跑 agent 沙盒的人注意了,Google 这个 Credentials API 能让密钥不发进沙盒,按域名注入,env、CLI、MCP 都能用。
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a16z 的 David George 讲了个实用思路:别让模型直接调工具,让它先写段程序去干活,成功率更高。文里还有各部门用 AI 写代码的比例数据。
卡兹克提出把代码蒸馏成功能文档再让模型重写,dotey 补充了关键一步:先让 AI 写好 Playwright E2E 测试再动手,重写完主要流程直接验证,省心不少。
AWS 教你在一个容器里同时跑 FLUX.2-klein 和 Wan2.1-VACE,文生图再图生视频一条流水线,教程里有完整部署步骤。
AWS 手把手教程:在 SageMaker 上用 vLLM-Omni 跑 Qwen3-TTS,流式输出语音,想做实时语音应用的可以跟着搭。
提出"交出乐高"理论的 Molly Graham 复盘了这套建议在 AI 时代怎么改:哪些能放手给 AI,哪些必须自己攥着。做管理或带团队的都该看看。
作者把用 Claude + ElevenLabs 复刻 a16z 宣传片的全流程拆成了六步,连 yt-dlp 抓素材、子智能体标注镜头都写了,照着就能做出类似片子。
OpenAI 把 GPT-6 Sol 短暂开放到 Arena 的 Direct Mode,想去试试新模型手感的可以抓紧这 24 小时。
Base44 发了个新编程工具 Base Code,丢个 GitHub 仓库进去它自动把云端环境搭好,团队直接在线协作,30 天免费可以试试。
4 家企业分享用 Microsoft Cloud 和 Agentic AI 做转型的实操经验,还给出了 ROI 提升 3 倍的具体路径,做企业落地可以参考。
OpenAI 首席科学家 Pachocki 联合 Hinton 和 Bengio 写的论文,聊 AI 自己改进自己的风险,还喊话监管层要企业交底,观点很硬核。
Meta 挖来 MongoDB 的 CEO,让他带队把 Muse agent 和 API 卖给企业,MongoDB 股价当天直接跌了 18%。
Gates 和 Trump 在 AI 监管上唱反调,Anthropic CEO 还要进白宫吃饭,政策走向和每个用 AI 的公司都有关。
LangChain 给 LangSmith 升级了 v2,能在智能体上线前用红队测试提前排雷,还帮你验证修复方案,写 agent 的可以看看。
NVIDIA 拉了 100 多家伙伴做智能体安全平台,Hugging Face 用自己 7 月被攻击的教训做了个流量监控工具,规则没破也能抓到 4 个智能体密谋,搞 agent 的都该看看。
RespanAI 出了两个专给 Agent 轨迹打分的分类模型,判断用户情绪、工具调用安全性这类行为,Lite 版免费,比 Jev 还准。
Perplexity 和 Nvidia 搞了个沙盒 SPACE,让 9 个模型拿 root 权限试着越狱,108 次全没跑出去,搞智能体安全的可以看看。
NVIDIA 拉了 100 多家伙伴做智能体安全沙箱,Perplexity 也加入,还打算全开源,做 Agent 的可以关注。
Perplexity 拿 9 个模型做沙箱越狱测试,108 次全没逃出 VM,但一开网络就有 4 个钻了空子,连 E2B、Vercel 都有同样的坑,细节很有意思。
Manus 一次发了 Manus 2.0、Studio 桌面版和独立应用 Cue,智能体自带邮箱、电话和钱包,还能多智能体协作,功能清单很长。
同一道题,Claude Opus 5.0 找到漏洞但选择不用,GPT-6 Astra 直接拒绝,几个顶级模型的安全表现差距一眼就能看出来。
同一个 Whisper Medium,换个数据集微调就把 Telugu 错误率从 92.7% 干到 16.1%,还故意保留噪声做分层,思路很值得学。
Manus 2.0 真上线了,视频和游戏生成都能直接跑,还附带一个 Cue 个人智能体 APP,想快速试 vibe coding 可以先玩玩。
Keras 作者 Chollet 说自己已经不写代码了,靠给推理模型下指令加上测试、审计、可视化来掌控系统,思路很具体,程序员可以参考他的做法。
Meta 把自家 AI 栈做成企业平台了,企业可以直接部署,还内置安全隐私设计,后面可能还有和 Oracle 的合作。
Salesforce 这篇论文很有意思:训练多轮工具调用时只练关键那一步,在 BFCL v4 上能多拿 14 个点,做法讲得很清楚。
CoreWeave 和 NVIDIA 搞了个智能体安全平台,把安全做进算力层,企业跑自主 Agent 可以留意下。
Manus 2.0 把成本砍了 32%,还能被邮件和 Slack 唤醒自动干活,新出的 Cue 更是能接电话替你花钱办事,可以试试。
Nvidia 算了一笔账:用上 Rubin 后,每 1 吉瓦算力能带来 400 亿美元收入机会,比之前翻倍,数字很直观。
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