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商汤发布日日新 SenseNova 6.8 Flash 正式版：主打长期记忆与主动交互的办公智能体，可生成动态 PPT、动态海报和可编辑 Blender 3D 工程

商汤 11 月 2 日晚发布多模态智能体模型日日新 SenseNova 6.8 Flash 正式版，重点升级两块：一是长期记忆和主动交互，能跨任务、跨会话记住用户目标与约束，在信息变化时主动提醒；二是设计生成，覆盖 Web、SVG、Three.js、Blender、动态 PPT 和动态海报，并可接入 Figma。模型已上线 SenseNova Studio、商汤小浣熊和 SenseNova Token Plan；官方 X 账号称 Token Plan 可免费试用，每 5 小时 1500 次 API 请求。官方称其在智能体协作、数据分析和演示生成上超过部分国际前沿模型，但未在公告中列出具体分数。

核心要点速览

正式版于 11 月 2 日晚发布，定位为多模态智能体模型，主攻办公协作和设计交付
长期记忆加主动交互：跨会话记住目标、约束和偏好，相关信息变化时主动提出调整建议（官方演示基于小浣熊内部研发版）
设计能力覆盖 Web、SVG、Three.js、Blender、动态 PPT、动态海报，输出可继续编辑的 PPTX 和 Blender 工程，并可接入 Figma
渠道：SenseNova Studio、商汤小浣熊、SenseNova Token Plan；官方 X 称 Token Plan 每 5 小时 1500 次免费 API 请求
官方只称在智能体协作、数据分析、演示生成上超过部分国际前沿模型，公告未给具体分数，暂无独立评测

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关联模型 / 智能体 / 厂商:

⚡ SenseNova 6.8 Flash⚡ SenseNova Loop-9B-Preview🤖 Raccoon 🌐 SenseTime

#SenseNova 6.8 Flash#SenseTime#office agent#long-term memory#proactive interaction#animated PPT#Blender#Figma#多模态

Figma@figma·19 天前收录

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Figma Config India：Code Layers 与 Specs 开启公测，Agent 可经 Figma MCP 读写规格文档与代码图层

Figma 于 2026-10-15 在 Config India 发布一组面向 Agent 的功能：Code Layers（画布上的可运行代码）向全部方案开放公测，Specs（画布上可协作的 Markdown 规格容器）向付费方案公测，Guidelines 公测、Code Sources 内测；Figma MCP 新增生成代码图层与读写 Specs 的能力，并上线 20 个 MCP 合作集成（含 OpenCode、Junie）。

核心要点速览

Code Layers：公测覆盖全部方案，可从设计稿、本地文件夹、GitHub、MCP 或 Chrome 扩展抓取网页生成；公测期消耗 AI 积分，付费方案 2026-11-04 前免费（帮助中心）
Specs：Professional / Organization / Enterprise 付费方案公测，支持 Web、桌面与移动端；复制 Spec 链接给编码 Agent 即可带上 Markdown、帧引用、代码图层和 Code Connect 片段（官方博客）
MCP：figma-spec 技能让 Agent 读、建、改 Specs；use_figma 写画布仍为免费 beta，单次工具调用最多返回 20 KB（开发者文档）
设计系统：Guidelines 公测、Code Sources 内测（可从 GitHub 仓库或 npm 包导入），均面向付费方案；Payload 进入 Figma Make，官方称其下载量 12 个月增长 6 倍
生态：20 个新 MCP 合作集成，包括 OpenCode、Dia、JetBrains Junie、Meta Muse；Figma Agent 宣布 GA（Build by design）

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关联模型 / 智能体 / 厂商:

🤖 Figma agent 🤖 OpenCode 🤖 Junie 🌐 Figma 🌐 JetBrains 🌐 Payload

#Figma#Config India#代码图层#规格说明#MCP#设计转代码#编程智能体

Fireworks@FireworksAI_HQ·65 天前收录

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Fireworks 宣布 Training API 与 Fireworks Lab 全面开放：无服务器或专属 GPU 跑大规模强化学习

Fireworks 宣布 Training API 与 Fireworks Lab 全面可用，把训练、采样、服务与再训练收进同一平台，面向大规模强化学习。开发者可用 Python 自管损失、奖励、数据与环境，并接入托管分布式训练与 rollout；计算提供 Serverless 快速实验与 Dedicated 控成本两种模式。平台强调 rollout 吞吐、逐步权重同步以及训练器与推理引擎一致性。Lab 可嵌入前线研究员，客户包括 Cursor、Harvey、Figma、Vercel、Cognition 与 Factory。

核心要点速览

Training API 把自定义 Python 训练循环接到托管分布式训练与 rollout，覆盖 Serverless 与 Dedicated 两种算力。
平台为强化学习设计，强调 rollout 吞吐、逐步权重同步以及训练器与推理引擎的模型一致性。
Fireworks Lab 可嵌入前线研究员，公开客户包括 Cursor、Harvey、Figma、Vercel、Cognition 与 Factory。

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关联模型 / 智能体 / 厂商:

🤖 Cursor Composer (Agent Mode)🤖 Devin 2.0 (Cognition)🌐 Cursor (Anysphere)

#Fireworks#Training API#RL#Fireworks Lab#微调