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Elevated errors on Claude Code and Claude Cowork

Aug 28, 17:22 UTC
Identified - We have identified an issue with an upstream cloud provider affecting Claude Cowork and Claude Code on the web. Some sessions may fail to start or disconnect mid-task; affected sessions can be retried. We are in contact with the provider and will provide an update as soon as possible.

via Claude Status - Incident History
↩️🖼 智谱开源 GLM-5.3,主打智能体编程与网络防御


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Z.ai 发布 GLM-5.3-Flash,18B 激活参数价格仅上代十分之一,限时价格低至每百万 Tokens 输入 0.075 美元 Z.ai 发布 GLM-5 系列首个原生多模态模型 GLM-5.3-Flash,总参数 320B、激活参数仅 18B。其在多项编程和智能体基准上超过 GLM-5.2,价格降至约十分之一,并接近 Claude Opus 4.8。限时优惠期间,API 输入价格为每百万 Tokens 0.075 美元,缓存输入为 0.015 美元,输出为 0.25 美元,缓存存储暂时免费;原价分别为…

智谱开源 GLM-5.3,主打智能体编程与网络防御

智谱 AI 发布开源模型 GLM-5.3,主打智能体编程与网络防御场景,权重已开放下载、运行和定制。

该模型与 GLM-5.2 共用同一基础模型,全部提升来自后训练,复杂编程和长周期任务能力明显增强:Terminal Bench 2.1 得分 88.2,DeepSWE 得分 66.9,均大幅领先 GLM-5.2。

GLM-5.3 采用自定义 GLM-5.3 License:个人与中小企业可自由使用、微调与商用,但连续 12 个月营收超 100 亿美元且对外提供模型即服务的公司,须先通过 Z.AI 安全审查。


Huggingface | Z.ai(@Zai_org)

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AI引发“专业知识衰退” 人们越来越质疑医生等专业人士的资历与建议

生成式人工智能的崛起正以出人意料的方式影响社会。一项最新民调显示,越来越多人在接受医生、教师、管理者等专业人士的建议前,会先通过聊天机器人进行核实。

过去,大多数人通常会直接接受专业人士的意见,很少提出质疑。但Use.AI开展的一项调查显示,人工智能正在改变这种情况。调查共有15428名受访者,其中略高于一半、即53%的人表示,他们如今会使用人工智能检查专业人士给出的解释,然后再决定是否认同对方的观点。

调查的另一项核心结果显示,46%的受访者认为,如今专业资历的重要性已经不如从前。这是因为人工智能让人们能够独立核查一些过去很难自行评估的说法。

人工智能还促使许多人在就诊或与其他专业人士会面之前,提前准备问题,从而询问一些原本可能不会想到的内容。

Use.AI将这种变化定义为“专业知识衰退”,指人们不再自动服从那些经过多年培训、积累丰富经验,并且通常熟悉个人具体情况的专业人士。

当然,问题在于人工智能并不总是正确,而在医疗问题上,错误信息可能带来严重后果。聊天机器人不太可能掌握患者完整的病史、检查结果以及医生能够获得的其他关键信息。

去年,一名男子听从ChatGPT的建议,用溴化钠替代日常食盐,最终患上了罕见的溴中毒相关精神障碍。另一起诉讼则指控聊天机器人推荐了危险的药物组合,导致一名青少年致命性药物过量。此外,有调查发现,Google的人工智能健康摘要引用YouTube内容的频率高于权威医学来源。相关研究还表明,即使训练数据中只存在极少量虚假医疗信息,也可能显著增加人工智能给出错误答案的概率。

不同年龄段的人在质疑专业建议方面也存在明显差异。18岁至34岁的成年人中,有70%表示人工智能让他们更敢于质疑专业意见;在45岁及以上人群中,这一比例为49%。

不过,自信并不意味着正确,这或许应当成为所有人工智能系统都必须附带的免责声明。Use.AI联合创始人兼首席执行官伊戈尔·赫拉西莫夫表示:“人工智能让自信实现民主化的速度,快于让知识实现民主化的速度。人们可以借助人工智能提出更好的问题,但这并不意味着他们已经具备判断答案的专业资格。”

via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源:cnBeta.COM)
MadsLorentzen/ai-job-search

在你的机器上运行的求职搜索工具。一个基于 Claude Code 构建的 AI 求职申请框架:评估招聘信息、定制简历、撰写求职信并准备面试。Fork 该项目,将它完全掌握在自己手中。

编程语言: Python
Stars:37421
Forks:12677

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The job search that runs on your machine. AI job application framework built on Claude Code: evaluate postings, tailor CVs, write cover letters, prep interviews. Fork it and own it.

Language: Python
Stars: 37421
Forks: 12677

via Trending repositories on GitHub this week · GitHub (author: MadsLorentzen)
anthropics/claude-plugins-official

由 Anthropic 官方维护的高质量 Claude Code Plugins 目录。

语言:Python
星标:34,835
复刻:3,923

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Official, Anthropic-managed directory of high quality Claude Code Plugins.

Language: Python
Stars: 34835
Forks: 3923

via Trending repositories on GitHub this week · GitHub (author: anthropics)
VoltAgent/awesome-agent-skills

由官方开发团队和社区精心整理的 1000 多项智能体技能,兼容 Claude Code、Codex、Gemini CLI、Cursor 等多种工具。

语言:未知
Star 数:32962
Fork 数:3481

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A curated collection of 1000+ agent skills from official dev teams and the community, compatible with Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor, and more.

Language: Unknown
Stars: 32962
Forks: 3481

via Trending repositories on GitHub this week · GitHub (author: VoltAgent)
谷歌员工内测下一代 Gemini 3.8 Flash,测试者称明显优于 3.7 Flash

谷歌员工已开始内测下一代 Gemini 3.8 Flash 预览版,一名测试者称其明显优于 3.7 Flash。该预览版通过内部编码平台 Jetski 向员工开放,谷歌拒绝置评。

谷歌新一代旗舰大模型一再延期,转而加快推出更快、更便宜的 Flash 系列:3.6 Flash 于今年 7 月发布,3.7 Flash 三周后跟进,CEO 皮查伊曾表示计划近乎每月推新。

Business Insider

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Anthropic首款在物理世界运行的AI工具问世

根据周四 Anthropic 发布的最新公告,该公司即将推出一套研究系统,该系统可让其软件控制科学和工程设备以进行实验,这标志着这家公司首款专为在物理世界中运行而设计的AI工具问世。这款名为“模型硬件标准” (Model Hardware Standard)的新工具,将使AI智能体能够自主操作各种可通过计算机代码编程的设备,范围从复杂的显微镜到液体处理仪、激光器和机械臂等。该工具可将硬件集成时间从数周甚至数月缩短至数小时甚至几分钟,支持24小时自主实验运行。

—— 财联社

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腾讯混元大模型王炸升级:770B旗舰新版Hy4preview震撼开源,直奔开源第一梯队

腾讯混元团队今天正式发布全新一代旗舰模型预览版——Hy4preview。该模型总参数量达到770B,激活参数为49B,上下文长度支持到1M。凭借在模型尺寸、上下文长度及数据规模上的全面扩展,它在代码、办公、科学等真实生产力任务中展现出卓越性能,稳居开源模型第一梯队。在多项内部盲测中,其综合表现优于同类竞品。

在真实生产力场景的应用上,Hy4preview通过与腾讯内部多领域专家的深度合作实现了多维跃升。软件工程方面,它显著增强了长程开发理解、规划、调试与验证能力,并优化了前端视觉审美与交互质量;办公分析方面,大幅提升了复杂办公环境理解与金融分析水平,能顺畅完成从信息处理到文档、表格与演示文稿的完整交付流程;游戏开发方面,支持仅凭一句需求直接生成可玩原型,并能熟练调用游戏引擎进行多轮迭代;科学研究方面,在AI研发、分子动力学模拟、凝聚态物理及基础数学等场景中均有长足突破。同时,它持续与 CodeBuddy、WorkBuddy 等工具深度协同,进一步打磨了真实用户体验。

在科学前沿与复杂推理的探索中,Hy4preview同样表现亮眼。它不仅能自主定位并优化推理系统瓶颈,实现端到端吞吐相较基线提升31.8%,还能像研究者一样协调多个 Codex Session 组织实验并持续迭代。在机器学习力场分子动力学模拟中,它配合Hyra实现了显著提速,为新材料筛选与药物研发打开了更大空间。在凝聚态物理低温量子输运器件设计中,它独立完成了量子散射求解器构建和五势垒结构的稳健优化,将高能阻带平均泄漏率大幅降低。此外,它还在百年经典几何难题——三维 Blaschke–Lebesgue 问题上取得重大突破,将体积下界推高至0.41104,使该猜想距离最终证明仅剩最后2%的差距。

目前,Hy4preview 已经全面开源,并上线腾讯云 TokenHub 与OpenRouter,用户也可通过元宝、ima 等多款产品进行体验。作为早期预览版本,团队未来将依托广泛的真实反馈加速敏捷迭代,持续带来正式版的升级。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Anthropic重磅发布模型硬件标准MHS,AI Agent正式迈向实体操控

人工智能企业Anthropic近日正式推出面向硬件的MCP标准——模型硬件标准。作为一项旨在帮助大模型驱动的AI智能体安全、快捷操纵物理设备的新标准,MHS被视为推动AI技术跨越虚拟与现实鸿沟的关键一步。

该标准源于Anthropic与霍华德·休斯医学研究所Janelia研究园区的深度合作,目前已面向首批科研实验室和先进制造商开放研究预览版。在实际应用中,MHS展现出了惊人的效率提升,能够将硬件集成所需的时间从过去的数周甚至数月,大幅缩短至数小时甚至数分钟,极大地降低了科研与工业自动化的技术门槛。

在核心功能与协作表现上,MHS能够助力研究人员和工程师轻松协调自主全天候的实验与工作流程。在测试过程中,接入该标准的Claude展现出了类似人类科学家的探索性。AI智能体不仅能够自主推理实验步骤、动态更新各项参数,甚至能够在完全无需人工干预的情况下,从突发的硬件故障中恢复正常运行。

在硬件适配与控制机制方面,MHS具备极高的通用性。它能够适配任何具备可编程接口的物理设备,且与底层基础模型的种类无关。通过统一的标准化驱动程序,该标准有效攻克了设备通信以及与智能体交互等行业难题,甚至能让智能体自主理解陌生设备。目前,MHS主要提供MCP、命令行界面和代码文件这三种控制硬件的具体机制。

尽管展现出巨大的应用潜力,但MHS在现阶段仍存在一定局限性,例如目前尚无法兼容完全不具备可编程接口的传统硬件。对此,Anthropic正积极推进标准的完善工作,众多早期采用者也正积极参与相关的测试与集成,共同推动AI走向更广阔的物理世界接管与协作。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Anthropic 推出 MHS 硬件标准,首次重拳杀入物理 AI 赛道

Anthropic 于 8 月 27 日发布博文,以研究预览形式推出"模型硬件标准"(MHS)。路透社、CNBC 等媒体解读认为,这标志着该公司首次公开进军具身智能与物理 AI 领域——即能感知物理世界、执行复杂动作并持续学习的 AI 系统,从自动驾驶到机械臂皆可承载。

给 AI 装"身体"的统一翻译层

与早前的模型上下文协议(MCP)类似,MHS 本质是一套统一的控制与通信标准,让 AI 智能体操控具备可编程接口的设备。借助这一"翻译层",代理可在几乎无人工干预下同时控制显微镜、液体处理器、机械臂乃至量子计算设备,全天候自主跑流程。

早期闭门测试中,MHS 在生物医药、量子计算与先进制造等硬科技领域展现出极强提速能力。制药巨头基因泰克称,赋予 AI 直接操控多台异构实验设备后,全自动剂量反应曲线实验的开发与运行周期缩短至原来的三分之一。Anthropic 把 AI 从数字世界推向实体产线的这一步,也意味着大模型竞争正从"对话"延伸到"动手"。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI、微软、Anthropic等逾百家企业呼吁紧急强化网络防御

随着人工智能模型在网络安全任务上的能力迅速提升,科技行业领袖警告称,网络防御人员为应对下一代网络威胁所剩的准备时间已十分有限。OpenAI近期推出的GPT-5.6-Cyber,在漏洞利用链、身份验证绕过和权限提升等高级网络安全请求中完成率达到95%。该公司此前还透露,即将推出的Astra模型将具备更强的网络安全能力。

面对更强大的模型即将陆续问世,全球多家大型科技企业认为,网络防御机构必须尽快为未来威胁做好准备。OpenAI当天发布了一封公开信,呼吁在全球范围内加大网络防御投入。目前已有超过100家机构在信上签名,其中包括微软、Google、Anthropic、AWS、AMD、思科、Cloudflare、CrowdStrike、IBM、甲骨文、Palo Alto Networks、Fortinet等企业。

这些公司预计,随着模型能力持续增强,未来数月内,由人工智能驱动的网络攻击将变得更加普遍,也会更加复杂。医院、水处理设施、互联网基础设施及其他关键服务都可能受到严重影响,因为其中许多机构仍依赖老旧系统,存在软件未修补、身份验证薄弱、权限过度授予等安全问题。

公开信认为,应让更多网络安全专业人员获得高能力AI模型的使用权限,以便更快发现漏洞、制定修复方案并响应攻击事件。

信中敦促各组织优先修复风险最高的漏洞,并采用更严格的访问控制措施。同时,网络安全厂商也应持续根据前沿AI能力测试自身产品,并将AI驱动的防御机制纳入现有安全工具。

公开信在结尾呼吁产业界和政府部门调动全部技术、资源与专业能力,推动具备网络安全能力的AI优先服务于保护关键基础设施的防御团队;修复最危险的薄弱环节、验证修复效果,并分享有效经验,使其他机构能够在此基础上进一步提升能力。信中表示,应将当前AI技术进步转化为惠及所有人的长期安全改善。

此外,政府被呼吁为医院、公用事业机构、地方政府及其他资源不足的组织提供网络安全改进资金。OpenAI、Anthropic等前沿AI企业则应向防御人员提供模型访问权限、资金、培训、安全工具及现场支持。

via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源:cnBeta.COM)
黄仁勋:在很多任务上我们已实现AGI

当被问及OpenAI对AGI的追求时,黄仁勋表示,就英伟达而言,“对于很多任务来说,我们可以说已经实现了 AGI。”他没有提供明确的定义或基准,但补充道,“我认为,所有这些所谓的里程碑……到了现在,其实已经没什么意义了。”他还指出,人工智能正在从响应简单提示词,发展到能够 “递归地” 学习新技能并改进自身的自主智能体。黄仁勋说,真正重要的是,人工智能正在“做有成效且有用的工作”并“生成可盈利的tokens”,更多的算力产生更多的tokens —— 并且必然带来更多的利润。这正是我们目前所处的阶段。这也是为什么每个人都在全力投入的原因。

—— Theverge

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