←搜索结果

按匹配度 · 共 305 条结果 清除搜索

星期四

  1. heise online

    Google 与 Xreal 合作的 Android XR 眼镜 Aura 开售,起价 1099 美元

    Xreal 与 Google 合作开发的 Android XR 眼镜 Xreal Aura 在美国、加拿大、日本和韩国开售,12GB+256GB 版 1279 美元、16GB+512GB 版 1499 美元,年底前优惠价为 1099 和 1299 美元,11 月中旬开始发货。它重约 95 克,采用分体架构,把主要计算单元和电池放到有线口袋主机中,搭载高通 Snapdragon Reality Elite 芯片,支持 Gemini 语音指令、手势追踪和 70 度视场。Xreal 称首发提供 150 多个 XR 应用与体验,并推出带 Gemini 键的手柄和无线键盘配件。

    并通过摄像头和显示屏呈现外部世界,而 Aura 用户则直接透过透明镜片观看。但 Aura 的视场角为 70 度,较为狭窄,并且缺少眼动追踪。 该眼镜可通过 Gemini 语音指令、手势追踪、口袋主机的触控板或游戏手柄进行控制。在算力方面,Aura 超过三星头显,因为它采用高通最新的 XR 芯片 Snapdragon Reality Elite。 初步印象与 Meta 的竞争 广告后继续阅读 上市之际,Xreal 宣布推出 150 多个专为 XR 开发的体验和应用,其中包括 Project Hail Mary 以及 Fallout: Factions 的混合现实版本。作为配件,Xreal 推出了一款带 Gemini 按键的游戏手柄,以及一款用于多虚拟窗口办公的无线键盘。与其他显示眼镜一样,笔记本电脑和游戏掌机也可通过 USB-C 连接,并将其屏幕内容呈现在大型虚拟显示器上。 Heise 作者 Josef Erl 在伦敦的一场 Xreal 活动中试用了该眼镜。尤其令他信服的是清晰的画面呈现和稳定的手势追踪,不过他有时觉得视场角有所局限。与以往的 Xreal 型号相比,Aura 佩戴明显更舒

    匹配字段正文

  2. PyTorch Blog

    PyTorch 2.15 发布:重写 NCCL 后端成为默认,Apple Silicon 支持 FP8

    PyTorch 基金会发布 PyTorch 2.15,所有使用 nccl 的进程组默认改用重写后的 NCCL 后端,并附带在集合通信挂起时转储现场信息的 flight recorder,可通过 TORCH_DIST_USE_NCCL2=0 或 nccl-legacy 回退。该版本还为 Apple Silicon 加入 float8_e4m3fn 与 _scaled_mm 支持,新的 grouped_mm 在 M3 Ultra 上让 MoE 解码吞吐提升 1.32–1.34 倍。默认 wheel 升级到 CUDA 13.2,同时提供 CUDA 13.4 wheel 并实验性支持 NVIDIA Rubin GPU,另新增 ROCm 10.0 wheel,且不再支持 Python 3.10 和 macOS 14。

    的过程中报告任何问题。有关如何开始使用 PyTorch 2 系列的更多信息,请访问我们的 入门指南 页面。 欢迎在 2026 年 11 月 5 日(星期四)太平洋时间上午 11 点参加我们的问答网络研讨会,提出您对 PyTorch 2.15 的任何问题。Tristan Rice、Natalia Gimelshein、Huy Do 和 Jane Xu(均来自 Meta)将分享 2.15 版本的概览,并回答社区关于 PyTorch 及本版本新功能的问题。Chris Gottbrath(Gottbrath Tech)将担任主持人。 立即注册。 在整个 2.x 系列中,PyTorch 一直在从以研究为先的框架演变为一个统一的、硬件无关的平台,用于大规模生产训练和推理。 PyTorch 2.13 将 FlexAttention 引入 Apple Silicon,为 Inductor 提供 CuTeDSL 代码路径,并推出用于大规模集群训练的 torchcomms。 PyTorch 2.14 将这条路径发展为 NVGEMM,预览了重写后的 NCCL 后端,并将原生线性代数引入 Apple Sili

    匹配字段正文

  3. 雷锋网

    DeepSeek 开源推理引擎 DeepInfer,披露单集群日处理约 155 万亿 Token

    DeepSeek 在 GitHub 开源推理引擎 DeepInfer,即 DeepSeek-V4.1-Flash 背后的推理引擎,包含 MoE 专家并行、异步 Batch 调度、定制 Kernel 和推测解码等技术,并披露单集群每天需处理约 155 万亿个 Token。其 Zero-Overhead Batch Scheduler 让 CPU 提前一轮安排计算,与 GPU 前向重叠,并通过 total_inflight_tokens 记账、Remap 映射和 DeferredRelease 延迟回收处理跨轮次状态错位。目前开放的是离线推理能力,线上 KV Cache 存储和跨副本负载均衡等组件尚未完整公开,官方也未单独公布该调度机制相对同步方案的端到端加速数据。

    实现,当 GPU 处理第 N 轮 Forward 和 Sampling 时,CPU 已经开始准备第 N+1 轮 Batch,并利用设备计算期间的空档处理更早一轮的采样结果。部分工作可以提前提交到 GPU 执行队列,依赖关系则由 CUDA Stream 和 Event 维护。实现中,WorkerStepState 用来保存跨轮次执行状态,包括 SequenceMetadata、SchedulerOutputs、SamplerOutput 以及 Forward 和 Sampling 对应的 CUDA Event。这样,上一轮的结果可以暂时保留,CPU 无须等其全部完成后处理,便能继续推进后续调度。LLMEngine 通过 Worker 回调衔接这些操作,将原本集中在相邻 Decode Step 之间的 CPU 工作分散到 GPU 计算期间。对于持续生成的请求,流水线进入稳定状态后,CPU 与 GPU 可以分别处理不同轮次,减少设备因调度工作产生的等待。当然,流水线的启动和收尾仍然需要特殊处理。刚开始执行时没有更早的结果可供消费,请求全部完成后也可能留下尚未提交的采样输出。DeepInfer

    匹配字段正文

  4. TechCrunch AI

    Google 推出 Connected Apps Platform,向开发者开放 Gemini 与搜索接入

    Google 发布 Connected Apps Platform,允许企业和开发者提交自己的应用接入 Gemini 和 Google Search,并选择只在其中一处或两处同时上线。该平台目前以 beta 形式面向美国开发者开放预览,上线后可追踪流量、延迟和错误率,并保留品牌标识与认证账号。Gemini 已有超过 50 个 Connected Apps,包括 Adobe、Experian、Localiza、Peloton 等合作方,这些应用将在未来几周进入 Google Search;冥想应用 Calm 也将登陆 Gemini 和搜索。

    应用接入 Google 在搜索和 Gemini 中的 AI 体验。 Connected Apps 于今年早些时候在 Gemini 和 Google 搜索中推出,让用户能够安全地关联并与热门第三方服务交互,然后利用这些服务执行特定操作。例如,你可以连接 Canva 来设计传单,或连接 YouTube Music 来创建播放列表。 我们看到 ChatGPT 和 Meta 的 Muse 等其他面向消费者的 AI 服务对这一想法有不同的解读。其前提是,此类集成最终可能改变消费者行为,使他们不再启动和使用单个应用,而是通过偏好的 AI 提供商使用自己喜爱的服务。 然而,要成功吸引并留住消费者的注意力,实际上必须有广泛多样的 Connected Apps 可供探索。 Google 的想法是向任何希望通过搜索或 Gemini 触达用户的企业或开发者敞开大门,允许他们提交自己的 Connected Apps 并监控其表现。 该平台预览目前以 beta 形式面向美国开发者开放,将允许开发者构建并提交可在 Google 各产品中使用的应用。 本质上,这一流程让开发者将其应用连接到 Google 的服务,从

    匹配字段正文

星期五

  1. IT之家·人工智能

    Anthropic 推出 Claude 智能报告工具,可查看员工使用 AI 情况与开销

    Anthropic 推出 Claude 智能报告工具,面向 Claude Enterprise 付费套餐用户开放,可在组织设置页面开启。管理者可选定团队、最长 28 天的时间范围和需要纳入的 Claude 产品,报告会生成图表展示使用情况、产出内容与对应开销,并可按成本、产品、日期、产出类型筛选会话明细。企业每月可免费生成最多 10 份报告,超出后产生额外费用;Anthropic 表示该功能不应用于评估个人绩效或人事决策。

    报告还会展示使用者遇到的阻碍及其出现频次,同时识别出 Anthropic 所说的低效使用场景,包括没有产出可用内容的会话,以及被标记为私人用途、偏离工作主题的会话。 Claude 这套全新的 AI 统计工具,很可能会让部分员工感到不安。已有多起报道提到企业借助 AI 来决定裁员,近期一项调查显示,美国有四分之一的管理者“经常或一直”用 AI 做这类决策。7 月,一批曾在 Meta 任职的员工提出指控,称 Meta 使用未经充分测试的 AI 工具评估员工产能、追踪员工的 AI 词元消耗,以此给员工打分,作为大规模裁员的依据。Meta 否认了相关指控,表示人事决策由人工做出,并非依靠 AI。 Anthropic 似乎已经留意到这类争议,说明 Claude 智能报告并不用于上述用途。 Anthropic 写道:“智能报告用于了解工具的普及情况,规划 Claude 相关投入。它的设计初衷并非、也不应当用于评估个人绩效或是做出人事决定。” Claude 智能报告对可查询的问题也设有限制,不允许用户查询种族、性别认同、宗教、政治立场、移民身份、健康状况、工会活动、骚扰投诉、员工私人生活等相关内容。

    匹配字段正文

星期二

  1. 智东西

    Rokid发布全彩AI眼镜Rokid Color及二代Rokid Glasses 2,4999元起

    乐奇Rokid在10月27日杭州发布会上推出第二代AI眼镜Rokid Glasses 2、首款全彩AI眼镜Rokid Color和智能戒指Rokid Ring。Rokid Color起售价4999元,采用与JBD独家定制的0.16cc Micro-LED全彩光机,支持1677万色、色域167%sRGB,整机重55g;Rokid Glasses 2起售价3699元,国内首发高通骁龙AR1+平台并搭载恒玄BES2900BP双芯架构。Rokid还发布Rokid Prism连接器,可让AI眼镜调用Hermes、Codex等桌面智能体执行任务。

    会更加凸显,而非单一硬件。 ▲乐奇Rokid创始人兼CEO祝铭明Misa 面对AI时代,祝铭明谈道,Rokid所有能力基本都紧密围绕AI,比如戒指能够实现这样优秀的交互体验,也大量依赖AI。对AI的信仰是Rokid能够起飞的关键,行业达成AI共识,才有了Rokid今天的局势。 智东西第一时间现场体验了Rokid Color,其色彩显示效果和清晰度明显优于此前Meta曾在发布会上展示过的“彩屏版”Meta Ray-Ban概念机,佩戴戒指的交互操作也较为流畅。 ▲Rokid Color ▲Rokid Ring(右侧) 一、JBD独家定制“绿豆”大小全彩光机,戒指成为眼镜交互新解法 双目全彩显示的Rokid Color,重量控制在了55g,定位依然是“全天候佩戴”。 技术层面,Rokid跟厂商JBD独家定制了0.16cc的Micro-LED全彩光机,这一光机的大小约等于一颗绿豆,其支持1677万色,色域达到167%sRGB。 全彩AI眼镜到底要如何交互?这个问题是Rokid面临的最大挑战之一。 行业中有手环、手带、触控戒指等产品配合AI眼镜使用,但祝铭明认为这些都是过渡方案,为了解决行业痛点

    匹配字段正文

星期五

  1. heise online

    Anthropic 推出主动型 AI 智能体 Claude Duet

    Anthropic 发布主动型 AI 智能体 Claude Duet,基于 Claude Opus 5.5,在带独立浏览器的虚拟机中运行,可自行监控邮件、日历和业务软件并在后台处理任务。该服务先以预览形式面向美国 Pro 和 Max 订阅用户开放,需加入等待名单,可通过 iOS、Android 应用和 claude.ai 使用。Duet 接入超过 6000 个连接器和插件,包括 Gmail、Slack、QuickBooks、Stripe 等,付款、签署文件、删除文件等操作需用户明确确认,证券交易和账户间转账则完全禁止。Anthropic 称其为早期版本,可能误读消息或误判紧急程度,且后台检查会消耗现有 Claude 套餐额度。

    继Meta、OpenAI和Google之后,Anthropic现在也推出了Claude Duet,这是一款主动型AI智能体,可自主监控电子邮件、日历和业务软件等已连接的应用程序,并在后台完成任务。根据Anthropic的公告,Duet是专门“为那些事务繁多、难以一一照看的专业人士和小企业主”开发的。该服务先以预览形式面向美国的Pro和Max订阅用户开放,用户可加入等待名单。应用提供iOS和Android版本,也可通过claude.ai访问。 广告后继续阅读 正如Anthropic在产品公告中所说明的,Duet基于Claude Opus 5.5语言模型,在带有独立浏览器的虚拟机中运行——无论用户当时是否正在使用自己的设备。每天早上,Duet会发送一份重要事项的简要概览;在一天当中,它会检查已连接的账户,并在判断某事相关或紧急时通知用户。用户可通过聊天或语音输入与智能体进行持续对话。 通过超过6000个连接器和插件,Duet可接入Gmail、Slack、QuickBooks、Stripe、Gusto、LinkedIn、DocuSign、HubSpot、Canva和Shopify等服务。An

    匹配字段正文

  2. 凤凰科技

    微软推出 AI 诊断系统 MAI-DxO,复杂病例准确率达 83%

    微软宣布推出 AI 诊断系统 Microsoft AI Diagnostic Orchestrator(MAI-DxO),通过编排多个 AI 智能体模拟医生专家联合会诊。在基于 MIMIC-IV-ED 数据集的美国急诊科常见病例评估中,其诊断准确率为人类医生的 1.7 倍;在基于《新英格兰医学杂志》复杂病例的模拟评估中准确率达 83%,而可独立查阅资料的基层全科医生及普通内科医生为 36%,专科医生未纳入对照。官方称该系统所需成本仅为医生的一半甚至三分之一,研究成果已发表在《科学》期刊。

    料的基层全科医生及普通内科医生的准确率仅为 36%。 值得注意的是,此类复杂病例在现实临床中通常交由专科专家或多学科医疗团队协作诊治,而这部分专科医生并未纳入本次对照实验。 官方表示,该系统所需的成本仅为医生的一半甚至三分之一,能以更少的化验与诊疗操作精准锁定正确诊断。该项研究成果已正式发表在《科学》期刊。 微软针对 OpenAI、谷歌、Anthropic、Meta 以及 DeepSeek 等多家机构的模型对 MAI-DxO 进行了测试,其中表现最亮眼的当属 OpenAI 旗下的 GPT-5 及 GPT-5.5。 “特别声明:以上作品内容(包括在内的视频、图片或音频)为凤凰网旗下自媒体平台“大风号”用户上传并发布,本平台仅提供信息存储空间服务。 Notice: The content above (including the videos, pictures and audios if any) is uploaded and posted by the user of Dafeng Hao, which is a social media platform and merely pr

    匹配字段正文

  3. IT之家·人工智能

    微软推出 AI 医疗诊断系统 MAI-DxO,复杂病例准确率达 83%

    微软宣布推出 AI 诊断系统 MAI-DxO(Microsoft AI Diagnostic Orchestrator),通过统一编排多个 AI 智能体模拟医生专家联合会诊。在基于 NEJM 复杂病例的模拟评估中,其诊断准确率达 83%,而可独立查阅参考资料的基层全科医生及普通内科医生为 36%;在基于 MIMIC-IV-ED 数据集评估美国急诊科常见就诊病例时,其准确率为人类医生的 1.7 倍。官方称该系统所需成本仅为医生的一半甚至三分之一,研究成果已发表在《科学》期刊。

    strator,简称 DxO,通过统一编排多个 AI 智能体来模拟医生专家联合会诊的过程 —— 各智能体协同向患者问诊、开具化验检查,并对潜在诊断展开深入研判与辩论。 而在基于《新英格兰医学杂志》(NEJM)复杂病例展开的模拟评估中,MAI-DxO 的诊断准确率高达 83%。相比之下,可独立查阅参考资料的基层全科医生及普通内科医生的准确率仅为 36%。 值得注意的是,此类复杂病例在现实临床中通常交由专科专家或多学科医疗团队协作诊治,而这部分专科医生并未纳入本次对照实验。 官方表示,该系统所需的成本仅为医生的一半甚至三分之一,能以更少的化验与诊疗操作精准锁定正确诊断。该项研究成果已正式发表在《科学》期刊。 微软针对 OpenAI、谷歌、Anthropic、Meta 以及 DeepSeek 等多家机构的模型对 MAI-DxO 进行了测试,其中表现最亮眼的当属 OpenAI 旗下的 GPT-5 及 GPT-5.5。 IT之家附论文链接: 广告声明:文内含有的对外跳转链接(包括不限于超链接、二维码、口令等形式),用于传递更多信息,节省甄选时间,结果仅供参考,IT之家包含外链的文章均包含本声明。

    匹配字段正文

星期四

  1. cnBeta精选

    Anthropic 推出 Claude Duet 代理应用,主打主动处理专业工作

    Anthropic 推出由 Claude Opus 5.5 驱动的代理应用 Claude Duet,可在后台持续处理任务,即使用户离开手机或电脑也能运行。Duet 可安排会议、整理邮件、核对未付款发票、准备工资单和合同,并可使用 Claude Marketplace 中超过 6000 种连接器和插件,包括 Gmail、Slack、QuickBooks、Stripe 等。涉及代表用户行动时,Duet 会先展示准备执行的内容并等待批准;目前以研究预览形式推出,提供 iOS、Android 独立应用及 Claude.ai 网页版,首阶段仅向美国地区 Claude Pro 和 Max 订阅用户开放,须加入候补名单。

    内容并等待批准,例如发送消息、付款、签署文件或删除资料。它可通过Stripe的Link数字钱包或Shop Pay购买商品,但不能交易证券或在账户之间转移资金。Anthropic表示,Duet不会直接接触用户的密码或登录令牌;新加入的安全分类器会拦截信用卡号码、政府身份证件等敏感信息的外传,健康和个人财务信息则只有在用户明确要求时才可发送。 Claude Duet目前以研究预览形式推出,提供iOS、Android独立应用及Claude.ai网页版本,首阶段仅向美国地区的Claude Pro和Max订阅用户开放,须加入候补名单;Team和Enterprise用户暂不在开放范围内。预览期间,Duet与用户的Claude订阅共用使用额度,后台检查和较大型任务也会消耗额度。 Anthropic强调,Duet主要为工作场景设计,处理订票等个人事务的能力还不够成熟,也暂时无法让用户实时查看它如何操作浏览器。公司承认,早期版本可能误判邮件的重要程度或紧急性。随着Meta Muse、OpenAI Dots等代理工具陆续推出,Anthropic正把Claude从对话助手进一步扩展为能跨应用持续工作的代理。

    匹配字段正文

  2. TechCrunch AI精选

    Anthropic 推出 Claude Duet 智能体应用

    Anthropic 发布面向专业人士和小企业的智能体应用 Claude Duet,可生成每日简报、创建仪表盘,并在自有虚拟机中后台执行任务、需要时请求用户批准。该应用基于 Claude Opus 5.5 模型,可接入 Claude Marketplace 中超过 6000 个连接器和插件,并能通过 Stripe 的 Link 数字钱包或 Shopify 的 Shop Pay 代用户在线购物,支付等敏感步骤需用户批准,且不涉及证券交易或账户间转账。Claude Duet 已在 iOS、Android 和 Claude.ai 网页端向 Pro 和 Max 用户开放研究预览,需加入等待列表。

    AI 世界充斥着各类个人助理和生产力助理,每周都有新产品问世。如今,Anthropic 也加入了这场竞争,希望凭借一款名为 Claude Duet 的新应用吸引用户关注,与 Meta Muse、OpenAI Dots、Hark、Instinct、Grok Bot 和 Fo 展开角逐。 Anthropic 表示,这款新智能体旨在服务专业人士和小型企业,帮助他们实现任务自动化和管理。该公司将其与 Instinct 等个人智能体区分开来,指出 Duet 并不擅长处理跑腿或订票等事务,也无法实时展示其浏览器操作过程。 相反,Duet 可以为用户生成每日简报、创建仪表盘,或根据用户数据建议操作。与其他智能体一样,Duet 可以通过自有虚拟机在后台完成任务,让你腾出手来处理其他事情,需要时再回来请求你的批准。 此次发布正值市场从 AI 助理转向能够代表用户工作的智能体之际。Anthropic 的许多竞争对手都在聚焦商业用例。Meta 的 Muse 是一款个人 AI 助理,但该公司也推出了一个可连接其他应用、面向小型企业的版本。OpenAI 的 Dots 同样带有商业倾向,可与专业工具集成。 Ant

    匹配字段正文

  3. t3n精选

    Anthropic 发布主动型智能体 Claude Duet

    Anthropic 发布主动型智能体 Claude Duet,面向专业人士和小企业管理者,每天早晨推送当日要点简报。它可连接 Gmail、Slack、Stripe、Canva、LinkedIn、Shopify 等应用,汇总未读消息、检查未付发票、起草营销活动或搭建网店,并可使用 Claude Marketplace 中超过 6000 个连接器。该产品先以 Android、iOS 独立应用和网页版研究预览形式开放,Pro 和 Max 订阅用户可加入等待名单,使用限制与其他 Claude 产品相同。

    别再错过任何新闻! Anthropic 推出 Claude Duet:这款 AI 助手将如何与 Muse 和 Dots 竞争 Anthropic 想用 Muse 与 Meta 竞争,用 Dots 与 OpenAI 竞争。为此,这家 AI 公司现在发布了自己的智能体助手。Claude Duet 能做什么,又是为谁准备的。 Claude Duet 旨在日常生活中主动为用户提供支持。(图片:Shutterstock/miss.cabul) 目前,许多大型 AI 公司都在追随面向日常用途的智能体助手趋势。先是 Meta 推出了其 Muse AI 版本,随后不久 OpenAI 又以 Dots 跟进。现在,AI 行业的第三大玩家也加入了这股热潮。Anthropic 在一份大型公告中揭晓了其“主动型智能体”Claude Duet。广告广告 Claude Duet:这款 AI 应该为你完成什么 推荐编辑内容 这里你可以找到来自 YouTube Video 的外部内容,它们补充我们在 t3n.de 上的编辑内容。点击“显示内容”即表示你同意我们当前及未来在我们的页面上展示来自 YouTube Video

    匹配字段正文

  4. Rohan Paul精选

    Anthropic 推出主动型智能体应用 Claude Duet

    Anthropic 推出主动型智能体应用 Claude Duet,面向美国 Pro 和 Max 订阅用户以候补名单方式开放。Duet 每隔几小时检查一次已连接账户,运行在带独立浏览器的云虚拟机上,使用 Claude Opus 5.5,用户目前无法观看浏览器操作过程。按 Opus 5.5 的 API 价格估算,一次读取 40K token、写入 1.5K token 的检查约花费 0.19 美元,每天 6 次约合每月 34 美元,高于 Pro 每月 20 美元的定价。发送消息、付款、签署文件或删除内容前,Duet 会展示具体操作并等待批准,证券交易和账户间转账即使批准也仍被禁止。

    Anthropic 推出 Claude Duet,这是一款主动型智能体应用,对标 Meta 的 Muse 和 OpenAI 的 Dots Claude Duet 每隔几小时检查一次已连接账户,而不是持续检查,因为持续检查会更快耗尽 Pro 和 Max 的额度,而且这些后台检查与常规 Claude 聊天共用同一份额度。 Duet 在带有独立浏览器的云虚拟机上运行 Claude Opus 5.5,但用户目前无法观看该浏览器的操作过程,因此他们看到的是结果和批准提示,而不是每一步操作。 按 Opus 5.5 的 API 标价计算,一次假设读取 40K token、写入 1.5K token 的检查约花费 0.19 美元。按 API 费率,每天 6 次这样的检查每月约合 34 美元,高于 Pro 每月 20 美元的价格。 购买需要两次独立批准:Duet 确认商品,Stripe 的 Link 钱包批准支出,之后 Duet 才会用虚拟卡付款,从而保证你的真实卡号不被泄露。 在 Duet 发送消息、付款、签署文件或删除任何内容之前,它会准确展示将要执行的操作并等待批准,但证券交易和账户间转账即使获得

    匹配字段正文

  5. 9to5Google

    INMO GO3 智能眼镜发布:带 MicroLED 显示并接入 Gemini

    INMO GO3 智能眼镜开售,售价 509 美元,每只眼睛各有一块 MicroLED 显示屏,亮度最高 1500 尼特、视场角 30 度,并接入 Google Gemini。它支持 98 种语言实时翻译,其中 13 种可完全离线运行,还能在会议中记录笔记,后续将通过眼镜直接呈现摘要。整机重 58 克,电池可更换,摄像头配有物理遮挡盖,另可选配扬声器、控制指环和太阳镜外罩。

    核心功能之一是翻译,GO3 支持 98 种语言的实时翻译,甚至支持 13 种语言完全离线运行。眼镜会检测你面前那个人的语音,并将翻译直接呈现在你的视线中,让你无需把手机夹在中间就能跨越语言障碍。同样,GO3 可以在会议期间记录笔记,而且很快它还将能够直接通过眼镜呈现摘要。 尽管这里有这么多附加功能,INMO GO3 依然保持轻巧。这副眼镜重 58 克,只比 Meta 的 Ray-Ban 眼镜——那些没有显示屏的款式——重一点点。8 毫米的镜腿也确保它们不会以糟糕的方式引人注目——它们看起来就像普通眼镜! 这里最酷的功能之一是电池。智能眼镜就其本质而言,在电池续航时间方面存在局限,因此 INMO 将电池设计为可更换。当第一块电池耗尽时,只需将电源包换成充电器上的新电池,然后继续佩戴眼镜即可。随附的充电盒仍然可以为电池充电,但可更换的电池能让你更快地重新投入使用。 如前所述,这里配备了摄像头,但 INMO 提供的一项非常贴心的附加设计是隐私盖。这个物理遮罩覆盖摄像头镜头,提供了一些可见的确认,表明摄像头未被使用。 INMO GO3 还通过一些配件获得增强,例如一个可与 AI 翻译配合使用的

    匹配字段正文

  6. PyTorch Blog

    TorchTitan 更新:新增多款 SOTA 模型支持、TitanRL 与大规模性能提升

    PyTorch 原生训练平台 TorchTitan 发布更新,新增 Muse Spark Open、Muse Glimmer、Qwen3-VL、Qwen3.5、Kimi K2.7、Kimi K3 和 DeepSeek-V4 的完整训练栈支持,并引入强化学习组件 TitanRL。TitanRL 让预训练、后训练到 vLLM 推理共用同一份模型代码,支持异步 rollout 和长上下文、代码执行等智能体任务训练。性能方面,FlexShard 在 256 张 H100 上把 DeepSeekV3 的优化器耗时最多降低 79%,在 Llama3 405B 上把端到端训练步时最多降低 20%。

    y removes per-save synchronization in the default torch.distributed.checkpointing (DCPv1) saves. We do one collective (on the default process group) before the first save to share metadata; after the first save, we do no collectives. As pretraining grows past 16k ranks, the previous approach of using GLOO collectives to achieve synchronizations scales poorly with the number of nodes. torch checkpointing’s approach of only running a lightweight barrier per save wins out at these scales. We also i

    匹配字段正文

星期三

  1. Unite.AI

    NVIDIA 发布 OpenShell 参考架构,面向智能体治理

    NVIDIA 在 GTC Berlin 发布 OpenShell 参考架构,用于在企业基础设施和边缘系统上构建、隔离、观测并约束 AI 智能体,架构现已可用。该设计以 Vera Rubin NVL72 运行模型、Vera CPU 运行 OpenShell 安全运行时、BlueField-4 DPU 运行 Sentry 安全框架,对智能体行为做带外持续监控与芯片内策略执行。OpenShell 运行时包含 Gateway、Supervisor、Sandbox 和 Policy Prover 四个组件,Sentry 计划于明年年初开放,DOCA Argus、DOCA Flow 等库现已可供实验。

    on Containers, and on cloud operating systems from Amazon Web Services, Google Cloud and Microsoft Azure. Enterprises can run agents from model builders Anthropic, Cohere, Google, Meta, OpenAI, Perplexity, Reflection and SpaceX Super Intelligence on OpenShell infrastructure. Cybersecurity vendors 1Password, Check Point, CrowdStrike, Cisco, F5, Fortinet, Microsoft, Okta, Palo Alto Networks, TrendAI and Zscaler are integrating support for the architecture into their agent security products. Banks

    匹配字段正文

  2. Latent Space精选

    DeepSeek 开源推理框架 DeepInfer,单集群日处理 155 万亿 token

    DeepSeek 开源了支撑 DeepSeek-V4.1-Flash 的自研推理框架 DeepInfer,并公布单集群每天处理 155 万亿 token、96% 输入缓存命中、首 token 延迟 400ms、生成速度 230 tokens/s 的生产数据。该框架基于 vLLM 定制,支持分布式推理、投机解码、SWA Bounded Replay 和结构化输出,目标平台为 NVIDIA SM100 与华为昇腾 950。DeepSeek 同时说明 KV cache 管理和负载均衡等组件尚未完全开源,vLLM 团队则称在 GB200 匹配配置下解码吞吐与 DeepInfer 公布结果相差 6% 以内。

    5X tests without live traffic—not directly comparable production measurements (results, conditions). Apple-silicon runtime gains: PyTorch 2.15 replaces several MPSGraph paths with Metal kernels. Reported improvements include 5–6.5× faster MoE decoding, Qwen3.6-35B-A3B rising from 9.4 to 61.3 tokens/s on M3 Ultra, FP8 support on MPS, and Wan2.2 VAE peak driver memory falling from approximately 270 GiB to 8 GiB. These improvements land in PyTorch itself rather than a separate inference runtime (re

    匹配字段正文

  3. Latent Space

    DeepSeek 开源推理框架 DeepInfer,单集群日处理 155 万亿 token

    DeepSeek 开源了支撑 V4.1 Flash 的生产推理框架 DeepInfer,并公布单集群日处理 155 万亿 token、输入缓存命中率 96%、首 token 平均 400ms、生成 230 tokens/s 等生产数据。该框架基于 vLLM 定制并采用 Apache 2.0 许可,支持分布式推理、投机解码、SWA Bounded Replay 和结构化输出,目标平台为 NVIDIA SM100 与华为昇腾 950。DeepSeek 称 KV 缓存管理和负载均衡等组件因与内部基础设施耦合尚未完全开源,vLLM 团队则报告在 GB200 匹配配置下解码吞吐与 DeepInfer 公布结果相差 6% 以内。

    5X tests without live traffic—not directly comparable production measurements (results, conditions). Apple-silicon runtime gains: PyTorch 2.15 replaces several MPSGraph paths with Metal kernels. Reported improvements include 5–6.5× faster MoE decoding, Qwen3.6-35B-A3B rising from 9.4 to 61.3 tokens/s on M3 Ultra, FP8 support on MPS, and Wan2.2 VAE peak driver memory falling from approximately 270 GiB to 8 GiB. These improvements land in PyTorch itself rather than a separate inference runtime (re

    匹配字段正文

  4. Testing Catalog

    Eagle Corp 开源 EAGLE-4 灵活 drafter,加速 LLM 推理

    Eagle Corp 发布开源灵活 drafter EAGLE-4,用于加速 LLM 推理。其核心是同一个 drafter 会根据 batch size、硬件和工作负载调整投机解码策略,并保持目标模型的输出分布。实测中 Qwen3.8-27B 搭配 EAGLE-4 draft 在 4 张 NVIDIA B300 上达到 961.6 tokens/s。

    its latest open-source flexible drafter, for accelerating LLM inference. At its core, “One drafter adapts its speculative decoding strategy to the batch size, the hardware, and the workload, and keeps the target model's output distribution.” Qwen3.8-27B with its EAGLE-4 draft is the measured target pair, achieving 961.6 tokens/s while running on 4x NVIDIA B300. Eagle is an AI inference platform that powers leading companies like NVIDIA, Meta, Intel, AMD, and Perplexity. Inference testing time 👀

    匹配字段正文

星期二

  1. Modal 官方工程博客

    Modal 推出 Sticky Sessions,让无服务器请求固定落到同一容器

    Modal 发布 Sticky Sessions,基于 Modal Servers 实现会话内所有请求路由到同一容器,用 @modal.sessioned() 装饰器即可创建会话。每个会话返回签名 token 用于共享访问,扩缩容以活跃会话数而非请求量为单位。该功能面向语音智能体、共享房间和多人在线游戏等需要保持状态连续性的场景。

    taining the session-to-container mapping in the proxy would require keeping that mapping consistent through restarts and across multiple replicas. To avoid this, we encode routing metadata directly into the token. Our proxies validate the token and route requests to the container holding the session.]] ]]]][![![![ [ Load Balancing ] ]]]][![![![ [![ Since we’re not storing session state in the proxy, the authoritative view of session state lives only on the host that owns the session. This means

    匹配字段正文