晚间发现

MiniMax 10 月 19 日发布 M3.1 Flash：428B 参数 MoE，主打 Agent 场景——官方称 Agent 任务成本比上一代降 70%、推理快近 3 倍，API 定价 $0.15/$0.60 每百万 token，直接对位 DeepSeek V4.1-Flash。这是发布前曾以匿名名 Space Bunny 在 OpenRouter 潜行、处理超 200 万亿 token 的模型。

• 10-19 发布：428B 参数 MoE（激活约 23B），1M 上下文，文本+图像+视频输入；推理默认开启，5 档 effort 可调
• 成本杀器：$0.15 输入 / $0.60 输出每百万 token，官方称 Agent 任务成本降 70%、日常输出 200+ tokens/s；OpenRouter 前 72 小时免费
• 成绩单（MiniMax 自测）：DeepSWE v1.1 73.7%、OSWorld V2 61.7（自称国产模型第一）、Automation-Bench 62.2；第三方 AAII 给 43 分

• 发布前以匿名名 Space Bunny 在 OpenRouter 潜行 10 天登顶，处理超 200 万亿 token
• 开源权重计划 10 月 23 日开放（距今 3 天）——📝 自媒体：可提前准备“国产 Flash 模型横评”选题

AgentsRoom 的配额规则（Quota Rules）可以把新启动的 AI 编程 agent 在 Claude Code 和 Codex 之间轮询分配：Claude ×1 然后 Codex ×1，或者按各自配额比例（Claude 会话的 10% 然后 Codex 周期的 10%）交替。两个 CLI 在同一窗口并排跑，每个 agent 独占一个终端，两套订阅都吃满、不再周中报废。

• 两种轮询：按启动次数（Claude ×1/Codex ×1 或自定义比例）或按配额消耗比例；满 99% 的供应商自动跳过
• 阈值规则：Claude 配额到 99% 时新 agent 自动走 Codex；也可按模型分流（Fable→GPT-6 Astra、Sonnet→GPT-6 Luna）
• 只影响新启动的 agent：运行中的不动，重启的回到原供应商；支持同供应商双账号轮换
• Agent 也能通过 MCP 自己管理规则（quota_rules_list/save），手机端可改规则

• 已支持配额读取的供应商：Claude、Codex、Grok、GitHub Copilot CLI、Kimi、Cursor、Antigravity、OpenCode
• 规则多机同步：同一账号下规则自动同步到另一台电脑（需对应账号已登录）
• 桌面端必须开着：配额扫描靠桌面应用，手机只能改规则不能直接走规则启动

Paper2Skills 把任意科学论文自动提炼成 Claude Code 可直接调用的 skill.md：上传论文 → AI 全文分析 → 抽取技能并分类 → 导出 skill.md。知识的价值路径从“发表→阅读→理解→复现→应用”压缩为“发表→提取→安装→调用”，论文的“可调用性”正在成为新的影响力指标。

• 四步流程：上传论文 → AI 全文分析 → 抽取方法论/技术/工具并分三类 → 导出符合 Claude Code 规范的 skill.md
• Paper2Agent 类工具更进一步：连可执行代码、测试套件、部署脚本、Docker 容器一起生成
• 影响力指标迁移：未来论文影响力可能按“被多少智能体调用”衡量，期刊或需提供“技能版本”论文
• 风险：研究审计发现 26.1% 的社区技能含漏洞；SkillXiv 已积累 4064 个技能，缺验证会膨胀成参差不齐的知识池

• 26.1%：社区贡献技能的安全审计漏洞比例
• 4064：SkillXiv 已积累的论文技能数量
• 上传论文 → 提取 → 安装 → 调用：新的知识价值链

Pollo AI 推出 Pollo Recast：上传一条你喜欢的参考视频 + 几张图片，就能把整段视频按原片的动作、节奏、运镜重制一遍，主角换成你的角色、产品或世界观。和只换一层的 motion transfer / 换脸不同，它重制的是整条片子——源视频定表演，你的图片定“谁出镜”。

• 原理：源视频定义表演（动作/节奏/运镜），用户图片定义角色与场景；整段重制而非单层替换
• 场景：爆款舞蹈换成原创角色、电影感 reveal 换成自家产品做上新、meme 格式本地化（换当地人/场景）
• 上手：一条参考视频 + 几张图即可；也可从官方 showcase 示例一键套用自己的素材
• CEO 原话：好内容很少来自空白提示词，而是来自 remix 人们已经认识的东西

• 10-14 发布，现已在 pollo.ai/recast 上线
• 区别于 motion transfer / style transfer / face swap：Recast 重制整个 clip

Kling AI 在纽约广告周 2026 首秀 Kling 4.0，与 WPP、Adobe 同台讨论“生成式 AI 视频从创意实验走向企业生产”。Kling 4.0 支持 10 个关键帧 + 15 个多模态参考输入（图/视频/主体混合），原生 30 秒生成、可延展到 2 分钟，并将接入 Adobe Firefly。

• 控制力：10 keyframes + 15 多模态 reference 输入，逐帧控制角色、转场与故事推进
• 规格：原生 30 秒生成、可延展至 2 分钟；10-bit HDR（广告/影视刚需）；4K 原生生成
• 生态：Adobe 已把 Kling 3.0 接入 Firefly，4.0 即将跟进；WPP 把 Firefly Foundry 接入自家 agentic 营销平台 WPP Open
• 行业信号：企业客户不再问“能不能生成”，而是问“角色/产品/品牌世界观能否跨整条 campaign 保持一致、能否合规交付”

• 1 亿+ 用户、224 个国家和地区、近 5 万企业客户（截至 2026-06）
• 2026 戛纳狮新增 AI Craft 奖：两部 Kling 驱动短片获奖（Silver Lion + Bronze）
• Kling 4.0 目前 early access beta，10 月内更广泛 rollout

S16 瑞士轮 Pick'Ems 预测已开放、10 月 23 日截止（距今 3 天）；瑞士轮 10 月 24 日凌晨 1 点（北京时间）开打。今年 Worlds 皮肤是亚索（True Damage《Know My Name》主题），True Damage 将在 11 月 14 日纽约决赛开幕式现场表演。

• Pick'Ems 瑞士轮预测 10-23 截止（距今 3 天），错过无补；淘汰赛预测 10-31 开放、11-3 锁定
• 瑞士轮 10-24 凌晨 1 点（北京时间）开打，8 组对阵已定：Gen.G vs IG、TL vs CFO、AL vs KC、G2 vs DK、HLE vs TES、LOS vs T1、TSW vs LYON、BLG vs MKOI
• 今年 Worlds 皮肤：亚索（True Damage Know My Name 主题）；通行证 52 级含 Prestige HEARTSTEEL Sett
• True Damage 11-14 决赛开幕式现场表演（纽约巴克莱中心）

• 10-23：瑞士轮 Pick'Ems 截止；10-24 01:00（北京时间）：瑞士轮开打
• 11-14：纽约巴克莱中心总决赛 + True Damage 开幕式表演

港科大（广州）、港中文与 Knowin AI 的 World Action Agent（WAA）让通用 VLM 直接操控机器人：贴近视角看清毫米级偏差、动作先彩排验证再执行、画面里拖拽就地纠错。LIBERO-Pro 上 75.6% 成功率超此前最强 ASPIRE（72.0%），且技能库可从一段专家演示视频+人类教学里提炼出来。

• 三设计：贴近视角（两个正交 Contact views 看清抓取关系）、动作彩排（虚拟机械手叠加预览 + cuRobo 规划验证）、就地纠错（画面里拖拽换算成三维位移）
• 技能学习：Learner 看专家视频提炼候选知识 → Editor 比对增改 → Reviewer 独立复核，“旋钮转了≠炉子开了”这类假成功会被打回
• 人类教学：Canvas-GUI 让人类用和 AI 完全一样的界面操作纠错，示范自动转成可复用技能
• 降本：112 条成功轨迹 LoRA 微调 Qwen3.5-9B（只训 2160 万参数，4×H20 跑 9.5h），域内成功率从 0% 提到 55.0%

• LIBERO-Pro：75.6%（WAA+技能库）vs 72.0%（ASPIRE）vs 6.7%（Show-Harness，同模型）
• 效率：每回合 31 次模型调用、150 秒、$0.1996；Show-Harness 是 120 次、874 秒、$0.5021
• Spatial 精细摆放：80.0%/73.3% vs ASPIRE 51.0%/60.0%；失败案例也公开了 3 个（跨视角误判/跟丢目标/过早判完成）