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rk，建议使用 NVIDIA 托管的 API。在本示例中，我们使用 vLLM 在本地部署 Nemotron 3.5 Lightning。 docker run -d --gpus all --ipc=host --network host \ -v /.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface vllm/vllm-openai:v0.26.0 \ --model nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-BF16 \ --served-model-name lightning --port 8000 --reasoning-parser nemotron v3 点 config/sdg data designer.yaml 在该服务器上： output path: use-case-examples/french-public-service-assistant/data/sdg/sft raw.jsonl num records: 2000 seed dataset: path: use-ca

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1M tokens ➤ 多模态：文本、图像、视频和语音输入，文本输出 ➤ 定价：每 1M 输入/输出 tokens 4/20 美元，与 Gemini 4 Argon 的标准定价相同，并提供 50% 折扣。缓存输入 tokens 享受 95% 折扣（标准定价下每 1M 0.20 美元） GitHub Copilot Fusion 编排 Anthropic 和 OpenAI 模型，以平衡性能与成本 GitHub 已在 GitHub Copilot 中发布 Copilot Fusion，它在 Anthropic 和 OpenAI 模型之间进行编排。在 Coding Agent Index 上，它在 Claude Code 中比 Opus 5.5 低 2 分，而每任务成本仅为其一半 2026年10月28日 Index v5 包含 2 项新基准和 3 项升级。这是 Index 首次大部分基于私有数据集构建 2026年10月27日 Code2Video-AA：AI 模型用代码设计视频的能力如何？ Artificial Analysis 对 HeyGen 的 Code2Video Bench 的实现

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每条记录一起存储。 我们开发了 Browser Use。关于其他工具的事实来自它们各自的文档和定价页面，核查于 2026 年 10 月 26 日，并在使用处附有链接。 可靠性清单 Schema： 必填字段及其类型，以及在取值固定处使用枚举。用 JSON Schema 编写，或从 Pydantic 或 Zod 模型生成。 受约束的输出： 开启模型的结构化输出。OpenAI 的模型会让响应 遵循你的 JSON Schema；Anthropic 的模型 保证字段类型和必填字段. 在代码中校验： 用以下工具解析每条记录 Pydantic 或 Zod。有效的 JSON 并不等同于正确的数据。 空值，而不是猜测：让缺失字段可为空但仍为必填，并告诉模型当页面未显示该值时返回 。证据：在每条记录上保留 ，并为你将要据以行动的字段附上页面中的简短引用。去重：基于稳定键，例如规范 URL 或 SKU。做礼貌的客户端：按域名限速，遵守 robots.txt 和网站条款。抽查：在信任一次运行之前，将随机抽取的记录样本与实时页面进行比对，并在网站变更后再次比对。用保存的代码重新运行：对于一 让缺失字段可为空但仍

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e： 如果你使用 Pro、Max、Team 或 Enterprise 套餐登录，就用 Claude in Chrome。使用 API 密钥、Bedrock 或其他提供商时它不可用，因此请使用 Browser Harness、Playwright MCP 的扩展模式或 Chrome DevTools MCP。 Codex： 在 ChatGPT 桌面应用中使用 OpenAI 的浏览器扩展。在 Codex CLI 中，使用 Browser Harness 或两个 MCP 服务器之一。 Gemini CLI： 使用其内置浏览器智能体，并将 sessionMode 设为 "existing"，或使用任意 MCP 选项。 Cursor： 其内置 Browser 会按工作区保留自己的 cookie，而不是你的 Chrome 登录状态。要使用你的 Chrome，请将 Browser Harness、Playwright MCP 或 Chrome DevTools MCP 添加到 .cursor/mcp.json. 任意 MCP 客户端： Playwright MCP 在扩展模式下会把你选中的标签页交给

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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，从而降低其总体得分。通过 OpenAI 可信访问计划提供的 GPT-6 Sol（Daybreak Blue，max）领跑该指数，由于拒绝次数更少，其得分比公开版本高出 32 分。DeepSeek V4.1 Flash 1017 未遇到任何安全拒绝。 主要结果： ➤ DeepSeek V4.1 Flash 1017 在 Artificial Analysis Cyber Index 上获得公开可用模型中的最高分，总榜排名第二。DeepSeek V4.1 Flash 1017（max）得分为 57%，领先此前领先的公开可用模型

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llout 调用一次 AgentCore 托管的智能体，以采样策略模型、进行游戏并报告奖励 对于每次 rollout，MTRL 服务都会用一行训练数据（其中包含一个秘密单词）调用 AgentCore 运行时（Amazon Bedrock AgentCore 的一项能力）。运行时中的 Strands 智能体通过 SageMaker Job Runtime 的 OpenAI 兼容端点调用策略模型。模型通过一个工具进行最多六次猜测， guess word,每次猜测后，环境返回逐字母反馈以及已知信息的摘要。游戏结束时，智能体返回一个奖励。 组相对策略优化（GRPO） 利用同一单词多次 rollout 之间奖励的分布来更新策略模型上的低秩适配（LoRA) 适配器。 以下三点设计对后续内容很重要： 智能体和奖励位于同一处。 部署到 AgentCore 的单个 Python 文件包含环境、工具和评分函数。 数据集只包含秘密单词。 智能体附带的单词列表由开源的 SCOWL 单词列表构建，仅用于评分。 奖励以结果为主导。 解题根据速度支付 1.05–1.55，失败支付 -0.5，从未做出有效猜测支付 -

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all starts a hosted agent on a cloud browser, and you don't need a model key. If you want it free and local, our open-source MCP server has a full-agent tool that runs on your own OpenAI key. Outside Browser Use, Hyperbrowser is the only server in my full round-up with whole-task agents as MCP tools. agent-browser has an opt-in chat tool for short instructions. We make Browser Use and Browser Harness, so they come first. Competitor facts are from their own repos, docs and pricing pages, checked

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（NOTES.md）里，记录了一种荒诞又赛博朋克的工作流：“人类负责按手机电源键，Claude负责敲命令。” 在整个移植过程中，开发者本人几乎沦为了AI的“肉身机械臂”。当屏幕不亮或触控失灵时，AI自己去读苹果的报错日志、对比高通的安卓驱动源码、分析内存地址，然后写出一段把小米触控信号“翻译”成苹果触控事件的转接代码。 最搞笑的是日志里的一条记录：写着写着，OpenAI的Codex用量额度突然刷爆见底了。怎么办？开发者转手就把烂摊子交给了Anthropic的Claude，让Claude顺着前任留下的日志继续改代码、编译、测开机，无缝接班。 这种“AI搞逆向”的玩法，甚至已经孵化出了专门的核武器：最近在外网爆火的开源项目REA（Reverse Engineer Anything，逆向一切）。 开发者morluto打造的这个工具，干脆把Hopper、Ghidra、IDA这些专业反编译和分析工具全都打包到了AI助手里。 你不需要有软件源码，也不需要开发文档，只要把现成的黑盒程序丢给REA，AI就能自己调用专业工具去顺藤摸瓜、查内存、找证据，看懂程序是怎么跑的，然后尽量帮你重写一套一模一样的功

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要，会有遗漏；git diff 能看出改了什么，但看不出修改顺序，也看不出改得对不对。 · 趋势是厂商把越来越多的 Harness 封装到 API 后面：Codex 的上下文摘要变成了只有服务器能读的加密内容；Claude 的推理过程被加密，压缩摘要虽然能读，但一旦修改，API 就会拒绝。透明度被拿来换了便利，而被封装起来的部分可能恰恰很有价值（讲义引用了 OpenAI 的文章：调两个设置，ARC-AGI-3 分数提高了两倍）。 可控性：三条长期适用的原则统领各种具体做法 · 精简的 AGENTS.md、按需加载 Skill 和 MCP、大输入放进文件、子 Agent 只回传摘要、关键规则能在压缩后保留；原则是：管理上下文：只让正在用的东西进来，并且留得住；出处是：存储层级（1965）、工作集（1968） · 会拦截的 hooks、在任何模式下都生效的 deny 规则；原则是：可检查的规则要用强制拦截来执行；出处是：引用监控器（1972） · 权限控制、隔离的 MCP 服务器、两把钥匙分别交给两个人；原则是：最小权限、权限分离；出处是：Saltzer & Schroeder（1975）

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记录链接。 v1：最初的雏形 我在七月从 Claude Fable 5 开始： 我们要构建一款移动端友好的 RTS 游戏——命令与征服风格——名为 Battle Drones，其中两支无人机军队（包括飞行和地面单位）为领土和资源而战 让我们从 MVP 设计开始，问我一些问题 这是一份共享对话记录。我给 Claude Code for Web 设置了一个包含 OpenAI API 密钥的环境变量，并让它使用 OpenAI 图像生成 API 来制作素材，这让我得到了一些基础精灵图。 你可以在此试用 v1——它看起来是这样的： 它一眼就能看出是 RTS，具备建造机制、选择和指挥单位的能力，以及一个可供对战的基础 AI。 这第一个版本勉强算是个概念验证，玩起来一点也不有趣。 Claude 在这些早期版本中使用了 Phaser 2D 游戏框架。我直到好几轮迭代之后才意识到这一点！ v2：完整精灵图 第二个版本（在此试用 v2）为所有载具添加了精灵图，并加入了“AI 对 AI”模式，这样我就能观看游戏自动进行，而无需自己直接操控。 Claude 在提示 OpenAI 的图像模型生成精灵图方面表现得

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倍 现有智能阈值的达成成本已变得更低，而最高分模型的成本则高于一年前的最高分模型。 要点： ➤ 达到 20 分的成本比约 13 个月前低 123 倍；达到 40 分的成本比约 5 个月前低 33 倍：实测模型分别于 2025 年 9 月和 2026 年 5 月首次达到这些阈值。 ➤ GPT-6 Luna (high) 以每任务 $0.03 达到 30 分：@OpenAI 的该模型每任务成本比 @AnthropicAI 的 Claude Sonnet 4.6（Adaptive Reasoning, Max Effort）低 86 倍，后者于 2026 年 2 月以每任务 $2.49 首次达到 30 分。 ➤ Claude Haiku 5.5 (xhigh) 目前是达到 40 分最便宜的模型：它以每任务 $0.12 获得 41 分，比 GPT-6.1 Sol (low) 低 5%。 ➤ 达到 50 分的成本比首次达到时低 18 倍：GPT-6.1 Sol (high) 以每任务 $0.32 达到该分数。 ➤ 最高实测分数一年内从 21 升至 58，成本约为 11 倍：Claude Opus

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in the top 5 and 11th spots on the Artificial Analysis image-editing leaderboard! Krea 3 Ultra placed 4th with a score of 1151, one point behind Google's Nano Banana 2.1. The other four spots in the 5 five are all taken by OpenAI, Google, and MAI models. Krea 3 Fast scored 1125, landing in 11th place, topping Nano Banana 2 by one point. At the same time, Krea 3 is also 10x faster than GPT Image 2 and 4x faster than Nano Banana Pro, with pricing starting at $0.03 per image at 1K and $0.06 at 2K.

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ence 上的幻觉率从 30.4% 降至 15.1%。 MLA 版本的压缩副本能装进我单张 24 GB 的 RTX 4090，上下文长度约为基础版 Qwen 的 3.5 倍。 它在 DeepSWE 上击败 GPT 6 Luna-medium，成绩介于 Luna 6 medium 和 high 之间。在 Terminal-Bench 2.1 上得分更高，同时每个解出任务的中位输出为 23.8K token，而基础版 Qwen 为 54.9K。 试用了这个模型的一个未发布版本，真切感受到了其相对更高的智能密度，它写的少得多。 在 Terminal-Bench、τ³-bench、ClawEval 和 BFCL v4（伯克利函数调用排行榜）上超过 Muse Glimmer 30B 和 OpenAI 的 GPT-6 Luna（high），不过 Luna 仍以 53.1% 在 DeepSWE 上胜出。 他们还发布了一个 MLA 版本，即同一模型将其 16 个全注意力层转换为多头潜在注意力，使每个 token 占用的内存从 64 KiB 降至 18 KiB，从而让更多或更长的会话能装进单张 GPU。

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agent 更强大”的流行叙事，而给出五条冷静的实证结论： 1. 多 agent 只对特定任务结构有效。金融 agent 任务天然可分解（收入/成本/市场），MAS 赢 81%；PlanCraft 类任务有强顺序依赖，拆分反而伤害，MAS 输 70%。指南：可并行 → 集中式；需探索 → 去中心化；顺序依赖 → 单 agent。 2. 收益随基座模型而异：OpenAI 模型成本增加性能却平台化；Google 模型成本高性能高；Anthropic 模型上 MAS 甚至可能伤害性能。 3. agent 数量越多不一定越好：工具密集型任务（16 个工具的工作流）受协调开销拖累，且惩罚随环境复杂度复利式累积。 4. 异构混合可以打败更强的单一基座：不需要处处用贵模型，“廉价编排器 + 昂贵执行子 agent”是好用配置；且若单 agent 基线已超 45%，MAS 反而有害。 5. 性能可预测：以模型、任务、MAS 配置为参数的 scaling law 能以 87% 的准确率预测最优架构，从“碰运气试配置”走向 agent 设计的原则性科学。 这五条与阅读清单里的 "Why Do Multi

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3日，千问Go!上线体验申请页，采用限量申请方式。媒体实测显示，它已经可以调用阿里自家的服务接口处理具体事务，例如航班延误理赔和淘宝价保。灵光的“我的生活”在小范围内测，尝试通过后台运行管理生活账单、连接家居设备；腾讯Marvis则将自己定位为系统级AI管家。 海外市场也在同步升温。Meta发布的个人AI助理Muse，面向用户提供邮件、订餐、网购等代办能力，OpenAI的Sam Altman也展示了个人AI助理dots，主打独立云电脑、浏览器和应用连接能力。 从Meta、OpenAI到Manus，再到国内各AI产品，大家都在讲同一个故事：AI将逐渐接手订票、点餐、购物、整理日程等日常任务，个人助理也可能成为新的流量入口。但竞逐之前，还有个更底层的选择，即AI究竟该以什么身份替用户行动？ 千问Go!选择借用用户的身份，它依托用户已有的账号与平台服务办事，能直接进入淘宝、支付宝、飞猪等生态，完成部分交易和售后任务。这样更容易触达真实需求，也减少了重新搭建身份系统的成本。 风险同样贴近用户：账号就是Agent的执行面，误操作可能直接影响用户的钱和订单。PPT做得不好可以重来，电话拨错、款项付

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被归因于朝鲜的WannaCry，已在全球造成数百亿美元的损失。 世界上许多最具破坏性的蠕虫都依赖于设备所有者未修补的已知漏洞，有时是在补丁发布数月之后。Anthropic团队预测，像他们这样的蠕虫可以以同样的方式运作，而且更难阻止，因为智能设备接收补丁的频率低于手机或笔记本电脑。更糟的是，他们推测，AI蠕虫可以通过研究新披露的漏洞来不断适应其他类型的硬件。 OpenAI早期安全专家、现经营AI安全初创公司RunSybil的Ariel Herbert-Voss说，AI蠕虫与典型复制病毒的不同之处在于，AI模型可以在运行中学习。Herbert-Voss说，现有的网络安全基础设施还没有为这类威胁的扩散做好准备。“我们需要更好地赋能我们的安全团队。我们需要给他们更多资源来解决问题。” 曾在拜登政府中担任国家网络总监的美国国家安全局前副局长Chris Inglis提出，蠕虫也可以用于善意目的。 “AI蠕虫是否可行的问题，已经被过去六个月里的几起突破性事件解决了，”Inglis通过数字信息说。“更好的问题是，我们将如何使用它们、对抗它们，和/或将它们与其他新兴技术结合起来。” Anthropic研

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s, content extraction and screenshots. One more tool, retry with browser use agent, hands the task to a full browser-use agent when direct control fails. The server needs your own OpenAI or Anthropic API key. Controls: a local Chrome or Chromium it launches License: MIT Cost: free; you pay your model provider claude mcp add browser-use -- uvx --from 'browser-use[cli]' browser-use --mcp 6. agent-browser A good choice if you want a fast CLI with an MCP mode and a small default tool set. agent-brow

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家真正理解：我没有给模型任何上下文，它事先也没有关于我的任何上下文，而是一个全新部署的模型。我说：找些关于 Jan-Keno Janssen 的信息，建一个网站。我得说，这已经相当合理了。包括权重方面，哪些是相关的、哪些不相关，我觉得做得挺不错。 对，你们看这里：这是 Artificial Analysis 的行业标准智能评估。里面包括 Anthropic、OpenAI 等目前最大的云端模型，而且是很新的，也包括这周才发布的模型，就是那种跑在价值数百万欧元的服务器上的东西。而小小的 Qwen 3.8-27B——如前所述，包括上下文在内现实中只需要不到 20 GB——也能参与其中。虽然不是最前面，但仍以可观的 34 分位列其中。不过总得说一句：这个智能指数和真正的知识关系很小，更多是类似：这东西会不会用工具、知不知道该去网上哪里搜东西等等，也就是能不能把事情办成？因为 Qwen 这里只有 270 亿参数，知识是有限的。但如果像我用编码智能体 Pi 这样用它，或者用 OpenCode 之类的，让这东西能使用工具，那它就能从网上获取信息，那就真的非常实用了。 提示词处理与效率 是的，说到智能

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结论 Fresh：起点「仅 brief」、适合「第二意见、独立审查」、成本「更贵」 Forked：起点「全部历史 + brief」、适合「需要全部积累的侧任务」、成本「更便宜（复用 prompt cache）」 Fresh 不是便宜选项，是独立选项。 L10 的 Goldfish 必须是 fresh：fork 出来的会用记忆填补文档缺口，然后说文档没问题。 Part 4：辨析与工程 三个问题区分一切形态：几个对话、谁和谁说话、谁决定下一步。 · Subagents：每段新对话，只与父对话通信，父对话掌权 · Team：多对话 + 互发消息 + 共享任务列表（带文件锁），你可直连任意队友 · Handoff：一段对话，换个 agent 接管（换指令换工具、保历史），不回头；与 subagent 恰好相反 · Swarm = 机制 × 规模（Kimi K2.5：100 并发；OpenAI Navier–Stokes：约 10,000 agents、1,300 亿 token） · 并行编辑靠 worktree 隔离：每个 subagent 独立 checkout + 分支，改完留分支等合并

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模型。 不必从零自建 生态已提供相当多现成件：针对幻觉、PII 泄露等常见问题的预置 LLM 评估器模板、开源 agentevals 包（针对消息和工具调用）、可从代码仓库和 trace 直接生成可运行评估的 Eval Engineering Skill、从 issue 聚类自动生成数据集和断言的 LangSmith Engine。且整个体系框架无关；支持 OpenAI Agents SDK、Claude Agent SDK，或用 @ traceable 装饰器裸接。 迁移也不必推倒重来：数据集以 CSV/JSONL 导入，pytest/Vitest 集成保留现有测试体系，已有裁判 prompt 直接粘贴复用。 两个进阶难题 多轮对话：每一轮都看似正常、整体却失败的“累积性失败”是单点评估的盲区。解法是给 trace 附上 thread ID 将各轮聚合，再挂载面向整段对话的在线评估器（如“用户是否被迫重复了自己的需求”）；离线侧则把完整对话存为样本，或用 LLM 模拟用户。 超越最终输出：复杂 agent 需要检查轨迹（消息/工具调用序列）与终态（仓库变更、测试结果）。例如编码 ag

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