全部AI动态

聊天机器人能解开政府迷宫吗?白宫即将揭晓答案

America.gov 旨在简化穿行政府官僚体系流程的难题,但大型语言模型并不完美,仍然容易出现幻觉,这可能引发新的问题。

Amazon Quick 提示词工程基础

Amazon Quick 中的提示词工程决定了其 AI 驱动功能对您请求的响应准确程度。本系列共两篇，第 1 部分介绍了在 Amazon Quick 中获得一致、高质量结果的基础原则和可复用框架（具体性、上下文设定、少样本示例以及 CRISPE 框架）。

Quick 组件的提示词工程：模式与陷阱

我们的 Amazon Quick 提示词工程系列的第 2 部分将逐个组件进行讲解。了解能让 Amazon Quick Research、Quick Flows、Quick Sight、聊天代理和操作集成获得最佳效果的提示词模式，以及需要避免的常见陷阱。

使用 Amazon Quick 和 Amazon Bedrock AgentCore 构建AI驱动的合同智能平台

从数百份供应商合同中手动提取数据无法规模化，而RAG聊天工具在全组合范围内的问题上表现不佳。本文分享了一个AWS上的合同智能平台，该平台使用AI代理提取并验证合同字段，然后通过 Amazon Quick 分析来回答汇总性和单合同问题。

韩国AI实验室Upstage发布Solar Mini 4

劫持 Copilot Cowork 的 AI 网关以绕过沙箱并外泄文件

Copilot Cowork 的 AI 基础设施中的一个漏洞使恶意 Skills 能够绕过代理的沙箱，生成不受管制的 Anthropic 代理并外泄文件。

Gemini 4 Argon：Google 重回实现智能水平前三的实验室之列

AI智能体针对美国和加拿大政府网站

我们发现了一系列额外的类似事件，其中恶意AI智能体似乎使用了激进的技术来访问政府网站上的公开数据。

Chris Painter向美国参议院就AI智能体事件所作的证词

METR总裁Chris Painter向美国参议院提交的书面证词，内容涉及OpenAI / Hugging Face事件、AI智能体风险的全行业模式，以及如何更好地预判未来的AI智能体事件。

Condé Nast 如何使用 Amazon Bedrock 构建多模态视频发现系统

Condé Nast 的编辑团队以往仅凭标题和描述在一个超过140,000个视频的资料库中搜索，每个任务平均耗时250分钟。在与 AWS 生成式 AI 创新中心合作后，他们基于 Amazon Bedrock 和 Amazon OpenSearch Service 构建了一套多模态视频发现解决方案，将发现时间缩短至2分钟以内。

NVIDIA Kumo Tabular为表格预测树立了全新的精度-效率标杆

推出 Quine：一款专为生物学的复杂性而设计的 AI 研究系统

生物学并非孤立运作，其AI表示也不应如此。Quine是一项早期研究工作，旨在创建生物学的多模态世界模型。通过连接跨生物尺度和模态的洞见，Quine帮助科学家以计算方式搜索一个远超直觉所能及的空间，并在假设进入实验室之前对其进行优先级排序。实验结果提供重要反馈，帮助研究者明确未来的研究方向。本文《Introducing Quine: An AI research system designed for the complexity of biology》发表于Microsoft Research。

把来源搞对，而不仅是事实：面向 MCP 智能体的来源感知验证

隆重推出 GPT-6.1 Sol

认识 GPT-6.1 Sol：接近 Astra 级别的智能，适用于编程、计算机操作和专业工作，而价格仅为 Astra 标准 API 输入和输出 token 价格的五分之一。

推出 Dots

OpenAI 的 Dots 是主动性助手，可以在复杂项目和日常任务中持续工作。了解 Dots 如何在工作推进的同时帮助您保持掌控。

Grok 4.7 现已在 Amazon Bedrock 上可用

xAI 的 Grok 4.7 现已在 Amazon Bedrock 上推出：这是一款面向编程、长时运行智能体和知识工作的前沿模型。它提供 500K token 的上下文窗口和四个可配置的推理努力级别，可通过 Responses、Chat Completions 和 Converse API 访问。