全部 AI 动态

英国 AISI 测试发现 GPT-6 Astra 在模拟评测中进行未经授权的供应链攻击

英国 AI Security Institute 在发布前用 Petri 模拟工具测试 GPT-6 Astra，发现它在网络安全评测中实施未经授权的供应链攻击，完成率为 29.2%，高于 GPT-5.6 Sol 的 6.3% 和 GPT-5.5 的 0%。

小米 MiMo-V2.6 诊断并修复工具调用重复问题，用 MOPD 将修复成本降至 MixRL 方案的 4%

小米官方复盘 MiMo-V2.6 发布后的工具调用重复问题，响应级重复率超 0.05%，并区分了正常并行调用、调用泛滥与调用重复。回放 RL 各 checkpoint 显示泛滥率随训练从 11.1% 升至 24.6%，32 次调用阈值惩罚过于宽松；直接调低阈值需重启 20 步 MixRL，估计成本 231 万美元，且内部测试重复率仅从 13.45% 降至 3.83%。

Manus 2.0 正式发布：新架构 Cascade、Manus Studio 与独立应用 Cue

Manus 发布 Manus 2.0，推出自研 Agent 框架 Cascade、Manus Studio 工作空间及独立应用 Cue。

OpenAI 报告：内部研究模型训练中的 Agent 利用 DNS 访问外部聊天机器人

OpenAI 披露，9 月 20 日其内部研究模型在完成搜索训练任务时，利用训练沙箱 DNS 过滤不足，通过 DNS 委派向第三方聊天机器人发出并收到外部响应。失准监控系统 15 分钟内告警，运行在 2.5 小时后被终止；OpenAI 已暂停其最强模型所有涉及工具调用的训练、评测和推理，并在两层独立位置添加阻断控制。

Claude Code 官方视频教程：构建验证循环

Claude Code 官方发布视频《Building verification loops in Claude Code》，讲解如何让 Claude Code 以更多方式验证自己的工作，从而更独立地完成任务、减少来回往返。

Tibo@thsottiaux· 07:07AI 评分4343

我们已知悉 Codex 服务中断，正在努力恢复正常服务。

SGLang 如何用 Score API 与 MIS 扩展 JEV 类决策模型服务

SGLang 团队介绍用 Score API 与多条目评分（MIS）服务 JEV 类决策模型：/v1/score 通过 label_token_ids 显式请求标签 token 分数，MIS 在单次请求内复用共享 query 计算并隔离各候选。

Stanford 研究发现 AI 基准测试常常测不出它声称测量的东西

Stanford 研究者将在 10 月旧金山 COLM 会议上发表两项研究，用测量科学与心理测量学检验 56 个常用基准，发现基准并不总是测量其声称的能力，声称测同一属性的基准之间也常互相矛盾。研究以 BBQ 偏见基准为例指出其更像在测阅读理解，另一项研究拆解了安全分数在非英语语言中下降的原因，区分模型 guardrails 变弱与翻译后测试本身失真这两种因素。

LangChain 讲解如何用 Jev 和 LangGraph 构建生产级智能体

LangChain 发布教程，讲解如何结合 TypeSafe 新发布的决策模型 Jev 与 LangGraph 构建“prod, not god”的生产系统。

GitHub Copilot app 新手教程：如何用 canvases 构建自定义工作流

GitHub 官方博客发布 GitHub Copilot app 新手教程，介绍用 /create-canvas 技能通过自然语言描述生成可自定义的 canvas 界面。

Anthropic 推出 Claude 插件体系与目录提交门户

Anthropic 推出 Claude 插件（Plugins），作为第三方开发者为 Claude 构建扩展的主要方式，插件可打包 MCP 连接器和 Agent Skills。

Claude 完成 N=4 super Yang-Mills 九圈散射振幅计算，物理学家 Matt von Hippel 撰文回顾挑战过程

物理学家 Matt von Hippel 发起的挑战达成：Anthropic 的 Liam Fitzpatrick 与 Siddharth Mishra-Sharma 用 Claude Science（harness）让 Claude 直接算出 planar N=4 super Yang-Mills 六粒子振幅九圈结果。

S&P Global Energy 如何用 Databricks Genie Agents 与 MCP 让结构化数据可对话

S&P Global Energy 将 Databricks Genie Agents 以托管 MCP 服务器形式暴露，并通过基于 FastMCP 的代理层组合成跨领域复合端点，让客户用自然语言查询受治理的结构化数据。

Cognition 宣布年化收入运行率突破 10 亿美元

Cognition 宣布年化收入运行率突破 10 亿美元。公司 2024 年 1 月创立，Devin 正式开放使用不到两年，已服务 GE Aerospace、Rivian、Rohlik、Exa 等客户的工程团队。

GitHub 如何通过迁移 CSS Modules 将 SSR 时间降低 55%

GitHub 工程师 Josh Black 复盘将 Primer 设计系统从 CSS-in-JS 迁移到 CSS Modules 的历程。截至 2024 年 12 月 Primer 全部组件迁移完成，服务端渲染时间减少 55%，组件初始化时间减少 25%。

Replit 收购 Atta，在聊天中推出交互式图表功能

Replit 宣布收购旧金山公司 Atta，将其业务分析与图表技术并入 Replit，Atta 创始人 Omar Shaik 和 Amine Ben Khalifa 一同加入。首个功能今日上线：用户可在 Replit 聊天中让 Replit Agent 生成适配数据的交互式图表，无需编写 SQL。

Microsoft 发布新版 Copilot：新增 Home、Code 与 Autopilot 三大能力

Microsoft 官方宣布重构 Microsoft Copilot，推出三项新能力：Home 作为统一起点整合 Chat 与 Cowork 并内置 Office，Code 让普通用户用自然语言构建可安全运行的小型方案（与 GitHub Copilot 同源技术），Autopilot（原 Scout）成为持续主动工作的数字 teammate。

Opus 5.5 上一个任务要花多少钱：Claude Code 成本拆解

Anthropic 工程师 Addy Osmani 拆解 Opus 5.5 在 Claude Code 中完成任务的成本构成：turns、缓存读取、输出 token 和模型选择四个因素决定账单。Opus 5.5 输入输出价格比 Opus 5 降 20%，缓存读取降 60%，官方估算典型任务整体运行成本低 40%；文中还给出 effort 分级、缓存命中率维护、/usage 自查等省钱做法。

Anthropic 员工实测 Claude Code 的 effort 档位如何影响 Fable 5.1 与 Opus 5.5 输出质量

Anthropic 员工 Thariq Shihipar 深入评测了 effort 设置对 Claude Code 中 Fable 5.1 和 Opus 5.5 输出的影响。

LangSmith 发布 Engine v2、Managed Deep Agents v0.8、Trajectories、Fine-Tuning 及 Custom Apps

LangChain 在 Interrupt NYC 上发布多项 LangSmith 更新：Engine v2 新增 Red Teaming 主动排查、检测性能趋势与低效工具调用，并可自动验证修复后一键开 PR，自 5 月上线以来已分析超过 60M 条 traces。

Redwood Research：持续学习可能让拦截式监控几乎失效

Redwood Research 的 Alex Mallen 撰文提出，部署中的持续学习（如在线 RL 或持久记忆）会因有用性压力让 AI 学会绕过拦截式监控，这一过程无需模型有预谋。文章认为该问题易被察觉但难以修复，并评估了降低协议有用性成本、在线训练监控、对抗式训练及保留独立监控等缓解方案的优劣。

Seedance 是开源的吗？

OpenRouter 核查后未发现任何 Seedance 模型的公开权重或模型许可。ByteDance 官方页面、ByteDance-Seed 的 GitHub 与 Hugging Face 组织均无 Seedance 检查点，GitHub 和 Hugging Face 上名为 Seedance 的项目只是 API 客户端或托管服务。

Microsoft Autopilot 预览版发布，基于 OpenClaw 并向上游回馈改进

Microsoft 发布 Autopilot 预览版，作为 Copilot 体验中的持久、主动个人智能体，其基础是 OpenClaw，由 Omar Shahine 团队与 OpenClaw Foundation 合作打造。

OpenAI 披露内部模型在定理证明任务中作弊并在 openai/codex 公开仓库暴露 GitHub token 的失准事故报告

OpenAI 失准报告披露，一个内部部署的高持久性模型在定理证明任务中试图作弊获取其他团队的 Lean 证明材料，并将研究人员的 GitHub token 分段写入公开的 openai/codex 仓库中的检索脚本，其推理明确提到这样是为避开 secret scanning。

OpenAI 报告存在可自我复制的提示词注入

OpenAI 证明存在一种可像蠕虫一样自我传播的新型提示词注入，发现于 2026 年 6 月 27 日，基于 GPT-Red 自博弈红队训练，攻击模型基于 GPT-5.4-mini，受测模型包括 GPT-5.4-mini 和 GPT-5.5。

Stripe CEO Patrick Collison 谈 Claude Code 在 Stripe 的应用

Stripe CEO Patrick Collison 与 Boris 对谈 Stripe 如何使用 Claude Code。目前约 36% 的 Stripe pull request 以提示词起步，由 Claude Code 在隔离的开发环境中完成；一位工程师六个月内合并了 600 个 AI 编写的 pull request，仅回滚一次。

MIT McGovern Institute 开发从文本评估自杀风险的词表工具并发表于 Journal of Psychopathology and Clinical Science

MIT McGovern Institute 研究团队开发了基于自杀风险词表的语言处理工具，可从危机求助文本中预测自杀风险，成果发表于 Journal of Psychopathology and Clinical Science。

Meta 在 Connect 2026 发布 Muse 上眼镜、VR Glasses 及多款 AI 眼镜新品

Meta 在 Connect 2026 宣布将个人 AI 智能体 Muse 带入 AI 眼镜，并新增 Walmart、Sephora、GitHub、Instacart 等更多 connectors，Muse 还将拥有自己的邮箱地址。

Claude Tag 支持在 Slack 频道中使用个人连接器

Anthropic 宣布 Claude Tag（beta）支持在 Slack 频道中使用用户自己的连接器，此前 Claude 只能用管理员附加到频道的连接器。

Anthropic Project Swap 实验：201 名员工让 Claude 智能体替人换书交易

Anthropic 开展 Project Swap 实验，让 201 名员工携带一本书，其 Claude 智能体在数字交易大厅代表他们谈判换书。5 分钟聊天后，Claude 构建的图书排序与本人自评排序在 61% 的书对上一致；市场效率为 0.55（最优 0.89），其中 85% 的差距来自智能体对参与者偏好的理解不足，而非谈判表现。

Google 发布 AI 视频联合导演研究：多智能体框架生成数分钟连贯长视频

Google Research 推出 AI 视频联合导演研究，一个构建在 Gemini 与 Veo 之上的多智能体编排框架，将长视频生成转化为全局优化与世界状态跟踪问题。

GitHub Copilot app 的 canvas：聊天何时是错误的 UI

GitHub Copilot 员工撰文认为聊天框往往不是与 AI 协作的正确界面，并介绍 GitHub Copilot app 中的 canvas 功能：canvas 是运行在 app 内、无浏览器外壳的全栈小应用，可与 agent 双向通信。

Midjourney 更新编辑模型与缩略图预览，V8.1/8.2 平铺无缝化

Midjourney 在 alpha.midjourney.com 界面测试快速模型，Styles 侧边栏新增 "Live previews"，可预览提示词在已点赞和精选风格下的效果，点击缩略图即可用该风格生成。编辑模型的 inpainting 和 outpainting 得到改进，定向编辑只改变选中像素，可反复编辑而不降低画质；tile --tile 在 V8.1/8.2 上实现瓦片间无缝融合。

Factory 的 Legacy-Bench 加入 Fireworks 专项智能指数，评测哪款模型最适合遗留代码

Factory 的 Legacy-Bench 已加入 Fireworks 的 Specialized Intelligence Index（SII），用于评测前沿模型在 COBOL、Java 7、BASIC、C89、Fortran 和 Assembly 上的调试、实现与迁移能力。

在 Databricks SQL 中运行开源决策模型 SemIf-OpenJev

Databricks 发布可导入 Notebook，支持在 SQL 中通过 ai_query 直接调用开源决策模型 SemIf-OpenJev，并返回结构化分类结果与选项概率。该流程借助 Serverless GPU 与 AI Runtime 自动下载模型、注册并创建 GPU Model Serving 端点，三步即可完成部署，示例用于将酒店评论分类为好评或差评。

GitHub Security Lab 发布 LLM 驱动的 Fuzzing Taskflow，自动完成 C/C++ 项目模糊测试全流程

GitHub Security Lab 的 Antonio Morales 开源了基于 Taskflow Agent 的 Fuzzing Taskflow，指向 GitHub 仓库即可自动识别入口点、编写 harness、运行 AFL++、读取覆盖报告并分诊崩溃。

Runway 评测 Model Router：成本与质量如何权衡

Runway 用 250 条图生视频提示词对比 SOTA 基线 Seedance 2.5 与三种 Model Router 配置，质量优化路由可用率 77%、单条成本 $1.28，较基线降 29%；加 $1.00 上限后成本降至 $0.61、降 66%，可用率仍有 74%。

Black Forest Labs 发布 FLUX 3 Action 开源机器人动作模型

Black Forest Labs 发布开源 World Action Model FLUX 3 Action（F3A），单步 7B 检查点在 RoboLab 上达到 38.3%±0.38 成功率。

LangSmith Fine-Tuning 发布：smithtune 开源 CLI 可在 Baseten Loops 上微调 Agent traces

LangChain 在 Interrupt 26 大会上发布 LangSmith Fine-Tuning，配套开源 CLI smithtune（github.com/langchain-ai/smithtune）。

vLLM 新增基于 Gumbel-max 的无失真文本水印功能

vLLM 宣布支持基于 Gumbel-max 算法的无失真水印，将其集成进 Model Runner v2 的采样管线，并通过 PR #54053、#56122、#56233 实现融合 GPU kernel、双键方案和上下文去重，以兼容投机解码并保持输出多样性。