AI 与科学前沿 · 2026-10-13

人形机器人 Reflex 只靠机载 RGB-D 视觉接住人抛出的纸箱，仿真中接住率 85.7%，接近使用特权箱体观测的 87.9%，真机在 2.5 米和 5 米处分别为 65% 和 40%。

人形机器人 Reflex 只靠机载 RGB-D 视觉接住人抛出的纸箱，仿真中接住率 85.7%，接近使用特权箱体观测的 87.9%，真机在 2.5 米和 5 米处分别为 65% 和 40%。

把机器学习势、加速采样与核质量热力学积分串成一套流程后，水的自电离常数在显式计入量子核效应后与实验值13.93一致，同一流程无需改动即可算出磷酸全部六级解离常数，平均绝对误差从2.19降到0.45。

把机器学习势、加速采样与核质量热力学积分串成一套流程后，水的自电离常数在显式计入量子核效应后与实验值13.93一致，同一流程无需改动即可算出磷酸全部六级解离常数，平均绝对误差从2.19降到0.45。

一个开源基准把五个公开的PPG基础模型放到九套数据集、26项任务和四种下游适配方式下统一评测，结果在68个任务-适配组合中有35.3%没有明显超过随机或常数基线，83.8%没有同时超过经典脉搏率变异性特征和通用时间序列基础模型。

一个开源基准把五个公开的PPG基础模型放到九套数据集、26项任务和四种下游适配方式下统一评测，结果在68个任务-适配组合中有35.3%没有明显超过随机或常数基线，83.8%没有同时超过经典脉搏率变异性特征和通用时间序列基础模型。

在11位奇偶校验任务上，Transformer学到的布尔函数状态随数据增加先分化后复相干，而训练集约束图的连通性单调上升，说明可辨识支持固定后学习状态仍会继续重组。

在11位奇偶校验任务上，Transformer学到的布尔函数状态随数据增加先分化后复相干，而训练集约束图的连通性单调上升，说明可辨识支持固定后学习状态仍会继续重组。

随机两位权重故障注入智能体执行后，模型级损坏会变成系统级结果：智能体可从畸形工具调用中恢复并完成任务，但故障执行的平均输出词元增加38.0%，个别故障还会改变安全与对齐行为。

随机两位权重故障注入智能体执行后，模型级损坏会变成系统级结果：智能体可从畸形工具调用中恢复并完成任务，但故障执行的平均输出词元增加38.0%，个别故障还会改变安全与对齐行为。

DRYLAB-Bench把15个前沿模型放进30个高危突变设计场景，用已发表的湿实验测量给提交的氨基酸替换打分：无工具时21.4%落入各测定中最高风险十分位，接入生物设计工具并多轮迭代后升到23.5%。

DRYLAB-Bench把15个前沿模型放进30个高危突变设计场景，用已发表的湿实验测量给提交的氨基酸替换打分：无工具时21.4%落入各测定中最高风险十分位，接入生物设计工具并多轮迭代后升到23.5%。

在长上下文任务上，自洽性这种多次采样再投票的推理技巧不但没有提升，反而稳定拉低表现，原因是模型对上下文位置的偏置让多次采样犯下同一类错误，投票把错误当成共识。

在长上下文任务上，自洽性这种多次采样再投票的推理技巧不但没有提升，反而稳定拉低表现，原因是模型对上下文位置的偏置让多次采样犯下同一类错误，投票把错误当成共识。

PlacePulse 只用人口、商业与环境等静态结构属性，把美国 1,055,537 个 H3 分辨率 7 网格压成 256 维单位范数向量，在 74 个外部目标上超过同维度的特征选择基线，并在健康与经济结果上领先 Google 的人口动态基础模型。

PlacePulse 只用人口、商业与环境等静态结构属性，把美国 1,055,537 个 H3 分辨率 7 网格压成 256 维单位范数向量，在 74 个外部目标上超过同维度的特征选择基线，并在健康与经济结果上领先 Google 的人口动态基础模型。

在四个推理器和六个数学基准上，把纠错指令作为新一轮用户话轮注入到学习选出的切点，平均准确率从37.1%升到55.3%，而推理器本身保持冻结。

在四个推理器和六个数学基准上，把纠错指令作为新一轮用户话轮注入到学习选出的切点，平均准确率从37.1%升到55.3%，而推理器本身保持冻结。

核岭回归的预条件子内存不再随模型参数增长，Bloks 把参数规模推到千万级，在 Higgs 等大规模基准上取得与当前方法相当或更好的精度。

核岭回归的预条件子内存不再随模型参数增长，Bloks 把参数规模推到千万级，在 Higgs 等大规模基准上取得与当前方法相当或更好的精度。

AlgoPerf v1 自调赛道要求 13 份提交各用一套固定超参跑完九个工作负载，Schedule-Free AdamW v2（PyTorch）在墙钟时间到目标上排第一，说明免调度的迭代平均能在异构架构上直接泛化。

AlgoPerf v1 自调赛道要求 13 份提交各用一套固定超参跑完九个工作负载，Schedule-Free AdamW v2（PyTorch）在墙钟时间到目标上排第一，说明免调度的迭代平均能在异构架构上直接泛化。

多模态大模型常把藏在图像粗结构里的文字读成“图中无文字”，而人眯眼就能认出；一种只用原图推理的训练方法把这类文字的读取分数从26.50提高到88.61。

多模态大模型常把藏在图像粗结构里的文字读成“图中无文字”，而人眯眼就能认出；一种只用原图推理的训练方法把这类文字的读取分数从26.50提高到88.61。

二维晶粒长大模拟把面积演化交给von Neumann–Mullins定律、把组织重构交给图神经网络，在五个初始组织的基准上达到相同粗化程度平均用时38.43秒，相场法为5247.01秒。

二维晶粒长大模拟把面积演化交给von Neumann–Mullins定律、把组织重构交给图神经网络，在五个初始组织的基准上达到相同粗化程度平均用时38.43秒，相场法为5247.01秒。

语音识别解码不必再逐字等待：一个复用目标模型内部声学与解码器特征的轻量草稿模块，在 Whisper 与 Conformer 上分别带来最高 1.9 倍和 2.4 倍的无损提速。

语音识别解码不必再逐字等待：一个复用目标模型内部声学与解码器特征的轻量草稿模块，在 Whisper 与 Conformer 上分别带来最高 1.9 倍和 2.4 倍的无损提速。

把音频大模型声称听到的那段波形单独抹掉，比抹掉同样长的随机片段更能推翻它的“有声音”判断，说明这类幻觉至少部分依赖可定位的音频证据，而按位置做对比解码还能把Qwen2-Audio的准确率从57.1%提到71.9%。

把音频大模型声称听到的那段波形单独抹掉，比抹掉同样长的随机片段更能推翻它的“有声音”判断，说明这类幻觉至少部分依赖可定位的音频证据，而按位置做对比解码还能把Qwen2-Audio的准确率从57.1%提到71.9%。

只用训练好的最后一层权重算出的贝叶斯自由能，在卷积网络和大语言模型上都与模型质量强相关，并在重尾谱假设下给出一个最优重尾参数，训练中越过它就开始过拟合。

只用训练好的最后一层权重算出的贝叶斯自由能，在卷积网络和大语言模型上都与模型质量强相关，并在重尾谱假设下给出一个最优重尾参数，训练中越过它就开始过拟合。

多晶胞各向异性超弹均质化改用可学的配对方向特征，六个特征就把应力误差降低约七倍，并让约束能量在数据之外保持可解。

多晶胞各向异性超弹均质化改用可学的配对方向特征，六个特征就把应力误差降低约七倍，并让约束能量在数据之外保持可解。

一种新的后门让被植入的模型随良性触发词累积而分四步退化推理，在答案仍正确时就已出错，且现有防御难以完全阻断。

一种新的后门让被植入的模型随良性触发词累积而分四步退化推理，在答案仍正确时就已出错，且现有防御难以完全阻断。

给开放式回答打分的评分细则，改成先按语义筛出可行分解、再用六条不同质量回答的实测表现挑最终结构，在六个偏好基准中的五个上取得最高成对准确率。

给开放式回答打分的评分细则，改成先按语义筛出可行分解、再用六条不同质量回答的实测表现挑最终结构，在六个偏好基准中的五个上取得最高成对准确率。

一个在合成Wiener-Hammerstein系统上离线预训练的元模型，可直接从新系统的输入输出片段零样本预测输出，在非线性辨识基准上取得与主流方法相当的精度，且只微调输入侧就能把分布外连续搅拌反应器的预测误差从1.249降到0.242。

一个在合成Wiener-Hammerstein系统上离线预训练的元模型，可直接从新系统的输入输出片段零样本预测输出，在非线性辨识基准上取得与主流方法相当的精度，且只微调输入侧就能把分布外连续搅拌反应器的预测误差从1.249降到0.242。

在Pythia语言模型的预训练过程中，词义消歧能力在约1000到2000步出现明显跃升，14M中两个第3层注意力头与这一跃升同步变化，消融它们会显著削弱消歧表现，而410M中承担该功能的头更多、对位置和词性扰动更稳健。

在Pythia语言模型的预训练过程中，词义消歧能力在约1000到2000步出现明显跃升，14M中两个第3层注意力头与这一跃升同步变化，消融它们会显著削弱消歧表现，而410M中承担该功能的头更多、对位置和词性扰动更稳健。

生成模型能否像模拟器一样被编辑状态，取决于环境：在奥赛罗中可编辑性随规则简化平滑下降，在连续圆盘世界 Rayworld 中探针无法沿状态操控，逆映射却仍能把模型设定到该状态。

生成模型能否像模拟器一样被编辑状态，取决于环境：在奥赛罗中可编辑性随规则简化平滑下降，在连续圆盘世界 Rayworld 中探针无法沿状态操控，逆映射却仍能把模型设定到该状态。

NucleoNet把原子核和电子放进同一个网络一起演化，用一套参数就能描述N2解离曲线、LiCN中Li位移以及乙烷和甲酰胺的键断裂路径，在平衡小分子上以更少参数达到与既有神经波函数相当的精度。

NucleoNet把原子核和电子放进同一个网络一起演化，用一套参数就能描述N2解离曲线、LiCN中Li位移以及乙烷和甲酰胺的键断裂路径，在平衡小分子上以更少参数达到与既有神经波函数相当的精度。

多轮LLM智能体的训练把探索和信用分配绑在同一套事后评分上：回看那些降低参考答案概率的回合、从同一父历史另采分支，再用逆权重把结果折算回原策略，在七个问答基准和三个Qwen骨干上取得最高聚合精确匹配。

多轮LLM智能体的训练把探索和信用分配绑在同一套事后评分上：回看那些降低参考答案概率的回合、从同一父历史另采分支，再用逆权重把结果折算回原策略，在七个问答基准和三个Qwen骨干上取得最高聚合精确匹配。

在2048块GPU、以风光直供的AI数据中心里，把大模型预训练的检查点等待与可行的三维并行GPU模式一起纳入日前调度，相对固定连续训练把运行成本降低20.02%，弃风从1.077降到0.014兆瓦时。

在2048块GPU、以风光直供的AI数据中心里，把大模型预训练的检查点等待与可行的三维并行GPU模式一起纳入日前调度，相对固定连续训练把运行成本降低20.02%，弃风从1.077降到0.014兆瓦时。

记忆检索不再只比整句向量：复用冻结编码器已算出的词元状态做稀疏匹配，再与整句相似度融合，Qwen3-Embedding-4B 上平均 Recall@10 从 62.5 升到 75.7，且无需额外训练。

记忆检索不再只比整句向量：复用冻结编码器已算出的词元状态做稀疏匹配，再与整句相似度融合，Qwen3-Embedding-4B 上平均 Recall@10 从 62.5 升到 75.7，且无需额外训练。

端到端自动驾驶规划器ManeuverFlow把候选轨迹按八类运动机动组织，一次生成后借助共享未来BEV证据打分与局部修正，在NAVSIM v1/v2 navtest上取得90.58 PDMS与90.14 EPDMS。

端到端自动驾驶规划器ManeuverFlow把候选轨迹按八类运动机动组织，一次生成后借助共享未来BEV证据打分与局部修正，在NAVSIM v1/v2 navtest上取得90.58 PDMS与90.14 EPDMS。

主题模型的主题表示从词表换成稀疏自编码器学到的可解释激活方向，在八个数据集上主题评审更常偏好这种表示，短文本与抽象诗歌上优势最大。

主题模型的主题表示从词表换成稀疏自编码器学到的可解释激活方向，在八个数据集上主题评审更常偏好这种表示，短文本与抽象诗歌上优势最大。

SAM3在13个数据集、11类病灶上以文本或图像范例作为概念提示完成分割，在10个数据集上Dice优于SAM2，其中ISLES22提高4.41、ISIC2018提高5.39。

SAM3在13个数据集、11类病灶上以文本或图像范例作为概念提示完成分割，在10个数据集上Dice优于SAM2，其中ISLES22提高4.41、ISIC2018提高5.39。

在2160次会话的石头剪刀布实验中，六个前沿大模型在给出规则后都表现出对结果变化的迟钝，而在系统提示中加入两句“让结果引导决策”的追踪诱导后，这种迟钝在全部六个模型上显著减弱。

在2160次会话的石头剪刀布实验中，六个前沿大模型在给出规则后都表现出对结果变化的迟钝，而在系统提示中加入两句“让结果引导决策”的追踪诱导后，这种迟钝在全部六个模型上显著减弱。

胸片报告生成改用问答式输出：先用预测疾病标签对齐图像与文本，再用医学知识图谱检索证据并由大模型改写，在MIMIC-CXR与IU X-Ray上多数指标优于此前方法。

胸片报告生成改用问答式输出：先用预测疾病标签对齐图像与文本，再用医学知识图谱检索证据并由大模型改写，在MIMIC-CXR与IU X-Ray上多数指标优于此前方法。

终端智能体的训练数据从短命令演示转向平均52.8轮的长程轨迹，用约3千条轨迹微调Qwen3.5-27B后，Terminal-Bench 2.1从46.82升到60.67，并在12个基准上全面超过基座模型。

终端智能体的训练数据从短命令演示转向平均52.8轮的长程轨迹，用约3千条轨迹微调Qwen3.5-27B后，Terminal-Bench 2.1从46.82升到60.67，并在12个基准上全面超过基座模型。

QRAFT把事实核查文章写作拆成证据整理、成稿与模拟编辑审稿的多智能体流程，在1227条样本上自动指标优于既有文本生成方法，但专业核查员评分仍明显低于专家手写文章。

QRAFT把事实核查文章写作拆成证据整理、成稿与模拟编辑审稿的多智能体流程，在1227条样本上自动指标优于既有文本生成方法，但专业核查员评分仍明显低于专家手写文章。

CRISPR脱靶预测把染色质可及性按核苷酸位置并入序列模型后，在训练细胞类型之外的三套独立测试集上AUC-PR均高于纯序列版本，最高0.587。

CRISPR脱靶预测把染色质可及性按核苷酸位置并入序列模型后，在训练细胞类型之外的三套独立测试集上AUC-PR均高于纯序列版本，最高0.587。

一个智能体式生成式AI框架在乳腺癌与hATTR-PN两个案例中生成了疾病概念图与模型结构图，其结构与NICE相应评估所接受模型的核心疾病分期逻辑一致，自动化运行约1小时，含专家验证为1–2天，而纯人工概念化可达3个月。

一个智能体式生成式AI框架在乳腺癌与hATTR-PN两个案例中生成了疾病概念图与模型结构图，其结构与NICE相应评估所接受模型的核心疾病分期逻辑一致，自动化运行约1小时，含专家验证为1–2天，而纯人工概念化可达3个月。

在部分可观测强化学习中，把循环记忆模块的权重冻结、只训练输出与混合层，仍能在延迟回忆、离散与连续控制以及像素任务上取得与全量训练相当的控制表现，同时把可训练参数减少一半以上。

在部分可观测强化学习中，把循环记忆模块的权重冻结、只训练输出与混合层，仍能在延迟回忆、离散与连续控制以及像素任务上取得与全量训练相当的控制表现，同时把可训练参数减少一半以上。

在FLUX.1、Z-Image与Infinity-2B三类文生图Transformer上，注意力汇的位置随架构而变：自回归模型把注意力压在首个全局token上，双向扩散模型则集中在模态边界、文本区域和图像角落。

在FLUX.1、Z-Image与Infinity-2B三类文生图Transformer上，注意力汇的位置随架构而变：自回归模型把注意力压在首个全局token上，双向扩散模型则集中在模态边界、文本区域和图像角落。

多智能体协作的规模改由骨干模型对当前问题的胜任度决定：在六个基准上平均得分93.81%，高胜任度骨干上平均准确率从87.22升到89.97，同时每查询token用量减少36.26%。

多智能体协作的规模改由骨干模型对当前问题的胜任度决定：在六个基准上平均得分93.81%，高胜任度骨干上平均准确率从87.22升到89.97，同时每查询token用量减少36.26%。

单张RGB图像加一句任务描述，视频扩散模型生成虚拟相机视角，ORB-SLAM3与稠密深度对齐后重建出可规划的三维空间；19场景中可规划场景从P20的13/19升到P81的15/19。

单张RGB图像加一句任务描述，视频扩散模型生成虚拟相机视角，ORB-SLAM3与稠密深度对齐后重建出可规划的三维空间；19场景中可规划场景从P20的13/19升到P81的15/19。

一个多尺度生物物理模型把睡眠稳态、昼夜节律、下丘脑开关和皮层脉冲网络串起来，在同一个72小时光周期里跑出五种睡眠障碍；矛盾性失眠总睡眠时间与健康人相同，恢复指数却最低。

一个多尺度生物物理模型把睡眠稳态、昼夜节律、下丘脑开关和皮层脉冲网络串起来，在同一个72小时光周期里跑出五种睡眠障碍；矛盾性失眠总睡眠时间与健康人相同，恢复指数却最低。

零阶微调此前对训练样本一视同仁，SAZO改为在线学习每个样本的重要性并据此分配查询，在四个模型族上平均下游性能提升，达到同一训练损失所需查询数最多减少到六分之一。

零阶微调此前对训练样本一视同仁，SAZO改为在线学习每个样本的重要性并据此分配查询，在四个模型族上平均下游性能提升，达到同一训练损失所需查询数最多减少到六分之一。

SkillForge把智能体的技能库从只增不减改成带适应度生命周期的锻造流程，技能与策略在强化学习中共同演化，在ALFWorld、WebShop和搜索增强问答三个交互基准上取得最高总体成功率，相对最强基线最高提升7.8%。

SkillForge把智能体的技能库从只增不减改成带适应度生命周期的锻造流程，技能与策略在强化学习中共同演化，在ALFWorld、WebShop和搜索增强问答三个交互基准上取得最高总体成功率，相对最强基线最高提升7.8%。

生物医学检索句编码器可以直接改造成一次前向就输出可阈值概率的定型决策模型，交叉头在已见任务上达到66–73分，接近三倍体量的Laya-large微调后的75.0分。

生物医学检索句编码器可以直接改造成一次前向就输出可阈值概率的定型决策模型，交叉头在已见任务上达到66–73分，接近三倍体量的Laya-large微调后的75.0分。

Evo-World把光流监督的未来运动预测加进轻量视觉-语言-动作策略，在Meta-World MT50上取得91.1%的分层平均成功率，比无预测基线相对提升13.0%，并在AgileX真机单臂与双臂任务上以0.87B参数超过所评估的基线。

Evo-World把光流监督的未来运动预测加进轻量视觉-语言-动作策略，在Meta-World MT50上取得91.1%的分层平均成功率，比无预测基线相对提升13.0%，并在AgileX真机单臂与双臂任务上以0.87B参数超过所评估的基线。

建筑巡检用的三维高斯重建不再只求画面逼真：加入区域与逐点深度监督后，高斯中心被拉向真实表面，在合成无人机与手机拍摄两套数据上深度误差下降58.1%和86.8%，高度测量平均相对误差为0.33%。

建筑巡检用的三维高斯重建不再只求画面逼真：加入区域与逐点深度监督后，高斯中心被拉向真实表面，在合成无人机与手机拍摄两套数据上深度误差下降58.1%和86.8%，高度测量平均相对误差为0.33%。

Transformer 的注意力被解释为在逐样本变化的马尔可夫随机场上做最大积置信传播，层与层之间的参数跳变则充当 EM 的参数更新步，这一视角把自注意力、专家混合、门控单元和选择性状态空间模型归入同一类由输入生成参数的元模型。

Transformer 的注意力被解释为在逐样本变化的马尔可夫随机场上做最大积置信传播，层与层之间的参数跳变则充当 EM 的参数更新步，这一视角把自注意力、专家混合、门控单元和选择性状态空间模型归入同一类由输入生成参数的元模型。

平面机器人编队用感知圆盘覆盖区域时，一种基于调和边信号的分布式反馈把空洞信息转成机器人受力；在给定假设下，仅凭模型和初始状态就能离线算出累积空洞面积的理性下界，15秒数值演示中两个初始空洞在9.9秒前全部闭合。

平面机器人编队用感知圆盘覆盖区域时，一种基于调和边信号的分布式反馈把空洞信息转成机器人受力；在给定假设下，仅凭模型和初始状态就能离线算出累积空洞面积的理性下界，15秒数值演示中两个初始空洞在9.9秒前全部闭合。

把GeneNetwork的1TB结构化数据改写成RDF图并配上文献语料后，文档、图、智能体三种检索增强生成并行合并的系统在40道专家题上把满意率从纯文档检索的36%提到86%，而把大部分工作交给本地模型仍能到59%。

把GeneNetwork的1TB结构化数据改写成RDF图并配上文献语料后，文档、图、智能体三种检索增强生成并行合并的系统在40道专家题上把满意率从纯文档检索的36%提到86%，而把大部分工作交给本地模型仍能到59%。

深空中继的调度与丢弃改由目的地信息新鲜度驱动，在月球与火星共享缓冲区的DTNSim仿真中，掩码拉格朗日PPO取得最低的平均聚合超额AoI，并满足丢弃、过期与源间公平性预算。

深空中继的调度与丢弃改由目的地信息新鲜度驱动，在月球与火星共享缓冲区的DTNSim仿真中，掩码拉格朗日PPO取得最低的平均聚合超额AoI，并满足丢弃、过期与源间公平性预算。

聚焦离子束铣削的加工偏差不再只被预测成一个确定结果，条件扩散模型按输入设计学出加工结果的统计分布，能给出边缘形貌、线宽变化和缺陷概率的分布预测。

聚焦离子束铣削的加工偏差不再只被预测成一个确定结果，条件扩散模型按输入设计学出加工结果的统计分布，能给出边缘形貌、线宽变化和缺陷概率的分布预测。

在4.3万名中国社区成人中，把未确诊高血压筛查当作正例-未标注学习来处理，独立测试集上灵敏度达到0.817，漏诊729例，比标准XGBoost少41.1%。

在4.3万名中国社区成人中，把未确诊高血压筛查当作正例-未标注学习来处理，独立测试集上灵敏度达到0.817，漏诊729例，比标准XGBoost少41.1%。

谷歌研究院发布智能体隐私与安全研讨会报告，主张用情境完整性理论把高层社会规范转成机器可读策略，在动作执行前判断信息流是否恰当。

谷歌研究院发布智能体隐私与安全研讨会报告，主张用情境完整性理论把高层社会规范转成机器可读策略，在动作执行前判断信息流是否恰当。

面向长期个性化辅导的RegulaTutor把学习历史中的证据、学习者解释和教学策略显式串成一条可检查的链路，在LongTutor的九个固定骨干对比中平均把历史证据准确率提高13.2个百分点、学习者诊断提高11.6个百分点。

面向长期个性化辅导的RegulaTutor把学习历史中的证据、学习者解释和教学策略显式串成一条可检查的链路，在LongTutor的九个固定骨干对比中平均把历史证据准确率提高13.2个百分点、学习者诊断提高11.6个百分点。

英伟达与微软在旧金山宣布为 Windows PC 共同设计面向 AI 智能体的软硬件，RTX Spark 笔记本即日预售、10 月 16 日上市，最高 128GB 统一内存与 1 petaflop FP4 算力让 125B 级模型在本地不计量运行。

英伟达与微软在旧金山宣布为 Windows PC 共同设计面向 AI 智能体的软硬件，RTX Spark 笔记本即日预售、10 月 16 日上市，最高 128GB 统一内存与 1 petaflop FP4 算力让 125B 级模型在本地不计量运行。

Cloudflare 的 Agents SDK 新增 web_fetch 工具，让智能体按 URL 取回网页、PDF 和受支持的 Office 文档，并借 Workers AI 的 Markdown 转换把内容变成模型可读的文本。

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Meta的Muse Wonder模型在AI Gateway上线，面向编码、长时智能体和计算机操作，支持100万token上下文与文本、图像、PDF输入，开发者用一个AI Gateway密钥即可调用，无需另开Meta账号。

Meta的Muse Wonder模型在AI Gateway上线，面向编码、长时智能体和计算机操作，支持100万token上下文与文本、图像、PDF输入，开发者用一个AI Gateway密钥即可调用，无需另开Meta账号。

Cohere发布North 2企业智能体平台，把可复用技能、共享知识库、跨会话记忆与逐智能体护栏放进同一套可私有部署的系统，让受监管行业不必在安全、智能、成本与控制之间取舍。

Cohere发布North 2企业智能体平台，把可复用技能、共享知识库、跨会话记忆与逐智能体护栏放进同一套可私有部署的系统，让受监管行业不必在安全、智能、成本与控制之间取舍。

微软Decision-1上线AI Gateway，用带概率的选择、评分和是非题回答文本问题，只需一个网关密钥即可调用。

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