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ChatGPT为Chrome用户带来多项功能升级
ChatGPT今日为Chrome用户推出多项重大更新,引入“电脑操作”能力。核心功能包括:
—— ChatGPT on X
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ChatGPT今日为Chrome用户推出多项重大更新,引入“电脑操作”能力。核心功能包括:
ChatGPT 现在可以使用你在 Chrome 中的标签页,使回答更有用并为你完成任务。
如果你在“聊天”(Chat)模式下,它可以浏览你打开的标签页并收集信息。
如果你在“工作”(Work)模式下,ChatGPT 可以控制你的 Chrome 标签页来执行操作,例如发送消息、填写表单或下载文件。它甚至可以帮你整理并对那一堆打开的标签页进行分组。
—— ChatGPT on X
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↩️ OpenAI 推出 GPT-Live-1.1,语音新增六种语言
OpenAI 推出 GPT-Live-1.1,语音新增六种语言
OpenAI 今天起向所有用户推出语音模型 GPT-Live-1.1,为 ChatGPT、Codex 和点点的语音功能带来更新。
新版本新增法语、德语、印地语、墨西哥西班牙语、韩语和日语六种语言的声音,并改进口音表现、减少「checking...」等待;API 支持即将上线。
OpenAI(@OpenAI)
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在花🎗️科技圈:
🤖 GPT‑Live‑1 登陆 OpenAI API OpenAI 于 2026 年 9 月 10 日将 GPT‑Live‑1 上线 API。该模型可同时听说,支持自然打断、背景噪声处理、长对话和电话语音代理,并可将复杂推理与工具调用交给后端模型。 OpenAI 称,GPT‑Live‑1 在 Full Duplex Bench 上较 GPT‑Realtime‑2.1 提升 30 个百分点;API 语音前端价格为每分钟 0.05 美元。 OpenAI 🌸 在花频道 · 茶馆水群 · 投稿通道
OpenAI 推出 GPT-Live-1.1,语音新增六种语言
OpenAI 今天起向所有用户推出语音模型 GPT-Live-1.1,为 ChatGPT、Codex 和点点的语音功能带来更新。
新版本新增法语、德语、印地语、墨西哥西班牙语、韩语和日语六种语言的声音,并改进口音表现、减少「checking...」等待;API 支持即将上线。
OpenAI(@OpenAI)
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↩️ #Update #Antigravity
#Update #Antigravity
Pro 用户也可在 Antigravity 中使用 Gemini 4 Argon。
via AI Copilot - Telegram Channel
AI Copilot:
#Update #Gemini #Antigravity Gemini 4 Argon 现已在 Gemini App 中对 Pro 和 Ultra 用户可用。 Ultra 用户在 Antigravity 也可使用该模型。
#Update #Antigravity
Pro 用户也可在 Antigravity 中使用 Gemini 4 Argon。
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Anthropic估值预期据称缩水 高增长故事讲不下去了?
据四位知情人士对媒体爆料,随着AI行业算力扩张的资金成本持续飙升,在看到最新财务数据之后,Anthropic部分现有股东以及有意参与其IPO的潜在投资方,正在重新评估这家AI独角兽的价值,下调对其上市估值预期。知情人士表示,在本周三于旧金山举办的投资者交流会上,不少参会投资者讨论的公司估值大约落在1.5万亿美元区间。这一数字,较此前市场预期的11月IPO约2万亿美元估值,出现明显缩水。
在这场投资者会议上,Anthropic向潜在IPO投资者们披露了最新一季经营成绩单:公司第三季度营收环比大涨45%,达到168亿美元,并且在调整后口径下实现盈利。
—— 财联社
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据四位知情人士对媒体爆料,随着AI行业算力扩张的资金成本持续飙升,在看到最新财务数据之后,Anthropic部分现有股东以及有意参与其IPO的潜在投资方,正在重新评估这家AI独角兽的价值,下调对其上市估值预期。知情人士表示,在本周三于旧金山举办的投资者交流会上,不少参会投资者讨论的公司估值大约落在1.5万亿美元区间。这一数字,较此前市场预期的11月IPO约2万亿美元估值,出现明显缩水。
在这场投资者会议上,Anthropic向潜在IPO投资者们披露了最新一季经营成绩单:公司第三季度营收环比大涨45%,达到168亿美元,并且在调整后口径下实现盈利。
—— 财联社
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微软完成 MAI-Base-2 预训练:2.8T 参数碾压开源对手,算力效率超 DeepSeek 数倍
微软当地时间昨日宣布,新一代 SOTA 基础模型 MAI-Base-2 已完成预训练,官方称其性能强于所有参测的开源权重模型。
这组数字相当硬核:MAI-Base-2 总参数规模 2.8T,活跃参数 80B,在 6000 块英伟达 GB200 GPU 上耗时 38 天训成。整段训练里,模型平均浮点算力利用率 21%、有效吞吐量 89%——在超大集群上能稳住这个效率,本身就是工程实力的注脚。
算力效率甩开 DeepSeek 4 到 12 倍
更值得玩味的是效率对比。微软放话,MAI-Base-2 的预训练算力效率达到 DeepSeek-V4-Pro-Base 的 4 至 12 倍。在"烧钱建基建"成行业上半场的当下,能把单位算力的产出拉开数量级差距,比单纯堆参数更具战略意义。
微软把这次成功归因于三件事:科学化的规模化、模型与基础设施的协同设计,以及数据规模化。换言之,不是一味加卡,而是让算法、硬件与数据配方同步打磨。在收尾 MAI-Base-2 的同时,这家巨头已悄然启动 MAI-Base-3 的筹备工作——基础模型的军备竞赛,微软显然不想掉队,反而加速冲到了前排。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
微软当地时间昨日宣布,新一代 SOTA 基础模型 MAI-Base-2 已完成预训练,官方称其性能强于所有参测的开源权重模型。
这组数字相当硬核:MAI-Base-2 总参数规模 2.8T,活跃参数 80B,在 6000 块英伟达 GB200 GPU 上耗时 38 天训成。整段训练里,模型平均浮点算力利用率 21%、有效吞吐量 89%——在超大集群上能稳住这个效率,本身就是工程实力的注脚。
算力效率甩开 DeepSeek 4 到 12 倍
更值得玩味的是效率对比。微软放话,MAI-Base-2 的预训练算力效率达到 DeepSeek-V4-Pro-Base 的 4 至 12 倍。在"烧钱建基建"成行业上半场的当下,能把单位算力的产出拉开数量级差距,比单纯堆参数更具战略意义。
微软把这次成功归因于三件事:科学化的规模化、模型与基础设施的协同设计,以及数据规模化。换言之,不是一味加卡,而是让算法、硬件与数据配方同步打磨。在收尾 MAI-Base-2 的同时,这家巨头已悄然启动 MAI-Base-3 的筹备工作——基础模型的军备竞赛,微软显然不想掉队,反而加速冲到了前排。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)