AI 资讯
各家 AI 公司官方博客、GitHub 与论文的重要动态，中文摘要，附原文链接。
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微信扫一扫，或在微信里长按识别昨天 · 10月30日 周五1 条
10月29日 周四1 条
10月28日 周三1 条
10月27日 周二5 条
OpenAI 扩大与 Oracle 合作，将企业应用引入 ChatGPT
OpenAI 与 Oracle 宣布扩大合作，将 Oracle 的商业应用和 AI 智能体引入 ChatGPT，同时为 Oracle 新产品提供支持。这一合作让企业用户可以在 ChatGPT 中使用 Oracle 的业务应用，对关注企业级 AI 集成的用户有参考价值。
Ollama v0.40.12 上线 Liquid AI LFM3 系列小模型
Ollama 发布 v0.40.12，新增 Liquid AI 的 LFM3 系列小模型，包括文本、视觉、音频和全模态四个版本，以及基于 LFM3 的 d1 决策模型 2B 版本。适合在本地跑智能体、工具调用和结构化输出的用户。
Anthropic 进军药物研发，与六家药企合作用 Claude 加速新药开发
Anthropic 生命科学团队宣布与六家生物医药机构深度合作，并启动自有药物发现项目（如罕见儿童肌营养不良），让 Claude 参与从分子设计、生产到监管文件撰写的全流程。多个案例显示早期实验结果积极，Anthropic 计划大幅扩大这项工作。
Transformers v5.21.0 新增两模型
Transformers 发布 v5.21.0，新增 MiniCPM-OCR 与 Flint 两个模型。MiniCPM-OCR 来自 OpenBMB 的 MiniCPM-V 系列，专注扫描页、截图、票据和表格等文本密集图像；Flint 是 Recursive 的 MoE 语言模型，结合滑动窗口与全注意力，并采用学习式注意力汇。
谷歌推出AI Quests神经科学新课
谷歌在AI Quests系列中上线最新课程"Polar Peaks"，以神经科学为主题，聚焦人脑图谱绘制。该课程旨在通过神经科学内容帮助学习者培养AI素养，适合希望学习AI相关知识的人群使用。
10月26日 周一2 条
10月24日 周六4 条
Ollama 发布 v0.40.11，新增语音生成和 d3 决策模型
Ollama 新版本在 macOS 上支持语音生成，可朗读文本或模型回复，并提供 OpenAI 兼容的语音接口。同时引入 d3 决策模型系列，支持对文本、状态或图像进行分类、判断和打分，包含 2B 到 27B 多种规格。对本地部署 AI 的开发者有用。
Qwen 发布 Qwen-Image-PE 提示词增强模型
Qwen 团队推出 Qwen-Image-PE，用于将用户的简单文生图请求转化为更完整的设计描述。该模型通过监督微调与强化学习两阶段训练，在视觉设计、美学和图像质量上均有提升，并已开源 9B 版本，可泛化到多个文生图模型。对使用文生图工具的用户有参考价值。
研究提出FORK奖励缓解基于量规的强化学习奖励作弊
一项研究指出，基于量规的强化学习奖励通常只优化召回目标，导致模型回答冗长且包含不必要或错误内容。研究者提出FORK奖励，同时优化召回和新的精确率目标，要求回答内容既必要又事实正确。实验显示FORK在保持量规覆盖率的同时提升精确率并缩短回答，胜率显著高于基础模型。
论文：LLM 研究智能体自研出媲美顶尖玩家的炉石战棋 AI
一篇新论文提出 AutoTavern，一套由 LLM 研究智能体组成的自我改进系统。智能体在 20 天内构建了炉石传说酒馆战棋的完整模拟器 TavernGym，并训练出可自主在天梯对战的 TavernAgent，其公开榜单成绩超过服务器排名前十的玩家。论文还发布含 960 个任务的 TavernBench 基准，显示智能体构建系统的能力远超其自身对局能力。
10月23日 周五5 条
Anthropic 详解 Claude Duet 智能体的安全与隐私机制
Anthropic 发布博文，介绍处于研究预览阶段的智能体 Claude Duet 的安全设计：重要操作需用户批准、敏感信息分级保护、密码等凭证与模型隔离。文章说明其如何防止信息泄露和钓鱼风险，对关注 AI 智能体安全使用的用户有参考价值。
Claude 聊天与 Cowork 统一体验面向企业版全面开放
Anthropic 将 Claude 的聊天与 Cowork 智能体功能合并为统一体验，此前 9 月已面向 Pro 和 Max 用户推出，现正式对 Enterprise 企业版全面开放。员工可在同一对话中提问或交办完整项目，智能体任务在云端运行，管理员可通过角色权限和新的 Efficient 模式控制使用与成本。
论文提出无数据自训练方法让大模型自我提升
一篇 Hugging Face 每日论文提出 On-Policy Self-Training 框架，模型仅凭粗略主题描述自行生成问答对和推理示范进行自我蒸馏，无需人工标注数据或更强外部教师。实验显示该方法在语言基准和视觉问答上均能带来持续自我提升。
研究者发布Principia：LLM驱动的科学发现框架
Principia是一个基于大语言模型的科学发现框架，在推理阶段从观测数据中形成因果假设，并将其归纳为可不断修正的科学原理，实现知识的持续演化。该框架在分子优化、蛋白质工程、基因扰动和分子性质预测等基准上优于依赖内部知识或外部资源的基线方法。对关注AI辅助科研的用户有参考价值。
OpenAI 发布 Decisions API，主打快速低成本决策
OpenAI 官方博客宣布推出 Decisions API，定位为面向各类应用的快速、聚焦、低成本的决策服务。该 API 旨在帮助开发者构建响应更快的应用，以较低成本获得决策能力。对需要轻量级决策功能的应用开发者有参考价值。
10月22日 周四1 条
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