ElevenLabs 在 ElevenCreative Flows 中推出 Flows Agent 对话式创作助手
ElevenLabs 在 ElevenCreative 的节点式创作画布 Flows 中推出 Flows Agent,用户在聊天侧栏描述需求后,Agent 会选择合适模型、创建并连接节点、执行图像、视频、配音、口型同步等完整生成流程。
推荐理由:原文介绍了对话式 Agent 如何在节点画布中搭建并迭代多模态流水线,还给出 assist 模式和后台运行等控制方式。
技术方向
文字之外的能力:看懂图片、图文混合理解、音视频输入输出的模型与产品进展。
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ElevenLabs 在 ElevenCreative 的节点式创作画布 Flows 中推出 Flows Agent,用户在聊天侧栏描述需求后,Agent 会选择合适模型、创建并连接节点、执行图像、视频、配音、口型同步等完整生成流程。
推荐理由:原文介绍了对话式 Agent 如何在节点画布中搭建并迭代多模态流水线,还给出 assist 模式和后台运行等控制方式。
我们正与 @xai 合作,将 Grok 引入 @Cloudflare AI Gateway。 • Grok LLM、音频、图像和视频模型现已通过 AI Gateway 提供 • 直接通过 Cloudflare 计费 • 无需额外的认证、环境变量、API 密钥 𝚎𝚗𝚟.𝙰𝙸.𝚛𝚞𝚗("𝚡𝚊𝚒/𝚐𝚛𝚘𝚔-𝚒𝚖𝚊𝚐𝚒𝚗𝚎-𝚟𝚒𝚍𝚎𝚘-𝟷.𝟻-𝚙𝚛𝚎𝚟𝚒𝚎𝚠")
推荐理由:开发者现在可以在Cloudflare上零配置调用Grok全家桶了,从LLM到视频生成,对已经用Cloudflare生态的人来说,这比单独接入xAI API省事太多。
xAI 通过 API 发布了图像转视频模型 `grok-imagine-video-1.5-preview`(Grok Imagine 1.5 预览版)。该模型能将单张静态图片转为流畅的电影感视频,用户提供起始帧和描述运动的提示词后,模型可生成包含相机移动、氛围和物理效果的动画,并保持对源图像的忠实。支持生成 720p 片段,可使用自然语言指令控制镜头、节奏和音效,并支持逐帧拼接成长场景。模型目前通过 xAI API 提供预览使用。
推荐理由:xAI的新视频模型从单张图像生成电影级短片,支持自然语言控制运镜和氛围,对视频创作者和开发者是个值得一试的工具。
伊利亚特(特洛伊)预告片由刚刚发布的 Grok Imagine 1.5 制作
推荐理由:Elon 亲自演示 Grok Imagine 1.5,生成的《伊利亚特》预告片质感让我觉得视频生成赛道又要卷一轮,做短片的可以盯一下。
Gemma 4 12B 是一款密集多模态模型,专为消费级设备上的高性能本地 AI 执行而设计。其采用新颖的无编码器架构,绕过传统视觉和音频编码器,将多模态数据直接输入大语言模型主干。
推荐理由:Google 把多模态模型直接塞进消费级设备,靠的不再是缩水而是架构层面的创新。12B 放在本地跑,这次玩法变了。
推荐理由:商汤把理解、推理、创作塞进一个模型,而且直接开源,做视觉营销的可以不用再拼凑工具链了。
MiniMax-M3 在 @ValsAI 排名中位列第六 新的开源权重 SOTA 🚀
MiniMax 刚刚发布了 MiniMax-M3,这是他们的首个多模态模型。它是 Vals Index 和 Vals Multimodal Index 上新的开放权重 SOTA,总体排名第 #6。
推荐理由:MiniMax 闷声干大事,第一个多模态模型就拿下 open-weight SOTA 和总榜第 6,做多模态应用的可以蹲一下权重。
天气预报速度比传统超级计算机快数千倍。听听Kenji Takeda在#MSBuild微软研究实验室关于Aurora的分享。了解更多:https://msft.it/6018vjGUA
推荐理由:微软把天气预报推到了推理速度比超算快数千倍,这在气象AI里算是代际提升,虽然离普通人远,但对气候建模和极端天气预警是实实在在的突破。
三款新的 @MicrosoftAI 模型现已在 OpenRouter 上线! 同步推出:MAI-Image-2.5、MAI-Transcribe-1.5 和 MAI-Voice-2。详情见下文 🧵
推荐理由:微软三个多模态模型一口气上架 OpenRouter,图像、转录、语音全齐了,开发者直接调 API 就能用,做产品的可以试试效果。
Gemma 4 12B 是 Google DeepMind 最新推出的中等规模多模态模型,采用无编码器统一架构,原生支持音频输入。其基准测试性能接近 26B MoE 模型,但内存占用不到一半,仅需 16GB 显存或统一内存即可在消费级笔记本上本地运行。模型内置多 token 预测(MTP)drafter 以降低延迟,基于 Apache 2.0 开源许可发布,已累计超过 1.5 亿次下载。
推荐理由:统一无编码器架构让 12B 模型在消费级笔记本上跑出接近 26B 的多模态 Agent 体验,开源 + Apache 2.0,本地部署门槛又压低了。
Microsoft AI 发文阐述其在健康领域的价值观如何落实为产品与工程实践,称其消费级产品每天处理数千万条健康问题。
推荐理由:官方阐述微软 AI 在健康领域的价值落地,交代 Mayo Clinic 医疗模型合作与 Copilot Health 预览的进展。
Together AI 作为 MiniMax M3 的首选云合作伙伴,介绍了为该模型提供生产级推理服务的工程方案。M3 采用 MiniMax Sparse Attention 块稀疏注意力,使 prefilling 提速超 9x、decoding 提速超 15x,支持 1M token 上下文与原生多模态。
推荐理由:原文由服务方工程团队拆解 MSA 的内核优化与多模态网关预处理方案,给出可参考的长上下文推理工程路径和实测吞吐提升数字。
M3 on Cloudflare AI Gateway, day one ⚡ 前沿编码能力,1M 上下文,原生多模态,现在一次 fetch 即可调用。 是时候构建些东西了。 🦞
来自 @MiniMax_AI 的 M3 现已在 Cloudflare AI Gateway 上线: - 首个推动 SOTA 编码前沿的开放模型 - 1M 上下文与原生多模态理解 - 首周内,上下文 ≤ 512K 的请求享受 50% 折扣 今天就通过 AI Gateway 试用吧! https://developers.cloudflare.com/ai/models/minimax/m3/
推荐理由:MiniMax的M3把开源编码模型拉到新高度,1M上下文加原生多模态是惊喜,上线首周5折,值得跑一下看是不是真能干翻闭源。
Qwen3.7-Plus 深度融合视觉与语言,实现“看、想、写、做、验”端到端闭环,在 12 项核心基准测试中表现提升。实测中,基于该模型的智能体连续运行超 11 小时,自动完成英语学习 APP 开发,生成代码超 10000 行、触发调用超 1000 次;复刻 macOS Stocks 应用并通过 10 项功能验证。支持图像/视频转 SVG、视觉驱动网页设计及浏览器自动化。已在阿里云百炼上线,提供 OpenAI 兼容 API 与 Anthropic 协议。
推荐理由:Qwen3.7-Plus 把视觉智能体推到了‘能看、能想、能动手’的端到端闭环,从写代码到操作浏览器一条龙,做自动化 Agent 的团队可以直接拿来用。
阿里云通义千问推出 Qwen3.7-Plus,基于 Qwen3.7 文本骨干,增强视觉语言能力,保留编码、工具使用和生产工作流的智能体能力。它支持感知现实场景、读取并操作 GUI、从视觉参考编写代码、端到端导航手机应用、基于网络知识回答视觉问题,融合 GUI 与 CLI 交互,跨 Claude Code、OpenClaw、Qwen Code 等框架泛化。在 Terminal Bench 2.0-Terminus 得分 70.3,SWE-Verified 77.7,QwenWorldBench 62.1,GPQA Diamond 90.3,MMLU-Pro 88.5。通过阿里云 Model Studio API 提供。
推荐理由:Qwen3.7-Plus 把视觉感知、GUI 操作和编码能力整合进同一个 agent 模型,在 ScreenSpot 和浏览器操作上的提升很实在,做自动化的开发者值得上手试试。
MiniMax M3 是一个开源前沿模型,具备先进的编码与AI智能体能力。它支持100万token的超长上下文窗口,并采用名为MSA(MiniMax Sparse Attention)的新型稀疏注意力架构。该架构使模型在100万token上下文下的每token计算成本降至前代的1/20,预填充速度提升9倍以上,解码速度提升15倍以上。在SWE-Bench Pro编码基准上,MiniMax M3得分59.0%,超越GPT-5.5和Gemini 3.1 Pro,性能接近Opus 4.7。该模型可通过MiniMax Code、Token Plan和API服务使用。
推荐理由:MiniMax M3 把开源模型的编码能力推到了 GPT-5.5 和 Opus 4.7 这条线上,还附带 1M 上下文和原生多模态,这是开源社区真正能打的前沿选项,做 Agent 的值得立刻跑一下。
上海市人民政府办公厅印发《上海市服务业发展“十五五”规划》,提出发展AI软件技术及服务产业集群。规划支持多模态智能体开发与应用,推动智能客服等工具规模化;有序推进智能驾驶在共享出行、物流运输等多场景应用;做强算运存协同布局的智算云网络,推广模型即服务(MaaS);并支持开发面向家庭、养老、文旅等场景的具身智能整机产品,加速机器人向通用智能与精细化服务跃升。
推荐理由:这份上海“十五五”规划相当于一份AI落地指南,多模态智能体、无人驾驶物流、具身智能都点到了,虽非重磅突破,但给在沪AI公司画出了清晰的增长路线。
MiniMax 发布 M3 模型,采用全新稀疏注意力架构 MSA,支持 1M 上下文窗口,并原生支持图片、视频输入及电脑桌面操作,是国内首个齐备这些要素的开源模型。
推荐理由:M3在复现论文和CUDA优化中的长程自主迭代,将模型评估从单轮得分推进到真实协作场景,为衡量Agent Coding能力提供了更具参考价值的维度。
我现在正在一台 dgx spark 上运行 stepfun 新的 step 3.7 flash。 198b 的视觉模型,跑在一台就摆在桌上的机器上。以下是如何帮你省下大约 3 小时抓耳挠腮的加载时间,因为我已经替你抓过了。 官方 README 告诉你需要 stepfun 自己的 llama.cpp fork。你不需要,主线 ggml-org 就能跑得好好的,视觉功能什么的都行,64k。别花一个小时去构建一个 fork,结果发现不用它模型也能加载。 下面这个才是真正会吃掉你一整晚的:模型占了你约 121gb 统一内存池中的 104gb,而 spark 没有 swap。请求的上下文太大,它不会干净地崩溃,而是会静默地颠簸,内核把模型页换出、再从磁盘反复读回,循环往复,而你只能盯着“loading”发呆。 判断的信号是 read_bytes。如果它涨过 104gb 的模型大小还继续涨,同时进程内存钉在 99% 且日志毫无进展,那就是卡死了。杀掉它,它不会自己恢复。 在 q8 kv cache 上加载视觉投影器时,64k 就是 128gb 机器上的上限,超过它就会在 clip loader 里颠簸,模型加上 KV 加上视觉缓冲区全都在争抢你剩下的那约 17gb。 想要完整的 256k 上下文?去掉视觉,换成 q4 kv cache,这样就能装下,121gb 里用 114gb。这就是他们 README 没有明说的取舍:大上下文是真的,只不过得用 q4 cache,而且仅限文本。 而且它是个推理模型。问它点东西,如果你得到空白回复,不是你把它弄坏了,是你把 max_tokens 设得太低,它把整个预算都花在思考上了。答案就在 reasoning_content 里。给它留点空间。 这就是那 3 小时。确切可用的参数和权重在回复里。
推荐理由:把 198B 的视觉模型塞进一台桌面盒子,还跑通了,这本身就是个小里程碑。更关键的是,这篇实战直接帮你绕开了三个大坑,省下的三小时够你喝杯咖啡慢慢试了。
有卖家利用 AI 生成虚假的黑人形象,在 TikTok、Facebook 和 Instagram 上扮演手工制品创作者进行销售。例如一个名为 Aliyah 的 AI 生成形象,以带泪诉说的方式售卖所谓手工皮带扣,但该形象及其产品均为虚构。此类 AI 虚拟网红被用于推广通过代发货模式销售的批量生产品。
推荐理由:AI生成的虚拟黑人卖家在TikTok上哭着卖假货,The Verge这篇调查把AI黑产里最脏的那面扒给你看,做社交电商的尤其该点开读。