ai_news_summary_2025-10-24

AINews - 2025-10-24

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LangChain和LangGraph 1.0进行了重大重写，专注于可靠、可控的智能体。新特性包括：新的create_agent模板、提供商无关的”标准内容块”、用于可控性和上下文工程的中间件，以及通过LangGraph运行时实现持久化的人机协同执行。

Meta推出两个大规模智能体系统构建模块：Monarch（用于编排集群、调试和预训练的分布式编程框架）和TorchForge（具有高性能组件和示例的PyTorch原生强化学习库），为智能体工作负载提供从研究到生产的端到端路径。

ChatGPT浏览器集成智能体可以在页面上执行操作，引入”Ask ChatGPT”（上下文页面问答）功能，并配备深度防御安全措施：无凭证操作模式、敏感网站的”监视模式”，以及对提示注入攻击的快速响应。

Google使用Willow芯片上的”Quantum Echoes”测量报告了首个可验证的量子优势——比顶级超级计算机上的最佳经典算法快13,000倍，在基于NMR的分子建模方面具有潜在应用价值，已在Nature上发表并经过同行评审。

DeepSeek v3.2（685B MoE）专注于长上下文成本/速度优化，关注”最相关的token”，相比v3.1提供2-3倍更快的长上下文推理和6-7倍更低的处理成本，MIT许可权重，API定价为每100万输入/缓存/输出token $0.28/$0.028/$0.42。

vLLM的OpenAI兼容端点现在可以直接返回token ID，防止字符串→token不匹配破坏强化学习稳定性，同时引入批量不变推理标志，显著简化服务堆栈的调试和可重现性。

腾讯开源了Hunyuan World 1.1（WorldMirror），这是一个单通道前馈视频/多视角到3D重建模型，在单个GPU上几秒钟内输出点云、深度、法线、相机参数和3D高斯，具有灵活几何先验以保持一致性。

AI2发布Apache-2.0许可的olmOCR 2，包含新数据集、单元测试的合成训练，声称达到SOTA水平——每100万页成本约$178，提供模型+FP8和公开演示。

IBM与华盛顿大学在Hugging Face上发布了150万个任务场景数据集，推动智能体评估和”完成任务”工作流程，同时斯坦福大学新开设CME295（Transformers & LLMs）课程。

研究人员提出具有输入无关KV记忆的层，仅在高TF-IDF槽上进行微调，为可扩展持续学习生成重要兴趣，后续讨论包括包含”接收”槽以允许”不使用记忆”选择，并注意内循环中随机内存访问的性能/吞吐量影响。

OpenRouter推出:exacto端点以提高工具调用准确性，将请求路由到具有优越结构化输出性能的提供商，初始基准显示在qwen/qwen3-coder:exacto等模型上工具调用成功率显著提升。

Microsoft Learn MCP服务器使官方文档在Claude Code和VS Code等工具中可即时查询——无需认证，OpenAI兼容——加速基于基础的智能体工作流程，LangChain文档现在内置MCP。

Cursor和Windsurf IDE因过时的Chromium和V8引擎而存在漏洞，导致超过94个n-day安全问题，可能引发拒绝服务甚至远程代码执行，同时用户报告”apply”功能被禁用。

Fenic开源项目现在直接与Hugging Face数据集集成，允许用户直接从Hub水合版本上下文并安全地将其工具化用于智能体，支持数据快照、智能体上下文创建，并通过类似pandas的dataframe API暴露MCP工具。

新仓库Awesome LLM Systems发布，包含精选论文、博客和资源，专注于大语言模型的系统方面，为对LLM部署和优化的工程挑战和解决方案感兴趣的人提供全面指南。

Lovable宣布Shopify集成，允许用户通过简单提示启动完整的在线商店，演示了通过启动自己的商品商店的流程，该功能对所有用户可用，附带30天Shopify试用。

Guillermo Rauch宣布Next.js Evals，开源”考试”让任何LLM/智能体证明它可以正确使用Next.js和其他支持的框架构建，目前GPT-5-codex和Claude Sonnet 4.5等模型得分在40%左右。

Amazon的Vibe Code IDE退出仅限邀请的测试版，为用户提供500积分开始使用，设计为”基于规范”，围绕功能和实现的规范工作，而不是仅基于提示。

Unsloth AI和PyTorch正在合作新的量化感知训练（QAT）计划，工程师们对其实现提出技术问题，特别是是否会保持视觉编码器不变。

成员开发了游戏NPC语音生成系统，利用DSPy解析维基内容，并与ElevenLabs集成进行语音合成，旨在通过自动化评判循环自动化语音策划，使用手动选择作为训练信号来提高生成语音质量。