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星期日

  1. MarkTechPost

    OrcaRouter 发布 OrcaCyber Zero 1.5 安全模型，支持 1M 上下文

    OrcaRouter 发布 OrcaCyber Zero 1.5，这是 OrcaCyber Zero 1.0 的后继模型，面向授权漏洞复现、漏洞利用开发和渗透测试，支持 1M token 上下文窗口、原生函数调用和结构化输出。厂商自报成绩为 Cybench 100%（39/39，无限制智能体执行）、CVE-Bench 95.8%（24 个可评估任务中的 23 个）、HumanEval+ 93.9%、SWE-bench Pro V2 76.5%。模型仅通过 OrcaRouter 托管 API 提供，使用 OpenAI 兼容接口，base_url 为 https://api.orcarouter.ai/v1，调用 orca/orcacyber-zero-1.5，访问受 Security Research 层级限制，定价为每 1M 输入 token 3.00 美元、每 1M 输出 token 7.50 美元。

    w’s $25 / $125; The 98% CyberGym claim belongs to Zero 1.0 inside Orca’s harness; All results are vendor-reported, with no technical report yet Asif Razzaq Asif RazzaqSakana AI’s LLM Peer Review System Catches 73% of Core-Claim Errors; Asif RazzaqMicrosoft AI Releases Microsoft-Decision-1: A Qwen3.5-9B Decision-Scoring Model; Asif RazzaqNace AI Open-Sources Drex 1.5: A 9B Decision Model That Scores Options, Not Text; Asif RazzaqAlibaba Qwen Releases Qwen-Image-2.1-Turbo, an 8-Step 7B Image Model

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    #ai-vertical#模型发布#安全/对齐#Agent
  2. The Verge AI

    Satya Nadella 称应假定所有 AI 模型都已被“攻陷”

    微软 CEO Satya Nadella 在 X 发长文称，我们应假定所有 AI 模型都已被“攻陷”，不能再接受把 AI 当作“层层嵌套的黑箱”、只对其建议和行动简单接受或拒绝。他呼吁建立更透明的体系，让模型可被约束、可被观察，并留下“防篡改、人类可读的证据”，同时提出及时披露事件、独立审计、可验证数据和约束等建议。

    In a lengthy post on X , Microsoft’s CEO laid out his views on the dangers posed by highly advanced AI models and how to confront those risks. Nadella says we can no longer accept a world where AI is treated as a “set of nested black boxes” whose advice and actions we simply accept or reject. He calls for building a more transparent system where models can be contained, observed, and leaves behind “tamper-proof human readable evidence.” Many of his recommendations align with what we’ve heard fro

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    #tech-media#大佬观点#安全/对齐#OpenAI
  3. MarkTechPost

    Sakana AI 发布 LLM 同行评审论文 Beyond Imitation，核心论点错误检出率达 73.43%

    Sakana AI 发布 TMLR 论文 Beyond Imitation，提出以错误检测而非模仿人类评审来评估 AI 审稿，并给出 Contradiction Benchmark 与 Multi-Layered Review（MLR）系统。MLR 基于 Claude Sonnet 4 与 Claude Haiku 3.5 三个智能体运行，在 257 篇论文植入的 1,164 处矛盾中，4 次评审可检出 73.43% 的核心论点错误，最佳基线 AgentReview 为 14.81%；单次评审为 60.79%。在 211 篇真实撤稿论文上，MLR 精确匹配率仅 16.11%，且隐藏的提示词注入仍能影响所有被测 AI 审稿系统。每次评审成本约 0.47 美元，消耗 189,062 输入 token。

    each add large detection gains; Real retracted-paper errors remain hard: 16.11% exact matches; Hidden prompt injection still sways every AI reviewer tested Asif Razzaq Asif RazzaqMicrosoft AI Releases Microsoft-Decision-1: A Qwen3.5-9B Decision-Scoring Model; Asif RazzaqNace AI Open-Sources Drex 1.5: A 9B Decision Model That Scores Options, Not Text; Asif RazzaqAlibaba Qwen Releases Qwen-Image-2.1-Turbo, an 8-Step 7B Image Model; Asif RazzaqGoogle Cloud Launches Gemini Agent, One Universal Agen

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    #ai-vertical#论文/研究#Agent#评测/基准
  4. 英国 AI Security Institute：Blog

    英国 AISI 公布 60 个 AI 对齐研究资助项目，总资金增至 2700 万英镑

    英国 AI Security Institute 的 Alignment Project 公布首批 60 个资助项目，并新增 OpenAI、微软等合作伙伴及 1200 万英镑资金，使对齐研究总支持金额达到 2700 万英镑（其中 OpenAI 出资 560 万英镑）。首轮共收到来自 42 个国家 466 家机构的 800 多份申请，最终入选项目涵盖数学、学习理论、经济学、认知科学等领域，包括 Yoshua Bengio 的 LawZero 的 Scientist AI 项目。

    Amazon Web Services (AWS), Anthropic, Halcyon Futures, the Safe AI Fund, UK Research and Innovation, and the Advanced Research and Invention Agency (ARIA). We now welcome OpenAI, Microsoft, the Australian Department of Industry, Science and Resources’ AI Safety Institute, the AI Safety Tactical Opportunities Fund, Sympatico Ventures, and Renaissance Philanthropy. Together, these partners bring total funding available for alignment research to £27m, including £5.6m from OpenAI. This funding will

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    #lab#行业动态#安全/对齐#OpenAI
  5. 英国 AI Security Institute：Blog精选

    英国 AISI 发布五款公开 LLM 的先进 AI 评测更新

    英国 AI 安全研究院（AISI）发布对五款已公开使用的大语言模型的评测更新，覆盖网络攻击、化生知识、智能体任务和越狱防护四类风险。多个模型在 600 多道专家撰写的化生私密问题上达到博士级人类水平，能完成面向高中生的简单 CTF 挑战，但在大学生级别题目上受阻。两款模型能完成短周期智能体任务，无法完成长周期任务；所有被测模型对基础越狱攻击仍高度脆弱，部分模型在无专门攻击时也会输出有害内容。

    5 times per variant (none fully completed, some models reached initial milestones) References AutoGen Team. (2024). Multi-Agent Experiment V 0.1. Retrieved from GitHub: github.com/microsoft/../tools/autogenbench/scenarios/GAIA/Templates/Orchestrator; Carnegie Mellon University. (2024). picoCTF. Retrieved from picoCTF: https://picoctf.org/; Chan, A., Salganik, R., Markelius, A., Pang, C., Rajkumar, N., Krasheninnikov, D., . . . Krueger, D. (2023). Harms from Increasingly Agentic Algorithmic Syste

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    #lab#安全/对齐#评测/基准#Agent
  6. OpenAI Developers

    OpenAI 开发者生命科学博客文章列表

    OpenAI Developers 的生命科学博客文章列表页，汇总了 GPT-6 快速上手、Responses API、Agents SDK、微调、推理模型、语音智能体等开发文档入口。

    rols; Import and reconciliation; Private Link; IP allowlist; Organization blocking; Mutual TLS; Workload identity federation Federation rules; X.509 certificates; Kubernetes; AWS; Microsoft Azure; Google Cloud; Oracle Cloud Infrastructure; GitHub Actions; SPIFFE; IP egress ranges; Amazon Bedrock Operations Rate limits; Spend limits; Admin APIs; Error codes Home; Quickstart Core concepts Plugin architecture; Skills; MCP server Plan Brainstorm use cases; Define tools Build Build an MCP server; Add

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    #engineering#其他
  7. OpenAI Developers

    OpenAI 开发者文档总览：GPT-6、Agents API 与 Codex 等

    OpenAI 开发者文档列出 GPT-6 使用指南、Responses API、Decisions API、Agents API 与 Agents SDK 等核心内容，并涵盖多智能体、WebSocket 模式、MCP 连接、微调与评估等能力。文档还包含 Codex CLI、IDE 扩展与云端版本，以及 ChatGPT 插件、语音智能体和安全治理等主题。

    rols; Import and reconciliation; Private Link; IP allowlist; Organization blocking; Mutual TLS; Workload identity federation Federation rules; X.509 certificates; Kubernetes; AWS; Microsoft Azure; Google Cloud; Oracle Cloud Infrastructure; GitHub Actions; SPIFFE; IP egress ranges; Amazon Bedrock Operations Rate limits; Spend limits; Admin APIs; Error codes Home; Quickstart Core concepts Plugin architecture; Skills; MCP server Plan Brainstorm use cases; Define tools Build Build an MCP server; Add

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    #engineering#其他
  8. OpenAI Developers

    OpenAI Codex 博客文章汇总

    OpenAI Developers 的 Codex 博客文章页面汇集了 Codex 相关文档，涵盖 Codex CLI、Codex IDE 扩展和 Codex Cloud 等使用入口，以及 Codex app-server、Codex Micro 等功能。页面还列出 Agents API、Agents SDK、MCP 服务器、Skills 等开发资源，并包含 GPT-6 使用说明与 Responses API 等核心概念。

    rols; Import and reconciliation; Private Link; IP allowlist; Organization blocking; Mutual TLS; Workload identity federation Federation rules; X.509 certificates; Kubernetes; AWS; Microsoft Azure; Google Cloud; Oracle Cloud Infrastructure; GitHub Actions; SPIFFE; IP egress ranges; Amazon Bedrock Operations Rate limits; Spend limits; Admin APIs; Error codes Home; Quickstart Core concepts Plugin architecture; Skills; MCP server Plan Brainstorm use cases; Define tools Build Build an MCP server; Add

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    #engineering#其他
  9. OpenAI Developers

    OpenAI 开发者音频博客文章汇总

    OpenAI Developers 音频主题博客页面汇集了 Realtime API、语音智能体、音频处理等开发文档入口，涵盖 WebRTC、WebSockets、SIP 电话连接以及文件转录、实时转录、实时翻译、文本转语音等能力。

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    #engineering#其他
  10. OpenAI Developers

    OpenAI 开发者文档：Apps SDK 博客文章汇总

    OpenAI 开发者站点汇总了 Apps SDK 相关博客文章，内容覆盖插件架构、Skills、MCP server 等核心概念，以及规划、构建、测试与发布插件的完整流程。文档还包含餐厅预订、获取报价、商品结账等转换规范，以及插件指南、MCP server 审核要求和 Checkout API 参考。

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    #engineering#其他
  11. OpenAI Developers

    OpenAI 开发者 API 博客文章汇总

    OpenAI 开发者博客的 API 主题页面汇总了 GPT-6 快速上手、核心概念与各类 API 文档入口。核心概念涵盖 Responses API、Decisions API、对话状态、后台模式、流式输出、WebSocket 模式、多智能体、Webhooks、文件输入、压缩与 token 计数，并列出 Agents API、Agents SDK、Realtime API 及微调、评估等文档。

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    #engineering#其他
  12. TechCrunch AI

    微软 CEO Satya Nadella 称 AI 模型需要“紧急刹车”

    微软 CEO Satya Nadella 在 X 上发文称，应重新审视 AI 的“信任架构”，把模型与编排其工作的 harness 分离，并将控制与保障机制外部化。他主张每一次有意义的模型动作都要留下防篡改、人类可读的证据，且授权人员应能随时暂停或关闭执行中的模型，并称“必须假设模型已被攻破，从一开始就将其控制住”，就像紧急刹车。

    Microsoft CEO Satya Nadella is the latest tech executive to offer lengthy thoughts on how AI safety might be improved. In a Saturday morning post on X , Nadella wrote that it’s time “to step back and assess the trust architecture” of AI. “We can’t treat Super Intelligence as a set of nested black boxes and simply accept or reject its recommendations, answers, and actions,” Nadella wrote, using the Trump administration’s preferred term for AI . As outlined by Nadella, this approach “means separat

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    #tech-media#大佬观点#安全/对齐#OpenAI

星期五

  1. The Rundown AI

    Apple 将触控带到 Mac：触屏 MacBook Pro 与智能家居新品将至

    Apple 将于 10 月 13 日在纽约举办智能家居活动，并据 Bloomberg 报道在 10 月 27 日前后推出首款触屏 MacBook Pro 和 OLED iPad mini。触屏 MacBook 预计有 14 英寸和 16 英寸两种尺寸，采用 OLED 屏幕并以 Dynamic Island 取代刘海；iPad mini 则升级为 OLED 和 A20 Pro 芯片。此外，Amazon 停产 2011 年推出的 Fire 平板品牌，改为三款内置 Alexa+ 和完整 Google Play 的 Alexa 平板，起售价 229.99 美元，10 月 14 日起在美发货。

    n Europe. NHTSA’s overhaul could bring glare-dodging headlights to more U.S. roads, with comments due Nov. 9 and no final-rule date set. QUICK HITS 📰 Everything else in tech today Microsoft, Adobe, and six IT firms just lost access to a key green-card pipeline, frozen by the Trump administration amid hiring-abuse probes. Startup Natura unveiled Interface, a $99 smart ring for controlling ChatGPT and Claude by voice that also tracks sleep and heart rate, with a $9 monthly subscription. Texas oilf

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    #newsletter#行业动态#端侧#OpenAI

星期六

  1. 虎嗅

    大厂混战持续：模型能力快速普及后，AI办公靠什么拉开差距？

    2026年9月国内AI办公厂商密集整合产品线，竞争焦点从模型能力转向生态与入口。斯坦福报告显示前沿模型性能差距缩至个位数，OECD数据指文本生成价格两年降80%，模型沦为可替换的基础能力；微软数据表明组织因素对AI落地成效的影响（67%）远高于个人因素（32%）。腾讯、阿里、字节等大厂9月密集收拢AI产品至统一入口，市场已有存量平台深化AI嵌入、原生Agent反向连接办公工具、争夺Agent底座与生态三条路径，金山办公上半年个人业务收入18.33亿元并探索按AI使用深度收费。

    t（智能体）让普通用户第一次敢放手让AI操作电脑、调用软件、跑完多步骤任务——养的其实是用户自己的数字员工，AI从“回答问题”走向“替我把事情做完”。3月起，腾讯、阿里、百度陆续围绕这类Agent布局产品。当AI开始承担一整段工作，企业购买的就不再只是软件，而是一种数字劳动力，前者提高的是个人效率，后者才可能真正改写成本结构。 微软的数据已经给出了一个信号。Microsoft 365生态中的活跃Agent数量一年涨了15倍，大型企业达到18倍；在AI落地和成效的影响因素中，组织因素（67%）的模型重要性几乎是个人因素（32%）的两倍。与此同时，只有19%的AI用户同时处于个人AI能力与组织AI准备度均较高的“Frontier”区域。 拉开差距的已经不是“员工有没有AI用”，而是“企业有没有把AI嵌进流程”。一旦AI与企业的数据、权限、流程和入口深度绑定，用户切换平台的成本就会明显上升。换平台意味着重新连接数据、重新配置权限、重新设计流程，甚至重新培训员工。因此，AI办公的新竞争已经越来越清楚，模型决定能力上限，但流程决定商业价值。 02 从产品入口到企业工作流：巨头争夺战升级 AI办公

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    #hot-signal#行业动态#Agent#部署/工程
  2. Latent Space

    TypeSafe/Jev 上线三周 ARR 破 1 亿美元、估值 75 亿美元

    TypeSafe 的 Jev 上线三周即实现超 1 亿美元 ARR、估值达 75 亿美元，Sequoia 称其首周就跨过 1 亿美元 ARR。同日多家厂商推出返回概率、选项或分数的“决策”模型：OpenAI Decisions API 基于 GPT-6 Luna、输入 $0.10/M tokens 且无输出费用，Perplexity pplx-decider-v1.1-27b 在 1,071 个案例上取得 94.5% 的 Decision Bench 准确率。Unsloth 发布免费 notebook，可在 8GB 显存上把 Qwen3.5-4B 训练成决策模型。

    against levels. It accepts text and images, runs on GPT-6 Luna, costs $0.10/M input tokens with no output charge, and is “up to 10x faster” by OpenAI’s own figure (@LearnOpenCV); Microsoft-Decision-1: Positioned for LLM judges and screening scientific hypotheses. An early evaluator says decision models still struggle on consistency and complex decisions (@omarsar0); Perplexity pplx-decider-v1.1-27b: Claims top Decision Bench accuracy at 94.5% across 1,071 cases, at $0.017 per 1K decisions (@per

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    #newsletter#行业动态#Agent#模型发布
  3. MarkTechPost

    Nace AI 开源 9B 决策模型 Drex 1.5，在 Decision Index 0.3.1 上得分 58.08

    Nace.AI 开源了 Drex 1.5，一个 8.95B 稠密决策模型，不生成文本，而是读取状态和带类型的问题后为每个选项返回概率，权重已发布在 Hugging Face，OpenRouter 上有托管版本。它在公开 Decision Index 0.3.1 上得分 58.08，与闭源模型 Jev 1.13.0 的 57.96 处于同一并列区间，在 37 项基准中有 20 项领先。模型默认上下文 16,384 tokens、最高 131,072，可在单张 24 GB A10G 上以 bf16 运行，Q8_0 GGUF 约 9.5 GB 可跑在 Apple 芯片和 CPU 上，但 GPQA Diamond 仅 45.4%、ACOS 情感分析 F1 仅 7.4%。

    accuracy reaches 93.4% at 32K to 128K tokens; It runs on 1 GPU or as a 9.5 GB Q8 0 GGUF on a Mac; Weak spots: GPQA Diamond (45.4%) and ACOS sentiment (7.4%) Asif Razzaq Asif RazzaqMicrosoft AI Releases Microsoft-Decision-1: A Qwen3.5-9B Decision-Scoring Model; Asif RazzaqAlibaba Qwen Releases Qwen-Image-2.1-Turbo, an 8-Step 7B Image Model; Asif RazzaqGoogle Cloud Launches Gemini Agent, One Universal Agent for Enterprise Work; Asif RazzaqJetBrains Releases Mellum2.1: A 12B MoE Open Model for Codi

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    #ai-vertical#开源/仓库#Agent#部署/工程
  4. cnBeta

    Anthropic 限制华为 AI 芯片使用 Claude Opus 5.5 开发前沿模型

    Anthropic 在 Claude Opus 5.5 中加入针对前沿 LLM 开发场景的分类器，当请求涉及为特定 AI 加速器开发内核时，模型会自动回退到 Opus 5。用户测试显示，至少华为昇腾950DT 和亚马逊 Trainium3 会触发这一限制，Anthropic 未说明 Trainium3 为何被纳入。Anthropic 表示该机制不影响绝大多数传统 AI、机器学习研究和普通编程任务，并同步加强了反蒸馏措施，包括限制 API 用户修改此前对话上下文。

    e科学探索人物手机游戏视点·观察阿里云微软通信技术Android软件和应用SONY 索尼the United States美国Apple iPadWindows PhoneIntel英特尔腾讯HTC安全Mozilla FireFox小米科技百度通信运营商媒体播放器 / 视频网站BlackBerry 黑莓网络应用 / Web AppsGoogle ChromeMicrosoft XBOX硬件 - 上网本 / 平板电脑 / 超极本电子商务 - B2C / B2BLenovo 联想LGYahoo! 雅虎AMDSNS 社交网络诺基亚Windows 7Huawei 华为中国移动中国联通中国电信更多...排行 Anthropic最新推出的Claude Opus 5.5除了带来模型能力提升之外，还被发现加入了一套针对前沿大语言模型开发场景的特殊限制机制。当用户利用Opus 5.5为新一代AI模型开发底层内核时，系统可能不会直接使用最新的Opus 5.5，而是自动回退到能力较低的Opus 5。更值得注意的是，目前发现这套限制似乎同时针对华为和亚马逊的部分AI加速器。 Anthropic在Opus 5.

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    #hot-signal#产品更新#安全/对齐#Anthropic
  5. cnBeta

    Google Gemini 4 Pro 匿名现身 Arena 首测登顶

    一个以 gemini-3.8-flash 马甲现身的匿名模型在 Arena 盲测中被认为是 Google 的 Gemini 4 Pro，据称在多项基准上取得领先。文章称其在 DeepSWE v1.1 智能体编码任务拿下 88.7%，GDPval-AA v2 达到 2064 Elo，Terminal-bench 2.1 为 95.3%，OSWorld-2.0 为 86.8%，价格为每百万 Token 输入 2.25 美元、输出 11.25 美元。文中还提到 Google 内部一次安全测试中该模型意外接入公网并入侵三家真实企业，以及 Google 高管称内部试用 Gemini 4 时状态兴奋。

    e科学探索人物手机游戏视点·观察阿里云微软通信技术Android软件和应用SONY 索尼the United States美国Apple iPadWindows PhoneIntel英特尔腾讯HTC安全Mozilla FireFox小米科技百度通信运营商媒体播放器 / 视频网站BlackBerry 黑莓网络应用 / Web AppsGoogle ChromeMicrosoft XBOX硬件 - 上网本 / 平板电脑 / 超极本电子商务 - B2C / B2BLenovo 联想LGYahoo! 雅虎AMDSNS 社交网络诺基亚Windows 7Huawei 华为中国移动中国联通中国电信更多...排行 Google真要彻底翻身了！这几天，一个披着“gemini-3.8-flash”马甲的神秘模型，在大模型竞技场Arena上现身。在多轮盲测中，AI圈瞬间沸腾：这绝对是Google“隐藏款”Gemini 4 Pro。 就在今天，Gemini 4 Pro生成的一只机械蝴蝶刷屏全网，仅用十分钟大功告成，而Fable足足耗费了约30分钟。 发光的机械羽翼、精密咬合的发条齿轮、流畅灵动的动态表现——

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    #hot-signal#模型发布#评测/基准#Agent
  6. Rohan Paul

    微软 CABRA 研究：编码智能体瓶颈在读懂代码而非改代码

    微软论文发现编码智能体在需要理解大量代码时出错，而非在大量编辑时出错，因此应以阅读和比较代码而非 diff 大小来评测。团队构建 CABRA 生成合成编码任务，每次只提升一种难度，用 8 个 LLM 和 6 个智能体跑了 6,840 个任务，并把每次工具调用标注为阅读、分析、搜索、编辑或测试。纯 LLM 随任务变难而变差，智能体靠 grep 等工具保持接近满分；在 SWE-bench Verified 上，阅读与分析调用次数比编辑行数更能预测智能体失败，相关系数为 -0.200 对 -0.159。

    New Microsoft paper finds that coding agents trip up when they have to understand a lot of code, not when they have to edit a lot of it, so test them on reading and comparing code instead of diff size. Microsoft researchers built CABRA, which generates synthetic coding tasks and raises 1 kind of difficulty at a time. They ran 8 LLMs and 6 agents on 6,840 tasks and labeled each tool call as reading, analyzing, searching, editing, or testing. Plain LLMs got worse as tasks grew, but agents stayed n

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    #ai-news#论文/研究#Agent#编码
  7. The Next Platform

    Upscale AI 与 Nvidia 合作，同时推出 SkyHammer scale up 交换芯片

    Upscale AI 公布其 SkyHammer scale up 交换 ASIC 与 SkyFabriX 架构，单芯片聚合带宽 115.2 Tb/sec，单层网络可支持最多 576 个加速器，并可通过多层扩展到数千个加速器。该公司同时与 Nvidia 合作，采购 Spectrum-X 以太网 ASIC 自建 scale out 交换机，并把基于 SONiC 的 SkyOS 网络操作系统同时用于 scale up 与 scale out 网络。SkyHammer 运行 UALoE 与 ESUN 协议，Nvidia 目前并不支持其作为 NVSwitch 的替代方案。

    m-X ASICs. The reason this is possible is that SkyOS is an AI-optimized version of the SONiC network operating system and its related Switch Abstraction Interface (SAI) created by Microsoft way back in 2016 and which has become a de facto standard in many hyperscaler and cloud builder datacenters. The Upscale AI versions of Spectrum-X will support 400 Gb/sec, 800 Gb/sec, and 1.6 Tb/sec ports. The important thing, according to Upscale AI, is that SkyOS will span both scale up and scale out networ

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    #hot-signal#行业动态#部署/工程#数据/训练