OpenAI 挑戰 AI 評測基準 SWE-Bench Pro：約 30% 存在評測缺陷

字節跳動正在訓練一個參數量高達10萬億的AI模型，規模可能超越Anthropic的Mythos 5。創辦人張一鳴在內部會議中強調編程的關鍵地位，並反對模型蒸餾，認為這只能複製而非超越對手。字節跳動在AI領域持續加大投入，同時在產品端與訓練端採取雙線進攻策略。

因AI需求導致算力緊缺，亞馬遜AWS要求工程師關閉閒置的EC2實例，以減少資源浪費。數據顯示約65%的EC2實例在30天內平均CPU利用率低於20%，AWS因此升級計算優化器自動標記低使用率虛擬機。此外，AWS過去一年新增3.8吉瓦電力容量，仍難以應對GPU雲端實例的龐大需求。

在本教學中，我們將使用 NVIDIA NeMo Retriever 建立一個先進的多模態檢索增強生成管線。首先設定 Python 3.12 環境、安裝必要套件，並在無需 GPU 或外部 API 金鑰的情況下進行離線 PDF 文字提取。接著，我們透過託管的 NVIDIA NIM 端點來偵測頁面元素、提取表格、圖表與資訊圖形、產生稠密向量嵌入，並將處理後的內容儲存至 LanceDB。最後，我們實作了稠密檢索、視覺語言重新排序、後設資料過濾搜尋、附行內引用的基於事實回應生成，以及輕量級的 recall-at-k 評估，以驗證跨多模態文件內容的檢索品質。

NVIDIA 實驗室開源了 NOOA（NVIDIA 物件導向代理），這是一個與模型無關的 Python 框架，用於建構 AI 代理。傳統的代理開發分散在提示模板、工具架構、回呼程式碼和工作流程圖中，而 NOOA 將所有這些整合到一個 Python 類別中：方法代表模型可採取的動作，欄位代表代理狀態，文件字串作為提示，型別註解則是執行時期強制執行的合約。主體為「...」的方法由 LLM 驅動的迴圈在執行時期完成，而具有正常主體的方法則保持確定性的 Python 程式碼。開發者與模型因此共享同一介面，使代理行為能像一般軟體一樣進行測試、追蹤、重構和版本控制。NVIDIA 報告在 SWE-bench Verified 上達到 82.2%，在 CyberGym L1 上達到 86.8%，平均 RHAE 為 85.1%。

六大科技巨頭（AWS、Anysphere、GitHub、微軟、OpenAI、Vercel）聯合發布AI智能體插件統一開放規範Agent Plugins 1.0.0，旨在統一插件打包格式，減少開發者重複勞動。該規範的結構與Anthropic的Claude Code插件系統高度相似，但Anthropic並未參與制定，而是繼續經營自己的封閉生態。

DeepSeek重啟第二輪融資，以5000億元人民幣估值尋求籌集80億美元，但網傳一份由小型醫藥私募發起的專項基金募資材料引發網友質疑，後經DeepSeek員工證實部分數據屬實。該公司近期宣布API大幅漲價，可能打破其以低價換規模的估值邏輯，面臨客戶流失風險。市場關注其能否從「價格屠夫」轉型為價值提供商，以及三年內市值能否對齊騰訊等巨頭。