Together AI 规模化推理评测:编程智能体工作负载
Together AI 推出面向高并发、长上下文编程智能体场景的推理基准测试,并在 Kimi K2.5 上对比了其推理引擎与 TensorRT-LLM 及 SGLang 的性能。
Together AI 推出面向高并发、长上下文编程智能体场景的推理基准测试,并在 Kimi K2.5 上对比了其推理引擎与 TensorRT-LLM 及 SGLang 的性能。
Google DeepMind 介绍了其 Co-Scientist 系统在逆转细胞衰老研究中的实际应用,该系统成功提出可验证的细胞年轻化遗传因子,并将后续数据分析周期大幅缩短。合作实验室借助 Co-Scientist 检索数万篇文献并提出 20 多个候选遗传因子,实验测试已验证了部分假设能促使细胞恢复年轻态;同时在筛选数据与文献的关联分析中,该系统将原本需要长达 6 个月的工作缩减至数天。
Google DeepMind 宣布推出 Gemini for Science,包含 Google Labs 上的三款实验工具以及 Google Antigravity 上的 Science Skills 技能包。
推荐理由:原文系统梳理了将通用智能体引入科研全流程的具体工具组合,读者可以据此了解前沿 AI 辅助科研范式的工程落地方式。
剑桥大学研究团队正利用 Google DeepMind 的 Co-Scientist 寻找病原体跨物种传播致病的分子开关,借助该系统生成并排序高潜力科学假设。系统成功帮助科研人员精准锁定候选蛋白质及具体的氨基酸突变,使原本通常需要 2 至 3 年的靶点识别工作有望在 6 个月内完成。
Calico Life Sciences 借助 Co-Scientist 整合衰老生物学零散数据并提出科研假设,成功在整合应激反应(ISR)研究中取得新进展。团队利用 Co-Scientist 提出了代谢调控 ISR 的全新假说,并通过持续交互优化了假说验证的实验设计。相关实验已得出对健康与疾病机制具有重要意义的新发现,研究团队正计划发表该成果。
爱丁堡大学研究人员利用 Google DeepMind 的 Co-Scientist 系统,针对代谢功能障碍相关脂肪性肝炎(MASH)提出了关键分子机制假设并完成实验验证。该系统综合了肝脏生物学与药理学文献,指出 NLRP3 炎症小体是连接炎症与代谢的分子桥梁,解释了已获批药物 resmetirom 适用患者受限的原因,为应对药物配对筛选的组合爆炸难题及开发靶向双重疗法提供了线索。
推荐理由:原文展示了科研智能体通过跨学科文献综合提出分子机制假设并获实验验证的实例,为解决药物组合筛选难题提供了参考路径。
MIT 与波士顿儿童医院的研究人员借助 Co-Scientist 展开跨学科合作,共同探索渐冻症(ALS)的新型 RNA 机制与潜在药物。Co-Scientist 压缩了梳理海量矛盾文献的时间,协助研究人员提出可检验的假设并权衡实验可行性与风险。系统指出的细胞表面关键线索,促成了活体组织工程与 RNA 化学生物学工具的联合应用。
Google DeepMind 正式推出 Gemini 3.5 系列并上线 Gemini 3.5 Flash,主打复杂长流程智能体工作流与代码执行能力。其在 Terminal-Bench 2.1 达 76.2%、MCP Atlas 达 83.6%,每秒输出 token 速度达到其他前沿模型的 4 倍,且成本不足其一半。
推荐理由:该模型在保持高推理速度的同时强化了长流程智能体与编程表现,为降低复杂自动化任务的调用延迟与成本提供了参考。
Google DeepMind 在《Nature》发表最新研究,推出基于 Gemini 的多智能体 AI 系统 Co-Scientist,用于在生命科学等领域自主生成、辩论和演化科学假设。
推荐理由:该研究展示了多智能体辩论与演化机制在科研假设生成中的可行性,为大模型辅助复杂前沿科学发现提供了落地架构。
Together AI 介绍了利用 CLI 智能体 Goose 与官方容器技能将 Hugging Face 任意模型部署至专属容器推理(DCI)服务的方法。开发者只需输入模型链接,智能体即可自动解析架构、生成容器配置并完成部署,文章以 Netflix 发布的 void-model 视频交互消除模型演示了部署与异步推理流程。
Google DeepMind 总结了其由 Gemini 驱动的算法设计编码智能体 AlphaEvolve 在推出一年来的跨领域落地成果。在科学与硬件领域,该系统不仅协助数学家探索未解问题并将 Willow 量子芯片模拟误差降至基准的十分之一,还直接为下一代 TPU 芯片设计了更高效的底层硬件电路,同时将 Google Spanner 的写入放大减少了 20%。
推荐理由:文章梳理了编码智能体深入硬件架构设计与跨学科科学计算的具体案例,展示了 AI 算法设计工具在工业基建中的实践路径。
Google DeepMind 宣布启动 AI co-clinician(AI 协同医生)研究计划,探索在医生监督下协助患者就诊的“三元护理”模式。该系统基于 Gemini 与 Project Astra 构建,具备实时音视频多模态交互能力,并采用 Planner 模块监督 Talker 模块的双智能体安全架构。
推荐理由:该研究展示了具备音视频实时交互与双智能体安全架构的医疗辅助系统,为探索AI在医生监督下参与问诊提供了评测基准与架构参考。
Together AI 宣布在其云平台上线 DeepSeek-V4 Pro,无服务器推理支持 512K tokens 上下文,专属基础设施支持完整 1M 上下文。
推荐理由:原文给出了超大参数混合专家模型的上下文分级部署与缓存计费细节,为长上下文长链条任务提供了工程选型参考。
Together AI 宣布在平台上线 NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni 模型推理服务,提供全托管的专用推理支持。
推荐理由:材料解析了单一端到端模型如何统一跨模态上下文,有助于开发者评估其在降低智能体多模型串联成本上的实际价值。
Google DeepMind 宣布与埃森哲、贝恩、BCG、德勤和麦肯锡达成合作,加速前沿技术落地并推动企业级智能体转型。合作将围绕构建行业定制 AI 方案、提前获取包括 Gemini 家族在内的前沿模型访问权限,以及对接 AI 领导层三大支柱展开,重点覆盖金融、制造、零售和文娱等领域。
Together AI 宣布开源科研协作平台 EinsteinArena,允许 AI 智能体通过 API、讨论版和实时排行榜协作与竞争解决开放科学难题。该平台配备自动化沙箱验证机制,多个智能体已在 11 维接触数问题上将下界提升至 604,并在 Erdős 最小重叠问题等 11 个数学任务中取得了新的已知最优结果。
推荐理由:展示了多智能体通过公开讨论与自动验证协同探索数学前沿的具体机制,为群体智能求解复杂开放问题提供了参考路径。
Together AI 在 NVIDIA GTC 2026 上宣布多项基础设施与模型服务更新,已将开源推理软件 NVIDIA Dynamo 1.0 引入自身推理栈,并支持托管 NVIDIA OpenShell 智能体运行环境。
Together AI 推出实时语音智能体统一方案,将 STT、LLM 与 TTS 部署在同机房同一集群内,实现从用户发话结束到首个音频 token 低于 500 毫秒的端到端延迟。平台原生集成了 Cartesia 的 Sonic 系列与 Deepgram 的 Nova-3 等模型,提供单一 API 与计费界面,同时保留了对中间文本流的检查与修改能力以满足生产级业务逻辑需求。
推荐理由:原文展示了将语音识别、模型推理与语音合成同集群部署的架构方案,为解决语音对话多服务跳转延迟提供了工程参考。
Together AI 宣布在其 Dedicated Inference 平台上线 NVIDIA Nemotron 3 Super,支持开发者免去 GPU 运维直接部署该 120B 开源权重模型。
推荐理由:平台为长上下文混合架构模型提供了单卡部署与托管算力,工程团队无需自建集群即可直接落地智能体推理。
Together AI 在首届 AI Native Conf 上宣布了 7 项技术与产品更新,覆盖底层内核、强化学习训练及算法级推理优化三大方向。
推荐理由:原文完整梳理了算子到架构级的全栈技术落地方案,读者可以据此评估软硬件协同设计对大模型实时推理与智能体长上下文吞吐的具体收益。