跳到正文
10月14日周三
  1. Meta Newsroom62

    Facebook 推出「Your algorithm」:用自然语言调整 Feed 和 Reels 推荐

    Facebook 上线「Your algorithm」功能,用户可在 Feed 和 Reels 中用自然语言说明自己想多看或少看的内容,推荐会实时更新。该入口位于每条帖子右上角的三点菜单,用户还能在点击「Interested」或「Not interested」后补充文字反馈。Meta 表示 LLM 会结合自然语言中的兴趣、上下文和意图,与既有互动信号一起参与排序,并在同一次会话内调整推荐结果。

    推荐理由:Meta 说明 Facebook 推荐排序如何接入 LLM 理解自然语言意图,读者可据此了解对话式调优推荐的实际形态。

10月13日周二
  1. Meta Newsroom82

    Meta 发布 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full 智能体前沿模型

    Meta 发布 Muse Wonder 系列模型 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full,称其在个人与专业智能体任务上达到 SOTA,覆盖法律、金融、健康等领域及编码场景。

    推荐理由:Meta 公布 Muse Wonder 系列在智能体任务上的能力定位与安全训练方向,可了解其面向真实工作场景的设计取舍。

10月12日周一
10月9日周五
10月8日周四
  1. Microsoft Research75

    微软研究院开源 Agent Lightning v1.0:约 3500 行的轻量 Agentic RL 框架

    微软研究院开源 Agent Lightning v1.0,这是一个约 3500 行代码的轻量 Agentic RL 框架,提出 Harnessed Agentic RL 范式,让部署时使用的 agent harness 直接参与强化学习,无需在训练框架内重写 agent。

    推荐理由:微软研究院开源 Agent Lightning v1.0,用约 3500 行代码实现让部署中的 agent harness 直接参与强化学习,并给出完整编码 agent 训练流程与实测增益。

10月7日周三
  1. Microsoft Azure AI38

    微软Azure如何用AI贯穿基础设施全生命周期:从供应链到集群运营

    微软Azure在覆盖80多个区域、500个数据中心园区的硬件生命周期中应用智能体与AI工具,先简化流程再引入AI。需求规划的多智能体工作流把原本5到7个工作日的工作缩短到数小时、有时不到20分钟,5个以上规划周期中人工投入减少约50%,部分流程周期缩短最多75%。履约环节的智能助手将排查阻塞的时间节省最多55%。

  2. Microsoft Research21

    Microsoft 研究:AI 会犯哪些错,失败又能教会我们什么

    Microsoft 研究合伙人 Jennifer Neville 在 Microsoft Research Podcast 中讨论评估如何推动 AI 系统突破传统 benchmark 的性能边界,以及模型在超出常规测试时出现的“意外失败”。她结合自身从数学、物理、认知科学转向计算机科学的经历,分享使用当前 AI 系统的实用建议,并强调结果偏离预期时应仔细检查数据。

10月5日周一
9月14日周一
  1. 每日经济新闻49

    专访万事达卡首席产品官林岳:让花店老板也能平等参与,智能体商业的终极目标是普惠

    万事达卡首席产品官林岳在2026外滩大会专访中表示,智能体商业是标准、基础设施与信任三者同步到位的系统工程,终极目标是普惠而非让少数AI巨头独享收益。万事达卡已于今年6月推出Agent Pay for Machines并启动早期接入项目,邀请约30家合作伙伴参与,预计今年晚些时候开放商用接入。

9月7日周一
8月25日周二
3月17日周二
  1. 每日经济新闻74

    阿里发布企业级AI原生工作平台“悟空”并成立 Alibaba Token Hub 事业群

    3月17日钉钉 AI 2.0 年度新品发布会上,钉钉CEO陈航发布企业级AI原生工作平台“悟空”,主打安全可控,内置到覆盖超2000万企业、8亿用户的钉钉中,并发布覆盖十大场景的 OPT(One Person Team)行业解决方案。

    推荐理由:报道呈现了悟空与 OpenClaw 的安全路线差异及阿里成立 ATH 事业群的组织布局,可帮助读者理解 B 端 AI 的竞争走向。