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一款名叫GenSpark Super Agent的新型AI工具正在悄悄引爆科技圈。圈内人通常简称它为“GenSpark”，这可不是普通的聊天机器人，而是个集思考、计划、执行、甚至操作工具于一体的“全能干将”，堪称“数字劳模界的卷王”。不需要手把手指挥，只需给出一个类似项目说明或操作指引的任务，它就能自动拆解问题、制定计划并一步步执行，不需要人类一直盯着它。 在技术架构上，GenSpark走的是“多智能体混合”路线，集成了九种大型语言模型、超过80种内部工具和十多个精选数据集。系统能根据任务难度、执行效率和准确度灵活分配资源，让每一步都又快又准。 而在功能方面，它可以说是把“全能”二字玩明白了： 九模联动，吊打同行竞品像Manus AI最多只用了两个模型，而GenSpark一下整了九个！从简单查找信息到复杂逻辑推理，全都能hold住。 直接打通API通道不像某些只能用浏览器点点点的AI，GenSpark直接调用API，信息获取又快又稳，执行效率那是杠杠的。 硬核功能清单曝光： 生活场景中的实用范例： 比如说一句“帮忙规划一下圣地亚哥周末游”，它就能瞬间搞定住宿、天气、活动推荐，还能自动订房，实打实地把旅行社打成了背景板。 还有个大杀器就是“AI打电话”功能，能模仿真人语气打电话预订餐厅、查商品库存等等，简直像请了个能打电话的数码秘书。 内容创作方面也不容小觑—— 给研究狗和市场人提个醒：想搞行业调研或者竞争分析？GenSpark可以从各大线上资源和内部数据中挖掘出洞见，生成带引用的权威报告，学术和商业两开花。 入门门槛低： 注册免费，每天自动刷新200积分，提交任务简单明了，还能通过互动式操作逐步优化成果。 开发者福利也安排上了：API结构清晰，多模型后端稳定，未来还将扩展开发者接口，方便嵌入自定义工作流和自动化项目。 对比其他AI代理人，GenSpark的优势可以说是“吊打式”的。比起只会浏览器操作的OpenAI Operator，GenSpark的API直连效率更高，语音功能更贴近现实应用。而相比Manus AI，GenSpark的模型更多、工具更全，体验直接拉满。 结尾总结一下：GenSpark不是那种只会聊天的“呆AI”，它更像是数字界的万能秘书——既能动脑又能动手，还能打电话搞定人类搞不定的事。无论是开发者、创作者还是日常用户，统统都能找到自己的用武之地。

GPT-4o 的横空出世，正式标志着多模态 AI 进入“原生融合”新时代——不再是调用外挂工具生成图片，而是文字和图像在一个模型里“同框”出现，通通由一个脑袋搞定。 这一代模型最核心的黑科技，就是一种叫做 Transfusion 的架构。它不只是让 GPT-4o 懂图会画，还能边说边画，画完继续说，整个过程一气呵成，就像人类用语言和画笔交替表达一样自然。 来看看 GPT-4o 的“图文合体”是怎么做到的👇 🧠 技术原理一览：Transfusion 是怎么把 Transformer 和 Diffusion 融在一起的？ 以往 AI 生图走的是“外挂流”，比如 ChatGPT 搭配 DALL·E：语言模型出提示词，图像模型接单画图。这种“二人转”方式虽然能用，但图像和语言之间的信息割裂严重，图也画不精，细节还常常错位。 还有一种方式是“离散拼图流”——比如 Chameleon，把图像切成 token，就像把图拆成拼图块，一块一块生成。但这种做法有个硬伤：图像被编码成离散的 token，信息被压缩后，画面精度很容易打折，尤其是颜色渐变和细节质感容易丢失。 而 Transfusion 直接来一波 “跨界融合”： 🔍 模型结构的几大亮点 📈 性能实测结果：完胜前代 指标 GPT-4o / Transfusion Chameleon SDXL FID（图像质量） 6.78（越低越好） 26.7 类似 GPT-4o CLIP Score（图文匹配） 0.63 0.39 略低 每图计算成本 仅为…

GPT-5 本来快要揭开神秘面纱了，结果却突然被“按下暂停键”。OpenAI CEO Sam Altman 宣布，原计划发布的 GPT-5 将延后数月上线，原因竟是开发过程中遇到了“意料之外的突破”和“整合难度爆表”的挑战。 暂时“顶替”出场的，是两个原本只打算作为 GPT-5 内部组件的小兄弟：o3 和 o4-mini。这波操作像极了临时上场的预备队，但别小看——尤其是 o3，内部评测表现已经接近顶尖程序员的水准，让不少人瞬间点燃了期待。 Altman 在解释延迟时，提到了三大原因：其一，多个系统功能整合起来比想象中复杂得多；其二，基础设施必须扩容，以应对爆炸式的用户需求；其三，也是最让人兴奋的理由——GPT-5 的潜力远比早期预期更猛，值得花时间打磨到极致。 新的 o 系列不只是临时替补，更像是 GPT-5 路上的“前哨站”。这些模型将具备可扩展架构、多模态处理能力，以及更低成本的推理能力，为后续升级打下坚实基础。 与此同时，OpenAI 还打算把 ChatGPT 的“深度研究”功能开放给免费用户，突破此前仅限 Plus、团队版、企业版和 EDU 用户的限制。据 OpenAI 技术团队成员 Isa Fulford 透露，这项功能已进入测试阶段，预计“很快”上线，虽然具体时间表尚未公布。 就在 OpenAI 聚焦产品升级的同时，法律战线的压力也在升级。最新进展是，美国一位联邦法官否决了 OpenAI 请求驳回《纽约时报》诉讼的动议，直言 OpenAI 的辩护像个“稻草人”，裁定新闻社提出的“协助侵权”指控可以继续推进。判决中还特别指出，有证据表明 OpenAI 明知其模型可能复制受版权保护的内容。 而且，与此案几乎同时间爆出的，还有一项重磅研究指出，GPT-4 和 GPT-3.5 在训练中可能“记住”了包括畅销书和新闻报道在内的大量版权材料。尽管 OpenAI 仍坚称其数据使用遵循“合理使用”原则，但法官的判决，无疑让《纽约时报》的起诉书分量更重了一些。 总结一下，GPT-5 虽然晚来一步，但很可能会更惊艳。只是，技术飞跃的背后，版权的阴影也越来越清晰。

近年来，OpenAI 一直陷在各种版权纠纷中——作家、程序员、还有各路创作者轮番控诉，说自家的书、代码、文章，全都被拿去“喂养”AI 模型，却连个招呼都没打。OpenAI 则摆出“合理使用”这张老牌挡箭牌，但原告们可不买账，认为美国版权法里根本没有这种为 AI 训练开的小灶。 这项研究由华盛顿大学、哥本哈根大学和斯坦福大学的研究团队联合操刀，主打的就是一个新方法，用来判断 AI 模型到底有没有把训练数据“背”下来。研究特别针对那种通过 API 使用的模型，比如 OpenAI 家的产品。 众所周知，大模型其实就是“预测引擎”，靠吞海量数据找规律，从而能写文案、画图、答题样样通。虽然大多数生成结果都不是复制粘贴原文，但模型的“学习方式”决定了，它们难免会漏出点“原汁原味”的内容。比如图像模型被发现能“吐出”电影截图，语言模型则时不时冒出和新闻文章一模一样的段落。 研究团队这次的核心操作是：找出“高惊讶度”词汇。简单说，就是那些出现在句子里、却不太常见的词，比如“Jack 和我静静地坐着，雷达发出嗡嗡声”这句话中的“雷达”，就比“引擎”或“收音机”更不寻常，更容易被当作“记住了”的标志。 研究者用这些“高惊讶度”词汇构造了测试题，专门拿 GPT-4 和 GPT-3.5 来试水。他们从小说和《纽约时报》的文章里抽出句子，删掉高惊讶度的词，然后让模型来猜。如果模型猜得又快又准，说明它八成在训练中“眼熟”这些句子。 测试结果令人咋舌：GPT-4 显然“记住”了不少热门小说的片段，特别是那些来自一个叫 BookMIA 的受版权保护电子书合集。同时，《纽约时报》的文章也没能幸免，虽然模型记住的比例低一些，但依然存在。 华盛顿大学的博士生、研究联合作者 Abhilasha Ravichander 向媒体透露，这项发现正是要揭开大型模型训练数据的“谜团”。她直言：“想要真正值得信赖的大模型，就得能科学地审查它们。”这项研究就是为“数据透明化”铺路的第一步。 与此同时，OpenAI 也一直呼吁放宽 AI 使用版权内容的限制。他们虽然签了部分内容授权协议，也提供“退出机制”供版权方说不，但这家公司仍在积极游说政府，希望把 AI 训练纳入“合理使用”保护伞之下。 一句话总结：大模型记不记得你写的那本书？现在终于有人能测出来了。

要点总结： 多模态新时代的开启 我们隆重推出 Llama 4 Scout 和 Llama 4 Maverick，这是首批开源权重的原生多模态模型，支持前所未有的长上下文，并首次采用专家混合（MoE）架构。此外，我们还预览了 Llama 4 Behemoth，它是全球最强之一的大型语言模型，也是我们的教师模型。 这些新模型代表了 Llama 生态系统迈入新纪元的起点。Scout 模型设计紧凑，使用 INT4 量化后可以部署在单张 H100 GPU 上，而 Maverick 则部署于单台 H100 主机。它们均基于 Behemoth 模型蒸馏而成，后者在 STEM 领域表现出色。我们尚未开放 Behemoth 下载，但很快将分享更多技术细节。 我们始终相信，开放是推动创新的核心动力，对开发者、Meta 以及整个世界都有益。因此，Llama 4 Scout 和 Maverick 均已开放下载，我们也将通过合作伙伴提供更多渠道访问。你还可以在 Meta 旗下多款产品中直接体验 Llama 4。 模型训练与架构 Llama 4 是我们首批采用 专家混合（MoE）架构 的模型，其中每个 token 仅激活部分参数，从而大幅提高训练与推理效率。Maverick 模型拥有 4000 亿总参数，但仅使用 170…

NVIDIA最近放了个大招，推出了一个开源利器——AgentIQ。这款轻量级Python库，专门为AI多代理系统的搭建和优化量身打造，不但灵活还非常接地气，简直就是AI开发圈的多面手。https://github.com/NVIDIA/AgentIQ?tab=readme-ov-file#readme 现在越来越多企业搞“代理式”AI框架，把各种工具、模型、记忆系统串起来，让AI干点像样的大事。但问题也随之而来——不同框架互相不搭界，性能评估不透明，调试起来像解谜游戏，还常常陷入工具锁死的死循环。搞个跨平台的AI系统，比背单词还难。 AgentIQ的横空出世，正好填了这块技术空白。它不是来取代现有工具的，而是像个万能插座，把不同系统连接起来。不管用的是LangChain、Llama Index、Crew.ai、Microsoft Semantic Kernel，甚至自定义的Python代理，只要愿意，都能无缝接入。 它的操作哲学超简单——一切皆函数。每个代理、每个工具、每段流程，都可以像函数一样调用、复用、重组，就像在拼乐高，灵活又节省脑细胞。而且内建的性能分析器能精细追踪token使用、响应时间、潜在延迟，帮团队精准抓bug、捞性能瓶颈。 AgentIQ这波操作简直就是为企业级AI代理系统量身定制的“万能适配器”。无论是用哪套框架、连接哪种数据源，只要接入AgentIQ，就能像搭积木一样把各路工具和代理流程组合在一起，实现真正的“一次构建，到处复用”。 来看一下AgentIQ的核心亮点，简直让开发者直呼内行： 框架无关，随便接入：不管是LangChain、Crew.ai还是自家写的Python代理，统统能接。再也不用为换框架头疼，技术栈原封不动继续用。 组件复用，轻松组合：每个代理、工具、工作流都是“函数级”的存在，拿来即用，随手拼接，旧项目的代码还能在新项目里继续发光发热。 快速上手，灵活定制：想从头写？可以！想套用现成的agent或workflow再稍加魔改？更快！试验新方案变得像点外卖一样简单。 性能分析，精准定位：内建的Profiler能扒清楚哪个工具在拖后腿，token用在哪儿了、响应时间有多长，统统都逃不过它的法眼。 全局监控，问题秒查：支持OpenTelemetry协议的监控平台都能对接，任何一个流程崩溃、输出异常，立马就能在仪表盘上看到“红灯警报”。 评估系统，稳准狠：不止能跑起来，还要跑得准。AgentIQ内建评估工具，能长期追踪agent的表现，RAG也好，E2E也罢，全流程都能监控。 交互式界面，调试神器：配套的聊天界面不仅能跟代理对话，还能一眼看清输出结果和执行流程，调试体验不要太丝滑。 MCP协议支持，无缝调用：如果工具是通过MCP服务器托管的，也能直接变成AgentIQ里的函数来调用，企业内部工具和外部系统的融合操作轻而易举。 一句话总结：AgentIQ就是AI开发者的万能连接器和全能加速器。把复杂的代理系统变得像调用API一样简单，还能追踪、评估、调试全流程，妥妥的是企业构建AI工作流的底层王牌选手。 还有一项硬核功能是可观测性。AgentIQ支持所有兼容OpenTelemetry的平台，能看清每一步AI流程到底是“天才表现”还是“摆烂现场”。更别说它还配了评估系统，既能搞Retrieval-Augmented Generation（RAG）评估，也能管全流程E2E测试。 更妙的是，它还有一个聊天式界面，不仅能互动，还能实时看输出、调流程。甚至支持MCP协议，调用那些托管在MCP服务器上的工具轻轻松松。 但要注意，AgentIQ并不是来当“大佬框架”的，它不抢别人的饭碗。通讯交给HTTP/gRPC、监控交给Prometheus或Datadog，AgentIQ更像幕后总指挥，把各路英雄整合起来，再给团队一个清晰的“全景视角”。 实操方面，AgentIQ非常“程序员友好”，支持Ubuntu、WSL等Linux系统。GitHub上直接克隆代码，初始化子模块、装Git LFS、建个虚拟环境，再用uv sync一把装好核心或全家桶插件，安装完用aiq –help试试，妥妥地就能开搞。 企业用例也很多，比如用LangChain搭个客服系统，再配合Llama Index做分析，用AgentIQ打通中间流程，不仅能定位哪个代理卡顿，还能评估整个系统的回答质量和一致性。就像加了“智慧中枢”，系统更高效，开发更安心。 总之，AgentIQ简直是为那些追求高效、灵活、透明的AI系统开发团队量身打造的神兵利器。既能从一个小工具起步，慢慢扩展成一个庞大的代理网络，又能在性能、评估、监控等方面打通所有环节。随着未来加入NeMo Guardrails、Dynamo合作加速、数据反馈闭环等功能，AgentIQ很可能成为企业AI系统的“粘合剂”。对于那些正在构建下一代AI应用的团队来说，这个库，不用就是损失。

OpenAI最近又悄悄放了个“大招”——推出了一个名叫PaperBench的新基准测试，直接对当下AI能力来了波“灵魂拷问”。别以为这只是个普通的benchmark，这玩意儿一上线，就让很多人清醒地认识到：AI离吹的那么神还差得远。 这次的PaperBench测试，并不是让AI看看论文、讲讲道理，而是直接让AI“硬刚”顶会论文的完整复现。不是读读摘要，不是复制代码片段，而是要真刀真枪地把ICML 2024精选的20篇论文，从头到尾——代码、实验、结果，全都亲自重现一遍。 OpenAI这次搞得相当细。为了看清AI到底卡在哪儿，他们把这些论文拆成了8,316个可评分的小任务，等于给每个环节都设了“监控”，精准掌握AI是在哪儿摔了跟头。 结果令人谦卑（甚至有点心凉）：目前表现最好的AI组合，是Claude 3.5 Sonnet加上一套开源辅助工具，也只拿到了21.0%的复现分数。也就是说，即便是市面上最强的AI，也只能完整复现五分之一的前沿研究论文。 OpenAI这波还请了顶尖的机器学习博士生来做同样的任务，结果证明：人类依然是这个领域的王者。这种“人类基准线”是非常必要的参考，让那21%的得分不再是抽象的数字，而是有了真正的对照。 而PaperBench并不只是学术游戏。这套评估体系已经被纳入多家巨头的AI安全架构里用来评估“自主能力”：OpenAI的Preparedness Framework、Anthropic的Responsible Scaling Policy、以及Google DeepMind的Frontier Safety Framework都在用。因为如果AI能自主复现甚至扩展研究，那离“自己提升自己”的AI就不远了，风险和机遇也随之而来。 为了保证公正性，OpenAI还请来了这些论文的原作者参与打分标准的制定，同时用大模型自动评审这些复现成果，并另设基准来检测这些“AI评委”的可靠性。整个流程可以说是严丝合缝。 PaperBench也加入了一个越来越细分的AI评估生态圈，像BioLP-bench专测AI懂不懂生物实验流程，MLE-bench评AI做ML工程的能力，∞Bench则看AI能不能处理超级长的上下文。这种细分测试，逐渐取代了那种一锅炖的通用评分方式，能更真实地刻画出AI的实际能力边界。 最关键的发现是：AI在需要深层理解、创造性判断、模糊信息处理的任务上，依然抓瞎。复现科研论文，不是看说明书装机器，而是要理解原理、猜测实现细节，还要在Bug里摸出一条生路。这种事，目前AI还真的不太行。 不过，这次OpenAI也很给力地把PaperBench开源了。所有的代码、打分标准，全都扔上了GitHub，鼓励大家共同改进、透明监督。 一句话总结：PaperBench不仅立下了AI科研能力的起点线，也摆明了AI和人类在复杂任务上的差距有多大。这是一个看得见的挑战，同时也是通往真正有用AI的必经之路。接下来，大家就等着看，AI要花多长时间才能真正突破这21%的关卡。

亚马逊最近公开亮相了一款全新AI代理工具——Nova Act，引发了科技圈不小的震动。这款AI不仅能“接管”网页浏览器，还能独立完成一些简单操作，堪称“数字界的万能小助手”。和Nova Act一同登场的还有Nova Act SDK，这是一个供开发者玩转的工具包，专为打造AI原型而设。 Nova Act出自亚马逊在旧金山新开的AGI实验室，这里可是由两位前OpenAI大牛——David Luan和Pieter Abbeel亲自带队操刀。听说，这款AI将成为升级版Alexa+的核心引擎，未来有望让语音助手不仅会聊天，还能动手干活。不过，目前Nova Act的版本还处于“预览研究”阶段，功能上还有些粗糙。 开发者们现在可以在nova.amazon.com上摸一摸这款AI的底，不仅能下载SDK，还能逛逛Nova系列基础模型的“全家桶”。 虽然亚马逊并不是第一个涉足“网页操控型AI”的巨头，但凭借Alexa+的影响力，有望成为最快跑起来的那一个。Nova Act目前已展示出相当亮眼的表现，例如在亚马逊内部的ScreenSpot Web Text测试中，Nova Act拿下了94%的高分，成功超过OpenAI的CUA（88%）和Anthropic的Claude 3.7 Sonnet（90%）。不过，该AI并未参与WebVoyager等更主流的评测。 Nova Act的野心可不仅限于“点点网页”。据说用它开发的应用，未来能帮用户在线点Sweetgreen的沙拉、预约晚餐、填表格、选日历——什么轻活儿都能包办。SDK还特别设计了“人类接管”功能，确保在需要的时候能叫得上真人帮忙。 这款产品是亚马逊AGI实验室首次对外发布的重量级成果，也预示着该公司在AI赛道上的重要押注。虽然OpenAI、Google和Anthropic的早期AI代理都被吐槽“慢、笨、爱出错”，亚马逊这次能不能成功“破局”，值得科技迷们持续围观。

Tinder这次真是放飞自我了，居然上线了一个用AI来“练撩”的小游戏，名字就很拽——《The Game Game》。简单来说，就是让用户跟AI调情，看看自己的撩人功力值不值三根火🔥。 这个新玩法由OpenAI技术加持，玩家只需要点开Tinder左上角Logo就能进入。游戏会发一组“撩人卡牌”，每张卡代表一个AI人设和剧情，比如偶遇、搭讪、错位邂逅等浪漫桥段。用户得用语音来回应AI，试着“把到”对方。 对话结束后，系统会用火焰表情打分——最高三根火，越撩越热🔥🔥🔥。过程中AI还会给出实时点评，比如撩得太尬、说话太冲，它会立马跳出来指导，说“这样讲比较好哦~”。就像一个自带教练模式的虚拟恋爱导师。 据Tinder官方说法，这游戏只是为了图个乐子，不用太认真，但业内人士却看得出点门道——这是Tinder在用户增长瓶颈期下的一次大胆试探。毕竟现在大家撩AI都快比撩真人还上头了。像Replika旗下的Blush、还有Teaser、Rizz这些AI恋爱模拟器已经圈了一大波用户，Tinder显然不想落后。 值得一提的是，Tinder之前也推出了AI选照片的功能，接下来还打算上线基于AI的“智能匹配”和“探索推荐”。从这个节奏来看，Tinder是在往“AI恋爱陪练平台”方向狂奔。 目前《The Game Game》只在美国的iOS平台上线，限时开放。反正不管有没有对象，想试试看自己撩功几级的，冲就完了！

微软Copilot最近玩得花样越来越多，感觉就像开了挂一样往里塞功能！自从界面大改版后，功能更新的节奏明显加快，现在连“实验室模式”都整出来了，Pro用户优先体验，直接在侧边栏的“Discover”里能看到一个Labs图标，点进去就能试水各种黑科技。 其中有几个功能特别吸睛。比如“Avatars”语音模式下会出现虚拟形象，像在跟真人聊；还有一个叫“Generative Layout”的功能目前还神秘兮兮，具体干嘛的没人说得清；最炸的是一个叫“Actions”的实验项目，内部代码透露它可能接入“Agents”和“电脑操作”功能，感觉就像是OpenAI的Operator那一套——也就是说，Copilot未来可能能自己上网查资料、自动执行操作，堪称懒人神器。 还有一个功能叫“Deep Research”，听名字就有种学术卷王的气质。功能说明提到它会花10分钟做深入调研，看着很像是ChatGPT那边的高级搜索，只不过现在暂时只给Pro用户开放。不过参考微软最近对免费用户挺大方的操作，说不定后面也会普及开来。 再来是一个超实用的新工具：“Pages”。它有点像Canvas，能把Copilot的回答转成一个可编辑页面，用户不仅能改内容，还能在旁边继续聊天，整个页面还能单独打开、整理，写报告写方案估计特别香。 最后，还有个目前仍在内部测试的“Podcasts”功能，传说是可以根据Copilot的回答生成播客节目，还可能会出现在Discover推荐里，风格类似每日简报，也许会参考NotebookLM或Gemini的模式，未来或许还真能让AI讲段子、做访谈。 除了这些，Copilot还在悄悄开发一些新小部件，比如天气、财经、购物卡片，甚至广告功能也可能重出江湖。虽然上线时间还不确定，但这些新功能的加入，妥妥让Copilot越来越像个全能AI小助理了。看得出来，微软这是要跟AI界的头牌们正面刚了。