Gemini 3.8 Live 发布,支持实时数字人化身功能
根据最新消息,Gemini 3.8 Live 正式推出,并引入了实时化身(Live Avatar)交互功能。该功能预计将为多模态实时交互带来具有视觉形象的数字人体验。由于当前输入素材仅包含标题,缺乏具体的技术规格、功能演示及发布细节等详细正文内容,具体能力表现与上线范围仍需等待官方进一步披露。
根据最新消息,Gemini 3.8 Live 正式推出,并引入了实时化身(Live Avatar)交互功能。该功能预计将为多模态实时交互带来具有视觉形象的数字人体验。由于当前输入素材仅包含标题,缺乏具体的技术规格、功能演示及发布细节等详细正文内容,具体能力表现与上线范围仍需等待官方进一步披露。
autofinetune 项目推出了一套全自动大模型后训练研究闭环,涵盖监督微调(SFT)和基于 GRPO 的强化学习。开发者只需在单个 Markdown 文档中设定边界条件与评估指标,AI Agent 便能自主修改训练脚本、发起实验,并将验证有效的超参数优化自动提交至 Git。该项目基于 Google 的 Tunix、Gemma 和 Cloud TPU 技术栈构建,消除了繁琐的人工微调过程,已在函数调用与数学推理任务中验证了无人工干预的性能提升。
该素材指向加州大学伯克利分校研究人员发布的学术论文《AI预言机时代的数学》(Mathematics in the Age of AI Oracles)。由于原始素材仅包含PDF下载链接,未提供论文的具体正文与核心结论,详细信息仍需查阅原文。从标题推断,该文主要探讨具备强大求解或预测能力的AI系统(AI Oracles)对传统数学研究范式、理论证明及数学学科未来发展所带来的潜在影响。
据 The Decoder 报道,Anthropic 的 Claude 在 DNA 数据库中发现了此前未知的酶系统,并自主完成大部分分析。报道同时指出,一些 CRISPR 研究人员认为这更接近常规的基因组挖掘,对其科学突破程度有不同看法。
据 The Decoder 对研究结果的梳理,Epoch AI 估算达到固定基准性能所需的成本每年下降约 13 倍;MIT 在剔除硬件提升和竞争因素后,估计算法进步约为每年 3 倍。这并不意味着最强模型的单次任务更便宜,实际选型仍需考虑质量、速度和错误率。
据 The Decoder 报道,DeepMind 负责人 Koray Kavukcuoglu 希望在年底前更早推出 Gemini 4。报道表示,该模型已进入后训练阶段,并在内部编码工具 Antigravity 中使用;他强调可信智能体的重要性。产品时间表仍以官方后续公告为准。
最近几个月,后训练成了 AI 行业最集中的议题。
近期 2026 外滩大会上,北大助理教授杨灵关于「长程任务学习」的分享引发行业关注 —— 当 AI 从单次问答走向长周期复杂任务,模型如何从持续交互中积累进化。而在这份分享的合作研究标识中,Muchen AI 的名字赫然在列。
AI 正从看懂画面,走向理解空间、预测变化、执行动作。
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