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se Spark 1.3 和 Qwen3.8 Max。 AA-3D 测试模型创建交互式 3D 体验的能力。Inkling 2 Small 得分为 1021 Elo，而 Google DeepMind 的 Gemini 3.8 Flash 为 966 Elo，Meta 的 Muse Spark 1.3 (max) 为 1033 Elo。 在测试模型使用代码创建视频能力的 Code2Video-AA 上，Inkling 2 Small 得分为 1020 Elo，而 Gemini 3.8 Flash 为 899 Elo，阿里巴巴的 Qwen3.8 Max (0902) (xhigh) 为 1021 Elo。 与 Inkling (xhigh) 相比，它在 AA-3D 上提升 438 Elo（1021 对 583），在 Code2Video-AA 上提升 553 Elo（1020 对 467）。 Inkling 2 Small 幻觉更少，主要是因为它回答的问题更少，而准确率仅略有提升。 在 AA-Omniscience v1.1 上，其净得分从 Inkling Small 的 -9 提升至 1

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调整转向、制动和加速。 在我们的冬季天气车队中，我们为车辆配备雪地轮胎，同时当地运营团队为寒冷天气做好准备——保持车辆充电、清洁，并随时准备在艰难条件下为乘客提供支持。 打造真正为冬季做好准备的系统需要时间——而我们的系统建立在十多年的真实世界经验之上。过去几年，我们一直在北美一些降雪最多的地区测试Waymo Driver，在纽约州北部、密歇根上半岛和内华达山脉累计了数万英里的真实道路里程。例如，本季在阿拉斯加，我们将开展封闭场地评估和大雪数据采集，以进一步完善关键的寒冷天气能力。 Waymo Driver在“丹佛”雪景中行驶时所见的模拟视频。 为了补充大自然提供给我们的条件，我们还使用 模拟测试 ，以数字化方式重现黑冰和白茫茫等挑战性路况。这些工具让我们能够测试Driver的响应，并全年持续完善其能力。随后，我们将这些经验带回真实的城市街道，在积雪覆盖的都市中由受过训练的人类驾驶员坐在方向盘后对系统进行验证，稳步朝着让乘客在任何季节、任何城市都能持续出行的目标迈进。 如需了解您所在城市服务可用性的最新信息，请查看Waymo应用，并在 waymo.com/updates关注我们的进展.

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幕。 Siri AI，对话可在其他苹果设备上的 Siri 应用中继续。 来自信息、FaceTime 通话、日历、提醒事项和查找的个人内容，在识别到已注册用户且其 iPhone 或 iPad 就在附近并最近解锁时显示。 包括照片、Flow、史努比、家庭模块化和家庭摄像头在内的表盘。 Apple Music、播客、新闻和 Apple TV，以及兼容的第三方音频和视频应用。 从 iPhone 接力，以及与 HomePod、HomePod mini 和 AirPlay 扬声器的多房间音频。 支持人物居中的 FaceTime 通话、通过语音或键盘发送信息，以及对讲机。 来自网络的逐步食谱，支持免提计时器。 智能家居控制，包括可显示最多九个实时摄像头画面的家庭摄像头表盘。 在受支持的 iCloud+ 订阅下，可从兼容摄像头识别人员、宠物、包裹和车辆。 烟雾和一氧化碳警报声检测。 支持 Apple Home Collection 配件、其他“Works with Apple Home”配件以及 Matter。 HomeView 不会配备 App Store。不过，正如我们上个月报道的那样，它会显示来

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五条经验尤为突出： 明确智能体边界： 重叠的所有权只会带来噪声，而非信号。 只读优先： 准确的调查能在自动化之前建立 SRE 信任。 跨层关联： 该框架将工作负载、硬件和网络信号关联起来，以找出孤立工具所遗漏的根本原因。 精确的 MCP 工具： 清晰的工具定义可改善路由并减少错误的工具选择。 透明的推理：SRE 需要在采取行动之前看到工具调用、证据和结论。 视频 1. AI Factory Operations Agent 事件故障排查示例，注入 NVIDIA DGX 集群用于内部演示。 将智能体驱动的运维引入你的 AI 工厂 对于大规模运行 AI 工厂的组织而言，首选部署模式是采用与生产集群隔离的专用 GPU 加速控制平面。控制平面负责智能体编排与推理，而生产集群则提供遥测数据，同时不会占用训练用 GPU，也不会干扰工作负载。 NVIDIA 内部部署在专用 GPU 容量上运行模型推理，并使用现有的控制平面 CPU Kubernetes 管理空间运行运行时服务。其他部署可根据数据主权、集群规模和可用 GPU 容量，使用本地或云端推理端点，较小的部署则使用 RTX PRO 工作站 或 D

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AI 无法绕过的地方执行，也就是一直下到数据层，”Loaiza 说。“AI 智能体必须获得你的身份。它代表你行事。如果它看不到数据，就无法泄露数据。” 业务规则遵循同样的逻辑。Loaiza 指出，应用程序代码一直会阻止超过客户限额的信用卡扣款，但被要求执行该规则的 AI 智能体可能不会遵守。Oracle 正在提供声明式方式来定义此类规则，以及 SQL Assertions，用于检查通过 SQL 所做的更改是否有效。 “有信用额度，有各种各样不能被违反的业务规则。再说一次，如果我们把所有这些一直下移到数据中，那么无论你如何访问数据、使用什么机制、如何使用 AI，它都无法违反这些规则，”Loaiza 说。 以下是完整的视频采访，这是 SiliconANGLE 和 theCUBE 对 Oracle AI World 报道的一部分： （ 披露：theCUBE 是 Oracle AI World 的付费媒体合作伙伴。Oracle 作为 theCUBE 活动报道的赞助商，以及其他赞助商，均不对 theCUBE 或 SiliconANGLE 的内容拥有编辑控制权。） 图片：SiliconANGLE

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URL。 当前来源。Web Answer 会为每个问题运行新的搜索，并且其模型会被告知今天的日期，以便能够搜索最新信息。 智能体式搜索：Web Answer 会规划自己的搜索，并行运行多次搜索，读取页面以核实事实，并判断何时已有足够证据来作答。 负责任 AI 保障措施：Web Answer 在设计时采用了负责任 AI 保障措施，并经过相应测试。 图 2：演示视频，展示如何将 Web Answer 添加到 AgentCore Gateway，从设置到获得最终带引用的答案 它与 Web Search 有何不同 Web Answer 和 Web Search 工具都支持检索用例，但集成复杂度不同。分界线在于由谁运行模型： 网页搜索： 返回排序后的 URL、标题、摘要和元数据。你保留自己的模型并控制合成过程。当你希望对结果的处理方式拥有完全控制权时，请使用网页搜索。 网页回答： 为你运行模型、智能体式检索循环、合成和归因。你会得到一个完成且带引用的答案。当问题是更大智能体中的子任务，而你不希望为其拥有检索流水线时，请使用网页回答。 许多客户会同时使用两者。智能体可能会将网页搜索用于需要原始结果

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可用于探索由单张图像定义的想象 3D 世界，或穿行于从少量不同视角拍摄的真实世界环境。借助 Atlas，你可以探索著名地标、为电影拍摄勘察虚拟视角、检查建筑工地的进度、细化 3D 电子游戏关卡的概念，或为机器人模拟一个可供穿行的环境。 一个会显著影响用户与 Atlas 交互方式的关键因素是 速度. 如果用户必须等待数十秒甚至数分钟才能看到 Atlas 生成的视频，就会迫使他们在搭建场景和规划相机路径时谨慎而有条不紊，从而限制他们的迭代周期，并影响他们精准达成理想结果的能力。 相比之下，如果 Atlas 能以更具交互性的速度生成输出，用户就能快速、迭代地对输入做出反应和调整。当“坏主意”的成本接近于零时，就不存在坏主意——曾经的昂贵错误或失误，如今只是探索。 同一间客厅的两个视角。手动迭代：用户在房间中点击放置四个关键点相机，按下生成并等待渲染视频返回，然后拖动一个关键点并再次等待，如此再重复两次。实时交互：用户驱动相机在房间中移动，其视图持续更新。 使用缓慢的生成模型进行手动迭代，需要谨慎而周密的提示，带来很高的认知负荷。相比之下，与实时模型交互则允许快速、直观的探索。 一旦延迟和成本

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。它帮助团队将用 Claude 构建的内容从原型推向生产环境，无需配置基础设施，并包含 SSO、基于角色的访问控制和审计日志。 用于营销和创意工作的工具 AirOps：AirOps 提供用于 AI 搜索策略、内容和多渠道执行的智能体平台。它帮助营销团队分析品牌在 AI 搜索中的表现，并将结果与销售管线和收入关联起来。 Runway：Runway 可生成和编辑视频、图像和音频。它帮助创意和营销团队将简报转化为成品素材，并用自然语言编辑素材。 Webflow：Webflow 提供用于构建、管理和优化网站的内置工具。它帮助营销人员、设计师、开发者和智能体进行更改，并内置控制与治理机制。 面向每个团队的生产力应用 Asana：Asana AI Teammates 是预构建的智能体，它们使用 Asana Work Graph 中的上下文，每个智能体都有自己的身份、限定范围的权限和审计轨迹。它们帮助团队处理多步骤工作，并将需要判断的决策路由给负责人。 Glean：Glean 连接跨系统的公司知识和工作流。它帮助员工在已连接的应用中查找答案并完成多步骤任务。 monday：monday 智能体在项目

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。访问 googlebook.com/henry 观看第一集并注册获取最新动态。 摘要由 Google AI 生成。生成式 AI 仍处于实验阶段。 演员 Henry Cavill 正在用他的 Googlebook 打造一款名为《Mustache Protocol》的复古电子游戏。他使用内置工具将口头创意转化为游戏机制、设计角色并完善视觉效果。你可以在我们的新视频系列中观看他推进这个项目的进展。游戏上线后，你可以通过游玩来帮助我们为男性健康倡议筹集资金——这是我们与 Movember 合作的一部分。 摘要由 Google AI 生成。生成式 AI 仍处于实验阶段。 探索其他风格： 演员、制片人兼科技爱好者 Henry Cavill 一直在把 Googlebook 推向极限考验, 而有一点已经变得很清楚：在这台笔记本电脑上，从想法到行动毫不费力。当然，Henry 想进一步挑战 Googlebook 的极限。但他能否把一个餐巾纸上的游戏构想，变成一款在他的 Googlebook 上完全可玩的 16 位电子游戏？ 借助 Antigravity 等内置 AI 工具（可将自然语言提示词转化为可运行

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具，不做任何推理，所以单独跑agent-desktop的命令是零额度消耗。 但agent-desktop不会自己思考。要告诉它点哪里，拖到哪里，等多久。这个「告诉它」的工作可以交给1个agent来做，写成脚本后回放时，消耗的额度是零。 重复的操作步骤遇到可变项，比方说ai剪辑就是素材不同导出分辨率不同，才需要模型介入，这样换来就是操作速度会快很多。同样是剪辑视频，第一次用了13分钟但是第二次用37秒就搞定了，LCU平均是4到5分钟。 但也不是完全没有缺点。agent-desktop模仿是真实输入所以需要占窗口，不像LCU可以在后台慢慢跑，最佳搭配还是mac mini。 还有一个技术点区分来这两套方案， 1️⃣ 我仔细对比了ai剪辑每步的操作时间，LCU在素材拖拽里浪费大部分时间，后面发现剪映是Electron套壳的自绘 UI，时间线区域的drop target对accessibility API几乎不可见，用人话说就是发的拖拽指令剪映根本收不到 2️⃣agent-desktop就没这麻烦，duration给了800ms的慢速拖动。对剪映来说这就是一个真实鼠标操作，跟人手拖一样。 果然这

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文章主体 红果超越豆包成抖音系第二大应用，AI漫剧海外活跃用户已超1.5亿。在视频生成模型能力跃升、制作成本大幅下探的背景下，AI影视内容正从短剧、漫剧向中长剧、院线电影延伸。 红果超越豆包成抖音系第二大应用 QuestMobile《中国移动互联网秋季大报告》数据显示，2026年9月，抖音集团内部前三大应用变为抖音、红果免费短剧、豆包，去重总用户量分别为10.29亿、4.30亿和4.19亿，红果正式超越豆包，成为抖音集团第二大应用。 另据艾媒咨询最新数据，中国微短剧市场规模从2020年的9.4亿元增长至2024年的504.4亿元，2025年达到677.9亿元，2026年预计为793.3亿元，2030年预计将达1505.9亿元，行业持续高速扩张，已成为影视消费增量的核心引擎。 海外市场同样火热。据央视财经报道，目前国内已有约10家中国企业建立海外短剧平台，另有十余个出海短剧App上线AI漫剧专属频道，海外市场AI漫剧活跃用户整体已超1.5亿；在海外短剧付费应用前十中，中国厂商占据九席。 在制作端，AI影视的成本也在大幅下探。目前国产AI漫剧单分钟制作成本最低可达350元，一部漫剧制作周期

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花了……所以我就直接把它设成那个模式，它让我怎么做我就怎么做，对吧。所以，真正进入自由骑行、试着去、试着去骑真实地形，是件挺大的事。 刘：好。 沃克：对。退一步，退一步，试着去、试着去听听自己身体的感受，而不是不惜一切代价硬撑。 刘：[笑]我感觉我们现在聊的内容，和迈克在网络安全方面可能涉及的某些东西之间，存在某种关联。但我必须……我真的很想在这期播客、这期视频播客里给这个拍张照。所以我要问你关于Orange Crush的事。 沃克：哦，好。 刘：你能告诉听众，什么是Orange Crush吗？ 沃克：Orange Crush是我肩膀受伤休养那一年里自己组装的项目车。 刘：我想我就是那时候认识你的。 沃克：对。骑着自行车冲下陡坡的问题在于，有时候，事情不会完全顺利。 刘：我们不是还有……我们还有一位也喜欢山地骑行的同事，他好像在你肩膀受伤的同一时期摔断了背。 沃克：对。 刘：也是山地骑行。 沃克：对。这多少取决于你是怎么摔断背的、又是怎么摔断肩膀的，才能判断哪种结果更好一些。 我弄了一辆……我把肩膀伤得挺重，所以花了一些时间，但这也意味着我得以构思出某个东西并把它组装起来，而且大部分是

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