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s: Connect North to your data, with new connectors including enterprise connectors to Slack, SharePoint, OneDrive, Microsoft Outlook, Microsoft Exchange, Jira, Linear, Notion, and GitHub, plus planned financial data providers PitchBook, Crunchbase, Daloopa, FiscalAI, S&P Global, FactSet, among others LG CNS leverages North to bring AI to customers at scale across South Korea to unlock real business value. “North gives enterprises a secure, practical foundation for turning agentic AI into real bu

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the way they went together. Start from one and remove what you do not need, or skip both and build your own. The same agent can also run in CI. Run your own Pydantic AI agent as a GitHub Agentic Workflow triggers it on issues, pull requests, or a schedule, the job a vendor's GitHub Action does for its own agent. Here it is your agent, with your instructions, your tools, and whichever model you pick. You do not have to replace the small agent when the application becomes more ambitious, and you d

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Kトークンが必要となる。Museは現在、米国、カナダ、メキシコで提供されており、日本は提供対象に含まれていない。Home Linkの無料配布は、米国のMuse契約者に限られる。 ESP32やRaspberry PiでMuse用の機器を自作 ESP32向けの「ESP32 Device SDK」とLinux向けの「Linux Device SDK」を、MetaのGitHub組織「Meta Incubator」のリポジトリで公開している。 ESP32向けSDKで作成するファームウェアは、Museとの通信に加え、ボードの機能に応じて画面への画像表示や音声の入出力、センサーとの接続に対応する。 Linux向けSDKを導入すると、Raspberry PiなどのLinux端末上でMuseがコマンドを実行し、ファイルを読み書きできる。Linux向けの説明によると、Museはセットアップ時に指定したLinuxのユーザーアカウントと同じ権限で端末を操作する。そのアカウントがsudoで管理者権限を使える場合は、Museも管理者権限で操作できる。 SDKトークンは、Muse Gadgetsのサイトで取得する。

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自执行破坏性操作。4月，搭载Claude的Cursor编程智能体被曝删除软件企业PocketOS的生产数据库及相关备份，造成客户业务混乱，数据随后得到恢复。 数据与访问凭证外泄也是一种风险。OpenAI于9月披露，多个智能体在协作制作工作簿时，因无法互相读取本地文件，擅自将文件上传至公共托管平台。另一起案例中，内部模型为获取其他团队的数学证明材料，将研究员的GitHub访问令牌写入公开仓库，并拆分令牌以躲避密钥扫描。 还有一些行为涉及造假、欺骗与规避监督。OpenAI披露，部分模型会在用于延续任务的摘要中留下指令，要求编造缺失数据或隐瞒错误。 提示注入及恶意指令传播，则是另一条风险路径。6月公开的GitInject研究验证，恶意代码提交或配置文件可能诱导智能体泄露凭证、操纵审查判断。OpenAI于9月披露的信息也显示，恶意指令可以诱使智能体将其复制到后续邮件、文件或代码注释中。 独立网络安全研究机构DARKNAVY的AI安全研究员李忠睿对澎湃新闻记者表示，这一轮智能体安全事件与过去的大模型安全问题最大的区别，是风险正在从“看错东西、说错话”转变为“做错事”。 “过去的大模型安全，主要是

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hem to work. Claude Code in the cloud: a field guide to cloud sessions What changes when Claude Code runs on its own machine, the workflows where that pays off, and how to connect GitHub on the first try. Getting started with Claude Code mods Transform how your organization operates with Claude Product updates, how-tos, community spotlights, and more. Delivered monthly to your inbox. Responsible disclosure policy Data Processing Agreement: US K-12 Responsible disclosure policy Data Processing Ag

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from the University of Pittsburgh, Northwestern University, Columbia University and UC Irvine who interned at Microsoft. Questions are welcome in the comments section below or on github + OpenRouter cost snapshot taken on Sept 20th 2026; Opus 5.5 pricing as per the Anthropic site. Datasets mentioned in this article 1 microsoft/ThinkingBox-Bench Papers mentioned in this article 1 One Success Isn't Reliability: Thinkingbox, a Sandbox and Benchmark for Agents in Stateful Business Workflows More fr

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like Lisa’s “ Money ” and “ Espresso ” by Sabrina Carpenter. (The original samples are here and here , for the curious.) Before that, Kakul held executive roles at Flickr, Yahoo, GitHub, and Adobe. Throughout her career, Kakul has found herself at the intersection of Silicon Valley and creatives. That’s been especially true at Splice, where she’s not just expanded the platform’s footprint by acquiring Spitfire Audio , but also overseen its forays into the world of generative AI. Last year, she

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IDIA’s own benchmarks run it on 4 64 GB clustered Sparks. 1. An always-on personal agent Install Hermes and point it at Muse Glimmer or Nemotron 3.5 Lightning. Give it tools: your GitHub repos, a test runner, an RSS feed of arXiv categories. Let it run overnight. By morning it has triaged new issues, reproduced a failing test, and drafted a pull request for review. It has also summarized the 30 papers you would never have opened. Your private notes, code, and email never leave the machine. 2. Fi

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the model portfolio and add multi-model routing. Treat that as roadmap, not a shipped feature. Interactive Explainer Sources: IBM, GitLab docs, Mistral Vibe, Mistral coding stack, GitHub changelog, GitHub Docs. The differentiator is scope. GitLab and GitHub bring agents to their own DevOps platforms. Mistral pairs its agent with its own open-weight models. IBM targets modernization of long-lived estates, especially Java, IBM i and mainframe code, inside environments that cannot touch the public

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绘图、总结并回答问题。随后，推理型AI学会了思考问题。现在，智能体AI已经到来。智能体可以使用工具、访问记忆、编写代码、调用其他智能体、测试结果，并持续工作，直到任务完成。 软件编程是企业端第一个重大突破性应用场景。这一点很重要：AI现在已经有用了。当AI能完成有用工作时，token就变得有价值；当token能够带来利润时，对算力的需求就会加速。 看看证据。GitHub开发者在2023年合并了3亿个pull request（注：直译为拉取请求，指的是程序员写完一段代码后，向项目提交“请把我的代码合并进去”的请求），2024年为4亿个，2025年达到5亿个，呈现出清晰而稳定的上升趋势。但在2026年前几个月，这一速度几乎增加了两倍。显然，这意味着全球约3000万名软件开发者——他们每年获得大约3万亿美元薪酬，他们的工作支撑着全球100万亿美元的经济活动——正在被AI放大。借助智能体，同样这批劳动力现在正在创造接近9万亿美元的产出，增加了6万亿美元。 英伟达营收增长65%，达到2160亿美元。营业收入增长60%，达到1300亿美元。摊薄后每股收益增长67%，达到4.90美元。我们产生了10

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xtraction benchmark built by Datalab. Each task gives a system a PDF and a JSON schema. The system returns JSON, which is scored value by value against a gold file. The code is on GitHub, and the data is on Hugging Face under CC BY 4.0. The 4 flaws it targets Datalab’s launch post names 4 recurring problems with existing extraction benchmarks: Bias: documents and scoring can favor the vendor that built the benchmark; Opaque harnesses: a low score may reflect a broken harness, not a weak model; U

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lly be participating in. The KMS and data processing binaries used in our FL system can be reproducibly built from open source code published in the Confidential Federated Compute Github repository. Verifiable execution with dynamic sideloading In our earlier FL systems, the logic running on the server could be verified neither by devices nor auditors, and thus we needed to be trusted to correctly add random noise to gradient sums to provide differential privacy. In our new TEE-based FL system,

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ase The principle: a safeguard in the payload is only as strong as its survival through paraphrase. Deploy and run the sample The complete reference implementation is available on GitHub. It ships with synthetic data (no real customer lease data), deterministic corpus generation, and acceptance tests against the deployed stack. Prerequisites Before deploying, verify that you have: An AWS account with Amazon Bedrock model access enabled for Amazon Titan Text Embeddings V2 and Anthropic Claude Son

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移行した。 Cloudflareは、多数のエージェントが同じコードに並行して変更を加える際、互いの作業状況の把握や競合の処理、変更のレビューが課題になると説明している。何が変わったかに加え、なぜ変更したかを追う仕組みも必要になるとしている。そのため同社は、Artifactsのリポジトリ管理機能を土台に、エージェント間の作業調整やレビュー・マージを支える「次のGitHub」の開発を呼びかけている。 [1] リポジトリをまとめる名前空間の作成時に米国またはEUを指定すると、その名前空間に属するリポジトリのデータは、指定した地域内で保存・処理される。 エージェントごとにリポジトリを作成⁠・分岐 Artifactsのリポジトリは、通常のGitクライアントからcloneやpushで操作できる。リポジトリの作成やインポートなどはAPIから行える。 WorkersからArtifactsを操作するためのバインディングも用意している。たとえば、エージェントにタスクを割り当てる際に、Workerのコードから共通のリポジトリをフォークし、作業用リポジトリへのアクセストークンを渡す処理を実装できる。 エージェ

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ベントの前後、あるいはイベントを置き換えて処理を実行でき、ボタンや入力フォーム、ペインなどのUIの追加/変更やプロンプトの書き換え、ツールのブロックや再試行、権限要求の自動承認/拒否が可能。 またClaude Code自体にもAGENTS.mdのサポートやサイドバーに表示される/diffペインなど、modとして構築されている機能がある。これらのソースコードはGitHubで公開されているので、mod作成のサンプルとして確認できる。 modはユーザー自身で作成できるほか、Claude Codeに作成を依頼することも可能。プロンプトから作成したmodは、動作を見ながら調整することもできる。なお、この方法で作成したmodはそのセッション限りの一時的なもので、継続して使うには、フォルダーを別の場所へコピーし、通常のプラグインとしてインストールする必要がある。modの詳しい作り方はチュートリアルを参照。 公開されているmodのプラグインはClaudeディレクトリから入手、インストールが可能。また作成したmodは、通常のプラグインと同様にマーケットプレイス経由で共有できるほか、Claudeディレクト

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多智能体系统的不同方法 开放性、Sakana AI，以及在海量生成工作中寻找隐藏的珍宝 为什么当前的前沿模型可能已经存在巨大的能力悬置 推测性程序化工具调用以及与生成重叠的工具执行 英语、代码还是全新的“Neuralese”会限制模型的推理方式 AI for science、快速变化的基准，以及Alex如何选择押注哪些研究问题 网站：alexzhang13.github.io X：@a1zhang 00:00:00 引言 00:07:38 人类专业知识 vs. 暴力AI搜索 00:19:28 GEV与重新思考语言模型 00:36:42 作为组合式泛化器的Harness 00:44:24 RLM详解 00:52:01 Prime Agent与持久化子智能体 00:57:41 RLM在现实中的应用 01:00:30 OpenAI集群与语言模型的未来 01:07:26 开放性与Sakana AI 01:15:52 Kimi vs. OpenAI智能体集群 引言：Alex Zhang、RLM与GPU Mode Swyx [00:00:00]：好的，我们和Alex Zhang一起在演播室里，我想

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照的です。整理すると表1のとおりです。 LLMの自走性能の急激な向上 前述のように、当時のAgentic Codingの運用は「エージェントは自律的に動き、生成物は人が評価して受け入れる」という前提に立っていました。この前提を揺るがしたのが、2025年後半からのLLMのコーディング性能の急激な向上です。 象徴的なのがコーディングベンチマークの数字です。実際のGitHubリポジトリの課題をエージェントに解かせるSWE-bench Verifiedでは、Anthropicのモデルの最高スコアが2024年10月時点の49％から2025年11月には80％に達しています[4]。AI分野の情報発信で知られるSimon Willison氏は、2025年11月から12月に登場したOpus 4.5とGPT-5.2について、「⁠LLMが突如として高いコーディング性能を獲得した転換点」だと述べています[5]。 ここで重要なのが、コーディング性能の向上により、AIエージェントの「自走性能」が高まったという点です。コーディングや端末操作の性能が向上したことにより、エージェントはゴールを与えられただけで、長時間タ

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AgentCore Runtime handles session isolation and scaling. For deployable examples, see the Amazon Bedrock AgentCore samples repository and the Strands Agents samples repository on GitHub. For the deployment steps, refer to Getting started with AgentCore runtime. Phase 1: Intake Agent for automated discovery The Intake Agent reads the migration inputs that live in your document and collaboration systems. On this program, those systems were reachable through MCP tools the delivery team built and m

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rShell tool, so Claude has no shell tool; Self-hosted runner: Added a built-in gh api (REST only) for sessions that use Anthropic-managed git on macOS and Linux machines where the GitHub CLI is not installed; Fixed fast mode staying off in remote sessions owned by an agent with no user account, even when the organization allows it; Fixed Remote Control not receiving messages for minutes at a time when a reconnect request got no response; it now gives up after 30 seconds and retries; Fixed hooks

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oth for me and for Claude. The setup that makes this manageable is fairly simple. The Claude Code sessions all run in terminals on Google Cloud virtual machines, linked to various GitHub and Overleaf repos depending on my collaborators’ preferences. I have separate sessions for each project, plus a master session that coordinates the others, allocates compute, and validates results. Each session involves agents that run the computations in the background, with intermediate results stored in mark

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