千问宣布将加速打造Personal Agent
相关推荐
里昂:看好韩国半导体于Agentic AI供应链关键地位 予SK海力士“高度确信跑赢大市”评级
火星财经消息,里昂发表研报指,代理式AI将大型AI模型的单次推理,转变为每次任务需运行多轮的长期工具使用循环,对存储器容量、频宽及机架规模完整性构成压力,远超单纯运算问题,因而需要高频宽存储器(HBM)、低功耗双倍数据率(LPDDR)/小型压缩附加存储器模块(SOCAMM)、企业级固态硬盘(eSSD)/高频宽快闪存储器(HBF)、先进封装、测试及前端微缩等配合。该行指,韩国在AI存储器、键合、基板、测试及前端处理等关键AI半导体工序,拥有广泛的端到端布局。该行认为,在结构性Agentic AI需求及供应偏紧支持下,K-enablers基本面改善、定位加强,对SK海力士、三星电机及EO Technics均予“高度确信跑赢大市”评级,对三星电子、韩美半导体、HPSP Eugene及ISC则给予“跑赢大市”评级。(财联社)
里昂:中国Agentic AI崛起 首选腾讯及阿里
火星财经消息,里昂发表研报指,Agentic AI正从实验走向企业工作流程,成为新一代基础设施层,中国AI模型正迅速收窄性能差距,并凭借成本效益抢占全球份额;企业正由单纯追求模型能力,转向兼顾性能、成本及部署弹性,多模型采用将成未来趋势,预期芯片、模型、算力及应用层的超大规模云端业者可捕捉最大机遇。里昂预期AI应用激增将点燃下一轮全球云端超级周期,全球公共云市场至2028年将翻倍至2.3万亿美元,带来超过1万亿美元的年收入机会,在市场中较看好全栈云及AI供应商,因其结合自家芯片、模型、云基建、开发工具及应用,可形成强大护城河,预期软件、视频串流、到店服务、招聘及网上旅游等领域较为脆弱,首选腾讯及阿里巴巴。该行对腾讯给予“高度确信跑赢大市”评级,对阿里巴巴给予“跑赢大市”评级。(财联社)
Blockworks 上线 Agentic Detection,交易所可直接接收 AI 代理合规警报
ChainCatcher 消息,Blockworks 宣布推出 Agentic Detection 功能,允许加密货币交易所和银行直接从 AI 代理接收合规警报,无需等待人工分析师审核。该功能于周四在 Messari Monitoring 中上线,每条警报都会标注由代理生成还是经分析师验证。Blockworks 表示,此前分析师验证每项动态约需 5 分钟,而基于 Messari 分析师多年工作训练的自有模型可在数秒内识别警报。Agentic Detection 默认关闭,客户可逐视图开启。联合创始人 Jason Yanowitz 表示,随着链上活动规模扩大,市场以秒而非分钟为单位对事件定价,客户需要近乎实时的警报。该检测层基于七年分析师覆盖数据构建,代理可读取 X、GitHub、治理论坛、Discord、Telegram、项目博客及 1000 多个新闻源,覆盖 1000 多个资产。Blockworks 于 6 月 12 日以逾 1000 万美元收购 Messari,后者 4 月完成由 ParaFi 和 Reciprocal Ventures 领投的 A 轮扩展融资,估值 1.92 亿美元,Coinbase Ventures、MoonPay Ventures 等参投。
Cyces收购AI用户研究平台Looppanel,将加速布局Agentic UX Research
动察 Beating AI 快讯,AI 产品工作室 Cyces 宣布已收购 AI 驱动的用户研究平台 Looppanel。交易完成后,Looppanel 将继续服务现有客户,Cyces 计划加快其产品开发,进一步拓展 AI 能力,并推动平台进入更多全球市场。 Looppanel 主要面向 UX 和产品团队,提供多语言转录、AI 辅助分析、主题标签、研究内容搜索及协作等功能,帮助企业从用户研究中提取洞察。Cyces 表示,未来将推动 Looppanel 向「Agentic UX Research」(智能体驱动的用户研究)方向发展。此次收购未披露具体交易金额。 Looppanel 成立于帮助企业更高效地开展定性用户研究,曾入选红杉资本 Spark 早期创业项目,并参与 TechCrunch Disrupt。
Linux基金会Agentic AI基金会披露MCP调用量八个月激增98倍
PANews 9月16日消息,据Flop Labs称,Linux Foundation旗下Agentic AI Foundation称,ChatGPT用户发起的MCP工具调用量在今年1月至8月增长98倍,其相关SDK月下载量接近5亿次。次日,Bill & Melinda Gates Foundation加入该基金会董事会。Flop Labs指出,这些由AI agents而非用户直接发起的调用均按次计费,反映出由agents驱动的算力需求快速攀升,并称agents持有的资金应可直接兑换算力,这也是其代币$FLOP的设计基础。
中国公司牵头ECCV Agentic Commerce研讨会:64支团队验证多模态模型“感知强、推理弱”
火星财经消息 9月11日,计算机视觉顶会ECCV 2026期间,由钛动科技牵头的MARS2 Workshop于9月9日举办,是本届ECCV唯一由中国科技公司牵头的Agentic Commerce方向研讨会。MIT的Paul Pu Liang、牛津大学Yarin Gal等4位学者围绕多模态推理、长链推理、零样本泛化与智能体系统作主旨报告。同期举办的多模态推理挑战赛设10万美元奖池,聚焦语义理解、时序证据定位与营销策略归因三大任务,吸引全球64支团队参赛,累计提交超1060份方案,参赛方包括中科大、南开、中山大学等高校及字节跳动、京东、小红书等企业技术团队。赛事技术方案已整理为报告,M-CAR基准数据集与代码库同步开源。结果显示,多模态模型在感知类任务表现较好,但多跳推理、时序因果归因能力明显不足;消融实验显示跨模态时空对齐可提升定位精度16.7分,而参数量从4B扩至8B得分反降0.2分,产业界更应聚焦模态补全与推理链路设计。(广角观察)