搜索“编码”

网，模型改在离线网页环境中练习浏览和搜索。 没有网络，怎么传暗号？ 实验中的 Agent 被放在不同的轻量虚拟机里，共享底层宿主硬件。研究人员给它们的任务，是在禁止网络通信、没有共享可写文件的条件下，交换预设的测试信息。 突破口藏在读取数据的速度里。读取 CPU 缓存，通常比从主内存取数更快。 Agent 利用这种时间差，把共享缓存状态的变化变成信号，再约定编码和解码方式，最终完成信息交换。 这就像两个房间不能直接通话，但仍共用一处设施。一方改变设施的状态，另一方观察到变化，双方就有了传递暗号的可能。 CPU 缓存只是其中一条通道。OpenAI 还披露了涉及共享存储、CPU 时间竞争和 TLS 证书缓存的通信方式。多数通道传输缓慢、利用困难，但仍能跨越原本用于隔离任务的边界。 OpenAI 的代理沙箱仅允许访问离线资源。实时互联网、其他沙箱以及 OpenAI 的基础设施都位于隔离边界之外。 这里有个需要交代的实验条件：多数相关测试指定了通信通道方向，或提供了编解码协议。另一次测试只给出较宽泛的漏洞清单，Agent 从中构造通道、约定编码并交换信息。 因此，这些结果不能等同于 AI 在毫

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代码、配置以及关于其可能漏洞的文档。测试在隔离的研究系统副本上进行。 研究人员要求AI智能体从彼此分离的计算机空间中通信，既无网络也无共享文件。但这些空间共享同一个处理器及其称为“缓存”的小容量高速内存。一个智能体会将该内存中的某些数据驱逐出去，迫使另一个智能体前往主内存中更缓慢地取回这些数据。第二个智能体通过对自身操作计时，检测到了这些变慢。借助双方约定的编码，这些速度变化就变成了一条消息（有点像摩尔斯电码），其中快速和慢速访问取代了短信号和长信号。没有任何文件从一个智能体传到另一个智能体。信息仅通过共享硬件的速度变化进行传递。 OpenAI在一名智能体逃逸到互联网后暂停其AI训练 // 来源：Numerama / OpenAI 可以想象两个人身处同一栋楼的相邻房间，没有电话，通过敲击隔墙来交谈。他们只需约定一套编码和节奏就能相互理解。在这里，共享硬件扮演了墙的角色，而速度差异取代了敲击。 这些实验有助于理解AI为完成任务能走多远，但在这里它们并没有违抗指令，因为研究人员明确要求它们寻找这些通道，且在大多数测试中都给出了提示。因此，该实验展示的并非AI自发决定协同，而是在极为不利的条

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受益，例如当AI代理在Workers平台上于隔离环境中运行完整的开发工具链时。 由AI代理完成移植 tsrs最初由Max Schwenk开发。他在餐饮软件供应商Owner.com负责AI开发者工具，并在那里遇到一个案例：TypeScript 7.0在单线程中检查一个约37,000个文件的后端时，需要19 GByte内存和80秒，以至于几乎不再有资源留给并行的编码代理。移植工作借助AI完成，具体使用的是Anthropic Claude Opus 5.5。Schwenk表示，他自己没有写过一行代码。 （图片：maximkostenko / 123rf.com） betterCode() Rust将于2026年11月26日展示哪些架构、工具和流程适合使用Rust进行代理式软件开发。讲座将传授最佳实践和指导方针，说明哪些任务适合有意义地使用代理，以及哪些事情最好还是自己做。 根据项目文档，tsrs在TypeScript的一致性测试套件中，几乎所有的错误基线都与原版一致，只有少数偏差被开发团队归因于测试环境。Schwenk将项目移交给Oxc团队的理由是，他希望把项目交到那些以维护Rust工具为全

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图优先事项包括将智能体框架连接到训练系统、验证环境、提供训练配方，以及在训练期间支持任务采样、课程和评估，各项 RFC 处于不同的审查和实施阶段，而非单一的即将发布的版本。 OpenSandbox OpenSandbox 是一个面向 AI 应用的通用沙箱平台，提供多语言 SDK、统一的沙箱 API，以及 Docker 和 Kubernetes 运行时，适用于编码智能体、GUI 智能体、智能体评估、AI 代码执行和强化学习训练等用例。“虽然 OpenSandbox 是在阿里巴巴创建的，但我们不希望它的未来由单一公司定义，”阿里巴巴开发基础设施负责人徐晓斌表示。 一份介绍该项目的基金会文章指出，OpenSandbox 采用 Apache 2.0 许可证，其沙箱协议是一组 OpenAPI 规范，主要包含两部分：用于创建、检查、暂停、恢复、续期、快照和删除沙箱的生命周期 API，以及用于运行命令和代码、处理文件、保持会话打开和收集资源指标的执行 API。一个名为 execd 的执行守护进程在每个沙箱内运行并处理这些工作，Docker 和 Kubernetes 运行时后端共享同一生命周期接口，其

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续挖出新的边缘问题，那么理论上永远存在下一个 Bug。项目究竟应该修到什么程度才允许发布，未来可能成为比“AI 能找到多少 Bug”更困难的问题。有开发者建议，与其追求在单个版本里消灭所有 AI 找出的缺陷，不如把它们系统化登记、分级，纳入后续开发路线，否则没有任何大型软件能够达到真正意义上的“零缺陷”。 结束语 Claude Code、Codex 等工具的编码能力越来越强后，AI 写代码已经不是问题，而 PostgreSQL 19 事件展现出了，当 AI 同样能够大规模审查、测试和攻击代码之后，“发现问题”也不再是问题。 接下来真正稀缺的，可能变成人类的判断力：哪些问题必须修，哪些问题可以接受；一个三行代码能够修复的边缘缺陷，是否值得为它推迟一个重要功能；AI 给出的几十个问题里，哪几个意味着架构本身需要重新设计；以及当机器可以无休止地寻找异常时，一款软件究竟要达到什么程度，才算“足够好，可以发布”。 本文来自微信公众号 “InfoQ”（ID：infoqchina），作者：褚杏娟，36氪经授权发布。 该文观点仅代表作者本人，36氪平台仅提供信息存储空间服务。+11 好文章，需要你的鼓

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工的“奇点时刻”到来 这就是，郑州 2026-09-24 22:02:38这就是，郑州 相关资讯 动力电池有了数字身份证 一块汽车动力电池，从出厂装车、换电维修到退役拆解，需要记录多少信息？今年9月，在四川省宜宾市举行的2026世界动力电池大会上，一组数字给出答案：动力电池的数字身份证记录96项信息——54项基础信息、24项运维信息、18项回收信息，由24位编码贯穿电池全生命周期。在会上，工业和信息化部相关负责人介绍，... 2026-10-20 11:12:50 OpenAI拟融资300亿美元，估值瞄准1.4万亿美元 10月20日消息，据路透社援引知情人士消息，OpenAI 正加快融资进程，力争在竞争对手 Anthropic 预计于 11 月中旬上市前敲定投资者认购承诺。本轮融资推进后，这家 ChatGPT 开发商估值有望突破 1.4 万亿美元。报道称，该公司计划向投资者募资约 300 亿美元，现有投资方软银集团... 2026-10-20 11:12:06 东风日产NX7官宣即将登场，号称“年轻人的智能零压SUV” 东风日产今日宣布，东风日产 NX7，年轻人的智能零压 SUV，即将

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，其自身团队在过去五个月中规模大约翻了一番，其中计入了每月成本低于 100 美元的助手。 Menlo 表示，知识工作者每周在电子邮件、聊天和短信上花费超过 13 个小时。该公司报告称，Town 拥有 60 多个集成，涵盖 Salesforce 和 Affinity 等 CRM 工具、Jira 和 Asana 等项目管理工具、GitHub 和 Cursor 等编码工具，以及 QuickBooks 和 Stripe 等财务工具，并且 Town 默认撰写草稿而非直接发送。Menlo 将 Town 的用户群体描述为从创始人和运营人员，到通过电子邮件经营公司的小企业主、房地产经纪人、行政助理、顾问，以及协调家庭事务的父母。 “2008 年，Menlo 投资了 Siri，以改变互联网的用户界面。2026 年，这项技术已经到来，而机会比以往任何时候都更大，”Menlo Ventures 合伙人 Shawn Carolan 在 Town 的公告中表示。 据 Menlo 介绍，Greze 和 Vincent 自 Dropbox 时期起便已共事，当时 Greze 负责工程，Vincent 领导产品设计。此

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无论它在哪里上传或由谁上传，”它指出。 它进一步表示，所有已识别的CSEAM都应进行哈希处理，其标识符应添加到“被称为‘哈希列表’的整合数据库”中，该数据库随后将“用于交叉核对所有其他内容，无论是在同一平台上还是在另一平台上。” 每当出现自动检测时，平台的算法应自动删除相关内容。 为防止规避，最高法院表示可以使用“感知哈希”，它利用“内容的视听特征。诸如颜色编码、对象构成、音频提示等特征”，为特定媒体文件生成哈希值。 最高法院指出，除了《IT规则》下的尽职调查框架（该框架规定了未定义的“合理努力”）以及2026年2月修正案中的下架要求外，印度没有处理哈希值和URL数据库的法定条款： “据我们所知，印度不存在此类条款，要求社交媒体中介机构采用哈希或URL列表工具，至少达不到其他司法管辖区所见的同等程度。”——最高法院 国家数据库将便于CSEAM的检测与移除；可能依托Sahyog门户建设 为使哈希与URL数据库能够被其他中介机构访问并实现互操作，最高法院建议建立一个实时数据库，参照美国国家失踪与受虐儿童中心（NCMEC）式的实时数据库模式，以促进各中介机构之间的协调： “换言之，中介机构将

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是这群Agent开动脑筋，最终它们敲定了一个方案：借个浏览器。 被腾讯Agent们选中的是urlquery.net，这是一个给安全研究人员用的公共网址扫描服务。你给它一个网址，它的服务器会开一个浏览器去打开页面、运行页面里的代码，再把页面标题、所有网络请求和截图整理成一份公开报告。 Agent先在本地写好一段HTML和JavaScript程序，用base64编码成一长串字符，塞进httpbin.org的/base64/接口地址里。httpbin会把这串字符还原成网页，Agent再把这个httpbin地址交给urlquery去访问。最后，urlquery的浏览器打开后就会运行这段程序，去请求高德。 研究者记录到的第一次针对高德的请求发生在9月28日20:57（UTC），也就是北京时间9月29日凌晨。 9月30日夜里（UTC）出现了第一批带有“claude”标签的请求。 不过收件箱里还留有9月30日一项与癌症统计网站有关的任务痕迹，说明这批Agent做的并不只是高德的题。 研究者看到，这些Agent至少有六天在不同任务上从同一个沙箱里工作，最后一次活动是10月8日。 研究者是在10月3日进

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批智能体的任务大概只有一件事：弄清楚用高德导航去某个地点的人，最多走哪个入口，这个入口又占多大比例。 这个答案，高德的地点页面上就有。麻烦在于，高德的页面要靠浏览器生成会话cookie和安全令牌，遇到可疑流量，还要先过验证码。这批智能体过不了这些关卡。被拦住之后，它们开始自己想办法。按越界的程度排，这些办法大致有五种。 借别人的浏览器。智能体把自己写好的程序编码成一段网址参数，提交给公共安全扫描网站urlquery.net。这个网站本来是给安全研究员检查可疑链接用的，会用自家的浏览器打开网页、执行代码。程序跑完，结果写进网页标题，或者发进智能体自建的临时收件箱。 绕路取数。它们借Jina这类网页读取服务拿缓存页面，换用Microlink的远程浏览器，甚至借百度翻译的网页翻译功能，让请求从百度的服务器发出去。 动对方的防护。调查团队解码的426个程序中，约190个提及阿里的反爬虫库，182个涉及安全令牌。有的程序截取页面生成的令牌，有的干脆调用阿里自己的脚本来生成令牌，还有的试图替换生成令牌的函数。高德拒绝了这些自造的令牌，调查团队也没有发现这类尝试成功的证据。 用别人的钥匙。7份扫描报

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，Patch Policy和DSD的部分核心结论得到成功复现。 Patch Policy提出利用密集视觉特征改善机器人控制。在Poke & Wiggle的实验中，相比使用单个CLS Token，密集视觉特征使任务成功率提高22个百分点。 DSD（Direction-Scale Decomposition）是一种动作表示法，通过将机器人动作拆分为方向和幅度进行编码，提高动作学习效果。 在这项实验中，Claude首次连续自主运行约25小时，却得出了DSD没有明显改善成功率的结论。 研究人员检查后发现，Agent擅自修改了原论文规定的基线归一化参数，影响了实验结果。 经过人工纠正并重新训练后，DSD的平均成功率从传统方法的32.0%提高至45.3%，提升13.3个百分点。 除了论文复现，Poke & Wiggle还展示了AI Agent自主调试的能力。 一次实验中，Agent发现机器人连续10次测试的成功率均为0%，便主动下载运行日志，定位到自己修改的推理代码存在问题，随后回滚代码、更新部署镜像并重启实验。 从发现异常到修复后的实验开始运行，耗时不到35分钟。 团队还让Agent自主接入微软

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行官阿莫代伊呼吁放慢研发速度以来，该公司推出的第二个人工智能模型。 Anthropic表示，Sonnet 5.5的运行速度显著快于Sonnet 5，并且是Opus 5.5的低成本替代互补方案。Sonnet 5.5定价为每百万输入token 2美元，每百万输出token 10美元，每百万缓存读取0.2美元。 该公司还表示，与前代产品相比，Sonnet 5.5在编码、完成特定任务以及创建精美文档、幻灯片和电子表格方面表现更佳。而Sonnet 5.5的发布距离Anthropic推出价格更高的Opus 5.5不到一周。 该公司周一还宣布，该系列中最便宜的Haiku 5.5也即将上市，该模型专为快速、高吞吐量任务打造。 “Sonnet真正面向的是注重成本的客户，他们可能不需要那么高的智能水平，”Anthropic的研究产品经理Theo Chu在接受采访时表示：“它可能用于执行一些常规任务，但不需要Opus所能提供的判断力。” Anthropic强调，Sonnet 5.5的网络安全功能比其前代产品有了“很大的改进”，因此它是第一款推出时就具备与Anthropic为其最强大的型号开发的类似备用方案和

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同构建这套标准，从而确保同一套标准适用于代码、适用于客户支持、适用于自动化等等。所以这是一大重点。是的，然后最近最受关注的一些事情是，Mythos 给安全负责人带来了很多担忧。我们开始收到越来越多关于智能体交互的问题。目前这还非常初期，但已经开始显现。有很多与 OpenClaw 和 MCP 相关的问题。同样，智能体开始相互交互，这确实是大家最关注的。然后随着编码智能体真正起飞，银行和医院等机构对自身需求也越来越精确。所以随着那里开始成为世界上大部分 token 流经的地方，我们也在真正地精细打磨这一点。 Vibhu [00:23:26]：你能为那些收听但并不真正思考这个问题的人分享一下吗？比如你提到，有些是显而易见的东西，你知道，幻觉、引用。人们在构建智能体时应该遵循哪些最佳实践？比如，如果他们来找你时已经相当准备好通过认证，你知道，他们大概会通过认证。有哪些人们没想到、但应该具备的东西？ Rune Kvist [00:23:46]：最重要的一点是，很多公司还没有做过严肃的压力测试。他们把大部分时间——也许理所当然地——用于优化它在好的情况下、平均情况下如何运作，对客户输出的质量有多高

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