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最大一笔资金将投向一项新的生物安全计划，包括拨款1亿英镑建立一家利用AI检测生物威胁的实验室，以及拨款6500万英镑研发针对病原体的应对措施。 根据英国政府的一份声明，该实验室将利用AI检测和监测生物威胁。除政府拨款外，该实验室还将获得OpenAI和Anthropic提供的价值最高达2亿英镑的AI模型使用额度。此外，该实验室还将与谷歌DeepMind和生命科学公司Basecamp Research合作。 英国AI事务大臣卡尼什卡·纳拉扬(Kanishka Narayan)表示：“随着AI变得越来越强大，英国必须具备保护本国民众、掌握自身未来的能力。这意味着我们既要走在网络攻击、生物安全风险等新兴威胁的前面，也要加强自主研发对国家安全至关重要的关键技术。” 此次公布的计划还包括向AI安全研究所追加1.2亿英镑拨款。该研究所是全球资金最充裕、专注于定期评估前沿AI模型的政府机构。此外，英国政府还将向正在筹建的AI经济研究所追加2300万英镑拨款，该机构将负责分析AI技术对经济的影响。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

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因此智能体依据模型的实现而非通用模型知识来回答模型特定问题。 当育种人员问“我的表型分析工作流昨天为什么失败了？”时，主管会对意图进行分类，并将请求路由到故障排查智能体。该智能体通过 AgentCore Gateway 读取 CloudWatch 中的工作流遥测数据以及 CDE API 中的状态，识别故障点，并通过主管返回诊断结果（图 2）。育种人员无需直接搜索日志。借助故障排查智能体，过去需要花一个多小时手动查找日志并等待工程师支持的诊断，现在只需不到 10 分钟。 图 2：ADE 请求流程：意图分类、缓存查找、专家路由和响应 通往生产环境的五项设计决策 统一运维 TAM 和 DSE 作为工作团队成员参与了以下决策，而不是事后作为升级点介入。这让 Bayer 能够在做出承诺之前，针对 AWS 服务行为测试每项设计，同时保留对架构的所有权和最终决定权。 1. 将编排状态外部化，同时不把运行时视为无状态 AgentCore 运行时提供隔离会话，可在会话生命周期内跨调用保留执行上下文。该上下文并不是多步骤工作流的持久存储。ADE 将 LangGraph 检查点写入 DynamoDB，以便图

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3.1 Pro 得分为 61.2%，高于 K3 的 55.95%. 编程 K3.1 Pro 覆盖了完整的编程工作范围，从真实代码库中的快速修复到完整项目构建。它还为游戏和网页体验带来了更考究的视觉风格，并懂得如何用合适的工具来构建它们。 K3.1 Pro 可在各类游戏引擎上高效工作，例如 Unity、Unreal Engine 和 Godot，并将它们与网络搜索和 3D 生成相结合，打造完整的体验。其前端页面、交互式 Three.js 场景和 3D 资产在构图、排版、动画和精致度上表现更为出色。以下示例均由 K3.1 Pro 端到端创建： K3.1 Pro 的长程编程能力也通过大规模强化学习得到增强。 在一项内部测试中，它在 human-atlas，这是一个开源的人体解剖模型，包含296个骨骼组件（含软骨）和402个肌肉组件。在167次任务和420次独立评审中，它分析实验结果、诊断问题，并迭代改进行走控制器，使模拟人从几秒内就瘫倒，进步到能以交替步态连续行走11.2秒。当奖励塑形未能改善手臂运动时，K3.1 Pro并没有一味继续调整奖励：它对模拟器的动力学进行了开环探测，发现并纠正了肩

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研究想法通过与文献互动而演进。在我们对四个已完成的计算机科学研究项目的会议记录分析中，我们在全部四个项目中识别出 21 次文献引发的转向。这些转向分为两类：将想法与现有工作区分开来以确立其新颖性，以及将想法与现有工作对齐以在其基础上发展。这个项目本身在确定其贡献之前也经历了两次转向。 这些变化可能难以应对。在一项形成性研究中，五名研究者使用文本编辑器和标准搜索工具制定提案。他们在发展想法的同时对照文献对其进行批判性评估时遇到了困难。当一篇论文对某个想法的新颖性提出挑战时，他们希望获得具体的修改建议，并有先前工作作为支撑。这些发现塑造了 LitPivot 的评估方式：将文献支撑的批评与针对所选想法部分的具体修改建议配对呈现。 LitPivot 如何工作 在 LitPivot 中，研究者首先在编辑器中撰写一份简短提案，并启用我们所说的方面高亮功能，该功能将已表述的想法切分为不同方面（即问题、贡献和评估）。要检查某个拟议方面，研究者点击草稿中的该片段。相邻面板会根据所选方面对相关论文进行分组（例如，当选中评估方面时，按论文使用的评估方法分组），并高亮最相关的分组。研究者选择论文、请求评估，

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应的车底盘。 创建一个多人夺旗游戏。 Chong-U（X 上的 @chongdashu） 使用 Gemini 4 Argon 构建了“Backyard Rascals”，这是一款多人浏览器游戏，卡通动物在其中竞相夺取对方的旗帜。Argon 能够在复杂工作流中保持深度和精度，这帮助这位创作者打造了一款功能复杂的游戏，让角色可以奔跑、碰撞、互相击打，并在多名玩家实时对战时欢呼。 Gemini 4 Argon 现已通过 API 面向开发者和企业全球开放，可通过 AI Studio 和 Gemini 平台使用，面向 Google AI Ultra 和付费 Pro 订阅用户 在 Google Antigravity中提供，以及面向 Google AI Ultra 和 Pro 订阅用户在 Gemini 应用 以及 搜索中的 AI 模式. 在您的收件箱中获取 Google 的最新消息 订阅我们的新闻通讯，获取产品更新、活动信息、特别优惠等更多内容。 完成。只差一步。 请查看您的收件箱以确认订阅。 您也可以使用 . 订阅。 您的信息将按照 Google 的隐私政策使用。 您可以随时选择退出。 发布于：

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因工程改造军犬。周四，这一想法以 Warhound 之名结束隐身状态，获得 2 亿美元融资，投资方包括 Sequoia、8VC、Corner Ventures 以及由 CIA 和其他美国情报机构支持的创投公司 In-Q-Tel。本轮融资对公司的估值为 12 亿美元。 Warhound 的犬只目前尚不存在，它们将承担对人类危险或对机器困难的任务，例如炸弹探测、搜索和其他特种行动。公司在发布公告中表示，美国军方超过 80% 的工作犬来自欧洲，其中不到一半适合服役。 这意味着工作犬的供应正在减少，美国日益依赖外国提供在军队和执法中发挥重要作用的犬只。Warhound 旨在改变这一局面。公司在一份新闻稿中表示，希望 Colossal 能利用其技术培育出“适合执行高要求任务的特征”的犬只。 Lamm 告诉 TechCrunch，大约一年前他在一次会议上结识了 Luckey，当时 Luckey 表示应该为军方的工作犬做更多事情。两人保持联系，Lamm 研究了工作犬的繁育方式。他了解到，许多工作犬无法通过训练，原因是遗传上易患视力不佳等问题，或患癌症、髋关节发育不良或肌肉萎缩的可能性很高。 Lamm

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y 老实说，定义是目前该系统对我而言似乎最有用的地方。借助 Gemini 辅助的答案，你不可避免地会打开误解和错误信息的可能性之门——最滑稽的例子莫过于此，我查询了“Googlebooks”这个短语。 好吧，这很尴尬。 JR Raphael, Foundry 但嘿，这确实是个有趣的想法——而这正是这份清单的全部意义所在。 Googlebook 亮点 2：圈选搜索 除了“Look up”选项之外，我们 Android 领域的人所熟悉的 Circle to Search 系统也悄然存在于 Googlebook 上。 这与被更大力宣传的 Magic Pointer 功能造成了略显尴尬的重叠，但在合适的场景下，这是一个有趣的补充和选项。 使用这个功能，你必须先在系统设置中找到并激活该选项——它藏在“System”部分里——然后你可以同时按 Google 键和 A 键来召唤 Circle to Search，并高亮屏幕上的任何内容（无论是文本、图像还是其他什么）以了解更多信息。 Android 的 Circle to Search 系统就在那里，等待在 Googlebook 上被发现。 JR R

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Grok Bot 现在可以使用你的 1Password 账户，以你批准的登录信息登录，将在未来几天内逐步推出。 GOOGLE 🔥：- Google Cloud 推出 Agent Compute Engine，这是一种用于大规模运行 AI 代理的新型虚拟机，同时扩展了代理治理工具。- Gemini 现在可以结合 Google 日历，参考你的 Google 地图搜索和已保存地点，提供量身定制的每日推荐。 MINIMAX 🔥：- MiniMax 开源了 M3.1 Flash 的权重，这是一个 428B 参数的 MoE 模型，拥有 23B 激活参数，获得 Together、SGLang、vLLM 合作伙伴和 NVIDIA NeMo 的首日支持。 MOONSHOT 🔥：- Moonshot 正式预告即将发布 Kimi K3.1，此前该模型在 Arena 测试中表现强劲。 MICROSOFT 🔥：- 微软正在向更多网页和移动端用户推出重新设计的 Copilot 应用，语音模式现在似乎需要付费套餐。 PERPLEXITY 🔥：- Perplexity 为其 Agent API 新增了 Batch A

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具受到关注，“输入一句话，生成一张图片”成为许多人认识生成式AI的起点。国内企业迅速跟进，百度的文心一格、阿里的通义万相等产品相继落地，AI正式进入绘画、设计和内容创作等场景。 随后，大语言模型ChatGPT将这股热潮推向更广泛的人群。2023年，百度的文心一言、阿里的通义千问、字节的豆包、月之暗面的Kimi等产品密集亮相。聊天框逐渐成为AI应用的基础形态，搜索、办公、陪伴等不同需求，也围绕它展开。 到了2024年，行业同时向两个方向探索：一边是多模态视频生成，字节的即梦、快手的可灵、智谱的清影、MiniMax的海螺视频等产品接连出现；另一边是AI硬件，阿里、百度、字节等公司试图将智能助手装进耳机、AI眼镜等设备，争取手机App之外的用户入口。 以“龙虾”为例，2026年1月至3月，各种“龙虾”接踵而至。仅3月，便有字节、腾讯、智谱、百度、阿里五家公司，集中公开了自家的“Claw类”产品。对比早期从ChatGPT发布到国内大模型跟进所经历的漫长数月，如今新热点留给公司的观望时间已所剩无几。 这些浪潮并非简单的“依次替代”。新方向不断出现的同时，旧方向的投入仍在继续。公司面临的已不仅是寻

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露，无论是面向B端还是C端的Gemini Agent，底层跑的都是同一个模型、同一套运行框架和同一个运行时，唯一的区别在于注入的是企业上下文还是个人上下文。Google在企业端为每个任务自动分配独立微虚拟机、实现7×24小时安全运行的设计，正在同步下放到消费端。在交互界面上，Gemini现有的“对话”和“任务”将合并为单一输入框。 针对外界关心的Google搜索与Gemini何时合并，皮查伊表示不需要强行合并两款产品，云端24小时在线的Agent层会共享用户的个人上下文，自然接管跨端任务，让用户在搜索、Gemini应用与Gmail之间无缝切换。而在Web交互底层，他认为像人类一样操作界面的Browser Use与MCP、UCP等原生协议将长期共存。 以下是访谈原文： 1.Argon发布反响与算力受限下的访问策略 主持人：Gemini 4 Argon广泛发布已经过去一周左右了。我很想听听你对新模型早期市场反响的看法。 皮查伊：我们对此感到非常兴奋。在此之前我们在内部已经使用了一段时间，它绝对是一个世界级的尖端模型。现在的尖端模型在智能广度和深度上都非常全面。如果把智能水平在代理任务、知识

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Enco X4 的定位目前有点像三星和华为的产品，都是跟自家手机平板配套时更好用，通用性上就会差一些。 那我们把它放到欧加体系里来看，Enco X4 显然是值得买的，它在千元档有着第一档的降噪综合能力且没有明显短板，有着手机厂产品里不错的素质和相对饱满、流行化但不过分两头翘的调音，操作和细节体验没有明显问题。但放在整个千元档市场来看，它目前版本固件下对于 AAC 有些过于不重视了，跟 TWS 5 Pro 以及 Freebuds Pro 5 比起来就只能说同级互搏的同时，AAC 下调音完成度还有劣势。进而我们给出 IV 级评价，具体是否值得购买还得根据上述具体情况定夺。 固件版本：116.116.100 关于 KT MARK 评分机制以及利益相关的「不干涉评价原则」，请搜索《TDS Studio 评分标准与内容说明 V202502》，可以在主流搜索引擎直接搜索。 部分截图来自 OPPO，其余所有内容全部自主创作，请勿抄袭内容、套抄行文结构等，保留一切权利。 关注少数派小红书，感受精彩数字生活 🍃 实用、好用的正版软件，少数派为你呈现 🚀耳机硬件评测 本文责编： @克莱德 1位派友已充电

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曝快手推荐模型核心负责人离职！曾任职华为十年 10月21日消息，据媒体爆料，快手推荐模型部生成与排序模型负责人唐睿明突然离职。内部系统账号状态已显示其离职，但快手官方尚未发布正式公告，唐睿明本人也未对外披露后续去向。 公开资料显示，唐睿明的技术路径始终聚焦推荐系统与深度学习领域。2014年底，他加入华为诺亚方舟实验室。在华为十年，他从推荐算法专家成长为推荐与搜索实验室主任、资深研究员，负责推荐与检索领域的前沿研究及技术落地，研究方向涵盖推荐系统、深度学习、强化学习与AutoML，在数据挖掘、机器学习等领域累计发表国际论文50余篇，是国内推荐算法领域的资深研究者。 2025年7月，唐睿明加入快手，担任推荐算法负责人，对外头衔为快手科技高级总监，随后分管推荐模型部的生成与排序模型方向。任职快手期间，唐睿明主导了OneReason项目，这是快手在生成式推荐方向的核心探索。（编程十点半） 盗版大疆APP宣称可关闭GPS、解除120米限高！大疆：切勿下载 10月21日消息，近日，一款名为DJI RedFly的第三方魔改APP在网上流传。商家对外宣传，软件可以关闭GPS定位，屏蔽远程识别广播信号，

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sort 操作增加了安全检查。（ 54519） 变更日志 完整变更日志：rust-v0.163.0...rust-v0.164.0 53725 在 Rex 中将 Markdown 网页链接渲染为标签 @bc-openai 53728 在应用内恢复选择器中保留远程 cwd 筛选条件 @fcoury-oai 53732 在压缩的 rollout 之间复用已编译的搜索模式 @ethernetdan-openai 53733 将 Guardian v2 异步分类默认设为对话模式 @felixxia-oai 53736 通过 V2 获取并缓存选择加入的执行器能力清单 @TAFOYA-OAI 53745 从最新模型解析器输出中移除 modelSlug @kkahadze-oai 53747 优先使用远程 Visualize 安装而非捆绑插件 @philipp-oai 53751 重启 app-server 守护进程时应用功能覆盖项 @jif-oai 53753 将选中即复制扩展到编辑器文本 @fcoury-oai 53754 在 TUI 键位映射中支持 Command/Super 快捷键 @fco

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个全职加入的人。 那是一个需要勇气的时刻。比特币刚从2万美元跌到3000美元，ICO泡沫的残骸还没清理干净，华尔街对「Crypto」这个词避之不及。 Dixon的信念可以用他后来那本书的标题概括：Read Write Own。 互联网的第一幕是「读」（Web1），第二幕是「写」（Web2），第三幕是「拥有」（Web3）。区块链让用户真正拥有数据和资产，这是比搜索引擎和社交网络更大的范式转移。 这个叙事帮a16z crypto筹到了天文数字的资金。2022年，他们募了一只45亿美元的旗舰基金，加密VC史上最大的单笔募资。 然后市场崩了。 那只45亿美元的旗舰基金，2022年上半年亏损40%。FTX爆雷、Luna归零、Celsius破产、Three Arrows Capital消失，整个加密市场的信用体系在几个月内坍塌。 Dixon没有退缩。他继续投，继续写，继续在各种场合布道「区块链是下一代互联网」。2024年1月，他出版了《Read Write Own》，系统阐述为什么区块链将重构互联网的所有权结构。 市场给出的反馈越来越残酷。 他重仓的去中心化社交平台Farcaster，2024年融

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及在 vLLM 内执行时保持相同的模型实现，支持异步 rollout，并为训练和生成提供多种并行形式。此次更新还涵盖了性能改进、FlexShard、基于图的训练、分布式通信和检查点。 阅读 TorchTitan 更新。 Helion 与 NVIDIA CompileIQ Helion 与 NVIDIA CompileIQ 的集成将编译器控制项加入内核自动调优搜索。开发者可以在内核配置（如 tile 大小和 warp 数量）之外评估 Advanced Control Files，进行离线调优，并固定所选配置。编译器默认值仍是搜索中的一个候选。 阅读关于 Helion 与 NVIDIA CompileIQ 的内容。 Arm Cortex-M CPU 上的 ExecuTorch ExecuTorch 现在提供了从 PyTorch 训练到设备端推理的直接路径。Cortex-M 后端使 PyTorch 模型能够在 Arm Cortex-M CPU 上直接运行，并借助 Arm CMSIS-NN 加速。它通过单一工作流支持所有能力层级（Scalar、DSP 和 MVE/Helium）。 阅读《Bri

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orchNeuron 包含多项优化，使 PyTorch 代码能在 Trainium 上高效运行，包括多级缓存，以及一个可选的“adaptive eager”模式。该模式不像普通 eager 模式那样逐个执行单个操作，而是将操作分组并编译，以实现更高效的执行，性能接近完全编译模式。 然而，TorchNeuron 背后的许多创新在于其性能的评估方式。AI 智能体搜索了数十万个开源模型，并根据其架构特征对它们进行分类。这使得由 Khaled ElGalaind 和 Sarang Ozarde 领导的 Annapurna 团队得以识别出 841 个代表性模型，覆盖了模型架构的完整谱系。他们还从这些模型中提炼出数万个实际重要的张量维度，即“shape”，随后用于调优和基准测试 TorchNeuron 的性能。其结果是，PyTorch 程序员可以放心地让 TorchNeuron 准确、高效地执行他们的代码，而且最重要的是，开箱即用。 运行时优化 Adaptive eager 模式 标准 PyTorch 有两种原生执行模式。一种称为“eager”，即 PyTorch 操作按程序顺序立即执行。 另一种

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开放式真实世界流量上的假阴性率，并将监控描述为纵深防御体系中的一层。其公布的路线图包括控制评估、监控器和人工审查者可接受可靠性与延迟的标准，以及向同步阻断扩展——即在模型操作执行前对其进行评估并阻断。 未来监控的设计理想 基于这些发现，评估者概述了监控与控制系统的设计理想，并写道，在他们看来，未来的监控基础设施应当能够抵御能力极强的智能体在组织内部有策略、大规模发起的蓄意且持续的攻击。这五项理想要求：让智能体难以逃避监控、确保本应被监控的流量确实受到监控、快速可靠地响应事件、主动对监控系统进行红队演练，以及强制实现智能体与其监控器之间的隔离。所描述的具体做法包括：每隔固定数量的消息或分钟对智能体进行监控，而不是等待其结束回合；维护所有已知规避监控方式的清单；保存防篡改且可搜索的日志；以及在独立于工具调用执行位置的环境中运行智能体脚手架。 METR 表示，此次演练在很大程度上受益于访问权限的深度，以及 OpenAI 员工提供的大量后勤和技术支持。对于未来版本的演练，METR 表示，它预计将遵循其《我们与 AI 公司合作的方法》文件中描述的透明度和独立性最佳实践，以提供更有力的公开透明度。

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以我们实际上不得不往前走得更保守一点，比如，你知道，在过去一年左右，在弃用和移除功能方面，我们必须非常小心地更新网上每一个示例 55:30。是的。而且，而且，而且，你知道，技能，对吧？是的，有类似那样的东西。但是，但是，还有现在网上也有数量惊人的 modal 代码，它们会进入训练数据。我见过，这算是一个，你知道，有点意思的例子，顺便说另一件事，显然就像类似于搜索引擎优化，有所谓的智能体引擎，你知道，不管人们怎么叫它，智能体优化。我们经常跑内部基准测试，我们会问智能体，比如，嘿，你能帮我们部署一个 stable diffusion 吗？用你想用的任何工具。然后我们看它是否推荐 modal。那些东西对我们随时间追踪非常有用。或者比如，嘿，启动一些沙箱，或者比如，嘿，给所有沙箱供应商排名。所以我们花很多时间做那些事情来确保。你们对此怎么做？是的，你说，嘿，你知道，构建这个 stable diffusion 的东西，它推荐 modal 吗？是的，你们对此怎么做？是的，我觉得那更难。我觉得，你知道，就像搜索引擎优化，我觉得主要靠内容，就是你必须发布大量内容。 在某种程度上，你也可以，比如稍微看到

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行某项任务，而是该任务所需的数据能否安全地用于 AI。 Model Vault 上的机密计算旨在保护那些因安全、合同或监管要求而可能使宝贵数据被挡在托管 AI 平台之外的工作负载，包括： 金融服务领域的欺诈调查 法律服务中的特权文件检索与尽职调查 敏感的公共部门信息 专利与研究材料 专有工程设计文档（EDD）、接口设计文档（IDD）和架构材料 跨专有源代码的搜索与分析 这类工作负载正是通过减少特权基础设施访问并向客户提供可独立验证的证据，使此前受限的 AI 用例变得切实可行的场景。 机密计算并不能消除所有风险，也不能替代应用安全、合规、合同控制或数据驻留要求。它在推理进行期间，为数据和计算提供由硬件强制执行且可验证的保护边界。 现已开放公开测试 Cohere Model Vault 上的机密计算现已开放公开测试，由 Microsoft Azure 上的 NVIDIA H100 GPU 提供支持。 客户可以通过 Model Vault 创建和管理加密保管库，并使用相同的 Cohere API 进行集成；客户侧验证和端到端加密可在敏感请求内容离开客户环境之前对其进行保护。 如需深入了解机密

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laude 操作浏览器或桌面来完成任务 智能体技能（在新标签页中打开），用于教会 Claude 可重复的工作流，从而提供一致的结果 顾问策略（beta）（在新标签页中打开），通过咨询顾问模型为智能体提供智能增强 使用以下功能连接系统和知识： 文件 API（在新标签页中打开），用于跨对话上传和引用文档 引用（在新标签页中打开），用于将响应建立在源文档之上 网络搜索（在新标签页中打开）和网络抓取（在新标签页中打开），用来自网络各处的当前真实数据增强 Claude 的知识 MCP 连接器（beta）（在新标签页中打开），无需编写客户端代码即可将 Claude 连接到其他工具 使用以下功能管理成本和性能： 提示缓存（在新标签页中打开），用于降低重复上下文的成本和延迟 批处理（在新标签页中打开），用于高容量异步工作负载 Claude Opus 5.5 的快速模式也面向使用 Google Cloud 上的 Claude 模型（Anthropic 托管）的客户正式可用。快速模式优先考虑速度，输出 token 生成速度最高提升 2.5 倍，适用于快速迭代、实时调试和交互式智能体等输出速度能带来更好用户

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