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作方式量身定制的。到目前为止，构建这样一个智能体通常意味着采用围绕他人工作流设计的产品，或者从零开始。 今天，我们发布 Agent SDK，这是我们用来构建自家托管智能体（如 Bugbot、Security Reviewer 和 Rollouts）的框架。Agent SDK 允许你用代码定义智能体，并像管理任何其他软件项目一样管理它们。你可以从模板开始，或让编码智能体查阅我们的文档。当智能体准备就绪后， agent-sdk deploy 用一条命令将其部署到 Cursor 基础设施。 围绕你的工作流构建 Agent SDK 让你能够快速构建和部署按照你团队方式工作的智能体。它们响应你团队已经在处理的事件，并遵循你团队可以检查和更改的策略。 代码审查就是一个例子。每个团队对于什么需要关注以及谁应该审查都有自己的标准。借助 Agent SDK，你可以构建一个响应来自 GitHub、GitLab 或 Bitbucket 的拉取请求事件的智能体。该智能体可以评估变更的风险，将其路由到正确的团队，并批准符合你策略的变更。 举例来说，Cursor 内部的一个团队构建了一个庞大且快速增长的经验教训知

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型 (Sora、Genie、Genie-3、Cosmos...) 几乎都工作在像素/视频空间，模型从海量视频中隐式地“猜”出物理规律 @ViggleAI 最新发布的「JST-2」走了一条相反的路：整个技术栈直接构建在 3D 空间里 这一点是理解整篇发布的关键：物理结构不是从画面外观中推断的，是表示本身的一部分。架构上分三个组件：JST encoder（把图像编码为物理原生 token）、JST generator（从多模态 prompt 直接生成 token）、JST decoder（结合视角与运动/力输入，解码为图像或 3D 高斯泼溅）。 Viggle 花四年（JST-1 在 2022–2024，JST-2 在 2024–2026）自建了全栈：tokenization、架构、数据合成引擎、预训练和后训练。自建数据引擎很重要，因为 3D 原生的训练数据在自然界几乎不存在，必须靠合成获得，这既是壁垒，也是成本。 能力面：一条架构统一三件事 · 场景生成：单次前向推理约 1 秒生成完整 3D 场景，成本 <$0.01（B200），无需逐场景优化；支持最多 64 个输入视角作为“空间上下文窗

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有 RETAIN 适配器被启用和更新（右）。 有两个值得注意的实现细节： 由于 GRAFT 在训练时使用 FORGET 适配器，但在部署模型时将其移除，因此训练与部署之间存在不匹配，这可能损害性能。为解决这一问题，我们依赖一个“锚定环境”来教会模型在 FORGET 适配器被消融时以连贯的方式行动。在我们下面展示的实验中，锚定环境与目标环境相似，因为它教授一项编码任务，但该任务在其他方面与目标环境中的任务无关。仅在该环境中训练只能略微提升模型在目标环境任务上的性能。 在被标记的样本上，更新的参数总量更少。作为一种启发式方法，为使此类样本对网络的更新量相等，我们按比例因子缩放这些参数上的更新幅度。 结果 在这篇博客文章中，我们展示论文中的一项结果。我们将 GRAFT 应用于 Qwen3-8B，在 Countdown-Code 来自 Khalifa 等人的 RLVR 环境 Countdown 是一个简单的游戏：模型会收到一个整数列表和一个目标数量，并被要求找出一个算术表达式，该表达式求值结果等于目标数量，且每个整数恰好使用一次。提示词描述了这个游戏，并提供了一个脚手架式的“求解函数”（表达式

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生 PyTorch 集成，它同时支持 eager 执行和 torch.compile。我们首先在 Trainium2 上以 eager 模式运行 Nova-3，检查哪些操作回退到了 CPU，然后用 torch.compile进行编译。编译后的路径在 Trainium2 上运行了所有模型操作，未检测到任何 CPU 回退。 我们使用 torch.compile将编码器和解码器分别编译为独立的静态形状图。在整个过程中，我们在两个层面检查数值精度：与 CPU 对比的层级输出一致性，以及端到端的词错误率（WER），后者必须与 Deepgram 的参考值和目标保持一致。 在这个可用的基线之上，我们启动了优化工作，用公共 NKI 库（NKILib）中的融合内核替换了若干层。NKILib 是一组使用 Neuron 内核接口（NKI）编写的预构建参考内核。这些内核覆盖了融合 QKV 投影、融合前馈网络（FFN）层和深度可分离一维卷积等操作。 我们针对吞吐量以及由此带来的成本效率进行优化，目标是 Deepgram 的离线推理工作负载。吞吐量以相对于基线配置的相对增益来报告，而不是以每秒处理的绝对音频量来报

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penFold3支持面向科学计算的蛋白质结构预测。借助这些模型，你可以构建流水线，让每个阶段都使用适合该任务的专用工具，而不是强迫单一模型完成所有工作。 拓宽提供商多样性 降低模型选择中的集中度风险对企业客户至关重要。2026年，我们将模型目录扩展至包含30家提供商，相比往年更为集中的组合有所增加。阿里巴巴Qwen是单一最大贡献者，共有29个模型，涵盖推理、编码、语音和检索。智谱AI和DeepSeek增添了具有竞争力的LLM和专用OCR。MiniMax和Moonshot AI贡献了新兴架构。Cohere带来可靠的重新排序能力。BharatGenAI和Kakao扩展了区域模型覆盖。这种广度让客户在性能、成本、许可和语言支持方面拥有更多选择。 2026年SageMaker JumpStart增强功能 除模型上线外，SageMaker JumpStart还在2026年推出了重大改进，减少了从发现到部署的整个模型生命周期中的摩擦。 SageMaker AI控制台上简化的Model Hub 此前，发现SageMaker JumpStart模型需要进入SageMaker Studio，并在左侧导航

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替代没有把社保费基整体打崩。 打字员、接线员、传统零售岗位没了，但IT、电商、平台经济造出新岗位，城镇化和参保扩面同步推进，费基总体还在扩张。 第二，它留下一个没解决的尾巴：平台用工和灵活就业缴费断档。 外卖骑手、网约车司机、自由职业者，大量处在“有收入、没稳定缴费”的状态。今天的灵活就业参保不足三成、断缴38%，就是这条尾巴。 第一条，替代集中在标准化、可编码、工资总额占比高的岗位。 客服话术、工单录入、标准问答，大模型已经能干；仓储分拣、末端配送，移动机器人和自动化系统正在挤。 而这些岗位恰恰是社保费基的中坚：工资总额不小，参保相对规范，缴费链条相对连续。 第二条，被替代的人未必“没工作”，更可能“低缴费/断缴”。 计算机和互联网时代已经证明，就业总量没崩，缴费链条也能在个体层面断。 所以，在张栋伟看来，机器人和人工智能替代改变的不只是就业数量，更是就业的缴费质量。 费基收缩发生在参保结构内部，不是简单发生在就业总量上。 “机器人交社保”一落到政策，最容易想到“机器人税”。 这概念不新，也没共识。2017年欧洲议会讨论过给机器人法律人格、对所有者征税，提案被否。韩国2018年把大型

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MB 的整句语法模型「紫毫口语」，根据维基百科中文口语优化而来。之后键盘里就是熟悉的雾凇： 26 键全拼、九宫格、小鹤双拼，小鹤双拼还能用辅码按偏旁筛字（比如「讠」打 yj）； 简体、繁体、台湾繁体、香港繁体输出，目前并非原生支持，后续会通过大千注音等进行针对性优化； rq sj xq nl 打日期、时间、星期、农历，R1234 打大写金额，U62fc 按编码打字，vfh 打符号。 雾凇拼音可以在 App 里检查更新，更新前先看改了什么，你学到的词不受影响。 首页：键盘已就绪、输入方案、我的输入统计 自己的方案也能带过来 这是我最想做好的部分。在「方案」里可以导入 Rime 配置文件夹、ZIP、YAML 或文本词典，也可以直接填一个公开的 GitHub 仓库（比如 iDvel/rime-ice），选好分支和目录，设成每天或每周自动更新。方案在手机上编译，不经过任何服务器，也可以添加自己的配置文件，习惯都在你自己手里。 打过的词按 Rime 的格式保存在 iCloud 云盘的同步文件夹里。在鼠须管的 installation.yaml 里把 sync dir 指向同一个文件夹，手机和

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，其自身团队在过去五个月中规模大约翻了一番，其中计入了每月成本低于 100 美元的助手。 Menlo 表示，知识工作者每周在电子邮件、聊天和短信上花费超过 13 个小时。该公司报告称，Town 拥有 60 多个集成，涵盖 Salesforce 和 Affinity 等 CRM 工具、Jira 和 Asana 等项目管理工具、GitHub 和 Cursor 等编码工具，以及 QuickBooks 和 Stripe 等财务工具，并且 Town 默认撰写草稿而非直接发送。Menlo 将 Town 的用户群体描述为从创始人和运营人员，到通过电子邮件经营公司的小企业主、房地产经纪人、行政助理、顾问，以及协调家庭事务的父母。 “2008 年，Menlo 投资了 Siri，以改变互联网的用户界面。2026 年，这项技术已经到来，而机会比以往任何时候都更大，”Menlo Ventures 合伙人 Shawn Carolan 在 Town 的公告中表示。 据 Menlo 介绍，Greze 和 Vincent 自 Dropbox 时期起便已共事，当时 Greze 负责工程，Vincent 领导产品设计。此

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e/v1/systemone 提供训练后模型服务的说明。 你会训练 Muse Glimmer 做什么？ 你不需要有交易方面的雄心就能尝试这个。你的第一个实验可以从一个你已经纠正过太多次的错误开始。 也许你的智能体总是选错工具。如果你保存它的运行记录，成功的调用和已纠正的错误就可以成为 SFT 的示例。用其中一些训练，用另一些测试，看看你是否让这种纠正发生得更少。 自己尝试 Kalshi 实验。该 cookbook 包含代码、评估结果和方法论，并引导你使用 Training API 完成该实验。 对于你自己的实验： 让 Fireworks 运行任务。将你的示例带到 Managed Training，在应用中或通过 API 开始。 掌控你的训练循环。使用 Serverless Training API 编写你自己的 SFT 循环。 让你的编码智能体投入工作。按照 Agent Skills 指南安装 Fireworks 训练技能，然后描述你想训练的内容。 Muse Glimmer 30B 在 11 月 30 日前可免费进行 SFT 训练，无需信用卡。推理（包括评估调用）另行计费。 公告 训练

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条很关键：它承认"截图"本身就是一种有成本的感知行为，该省则省（比如执行批量操作时中间过程不需要看）。 2. 如何行动：不是输出单个原子动作，而是写一段带循环和条件判断的 Python 程序，把 GUI 操作、API 调用、shell 命令编排起来。 3. 如何组织工作：模型自己维护 todo 列表，每步声明 intent，任务状态管理从 harness 硬编码逻辑转为模型自主行为。 这两大设计「代码执行（code execution）和 harness 到模型的决策转移（harness-to-model decision transfer）」是整个方法论的支柱。代码执行的巧妙之处在于复用了模型已有的强大编程能力，且循环内的中间结果直接决定下一步代码走向，无需每步都回到模型，这是效率提升的根源。理论上，纯 GUI 智能体、CLI 智能体、GUI+CLI 混合智能体（他们早期的 Qwen-UI-Agent）都成了 GCUA 框架的特例，这个统一视角本身就有理论价值。 实验结果：数字说明了什么 在 OSWorld-v2 上对 8 个前沿模型（GPT-6 Astra、Claude Opus

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征污染和贪婪模态选择的问题。 T1、T2、FLAIR等浅层特征F-CNR Table 1 梯度贡献、模态遮挡之后DSC下降02首先进行净化，然后对各个模态的贡献进行平衡 COREFUSE-MED·FIG.3 CoReFuse-Med 不是简单的再堆一个更强大的cross-attention，而把融合分成两部分：LACE首先给每个MRI序列构建出高效的各向异性编码；IMSH对浅层结构基底和残差之间的可靠传递负责；MBCF 在深层次共享语义空间中重新校准模态贡献。仍然是一套三流、对称U型分割网络。01LACE+IMSH浅层先“去污染”LACE 使用局部DoubleConv和沿着D、H、W三个方向的条带卷积分支来分别保留细节、捕获轴向上下文，之后用可选的通道注意力融合两支特征。IMSH使用无参数的3×3×3平均池化分离结构作为基础，并且用高频残差来代替低频残差：基底部分用竞争性的Softmax权重选择可靠解剖结构，残差部分由共享Sigmoid门控过滤重采样伪影组成，最后用轻量级DSConv3D来整合。LACE 双分支选择性融合：局部边界和轴向上下文分别提取出来之后，再用自适应权重进行合成。式

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024年电子学会自然科学一等奖，以及2023年及2026年日内瓦发明展金奖。 报告题目：智能超表面的通感算一体新进展 摘要：本次报告重点介绍智能超表面赋能通感算一体的最新研究进展。智能超表面凭借可编程电磁波调控能力，可重构无线传播环境，同步实现高速通信、高精度目标感知与边缘协同算力调度，解决毫米波遮挡、频谱资源竞争、感知通信性能失衡等痛点。本次报告将梳理时空编码超表面、自适应信道调控、波束成形、射频计算、AI 驱动相位自适应优化等方案，并将这些技术结合起来，构建通信-感知-算力协同优化框架。 个人简介：何源，清华大学长聘教授、博导，国家杰青，清华大学软件学院可信网络与系统研究所副所长，中国计算机学会杰出会员、物联网专委会常委，ACM SIGMOBILE China副主席， SIGBED China 常委。研究领域涉及物联网、无线网络、移动和普适计算等。担任ACM Transactions on IoT 期刊协理主编，ACM TOSN、IEEE IoTJ、JCST、清华大学学报英文版、《计算机研究与发展》等期刊编委，物联网领域主流会议SenSys和EWSN的指导委员会成员，SenSys

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sp78 去读，只能读出垃圾值。 修复： 由“假设类型”改为“查询类型”。先查 keyInformation 拿真实类型，再按实际类型选解码器。Workbuddy 顺手补齐了原有 fromSP78 丢失小数位的 Bug，并新增了 fromFLT 解码器，一举覆盖 T2 和 Apple Silicon 芯片。 第三刀：放弃静态清单，拥抱动态发现 原代码只遍历硬编码的 28 个 Intel key。在 M6 上，这些 key 一个都不存在，导致传感器列表为空。 修复： 新增 allTemperatureSensors() 函数，直接枚举 2066 个 key，按“T 前缀 + 温度类型”筛选出 135 个候选，再剔除未初始化的热区占位符（如 Tz11 恒为 0.0 °C），最后保留 126 个有效传感器。 纠错插曲： 聚合温度时，第一版代码是按“显示名”匹配前缀的。但显示名早已被改写（如改为“CPU P-Core”），导致匹配不上。Workbuddy 提醒道：标识符（key code）与显示名必须严格分离。改为按 Tp0、Tg0 等代码前缀匹配后，温度终于出来了。 第四刀：GPU 识别脱虚

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证号、银行卡号,这些信息不能明文传给混元(数据出境风险),也不能明文存日志。 要求三:对话审计留痕。 金融监管要求每笔客服对话可追溯,保留期 ≥ 5 年。审计日志不能篡改,需要独立存储。 要求四:监管报送接口。 监管抽查时,能按时间范围/用户/会话导出完整对话记录。 二、敏感词过滤 Advisor 2.1 敏感词库管理 【为什么需要这段代码】 敏感词库不能硬编码,需要从 CDB 加载并支持热更新。DFA 算法(确定有限自动机)做敏感词匹配,比 String.contains() 快 100 倍,10 万词库匹配 1ms 内完成。 2.2 敏感词过滤 Advisor 【为什么需要这段代码】 这是第 6 篇 Advisor 链的增强版。用户输入和 AI 回复双向过滤:请求阶段拦截用户敏感词,响应阶段过滤 AI 回复敏感词。AI 回复由大模型生成,即使 Prompt 约束了也可能偶尔产出敏感词,必须后置过滤。 三、PII 脱敏:个人身份信息保护 3.1 PII 识别与脱敏 【为什么需要这段代码】 用正则识别手机号/身份证号/银行卡号/邮箱,替换为脱敏格式。脱敏在调混元前执行,确保 PII 不

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是允许的，只是受制于制造技术。 通信距离Holevo极限大约六个数量级——仅一百万倍——而Holevo极限很可能是业界最先触及的门槛。互连的增长速度快于电网为其供电的能力，因此业界正转向每比特能耗更低的发射器和接收器。英伟达和博通现在出货紧贴硅片构建的光互连，因此信号离开芯片封装时已经以光子形式存在。相比之下，量子计算机开始依赖用量子信号（通常以单光子形式）编码信息的互连。随着经典互连在每比特上消耗的资源越来越少，它们正朝着这些量子互连已经运行的区间下降。Holevo极限正是两者将会相遇之处。 有人有理由提出异议：35个数量级的差距是海市蜃楼——如此遥远的极限并不能说明任何真实机器将来会做什么，指着它就像靠地平线导航。这一异议有其道理。可逆逻辑、量子计算和DNA存储，40年来一直都被说成“还有10年”。而且，建造一台耗尽一块物质中全部能量的计算机，很可能永远都不切实际。 但这些差距是邀请。存在一个由我们能建造多少所决定的天花板：我们能制造的器件数量；我们能为运行它们而发出的电力；以及我们能组装进单一系统的资本、土地和冷却水。也存在一个由一焦耳、一秒和一克物质能被用来计算、存储或传输多少

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系统。这一点在软件开发领域最为明显，如今AI系统的能力和效率已超过世界上绝大多数软件工程师。 因此，软件开发领域正在发生变化——现在，一个人就能为自己能想象到的任何东西编写软件，创造出过去需要整支人类团队才能完成的东西。 我们在Anthropic内部看到了具体证据：我们的研究人员现在产出的代码量几乎是公司成立头四年的10倍。 但新的AI能力也带来新的挑战——编码能力的提升意味着AI系统在网络安全和网络攻击方面也变得强得多，这导致全世界竞相部署这些强大能力以构建更好的网络防御，而恶意行为者则竞相利用这些系统实施黑客攻击。 这里需要注意的重要一点是，这些事情密不可分地交织在一起——AI系统在编码这样的一般性领域的进步，也在网络安全等具有国际重要性的领域同时产生了正面和负面影响。 这是未来趋势的一次预演。进步带来新能力，也带来新挑战。 这些能力不会止步于编码；同样的事情也会发生在科学和机器人领域。它已经开始发生了。这意味着全球经济的一些重要属性可能会改变——比如创新速度，或者我们发明全新通用技术并围绕其创造新产业的频率，就像互联网、电话和人工智能那样。 那么，是什么让我相信这一点？2026年

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位浮点格式）存储时，这些活跃权重只占稠密模型的一小部分。 在我的 DGX Spark 上，Qwen3.6-35B-A3B 单用户生成速度为每秒 120 个 token，八个用户合计为每秒 359 个 token。这些数字包含模型在回答之前写出的推理 token。 这就得出了第一条设计规则：所有文本类任务都用同一个强大的 MoE 模型。摘要、分类、提取、起草、编码和读取截图都交给同一个模型。每多一个模型，就多一个需要固定、打补丁和监控的容器，因此只有当 LLM 无法完成某项工作时，才会给专用模型留一个位置。 这套栈 以下这些模型会常驻在一台 DGX Spark 上： 任务 模型 许可证 聊天、编码、视觉、提取 nvidia/Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4 Apache 2.0 嵌入 Qwen/Qwen3-Embedding-4B Apache 2.0 重排序 Qwen/Qwen3-Reranker-0.6B Apache 2.0 语音转文字 openai/whisper-large-v3-turbo MIT 图像生成 Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo Apac

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LX快4.5倍，在相同权重下，响应速度提升5倍。 其团队在16类提示词场景下对比了Husky和MLX，结果显示Husky在全部测试中速度都更有优势。 这是因为在执行图像编辑时，Husky每一步并行校验8个token，开销为单个token的1.5倍，而且大部分回复内容已经包含在提示词上下文里；文本生成速度的优势来自流水线调度，在当前步骤执行的同时，就对下一步做编码与提交，让GPU不必空等主机。 Sigil Wen称，与同类设备端引擎相比，该引擎在计算机主芯片与图形芯片之间传输的数据量更少。 除了技术优势，Underdog的早期商业化模式也较为特殊。 Sigil Wen透露，Underdog初期免费，且永远不会投放广告。其中一种收入方式是，他们将从AI助手经由Stripe安全支付基础设施完成的每一笔交易中抽取少量分成，模式类似银行卡交换费。这套商业模式下，AI助手无需采集、挖掘用户数据。 三、00后大学肄业、自学成才，闯进核心AI大牛朋友圈 虽然未公布具体金额，但Conway Research‌的投资人阵容堪称豪华。 除硅谷头部风投a16z、Anthropic与Menlo Ventures

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、角色位置和交互状态由上游引擎或程序维护，模型负责将简化场景或参考视频转化为精细画面。参考视频提供布局、镜头与运动信息，目标首帧设定外观，文本提示词补充风格与细节，让同一套场景能够呈现写实、二次元等不同视觉效果。 应用方面，EdenLive可用于游戏原型预览、场景与动画预演，以及已有视频的重新渲染。官方还展示了将人类操作视频转换为机器人外观的案例，为具身研究扩展视频样本。配套的Game Prototype Turbo工具则支持通过提示词创建可游玩的简化游戏原型，再接入模型生成精细画面。 不过，部署与授权仍有一定门槛。官方模型页显示，下载全部权重约需210GB空间，核心生成模型权重采用Apache 2.0许可，视觉编码器及FLUX首帧组件另有许可约束，其中FLUX组件限非商业、非生产用途。当前，高频交互、多角色身份保持及长时间生成的视觉一致性仍待改善。 投稿/爆料：tougao@youxituoluo.com 稿件/商务合作： 林南（微信 19250561593） 加入行业交流群：林南（微信 19250561593） 元宇宙数字产业服务平台 下载「陀螺科技」APP，获取前沿深度元宇宙讯息

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无论它在哪里上传或由谁上传，”它指出。 它进一步表示，所有已识别的CSEAM都应进行哈希处理，其标识符应添加到“被称为‘哈希列表’的整合数据库”中，该数据库随后将“用于交叉核对所有其他内容，无论是在同一平台上还是在另一平台上。” 每当出现自动检测时，平台的算法应自动删除相关内容。 为防止规避，最高法院表示可以使用“感知哈希”，它利用“内容的视听特征。诸如颜色编码、对象构成、音频提示等特征”，为特定媒体文件生成哈希值。 最高法院指出，除了《IT规则》下的尽职调查框架（该框架规定了未定义的“合理努力”）以及2026年2月修正案中的下架要求外，印度没有处理哈希值和URL数据库的法定条款： “据我们所知，印度不存在此类条款，要求社交媒体中介机构采用哈希或URL列表工具，至少达不到其他司法管辖区所见的同等程度。”——最高法院 国家数据库将便于CSEAM的检测与移除；可能依托Sahyog门户建设 为使哈希与URL数据库能够被其他中介机构访问并实现互操作，最高法院建议建立一个实时数据库，参照美国国家失踪与受虐儿童中心（NCMEC）式的实时数据库模式，以促进各中介机构之间的协调： “换言之，中介机构将

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