OpenAI 近日宣布在 ChatGPT 中推出一项名为 “任务”（Tasks）的新测试版功能，允许用户安排未来的操作和提醒。这项新功能从今天开始向 Plus、Team 和 Pro 订阅用户逐步推送，旨在将 ChatGPT 打造成一个更类似于传统数字助理的工具，比如 Google Assistant 或 Siri，但融合了 ChatGPT 更为先进的语言能力。“任务” 功能的使用非常简单，用户只需告诉 ChatGPT 他们需要做什么以及何时完成。例如，如果你想在早上7点收到每日天气报告，或提醒你护照即将到期，甚至是希望在孩子睡前讲个笑话，ChatGPT 都能

今日凌晨，OpenAI 正式发布了一项名为 Tasks 的新功能，标志着 AI 管家时代的到来。这项功能目前处于测试阶段，主要面向 Plus、Pro 和 Teams 用户开放。用户只需简单描述需求和时间，ChatGPT 就能够自动处理各种任务，从而提升了工作和生活的便利性。Tasks 功能的运作方式相当简单。用户可以设置一次性提醒或重复性任务，例如每天早上7点获取天气预报，或是定时提醒自己遛狗。此外，OpenAI 的研究工程师 Karina Nguyen 演示了多个实用场景，比如让 ChatGPT 每天查看股市行情、定期在 ChatGPT Canvas 平

近年来，人工智能（AI）的编程能力不断发展，但尚未达到完美。最近，BuzzFeed 的资深数据科学家 Max Woolf 通过实验发现，如果对大型语言模型(LLM)不断提供 “写更好代码” 的提示，AI 确实能够生成更优质的代码。这一发现引发了广泛关注，业界著名 AI 科学家们也对此表示了极大的兴趣，强调了迭代和提示词设计的重要性。在 Woolf 的实验中，他利用 Claude3.5Sonnet 这一版本的 AI 模型进行了一系列编程任务。起初，他给模型提出了一个简单的编程问题:如何找出一百万个随机整数中，各位数之

正微软的研究团队近日推出了一种被称为 “大型行动模型”（Large Action Model，简称 LAM）的人工智能技术，标志着 AI 的发展迎来了新的阶段。与传统的语言模型如 GPT-4o 不同，LAM 能够自主操作 Windows 程序，这意味着 AI 不仅仅能对话或提供建议，而是能真实地执行任务。LAM 的优势在于其能够理解用户的各种输入，包括文字、语音和图像，然后将这些请求转化为详细的步骤计划。LAM 不仅能制定计划，还能根据实时情况调整其行动策略。构建 LAM 的过程主要分为四个步骤:首先，模型学习将任务

根据AI公司Anthropic的最新分析发现，在实际应用中，使用AI智能体而非简单提示的场景并不常见。Anthropic在工作流程（代码协调AI模型和工具）和智能体(独立控制自身流程)之间划出了一条清晰的界限。图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney虽然AI智能体能够处理复杂和开放式的任务，但它们也需要更多的监管和计算能力。Anthropic建议从基本提示开始，并且只在绝对必要时增加复杂性。尽管开发框架可以帮助团队开始使用智能体，但在生产环境中，更简单的方法往往更有效。对于考

智谱A​I旗下的GLM-PC基座模型CogAgent-9B现已开源，以促进大模型Agent生态的发展。CogAgent-9B是基于GLM-4V-9B训练而成的专用Agent任务模型，能够仅通过屏幕截图作为输入，根据用户指定的任意任务结合历史操作，预测下一步的GUI操作。这一模型的普适性使其可广泛应用于个人电脑、手机、车机设备等多种基于GUI交互的场景。

随着人工智能的不断进步，创新与可持续发展之间的平衡成为了一项重要挑战。最近，OpenAI 推出了其最新的 AI 模型 o3，这是迄今为止最强大的模型。然而，除了运行这些模型的成本外，其对环境的影响也引起了广泛关注。一项研究显示，每个 o3任务大约消耗1，785千瓦时的电能，这相当于一个美国普通家庭在两个月内的用电量。根据 Salesforce 的 AI 可持续发展负责人 Boris Gamazaychikov 的分析，这一电能消耗大约对应684千克的二氧化碳当量排放，这与五箱满油的汽油的碳排放量相当。o3的高计算

最近，Answer.AI 和 LightOn 联合发布了开源语言模型 ModernBERT，这是对谷歌 BERT 的重大升级。根据开发者的介绍，ModernBERT 在处理速度、效率和质量上都有了显著提升。该模型可以比其前身快四倍，同时使用更少的内存。ModernBERT 的设计允许它处理长达8192个标记的文本，这比现有编码模型的典型512标记限制提高了16倍。此外，ModernBERT 还是首个经过广泛训练的编程代码编码模型，它在 StackOverflow 问答数据集上的得分超过80，创造了编码模型的新纪录。在通用语言理解评估（GLUE）中，ModernBERT-Large

智谱清言浏览器插件近日宣布接入AutoGLM能力，标志着浏览器插件向智能Agent的进化。现在，通过AutoGLM的集成，清言插件能够根据用户的文字或语音指令，模拟人类操作自动完成网页任务，为用户提供“全自动”的上网新体验AutoGLM是智谱推出的一款大模型智能交互智能体（Agent），它能够理解用户意图并执行相应的操作。目前，这项能力已在百度搜索、微博、知乎、Github和Arxiv等数十个网站上实现，允许用户执行复杂的搜索和筛选任务，以及对多个链接内容进行总结。

DeepSeek AI 近期推出了 DeepSeek-V2.5-1210，这是 DeepSeek-V2.5的增强版本，旨在提升人工智能在数学、编程、写作和推理任务中的表现。早期版本的模型在解决数学和推理任务方面已取得了一定成功，但在多种应用场景中表现的稳定性还有待提高，尤其是在实时编码和细致写作方面。这些不足之处突显了研发一款更加灵活和可靠的 AI 模型的潜力，以便在更广泛的使用场景中脱颖而出。新发布的 DeepSeek-V2.5-1210通过改进模型的核心功能和优化算法，显著提升了各项任务的可靠性和易用性。该模型具备

随着微软、谷歌、OpenAI和Anthropic等科技巨头相继推出AI代理产品，一场AI代理系统的技术革命正悄然展开。这些新型AI工具究竟有何特别之处?它们又将如何改变我们的数字生活?AI代理本质上是一种能够自主完成特定目标的智能软件系统。它们的工作方式类似于一个高效的项目经理，可以将复杂目标分解为多个小任务，调配必要资源，并全程监控任务进度直至完成。与传统AI模型相比，AI代理最大的优势在于其多任务链式处理能力。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney目前，超过

近日，有消息称，OpenAI 正准备推出一款名为 “Operator” 的自主 AI 代理，这款代理能够控制计算机并独立执行各种任务。根据彭博社的报道，这款 AI 代理预计将在明年一月作为研究预览和开发者工具首次亮相。这一举措将进一步加剧科技巨头之间在 AI 代理领域的竞争，最近，Anthropic 也推出了其 “计算机使用” 功能，而谷歌则据称准备在十二月发布自己的版本。“Operator” 的推出标志着人工智能系统的一个重大转变。与以往仅能处理文本和图像的 AI 系统不同，这款新产品将能够主动与计

正文:在人工智能技术不断进步的背景下，微软近日开源了一款名为 Magentic-One 的通用 AI 代理系统，具备五级架构，能够在法律、医疗、金融、教育等多个领域中实现高度自动化的任务处理。这一创新系统的设计旨在帮助用户提高工作效率，简化复杂的日常工作任务。Magentic-One 的架构由五个智能体层级组成。首先是 Orchestrator，它负责将复杂的任务分解为多个子任务，并指导其他智能体执行这些子任务。其主要功能是任务的规划与监控，确保整体进度的顺利进行。接下来是 WebSurfer，这个智能

近日，微软研究团队发布了一种名为 Magnetic-One 的新型多智能体系统。该框架允许一个 AI 模型驱动多个助手智能体，协同完成复杂的多步骤任务，旨在提升个人和企业的工作效率。微软称 Magnetic-One 是一个通用的智能体系统，能够实现长期以来对于增强生产力和改变生活方式的愿景。Magnetic-One 是一个开源项目，研究人员和开发者均可在自定义的微软许可下进行商业用途的开发。同时，微软还发布了一个名为 AutoGenBench 的开源智能体评估工具，旨在测试智能体系统的效果，该工具基于之前发

腾讯今日发布开源MOE大语言模型Hunyuan-large，总参数量达398B，激活参数量52B。公开测评结果显示，腾讯混元Large在CMMLU、MMLU、CEva1、MATH等多学科综合评测集以及中英文NLP任务、代码和数学等9大维度全面领先，超过Llama3.1、Mixtral等一流的开源大模型。据了解，该模型在技术创新上可实现高质量合成数据，通过使用合成数据增强训练，有效应对自然数据的不足。在上下文处理能力方面，预训练模型支持高达256K的文本序列，显著增强了处理长上下文任务的能力。同时，腾讯混元宣布，为填补行业

最近，波士顿动力公司再次引起了大家的关注，发布了他们的新一代人形机器人 Atlas 的精彩视频。这款全电动的 Atlas 在之前的视频中展示了它灵活的运动能力，但这一次，它被展示在一个模拟工厂环境中，利用机器学习和升级后的传感器，独立完成了分拣任务。视频中的任务是将发动机盖在供应商的集装箱和一个移动的排序小车之间转移。虽然这个任务听起来并不特别刺激，但它实际上展示了 Atlas 如何将多种新功能协同运作。Atlas 在只获得一份 “箱子位置列表” 的情况下，运用多种传

苹果公司近日宣布推出M4Pro和M4Max芯片，这两款新芯片将与其M4芯片一起，为Mac电脑带来显著的性能提升和先进功能。这三款芯片均采用业界领先的第二代3纳米制程工艺制造，使得性能和能效得到双重优化。M4系列芯片的中央处理器具备高速核心，实现了业界领先的单线程性能，并大幅提升了多线程性能。

最近，Meta 与沙特阿拉伯的阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）合作，推出了一款全新的视频扩散模型系列 ——MarDini。这个模型让高质量视频的创作变得更加简单和灵活，能够完成多种任务，比如填补视频中缺失的帧，将单张图片转换为动态场景，甚至还可以通过添加自然的连续帧来扩展短片段。在去年的基础上，Meta 在生成 AI 视频领域进一步发力。此前，它推出了 Emu Video 和 Emu Edit 等文本转视频和编辑模型。今年在发布 MarDini 之前，还推出了先进的视频编辑器 Movie Gen。由此可见，Meta 正在致

​北京智源人工智能研究院宣布推出原生多模态世界模型Emu3。这一模型基于下一个token预测技术，无需依赖扩散模型或组合方法，就能够完成文本、图像、视频三种模态数据的理解和生成。Emu3在图像生成、视频生成、视觉语言理解等任务中超过了现有的知名开源模型，如SDXL、LLaVA、OpenSora等，展现了卓越的性能。

在科技与太空探索的交汇点上，一场令人振奋的创新正在酝酿。Spire Global与加拿大初创公司Mission Control于10月16日在米兰国际宇航大会上宣布了一项名为Persistence的技术演示任务，这一任务将聚焦于太空人工智能技术的应用，标志着太空探索与AI技术融合的新篇章即将开启。Mission Control的创始人兼CEO Ewan Reid在大会上介绍道:"Persistence任务将通过为期一年的深度学习AI太空演示，展示强大的spacecraft onboard自主能力。"这个雄心勃勃的项目不仅仅局限于地球观测，更是一次全方位的AI太空应用尝试。