAI智慧看护助手”可在5秒内向家人或看护告警。
量子位作者实测近一周后介绍语音优先的 Personal Agent Orilo,它主打早晨场景,用语音播报个性化新闻、跟踪长尾信息并通过连接器跨应用执行任务。
OpenAI 对比六款模型(GPT-5.6 Luna、GPT-5.6 Sol、GPT-6 Luna、GPT-6 Sol、GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol)在 Respecting Warnings 安全评测与匹配的 Codex 生产决策上的表现,发现评测成功率普遍低于生产,差距为 10.2 至 37.4 个百分点。
推荐理由:OpenAI 对比六款模型在安全评测与生产环境中的表现,给出评测与部署行为差距的量化结果及干预实验证据。
一位用户在Linux.do论坛通过多次对照实验发现,Anthropic的Claude封号系统会关联并记录支付方式。该用户换用iCloud、Google账号及美国身份、网络、信用卡组合注册新号均被秒封,最终定位到朋友美卡4400开头Visa BIN段可能已被风控标记。其建议信用卡付费账号被封后应更换支付卡片,而非仅换账号。
OpenAI 宣布将于 2027 年 1 月 30 日停用 ChatGPT Classic 桌面应用,现有用户已收到应用内退役通知。未来几周内将小范围测试新版桌面界面,把 ChatGPT 对话与 Work 功能整合进统一标签页体系,聊天记录自动迁移至新版应用。面向开发者的 Codex 编程工具不会被并入新界面,仍作为独立体验保留。
Takehi 等人提出 Weight-Space Programming,让前沿 LLM 从自然语言目标出发直接检查和编辑神经网络权重张量,不依赖梯度下降或训练循环。
OpenAI 推出自研 Git 后端 Pando,已承载其 monorepo 的全部开发流量,中位 push 延迟降低近 80%,每天处理近 1 PB Git 数据。
作者用 30 个注入故障的排障任务对比固定脚本编排与 pi-agent-core 1.4.0 循环,脚本式通过 6 个、循环式通过 25 个,另 5 个目录不存在的任务由模型停下报告原因。
Pi Agent 框架拆成 pi-ai、pi-agent-core、pi-coding-agent 三个包,按 dist 目录物理行数统计,核心循环层仅 1445 行、占 1.7%,模型接入层占 23.7%,产品层占 74.6%。
Pi Agent Core 实战系列第三篇用约 40 行代码跑通最小 Agent:只需初始状态、一个 streamFn 和一次 prompt 调用,无需 registry、pipeline 或 chain 组合器。实验注入确定性 streamFn 替代真实模型,一次带两个并行工具调用的 prompt 共发出 27 个事件、耗时 314.7 毫秒,其中框架调度开销不到 5 毫秒。
Pi Agent Core 实战系列第 4 篇指出,工具对模型而言只是 name、description、parameters schema 组成的接口文档,description 与参数约束直接决定调用是否正确。
Pi Agent Core 实战系列第 5 篇演示用 onUpdate 推送工具进度:固定 600 毫秒、分 6 段的任务中,首次可见时间从 611 毫秒降到 103 毫秒,总耗时几乎不变。文章把 agent_start、tool_execution_update 等九种事件视为界面渲染协议,事件按序重放即可还原界面,并建议服务端用 SSE 转发、加自增序号防乱序、落盘事件支持断线补发。
pi-agent-core 将上下文压缩拆成两个函数:transformContext 负责裁剪与注入、控制长度,convertToLlm 负责过滤与转换、控制可见性。
Pi Agent Core 实战系列第 7 篇实测对比提示词约束与 beforeToolCall 钩子:同一批 12 条命令请求,仅靠系统提示词写「不要执行 rm -rf、读取 /etc/shadow」时 12 条全部执行,其中 5 条为危险操作;加上三条正则闸门和 8 次调用预算后只执行 4 条只读命令,其余 8 条被拦截且原因可追溯。
Pi Agent Core 系列第九篇讲如何把已在运行的脚本式编排迁移到 Agent 循环,核心是三步改造:把固定调用换成给工具加判断、把退出码换成结构化结果、把暗依赖换成显式参数。
Pi Agent Core 系列实战最后一篇指出,这个仅 1445 行的极简循环只保证把模型的动作与失败都变成事件发出,日志、预算、回滚、评测四件事都得自己补。20 条失败用例覆盖工具不存在、参数不合 schema、工具抛异常、工具超时四类,各 5 条,错误信号全部送达模型且循环零崩溃。实测中无预算闸门时模型在权限被拒错误上耗尽 30 轮上限,加 8 次预算后第 9 轮收尾。
开发者开源了自研输入法“水杉输入法”(MetaSequoia IME),GitHub 仓库分为 Windows 纯净版、全平台版本和自训练中文输入法语言模型 chinese-ime-lm 三部分。该模型用于候选词排序与联想补全,推理完全在本地完成,不依赖云端请求,也不含广告。作者称其思路区别于依赖云端与用户数据的搜狗、百度等商业输入法。