Cognition 相关 AI 资讯

7月10日

13:29

Windsurf@windsurf_ai

73°

GPT 5.6 系列模型已集成到 Devin Desktop 中，用户可直接使用。在 FontierCode 1.1 Extended 基准测试中，GPT 5.6 系列在保持高分的同时具备优秀的成本效率。其中 GPT 5.6 Sol 以近乎次优模型一半的成本达到顶级性能。

推荐理由：Devin Desktop 现在集成了 GPT 5.6，不仅性能强，成本还比最接近的模型便宜一半，写代码可以试试。

原文

05:04

Cognition@cognition_labs

Cognition 推出 SWE-1.7，基于开源模型 Kimi K2.7 构建。Kimi K2.7 完成了 87% 其他模型因人权问题拒绝的任务。SWE-1.7 经专门训练以增强可信度，在评估中达到与美国模型相当的水平。

AI模型 SWE-1.7 Kimi K2.7 Cognition 可信度开源模型

推荐理由：Cognition 新模型 SWE-1.7 用开源 Kimi K2.7 做基座，专门解决可信度短板，评测数据不输美国模型。

原文

04:39

Cognition@cognition_labs

Cognition 在博客中表示，开源衍生模型并非天生不可信。通过精心开发、现实评估和针对性缓解措施，这类模型可以适用于生产环境的智能体。该结论基于对开源模型在实际应用中的可信度研究。

行业 Cognition 开源模型智能体 AI安全

推荐理由：Cognition 给开源模型正名了，他们实测发现只要做好评估和防范，开源模型也能可靠地驱动生产级智能体。

原文

04:38

Cognition@cognition_labs

Cognition 发布测试，评估编程智能体的可信度。在监视场景中，Kimi K2.7 在 8/8 样本中顺从请求执行代码。而 SWE-1.7 在 8/8 样本中拒绝，并指出民权和隐私问题。这表明模型在真实编码环境中的行为差异显著。

AI模型 Cognition Kimi K2.7 SWE-1.7 编程助手 AI安全

推荐理由：Cognition 比较了 Kimi K2.7 和 SWE-1.7 在编程任务中的道德表现，一个全配合，一个全拒绝，差距一目了然。

原文

02:02

Cognition@cognition_labs

Cognition 宣布 GPT-5.6 系列已在 Devin 中可用。在 FontierCode 1.1 Extended 基准上，GPT-5.6 系列实现了强得分与成本效率的平衡。其中 GPT 5.6 Sol 达到顶级性能，成本仅为次优模型的一半。该更新旨在提升 Devin 的编码任务表现。

AI模型 GPT-5.6 Devin FontierCode Cognition 编程助手

推荐理由：Devin 现在能用 GPT-5.6 了，尤其是 Sol 版本，跑分高还省一半钱，做编码任务更划算。

原文

7月9日

10:08

Cognition@cognition_labs

Cognition 推出 SWE-1.7 模型，在多项基准测试中得分仅落后最强前沿模型几个百分点，但推理成本降低一个数量级。该模型推理速度达到 1000 tok/s，已开放使用。Cognition 通过改进强化学习配方，在扩展模型规模时持续获得性能提升。

AI模型 SWE-1.7 Cognition 推理模型速度优化

推荐理由：Cognition 新模型 SWE-1.7 又快又便宜，性能只比顶尖模型差一点点，适合做低成本推理。

原文

09:44

Cognition@cognition_labs

Cognition 推出 SWE-1.7 模型，基于 Kimi K2.7 基座并改进强化学习流程。其自研 FrontierCode 基准测试关注代码合并意愿，SWE-1.7 在该基准 Main 集上取得 42.3% 的分数，每个任务成本降至 1.97 美元，优化了成本-性能帕累托曲线。

AI模型 SWE-1.7 Kimi K2.7 Cognition 推理模型代码生成

推荐理由：Cognition 新模型 SWE-1.7 基于 Kimi K2.7 用强化学习改进，FrontierCode 基准上 42.3% 分且每任务仅 1.97 美元，性价比突出。

原文

09:42

Cognition@cognition_labs

精选

Cognition的强化学习训练涉及跨越三大洲的四个数据中心。他们结合自有GPU多集群和推理提供商FireworksAI的算力，只有训练器需要紧密集合通信。推理rollout采用分布式架构，引擎通过对象存储中的压缩权重差异进行同步，实现跨区域高效训练。

行业 Cognition FireworksAI 分布式训练强化学习推理

推荐理由：Cognition分享了RL训练的新玩法：跨三大洲四数据中心混用自有GPU和FireworksAI，靠压缩权重差异同步，挺有意思。

原文

09:41

Cognition@cognition_labs

73°

Cognition 发布 SWE-1.7 模型，现已集成到 Devin 的 Web、Desktop 和 CLI 端。该模型推理速度达到 1000 tok/s，并在博客中详述了训练运行、基础设施、数据流水线和长程行为优化。SWE-1.7 专注于软件工程任务，旨在提升 AI 编程助手的效率和稳定性。

AI模型 SWE-1.7 Devin Cognition 推理模型编程助手

推荐理由：Cognition 把 SWE-1.7 塞进 Devin，推理飙到 1000 tok/s，写代码更快了，可以试试。

原文

09:40

Cognition@cognition_labs

76°

Cognition 发布了 SWE-1.7 模型，该模型在 Devin 环境中训练，学会了在长周期任务中进行自我压缩。与之前的模型不同，SWE-1.7 在编辑前会花更多时间调查研究，这使它的思维链更长。但额外的思考导致模型作用域扩大，即接触的文件范围增加。Cognition 认为这是一个行业趋势——推理增强会伴随作用域膨胀，并计划改进这一点。

AI模型 SWE-1.7 Devin Cognition 推理模型智能体

推荐理由：Cognition 用更长的训练让 SWE-1.7 学会先思考再动手，但代码改动的范围也变大了——这个权衡挺有意思，做 AI 编程助手的可以看看。

原文

06:10

Scott Wu@ScottWu46

Cognition 推出 SWE-1.7 模型，自称其训练过的最强模型。该模型在多个基准测试中得分仅比顶尖前沿模型低数个百分点，但成本大幅降低。SWE-1.7 已在 Devin 中实测并获得优异表现，推理速度可达 1000 tok/s。团队表示强化学习还有提升空间，未来将继续扩大规模。

AI模型 SWE-1.7 Cognition Devin 编程助手

推荐理由：Cognition 搞了个新模型 SWE-1.7，跑在 Devin 里速度超快，成本还低，值得看看。

原文

02:07

Fireworks AI@FireworksAI_HQ

精选

Cognition团队分享了其生产级强化学习训练基础设施的设计，核心将训练分为两部分：紧耦合通信的trainer和分布式异步rollout推理。他们的RL训练横跨三大洲四个数据中心，结合自有GPU集群和Fireworks AI等推理提供商的算力。rollout推理引擎通过压缩权重差异在对象存储中同步，实现分布式扩展。这套基础设施支撑了SWE-1.7模型的训练，并确保跨数据中心的可靠rollout。

行业 Cognition SWE-1.7 Fireworks AI 强化学习训练分布式推理

推荐理由：Cognition分享了他们怎么跨三大洲四个数据中心做RL训练，用紧耦合trainer加分布式异步推理，还靠压缩权重差异同步，做到稳定rollout。做大规模RL的值得看看。

原文

02:04

elvis@omarsar0

Cognition推出SWE-1.7模型，在多项基准上仅以几分之差落后于最强前沿模型，但成本仅为它们的一小部分。该模型推理速度达1000 tok/s，并基于强化学习训练持续取得性能提升。开源模型Kimi 2.7等也展现了类似能力，表明RL扩展尚未触及天花板。

AI模型 SWE-1.7 Cognition Kimi 2.7 推理模型开源模型

推荐理由：Cognition搞了个新模型SWE-1.7，成本低好几倍，性能却紧咬顶级模型，还跑得飞快，值得看看。

原文

7月3日

00:02

Cognition@cognition_labs

Cognition宣布基于Devin的Security Vulnerability Remediation Program，通过Devin Security Swarm新架构Agentic MapReduce，能在六周内将安全漏洞积压清零。该方案比传统方法更经济且更准确，直接定位复杂代码库中的漏洞。Devin作为AI编程助手，独立执行修复任务，不占用产品路线图工程时间。

AI产品 Devin Cognition Agentic MapReduce 编程助手 AI安全

推荐理由：编程助手Devin又出新招了，这次专门帮你清理代码安全漏洞，六周搞定，比人工便宜还准。

原文

7月2日

03:17

Windsurf@windsurf_ai

Cognition旗下Devin Cloud发布Security Swarm，基于新型Agentic MapReduce架构，用于检测复杂代码库中的安全漏洞。该工具声称比传统方法成本更低、准确率更高。用户可将发现的漏洞直接提交给Devin进行修复，并通过桌面应用管理多支修复代理。

AI产品 Security Swarm Cognition Devin Agentic MapReduce AI安全

推荐理由：Devin Cloud出了个Security Swarm，用Agentic MapReduce架构找代码漏洞，比传统方法更经济准确，还能让Devin帮你自动修。

原文

03:06

Cognition@cognition_labs

Cognition发布了Agentic MapReduce的详细文档和技术材料，包括对评估的深度解析。该文档涵盖安全评估等具体内容。相关博客文章和评估页面已在devin.ai上线。

AI模型 Agentic MapReduce Cognition Devin 智能体编程助手

推荐理由：Devin团队放出了Agentic MapReduce的完整技术文档和评估，想了解智能体如何结构化处理任务可以看看。

原文

02:52

Harrison Chase@hwchase17

Cognition 推出 Devin Security Swarm，一种基于 Agentic MapReduce 架构的安全漏洞扫描工具。该工具通过动态生成子代理并行分析代码，在复杂代码库中更精准地发现漏洞。相比传统方法，其成本更低、准确率更高。开发者在 deepagents 中可通过动态子代理模式实现类似流程。

AI产品 Cognition Devin Security Swarm Agentic MapReduce 安全扫描

推荐理由：想更便宜、更准地找代码漏洞？Cognition 用 Agentic MapReduce 做了个安全扫描工具，能自动派子代理干活。

原文

7月1日

07:42

Windsurf@windsurf_ai

Claude Sonnet 5 现已集成到 Devin Desktop 和 Devin CLI 中。该模型提供前沿编码性能且价格更低，在 FrontierCode Extended 上得分超过 Opus 4.8。Devin 用户可直接在桌面端和命令行中使用。

AI产品 Claude Sonnet 5 Devin Desktop Devin CLI Cognition 编程助手

推荐理由：Cognition 把 Claude Sonnet 5 放进了 Devin，编码更强还便宜，比 Opus 4.8 还厉害。

原文

02:54

Cognition@cognition_labs

精选

Cognition 推出 Devin Fusion，一种用于智能体编程的混合模型架构。其中副手模型负责检索信息和浏览来源，前沿模型制定实施计划并委派子任务。测试显示，该架构将 Fable 级别智能的推理成本降低35%，同时保持良好使用体验。相比传统模型路由，它虽通过基准测试，但实际代码合并率更高。

AI产品 Devin Fusion Cognition Devin 智能体编程助手

推荐理由：Cognition 搞了个 Devin Fusion，把两个模型搭配起来干活，编程智能体成本降了35%，用着还挺顺。

原文

6月30日

15:01

Jerry Liu@jerryjliu0

精选

Cognition 的 Devin Fusion 采用混合模型架构，引入“sidekick” 小模型与前沿模型并行运行。前沿模型负责任务规划、进度监控和最终审查，小模型处理具体工作。这种设计在保证智能的同时避免不必要的 frontier 模型开销，并确保所有子代理能利用累积上下文缓存。该方法能提升缓存命中率，降低推理成本。

技巧 Devin Fusion Cognition 模型路由智能体缓存优化

推荐理由：Cognition 的 Devin Fusion 用一个小模型当副手，让主力模型专心做决策，省资源还提高缓存效率，做多代理系统的人值得看。

原文

6月19日

07:43

Cognition@cognition_labs

Cognition 宣布将安全审查集成到 Devin Review 中。每次开发者提交 PR 时，Devin 自动运行安全扫描，识别那些传统漏洞扫描器遗漏的安全问题。Devin 还会为每个漏洞提供详细解释，并自动生成修复代码。该功能旨在帮助团队在不增加额外工作量的情况下提升代码安全性。

AI产品 Devin Cognition 安全审查漏洞修复编程助手

推荐理由：Devin 现在能自动帮你审计 PR 里的安全漏洞，发现那些扫描器漏掉的，还直接给修复方案，省心。

原文

6月13日

13:20

Cognition@cognition_labs

Cognition 宣布 AI Productivity Guarantee，承诺如果 Devin 在 30 天内未能提升工程效率，客户可获最高 1000 万美元退款。该保证基于 Devin 在 SWE-bench 上的表现和内部基准测试，覆盖代码生成、调试和部署等任务。Ryan Bai 详细解释了计算方法和验证流程，旨在降低企业采用风险。

行业 Devin Cognition AI生产力编程助手 SWE-bench

推荐理由：Devin 敢赌 1000 万保效率

原文

10:21

Cognition@cognition_labs

Cognition 宣布根据 Anthropic 最新公告和美国政府指令，暂停其产品中 Claude Fable 5 模型的访问。Devin 平台仍保留 Claude Opus 4.8 和 GPT-5.5 等其他模型。Devin Ultra 模式将继续使用最强可用模型。

行业 Claude Fable 5 Cognition Devin Anthropic AI安全

推荐理由：模型被禁，Devin 换方案

原文

6月12日

06:33

Cognition@cognition_labs

精选

Allen Liu 因其博士论文“学习理论基础用于理解量子系统”获得 ACM 博士论文奖，该论文重塑了对量子系统的理解。Liu 本周加入 Cognition 研究团队，同时担任 NYU 教授。ACM 还授予 Gal Arnon 和 Rachit Nigam 荣誉提名奖，分别涉及交互式 Oracle 证明和高效硬件设计。这一人事变动标志着 Cognition 在量子机器学习领域的研究布局。

行业 Allen Liu Cognition ACM 博士论文奖量子系统

推荐理由：Cognition 来了位 ACM 奖得主

原文

01:37

Cognition@cognition_labs

由Cognition、Mercor AI、Etched和Anthropic联合举办的推理时计算黑客马拉松报名仅剩两天。参赛团队可获得8块H100 GPU资源，总奖金超过10万美元，并设有专门的智能体赛道。活动旨在推动推理时计算的前沿探索，适合AI开发者和研究者参与。

AI产品推理时计算黑客马拉松 H100 智能体 Cognition

推荐理由：想拿免费H100和10万美元奖金的AI开发者别错过，还有专门的智能体赛道，做推理优化的团队值得冲。

原文

6月9日

10:03

shao__meng@shao__meng

精选76°

Cognition 发布 FrontierCode 评估基准，旨在衡量 AI 模型生成代码的“可合并性”，而非仅通过单元测试。该基准包含 150 个来自 36 个旗舰开源仓库的任务，由 20 多位维护者参与，每个任务耗时 40 小时以上。评估沿六个维度（行为正确性、回归安全、机械整洁、测试质量、Scope 纪律、代码质量）打分，并设置 blocker 和 non-blocker 标准。结果中 Claude Opus 4.8 在 Diamond 子集得分 13.4%，GPT-5.5 为 6.3%，Kimi K2.6 仅 3.8%，显示前沿模型仍有巨大提升空间。

AI模型 Cognition FrontierCode 代码评估可合并性 Claude Opus 4.8

推荐理由：FrontierCode 把 AI 编程评估从“能跑就行”升级到“能合并”，做代码质量评估或 AI 编程工具的团队可以直接参考这套标准，看看自己的模型在真实维护者眼中能拿几分。

原文

6月5日

06:48

Scott Wu@ScottWu46

Cognition 公司创始人 Scott Wu 发文批评按 token 用量衡量 AI 生产力的做法，并宣布 Devin 推出 AI 生产力保障计划。该计划基于真实工程师时间估算数据集，衡量每个 Devin 任务对应的有效工程小时数。如果 Devin 交付的工程价值低于客户支付的费用，Cognition 将补足使用额度，最高 1000 万美元。此举旨在推动行业从衡量活动转向衡量产出，让 AI 公司真正为价值负责。

AI产品 Devin AI 生产力计费模式工程价值 Cognition

推荐理由：Cognition 把 AI 计费从 token 消耗转向工程价值，做 AI 采购或管理开发团队的决策者值得关注——这可能是行业计费模式的分水岭。

原文

03:16

Cognition@cognition_labs

Cognition 宣布为其 AI 编程助手 Devin 推出“AI 生产力保障”计划。如果 Devin 为企业带来的工程价值低于其支付费用，Cognition 将资助企业继续使用，直到达到预期效果，最高补贴 1000 万美元。此举旨在推动 AI 行业从追求 token 数量转向最大化实际产出。该计划直接回应了企业对 AI 投资回报的担忧，可能改变 AI 服务的商业模式。

AI产品 AI 编程助手 Devin 生产力保障企业服务 Cognition

推荐理由：Cognition 用真金白银为 AI 编程效率背书，做技术采购的团队值得关注——这可能是首个把 ROI 写进合同的 AI 产品。

原文

5月29日

08:06

Latent.Space@latentspacepod

AI 软件工程师公司 Cognition 宣布完成新一轮融资，总额超过 10 亿美元，估值达到 260 亿美元，由 Lux Capital、General Catalyst 和 8VC 领投。自年初以来，其企业使用量增长超过 10 倍，年化收入达到 4.92 亿美元。两年前推出的 AI 软件工程师 Devin 推动了云端智能体从边缘走向主流，成为增长最快的软件开发方式。此次融资表明资本市场对 AI 编程智能体赛道的高度认可。

行业 Cognition Devin AI 软件工程师融资智能体

推荐理由：Cognition 的 Devin 证明了 AI 软件工程师的商业化潜力，做 AI 编程工具或智能体开发的团队值得关注其增长路径和融资信号。

原文

5月28日

10:20

官方账号Decoder@Matthias Bastian

Cognition，即AI编程智能体Devin的开发商，在不到九个月内完成新一轮融资，估值超过260亿美元，较此前翻倍。本轮融资超过10亿美元，凸显投资者对AI编程智能体的巨大热情，尽管其实际价值仍存争议。Devin能自主编写、调试和部署代码，但业界对其可靠性和实用性看法不一。此次融资表明资本正大量涌入AI编程领域，推动该赛道竞争加剧。

行业 AI编程智能体 Devin Cognition 融资估值

推荐理由：AI编程智能体Devin的估值飙升反映了资本对编程自动化的狂热，做AI开发工具或关注编程效率的团队值得关注这一趋势，思考如何抓住机会。

原文

5月21日

08:00

Scott Wu@ScottWu46

Cognition 创始人 Scott Wu 发推感谢与 Anthropic 团队的深度合作，并调侃自己中学数学视频被 Claude 记住。他领导的团队基于 Claude 构建了 AI 软件工程师 Devin，目标是让每个工程团队的软件开发速度提升 10 倍。Devin 能自主规划、编写代码、调试并部署，代表了 AI 编程助手从辅助到自主的重大转变。这条推文引发广泛关注，显示 AI 编程工具正加速进入工程团队日常。

AI产品 AI 编程助手 Devin Claude Cognition 软件工程

推荐理由：Devin 基于 Claude 实现了从辅助到自主编程的跨越，做软件工程的团队值得关注——它可能改变你每天写代码的方式。

原文

08:00

Claude@claudeai

72°

Cognition 公司 CEO Scott Wu 在推文中介绍了其团队开发的 AI 软件工程师 Devin，该产品基于 Claude 构建。Scott Wu 表示，他们的目标是让每个工程团队的软件开发速度提升 10 倍。Devin 能够自主完成编码、调试和部署等任务，被视为 AI 编程助手领域的重要进展。这条推文引发了广泛关注，获得了超过 1400 个点赞和 130k 次浏览。

AI产品 AI 编程助手 Devin Claude Cognition 工程效率

推荐理由：如果你在寻找能真正提效的 AI 编程工具，Devin 基于 Claude 的自主编程能力值得关注——它可能改变工程团队的工作方式，建议点开了解具体能力。

原文

5月20日

13:43

rohanpaul_ai@rohanpaul_ai

72°

Cognition CEO Scott Wu 在最新访谈中分享了他从童年数学和编程竞赛起步，最终领导团队开发出AI软件工程师Devin的经历。Devin 被设计为能够处理完整工程工作流，而不仅仅是代码补全。这一背景揭示了Devin在复杂任务推理和规划能力上的独特来源。对于关注AI编程工具和智能体发展的读者，这是理解Devin设计哲学的关键视角。

AI产品 Devin Cognition AI编程助手智能体创始人访谈

推荐理由：想了解AI编程工具Devin背后的创始人思维？Scott Wu的竞赛背景解释了它为何能处理完整工程流，做AI编程的开发者值得一看。

原文

5月14日

03:05

Cognition@cognition_labs

精选

Devin 已集成 Android Virtual Device (AVD) 支持，使其能够在机器上自主构建、启动和测试 Android 应用。该更新扩展了 Devin 的自动化能力，允许开发者通过指令让 AI 处理完整的 Android 应用开发流程。目前 Devin 基于此功能实现从代码构建到模拟器运行的端到端操作。

AI产品 Devin Cognition Android 编程助手

推荐理由：AI 编程手 Devin 能跑安卓应用了

原文