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"结构性失败"定性）；发现链：Calif 2026年8月11日首报（GPT-5.6 Sol辅助）、Wiz 8月24日（Gemini 4 Argon加GPT-5.6 Sol加Wiz Atlas）、OpenAI 9月18日、Chainguard 10月独立重发现；暴露面估算引自ox.security以Shodan数据（2026年10月21日）；利用尝试最早记录为AWS蜜罐10月17日；保密期崩盘链引自The Register及多方主流报道（2026年10月21日）。 LiteLLM后门事件：Datadog Security Labs披露（2026年10月21日，v1.107.0存活约2小时，年内第二次）。补充攻击链解剖（2026年10月23日 LiteLLM 官方权威复盘）：后门版 10月21日约11:40 UTC 上 PyPI、PyPI 13:23 UTC 隔离（Docker 14:20 移除），约 49,043 次下载（uv 占约 3.6 万）；权威根因为 5月27日一份配置文件把 LiteLLM Agent Platform 的部署主密钥误提交到公开仓库 LiteLLM-Labs/l

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mbly 源导入已经可以在当前的 Node.js 版本中使用。 React 框架 React Native 0.88 支持可变字体，配备了新的、默认启用的基于 Web 的事件系统，并带来对 React 19.3.0 和 Metro 0.87 的更新。此外新增了对 SceneDelegate 生命周期的支持，这是 Apple 从 iOS 27 SDK 起所要求的。由于不包含用户可见的破坏性变更，现有应用通常无需修改代码即可升级到新版本。 借助 BoxLang 1.18.0 的新 Azure Functions 运行时环境，应用程序现在可以用同一份代码在 AWS Lambda、Google Cloud Functions 和 Microsoft Azure Functions 上以无服务器方式运行。同样新增的是支持集群的定时任务，以便在分布式环境中仅在单台服务器上执行作业。 根据 Linux 基金会的一项研究，四分之一的拉取请求应被视为 AI Slop。不过研究也显示，使用生成式 AI 使所有开源开发任务的生产力提升了 50%。 如果你觉得缺少某个有趣的话题，欢迎给我们发邮件。 （mro）

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涨幅超94%！栏目为你高效解密这家人气公司背后大涨逻辑 ①栏目子模块合力解读，这家人气公司兼具物理AI、机器人双热点，三度提及，三度次日20cm涨停，本周累计涨幅超94%； ②栏目跟踪海外巨头相关动态，梳理机器人产业关键环节，相关公司解读后收获2连板； ③数据要素本周升温，栏目解读重磅政策，提及焦点公司3日最高涨超37%。 相关阅读 什么信号？亚马逊CEO：AWS 2027年容量基本售罄，巨额投资仍难匹配需求！ 财联社 黄君芝 2026-10-24 13:40 ①受人工智能基础设施需求不断增长的影响，亚马逊网络服务的云计算容量在2027年底前已基本售罄，且大量订单已排至2028年； ②亚马逊计划在2026年投入约2200亿美元用于资本支出，反映出其对数据中心和配套基础设施的积极投资，但供应仍然受到限制。 前沿AI模型安全引爆担忧？OpenAI“表决心”：将完全断网训练！ 财联社 黄君芝 2026-10-24 10:13 ①OpenAI目前正在一套完全不接入互联网的封闭系统中开展前沿模型训练工作； ②公司已于10月1日正式重启前沿模型训练工作，正与云服务合作伙伴协同推进这套离线训练体系的

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U 再出租，CoreWeave 2026年第二季度，它收入25.75亿美元，调整后 EBITDA 达15.10亿美元，看起来相当丰厚；但按美国会计准则计算，营业亏损4900万美元，净利息费用6.40亿美元，最终净亏损6.26亿美元。中间还有折旧、摊销、调整项和税项。CoreWeave 已经卖出了大量服务，同时仍在承担扩张的代价。 大型综合云厂商的情形好一些，AWS 和阿里云的云业务本身都在赚钱。但这组分部数字证明不了每座新建 AI 工厂已经回本，因为还包括了传统的云服务。 二季度，Google Cloud 同比增长 82%，Azure 增长 43%，AWS 增长 37%，甲骨文 OCI 增长 93%，阿里 AI 云与算力服务增长 45%，腾讯云增长 24%。 但另一面，花出去的更多。上半年，亚马逊、微软、Alphabet、Meta 四家的资本开支合计 3017 亿美元，约合 2.1 万亿元人民币；同时段云收入是 AWS 798 亿、微软智能云 740 亿、Google Cloud 448 亿，Meta 没有对外云业务。这几栏是云业务的总收入，还有传统云主机、存储、数据库和软件订阅，AI

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证明了自己。Anthropic正在Trainium2和Trainium3上运行生产推理和RL rollout。从历史上看，Trainium在推理方面表现出色，但并非研究训练的最佳选择。在推理中，模型架构的变化速度比训练慢得多；在训练中，研究人员会对模型架构进行大量不同的实验和消融，需要一个覆盖广泛API表面的技术栈。过去，这正是Trainium的短板所在。 AWS Neuron团队正积极努力改变这一缺陷，最大的转变是迈向一流的原生PyTorch训练体验。在训练循环中到处撒xm.step()、与定制的XLA式执行模型较劲的日子已经一去不复返。Trainium现在以PyTorch用户所期望的方式运行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

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人工智能 Bayer Crop Science 如何在 Amazon Bedrock AgentCore 上借助 AWS Unified Operations 构建智能体决策引擎 植物育种决策所依赖的数据横跨基因组学、田间试验、影像、环境条件和模型输出。Bayer Crop Science 针对这些数据、跨作物、区域和团队运行数百种机器学习（ML）模型配置，而且每次运行都需要可重复并受到治理。为满足这一要求，Bayer 构建了互联决策引擎（CDE），这是一个用于部署、编排、监控和复用 ML 工作流的系统。CDE 为育种人员、分析师、研究人员、数据科学家和数据工程师提供了一致的方式来运行分析，同时保留执行历史和运维控制。 随着采用范围扩大，瓶颈从运行工作流转移到了理解工作流。解释一个结果意味着要从 API、文档、元数据存储、仪表板和日志中拼凑上下文。想要知道工作流为何失败、模型做了什么或结果来自何处的用户，仍然必须知道该检查哪个系统。为弥合这一差距，Bayer 构建了智能体决策引擎（ADE），这是一个位于 CDE 之上的多智能体自然语言界面。一个监督智能体将每个问题路由给专业智能体，专业

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in sequence. Use lines when the relationship between locations is what you want to show, such as flight paths, delivery routes, shipping lanes, or pipeline segments. The visual draws each path from the coordinates in your GeoJSON file rather than generating it from your data at load time. A field from your joined dataset can determine the line color encoding, so you can group routes by whatever that field represents. In addition to color, you can customize lines with width and opacity controls

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可能比地球上任何一家公司都要多。 皮查伊：我以前没从这个角度想过，但你这么说确实有道理。因此我们不仅拥有强劲的外部需求信号，还拥有来自谷歌自身的内部需求——作为一个处于前沿的企业，我们自身如何使用和采用AI。你可以亲眼看到能力前沿的进展，能够在脱离需求信号的情况下，以客观的方式去评估能力前沿的发展状况，看看性能曲线看起来如何，比如缩放定律（scaling laws）、新模型与旧模型的对比、我们能够解决的任务复杂度、以及内部的评测基准。 皮查伊：因此你可以获得第一手的直观感受，也能从研究突破中感受到：比如Gemini 5.0会不会比目前的Argon好得多？答案是肯定的。所以你在技术栈的各个层面都能获得这些信心信号。此外，我们还在签署拥有长期承诺收入的耐久合同。这绝不仅仅是盲目的希望，我们有实际的业务订单作为支撑。把所有这些因素综合起来，你就会以一种负责任且纪律严明的方式全力投入，而这正是我们正在做的。 主持人：听你满怀信心地谈论这些信号令人印象深刻，我相信这些判断。但与此同时，人们也在试图应对各种担忧——比如Corey的变动，比如对新云（NeoClouds）的担忧，对这些基础设施融资的担

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组织对其进行定制。” 瑞典RISE研究所高级研究员Johan Linåker强调了开源对政府的重要性。他说：“开源使政府能够共享基础性的数字公共基础设施组件和技术，即便它们在政治高层并不一致。”他举出了政府共享政治贿赂等信息为例。 Robinson还谈到了AI如何改变软件工程师的角色。他说：“AI已经彻底改变了软件开发的实践。如今我们有很多非传统开发者；他们并非科班出身的软件工程师，却能借助这些智能体轻松编写软件、定制各种东西。” AI智能体这一话题也得到了深入讨论，发言者表示，开源技术有助于智能体工作负载在安全边界内安全地连接工具、数据和其他智能体。 GitHub 10月的数据显示了AI智能体的增长：如今每三个pull request（对代码变更的审查）中就有一个涉及AI智能体，而一年前这一比例不足十分之一。 AWS高级首席技术专家Laura Tacho说：“事情发展得真的非常非常快。但我们的工具信任度并没有以同样的速度提升。”她援引数据指出，超过80%的开发者担心AI模型所产生数据的准确性。但她也援引数据显示，开发者表示AI帮助他们实现了创新并提升了软件质量。 图片：ChatGPT

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pic 用户删除可能已暴露的 API 密钥、生成替代密钥，并检查使用记录中是否存在未经授权的请求或意外收费。Railway 还建议客户审查账户成员资格和访问日志，以查找可疑活动的迹象。 对于 GitHub 用户，Railway 建议检查登录记录、已授权应用、访问令牌、SSH 密钥和仓库设置，以查找未经授权访问的迹象。 该公司还发布了涵盖其他服务的指南，包括 AWS、Google Cloud、Stripe 和数据库。 Railway 在临时暂停后恢复部署 Railway 最初在调查该事件期间暂停了所有新建构建和部署，导致客户无法使用替代凭据部署应用。 根据其 10 月 23 日的状态更新，Enterprise、Pro、Hobby、Trial 和 Free 套餐的构建与部署均已恢复。不过，新客户注册仍暂时暂停。 Railway 还使现有的平台 API 令牌失效，并开始直接联系受影响的客户。该公司表示，预计将于 10 月 23 日发布初步事件报告。 此次攻击紧随其他安全事件之后 此次披露之前，开源 AI 编程工具 OpenCode 发生了类似事件。该公司本周早些时候报告称，攻击者窃取了属于其

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专用登录方式对企业 MCP 连接进行身份验证，包括需要密钥的 OAuth 客户端。（ 55334、 55859、 56001） 在受支持的远程 Bash 命令和 Zsh 快照会话中掩码凭据，包括来自自定义提供商的凭据。（ 54309、 54432、 56049） Amazon Bedrock 设置向导现已默认启用；当检测到凭据时，API 密钥输入项会与其他 AWS 登录方式归为一组。（ 56033、 56023） 缺陷修复 压缩失败不再在对话历史中留下部分摘要，后台压缩失败时会回退而不会发生 panic。（ 53932、 55581） 恢复会话时现在能找到已压缩的历史记录，并恢复已保存的线程设置，而不是用全局默认值替换它们。（ 54008、 55923） Windows 上的 HTTPS 和 WebSocket 连接现在使用已登录用户的 Negotiate 或 NTLM 凭据来处理代理身份验证质询。（ 55994、 56000） 当 -c 或 --config 出现在多个子命令层级时，CLI 配置覆盖项会被保留。（ 56022） 排队的提示词现在会等待待处理的权限选择完成后再继续。（

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verify 和 /code-review 找不到该嵌套包自身技能的问题 - 修复了 /claude-api 技能声称 ant beta:worker poll --on-work 会向命令传递跟踪上下文的问题 - 修复了 /claude-api 技能的 C 跟踪设置缺少来自云平台客户端的 span 的问题 - 修复了 /claude-api 技能声称发往 AWS 上 Claude Platform 的请求的 API span 无法加入调用方跟踪的问题 - 修复了在 PowerShell 中运行的钩子在钩子程序以代码 2 退出时未阻止的问题，以及在 Windows 上 "shell": "powershell" 的 PreToolUse 和 PermissionRequest 钩子在未安装 Git for Windows 时失败开放的问题 - 修复了某个 mod 的 turn.step 钩子通过别名（例如 haiku ）指定模型时， 每个请求都因模型错误而失败的问题：该别名现在会解析为其对应的模型 - 修复了从 claude.ai 同步的插件和技能在磁盘读取错误后被移除（有时是在会话中

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在 Google 的 TPU 或 Amazon 的 Trainium2 集群等系统中所见，完全可以在没有数据包交换机的情况下构建计算架构。 问题在于，有限的芯片间 radix 使得必须使用 2D 和 3D 环面拓扑，这些拓扑非常适合训练，甚至适合在密集模型上进行推理，但并不适合混合专家（MoE）架构，因为这些拓扑所需的跳数比全互联交换架构更多。这实际上正是 AWS 在 Trainium3 上转向类似 Nvidia NVL72 配置的交换架构的原因。 但只要有足够高的 radix，就可以通过将芯片直接相互连接来实现同样的全互联连接。与集群中任何 GPU 都是一跳连接，无需数据包交换机。然而，尽管 Mixx 尽可能避免使用数据包交换机，其理想的 scale-up 网络并不会完全无交换机。 除了 CPO 引擎外，它还在开发一种高密度光路交换机（OCS）。这类设备在 Google 的 TPU 集群中广为人知，用于调整 pod 规模并绕过故障加速器进行路由，就像电话交换机操作员会断开一个通话并接通另一个通话一样。 Mixx 面临的主要问题是当前这批 OCS 设备缺乏所需的密度。 “如今 OCS

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d in sequence. A ServiceClient holds the platform-level settings (execution role, model package group, Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) output location, and optionally an AWS Key Management Service (AWS KMS) key and virtual private cloud (VPC) configuration, which you can also override per session) and starts a session. The ServiceClient instantiates a TrainingClient (training and checkpointing operations such as forward, forward backward, optim step, and save weights for sampler), whic

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响的决定之一，那样去思考它。所以我不知道有没有出现过什么具体问题。 我是说，我们显然遇到过 bug，也遇到过宕机，你知道，我讨厌这样，你知道，尽管我非常希望模型能做到百分之百的在线率，你知道，而且我觉得最近我们基本上已经达到了四到五个九，但在模型的发展历程中，当然，我们确实遇到过一些扩展性方面的问题。是的。GPU 市场，嗯，其实在那之前。所以你们底层用的是 AWS、GCP 之类的，所有这些云服务商。 13:30 你们也会买一些基础设施吗？不，我们稍微聊聊云容量吧。因为我觉得这其实变化很大。比如最初几年我们确实……我们几乎所有的容量基本上都来自超大规模云厂商的竞价实例和按需容量，主要是竞价容量，跑在各个不同的区域，你知道，最初用的是 AWS，但后来也用 GCP，随着时间推移。我们很早就开始从 Oracle 租一些容量，因为我们想要八卡 A100 和八卡 H100，而且我们拿到了非常好的价格。随着时间推移，我们又增加了几家云，比如做预留，但，但直到去年年底，我们的大部分容量仍然是竞价实例或一年期预留。竞价就意味着你当时当场租用。没错。是的。而且它还是可抢占的，这一点我们不得不应对。但，但它

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项目中，FDE（Forward Deployed Engineer，前置部署工程师）都深入理解现场的数据和流程，承担从工作流设计到评估、精度改善的全过程。在此过程中，我们发现了每接一个项目都要从零重复进行数据连接以及术语、判断标准整理这一课题。Aquarium正是将这类工作汇总为组织内可通用的基础。开发工作由Sakana AI中负责AI落地的ARE和FDE，以及在Palantir、Snowflake、Microsoft、AWS等公司从事数据基础和数据治理建设的成员共同推进。 Aquarium今后将继续扩充功能。我们还在推进开发能够吸纳运营中产生的修正与判断、随组织变化持续更新本体和智能体的机制，以及由AI辅助智能体构建本身的机制。 同时，Sakana AI的FDE将与客户共同反复进行构建与验证，从一个业务扩展到整个组织，不断扩大AI的应用。应用案例也将陆续介绍。 我们可根据您希望解决的课题和业务条件，提供导入与应用的咨询。有关Aquarium的详情及咨询方式，请参阅平台介绍页面。 Sakana AI 我们正在招募愿与Sakana AI共同开拓日本AI未来的人才。请参阅本公司的採用情報。

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举行的 Linux 基金会 AGNTCon+MCPCon 上发布，将于今年晚些时候向 Google Cloud 用户提供预览版。它将为每个 AI 智能体提供一个硬件隔离的 microVM，兼具容器的速度与沙箱的安全性。 还有谁提供智能体沙箱？ 当然，智能体沙箱的概念并不新鲜。E2B 和 Daytona 等初创公司向开发者提供此类沙箱（并支持在任何云上运行），AWS 也通过 Bedrock AgentCore 提供。 E2B 在 Firecracker microVM 中运行每个沙箱，这是 AWS 最初为 Lambda 构建的开源虚拟化技术。它可以暂停沙箱并保留其内存和文件系统，然后在大约一秒内恢复。Daytona 最初使用容器，但在 7 月增加了 microVM 沙箱。这些沙箱可以暂停整台机器，或将运行中的机器分叉为完全相同的副本。 AgentCore 也为每个智能体会话提供独立的 microVM。当智能体等待模型或工具调用时，AWS 不收取 CPU 费用，但内存会持续计费，直到运行时回收为止。这些会话最长可持续八小时。8 月，AWS 增加了基于 EC2 的运行时实例，可使共享会话保持

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Anthropic在尚未锁定长期收入的情况下，转头就在成本端签下了一张几乎不能反悔的天价账单，也就是前边提到的最高可达7500亿美元的算力包场合同。 怪不得华尔街都得为此倒吸一口凉气。 到底是谁在给谁打工？ 超6000亿美元远期算力与基础设施承诺，堪称Anthropic押下的超级赌注。 其中，Anthropic向谷歌云承诺采购的金额约为1110亿美元，亚马逊AWS约1100亿美元，微软约310亿美元。除了几家云巨头，它还通过Nscale、Lambda等供应商采购英伟达芯片算力，相关协议金额最高约860亿美元。 除此之外，围绕博通与谷歌TPU芯片的租赁安排，它又背上了超过1600亿美元的远期付款义务。这些主要合同之外，还有其他算力与基础设施安排，整体承诺已经超过6000亿美元。 不过比起大几千亿美元数字更狠的，是合同里的刚性付款条款。 路透社9月披露的文件显示，当时合计5180亿美元的承诺中，约八成属于不可撤销，或无论实际使用量多少都需要付款的安排。与谷歌、亚马逊的部分协议甚至要求，实际消费没达到约定金额，也得把差额补齐。 这样一来，这件事就显得非常魔幻了。 这就好比你开了一家网红餐厅，

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ne. Its tool description calls it a last resort. For long tasks I'd reach for it first. The model is yours. In practice that means an OpenAI key, an OpenAI-compatible endpoint, or AWS Bedrock with MODEL PROVIDER=bedrock. The docs also mention an Anthropic key, but the server code doesn't read it; on the OpenAI path, without OPENAI API KEY the agent tool fails. The default config it writes on first run uses gpt-4.1-mini, and on Bedrock that config model wins, so also set BROWSER USE LLM MODEL to

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ced coding model to date. We have also expanded how enterprises can deploy Devin, including a recent partnership with McKinsey & Company, a multi-year strategic collaboration with AWS, and availability in AWS Marketplace and the Databricks ecosystem. We believe the UK will lead the shift to autonomous software engineering becoming the enterprise standard. We’re investing in London for the long term, and we’re just getting started. We’re hiring in London across engineering, go-to-market and opera

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