SuperCLUE办公AI测评：豆包工作位列第一，头部产品竞争激烈

近期，中文语言理解权威测评机构SuperCLUE正式发布《2026年10月SuperCLUE-Office办公智能体端到端实战测评结果》。

DLoop：给投机解码装上一个“循环开关”，别让验证拖了后腿

这篇论文提出DLoop，让投机解码中的草稿模型根据自身置信度自主决定是否连续多写几轮草稿，再统一交给大模型验证，减少验证次数。配合循环感知训练，在EAGLE-3、DFlash、Domino、DSpark等多种草稿模型上实...

看视频猜下一步会发生什么，这件事AI其实一直做得很烂

本文解读VepAgent，一个让AI模型通过因果推理和工具增强强化学习预测视频未来事件的框架。它用4B参数模型在FutureBench和NEPBench上分别超越更大模型14.58和22.70个百分点，解决了AI视频预测...

Replit 在东京设立首个亚洲办公室，扩大全球布局

腾讯发布Hy4大模型，新增视觉理解与计算机操作能力

腾讯正式发布Hy4大模型，770亿参数、49亿激活参数，支持100万token上下文窗口。模型首次加入计算机操作功能，强化代码、游戏开发及深度研究能力，定价维持不变，约每百万输入token 0.9美元。

特朗普要求数据中心自发电，现实面临多重挑战

特朗普在社交媒体发文，要求新建大型数据中心自主发电并将多余电力回馈电网。业界专家指出，受限于设备供应紧张、许可审批周期及现有能源协议，全面实施面临重大技术与后勤挑战，混合供电模式可能是更具可行性的路径。

ChatGPT现已支持生成动态GIF图像

OpenAI为ChatGPT新增原生GIF制作功能，支持通过文字提示或上传图片生成动图，并可调整播放速度和编辑单帧。新版Images 2.6模型同步提升图像生成速度，ChatGPT每周图像生成量已超400亿张。

Nothing预告下月推出无屏幕AI设备

Nothing CEO Carl Pei在X上宣布，公司首款AI原生设备将于12月发布，该设备无屏幕且无法以App形式替代。此前有传言称Nothing计划推出两款AI智能眼镜，并将向AI配件方向转型。

敏捷协商：AI如何帮助人类定义模糊地带

谷歌研究团队提出Agile Deliberation框架，通过两阶段交互流程帮助用户定义主观视觉分类概念，利用VLM自动挖掘边界案例并驱动提示词优化。18次真实用户测试显示，该框架显著提升分类器性能，同时降低用户认知负担...

Broadcom扩展VMware云基础架构，新增AI、安全与恢复能力

Broadcom宣布扩展VMware Cloud Foundation产品组合，新增AI基础设施快速部署、灾难恢复编排及保密计算等能力，并推出面向小型IT环境的vSphere Express虚拟化产品，支持最多128核心...

路虎揽胜停产两款入门SUV，为全新纯电车型腾位

路虎证实将于2027年停产Evoque和Velar两款入门级SUV，由新发布的纯电GT车型填补空缺。GT预计2028年上市，起售价约9万美元，续航至少300英里，将在英国哈利伍德工厂投产。

Chips&Media与Mobilint合作布局物理AI及机器人芯片市场

Chips&Media宣布与边缘AI芯片商Mobilint达成合作，将高性能视频编解码IP集成至Mobilint新一代芯片并进入量产，支持8K 60fps多路流处理及ISO 26262 ASIL-B功能安全认证，双方共同...

富士康目标两年内抢占全球AI服务器市场半壁江山

富士康董事长刘扬伟透露，公司目前占AI服务器市场约40%份额，计划明年提升至45%、两年内达50%。现有产能已预订满18个月，公司年度AI投入达30至50亿美元，并计划在美国扩大上游供应链布局。AI基础设施有望在3至5年...

Waymo确认2028年1月将与Uber分道扬镳

Waymo联席CEO Tekedra Mawakana证实，公司将于2028年1月退出与Uber在奥斯汀和亚特兰大市场的合作，转而通过自有App直接提供叫车服务，原因是联合运营导致用户体验不稳定。

NVIDIA CUDA 13.5发布：正式支持Vera Rubin架构

NVIDIA发布CUDA 13.5，Vera Rubin GPU架构支持从早期开发者预览升级为正式可用（GA），同步带来MPS v3资源管理增强、CUDA Tile多GPU通信、CCCL 3.5批量Top-K选择及可复现...

移远通信携手高通，依托AI Hub共建端侧AI开发者生态

F5携手Oracle加强AI时代的应用安全防护

双方拟通过合作，助力企业保护Web应用与API，应对不断演变的网络威胁

两条数据流的秘密：深度学习如何在视频里补上迟到两年的一课

2014年，牛津大学提出的双流卷积网络首次让深度学习在视频动作识别上超过手工特征方法，通过画面内容与光流运动两条网络分支融合，UCF101准确率达到88.0%，开启了后续C3D、TSN、I3D等一系列视频理解模型的发展路...

机器人在黑暗厨房里摸索的那一刻，它能做的事

RoboQuest基准测试十个机器人探索任务，发现顶尖AI模型执行能力强但探索决策弱，最高成功率仅23%，失败主因是证据收集不足而非操作失误，专门训练模型几乎全军覆没。

当CNN连续两年打不过手工特征：两流网络如何教会机器看懂动作

2014年，深度学习用两流网络架构首次在视频动作识别上超越手工特征iDT，把外观识别和运动识别拆给两个独立CNN分别处理，并用光流作为运动信号，开启了视频理解领域的深度学习时代。