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noreply@aihot.virxact.com (Claude:Blog(网页))
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Warp 如何在 Claude 上构建自我改进的智能体

Warp 在 Claude 平台上构建了基于 Agent Skills 的自我改进循环,通过基础技能与改进技能两个文件型技能,将人类反馈转化为对智能体的持续优化。该模式已应用于其整个开源仓库,覆盖数百名贡献者与数千次代码审查。团队建议以原则而非规则编写技能,并强调低摩擦反馈与改进技能的可复用性。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmtacdvh50a4aroj2zlw9jnj9

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noreply@aihot.virxact.com (Google DeepMind:Blog(RSS))
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Gemini 3.5 Transcribe 发布:面向实时语音交互的高精度语音转文本模型

Google DeepMind 推出 Gemini 3.5 Transcribe 语音转文本模型,支持流式与非流式两种 API。据 Artificial Analysis 评测,其流式与非流式平均词错率分别为 4.0% 和 2.6%,支持超 85 种语言、自定义词汇及最多三人说话人识别。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmtacq8vz0aedroj24bcix9go

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noreply@aihot.virxact.com (X:通义千问 / Qwen (@Alibaba_Qwen))
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Qwen3.8-Flash 开源,Qwen4 架构预览

通义千问发布 Qwen3.8-Flash,一款多模态 MoE 模型,作为 Qwen4 架构的早期预览并开放权重。该模型总参数 125B,每 token 仅激活 6B,训练成本仅为 Qwen3.7-Plus 的 1/9,性能全面超越后者。生产版 API 定价 $0.16/1M 输入 tokens 和 $0.47/1M 输出 tokens,原生上下文 262K,可扩展至 1M。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmta9ciqt07c1roj219h5liie

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Qwen3.8-Flash 开源,Qwen4 架构预览

通义千问发布 Qwen3.8-Flash,一款多模态 MoE 模型,作为 Qwen4 架构的早期预览并开放权重。该模型总参数 125B,每 token 仅激活 6B,训练成本仅为 Qwen3.7-Plus 的 1/9,性能全面超越后者。生产版 API 定价 $0.16/1M 输入 tokens 和 $0.47/1M 输出 tokens,原生上下文 262K,可扩展至 1M。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmta9ciqt07c1roj219h5liie

noreply@aihot.virxact.com (公众号:智谱(GLM))
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GLM-5.3-Flash 开源:320B 总参数、AA 指数 57 分,定价为 Opus 4.8 的 1/40

智谱上线并开源 GLM-5.3-Flash(320B-A18B),这是 GLM-5 系列首个原生多模态模型,AA 综合智能指数 57 分,与 Claude Opus 4.8 持平。其定价为 GLM-5.3 的 1/10,限时折扣内为 Opus 4.8 的 1/40,并已接入 ZCode 等平台开放 API 调用。该模型采用稀疏注意力与线性注意力混合架构,推理服务已跑在国产芯片集群上。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmta7bh1k04u6roj2e4pt7bob

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GLM-5.3-Flash 开源:320B 总参数、AA 指数 57 分,定价为 Opus 4.8 的 1/40

智谱上线并开源 GLM-5.3-Flash(320B-A18B),这是 GLM-5 系列首个原生多模态模型,AA 综合智能指数 57 分,与 Claude Opus 4.8 持平。其定价为 GLM-5.3 的 1/10,限时折扣内为 Opus 4.8 的 1/40,并已接入 ZCode 等平台开放 API 调用。该模型采用稀疏注意力与线性注意力混合架构,推理服务已跑在国产芯片集群上。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmta7bh1k04u6roj2e4pt7bob

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