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AI 资讯
Mistral 发布了 Timestral，一个参数规模从 5M 到 209M 的时间序列基础模型系列。209M 模型在零样本模型中领先于 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench，并可在 CPU 上运行。文章《Mistral AI 发布 Timestral：一个性能超越谷歌 TimesFM-3 的 209M 预测模型系列》首次出现在 MarkTechPost 上。
阅读全文文件还称，获得迪士尼工作邀请的Character.AI员工中，“绝大多数”接受了邀请。不过，这只是一份假马竞标，因此其他公司可能会提出更高的报价。
阅读全文Carolyn Marvin因挡住一辆Uber送货机器人的去路并拒绝让开而被逮捕，并被控扰乱治安。Marvin告诉费城ABC13：“我知道它们正在夺走人类送货员的工作，所以，每当我看到它们时，我都会站在前面进行抗议[…]
阅读全文一个读取网络的AI代理需要支付两种成本。第一种是检索费用：搜索或抓取API按每次请求计费。第二种是模型处理：从检索页面传入AI模型的内容会消耗token，而推理和生成的响应还会增加进一步的成本。TinyFish，一个网络基础设施[…] 文章《TinyFish Makes Search Free: What It Really Costs an AI Agent to Read the Web》首次出现在MarkTechPost上。
阅读全文Google Research 发布了 Harness2，这是一个 Apache-2.0 框架，可在测试时重写智能体的 harness。一次优化步骤就让 GLM-5 在 WorkBuddy-Bench 上提升了 11.5 分，且无需更新权重。文章 Google Open-Sources Harness2, a Recursive Agent Harnessing Framework 首次出现在 MarkTechPost 上。
阅读全文在本教程中，我们实现Structured Data Models，这是NVIDIA的新库，它将多个用于表格的预训练基础模型置于一个PyTorch接口之后，并用它在不训练的情况下进行预测。该库封装了用于单表的TabICLv2和KumoTabular，以及用于整个关系数据库的KumoRelational，它们每一个都通过上下文学习来给出答案：我们[…] 文章《How to Make Zero-Training Tabular Predictions with NVIDIA Structured Data Models》首次出现在MarkTechPo...
阅读全文Voxel51 3.0 将多模态传感器数据的搜索、整理、标注和评估整合到一个平台中，面向物理 AI 团队。它新增了 Voxel51 Agent，配备 45+ MCP 工具、数据集版本管理以及免费的自助服务层级。文章 Meet Voxel51 3.0: A Unified Multimodal Data Platform for Physical AI 首次发布于 MarkTechPost 。
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