AI快訊

Hassan 訓練 Tev1 0.8B，一個類似 Jev 的小型分類器

該模型完全在他的 Mac 上透過 Ollama 運行；據他所述，端到端分類任務約需 50 毫秒。權重和基準測試尚未公開，Hassan 表示兩者很快就會發布。

Adithya S K 發布 SmolDataEnvs，收錄逾 5,000 項可驗證的強化學習任務

SmolDataEnvs 是一套開源任務集，收錄逾 5,000 項可驗證的強化學習環境任務，用於在程式與數據科學領域對小型模型進行爬山式優化。今次發布包括環境、評估與訓練內容。

Cline 免費提供 Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash 在 Cline 可免費使用。Cline 表示，該模型在 Artificial Analysis Intelligence Index 得分 41，運行速度為每秒 291 個 token，上下文視窗為 100 萬個 token。

Meta AI 為行動代理配上專用記憶代理

DeepLearning.AI 報道，Meta AI 使用專用記憶代理記錄工具與過往錯誤，並插入簡短提示，使 Claude Sonnet 4.5 的基準測試成績由 37.6% 升至 45.9%。

每位 Muse 用戶均可獲贈免費雲端 Secure VM

David Singleton 表示，每位 Muse 用戶現已獲贈一部免費雲端電腦，即 Muse Secure VM：這是與用戶的 Muse 代理共享的獨立 Ubuntu 環境，敏感操作及已儲存的密鑰則置於其外。

Portable Computer 現已在 Perplexity 的 Windows 應用程式向 Pro 與 Max 訂閱用戶開放

Perplexity 的 Portable Computer 在其 Windows 應用程式內運行，並向所有 Consumer 與 Enterprise 的 Pro 及 Max 訂閱用戶開放。

Perplexity Portable Computer 可配合 Slack、Gmail、Google Drive 及本機檔案使用

Perplexity 表示，Portable Computer 可跨已連接的應用程式運作，包括 Slack、Gmail 和 Google Drive，亦可處理裝置上的檔案。完全在本機執行的任務會把檔案、資料和答案留在裝置上，而且不會使用 Computer 額度。

Portable Computer for Windows 現已可於 AMD Ryzen AI Max 系列處理器上使用

Perplexity 的 Portable Computer for Windows 現可在 AMD Ryzen AI Max 系列處理器上運行，其本地 AI 代理可使用已連接的應用程式和本機檔案，並能完全在裝置上執行排程工作。

OpenRouter 的 tool search 讓大型函數庫不進入提示詞

標記為 defer_loading 的函數會在模型需要時才被搜尋，而不是每一輪都傳送全部定義。OpenRouter 表示 tool search 不另收費。

OpenRouter 市集納入 Advisor、Subagent、Web fetch 及其他伺服器端工具

OpenRouter 的 Server Tools Marketplace 亦包括 Advisor、Subagent、Web fetch、Image generation、Apply patch 及 Datetime。大部分於請求期間在伺服器端運行，不使用客戶端工具迴圈。

OpenRouter 推出 Server Tools Marketplace

OpenRouter 推出 Server Tools Marketplace，提供為智能體建立依據的工具，包括網絡搜尋 API、Shell 和工具搜尋。

LangChain 推出 Managed Deep Agents 0.8

Managed Deep Agents 0.8 新增用戶自有憑證與記憶、供內部工具使用的 HTTP 通道、原生 slackhq 檔案傳輸，以及透過 p0 的內建網頁搜尋。

elvis 表示，Agora-2 可讓最多 20 名人類與智能體共用同一個即時模擬世界

elvis 表示，世界模型 Agora-2 現可讓最多 20 名人類與智能體同時置身同一個模擬世界。elvis 形容，它可用來一同訓練機械人、自動駕駛汽車與網絡防禦智能體，並在投入現實應用前研究智能體串謀。

Jürgen Schmidhuber 出任 Sakana AI 首席科學顧問

Sakana AI 表示，Schmidhuber 將協助指導新成立的 RSI Lab。該實驗室的目標是啟動一個旨在提升機器智能的科學發現複利循環。公司正在東京為實驗室召集專家。

JEV 級聯以約 57% 費用保留 GPT-6 準確率的 99%

一篇 Jev-as-a-Judge 論文報告，接納 TypeSafe AI 有信心的 JEV 判定，並把其餘個案升級至 GPT-6 Astra，在 510 組留出偏好配對上保留了 GPT-6 準確率的 99%，費用約為 GPT-6 的 57%。作者表示，升級閾值並非對每個後備模型都能轉移，應按自身數據設定。