再见Opus,我挖到个更香的国产商用视频Agent。
再见Opus,我挖到个更香的国产商用视频Agent。大家好,我是最近被Opus视频刷屏的袋鼠帝 我的X和朋友圈几乎被它刷屏了,产品宣传片、数据动画、手绘风科普……动效都很丝滑,字和图表清清楚楚,看着还挺高级的。
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大家好,我是最近被Opus视频刷屏的袋鼠帝 我的X和朋友圈几乎被它刷屏了,产品宣传片、数据动画、手绘风科普……动效都很丝滑,字和图表清清楚楚,看着还挺高级的。
如今,AI正式杀入物理世界!
近期,六角未来沿着 Physical Coding 的思路,进一步构建了 HexaShell-Preview。根据官方评测结果,在 RoboDojo 全部 42 项任务上,HexaShell-Preview 取得了 46.9% 的成功率、53.2 的进度得分,成功率高出第二名 7.5 个百分点,领跑 RoboDojo-Agent 榜单。
团队盯住的是一个很实际的问题:Agent 明明保存了项目计划,预算更新后却仍按旧版本行动;看过环境截图,下一步又忽略了画面里已改变的状态。它究竟是没记下来、没及时更新,还是找到了证据却没用上?
视频Agent赛道又来新玩家,但这次有点不一样。
「全球只有大约5,000人,真正见识过顶尖AI的能力。」这是Andrej Karpathy近日分享的一个观察。他说,只有站在漏斗顶端的那一小撮研究者,才能看到数千个AI Agent长时间协作、昼夜不停地做科研。
Agent在真实任务中出错,工程师的第一反应往往是给Harness“打补丁”:加一条防错提示词、接入一个新工具、挂一套Skills,或者增加历史摘要和执行检查。这套负责协调模型调用、工具执行与上下文管理的外层系统,就是Agent Harness。
MiniMax 更新 MiniMax M3.1 Flash,并确认此前处理超200万亿 Token 的匿名模型 Space Bunny 为其早期版本;官方称新模型线上推理速度提升近3倍,Agent 类任务综合使用成本较前代降低70%。
Claude,竟然排在最后?
由Transformer奠基论文核心作者Llion Jones创办的 Sakana AI,联手UC Berkeley带来了一项递归自我改进(RSI)新成果:MASS(Multi-Agent Self-Supervision)。