亚马逊计划构建 World Product Graph 索引全网商品数据
据路透社报道,亚马逊计划建设名为 World Product Graph 的项目,为互联网上销售的所有商品建立数据仓库,包括亚马逊自身不销售的商品,并通过亚马逊网站提供这些信息。
据路透社报道,亚马逊计划建设名为 World Product Graph 的项目,为互联网上销售的所有商品建立数据仓库,包括亚马逊自身不销售的商品,并通过亚马逊网站提供这些信息。
NVIDIA NeMo Switchyard 是一个开源库,可让 AI 智能体为每个请求选择模型,其 LiteLLM 集成支持 Stage 和 Random 两种路由策略。
OpenAI 开始向美国 ChatGPT Pro 订阅用户推出 ChatGPT Wallet,用户绑定符合条件的美国信用卡后,Dots 智能体可代其下单,但每次结账前都会先与用户确认。每笔购买需通过 Face ID 或指纹等生物识别验证,并用支付 token 替代真实卡号,避免卡信息暴露给智能体或商家。OpenAI 表示后续将支持用户设定消费限额、购买类别或时间范围,预先授权智能体完成购买。
LangChain 宣布完成 3 亿美元 C 轮融资,估值达 30 亿美元,由 CapitalG 领投,新加坡 GIC、DFJ Growth、IVP 和 Sapphire Ventures 参投。
OpenAI 推出 ChatGPT Wallet,允许 AI 智能体代替用户完成支付,此前它已放弃不够灵活的 Instant Checkout。
Amazon SageMaker HyperPod 新增 Data Capture 能力,可在端点、负载均衡器、模型 Pod 三个独立层级把线上推理输入输出记录到 Amazon S3,对模型可用性零影响。文章以 Qwen2.5-3B-Instruct 家电客服路由为例,演示从采集、Athena 分析、SQL 标注到微调再部署的完整飞轮,并对比微调前后准确率。
OpenAI 周五上线 ChatGPT Wallet,让名为 dots 的智能体帮用户挑选商品并完成购买。该功能先向少量美国 ChatGPT Pro 订阅用户开放,要求年满 18 岁并持有美国发行的 Visa、Mastercard 或 American Express 卡。
The Verge 记者 Allison Johnson 用一周时间实测 Anthropic 面向消费者的 AI 智能体 Claude Duet,它目前仍是研究预览,仅限美国 Pro、Max、Ultra 订阅用户排队使用。
GitHub 发布 Agent Skills 实践指南,介绍以 SKILL.md 为核心的版本化目录如何封装可复用任务指令,并可在不同智能体间共享。
微软研究人员发现名为 Lazarus 的后门技术,通过权重重编程修改 LLM 中不到 10 个休眠神经元,无需训练即可给基于该模型的智能体植入后门。被植入后门的模型能通过标准评测并表现正常,直到触发条件出现,例如时钟跨入 2027 年后,智能体在普通任务中输出下载并运行攻击者代码的命令,并以用户授予的权限执行。
推荐理由:研究显示仅改写不到 10 个休眠神经元即可给智能体植入后门,且模型仍能通过常规评测,为权重来源与完整性提供了新的风险视角。
微软研究院联合 GitHub Next 提出 Proof-Driven Development(PDD)与配套工具 PDD Kit,把用户意图转成 Verus 形式化规格,证明智能体写的代码对每个输入都满足规格,证明覆盖不到的部分改用测试。
推荐理由:微软研究院与 GitHub Next 展示用 Verus 形式化验证智能体生成的登录代码,把审查重心从逐行读代码转向审阅意图规格。
一种名为“逆向博弈论”(机制设计)的新思路试图通过设计激励机制让 AI 智能体守规矩,而非窥探模型内部或训练其价值观。MIT 经济学家 Stephen Morris 等人的预印本论文提出让模型互相预测答案、互相对抗或配对偏向相反的模型,以阻止其在测试中故意藏拙。普林斯顿的 Elad Hazan 则提出让模型轮流扮演解题者与审计者,并对失职审计者施罚。
微软研究院发布 Flint-interactive,一种构建在 Flint 之上的交互式数据可视化语言,让智能体生成可点击、筛选、缩放、高亮并支持跨图表联动的图表。
推荐理由:微软研究院把交互逻辑交给编译器处理,让智能体生成可点击、可联动的图表,读者可据此判断 AI 生成可视化的可靠性瓶颈在哪。
微软研究院的 Xinzhi Zhang 与合著者 Zhao Song 证明了 1995 年提出的 Kannan-Lovász-Simonovits(KLS)猜想,证明结果与维度无关,即存在一个固定常数上界。
推荐理由:这篇论文证明了一个悬置31年的几何猜想,并交代了人类主导、AI 智能体并行探索的研究流程。
GitHub 博客介绍四种让 Copilot 适配项目的方式:用 .github/copilot-instructions.md 定义仓库级规范,用 agent skills 封装可重复流程,用自定义 agent 处理跨文件复杂任务,并通过 MCP 服务器连接外部工具与数据源。文中以 Playwright MCP 服务器为例,演示让 Copilot 在浏览器中手动测试界面功能。
UC Berkeley 的 Aditya G. Parameswaran 等人发布观点文章,指出 GPT-4 级能力从 2023 年初约每百万 token 30 美元降至如今不到 1 美元,部分供应商低于 0.10 美元,并提出数据系统面临面向智能体、承载智能体、由智能体构建三类挑战。