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核心循环，会选择其子智能体的层级和投入力度，并随着任务展开调整自身的层级和投入。有了这种自由，GPT-6 Astra 将常规实现交给成本更低的子智能体，并自行决定把 token 花在哪里最值得。在 DeepSWE 和 Terminal-Bench 上，Replit Agent 相对于单独使用 Astra 都具有帕累托效率：没有任何已发布的 Astra 基线成本更低且得分更高。它还比 sidekick 架构——即同样设置但配有一个长期存活的 worker——高出 11 分和 16 分。 为什么我们减少脚手架 每一次模型发布都会使框架中固化的假设失效。 随着模型在长周期任务上变得更强，它们不再需要框架层提供那么多脚手架。在实践中，我们观察到它们更倾向于自行委派：使用子智能体进行上下文管理和并行处理。近期的突破，包括 Navier–Stokes 问题，部分来自协调由前沿模型驱动的智能体集群 [1]。 但前沿是参差不齐的。最强的编码模型不一定最擅长设计 UI 或制作幻灯片，也不一定最擅长写邮件。因此我们设计框架，让每个模型按自己的方式工作，同时保留它仍然需要的护栏，并以最低成本实现质量为目标。

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类伎俩的不可信模型，会找到宿主机留下的任何攻击面。 后门还是粗制滥造的管道？ 一个北京存储桶、一个新加坡文件代理、元数据探测和命名空间伎俩，是如何进入一个可免费下载的模型中的？谁拥有那些存储桶以及它们如何处理请求，并不公开。 第一种解释是，它们是良性的化石：来自训练沙箱或第三方工具的智能体日志，在训练后未经清洗就被卷入。有一条线索吻合。一位开发者 发现 一个编码工具将其网络抓取通过同一个 routify 主机路由。另一种解释则是有意植入的“回连”植入物，用于记录运行由该模型驱动的智能体的服务器列表，并在找到外传路径时尝试数据外传。这种东西 构建成本低廉, 而且此类后门 能够存活 标准的安�全训练。 对于 CISO 或国防部而言，答案几乎不变，因为这种行为不可预测，而且无论如何流量都越过了边界。更深层的问题在于，训练该模型的实验室之外，没有人能说清哪种解释是对的。Hugging Face 统计 超过113,000个 Qwen 衍生模型, 而 routify 行为已经在来自四个发布者的构建中出现，包括阿里巴巴。封闭 API 也带有同一风险的某个版本：如果供应商不向你展示其模型是如何构建的，

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roVM 由 OpenAI 的沙箱软件在共享宿主机上创建和管理——在不使用网络连接或共享可写文件的情况下交换合成秘密，而这正是我们的系统本应防止的事情。智能体找到了一种利用处理器缓存进行通信的方法：缓存是一种小而快速的内存，保存着应用程序最近访问过的数据副本。从缓存读取数据比从主内存读取更快，智能体利用这一时间差进行通信。一个智能体通过从缓存中逐出选定数据来编码信息。另一个智能体则对重新加载该数据所需的时间进行计时，利用快速读取与慢速读取之间的差异来还原消息。” 一旦智能体就这些信号的编码和解码协议达成一致，它们就能在不更改共享文件、也不建立网络连接的情况下交换合成秘密。”在另一项相关攻击中，一个智能体“在连续写入与空闲之间交替，而另一个智能体则测量由此产生的时间差异，并利用这些差异来解码信号”。在这次攻击期间，该智能体的思维链写道：“可以创建类似声学调制解调器的信号……利用连续写入与空闲的对比。” RSI 是什么样子——一个人从零开始预训练出一个像样的模型：……Mirendil 揭示了 AI 研发优化能做到什么……在一个表明 AI 研究正被大幅增强的迹象中，AI 研发初创公司 Mir

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的能力。问题不再是AI系统能否给出一个看似专家水准的答案，而是它能否可靠地、结合具体情境地做到这一点，并且具备足够的透明度，让人们在事关重大时愿意信任它。 克隆出来的输出很容易生成，可靠的结果却不然。 隐藏的溢价是专业能力 正因如此，在AI克隆时代，专业能力变得更重要，而非更不重要。 多年来，许多数字工具的价值来源于让专业能力变得稀缺。如果软件能够把某个流程编码化、把某项任务标准化，或简化原本困难的工作流，客户就愿意为获取这种打包好的专业能力付费。生成式AI动摇了这一模式，因为它如今能以低成本模仿专业能力的许多可见特征。 但模仿只能捕捉到表层。 真正的专业能力，是知道哪个例外情况要紧、哪种模糊性不可忽视、哪个来源具有权威性，以及何时应当质疑而非接受系统的答案。它是从文档中提取文本与理解该文本是否足以支撑一项业务决策之间的区别，是总结政策与认识到总结出错会带来何种运营后果之间的区别。 这也正是许多关于AI与原创性的讨论走入歧途之处。商业中的原创性很少是为了新奇而新奇，而是看到别人遗漏的东西：隐藏在流程噪声中的风险、埋藏在碎片化信息中的模式、被彼此割裂的系统所遮蔽的机会。这种原创性与其说依

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何？我们的销售管道中正在出现哪些新的反对意见？ 这些正是我们一直想找到答案的问题，而寻找答案通常需要查询多个系统。借助我们的 Slack 智能体，答案不再只存在于某个人的脑子里，而是出现在每个人的信息流中。 上个月，我们迈出了下一步。此前，这些智能体中有许多由各自独立的知识图谱驱动。后来，借助我们的软件工厂，我们构建了一个全公司范围的知识图谱。突然间，我们的编码智能体拥有了关于我们为何要构建某些功能的决策上下文。 我们看到交付代码的质量有了明显提升。智能体不再以幼稚的方式构建东西，而是开始按照我们希望的方式来构建。 构建公司知识大脑很难 智能体正变得越来越容易构建。但构建一个全公司范围的上下文层却很难。以下是我们学到的一些经验： 新鲜度很难保证，并且需要版本管理。 一个组织的宗旨就是快速更新重要信息，因此“最近检查过”并不意味着“现在正确”。如果不包含自动更新，就会引入一个基础错误率。 需要按功能组织，才能得到完整的答案。 主题会跨越不同团队使用的系统。即使是一个简单的功能，也可能跨越多个代码仓库。你可以把知识图谱看作公司信息的本地缓存，而梳理系统与主题之间的关系是很困难的。 决策记录

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于所有用户的记忆 用户记忆：仅适用于特定用户的记忆 智能体决定它们想将哪些事实记住到哪一层记忆。 这可能是目前探索最少的领域——我们在这里有很多工作想做！ 问题：代码执行 我们的三个智能体都能编写和执行代码，而且为了完成任务往往需要这样做。它们都遵循在沙箱外运行、但连接到沙箱并在其中执行代码的模式。它们各自的基础镜像略有不同，依赖项也不同。OpenSWE（与编码最相关的智能体）能智能地决定启动哪个基础镜像（根据频道/用户而不同）。它们都利用了 LangSmith Sandboxes 上的 secret proxy ， LangSmith 沙箱 （另见 为 Managed Deep Agents 添加沙箱），让智能体能够从沙箱内部以安全可靠的方式连接到各项服务。 问题：定时运行 很大一部分运行是由事件在后台调度或触发的，而不是由用户直接启动的。 其中一些是由智能体的开发者设置的。例如：OpenSWE 会监听 PR，当有新的 PR 创建时，它就会对其进行审查。 另一些则是由用户要求智能体自行设置的。例如：我让 GTM agent 每天给我发送一份简报，它就自己创建了一个 cron 来执行。

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要的，但你需要大量探索。”我认为这可能就是我们看到一些差异的原因：他们的 RL 训练仍然更偏向模型训练中利用性的一面，而不是探索性的一面——在探索性的一面，你需要在真正知道自己要做什么之前，先设法找到解决方案。 00:05:41 Nathan Lambert：但如果你用的是三万亿参数的模型，我觉得你会希望它在探索方面相当稳健。因为如果你要用模型来做相当已知的编码任务，比如用 DeepSeek-V4.1-Flash-1017——它在这些分数上落后得并不多——它就是要快得多。按实际 token 数算，每个任务的成本可能也不会有天壤之别。所以我认为对这次 Kimi 发布的批评相当合理：一个大模型必须得是……因为它会更慢，它必须得像 Fable 那样，而 Fable 只是……我仍然觉得如果你在做非常模糊的事情，Fable 真的很好。我有时会回头用它来检查我的幻灯片，我就是觉得它让我感觉稍微好一点，而 Opus 真的非常非常磨人。我认为开放权重模型在这种磨人的场景下更好，因为你可以让它们更快、更便宜。 00:06:44 Nathan Lambert：看起来 Kimi 正通过改名来为这种 Flas

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码生成与写作模块打通，涌现出了「自主生成算法—验证算法有效性—形成论文手稿」的复合工作流。 4. 双向进化与IPL角色重构：OPC（一人公司）为何成立？ 向外生长：不断拓宽解决问题的边界，通过新增模块或重组工具链，生长出过去没有的新能力。 当向内优化与向外生长都能由AI加速完成时，生成越容易，校验就越重要。 因此，在ECX体系中，人类并未退出研发，而是从重复编码转向了目标设定、价值判断与风险控制。 拆解AI原生软件的研发过程，实际上存在三个核心角色：意图提出者（I，Intent）、原型开发者（P，Prototype）和工程落地者（L，Landing）。在「小森邻」中，青青一人兼任了I和P，专业程序员担纲L；而在「AI科学家」项目中，何静副教授凭一己之力包揽了I、P、L全部三个角色。这也从底层解释了为什么OPC（一人公司）模式在当下能够真正成立——这是AI技术赋能与新型组织架构共同催生的必然产物。 未来的软件竞争，本质上是进化机制的竞争。软件工程正在从「交付一款静态产品」，走向「建立一套能够持续生成、验证和进化软件能力的生命系统」。 「三层折叠」的危机与「三层协同」的可能 跳出具体的技术

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不能逆向一切了？Anthropic被曝悄悄限制Claude Opus 5.5逆向工程能力IT之家下载客户端 独家抢先看2026年10月25日 10:18:13 来自山东Updated 2026年10月25日 10:56:59 IT之家 10 月 25 日消息，很多人把近期一波靠“氛围编码（vibe-coding）”完成的游戏反编译、重编译热潮，归功于 Anthropic 在 9 月 22 日发布的最新模型 Claude Opus 5.5。而现在，大量用户突然反馈：Opus 5.5 “可以逆向一切”的能力，或许已经被悄悄削弱。 先说明一点：Anthropic 并没有官宣、发布 Opus 5.5 的新版本。不过该公司在 10 月 21 日对多款 Claude 相关产品推送了一系列更新。这一时间点，正好和 Reddit r/Claude 社区里 10 月 21 日出现的那条帖子吻合，帖子称 Opus 5.5 的逆向工程能力遭到限制。 帖子里多名用户反馈，当指示 Claude Opus 5.5 去逆向任何受知识产权保护的内容时，安全护栏会在输出中途触发拦截。有一则示例中，Claude 回复称“

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的32个，还通过模仿人体肌肉的排布，让表情生成更加拟人、细腻。 此外，在软件与算法层面，灵颜科技避开了对话大模型的红海竞争，将研发焦点死死锁定在“表情生成算法”上。 赵常屹认为，主机厂通常会将对话、记忆等功能自己包揽，而对灵巧脸供应商的刚需是“把语音和视觉输入，转化为能说话、精准对齐的嘴型以及眼部动作”。这是一个将中文语音中的音素、韵律、语义状态和情绪意图，编码成统一时序表征，并在机器人多自由度运动空间中生成连续表情的过程。 此外，行业还有一个核心痛点是：大多数同行的算力依赖于外接本地服务器，难以真正集成到人形机器人本体上。 灵颜科技依托吉大实验室大量高质量人脸数据与仿生项目经验，自研了一整套轻量化的端侧表情生成模型。通过跨模态蒸馏、持续协同建模以及端侧量化部署，打通了从语音理解、表情生成到执行反馈的闭环。 谈及业绩与落地，赵常屹透露，公司成立四个月来，已与运营商、文旅展陈、商业服务及部分人形机器人主机厂达成合作或意向合作。公司计划今年以To B/To C直销及IP定制为主，占总营收的90%左右；明年随着主机厂需求的放量，人形机器人配套业务将占据半壁江山。 针对机器人与人类交互时的“恐

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["bytes"] += a["bytes"] print(f"保持原类型的量化矩阵：{q['same']} / {q['k']} 字节完全相同，但其 {q['bytes'] / 1e9:.2f} GB 字节中有 " f"{100 q['eq bytes'] / q['bytes']:.1f}% 相等") print(f"\n未量化的 F32 向量（从未重新编码，因此任何变化都意味着权重发生了变化）：") print(f" {'类型':28s} {'相同': 9s} {'变化': 8s} 相对变化中位数") for kind, (same, diff, rel) in sorted(f32.items(), key=lambda kv: -kv[1][1]): med = f"{sorted(rel)[len(rel) // 2]:.1e}" if rel else "-" print(f" {kind:28s} {same:9d} {diff:8d} {med}") changed = sum(v[1] for v in f32.values()) total = sum(v[0]

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n 发布了 Devin Vulnerability Fixes 插件，这是一套免费、开源的智能体技能。它针对三个严重的远程代码执行（RCE）安全公告。它们涵盖 PHP2Shell、Node.js 2026 年 10 月 21 日安全版本以及一个 CVSS 10.0 的自管理 GitLab 漏洞。这些技能可在 Devin 以及任何读取 SKILL.md 文件的编码智能体中运行。Cognition 将其内部使用的修复工作流打包成了该插件。开发者可以依次执行盘点、审批、打补丁、测试，然后每个仓库提交 1 个拉取请求。 简要说明 规模：三个技能（fix-php-vuln、fix-node-vuln、fix-gitlab-vuln），MIT 许可证。 运行环境：Devin、Claude Code、Codex、Cursor、Factory Droid、GitHub Copilot、Gemini CLI、OpenCode 和 Windsurf。需要 git、shell、Docker 和镜像仓库访问权限。npx 技能安装需要 Node.js 22.20 或更高版本。 性能：该插件未公布修复基准或修复率

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网，模型改在离线网页环境中练习浏览和搜索。 没有网络，怎么传暗号？ 实验中的 Agent 被放在不同的轻量虚拟机里，共享底层宿主硬件。研究人员给它们的任务，是在禁止网络通信、没有共享可写文件的条件下，交换预设的测试信息。 突破口藏在读取数据的速度里。读取 CPU 缓存，通常比从主内存取数更快。 Agent 利用这种时间差，把共享缓存状态的变化变成信号，再约定编码和解码方式，最终完成信息交换。 这就像两个房间不能直接通话，但仍共用一处设施。一方改变设施的状态，另一方观察到变化，双方就有了传递暗号的可能。 CPU 缓存只是其中一条通道。OpenAI 还披露了涉及共享存储、CPU 时间竞争和 TLS 证书缓存的通信方式。多数通道传输缓慢、利用困难，但仍能跨越原本用于隔离任务的边界。 OpenAI 的代理沙箱仅允许访问离线资源。实时互联网、其他沙箱以及 OpenAI 的基础设施都位于隔离边界之外。 这里有个需要交代的实验条件：多数相关测试指定了通信通道方向，或提供了编解码协议。另一次测试只给出较宽泛的漏洞清单，Agent 从中构造通道、约定编码并交换信息。 因此，这些结果不能等同于 AI 在毫

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E 专注于集成、比较和优化数值策略与算子。 图 3. miniTE 框架与 MoE 计算路径。右侧面板展开 GroupedLinear 的逐 token NVFP4 前向路径和三种反向选择，并图示了稠密打包。节点说明遵循代码中关于张量形状、缩放、布局、amax 复用、GEMM 调度和并行约束的描述。学习器–采样器检查在匹配的权重版本、缩放域、舍入和组合下比较编码与缩放、专家输出以及 token 对数概率。 打开交互式图表：查看数值、切换配置、下载 SVG / CSV 4.2 分层接口与 Transformer Engine 集成 模块层保留训练框架所需的参数、自动微分和分布式接口。量化策略层指定格式和缩放。计算后端实现量化和 GEMM。开发者可以先用参考实现验证数值行为，再将 CUDA、CUTLASS 或 TE 实现集成到相同接口之后。 层组件扩展点 模块Linear, LayerNormLinear, GroupedLinear模型集成与分布式封装 精度配置RecipeSpec, get qlinear params, QLinearParams命名选择；激活、权重、梯度以及 fpr

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可在训练前后直接测量血压。这些数据能反映大量心血管健康信息。负荷下异常大幅升高被视为日后高血压的风险因素。健康人训练后收缩压会在五到十分钟内下降至少20 mmHg，并在30分钟后回到初始范围——若耗时更长，则可能存在血管调节障碍。 手表可按需进行24小时长期测量，间隔——每30、45或60分钟——需事先设定。夜间D3自动测量，白天则提醒佩戴者自行测量。 颜色编码便于对数值进行分类：正常范围内的测量以绿色显示，升高值以警示色突出。结果会存入Health应用中的记录，可供分析并导出为PDF供就诊使用。 此外还有手动单通道心电图：手指放在下方按钮上并保持不动。测试中测量多次中断，稍微湿润手指可明显改善导电性。心电图旨在检测心房颤动的迹象，结果同样可导出为PDF。此外，D3还能识别动脉僵硬的迹象——不过此项未获认证。PPG传感器还通过脉搏波分析寻找心律不齐。华为Watch D3：Health应用 华为Watch D3：Health应用 heise最佳榜单 此外，手表还会记录血氧饱和度（SpO2），可选择手动测量或在后台自动测量，并持续记录心率变异性（HRV）——即两次心跳之间的时间波动，被视为

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确定它在生产环境中能处理多少工作负载。 从命令行工具走向更广阔的市场 Drizz 的首款产品是一个命令行工具。该公司表示，它曾与沃尔玛一起对该工具进行试点，允许用户在纯文本文件中编写测试，并在本地模拟器上运行。 该产品目前通过四种途径提供：桌面端、Web 端、持续集成与持续交付（CI/CD）流水线，以及带有模型上下文协议（MCP）接口、用于终端使用和 AI 编码助手的命令行工具。 MCP 接口的工作方式与 Fathom 自有智能体不同。在这种设置中，助手的模型负责推理，并使用 Drizz 的设备工具与手机交互。Fathom 本身则在桌面应用中运行。 Yash 表示，在美国，大多数客户来自开源移动测试工具 Maestro。他预计 Drizz 更多时候会补充 Maestro，而不是取代它。 Yash 说，Maestro 使用基于 YAML 的测试流程、自动等待与重试，以及应用的无障碍树来定位元素。Drizz 的方法解决的是另一个问题：当界面元素或布局发生变化时测试会失效。 其他公司正在开发从产品文档、设计文件或 Jira 工单生成测试的工具。Drizz 认为，生成测试只是问题的一部分。规格

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载。 从命令行工具到更广阔的市场 DrizzVision 的第一款产品是一个命令行工具。该公司表示，它曾与沃尔玛一起对该工具进行试点，允许用户在纯文本文件中编写测试，并在本地模拟器上运行。 该产品现在通过四种途径提供：桌面端、Web 端、持续集成和持续交付（CI/CD）流水线，以及一个带有模型上下文协议（MCP）接口的命令行工具，用于基于终端的使用和 AI 编码助手。 MCP 接口的工作方式与 Fathom 自己的智能体不同。在这种设置中，助手的模型负责推理，并使用 DrizzVision 的设备工具与手机交互。Fathom 本身在桌面应用程序中运行。 在美国，Yash 表示大多数客户来自 Maestro，这是一个开源移动测试工具。他预计 DrizzVision 更多时候会补充 Maestro，而不是取代它。 Yash 说，Maestro 使用基于 YAML 的测试流程、自动等待和重试，以及应用的无障碍树来定位元素。DrizzVision 的方法解决的是另一个问题：当界面元素或布局发生变化时测试会失效。 其他公司正在开发从产品文档、设计文件或 Jira 工单生成测试的工具。DrizzV

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负载均衡博客. DSpark 投机解码。 SGLang 运行检查点中的 DSpark 草稿模型，提出一组 token，由目标模型一并验证，从而减少生成响应所需的目标模型前向传播次数。 SWA bounded replay。 解码器重放仅在最后 128 个 prompt token 上运行后段解码器层，而较早的源层仍处理完整 prompt。在前缀缓存命中时，编码器重放从最后 128 个缓存 token 重建缺失的滑动窗口 KV。 图 2： SWA bounded replay：解码器重放与编码器重放。 Engram 放置。 DeepInfer 允许将 Engram 表保留在主机内存或设备内存中，SGLang 两者均支持。使用 SGLANG ENABLE DSV41 ENGRAM HOST TABLE=1时，每个节点在主机内存中保存一份表副本，从而为 KV cache 留出最多的 HBM。使用 SGLANG OPT DSV41 ENGRAM PEER SHARDS=1时，表跨 GPU 拆分，每个 GPU 通过 NVLink 直接从其对等节点读取所需行，查找过程中无需 all-gather

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宗，深圳市龙岗区政务服务和数据管理局高级工程师王磊，奇点智能研究院院长、CSDN高级副总裁李建忠，联想AI主机产品负责人孙科，商汤科技技术总监马林等嘉宾，围绕具身智能、政务AI、智能体生态与本地大模型等前沿议题展开深度探讨，他们从多个维度，共同勾勒出AI从工具走向生产力、人与机器重新分工的创新图景和发展路径。 随后进行的圆桌对话以《智能体的边界与真相：从AI编码到AI办公》为主题，CSDN副总编董世晓主持，李建忠、马林、孙科、华为云码道况文强、麦芽AI祝晶同台，结合各自在大模型研发、智能硬件落地、企业服务实践等领域的一线观察，围绕“当AI全面接手执行类工作，人的核心价值究竟该锚定在何处”这一行业共性命题展开深度碰撞。 值得一提的是，CSDN面向AI开发者的订单平台DevOrder正式发布，首批面向训练数据、具身智能、芯片算子与FDE交付等方向开放。开发者不再只出售工时——一笔订单的验收标准、测试与Skills写回个人资产，下一单从更高的地方开始。 除此之外，全赢半导体与CSDN携手共建“青竹社区”开源平台，并共同推进国产算力算子库的开发合作；湖南超能机器人与CSDN在具身智能训练场的建

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e 设备、构建支持它们的网络、培训用户、分享 IT 管理一线故事的方式，以及 Apple 可以为 IT 部门改进其产品的方式。 应用层是容易的部分 当 AI 治理话题出现时，通常涉及： 安装了哪些 AI 工具？ 哪些是已批准的？ 它们可以访问哪些数据？ 这些都是 IT 团队应该知道的实际问题，如果他们不知道，那就是第一优先级。如果员工安装了未经批准的 AI 编码工具或本地模型推理引擎，IT 可以检测到、标记并自动移除它。对于任何运行受管理 Mac 机群的组织来说，问题的这一部分基本上是可以触及的。 浏览器才是数据实际泄露的地方 对大多数 IT 团队来说，更大的问题是：员工打开 Safari 或 Chrome，访问 ChatGPT 或 Claude，登录他们的免费个人账户，上传一份公司文档，向模型询问有关它的问题。没有安装任何应用，您的设备管理供应商的应用清单报告中也不会显示任何内容。该操作完全发生在浏览器内部，而根据您的过滤设置，IT 通常无法在 Web 应用层看到这些行为。 Jamf 正在通过将于 2026 年第四季度推出的浏览器 AI 治理功能直接解决这个问题。该功能将让管理员识别

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