职场人最头疼的时刻莫过于此:两个重要会议撞车，左右为难;突发紧急事件，不得不中途离场，却担心错过关键决策。这些令人焦虑的会议困境，如今有了完美的解决方案。

腾讯会议在9月11日正式推出的AI托管功能，就像为每位职场人配备了一个贴心的会议分身。这个数字化助手与腾讯元宝深度融合，能够在关键时刻接管你的会议席位，成为你最可靠的听会代表。

当多个重要会议时间重叠时，这位AI助手会准时出现在你无法亲自参加的会议室里。它如同一位专业的速记员，全程专注地记录着每一个关键讨论点，捕捉每一项重要决策。即使你正在另一个会议中全神贯注地发言，也完全不用担心遗漏任何重要信息。

更贴心的是，当突发状况迫使你不得不中途离场时，腾讯元宝会无缝接管你的位置，继续守护着会议的每一分钟。它不会打断会议进程，也不会错过任何后续的讨论内容。当你处理完紧急事务回到办公桌前，就能立即获得完整的会议续集，仿佛从未离开过。

会议结束后，这位AI助手还会展现出它的另一项绝技，快速生成一份条理清晰的会议纪要。所有的关键信息都被整理得井井有条，随时可以在腾讯元宝中查阅，让繁忙的工作节奏变得游刃有余。

以往那种因为会议冲突而焦头烂额的日子正在成为过去。职场人小张的经历就是最好的例子，每周三下午的多项目会议曾让他疲于奔命，如今通过AI托管功能，他能同时掌握所有会议的核心内容，工作效率大幅提升。

这不仅仅是一次技术升级，更像是对传统会议模式的一次革新。腾讯会议通过AI托管功能，让用户从繁琐的会议记录中解放出来，能够更专注于真正重要的沟通与创新。

随着人工智能在会议场景中的深入应用，我们有理由相信，未来的职场协作将变得更加高效便捷。当AI开始理解会议的精髓，当算法学会了倾听的艺术，每一次会议都将成为推动工作向前的有力引擎，而不再是时间管理的负担。

YouTube今天扔出个王炸功能——现在每个创作者都能用AI自动生成多语言配音了！不管是百万粉的大V还是刚起步的小UP主，都能一键把视频变成8种不同语言版本，连口型都能对得上。
这波操作简直不要太方便：点进创作者工作室的"音频"标签，选目标语言，AI就会自动生成翻译并合成带口型匹配的新音轨。官方演示视频里，英语博主瞬间变身流利中文up主，连嘴型都完美契合，看得人头皮发麻。

其实YouTube去年就开始偷偷测试这个黑科技，当时只有5000个频道能用。现在全面开放后，首批支持英语、中文、印地语、西班牙语等8种语言，预计年底前会扩充到40种。最良心的是——这个功能完全免费！

业内人士分析，这波操作明显是要和TikTok抢全球市场。毕竟现在非英语创作者占平台70%以上，但语言障碍一直是个大问题。有了这个功能，巴西博主轻松征服印度观众，日本vlogger也能圈粉法国网友。

（要我说啊，以后语言彻底不是障碍了——但想想也可能有点可怕，以后看到普京说流利四川话或者马斯克突然飙东北话，千万别吓到！）!

在 AI 图像生成领域，风格驱动和主题驱动的图像生成一直以来被视为两个相对独立的任务。前者注重风格的相似性，而后者则强调主题的一致性，造成了两者之间的矛盾。最近，字节跳动的智能创作实验室（UXO Team）推出了名为 USO(统一风格 - 主题优化)的新模型，成功地解决了这一行业长期以来的难题。

字节跳动的研究人员深知 AI 模型的成长依赖于数据。因此，他们建立了一个庞大的数据集，包含大约20万个三元组。每个三元组包括一张 “风格参考图”、一张 “内容参考图”，以及一张 “风格化目标图”。通过这个设计，模型能够学习如何将风格与内容相结合。

在模型的训练过程中，字节跳动采用了独特的两阶段训练法。第一阶段专注于风格的学习，采用了先进的图像编码器，帮助模型理解更深层次的艺术风格。第二阶段则将内容信息加入，通过处理确保主题的准确性。这一方法让风格和内容在模型中分开学习，最终在生成图像时实现完美融合。

为了进一步提升模型的表现，字节团队还引入了风格奖励学习（SRL）机制，通过强化训练激励模型在保持主题不变的情况下尽量模仿风格。最终，这一系列创新使 USO 在生成图像时展现出了极高的灵活性和精准度。

为验证 USO 的能力，字节跳动还推出了业界首个能同时评估风格相似度和主题保真度的基准测试平台 USO-Bench。在这一平台上，USO 在各个维度上均取得了显著优势，超越了现有的开源模型。

USO 的技术不仅在数字艺术领域表现出色，也为商业设计带来了新的可能。品牌可以利用 USO 生成风格多样但又统一的营销材料，满足不同平台的需求。更重要的是，USO 已经全面开源，鼓励更多的开发者和创作者一起探索其潜力。

github:https://github.com/bytedance/USO

体验:https://huggingface.co/spaces/bytedance-research/USO

划重点:

• 🎨 字节跳动推出的 USO 模型打破了风格与主题的对立，实现了两者的完美结合。
• 📊 USO 模型通过创新的训练方式和庞大的数据集，提升了图像生成的灵活性与精准度。
• 🌍 USO 已全面开源，鼓励开发者探索其在创意内容和商业设计中的应用。

快手近日推出了一款名为 Kwali 的 AI 视频制作助手，旨在帮助用户快速生成高质量的短视频。只需在对话框中输入需求，Kwali 便能在几分钟内提供成片，彻底简化了以往繁琐的视频制作流程。

Kwali 的工作原理是通过一个强大的云端多 Agent 框架，将多个功能整合在一起，形成一个完整的视频制作系统。用户只需清晰描述需求，Kwali 会自动拆解出视频所需的卖点、受众和情境标签等信息。随后，脚本生成 Agent 会创建分镜和台词，而镜头匹配 Agent 则负责从素材库中选择合适的画面。最后，剪辑合成 Agent 将音乐和字幕进行排版，整个过程高效且便捷。

Kwali 配备了丰富的素材库，用户可以随时使用热门视频素材和数字人模特。如果用户有自己的私有素材，也可以轻松导入，系统会自动为其贴上多维标签，以便后续快速检索。这样，用户不再需要担心没有足够的素材支持自己的创作。

在 Kwali 的操作界面上，用户可以简单地选择智能助手，输入想要制作的视频主题，比如一个烧烤店的宣传视频。Kwali 会通过解析行业内热门视频的结构，为脚本创作提供灵感。随后，它会在素材库中搜寻相关素材，并进行后期包装，最终合成成片。

整个视频制作流程大幅度压缩，不再需要多团队的衔接。Kwali 让视频生成和发布一体化，商家和个人可以轻松、高效地发布宣传内容，降低了制作成本，也提升了内容的更新频率。商家节省下来的预算，可以用于更多的市场活动和促销策略，从而实现快速的资金回笼。

Kwali 将不断优化其功能，为用户提供更快的曝光节奏和更精准的受众适配，帮助商家快速将产品呈现给市场。打开 Kwali，下一条爆款视频将由你来掌控!

入口:https://kc.kuaishou.com/kwali

划重点:

🌟 K 快手推出 AI 助手 Kwali，用户可通过简洁对话生成短视频。

🎬 多 Agent 系统自动处理脚本、素材和剪辑，提升制作效率。

💰 降低视频制作成本，商家可更快推向市场并提升资金回笼。

一场席卷全球视频创作圈的语言革命正在YouTube平台上轰轰烈烈地展开。这个全球最大的视频平台在周三宣布了一个令创作者们兴奋不已的重磅消息:经过整整两年的精心打磨和测试，多语言音频功能终于从实验室走向了全面应用。数百万YouTuber现在可以为自己的视频添加不同语言的配音，这扇通往全球观众的大门正式向他们敞开。

这项功能的推广将在未来几周内陆续展开，每一个创作者都将有机会体验到这个堪称游戏规则改变者的全新工具。从此以后，语言壁垒将不再是阻挡优质内容传播的鸿沟，而是变成了连接不同文化和观众群体的桥梁。

回溯这项功能的发展历程，我们可以看到YouTube团队的前瞻性和坚持不懈的努力。早在2023年，这个多语言音频功能就以试点项目的形式悄然登场，但当时只有少数精英创作者能够享受到这一特权。MrBeast、Mark Rober以及著名厨师Jamie Oliver等顶级内容创作者成为了这项技术的首批体验者和见证者。

在功能发展的初期阶段，创作者们还需要借助第三方配音服务来实现多语言转换，这个过程既繁琐又昂贵。然而，YouTube团队并没有满足于现状，他们积极推进技术创新，最终推出了基于人工智能的自动配音工具。这个革命性的工具背后的技术支撑来自谷歌强大的Gemini人工智能系统，它不仅能够准确地进行语言转换，更令人惊叹的是，它还能够完美复制创作者独特的语调和情感表达。

这种技术突破的意义远超表面的语言转换功能。传统的机器翻译往往显得生硬和缺乏感情，而YouTube的AI配音工具却能够保持创作者的个人风格和情感温度，让不同语言版本的内容依然保持着原有的魅力和感染力。这种技术的成熟度已经达到了让人难以分辨真假的程度，为全球化内容创作开辟了全新的可能性。

功能上线以来的数据表现更是让人眼前一亮。YouTube官方报告显示，参与测试的创作者们普遍获得了令人瞩目的成功。那些上传了多语言音频轨道的创作者平均有超过25%的观看时长来自非主要语言的观看量，这个数字清晰地展现了跨语言内容的巨大潜力。更为震撼的案例来自Jamie Oliver的频道，这位享誉全球的厨师在使用多语言音频轨道后，其频道的观看量竟然增长了两倍，这种爆炸性的增长充分证明了多语言功能的商业价值和传播威力。

YouTube的创新步伐并没有止步于音频层面。从今年六月开始，该平台还开始与精选的创作者群体测试多语言缩略图功能。这个看似细微的改进实际上蕴含着深刻的用户体验考量。创作者们现在可以为自己的视频定制不同语言版本的缩略图，确保缩略图上的文字能够以观众的首选语言显示。这种本地化的缩略图设计不仅提升了用户的第一印象，更重要的是增强了不同语言背景观众的归属感和点击欲望。

这些功能的综合运用构建了一个完整的多语言内容生态系统。从音频到视觉，从内容到呈现，YouTube正在为创作者们打造一个真正意义上的全球化平台。这种全方位的本地化支持让每一个创作者都有机会成为国际化的内容输出者，而不再需要依赖传统媒体的复杂分发网络。

对于创作者经济而言，这些功能的推出意味着收入来源的显著多样化。当一个视频能够同时吸引说英语、西班牙语、法语、日语等不同语言的观众时，其潜在的广告收入和赞助机会将成倍增长。这种收入结构的改变不仅能够提高创作者的经济稳定性，还能够激励他们投入更多资源来创作高质量的内容。

从技术发展的角度来看，YouTube的这一举措代表了人工智能在内容创作领域应用的重要里程碑。Gemini技术的成功应用展现了现代AI在理解和模拟人类语言表达方面的惊人进步。这种技术的成熟不仅惠及了视频创作者，也为其他形式的数字内容创作提供了宝贵的技术参考和应用模板。

全球化趋势的加速让这项功能的推出显得格外及时。在一个越来越相互连接的世界里，优质内容的传播不应该受到语言的限制。YouTube的多语言功能正是顺应了这一趋势，为创作者和观众之间搭建了更加便捷和高效的沟通桥梁。

随着功能的全面推广，我们可以预期整个内容创作生态将发生深刻的变化。那些原本只能在特定语言区域获得关注的优质内容，现在有了触达全球观众的机会。这种变化不仅会推动内容创作的质量提升，还会促进不同文化之间的交流和理解。

在这个语言壁垒正在被技术力量逐步消解的时代，YouTube的多语言功能无疑是一个重要的推动力。它不仅为创作者们打开了通往全球市场的大门，更为观众们提供了接触世界各地优质内容的便利途径。这场由技术驱动的全球化革命，正在重新定义着数字内容创作和消费的未来格局。

Stability AI近日推出了其最新音频生成模型 Stable Audio2.5，旨在为专业音效制作提供更加高效的解决方案。该模型的设计初衷是帮助创意团队快速生成高质量、可定制的音频作品，满足市场对音频内容日益增长的需求。

Stable Audio2.5的最大亮点在于其生成能力更为复杂，能够创作多段音乐作品，包括引子、发展和尾声。Stability AI 表示，新的模型能够更准确地响应情感提示，比如 “振奋人心”，并且能够理解特定音乐风格的提示，例如 “丰富的合成器声”。用户只需几秒钟即可生成最长三分钟的音乐曲目，而在 Nvidia H100GPU 上，处理时间甚至低于两秒。

这款新模型的速度得益于其采用的后期训练方法 —— 对抗相对 - 对比（Adversarial Relativistic-Contrastive，简称 ARC），这一技术由公司研究团队开发。Stability AI还在今年五月推出了一款适用于智能手机的紧凑版本，同样使用 ARC 方法。Stable Audio Open Small 模型能够在移动设备上生成最多11秒的立体声音频，仅需七秒钟。

在功能方面，Stable Audio2.5的主要更新是音频修补（audio inpainting）功能。用户可以上传自己的音频文件，选择起点，让 AI 生成后续内容，完成或扩展现有的录音。此外，用户还可以通过文字提示生成音乐。需要注意的是，上传的文件必须是无版权的，Stability AI通过先进的识别系统来确保版权合规。与早期版本一样，Stable Audio2.5也是在一个已授权的数据集上进行训练的，被认为是商业安全的。

Stability AI希望该技术能应用于广告、零售、品牌音效等多个领域，与 WPP 旗下的音效品牌代理机构 Amp 合作，为大型客户提供一致的音频识别服务。Stability AI的音频团队还可以根据公司的音效库调整模型，打造独特的音频标识。Stable Audio2.5将通过 WPP Open 平台面向 WPP 的全球客户开放。

自2024年4月推出 Stable Audio2以来，Stability AI已开始在音频领域扩展合作伙伴网络，努力增强自身财务实力。今年3月，WPP 集团对Stability AI进行了不公开的投资，而 Meta 也在加速推进其音频研究。

划重点:

🎵 新模型 Stable Audio2.5支持生成复杂的音乐作品，快速生成最长三分钟的音轨。

🖌️ 引入音频修补功能，用户可以上传音频文件，让 AI 完成或扩展录音。

🤝 Stability AI 与 WPP 等大型客户合作，致力于提供一致的品牌音频识别服务。

近日，阿联酋的穆罕默德・本・扎耶德人工智能大学（MBZUAI）和初创公司 G42AI 联合推出了一款新的开源大语言模型(LLM)——K2Think。这款模型自称为 “全球最快的开源 AI 模型” 和 “最先进的开源 AI 推理系统”，一经发布便在 AI 用户和观察者中引起了广泛关注。

K2Think 的核心在于其拥有320亿个参数，相比之下，一些美国的旗舰模型则拥有数万亿个参数。虽然 K2Think 的参数数量较少，但其在复杂数学、编程和科学基准测试中，性能却超越了许多参数更多的模型。其制造商声称，K2Think 每秒可以生成2000个 tokens，响应速度远超其他领先模型，显示出其卓越的性能。

K2Think 不仅在速度上领先，还获得了 Apache2.0许可证，允许开发者和企业在商业应用中自由使用。这意味着企业可以下载、修改并部署 K2Think 的代码，进行广泛的开发和应用。

K2Think 在设计上专注于复杂问题的推理，而不仅仅是日常对话。其在数学证明、编程挑战和科学推理方面的表现尤为出色，多个基准测试结果显示其在竞争数学性能方面领先所有其他开源模型。通过集成六项高效技术，K2Think 展示了 “高效推理设计” 的理念，能够在较少的计算资源下实现优秀的性能。

K2Think 的快速响应能力得益于 Cerebras 的晶圆级引擎（WSE），这使得其可以在短时间内处理长达32000个 tokens 的响应。相较于传统高端 GPU，这种技术大大提升了处理效率。K2Think 的开放性和透明性也值得一提，它提供了完整的训练数据、模型权重和部署基础设施，用户可以通过 k2think.ai 和 Hugging Face 平台进行下载和使用。

此外，K2Think 的发布被视为阿联酋在全球 AI 领域日益增长影响力的标志，旨在推动开放研究和知识共享。K2Think 不仅是一项技术成就，也为更广泛的研究和开发社区提供了基础，使高效模型工程的理念得以传播。

入口:https://www.k2think.ai/guest

划重点:

🌟 K2Think 是阿联酋推出的全球最快开源 AI 模型，拥有320亿参数。

🚀 每秒可生成2000个 tokens，速度远超其他模型。

📈 该模型专注于复杂推理，设计上高效且开放，支持广泛商业应用。

一场关于学习方式的革命正在硅谷悄然酝酿。当我们还在为传统教育的僵化模式而苦恼时，两位曾经将Anchor成功出售给Spotify的创业老将已经瞄准了下一个颠覆目标:让每个人都能在几秒钟内创造出专属的学习课程。他们的新作品Oboe，这个以日语学习词根命名的AI教育应用，正准备重新定义我们获取知识的方式。

Nir Zicherman和Michael Mignano这对黄金搭档在2023年10月告别Spotify后，并没有选择安逸的退休生活，而是再次踏上了创业征程。他们敏锐地察觉到了一个被忽视的巨大机会:尽管互联网上充斥着海量信息，但真正有效的学习工具却少之又少。现在，他们要用AI技术彻底改变这一现状。

Oboe的核心魅力在于其令人惊叹的简单性:用户只需输入一个提示词，就能瞬间获得一门量身定制的轻量级课程。无论你想学习科学、历史、外语、时事、流行文化，还是为人生重大变化做准备，Oboe都能在几秒钟内为你量身打造合适的学习内容。

更令人兴奋的是，Oboe提供了9种不同的课程格式，让每个人都能找到最适合自己的学习方式。不同于传统AI聊天机器人需要反复对话的交互模式，Oboe让学习变得更加直观和高效。你可以选择文字配图的阅读模式、沉浸式音频课程、趣味游戏化学习，或者互动测试等多种形式。

对于那些喜欢随时随地学习的用户，Oboe特别设计了两种音频格式。一种模拟大学讲座的正式风格，让你仿佛置身于学术殿堂;另一种则采用类似谷歌NotebookLM的播客对话形式，通过两位主持人的深度讨论让复杂概念变得生动有趣。这种多样化的呈现方式确保了不同学习偏好的用户都能找到自己的舒适区。

Oboe背后的技术架构堪称工程奇迹。Zicherman自豪地向TechCrunch介绍了他们从零开始构建的复杂多智能体系统，这个系统的各个组件能够并行运作，在极短时间内生成高质量的个性化课程。这种技术突破解决了AI教育领域的一个核心难题:如何在保证内容质量和个性化的同时实现快速生成。

在Oboe的智能体工厂里，每个AI助手都有着明确的分工。有的负责构建课程架构，有的专注于开发和验证教学内容，还有的负责撰写播客脚本。特别值得一提的是，系统会自动从互联网上获取真实图片和视觉素材，而非使用AI生成的图像，这确保了内容的真实性和可信度。

质量控制同样是Oboe的重中之重。专门的审核智能体会对生成的内容进行严格把关，确保每门课程都准确、高质量，并且完全符合用户的学习需求。这种多层次的质量保障体系让AI生成的教育内容达到了专业水准。

Oboe的课程设计理念是轻量化、参与性强且充满乐趣。团队正在开发一个智能推荐引擎，能够帮助用户在感兴趣的主题上持续深入学习。这种设计让用户完全掌握学习的主动权，既可以快速了解某个话题的基础知识，也能够根据兴趣进行深度探索。

Zicherman对传统教育模式有着深刻的反思。他认为，传统教育往往让人联想到正式的学术环境和死板的教学大纲，但实际上每个人都是终身学习者。我们在互联网上花费大量时间试图更好地理解世界，但问题是互联网的设计目标是抓住我们的注意力，而不是有效地进行教学。

这个洞察触及了现代信息消费的核心矛盾。在信息爆炸的时代，我们不缺乏内容，缺乏的是将信息有效转化为知识的工具。Oboe正是要填补这个空白，成为满足人类内在求知欲望的一站式平台。

在商业模式方面，Oboe采用了灵活的分层定价策略。用户可以免费消费他人创建的任何课程，每月还能免费创建5门课程。付费用户可以选择月费15美元的Oboe Plus方案，获得30门额外课程的创建权限;或者选择月费40美元的Oboe Pro方案，享受100门课程的创建额度。

产品发布策略也体现了团队的务实态度。Oboe将首先在网页端和移动网页端上线，随后推出iOS和Android原生应用。这种渐进式发布方式既能快速验证市场反应，又为后续优化留下了充足空间。

团队规模的精简同样令人印象深刻。目前Oboe只有5名全职员工，其中包括Zicherman本人。Mignano虽然仍在Lightspeed担任全职合伙人，但他在Oboe董事会中占据重要席位，并保持着联合创始人的身份。这种灵活的合作模式既保证了决策效率，又充分利用了两位创始人的资源和经验。

资金方面的成功同样值得关注。Oboe的400万美元种子轮融资由Eniac Ventures领投，这家VC正是当年领投Anchor种子轮的机构。投资者阵容堪称豪华，包括Haystack、Factorial Capital、Homebrew、Offline Ventures等知名机构，以及Scott Belsky、Kayvon Beykpour、Nikita Bier、Tim Ferriss、Matt Lieber等行业大佬的个人投资。这种投资者组合不仅提供了资金支持，更带来了丰富的行业资源和战略指导。

从更宏观的角度来看，Oboe的出现恰逢其时。在AI技术日趋成熟和个性化教育需求不断增长的背景下，这种能够快速生成定制化学习内容的工具具有巨大的市场潜力。特别是对于那些渴望持续学习但又受限于时间和传统教育形式的成年学习者而言，Oboe提供了一个完美的解决方案。

教育技术领域正在经历一场深刻的变革，而Oboe无疑是这场变革中的重要推动力量。通过将AI技术与教育场景的深度结合，它不仅提高了学习效率，更重要的是让学习变得更加个性化和有趣。

随着产品的正式发布，我们有理由相信Oboe将在教育科技领域掀起新的浪潮。这个曾经成功将Anchor打造成播客帝国的团队，现在正准备在教育领域复制同样的成功。让我们拭目以待，看这个充满创新精神的产品能否真正实现让学习像听音乐一样简单的美好愿景。

OpenAI于9月11日正式发布ChatGPT开发者模式功能，该Beta版功能面向Plus和Pro用户开放，支持完整的模型上下文协议（MCP）客户端功能。这一升级使ChatGPT不仅能读取外部数据，还能执行写入操作，标志着该AI助手从对话工具向自动化代理的重要转型。

新功能基于MCP协议，允许开发者创建自定义连接器，让ChatGPT直接操作外部系统。用户可以通过自然语言指令让AI执行复杂任务，包括更新Jira工单、触发Zapier工作流程或执行多个连接器的联动操作。

ChatGPT开发者模式的核心是实现AI与外部工具的双向交互。开发者可以创建支持搜索、抓取、修改和写入操作的自定义连接器。这种能力使ChatGPT能够直接处理数据库更新、文件编辑和API调用等任务，而不仅限于信息检索。

该功能支持任意MCP兼容服务器的集成，包括远程服务器端推送事件（SSE）和流式HTTP协议，并提供OAuth身份验证选项。开发者可以通过连接器管理界面启用或禁用特定工具，确保操作的准确性和安全性。

目前该功能仅在ChatGPT网页版向Plus和Pro用户开放。用户需要在设置中导航至连接器高级选项并开启开发者模式。启用后，用户可以在连接器标签中添加远程MCP服务器，指定URL、图标和身份验证方式。

在实际使用中，用户需要明确指定要使用的工具。对于涉及数据修改的写入操作，系统会显示JSON参数确认界面，要求用户验证操作参数。新对话会重置工具权限，确保每次使用都经过安全审核。

OpenAI在功能设计中加入了多层安全防护措施。只读工具会被标记为ReadOnlyHint，写入操作必须经过用户确认。连接器仅限于可信来源，不支持未经验证的自定义插件。

官方文档指出，该功能专门面向具备安全意识的开发者设计，建议在隔离环境中进行测试。虽然工具链的复杂自动化能够提高效率，但需要严格监控以避免意外操作。

这一功能的推出进一步巩固了OpenAI在AI代理生态系统中的领先地位。开发者可以利用MCP协议构建专门的集成解决方案，推动从传统SaaS工具向AI驱动平台的转变。

据悉，OpenAI计划将该功能扩展到更多订阅计划，并优化桌面版本的支持。开发者社区对这一功能反响积极，预计将加速企业级AI集成应用的部署。

业界分析认为，ChatGPT开发者模式的推出代表了对话式AI向自动化代理发展的重要里程碑。随着更多企业采用这种AI驱动的自动化解决方案，传统的业务流程管理方式可能面临重大变革。

官方文档：

https://platform.openai.com/docs/mcp

https://platform.openai.com/docs/guides/developer-mode

腾讯混元团队近日正式开源HunyuanImage2.1，这一高效文本到图像生成模型，支持原生2K（2048×2048）分辨率图像输出，标志着开源AI在高分辨率创作领域的重大进步。该模型已在Hugging Face和GitHub平台全面开放，开发者可轻松集成使用。HunyuanImage2.1通过大规模数据集和多专家模型优化结构化描述，大幅提升文本-图像对齐能力，生成速度与1K图像相当，预计将加速AI在设计、广告和内容创作中的应用。

核心功能升级:原生2K与复杂提示支持

HunyuanImage2.1的最大亮点在于其高效生成2K高清图像的能力，用户只需输入文本提示，即可输出细节丰富、语义一致的视觉内容。该模型支持最长1000token的复杂提示词，能精准控制单图中多个主体的姿势、表情和场景布局，避免传统AI常见的漂移问题。例如，通过描述“一个穿着古装的男子在夕阳下骑马，旁边伴随一位舞剑女子”，模型能生成高度协调的多主体画面，适用于插画、海报或封面设计。

此外，模型原生支持中英文混合提示词，并内置提示词增强机制，进一步提升生成的一致性和创意性。在跨场景泛化上，它表现出色，能处理物理规律、三维空间等复杂语境，确保图像的真实感和美观度。

文本嵌入与多场景应用

HunyuanImage2.1支持将文字无缝嵌入画面中，用户可指定字体、位置和风格，实现专业级视觉效果，如生成带有标题的书籍封面、宣传海报或社交媒体插图。这种功能特别适合商业设计场景，帮助创作者快速迭代内容，而无需额外编辑工具。

模型还优化了生成效率，2K图像的处理时间与1K相当，仅需数秒即可完成，显著降低计算资源消耗。这使得它在资源受限的环境中也能高效运行，适用于移动端和云部署。

性能评估与开源优势

在专业评估中，HunyuanImage2.1作为开源模型，与闭源Seedream3.0的胜率接近（-1.36%），并在开源阵营中超越Qwen-Image(+2.89%)，在语义对齐、细节控制和多对象生成上均获高分。超过100位专业评估者参与测试，证实其图像质量已达商业级水准。

腾讯强调，这一开源举措旨在推动AI生态发展，模型权重和代码已全面公开，支持自定义微调。相比前代HunyuanImage2.0，该版本在分辨率和控制精度上实现质的飞跃，有望成为设计师的首选工具。

市场影响与展望

HunyuanImage2.1的发布，进一步巩固腾讯在开源AI图像生成领域的领先地位，预计将吸引全球开发者涌入Hugging Face社区进行集成与创新。

地址:https://huggingface.co/tencent/HunyuanImage-2.1

Sarvam 公司近日在 WhatsApp 平台推出了其最新的 Samvaad 语音和聊天 AI 代理。这项服务使企业能够在 WhatsApp 上直接部署 AI 代理，为用户提供更便捷的沟通体验。用户可以在同一对话中无缝切换语音通话和聊天，这一功能得益于 Meta 推出的全新商业通话 API。

Samvaad 的对话代理支持多达 11 种印度语言，能够进行语音、文本以及互动小部件的交流，确保用户享受到个性化和情境感知的互动体验。通过 Sarvam 的无代码平台，企业可以轻松设计和部署自己的 AI 代理，甚至可以使用预设的销售、支持和运营模板，极大地缩短了部署时间，从原本的数月缩短到几天之内。

早期应用案例包括潜在客户资格审核代理，负责与潜在客户进行互动并安排后续跟进。此外，还有助理功能，可以帮助用户填写表格和进行 KYC（了解您的客户）流程，以及订单处理等。这些功能的推出不仅提升了用户体验，也让企业在客户服务和运营效率上取得了显著提升。

Sarvam 的这一举措标志着企业在数字化转型过程中又迈出了重要一步，尤其是在支持地方语言沟通方面，助力了更多的企业能够与不同背景的客户建立联系。随着 AI 技术的不断进步，企业在提升客户体验、增强服务效率方面的潜力将更加巨大。

划重点：

🔊 Sarvam 推出的 Samvaad 语音与聊天 AI 代理在 WhatsApp 平台上支持 11 种印度语言。

💻 企业可通过无代码平台快速设计和部署 AI 代理，极大缩短上线时间。

📈 早期用例涵盖潜在客户审核、表格协助和订单处理等，提升了客户服务效率。

2025年8月，在其旗舰零售科技活动 “Converge” 前夕，沃尔玛正式推出了名为 WIBEY 的超级智能平台。该平台是沃尔玛新推出的智能框架的一部分，旨在简化开发者在构建、部署和操作技术过程中的工作流程。

WIBEY 的核心功能是为开发者提供一个简单直观的入口，使他们能够快速指定需求，例如创建新的微服务、开发用户界面组件或修复无障碍性问题。WIBEY 通过沃尔玛内部的 API 和模型上下文协议（MCP）规划工作流程，并生成可测试的工作代码。沃尔玛全球技术平台的执行副总裁 Sravana Kumar Karnati 表示:“WIBEY 不仅仅是简单的代码生成工具。它还提供启动工具包、企业 API 的访问权限，以及上下文感知能力，使得生成的代码具备可扩展性和可维护性。”

WIBEY 的推出旨在提高开发效率，减少开发时间，从而让开发者能更专注于创新。无论是初学者还是经验丰富的开发者，WIBEY 都能为他们提供支持，使他们在沃尔玛的技术生态系统中工作更加顺畅。沃尔玛希望通过这个平台，不仅能够优化内部工作流程，还能提升最终产品的质量。

随着科技的不断发展，企业在技术创新方面面临着越来越大的挑战。WIBEY 的出现，正是沃尔玛对未来技术趋势的前瞻性布局，旨在通过智能化手段提升企业的核心竞争力。沃尔玛希望通过 WIBEY 平台，能够实现更加高效的技术开发和运营模式。

划重点:

🌟 WIBEY 是沃尔玛推出的超级智能平台，简化开发者工作流程。

🚀 开发者可通过 WIBEY 快速生成可测试的工作代码，提升开发效率。

💡 WIBEY 的上下文感知能力使得生成的代码具备更好的可扩展性和可维护性。

近日，上海交通大学的 IPADS 实验室团队推出了一款名为 MobiAgent 的全新移动端智能体工具链，打破了个人化智能助手的开发壁垒，声称其真实场景表现优于 GPT-5和其他顶级闭源模型。

MobiAgent 的推出让每个人都有机会培养属于自己的 AI 助手。这个工具链支持用户从零开始构建移动端智能体，包括从收集操作数据到训练模型，再到将模型部署到手机上的完整流程。MobiAgent 的开源性质，意味着用户可以自主获取数据、训练模型，并在个人设备上实现智能助手的应用。

为了验证 MobiAgent 的实际能力，研究团队在国内20款热门应用中进行了测试，结果显示，7B 规模的 MobiAgent 模型在任务完成评分上，不仅超越了多款知名闭源大模型，甚至在同规模的开源 GUI 智能体中也处于领先地位。MobiAgent 独特的 “潜记忆加速器” 能够通过学习历史操作，帮助智能体快速完成重复任务，性能提升达到2-3倍。

MobiAgent 的核心在于其高效的数据收集和智能训练流程。它通过轻量级工具记录用户的手机操作，然后利用通用 VLM 模型生成高质量的训练数据。这些数据经过精炼调整，确保训练出的智能体具有出色的泛化能力。MobiAgent 的 “大脑” 被分为三部分:负责任务规划的 “规划师”、根据当前屏幕做出决策的 “决策者” 以及执行具体操作的 “执行者”。这样的架构让模型训练更加高效，反应速度大幅提升。

通过创新的 AgentRR 加速框架，MobiAgent 能够借助以往的操作经验，大幅提升重复任务的执行效率，最高可实现60%-85% 的动作复用率。这使得智能助手在处理日常事务时更加迅速、准确。

MobiAgent 的推出不仅为个人智能助手的定制化提供了便利，更是推动了整个移动智能体生态的发展，标志着 “能动口就不动手” 的智能时代即将到来。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2509.00531

近日，智谱 BigModel 开放平台与彩智科技联合推出了 “DeepKnown 深知可信知识服务” 工具。这一新服务旨在帮助平台开发者快速构建准确、可信的人工智能应用。随着 GLM-4.5等新一代大模型的问世，搜索工具已成为智能体的重要辅助工具。

然而，当搜索的内容涉及行业标准、法规政策和公共服务指南等对准确性要求极高的知识时，传统的搜索 API 往往只能返回来自非权威网站的信息，导致信息的可靠性无法保证。因此，规章类知识成为智能体在实际应用中最容易出现 “幻觉” 问题的领域之一。

为了应对这一挑战，智谱 BigModel 推出的深知可信知识服务接口（包括 MCP 与 API）为智能体提供了精准、可信的咨询与导办服务。其核心特点在于，可以对输出的内容进行逐项溯源，并实时更新来自权威机构的知识库，确保信息的准确性和时效性。此外，该工具支持动态切换设置全国任意城市，提供符合当地要求的精准服务。

深知可信知识服务具有五大显著优势:首先，返回的信息具有权威性，能有效避免 “幻觉” 问题;其次，系统的响应速度明显快于普通大模型应用，能在更短时间内提供精炼的答案;第三，该工具能引导用户到具体事项的办理入口，提升服务便捷性;第四，深知可信能够实时识别风险问题，提供安全可靠的答案;最后，对于有私有数据的用户，深知可信还提供一对一的接口，确保用户数据的专属训练和应用。

除此之外，深知可信还提供了 “可信问答” 和 “可信召回” 等功能，以满足用户不同需求。通过这些工具，开发者可以构建更高效、准确的智能体应用，为用户提供优质的服务体验。

划重点:

🌐 深知可信知识服务工具上线，为智能体提供准确的行业知识支持。

⚡ 服务响应速度明显提升，能在3.5秒内返回精确答案。

🛠️ 提供便捷的公共服务导办功能，帮助用户快速找到办理入口。

阿里巴巴通义千问团队刚刚向全球开发者抛出了一枚重磅炸弹，他们即将发布的Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct模型彻底颠覆了传统大模型的运行逻辑。这个看似矛盾的数字组合背后，藏着一个令人惊叹的技术突破:总参数高达80亿，但实际激活的参数仅有3亿，就像一台超级跑车只用了十分之一的引擎却跑出了十倍的速度。

就在数小时前，Hugging Face Transformers库悄无声息地完成了一次关键合并操作，相关的PR代码已经正式集成到主分支中。这个看似平常的技术动作实际上意味着，全球无数的AI开发者即将获得一个前所未有的计算利器，一场开源AI的效率革命正在拉开序幕。

这个全新的模型继承了Qwen3系列标志性的A3B设计哲学，但在规模上实现了质的飞跃。当传统的大模型还在为庞大的参数量和巨额的计算成本头疼时，千问团队选择了一条更加精妙的道路。他们采用了MoE专家混合架构，就像是在模型内部建立了一个高度专业化的团队，每次只激活最合适的专家来处理特定任务，而其他专家则静静待命。

这种设计带来的效果是惊人的。在处理超过32K长度的上下文时，新模型的推理吞吐量竟然达到了Qwen3-32B的10倍以上。用户们已经迫不及待地分享着他们的测试体验，许多人表示，相比之前常用的Qwen3-30B-A3B系列，这个新模型不仅保持了飞快的推理速度，还展现出了更加丰富的知识储备和更强的复杂任务处理能力。

在代码生成领域，这个模型展现出了令人印象深刻的表现。开发者们发现，它能够以极少的计算资源实现业界领先的效果，无论是复杂的算法实现还是多语言代码转换，都能游刃有余地完成。数学推理和多语言翻译同样是它的强项，这种全面的能力提升让它成为了真正意义上的通用智能助手。

更令人兴奋的是训练成本的大幅下降。据团队透露，新模型的训练开销还不到Qwen3-32B的十分之一，这意味着更多的研究机构和中小企业将有机会参与到大模型的训练和定制中来。稀疏激活的深度优化不仅降低了资源消耗，还提高了模型的泛化能力和指令跟随性能，让AI变得更加贴近实际应用需求。

开源社区对这一消息的反应可以用狂热来形容。无数开发者在各大技术论坛中表达着他们的期待，他们看中的不仅仅是更大的参数规模，更是这种参数更大激活更少的创新设计理念。这种设计让边缘设备和云端部署都能享受到顶级大模型的服务，真正实现了AI技术的民主化。

千问团队一如既往地坚持着开源的初心，新模型将完全开放给全球开发者使用。Instruct变体的支持让它能够轻松应对对话系统、工具调用等实际应用场景，而在视觉美感和结构准确性方面的提升，更是为未来的多模态扩展打下了坚实基础。无论是图像描述还是文档分析，这个模型都展现出了巨大的潜力。

长序列处理能力的质的飞跃让这个模型在处理复杂任务时更加得心应手。相比前代产品，它不仅在效率上实现了突破，在准确性和稳定性方面同样表现出色。这种全方位的提升预计将彻底重塑本地AI部署的格局，让更多的应用场景能够享受到大模型带来的智能化服务。

这一技术突破对整个AI行业的影响是深远的。在资源受限的环境中，高吞吐量和低成本的特性将加速AI技术在移动设备和中小企业中的普及。当计算效率不再是制约因素时，我们可以预见更多创新应用的涌现，AI将真正走进千家万户，成为人们日常生活和工作中不可或缺的智能伙伴。

随着模型的正式发布日期临近，全球的AI开发者们都在屏息以待。这不仅仅是一个新模型的发布，更是开源AI生态系统的一次重要升级。在这场效率革命中，每一个参与者都将成为受益者，而AI技术的边界也将被再次推向新的高度。