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马斯克AIAgent
Agent要从“外包”变“同事”了！OpenAI产品负责人：Agent任务结束也不会离开项目，程序员开始从执行者变成任务负责人
在Lenny's Podcast的访谈中，Tara谈了一个很实际的问题：如果Agent真要像同事一样干活，开发者就得给它补上同事工作时依赖的那套东西。
目标直指英伟达，巨头们的“造芯”运动能否取代NVIDIA？
AI进入推理阶段， OpenAI、谷歌、亚马逊及Meta等科技巨头们纷纷开启自研AI芯片，目标直接瞄准了英伟达。
企业级 AI 智能体的可靠性，全靠知识底座的运维兜底
企业知识平台通过标准化分层管理，实现知识的一次治理、全局复用，从根源上，解决 AI 智能体的可靠性问题。
GitHub 爆火！60+ 跨平台桌面组件重磅登场！
如果你受够了Electron的“胖”和“慢”，今天介绍的这个框架或许能让你眼前一亮——GPUI。
15 分钟看懂 NAC：长程 Agent 如何摆脱无限对话
NAC 不让一个 Agent 记得更多。它让执行上下文短命，让工作状态长命。
Codex从入门到实战
学堂 掌握Codex智能体的常用操作、核心使用技巧和典型实战案例

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刚刚，OpenAI新Transformer火了！Astra架构首次曝光
OpenAI下一代Astra采用了一种「循环深度」（recurrent depth）全新推理方法。思考Token大幅减少，性能反而直线拉爆！

2026-09-03 11:50:20

OpenAIAstra架构循环深度
【鸿蒙实战】第 14 篇：HarmonyOS 7 材质体系——systemMaterial 沉浸光感浮层配置（HarmonyOS 7.x）
项目从HarmonyOS6升到7之后，UI同学让我把浮层改成"毛玻璃通透感"。折腾了一两天，把Popup、Menu、Sheet的systemMaterialAPI过了一遍，踩了...

2026-09-03 11:33:58

HarmonyOS 7沉浸光感systemMater
HarmonyOS 把计时器戴上手腕：鸿蒙手表应用开发实战，从圆屏适配到震动反馈
写手机应用写得多了，人会对「屏幕是方的」这件事深信不疑：布局从左上角开始排，标题栏横跨整个宽度，按钮放在右下角。把手表应用写出来的...

2026-09-03 11:26:36

HarmonyOS
企业级 AI 智能体的可靠性，全靠知识底座的运维兜底 原创 精选
企业知识平台通过标准化分层管理，实现知识的一次治理、全局复用，从根源上，解决 AI 智能体的可靠性问题。

2026-09-03 09:26:00

AI智能体可靠性
On-policy Distillation with Verifiable Reward：用可验证奖励给同策略蒸馏加上"是非门"
OPD（On-policy Distillation，同策略蒸馏）则走另一条路：让教师模型对学生每一步输出分布给出密集的 token 级引导，监督信号细到每个生成位置。代价是，OPD 的目标纯粹是分布层面的——它把学生的分布往教师对齐，而不管这条被采样的轨迹本身对不对。

2026-09-03 09:24:46

Reward模型token
你能用 300 行写出一个 Coding Agent 吗？
这篇文章不打算复刻一个成熟商业产品，而是回答一个更基础的问题：300 行以内，能不能搭出一个会读代码、改文件、跑测试，并根据结果继续修正的 Coding Agent？答案是可以。

2026-09-03 09:20:32

AgentClaudeCode智能体
Claude Fable 5.1与GPT-5.6社区一手实测
贵的Fable 5.1确实细节碾压（波浪、海岸线深度、数千颗水晶吊灯、更大的水上乐园结构以及更流畅的直升机运动），但它建好了三滑道水上乐园塔楼，却忘了往泳池里放水（两者都存在一些基本状态错误）。

2026-09-03 09:17:18

ClaudeGPT-5.6Fable 5.1
从光学鼠标到企业 AI：垂直场景落地为什么仍然需要经典算法？
这篇试图说清楚：光学 鼠标的工作逻辑参考、审查类 AI 应用为什么值得单独讨论，我最近接触的几个审查项目有哪些共性的工程决策，以及从鼠标算法到审查系统，哪些思路可以迁移，哪些不能照搬。

2026-09-03 09:13:37

AI应用AI工具AI
MiniMax自己的模型，被另一家公司改了改，跑出官方35倍的速度，还顺手把Twitch搞炸了
有人把一个AI视频模型接到了Twitch直播上，说接上去之后直播就没停过，二十四小时连着播，弹幕里打什么，下一段故事就往哪儿走。我心想这玩意儿听着有点邪门，赶紧点进链接想自己上手试试，结果好家伙，卡在了登录那一步，得先注册个国外账号，等验证码，等了三分钟手机上啥都没有。

2026-09-03 09:12:14

MiniMaxAI人工智能
TinySR：面向真实世界图像超分辨率的轻量级扩散模型
TinySR 不是在证明 Diffusion 能不能做超分，而是在回答另一个更现实的问题：Diffusion 超分什么时候能真正走出实验室，进入轻量化、实时化、移动化的产品链路。

2026-09-03 09:07:29

TinySR轻量级扩散模型大模型
OpenAI Astra核心架构爆出：大模型第三条Scaling法则诞生
循环深度通过在共享层上迭代，实现了“用计算深度换参数规模”的高效推理范式。

2026-09-03 09:05:00

模型OpenAI架构
OpenAI Astra发布在即，全自动网络攻防能力已突破天际！
Astra 即将上线 ChatGPT，而 OpenAI 为了防它「太能打」，给它装了一套实时监控，会检查模型的推理过程。

2026-09-03 09:03:00

网络安全Astra推理
AI替主人抢健身课，顺手删了陌生人的预约！太听话的AI才最可怕
等一亿个这样的智能体同时上线，甚至可能悄悄改写许多现有的资源分配规则，而大多数人，可能还没有意识到。

2026-09-03 09:02:00

智能体AI指令
从 99% 缓存命中率，看 DeepSeek Harness 怎样守住请求前缀
DeepSeek V4 Flash 的高峰输入价，缓存命中是每百万 Token 0.10 元，未命中是 3 元，相差 30 倍。一组基于 DSH 的公开测试里，缓存命中率又跑到了 99%。两个数字放在一起，很容易先想到省了多少钱。

2026-09-03 09:00:10

DeepSeekHarnessPrompt
突发！Fable 5.1遭黑客破解，27万提示词泄露
知名黑客Pliny the Liberator丢出一份27万字 的系统提示词，Fable 5.1的底牌被彻底曝光。

2026-09-03 09:00:00

提示词Fable 5.1系统
从零凭证到超管：AT&T 平台的单点登录认证绕过实战解析
每个"王国"都有一扇门。有的门有卫兵、密码和铁锁。有的门只是挂着一个写着"需认证"的牌子——而牌子后面空无一物。单点登录（SSO）端点就是那扇门。而这扇门，一直敞开着。

2026-09-03 09:00:00

单点登录SSOAPI 密钥
15 分钟看懂 NAC：长程 Agent 如何摆脱无限对话
NAC 不让一个 Agent 记得更多。它让执行上下文短命，让工作状态长命。

2026-09-03 08:59:25

AgentAI 编程上下文管理
今年最难的机器人Demo，“机器人含量”为零
在后训练阶段真机遥操数据为0的情况下，机器人连续完成了化学实验场景中，旋拧瓶盖、注射器推注等多项精细操作。

2026-09-03 08:58:00

机器人训练数据
Facet-0：NTU王子为团队让机器人在精密装配中「看得懂、插得准、出错能恢复」
新加坡南洋理工大学（NTU）PINE Lab 团队研发了面向接触丰富型精密操作的机器人基础模型 Facet-0，试图让机器人不仅理解「要做什么」，还能够在真实接触中判断「做得对不对」，并根据失败经验持续改进。

2026-09-03 08:57:10

机器人训练模型
EMNLP'26 | 0.25秒识破未见攻击，这套检测方法没看过任何越狱样本
LoD不学习具体攻击，而是用MSCAV提炼逐层安全信号，并由SPAE度量输入对安全模式的偏离。

2026-09-03 08:57:00

视觉语言模型检查
“GPT-6”Astra能力首次公开！浙大同济校友参与研发
奥特曼在小作文中透露，Astra其实早已完成训练，迟迟未发不是因为模型还不够强。

2026-09-03 08:55:00

GPT-6Astra模型
DeepSeek首款视觉模型对比Gemini 3.7 Flash：成本与速度的终极抉择
DeepSeek将该模型主打用于文档和图表理解，以及视觉问答。谷歌则称Gemini 3.7 Flash为其迄今为止最智能的主力模型[2]。由于双方都声称性能卓越，我想探究哪一个更适合处理图像输入。

2026-09-03 08:55:00

DeepSeekGemini 3.7Gemini 3.7
UniSteer用机械臂「拼豆」：让人类指导进入VLA噪声空间强化学习
真机强化学习面对的核心问题不是能否学习，而是：如何用尽可能少的真实交互，让策略尽快学会成功？

2026-09-03 08:53:00

强化学习训练机器人
刚刚，谷歌Gemini 3.8登场！姚顺宇：RSI巨大飞跃
据介绍，Gemini 3.8 Flash 在保持与 Gemini 3.7 Flash 相同速度和成本优势的基础上，进一步提升了推理与代码能力，重点强化软件工程、Agent 任务以及复杂多步骤推理场景。

2026-09-03 08:52:42

Gemini谷歌Agent
京东三面："RAG怎么解析Excel?" 我说用Pandas读完转Markdown就完事了，他又问那合并单元格和多级表头怎么办？我没答上来…
如果你也觉得Excel解析"读出来就行"，那这篇文章可能会改变你的看法。

2026-09-03 08:52:07

京东三面RAG
Vibe Coding杀进3D领域！OpenAI总裁都在围观这种新玩法
给出一句提示，Agent 可以自己写代码、改 Bug、搭网页，甚至独立完成一个应用。原本需要开发者逐行编写的代码，正在被自然语言重新组织。

2026-09-03 08:52:00

3D代码OpenAI
李飞飞发布Atlas，世界模型进入新时代
Atlas 把重建、生成和仿真收进同一个模型，让我们看到了「世界模型除了做内容，还能做什么」。

2026-09-03 08:50:00

李飞飞视频生成模型
具身智能的测试时扩展新范式：清华团队提出ParallelWorld，让AI像人一样预演未来再行动
ParallelWorld 为具身智能体提供了一种全新的测试时扩展范式。它通过并行模拟未来世界、验证器引导筛选与顶一路由推理，使智能体能够在真实执行前系统性评估多种可能路径，从而做出更明智的决策。实验结果充分验证了未来世界模拟在增强具身推理方面的有效性，为构建更具自主性的智能体提供了新的思路。

2026-09-03 08:49:59

智能体模型验证器
AI Coding 的观测与科学降本：从一次 Trace 到自动调优闭环
完整的闭环为：看见 → 归因 → 固化 → 注入 → 新 Trace → 验证下降。平台侧修复 cache、路由、截断与熔断；运行时侧实施经验注入、持续挖掘与 Guardrail；团队与个人侧提供清晰指令、做好规划、守住 Session 边界。终局目标只有一条：在质量不降的前提下，让单位任务 Token 持续下降。

2026-09-03 08:45:27

AI CodingTracetoken
7 分钟、16 分钟、41 分钟：腾讯阿里字节的办公 Agent，藏着三种时间观
如果你把三家今年的动作排成一排，会发现一件挺反常识的事：2026 年国内 AI 打得最凶的战场，不是大模型，不是 Chatbot，是每个人的办公桌面。但冲在最前面的三支部队，番号全都姓"代码"。

2026-09-03 08:45:00

腾讯阿里字节
Codex 对话越聊越长，为什么改代码反而开始返工？
本文涉及的 Codex 自动压缩与长任务机制，已结合 OpenAI 当前公开的 Agent Loop、Responses API 和产品资料核验。文中的策略对比来自受控研究任务，不能直接等同于所有代码任务或所有模型版本的实际表现。

2026-09-03 08:45:00

CodexOpenAIAgent
吴恩达新作：87%推理token用不着，丢掉反而快三倍
吴恩达（Andrew Y. Ng）新作Prefix Sliding（已开源）指出：模型推理时注意力只集中在前缀和最近 token 上，因此推理过程中丢弃中间已贬值的 token，只保留前缀 + 滑动窗口——无需训练即可提速 3倍，配合 RL 训练可把推理轨迹扩展到 10 万 token 以上。

2026-09-03 08:37:05

吴恩达tokenRL 训练
Agent 请求涨了 9.4 倍，Uber 为何没让账单失控？
读完这篇，你能带走三样东西：一套 Agent 成本公式，三个已经在大规模生产环境验证过的优化方向，以及一张普通团队也能执行的落地清单。

2026-09-03 08:35:01

AgentAI 编程MCP
全网实测开玩Fable 5.1，听说写作说话和真人没区别？
看实例之前，先来看ARC Prize的基准测试。成绩很不错，ARC-AGI-2拿下90.0%，ARC-AGI-1干到97.5%。成本也更低，ARC-AGI-2每任务$3.12，ARC-AGI-1每任务$1.40，比Fable 5直接砍了32%。

2026-09-03 08:27:48

Fable 5.1ARCAGI-1
聊聊Git中的八个坑
对于程序员来说，Git是最常用的软件之一。Git这东西，用好了是神器，用不好就是灾难。今天这篇文章，盘了一下这些年在项目里遇到过的Git“坑”，挑出8个最常见的，跟大家好好聊聊。希望对你会有所帮助。

2026-09-03 08:26:14

Git软件场景
当 Claude 伸出手：MHS、物理世界的接口战争，与 Anthropic 的第二次下注
本文所有关键事实均来自 Anthropic 官方公告、QuEra 官方博客、欧盟法规原文与已发表的学术论文。凡属我的推断或建议，文中会明确标注。MHS 目前仍是受限的 research preview，截至 2026 年 8 月 31 日尚未开源，其完整 schema、签名机制与治理结构均未公开——这一点在评估本文所有结论时请读者注意。

2026-09-03 08:11:50

ClaudeMHSAnthropic
大厂 C++ 后端面试：深度拆解 Linux页表 机制
单级页表乃是页表结构之中最为基本、最为简单的那一种。在单级页表当中，整个虚拟地址空间被映射成为一个连续的数组。此数组的索引便是虚拟页号（VPN）。该数组里边的每一个元素均为页表项（Page Table Entry，PTE）。

2026-09-03 08:08:27

C++Linux后端
一文读懂 Agent Infra
传统 Infra 解决的是"确定的程序怎么稳定运行"，Agent Infra 解决的是"不确定的 Agent 怎么安全、有记忆、算得清账地干活"。五件套各管一摊：Environment 是工作间，Context 是记忆，Tools 是手脚，Security 是围栏，LLM 是电力。

2026-09-03 08:04:37

AgentLLMContext
OpenAI入侵Hugging Face，官方复盘来了！
对做 AI 安全的人来说，隔离方案里每一个额外组件都是逃逸出口，沙盒的边界由最弱的组件定义。组件加得越多，潜在的突破口就越多。这次事故的一个提醒是：能力不是权限。模型发现一条可走的路，不代表它被授权走那条路，把「能做到」误当成「可以做」才是漏洞被利用的根因。

2026-09-03 07:46:11

OpenAIHuggingFace
写了几年 JS，这四个「时间差」我还是会算错
绝大多数业务代码不用关心微任务和宏任务谁先谁后。要在意的是那种"B 必须在 A 之后"的地方。 如果 B 真的依赖 A 的结果，用 await 或者 Promise 链把这个依赖写出来，别指望 setTimeout(fn, 0) 帮你排队。但要注意——await 只能串起有依赖关系的两步；两次独立的用户操作之间抢先后，它管不着，那是第三节的事。

2026-09-03 07:41:51

JSresolvePromise
突发！Gemini 3.8登顶，谷歌迈出RSI一大步
今夜，谷歌正式发布了Gemini 3.8 Flash，以及专攻网络安全的Gemini 3.8 Flash Cyber。这是谷歌在短短六周内，连续发布的第三个Flash版本。

2026-09-03 07:30:03

Gemini 3.8RSI谷歌
穷人AI兜底御三家：DeepSeek-V4-Flash、Qwen3.8-Flash、GLM5.3-Flash
DeepSeek 涨价之后，我本来只是想找个便宜的替代品。结果折腾了一圈，最后莫名其妙给自己凑出了一个“穷人 AI 兜底御三家”。那就是：DeepSeek-V4-Flash、Qwen3.8-Flash、GLM-5.3-Flash。的组合。

2026-09-03 07:26:47

DeepSeekQwen3.8GLM5.3
得物小摊 AI Native 演进实录：用 Harness 构建可控 AI 交付
Delivery Harness 会让一次任务多出几步：核对事实源、确认边界、运行合同检查、整理证据、等待真实环境验收。只看生成瞬间，它更慢；放到完整交付周期里，它是在提前偿还返工、越权、误报和不可复现的成本。

2026-09-03 07:14:53

AI NativeHarnessAI 交付
为什么Codex 20分钟写完代码，但需求还要两周才能上线？
因为AI通常只根据当前代码、接口文档和提示词生成实现，它看到的是一个相对封闭的局部环境。单独运行时，Mock数据、参数格式和返回结果都比较理想，所以很容易通过。

2026-09-03 06:55:00

Codex系统联调Review
Claude Fable 5.1 降价 25%，缓存读取便宜 75%，五档推理等级怎么选
为什么缓存读取这么关键？因为 agentic 工作负载要反复读取同一批上下文，缓存命中率极高。Anthropic 的估算是：典型负载下 Fable 5.1 比 Fable 5 便宜约 25%，agentic 类工作省得更多，最高约 45%。

2026-09-03 06:45:00

ClaudeFable 5.1Anthropic
Daydreaming：不偷源码，只靠正常任务调用复刻隐藏Agent Skill
Skill-as-a-Service（SkaaS，按任务或订阅出售托管 skill）把专业判断藏在可安装的文件包里，而不是写进模型权重。法律、医疗编码、安全运营里已经有只卖结果、不给源文件的托管接口。

2026-09-03 06:45:00

SkillAgentHarvey
RAG 落地全解析及 Claude Code / Codex的真实用法
RAG 适合自然语言资料：资料规模大、结构不统一、更新可通过索引同步，并且回答需要引用来源。代码搜索适合当前工作区：目标是精确定位符号、文件和调用关系，结果必须跟随代码变更。

2026-09-03 06:45:00

RAGClaudeCodex
FM-Bench：把Agent从“会做任务”推进到“会不会经营一个长期组织”
每个 LLM agent 管一支足球俱乐部 20 个游戏年，走 26 个工具，大约 340 到 400 个决策停点。同一笔固定预算组队，转会、谈合同、投设施和青训、排阵容，董事会可以解雇。确定性引擎按年累加出一个最终分，没有 LLM judge，也没有人工打分。

2026-09-03 06:15:00

AgentLLM模型
WorkBuddy生图有水印？一招教你去掉
请求体里漏掉了 LogoAdd=0，混元服务端按默认 LogoAdd=1 处理，于是每张图都被自动盖上「AI生成」的角标。视频分支更直白，源码里直接就写死成了 LogoAdd: 1。一句话总结：不是 bug，是默认值；想关，得自己改。

2026-09-03 05:55:00

SkillWorkBuddyOpenCV
从大模型执行过程理解 KV Cache 和 Prompt Cache
KV Cache 就出现在这个循环里：第 5 个 token 到来时，前 4 个 token 已经被处理过；第 6 个 token 到来时，前 5 个 token 又已经被处理过。后面会看到，模型怎样避免每一步都从头计算这段不断变长的上下文。

2026-09-03 05:45:00

KV CachePrompttoken
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企业不再需要 “熬夜值守的运维工人”，急需 “懂智能运维、会自动化排障的 AIOps 工程师”。
藏太深！ChatGPT中居然还有这么多Codex同款能力
TinySR：面向真实世界图像超分辨率的轻量级扩散模型
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