Anthropic 推出 OSS Scanner，一个面向开源生态的可选漏洞扫描服务，加入的项目可免费获得由最强模型定期执行的安全扫描。该服务输出完全由模型生成，不经人工审核或分诊，报告包含可复现样例、漏洞说明和候选补丁。Anthropic 称过去六个月用模型扫描发现超过 29,000 个候选漏洞，仅人工复核约 6,000 个；在 97 个严重和高危漏洞的验证中，85 个（88%）达到其 CVD 流程标准，仅 1 个为误报。
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2026年10月7日,Anthropic发布扩展版Cyber Verification Program(CVP),将Project Glasswing与原有CVP合并为Defense、Red Team、Specialized三个访问层级,各层级对Claude Opus 5.5、Claude Sonnet 5.5、Claude Mythos 5.1等模型提供不同程度的安全拦截放宽。据Anthropic News报道,在CyScenarioBench评测中,无CVP权限时任务在首个提示词即被拦截,Defense层级50次试验中46次被拦截,Red Team层级无拦截且Claude Opus 5.5完成50项中的34项。CVP已在Claude Platform、Google Cloud Vertex AI和Microsoft Foundry上线,Amazon Bedrock上仅对符合Enterprise Frontier Safeguards的客户开放。10月8日,Anthropic推出Anthropic Cyber Mission,其中包含面向开源生态的OSS Scanner,加入项目可免
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Modal 发布开源训练服务器 Spindle，可在自家 Modal workspace 中运行，兼容 Tinker API，按 GPU 时长而非 token 计费。部署只需执行 spindle deploy，支持全参数训练和多 LoRA，覆盖多种开源模型。官方给出的对比中，DAPO-math 单轮任务在 8 卡 H200 训练、8 卡 H200 推理、8 个客户端共享时价格为每百万输出 token 1.99 美元，较 Tinker 降低 80%。
系统构建在 Modal 原语之上： Modal Clusters 使大模型的传入请求能够被调度到动态可用的 RDMA 连接节点上，而无需预留集群， Modal Volumes 提供快速、持久的检查点保存，以及 Modal Servers 提供快速的推理层。在构建多 LoRA 训练的过程中，我们还向 Miles 和 SGLang上游贡献了多项改进，并将继续投入开源生态。 设计一个高性能的多租户训练系统需要克服各种挑战，我们必须仔细思考这些问题。这带来了许多令人兴奋的工作成果，如今它们支撑着 Spindle 的核心组件，包括多客户端批调度、异步检查点保存、增量权重同步，以及面向多 LoRA 和 KV 感知请求路由的自定义推理路由器。你可以在此处阅读更多关于我们设计的 内容. Spindle 实际运行 Over the past couple months, we’ve run an expansive set of RL workloads across math reasoning, agentic coding, and search agents. Here are a few ex
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阿里通义 MAI-UI 团队开源通用计算机使用智能体完整技术栈 OpenGCUA，包含 harness、跨设备 SDK、原生 macOS 应用、评测轨迹和参考 agent 实现。其核心设计是代码执行与决策从 harness 转移到模型，模型按需截图、编写带循环和条件判断的 Python 程序编排 GUI 操作、API 调用和 shell 命令，并自行维护 todo 列表。在 OSWorld-v2 上对 8 个前沿模型的评测中，平均 partial score 从 45.3 升至 64.9，每任务步数平均减少 53%；真机 macOS 测试中，同一 harness 下 Qwen3.8-Max 的推理 token 消耗是 GPT-6 Astra 的 19.4 倍，4 个任务完成 3 个。
5、Gemini 3.8 Flash、GLM-5.3-Flash、Qwen3.8-Max/Flash、Kimi K3、DeepSeek-V4.1-Flash）的评测： · 平均 partial score 从 45.3 升至 64.9（+19.6 分），每任务步数平均减少 53%；GPT-6 Astra 从 102 步降到 34 步。 · 弱模型受益最大（GLM-5.3-Flash +35.2），强弱模型差距从 39.1 缩小到 18.0。这暗示：代码执行范式降低了"代理能力"对模型 GUI 精细操作能力的依赖，弱模型可以靠写程序弥补感知-点击精度不足；对开源生态是个重要信号。 · 代码执行比 GUI+CLI 混合再加 6.1 分、步数再降 14.8%，验证了"编排成程序"优于"交替调用工具"。 · 真机 macOS 测试揭示了一个基准测试掩盖的事实：同一 harness 下，Qwen3.8-Max 消耗的推理 token 是 GPT-6 Astra 的 19.4 倍，4 个任务只完成 3 个；真实设备上的效率差距远大于基准分数所反映的，这也是他们坚持做真机 harness 的动机。
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Cloudflare 宣布开源 Void，包含 Void SDK、Void CLI 和 Void Platform 三个组件，企业可自托管平台来部署和管理员工用 AI 构建的应用，并控制谁能部署和访问。Void 1.0 随完整源码一并公开，SDK 和 CLI 此前已通过 npm 以 MIT 许可发布。自托管需付费的 Cloudflare Workers for Platforms 计划，起价每月 25 美元，另需 R2 存储和单独托管的 PostgreSQL 数据库，目前没有全托管版本。
t的Rolldown打包器和Oxc——一套用于处理和分析JavaScript代码的工具集。 2025年10月，VoidZero发布了Vite+，旨在将其各种开发工具整合到单一的命令行界面（CLI）之下。Vite+最初被设想为商业产品，最终于今年3月以MIT许可证开源发布；同月，该公司还推出了Void，这是一项面向Vite应用的早期访问部署服务，它希望借此从其开源生态系统中获得收入。 “我们在被收购之前就开始开发Void，最初打算把它做成商业产品。但现在我们不再需要这样做了，所以我们把它开源了！” 自被Cloudflare收购以来，Vite+持续发展，在夏季进入测试阶段，并于9月底发布了稳定的1.0版本。但可以说，最大的变化发生在Void身上，Cloudflare的所有权促使人们重新思考这个部署平台将以何种方式提供。事实上，这次收购减轻了VoidZero寻找自身收入来源的压力，尤雨溪在周四公告发布后在X上承认了这一点。 “我们在被收购之前就开始开发Void，最初打算把它做成商业产品，”尤雨溪写道。“但现在我们不再需要这样做了，所以我们把它开源了！” 冲啊！！！我们在被收购之前就开始开发V
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