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星期五

星期四

  1. 蚂蚁 inclusionAI:GitHub 新仓库

    蚂蚁 inclusionAI 开源 PIBench:评测 AI 编程智能体的支付集成基准

    蚂蚁 inclusionAI 在 GitHub 开源 PIBench,一个面向真实端到端支付集成任务的 AI 编程智能体评测基准。该基准由 Alipay 提出,包含 9 个产品项目和 18 个任务实例,覆盖基础支付功能完成与进阶风险感知支付加固两类场景,评估功能正确性、可靠性、安全性和业务状态一致性。在 with-skill 条件下,整体平均 Rubric Pass Rate(RPR)为 68.58% 至 92.72%。

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星期三

  1. heise online

    iX 工作坊:用 AI 编程助手提升编码效率

    heise online 的 iX 工作坊“用 AI 助手高效编程”以 GitHub Copilot 为例,带开发者练习提示词技巧、Spec-Driven Development 与 Agentic Coding,并区分其与 Vibe Coding 的差异。课程还介绍 Cursor、Claude Code、OpenAI Codex、Kilocode 等替代工具的架构、功能与定价,并讲解用 MCP 接入外部工具、用 RAG 整合自有数据。

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  2. Testing Catalog

    每日 AI 简报:Gemini 4 Argon 全球上线

    Google 将 Gemini 4 Argon 在全球付费 Gemini API 与 Gemini 平台、Pro 和 Ultra 订阅者的 Gemini 应用与搜索、以及 Ultra 订阅者的 Antigravity 中上线,该模型在 Arena Overall 排行榜位列第 5。Cursor 以每百万输入/输出 token 2 美元/10 美元接入 Gemini 4 Argon,CursorBench 得分 52.8%,与 Opus 5.5 持平,GitHub Copilot 也已加入该模型。Liquid AI 发布开放权重 MoE 模型 LFM2.5-24B-A2B,总参数 24B、激活参数 2B。

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  3. 雷锋网

    蚂蚁灵波签约隆盛唯睿、德马科技等企业,具身大脑加速进产线

    蚂蚁集团旗下具身智能公司蚂蚁灵波接连与隆盛唯睿、德马科技、德迩象网等智能制造及物流企业达成战略合作,基于自研具身原生模型与云端工具链攻关工业上下料、汽车制造数智化和包裹高速柔性分拣场景。其 LingBot-VLA 2.0 基础大模型在预训练阶段已适配 17 个品牌的 20 种机器人构型,工博会上钛虎与星尘智能两款异构机器人本体同时搭载该模型完成工业上下料与柔性分拣。蚂蚁灵波开源模型在 GitHub 累计获 3.29 万颗 star。

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  4. 虎嗅

    AI创业,道德有价值吗?

    虎嗅文章讨论田柯宇在字节实习期间被指控恶意干扰同事模型训练、被辞退起诉后,仍凭NeurIPS最佳论文VAR获得近3000万美元融资创办世界模型公司。文章梳理了字节内部通报、法院判赔50万元以及受害者公布的GitHub证据,并指出投资人主要看能力,而基座模型创业从融资到发布需数年,外界只能依赖创始人自述,信任因此成为招募和投资中的稀缺资源。

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  5. 邵猛

    Anthropic 用 5 个月把 monorepo 从 Git 迁到自研 Scion

    Anthropic 工程团队用 5 个月把内部 monorepo 从 Git 迁移到自研版本控制系统 Scion,起因是 Claude 驱动的编码让合并量从 5 月的 2500 次/天涨到 9 月的 30000+ 次/天。Scion 以 changeset 取代 commit、用递归派生数据计算 blame 和路径历史,并采用三层缓存架构,使 checkout 从分钟级降到秒级、基础设施 CPU 和内存占用缩小 200 倍。Anthropic 表示 Scion 只对超大规模 monorepo 加海量智能体吞吐有意义,不是通用 Git 替代品,并计划与 GitHub、GitLab 及开源社区合作。

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  6. Yuchen Jin

    Anthropic 每日合并代码变更 4 个月增 12 倍

    "2026 年 5 月,Anthropic 平均每天合并约 2,500 个代码变更;到 9 月,我们每天合并超过 30,000 个。" 仅 4 个月就增长 12 倍。 这解释了为什么 GitHub 老是崩。

    "2026 年 5 月,Anthropic 平均每天合并约 2,500 个代码变更;到 9 月,我们每天合并超过 30,000 个。" 仅 4 个月就增长 12 倍。 这解释了为什么 GitHub 老是崩。

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  7. Rohan Paul

    Agor 开放公测:在共享看板上统一调度 Claude Code、Codex 和 Gemini

    Agor 推出托管版开放公测,把 Claude Code、Codex、Gemini 等现有 agent harness 放到同一块共享看板上运行,用户自带 API key 或订阅并直接向供应商付费,平台不加 token 加价。每个 agent 会话和 git 分支按区域排布在看板上,可按任务选择不同 agent 和模型,上下文通过共享 Knowledge 和显式交接流转。面向重复性工作,它把 agent 打包成带固定角色、版本化知识文档、MCP 工具连接和可选定时的 AI teammates,并支持在 Slack、Discord、GitHub 和 Shortcut 中接收任务。

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星期二

  1. Dan Shipper

    Dan Shipper 在 Codex 打造自动招聘技能集

    我们(@ArielleShipper)打造了用于在 Codex 中运行自动化招聘流水线的终极技能集 已在 @every 的 github 上提供:https://t.co/85SAysNaFy https://t.co/1sg7xLlJGe

    我们(@ArielleShipper)打造了用于在 Codex 中运行自动化招聘流水线的终极技能集 已在 @every 的 github 上提供:https://t.co/85SAysNaFy https://t.co/1sg7xLlJGe

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  2. Computerworld

    微软发布第三代 AI 芯片 Maia 300,计划 2027 年部署

    微软发布第三代 AI 芯片 Maia 300,称其针对最新推理模型和智能体优化,可降低运营成本。微软云与 AI 执行副总裁 Scott Guthrie 表示,Maia 300 每兆瓦 token 数预计比主流 GPU 系统高 40%,公司将从 2027 年起把 Azure Maia 系列扩展到多吉瓦部署,使其成为微软产品与服务的主要推理系统。上一代 Maia 200 于今年 1 月推出,目前支持 Microsoft Copilot 负载,GitHub Copilot 和 Microsoft Foundry 将在 2026 年底前跟进。

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  3. Data Center Knowledge

    微软发布第三代自研 AI 芯片 Azure Maia 300,Maia 200 已量产支撑 Copilot

    微软发布第三代自研 AI 加速芯片 Maia 300,并宣布 Maia 200 已投产,用于支撑 Copilot 等云服务。Maia 200 部署在美国、欧洲和澳大利亚的数据中心,每瓦 token 吞吐量最高为领先 GPU 基础设施的 1.7 倍,年底前还将支撑 GitHub Copilot 和 Microsoft Foundry。Maia 300 计划 2027 年投产,采用推理优先架构,每兆瓦 token 吞吐量预计比领先 GPU 系统高 40%,96 加速器整机架的 token 吞吐量最高可达 Maia 200 的 7 倍;微软计划 2027 年以多吉瓦规模扩展 Azure Maia 系列,目前 Maia 尚未通过 Azure 实例向客户开放。

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  4. 腾讯云开发者社区

    开源三个月、5次大变更、9100+ Star:腾讯Octop的狂奔之路

    腾讯云 Octop 自 2026 年 7 月 10 日在 GitHub 开源,95 天内经历从 LightClaw ACE 重构、v1.0.0 GA、v1.0.1 企业级 SSO 接入到 v1.0.2 插件化与多模态四次大变更,Star 数突破 8500,Issue 和 PR 超过 1200 条。团队将 harness-agent、harness-memory、harness-browser、harness-gateway 四大模块拆分为独立仓库开源,并公开了 AgentTeams、移动端客户端、浏览器技能录制等后续规划。CVE-2026-108581 显示 1.0.2b6 之前版本存在 Provider API Keys 未授权访问问题,已在后续版本修复。

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  5. Aravind Srinivas

    Perplexity 为智能体打造 Git forge

    每个 Perplexity Project 都是一个 Git 仓库。我们为智能体打造了一个 Git forge,没有 GitHub 的臃肿,因为不需要任何人类审批。 每个智能体都有自己的短生命周期沙箱,并提交到 S3 上的共享仓库。不到 2% 的提交会发生冲突。 智能体用普通的 `ls` 和 `grep` 搜索。在金融文档分析的答案准确率上,这以 63% 对 37% 胜过语义搜索。

    每个 Perplexity Project 都是一个 Git 仓库。我们为智能体打造了一个 Git forge,没有 GitHub 的臃肿,因为不需要任何人类审批。 每个智能体都有自己的短生命周期沙箱,并提交到 S3 上的共享仓库。不到 2% 的提交会发生冲突。 智能体用普通的 ls 和 grep 搜索。在金融文档分析的答案准确率上,这以 63% 对 37% 胜过语义搜索。

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星期一

  1. Testing Catalog

    微软宣布 Maia 芯片扩至多吉瓦部署并发布 Maia 300

    微软宣布从下一个自然年起将 Maia 芯片家族扩展到多吉瓦部署,使其成为自家产品与服务的主要推理系统,同时发布 Maia 300。Maia 300 面向长上下文推理、低延迟对话和多步智能体任务,官方称其每瓦 token 数比领先的 GPU 系统高 40%。Maia 200 已在美国、欧洲和澳大利亚部署,在 Teams 和 Copilot 中每瓦 token 数最高提升 1.7 倍,并已承载 Microsoft Copilot 等生产负载,GitHub Copilot 和 Microsoft Foundry 将在年底前跟进。

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