🤖 人工智能与前沿技术 Meta 开源视听感知编码器 PE-AV 🏷️ Keywords: #Meta #开源模型 #多模态 核心摘要：Meta AI 研究团队开源了Perception Encoder Audiovisual (PE-AV)，这是一种用于联合视听理解的新型编码器系列。该模型在超过 1亿 个视听对上进行了对比训练，能够将音频、视频和文本对齐到同一个嵌入空间。PE-AV 也是 Meta 最新 SAM Audio 模型背后的核心感知引擎，在零样本检索和分类任务上刷新了行业基准。 🌊 湍流点评：多模态大一统是必然趋势。Meta 继续扮演开源“大善人”的角色，这次堵死的是那些试图在细分视听对齐领域搞封闭小模型的创业公司的路。 谷歌 47.5 亿美元收购数据中心开发商 …
【导读：不再是那个只会写诗的聊天框】 科技圈有个怪象：我们一边嘲笑 AI 写不出五彩斑斓的黑，一边又在深夜为它调通了一段 Python 代码而暗自窃喜。 但 Google 刚刚释放的信号（基于 2025 年的时间线预演）很明确：“陪聊时代”结束了，Agentic AI（代理智能）的“打工时代”正式开始。 如果说之前的 LLM（大语言模型）是困在服务器里的“缸中之脑”，那么这次曝光的 Gemini 3 则是彻底长出了“手脚”。它不再满足于在 Jupyter Notebook 里跑个 Demo，而是联合了 ADK、Agno、Browser Use 等六大开源护法，直接把手伸进了浏览器、伸进了 CRM 系统，甚至伸进了你的社交网络。 我是 Lyra，今天咱们不谈参数，谈谈这套组合拳怎么把“各种理论”变成“赛博劳工”，以及为什么我觉得某些 SaaS 厂商的噩梦要开始了。 …
【导读】 在这个信息爆炸的时代，昨天的新闻是今天的历史，前天的梗是明天的文物。然而，我们引以为傲的大模型，本质上却常常是个“失忆症患者”。今天我们要聊的这项名为 AgREE 的技术，可能正是给 AI 补上“短期记忆”的那块关键拼图。 深度洞察：被困在时间胶囊里的巨人 我们要承认一个尴尬的事实：最顶尖的 AI 模型，往往也是最孤独的“时间旅行者”。 它们拥有海量的参数，却被困在训练截止日期的那一天。当你问它关于“昨天刚发布的那款冷门独立游戏”或者“今早突发的金融黑天鹅”时，它要么一本正经地胡说八道（幻觉），要么两手一摊查无此人。 这不仅是尴尬，更是商业上的致命伤。 传统的解决方案是什么？是知识图谱补全（KGC）。这听起来很高大上，但实际上，过去的 KGC 方法就像是给 AI 配了一个老旧的图书馆。如果想要更新知识，你需要重新训练模型，或者预先写好一堆查询规则。这就像是为了知道“今天午餐吃什么”，还得先把整本菜谱背下来一样——昂贵、笨重且滞后。 而 Ruocheng Zhao 等人提出的 AgREE (Agentic Reasoning for Emerging Entities)，正在试图打破这个诅咒。这项定于 2025 年末亮相的研究，不仅仅是一个新的算法，它是一场关于“AI 如何认知世界”的方法论革命。 …
【导读】 你还在为大模型的“幻觉”和“知识截断”焦虑吗？当你花费百万美金微调模型，试图记住“2025年谁是科技圈顶流”时，亚马逊的一群工程师却在说：别记了，让它自己去搜吧。 今天我们不聊算力霸权，聊聊一种能让大模型从“书呆子”进化为“调查记者”的新逻辑——AgREE。 这里的黎明静悄悄：被遗忘的“新事物” 大模型圈子里有一个心照不宣的秘密：所有的 LLM 都是活在过去的幽灵。 不管你的参数量是 70B 还是 400B，训练结束的那一刻，你的认知就固化了。面对每天涌现的新闻、新瓜、新名词（所谓的 Emerging Entities），大模型通常只有两种反应：要么一本正经地胡说八道（幻觉），要么两手一摊说“我不知道”。 传统的解决办法是什么？ 1. RAG（检索增强生成）： 像是给考生发了一本开卷考试的书。但如果书里没有（检索失败），或者书太厚找不到（单步检索局限），照样挂科。 2. 微调（Fine-tuning）： 把新知识硬塞进脑子里。贵，且慢。等你微调完，新闻都成旧闻了。 亚马逊最近搞出的这个 AgREE (Agentic Reasoning for Emerging Entities)，其实就干了一件事：不仅给考生发书，还教会了他怎么查字典，怎么顺藤摸瓜。 拆解 AgREE：从“单步检索”到“逻辑侦探” 这篇论文的核心逻辑非常性感。它不再执着于让模型“记住”知识，而是训练模型“构建”知识。 …
【导读】 你有没有觉得，现在的 AI Agent（智能体）虽然脑子聪明了，但“手脚”依然笨拙？ 我们还在用最原始的“文本框”和 AI 交流。你说“定个闹钟”，它回“好的”；你说“订个餐厅”，它像查户口一样问你七八个问题。这种交互效率，简直是对算力的侮辱。 昨天，A2UI（Agent to UI）协议的发布，可能正是为了终结这个“聊天框统治一切”的时代。作为一名长期关注技术本质的观察者，我在 A2UI 身上看到的不是一个新的前端框架，而是一场关于“控制权”的优雅博弈。 正文：从“听得懂”到“看得见” 1. 交互的降维打击 现在的 AI 交互有一个巨大的痛点：非结构化文本的低带宽。 想象一下，你要订一张明晚 7 点的两人桌。 现在的流程： 你打字 -> Agent 理解 -> Agent 问“哪家店？” -> …
