Google ADK 教程:用流式工具与响应调度构建永不冷场的语音智能体
Google Developers Blog 发布教程,讲解如何用开源 ADK 与 gemini-3.8-live 构建不出现冷场的语音智能体,核心是非阻塞工具调用。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.news/items/emuxoxo4dpkovprjlldl4ugqt
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Google Developers Blog 发布教程,讲解如何用开源 ADK 与 gemini-3.8-live 构建不出现冷场的语音智能体,核心是非阻塞工具调用。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.news/items/emuxoxo4dpkovprjlldl4ugqt
MiniMax 发布 MiniMax M3.1 Flash,匿名模型 Space Bunny 是其早期版本,曾处理超过 200 万亿 token。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.news/items/wrnv8dd428iozlj5xax99zbmj
中国商务部和科技部拟将 AI 模型、智能体、芯片设计与算力集群纳入技术出口管制目录,但通过 API、应用、网页界面或 SaaS 提供访问不构成大模型技术出口。DeepSeek 据报将领投机器人 AI 初创公司 Winverse AI 的种子轮融资,美团 Long-Z Investments 也参与其中。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.news/items/g3h4v1tbgu7giq5ytwfsg3...
邵猛承认此前盘点国内 AI 模型发布节奏时漏掉了 Doubao-seed 在 8-9 月的更新,以及 9 月发布的 M3.1-Flash-Preview。他提到原帖收到不少真人评论,有人指出他"时间都搞错了",也有人补充 MiniMax 有 M3.1、Kimi 在 K3 之后有 K2.8。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.news/items/ctz1so21olkb105c70zoyqn09
SemiAnalysis Weekly 播客 Ep. 038 全面拆解 Z AI 两个月前发布的开源模型 GLM 5.3,核心论点是架构完全不变、全部提升来自后训练,agentic 基准提升超过 2%,网络安全能力与 5.2 相比是昼夜之差。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.news/items/a4l3q94htgd3wkoo94p8wigmn
我想要观察大量轨迹的新方式,目前正在探索: 按分组(元数据或计算得出)布局的树状图 按成功分类(或分组)着色 按长度调整大小 平滑缩放,把各个轮次看作串在绳子上的珠子 极快的对话记录查看器(数千条消息即时加载) 切换到 3D 以见森林而非只见树木 过渡到语义(UMAP)布局 按语义聚类着色 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.news/items/jxbmmsgmldk5j...
作者实测 Google Muse、Grok Bot、OpenAI Dots、Manus Cue 四个 Personal Agent,花两周和每月三百多刀订阅费,最终能稳定委托出去的平台仅占 33%,结论是现阶段 Personal Agent 更适合作为本地 Agent 的组合帮手而非全托管。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.news/items/truyza4ffva9rt8kv09m12r21
英伟达通过一项上游 vLLM 优化,让 2.8 万亿参数量的 Kimi K3 在 GB300 NVL72 上达到 423 tok/s/user 的推理速度,性能提升 1.68 倍。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.news/items/yjpib8e04l9rntdkg91c2k9ac
Anthropic 发布内部研究称,技术部门初级岗位占比从 2025 年初的 21% 降至 14%,新招初级占比从 27% 降至 9%,空缺初级职位降至 6%,非技术部门基本稳定。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.news/items/c7pt5mbzh5h0atlbprfzbs8o0
作者整理 Stripe 首席设计官 Katie Dill 在 Lenny's Summit 演讲的要点,讲如何用 AI 规模化扩展意图、品质与艺术性。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.news/items/d2juenalvzztjs05syo56vg8f
作者分享斯坦福 CS336 第 10 讲「Inference」,由 Percy Liang 主讲,讲解训练完的模型如何又快又准地生成响应。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.news/items/l8kphtd7l016g3y9r6yz3kdjo
作者把 vibe coding 比作健脑:明明可以用现成软件,却偏要花几小时自己开发一个、也卖不出去,完全没有 ROI,纯粹是乐趣。就像本可打车却选择骑车三小时,不为赚钱只为享受过程。作者认为健身与健脑太像了,健脑房其实已经存在。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.news/items/fgtjk2lff8js1jbz34ztc0zbh