Amp 于 2025 年 8 月 27 日宣布支持 Claude Sonnet 4 的 1,000,000 tokens 上下文窗口,此前两周上限为 432,000 tokens。该窗口由 968k 输入 tokens 和 32k 输出 tokens 组成。Amp 建议多数任务使用范围较小的单任务线程,并会在上下文使用量达到 20% 时提醒用户;超过 200k tokens 的请求按 Anthropic API 定价,每个 token 的费用约为两倍。
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GitHub 在 2026 年 10 月 28 至 29 日举行的 GitHub Universe 2026 上宣布，整合自动模型选择与多模型协作的 Copilot Fusion 正式提供，可在 VS Code、GitHub Copilot 应用、CLI 和 JetBrains IDE 中使用，按 Standard、High、Max 三档处理级别自动决定所用模型与 Single、Cascade、Critique 三种执行方式。桌面版 GitHub Copilot 应用同时开始公测 Projects，把资料、仓库、会话与成果物集中到一处管理。GitHub 称 Fusion Max 在 Artificial Analysis Coding Agent Index 上得分 60，与使用 Opus 5.5 Max 的 Claude Code 相差 2 分以内，单任务平均 API 费用约为其一半、耗时约少 40%。
unner Controller 和 Docker-in-Docker 的自托管环境，以及改进 AI 费用预测。费用预测命令 gh aw forecast 已结束实验阶段。预测中包含了威胁检测所消耗的 AI 积分，月度 AI 积分使用量的估算现在带有一定范围。 此外，现在可以为每个工作流选择使用模型的服务。例如运行 Claude Code 时，除了直接使用 Anthropic API 的配置外，还可以选择通过 GitHub Copilot 使用 Claude 模型的配置。还提供了根据课题类型和难度分配模型的机制。 作为公开预览以来的改进点，还介绍了在轻量虚拟机上运行代理的选项，以及处理多个仓库时防止数据泄露的隔离功能。 Agentic Workflows 中运行的代理对 GitHub 的访问权限默认是只读的。执行环境在沙箱中隔离，通信目标也受到限制。创建 Issue 等对 GitHub 的写入通过名为 safe outputs 的机制进行，在验证代理的输出后，由具有必要权限的另一个作业执行。当威胁检测发现问题时的处理方式，取决于所配置的模式[11]。 提供对象为 github.com
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Artificial Analysis 发布 Progress Index，并同步推出 Intelligence Index v5。Progress Index 用项目反应理论，从全部评测（含已退役或未纳入 Intelligence Index 的任务）中为每个模型估算一个通用能力分，用于跨时间比较；Intelligence Index 仍用于衡量当前模型智能水平。其数据显示，推理模型出现后前沿每年提升约 65 至 70 分，约为 2023 年速度的两倍；开源权重模型通常比闭源模型落后约 4 个月，DeepSeek V4.1 Flash 1017 以 324 分居开源权重最高。
的任务）的底层任务中，为每个模型估算出一个通用能力分数。 用 Intelligence Index 来选择当下的模型。用 Progress Index 来观察能力随时间的变化。 Progress Index 建立在先前将模型置于单一能力量表上的工作之上，尤其是 @EpochAIResearch 的 Epoch Capabilities Index，以及 @AnthropicAI 在其 Claude Mythos Preview 系统卡中发布的能力量表。 要点： ➤ 自推理模型出现以来，前沿每年提升约 65 至 70 分，约为 2023 年速度的两倍：已发布模型中的最高分在 2023 年上升了 35 分（GPT-3.5 Turbo 125 至 GPT-4 Turbo 160），2024 年上升 67 分（至 o1 的 228），2025 年上升 68 分（至 GPT-5.2 的 296），2026 年迄今上升 56 分（至 Gemini 4 Carbon 的 352）。 ➤ 开放权重模型通常比专有模型落后约 4 个月：自 2025 年 1 月以来，每一个新的开放权重最高分都在某个专有模
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Google Gemini 现在可以在对话中直接生成、预览和编辑 PDF、Google Docs、Google Sheets、幻灯片、Markdown、TXT 和代码文件，即日起对所有 Gemini 用户开放。PDF 的预览和编辑在网页版和移动端都可用，其他格式目前仅限网页版。用户可全屏展开文档编辑，也可选中文件中的文字向 Gemini 提问或让它修改，例如选中表格要求转成图表。Google 今年早些时候已支持在 Gemini 中生成和下载文件，此次新增的是不离开 Gemini 应用即可修改文件。
现在，你可以直接在 Google Gemini 中生成、预览和编辑 PDF、Google Docs、Google Sheets、幻灯片、Markdown 文件、TXT 文件和代码。新的文件编辑功能从今天起面向所有 Gemini 用户开放，虽然 PDF 的预览/编辑在网页版和移动端都可用，但其他所有文件格式目前仅限网页版。 Google 今年早些时候已在 Gemini 中支持生成和下载文件，但现在你无需离开 Gemini 应用即可调整这些文件。Google 表示，你可以将文档展开至全屏模式进行编辑，并在文件中高亮文本，向 Gemini 提问或提示它修改文件，例如高亮一个表格并要求 Gemini 将其转换为图表。 此前，你已经可以通过 Gemini 在 Google Workspace 应用中的集成来编辑文件，例如 Google Docs 中的 Gemini 栏。Anthropic 今年早些时候也推出了一项功能，允许用户在 Claude 聊天中生成和编辑文档与演示文稿。
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谷歌 Gemini 上线文件编辑功能，用户可在对话内直接生成、预览并修改 PDF、谷歌文档、谷歌表格、幻灯片、Markdown、TXT 和代码文件，该功能从今日起面向所有 Gemini 用户开放。PDF 的预览和编辑同时支持网页端与移动端，其余格式目前仅限网页端。用户可全屏打开文档编辑，选中文本向 Gemini 提问或让其修改内容，例如把选中的表格转换成图表。
谷歌 Gemini 升级：生成的文档、表格可在聊天中直接修改 2026-10-30 09:41 IT之家 - 远洋 IT之家 10 月 30 日消息，现在用户可以直接在谷歌 Gemini 内生成、预览并编辑 PDF、谷歌文档、谷歌表格、幻灯片、Markdown 文件、TXT 文本以及代码文件。这项全新的文件编辑功能从今日起面向所有 Gemini 用户开放，其中 PDF 的预览和编辑功能同时支持网页端与移动端，其余所有文件格式目前仅可在网页端使用。 IT之家注意到，谷歌在今年早些时候已经为 Gemini 加入了文件生成与下载功能，而现在用户无需退出 Gemini 应用，就能对这些文件进行修改。谷歌表示，用户可以全屏打开文档进行编辑，还能选中文件里的文本向 Gemini 提问，或是让其修改文件内容，例如选中一张表格，让 Gemini 将其转换成图表。 此前，用户就可以依托 Gemini 在谷歌 Workspace 应用中的集成能力编辑文件，比如谷歌文档里的 Gemini 侧边栏。Anthropic 今年早些时候也上线了一项功能，支持用户在 Claude 对话窗口中生成并编辑文档和演示文稿。
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谷歌为 Gemini 新增文件预览与编辑功能，用户可在聊天界面直接生成、查看和修改文档，无需离开应用。支持 PDF、Google Docs、Google Sheets、幻灯片、Markdown、TXT 及代码文件，即日起面向所有 Gemini 用户开放。PDF 预览和编辑同时支持网页版与移动端，其他文件类型目前仅支持网页版；用户可全屏编辑，或选中文字向 Gemini 提问并要求修改。
，无需离开Gemini应用。 此次更新支持的文件类型包括PDF、Google Docs文档、Google Sheets表格、幻灯片、Markdown、TXT文本及代码文件。新功能即日起面向所有Gemini用户开放。其中，PDF预览和编辑功能同时支持网页版与移动端，其他文件类型目前仅支持网页版。 谷歌表示，用户可以将文档展开至全屏模式进行编辑，也可以选中文件中的文字，向Gemini提问或要求其修改内容。例如，用户选中一张表格后，可以直接要求Gemini将其转换为图表。 今年早些时候，Gemini已支持生成和下载文件。此次更新进一步加入应用内编辑功能，让用户能够在同一聊天界面中继续调整生成的文件。 此前，用户也可以通过谷歌Workspace应用中的Gemini集成功能编辑文件，例如使用Google Docs内的Gemini侧边栏。此次更新将文件编辑功能直接引入Gemini聊天界面。Anthropic也在今年早些时候推出了类似功能，允许用户在Claude聊天中生成和编辑文档及演示文稿。（编辑/于雷） 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。
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Google 在 Android Dev Summit 上宣布，Android Studio 与 Android CLI 向第三方编码智能体开放，Bring Your Own Agent 已支持 40 多个遵循 Agent Client Protocol 的智能体，包括 Claude Agent、Codex 和 Google 自家的 Antigravity，并在 Android Studio Rabbit 2 中转为稳定。新增的 android preview 命令可让智能体在终端渲染 Jetpack Compose 预览，Google 称完成 UI 任务快 77%、token 用量最多减少三倍，但未说明测量方式；android device remote 则让智能体访问 Google 实验室的实体设备。演示中 Claude Code 借助 LeakCanary 排查内存泄漏并自行修复复测，Google 称此类调查快近一倍、token 减少最多 25%，同时推出 Android Bench 2.0 评测模型与智能体在复杂 Android 任务上的表现。
Google正在让Anthropic的Claude Code和OpenAI的Codex等编码智能体更深入地访问其Android开发工具，包括设备、性能分析器和生产环境崩溃报告；现在，智能体可以调查缺陷、测试更改并验证自己的修复。 这一举措覆盖Android Studio和基于终端的Android CLI，Google将两者都向第三方智能体开放，而不是引导开发者使用Gemini。Android产品副总裁Matthew McCullough强调，要让开发者自由选择自己的模型和编码智能体。 在周三的一篇博文中，Android开发者工具高级产品经理Adarsh Fernando将目标描述为为开发者和他们的智能体提供“更快构建高质量Android应用的工具和知识”。这些更新于周三在Android Dev Summit上宣布。 自带智能体 该公司的Bring Your Own Agent功能现在支持40多个使用开放Agent Client Protocol的编码智能体，其中包括Anthropic的Claude Agent、OpenAI的Codex以及Google自家的Antigravity，Goo
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Factory 发布 Droid 1.0，这是其智能体框架迄今最大的一次更新，默认启用程序化工具调用（PTC），让模型写 JavaScript 脚本在沙箱中一次请求内执行数百次工具调用。在 Terminal-Bench 4 上，搭配 GPT-6.1 Sol 时 Droid 比 Codex 高 3.5 分且成本低 12%，搭配 Claude Opus 5.5 时比 Cursor、OpenCode、Devin、Claude Code 高 3.0 至 7.6 分，成本最多低 24%。Droid 1.0 今日开放 macOS 和 Windows 桌面版与终端 UI，并提供 Droid SDK（@factory/droid-sdk）。
调用工作流的代码，然后在单次调用中端到端地执行整个程序。例如，它可以编写一个工作流来读取数百个文件并找出提及某个主题的少数几个文件，对数十个 Linear 工单进行分诊，或者按照确定性流程分步执行一次棘手的数据库迁移。 CodeAct（Wang 等，2024）表明，在 17 个模型上，通过代码执行操作优于 JSON 和文本工具调用。Cloudflare 和 Anthropic 在 2025 年底将这一理念投入生产，Codex 今年将其引入编码智能体。 我们在 Droid 1.0 中将 PTC 设为默认，原因有三。第一，它保持智能体的上下文窗口干净，因为它收到的只是其程序的输出。普通的工具输出（原始文件、搜索结果、日志）作为变量留在程序内部。第二，它减少了模型请求的数量，因为一个程序会运行许多次调用，从而使复杂任务更快、更便宜。第三，它让智能体更可靠：检查和循环在代码中确定性地运行，消除了模型可能偷懒、尽管原本已规划却漏掉某个用例的可能。 脚本模式 Droid 将 PTC 实现为一个 Script 工具。模型编写 JavaScript，在沙箱中运行，自身没有文件、网络或系统访问权限。 一
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Google 在 Android Dev Summit 上为 Android Studio Rabbit 2 推出 Bring Your Own Agent 功能，开发者可通过开放 Agent Client Protocol 在 IDE 内同时运行 Claude Agent、Codex、Google Antigravity 等 40 多个编码智能体，并直接访问项目结构、模拟器和 Logcat。Google 称内部测试中智能体在终端渲染 Compose 预览后完成 UI 任务快 77%、token 用量最多降至三分之一；使用 Claude Opus 5.5 的 A/B 测试中，内置 LeakCanary 的 CLI 查找并修复内存泄漏快近一倍、token 减少约 25%。面向端侧，Google 在 ML Kit 中加入由 Gemini Nano 4 驱动的 Agentic API alpha，并推出基于 MCP 的 AppFunctions API beta 与 Agent-to-UI 接口；同时与 XREAL 合作发布 Android XR 智能眼镜 XREAL AURA，售价 1,099 美元，11 月中旬发货。
要点 Google 在 Android Dev Summit 上将开发环境围绕 AI 智能体展开。此次更新包括对 Anthropic 和 OpenAI 模型的集成、用于本地智能手机智能体的新 API，以及一副智能眼镜。 Google 在今年的 Android Dev Summit 上发布了其开发者工具和系统 API 的更新。开放 Android Studio 开发环境是主要焦点。 借助 Android Studio Rabbit 2，Google 推出了“Bring Your Own Agent”（BYOA）功能。开发者不再局限于 Google 自家的 AI 工具。相反，他们可以使用开放的 Agent Client Protocol（ACP）直接在 IDE 中运行 40 多种不同的编码智能体。 开发者可以通过内置市场安装并同时运行 Anthropic 的 Claude Agent、OpenAI 的 Codex 和 Google Antigravity。这些智能体可以直接访问 IDE 工具，例如项目结构、符号解析、模拟器和 Logcat 系统。 Google 还发布了 Android B
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MiniMax 于 10 月 28 日以 MIT 协议开源 MCode Stack，包含其团队构建 MiniMax Code 所用的 17 个 SKILL.md 技能和 5 份清单，不含 MiniMax Code 源码。技能按规划拆分、上下文与工具、长会话与命令、评审、实验与热修分组，其中 independent-review 只向评审者提供 diff、需求和测试结果。可通过复制技能目录、本地插件或插件市场安装到 MiniMax Code，也能在 Claude Code 中用 /plugin marketplace add MiniMax-AI/mcode-stack 安装；原文未公布评测结果。
tplace add MiniMax-AI/mcode-stack。MiniMax Code 还会读取 /.claude/skills/ 和 /.codex/skills/。这些技能使用通用的 SKILL.md 格式，因此大多数可在其他支持技能的 Agent 中运行。 MCode Stack 与其他技能包相比如何？ 功能MiniMax MCode Stackanthropics/skillsobra/superpowers 许可证MIT；engineering- 技能为 CC-BY 3.0许多技能为 Apache 2.0；文档技能为源码可见MIT 技能数量17（15 + 2）未披露README 中列出 15 个 重点Harness 工程、评审、上下文预算、长会话创意、开发、企业、文档头脑风暴、规划、TDD、子 Agent 驱动开发、调试 提及的 AgentMiniMax Code、Claude CodeClaude Code、Claude.ai、Claude API16 个 harness，包括 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI Claude Co
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Infini-AI-Lab 发布开源框架 Hermit，通过训练外部 harness 适配器来适配 AI 智能体，模型与 harness 保持冻结，v0.1.0 于 2026 年 10 月 25 日发布。框架为 Python 实现、Apache-2.0 许可，可用 pip install hermit-harness 安装，内置 GEPA、SkillOpt、MetaWorld Model、Harness² 和 Continual Harness 五种演化方法。在 GLM 5.3 Flash 上，MWM 适配器在 CL-Bench 数据库探索任务达到 0.795 准确率，高于 in-context 基线的 0.580，但多数结果为单次运行的自报数据。
.6% 至 56.6%（GPT-4.1 Mini）AppWorld 上 +10.6%未披露 如何安装和部署？ 通过 PyPI 安装：pip install hermit-harness，或克隆仓库查看示例。CLI 涵盖 check、train、eval、deploy 和 convert。模型以 / 形式引用。支持的后端包括 Fireworks、OpenAI、Anthropic、DeepSeek、vLLM、SGLang 和 Ollama。 hermit deploy 会为 Codex、Claude Code 或 Pi 写入工作区。hermit convert 将训练好的适配器导出为 Codex、Claude Code、Pi 或 Hermes 的原生插件。一个完成的 Lean 协作适配器协调 5 个 Codex 智能体共同证明一个定理。 关键要点 Hermit 训练一个外部适配器；模型和 harness 保持冻结。 共发布 5 种方法：GEPA、SkillOpt、MWM、Harness²、Continual Harness。 MWM 在 CL-Bench 数据库上达到 0.795，而上下文
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Cognition 发布开源免费的 Devin Vulnerability Fixes 插件，包含 fix-php-vuln、fix-node-vuln、fix-gitlab-vuln 三个 Agent 技能，采用 MIT 许可，针对 PHP2Shell、Node.js 10 月安全版本和 CVSS 10.0 的自管理 GitLab 漏洞 CVE-2026-110264。技能按只读盘点、审批、校验目标版本、前后测试、每仓库一个 PR 五步执行，可在 Devin、Claude Code、Codex、Cursor、GitHub Copilot 等读取 SKILL.md 的智能体中运行，需 git、shell、Docker 和镜像仓库访问权限，npx 安装要求 Node.js 22.20 以上。原文未公布修复率基准，托管运行时、一体机和 Electron 应用只被标记而不打补丁。
n、Claude Code、Codex、Cursor 及其他 SKILL.md 智能体上运行。 没有公布的修复率基准；结果取决于你的测试覆盖率。 Michal Sutter+ 篇文章简介 ⮌ Michal Sutter 是一名数据科学专业人士，拥有帕多瓦大学数据科学理学硕士学位。凭借在统计分析、机器学习和数据工程方面的扎实基础，Michal 擅长将复杂数据集转化为可操作的洞察。 $uv pip install omni-parse-bench✓文本✓表格✓布局→ 按页评分在 GitHub 上加星→赞助 相关文章更多来自作者 如何运行 Underdog Saluki 27B：2-Bit Qwen3.8-27B 工具调用指南 认识 Anthropic 的 sandbox-runtime：面向 AI 智能体的操作系统级沙箱，无需容器 NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB：面向本地语音智能体、游戏角色和机器人的开放小型语言模型 Moonshot AI 发布 Kimi K3.1 Pro：一个 2.8T 总参数/104B 激活参数（MoE）模型，支持 1M 上下文
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1Password 发布 1Password for Agents，允许 AI 智能体登录用户账号，但密码由 1Password 自行填入并在登录成功后立即撤回，智能体无法读取或复用。首批接入的是 Meta 的 Muse 和 SpaceXSI 的 Grok Bot，Claude Duet、ChatGPT Work、dots、Perplexity 等集成尚未给出时间。该功能包含在个人与家庭订阅中，目前仅支持 1Password.com 托管的账户，1Password.eu 和 1Password.ca 账户暂不支持。
商网站上的个人账户。 你会让 AI 智能体与你的密码管理器交互吗？// 来源：Numerama 为了跨越这一障碍，密码管理器 1Password 推出了一套解决方案，并于 10 月 22 日在一篇博客文章中首次公布。该公司还在 X 上发布了这一消息，并附上一长串合作伙伴名单：Muse（Meta）、Grok Bot（SpaceXSI）、Claude Duet（Anthropic）、ChatGPT Work 和 dots（OpenAI），以及 Perplexity。初期只有 Muse 和 Grok Bot 可以使用，预计将在未来几天内逐步部署。其他集成则宣布将在稍后推出，但未给出具体日期。 1Password 解释道：“许多客户告诉我们，他们希望使用这些新的个人 AI 助手来提高工作效率，同时也希望对助手能够访问的数据拥有更好的控制，并享有同等水平的信任和同样便捷的使用体验。” 让你的数字生活更安心 Bitdefender Premium Security 是一款欧洲网络安全解决方案，可自动保护你免受黑客和各类网络威胁的侵害。让你安心享受在线活动 赞助内容 网络安全产品正在促销 延伸阅读
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微软宣布推出 AI 诊断系统 Microsoft AI Diagnostic Orchestrator（MAI-DxO），通过编排多个 AI 智能体模拟医生专家联合会诊。在基于 MIMIC-IV-ED 数据集的美国急诊科常见病例评估中，其诊断准确率为人类医生的 1.7 倍；在基于《新英格兰医学杂志》复杂病例的模拟评估中准确率达 83%，而可独立查阅资料的基层全科医生及普通内科医生为 36%，专科医生未纳入对照。官方称该系统所需成本仅为医生的一半甚至三分之一，研究成果已发表在《科学》期刊。
下，可独立查阅参考资料的基层全科医生及普通内科医生的准确率仅为 36%。 值得注意的是，此类复杂病例在现实临床中通常交由专科专家或多学科医疗团队协作诊治，而这部分专科医生并未纳入本次对照实验。 官方表示，该系统所需的成本仅为医生的一半甚至三分之一，能以更少的化验与诊疗操作精准锁定正确诊断。该项研究成果已正式发表在《科学》期刊。 微软针对 OpenAI、谷歌、Anthropic、Meta 以及 DeepSeek 等多家机构的模型对 MAI-DxO 进行了测试，其中表现最亮眼的当属 OpenAI 旗下的 GPT-5 及 GPT-5.5。 “特别声明：以上作品内容(包括在内的视频、图片或音频)为凤凰网旗下自媒体平台“大风号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储空间服务。 Notice: The content above (including the videos, pictures and audios if any) is uploaded and posted by the user of Dafeng Hao, which is a social media platform and
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微软宣布推出 AI 诊断系统 MAI-DxO（Microsoft AI Diagnostic Orchestrator），通过统一编排多个 AI 智能体模拟医生专家联合会诊。在基于 NEJM 复杂病例的模拟评估中，其诊断准确率达 83%，而可独立查阅参考资料的基层全科医生及普通内科医生为 36%；在基于 MIMIC-IV-ED 数据集评估美国急诊科常见就诊病例时，其准确率为人类医生的 1.7 倍。官方称该系统所需成本仅为医生的一半甚至三分之一，研究成果已发表在《科学》期刊。
strator，简称 DxO，通过统一编排多个 AI 智能体来模拟医生专家联合会诊的过程 —— 各智能体协同向患者问诊、开具化验检查，并对潜在诊断展开深入研判与辩论。 而在基于《新英格兰医学杂志》（NEJM）复杂病例展开的模拟评估中，MAI-DxO 的诊断准确率高达 83%。相比之下，可独立查阅参考资料的基层全科医生及普通内科医生的准确率仅为 36%。 值得注意的是，此类复杂病例在现实临床中通常交由专科专家或多学科医疗团队协作诊治，而这部分专科医生并未纳入本次对照实验。 官方表示，该系统所需的成本仅为医生的一半甚至三分之一，能以更少的化验与诊疗操作精准锁定正确诊断。该项研究成果已正式发表在《科学》期刊。 微软针对 OpenAI、谷歌、Anthropic、Meta 以及 DeepSeek 等多家机构的模型对 MAI-DxO 进行了测试，其中表现最亮眼的当属 OpenAI 旗下的 GPT-5 及 GPT-5.5。 IT之家附论文链接： 广告声明：文内含有的对外跳转链接（包括不限于超链接、二维码、口令等形式），用于传递更多信息，节省甄选时间，结果仅供参考，IT之家包含外链的文章均包含本声明。
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Pydantic AI 把 E2B 接入为原生沙箱提供方，在智能体能力列表中加入 E2BSandbox() 后，所有 shell 命令和文件操作都在隔离的 E2B microVM 中执行，环境变量和 SSH 密钥不会进入沙箱。沙箱在运行结束后可暂停、下次运行恢复，文件系统和内存保持不变，并通过无凭据的引用标识跨进程复用。文章给出两个示例，一是诊断后暂停再修复的两轮运行，二是在 Temporal 工作流中杀掉 worker 后由新 worker 接着在同一个沙箱里完成修复。
alfway through. One line, and the agent is off your machine Install the harness with the E2B and Temporal extras, the provider extras the snippets below use (the quick start calls Anthropic, the cookbook examples call OpenAI), and the Logfire extra so the runs are traced. Then set E2B API KEY and the provider key: uv add "pydantic-ai-harness[e2b,anthropic,temporal]" "pydantic-ai-slim[openai,logfire]" Then give the agent the sandbox alongside the tools that will use it: import logfire from pydant
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DeepSeek 在 GitHub 开源内部推理框架 Deepinfer，目标是降低自行部署模型时的算力与能耗成本。该框架在推理阶段把负载更均匀地分配到可用处理器核心，用投机解码加快响应，并在输出前改善结果结构；目前仅支持 DeepSeek-V4.1-Flash，后续将开放更多自家模型。硬件上需要 SM100 架构的 Nvidia GPU 或华为 Ascend 950 NPU，因此并非面向个人用户。
不再错过任何新闻！ Deepseek：这款开源工具旨在降低AI成本——它面向谁 中国AI公司Deepseek发布了一款新的开源工具，以向竞争对手施压。据称这将显著降低AI使用成本。 Deepseek正用其工具向竞争对手施压。（图片：Shutterstock/Samuel Boivin） 来自中国的AI模型在业界和市场上正日益受到关注。与OpenAI和Anthropic的大型AI工具相比，中国模型通常相当便宜，并且逐渐也能在高水平上与之匹敌。如今，AI巨头Deepseek希望通过进一步降低用户成本，来增强人们转向其模型的动力。广告广告 Deepinfer：Deepseek这款工具里有什么？ 为此，该公司在GitHub上发布了一款新的开源工具。它名为Deepinfer，是这家中国公司的内部框架，用于压低AI使用成本。这里涉及的并不是通过公司网站上的聊天界面或App使用Deepseek的用户所需承担的成本。相反，它旨在降低所有自行运行这些模型者的成本。 正如Deepseek所强调的，Deepinfer降低了算力和能源成本，并应“借此让AI更可负担”。为实现这一点，该框架在模型推理阶段进行了多
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NVIDIA 在 GTC Berlin 发布 OpenShell 参考架构，用于在企业基础设施和边缘系统上构建、隔离、观测并约束 AI 智能体，架构现已可用。该设计以 Vera Rubin NVL72 运行模型、Vera CPU 运行 OpenShell 安全运行时、BlueField-4 DPU 运行 Sentry 安全框架，对智能体行为做带外持续监控与芯片内策略执行。OpenShell 运行时包含 Gateway、Supervisor、Sandbox 和 Policy Prover 四个组件，Sentry 计划于明年年初开放，DOCA Argus、DOCA Flow 等库现已可供实验。
ows using Microsoft Execution Containers, and on cloud operating systems from Amazon Web Services, Google Cloud and Microsoft Azure. Enterprises can run agents from model builders Anthropic, Cohere, Google, Meta, OpenAI, Perplexity, Reflection and SpaceX Super Intelligence on OpenShell infrastructure. Cybersecurity vendors 1Password, Check Point, CrowdStrike, Cisco, F5, Fortinet, Microsoft, Okta, Palo Alto Networks, TrendAI and Zscaler are integrating support for the architecture into their agen
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DeepSeek 在一周内接连推出自研搜索 Search 与 Fetch、推理框架 DeepInfer 和编解码组件 deepseek-recipe，除搜索服务将于 11 月 1 日开始收费外，其余均免费开源。Search 与 Fetch 是面向模型的 JSON 接口，每 1000 次成功请求 5 元，可在 DeepSeek Harness、Claude Code、Codex 中通过服务端工具调用，且不绑定 DeepSeek 模型；DeepInfer 以 Apache 2.0 开源离线推理版本，兼容英伟达和国产算力平台。官方部署实践还披露单一集群每天 155 万亿 Tokens 吞吐、平均每卡每小时 38 美元收入，按此计算单卡月收入约 2.7 万美元。
ek公众号最新文章里还有这么一句话“为善与众行之，为巧与众能之。” 这句话出自战国名家尹文的《尹文子・大道上》。翻译成现代语言，就是做善事，要带着大家一起做；学本事、有手艺，要让众人都能掌握。 而这也是梁文锋发布这三个产品最根本的动机，用户免费拿去用，DeepSeek也能因此获得数据流和入口，最终实现双赢。 梁文锋的做法看起来“特立独行”，毕竟OpenAI、Anthropic，乃至全球所有的AI公司，都不曾敢开源到如此坦诚相待的地步。 不过如果你把视角拉高一点就会发现，梁文锋的打法和可口可乐出奇一致。 这三个产品都是干什么用的？ 先来简单说说这三个产品。一句话概括，Search与Fetch是餐厅的“采购员”，负责去外面的市场把食材买回来；DeepInfer是“后厨”，是模型干活的地方；deepseek-recipe是“多语种菜谱”，不同国家的人也能认清自己吃的是什么。 我们平时用的搜索引擎是给人看的。一页结果里有广告、有推荐、有一堆需要人自己判断的链接，点进去还有导航栏、弹窗、侧边栏。人可以忽略这些，但模型不行，每一个多余的字都要占用它的上下文，这些可都是token，都要花钱的。 De
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豆包App在聊天的商品推荐中新增抖音直播间，用户可在豆包内看直播、领券并下单支付，无需跳转抖音。豆包还会在用户未聊到购物时主动推送抖音商城满减券，并弹出介绍下单、查物流、退货取件等电商能力的小卡片。文章提到豆包月活4.19亿，其商业化收入与算力成本之间的压力是这一系列动作的背景。
同。 那么，豆包该怎么解决这个问题？或许还是要沿着抖音的路走。 抖音的核心逻辑无非两条：算法推荐和强运营。 豆包其实已经有了一个支点——对话开始页的“为你推荐”。如果未来这一入口能根据用户的兴趣和使用场景，增加商品推荐，豆包就有机会从单纯响应需求，走向主动发现需求。 只要豆包愿意，它就可以捅破窗户纸。 不过，这未必是不能碰的边界。 OpenAI今年年初上线了广告业务，200天年化营收突破10亿美元。但这也成了OpenAI被攻击的点，比如Anthropic就在今年超级碗广告中，以“无广告”作为自身差异化定位。 对Chatbot来说，商业化路径本就有限，如果能在不严重伤害体验的前提下，跑通一条路，至少值得一试。做成了，是为Chatbot找到一种可复用的变现方式；做不成，也能看清边界在哪里。 参考资料： 《字节下调电商和本地生活全年目标》虎嗅 《字节跳动的 AI 账本：豆包每天不足百万收入、Seedance 毛利70%》晚点 LatePost 《2026年三季度AI应用市场发展报告》QuestMobile 《2026年AI应用市场发展半年报》QuestMobile 《字节开始跟你算账了》虎嗅
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