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代理AI驱动应用材料利润新高

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代理AI驱动应用材料利润新高

全球半导体设备巨头Applied Materials在2026财年第二季度交出了一份令人瞩目的成绩单:营收与利润双双创下历史新高,并录得25年来最高利润率。这一强劲表现背后,是“代理式人工智能”(agentic AI)正在推动全球AI基础设施建设的持续扩张,从而引爆了对先进芯片制造设备的旺盛需求。作为芯片制造工具领域的风向标,Applied Materials的业绩再次印证了AI对半导体产业的深远影响。 根据公司发布的财报,Applied Materials在2026财年第二季度的各项关键财务指标均超出市场预期。尤其值得关注的是,其利润率达到了过去25年来的最高水平,这主要得益于面向先进逻辑、DRAM和高带宽存储器(HBM)领域的设备出货量激增。公司管理层在电话会议中指出,随着企业级AI应用从训练转向推理,以及“代理式AI”模型对计算和存储资源的巨大需求,晶圆厂产能的建设步伐正在全面加快,这直接转化为对Applied Materials刻蚀、沉积和计量设备的庞大订单。 值得注意的是,AI芯片支出的持续增长正在接近1万亿美元的临界点,这为设备市场提供了强劲的长期动力。Applied

By Kexin
百度DAA新指标引领AI价值新风向

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百度DAA新指标引领AI价值新风向

在Create 2026百度AI开发者大会上,百度创始人李彦宏提出“DAA(日活智能体数)”这一全新指标,旨在衡量AI应用的实际产出与使用深度,迅速引发市场共鸣。次日百度美股隔夜大涨7.55%突破150美元,港股同步走强。花旗银行报告认为,Baidu已在Agentic AI时代展现清晰的商业转化路径,DAA有望成为行业新标准。 DAA指标:从DAU到智能体生产力的价值跃迁 李彦宏在大会上强调,人工智能的发展正从以模型为中心转向以应用及代理为中心,Agentic AI将成为未来核心方向。传统的DAU和Token消耗量难以直接反映AI的产出价值,而DAA统计的是每日持续为用户完成任务并交付成果的智能体数量,更精准地衡量AI技术的生产力输出。这一概念被视为推动AI从实验室走向实际应用的关键转变,有望成为评估企业AI竞争力的重要参考。 市场积极反应与花旗研究报告力挺 大会次日,百度美股收涨7.55%,股价突破150美元;港股开盘涨幅达7%,双线飘红。花旗银行发布研报指出,Baidu已通过多款智能体产品的集中发布展示了其在Agentic AI时代的领导力,其全栈AI布局覆盖底层模型到

By Muhuai
Cognite发布原生AI工业平台Flows

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Cognite发布原生AI工业平台Flows

全球工业AI领导者Cognite近日推出Cognite Flows™,标志着工业级体验平台的范式革新。该平台首次实现“软件适应用户”而非反之,通过将实时数据与AI洞察整合至高度自定义的单屏工作空间,彻底打破传统割裂系统对一线团队的限制。依托与Cognite工业知识图谱的原生集成,Flows以高达百倍的效率帮助企业构建、扩展并落地生产级工作流程,目前已有超过30%的客户及核心合作伙伴启用,包括B. Braun、Idemitsu Kosan以及Radix、L&T Technology Services和RoviSys。 以“软件适应用户”为核心:Flows重塑工业一线与开发者体验 Cognite Flows作为Cognite平台的核心执行层(Action Layer),彻底改变了操作人员与工程师在多系统间频繁切换的低效模式。它依据岗位需求,在恰当时间、场景与界面中精准呈现关键洞察及Agentic AI驱动的智能建议,使团队保持“持续专注的工作状态”。对于开发者,平台借助原生Agentic AI编码工具与AI原生架构,实现高达百倍的构建效率,将以往数月甚至数人的开发周期压缩至数天。ID

By Bonan
博士八十小时科研 智能体两小时完成

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博士八十小时科研 智能体两小时完成

在人工智能领域,一项由前Amp Code工程师Dan McAteer进行的实验引发广泛关注:利用OpenAI Codex的“目标模式”(Goal Mode),一个机械可解释性研究任务在1小时56分钟内完成,而GPT-5.5自身估算博士完成类似任务需约80小时,效率差距达40倍。这一赛博朋克式的对比,不仅刷新了人们对AI科研能力的认知,更揭示了“递归自我改进”的奇点正以前所未有的速度靠近——全行业或许已在不知不觉中迈过了AGI的门槛。 40倍效率背后:Codex /goal 模式让AI从“听指令”变“出策略” McAteer的实验配置极为精简:使用OpenAI Codex的/goal命令、GPT-5.5高精度模型和快速模式。据OpenAI Codex工程师Philip Corey介绍,/goal是对“Ralph loop”的实现——目标在多轮对话中持续存在,不达成不停止。传统Codex调用需要逐句下指令,而/goal模式只需给出一个目标,AI便能自主拆分子任务、执行、审查、迭代,直至完成或失败。这种从对话式AI到目标驱动AI的工程跃迁,

By Kexin
亚马逊云科技上线Agent支付功能

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亚马逊云科技上线Agent支付功能

2026年5月12日,亚马逊云科技正式推出Amazon Bedrock AgentCore Payments预览版。这一功能首次为AI Agent内置了即时支付能力,使其能够自主调用并支付网络内容、API接口、MCP服务器及其他Agent服务。该功能依托Coinbase和Stripe提供的钱包基础设施与支付通道,旨在打通AI Agent在自主任务执行中的商业化闭环,提升其对外部资源的调用效率与合规性。目前这一预览仅面向部分客户开放。 AgentCore Payments的推出标志着AI Agent从“信息处理”向“交易执行”的关键跨越。以往,AI Agent在自主完成任务时,遇到需要付费才能访问的API或数据服务往往束手无策,无法完成商业闭环。Amazon Bedrock的这一新功能让Agent能够直接发起支付,从而扩展了其可调用的生态范围。例如,Agent可以实时购买高质量训练数据、调用付费的MCP服务器执行复杂计算,或是订购第三方专业服务。 在技术架构上,AgentCore Payments整合了Coinbase提供的加密货币钱包方案和Stripe的法币支付通道,使Agent能

By Muhuai
Insider One收购Bluecore扩展自主AI平台

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Insider One收购Bluecore扩展自主AI平台

自主客户互动平台 Insider One 近日宣布收购零售营销技术提供商 Bluecore。后者服务于超过 400 家大型零售品牌,包括 ALO Yoga、J.Crew、丝芙兰、Bloomingdale’s、The North Face、Ralph Lauren 等。此次交易未公开财务条款。收购的核心目的在于强化 Insider One 在自主式客户互动领域的竞争壁垒,通过整合 Bluecore 的购物者身份识别技术与行为数据平台,进一步提升其面向大型企业的 AI 驱动、端到端客户互动能力。 收购 Bluecore:强化零售数据基础设施与身份识别技术 Insider One 表示,其平台集成了原生客户数据平台、跨渠道旅程编排、个性化技术以及能够自主管理客户互动工作流的 AI 智能体。公司声称,其闭环架构持续吸收客户交互数据,允许 AI 系统实时在超过

By Kexin
Boomi与红帽联手推出AI代理平台

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Boomi与红帽联手推出AI代理平台

在企业级AI部署从实验性项目转向规模化运营的关键阶段,集成平台Boomi与开源基础设施巨头Red Hat宣布达成深度合作,共同推出一套集成化的AI代理软件堆栈。这一合作旨在解决当前企业构建AI系统时面临的核心矛盾——如何在不牺牲数据安全、治理能力和预算可控性的前提下,实现AI代理的真正投产。通过将Boomi的Agentstudio、Agent Control Tower与Red Hat AI平台及混合云工具整合,双方试图为企业提供一个从构建、治理到运行的全栈统一方案,打破目前由不同厂商拼凑而成的“万国牌”AI架构。 统一平台替代碎片化堆栈,降低复杂性与风险 随着生成式AI在大型企业中的渗透加速,一个普遍痛点浮出水面:企业往往需要从多个独立供应商处分别购买编排、模型访问、集成、安全和监控等组件,然后自行拼接。Boomi首席执行官Steve Lucas在声明中指出:“我与每位企业领袖交谈时,他们都在问同一个问题——如何在获得真正的AI投资回报的同时,又不失去对数据、安全态势或预算的控制?答案不是把几十家供应商缝合在一起,而是拥有一个统一的平台。”根据合作协议,Boomi的AI代理创建

By Danfeng
AI挖掘3000论文建锂电池数据库

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AI挖掘3000论文建锂电池数据库

韩国科学技术院(KAIST)的研究团队近日推出了一款名为LLMB的AI智能体,通过自动化挖掘超过3600篇科学论文,成功构建了迄今最全面的锂金属电池(LMB)数据库。该工作发表于《ACS Central Science》,旨在加速电池研发的“开发-验证”周期。LLMB整合了大语言模型(LLM)与专门的图表挖掘工具,能够从文献中大规模提取材料组成、操作条件及循环性能等关键数据,并利用机器学习模型预测电池容量,揭示了溶剂极性等微观特性与电池性能之间的隐藏关联。 多模态数据提取:LLMB如何从3606篇文献中构建8074个电池单元数据库 LLMB采用模块化架构,利用专门的大语言模型执行细胞命名、分类及数值提取等任务,覆盖29个实体类别。其核心工具Material Graph Digitizer(MatGD)基于YOLOv8架构识别并移除文本、图例等非数据元素,再通过DBSCAN算法根据RGB颜色矢量分离数据曲线。后处理模型自动完成SMILES转换和单位标准化,确保数据库的实用性。最终从3606篇论文中提取出8074个电池单元,包含详细的组件规格和循环数据。在文本挖掘中,细胞名称提取的F

By Yuchen
AgentCypher在Neo X发布AI预测游戏Spot

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AgentCypher在Neo X发布AI预测游戏Spot

链上AI代理游戏赛道迎来新玩家。AgentCypher 团队在推出首款自主代理卡牌游戏 Joker King 两个月后,于 Neo X 主网正式上线第二款博弈游戏 Spot。该游戏采用四位 AI 代理通过秘密选择地图位置进行博弈的机制,碰撞者得分归零,唯一占据高价值点位者赢得全部奖池。团队将其定义为“代理困境”(Agent’s Dilemma),强调游戏围绕博弈论、隐藏选择与策略推理构建,本质上是让用户配置 AI 代理运行时(如 Claude、OpenCode),由代理自主完成注册、决策与对战。 地图五据点与碰撞零分机制 Spot 游戏地图提供五个可选位置(A、B、C、D、E),各自对应不同分值。第六个位置 F 为默认零分点,代理若在计时器结束前未提交选择则自动落入。得分规则明确:若某位置仅被一个代理选中,该代理获得该位置分值;若两个或以上代理选中同一位置,所有落在该位置的代理得零分。官方示例显示,

By Bonan
Anthropic推法律AI连接器,拓展行业应用

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Anthropic推法律AI连接器,拓展行业应用

2026年5月13日,Anthropic再次向法律行业发起猛攻,发布20个新连接器,使其Claude大模型能够与Thomson Reuters CoCounsel、DocuSign、iManage等主流法律SaaS平台无缝集成。同时,该AI实验室还推出了12个面向特定法律角色的实践插件,涵盖商业合同审查、NDA审核等高频场景。此举不仅是Anthropic对法律AI生态的深度布局,更是一步战略棋子——意图通过征服这一技术保守的垂直领域,向其他行业证明其大模型可落地的商业价值。 二十个新连接器直击法律工作流痛点 Anthropic此次推出的连接器覆盖了法律从业者日常使用的关键软件,包括Thomson Reuters CoCounsel、DocuSign、iManage、Box和EverLaw等。律师无需在Claude与这些工具间反复切换,即可直接调用Claude的专业推理能力处理复杂事务。配合发布的12个实践插件则进一步细化场景,例如商业法律插件可自动审查保密协议(NDA)和供应商合同。此外,Anthropic还与Free Law Project、Justice Technology

By Yuchen
微软推出MDASH AI系统查找安全漏洞

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微软推出MDASH AI系统查找安全漏洞

在网络安全攻防的军备竞赛中,人工智能正从辅助工具跃升为关键作战单元。继Mozilla借助Anthropic Mythos大规模修复Firefox漏洞后,微软于5月13日正式公布其自主研发的代理式AI漏洞检测系统MDASH(Microsoft Security multi-model agentic scanning harness)。这一系统在本周补丁星期二中成功定位了16个Windows漏洞,标志着AI驱动的漏洞发现从理论探索正式进入工程化落地阶段。微软副总裁Taesoo Kim强调,MDASH通过协调超过100个专门AI代理,在多个前沿与精简模型之间进行协同、辩论与验证,实现了端到端的可利用漏洞发现。 MDASH架构:百个AI代理协同,零误报证明工程能力 不同于依赖单一模型的传统方案,MDASH采用“多模型代理编组”策略。据微软官方博客披露,该系统在一个私有测试驱动程序上,以零误报的结果成功发现了全部21个植入漏洞(planted vulnerabilities)。在对过去五年微软安全响应中心(MSRC)确认的漏洞案例进行回顾性测试中,MDASH对clfs.sys的召回率达到

By Bonan
Red Hat AI 3.4推理速度提升3倍

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Red Hat AI 3.4推理速度提升3倍

在2026年5月11日的Red Hat Summit 2026大会上,Red Hat发布了Red Hat AI 3.4版本,将AI推理速度最高提升3倍,并宣布与NVIDIA、Voyager Technologies及Nissan等公司达成新的战略合作。这一系列动作标志着Red Hat正从传统的开源软件提供商,向大规模AI推理、航天边缘计算和软件定义汽车等前沿领域深度渗透,其核心策略是帮助企业利用现有数据优化模型,而非从零构建。 推理速度最高提升3倍:推测解码与Agent管理成核心更新 Red Hat AI 3.4是此次大会的重磅发布。新版本引入了“推测解码”技术,能将推理速度最高提升至3倍。该版本还新增了模型服务能力,企业可以通过统一网关管理模型访问、追踪使用情况,并实施相关策略。此外,Agent管理和可观测性功能也得到显著增强,并新增对模型上下文协议网关和目录的支持。Red Hat AI业务副总裁Joe Fernandez表示,AI推理将成为企业场景的核心工作负载,而AI Agent的普及将进一步提升推理需求。 在生态合作方面,Red Hat与NVIDIA的合作进一步深化,新

By Bonan