我终于又有了一个 Microduck，所以能够重温那些情感，并将模拟与实体机器人进行比较。这是早期设计，我们还可以进一步推进。你们觉得呢？ github.com/pollen-robotics/m… Music: Carefree, Kevin MacLeod

TRL v1.15 发布，SFT、DPO、KTO、GRPO、RLOO 和蒸馏默认改用 fused LM head，用 Triton kernel 直接计算所需 token 级量，不再生成巨大的 [batch, seq, vocab] logits 张量。

OpenAI 数学题现已开源为 RL 环境

更多酷炫的 EVE 演示每天都会推出。 128 个问题涵盖一份租约和一份录用信，每份文档只需单次请求。 EVE 运行 perplexity decider 速度是 JEV 的 4 倍！

查看 Artificial Analysis Controlled Voice TTS 榜单上的顶级模型：artificialanalysis.ai/text-t… 在 Speech Arena 为模型投票：artificialanalysis.ai/text-t… 在 Speech Explorer 中浏览示例音频：artificialanalysis.ai/text-t…

HeyGen Voice 每秒可处理 40 个字符的生成时间，价格为 $30/1M 字符。 其定价低于 Eleven v4 Turbo（$40/1M 字符）和 Eleven v4（$80/1M 字符），而 Qwen-Audio-3.1-TTS-Plus 的价格为 $19.3/1M 字符。

当今的前沿语言模型能否零样本、无需指导地控制真实机械臂？ AA-Robotics v0.1 即将发布。

Grok @Bot 现在可以自行设置邮箱了

你的 Bot 拥有自己的邮箱——让它设置一个地址，或在回复中 @bot。

我们正在为 Railway 的 Priority Boarding 用户添加 @OpenRouter 支持。 @OpenRouter 让你可以访问更广泛的模型，用于各种智能体场景，无论是 Cloud Agent 中的我们的框架，还是我们的机器人。模型包括 @grok 4.7、@Muse Spark 1.3 等。 你们接下来想接入哪些模型？

Grok Bot 现在拥有自己的邮箱地址，可用于注册服务、代你联系商家，或与他人协调安排时间。

x.lingyaoai.com/i/broadcasts/1dKrPrWOD…

TikTok Ads MCP：在 Replit 中运行 TikTok Ads（Showcase） x.lingyaoai.com/i/broadcasts/1dKrPrWOD…

目前，使用 AI 智能体仍然感觉非常单机。它们替你工作，但结果被困在孤立的聊天记录里，什么都没有沉淀。 Busabase 团队（@Busabase4agent）正在推出一个开源（MIT）的智能体数据库和工作区来解决这个问题。与其让工作成果消失在短暂的聊天中，你的智能体可以直接写入结构化工作区，将输出转化为整个团队都能访问的可复用数据、文档和技能。 详情见：busabase.com/

在 Studio 2.0 中，点击任意音频或 MIDI 轨道上的 Add Effect 开始搭建你的 rack。或者打开聊天栏，制作你自己的插件。

目前这只是 InferenceX Preview 提交，我们很期待完整的公开 vLLM Rubin NVL72 InferenceX 提交即将到来！也很期待 @sgl_project Rubin NVL72 提交即将到来！ 感谢 NVIDIA、vLLM、Inferact、现加入 NVIDIA 的前 CentML 团队成员、Nick Comly、Xin Li、Alex Sette、Kedar Potdar 及团队的出色工作！ Dashboard 链接：inferencex.semianalysis.com/…

HOLY ALERT🚨: NVIDIA vLLM INFERENCE RUBIN IS 3.2x BETTER IN PROFIT💰️ PER GIGAWATT & HAS UP TO 🚀 10x BETTER PERF PER DOLLAR THAN EVEN GB300 NVL72. This is on the widely used production LLM engine called @vllm_project. We explain below.👇️(1/3)🧵

备考，遇见你的新学习工具。📚 用 Gemini in Chrome 从你的学习材料创建练习测验，在考试日前看看哪些内容已经掌握。此更新正在推出中。

AI 已经足够聪明了。 现实世界任务仍然缓慢、昂贵且不可靠，因为我们把一台为人类设计的电脑交给 AI，然后在外面套上一层沉重的工具层。 AI 不需要变得更聪明。它需要一台为它而造的电脑。 今天，我们发布 Pine Computer。

learn.chatgpt.com/docs/windo…

面向在 Windows 上使用 Codex 的开发者的一项更新： 我们基于 @Microsoft 的 Execution Containers (MXC) 构建了新的沙盒模式，可实现更快的设置、更强的网络管控和细粒度的文件访问控制。 需要兼容的 Windows 11 设备。

终于在家待几天了；要在机器人制作上取得大量进展 @OpenAIDevs 给我留了一份小礼物 🤯

Pine Computer 运行在 Pine 的云端，已向获批的 beta 开发者提供 SDK 访问和集成指南。 应用可以同时向独立的云端电脑发送任务，例如在城市门户上续签许可证。这些任务可以并行运行，并允许用户在登录等步骤中接管控制权，随后再将控制权交还给 AI。 在 Pine 的测试中，Pine Computer 比传统电脑上的 AI 快 2–5×。 加入等候名单 👀 pinecomputer.io/blog/introdu…

Pine AI 发布 Pine Computer，一个面向智能体任务的云计算机、harness 与运行时层。在 SaaS-Bench v1.1 上，其 checkpoint 得分 78.3%，高于 Opus 5 搭配 Claude Code 的 74.3%，但整任务完成率为 27.4%，低于后者的 31.1%。

Anthropic 将 Claude Managed Agents 中的动态工作流（dynamic workflows）扩展至公测。用户现在可以配置智能体进行多智能体编排，让 Claude 规划并调度一组智能体来完成目标。作者评论称，调用多智能体编排工作流的 Agentic loops 将非常强大，并称这可能成为新的 SWE 规范。

观看 Grokipedia 实时改进

看到智能体视频创作进步如此之快，真是令人惊叹。 Syren 会从你的素材库中学习你的风格，包括偏好的图形、动态效果和剪辑节奏。然后你可以通过提示词构建新视频，并在聊天中进行优化。 随着模型和框架的改进，这些只会变得更好。 包含 MCP 工具。我们正在探索其教育用途，所以很期待试用一下。

AWS Machine Learning BlogAI 评分5656

AWS 盘点 2026 年 9 月 Amazon Bedrock、AgentCore 与 Strands 更新

AWS 官方盘点 2026 年 9 月面向 AI 构建者的更新：Amazon Bedrock Managed Agents（由 OpenAI 提供支持）进入公有预览。

ElevenLabs 宣布与 Banner Health 合作，用 AI 语音智能体接听患者电话，从初级保健预约开始。患者全天候拨打后，ElevenAgents 可直接在 Banner 的电子病历中完成预约、改期或取消；需要人工时，通话会转接给带上下文的 Banner 工作人员。

要使用它，将你的智能体配置为 multiagent 类型：multiagent_20261001，然后让 Claude 运行一个工作流。Claude 会编写计划，并在每次运行中编排最多 1,000 个智能体。

Claude Managed Agents 动态工作流（dynamic workflows）现已开启公测，官方称其为面向高负载任务的新型多智能体编排方式。其机制是先由一个 lead agent 写出分阶段计划并分发给多个 agent 执行，最后汇总各阶段结果。

Computer 的新网站编辑器可以将针对页面特定元素的修改请求排队。 提交修改后，Computer 会在主线程中处理这些请求，然后输出新网站。

报名美国场次： us06web.zoom.us/webinar/regi… 报名亚太场次： us06web.zoom.us/webinar/regi…

所有参与者都可获得免费 PixVerse 积分来试用该工作流。 完成会后调查问卷，你就有机会成为每场随机抽取的 100 名参与者之一，赢得一个月的 ChatGPT Pro。

我们正与 @OpenAI 合作开展 Prompt to Production，一项关于 AI 驱动创意工作流的学习计划。 它将以两场直播课程开始，讲解如何用 ChatGPT 和 PixVerse Plugin 将创意简报变成成品视频。 详见下方长推。

Perplexity 的设计团队如何使用自家智能体平台 Computer，构建品牌焕新背后的工具。 阅读下方访谈 ↓

alexandria.pplx.app/

Alexandria by Computer，用 $25,000（2.5M credits）完成。

Sabi 称其已能从脑信号中预测一个人接下来的 3 到 4 次按键，无需实际输入。 其路线图上的下一步是"思维转提示词"和"意图转行动"，由 AI 智能体执行佩戴者想做的事。 该脑电帽的等待名单现已开放。 来看看 👀 sabi.com

TRL v1.15 发布，官方称这是迄今最大的一次优化，融合 LM head 默认开启。峰值显存最多降低 82%，序列长度提升 7 倍，DPO 从 10k 提升到 59k tokens，GRPO 从 29k 提升到 115k，更多细节见 github.com/huggingface/trl/r…。