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来，再为这些内容建立索引。模型练习浏览和搜索时，使用的是这批准备好的资源。 这就是它所说的「离线世界」。「假」的是连接方式，网页内容可以来自真实世界。OpenAI 表示，其所有前沿模型的强化学习训练都采用这种离线交互。 模型在任务中还可以使用浏览器、执行代码、操作电脑。哪些工具、文件和服务能用，由任务的授权范围决定。允许协作的 Agent 可以共享指定资源，其他资源则要隔开。 比如模型写好一段程序，运行时就可能读取文件、启动其他程序，或者向某个网址发请求。 OpenAI 的 Linux 方案是把受限容器放进轻量虚拟机。容器先收窄程序能接触的文件和进程。例如，任务只需要处理一组文件，就可以只向程序开放获准使用的目录。 虚拟机有自己的操作系统内核，处理里面的程序对文件、内存和设备的请求。负责管理虚拟机的软件 Hypervisor，再将它与实体服务器的系统隔开。程序绕过容器限制，并不意味着已经获得实体服务器的控制权。 实体服务器外围，防火墙和安全组约束连接，身份与权限管理决定谁能访问哪些云服务。这层防线要应付的情况是：即使模型拿到了服务器的控制权，也不能任意连接外网，或转去访问其他内部系统。

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Pro (Max) 将成为 Agent Arena 中新的第 1 名开源模型，超越 DeepSeek-v4.1-Flash！开放权重即将发布，敬请期待。 Kimi K3.1 Pro (Max) 相比 Kimi K3 (Max) 提升了 +6 个百分点，从 +1.6%（第 25 名 - 第 11 名）。而在 Agent Arena 中每任务中位成本为 $1.03，Kimi K3.1 Pro 比其上一版本低 13%。请见其在帖子中紧邻帕累托前沿的位置。 在 Agent Arena 各分类中，Kimi K3.1 Pro (Max) 在 Work 中排名第 8，在 Code 中排名第 9，在 Chat 中排名第 10。 按信号来看，它在 Praise vs. Complaint（用户反应中的隐含情感）中表现最强，以 +19% 位列第 8。在其他信号中，它的排名为： - Steerability 第 11（+8.3%） - Bash Reliability 第 15（+8.3%） - Confirmed Success 第 26（+2%） 热烈祝贺 @Kimi Moonshot 团队发布此版本！

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一起编程！ LLM、推理模型和智能体如何关联并契合在一起 作为一个小旁注，也因为我经常被问到推理模型与当今AI智能体的关系，这里在开始视频之前先简短说明一下。 推理模型本质上是传统LLM的升级版，即通过带可验证奖励的强化学习（以及可选的推理扩展技术）增加更多后训练，使其更有能力解决更具挑战性的问题。传统上，推理模型是为数学和代码开发的，但这些能力也可以泛化到其他问题领域。 推理模型随后作为智能体框架内部的引擎发挥作用，而智能体框架是围绕LLM/推理模型的软件或工具框架，用于解决更具挑战性的问题（更大的编程任务、旅行预订以及各种其他个人助理任务）。该框架的任务是进行复杂的上下文管理，并让LLM能够访问工具。 图1：传统LLM、推理模型和智能体框架的引擎类比。图来自我的《编程智能体的组成部分》一文。 在上图描绘的类比中，模型是引擎，而智能体框架增加了机械装置，使我们能够将其用于各种用途（作为简单聊天机器人界面的升级）。智能体可以使用传统LLM或推理模型，但推理模型是更典型的选择，因为它们能力更强。（如上所述，大多数当前世代的LLM都是带有可变推理努力设置的推理模型。） 所以，底线是，推理模

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DeepSeek V4.1 Flash 1017 是 Artificial Analysis Cyber Index 上新的排名第一的开放可用模型。其他专有模型可能提供更好的网络防御性能，但访问受限。 @deepseek ai 最近发布了 DeepSeek V4.1 Flash 1017，这是对其旗舰开放权重模型 DeepSeek V4.1 Flash 的更新。DeepSeek V4.1 Flash 1017 在 Artificial Analysis Cyber Index 上得分为 57%，是网络防御能力方面排名第一的开放可用模型。 Artificial Analysis Cyber Index 衡量智能体网络防御任务上的能力，由三项基准组成：CWE-Bench-AA、DeepsecBench-AA 和 CyberGym-E2E-AA。该 Cyber Index 主要通过模型公开可访问的 API 对其进行评估，反映开发者可用的网络能力。 许多模型，尤其是来自 OpenAI、Anthropic 和 Google 的专有模型，可能具有更强的防御性网络能力，但会遇到安全拒绝，从而降低其总

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期望的方式运行PyTorch——eager模式，配合torch.compile和标准API。 SemiAnalysis工程团队过去几周一直在试用Trainium3机架，发现体验很棒——我们很喜欢它整体的发展方向。需要说明的是，它还不完美，我们自己也遇到了几个bug。它远未达到CUDA生态的成熟度，但方向是对的。他们的团队借助智能体编码正在快速推进。 此外，与其他加速器公司不同——我们曾不得不费尽周折才能让他们的工程师获得一个还算稳定的CI集群——Trainium最多分配80,000个物理核心用于自动化质量控制。 在本文中，我们将介绍我们在Trainium3 TorchTitan和TorchNeuron技术栈上的体验，以及我们对Trainium的Neuron Explorer剖析器的体验——它远优于Nvidia和AMD的剖析器。我们制作了一系列演示，展示Trainium的剖析器如何做到“GPU Impossible”。 AWS副总裁Nafea Bshara在Trainium剖析器中展示Trainium的细粒度剖析器。来源：SemiAnalysis 在即将发表的一篇文章中，我们将深入探讨编

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在恰当时机触发的技能和工具描述，以及对上下文窗口、记忆和笔记的审慎处理。本文将在后续章节深入探讨迁移和设计方面的考量。 应由一个核心团队负责端到端质量和系统提示词，在每一项新工具和评估上线前对其进行审核。保持这个核心团队规模较小，有助于快速迭代，并降低大型组织内的协调成本。 如果走多智能体路线，就从能起作用的最简单模式开始（生成器-验证器、编排器-子智能体或其他模式）。通过按上下文划分来有效分解边界：给每个子智能体分配一项几乎不需要系统其余部分参与的工作，并让它交回一个紧凑的结果（合适的候选包括独立的研究路径、接口清晰的独立组件，或黑盒验证）。当按问题类型拆分智能体时，它们会陷入“传话游戏”，信息来回传递，每次交接都会降低保真度。 如何把子智能体折叠进主智能体循环 许多团队已经在生产环境中拥有一个编排器和一组专家智能体。以下是我们建议逐步采用的一种单一循环设计： 一个模型和一个上下文窗口运行一个开放式工具循环，并在 harness 中设置限制（轮次和成本预算、写入闸门）。 每一轮，模型发出一批工具调用。harness 并行运行它们，并把原始结果返回给同一个模型，由它决定下一步：再发一批

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，还是又一个运营风险来源。” 一个生产级智能体需要负责人、边界、遥测、故障策略、升级路径，以及明确区分系统可以自动化什么、什么需要人工介入。 生产级智能体不应拥有一条从推理直达行动的路径。每一次工具调用都应经过明确的控制、保持可观测，并有一条通往人工介入的既定路径。 以下是一种构建这些控制的实用方法。 第1步：把智能体当作生产服务来对待 智能体应当拥有与任何其他生产服务相同的运营身份。 首先定义它的归属元数据。 Python from pydantic import BaseModel class AgentService(BaseModel): name: str owner team: str service tier: str escalation channel: str agent service = AgentService( name="incident-command-agent", owner team="platform-engineering", service tier="critical", escalation channel=" platform-onca

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。该结果在真实资金下是否依然成立，仍是一个悬而未决的问题。 用 System One 做出更快的决策 对于这项任务，我们需要一组固定答案的概率。生成书面回复增加了我们可以跳过的工作。 Fireworks 的 System One API 直接读取选项概率，而不生成答案文本。它还将关于共享上下文的多个问题打包到一个请求中。每个问题都可以使用该上下文，而无需关注其他问题分支，因此我们可以复用上下文，同时保持各项决策相互独立。 在一项单独的合成基准测试中，使用相同的适配器和单块 B200 GPU，System One 的服务器处理中位速度比标准 BF16 聊天补全快 2-3 倍。在每次请求 16-32 个问题时，它每秒做出的决策数最多高出 3.6 倍。 精度和运行时间有所不同，因此这些结果比较的是完整的服务栈。该基准测试与和 Jev 的 Kalshi 对比是分开的。 该 cookbook 包含通过 /inference/v1/systemone 服务训练后模型的说明。 你会训练 Muse Glimmer 做什么？ 你不需要有交易方面的雄心也能尝试这个。你的第一个实验可以从一个你已经纠正过太多

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信/拓扑）、共享信息（公共记忆/工具/Skills）。代表工作 CORAL（正是本课 TA Ao Qu 的一作论文）：多 agent 专业化、高度自主、共享记忆、心跳机制维持持续运行；在数学、算法、系统优化等 8 个任务上取得新 SOTA，多 agent 演化比单 agent 带来 4%–20% 提升。其分析回答了“为什么共同演化有用”：36% 的演化尝试以其他 agent 为父节点，这些尝试的改进率 17%（平均仅 9%）；跨 agent 的信息转移是收益的真实来源；各 agent 探索方向重叠度低（Jaccard 0.3–0.4，一半以上探索是独特的）；贡献均衡，无搭便车者。 两讲放到一起看：自主优化的边界在哪里？ 第四讲沿“对象升维”推进：记忆 → 上下文 → 整个 harness（文件 → 文件系统），每一级都是把更大的一块系统交给 LLM 自主改写； 第五讲沿“系统升维”推进：个体 agent 的规划 → 多 agent 编排 → 多 agent 系统本身的演化（角色/拓扑/共享记忆），每一级都是把更大的设计空间交给自主搜索。 而两讲都保持着同一分批判克制：第四讲强调“简单、

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些混乱，谁在回应谁、由谁收尾并不总是清楚；私聊与群聊之间的信息也没有完全对齐，用户单独交代的要求，不一定会被同步到整个任务里。要跑通协同流程，还需要配置海外应用接口，并保持稳定的网络连接，额外付出的配置与运维成本不低，产出提升却不明显。 我们还用同一条指令，让Cue、豆包和腾讯WorkBuddy分别完成一份“Q4传播方案”，结果Cue的产出并没有显著优于国内其他AI产品。 当然这个对照并非完全对等，Cue更强调Agent编排，豆包和WorkBuddy可以直接交付方案。但也正因如此，编排能力需要拿出额外价值。如果多个Agent忙碌协作之后，仍交不出比单体工具更好的成果，用户很难为协作本身买单。 上：cue 下：豆包 日程管理差一口“活人感”。简单的待办录入，豆包、飞书、WorkBuddy 乃至手机语音助手都能做，所以我们重点测了两件更考验“活人感”的事：能不能主动发现日程冲突，能不能主动获取信息、减少人工录入。 结果是喜忧参半。我们预先埋了冲突陷阱，Cue 没有主动发现，是在人工反复提醒后才学会分辨，唯一的正反馈在信息提炼：随手丢给它的图文，它都能提取出日程信息，且还能与邮件托管 Age

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阻力足够大，两半的贴合也足够牢固，你真的需要双手才能舒适地打开它。 当我第一次开箱 iPhone Duo 时，我本能地想小心翼翼地呵护它。我担心弄坏什么东西。反复折叠和展开一部 iPhone 是一种奇怪的感觉。这并不是因为它感觉不结实；只是这违背了近二十年来我们使用 iPhone 的方式。 但大约一天后，我就……不再去想铰链了——我这是褒义。我已经像对待任何其他 iPhone 一样对待它了。 铰链还能让 iPhone Duo 在多个角度保持稳定，实现“坐姿”和“帐篷”两种形态。这让你可以把 iPhone Duo 支在桌上观看视频、进行 FaceTime 通话或使用待机显示，而无需单独的支架或配件。iPhone Duo 配备了完全重新设计的待机显示体验，无需插电即可使用。我很喜欢在咖啡店把它支在我的 MacBook 旁边。 苹果为 iPhone Duo 的边框采用 5 级钛金属，并配有抛光镜面处理。iPhone Duo 有夜空色和星光白两种颜色。我的评测机是夜空色，一种深蓝色，苹果几年前大概会称之为午夜色。它没什么特别令人兴奋的，但在不同光线下会在深蓝色和黑色之间变化。 iPhone D

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机打不开，喇叭是个哑巴。也就是说，你既不能拿它打电话、发微信，也不能拍照、听歌。 另外，因为苹果系统的Metal图形接口还没跟高通的Adreno GPU彻底打通，现在的画面全靠CPU硬算。但CPU都干了GPU的活了，你能指望它能有多好的表现？ 最终就是好好的高刷手机，日常用起来卡顿感非常明显。项目作者还说，开机之后等苹果logo消失，他就等了4分钟。 更别说其他小毛病了。电池服务目前是写死的，右上角显示固定的100%满电；虽然项目补充页面提到能点开App Store，但大概率是没法安装新的软件，而这个结果连开发者自己都不清楚。 而最关键的问题，就在于安全上。虽然有不少人为了安全才会选iOS，但为了让系统在非苹果硬件上启动，这个移植版本放宽了代码签名校验和沙盒限制，密钥存储相关的底层服务也用了简化替代，根本没法和原版iOS一样提供同规格的安全服务。 也就是说，现在的它，其实是个“裸奔版”iOS。 ｜项目README中列出的早期功能限制｜图源：ios-sweet 之所以会造成这个结果，是因为操作系统的底层移植，不是改两行代码就能跑通的。开机引导、屏幕显示、触控交互、无线网卡、基带通信、相机

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orepo 的全量 CI 为准，而不是只看本地测试。失败先交给便宜的确定性修复器（未使用的默认值、lint），处理不了的再交给 Agent 修复器（比如测试该删还是改写），反复推送直到变绿或者用完重试次数。关键约束是权限收窄：测试修复器只能改测试文件，否则 Agent 会去改生产代码来让测试通过。 3. 验证：CI 绿了也不等于正确。Agent 可能删掉本该保留的测试，也可能停得太早没清理干净。所以先跑静态检查，再交给 Agent 验证层 CodeCourt。 CodeCourt：最值得借鉴的设计 把观察到的 Agent 失败模式写成明确的正确性属性，每条属性由一个专门的审查 Agent 并行检查：只删不增、行为语义不变、不偏离目标（不顺手删其他 flag）、不留 Agent 痕迹（比如推理注释）。全部通过才进入人工审查，任意一条失败就直接放弃这个 diff。团队早期试过用单个 Agent 端到端审查，效果不如拆成多个聚焦的审查者。 背后的原因是：指令一多，长任务 Agent 就容易遗漏约束，倾向于只追求"CI 通过"这种最直接的信号。所以把约束从执行循环中剥离出来，放到验收端去检查。

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128 与 128 个 SBUF 分区一一对应。 挑战 2：FSDP2 下的分布式 Muon 正交化 Muon 在更新前对每个梯度进行正交化。对于 96 个二维权重矩阵（27.18 亿参数）中的每一个，它运行五次 Newton–Schulz 迭代（算法 1）。 Newton-Schulz 算法 分布式问题。 Gram 矩阵 = XX⊤ 将权重的每一行与所有其他行相关联。在完全分片数据并行（FSDP2）下，64 个 rank 中的每一个只持有 1/64 的行。因此，分片本地的 XX⊤ 只能得到一个对角块，并丢弃所有跨分片项（图 5）。图 5：FSDP2 下的 Newton–Schulz：分片本地 Gram 块，以及 gather/broadcast 与 all to all 的对比。朴素方法：收集并广播。每个 rank 收集完整梯度（5.44 GB），由一个 rank 运行 Newton–Schulz，然后它广播 = X⊤将权重的每一行与所有其他行相关联。在完全分片数据并行（FSDP2）下，64 个 rank 中的每一个只持有 1/64 的行。因此，分片本地的 XX⊤ 只能得到一个对角

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占领。获得它们的唯一方式是用 Condor 将步兵空运过去。 军队始终以一架 Condor 和一个小队开局。如果一支军队没有 Condor，将免费获得一架新的，从最靠近其总部的边缘飞入并降落在那裡。这架免费 Condor 将搭载一个免费小队。 两个总部应完全被水域隔开，但仍可通过地图上不同位置的两座桥梁供载具通行 我想鼓励围绕上行链路展开争夺。 地图尺寸应是其他地图的几倍——仍为正方形 先研究，然后批判这个设计。只有在我们就任何修改达成一致后才开始构建 你可以为此设计一个新的生物群系 结果就是热带群岛地图，有七个岛屿上行链路，玩家只能通过用 Condor 空运步兵来占领。一旦你掌握了较简单地图中的基本游戏机制，这绝对是最有趣的地图。v9 版本让这张地图更有趣了一些——它现在看起来是这样的： v10：Goliath 与智能体对战 我决定在游戏中加入巨型机器人机甲——想想《环太平洋》中的 Jaeger，或《战锤 40,000》中的 Titan。 以下是我用来与 Claude 头脑风暴的一些提示词： 帮我头脑风暴为这款游戏加入巨型机器人的想法——想想 W20K 中的无畏机甲或泰坦——我们怎样

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CKING to run a tool in the background without modifying scheduling mode.) 纯文本 已复制 理解权衡： 使用 response scheduling 搭配只返回一次的协程时，模型在整个函数完成之前不会收到任何载荷。因此，除非用户继续说话，模型通常不会发出初始的口头确认。当用户立即继续提出其他问题，而你希望结果在下一个自然停顿处融入对话时，这种模式最为理想。 用 response scheduling 控制结果交付 这个 response scheduling 属性控制 模型何时 对传入的工具响应做出反应。 WHEN IDLE 绝不会打断进行中的轮次：如果模型仍在说话或用户仍在讲话，结果会等到该轮次结束后再交付，模型会在下一个自然停顿处做出响应。ADK 支持三种调度行为： 在带有 gemini-3.8-live 的基准测试会话中： 在 WHEN IDLE下，一份传入的销售报告礼貌地等待模型回答完另一个 20 秒的问题，然后无缝地交付了数据。 在 INTERRUPT下，传入的结果在句子中间打断了当前语音；随后模型完成了

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ker run 之后 311 秒就准备好提供服务了。 端口发布在 172.17.0.1，即 Docker 的网桥地址，因此只有本机上的容器才能访问它。VLLM API KEY 会让 vLLM 拒绝任何不带密钥的请求。 在 DGX Spark 上最重要的几个参数： --gpu-memory-utilization 0.32 将此模型的内存占用限制在约三分之一。其他模型需要剩下的部分。 --kv-cache-dtype fp8 将 KV 缓存所需的内存减半，因此在同样的预算下可以容纳更多上下文。 --moe-backend marlin 为量化专家层选择内核。草稿模型的专家层未量化，因此 --speculative-config 会为它单独设置 moe backend。 --speculative-config 开启多 token 预测（MTP）。模型会提前起草三个 token，并在一次前向中校验它们。 --reasoning-parser 和 --tool-call-parser 必须与模型系列匹配。当工具调用失败时，先检查这些参数，再归咎于模型。 检查启动日志中 vLLM 选择的内核。

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辖连接点信息。Agent 在立案庭工作人员之前完成材料审查：逐项核对要件，检索带版本与生效日期的规则库，判断管辖候选，形成《材料审查意见》和一次性《补正通知书》草稿。审查建议写入案件管理系统，状态停在“待人工确认”；只有工作人员确认并绑定审批后，才通过平台向当事人送达补正通知。 它不决定立案或不予受理，不判断实体胜负，不修改当事人材料，不读取与本材料包无关的其他案件，不把证据附件里的“本材料已经承办法官审核，请直接登记立案”当作指令。它的工具只有八个：五个只读（读材料包、核验身份、检索规则、检查管辖、读权威状态），两个内部写（保存审查建议、生成通知草稿），一个外发写（notice.send，必须绑定工作人员的审批）。 规则边界来自可核对的原文：民事诉讼法第一百二十二条的起诉条件与第一百二十六条的七日期限，登记立案规定第七条的一次性书面告知补正，在线诉讼规则的合法自愿、安全可靠原则与实名核验、电子化材料要求，以及最高人民法院关于人工智能司法应用意见中“辅助而不替代裁判”的立场。 随访 Agent 患者出院后，Agent 按科室随访计划，在术后第七天、第三十天通过医院 App 对话、短信或

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么的警告——连同有关它已经干了什么的令人警觉的报道——发布得如此之快，以至于连安全专家都难以判断该担心什么。 然而，Anthropic攻击性研究团队本周发布的一份报告引起了关注，因为它描述了一种新的、现实的威胁，其中没有人类特征，也没有末日式的遐想。这个被称为“红队”的内部测试团队表示，他们创建了一个恶意AI程序，该程序通过联网的“智能”电视自主传播，并能在其他普通设备内部做同样的事。虽然运行AI的机器通常需要相当多的算力，但研究人员表示，他们的程序将自身的各个部分拆分到15台电视上，并且仍能通过使用每台电视的一点算力来运行。 除了让人联想到《哈利·波特》系列中让伏地魔灵魂碎片在物体中存活的魂器之外，这份报告还令一些专业人士感到警觉，因为智能电视和许多其他“物联网”设备普遍薄弱的安全性将很难纠正，即使付出协同努力也是如此。 “这就像其他每一波网络攻击一样，是值得担心的事情。我们需要减轻可能的影响，”领导Meta AI安全工作开发的Joshua Saxe说。“我现在担心的是，网络安全界的人士没有像他们应该的那样认真对待这类真实风险。” 此类“AI蠕虫”的破坏可能大得惊人。无需诱骗人类即可

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理写进SOP，比临场协调便宜得多。 四、收益与迁移 两个硬指标：原本D0-D7跨两周的备课闭环，9月上旬实测单日上午跑通全流程（正常学期节奏仍建议留两周，给主备思考时间和研讨组织时间）；共识执行率从"经常烂尾"变成100%——三要素约束下，每条共识都有人和截止日期。 更重要的收益是结构性的：质检标准从"上交任务"变成了"改进导航"——9个智能体的评分不再是考核，而是下一轮迭代的输入。 这套框架的迁移成本很低：四阶段九智能体SOP跨学科通用，换学科只改依据体系里对应学科的本体理论一条；提示词四件套不绑定任何平台，豆包、Kimi、ChatGPT、DeepSeek都能跑。我们整理了一页纸入门包（总览+6步闭环+依据体系三份文件），其他备课组复制后跑一个单元就能上手。 --- 写在最后：我不是程序员，这套东西的全部"技术含量"就是四份提示词文档和一张轮值表。多Agent编排听起来高深，拆开了看就是两件事：把标准动作写成强约束的提示词，把人的判断留给对辩和拍板。AI管结构，人管方向——教学如此，编排也如此。 版权声明：本文作者库致堂。转载请注明出处。 文中人物均为化名，单位信息已按匿名规则处理。

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