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Mirakl正在通过AI代理和ChatGPT企业版重塑商业。借助这些工具，Mirakl实现了文档处理速度更快、客户服务更加智能化，并朝着基于代理的商业方向迈进，这一方向将由Mirakl Nexus驱动。 🔗 来源：Inside Mirakl's agentic commerce vision (AI 严选)

Mistral AI，这家估值达138亿美元的法国公司，在其首个并购案中收购了Koyeb。Koyeb是一家总部位于巴黎的初创企业，专注于简化大规模AI应用部署及管理基础架构。 作为OpenAI的主要竞争对手，Mistral AI一直以来主要以其大型语言模型（LLMs）著称。此次交易表明公司正积极寻求成为全栈技术提供商的战略定位。此前在2025年6月，Mistral AI宣布推出Mistral Compute，这是一个提供人工智能云基础设施的产品。现在则希望Koyeb能够加速这一进程。 Koyeb于2020年由前法国云计算服务提供商Scaleway的三名员工创立，旨在帮助开发人员在无需担心服务器基础架构的情况下处理数据——这就是所谓的无服务器技术。随着AI需求日益增长，这种理念也得到了越来越多的关注，Koyeb最近还推出了沙盒环境，为部署AI代理提供隔离式测试空间。 在收购之前，Koyeb的平台已帮助用户从Mistral及其它供应商模型进行部署。据Mistral官方声明称，在此次交易后，Koyeb团队及其技术将协助Mistral直接在客户自己的硬件上（本地）部署其模型、优化G

近日，法国人工智能研究实验室Mistral AI和全球知名咨询公司Accenture宣布达成一项长期合作。根据协议内容，两家公司将共同开发基于Mistral人工智能模型的企业技术，并为客户提供服务。 尽管具体财务条款及合作期限未对外披露，但此次协议表明，Mistral AI正尝试通过与咨询公司的合作来推动其技术在企业中的应用。此前，包括OpenAI和Anthropic在内的多家人工智能公司也已宣布与Accenture建立合作关系。 近年来，随着越来越多的人工智能公司寻求在企业中找到实际应用价值，这种合作模式正在成为一种趋势。例如，上周一，OpenAI刚刚公布了与包括Accenture在内的四家大型咨询公司展开合作的“Frontier Alliance”计划，旨在将新推出的OpenAI Frontier AI代理治理平台推广给更多的企业客户。 Mistral AI此次与Accenture的合作将进一步证明，即使在竞争激烈的市场环境中，小型的人工智能初创企业仍然有机会吸引到大型企业的关注。对于整个行业而言，这也意味着未来或许会有更多人工智能企业尝试通过咨询公司来拓展其技术的应用范围和深度。

MIXI，日本數位娛樂和生活方式服務的領導者，現在正利用ChatGPT Enterprise重新定義溝通方式。通過引入這一先進的人工智能工具，MIXI旨在提高生產力、促進團隊內人工智能技術的普及應用，並創造一個安全的創新環境。 🔗 来源：Mixi reimagines communication with ChatGPT (AI 严选)

OpenAI 公布了一起涉及 Mixpanel 的安全事件详情，此次事件影响了有限的 API 分析数据。未泄露任何 API 内容、凭证或支付信息。了解发生了什么以及我们如何保护用户。 🔗 来源：Mixpanel security incident: what OpenAI users need to know (AI 严选)

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据TechCrunch报道，专注于AI推理基础设施的初创企业Modal Labs正在与风险投资公司商谈新一轮融资事宜，融资估值约为25亿美元。 如果此次交易达成，Modal Labs的融资额将超过其上一轮8700万美元B轮融资时宣布的11亿美元估值。General Catalyst有望领投本轮融资。 知情人士透露，Modal Labs的年化收入运行率（ARR）约为5000万美元。目前有关细节仍在商讨中。 Modal Labs联合创始人兼首席执行官Erik Bernhardsson否认公司正在进行融资活动，并表示近期与投资者的互动多为一般性讨论。 Modal Labs专注于优化推理过程，即运行训练好的AI模型以从用户请求中生成答案。提高推理效率可以降低计算成本并缩短用户提示和AI响应之间的延迟时间。 Modal Labs是少数几家吸引大量投资关注的推理领域公司之一。例如，其竞争对手Baseten上周宣布获得3亿美元融资，估值达到50亿美元；另一家推理云供应商Fireworks AI也在同月以40亿美元估值获得了2.5亿美元融资。此外，在今年1月份，开源推理项目vLLM的创始团队成立了V

AI chatbots and generated imagery have brought increased legal and reputational pressure on AI companies. To address these failures in safety guardrails, Moonbounce has introduced a novel approach to policy management. Policy as Code Moonbounce's 'policy as code' principle involves turning static policy documents into executable, updatable logic tightly coupled with enforcement mechanisms. How it Works This process allows Moonbounce's system to dynamically evaluate content at runtime, provide re

3月12日，国内领先的科技企业MOVA在一次重要的发布会上正式对外披露了其最新的芯片战略，并同步提出了一项名为“家庭AI系统”的新战略。此次发布会不仅展示了MOVA在技术创新方面的最新成就，还为未来的智能生活描绘出一幅更加清晰的图景。 根据36氪的报道，MOVA计划通过自研SoC（System on Chip）芯片来进一步将AI算法能力硬件化，这一举措旨在打造一个集主控、感知与决策于一体的综合性AI引擎。该技术不仅能够推动多设备间的协同运行，还将为各种智能应用场景提供更加坚实的技术支撑。 发布会上，MOVA还提出了“家庭AI系统”战略，并发布了5项行业级首创技术、32项体系级创新技术和31款新品。这些新技术和新产品代表了MOVA在人工智能领域的深厚积累与持续创新能力。 此次公布的芯片战略和“家庭AI系统”不仅是MOVA对未来科技发展趋势的精准把握，更是其构建未来智能生活蓝图的重要一步。通过不断的技术革新和产品迭代，MOVA有望引领智能家居行业迈入一个全新的发展阶段。未来的智能生活将更加便捷高效，为用户带来前所未有的体验。 🔗 来源：MOVA全面披露芯片战略，首次系统发布“家

2026年3月12日，中国上海——科氪 当人工智能加速从模型能力走向系统能力，家庭场景正成为AI规模化落地的关键单元。今日，全球超高端AI智慧生活引领者MOVA在中国家电及消费电子博览会（AWE 2026）开幕首日，首次系统披露自研芯片战略，并对外阐释其“家庭AI系统”技术架构及多项生态布局。 依托AWE 2026“一展双区”的创新布局，MOVA以“智见新宇宙，慧享新生活”为主题亮相上海新国际博览中心。本次发布中，MOVA带来5项行业级首创技术、32项体系级创新技术以及31款创新产品。 这不仅是一次产品的集中展示，更是MOVA以芯片与AI算法为底层能力构建智慧生活生态的具象呈现，标志着品牌正从单一产品竞争迈向系统能力构建的新阶段。 MOMENT 快速崛起之路，构筑不可复制的核心壁垒 MOVA成立于2024年，诞生于AI重构生活方式的时代浪潮中。创立之初，MOVA即将AI大模型、芯片和机器人等技术深度融入产品生态，以“手机+汽车+清洁生态”为入口，致力于打通用户生活的全场景，成为全球超高端智慧生活的引领者。 回顾2025年，是MOVA扎根蓄力、快速崛起的一年。这一年，MOVA实现年营收环

近年来，人工智能技术在各个领域的应用日益广泛。近日，一支由资深科技财经记者组成的团队成功开发出了一种名为MuseNet的深度神经网络模型，这一创新成果不仅能够自动生成4分钟长度的多乐器音乐作品，还能融合从乡村音乐到莫扎特再到披头士乐队的不同风格。 MuseNet的独特之处在于，并未对其进行直接编程以理解音乐知识。相反，它是通过学习上百万个MIDI文件中的旋律、节奏和风格模式来发现这些规律的。这种训练方式让MuseNet能够以一种类似于GPT-2的技术为基础进行运作。GPT-2是一种大规模训练模型，旨在预测序列中的下一个令牌，无论是音频还是文本。 MuseNet在音乐创作领域的应用前景广阔。它不仅可以帮助作曲家和音乐制作人提高工作效率，还能为普通人提供一个无需专业知识就能创作出高质量音乐作品的平台。此外，MuseNet还能够结合多种不同风格的音乐元素进行创作，这无疑将为未来的音乐创作带来无限可能。 这一技术的出现标志着人工智能在艺术领域的一个重要突破。在未来，我们或许会看到越来越多像MuseNet这样的AI工具被应用于各种创意产业中，改变传统创作方式的同时，也将开启一个全新的时代。

🔗 来源：Navigating health questions with ChatGPT (AI 严选)

近日，36氪报道了一则有关科技财经的重要新闻。据中信证券分析认为，在当前房地产行业的持续供给收缩中蕴藏着新的发展机遇。具体而言，一线城市二手房市场热销的现象表明存在真实需求，并且前期政策调控已经产生了积极效果。此外，中信证券还看好多层次REITs（不动产投资信托基金）市场的构建过程，以及商业不动产资产的重新估值机会。同时，他们预计住宅市场有望在2026年止跌回稳。 然而，近期发生的另一事件则引发人们对人工智能领域的担忧。据报道，AI大模型中存在“投毒”黑产，且有人利用39.9元的价格篡改AI生成的答案。这再次凸显出在推动技术创新的同时必须加强监管与安全防护的重要性。 与此同时，科技巨头Nebius宣布了其最新合作动态：与全球领先的图形处理器供应商英伟达共同开发机器人和物理人工智能云平台。这一合作旨在通过结合两者的先进技术，推动AI技术在实际应用场景中的创新和发展。通过优化计算资源的利用效率以及增强系统性能，该平台有望为各种行业提供更加智能化、自动化的解决方案。 值得一提的是，在技术进步带来的机遇面前，还存在着一些挑战和问题亟待解决。例如，开源社区中出现了“DeepSeek V4”

北京时间周四上午，Netflix宣布收购2022年由演员本·阿弗莱克创立的AI影视技术公司InterPositive。此次收购与Netflix在电影制作中应用生成式AI的战略一致：该公司已经在某些原创内容中使用了生成式AI进行特效，并向投资者保证，它“非常有希望有效地利用人工智能的技术进步”。阿弗莱克在一份声明中指出，他开始思考AI如何影响未来影视创作是在2022年。他想保护人类故事讲述的精髓——判断力，同时也希望能够防止创意意图被侵犯。 InterPositive公司没有试图创造AI演员或合成表演。相反，该公司开发了一个模型，帮助制作团队从自己制作的内容中进行后期编辑，比如解决连贯性问题或调整环境照明等。阿弗莱克表示：“经过大量研究和开发，我们创建了第一个能够理解视觉逻辑和编辑一致性，并在实际生产挑战下（例如缺少镜头、背景替换或不正确的光线）遵守电影规则的模型。”他还提到，“我们也内置了保护创意意图的功能，因此这些工具是为负责任地探索而设计的，在保证艺术家保留创作决策权的同时确保技术带来的好处直接回馈到他们想要讲述的故事中去。” 作为交易的一部分，阿弗莱克将加入Netflix

随着人工智能技术的不断进步，企业对于智能化解决方案的需求也在不断增加。Netomi作为一家专注于为企业提供智能代理服务的技术公司，在其最新的实践案例中，成功地将GPT-4.1和GPT-5.2模型应用于扩展企业级AI系统的场景。 Netomi通过结合并发处理、治理机制以及多步推理技术，确保了生产流程的可靠性和高效性。这一创新方法不仅提升了客户服务的质量与效率，也为其他希望引入或优化自身智能代理系统的公司提供了宝贵的经验。 具体来说，在实际应用过程中，Netomi巧妙地利用GPT-4.1和GPT-5.2模型的强大计算能力来处理并发请求。通过有效的任务调度和资源分配策略，系统能够同时应对大量用户的即时查询需求，保障了用户体验的一致性和及时性。 此外，治理机制对于确保AI代理系统的稳定运行同样重要。Netomi在此方面采取了一系列措施，包括但不限于数据安全保护、算法公平性评估以及响应用户反馈和调整模型参数等环节。这些举措共同构建了一个健康且可控的生态系统，使得企业能够更加自信地依赖AI技术来推动业务发展。 最后但同样重要的是，Netomi还特别强调了多步推理在复杂问题解决中的作

近期，一项名为“Neural MMO”的创新技术引起了科技和财经界的广泛关注。作为一种大规模多代理（multiagent）的游戏环境，它为强化学习算法提供了一个全新的实验平台。 Neural MMO的核心在于其能够支持大量、不断变化数量的智能体在同一持久且开放的任务环境中协同工作。这种设计能够促进更加丰富和复杂的交互场景，并通过引入多种不同的物种进一步增强游戏的探索性和竞争性。 首先，大量的智能体参与其中意味着可以进行更为多样化的实验。每个智能体都有独特的策略和行为模式，在这样的多智能体系统中，它们之间的互动将催生出丰富的生态网络，从而促进更广范围的知识发现和技术进步。 其次，通过引入不同的物种进一步增加了环境的复杂性。这不仅提升了游戏的真实感与趣味性，还促使研究人员探索如何在多元化的场景下设计更加智能和高效的算法。这些挑战对于推动人工智能技术的发展至关重要。 总之，Neural MMO以其独特的特性和潜在的应用前景，在科技和财经领域都有着广泛的影响。未来，它将为强化学习研究开辟新的道路，并可能催生出一系列创新应用。 🔗 来源：Neural MMO: A massive

Neuro通过使用ChatGPT Business，在全国范围内取得了显著的零售业绩，其员工人数不到七十人。从起草合同到挖掘客户数据中的洞察力，团队节省了时间、降低了成本，并将想法转化为实际的增长。 🔗 来源：Neuro drives national retail wins with ChatGPT Business (AI 严选)

随着企业越来越重视通过软件构建和监控人工智能（AI）代理以促进其采用，New Relic 也加入了这一竞争。这家数据可观测性公司周二推出了一个无需编码的 AI 代理平台，使企业能够搭建数据可观测性 AI 代理，监测公司的数据并在问题破坏产品之前及时发现错误与问题。 New Relic 的新首席产品官 Brian Emerson 表示，他们并非旨在成为公司管理所有 AI 代理的唯一平台。Emerson 指出：“我们不是在构建一个通用工具，而是在为可观测性领域中关心的结果进行构建。这也有助于我们与生态系统中的其他工具合作，但仍能保持问题解决方面的焦点。” New Relic 还宣布了针对 OpenTelemetry（OTel）的新工具。这些工具让企业能够在一个地方管理来自 OTel 的数据流和其他数据源。这旨在解决之前导致大规模企业在采用 OTel 框架方面出现碎片化问题的难题。 Emerson 强调：“只需将 OTel 数据发送给我们即可。我们发现，对于世界上的许多团队而言，在所有地方运行 OTel 收集器是一项负担。因此，拥有这种类似车队管理的 OTel 就显得非常重要。”

🔗 来源：New ways to learn math and science in ChatGPT (AI 严选)

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随着企业投资于利用人工智能（AI）代理来充分利用其数据，市场上对不仅能抓取网络信息以供这些AI代理使用、还能以现代数据分析工具更易于使用的格式返回结果的工具的需求日益增长。这正是网络搜索初创公司Nimble所承诺实现的目标。 Nimble最近完成了一笔4700万美元的B轮融资，由Norwest领投。该公司位于纽约的平台利用AI代理进行实时网络搜索、验证和验证结果，并将其结构化为易于查询的表格形式。这一步骤至关重要。大型语言模型（LLMs）及AI代理虽然擅长在网络上搜索、连接来自各种来源的结果以及分析这些信息，但它们通常以纯文本形式返回结果，在企业层面工作起来却具有挑战性。此外，还存在模型误解指令或使用不可靠来源的风险。 通过验证并将其结构化为表格，Nimble使公司能够像操作现有数据库一样利用网络数据。该公司还与Databricks和Snowflake等企业的数据仓库及数据湖进行了集成，这意味着其AI代理可以接入企业的数据宝库，用以构建上下文，并决定搜索结果的结构和呈现方式。 据Nimble首席执行官兼联合创始人Uri Knorovich表示，这些整合允许Nimble的软件记住约束条件

在科技与财经的交汇点，我们迎来了一次激动人心的技术革新。以阿里巴巴云Qwen为背景的创新工坊——NotebookLM，在其AI驱动的视频创作能力上推出了重大更新：Cinematic Video Overviews（电影级视频概述）。这一新功能不仅超越了传统的叙述式幻灯片展示，更打造了一系列独一无二、充满沉浸感的视频内容。 Cinematic Video Overviews运用了我们先进的AI模型组合——包括Gemini 3、Nano Banana Pro和Veo 3。通过这些模型的协同工作，Cinematic Video Overviews能够自动生成流畅的动画效果以及丰富的详细视觉元素，帮助用户更深入地理解和互动于他们所关心的主题。 更重要的是，Gemini在此过程中扮演了创意导演的角色，它将做出数百项结构和风格上的决策，以最恰当地呈现您的来源信息。无论是选择最佳叙述方式、确定视觉风格还是格式设定，甚至是自我优化确保一致性，Gemini都在幕后为Cinematic Video Overviews提供了强大的支持。 当前，Cinematic Video Overviews已

了解Notion是如何借助GPT-5重新构建其人工智能架构，以创造能够在各种工作流中进行推理、行动和适应的自主代理。探索这一转变如何在Notion 3.0中实现了更智能、更快捷且更具灵活性的工作效率。 🔗 来源：Notion’s rebuild for agentic AI: How GPT‑5 helped unlock autonomous workflows (AI 严选)

Nous Research是一家由加密货币风险投资公司Paradigm支持的开放源代码人工智能初创企业，在上周发布了一种新的竞争性编程模型——NousCoder-14B。这种模型据说能在四天内，利用Nvidia最新B200图形处理器训练48个进行匹配或超越多个大型专有系统。该模型在LiveCodeBench v6上的准确率达到67.87%，比其基础模型Alibaba的Qwen3-14B提高了7.08个百分点。 与此同时，竞争对手Anthropic开发的Claude Code编程工具自年初以来一直主导着社交媒体讨论。开发者们在X平台上发布各种令人惊叹的故事，展示其能力。而Nous Research则强调开源替代品可以弥补差距，并认为透明度与强大功能同样重要。值得一提的是，NousCoder-14B的发布特别开放——它不仅公开了模型参数，还发布了完整的强化学习环境、基准测试套件和训练框架。 研究人员Joe Li在开发过程中将模型的进步轨迹与其自己参加Codeforces的经验进行了对比，发现尽管他在两年内大约解决了1000个问题，但模型仅用四天就完成了类似的学习曲线。这说明人类学习