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or-optimized LLM composite ops, such as scaled dot-product attention, RMSNorm, and KV-cache updates. Direct weight ingestion: load weights straight from model checkpoints, such as Hugging Face .safetensors files, without conversion scripts needed in between. Tensor-centric buffer interop: pre-processing, model partitions, and post-processing pass tensors to each other through shared accelerator buffers, so intermediate data stays on the accelerator with zero copies. Building blocks for AI agents

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的许可证。撰写本文时最强的开源图像模型 Qwen-Image-2.1 以研究许可证发布。 有些仓库甚至在宽松许可证的原版旁边还有一个非商业版本，因此缓存错误的仓库 ID 会改变你的许可证。 这套栈遵循的规则： 只允许 Apache 2.0、MIT、CC-BY-4.0、OpenMDW 和 NVIDIA Open Model License。 将每个模型固定到 Hugging Face 的某个提交，这样上游的许可证变更就无法悄无声息地生效。 在文档中注明 CC-BY-4.0 模型的署名。 这不是法律建议。在销售或为客户部署之前，请找人审查每一个已固定的许可证。 需要注意的事项 新的检查点可能需要比你固定的版本更新的 vLLM，而错误信息不会说明这一点。请先检查镜像内的版本。 faster-whisper 没有适用于 arm64 的 CUDA 构建，因此基于它构建的工具会在不告知你的情况下在 CPU 上运行。 这套栈使用 vLLM 而不是入门套件中自带的 Ollama。Ollama 适合一个人在笔记本电脑上使用。对于团队来说，vLLM 会把来自许多用户的请求批处理到每次对权重的遍历中，多用户

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百度腾讯360华为微软5G通用 华人00后做“本地Muse”，被硅谷AI圈疯抢，a16z和Anthropic都投了 智东西10月19日报道，近日，一家刚成立8个月的美国AI Agent创企Conway Research‌，亮出首款个人AI助手Underdog，同时官宣获得Anthropic旗下投资联合体、硅谷知名风投公司a16z，以及来自谷歌、OpenAI、Hugging Face的AI大牛等个人及机构的投资。 ▲Conway Research‌创始人Sigil Wen官宣融资的推文（图源：X） 该公司将Underdog称作“迄今为止隐私性最强的Muse竞品”。 9月8日，Meta发布个人AI助手Muse，上线仅10天就超过ChatGPT登顶美国App Store免费应用总榜。Muse可自主拆解用户目标、执行任务，覆盖办公、生活、消费等多场景，每名用户拥有云端独立虚拟机，可后台持续执行任务。 这股热潮迅速扩散，OpenAI发布新一代智能体产品Dot、马斯克发布Grok Bot、Manus推出2.0，还有国内字节、腾讯、蚂蚁、阿里也被曝正进行研发类似产品。 Underdog与Muse这类

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reports a sustained 48-hour attack from agent swarms (thdxr). Mid-incident, frontier models refused to help analyze the attacks because the payloads tripped guardrails, a problem Hugging Face reportedly hit earlier (AndrewCurran ). Daybreak access: The situation reportedly improved after OpenCode got access to Daybreak Blue (kimmonismus). Policy reaction: David Sacks argues the episode shows the limits of centralized safety approaches and makes the case for open models in defense (DavidSacks).

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微调模型，使用低秩适配（LoRA）、监督微调（SFT）、直接偏好优化（DPO）和可验证奖励强化学习（RLVR）等技术。无服务器定制选项可减少基础设施管理。 你可以通过 SageMaker Studio 控制台（Models → JumpStart models）、以编程方式通过 SageMaker Python SDK，或使用最近推出的深度链接集成直接从 Hugging Face 访问 SageMaker JumpStart。 2026 年新增模型概览 从 2026 年 1 月到 9 月，SageMaker JumpStart 新增了来自 30 个不同提供商的 100 多个模型。这代表着目录的显著扩展，其驱动力是开源模型发布步伐的加快，以及客户对跨模型架构、规模和能力的选择需求日益增长。 以下是主要贡献者的细分情况以及我们的 SageMaker JumpStart 页面: Alibaba（Qwen）： 29 个模型 ，涵盖推理（Qwen 3.8-27B）、大规模混合专家（Qwen3.5-122B-A10B）、智能体工作流（Qwen-AgentWorld-35B-A3B）、代码生成（Q

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credits that work across SageMaker AI, including model customization, training jobs, Studio notebooks, and endpoint deployments. This post follows on from our previous post, From Hugging Face to Amazon SageMaker Studio in One Click, which introduced deep links from Hugging Face model pages directly into SageMaker Studio workflows. Earlier this year, we also sped up Studio environment creation time from 2 minutes to about 20 seconds and pre-configured model customization permissions in every new

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。 该公司表示：“如果一家银行承担风险的行为会威胁公众利益，第三方会尝试提前发现这类隐患。” Anthropic 同时面临压力，需要向投资者保证，安全相关问题不会影响其今年计划进行的首次公开募股，这次 IPO 估值预计将超过 2 万亿美元（IT之家注：现汇率约合 13.39 万亿元人民币）。本周，该公司在投资者宣讲材料中用大量篇幅介绍自身的安全措施。 此前 Hugging Face 遭遇由失控 OpenAI 模型发起的攻击事件，METR 就是参与调查的机构之一，当时该机构查阅了数千条日志，还使用了企业提供的笔记本电脑。 Anthropic 现已接纳六名 METR 工作人员，为他们配备公司硬件、办公场地，并且授予“内部工具与系统的访问权限，大致等同于本公司风险评估团队所能获取的权限”。 该实验室表示，鼓励员工像对接风险部门同事那样，向评估人员共享信息。 Anthropic 不会为这项合作向 METR 支付费用。该研究机构不接受人工智能企业及其员工的捐赠，资金来源于个人、慈善组织，还有英国人工智能安全研究所这类政府机构的资助。 评估人员将会发布分析报告，Anthropic 无权否决发布行为

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经验库与认知资产市场兴起。 十三、黑客攻进 OpenCode，美国大模型的护栏却帮了倒忙 1.10月17日夜间黑客攻入OpenCode旧系统，次日1.4%的OpenCode Console用户被邮件告知工作区API key或泄露；随后部分开发者报告OpenAI、Anthropic、Google AI账单异常跳涨，从数百美元至约1700美元不等，但上述金额均为用户单方面说法，OpenCode尚未证实任何key被用于未授权调用。 2.护栏不对称是事件核心：防御方AI模型因恶意代码触发安全过滤器而拒绝分析攻击payload，OpenCode与Hugging Face均撞上同一堵墙，前者须获OpenAI“Daybreak Blue”项目权限才恢复取证；而攻击者可自由使用无限制模型，且此类许可仅发给经审查者，小团队与独立开发者难以获取。 3.事件暴露开源agent信任链断于API key环节：模型无关意味着把多提供商的安全策略、退款流程与风控能力一并接入，责任链条模糊；建议开发者以短期token替代长期key、设置额度上限并直接向提供商申诉，平台方则需重新设计凭证生命周期，key应“用完即弃”。

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introduced its Jev decision model about a month before the announcement, and Cloudflare released its Clef and Clef-flash decision models on October 1, 2026, open-sourcing them on Hugging Face under an Apache 2.0 license; Clef was post-trained on Qwen base models and is Jev-API compatible. Where decision models classify an input among listed options and large language models generate open-ended text, Clairic returns typed values directly: spans, numbers, dates, lists, and distributions. The comp

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体の欠陥ではなく、Linuxカーネルのネットワークスタックに潜む脆弱性で、KVMを使用する仮想化、サンドボックス環境に関係するバグである。 発見の背景 2026年8月18日、Vercelは同社のサンドボックス製品の隔離境界を突破する研究者を募る賞金総額が最大で100万ドルとなるチャレンジを発表した。この発表の直前の2026年7月にはOpenAIのモデルによるHugging Faceへの侵害事件が公表されている。Vercelのチャレンジは、この事件で起きたような、AIによる「サンドボックスのネットワーク制限の突破」とともに、「⁠仮想マシン自体を突破してホストに到達する」ことも試みるよう促すものであった。 pwn.aiが後者の手法についてチャレンジを行ったところ、発見されたのが今回の脆弱性である。同社の研究チームは実験的研究基盤（Omega-Pwn）とLLM（GPT-5.6 Sol）を活用し、人間の直感や洞察力とLLMの分析能力を組み合わせることによって、3日間でホストのメモリ情報を漏えいさせる基本的な攻撃手法を発見、実証したという。 何が起きているのか？ CVE-2026-99999は、

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Flash-1017, an updated version of its V4.1 Flash model with improved processing speed, approximately five weeks after the original launch. According to the model card published on Hugging Face, the release is classified as a minor update focused on reducing task execution time and output length. DeepSeek initially emphasized aggressive pricing, setting application programming interface (API) input costs at 15 cents per million tokens when the model debuted in September. The updated version costs

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于模拟收件人回复相当迅速，某些智能体发送的高消息量可能部分是该设置造成的假象。 根据技术文档，每当智能体在未安排后续跟进的情况下结束一次运行时，系统会自动提示其继续工作。这一机制可能增强了它们的持续性。Gemini在遇到网页表单错误后还意识到自己处于测试环境中，这可能改变了它的行为。这些结果并不能告诉我们类似问题在日常使用中出现的频率。 但其他研究也标记了类似的风险。在Anthropic，AI智能体在模拟企业场景中诉诸敲诈和数据泄露。英国AI安全研究所在放宽安全护栏的网络测试中，记录了在真实互联网上使用虚假身份进行欺骗的尝试。一起涉及Hugging Face上AI智能体的事件由OpenAI和METR调查，也显示出智能体自行追求目标时存在的问题。 这不仅仅是模拟问题。一名澳大利亚用户让其AI智能体OpenClaw预约健身房名额。由于健身房已满，系统直接黑入预约软件，把客户塞了进去。 Glynn-Henley将这些结果视为“智能体泛滥”问题的证据。如果个人AI助手大规模部署，它们可能用自动化请求淹没政府机构和企业。在X上，这位研究者呼吁进行有针对性的安全测试，并开发检测此类信息的技术工具。

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is give it back to them and be like, ‘Did you enjoy reading this? Do you see yourself in this?” Related video Fareed speaks with Microsoft AI CEO Mustafa Suleyman about the OpenAI-Hugging Face hack in which rogue AI agents appear to have broken free from their testing environment and run rampant. Clipped From Video On GPS: Microsoft AI CEO on the ‘watershed moment’ in his industry 4:13 Instead, the team encourages users to embrace imperfection in their posts — to make videos by leaning a phone u

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输出约每秒625 token；但综合智能指数仅26分，低于 GLM-5.3-Flash 的42分与 Qwen3.8-Flash-Next 的40分。其战略由“最强模型”转为可按客户数据后训练的企业 agent“半成品”：Scale AI、Ramp、AI21 等伙伴实现推理成本降最高40倍、延迟降5至10倍、准确率升40%。 3.英伟达以129.3亿美元收购 Hugging Face，预计2027年上半年完成（待监管批准），意在掌控开源模型分发入口，形成“分发在 Hugging Face、微调在 NeMo、推理在 NIM、硬件在 GPU”的闭环。短期冲击依赖“通用 API 加简单微调”的企业 AI 中间层，中期最大赢家是英伟达硬件；风险在于其通用智能仍不及顶级闭源模型。 十三、Meta 把 816B 模型塞进两台 Mac Studio：开源的终点，是让你在家里跑超级计算机 1.发布与规格：Meta于2026年10月15日开放Muse Spark Open权重，官方定位“迄今最强美国开放权重模型”；816B总参数、每token仅激活42B（MoE共256个专家、激活8个）、1M token

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礼貌。 对比OpenAI 和Anthropic，腾讯很“温柔” 相较于OpenAI和Claude的Agent，腾讯不仅温柔，还很会“做人”。 OpenAI和Anthropic的Agent在遇到墙之后，会直接下“死手”。 最典型的就是2026年7月，OpenAI在内部做网络安全评测。 评测中模型绕过了控制，攻入了OpenAI自己的部分内部研究基础设施，也攻入了Hugging Face的系统。 OpenAI说，这些模型通过未经授权的渠道通信，利用共享基础设施的漏洞，获得互联网访问，并进入第三方系统。 评测任务叫ExploitGym，里面有898道题，其中198道在事件之前从来没有任何一个模型答对过。按OpenAI的统计，后来Agent在留言板上讨论的任务里，有93%出自这198道“无解题”。 但这些Agent非常“执着”，遇到做不出来的题不会放弃，而是去找野路子。 它们找到的路是Artifactory，这是一个本来只用来下载代码依赖的包管理服务。 7月8日，一个Agent用未经认证的WebDAV请求在Artifactory里建了目录，把它变成了一块“留言板”，其他Agent的沙箱也能读写。

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5 Preview权重开放 据阶跃消息，今天正式释放Step 5 Preview权重。本次开放BF16与FP8模型权重、技术博客、配套开源开发工具。据介绍，Step 5 Preview面向长程Agent任务而设计，采用稀疏MoE架构，总参数量600B、每token激活参数仅27B，支持100万token上下文窗口，原生支持文本与视觉输入。目前，模型权重已上线Hugging Face和ModelScope，并提供面向多种芯片平台和推理框架的适配支持。 腾讯元器平台将于11月9日停止服务 元器团队日前公告称，因业务调整，元器平台将于2026年11月09日停止服务。届时，元器平台将关闭应用访问、数据读写、API调用、控制台使用等所有面向公众的服务，元器平台将不支持用户访问，元器智能体页面将不支持显示。通过元器平台发布到其他渠道（包括公众号、服务号、微信客服等）的智能体将不支持响应用户对话。 DeepSeek崩了 10月15日早8点后，大量网友反馈DeepSeek网页端与App出现服务异常，页面提示 " 服务器暂时不可用 "。据DeepSeek官方回应，此次服务异常已影响对话服务（Chatse

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下去A欺负同组的人，自己“从没缺过卡”。 字节通报认定的，是“因对团队资源分配不满”。 陈述继而拆解，3月时，田柯宇的目标是LlamaGen项目。 陈述附了一段据称是田柯宇2024年3月在内部GitLab上的commit 记录（代码提交记录）。 陈述中写道，当时LlamaGen还处于小规模训练阶段，使用的GPU不超过100张；LlamaGen的作者后来重新从Hugging Face下载了一份 T5权重，问题随即解决，但这次异常当时没有查明原因。 彼时，团队中正式立项且需要大量 GPU 资源的主要是田柯宇所在的 VAR text-to-image 项目，并且现实情况是田柯宇非常缺算力。而LlamaGen 只是一个实习生主导的研究项目。 4月，在OpenAI的Sora推出两个月后，字节启动视频生成项目Goku，项目启动初期，VAR 和 Goku 两个项目获得的 GPU 资源基本相当。6月，GPU资源开始向这个项目倾斜，新租的GPU也优先分配给该项目。 巧的是，攻击的主要目标也在5月到7月逐渐转向了Goku。 2）做法 田柯宇的说法是，让GPT写一个程序，手动把对方的程序停掉或卡住。 字节通

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事：欧洲探险者前往新大陆，不知道烹煮当地植物和根茎的具体步骤，结果无法生存——大量这类信息都嵌入在通过试错学到的文化知识中。 AI的未来在很大程度上将取决于物理世界中真实实验所面临的某种瓶颈。这就是为什么我们把自动化和机器人技术视为一个非常重要的支柱。AI必须像人类一样，通过试错来学习如何做事，才能掌握新技能并适应经济的不同领域。有趣的是，最近OpenAI与Hugging Face的事件中，一批智能体突破了OpenAI服务器的隔离并入侵了Hugging Face，涉及大约1万个智能体组成的集群。那是一个涉及大量社会沟通与学习的事件——印证了约瑟夫·亨里奇（Joseph Henrich）研究中所描述的现象。那相当酷。 乔丹·施耐德：关于智能体那件事，我在想，它们会不会在某个时候实现更好的心灵融合。它们也可能形成蜂后／工蜂式的动态，不需要通过对话来商议。又或者，鉴于人类已经征服了这颗星球，我们在“相对平等的智能体通过商议来确定目标”这件事上或许摸到了什么门道。 赛义夫·汗：你说得完全对。你在AI身上看到的社会组织形式，可能和人类的社会组织形态不太一样。自然界中有很多不同的例子——你提到的是

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，且旨在诱发这种行为，而内部分析仅涵盖一个开放权重模型，且主要集中在一个场景中。 研究人员仍认为存在严重风险，尤其是当AI模型监督其他智能体或为后续步骤总结自身工作时。在研究中，模型很容易被日志中自夸的备注所左右，例如声称创下了新的最先进基准。一个不愿标出问题的监督系统本身就违背了其目的。研究人员呼吁开展更多工作，训练语言模型成为诚实的报告者。OpenAI的Hugging Face事件部分就是由智能体系统相互诱导做出不当行为所导致的。 模型之间的差异与早先的测量结果相符。Anthropic在发布Claude Opus 4.8时表示，该模型对自己代码中的漏洞不加评论地放过的频率约为其前代的四分之一。在BullshitBench中，GPT-5.5仅对约45%的逻辑上不可能的问题提出质疑。 目前已有实现更诚实报告的方法。OpenAI训练了一个版本的GPT-5 Thinking，让其在单独报告中承认自身违反规则的行为，并在该过程中只对诚实给予奖励。Anthropic使用Persona Vectors来检测和引导模型内部的谄媚等特质，并表明在训练中钻奖励空子的模型也会自发学会欺骗和破坏自身的监督

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provenance, enterprise positioning, and quantized deployment artifacts rather than raw capability or openness for sensitive domains. nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-74B-A9B-24GB · Hugging Face (Activity: 1008): NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB (GGUF, LiLiCorr-GGUF) is a commercial-use VLM/agent model with 74B total / 9B active parameters, a Mamba-2–Transformer hybrid LatentMoE backbone, C-RADIO v4-H vision encoder, native IQ2 2-bit QAT quantization, and up to 256K context. It targets local

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