Legora 如何用 OpenAI 模型打造法律工作的智能体操作系统
Legora 正在构建面向法律工作的智能体操作系统,借助 OpenAI 模型、ChatGPT 和 Codex 加速法律工作流并扩展合同分析能力。其目标是让律师从重复性事务中脱身,专注于更高价值的工作。
Legora 正在构建面向法律工作的智能体操作系统,借助 OpenAI 模型、ChatGPT 和 Codex 加速法律工作流并扩展合同分析能力。其目标是让律师从重复性事务中脱身,专注于更高价值的工作。
Exowatt 借助 Amazon SageMaker AI 无服务器模型定制,为边缘告警分诊和云端能源市场分析分别微调 Qwen3-1.7B 与 Qwen3-14B,精度超过前沿模型,成本最多低 49 倍。该流程把原始运营数据转成经认证的训练集、微调模型和可评估部署产物,原本数月的周期缩短到数天。
Google DeepMind 发布世界模型 Genie 4,可实时生成带原生音频的交互式模拟世界,并以自然语言实时修改天气、镜头和场景元素。Genie 4 首次在该系列中直接生成环境音与可随输入变化的人物对话,并由 Gemini 3.8 Flash 作为引导智能体拆解多步任务、检查每帧进度。
推荐理由:官方披露了原生音频、实时语言操控与 Gemini 引导的多步推理三项能力,可据此判断世界模型的交互边界。
OpenAI 与 Oracle 扩大合作,把 Oracle 的业务应用和 AI 智能体接入 ChatGPT,同时为 Oracle 的新产品提供支持。双方此前已有合作基础,此次将合作范围延伸至 ChatGPT 内的企业应用与智能体场景。
AWS 发布教程,用 AWS CDK 在 Amazon Bedrock 托管知识库(Type: MANAGED)和 AgentCore 上部署企业级智能体检索系统,一条 cdk deploy --all 命令拉起四个栈。
GitHub 博客采访了 Vlad Mihalcea、Patrick Baumgartner 和 Frank Delporte 三位 Java Champion,分享在生产与开源项目中使用 GitHub Copilot 的实践。
微软研究院提出 StudentSim,从公开的去标识化学习记录训练个性化学生模拟器,用于在真实学习者测试前评估和改进 AI 辅导系统。研究同时发布覆盖国际象棋、第二语言英语写作和数学的评测基准 StudentSimEval,从行为保真度和对指导的响应度两个维度评估模拟器。
Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架,将 LLM 的递归摘要以自然语言"信念状态"形式隔离并监督其信息内容。在 CollabBench 协作编程任务上,基于重建的信念评分将 ABBEL 与全上下文模型的性能差距缩小约 50%,训练步数从 100 降至 50,峰值上下文 token 数也明显低于全上下文设置。
UC Berkeley 团队提出,推理成本已从 2023 年初 GPT-4 级约 $30/百万 token 降至如今不足 $1,部分厂商低于 $0.10,基准测试中推理价格年降幅在 9x 到 900x 之间、中位数约 50x。作者据此提出三类数据系统挑战:为智能体设计的数据系统、支撑智能体群体运行的数据系统,以及由智能体自行合成并需可验证的数据系统。